把 AI 放进一个具体的工作流程

研究 FDE 这个岗位时，我最感兴趣的是一个很具体的问题：业务里已经有那么多麻烦，AI 的能力怎样才能真正接上去？

业务方通常很清楚自己每天被什么拖住。只是把模型或工具放在他面前，还需要有人一起把任务拆开，找出可行的入口。

从眼前那件事开始

拿电商来说，采集竞品资料、生成商品素材、整理上架信息，听起来都可以用 AI。但每一步的数据从哪里来、出了错谁处理、结果怎么确认，都要落到具体流程里。

如果一下子把所有环节都接上，问题也会同时冒出来。我更愿意先挑一件事情，让它真的跑通，再决定下一步。

做完以后，回头看一眼

给一个场景做出方案之后，我会继续问：这里有哪些能力下次还能用？

可能是资料整理的方法，可能是一段稳定的处理流程，也可能是让人确认结果的界面。把这些共同部分抽出来，后面的项目才不会总是从零开始。

对工程的要求还在

模型能够生成结果之后，还要面对真实使用中的状态、权限、成本和失败恢复。

对我来说，做 AI 应用的兴趣就在这里：从一个看起来可行的演示，走到能反复使用的东西。中间那些细碎的问题，往往决定了产品最后能走多远。