用自然语言搭建业务自动化 AI 助手的平台——这是 Lindy 最主要的用途，也是本文讨论的前提。

看文档和设置项时遇到的术语，这里用一两句话解释清楚。

术语表

  • 工作流（Workflow）：按固定步骤执行的流程，可预测、易排错。
  • 智能体（Agent）：由模型自主决定步骤和工具调用，灵活但需要更多护栏。
  • 触发器：启动流程的事件，如新邮件、定时、表单提交。
  • 工具调用：模型调用外部 API 或函数完成动作的能力。
  • 人工审批节点：在关键动作前暂停等待人确认，防止误操作。
  • 可观测性：记录每一步输入输出与耗时，便于排查和评估。

和 Lindy 相关的补充

  • 在线服务：Lindy 的产品形态，决定了安装、权限和数据存放方式。
  • 同类产品：Zapier Agents、Relevance AI、n8n。
  • 所属方向：智能体与自动化。

把概念用起来

定时提醒与汇总

适用情况：手头有团队群聊或任务看板时。

每天下午 6 点汇总今日新增和逾期任务，按负责人分组发送提醒，周五额外输出一周完成情况。

交付前确认：提醒内容与看板一致。

延伸练习

发票与单据提取

输入：一批 PDF 发票或收据。

从这些单据中提取开票日期、金额、销售方名称和税号，输出为表格；任何字段识别置信度低时留空并标红，不要猜测。

检查点：低置信度字段留空。

多步骤调研任务

输入：一个需要多来源信息的问题。

围绕【主题】做调研：先列出调研计划，再分别检索，最后输出带来源的报告。每个结论注明来源链接，来源之间矛盾时并列呈现。

检查点：矛盾信息被并列呈现。

竞品信息周报

准备材料：5 个竞品的公开网站或博客。

每周一自动抓取这些竞品页面的更新，让 AI 对比上周内容，输出「新增功能 / 价格页面变化 / 新发布文章」三段摘要，并附原始链接。

验收标准：每条变化都附链接。

常见问题：输出格式不稳定

要求结构化输出并做格式校验，不合格时重试。

常见问题：费用超出预期

给每次运行设上限，监控调用次数，先用小模型处理简单步骤。

常见问题：调用外部系统失败

增加重试和失败通知，记录请求参数便于排查。

概念补充：工具调用

模型调用外部 API 或函数完成动作的能力。

概念补充：人工审批节点

在关键动作前暂停等待人确认，防止误操作。

适合人群：软件工程师

软件工程师可以用 Lindy 处理代码阅读与重构、测试与排错等工作。需要注意：不要把密钥和未开源代码上传到未授权工具，合并前审阅每处改动。

适合人群：新媒体运营

新媒体运营可以用 Lindy 处理内容排期、数据复盘等工作。需要注意：活动规则与奖品说明要准确，避免诱导分享等违规玩法。

适合人群：HR 与招聘

HR 与招聘可以用 Lindy 处理岗位描述撰写、面试题与评估表等工作。需要注意：简历筛选不得以性别、年龄等因素做歧视性判断，候选人信息需妥善保管。

注意事项

本文基于 Lindy 公开的定位与通用用法编写，具体功能、套餐与可用地区以官方页面为准，产品更新后界面和名称可能变化。

所有示例输出均为示意，不代表真实统计或效果承诺；请以自己的测试结果为准。

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