大多數人都知道需要用 AI 來實現自動化，但卻完全不知道從何開始。
他們聽說了工作流程、Agent，以及十幾種不同的 AI 工具，立刻就感到不知所措。
工具太多、太複雜、入門門檻太高。
於是，他們選擇什麼都不做，最終每週浪費好幾個小時在手動任務上，而這些任務如果按照正確的步驟，AI 本來就能處理。
在這篇文章中，我將提供你一個精確的三步驟框架，讓我在 10 分鐘內就能識別、設計並建構任何自動化流程——完全不需要寫程式或昂貴的 AI 工具。
這個框架適用於你想為生活任何層面建構的任何 AI 自動化。
請務必看到文章最後（獎勵章節），我會提供你兩個免費的 AI 自動化資源。
目錄
I：我該自動化什麼？
II：設計解決方案
III：執行層
獎勵：我的 \免費\ 自動化資源包
第一步：我該自動化什麼？
在你碰觸任何工具之前，你需要先弄清楚你實際上要自動化什麼。這聽起來很明顯，但大多數人完全跳過這個步驟，最終淹沒在各種選項中，卻沒有建構出任何有用的自動化。
我希望你進行一項時間審計練習：寫下你每天、每週和每月執行的每一項任務。在這個階段，不要過濾掉任何東西。
目標只是把它們記錄下來（無論是寫在紙上或數位整理）；你不需要考慮它是否可以被自動化。
三個類別：每日任務。每週任務。每月任務。
提示：實際走一遍你完整的每日/每週例行公事，這樣你才能準確地記錄任務時間。
一旦你有了清單，就逐一檢視，並針對每個項目問自己兩個問題：
- 這可以完全自動化嗎？
- 如果不能，AI 能否處理其中的 50-80%，讓我只處理最後一步？
第二個問題最重要。很多人看著自己的清單，覺得沒有什麼是可以自動化的，因為他們只考慮到完全自動化。但部分自動化同樣有價值。
給你們一個具體的例子：我在 X 平台上用很多方式使用 AI 來輔助我的寫作。然而，我不希望 AI 從頭到尾幫我寫貼文。所以，我讓 AI 來處理所有研究、資料抓取、文法檢查，以及按下發布按鈕前的所有繁重工作。
策展和品味仍然是我自己的，但我利用 AI 系統來自動化那些不需要人類觸覺的任務。
專業建議：使用語音提示來建立這份清單。打開 Claude 或 ChatGPT，說明你想規劃出你每天和每週做的所有事情，以便將它們自動化。請它用問題來引導你。你會透過對話回想起那些你從未想過要寫下來的事情。
一個時間追蹤記錄範例：
在文章最後（獎勵章節），我會提供你我的精確模板——不用擔心自己建立。
第二步：設計解決方案
現在，你有了你的清單。我現在要你做的，就是從中挑選一件事來開始。
理想情況下，這應該是一項高槓桿的每日任務，如果自動化，每天可以為你節省 30-60 分鐘以上。
對我來說，自動化我整個內容研究系統（透過 Slack + Perplexity Computer + OpenClaw）每週為我節省了好幾個小時。
對你來說，這可能是試算表工作、電子郵件管理、行事曆管理、待辦事項追蹤、會計、創意設計工作等等。
人們在這個階段犯的最大錯誤，就是試圖一次自動化所有事情。他們看著一份 20 項任務的清單，然後開始為每個工作流程建構半成品功能。
不要那樣做。相反地，挑選最高槓桿的項目，並承諾自己每週只自動化一個工作流程。
在理想的世界裡，這意味著在 2-3 個月後，你將同時運行 10 個以上的自動化流程。
一旦你選定任務，使用 Claude（或任何 LLM）中的這個提示來反向工程，精確找出如何自動化你所需的工作流程。
我也會在獎勵章節中提供你完整的大型提示。
填入你的具體細節，你將會得到一個清晰的工作流程（步驟、工具和執行順序）。
關於限制條件的一個重要說明：大多數人並不需要複雜的自動化。他們不需要 Webhook、API 和五種不同的工具串聯在一起。你真正需要的只是一個簡單且能運作的東西。
為了讓這更具體，我在下面提供你一些真實案例（搭配我個人推薦的工具）。
第三步：執行層
有兩個工具處理了我運行的大部分自動化流程。兩者都使用 Agent 架構，這意味著它們不僅回答問題；它們會代表你執行實際的工作流程。
如果你是完全的初學者，只需從這些工具中挑選一個：
- Perplexity Computer
自發布以來，Perplexity Computer 已迅速成為我最常用的 AI 工具之一。它與標準 LLM 的不同之處在於，它在單一工作流程中利用了多個 AI 模型。
它可以將 Gemini 用於研究、Claude 用於綜合、GPT 用於結構化。它會自動在每個步驟選擇最佳模型，所以你完全不需要管理這些。
一個來自我自己工作流程的真實案例：我用它來為 AI Edge 團隊建立每日內容簡報。這個提示告訴 Computer 去研究 AI 領域的發展，找出最強的想法，並將它們打包成一份可立即使用的簡報。它會啟動多個並行運行的子 Agent，綜合輸出結果，並自動交付簡報。
過去我和團隊需要花費數小時手動研究的工作，現在每天早上自動運行。
Perplexity Computer 唯一的缺點是它的成本。它運作得非常好，而且確實有用，但這種生產力是有代價的。如果你沒有能力投資一個高級工具，可以參考下面的替代方案。
- Manus
Manus 是更平易近人的替代方案，對於大多數工作流程來說，它的表現同樣出色。同樣的 Agent 架構（它可以研究、綜合、建立檔案、生成圖像，以及自動化重複性任務），但價格比 Computer 更低（有使用限制）。
一個實際的例子：給它一個提示來生成每日情報簡報，掃描你領域中的頂尖發展，並將簡潔的摘要交付到一個日誌檔案中。
我喜歡 Manus 的一點是，它可以生成圖像、建立投影片，並處理視覺輸出（如果你的工作流程涉及縮圖構想、簡報草稿或視覺研究，這會很有用）。
我已經用 Manus 單獨創作了許多爆紅的資訊圖表，發佈在 @aiedge 上。
對於你想建構的 90% 自動化流程，堅持使用 Perplexity Computer 或 Manus 就能完全處理。
唯一需要將這些工具作為日常驅動程式的例外情況，是建構高度特定的工作流程，這些流程可能需要 API 連接、將即時數據饋入儀表板，以及/或在多個平台之間同步數據。
對於這些工作流程，第二步中的自動化架構師提示會標記出需要哪些額外的設定。
對於那些更複雜的工作流程，我也建議使用 Cowork 來逐步引導你完成。
獎勵：免費資源
如同先前承諾的，我製作了兩個免費資源，幫助你開始你的 AI 自動化之旅。
首先，我建立了一個模板，用來輔助我在第一步中概述的時間記錄練習。
其次，我建立了一個大型提示，你可以在任何 LLM 中使用它，來幫助你精確識別哪些任務應該自動化（第二步）。
你可以在這裡找到上述資源：
結語
這就是整個框架。它簡單、可重複，並且會隨著時間產生複利效應，真正改變你透過 AI 能完成多少事情。
我希望你覺得這篇文章有價值且實用。我的目標是每週都提供像這樣的內容。
如果你希望在你的動態中看到這類內容，請追蹤 @aiedge_ 和 @milesdeutscher。
在兩個帳號中，我每週至少發布 3 篇關於 AI 最熱門話題的文章。
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