AI编程与工作流Prompt：Codex、自动化和资料整理怎么问

核心结论

AI 编程和自动化场景里，Prompt 的重点不是“写一段代码”，而是把目标、现有系统、限制、验收标准和验证方式讲清楚。尤其是 Codex 这类 AI 编程代理，如果你只说“帮我改网站”，它必须先猜很多东西。更好的做法是把任务整理成可执行说明，让 AI 能检查文件、做最小改动、跑验证并报告风险。

这篇文章整理适合网站站长、内容团队和创业者使用的 AI 编程与工作流 Prompt。你可以用于 Codex、ChatGPT、Claude、Gemini、Make 自动化规划和 NotebookLM 资料整理。

适合谁阅读

• 想用 Codex 修改网站、补文章、修 Bug 的站长。
• 想把 AI 用在 Make、Zapier、n8n 等自动化工具的人。
• 用 NotebookLM 整理 PDF、网页、课程资料和内部知识的人。
• 想让 AI 输出更像“工程任务”，而不是泛泛建议的人。

Prompt 1：把模糊需求变成开发任务

请帮我把以下模糊需求整理成适合 AI 编程代理执行的任务说明。

原始需求：
[贴上需求]

背景：
网站/系统类型：[说明]
当前问题：[说明]
不希望影响的范围：[说明]

请输出：
1. 目标。
2. 明确范围。
3. 不做什么。
4. 需要先检查的文件或配置。
5. 最小实现步骤。
6. 验收标准。
7. 需要运行的测试或 build。
8. 可能风险和回滚建议。

不要发明不存在的 API、文件路径或环境变量。

这个 Prompt 适合在你真正让 Codex 动手前使用。它能帮你把需求讲清楚，也能减少 AI 过度修改。

Prompt 2：Bug 修复任务

请根据以下资料整理一个 Bug 修复计划。

现象：[截图或描述]
复现步骤：[步骤]
错误日志：[日志]
最近改动：[如果有就写]
影响范围：[页面/功能/用户]

请输出：
1. 最可能的 3 个原因。
2. 应优先检查的文件或模块。
3. 最小修复方向。
4. 不能随便改的地方。
5. 修复后验证步骤。
6. 给非技术人员看的简短说明。

无法确认的地方请写「需要读取项目后确认」。

Bug Prompt 一定要包含复现步骤。没有复现，AI 很容易只给理论建议。

Prompt 3：代码审查

请以资深工程师角度审查以下代码变更。

变更目标：[目标]
代码或 diff：[贴上]
测试结果：[测试结果]
上线环境：[本地/测试/生产]

请优先查：
Bug 风险、类型错误、移动端排版、SEO、可访问性、安全问题、性能问题、缺少测试、是否超出需求范围。

请按严重程度输出：
P0 必须修、P1 建议修、P2 可优化。
每个问题都要说明影响和建议改法。

这个 Prompt 很适合上线前检查 AI 生成代码。AI 能写代码，也需要被检查。

Prompt 4：Make 自动化流程

请帮我设计一个 Make 自动化流程。

目标：[目标]
触发来源：[表单/Google Sheets/Email/Webhook/订单]
使用工具：[工具清单]
需要处理的字段：[字段]
人工审核点：[哪些地方不能全自动]
失败后要怎么处理：[说明]

请输出：
1. 流程模块顺序。
2. 每一步输入和输出。
3. 字段映射。
4. 条件分支。
5. 错误处理。
6. 测试数据。
7. 上线前检查清单。
8. 维护建议。

不要假设我有不存在的 API 权限。

自动化 Prompt 最重要的是人工审核点。不是所有事情都应该全自动，尤其涉及付款、客户资料、公开发布和删除数据。

Prompt 5：NotebookLM 资料整理

请基于我提供给 NotebookLM 的资料，整理一份可复习的学习笔记。

资料主题：[主题]
我的目标：[考试/写文章/做课程/做报告/内部培训]
输出形式：[摘要/学习路线/FAQ/测验/讲义]

请输出：
1. 核心概念。
2. 关键步骤。
3. 易混淆点。
4. 可以引用的来源提醒。
5. 复习题。
6. 可以变成文章或课程的主题。

回答必须只基于资料，不要加入资料外事实。

NotebookLM 的优势是围绕资料回答。你要明确要求它只基于来源，不要自由发挥。

Prompt 6：公开网站上线检查

请帮我做公开网站上线前检查。

网站定位：[定位]
重点页面：[页面列表]
主要转化：[WhatsApp/注册/购买/点击联盟链接]
我担心的问题：[问题]

请输出检查清单：
不该出现的文字、错别字、死链接、移动端排版、SEO标题、Meta Description、CTA、Affiliate disclosure、联系方式、表单、sitemap、robots、性能和备份。

每项请写清楚如何检查，以及发现问题时应如何处理。

这个 Prompt 很适合内容站上线前使用。它不会替你完成所有检查，但能让你不漏关键项目。

实际操作步骤

第一步，先用需求说明 Prompt 把任务写清楚。第二步，让 Codex 或 AI 编程工具读取项目并提出最小改动。第三步，执行后跑 typecheck、lint、build 或相关测试。第四步，把结果交给代码审查 Prompt 检查。第五步，如果涉及线上部署，确认备份和回滚方案。

注意事项

• 不要让 AI 随便重构整个项目，除非真的需要。
• 不要把生产账号、密码、API key 贴进 Prompt。
• 不要让 AI 直接删除文件或部署生产环境，除非你明确理解风险。
• 不要相信“看起来能运行”的代码，一定要跑验证。
• 对网站内容来说，AI 修改后还要检查 SEO、内链、CTA 和手机排版。

推荐内部链接

• AI Prompt模板库
• Codex 教学
• Codex新手指南
• Make 自动化评测
• NotebookLM 入门指南

总结

AI 编程与工作流 Prompt 的关键，是把任务从“帮我做”变成“按范围、按标准、可验证地做”。当你能写清楚目标、限制、验收标准和验证步骤，Codex、Make、NotebookLM 和其他 AI 工具都会更容易产出可用结果。

如果你想学习更多 AI 工具、AI 自动化和 Codex 实战教学，欢迎持续关注 ai.no1.my。

FAQ

Codex Prompt 和普通 ChatGPT Prompt 有什么不同？

Codex Prompt 更需要包含项目范围、相关文件、验收标准、测试命令和不能修改的区域，因为它可能实际编辑代码。

AI 自动化流程可以全自动吗？

不建议一开始全自动。涉及客户资料、付款、公开发布和删除数据的环节，应该保留人工审核。

NotebookLM Prompt 要怎么写？

重点是说明资料主题、学习目标和输出形式，并要求它只基于资料回答，避免加入资料外事实。

AI 写的代码需要测试吗？

必须测试。至少运行项目已有的 typecheck、lint、build 或相关功能测试，不能只看代码表面。

可以把账号密码给 AI 吗？

不应该。敏感资料要脱敏。需要登录或部署时，最好使用受控工具和明确权限。