在處理大量外部需求提報、IT 支援服務台或軟體缺陷追蹤等高通量專案時，團隊負責人與流程管理員常面臨沉重的人工初審負擔。當新任務以零散的非結構化文字湧入時，管理人員必須逐一檢視內文、手動設定優先等級與類別標籤，再將其分派給對應人員或移動至指定區段。
Asana Intelligence（Asana AI）透過結合智慧欄位（Smart Fields）與智慧規則建立工具（Smart Rule Creator），徹底打破了這項營運瓶頸。兩者建構出完整的自然語言自動化處理閉環：
- 智慧欄位利用語意解析讀取任務的非結構化內容（包含標題、內文、留言或表單回覆），自動推薦專案資料架構，並精準填入「優先等級」、「需求類別」或「權責部門」等自訂欄位數值。
- 智慧規則即時監聽這些欄位的變化，透過口語化的自然語言提示詞（Prompts）自動觸發下游動作——例如跨區段派發、指派負責人、設定到期日或發送協作通知，完全無須手動設定繁複的多層條件分支。
以下為團隊負責人與流程管理員在 Asana 中落地自然語言自動化任務分流的完整實務操作指南。
架構解析：智慧欄位與智慧規則的分工與協同
在建立自動化規則之前，理解兩項功能在分流生命週期中的分工至關重要：
| 功能模組 | 主要定位 | 輸入方式 | 在分流流程中的角色 |
|---|---|---|---|
| 智慧欄位 (Smart Fields) | 推薦欄位架構；深度解析任務內文並填入單選或多選值 | AI 掃描專案內文或手動批次填充 | 資料結構化： 將自由文字轉換為標準化標籤（例如「嚴重故障」、「帳務諮詢」） |
| 智慧規則 (Smart Rules) | 將自然語言工作流目標轉化為包含觸發條件與動作的自動化流程 | 於規則建立介面輸入日常文字描述 | 路由與執行： 根據欄位標籤自動調度任務、分派團隊成員、設定 SLA 與連動通知 |
當兩者互相串接時，提報進來的新任務便能在數秒內完成語意辨識、標籤賦予、人員分派與階段移轉，達成完全無須人工介入的高效初篩。
步驟一：運用智慧欄位規範並自動填入任務資料
自動化分流的核心基石是乾淨結構化的資料。若專案缺乏統一的分類欄位，或提報人未填寫關鍵中繼資料，團隊主管可利用智慧欄位快速補齊。
做法 A：智慧推薦並新增自訂欄位
適用於新專案建置或重整既有工作流：
- 開啟 Asana 專案（清單或看板檢視）。
- 點選右上角的 Customize（自訂） 選單。
- 選擇 Fields（欄位），並點擊 + Add（新增）。
- 選擇 Recommend fields（推薦欄位）。
- Asana AI 將分析專案歷史任務脈絡，自動歸納出最符合該業務場景的欄位結構（例如 Request Type（需求類型）、Estimated Effort（預估工時） 或 Department（部門）），並附帶建議的下拉選項。
- 點選 Add（新增） 僅建立欄位架構，或點選 Add and fill（新增並填入） 同步為既有任務抽取語意並自動填值。
做法 B：針對現有欄位自動填入數值
若專案內已存在定義好的單選或多選欄位（例如 Priority: P1/P2/P3 或 Category: Bug/Feature/Question）：
- 切換至專案清單檢視。
- 點擊欲填入數值的自訂欄位標題旁的下拉選單箭頭。
- 點選 Auto-fill field value（自動填入欄位值）。
- Asana Intelligence 將逐筆審閱任務標題、說明內文與附件，運用語意比對演算法挑選最相符的選項。
管理員可先預覽填入結果，確認模型判定邏輯與團隊的分流準則一致。
步驟二：使用智慧規則建立工具建置自然語言路由
任務擁有結構化欄位後，流程主管便能透過智慧規則建立工具配置自動分流邏輯。傳統設定需要逐層篩選觸發條件與動作積木，而智慧規則允許直接輸入口語化描述。
自然語言建立流程：
- 於專案右上角點選 Customize（自訂）。
- 進入 Rules（規則） 項目，點選 + Add rule（新增規則）。
- 選擇 Create a custom rule（建立自訂規則），並進入內建 AI 輔助的介面（Smart Rule Creator / Create with AI）。
- 在提示詞對話框中，以日常語言清晰輸入自動化需求（亦可參考系統給出的範例）。
- 按下 Enter 或生成箭頭圖示。
- Asana AI 會自動解析語意，建構出可視化的觸發條件（Trigger）、檢查條件（Condition）與執行動作（Action）。
- 檢查預覽邏輯無誤後，點選 Publish（發布） 即可即時生效。
實戰範例：專為團隊主管設計的三套高頻分流提示詞
撰寫高品質提示詞的關鍵在於準確指定專案內的區段名稱、自訂欄位全名與成員名稱。以下為三個具體應用場景與範例指令：
場景一：緊急資安與系統重大障礙即時通報
- 分流目標： 發生最高優先級（P1）障礙時，跳過一般待辦池，直接移入應急專區並立即指派值班工程師。
- 輸入提示詞：
When a task is added to this project and Priority is set to P1 - Urgent, move the task to the Escalated Incidents section, assign it to Alex Miller, set the due date to today, and post a comment: "This P1 incident has been automatically routed to the on-call engineer." - 產出邏輯：
- 觸發條件： 任務加入此專案。
- 判斷條件： 自訂欄位
Priority為P1 - Urgent。 - 執行動作： 移至區段
Escalated Incidents；指派給Alex Miller；到期日設為Today；發布指定留言。
場景二：跨團隊需求依業務類別自動分發
- 分流目標： 創意設計提報表單中，依照製作類型自動轉交給各專案組長。
- 输入提示詞：
When a task is added to this project and Request Type is Video Production, move it to the Video Backlog section, assign it to Sarah Chen, and add the Creative Directors as collaborators. - 產出邏輯：
- 觸發條件： 任務加入此專案。
- 判斷條件： 自訂欄位
Request Type為Video Production。 - 執行動作： 移至區段
Video Backlog；指派給Sarah Chen；加入協作者。
場景三：產品缺陷關聯研發主看板
- 分流目標： 客服工單經判定為軟體 Bug 後，自動多重歸屬（Multi-homing）至研發缺陷追蹤池。
- 輸入提示詞：
When the Category field changes to Bug, add the task to the Core Product Bugs project, set Status to Needs Triage, and notify the Engineering Leads channel. - 產出邏輯：
- 觸發條件： 自訂欄位
Category變更且值為Bug。 - 執行動作： 任務同時加入專案
Core Product Bugs；將狀態更新為Needs Triage。
- 觸發條件： 自訂欄位
提示詞微調與治理規範最佳實務
為確保自然語言自動化具備高度穩定性與正確性，流程主管在日常配置時應掌握以下原則：
- 使用完全一致的專有名詞： 提示詞中的區段名稱、自訂欄位與下拉文字必須與專案介面完全吻合。若區段名為
In Triage，請務必寫move to In Triage，切勿寫籠統的put in the backlog。 - 搭配 Asana Forms（表單）前端規範： 盡量引導需求方透過表單提交。即便是開放式問答，表單的結構化題目能為智慧欄位提供脈絡清晰的上下文，大幅提升語意判讀準確率。
- 設立緩衝審核區（Staging Section）： 新規則上線初期，建議將任務導流至待確認區段（如
Pending Automated Review），而非直接指派給一線人員。管理人員可先行抽查分類準確度，待穩定運作後再完全放行。 - 進階場景善用 AI Studio： 若需更複雜的情緒偵測、多條件多重推理或自動產出個人化客戶回覆，可進一步評估 Asana AI Studio，透過自訂系統級 Prompt 與代理人流程，打造更具彈性的智慧自動化。
方案規格、價格體系與資料隱私控制
在全面推展 Asana 智慧分流前，團隊需掌握其授權版本門檻與安全性機制：
訂閱方案與定價
- Starter 方案（年繳每月每人 10.99 美元）： 適合小型團隊，包含 Asana Intelligence 基礎智慧功能、智慧規則建立工具與智慧欄位。
- Advanced 方案（年繳每月每人 24.99 美元）： 專為擴張期團隊設計，提供更多每月 AI 操作額度、跨專案組合自動化與進階報表。
- Enterprise 及 Enterprise+ 方案： 針對大型跨部門企業，提供客製或無上限 AI 配額、資料駐留（Data Residency）服務與高規格稽核控管。
- AI Studio 層級： 各付費方案均預設包含 AI Studio Basic（具速率限制），深度量產場景可擴充升級至 Plus 或 Pro。
管理員權限與資料隱私保護
- 管理員後台開關： 超級管理員可於後台路徑 Admin Console > Settings > Domain settings > Asana AI 統一啟用或關閉 AI 功能，並可依企業規範管理支援的模型提供商。
- 底層模型生態： Asana Intelligence 整合了 OpenAI 及 Anthropic 等全球頂尖模型。
- 嚴謹隱私承諾： Asana 不會將用戶的業務資料用於訓練外部 AI 模型；第三方合作廠商在合約約束下，必須於每次查詢完畢後立即刪除輸入與輸出提示詞資料。所有 AI 運作皆嚴格遵循工作區原有的存取權限，絕無越權風險。
透過智慧欄位的非結構化資料萃取，配合智慧規則的直覺式自然語言排程，流程主管能以極低門檻打造出毫秒級響應的自動化分流樞紐，將團隊人力從繁瑣的行政雜務中徹底解放。