设计可检查的 AI 工作流：输入、草稿、复核、交付

“使用 AI 提效”不是一个完整的工作流。要让结果可以被使用和复核，需要把任务拆成输入、处理、检查和交付四个部分，并保留责任边界。

1. 限定输入

列出 AI 可以使用的资料，并区分事实来源、参考风格和禁止使用的信息。输入中含有个人信息、客户资料或未公开业务数据时，应先确认权限和处理方式。

2. 定义 AI 的任务

把任务限定为明确动作，例如归类、提取、改写、生成备选结构或形成初稿。不要把“判断是否合规”“确认产品参数”“代表公司承诺”等高风险决定交给模型独立完成。

3. 要求可追溯的草稿

让草稿标注使用了哪些来源、哪些内容是推断、哪些信息缺失。对于数值、引用、规格和专有名词，应保留单独检查项，而不是只检查语言是否流畅。

4. 设置人工复核点

复核者需要知道检查标准。事实准确性、语气、品牌要求、法律与行业规则可能由不同角色负责。没有获得确认的内容，应保留为草稿状态。

5. 定义交付与记录

交付物应包含最终内容、来源、版本、复核人或复核状态，以及仍然存在的限制。流程变化后，更新模板和检查表，而不是只修改提示词。

一个可靠的 AI 工作流，不以“生成得快”为唯一目标，而以结果能否被解释、检查和安全使用为标准。