当下的AI确实好用，它可以帮我写内容、整理资料、做图做PPT...
但是！它每次使用都像一次性工具：
不理解我的工作方式 不知道我的判断标准 每次使用都需要重新解释背景
所以，我直接用 WorkBuddy，把自己平时积累的经验、知识、工作方法和判断逻辑逐步沉淀下来，搭建一个属于自己的 AI 专家。
以后遇到类似任务，直接调用就能用，不需要每次从头教。
今天就分享这套搭建思路，大家也可以跟着步骤操作，打造一个真正懂你的 AI 工作伙伴～
先确定：你到底想复制一个什么专家？
第一步，不是急着写 Prompt，而是先把 AI 的定位想清楚。
主要确定 5 件事：
① 它是谁
② 服务谁
③ 主要解决什么问题
④ 应该按照什么方式工作
⑤ 哪些事情不能做
例如我要搭一个「AI 内容专家」，就先明确：帮助运营人员完成选题、标题、内容策划和文案优化，再补充它的工作原则和边界。
这一步解决的是：AI 到底应该扮演什么角色。
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确定角色之后，下一步就是：把你过去积累的东西交给它。
这里也是很多人最容易忽略的一步。
真正有价值的并不只是网上能搜到的知识，而是你自己长期积累下来的：
专业资料、工作笔记、历史案例、优秀作品、常用模板、用户画像、工作规范、自己总结的方法......
比如你是一个做内容的人，可以把过去写过的：标题、正文、爆款案例 、修改记录、数据表现......全部整理起来。
这些内容最能体现你的经验和工作方式。
有了资料之后，下一步就是拆解你平时到底是怎么做这件事的？
比如写一篇内容，可以拆成：
分析用户 → 确定选题 → 设计标题 → 搭建结构 → 撰写内容 → 修改优化
再进一步梳理更细致的行动步骤：
什么情况下选择什么方案？
什么内容应该删掉？
什么标准才算合格？
把原本存在脑子里的经验，变成AI可以执行的步骤和规则，让AI知道自己是谁，能做什么，应该怎么做。
有了工作方法后，再把它整理成 AI 的工作规则，也就是写Prompt。
这里建议不要写一大段看起来很专业、实际上很难执行的描述。
而是直接把你的工作流程写清楚，重点配置 4 类内容：
角色设定：告诉 AI 它是谁。
工作流程：告诉 AI 每一步怎么做。
输出要求：规定格式、长度、表达方式。
行为边界：明确什么能做、什么不能做。
例如：每次接到内容任务后，先分析目标用户和内容目的，再给出选题方案，不要直接开始写正文。
把这些规则提前写好，AI 每次就能按照同一套方式工作。
如果 你的 AI专家 需要完成很多工作，可以把不同能力拆开，拆成不同 Skill。
比如一个AI内容专家，就可以拆为：
选题 Skill：负责选题分析和方向判断。
标题 Skill：负责标题生成和优化。
文案 Skill：负责内容撰写。
修改 Skill：负责检查和优化内容。
搭建方式可以理解成：一个 AI 专家 = 一个主流程 + 多个专项 Skill
以后遇到不同任务，直接调用对应 Skill。
可以按照使用场景分类：行业资料、产品资料、用户资料、历史案例、我的作品、常用模板......
然后在 Prompt 或 Skill 中规定：
遇到产品相关问题，优先查询产品资料。
需要案例时，优先查询案例库。
这样就能让 AI 不仅知道怎么做，也知道去哪里找资料。
PS：配置知识库的方法之前分享过，点击查看——WorkBuddy+ima知识库，也太好用了！
前面的内容搭好之后，还需要把一些基础配置固定下来。
比如：
使用什么模型 输出多长 是否保留上下文 默认使用哪些能力 从哪里进入 哪些任务需要调用 Skill 哪些问题需要查知识库
这些东西的作用不是让 AI “更聪明”，而是让它每次工作的方式更加稳定。
最后一步就是测试。
可以拿真实工作中的任务来测试，根据任务的难度逐层测试：
普通任务：看它能否正常完成任务？
复杂任务：看它能否按照流程执行？
模糊任务：看它能否按照你的流程一步一步处理。
超出能力范围的问题：看它能否明确告诉你：“这个问题不属于我的能力范围。”
连续追问：看它能否记住前面的上下文。
然后根据结果不断修改调整，反复测试几轮，AI 才会越来越接近你的工作方式。
以上这套方法不只适用于内容创作，还适用于运营、设计、销售、咨询、培训……岗位
只要你有一套比较成熟的工作方法，都可以尝试用 WorkBuddy 把它沉淀成自己的 AI 能力。
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