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。
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。
适合开始的信号
周报、会议纪要、邮件、方案、PPT 大纲等办公高频任务
需要谨慎的情况
希望 AI 一次性替你完成所有判断且不需要人工审核
上线前检查
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。
工具组合建议
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
思考大模型 · 国内
复杂推理与规划。
通义千问 / Qwen
LLM大模型 · 国内
通用问答与办公。
豆包 / 火山方舟
LLM大模型 · 国内
通用问答与办公。
DeepSeek GitHub
GitHub开源 · 国内
AI 开源项目。
豆包 MarsCode
AI编程 · 国内
代码生成与辅助。
DeepSeek Coder
编程大模型 · 国内
代码生成与提效。
Kimi
LLM大模型 · 国内
通用问答与办公。
Dify
Agent / 工作流 · 国内
智能体与自动化。
Dify GitHub
GitHub开源 · 国内
开源 LLM 应用开发平台，适合搭建知识库、Agent 工作流和企业内部 AI 应用。
Pi
AI聊天 · 海外
AI 对话与角色。
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。
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。