AI协同工作流怎么搭建？

说实话，看到“AI协同工作流”这个词，很多人可能会觉得挺抽象的，甚至有点“大词”的感觉。但如果你亲身尝试过用AI辅助完成一些工作，就会明白，这根本不是未来概念，而是眼下就能落地的生存技能。尤其在Web3这样变化飞快的领域，谁能更快地整合工具、搭建系统，谁就掌握了先机。我自己也是从手忙脚乱地用ChatGPT查资料，慢慢摸索到如何让它成为我写作、研究和项目分析中的固定环节。这个过程，其实就是搭建个人AI工作流的过程。

工作流的核心：从“提问”到“协作”的思维转变

搭建工作流的第一步，其实不是找工具，而是改变你和AI的互动方式。很多人把AI当作一个“更聪明的搜索引擎”，问一句答一句。这效率太低了。真正高效的做法，是把AI当成一个可以深度协作的“副脑”。这意味着，你需要清晰地告诉它你的目标、背景、甚至你思考的步骤。比如，你不是问“帮我分析一下这个DeFi协议”，而是说：“我正在写一篇关于新兴LSDFi赛道的文章，目标是给有一定基础的读者看。我发现了这个叫EigenLayer的协议，它的核心是再质押。请先帮我梳理出它的三个最关键创新点，然后针对每个点，指出可能存在的风险或争议。最后，给我一个简明的对比表格，把它和同类协议区分开。”你看，后一种方式，AI输出的内容会直接嵌入到你的工作流里，成为你文章的草稿或素材库的一部分。

我自己就吃过亏。早期写项目分析，让AI直接生成一整篇，结果读起来空洞无物，全是正确的废话。后来我调整了策略：所有原始信息输入（比如项目文档、推特讨论、链上数据）必须自己先过一遍，形成初步判断和疑问列表。然后，我再把这些“半成品”交给AI，让它帮我进行结构重组、查漏补缺，或者用更专业的术语表达。这个“人主导，AI辅助”的协作模式，才是工作流能稳定产出的关键。

一个实战案例：我的内容创作“增强”流水线

光说不练假把式，我分享下自己目前在用的、一个比较粗糙但有效的内容创作工作流。它主要服务于我写深度文章和日常推文的需求。

第一阶段：信息搜集与预处理。这步完全手动，但会借助工具提高效率。我会用Telegram的收藏功能，快速保存值得讨论的推文或观点；用Readwise同步我读过的高质量文章和笔记。这时，AI的角色是“信息过滤器”，我会把一堆杂乱的材料扔给Claude或ChatGPT，指令是：“这是关于‘模块化区块链’主题的10条碎片信息，请帮我归纳出3个核心讨论方向，并标出其中矛盾或需要进一步查证的观点。”这样，我就把信息噪音降到了最低，得到了一个清晰的写作大纲雏形。

第二阶段：深度研究与初稿撰写。这是核心环节。我会基于大纲，针对每个方向进行深入研究。这时，Cursor（一个集成了强大AI的代码编辑器）就成了神器。比如，我想弄明白某个协议的TVL变化，但看不懂Dune Analytics上的SQL查询。我就可以把查询链接丢给Cursor，让它“用中文解释这个图表在查什么，并总结过去7天数据的趋势”。如果涉及到一些基础的数据处理或图表生成，我甚至可以直接用自然语言描述需求，让它生成Python脚本来跑数据。写初稿时，我常用的是“分步推进法”：自己写完一个核心段落，然后让AI基于这个段落，去拓展出下一段的逻辑，或者为这个观点寻找反面案例。这样一来，文章的逻辑链是我控制的，但思考的深度和广度被AI拓展了。

第三阶段：优化与分发。初稿完成后，我会让AI扮演“挑剔的读者”或“行业专家”，从可读性、论据充分性、结构合理性等角度提出修改意见。最后，我还会让它根据文章核心，生成3-5个不同风格和平台的发布摘要（比如适合推特的爆点句式、适合社群的讨论问题、适合Notion归档的关键词标签）。你看，这一套下来，从灵感到成文再到分发，AI已经深度嵌入每一个环节，但它没有取代我的思考和判断，而是让我的输出效率和质量都上了一个台阶。

当然，这套流程还在不断迭代。比如，我正在尝试把链上监控警报（通过一些Bot设置）也整合进来，让AI能实时感知市场异动并提醒我。搭建AI协同工作流，最难的不是技术，而是你愿不愿意花时间去设计、调试并习惯它。它没有标准答案，你的工作性质、知识结构、甚至使用习惯，都会塑造成独一无二的系统。但可以肯定的是，在AI+Crypto的世界里，那个最早拥有并熟练使用这套“无形团队”的人，跑赢市场的概率总会大那么一点。