剛上班就下班？有種AI辦公神器，可能不想讓別人知道

一直覺得，AI帶來的先是生產(chǎn)力，緊接著就是生產(chǎn)關(guān)系的變革。

但今天還存在巨大的信息差——先上手AI工具的朋友，先享受世界！

比如最近我發(fā)現(xiàn)的“辦公小浣熊”，就有點猶豫要不要推薦給同事們。

因為用它來幫人“偷時間”，太絲滑了！

用它處理數(shù)據(jù)、拆解任務(wù)、寫報告，客戶看了提案頻頻點頭，同事們看了非常羨慕。

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在硅谷，有個共識：工具選擇就是競爭力。

這句話在 ChatGPT 推出之后被驗證過一次，又在Cursor、Claude Code、Dia、Notion AI等工具的爆火中，被反復(fù)證明。

早用的人，能用 AI 幫自己“開外掛”；

晚用的人，往往還停留在懷疑階段，擔(dān)心工具不夠?qū)I(yè)，結(jié)果等到真的下場，差距已經(jīng)被拉大。

最近讓我有這種感覺的，就屬“辦公小浣熊”。

生產(chǎn)力的進化，是外包的演化

人類會使用工具，高級的人類擅長“外包”。

過去兩年，我發(fā)現(xiàn)身邊有兩種人：

一種是每天讓 AI 寫郵件、做調(diào)研、跑數(shù)據(jù)分析，工作量不減，產(chǎn)出翻倍；

另一種喜歡看熱鬧，覺得 AI 就是玩玩，等他們反應(yīng)過來，同事已經(jīng)用 AI 把自己的崗位“重構(gòu)”了一遍。

辦公小浣熊給我的感受，就是第一種最喜歡的。

它不像 ChatGPT 那種“通用問答”，而是非常直白地針對任務(wù)規(guī)劃 + 數(shù)據(jù)分析 + 文檔創(chuàng)作這些辦公場景做了深度打磨。

換句話說，它是一個為“上班族”量身定制的 AI，不是泛用的聊天機器人。

做數(shù)分，我能比不過一只小浣熊？

大廠產(chǎn)品出身，經(jīng)常自己爬數(shù)、寫SQL、把DA的活說干就干了，我對自己的數(shù)據(jù)分析能力還有點信心。

但是遇到多表格處理、多公式嵌套，還是會覺得麻煩。

比如我這次，是拿公司的一組銷售數(shù)據(jù)表去跑。

以前這種需求，基本要交給BI同事，流程很慢；自己做的話也需要操作挺久。

但在小浣熊里，我一次性直接把多個文件拖進去，它幾秒鐘就幫我完成了：

• 數(shù)據(jù)清洗：自動識別缺失值、異常值，整理成干凈表格；

• 趨勢分析：生成季度銷量對比，并且直接畫出了折線圖；

• 預(yù)測模型：甚至能給出未來兩個月的銷量預(yù)測，附帶置信區(qū)間；

• 報告輸出：最后還一鍵生成了結(jié)構(gòu)化報告，能直接拿去開會。

重點是，我全程一句代碼沒寫。

輸入欄上方會有非常細膩的提示詞指引，選中關(guān)鍵詞，就可以直接套公式。

對于像我這樣總嫌取數(shù)、計算、寫長提示詞麻煩的人來說，這是很夸張的體驗。

以前“數(shù)據(jù)驅(qū)動決策”這句話聽上去有點虛，現(xiàn)在是真的能做到。

600多行的數(shù)據(jù)，疊加計算、信息解析，完成度都很高。

操作起來也非常方便，可以隨時再上傳新的文件。

更有意思的是，我跟它對話時勾選了“深度思考”，它會在回答后告訴我：

為什么選擇某種分析方法？背后有哪些假設(shè)？這個解釋的價值，比結(jié)果本身更高。

這讓我想到 Claude 在國外的用戶故事：有人用 Claude 來輔助做財報分析，Claude 會標(biāo)注出財務(wù)風(fēng)險點，還能推演可能的市場走勢。

但 Claude 的問題是對中文語料不夠友好，尤其在處理本地化文件時，容易掉鏈子。

小浣熊在這個維度算是把“本地化 + 專業(yè)化”走通了。

任務(wù)規(guī)劃，我用一只小浣熊當(dāng)秘書！

另一次讓我印象深刻的，是我用它來幫我寫“出海增長方案”。

正常來說，這種任務(wù)得先搜集資料，再搭框架，最后輸出方案。整個過程少說要 2-3 天。

尤其設(shè)計復(fù)雜鏈路、多任務(wù)協(xié)作、具體工作拆解，即便我用大模型產(chǎn)品輔助，也沒法直接生成滿意效果。

傳統(tǒng)的對話式AI工具，往往只能在一個對話中進行一個任務(wù)的單線處理；

一旦任務(wù)需要并行、交叉處理/互相關(guān)聯(lián)，任務(wù)需要按照什么步驟進行，就需要人有意識地主動使用外部工具進行規(guī)劃、記錄執(zhí)行情況。

所以我就只能在多個AI產(chǎn)品、不同對話中，反復(fù)切換、尋找上下文，需要自己記住很多東西，對管理能力以及對大模型的上下文與綜合理解都有要求。

但在小浣熊里，我只輸入一句話：「請為一個AI Coding應(yīng)用的海外市場擴張設(shè)計一份 DAU 增長方案」。

它自動把任務(wù)拆成了幾個階段：

先是完成市場調(diào)研：目標(biāo)國家、用戶畫像、競品情況；

緊接著是渠道策略——TikTok、Reddit、Discord 等平臺的切入方式；

之后是用戶增長：種子用戶獲取、口碑傳播、裂變激勵；

最后還不忘做風(fēng)險評估：政策合規(guī)、數(shù)據(jù)隱私、文化差異。

邏輯非常清晰，就像一個非常有出海業(yè)務(wù)實戰(zhàn)經(jīng)驗、又邏輯表達極好的專家，在一對一給我專屬服務(wù)。

整個任務(wù)規(guī)劃的關(guān)鍵節(jié)點、工作流搭建、程序框圖，又很有產(chǎn)品經(jīng)理或者工程師的水準(zhǔn)。

放以往，用Dify等來梳理類似的workflow，也是有門檻的。

關(guān)鍵是，它不是“一口氣給答案”，而是讓我可以在每個步驟里調(diào)整，比如我加了一條「重點考慮東南亞市場」，它立刻修改了整個計劃。

這個過程非常像一個“人機共創(chuàng)”的 Workshop。

通過任務(wù)規(guī)劃的方式，從小浣熊收到工作任務(wù)的第一時間開始，它就能幫助我明確任務(wù)目標(biāo)、任務(wù)背景等關(guān)鍵信息。

并通過腦圖的方式直觀展示任務(wù)的拆分思路、執(zhí)行步驟與執(zhí)行細節(jié)，幫助我一步步理清工作思路。

并在任務(wù)執(zhí)行的過程中，輔以當(dāng)下最新的大模型能力與各類工具調(diào)用，需要什么樣的模型、Agent、工作流可以調(diào)用。

完成工作任務(wù)效率真的大大提高，比如做一份椰子水的投資分析，任務(wù)拆解的細致程度，足以完成交付！

最終生成文字、圖片、文件、文檔等，素材形式也很多樣。

文檔創(chuàng)作，跨越最后一公里！

AI寫文檔已經(jīng)不新鮮了，ChatGPT、Notion AI 都能做。

但大部分時候，它們的產(chǎn)出停留在“草稿”層面，還需要我來大量潤色。

我在小浣熊里寫過一個《AI應(yīng)用投資研究報告》的文檔。

點擊輸入框下方的小浣熊頭像圖表，通過個性化設(shè)置，還可以選擇合適的提示詞模版，或者自定義個性化方案。

驚喜的是它能直接輸出一個完整的 HTML 頁面，里面包含：

數(shù)據(jù)圖表（趨勢圖、對比圖）、段落小結(jié)（每個部分后有要點總結(jié)）；引用來源（自動標(biāo)注數(shù)據(jù)出處）。

圖表和數(shù)據(jù)也都可交互、能二次編輯。

這和 Notion AI 最大的不同在于：它不是幫我“寫點文字”，是幫我生成了一份能直接發(fā)出去的成品。

把“最后一公里”也一次性補齊。

我后來甚至用它來寫過一份「AI孵化器Demo Day策劃方案」，加上它生成的可視化流程圖，直接變成了對外 PPT。

那一刻我意識到，這已經(jīng)不只是“省時間”，而是在改變工作的完成標(biāo)準(zhǔn)。

像我平時用到的文件、數(shù)據(jù)、資料量非常大，辦公小浣熊的知識庫功能就也是剛需。

用它進行文檔管理、數(shù)據(jù)分類，搭建一個屬于我自己的圖書館和數(shù)據(jù)庫。

再去調(diào)取、檢索、引用，二次加工信息，就方便太多了！

原來這只小浣熊，來自商湯

用了一段時間才知道，是商湯做的這款「辦公小浣熊」產(chǎn)品。

我在想，為什么他們做的更絲滑、效果更好？

答案也許是：數(shù)據(jù)和場景積累。

商湯作為國內(nèi)頂尖的 AI 廠商，一直在算力、大模型、落地項目上有非常多的資源。

小浣熊的出現(xiàn)，算是他們在「AI 生產(chǎn)力」這個賽道的 All in。

國外其實也有類似的路徑。

Anthropic 做 Claude，是因為他們的人才基因在 Alignment 上；OpenAI 做 ChatGPT，是因為他們先把通用模型跑通；

而像 Perplexity、Notion AI、Cursor 這種后發(fā)工具，都是抓住了垂直場景 + 工具鏈閉環(huán)。

辦公小浣熊顯然也在走這條路：它不試圖成為“萬能大模型”，聚焦在辦公場景，把數(shù)據(jù)分析、任務(wù)規(guī)劃、知識管理一口氣打通，形成閉環(huán)。

辦公小浣熊讓我覺得，生產(chǎn)關(guān)系變了

回到開頭說的那個觀點。

AI 工具的真正意義，不是幫你少寫一封郵件，也不是省下幾個小時的報表，可能是改變團隊的協(xié)作邏輯和個人的生產(chǎn)工作流。

當(dāng)一個人能用 AI 一周做完別人一個月的活，組織必然要重新分配工作；

當(dāng)非技術(shù)背景的人能跑出專業(yè)級的數(shù)據(jù)分析，部門之間的壁壘會被打破；

當(dāng)方案從調(diào)研到成品只需要一個人 + 一個工具，傳統(tǒng)的“團隊分工”也會被壓縮。

我常常跟朋友開玩笑：AI 工具不是幫你偷懶，而是幫你“偷時間”。時間偷得多了，你就能用省下來的精力去做別人還沒來得及做的事。

所以我還是決定寫下這篇文章，分享給看到這里的你～

但說一千道一萬，都不如你自己動手試試！

未來幾年，AI 工具的競爭一定會越來越激烈，但能跑出來的一定有共性：真實場景價值 + 技術(shù)深度 + 足夠開放。

小浣熊現(xiàn)在已經(jīng)展現(xiàn)了這個勢頭。

剩下的，就看你愿不愿意比別人先上車！

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