Hello, 各位 iT 邦幫忙 的粉絲們大家好~~~

這系列文源自這幾年在團隊裡導入 AI Coding 之後，一路踩雷、修正、再踩雷的真實過程。把這些收斂出來的方法整理成文，也許對正在煩惱同樣問題的你會有些幫助。

就當作是一份邊做邊記的工程筆記吧！

本篇是 當 AI 加入團隊：打造可審查、可驗證、會自我改善的 AI 開發工作流 系列文的 EP20。

上一篇提到，有些情境把好幾個能力硬塞進單一 skill 裡會變得很勉強。

於是我們針對一個特別複雜的現場情境——牽涉到多個步驟、多種觸發方式、還需要留存操作證據——建立了一條專屬的 workflow。

這條 workflow 把「前置條件檢查」、「觸發方式選擇」、「執行中的錄影或日誌留存」、「完成後的驗證」全部組合在一起，變成一份說明清楚的流程文件，而不是一段很長、什麼都想涵蓋的通用 Prompt。

這一步也讓 workflow 與 skill 的分工變得更清楚：

• workflow 負責安排「有明確前置條件、多種觸發方式、完成閘門與證據格式」的複雜情境——它是流程的骨架。
• skill 負責提供其中「某一段可重複使用的單一能力」——它是骨架裡的一塊積木。

當情境本身有清楚的前置條件、完成閘門，跟固定格式的證據要求時，一條專門的 workflow 會比一段很長的通用 Prompt 可靠得多，也更容易在失敗時定位是哪一步出了問題——因為每一步都有名字、有明確的輸入輸出，而不是埋在一大段自然語言指示裡。

這加起來其實就一句話：有清楚前置條件、完成閘門與證據格式時，專屬 workflow 比一段很長的通用 Prompt 可靠。

流程越來越多之後，我們也開始回頭檢視另一件事：有些「角色」設定，其實只是包了一顆 skill，並沒有提供額外的協調價值。

下一篇來聊這個發現。