01AI 工作流本站工作流在用
ChatGPT
用对话快速梳理问题、比较方案，并处理文字与图像上下文。
- 适合谁
- 需要高频探索、写作或多模态协作的人
- 怎么进入工作
- 本站的内容梳理与视觉讨论流程使用 ChatGPT 协作。
- 不选的情况
- 需要可重复的批量流程、严格权限隔离或确定性输出时，不应只依赖聊天窗口。
Curated workflow index · 01
工具不是答案，工作流才是。
这里不做链接仓库。只保留能进入真实任务的工具、方法与资料，并写清它适合谁、解决什么，以及什么时候不该选。
8 tools6 resources1 shared standard
NV
先看任务，再看证据，最后才看工具。
02 / Curated set
少一些收藏，多一些选择依据。
搜索会同时覆盖场景、适用对象、使用方式、替代项和限制。标记为「本站工作流在用」的内容，仅表示它能由当前站点流程直接验证。
当前显示 8 条，共 8 条。
精选工具
按分类查看
02工程与数据本站工作流在用
Codex
在真实仓库中理解代码、修改文件、运行验证并交付可检查的结果。
- 适合谁
- 希望把 AI 接入代码工作流的开发者与产品团队
- 怎么进入工作
- 本站的代码修改、仓库检查与验证流程使用 Codex。
- 不选的情况
- 仓库权限、测试标准或可回退边界尚未明确时，不宜直接授权大范围改动。
03工程与数据本站工作流在用
GitHub
管理代码版本、协作记录、问题追踪与发布前审查。
- 适合谁
- 需要让变更可追溯、可评审和可回退的团队
- 怎么进入工作
- 本站使用 GitHub 管理代码版本与远程仓库。
- 不选的情况
- 只需要个人临时文件同步，或仓库中包含尚未妥善处理的敏感信息时。
04工程与数据本站工作流在用
Vercel
把 Web 项目连接到持续部署、预览环境与线上观测流程。
- 适合谁
- 使用现代前端框架并需要快速验证发布结果的团队
- 怎么进入工作
- notvitamin.com 当前通过 Vercel 构建与发布。
- 不选的情况
- 运行时、网络拓扑、合规或成本模型与平台边界不匹配时，应先评估其他部署方案。
05产品与研究
Perplexity
从带引用的回答快速建立主题地图，并定位值得继续阅读的来源。
- 适合谁
- 需要做早期案头研究和线索收集的人
- 怎么进入工作
- 可用于带来源的早期检索，再回到原始资料核验关键结论。
- 不选的情况
- 引用是否准确、信息是否完整或结论是否适用于具体情境尚未复核时。
06产品与研究
NotebookLM
围绕一组指定资料提问、归纳主题并追踪答案出处。
- 适合谁
- 需要消化访谈、报告、论文或项目资料的人
- 怎么进入工作
- 可用于围绕给定资料生成摘要、问题清单和交叉对照。
- 不选的情况
- 资料集本身不完整、来源权利不清晰，或任务需要超出材料范围的实时事实时。
07设计与原型
Figma
把界面结构、组件状态和交互路径放进同一个协作画布。
- 适合谁
- 产品、设计与前端需要共同评审方案的团队
- 怎么进入工作
- 可用于界面草图、组件规范和多人评审。
- 不选的情况
- 目标只是低成本验证流程时，不必先投入高保真视觉细节。
08写作与知识管理
Obsidian
用本地 Markdown 和双向链接组织长期笔记与概念关系。
- 适合谁
- 重视本地文件、可迁移性与长期积累的人
- 怎么进入工作
- 可用于在本地 Markdown 中沉淀可链接的长期笔记。
- 不选的情况
- 团队需要强实时协作、统一权限和开箱即用的流程管理时。
阅读与资源
按类型查看
01指南优先阅读
A practical guide to building agents
从适用场景、工具、指令、编排和护栏出发，给出一条克制的 Agent 入门路径。
- 适用边界
- 来自 OpenAI 的产品与工程视角；具体架构仍需结合业务风险、模型与运行环境验证。
- 可带走
- 先验证任务是否真的需要 Agent，再从单 Agent 和清晰护栏开始增加复杂度。
02长文优先阅读
Building effective agents
清楚区分预设工作流与自主 Agent，并用可组合模式解释复杂度如何逐级增加。
- 适用边界
- 文章以 LLM 应用工程为主，不替代行业流程、组织职责和上线验收设计。
- 可带走
- 能用简单工作流解决的问题，不必为了 Agent 形态引入额外时延、成本和不确定性。
03指南优先阅读
People + AI Guidebook
沿用户需求、数据、心智模型、解释、控制与失败恢复组织 AI 产品设计问题。
- 适用边界
- 提供方法与案例，不会替具体产品完成用户研究、风险分级或效果评估。
- 可带走
- AI 能力设计应同时覆盖价值、预期、反馈控制与出错后的恢复路径。
04工具包优先阅读
Microsoft HAX Toolkit
把人机交互原则、设计模式、工作簿与失败预案组合成可协作使用的材料。
- 适用边界
- 重点是用户侧的人机体验，仍需补充数据治理、安全、业务指标和交付责任。
- 可带走
- 把“AI 出错时怎么办”提前放进设计与跨职能讨论，而不是上线后再补救。
05框架
NIST AI Risk Management Framework
用 Govern、Map、Measure、Manage 四组职能建立贯穿 AI 生命周期的风险管理视角。
- 适用边界
- 它是自愿、跨行业的高层框架，不是一份按顺序执行即可通过的产品验收清单。
- 可带走
- 风险管理需要覆盖治理、情境、测量与处置，并在系统生命周期中持续发生。
06文档
AI SDK · Agents
从 Agent 类、工作流模式、循环控制与子 Agent 等实现问题组织 TypeScript 文档。
- 适用边界
- 面向采用 AI SDK 的工程实现；选择框架之前仍需先定义任务、评测与人工接管边界。
- 可带走
- 工具循环需要显式停止条件、调用约束和可观察状态，不能只依赖模型自行结束。
Curated by VitaminVitamin 的选择标准
- 01
先确认问题真实存在，工具不能代替问题定义。
- 02
结果需要能被检查，错误需要能被发现和接管。
- 03
只有进入稳定工作流，能力才可能持续产生价值。