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。
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。
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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。