哪些重复工作适合交给自动化？
从收集需求、整理资料和跟进提醒开始，找到值得自动化的步骤，也保留需要人来判断的环节。
先画出今天怎么做
判断一项工作是否值得自动化，先不要从选软件开始。把一次完整处理过程写出来：谁收到信息、从哪里查资料、把结果记在哪里、接下来通知谁。尤其要找到反复复制、来回询问和容易遗漏的交接点，才能看清真正的工作量。
例如客户发来维修需求，工作人员要追问设备、故障和地址，再登记并通知处理人员。这样的流程有明确输入和下一步，比笼统地说“做一个智能客服”更容易拆解，也更容易判断哪些步骤可以先做。
区分规则处理与理解判断
格式统一、规则清楚的工作适合先用普通自动化：收到表单后保存记录、按状态发送提醒、根据条件分配任务。只有需要理解自由文字、整理长文或根据表达追问的部分，再考虑引入 AI。两种能力组合，往往比把所有步骤都交给模型更清楚。
涉及是否接受预约、是否批准费用等业务判断，应先定义依据和权限。信息不完整时进入待确认队列，遇到例外交给人处理，不让一个推测直接变成最终操作。
让结果进入同一份业务记录
自动化的价值不只是发出一条消息，而是让后续的人接得住。需求应有唯一记录，包含来源、已确认字段、缺少的信息和跟进状态。邮件提醒只说明有新事项，打开后台才能看到完整内容；通知失败也不能把已经保存的需求弄丢。
可以采用这样的分工：对话助手整理和确认需求，后端保存正式记录，自动化流程处理通知与后续提醒。界面分别展示保存和发送状态，工作人员一眼就能知道事项停在哪一步。
先验证一个闭环，再扩展
第一版可以只选一个高频场景，完成“收到信息、确认、保存、通知、跟进”这一圈。用正常输入、缺字段、重复提交和通知失败分别试一次，检查工作人员能否找到记录并继续处理。测试的重点是流程是否接得上，而不只是模型回答是否流畅。
上线后持续记录处理时间、遗漏、人工修改和未完成事项，并与原来的流程比较。先看信息能否完整留下、后续人员能否及时接手，再根据实际记录评估节省的工作量，决定下一步值得优化的环节。
有类似需求？先说说目标。
说明谁会使用、想完成什么，以及已有的资料或系统。范围、时间和费用在后续沟通中确认。
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