源文件：https://github.com/lennonli/licheng-AI-tutorials/blob/main/docs/ai-first-workflow-ABL-20260830-V1.md
AI优先｜做任何工作前，先问一句：这个事能用AI完成吗？
我现在慢慢形成了一个工作习惯：
每接到一件事情，不是马上动手，而是先问一句：这个事能不能用AI完成？
这里有一个我越来越认同的原则：
不是“AI万能”，而是“AI优先”。
AI当然不是所有事情都能做，也不是AI做出来的东西都可以直接使用。尤其是法律工作，最后的判断、责任和专业把关，仍然在人。
但这不妨碍我们在开始任何工作之前，先考虑AI。
- 能不能让AI直接完成？
- 不能全部完成，能不能先完成80%？
- 能不能让Agent直接读取文件，而不是自己复制粘贴？
- 能不能批量处理？
- 能不能把这一次的工作变成以后可以重复使用的流程？
我觉得，这种“AI优先”的工作习惯，比记住多少提示词、安装多少AI工具更重要。
一、以前是“我怎么做”，现在先想“AI怎么做”
律师工作里有大量事情，本质上都是信息处理。
- 合同审阅，要找风险、改条款；
- 法律研究，要查法规、案例、监管口径；
- 尽职调查，要从大量文件里提取信息；
- IPO项目，要整理问询问题、回复口径、律师意见；
- 诉讼工作，要整理证据、生成证据目录、起草答辩状和代理词；
- 甚至很多行政工作，比如整理文件、修改Word格式、制作PPT、汇总Excel。
以前遇到这些工作，我首先考虑的是：
我要怎么把它做完？
现在我会先考虑：
这件事，AI能先做什么？
这就是“AI优先”。
它不是说什么事情都交给AI，而是把工作的默认起点改变一下。
以前默认是“自己做，实在不行再找AI”。
现在可以反过来：
先判断AI能做到什么，人再接手AI做不了或者不应该做的部分。
很多工作的效率差距，就是从这里开始产生的。
二、不要只把AI当成“聊天工具”
很多人说自己用了AI，其实只是：
打开ChatGPT，问一个问题，然后复制答案。
这种方式当然有价值，但只发挥了AI很小的一部分能力。
我现在更关注的是Agent。
因为Agent不仅可以“告诉你怎么做”，还可以直接：
- 读取一个文件夹；
- 批量处理几十份文件；
- 修改Word、Excel；
- 运行Python；
- 调用MCP查询数据；
- 访问网页；
- 写脚本；
- 检查电脑环境；
- 甚至继续另一个AI没有完成的任务。
比如电脑或者AI工具出了问题，我现在越来越少自己去Google搜索半天。
第一反应通常也是：
这个问题能不能先让AI查？
- 一个Agent出了问题，可以让另一个Agent检查；
- 本地电脑出了问题，可以让Agent查看日志和配置；
- VPS出了问题，也可以让部署在VPS里的Agent直接排查。
这其实也是“AI优先”的延伸。
不是遇到问题第一时间自己查资料、自己试命令，而是先判断：
AI有没有可能直接替我完成排查和执行。
三、“AI优先”不是“AI包办”
这里一定要区分两个概念。
AI优先，不等于AI万能。
更不等于所有工作都应该交给AI。
尤其是在法律工作中，AI非常适合做：
搜索、整理、归纳、比对、格式化、批量处理、生成初稿。
但最后仍然需要人判断：
- 法律依据是否准确；
- 案例是否真正具有参考价值；
- 合同条款是否符合客户利益；
- 某个风险究竟是否可以接受；
- 谈判中哪些问题应该坚持；
- 最终文件能不能对外出具。
所以我理解的“AI优先”，不是：
“这件事让AI替我负责。”
而是：
“这件事开始之前，先判断哪些工作可以由AI完成。”
把机械劳动尽量交给AI，把人的时间留给判断、决策和责任。
这可能才是目前比较合理的人机分工。
四、很多工作第一次是任务，第二次就应该考虑变成流程
“AI优先”还有第二层含义：
不仅考虑这一次怎么让AI完成，还应该考虑下一次能不能更简单。
以前做完一件事情，事情就结束了。
现在我会多想一步：
这个事情以后还会不会再发生？
如果会，那么第一次完成以后，就应该考虑把它沉淀下来。
比如：
- 第一次审某一类合同，可以形成审查清单；
- 第一次整理IPO问询，可以形成分类规则；
- 第一次做法律尽调，可以形成文件夹结构和提示词；
- 第一次处理一个复杂Agent任务，可以把成功步骤写成Skill；
- 第一次写脚本解决问题，可以把脚本留下来；
- 第一次做知识检索，可以把高质量资料沉淀到知识库。
这样第二次遇到类似工作，就不是重新开始。
所以“AI优先”并不只是：
先让AI做。
更进一步是：
先思考这件工作能不能AI化、流程化、自动化和复用。
五、接到工作后，我现在会先问五个问题
现在遇到一个新任务，我通常会先想：
- 这件事AI能不能直接完成？
- 如果不能全部完成，AI能不能先完成80%的机械工作？
- 能不能让Agent直接处理原始文件，而不是人工复制粘贴？
- 如果数量很多，能不能批量化或者自动化？
- 这件事以后还会发生吗？如果会，能不能沉淀成模板、Skill、脚本或者工作流？
很多时候，只要先问完这几个问题，工作的做法就会完全不同。
- 原来需要一个个打开文件，现在可能可以批量处理；
- 原来需要反复搜索，现在可能可以建立知识库；
- 原来每次都重新做，现在可能可以固化成一个工作流。
六、真正改变的，是工作的默认顺序
所以我越来越觉得，AI带来的最大变化，可能不是帮我们“多做几个任务”。
而是改变工作的默认顺序。
以前是：
收到任务 → 自己开始做 → 遇到困难再找AI。
以后可以变成：
收到任务 → 先判断AI能做什么 → AI先执行 → 人审核、判断和决策。
这就是我理解的：
不是AI万能，而是AI优先。
AI做不到的，人当然继续做。
AI做得不可靠的，人必须复核。
涉及重要判断的，人必须负责。
但只要一件事情有可能让AI完成一部分，就值得在动手之前先想一下。
因为当“AI优先”慢慢成为一种工作习惯以后，AI就不再只是一个偶尔打开的网站或者聊天机器人，而会逐渐变成整个工作系统的一部分。
以后开始一项工作之前，或许可以先给自己增加一个固定动作：
先别急着做。
先问一句：这个事，能用AI完成吗？
