FROM PROMPT TO PRODUCTION LINE
AI 强应用
从「用 AI」到「造 AI 生产线」
S60：第一个把 AI 从「辅助」推到「主力」的项目
一句话介绍
S60 是我第一个把 AI 从「辅助」推到「主力」的项目——它从我工作里的 20%，变成贯穿全链路的 80%，我也从埋头执行的人，变成指挥这套系统的人。
起因背景
S60 上市传播预算比上一代少、活儿不减，三家竞品还撞了色，传统的参数对比根本拉不开差异。我决定不再一份份手动做，而是把整条传播链路——前期观察、中期执行、后期复盘——都重构成人机协作：AI 做它擅长的规模化处理，我守策略、审美和最终判断。
核心思路
让 AI 在三个阶段各扮演一种引擎，我在每个阶段只做关键判断。
关键产品设计 · 背后的判断
把历史 PPT 结构化成规律、搭日报 Agent 自动拆竞品。先有可复用的底座，观察才不从零开始。
临时需求快速拆解、话术矩阵批量出、实时舆情即时预警。执行最耗人，人该留给取舍。
内容 × 时间 × 类型交叉找归因，规律 + 案例 + 反面教训沉淀。复盘的价值是能被下一代复用。
价值分析
三品牌全周期研究从 1–2 周压到 48 小时，方案修改当天完成。
复盘从「动作罗列」升级为因果归因 + 前瞻指导。
把散在项目里的经验，第一次系统组织成可复用的工作流。
这套协作方式没随项目结束，成了我之后每个项目的底座。
「硅基观察」数码行业日报——AI 行业观察引擎每日自动产出的样例
Task Hub：以长线任务代替上下文对话
一句话介绍
Task Hub 是我把 AI 从「对话框里临时调用的工具」，做成一套能持续承接任务、分工协作、保留脉络，并在关键节点向我汇报的工作系统。
起因背景
它要解决的是我工作里反复出现的三件事：
像 S70 这种任务要经研究→策略→叙事→视觉→制作→QA，有不同版本、角色、文件，事后还要回看哪条判断成立。我的工作单位是「一个持续演进的项目」，不是「一轮回复」。
过去总是我解释背景→AI做一版→我发现问题→再重述，调度、记忆、验收、返工全压在我身上。那不是协作，是我在给 AI 打工。
而是有判断力的协作——每个角色各司其职，我只在关键取舍处出手。热闹不等于有用。
核心思路
让系统承接调度与记忆，把一个真实团队的分工结构固化下来，我只在关键处判断。
这套角色是一个真实团队的结构，也是我一个人做项目时脑子里同时在跑的几种判断。
关键产品设计 · 背后的判断
保留版本、角色、文件和判断脉络。真实工作是持续演进的，不该被聊天线程切碎。
谁先做、缺什么、下一步、能不能用、哪该返工，都由系统接住。这些不该我全程盯，那才是协作。
总编/策略/视觉/QA 各司其职，我做终审。有判断力的分工，胜过多 Agent 的热闹。
关键取舍前置，不合格不放行。问题要在开头挡下，不是交付前一晚才暴露。
价值分析
调度、记忆、验收不再压在我身上，我只做判断。
版本、判断、否决理由都留痕，下次能复用。
硬门禁把「漂亮盖住空洞」挡在开头，而非交付前夜。
不是一次性对话，是能持续运转、迁移到别的项目的底座。
Anna Team OS 工作台——顶部是待我决定/执行中/待运行/最近交付的状态，下方是每个任务的交付卡
艺人舆情系统调研 Skill
一句话介绍
把艺人合作背调，从一次性的「搜资料、写报告」，升级为一套可检索、可追溯、可分级、可复核、可交付的 AI 品牌安全工作产品。
起因背景
艺人背调涉及大量分散信息——本人舆情、经纪公司、粉圈、商业排他、司法行政、直播社媒、线下履约。传统做法高度依赖个人经验，常见搜索词不全、同一事件重复计算、传闻被写成事实、艺人风险与公司/粉圈风险混淆，最后还要人工整理 Word。我想把它从「每次重新开始」变成一套稳定方法：既提效率，也守住公关与法务判断所需的证据边界与人工复核。
核心思路
核心不是让 AI「搜得更多」，而是让它清楚为什么搜、搜到什么才算证据、什么情况才能下结论。
关键产品设计 · 背后的判断
身份、时间、原文、范围、信源五项校验，过校验才进结论。要约束的是事实边界，不是语言风格。
主动证伪、事件去重，按「最高未缓释品牌后果」L1–L5 分级。一条结构性排他，可能比多条轻微舆情更该优先。
生成与验收分离，Word + CSV 标准化，AI 初筛、人做判断。品牌安全不该被自动化替代。
价值分析
长文阅读、检索矩阵、归类、证据整理、排版串联，支持多人批量横评。
用证据状态、时间线、证伪与分级，降低传闻事实化与风险混淆。
个人经验沉淀为共享流程，同一套风险语言与交付结构。
交付的不是「有没有负面」，而是风险来自哪、能否管理、该推进/观察/暂缓/放弃。
从生成文字，走向处理复杂信息、守证据边界、执行质控的可复用产品。
艺人合作风险评估报告首页（已脱敏）——Skill 交付的正式产物样例