AI WORKFLOW TRAINING / 2026
让 AI 拥有长期记忆
把零散资料、工作规则与历史经验，沉淀为可检索、可关联、可持续成长的工作系统。遗忘、上下文丢失、重复犯错与资料分散
云端 AI 的临时记忆有限，员工常需要反复补充背景，经验也难以跨任务积累。
让 Obsidian 成为外置大脑，让 Hermes 主动读取
把资料、规则、模板、结论和错误经验结构化保存，使 AI 从工具变成长期工作助手。
为什么要建立个人知识库
核心不是再学习一个软件，而是解决 AI 使用过程中无法长期积累的问题。
对话会遗忘
已经沟通过的要求、偏好与修改意见，换一个对话后往往无法继续衔接。
资料很分散
项目、客户、合同、邮件、财务数据与模板散落在不同文件夹和格式中。
背景要重讲
每次执行任务都要重复解释资料来源、工作规则、输出标准与历史结论。
错误会复现
如果没有记录失败原因和修正方法，AI 很可能在相似任务中再次犯错。
经验难复用
一次成功操作结束后，提示词、流程和判断标准没有形成可检索的资产。
交接易遗漏
人员或设备变更时，项目脉络、未完事项和工作习惯容易随之丢失。
Hermes × Obsidian 的正确工作方法
简单、直接、明确、可执行。先限定边界，再读取资料；先小范围测试，再逐步放大。
指定资料
明确工作文件夹、具体文件与读取范围，不让 AI 猜测背景。
设定边界
说明哪些内容允许读取、哪些禁止修改，以及输出保存位置。
建立结构
按项目、客户、合同、邮件、模板、流程、问题和经验分类。
建立关联
生成总索引与子索引，用双向链接连接相关资料与历史结论。
持续沉淀
任务结束后写入结论、操作方法、错误经验和下次注意事项。
请认真读取该文件夹中的全部文件和内容，在不修改、不移动、不删除原始文件的前提下，基于文件内容建立一个结构清晰、逻辑完整、便于检索和长期维护的 Obsidian 知识库。 请按照项目、客户、合同、邮件、财务、模板、流程、问题及经验等维度进行分类，并建立总索引和各级子索引。完成后，将本次任务的重点信息、工作结论、操作方法、错误经验及后续注意事项写入 Obsidian；下次处理相关项目时，先读取历史记录和相关文件，再开展工作。
知识库怎么搭，文件才安全
原始资料保持原状；新知识库文件保存在指定目录，由清晰分类、索引和行为准则共同管理。
建议的知识库目录
总索引建立统一入口和可追溯关联。
项目分类建立统一入口和可追溯关联。
客户分类建立统一入口和可追溯关联。
合同资料建立统一入口和可追溯关联。
邮件资料建立统一入口和可追溯关联。
财务资料建立统一入口和可追溯关联。
工作模板建立统一入口和可追溯关联。
操作流程建立统一入口和可追溯关联。
常见问题建立统一入口和可追溯关联。
历史错误建立统一入口和可追溯关联。
工作总结建立统一入口和可追溯关联。
AI 行为准则建立统一入口和可追溯关联。
必须写清楚的行为准则
原文件不可动未经允许，不得修改、移动、删除原始文件，也不得改变原文件夹结构。
新文件有归处只允许读取和提取信息，生成的知识库文件必须保存到指定目录。
关键数据保真涉及合同、金额及客户资料时保留原始数据，正式使用前必须人工复核。
不确定就标记无法确认的信息必须明确标注，不能自行补全、猜测或隐瞒不确定性。
知识库可迁移Obsidian 本质是本地文件库，整体复制到新设备后仍可保留项目资料与经验。
案例验证：天然世博会展商邀请函自动化
从约 500 家展商的复杂需求中，整理信息、区分类别、套用模板并批量输出 PNG。
AI 执行路径
导出从展商管理系统导出资料，交给 Hermes 读取并整理。
分类区分原料类与设备类，整理中英文名、Logo、展位号和分类。
小样提供邀请函模板，先生成 2 家作为测试样本。
扩量测试通过后扩至 5 家、10 家，再批量生成约 300 家。
复核输出 PNG，由相关人员最终核查 Logo、展位号和公司名称。
AI 与人工的责任边界
交给 AI
- 信息整理
- 数据分类
- 批量生成
- 格式转换
- 文件命名
- 初步校验
- 重复操作
人工负责
- Logo 显示检查
- 展位号核验
- 公司名称核验
- 金额与合同核验
- 重要文件审核
- 最终发布确认
AI 最适合先接管高重复、低难度、工作量大的机械性工作；但不能默认结果 100% 准确。
六类可立即落地的业务场景
优先选择数据来源明确、规则可说明、审核责任清晰的任务。
客户信息管理
统一记录参展历史、行业、沟通、合同、付款、国家地区及后续跟进计划。
合同管理
按文件名或内容关键词筛选已签、双章、付款状态及不同项目类型合同。
会刊信息核对
比对展商 Excel 与排版内容；尽量取得 Word、Excel、CDR、AI 等原始文件。
财务与汇款核对
汇总付款、对比合同金额、筛选付款状态、核对差旅单并识别异常。
会议与工作总结
整理录音、提取重点与待办、形成复盘，并把结论写回 Obsidian。
文件与资料交接
自动建立总索引、项目清单、客户清单、待办、风险与未完成任务说明。
“AI 能力的提升，依赖于知识库、工作经验和员工使用习惯的持续积累。”本次培训形成的核心共识
长期助手Hermes 不应只作为聊天工具，而应逐步成为员工的长期工作助手。
个人知识库每位员工应建立与自身岗位相关的个人 Obsidian 知识库。
指令要明确对 AI 的要求必须清晰、具体、可执行，不能让其猜测模糊需求。
优先机械工作高重复、低难度、工作量大的任务，应优先交给 AI 执行。
保留人工审核关键数据、合同、财务和客户资料，必须保留人工审核环节。
持续写回经验把任务结论、错误经验与操作规则写入知识库，降低未来沟通成本。
下一阶段行动清单
先完成一个真实工作文件夹的知识库试点，再逐步扩大应用范围。
风险与注意事项
可靠的 AI 工作流，来自清晰输入、严格边界、小步验证与最终责任人共同作用。
AI 输出不等于 100% 准确
尤其是 Logo、展位号、公司名称、金额与合同状态，必须人工核验。
模糊提示会放大错误
明确说明做什么、读取哪里、分类规则、输出格式、可修改项与验收标准。
文件名与文件内容要区分
合同筛选等任务必须说明关键词是在文件名中识别，还是在文件正文中识别。
复杂 PDF 可能识别受限
会刊核对优先取得设计原文件；仅有 PDF 时，应预留更多人工检查。
批量任务要逐步放大
采用 2 家、5 家、10 家的测试节奏，验证成功后再进入大规模生成。
控制时间与 Token 成本
精简上下文、调用知识库、明确范围，减少无关文件读取与重复信息输入。