结构化与流程化：把任务说清楚

把一项工作交给 AI，先要写清楚它该处理什么、按什么步骤处理。等这套做法跑通了，再把材料和方法存进知识库，下次就能接着用。

这篇文章用一条客户反馈练习这两件事。文中的案例用于教学，尚未在实际业务中验证。实际使用时，要换成你自己的业务资料和规则。

先分清结构化与流程化

结构化，就是按固定项目整理信息。例如，每条客户反馈都记录“客户原话、产品版本、问题分类、下一步”。记录方式一致，才方便查找和比较。

流程化，就是写清先后步骤和判断条件。例如：“先读反馈 → 提取信息 → 根据规则分类 → 生成处理单 → 检查”。如果缺少产品版本，就先标记“待澄清”。

两者配合起来：先说清楚要处理什么，再说清楚怎么处理。

AI 实际执行时，还需要能读取相关资料；操作业务系统时，也需要可用工具和相应权限。先用一条任务试跑。

把客户反馈变成处理单

1. 明确结果，准备材料

任务可以这样描述：

请把今天的客户反馈整理成处理单草稿，供负责人检查和分派。

要准备的材料是客户原话、适用版本的产品说明，以及已经确认的处理规则。

本例的客户原话是：

“导出上个月的记录一直提示超时，周五复盘要用。”

客户还没有提供产品版本和具体操作步骤。

2. 确定每条反馈要记录什么

先固定四项内容，再让 AI 从原文填写：

这一步就是结构化。每条反馈都按这四项整理，客户没有说的内容不能补造。

3. 写清判断规则和执行顺序

本例先使用两条规则：

• 缺少版本，或资料与客户情况对不上：标记“待澄清”。
• 确认该版本支持这项功能，但客户报告操作失败：可以标记“疑似故障”，继续验证。

执行顺序是：读取原话 → 填写信息 → 按规则判断 → 生成草稿 → 负责人检查。

本例缺少版本，因此先进入“待澄清”。现在还不能判断故障原因。

4. 指定输出，并检查结果

让 AI 输出一张这样的处理单：

问题：客户报告按月导出超时。
状态：待澄清。
原因：还不能确认客户版本与产品资料是否匹配。
需要补充：产品版本、操作步骤、错误截图。
下一步：补齐信息后，再按规则判断并交负责人复核。
来源：对应客户留言的编号或链接。

检查时逐条对照：

• 每条客户反馈都有对应结果，没有漏掉。
• 判断能对应到客户原话或产品资料。
• 缺失信息已经标记，草稿没有写成已处理完成。

先跑通这一条，再尝试更多反馈。如果结果出错，就回到对应的材料、规则或步骤中修改。

把处理方法放进知识库

知识库里的内容，应当能帮助你回答问题或完成工作。刚才的处理方法就可以整理成一篇笔记。

1. 确定这篇笔记回答什么问题

先写下一个具体问题：

客户反馈“导出超时”时，应该先收集哪些信息？

用这个问题确定标题和内容范围。一篇笔记先解决一个清楚的问题。

2. 写出做法，并保留依据

笔记可以这样写：

标题：收到“导出超时”反馈后，先收集什么
 
用途：整理客户反馈，准备交给负责人复核。
 
做法：
1. 保留客户原话。
2. 收集产品版本、操作步骤和错误截图。
3. 对照适用版本的产品说明，生成处理单草稿。
 
来源：本教程练习一中的示例反馈。
状态：教学示例，尚未在实际业务中验证。

实际记录时，把“来源”换成原文链接或文件位置。经过验证后再更新“状态”，不要把初步判断写成确定结论。

3. 放入目录，建立必要的链接

例如，把它放到“工作方法 → 客户反馈”分组，并在分组目录中加入入口。

如果另一个主题也需要这篇笔记，可以链接到同一篇正文。笔记提到某个案例或产品说明时，也链接到对应资料。

这里的“知识单元”，就是一篇解决具体问题的笔记；“索引”是目录，“关联”是相关笔记之间的链接。

4. 用一个问题检查是否好用

重新问：“遇到导出超时，先收集什么？”

检查你或 AI 能否：

• 找到这篇笔记。
• 看懂适用情况和操作步骤。
• 找回原始依据，并看出哪些内容还没验证。

如果做不到，就补标题、步骤、来源或状态。资料以后发生变化时，也要更新对应笔记。

一份可以直接填写的任务模板

把下面六项填好，就有了一份基本的任务说明。

我要完成什么：
提供哪些材料：
需要记录哪些信息：
按什么规则、什么顺序处理：
结果要写成什么样：
做完怎样检查：

再补一句：

缺少关键资料时，列出缺失内容，不要猜。先交付结果供我检查；需要实际操作系统的步骤，按我明确的授权执行。

上面的客户反馈任务就可以填成：

目标：把今天的客户反馈整理成处理单草稿。
材料：客户留言、产品说明、已确认的处理规则。
信息：客户原话、已有信息、缺失信息、来源。
步骤：读取 → 提取 → 按规则分类 → 生成草稿。
输出：问题、状态、原因、缺失信息、下一步、来源。
检查：每条有结果，判断有依据，缺失有标记。

选一项自己的工作试一次

选一项你经常做的工作，按上面的模板写一份任务说明，交给 AI 试做一次。

检查结果后，修改不清楚的地方。做法稳定后，再保存成知识库笔记。先把这一项工作跑通，再逐步增加规则和细节。