如何让 AI 分工干活？我一直在用的 AI 协作工作流（附实战方法）

前言

今年很多人都在讨论：ChatGPT、Claude、Gemini，到底谁最强？

其实这个问题没法回答。

因为真正影响效率的，从来不是模型，而是用法。

以前我也是一个AI来回问，写方案问它、查资料问它、润色还问它，一篇文章能反复修改十几遍。

后来直接换了工作流：不同AI干不同的活。

效率高了不少，结果也稳定得多。

ChatGPT：负责从0到1

只要是一个新任务，我都会先丢给ChatGPT。

比如：

• 写文章

• 做产品方案

• 设计功能

• 学习新知识

它最大的价值不是直接给答案，而是帮你把脑子里的想法整理出来。

我最常用的一句提示词就是：

帮我把这个主题拆成几个模块，并说明每个模块分别解决什么问题。

拿到框架之后，我再根据自己的经验调整。

这样得到的是一份可执行的大纲，而不是一篇想到哪写到哪的正文。

我一般让ChatGPT负责：

• 文章提纲

• 产品规划

• 项目拆解

• 学习路线

• Prompt初稿

Claude：负责优化内容

第一版出来以后，我基本都会再过一遍Claude。

原因很简单。

它不像ChatGPT那么喜欢发挥，更像一个经验丰富的编辑。

我一般只让它做几件事：

• 删除废话

• 调整逻辑

• 优化表达

• 统一语气

• 检查前后是否矛盾

尤其几千字以上的长文，Claude经常能发现很多自己没注意到的问题。

我最常用的提示词只有一句：

不改变核心观点，只优化逻辑、表达和阅读体验。

Gemini：负责挑毛病

最后一步，我会把最终版本再发给Gemini。

不是让它重写，而是让它挑刺。

例如：

• 有没有遗漏？

• 有没有事实错误？

• 有没有更好的案例？

• 如果是你，你还会怎么改？

很多时候，它提的建议不一定全会采用。

但只要有一两条有价值，就已经赚了。

我最常用的提示词是：

如果这是你的方案，你会怎么改？请重点指出遗漏和不足，不要整体重写。

查资料，千万别只问一个AI

这是我觉得很多人最容易踩坑的地方。

不少人打开ChatGPT，问一个问题，看完答案就信了。

其实越是查资料，越不能只问一个AI。

我的做法一直都是：同一个问题，同时发给ChatGPT、Claude、Gemini。

因为三个模型的训练数据、知识覆盖和推理方式都不一样。

真正值得参考的，不是谁说得最好，而是哪些内容被多个AI反复提到。

举个例子。

如果我要开发一款新的App，我不会直接问：

有没有值得做的App方向？

这种问题太大，回答也比较泛。

我通常会拆成几个具体的问题：

• 推荐几款APP市场调研工具，并说明分别适合哪些人。

• 哪些工具可以查看APP下载量、收入和竞品数据？

• 如果我是独立开发者，预算有限，应该优先用哪些平台？

然后把这几个问题，同时发给ChatGPT、Claude和Gemini。

得到的结果大概会像这样：

这时候不要急着选。

先看哪些工具反复出现，再看每个AI补充的信息。

一般来说，ChatGPT介绍比较全面；Claude更喜欢分析适用场景；Gemini则经常补充一些新的产品或功能。

如果涉及下载量、收入、竞品这类数据，我一般还会去对应的平台自己验证一遍。例如Appark可以查看 App Store 和 Google Play 的下载排行、收入排行、发行商排行以及竞品数据，比较适合做前期市场调研。

这样得到的信息，比只问一个AI靠谱得多。

一套我一直在用的AI工作流

总结下来，其实就四步。

第一步：ChatGPT搭框架。

第二步：Claude优化内容。

第三步：Gemini查漏补缺。

第四步：根据实际需求，再用专业工具验证信息。

基本上，我写文章、做产品方案、查资料、学习新东西，都是这套流程。

总结

现在我已经不去回答哪个AI最强了。

因为真正拉开效率差距的，不是模型，而是工作流。

把最擅长规划的去做规划，把最擅长优化的去改内容，把最擅长补充的去查漏，再根据实际需求验证信息——别让一个AI什么都干。

用好它们各自的优势，比反复追问同一个效率高得多，结果也更稳定。