拆流程
把模糊的业务问题拆成目标、节点、角色、数据和反馈。
Focus
我关注的三件事
很多 AI 项目卡住，并不是因为工具不够多，而是业务流程本身还没拆清楚。我更习惯先把问题摊开，再判断 AI 应该放在哪些节点。
搭系统
让 AI、工具和人工判断各自待在合适的位置，并且能被检查、调整和复盘。
产品化
流程跑通之后，再看哪些部分值得复用，哪些只是一次性解决办法。
Practice
实践与复盘
这一栏先放即将整理的方向。当前没有适合公开的成熟客户案例，也不会把进行中的探索写成“成功案例”。后续有可公开、可脱敏的素材，我会按复盘方式慢慢补齐。
我会如何拆一个真实业务流程
场景从一个具体业务问题开始，而不是先选工具。
问题目标、角色、流程节点、数据流和反馈点往往混在一起。
方法先拆清楚节点与约束，再判断哪些节点适合 AI 参与。
观察复盘会记录判断过程，不把不能验证的结果写成结论。
一套流程跑起来之后，哪些东西值得复用
方法看节点、清单、判断方式和工具连接方式是否值得沉淀。
观察不是马上包装成产品，而是先区分复用部分和一次性解决办法。
从工具站实践里看到的产品化问题
场景围绕需求发现、功能取舍、内容结构和上线反馈做记录。
问题小产品实践里暴露的问题，常常比功能本身更值得复盘。
实践与复盘会优先遵守真实、脱敏、克制三个原则。不能公开的内容不会公开，不能验证的结果不会写成结论。
Method
系统化方法
这个模块保留。它不是课程，也不是模板售卖，而是把我平时拆问题、看流程、判断系统复用价值的方法慢慢整理出来。
- 业务问题
先把目标、角色、约束和当前卡点说清楚。
- 流程节点
把事情发生的顺序、数据流和反馈点拆出来。
- 人机分工
判断哪些节点适合 AI 辅助，哪些需要工具连接，哪些必须由人负责。
- 系统复用
流程跑通之后，再看哪些清单、节点和连接方式值得沉淀。
Notes
文章
首批文章围绕流程怎么拆、AI 放在哪、跑通之后怎么判断复用价值来写。
关于李悦
过去很长一段时间，我做过 IT 项目、项目管理和软件售前解决方案相关工作。现在回头看，真正留下来的不是单个阶段的经历，而是理解业务、拆流程、设计方案和推动落地的能力。
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