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name: automation-opportunity-scan
description: 从团队的任务清单或典型一周的工作中，找出 AI 能省时间的地方：按频率、每次耗时、规则是否明确、出错风险给每项任务打分并排序，选出前 3 项，各配一个小规模的首次试验、负责人和成功标准。适用于经理或团队问“AI 从哪里开始用”“哪些工作可以自动化”“哪些活能交给 ChatGPT 或 AI”“怎么用 AI 省时间”，或需要做一次 AI 机会评估、工作盘点时。
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# AI 自动化机会盘点

第一个 AI 项目最好是枯燥的工作：做得频繁、每次要花不少时间、规则清楚、出了错也容易发现。省下的时间随频率累积（xkcd 的“Is it worth the time?”图说明了这一点：每天的任务省下 1 分钟，5 年下来值得花大约一天去做）。所以这次盘点按这四项给每个任务打分，并从可能奏效的最简单办法开始：通常先用提示词或技能，再考虑智能体。

## 适用场景

- 团队想开始用 AI，但不知道从哪里下手。
- 经理手上有一份重复性工作清单，想决定先试哪一项。
- 第一次 AI 试点结束后，挑选下一批。
- 不适用于深入梳理单个工作流程（选定后对该任务用 fde-workflow-discovery），也不适用于起草 AI 使用规范（用 ai-use-policy-draft）。

## 需要准备

- 任务清单：重复性任务及负责人。日历导出、工时记录或一份简短问卷（“列出上周做过不止一次的所有事情”）都可以。
- 每项任务大致多久做一次、每次多长时间。缺少时问本人一次；仍不清楚就估算，并标注“[估算]”。
- 数据规则：哪些内容不能输入 AI 工具（客户数据、健康数据、合同等）。

## 步骤

1. **按合适的粒度列出任务。** 每行一个输入和输出都明确的任务：写“撰写给客户的每周进度邮件”，而不是“客户管理”。大的工作拆成任务；不同人重复做的同一任务合并为一行。
2. **按四项给每个任务打 1–5 分（这个技能的默认量表）。** 频率：1 = 每年一次，3 = 每周一次，5 = 每天多次。每次耗时：1 = 不到 2 分钟，3 = 15–30 分钟，5 = 超过 2 小时。规则明确度：1 = 每次都要判断，3 = 有固定套路但有例外，5 = 有清楚的规则或模板。风险（反向计分，分越高越安全）：1 = 错误未经检查就会影响到客户、资金或法律条款，3 = 错误能在审核中发现，5 = 错误无害且一眼可见。
3. **计算得分。** 得分 = 频率 × 耗时 × 规则明确度 × 风险，满分 625。同时算出每月耗时：每月次数 × 每次分钟数 ÷ 60。按得分排序；得分相同时按每月耗时排。
4. **排除不该先做的任务。** 涉及不能输入 AI 工具的数据、关于人的决定（招聘、绩效），或没有人工审批环节就具有法律约束力的任务，先剔除或延后，并写明原因。
5. **选出前 3 项，并选择最简单的做法。** 每项从以下几种中选：保存的提示词或共享技能（大多数情况）、现有工具里的 AI 功能、自动化工作流。只有在输出能自动检查、出错代价低时，才使用自主执行的智能体。所有首次试验中，都由人审核输出。
6. **为每项设计首次试验。** 为期 2 周，一位负责人，一个基线（目前每次多少分钟），一个成功标准（例如：质量不变，用时不到一半），以及一条停止规则。这个技能的默认值：如果超过十分之一的执行出现质量下降，就停下来，修好后再继续。

## 输出格式

```markdown
# AI 自动化盘点 — [团队]，[日期]

## 任务评分
| 任务 | 负责人 | 频率（1–5） | 耗时（1–5） | 规则（1–5） | 风险（1–5，5 = 安全） | 得分 | 每月小时数 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| [任务] | [角色] | | | | | | |

## 暂不考虑
- [任务] — [原因：数据 / 关于人的决定 / 法律]

## 前 3 项
### 1. [任务] — 得分 [n]，约 [n] 小时/月
- **做法：** [提示词 / 技能 / 工具功能 / 工作流]
- **试验：** [做什么，2 周]
- **负责人：** [姓名]
- **基线 → 目标：** [每次分钟数] → [目标]
- **人工检查：** [谁检查什么]
- **停止条件：** [规则]
```

## 示例

**输入：** “代理公司客户团队，4 人：周婧（组长）、孙磊和李佳（客户经理）、王芳（助理）。任务：每周客户进度邮件（客户经理，8 个客户，每封 25 分钟）；会议记录整理成待办事项（全员，每周约 15 场会，每场 15 分钟）；月度效果报告（客户经理，8 个客户，每份 3 小时）；合同续签（组长，每月 2 份，每份 1 小时，涉及法律条款）；回复客户在 Slack 上的问题（全员，全天都有，每条 3 分钟）；季度策略 PPT（组长，每季度 8 份，每份 6 小时）。”

**输出：**

```markdown
# AI 自动化盘点 — 客户团队，11月4日

## 任务评分
| 任务 | 负责人 | 频率（1–5） | 耗时（1–5） | 规则（1–5） | 风险（1–5，5 = 安全） | 得分 | 每月小时数 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 会议记录整理成待办事项 | 全员 | 4 | 3 | 4 | 4 | 192 | 约 16 |
| 月度效果报告 | 客户经理 | 2 | 5 | 4 | 3 | 120 | 约 24 |
| 每周客户进度邮件 | 客户经理 | 3 | 3 | 4 | 3 | 108 | 约 14 |
| 回复客户 Slack 消息 | 全员 | 5 | 2 | 2 | 2 | 40 | [估算] 约 20 |
| 季度策略 PPT | 组长 | 1 | 5 | 1 | 3 | 15 | 约 16 |

## 暂不考虑
- 合同续签 — 涉及法律条款；继续由人处理，加上审核环节后再评估。

## 前 3 项
### 1. 会议记录整理成待办事项 — 得分 192，约 16 小时/月
- **做法：** 对会议转写稿使用共享技能（meeting-minutes）
- **试验：** 2 周内的所有内部会议和客户会议
- **负责人：** 周婧
- **基线 → 目标：** 每场 15 分钟 → 5 分钟
- **人工检查：** 会议发起人在发出前核对负责人和日期
- **停止条件：** 每 10 份纪要中超过 1 份的负责人或日期有误

### 2. 月度效果报告 — 得分 120，约 24 小时/月
- **做法：** 用提示词根据导出的指标起草分析文字
- **试验：** 本月 3 个客户的报告
- **负责人：** 孙磊
- **基线 → 目标：** 每份 3 小时 → 1.5 小时
- **人工检查：** 客户经理逐个对照看板核对数字
- **停止条件：** 已发出的报告中有任何一个数字出错

### 3. 每周客户进度邮件 — 得分 108，约 14 小时/月
- **做法：** 共享技能（weekly-client-report），输入项目看板的内容
- **试验：** 4 个客户，为期 2 周
- **负责人：** 李佳
- **基线 → 目标：** 每封 25 分钟 → 10 分钟
- **人工检查：** 客户经理修改后发送
- **停止条件：** 客户指出错误
```

## 发送前检查

- [ ] 每个任务的输入和输出都清楚到能用一句话说明。
- [ ] 每个分数都按定义的 1–5 分量表打出，估算值已标注。
- [ ] 涉及受限数据、关于人的决定或法律条款的任务，已排除或设有人工审批环节。
- [ ] 前 3 项都有负责人、基线、目标、人工检查和停止规则。
- [ ] 所选做法是能奏效的最简单方案（先提示词或技能，再智能体）。

## 常见错误

- 从最亮眼的任务开始，而不是从最频繁的任务开始。在日常工作上见效，才能建立信任。
- 按“AI 大概能做”打分，而不是按规则明确度打分。本人讲不清规则，AI 也无法照做。
- 跳过基线。不知道原来每次花几分钟，就无法证明“省了时间”。