今天跟大家分享一个 AI 工作流定制的变现案例：如何用 AI 工作流帮助一家 AI 写作团队实现效率倍增。
不知道你有没有听说过 AI 代写？简单来说，就是用 AI 来帮忙写作业、写论文、写代码等等。
最近，一个做数学建模代写的团队找到我，希望我能帮他们优化工作流程，提高 AI 写作的效率和质量。
一开始，我对数学建模了解不多，心里还有些犹豫，但转念一想，这不正是一个将 AI 工作流理论应用到实践的好机会吗？于是我接下了这个挑战。
我先跟团队深入沟通，了解他们目前的工作流程和遇到的问题。
原来，他们一直在用 ChatGPT 等 AI 工具来帮助写作，但效果并不理想，存在三个主要问题：
1、使用的提示词比较简单，生成的文章质量不高，需要大量人工校对和修改；
2、数学公式处理非常麻烦，耗时耗力；
3、不同的写作任务需要频繁切换工具和流程，效率低下。
洞察问题后，我开始着手优化方案。
首先，我建议他们替换成更先进的 AI 写作工具 Claude ，并帮助他们针对不同的写作场景定制了提示词模板。
下面第一张图是 ChatGPT 写的文章，AI 味有点重。
做数学建模有一环就是写 MATLAB 代码，在代码编写中，我推荐他们使用 Claude 3.5 Sonnet，因为是目前的代码能力最强的 AI 大模型。
我还专门设计了一套写 MATLAB 代码的提示词，大大提高了生成代码的准确性。
下面的效果图，第一张是 ChatGPT 写的代码，第二张是 Claude 写的代码，很明显 Claude 的代码能力比 ChatGPT 强太多了，生成的效果图中不仅有经纬度还有热力值，仔细一看甚至地图都画出来了
如果说之前用 ChatGPT 4o 是本科级写手，现在换了大模型，迭代了提示词之后，这起码得是硕士级的写手。
但 AI 工具也不是就用无脑选择 Claude，没有最好的，只有最满足需求的，没有标准答案！不要教条主义！
接下来，我发现他们在处理数学公式时花费了大量时间，于是我向他们推荐了 Mathpix 这个工具。
它可以自动将 LaTeX 格式的数学公式转换为 Word 支持的格式，一键导出，省去了手动转换的繁琐步骤。
除此之外，我还帮助他们梳理了文档撰写、数据处理、结果分析等各个环节，将不同的 AI 工具和人工流程打通，形成了一套标准化的工作流程。
回顾这次 AI 工作流的商业实践，我有三点感悟想与大家分享：
1、流程优化是 AI 工具应用的基础，单纯堆砌 AI 工具，而不去优化工作流程，效果终究是有限的。
2、定制化的 AI 解决方案，需要深入了解行业特点和客户需求，而不是简单地搬用现成的方案。
3、从单一的 AI 工具到 AI 工作流，再到 AI 智能体，这是一个循序渐进的过程。对客户来说，AI 工作流的商业价值，远远大于单个 AI 工具。
这次实践让我对 AI 工作流的商业变现前景更有信心了。
未来，我会用我的方法论，帮助更多的企业和团队实现 AI 驱动的效率倍增，推动 AI 工作流在各行各业的落地应用。
如果你也想学习 AI 工作流，或者你的团队需要 AI 提效方案，欢迎随时与我交流。
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