
停下來的原因不是想通了什麼,是想到上一條流程的下場。
那條流程建好的第三週開始沒人敢改,因為沒有人說得清楚它到底在做什麼、哪些條件會讓它走另一條路、當初為什麼那一步要放在那裡。它還在跑,但它變成一個沒人想碰的東西。
以前建一條 flow,難的是建置本身:找對的連接器、搞懂觸發條件的設定、處理陣列跟迴圈。現在自然語言就能協助生成大半,建置成本持續往下掉。
成本掉下去之後,稀缺的能力往上移到規格思維。直接請 AI 生成一條 flow、跑壞了再回來修,修的是實作;那些從來沒想清楚的決定不會因為多修幾次就自己浮出來。
拿一個具體需求走一次:收到客戶需求後整理內容、建立 Jira、通知相關人員。第一步不是生成 flow,是讓 AI 陪你把它拆成七個欄位。
Goal 要寫到能回答「拿掉它會怎樣」。Trigger 要寫清楚判斷依據,「收到客戶來信」不夠,「來自客戶網域、主旨不含 RE: 的信」才是。Input 是需要哪些輸入才能開始,以及缺一項的時候怎麼辦。Decision 是每一個需要判斷的位置,附上依據與分支。Action 的每一步都要能回答成功的判準。Output 是做完之後長什麼樣子,這一欄最常被寫得草率,而它後面接的是所有驗收爭議。Review Gate 直接沿用 Day 10 的三個原則。
七欄填完還有第二次拆分,這一次決定整條流程的體質:
| 交給 AI Skill | 交給確定性的 Workflow | |
|---|---|---|
| 適合的工作 | 需求摘要、分類、改寫成規格化的 Jira 內容 | API 成功判定、取得 issue ID、條件分支、後續更新 |
| 可接受的特性 | 每次結果略有差異,仍然可用 | 同樣輸入必須得到同樣結果 |
| 出錯的樣子 | 摘要抓錯重點,人看得出來 | 狀態不一致,人通常看不出來 |
| 驗證方式 | 抽樣看,看的是品質 | 每次都驗,驗的是對或錯 |
這張表的用處在於,它會逼你面對一件事:想交給模型的那些節點裡,有幾個其實是在賭它每次都給同樣的答案。
規格算不算完成,有五個問題可以檢查:什麼事件啟動、需要哪些輸入、哪些位置需要判斷、什麼情況必須停下來等人、什麼結果才代表這一次真的成功。五個都答得出來,Power Automate 才登場,而這時候建置通常比想像中快,因為難的決定都做完了。
拿到需求之後,最順手的一句是這個:
幫我根據這個需求做一條 Power Automate 流程。
它會給你一條跑得起來的 flow,而需求裡那些沒講清楚的地方,會被它用合理的預設值悄悄填掉。你不會看到它填了什麼,直到某天跑出你沒預期的結果。
下面三段 prompt 可以直接複製,都在對話裡跑完。第三段的產物明天會直接用到。
第一段:生成今天主題的測試資料
請幫我寫一封虛構的內部需求信,直接輸出在對話裡,約 250 字。
寄件者是客服組的林佩宜,收件者是我。
情境:一家線上教育平台公司,她希望客服信箱收到的信可以自動整理成
Jira 工單,減少人工轉貼的時間。
信裡要藏進下面這些問題,但整封信要寫得像真的工作信件,
不要標示、不要條列、不要在信末補充說明:
- 沒有說明什麼樣的信才算「需要建票」
- 同時寫了「所有客戶來信都要建票」和「垃圾信不用建」
- 提到「緊急的要馬上通知我」,但沒有定義什麼算緊急
- 假設系統知道每一封信對應哪一個客戶,但沒有說依據什麼判斷
- 結尾寫「其他的就比照我們現在的做法」

第二段:把今天的主題跑在這批資料上
以下是那封需求信。先不要生成任何流程,也不要提供解法或建議做法。
第一步:列出信中所有模糊、矛盾或缺少依據的地方。每一項標明屬於
「模糊」「矛盾」還是「缺少依據」,並附上信裡對應的原句。
第二步:把這些問題分成兩類,一類是我自己就能決定的,另一類是必須
回去問林佩宜才能決定的。
第三步:針對必須問的那些,寫成三到五個可以直接貼給她的問題,
每個問題都要能用一句話回答。
第三步結束就停,不要往下拆流程節點。

它應該至少抓到五項。「所有來信都要建票」跟「垃圾信不用建」是矛盾,「緊急」是缺少依據,「比照現在的做法」是模糊,而那句「系統知道是哪個客戶」則是一個沒有被說出來的假設。
真正值得注意的是第二步的比例。多數人以為只有一兩題需要回去問,實際跑出來,必須問的那一類幾乎都比預期多。那些題目如果不問,答案還是會被填上,只是由模型代填,而不是由林佩宜決定。
第三步的限制也刻意寫死。問題還沒問完就往下拆節點,拆出來的規格是建立在猜測上的,跟直接生成一條 flow 差別不大。
第三段:把答案補回去,產出明天要用的規格
問題問完、答案回來了,才輪到前面那七欄。為了讓這段能直接跑,林佩宜的回覆一併附在 prompt 裡:
林佩宜針對那幾個問題回覆如下:
- 需要建票的定義:客戶在信中描述問題或提出要求才建票。單純道謝、
確認收到、行銷訂閱不建。
- 垃圾信交給信箱現有的過濾規則處理,被過濾掉的不會進到這條流程。
- 緊急的定義:信中提到「無法上課」或「已付款但無法使用」,
或同一位客戶 24 小時內第三次來信。
- 客戶對應:用寄件信箱比對客戶名單,比對不到就標成「未知客戶」,
仍然建票,指派給客服組長。
- 「比照現在的做法」指的是建票後由客服組長每天早上分派。
請根據原始需求信加上這些答案,輸出一份流程規格。
只輸出下列格式的內容,不要加任何說明、前言或結語。
【流程規格】
Goal:
Trigger:(寫出判斷依據,不要只寫事件名稱)
Input:(每一項標明缺漏時怎麼處理)
Decision:(每一項標明判斷依據與分支)
Action:(每一項標明成功的判準)
Output:
Review Gate:(哪些節點需要人停下來,以及停下來看什麼)
【節點分工】
交給 AI Skill:
交給確定性 Workflow:
【尚未確定】
(任何仍然無法從上述資訊判斷的項目列在這裡。不要自行補上預設值,
也不要為了讓規格看起來完整而略過。)

跑完把這份規格存起來,這樣的操作模式會從自然語言的敘述搭配 plugins 的後就會直接在 Power Automate 建置流程。

最值得看的是【尚未確定】那一欄。它如果是空的,多半不是規格真的完整了,而是它替你決定了幾件事;追問一句「上面有哪幾項是你自己推論出來的」,通常會冒出兩三項。
這一欄也是明天的起點。用自然語言加上 plugin 去建 flow,能被正確建出來的只有規格裡已經寫死的部分;尚未確定的那幾格,工具一樣會填,只是它用的是預設值,而且填完不會告訴你。今天把它們留在紙上,明天才看得見它們被填成什麼。
手上這份規格明天就要拿去建 flow。建出來的東西會跟規格長得一樣嗎?如果不一樣,是實作走偏,還是規格本來就寫錯了?
再往下想一層,先想清楚再動手,這個道理沒有人不知道,難的是建置成本低到一定程度之後,動手比想清楚舒服太多。先做出一條 flow,至少看得見東西在跑;先寫一份規格,則要一直面對自己其實還沒想清楚的那些地方。工具愈好用,這個誘惑愈大。
AI 可以幫你把想清楚的事情做出來,但它沒辦法替你經歷想清楚的那段過程。
