使用最佳实践

MagicAI 不是“一句话 AI 全自动”，而是让数字员工、专业技能、创作和 RPA 协作完成 可验证 的工作。本页给你 8 个原则，每个都配一组动作，你照着做就能少踩坑。

1. 先写目标，再写动作

不要只写“帮我做一下报表”。请把目标写成可验收的句子。

更好的写法：

目标：每天 9:00 把昨天的退款订单数量整理成飞书群可读的中文摘要。
输入：运营后台 CSV，订单字段包含 status、refund_amount、create_time。
输出：一段 ≤ 200 字的中文摘要，包含退款单数、退款金额、TOP3 退款原因。
限制：金额单位元、保留两位小数；不输出敏感订单号。

2. 给数字员工足够上下文

数字员工不知道你公司怎么运转。请提供：

错误日志、原始数据、文档片段（不要复述，直接贴）。
知识库（基于业务资料回答，不靠泛泛知识）。
已配置好的技能、连接、工作流名称（让它能直接调用）。
当前流程截图或后台说明。

3. 复杂任务先规划，再执行

当任务跨多个系统、可能改线上数据时，先让数字员工出计划，再执行。

要求它输出：

1. 需要访问哪些系统
2. 每一步输入和输出
3. 哪些步骤适合调接口、哪些必须操作界面
4. 哪些地方需要人工确认
5. 如何验证结果

确认计划没问题，再开始搭工作流、技能或定时任务。

4. 从最小可运行版本开始

最容易翻车的方式：一上来就要求 AI 完成一个又长又复杂、没法验证的流程。

更稳的做法：

先让数字员工理解目标。
只搭最小可运行版本（比如 3～5 个节点）。
每加几个节点就运行一次。
通过日志确认结果。
再加入知识库、技能、连接、定时任务、异常处理。

5. 让结果可验证

每个能力都要有“算成功”的标准。

AI 智能团队 / Agent Team

是否回答了问题。
是否引用了正确资料 / 知识库片段。
是否给出可执行步骤。
是否说明了不确定点和风险。

创作

主体、风格、用途、尺寸是否符合预期。
是否需要再迭代一版。

知识库

测试问题能否命中正确文档。
资料是否最新、是否有适用范围说明。

专业技能

输入输出参数是否清晰。
依赖的连接是否可用。
数字员工 / 工作流是否能稳定调用。

工作流自动化（RPA）

每个关键节点是否成功。
输出变量是否有值。
外部系统是否真的产生了预期结果（而不是只跑完流程）。
定时任务是否按计划触发并留下日志。

6. 把稳定能力沉淀下来

一件事重复发生 3 次以上，就别每次重新对话。

反复出现的形态	沉淀到
常用角色、工作方式	数字员工 / 专家模板
团队资料、规则	知识库
稳定动作（查询、通知、报告）	专业技能
多步可执行流程	RPA 工作流
周期执行	定时任务
外部系统访问	连接

7. 偏差出现就立刻打断

让 AI 改方向，比让它继续偏题再回炉成本低很多。

可以直接说：

“停止当前方向，重新规划。”
“目标不是生成图片，而是整理创作提示词。”
“这个步骤不应该录进去，请删除。”
“这个页面需要先等待加载完成。”
“不要使用知识库以外的资料，必须列出引用来源。”

8. 安全和稳定性的红线

第一次搭、上线前都先过一遍这份红线：

凭据：所有 Token / API Key / Cookie 必须放连接，不要硬编码在节点、提示词、知识库或日志里。
生产数据：任何修改、删除、提交、支付动作，第一次都先在测试环境跑，再考虑生产。
风控：避免短时间高频重复、跨账号切换、绕验证码这类容易触发风控的做法。
回滚：高风险动作前先想清楚怎么回滚。
定时任务：必须先手动成功跑过 1～2 次，且日志没有隐藏失败，再开周期。

一份可以照搬的“开新任务”清单

每次开始一个新自动化任务前，按这份清单走一遍：

[ ] 写清楚目标和成功标准
[ ] 列出输入数据来源
[ ] 列出会涉及的外部系统和凭据
[ ] 让数字员工先输出计划
[ ] 搭最小可运行版本
[ ] 跑通一次，看完整日志
[ ] 加入异常处理和验证步骤
[ ] 评估是否需要知识库 / 技能 / 连接
[ ] 上线前过一遍安全红线
[ ] 配置定时任务前先手动成功 ≥ 1 次

卡住了？

你遇到的情况	处理方式
不知道目标怎么写	用本页“目标 / 输入 / 输出 / 限制”模板
数字员工回答总是泛泛	补上下文、明确输出格式、引用知识库
流程跑通但结果不对	检查每个节点的输入输出、对照成功标准
上线前心里没底	走一遍“开新任务清单” + 安全红线
定时任务失败	阅读常见问题与排障

下一步

想理解能力之间怎么协作：看产品能力总览。
想完成一次主线体验：进入快速开始。
想搭一条真实流程：阅读什么是工作流自动化（RPA）。
想沉淀团队资料：先建知识库。
想沉淀稳定动作：进入技能中心。
想接入外部系统：先配连接。