北京
老板让你"加点AI"，第一份有用的交付物不是模型调用，而是一份结构化记录：今天的工作到底是怎么跑的。有人把自己常用的一套小schema公开了出来，目标很直接——让"买AI之前先审计业务流程"这件事变成可以diff、可以评审、可以测试的结构化数据。
这套schema长这样：
{
"workflow": "new_enquiry_reply",
"trigger": {"channel": "whatsapp", "event": "inbound_message"},
"source_of_truth": {"contact": "crm", "stock": "sheet"},
"steps": [
{"id": "s1", "actor": "human:front_desk", "action": "read_message", "tool": "whatsapp", "waits": "until free"},
{"id": "s2", "actor": "human:front_desk", "action": "lookup_contact", "tool": "crm"},
{"id": "s3", "actor": "human:owner", "action": "approve_price", "tool": "phone", "waits": "until owner free"}
],
"exceptions": [
{"case": "voice_note", "today": "front desk listens later"},
{"case": "repeat_customer_new_number", "today": "duplicate contact created"}
],
"must_stay_human": ["price", "refund", "cancellation"],
"success_metric": "median_first_reply_minutes"
}
配套的还有一个很小的校验器，放在同一个仓库里、跑在CI上，这样一份填了一半的审计文档就没法被合并进去。
import json, sys
REQUIRED = {"workflow", "trigger", "source_of_truth", "steps",
"exceptions", "must_stay_human", "success_metric"}
doc = json.load(open(sys.argv[1]))
missing = REQUIRED - doc.keys()
assert not missing, f"missing: {missing}"
assert len(doc["exceptions"]) >= 5, "add more real exceptions"
for s in doc["steps"]:
assert s["actor"].split(":")[0] in ("human", "system"), s
print("ok:", doc["workflow"], len(doc["steps"]), "steps")
为什么在买任何东西之前做这件事有用？理由有五条。
- 异常变成测试用例。exceptions里的每一条，都是供应商在签约前必须跑一遍的场景。
- 审批关卡被写明白了。must_stay_human能挡住某个工具悄悄把价格发出去。
- 数据源头被点名了。如果两个系统都声称自己拥有联系人数据，你找到了第一个bug。
- 等待时间可见了。waits字段标出客户在哪里干等，而价值通常就藏在那里。
- 它可以diff。流程一变，pull request里就能看到到底改了什么。
怎么填？去访谈真正干活的人，而不是他们的经理。从最近几周的真实消息里把案例抄进exceptions，去掉个人信息，不要整理得太干净。
填完之后怎么用？把这份文件交给每一家供应商，问他们：哪些步骤你们自动化，哪些留给人，失败怎么记录。如果一家供应商没法按步骤回答，那本身就是答案。
作者在文末披露：他是NxFlowAI（孟买）的联合创始人，这家公司在第一次审计中就会产出类似的东西，一个工作流耗时72小时。
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