这篇playbook是为了解决什么
一个人的公司，最容易被反复性工作拖住：记录、整理、回信、跟进、转任务、补说明。AI最适合做的，就是把这些重复动作自动化一点，让你把时间重新花回判断和产出上。
automation不是为了什么都自动，而是为了少把一周耗在重复动作上。
Quick take
最强的solo business automation，通常有四层：capture、memory、action、follow-up。AI能帮你把这四层做轻，但前提是你先分清楚：什么可以标准化，什么还应该由人来判断。
| 层级 | 你想自动化什么 | 推荐工具 |
|---|---|---|
| Capture | 把会议、灵感、请求和任务线索收进来 | Granola, Notion, inbox system |
| Memory | 让信息能被后续反复调用 | Notion, knowledge base, project tracker |
| Action | 把总结快速变成任务、草稿或下一步 | ChatGPT Projects, Claude Projects, templates |
| Follow-up | 让重复回复和后续动作更省力 | Zapier, Make, email drafts, reminders |
这套栈怎么用
自动化的第一步，不是装更多工具，而是先看清楚你每周到底在重复做什么。哪些整理动作总在出现，哪些回复总在重复，哪些事情总要重新说明一遍。AI最值钱的地方，就是替你减掉这类recurring work。
如果你把事情自动化了，但信息还是散落在各处，系统不会真的变轻。会议记录、客户背景、项目状态、常用模板，最好都回到同一个memory layer，这样后续动作才更容易被触发和复用。
最常见的误区，是一上来就想把所有动作都交给AI。更好的做法是：把整理、总结、转草稿、形成task的前半段交给AI，把优先级和最终判断留给自己。这个边界越清楚，系统越稳。
一套实际可执行的流程
- 回看一周工作，把反复出现的动作列出来。
- 先挑capture和follow-up里最重的部分下手。
- 用Notion或类似工具搭出一个memory layer。
- 给“总结 -> 任务/草稿/下一步”做模板。
- 用Zapier或Make把固定follow-up接起来。
- 每周只新增一个automation，再看哪里还容易断。
最先标准化什么
| 优先级 | 资产 | 原因 |
|---|---|---|
| 1 | inbox capture | 输入一乱，后面全都乱 |
| 2 | meeting recap | 它直接影响后续跟进速度 |
| 3 | task template | 让总结更快变成行动 |
| 4 | repeat reply library | 它能显著降低重复回复成本 |
常见错误
- 一上来就堆很多工具。
- input和memory仍然分散。
- 连判断也一起自动化，结果系统变脆。
- 想一次把所有流程都接完。
Checklist
- 你已经看清recurring work是什么。
- 你有一个统一的memory layer。
- 总结可以顺利转成action。
- 你清楚哪些部分必须保留human judgment。
旧站里最值得迁来的内容
Operator note
一个人的automation，不是靠一套华丽系统突然完成的，而是靠你一点点把每周都会消耗精力的动作从自己手里拿走。