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把 AI 當新員工：用 Claude Code 打造「可重複、品質一致」的工作流

日期：2026-05-01 對象：不會寫程式、但每天有重複性高的文件／溝通／整理工作的人

TL;DR

大多數人用 AI 的方式是把它當搜尋引擎——每次有需求就重新解釋一遍，得到的結果好不好全看當天 prompt 有沒有寫對。本文介紹另一種用法：把 AI 當新員工，幫它寫一份「公司手冊」放在專案資料夾裡，每次它一進來就先讀手冊、按你定的規矩做事，產出每次都一致。以 docx-engine 為例拆解這套思維，並給非工程師的「第一個自動化」起步建議。

你可能已經有的迷思

迷思 真相
AI 用得好不好取決於「prompt 寫得多漂亮」 取決於「AI 進場時看到什麼環境」
每次都要重新解釋需求 應該把規則寫進專案，AI 自己讀
AI 會自由發揮，結果不可控 用「邊界規則」框住它，可控的部分就穩定
AI 自動化 = 寫程式 你寫的是規則，AI 寫程式
想自動化要先學會用 API Claude Code 在你的電腦本地跑，不需要 API

真實案例：一個寫不出程式的人，怎麼產出一致格式的 Word 報告？

這個案例叫 docx-engine。它把「每月寫一份格式固定、內容會變的服務建議書／結案報告」這件事自動化到——

你跟 AI 說人話，5 分鐘後成品在 output/ 資料夾，字型、間距、章節編號、目錄頁碼、PDF 壓縮全部正確，每次都一樣。

關鍵是它不靠你每次提醒 AI 要做什麼。它的祕密在於資料夾裡放了三類檔案：

1. 一份給 AI 看的「員工手冊」

檔名叫 CLAUDE.md，內容大概像：

這個專案是文件生成引擎，使用情境如下……
撰寫內容前，必須先讀 writing-guides/rfp.md
逆向解出的舊文件不能直接搬入，必須用我們的格式重寫
不要用 list 元素，列舉用 heading 走章節編號
正式文件禁止用「+」串接項目，改用中文頓號
時程不能寫「Day 30」，要寫「第 30 日曆天」
......

每次 Claude Code 進這個資料夾，第一件事就是讀這份手冊。等於每次它進來都已經被「教育」過。

2. 一份「寫作風格指引」

檔名叫 writing-guides/rfp.md，把「公文怎麼寫才像公文」用人類能讀的方式寫一份。AI 寫每段內容前都會參考這份。

這就像新進員工不會第一天就懂「我們公司寫信不能用驚嘆號」，但你給他一份《公司書面溝通規範》，他就懂了。

3. 一個「範本資料夾」+「步驟清單」

範本資料夾叫 _template-rfp/，裡面是預先設好格式的章節骨架。

步驟清單叫 lifecycle.md，列出做這類文件的 8 個步驟（逆向需求 → 差距分析 → 撰寫 → PDF 驗證 → 簡報 → 定稿 → 回流 → 歸檔），每步明確寫「這步要做什麼、需要使用者提供什麼」。

開新案件時 Claude 會：

  1. 複製範本骨架
  2. 讀 lifecycle，知道現在走到第幾步
  3. 主動問你下一步需要的素材
  4. 你給素材，它寫
  5. 寫完跑驗證流程
  6. 完成

整個過程你只需要回答它的問題，不需要記指令、不需要寫程式、不需要每次重新講需求。

拆解這套思維：可複用的五件事

下面五件事任何「重複性高、格式固定、內容會變」的工作都能套用，不限於 Word 文件。

① 寫一份 AI 看的「專案手冊」

在你的工作資料夾根目錄放一個 CLAUDE.md，內容包括：

這份不是給人看的文件——是給 AI 看的指令集。寫得越具體，AI 行為越可預測。

② 用「邊界規則」框住 AI

最容易翻車的是：AI 自由發揮，每次結果不一樣。預防辦法是明確告訴它「這些不准改」。例如：

寫進 CLAUDE.md，AI 就不會踩雷。邊界越清楚，AI 表現越穩定——因為它不需要每次猜「我這樣做對不對」。

③ 把流程寫成「步驟清單」

不要期待 AI 自己想出最佳工作流程。你想清楚再告訴它。

例如「寫月報」可以拆成：

  1. 從 Linear 撈本月已完成 tickets
  2. 從 GitHub 撈本月 merged PRs
  3. 用範本套版產出草稿
  4. 列出本月新踩的坑（從 Slack 標記過的訊息中找）
  5. 寫成「成果／挑戰／下月計畫」三段
  6. 產 PDF

把這份寫成 monthly-report-lifecycle.md，下個月你只要跟 AI 說「跑一次」，它走完整套流程。

④ 用「範本 + 風格指引」鎖定一致性

範本（template）= 骨架。 風格指引（writing-guide）= 風格。

兩個分開維護。改範本只影響結構，改風格指引只影響語氣，互不污染。

例：寫一封給客戶的延遲通知信

下次再發類似信，AI 套範本 + 套風格 = 每次寫出來語氣一致。

⑤ 用 memory 累積每次修正

Claude Code 有「記憶」機制。當你跟它說「不對，我們公司不寫『敬請參考』，我們寫『煩請查照』」，它會記在 memory 裡，下次同樣情境直接用對的。

不要重複糾正同一件事。每次糾正後問它「這個規則記下來了嗎」，確認它有寫進 memory，下次就免再講。

久而久之，memory 變成你的「企業知識庫」——AI 知道你的偏好、你的客戶、你的禁忌。

不只能做 Word 文件，能套到哪些工作上？

如果你做以下任何一件事每月超過一次、格式大致固定、內容會變，就值得做成自動流：

工作類型 能自動化到哪
月報 / 週報 撈資料 → 套版 → 產 PDF/簡報
客戶報價單 規格 + 數量 → 套公司範本 → 計算總額 → 產 Excel
會議紀錄 錄音逐字稿 → 套會議紀錄範本 → 萃取行動項目 → 寄發
客戶來信回覆 來信 → 分類（投訴／詢價／售後） → 套對應範本 → 產草稿
研究筆記彙整 多份零散筆記 → 主題分類 → 整合成週報 / 月報
簡報草稿 大綱 → 套簡報範本 → 產 PowerPoint
員工 onboarding 文件 新人姓名 + 職位 → 套範本 → 產第一週清單
產品發佈說明 Release notes → 套使用者導向版本 → 產官網稿 / Email 稿 / 社群文
跨案件知識庫 每次案件結束 → 萃取金句 / 教訓 → 累積到下次能用

規律：只要這份工作以前你做時心裡會想「上次怎麼寫的？我抄一下」、「這格式我有範本」、「老闆每次都會挑這個毛病」，就是一個自動化候選。

怎麼開始你自己的第一個自動化？

給完全不會寫程式的人的具體步驟：

步驟 1：選一個你「最煩、最重複」的任務

不要選最難的或最大的。選一個你每月做、每次都覺得煩、但格式相對固定的任務。例：

步驟 2：開一個資料夾，找出三份範本

my-monthly-report/
├── 過去做過最好的一份.md     ← 範本參考
├── 過去做過最爛的一份.md     ← 反面教材
└── 老闆挑過的問題清單.md      ← 邊界規則來源

步驟 3：用 Claude Code 開這個資料夾，跟它說

我每月要做一次「<任務名>」。手上有過去做過的好版本和壞版本。
請幫我：
1. 分析這兩份的差異，整理成「我寫這類東西的風格規則」
2. 把好的那份做成可重用範本
3. 寫一份 CLAUDE.md，下次我打開這個資料夾你就知道怎麼幫我
4. 寫一份 lifecycle.md，列出每次做這件事的步驟

Claude 會花 10-30 分鐘幫你建立這套基礎建設。

步驟 4：下個月直接跑

下次要做時，打開資料夾、開 Claude Code、說：

跑一次月報流程。

Claude 讀完 CLAUDE.md 和 lifecycle.md，主動問你需要的素材（這個月做了什麼、有哪些指標、誰要看）。你給它素材，它產出。第一次跑完你做修正、它記到 memory，第二次就更準。

常見誤區

⚠️ 誤區 1：把 AI 當搜尋引擎，每次重新解釋需求

每次都「我要做一份 XX，給你看上次的，你照做」。等於每次重新訓練新員工。正解：把規則寫進 CLAUDE.md，AI 自己讀。

⚠️ 誤區 2：規則寫得太抽象

寫「要寫得專業一點」沒用。寫「主詞用『本公司』不用『我們』、結尾不用『敬請參考』改用『煩請查照』」才有用。規則要可執行、可驗證。

⚠️ 誤區 3：沒有驗證流程，全靠肉眼

定稿前 AI 每次都跑同樣的檢查清單（拼字、格式、引用一致、資料對得上來源），比你眼睛靠譜。把檢查流程也寫進 lifecycle.md。

⚠️ 誤區 4：把臨時對話當作工作

跟 AI 對話 5 小時做出一份東西，下次又要重來——對話沒有沉澱成 spec。正解：每次對話結束前問 AI「這次學到的規則幫我加進 CLAUDE.md」。

⚠️ 誤區 5：想一次做太大

別第一次就想「我要把整個公司的文件全自動化」。選一件、做完、用順、再擴。docx-engine 一開始也只是為了寫一份服務建議書。

學到的事

後續閱讀

參考資料