我用 AI 改造个人工作流的三个阶段

阶段一：把 AI 当搜索引擎

最初用法很朴素：查名词、问概念、让 AI 解释报表里看不懂的指标。有用，但价值有限——本质上是更快的 Google。

阶段二：把重复劳动外包

真正的转折是把重复的、有固定结构的活儿交给 AI：

• 素材文案初稿：给定 angle 和受众，一次出 20 条标题再人工筛选，比从头写快 5 倍
• 落地页翻译与本地化：多 GEO 投放时的翻译初稿，人工只做润色
• 周报数据整理：把导出的 CSV 丢给 AI，先出趋势摘要，我再做判断

原则只有一条：AI 出初稿，人做决策。凡是需要判断对错的地方，不能让渡。

阶段三：AI 优先的工作流

现在的变化是顺序反过来了——接到一个任务，第一反应是「这件事的哪个环节可以 AI 化」。

最明显的收益是写复盘。以前复盘是负担，现在我把当日的核心数据和自己零散的语音想法丢给 AI，先整理成结构化草稿，再花 10 分钟改成自己的话。复盘率从「看心情」变成了每天。

跟风的、没用的

也踩过坑：用 AI 全自动生成落地页（转化率惨淡）、让 AI 直接给出出价建议���它不懂实时竞价环境）。AI 放大的是你的流程，不是你的判断。

下一步：把 Cashback-Ops 项目里沉淀的运营数据和 AI 打通，让日报分析自动化。跑通了再来写。