AI Agent 小白词典

让它整理一场活动的报名表、群消息和讲稿，最后产出复盘文档。

把 Agent 当成更会聊天的 ChatGPT，结果只问结论，不给它任务边界和材料。

先选一个真实任务，写清目标、材料在哪里、最终要什么结果。

收集材料 -> 提炼重点 -> 生成大纲 -> 写正文 -> 检查事实 -> 输出发布稿。

每次临时聊天，靠感觉让 AI 猜下一步。

把你最近重复做 3 次以上的任务写成 5 个步骤。

课程大纲、学员问题、飞书文档、历史文章、你的语气要求。

只说“帮我写一篇好文章”，不告诉它给谁看、为什么写、引用什么。

每个任务开头先列：目标、读者、材料、限制、验收标准。

先要选题池，再要大纲，再要第一版正文，不要一上来逼终稿。

直接要求最终稿，发现不对后反复重写。

把大任务拆成 2 到 4 个中间产物。

一份可发公众号的文章、一页销售页、一份客户诊断报告。

只保存聊天记录，以为这就是成果。

每次任务结束问：这个结果能不能直接交给下一个人使用。

选题清单、问题列表、文章结构、资料摘要、风险清单。

跳过中间结果，导致跑偏到最后才发现。

要求 Agent 每完成一段先交付可检查的草稿或清单。

你的课程定位、目标学员、价格、历史文章风格。

以为 AI 默认懂你的业务和口吻。

为高频任务准备一份固定背景说明。

课程结构、常见异议、学员画像、已验证案例。

每次都从零解释同一批背景。

把反复出现的信息写进可复用文档。

课程讲稿、销售异议、案例库、公域增长复盘。

把知识库当网盘，只堆文件，不做结构和索引。

先建 inbox、raw、business、outputs 四类目录。

小红书选题 Skill、飞书文档改写 Skill、课程讲稿生成 Skill。

把 Skill 当万能插件，忽略权限和输入边界。

从一个最稳定的重复流程开始写 Skill。

请按用户画像、痛点、证据、CTA 生成一篇小红书初稿。

迷信一个神奇提示词能解决所有场景。

提示词里加上材料来源和验收标准。

开工前让 Agent 问 5 个会影响结果的问题。

你没想清楚就让 Agent 直接做，最后结果泛泛。

每个复杂任务先让 Agent 反问，再开始执行。

浏览器、工作区、模型 Key、可访问文件、渠道账号。

只讨论模型，不检查它到底能不能读文件、开网页、写结果。

列出你的 Agent 当前能读什么、能写什么、能操作什么。

在云端容器里跑任务，而不是直接给本机最高权限。

为了方便，把所有文件和账号都暴露给 Agent。

高风险任务先放在隔离环境里试跑。

用它处理网页、文件、命令行、定时任务和多渠道消息。

只把它当聊天界面，不理解背后的执行层。

先用一个简单任务跑通输入、过程和输出。

不用自己部署，就能在网页里创建任务、看结果和管理凭证。

以为它只是另一个 ChatGPT 页面。

先用一个低风险任务体验云端 Agent 的执行过程。

网页任务发给后台 worker，worker 再调用 OpenClaw 执行。

只看到前端页面，忽略任务是否真的进入执行链路。

排查问题时分清前端、Gateway、Worker、模型四层。

它拉取任务、准备工作区、调用模型和工具、回传结果。

页面没反应就以为模型坏了，实际可能是 Worker 没接到任务。

学会看任务状态：queued、processing、completed、failed。

网页、飞书、微信、Telegram、Discord、浏览器任务页。

一开始就接所有渠道，导致排障复杂。

先固定一个入口跑通，再扩到其它渠道。

OpenAI、Anthropic、Google、火山、OpenRouter。

只看模型名字，不看账号额度、限流和凭证是否生效。

为关键任务准备备用模型或备用凭证。

一个模型限流后自动换到另一个模型继续任务。

没有备用方案，任务失败后只能人工重跑。

给高价值任务配置至少一个备用模型。

模型 Key、搜索 API、图片生成 API、邮件服务 Key。

把 Key 写进公开文档或聊天记录。

Key 只放到加密配置或环境变量里。

用 OAuth 连接 OpenAI Codex 或其它账号。

登录成功就以为运行时一定会用到该账号。

授权后再做一次真实任务验证。

任务日志、状态流、错误分类、产物路径、回调记录。

只看最终失败提示，不看中间链路。

每个重要任务都保留 jobId 和错误关键词。

每天拉一次数据、每周生成一次复盘、每 30 分钟检查队列。

用定时任务制造忙碌，而不是推进真实指标。

只给有明确验收结果的任务加定时。

公开发布文章、同步生产配置、发送营销消息前先人工看一眼。

为了全自动，跳过事实和风险检查。

给公开发布、转账、删文件这类动作加人工确认。

一次微信群 Agent 实战，拆成案例文、小红书图文、课程片段和 FAQ。

为了发内容而发内容，没有真实任务和结果证明。

先跑一个真实任务，再决定怎么分发。

用户看完案例后加微信，说明自己的任务卡点。

只追阅读量，不设计下一步动作。

每篇内容都放一个低阻力 CTA。

学员拿自己的工作场景，按输入、过程、输出跑出结果。

课程只讲功能按钮，学员课后不会迁移。

把课程作业设计成真实任务诊断。

微信群信息摘要 Agent、公众号选题 Agent、资料整理 Agent。

一开始就想做全能 AI 员工。

先做一个每天能省 20 分钟的小 Agent。

URL 返回 200、文档可打开、摘要覆盖关键问题、截图存在。

只看 Agent 说完成了。

每个任务提前写清楚完成态是什么。