那一天的小失敗
上午10點左右,Puppies 機器人在 Slack 上發送了通知。
「無法讀取 PDF 文件。請檢查格式。」
採購商發送的訂單郵件中的附件實際上是一張掃描的 JPG 圖片。Claude Code 可以讀取 Google 雲端硬碟中的文字文件,但我們沒有設定它識別圖片內的文字。
起初有點沮喪。我們夢想的是「非開發者創建的完全自動化系統」,但現實並非如此。
從失敗中學到的設計原則
1. 錯誤處理比自動化本身更重要
機器人無聲地失敗不如給出準確的通知。
❌ 不好的自動化:無法讀取文件時就跳過
✅ 好的自動化:檔案格式有問題時立即通知負責人
我們在 Claude Code 工作流程中添加了「圖片偵測時另行處理」的步驟。現在當收到 JPG 或 PNG 附件時,系統會自動以不同的方式發送通知。
2. 95% 自動化 + 5% 人工干預比 100% 自動化更好
作為非開發者,我們能做的不是涵蓋所有情況,而是「自動化經常發生的 80%」。
圖片格式的訂單?月均 1 至 2 件。與其為此添加 OCR 工具或編寫複雜邏輯,不如讓負責人在 2 分鐘內手動處理這 1 件更高效。
3. 必須將機器人的局限記錄下來
與團隊分享時,我們現在這樣說:
「該機器人只能讀取文字檔案和電子表格。圖片附件只會收到通知,需要手動處理。」
透過劃清這樣的明確界限,團隊成員的期望與現實相符。
之後發生了什麼
在過去 3 週內,這種「部分自動化」的方法幫助我們建立了更穩定的工作流程。
• 訂單文本識別:97% 成功率
• 電子郵件自動分類:94% 成功率
• 失敗時通知:100%(這很關鍵)
非開發者的自動化不在於完美,而在於「可信賴」,現在我明白了。
今日領悟
當你知道機器人做不了什麼時,更好的自動化才開始出現。