- 明确任务:写出目标、受众、输入材料、输出格式和限制条件
- 粗写提示词:用自然语言写清你想让 AI 完成什么
- 优化提示词:进入 Prompt Optimizer,把粗糙需求改成结构化 Prompt
- 选择工具:长文本用 Kimi/通义,推理或代码用 DeepSeek,视频流程可进入 Pixelle-Video
先照着做
把这篇内容变成今天能执行的动作
先不纠结工具排行,从任务、材料、输出和复核开始。下面这组卡片是本页最短执行路径。
先用 Prompt Optimizer、Pixelle-Video、Kimi、豆包 做第一轮测试,再根据结果决定是否加入垂直工具。
Prompt 更像单次指令,工作流会把任务拆成输入准备、提示词优化、模型执行、结果校验和二次加工,更适合稳定复用。
适合人群
适合谁先看
适合把这个方向纳入日常工作流,并通过工具组合减少重复试错。
适合把这个方向纳入日常工作流,并通过工具组合减少重复试错。
适合把这个方向纳入日常工作流,并通过工具组合减少重复试错。
核心判断
先看清楚这个需求
先确认这个方向是否对应真实高频任务,再看工具是否能稳定处理输入、输出和后续协作。
不从概念讲起,而是把常见任务拆成可直接执行的 AI 工作流:先定义目标,再优化 Prompt,再选择模型或工具,最后检查输出质量。
当前页面重点覆盖 AI工作流模板、AI办公流程、AI写作流程、AI短视频流程、Prompt模板 等搜索意图,适合先从具体工作任务进入,而不是只收藏工具入口。
专题页适合先建立工具地图:主力模型负责理解和生成,垂直工具负责设计、表格、视频、自动化或发布。
实际筛选时,优先检查“先按任务选模板,不要先纠结模型名称”和“文字类任务先用 Prompt Optimizer 打磨需求,再复制到模型里执行”,这两个条件通常决定后续能否长期复用。
周报、会议纪要、邮件、方案、PPT 大纲等办公高频任务
希望 AI 一次性替你完成所有判断且不需要人工审核
只写“帮我写一篇文章”,没有目标、人群、语气和输出格式
使用场景
真实场景怎么用
把需求放回实际工作流里看,才能判断工具是不是只会演示,还是能真的减少交付成本。
选型判断
选择维度
不要只看工具名,先按任务、成本、可用性和交付方式做判断。
先按任务选模板,不要先纠结模型名称
文字类任务先用 Prompt Optimizer 打磨需求,再复制到模型里执行
视频类任务先写清脚本、分镜和镜头提示,再进入 Pixelle-Video 或其他视频工具
涉及公司资料、客户隐私和合同内容时,优先使用可控环境或脱敏文本
适配判断
适合、不适合与避坑
对比页不只给工具名,更要帮助用户排除错误选择。
- 周报、会议纪要、邮件、方案、PPT 大纲等办公高频任务
- 小红书、公众号、短视频脚本、标题和分镜
- 学习摘要、论文速读、错题整理和资料问答
- 希望 AI 一次性替你完成所有判断且不需要人工审核
- 输入里包含未脱敏的身份证、合同、客户名单或商业机密
- 只写“帮我写一篇文章”,没有目标、人群、语气和输出格式
- 把视频生成当成一句话出片,忽略分镜、镜头、字幕和配音
- 不做结果验收,把 AI 生成内容直接发布或交付
工具矩阵
推荐工具矩阵
优先匹配当前页面关键词和工具名,再补充同类高相关入口;每个工具都保留详情页和官网跳转,方便继续判断。
可以先用 Prompt Optimizer、Pixelle-Video、Kimi 做主力处理,再根据场景补充 豆包、通义千问、DeepSeek。正式用于业务前,要把提示词、输入材料、输出格式和复核规则固定下来。
DeepSeek 是国内常用的大模型和 API 平台,适合中文问答、代码生成、复杂推理、办公写作和低成本模型接入;开发者可重点关注 API 文档、推理模型能力、价格和国产替代场景。
通义千问和 Qwen 覆盖中文问答、办公写作、代码、多模态和阿里云百炼 API,适合企业接入、开发者测试和国内业务场景;选型时可重点看模型规格、云服务集成和中文生态。
豆包面向个人中文问答、写作、图片理解和内容创作,火山方舟则适合企业和开发者接入模型 API、Agent 与应用开发;适合自媒体、办公、客服和营销内容生产场景。
豆包 MarsCode 是字节跳动旗下 AI 编程工具,适合中文开发者进行代码生成、解释、补全、错误排查和项目协作;国内使用门槛较低,适合教学、个人项目和团队研发辅助。
Ollama 是本地运行大模型的常用工具,适合开发者和团队在电脑或服务器上快速部署 Llama、Qwen、DeepSeek 等开源模型;重点关注显存、模型大小、推理速度和数据隐私。
AI 开源项目。
代码生成与提效。
📚 Enhance your interview preparation for LLM algorithm internships with insights on DeepSeek, PPO, RoPE, and RLHF core concepts.
Kimi 适合中文长文阅读、PDF 总结、资料整理、写作润色和学习研究,尤其适合学生、职场人和内容运营处理长资料;使用时建议把原文、输出格式和核验要求一次性说明清楚。
Dify 是常用的开源 AI 应用与 Agent 工作流平台,适合搭建知识库问答、客服机器人、表单自动化和内部工具;团队选型时要看模型接入、RAG 效果、权限、部署维护和插件生态。
操作流程
建议操作流程
- 明确任务:写出目标、受众、输入材料、输出格式和限制条件
- 粗写提示词:用自然语言写清你想让 AI 完成什么
- 优化提示词:进入 Prompt Optimizer,把粗糙需求改成结构化 Prompt
- 选择工具:长文本用 Kimi/通义,推理或代码用 DeepSeek,视频流程可进入 Pixelle-Video
- 检查输出:按事实、语气、完整度、可执行性和风险点逐项检查
编辑提醒
编辑提醒
首屏 CTA:不会写提示词,先把你的原话丢进 Prompt Optimizer。
视频模板 CTA:有脚本后进入 Pixelle-Video,按分镜继续生成视频素材。
2026-05-19 已复核标题、描述、关联工具、FAQ 与收录池质量,后续继续补真实案例和推广素材。
资料来源
参考资料与延伸阅读
页面内容会结合开源项目、官方文档和中文实践资料持续更新;外部资料用于核对信息和扩展案例,不直接复制原文。
按页面关键词查找开源项目、README、示例代码和更新记录,适合后续扩充工具库。
核对日期:2026-06-25 CSDN CSDN 中文实践检索用于补充中文实践经验和案例线索;本站内容做结构化改写,不复制原文。
核对日期:2026-06-25 官方文档 Dify 官方文档参考应用编排、工作流、知识库和 Agent 能力边界。
核对日期:2026-06-25 官方文档 LangGraph 文档参考 Agent 状态图、工具调用和可恢复流程设计。
核对日期:2026-06-25 GitHub Pixelle-Video GitHub参考开源视频创作流程和可部署能力。
核对日期:2026-06-25常见问题
常见问题
AI工作流模板和普通 Prompt 有什么区别?
Prompt 更像单次指令,工作流会把任务拆成输入准备、提示词优化、模型执行、结果校验和二次加工,更适合稳定复用。
普通人应该先学工作流还是先学 Agent?
先学工作流。能稳定写清任务、拆步骤和验收结果后,再学习 Agent、RAG 或自动化工具会更容易。
这些模板可以直接用于公司工作吗?
可以用于非敏感任务。涉及客户信息、合同、财务和内部资料时,需要先脱敏,并遵守公司数据规范。