Planifiez une courte vidéo d'intégration autour d'une tâche réelle, avec un humain vérifiant chaque instruction UI.
Ce guide propose un flux de travail pour enseigner à un nouvel utilisateur une première tâche d'exécution réussie. C'est un modèle de planification, pas un test en première main prétendu, une garantie ou un substitut au jugement professionnel.
Vous avez besoin de captures d'écran actuelles du produit, d'un propriétaire de tâche et d'exigences d'accessibilité. Ne collez pas de mots de passe, clés API, informations de santé, identifiants gouvernementaux ou données client/employé non redactées dans un service AI à moins que votre organisation n'ait explicitement approuvé ce traitement.
Entrée : étapes de tâche validées et captures d'écran approuvées.
Résultat attendu : un storyboard narrativisé et un plan d'export vidéo sous-titré.
La disponibilité des outils, le comportement du modèle, les limites des plans et les conditions peuvent changer. Consultez la documentation actuelle de chaque fournisseur et les paramètres de compte de votre organisation avant de configurer un flux de travail.
Écrivez une phrase décrivant la décision que ce travail doit soutenir : un storyboard narrativisé et un plan d'export vidéo sous-titré. Listez ce qui est confirmé, ce qui est inconnu et qui peut approuver une version finale. Mettez des liens sources à côté des affirmations matérielles ; le texte généré n'est jamais la source d'une affirmation.
Créez un paquet d'entrée contenant les étapes de tâche validées et les captures d'écran approuvées. Supprimez les noms, les coordonnées directes, les identifiants de compte et tout matériel non nécessaire pour cette tâche. Par exemple, utilisez un lien source ou un ID d'enregistrement interne à la place d'un document confidentiel collé. Indiquez ce que la sortie ne doit pas faire : elle ne doit pas prendre de décision concernant une personne, ne pas publier automatiquement ou ne pas présenter une déclaration incertaine comme confirmée.
Passation : donnez le brief délimité, le paquet d'entrée et le dossier source à la personne qui fera le premier brouillon. Cette personne devrait pouvoir expliquer pourquoi chaque élément inclus est nécessaire.
Choisissez une tâche de première exécution avec un état de succès visible. Capturez le flux produit actuel, écrivez une narration qui correspond exactement à chaque écran, et faites suivre la vidéo à un nouveau coéquipier sans aide avant que le propriétaire ne l'approuve.
Dans ChatGPT, demandez une première passe structurée, pas une réponse finale. Une instruction utile est : « Utilisez uniquement le matériel ci-dessous. Produisez des en-têtes, un tableau de preuves, des questions ouvertes et un brouillon. Étiquetez tout ce qui n'est pas soutenu par le matériel comme nécessite vérification. » Attachez les IDs source à côté du paragraphe ou de la ligne pertinente.
Lisez le résultat ligne par ligne par rapport au paquet d'entrée. Supprimez les affirmations qui ne peuvent pas être tracées et séparez une hypothèse utile d'une décision. La sortie de travail à ce stade devrait être un brouillon lié à la source, pas un actif poli.
Passation : passez le brouillon, les liens source et les questions non résolues à l'examinateur du domaine. Demandez à l'examinateur de répondre avec des corrections, du contexte manquant et un go/no-go explicite sur toute affirmation sensible.
Utilisez ElevenLabs pour organiser les modifications de l'examinateur en trois groupes : corrections obligatoires, choix que le propriétaire responsable doit faire et améliorations optionnelles. Ne demandez pas au modèle de résoudre un désaccord ou de déduire une approbation. Le propriétaire responsable décide quelle version devient la copie de travail approuvée.
Ce n'est qu'alors que vous utiliserez CapCut pour réaliser la sortie demandée : un storyboard narrativisé et un plan d'export vidéo sous-titré. Conservez la copie de travail liée à la source à côté de la version formatée. Si une passation change de format, par exemple, de notes à un deck, un prototype ou un message automatisé, comparez les deux versions pour les qualificatifs supprimés, les nombres modifiés et l'emphase visuelle trompeuse.
Si l'automatisation fait partie de l'étape finale, configurez une approbation humaine nommée avant que quoi que ce soit ne soit envoyé, publié ou ne modifie un enregistrement. Incluez une condition d'arrêt, une alerte d'erreur et un moyen d'inverser une action partielle sans supprimer la trace d'audit.
Passation : le propriétaire responsable approuve le storyboard narrativisé et le plan d'export vidéo sous-titré final.
Avant la publication, confirmez :
L'AI peut omettre du contexte, produire des erreurs plausibles et refléter les biais du matériel qui lui est fourni. Ce flux de travail ne convient pas aux décisions autonomes concernant les personnes, aux conseils réglementés ou aux actions irréversibles. Commencez par un petit échantillon et inspectez les frais basés sur l'utilisation, les crédits de génération, le stockage et les limites de sièges payants avant de mettre à l'échelle.