大多數人一開始都從 AI 模型下手。

最好的 AI 團隊則從工作流程開始。
這就是酷炫示範與可投入生產的系統之間的差別。
在你自動化任何事情之前，先回答這 7 個問題：
工作流程的觸發條件是什麼？
AI 需要哪些背景脈絡？
它應該做出什麼決策？
它應該使用哪些工具或 API？
你要如何驗證輸出結果？
在哪些情況需要人工核准？
什麼定義了成功的結果？

每個可靠的 AI 工作流程都遵循相同的架構：
→ 蒐集脈絡
→ 推理並做出決策
→ 採取行動
→ 驗證結果
→ 視需要引入人類參與
→ 從回饋中學習

AI 不是因為模型薄弱才會失敗。
它會失敗是因為工作流程缺乏脈絡、保護欄（guardrails）、驗證機制與明確的責任歸屬。

從 AI 中獲得真正投資報酬率的公司，不是在問更好的提示詞。
它們是在打造更好的系統。
不要最佳化提示詞。最佳化工作流程。
把這個架構收藏起來，它會幫你省下數月的反覆試錯。