我开始给 AI 分工位了

发布日期:2026-06-04 07:30:24 浏览次数: 1630

作者:数字化转型怎么做

我开始给 AI 分工位了

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别再让 AI 越用越乱!给 AI 设立不同“工位”,让它像专业团队一样分工协作,效率倍增。

核心内容:

1. AI 使用混乱的根源:单一窗口混杂多类工作

2. 解决方案:为不同工作类型设立专属“工位”

3. 实践关键:工位是特定工作的上下文入口,而非复杂系统

我开始给 AI 分工位了

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

以前我用 AI,有个特别明显的问题:

越用越乱。

不是说所有主题都塞进同一个窗口。

大多数认真用 AI 的人,都会按项目或主题开不同窗口。

但真实工作里,一个项目内部也经常会混在一起。

比如做一个产品功能,前面还在聊需求和定位,接着就让 AI 改代码,再往下又让它写说明文档、整理发布内容、顺手记几个待处理问题。

刚开始还好。

聊着聊着,上下文就开始漂。

AI 一会儿要理解产品取舍,一会儿要进入开发细节,一会儿又要切到内容表达。

它不是不聪明。

而是同一个项目窗口里,被塞进了太多不同性质的工作。

我后来想到一个很形象的说法:

**这就像一个工位坐了五个人。**

## RAGino Sans GB”, “Microsoft YaHei”, “Helvetica Neue”, Helvetica, Arial, sans-serif;text-align: start;font-size: 18px;font-weight: bold;text-wrap-style: initial;color: rgb(255, 76, 0);letter-spacing: 0.544px;text-decoration: underline;”>问题不是 AI 不够强,而是没分工

现实公司里,不会让开发、测试、项目经理、文案、顾问全坐一个工位。

因为不同岗位关注的东西不一样。

开发关心需求、代码、问题记录和当前任务。

测试关心验证步骤、缺陷状态和复现路径。

写作关心素材、表达、读者和历史文章。

项目管理关心目标、拆解、优先级和推进节奏。

但以前我们用 AI,即使已经按项目开了窗口,也经常会在一个项目窗口里混着做很多不同性质的事。

这其实很容易把上下文弄乱。

所以后来我开始做一件很简单的事:

**给 AI 分工位。**

## 工位不是人格,而是上下文入口

我现在说的 AI 工位,不是给 AI 起人格名字。

更不是说它真的变成了某个岗位的人。

**它本质上是不同类型工作的上下文入口。**

比如:

* writer,写作工位,负责内容输出和素材整理;
* pm,规划工位,负责目标拆解和任务安排;
* dev,开发工位,负责开发实现和问题处理;
* qa,测试工位,负责测试验证和风险检查;
* consultant,顾问工位,负责方案分析和建议。

这些英文名只是目录和指令里的短名字。

真正重要的不是名字,而是每个工位进入项目后,会读取不同的资料。

写作工位会更关注素材池、历史文章、内容风格、用户画像和观点沉淀。

开发工位会更关注需求说明、问题记录、开发计划、技术资料和当前任务状态。

测试工位会更关注验证清单、缺陷复现、测试结果和风险边界。

同一个 AI,进入不同工位,看到的上下文不一样,工作状态也会不一样。

## AI 开始像进入了一个岗位

慢慢地,我发现一个变化:

AI 不再像一个万能聊天机器人。

它开始像进入了一个具体岗位。

不是因为它突然有了长期记忆。

而是因为我把它要看的资料、要做的事情、要遵守的边界,都放到了对应的工作位置里。

它进来以后,不是从一句问题开始猜。

而是先看这个工位该看的上下文,再接着做事。

我开始给 AI 分工位了

这张图先不用全部看懂。

这一篇只看其中一层:roles,也就是不同工位。

至于 AI 真正在哪里接任务、读资料、更新状态,我下一篇再展开。

## Agent 系统” dir=”auto” style=”margin: 32px 8px 0px;letter-spacing: 0.578px;line-height: 1.75em;”>这不是复杂 Agent 系统

很多人看到这里,第一反应可能会是:

“你是不是搞了什么复杂 Agent 系统?”

其实不是。

很多时候,我仍然是用 Claude Code、Codex、Markdown 和文件夹,把不同工作放到不同位置。

再由我来决定什么时候进入哪个工位,交给 AI 做哪一段。

所以这不是“AI 自己开公司”。

也不是全自动系统。

**更像是一个基于文件的 AI 协作工作区。**

人负责切任务、控方向、做验收。

AI 负责读取上下文、执行具体动作、整理记录、协助推进。

## 不同 AI,也会逐渐形成不同分工

还有一个很现实的变化。

我现在并不是“哪个 AI 最强,就全都用它”。

而是慢慢形成了自己的使用分工。

比如近期对我来说,Codex 更多用于写作、内容整理、规划和分析,Claude Code 更多用于开发、调试、测试和脚本。

这不是工具能力的绝对判断。

只是我持续试错接近一年以后,最近才逐渐固定下来的一点个人习惯。

有点像现实团队里,不同的人会慢慢形成自己的工作侧重。

## 分工的价值,是减少上下文混乱

所以我给 AI 分工位的价值,不是为了看起来高级。

它真正解决的是一个很直接的问题:

**不要让所有工作挤在同一个上下文里。**

一个项目窗口里什么都混着聊,最后 AI 很容易不知道自己此刻到底应该站在哪个工位上。

分工以后,每个工位尽量围绕一类事情展开,资料更集中,目标更清楚,交接也更容易。

这不是一套已经成熟运行很久的方法。

更准确地说,它仍然是一个偏早期的工作样板。

只是对我来说,它已经开始解决真实问题。

这也是我这一年最大的体感之一:

**AI 越强,越不能只靠临时聊天。**

它需要进入工作结构。

如果你也经常在一个 AI 窗口里混着写文案、改代码、做规划,可以先做一个很小的动作:

把最常做的两类工作拆开,各自列出 AI 进入时必须读取的资料。

你现在最想给 AI 分出的第一个工位是什么?

欢迎留言告诉我。

下一篇,我想继续讲这个结构里最关键的一层:

**真正重要的,可能不是提示词。**

**而是 AI 的工作台。**

* * *

如果你也在思考:

在变化快、事情多、信息又杂的环境里,

**个人或团队,怎样把事情一步步坐稳,不 返工、不翻车,几年后还能用得上,**那我们关注的,其实是同一个问题。这些年在一线项目中反复踩坑后,

我逐渐把一些“容易出问题的地方”和“更稳的做法”,

整理成了一套**可以反复使用的判断与结构**,

也写进了书和方法论里。

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