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前言：

有时候，我觉得写日报比干活还累。每天的工作已经够杂了，晚上还得把今天干了什么总结一遍、组织语言、排版上传。那种机械的疲惫感，比修十个Bug都磨人。偏偏日报又不能不写，它既是团队协作的记录，也是个人复盘的依据。于是我在想：既然AI都能帮我写策划书、写代码，为什么不能帮我写日报？不过，我想要的不是那种让ChatGPT糊弄一段的伪自动化，而是一个能真正理解我工作记录、帮我自动整理、生成日报的“可执行智能体”。

我一开始试过几种方式。用Python脚本，太麻烦；用GPT API，得自己写接口、调模型、连数据库；用飞书插件，限制太多。直到我看到ModelEngine这个平台，才觉得“哦，这就是我要的”。它不是一个模型，而是一整套“AI应用开发环境”。我不需要管算力、不用自己搭后台，它帮我把数据处理、模型调用、逻辑编排全都集成好了。更关键的是——它支持可视化流式编程。我只要把想法拆成步骤，用节点连接，就能让AI“照做”。于是我决定动手，做一个属于自己的日报助手。

一、从想法到动手：AI也能有“工作流”

第一次进入ModelEngine，界面非常简洁。左边是功能栏，右边是大块空白画布，只有一个“创建空白应用”的按钮。点进去之后，真正的乐趣才开始：原来这个平台的灵魂，是“节点编排”。每个节点都代表一个功能模块，比如“输入”“模型调用”“变量处理”“输出”，你可以像拼乐高一样把它们串联起来，组成一条完整的智能工作流。

我以前玩过很多AI工具，它们大多是“模型导向”的——给我一个Prompt，生成一段文本，然后结束。而ModelEngine是“流程导向”的，它让我能定义AI的上下文逻辑。换句话说，它不只是一个能回答的AI，而是一个能执行的系统。我不用再在脑子里想“Prompt怎么写”，而是去想“任务该怎么跑”。这点很不一样，也更接近我们程序员的思维。日报这件事特别适合这样干：有输入、有处理、有输出，还得保存。于是我画出了第一个流程草图：输入→模型→格式化→输出。

二、日报的逻辑：先拆结构，再交给AI

在搭建之前，我先把“日报”拆解成逻辑。日报其实是一种结构化文本，有固定的组成部分：今日工作、成果问题、明日计划和备注。人类写日报的困难，不在于格式，而在于提炼。每天干的事情很多，AI的长项就是总结。于是我决定让AI负责“归纳与结构化”，我来定义规则。

我在画布上创建了四个节点。第一个是输入节点，用于接收我当天的原始记录，比如聊天摘录、任务清单或者简单笔记。第二个是模型节点，用来做内容分析。第三个节点是数据处理，用于把模型输出的内容整理成固定模板，比如加标题、调整格式。最后一个节点是输出表单。这样，整个工作流就打通了，从输入到日报成品，完全不需要写代码。

这一刻我有点兴奋——这已经不只是让AI生成文本，而是在教它“怎么做事”。

三、提示词是灵魂，AI写作靠“设计”不是“灵感”

我在模型节点里写了这样一段Prompt：

你是一名日报生成助手。请阅读用户输入的工作记录，
提取关键信息并生成日报，包含以下四部分：

1. 今日主要工作：按项目归纳描述；
2. 关键成果与问题：用简短句说明；
3. 明日计划：可列出三条要点；
4. 附加备注：如需协调事项或提醒。
   输出格式如下：
   【今日工作】
   …
   【成果与问题】
   …
   【明日计划】
   …
   【备注】
   …

我第一次测试的输入是：“上午修复了前端报错，下午跟产品讨论新版本需求，晚上写完接口文档初稿。” 模型几秒钟后返回的结果竟然完美：“【今日工作】- 修复前端报错 - 讨论需求 - 完成接口文档；【成果与问题】- 报错已修复，需求确认中；【明日计划】- 编写测试用例 - 优化接口逻辑。”格式干净、语言专业，一眼就是日报。那一刻我意识到，AI不是不会写日报，只是没人告诉它“日报是什么样的文本结构”。

之后我又优化了Prompt，让语气更稳定，不用第一人称，句子不超过15字，成果部分要带动词。这些规则在ModelEngine的节点里很好加，每次改完还能直接调试输出，立刻看到效果。调AI就像调程序，哪怕是个小Prompt，也能精修到极致。

四、输出也要工程化：让日报成为数据

文本生成后，我希望它不只是显示在屏幕上，而是能保存、修改、甚至汇总。ModelEngine的“结束节点”可以绑定输出方式，我选了“表单组件”。这功能特别好用，它允许我定义一个带字段的可视化表单，让模型生成的内容直接写进去。我的表单结构如下：日期（自动生成）、今日工作、成果与问题、明日计划、备注。表单加载时，AI的输出会自动填充进去，我可以手动修改补充，然后点击保存。

更妙的是，这个表单的数据能被后续节点读取。我设置了一个“日志记录”功能，让每次日报都写入数据库。下次运行时，它会自动汇总最近五天的内容，生成“周报草稿”。那种感觉特别奇妙——AI开始在帮我管理自己的输出，它不再只是回答问题，而是参与到工作循环中。

这让我第一次觉得AI不是“工具”，而像是一个能协作的虚拟同事。

五、调试阶段：AI也要被驯化

当然，过程不可能完全顺利。刚开始的几次输出问题很多：要么太空洞、要么太冗长、要么太花哨。比如有次它写道：“今天的工作非常充实，我完成了多个重要任务。”听起来像日报，但什么也没说。于是我开始“驯化”它，在Prompt里加入约束：“禁止使用评价性语言；每项必须包含动词；如果信息不足，请输出‘待补充’。”

加了这些规则之后，输出瞬间变得干净。它学会了像人一样说重点。那一刻我意识到，AI工程的关键，不是“让模型变聪明”，而是“让模型变服从”。ModelEngine正好提供了这种可控的工程框架——我能看到每一层的数据流、能复盘每次运行结果、能调整参数。这比我以前用的所有AI接口都直观得多。

六、实际使用：AI真的开始帮我干活

正式用上之后，我几乎每天都在感叹它的效率。下班前五分钟，我打开ModelEngine的“日报助手”，在输入框粘贴当天的任务笔记——几秒钟后，一份完整的日报生成完毕，包含项目名、成果、计划，甚至语气都统一。我可以直接复制发给主管，也可以点保存写入数据库。

更有意思的是，它的表达越来越贴合我的风格。因为我调整过几次Prompt，日报语气变得客观中性，没有那种AI式的套话。某天我老板看到日报，还夸我“最近汇报写得很清楚”。我笑着说“AI写的”，他还以为我开玩笑。

几天后我又做了一个实验——我让智能体读取过去三天的日报，自动生成周报。只加了一个记忆节点，就实现了“跨日报总结”。那种连贯性让我有点惊讶，AI的逻辑居然稳定得出奇。

七、从日报到反思：AI落地的正确方式

做完这个项目，我越来越坚定一个想法：AI的真正价值，不在生成文字，而在融入流程。日报是个极好的例子——它不需要创新，只需要效率和一致性。ModelEngine给AI赋予了“结构”，这恰恰是传统Prompt无法做到的。

更有意思的是，这个平台让“构建智能体”变成了一种可复盘的过程。我能看到AI每一步的输入输出、参数变化、节点执行顺序，这种透明度让我安心。相比那些神秘的模型接口，ModelEngine更像是一个“AI工厂”，把创造智能变成了一件可以工程化的事。

现在，我再也不觉得AI离我很远。它不再是“研究项目”或“概念产品”，而是一种能落地的技术。只要逻辑清晰，它就能变成一个稳定的伙伴。

结语：AI不是来替代，而是来分担

写完这篇文章的时候，我又用它生成了一份当天的日报，照例不到十秒。和最初的版本相比，现在的日报已经有点“我自己的味道”了。它能抓到我关注的细节，能理解上下文，还能记得我上次提过的计划。那种熟悉感很奇妙，像一个真正懂你的同事。

我常听人说AI会取代我们，其实我觉得——它更像在“分担”我们。日报这种事，没有人喜欢写，但又必须写，而AI正好接下了那份机械劳动。ModelEngine帮我把“想法”变成“系统”，它不追求炫技，只在意有没有真正帮到你。

当AI从“会说”变成“会做”，从“智能”变成“流程”，那种改变是静悄悄的，但足够深远。也许哪天，所有人都能用十分钟搭出自己的AI助手，那时候我们就真的进入了一个新的生产力时代。