TL;DR (太长不看版)
- 需求： 一位医生希望每周定时从PubMed抓取高影响因子文献，由AI处理后自动生成公众号草稿。
- 挑战： 这是一个典型的复合型需求，单纯的“工具思维”无法解决，必须采用“系统化思维”。
- 方法： 本文将带你演练「MAPS™ 5A+」方法论，并运用“拆分-通信-权衡”的架构原则，将一个模糊想法，转化为清晰的系统蓝图。
- 成果： 你将获得一套解决复杂自动化需求的可迁移思考框架。文末附本案例的完整「系统设计蓝图清单」PDF下载，供你参考。
开篇：一个“价值千金”的好问题
前不久，我收到一封来自临床一线医生的邮件。在征得他本人同意后，我将他的问题在严格匿名化处理后，分享出来，因为它实在太精彩了：
“能不能让飞书多维表格在每周五 05:30 自动抓取 PubMed 近一周、影响因子 ≥ 5 的肿瘤临床研究，并按固定格式生成微信公众号文章？”
我之所以认为这个问题“价值千金”，并非因为它技术上有多艰深，而是因为它极其精准地触及了 AI 时代所有知识工作者面临的核心挑战与机遇。
我之所以想以此为案例进行深度剖析，恰恰是因为这个问题提得非常“到位”。它不是一个关于“某个按钮怎么点”的基础问题，而是一个直接指向“如何将多个工具整合成一个高效系统”的、非常有价值的高阶问题。
今天，我们就以这个问题为案例，完整地演练一次“系统化思维”。我将采用我们MAPS™训练营中的5A+方法论，带你走完从一个初步想法，到一份清晰、严谨、可执行的“系统设计蓝图”的全过程。
需要说明的是，这篇文章的重点是“授人以渔”——即详细拆解如何思考和设计这套系统，而非提供一个即插即用的代码包。其目标是让你掌握这套可迁移的方法论。
Aim (明确目标) —— 将“灵感”翻译成“规格”
一个想法要能被系统实现，首先必须是明确的、无歧义的。我们来审视这个“高阶问题”，并用系统工程师的视角向它“提问”：
- 关于时间：“每周五早上5:30”，时区是？“近一周”是指过去的7个自然日，还是从上周五到本周四？
- 关于数据源：“PubMed”是主要来源，但“影响因子(IF)≥5”这个数据，PubMed 本身不提供。我们需要一个第二数据源。
- 关于处理逻辑：“按固定格式生成”是最需要明确的环节。标题、摘要、正文的格式分别是什么？AI 的角色是翻译、总结还是深度综述？
- 关于交付物：“生成公众号文章”是指直接发布，还是存为草稿？（提示：考虑到内容的严谨性，“存为草稿”是更安全、更专业的选择）。
仅仅是 Aim 这一步，我们就把一个模糊的想法，翻译成了一份包含时间、数据、逻辑、交付四要素的清晰规格文档。
Acquire (获取资源) —— 盘点你的“技术积木”
目标清晰后，我们需要盘点构建这个系统所需的“技术积木”，就像厨师备菜一样。
- 自动化平台（流程中枢）：Make.com
- 信息获取接口：PubMed E-utilities API
- 数据筛选服务：Clarivate Journals API（精准但昂贵）或自建的期刊数据库（免费但有维护成本）。
- 内容生成引擎：OpenAI (GPT 系列) 、Google (Gemini 系列) 或 Anthropic (Claude 系列) 的API
- 内容发布接口：微信公众平台开发者接口
Attempt (动手尝试) —— 架构师的“三步走”
这是系统设计的核心。我们将运用“拆分-通信-权衡”这一架构设计原则，绘制出系统的蓝图。
1. 拆分 (Decomposition) 我们将复杂流程，拆解成一系列独立模块：
- 模块A：定时触发 (Scheduler)
- 模块B：文献获取 (Fetcher)
- 模块C：筛选与过滤 (Filter)
- 模块D：AI内容处理 (Processor)
- 模块E：微信素材上传 (Uploader)
- 模块F：图文发布 (Publisher)
2. 通信 (Communication) 定义模块间传递的数据“契约”，例如：模块B向C传递的是JSON格式的文献列表，模块D向E和F传递的是Markdown格式的文本内容。
3. 权衡 (Trade-offs) 在设计中，我们无时无刻不在做权衡：是追求极致的自动化（直发），还是引入人工审核（存草稿）来保证医疗内容的严谨性？是使用付费API保证数据实时性，还是用手动更新来节约成本？
Adjust & Apply (优化与迁移) —— 从“能用”到“好用”，再到“复用”
一个系统蓝图的诞生，只是开始。
- Adjust (调试优化)：我们需要在真实环境中运行它，分析错误、优化Prompt、提升系统的稳定性。
- Apply (应用迁移)：这套系统化思维的真正威力在于其可迁移性。今天我们对接的是PubMed，明天就可以换成任何一个提供API的法律案例数据库、金融新闻源，整个系统的骨架和方法论都可以完全复用。
结论：你的核心竞争力，是构建系统的能力
现在，我们回到最初的那个问题。
实现这个自动化需求，难吗？从技术执行上看，它并不难。
但真正有价值、且难以被替代的，是我们刚刚走过的这一整套系统化思考过程。在 AI 唾手可得的今天，能够提出一个好问题，并能设计一套好系统来回答它，这种能力，才是未来十年，知识工作者最坚实的护城河。
本文案例经当事医生授权、并做匿名处理，所有技术步骤仅做技术演示，非医学或法律建议。
下一步行动
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