Lindy 是一款在线服务：用自然语言搭建业务自动化 AI 助手的平台。

用 AI 最容易犯的错是「看着不错就用了」，这篇给出一张可复用的打分表。

评分表（每项 1 到 5 分）

维度看什么1 分5 分
成功率一批测试任务中完全正确完成的比例明显不合格无需修改即可使用
稳定性同样输入多次运行结果是否一致明显不合格无需修改即可使用
安全性是否有越权操作或数据外泄风险明显不合格无需修改即可使用
成本单次运行的调用次数与费用明显不合格无需修改即可使用
可排查性失败时能否快速定位到具体步骤明显不合格无需修改即可使用

建议：任一维度低于 3 分就不要直接使用；总分用于比较不同提示词或不同工具的效果。

用一个任务试打分

知识库问答机器人

适用情况：手头有一批产品文档和 FAQ 时。

用这些文档搭建问答机器人：回答只基于文档，找不到答案时回复「这个问题我需要转给同事」，并记录未解决问题供每周补充文档。

检查点：答不出时不编造。

怎么让评分更可靠

  • 同一批材料至少测 5 次，不只看最好的一次。
  • 两人分别打分，分歧大的维度再讨论标准。
  • 把 Lindy 的结果与人工完成或 Zapier Agents 的结果放在一起盲评。
  • 每次改提示词后用同一批材料复测。

延伸练习

竞品信息周报

输入：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。

检查点：每条变化都附链接。

发票与单据提取

适用情况：手头有一批 PDF 发票或收据时。

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。

验收标准：低置信度字段留空。

多步骤调研任务

适用情况：手头有一个需要多来源信息的问题时。

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。

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。

常见问题：误发消息给客户

对外发送前加人工审批节点，测试环境与正式环境分开。

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。

概念补充：可观测性

记录每一步输入输出与耗时，便于排查和评估。

概念补充：触发器

启动流程的事件，如新邮件、定时、表单提交。

适合人群：电商运营

电商运营可以用 Lindy 处理商品详情与主图、活动方案与客服话术等工作。需要注意：商品参数和促销规则必须与后台一致，避免虚假宣传。

写在最后

文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 Lindy 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。

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。

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