Day 11｜Workflow
▍每個人做事的方法都不一樣。
你做一件事的順序可能是 A -> B -> C ->Ｄ，有你自己的步調。
另一個人呢，可能是Ａ-> C -> B -> D，也許這兩種方式都可以得到相同的結果。
前面我們講到了SKILL，它可以把我們做事的方法抽取出來，讓AI來執行。
看情況，有些過程或許被我們寫成單一的程式，因為你想要它能夠被「更確定」的做出來。
無論如何，你都已經開始有些小小的，可被使用的材料/元件了。
▍聰明的你，可能已經想到
可以把A/B/C/D都做成不同SKILL或是程式，這樣你就可以組合運用來達到你要的目標，但等等，這中間好像還差了什麼？
A/B/C/D，它們各自完整的邊界是什麼？
舉個例來說，你在削鉛筆的時候，要削到什麼程度才算覺得可以停止拿來使用？你是否說的出來，還是每次都要靠感覺？
▍如果是個「感覺」，你能不能為這個感覺「定義」？
例如我可以把這個動作定義成削6次，每一刀都會從離筆尖0.5cm的地方開始動作，6次不同角度的切削，剛好可以把鉛筆削成一個我喜歡的筆尖，寫起來覺得最順手。
有時候鉛筆廠牌不一樣，需要的角度和手感就不一樣，可能削了5次就好，或是要到7次，這樣你願不願意接受？
下刀的時候那個角度要幾度？要花多重的力道下刀？要削的深淺度是幾公分？
這些你是否都能定義清楚，讓你削的每一支鉛筆，都能夠穩定，長的一模一樣 (或是極度相似)？
▍等等…為什麼要這麼複雜？不過就是削一支鉛筆而已
對，如果是個人類，可能「感覺」就可以解決很多事情。
那是因為我們天生有極大的容錯空間，我們的身體、思考可以不斷的動態調整到一個我們覺得舒服的程度，所以會有很多的「應該」、「可能」、「或許」、「試試看」、「做一下」、「再說」。
如果今天是要把這件事，交給 AI 做呢？如果是要讓它接管工廠的流程、監測監控所有的輸入和產出呢？
你能否接受，每次做出來的成果都有機率大不相同，甚至做了會失敗，等於該次執行的token 變成一種浪費？
更糟的是，你的任務會因此而失敗：
- 報告品質不穩定，每次都是隨機
- 網站品質差距很大
- 對外的資安防護有時候好，有時候不好
還記得我們前面說的嗎，要真的落地使用AI，讓它能夠協助我們，其實就是在鬆緊之間的調節。
邊界定清楚，你才能相信每次的動作，每次的品質是有意義的。
狀態與狀態中間的交付，應該要是被定義出的固定事物。
做完A的結果，能夠被作為輸入B的材料，繼續往下執行，一關要能接著一關。
▍隱性，到顯性
其實要真能把AI應用在我們的週遭，其實是個：說清楚、寫清楚、做清楚的過程。
你認為「應該可以做的出來吧？」
這對AI來說就是種機率的飄移，不一定會達成你想要的結果，甚至大多時候都不會達成。
這也就是為什麼，很多人在使用AI的時候，沒辦法有成果，或是常常只是一次性的交付，但不能穩定做出結果。
很多公司以為自己缺的是AI。
但真正缺的，常常是：
- 沒有定義流程
- 沒有定義品質
- 沒有定義交付
- 沒有定義責任
- 沒有定義失敗
- 沒有定義如何驗證
所以AI一進來，只是把原本混亂的東西更放大。
唯有把自己問清楚，把別人問清楚。
讓隱性知識，變成看得到、摸得到、作得到。
你才能夠真的讓 A -> B -> C -> D 這個過程開始透過AI，在真實世界裡重現，進入你的流程裡。
這可能是個痛苦的過程，但是沒有開始，就不會有結果。
▍下一步可以怎麼做，我真的很想讓AI幫我做事
選一個你在電腦上最常做的一件事，可能是整理每天的花費記帳，也可能是從收集資料開始，寫成一篇貼文。
想想看，你的這些動作裡，怎麼去定義邊界，怎麼說清楚動作，怎麼定義出品質。
這個workflow (工作流)，才真的開始被你所擁有。
it is part of what it is.