聊聊本周的收获

前天晚上出去喝茶，看了一个朋友利用 AI 做的产品宣传视频，看完给我的感觉就是一句「卧槽」。

不得不承认人在这方面的能力，真的全面落后于 AI 了，尤其是 AI 在批量处理场景下其处理加工的能力更强。

所以回来之后，就开始有意识在搜索这方面的咨询，并结合自己目前对 AI 的使用程度，着重思考我自己的团队是不是在这方面有点落伍了。

目前我们利用 AI 最大的场景是写文案，包括网站上的装修文案与文章素材文案，此外在信息调研场景上也有部分使用 AI 搜索引擎。

好像除了这几个场景之外，便没有让 AI 深度介入了。

但 AI 经过过去这一年的发展，其能力已经进化了非常非常多，尤其是像 Skills 这样的功能出来之后，让 AI 拥有了自主调用外部工具集的能力，可以说是如虎添翼，让其在具体垂直场景上具备了更强的能力。

那继续审视一下自己的工作场景，你会发现好像所有的工作场景都可以引入 AI 的能力，让其帮助我们提升工作效率，甚至是人力的完全替代。

简单梳理几个常见的工作场景：数据调研、页面文案输出、素材加工、数据分析、询盘回复。

数据调研，上周我已经看到有业内大佬将 SilimarWeb 数据集成到 Agent 这样的分享，现在整个调研链条上的全部环节，基本都可以将数据通过 API 与我们的 AI Agent 连接起来，实现一定程度上的自动化调研目标。

页面文案输出与文章素材输出，这个点自不必说了，我自己也一直在优化这部分流程。

且这一年实践下来给我的感觉就是 AI 在处理这方面业务时，真的是小菜一碟。

甚至素材背景交代完整的话，AI 能一次性输出网站的全部文案。

至于素材中的图片生成，早就不是什么问题了，现在我在优化的重点是整个网站风格一致的素材生成。

最后两个大的业务场景（数据分析与询盘回复），我们团队自己现在还没有动手去做，但我知道 AI 在处理这方面也是信手拈来。

梳理完之后会发现，AI 在自己的业务场景下真的是无所不能，而我自己还没意识到这个问题的严重性，这就让我自己有点焦虑。

可能从下周开始，我会好好梳理下业务上的细节，并复盘下目前有哪些环境已经实现了 AI 化，哪些没有需要投入精力去做。

好在 AI Agent 开发的这些底子已经打好了，且 AI 模型的使用已经够熟练了，现在要做的就是把目前运营上碰到的一些短板补起来。

自我感觉这部分内容不是很难，重点还是后续的业务磨合，比如第一个版本开发出来之后，怎么在使用的过程中发现问题并解决问题。