把内容经验，变成 AI 能读懂 的工作流
Presenter郑远程2026.04
所以核心其实很清楚：我们缺的不是更多 AI 工具，而是让 AI 读懂内容判断的中间层。
为什么我们现在用 AI 总觉得差一口气？
经验锁在人脑、层层丢包、反馈语言模糊。
怎么解决？
把隐形判断拆成可读流程，把压缩反馈拆成可追溯节点。
最后留下什么？
流程节点、案例库、反馈维度模板，以及能服务后续业务复盘的证据。
不是模型没听见，而是它没有读懂你脑子里的判断。通常卡在三件事：缺背景、缺角度、反馈不可执行。
你以为这些背景默认存在，但 AI 收到时是空的。
AI 的增量，取决于你给它的 角度质量。
“差点意思”不是方向，AI 需要的是 可执行维度。
人的判断可以很压缩，但给 AI 的反馈必须可执行。我们要做的不是替同事判断，而是帮判断长出结构。
Boss 那天讲的三层级很关键：从“拿爆款脚本”到“有内容审美”，再到“看业务效用”，每一层对 AI 的要求都不一样。
AI 只能照着改，知道“像”，但不知道为什么有效。
风险：拆不出原因能说出结尾、情绪、节奏哪里不对，AI 才能被定向调用。
价值：反馈变具体200 赞 40 询单，可能比 2 万赞 0 转化更有用。AI 要围绕业务目标工作。
目标：有用 > 好看真正要训练的是一个动作：把脑子里的内容判断，一步步变成 AI 可以读取、执行、复盘的工作流。
账号、人群、目标、过往案例、限制条件先摆出来。
先决定从哪里切，而不是让 AI 穷举碰运气。
让 AI 在约束好的空间里生成，而不是在空地上乱跑。
不说“差点意思”，说清楚情绪、节奏、卖点、行动。
把 before/after、反馈、数据一起沉淀成案例。
这不是“上完两节课就结束”。两讲只是把团队带进同一个工作流，然后用真实 case 验证它有没有用。
让同事识别自己平时怎么把 AI 问废：缺背景、缺角度、反馈不可执行。
不是作业，是收集证据：AI 这次没给我想要的，我当时是怎么说的？
拿真实 case 现场拆，跑一遍：拆判断 → 写 Brief → 出稿 → 定向反馈。
听完这一讲，同事应该能说出：AI 不准，不一定是模型不行，可能是我没有把判断翻译出来。
这讲不讲工具按钮，讲一套最小动作链：拆判断 → 写 Brief → 出稿 → 定向反馈 → 回收证据。
“这个脚本节奏不对，帮忙改一下。”
AI 收到的是一个结论，但没有原因，也没有方向。
“前三秒钩子太慢；反转应该在 6-8 秒出现；结尾情绪没有阶梯上升；从冲突到和解中间缺一个过渡动作。”
AI 收到的是四个可执行维度，可以逐个处理。
如果没有真实 case，这件事就会停留在“听起来很有道理”。飞书文档要变成一个小型证据库。
我当时怎么问 AI？AI 给了什么？哪里不对？
缺背景、缺角度，还是反馈不可执行？
补齐 context，给出角度，再让 AI 重新生成。
输出有没有变好？哪里变好？能不能复用？