AI 工作流模板
可复用的自动化流程,从文档处理到内容创作,一键部署即可运行
文档分析 → 摘要 → 报告生成
文档处理自动读取文档,提取关键信息生成摘要,最后输出结构化报告。适合合同审查、论文速读、会议纪要整理。
- 1文档解析提取 PDF/Word/Markdown 文本,保留标题层级
- 2关键信息抽取识别核心论点、数据、结论,过滤冗余内容
- 3摘要生成用 LLM 生成 200 字以内的精炼摘要
- 4报告输出按模板生成 Markdown 报告,含要点列表和行动建议
多语言内容本地化流水线
翻译本地化一键将内容翻译成多语言版本,自动进行本地化适配和术语统一,确保各语言版本质量一致。
- 1内容提取解析源文件,分离可翻译内容与代码/标记
- 2术语对齐加载术语表,确保专业词汇翻译一致
- 3翻译生成逐段翻译,保留格式和标记结构
- 4本地化适配调整文化相关的表达方式、日期格式、计量单位
- 5质量检查对比原文检查遗漏,验证术语一致性
数据清洗 → 分析 → 可视化
数据分析从原始数据到可视化报告的完整流程。自动处理缺失值、异常值,生成洞察和图表。
- 1数据加载读取 CSV/Excel/数据库,自动推断数据类型
- 2数据清洗处理缺失值、去重、格式标准化、异常值检测
- 3探索分析自动生成描述性统计、相关性分析、分布图
- 4洞察提取用 LLM 解读数据,发现趋势和异常
- 5报告生成输出包含图表和分析结论的完整报告
代码审查 → 重构 → 测试
编程开发自动化代码质量改进流程。审查代码质量,生成重构方案,并自动编写单元测试。
- 1静态分析运行 linter,检查代码风格和基本错误
- 2AI 代码审查用 LLM 深度审查逻辑、性能、安全性
- 3重构建议生成重构方案,包括函数拆分、命名优化
- 4自动重构应用低风险的重构,保留人工确认环节
- 5测试生成为修改后的代码自动生成单元测试
知识库构建流水线
知识管理从原始文档到可检索知识库的完整流程。自动分块、向量化、建立索引,支持语义搜索。
- 1文档收集从多个来源收集文档(PDF、网页、数据库)
- 2内容解析提取文本,识别文档结构和元数据
- 3智能分块按语义边界分块,保留上下文连贯性
- 4向量化用 embedding 模型转换为向量
- 5索引建立存入向量数据库,配置检索策略
- 6质量验证抽样测试检索准确度,调整分块策略
内容创作流水线
内容创作从选题到发布的内容创作全流程。自动生成大纲、撰写初稿、润色编辑、多平台适配。
- 1选题分析分析热点话题,生成选题建议
- 2大纲生成基于选题生成结构化大纲
- 3初稿撰写按大纲逐节撰写内容
- 4润色编辑优化语言、检查事实、调整语气
- 5SEO 优化优化标题、关键词、描述标签
- 6多平台适配生成不同平台格式的版本(公众号、博客、社交媒体)
