构建会复利的AI工作流

简短版本

AI让建造变得便宜。从2025年11月左右开始，Opus 4.5：

• 以前开发者需要两周时间的事情，现在却花了一个下午。
• 而那个花了一个下午的过程，现在却变成了十分钟。

建造成本低，但管理所有产出成本很高（至少没有计划）。

许多AI用户堆积着自己写过一次、找不到、再也没运行过的提示。没有养成习惯。没有建立系统。

AI的“提示库”本应是运转良好的机器的一部分，但现在看起来像是《囤积狂》的一集。

数百个正在进行中的提示全都被困在炼狱里。这真是个悲剧，因为解决办法是多花点时间在正确的地方。我们需要遵循那些已经解决过这个问题的人的模式和操作手册。

Every 的 Kieran Klaassen 希望代码库随着每个功能的发布而变得更好。我对工作流程也期望同样的效果：每绕一圈，下一个工作流程都应该更便宜、更轻松、更好。

这篇文章描述了这些循环。一个版本适合单人演奏，一个适合团队，而大部分工作都在构建步骤前后进行。

灵感来源

奥里·斯蒂尔组建了一副他称之为“的牌组氛围滑落.这是AI时代的整个软件开发生命周期：提案、草图、规格包、船只、评分，每个阶段都有命名框架（例如，待完成任务、钩子模型、双钻等等）。

这是一项严肃的工作，我说这话是对文章标题的赞美，也是个玩笑。它也是为工程师设计的，而不是为整个组织的其他人设计的。

我想要那种能放在白板上、适合从未开过仓库的人的版本，因为这是我每天和客户一起做的工作。

为什么是我

我是一名工程师，也是创业初期的反复创始人，后来成为高管，所以我生活在这个循环的两端。我写过关于那个分裂的文章，因为前沿部署执行官所以我这里不重复解释。

我接下来要分享的是我在十几个不同行业客户中应用过的解决方案组合。我已经发表过关于这方面各个方面的文章，但我想把所有这些整合成一个《芝麻街简洁地图》。

虽然关于AI原生软件开发生命周期（SDLC）已有多种观点，但现实是，非工程部门（这类群体可能占绝大多数）的规划尚未得到足够关注和成功。

此外，人工智能仍在快速发展，因此最佳实践很可能在各类组织中持续发展。

我猜：学会运行这样的循环是下一个模型发布时能保留下来的技能。

价值

这是运行循环而非一次性的奖励。四样东西，每一条都依赖于前一个。

质量。你就停止了一击必杀。第二、第三次是好玩的地方，因为后续会有是真正的超级大国.

一致性。一次性，然后提示，然后是技能，最后是自动化。每往下走一步，产出内容的差异就会被缩小。

自动化。你无法自动化你不信任的东西（因此必须先掌握质量和一致性）。

复利。节省的时间和改进的结果释放了资源，重新开始使用。这就是整个游戏。

再说一次，构建成本低。鉴于此，预计90-95%的时间会花在工作流程设计和构建结构上。这部分会在未来每一次工作中得到回报。

一次性策略

你知道这个。有人有个想法，把它输入聊天窗口，结果成功了。演示让会议上的每个人都印象深刻。

之后没人再跑。

这个提示存在于Slack帖子、备忘录文件，或者写它的那个人脑海中。下次出现这个任务时，从零开始。

矛盾的是，真正长期价值的来源在于包装和自动化......而大多数人在距离终点线10码处停下。

独奏环线

环线每圈有五个赛段。

• 优先排序。根据评分标准（我评分价值、努力、触及和重复）来排名什么是值得做的。其他的就忽略。
• 组织起来。在打开工具之前，先收集工作所需的内容：相关知识、上下文、API和系统。
• 建造。先做概念验证。一旦批准，再打磨成本周有人真正会用的版本。
• 记录。写下你信任的案例中什么样子，以及运行它的标准操作流程。规划好组织和回忆。未来的你会感谢你的。
• 自动化。目标是：你可以一键触发整个流程：额外奖励是，工作按计划或触发触发。

循环在底部关闭，这才是我在意的部分。节省的时间和升级技能直接进入排名列表中的下一个。你绝不会从零开始两次。

期望控制：这就是工作时间的用处。构建是短条。组织和文档是高档，因为规划工作和写下什么看起来好是占了大部分工作。跳过这两项，直接“就是建造”，你得到的是一次性的，多了步骤。

快速且激烈的动作带来的多巴胺陷阱，却没有长期持久的工作流程改进。抵抗它。完成循环！

团队环线

你听过那句谚语：想快就独自前行。想远行，就一起前行。

从单人模式切换到团队模式时，差别很大。现在你必须优先处理正确的事项，确保适当的变革管理和培训等。如果不这样做，你出色的工作流程就会被困在你身边，而不是整个团队或整个组织。

别想跳过这个！

你可以进一步细分，但我更喜欢把它看作8个步骤：

• 主意！把想法从别人脑海中清除出来，写下来，并保持一个共享清单，随时可以参考。
• 选择。用努力和价值评分标准对名单进行排名，并在任何人打开工具前先说出结果。这就是杀戮框。
• 地图绘制。画出用户体验，谁负责什么（RACI），然后画出完成的样子。如果发现很多问题，更新优先级评分并寄回去。
• 建造。有色人种，然后是MVP，最后是制作。别跳过丑陋的中间部分。
• 基准测试。它能超越“Hello World”演示吗？用终端用户的黄金套装测试，直到它能带来价值。
• 自动化。尽可能减少摩擦，让记忆、寻找和触发更容易反复进行。
• 分享。确保每个人都知道该从哪里寻找、如何使用它，并且能够成功实现目标。
• 实现。领导力、文化、协作。反馈和新想法从这里产生，然后你又会再来一遍。

有两个箭头指向后方，如果你保持自律并使用它们，可以帮你省下很多麻烦。

• 当地图未能通过实际任务的接触时，映射会将工作送回选择。
• 基准将工作返回建造当真正的工作失败时。

过了基准测试，什么都没有回应。这是故意的。基准测试介于构建和自动化之间，所以通过它才会触发。我看过的其他框架都把评估放在构建（用于合并门槛）或在船内（用于衡量结果）内。

这个框架把它们放在自动驾驶系统前面。你不能自动化一些无法通过实际工作的东西。

理想情况下，你尽可能保持前进的动力。当然，也不要过于僵化。这套约束旨在帮助你实现努力的全部实现！而不是束缚你坐视不动。但没有计划的疯狂行动反而更糟。

找到组织中的平衡点，应用适合你的部分。

未来阶段

我想深入探讨，但前提是这个话题能引起足够多的共鸣。无论如何，我计划在可预见的未来继续在我的人工智能咨询业务中使用它。

更长的后续情况包括：

• 每个阶段的框架（Orie在他的文章中是这样做的）
• 每一步都要技能文件，这样经纪人就能和你一起循环。

如果这篇帖子至少有10条评论表示感兴趣，我就继续发。

后续

• 把这个交给你的经纪人让它草拟你自己的循环版本。然后与它争辩（并让它成为你的）。
• 订阅订阅我的通讯，这样你就能收到通知。
• 技能正在上班，每步一个。有些已经上线了github.com/rickmanelius/skills.
• 分享吧如果有帮助的话。如果这条评论有10条，我就知道它重要到值得写长篇。
• 评论“后续”长版发布后我会私信你。

附言：这里有一篇HyperFrames的解释，给那些喜欢换个角度的人。