需求收件
把網站表單、Email、LINE、Google Sheet 或客服紀錄整理成固定欄位。
流程設計
先看見流程，再放進 AI
我們會先拆資料來源、欄位、責任、審核與輸出，再判斷 AI 應該負責哪一段。
AI 分類與摘要
依照主題、急迫性、來源與處理類型自動分類，先產出重點摘要。
草稿與建議
產生回覆草稿、內容初稿、任務說明或下一步建議，降低人工整理時間。
人工審核
保留審核、修正與確認節點，讓 AI 加速流程，但不取代必要判斷。
任務派送
把需要處理的事項推到負責人、任務工具、Email、LINE 或 Slack。
回報與追蹤
把處理狀態、回覆時間、內容產量與未完成事項整理成可讀報表。
適合情境
三種適合先做的流程
先挑小而清楚的一段流程做出效果，再擴到更多資料來源與部門。
需求表單整理
把網站詢問自動分類、摘要與寫入表格，讓業務或專案不用再手動複製整理。
內容產線加速
把議題、草稿、圖片需求、審核狀態與發布節奏接成可追蹤的內容流程。
服務案件追蹤
把案件來源、處理狀態、負責人與回覆紀錄整理成團隊可共用的工作台。
導入前檢查
先講清楚，AI 才接得穩
很多 AI 專案失敗不是模型能力不足，而是資料來源混亂、決策規則沒有寫下來、輸出沒有人驗收。Project Hub 會先協助盤點工作流， 找出最適合先自動化的環節，再把提示詞、資料表、權限與人工覆核點整理成可維護的版本。
資料來源要穩定
先確認表單、信件、LINE、試算表或後台資料是否能穩定匯出，並標記必要欄位。資料來源越清楚，AI 判斷與自動派工越容易維持一致。
判斷規則要說得清
把團隊現在的判斷寫成簡單規則，例如急件條件、客戶分級、回覆口吻、轉交窗口與例外情境。AI 流程不是取代專業，而是把專業判斷變成可以重複執行的步驟。
輸出要有人驗收
導入初期保留人工覆核，觀察 AI 摘要、分類、草稿與提醒是否符合團隊標準。等錯誤類型穩定後，再逐步放寬自動化比例，避免一次把風險推到前線。
成效要能回到指標
每個流程都要對應可觀察指標，例如回覆時間、漏單率、整理工時、成交前提問、內容產出速度或客戶滿意度。沒有指標，就很難判斷 AI 工作流到底省下了什麼。
先做哪一段
從小流程開始
AI 工作流第一版不需要把整家公司都自動化。比較好的做法，是先挑一段每天都重複、格式差不多、人工整理很花時間的流程， 做成可以測試、可以回頭修正、也能看見成效的版本。
需求摘要
網站表單、Email 或 LINE 詢問進來後，先把需求、預算、期限、服務類型與聯絡方式整理成同一格式。這能讓業務或專案先判斷要回覆什麼，不必在多個訊息來源裡來回翻找。
私訊分類
社群留言、私訊與客服紀錄可以先依照詢問、抱怨、合作、售後或無效訊息分類，再交給人工確認。第一版不需要讓 AI 自動回覆，只要先降低整理與漏看的成本。
內容審核
文章、貼文、圖片需求與發布清單可以先整理成待寫、待審、待改、待發與已發布。AI 可以協助產生摘要、標題備案與檢查清單，但最後口吻與事實仍由團隊確認。
成效回報
每週或每月的表單量、文章更新、社群互動、SEO 查詢與未完成事項，可以整理成固定報告。管理者看到的不是一堆工具截圖，而是下一步要處理的清單。
產品線關係
日常流程也能整理
地方服務、內容生產之外，很多團隊還有表單、客服、任務、報表與通知需要被整理。
常見問題
先把邊界問清楚
AI 工作流不是把所有事情交給機器處理，而是先確認哪些資料可以整理、哪些判斷要保留人工、哪些輸出能被驗收。 下面幾個問題可以協助你先判斷第一版要做多大。
AI 工作流適合先從哪裡開始？
先從重複、格式相近、人工整理成本高的流程開始，例如表單需求摘要、客服分類、內容草稿、會議紀錄或任務通知。
AI 工作流一定要全自動嗎？
不建議第一版就全自動。比較安全的做法是讓 AI 先處理分類、摘要、草稿與提醒，對外回覆、發布或重要決策仍保留人工審核。
AI 工作流和 Votrix、Creavix 有什麼關係？
Votrix 偏向地方服務與案件資料，Creavix 偏向內容生產流程；AI 工作流則是把表單、資料、審核、派工與回報這些可重複流程產品化。
導入 AI 工作流需要先準備什麼？
先整理目前資料從哪裡來、誰負責判斷、哪些欄位一定要保留，以及輸出後由誰確認。這些比先選模型或工具更重要。
什麼流程不適合第一版自動化？
高風險對外承諾、牽涉法務或價格決策、資料來源不穩定、規則還說不清楚的流程，不適合第一版直接全自動。可以先做摘要、提醒或人工審核清單。
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先說最耗時的流程
留下資料來源、目前怎麼整理、希望 AI 幫忙哪一步，我們會協助判斷第一版適合從哪裡開始。