AI批量处理（AI Batch Processing）

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一句话说清

一百条评论分类、五十份简历初筛、三十个产品文案——同一任务跑N次，AI最擅长这种"体力活"。

很多人用AI的方式是"一次一问"：复制一条评论→发给AI→复制结果回来→再发下一条。五十条数据搞一下午。批量处理的思路是：把任务定义一次，把数据整批丢进去，让AI按统一格式输出全部结果——一个Excel进去，一个处理好的Excel出来。

三个层级的玩法。入门级：在对话框里直接丢批量数据（"以下是30条评论，请逐条分类为好评/中评/差评并说明理由"），适合几十条以内；进阶级：用API写个简单脚本循环调用，几千条也不在话下；高手级：用工作流平台搭流水线，数据定时自动跑，你只看结果。

批量场景的两个注意。一，格式纪律：让AI输出结构化结果（表格或固定字段），不然后期整理比处理还累；二，抽检纪律：批量越多越要抽检，随机抽10%核对——AI在某类数据上的系统性错误，不抽检根本发现不了。

别再一条条手动喂AI了：学会批量处理，原本一下午的重复劳动压缩到十分钟。

看上下文窗口，经验值：几百条短文本没问题，上千条建议分批或用API。丢之前先让AI处理10条试试格式，确认无误再跑全量。

常见原因是指令歧义，AI对部分数据理解跑偏。修正方法：把出错的那几条挑出来，问AI为什么这样处理，再针对性改指令重跑——别整条流程重来。