「AI 自动化需求收集表」这类自动化，最容易在演示里显得特别省事。可到了真实团队里，我反而会先想失败的时候。字段缺了怎么办？触发错了怎么办？没人看通知怎么办？
Zapier、Make、ChatGPT 可以把流程串起来，但它们不能替团队承担维护。「自动化需求收集表」要先写清楚哪里自动，哪里停下来等人确认，哪里必须留下记录。
我知道这不如“直接生成”听着爽。可「AI 自动化需求收集表」最后要给人用，不是给演示用。
先想失败时怎么办
我会先给「自动化需求收集表」画一条很短的线：入口是什么，谁触发，数据去哪，异常给谁看。别急着做全自动。很多流程只自动一小段，反而更稳。
我会先把「自动化需求收集表」的成功标准写得窄一点。不是“做得更好”，而是让谁更快判断、让哪一步少返工、让哪份材料能继续被用。
把触发条件写明白
材料不用多，但要真实。围绕「自动化需求收集表」，我会把已有素材、不能编的事实、还没确认的地方放在一起。AI 看到的东西越具体，它越不容易装得很懂。
真要写提示词，我不会追求漂亮。我会直接告诉 AI：基于这些材料，给一版可讨论的中间稿；没有证据的别补；不确定的单列。放在「自动化需求收集表」里，这样更容易改。
只自动化稳定的部分
我会把「自动化需求收集表」里的工具分得很窄。不是为了显得流程专业，是为了出问题时知道该改哪一段。Zapier 适合稳定触发器和通知。规则已经清楚了，再让它去连表单、邮件、Slack 或 CRM。Make 适合有分支和字段整理的流程。步骤一多，先在 Make 里把数据怎么走画清楚。ChatGPT 我通常放在拆问题、列清单、改写第二版的位置。它反应快，适合把散材料先拎出几条线。这样看起来慢一点，可交接时会少很多含糊话。
对「自动化需求收集表」来说，工具链越长，越要保留人工停顿点。没有停顿点，错误会一路顺着流程跑下去。
跑几次再扩大
我会故意把「自动化需求收集表」读慢一点。看它有没有把异常日志、重复数据、通知噪音和人工接管方式讲清楚。没有的话，就退回去补材料，而不是继续润色。
还有个容易忽略的小坑：别在文章里写死 Zapier、Make、ChatGPT 的实时价格、套餐额度或地区可用性。这些东西变得太快。写清它们在「自动化需求收集表」里的位置，就够了。
可以先让「自动化需求收集表」只跑一个动作，比如收集、提醒或生成草稿。连续跑几次，看看哪里老出错。那些反复出错的地方，先别自动化。
我还会给 自动化需求收集表 留一个维护备注。自动化跑通那一刻很容易让人松口气，但真正要看的，是下周还有没有人敢改它。字段含义、异常提醒、人工接手点写清楚，这条流程才不至于变成没人愿意碰的东西。
跑完以后，我只记三件事：哪里真的省了时间，哪里让人更糊涂，哪里必须早点交给人判断。「自动化需求收集表」能留下这些记录，就已经不是一次性生成了。
