做到第七天，前面已經慢慢把工作拆開，也開始知道哪些事情適合交給 AI，照理來說接下來應該就是把更多步驟串起來，讓整套流程可以從頭一路自動跑到最後。

但真的開始串流程時，我第一個加進去的東西反而是一個「停下來等我確認」的步驟。

一開始會覺得有點奇怪，既然都叫自動化了，為什麼還要自己按確認，但實際把每天會做的事情拆開之後，我發現有些步驟如果 AI 判斷錯了，頂多只是浪費幾秒鐘，有些步驟一旦做錯，後面整條流程都會跟著出問題。

先分清楚哪些事情可以直接做

像是整理文字、分類資料、把內容轉成固定格式，這些事情就算偶爾出現錯誤，通常還有機會在下一步發現，而且原始資料也還在，所以我比較敢讓系統自動處理。

但如果下一步是寄出 Email、刪除資料、更新正式文件，或把內容直接發布出去，我就沒有那麼想把權限全部交出去。

因為前面的 AI 判斷只要有一點偏差，到了這些步驟就可能真的產生外部影響，所以我開始在流程中間加入確認點，讓 AI 可以先完成大部分整理工作，到了比較重要的操作再停下來，把結果交給我看。

確認沒有問題之後，才讓後面的流程繼續。

自動化不一定要從頭跑到尾

我以前想到自動化時，腦中的畫面通常是一按下去，系統就自己從第一步跑到最後一步，中間完全不用碰它，這樣才會覺得「真的有自動化」。

但這幾天實際做下來，我反而覺得中間保留一次人工確認沒有想像中麻煩。

假設原本一個流程需要自己花二十分鐘整理資料、分類、產生內容、檢查再送出，現在前面十五分鐘的工作都交給系統，我只需要花一兩分鐘確認最後結果，其實已經省掉大部分重複工作，而且我也比較敢真的把這套流程拿來每天使用。

如果硬要追求完全無人介入，反而會花更多時間處理例外狀況，最後可能比原本自己做還累。

哪裡需要停，要看出錯的代價

所以今天我重新檢查前面整理過的工作流程，在每個步驟旁邊多加了一個問題：這一步如果 AI 判斷錯，會發生什麼？

如果答案只是「分類錯一筆資料」，那可以先讓它自己跑；如果答案是「寄錯人」、「把錯誤內容發布出去」或「改掉原本正確的資料」，我就會傾向先保留確認。

這個判斷方式比單純問「這一步能不能自動化」實際很多，因為技術上可以做到，不代表現在就一定要全部開放。

有些工作甚至可以先從半自動開始，等跑過幾十次之後發現結果真的很穩，再把人工確認拿掉，這樣整套流程也比較容易慢慢長大。

第七天開始比較像真的工作流程了

前幾天比較像是在找工具、拆工作和測試 AI 可以幫忙做到哪裡，到了今天，我第一次開始考慮「如果這套東西真的每天跑，我敢不敢不看它」。

這個問題一出現，很多原本看起來很酷的全自動流程就需要重新調整。

我現在比較想做的是一套自己真的敢長期開著的自動化，簡單、低風險的工作就直接跑，重要操作先停下來讓我確認，等累積足夠的使用紀錄之後，再決定哪些確認點可以慢慢移除。

明天我想繼續處理另一個很現實的問題：如果自動化流程跑到一半失敗，到底要怎麼知道它壞在哪裡，又要怎麼避免每天打開之後才發現它昨天根本沒有成功跑完。