06. 管理矽基員工：從提示詞到流程工程

泰勒的秒表：管理學的誕生

1911 年，一位名叫弗雷德里克·泰勒（Frederick Taylor）的工程師出版了《科學管理原理》。他拿著秒表站在工廠裡，盯著工人搬運鐵塊。

他發現，工人們完全憑感覺幹活，效率極低。於是，他把每一個動作（彎腰、鏟土、起身、投擲）都拆解開來，計算出最省力的角度和時間，制定了一套標準化的操作流程。

泰勒主義的精髓是：你不必指望每個工人都天賦異賦，只要你的「系統」設計得足夠科學，普通人也能產出巨大的效率。

2026 年，面對 AI 智能體（Agent），我們正處在同樣的時刻。如果你指望只發一段話（提示詞），AI 就能像奇蹟一樣幫你搞定所有事，那你注定會失望。AI 時代的管理精髓，是「流程工程」 (Flow Engineering)。

1. 為什麼提示詞工程 (Prompting) 已經過時了？

在 2023 年，大家都在研究怎麼寫出長達三頁的「超級提示詞」，試圖把背景、要求、格式、語氣全塞在一個框裡，指望 AI 一次性輸出完美結果。

這很像是在試圖通過「一句話」讓一個剛入職的實習生完成整個月份的 KPI。

• 「去把這個專案的程式碼寫完，要注意架構清晰，還要寫測試，還要寫文件，還要部署。」

實習生（AI）聽到這句話會崩潰。即使他聽懂了，由於任務太長、太複雜，他在執行過程中一定會注意力渙散（Attention Decay），導致虎頭蛇尾，或者產生幻覺。

現在的趨勢是：不要給 AI 一個大任務，要給它一個 SOP（標準作業程序）。

2. 什麼是流程工程 (Flow Engineering)？

流程工程的本質，就是把一個複雜任務，拆解成一串**「單一職責」**的小任務，並指派給不同的 Agent 去接力完成。

讓我們看一個具體的案例：讓 AI 幫你寫一份高品質的產業週報。

錯誤做法（Prompting）：

「幫我寫一份關於本週 AI 產業動態的週報，要深度分析，包含 DeepSeek 和 OpenAI 的新聞。」 結果：AI 會胡編亂造一些新聞，或者分析得非常淺顯。

正確做法（Flow Engineering）：

你設計一個包含 4 個步驟的流水線：

1. Agent A (蒐集者)：

   • 職責：只負責去 Google News、Twitter 和 GitHub 抓取最近 7 天關於 “AI” 的 Raw Data。
   • 產出：一堆亂七八糟的連結和文本。

2. Agent B (篩選者)：

   • 職責：閱讀 Agent A 的產出，剔除掉廣告、重複新聞和無關內容。保留 Top 10 最重要的事件。
   • 產出：清洗後的資訊清單。

3. Agent C (分析師)：

   • 職責：針對每一條新聞，結合歷史背景，寫出 100 字的深度點評。
   • 產出：帶觀點的初稿。

4. Agent D (主編)：

   • 職責：將 Agent C 的內容整理成 Markdown 格式，檢查錯別字，潤色語氣，使其符合「專業商業報告」的風格。
   • 產出：最終週報。

這種「流水線」式的設計，比一個超級複雜的提示詞可靠得多。 為什麼？因為每個 Agent 只做一件事，它的注意力高度集中，出錯機率極低。即使 Agent A 抓到了假新聞，Agent B 也有機會把它過濾掉。

3. 人類的新角色：首席驗收員 (The Human-in-the-Loop)

在 AI 驅動的工作流中，人類的身分發生了根本性的轉變：

• 以前（前 AI 時代）：我是生產者。我自己寫程式、寫文件、畫圖。
• 2023 年（Copilot 時代）：我是修改者。AI 幫我寫初稿，我來改錯。
• 2026 年（智能體時代）：我是產品經理和驗收員。

你需要做的不再是「寫」，而是：

1. 定義流程：設計上面的那個 A->B->C->D 的流水線。
2. 定義標準：告訴 Agent D，什麼樣的文章才叫「專業」。
3. 最終驗收：看著 AI 跑完流程，點一下「Approve」（批准）。

你的核心價值不再是「幹活的速度」，而是**「判斷什麼是好結果的品味」**。 如果你不知道一份好的報告長什麼樣子，如果你沒有清晰的判斷標準，即使你擁有 100 個 AI Agent，它們也只會高效地生產出一堆垃圾。

4. SOP 即資產

在過去，一個公司的核心資產是員工的頭腦（經驗）； 在 2026 年，一個公司的核心資產是其數位化的工作流程 (Digital Workflows)。

當你把一個複雜的業務流程（如客戶入職、財務報銷、程式碼評審）成功地「智能體化 (Agent-ized)」並固化下來後，這個流程就不再隨人員流動而流失。

• 哪怕資深員工離職了，他設計的 Agent 工作流 還在。
• 新員工來了，只需要點擊「執行」，就能達到 80 分的水準。

這就是**「組織資產的數位化」**。

小結：獲得感時間

• 從 Prompt 到 Flow：不要迷信咒語，要迷信流程。複雜任務必須拆解。
• 人類的升維：你從「操作員」變成了「指揮官」。你的品味決定了 AI 的上限。
• SOP 程式碼化：把你最好的工作經驗，寫成 AI 能看懂的流程，那是你未來的護城河。

下一章，我們將進入第七篇：當 AI 擁有了執行力，卻不具備承擔後果的能力時，我們該如何面對那個巨大的「責任真空」？