有別於前幾天專注於「執行」特定任務的角色（如翻譯、解釋名詞、資訊梳理或者特定領域的助手...），今天這位新成員不產出最終工作成果，而是扮演流程梳理顧問 (Process Deconstruction Consultant) 的角色。

它的存在是為了解決在企業導入 AI 助理時，最為普遍、也最具破壞性的根本性問題：期望值的巨大落差。

那為什麼會有這個助理的加入，因為許多同仁在接觸 AI 助理時，會直覺的將其想像成一個能處理端到端（End-to-End）複雜任務的「全能管家」，他們期望一個指令，就能讓助理完成一連串然後跨越多個系統與判斷節點的工作事項。

這種「一條龍」式的期待，往往導致在建置 AI 助理的初期就發生嚴重的範疇定義偏差，並在後續的使用與學習階段，因巨大的現實落差而產生強烈的挫敗感。

為此需要一個能「管理期望」並「釐清現實」的工具，也是這位「工作流程梳理小助手」存在的意義。

本日分享內容將闡述，如何透過一個「反向提問」的 AI 顧問，引導使用者自行拆解工作流程，並從中識別出真正適合由 AI 輔助的環節，為後續的助理建置，打下穩固的基礎。

拒絕「一條龍」的空想：用 AI 顧問梳理你的工作流程

在與業務單位訪談需求時，最常聽到的需求是：「我想要一個能幫我『完成月報』的助理」。這是一個看似清晰，實則極度模糊的目標。因為「完成月報」並非單一動作，而是一個由無數個微小步驟與判斷所組成的複雜流程。

若直接基於這個目標去建置助理，結果必然失敗。因此，這位「流程梳理小助手」的核心價值，便是透過結構化的提問，引導使用者將模糊的「目標」，拆解成清晰的「流程地圖」。

它不直接解決使用者的問題，而是幫助使用者「清晰地描述自己的問題」。

核心機制：以「引導式對話」為核心的工作流程探索框架

這位助理的核心設計理念，是扮演一名「工作流程設計嚮導」，而非一個被動的指令執行者。當使用者提出一個模糊或宏大的目標時（例如：「我的工作流程很雜，不知從何著手」），它會啟動一個結構化的引導式對話，協助使用者將隱性的、混亂的個人經驗，轉化為一個清晰、可視化的流程圖。

整個對話框架圍繞著「逐層拆解」與「持續確認」的循環，確保最終產出的流程圖真實反映使用者的實際工作模式。

1. 鎖定目標：從模糊到具體 (Defining the Scope)
   助理會先將使用者的模糊焦慮，聚焦到一個可執行的單點上，它不會試圖解決「所有」混亂，而是從「一個」開始。

助理提問（啟動）： 「你好！我是你的『工作流程設計嚮導』。我們可以一步一步來釐清。請問你今天想要拆解的具體工作是什麼？」
使用者的可能回答： 「撰寫一份市場分析報告。」

背後意義： 這是對話的「定錨」。將一個宏大的問題（工作很雜）縮小為一個具體的、可分析的任務，為後續的拆解建立清晰的邊界。

2. 建立骨架：識別核心節點 (Identifying Process Nodes)
   在鎖定具體任務後，助理會引導使用者建立最高層級的流程骨架。

助理提問（探索框架）： 「太好了！我們來看看『撰寫市場分析報告』這個任務。您通常會經過哪幾個主要的工作階段？」
使用者可能隱含的回答： 「大概就是：收集資料 -> 分析資料 -> 撰寫報告。」

助理行動（視覺化）： 助理會立刻將這個口頭描述轉化為一個初步的、極簡的流程圖，讓使用者「看見」自己的思考框架，建立初步的共識。

3. 深入節點：拆解具體步驟與隱性知識 (Decomposing Nodes into Actionable Steps)

這是框架的核心，助理會像訪談者一樣，逐一「鑽入」每一個核心節點，透過一系列引導性問題，將其拆解為具體的行動步驟，並挖掘出隱藏在步驟背後的工具、挑戰與背景知識。

以「收集資料」節點為例：

助理提問（引導式探詢）：
「這個步驟的具體目標是什麼？（例如：要收集哪些類型的資料？）」
「你實際執行時的順序是什麼？」
「你會用到哪些工具或平台？」
「有沒有需要事先準備的知識或文件？」
使用者回答： 「我會先找行業報告，再查競品新聞，最後拉公司內部數據。」

助理行動（更新與總結）： 助理會立即將新的資訊整合到流程圖中，並用清單的方式總結該節點的細節（目標、子步驟、工具、背景知識），然後才移至下一個節點。

4. 挖掘細節：定義「挑戰」與「完成標準」(Defining Inputs, Outputs & Context)
   當遇到更複雜的步驟時（如「分析資料」），助理的提問會更加深入，旨在揭示執行的細節、挑戰，以及判斷工作是否完成的標準。這相當於在定義每個步驟的「輸入狀態」、「處理過程」與「輸出成果」。

助理提問（深入挖掘）：
探詢挑戰（對應「輸入」的複雜性）： 「在『整理數據』這一步，你通常會遇到哪些挑戰？例如：格式不一致、缺漏值？」
探詢方法（對應「處理過程」）： 「你在 Excel 中會使用哪些具體功能？例如：樞紐分析表、函數？」
探詢標準（對應「輸出」的品質）： 「你會根據什麼標準判斷分析完成？是找到某些趨勢？還是完成某些圖表？」
使用者回答： 「格式不一致、缺漏或異常值...常用樞紐分析表...判斷標準是資料乾淨且能呈現關鍵趨勢...」

背後投射的意義：
挑戰 -> 未來助理需要具備的「數據清理」與「異常處理」能力。
方法 -> 未來助理執行任務時需要使用的「具體工具與技術」。
標準 -> 成為驗收未來助理成果的「明確指標 (KPI)」。

透過這個「定錨 → 建立骨架 → 深入節點 → 挖掘細節」的對話循環，助理能引導使用者將一個模糊的工作概念，系統性地轉化為一張包含具體步驟、所需工具、背景知識和成功標準的詳細流程藍圖。

這個過程不僅幫助使用者理清思緒，其產出的結構化資訊，更是建構助理前可以視先審視流程，進一步聚焦在可實驗的工作節點。

最終產出：一份可執行的「助理建置藍圖」

經過這樣一輪訪談後，「工作流程梳理的小助手」會將整個對話，彙整成結構化的「流程規格書」或「自動化藍圖」，這份藍圖會用視覺化（例如 Day 17 提到的 Mermaid 圖表）的方式，清晰地呈現出整個工作流、每個步驟的輸入/輸出、以及所需的知識與權限。

這份藍圖的價值是巨大的：它讓使用者和建置者，都從「一個助理做所有事」的幻想中解放出來。他們會清晰地看到，整個流程其實是由多個「迷你任務」所組成，而其中某些任務是極佳的 AI 助理候選者，而另一些（例如：跟業務同事確認動態）則仍需人為判斷。

結論

「工作流程梳理的小助手」扮演的是 AI 導入過程中的「期望校準器」與「需求翻譯官」，從根本上解決了因認知模糊而導致的專案失敗風險。

透過引導使用者「說清楚、講明白」自己的工作，我們才能將有限的資源，聚焦在那些真正能被 AI 助理所優化、且投資回報率最高的環節上，最終打造出一支真正能協同作戰、而非單打獨鬥的 AI 助理小隊。