实测|3个案例跑通TRAE Work高阶工作流:从Prompt到工作流,我的AI办公终于升级了

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实测|3个案例跑通TRAE Work高阶工作流:从Prompt到工作流,我的AI办公终于升级了
7849点击    2026-07-26 11:24

实测|3个案例跑通TRAE Work高阶工作流:从Prompt到工作流,我的AI办公终于升级了


经常用AI的人都知道,AI给出的答案质量,很大程度上取决于你提问的方式。这一点,几乎成了当下社交媒体的流量密码。打开各大平台,随处可见兜售各类Prompt的帖子,我们自己的收藏夹里也往往躺着几十套Prompt模板。


但真到了要用的时候,从收藏夹里精准翻出对应的那条“咒语”是个大工程,所以,就算教程看了一堆,真上手时却依然提笔忘词。这背后的症结是我们一直在做的是碎片化的动作,却从未构建一条能把它们串联起来的完整工作流。这才是让AI真正为人所用的核心。


这次,我发现了一个新的“神器”—— TRAE Work。


官方说它有手机端、电脑端和网页端,我直接在Mac电脑下载了App。没有去纠结什么复杂的Prompt调参,也没有在多个工具之间来回切换,结合TRAE Work和官方知识库,我从一个简单的需求开始,一路把网页设计、研究、分析等这些高阶工作流全部跑通了。


01 三个实测案例


下面分享三个我自己真实跑通了的场景,基本上都是从我的日常需求出发,一步步摸索、调优,最后稳定跑起来的工作流。


测试1:每天早上,我的飞书都会准时收到一份AI日报


首先,我直接从TRAE Work的知识库里找到“信息检索与研究”那个部分的实战指南,里面有一套关于实时资讯与搜索的方法说明。


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模版里已经写好了很清晰的指令,我基本没怎么改,主要是升级了需求,不仅让TRAE Work帮我检索,还要它每天帮我更新AI行业的新闻并发送到飞书里。它就开始自动运转了。


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现在每天上午十点,我的飞书就能准时看到每日的信息,我还能直接看到新闻的来源去核实信息。说实话,以前我总觉得“自动化”是技术同学的事,但现在我发现,只要有了知识库里的方法指引,加上一个能执行指令的助手,我一个普通用户也能搭起自己的信息管家。


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测试2:我试着让AI帮我写了一份《太空电力产业研究报告》


这个任务就比日报复杂多了。我本身对这个领域有一定了解,但真要让我自己写一份完整的行业报告,光查资料整理就得耗上好几天。我想看看,用同样的方法能不能提速。我的目标很明确: 产出一份结构完整、有数据支撑、逻辑清晰的行业研究报告。


我的操作流程:第一步:还是先翻知识库。这次我去看的是“文档写作”和“行业研究”相关的场景。里面有一套研究报告的标准框架模板,基于这个框架,我写了一个比较详细的Prompt给TRAE Work。


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它先调用了联网搜索,抓了一批相关的行业报告和新闻;然后又做了数据提取和整理;最后按我给的框架生成了一份完整的网页报告。但我还是不满足,想让它直接做成ppt。


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最终成果,我拿到了一份带有清晰海报的ppt,整个过程中它已经替我节省了至少80%的案头整理时间。


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测试3:想看点悬疑片,结果TRAE Work给我生成了一个推荐网页


这个测试的起因特别简单,我想找几部悬疑片解解压,但又不想看那种烂大街的推荐,就突发奇想,能不能让TRAE Work不光给我推荐片单,还直接帮我做一个好看的展示页面?


我翻到娱乐生活相关的场景,发现即使是“推荐电影”这种看似随意的需求,知识库也能给你一套可操作的方法论,我直接复制粘贴了Prompt。


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TRAE Work接手后,我看到了一个完整的生成链条。它先调用了影视数据库匹配影片,然后为每部影片生成了个性化的推荐语,接着我让设计了成一个HTML页面。


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我拿到的是一个可以直接在浏览器里打开的网页,视觉风格很酷,深色背景配电影海报,看起来不像是临时拼凑的,更像一个迷你策展项目。


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这几个测试这个案例让我最有成就感的地方是,我并没有那么丰富的代码和设计,但借助知识库里的创意方法,把“想看几部好片子”这么模糊的想法,一步步翻译成了AI能听懂、能做好的指令。


02 解决方案 vs 说明书:一套AI工作知识库给我的最大启发


跑了三个案例,几十份指南翻下来,我最核心的感受就是一句话:AI办公的下一阶段,不是让模型回答更多问题,而是让AI承担更完整的工作过程。


使用过程中最打动我的,是这套系统呈现出来的干货密度。过去市面上绝大多数 AI 工具或教程,给你的往往只是一本厚厚的工具说明书,而这里给的,是一整套直接下场的解决方案。知识库的目录结构极其直白,直接教你“怎么写周报”、“怎么做行研”“怎么扒财报”,不废话,上来就能对着用。


这个转变对我来说,是一种工作方式的升级。以前是AI的提问者,现在更像是工作流的设计者,知识库和TRAE Work的组合,恰好给了我所需要的全部工具和方法。我在知识库里看懂方法论,切回桌面或网页端马上就能照着操作,聚合信息源、调用插件、生成多格式输出,一气呵成。


它把三样东西真正打通了:在知识库里学习方法 、部署到 TRAE Work 发起任务 、稳定获得高质量成果这三个能力的组合不是单点工具,而是一套完整的工作执行系统,直接把个人的专业上限,提到了一个全新的高度。


除了我深入实测的 3 个案例,知识库里还沉淀了 7 大真实工作场景、几十份实战指南以及海量的场景模板。从市场调研、数据分析到内容创作,基本把日常工作中能遇到的高频硬骨头全部覆盖到了。


当下,AI正走进更多普通人的日常,而真正决定AI易用的,或许并不是模型能力继续提升多少,而是普通用户能否获得一套足够清晰、专业且可以照着执行的工作方法。TRAE Work AI工作知识库提供的不只是一批教程。它更像是在尝试建立一套AI时代的工作说明书:将过去依赖个人经验的任务拆解、资料整理、分析、写作、检查和交付过程,转化为人人可以学习、复用和持续优化的工作流。一旦技术有了清晰可循的脚本,它才算真正走进了日常、扎下了根基。


文章来自于微信公众号 “Z Potentials”,作者 “Z Potentials”

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1
AI工作流

【开源免费】字节工作流产品扣子两大核心业务:Coze Studio(扣子开发平台)和 Coze Loop(扣子罗盘)全面开源,而且采用的是 Apache 2.0 许可证,支持商用!

项目地址:https://github.com/coze-dev/coze-studio


【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/付费

2
知识库

【开源免费】FASTGPT是基于LLM的知识库开源项目,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。整体功能和“Dify”“RAGFlow”项目类似。很多接入微信,飞书的AI项目都基于该项目二次开发。

项目地址:https://github.com/labring/FastGPT

3
RAG

【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。

项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag

【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。

项目地址:https://github.com/langgenius/dify


【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。

项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main


【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目

项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata


【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。

项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI

4
prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0