大叔,我每天花在调教AI上的时间,比AI帮我省的时间还多。
真的,我每天都会收到类似的私信,你是不是也遇到同样的情况?
手机电脑装了十几个AI工具,ChatGPT、Kimi、豆包轮着用,三个月下来,比上班还累。
你这不是用AI,是伺候AI。
其实大家不要觉得AI玄乎,就像家里的扫地机器人、电饭煲,都是帮你省时间的工具,不同场合用不同工具就好。
今天就用大白话跟你说清楚:AI大模型、智能体、Skill工具包、“龙虾”智能助理,到底有啥不一样?什么场景该用谁?
扣子 Coze 教程
看完你就知道,怎么让这帮AI老老实实替你干活。

一、先搞懂 5 个 “AI 帮手”
大家不用记专业名词,记住 “谁擅长干什么” 就行:
1. 大模型—— 随叫随到的 “万事通”
大模型就像一个有问必答的助手,你有问题就问它,有事就请它帮忙,就像街上的便民咨询点,有问题直接问,不用提前准备。
比如“孩子这道数学题怎么做?”,临时找答案(临时性问题);
比如问“附近哪家酒店200块能住?”、“怎么煮糖醋排骨?”(一次性需求);
比如找灵感、想创意(发散性构思)。
这些问题,给大模型拍个照、说句话就能搞定。
比如你在博物馆看到个文物,你想知道它是什么,直接拿豆包拍个照问,比打开龙虾快多了,还免费。
更重要的是内容一多,它就记不住事,完全不记得你前面问过相关的信息,开始瞎编。
2. 智能体(Agent)—— 专干某一类活的 “熟练工”
如果你发现有些问题天天问、天天做,每次都要重新写提示词,麻不麻烦?
就像做PPT,偶尔做一次,需要创意,可以让AI帮忙想,但每天都要做工作汇报,你会不会选择套模板?
智能体就是这个”模板”:把你的人设、提示词、参考素材、输出格式(比如海报样式)固化好,以后只需要把今天想做的内容丢给它,它自动帮你整好。
但智能体有个问题:没有记忆。 昨天做的和今天做的有什么联系,它不知道。
智能体就像公司里专门做报表的同事、餐厅里只做汉堡的厨师,只精通一件事,做起来又快又标准。适合干每天都要做、格式固定的事。比如写工作日报、做固定模板的海报、回复常见客户问题。
比如你做了一个 “日报智能体”,每天只要输入 “今天跑了 2 个客户、写了 1 篇文案”,它直接输出 “今日工作完成情况:
1. 客户拜访 2 家(详情见附件);
2. 文案创作 1 篇(已同步审核);
明日计划:跟进 XX 客户需求”
—— 格式不用你再调,直接复制发给领导看。
3. 工作流(Workflow)—— 能串联多步智能体的 “生产线”
就像工厂里的流水线,从原料到成品一步到位;要分好几步才能完成的事。
比如 “写小红书文案→找配图→发布→看多少人点赞”,从选品到发货的电商流程”,就得用工作流,把几个智能体串起来。
工作流可以把你做事的经验固定下来,下次直接用。
比如你总结的 “选品攻略”,可以做成工作流,它每天自动搜新品、比价、生成建议,不用你再一步步操作。
4. Skill(技能)—— 带知识库和经验库的AI工作流
Skill比智能体和工作流更进一步,它是把你的经验封装成可复用的技能。
举个例子:
打游戏需要攻略,高手和菜鸟的攻略能差几条街,如果你打游戏时调用高手的攻略来打,就会走很远。
把公司的产品手册、客户资料存进Skill的本地知识库,AI 写回复、做报表时就会参考这些资料,不会说外行话;而且查自己本地的资料不用花钱,比每次传资料问大模型省钱多了。
写日报也有套路,假如你有自己的汇报方法,把这些”日报攻略”固化下来,让AI用你的方法、调用你的经验去做事,结果就大不相同。
重点别人用你的Skill,发现比他自己做的好用,同样是找资料,大家就都愿意用你的,如果你的Skill收费,就能赚钱了。
5. 龙虾(OpenClaw)—— 懂你的 “私人秘书”
龙虾就像一个跟着你上班的秘书,知道你喜欢喝什么咖啡、哪些邮件要优先回,还能帮你打开电脑软件、发邮件、调用前面说的 “熟练工” 和 “生产线”。
它能调用你电脑、手机上的软件,调用各种Skill,在不同软件间交换信息,但它需要训练 ,才能越来越适应你。
没有匹配的Skill和应用软件,龙虾它就是个”傻子”,它会努力自己去解决问题,但大概率只能全网乱搜,浪费大量算力,浪费算力就是浪费钱。
大家常常用“龙虾”做下面这些事情:
•跨软件干活:不用你自己打开邮箱、PPT,它直接帮你操作;
•记你的习惯:比如记住 “老板和客户的邮件要标红优先回”“我喜欢简洁的报告格式”;
•会调度:你说 “明天早上 8 点给我发行业新闻”,它就会按时调用情报工作流,把结果发给你;
•安全放心:你的客户资料、内部文件都存在自己电脑里,不用上传到网上。
一句话总结:
大模型是”我问你答”,智能体是”套模板”,工作流是“跑流程”,Skill是”用我的方法做”,龙虾助理是”你帮我动手干”。
知道这些,那我们以后怎么选AI工具?
很简单,按 “事情类型” 来:
1.临时问个事、查个信息 → 用大模型(豆包)。
比如 “明天天气怎么样?”“这个英文单词怎么翻译?”,快且免费;
2.每天都要做、格式固定 → 用智能体。
比如写日报、每周发周报、固定模板的海报;
3.要做好几步才能完成 → 用工作流。
比如电商发货、内容发布、情报收集;
4.需要个性化的知识和经验才能完成→ 用Skill。
比如做工作汇报PPT、做个人品牌海报;
5.要长期跟踪、需要记习惯、跨软件操作 → 用龙虾。
比如自动整理邮件、个性化简报、夜间客户回复。
普通人怎么一步步搭建自己的 “AI 帮手团”?
第一步:列 “麻烦清单”
先想想你工作中最费时间、最重复的事,
比如:
•每天要花 1 小时收集行业新闻;
•写日报要凑格式、改半天;
•客户老问同样的问题,要重复回复;
•电商订单要一个个查物流、更新状态。
第二步:给大模型 “说清楚需求”
哪怕是临时用,也别含糊。
比如不说 “写个文案”,而是说 “给奶茶店写小红书文案,要活泼,突出‘三分糖、无植脂末’,300 字左右”。
好的提问能让 AI 一次做对,以后还能把这个提问变成智能体的模板。
第三步:做 “熟练工”(创建智能体)
用现成的平台(比如扣子 Coze、Dify),步骤超简单:
1.告诉它干啥:“你是我的日报助手,帮我把工作内容整理成固定格式”;
2.给它模板:把你常用的日报格式粘贴进去;
3.给它参考书:上传公司的模板、产品资料;
4.试几次:第一次不满意就说 “把‘工作完成’改成‘今日成果’”,下次它就记住了。
第四步:搭 “生产线”(构建工作流)
比如你要做 “内容发布” 工作流:
1.拖节点:在平台上点一点,把 “写文案智能体→找配图→发布→统计数据” 串起来;
2.存经验:比如 “配图要找无版权的,发布后 1 小时看数据”,都设置进去;
3.试效果:跑一遍流程,没问题就保存,以后直接用。
第五步:把工作流做成Skill发布
第六步:调教 “私人秘书”(配置龙虾)
1.装软件:在电脑或手机上装龙虾,让它能访问你的邮箱、文件(就像给秘书钥匙,放心,它只听你话);
2.加工具:把前面做的智能体、工作流加进去,让它能调用;
3.教习惯:告诉它 “重要邮件是老板和客户的,要标红”“我讨厌冗长的报告,尽量简洁”;
4.多纠正:初期它可能做不好,比如报告格式不对,你说 “下次把‘明日计划’放最后”,它下次就改了,越教越懂你。
第六步:日常用起来,越用越顺手
•直接说话/打字:“龙虾,帮我整理今天邮件,标红紧急的,生成待办清单”;
•设定时任务:“每天早上 8 点,运行情报工作流,把结果发我微信”;
•随时优化:觉得它做得不好就说,比如 “这个新闻来源不靠谱,以后别用了”,它会记在心里。
大家有了AI工具箱,特别是有了AI“龙虾”,用的时候要注意这5点:
1.别花冤枉钱
重复的活别用大模型(比如天天让它写日报),用智能体 + 知识库,省钱又快;
不是追求最优解,而是最简便、性价比最高的方案。
2.安全、隐私要注意
客户资料、内部文件别上传到网上,存在自己电脑里,让龙虾本地调用。
3.定期清理
龙虾记的习惯多了,偶尔会有过时的,比如你换了报告格式,记得告诉它更新。
4.重要事自己把关
比如自动回复的客户邮件,最好快速看一眼,避免出错;
让龙虾助理写报告,总结聊了什么、关键节点你得过目,别图省时间,反正人不能甩锅。
5.耐心教
就像教新员工,初期要多纠正,越教越省心,不用怕麻烦。
未来大厂龙虾的竞争看什么?
谁能把你某个场景下的信息都记住,谁就能赢。
很可能是
工作在飞书龙虾助理(掌握你的工作信息)
购物在千问龙虾助理(掌握你的消费信息)
社交在元宝龙虾助理(掌握你的社交信息)
一个人可能养多个”龙虾”,不同的事交给不同的助理。
大模型是嘴,智能体是模板,Skill是经验,龙虾助理是手。
嘴能问答,模板能复用,经验能传承,手能执行。但只有它们配合起来,才能真正帮你省时省力,而不是为了炫技多花钱。
不用怕 AI 复杂,其实从梳理自己的 “麻烦清单” 开始,一步步来,你也能拥有自己的 “AI 帮手团”。别人还在天天加班写报告、整理邮件的时候,你已经用龙虾把这些活都自动化了,效率直接甩开一大截!
要不,来秋叶真红利社群?
我们群里每天非常热闹。时刻都有人在讨论分享今天用AI做了点什么,有一个人使用AI卡住了,群里吼一嗓子,马上有人甩教程。那种“原来还能这么用”的惊喜,每天都在发生。
AI零基础也不用慌。群里一半人都是从小白过来的,一群人一起学,比一个人瞎折腾快太多,今天看别人怎么跑通的,明天自己试试,后天就能上手干活。不懂的地方,我们陪你一起琢磨。
快,别一个人憋着了,来和我们一起进化,马上扫码咨询胶乳我们吧:








发布者:全栈程序员-站长,转载请注明出处:https://javaforall.net/279411.html原文链接:https://javaforall.net
