工作流自動化
多個 AI 模組搶著處理同一件事，該修的是誰能寫入
多個 AI 模組被同一個事件叫起來、互相蓋掉對方的結果時，很多團隊第一個想到的是加一套仲裁規則。比較有效的做法是回到設計：一件事只有一個入口，每個會被修改的欄位只有一個模組能寫，其他模組只能提供建議。
tag
AI 代理
把同一個主題的微課集中閱讀，從最新文章開始補齊上下文。
4
lessons
標籤導讀
AI 代理
這裡整理 AI 代理與常駐助理變成工作角色後，使用者該先設定的邊界。
AI 趨勢與產業
把 AI 接進工作流前，先定義什麼時候要停下來問人
AI 什麼時候該停下來問人，不能靠模型自己說「我不確定」。要把停手條件寫成系統看得見的事件：關鍵欄位缺漏、來源互相矛盾、下一步會對外送出、中斷後狀態不明。停下來時，還要留下別人接得住的紀錄。
工作流自動化
無程式碼工具讓誰都能做 AI 助手，權限要按動作給，不是按連線給
Asana 收購無程式碼 AI 助手建構工具 StackAI，自家的 AI Teammates 已能在十多個連接的 App 裡搜尋、讀取和寫入。連上一個工具，不代表 AI 該做那個工具裡的每件事。做助手的人要按動作分配權限：哪些自動做、哪些只產草稿、哪些要具名的人放行，上線前再刻意讓它失敗一次。
AI 趨勢與產業
網站要不要開 AI 入口，先看那件事是讀、查，還是做
網站要不要做 API 或 MCP，取決於 AI 要完成的那件事是讀公開內容、查會變動的資料，還是替人動手。三種入口要承擔的責任不同，多數網站最該先修的，其實是讓 AI 讀得懂的公開頁面。