<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title><![CDATA[把 AI 接入日常工作流：六个立竿见影的场景]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">我电脑上没有一个所谓的"AI 神器"应用。过去一年，我把大模型塞进了六个已经存在的习惯里，每个都是几分钟见效的改动。</p>
<p dir="auto">**代码审查预筛。**拿到 diff 先丢给模型："这段改动可能引入什么问题？"它列出的低概率问题我直接忽略，但遗漏的边界条件、绕口的逻辑经常被它点出来。记住它是初筛，不是裁判，最终判断永远自己下。</p>
<p dir="auto">**周报和邮件起草。**把今天干的事用三行要点丢进去，让它扩成周报；发邮件只给事实和态度，让它出初稿，我再改语气。这类模板化文本，模型写得既快又平。</p>
<p dir="auto">**会议纪要整理。**语音转写稿进模型，要求去口头禅、按议题归拢、列出待办和责任人。一小时的会，十分钟能成稿。</p>
<p dir="auto">**外文资料翻译加摘要。**英文文档先要 300 字摘要，判断值不值得精读再动手。技术文档的翻译质量这两年已经相当能打，生僻缩写需要自己盯。</p>
<p dir="auto">**报错日志排查。**把错误栈、配置和上下文贴给模型，命中率比搜索引擎高得多，尤其是冷门框架的报错。但版本差异会骗人，它给出的修复路径要结合自己环境的文档验证过再用。</p>
<p dir="auto">**一次性脚本和正则。**描述需求、给出输入输出样例，让它生成我再改。正则这类"查了忘、忘了查"的东西，交给它最划算。</p>
<p dir="auto">原则就一条：模板化、可复核、低风险的任务交给模型；需要判断、要背责的活自己把关。以我的经验，卡点从来不是模型不行，而是你愿不愿意把真实数据喂给它、肯不肯养成复核的习惯。</p>
]]></description><link>http://testcdn.hijessy.com/topic/4/把-ai-接入日常工作流-六个立竿见影的场景</link><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Fri, 13 Nov 2026 10:32:29 GMT</lastBuildDate><atom:link href="http://testcdn.hijessy.com/topic/4.rss" rel="self" type="application/rss+xml"/><pubDate>Mon, 09 Nov 2026 06:07:16 GMT</pubDate><ttl>60</ttl></channel></rss>