#重复性工作

1个月前

寻找AI Agent创业机会，关键不在于使用何种大模型，而在于能否精准捕捉用户的真实痛点。以下10个实用视角，或许能帮你找到破局点。一、数据流转的“断点” 当用户频繁将数据从一个系统导出到另一个（如从销售软件导出报表到Excel，从银行流水导出到财务系统），这背后是重复的人工操作。 AI Agent可以嵌入源系统，自动完成数据清洗、分析和格式转换，让“导出-导入”流程消失。比如，帮电商卖家自动同步订单到ERP系统，省去手动搬运的时间。二、窗口切换的“噪音” 营销人员在广告后台、数据分析工具、设计软件间频繁Alt+Tab，房贷顾问在客户资料、利率表、合同模板间反复跳转——这些“窗口漂流”的背后，是系统间缺乏联动。构建能打通数据的Agent，让信息自动流转，比如当广告投放数据异常时，Agent能自动调取竞品数据并生成分析报告，无需人工切换操作。三、复制粘贴的“无奈” 用户在A软件复制内容、到B软件粘贴的动作，本质是系统间的“沟通障碍”。 Fyxer正是通过智能粘贴和邮件处理，帮用户自动化数据转移，实现了千万级年收入。类似的机会还有：从会议纪要中提取待办事项并同步到日历，从邮件中抓取关键信息并生成客户跟进记录。四、“花钱买时间”的信号当有人愿意花500美元请虚拟助手处理邮件，或200美元外包社媒内容发布时，这传递了两个信号：问题真实存在，且用户愿意付费解决。 AI Agent的机会在于“性价比”——用更低成本（如工具订阅）实现80%的效果，比如帮小团队自动回复客户邮件，成本仅为人工的1/10，同时支持多语言和智能话术。五、“家庭临时工”的困境小企业主让家人管社媒、做客服，或兼职记账时，往往是因为专业工具太贵、操作复杂，或找不到合适的人。针对这类“非专业但必需”的场景，开发简单易用的Agent很有价值：比如“社媒发帖小助手”能根据热点自动生成文案并配图，“客服问答机器人”能处理常见问题并转接人工，让家庭“临时工”从重复劳动中解放。六、“试错后的痛点” 如果一个人换了3个项目管理工具、5个虚拟助手都不满意，说明现有方案存在“死角”。 AI Agent可以聚焦某个细分场景，比如解决“跨部门协作时任务分配不清晰”的问题，或“客服回复效率低”的痛点，用更专注的功能打动用户。七、“想做但拖延”的任务内容创作、财务核对、竞品研究这类“知道重要却总拖”的任务，是Agent的天然战场。比如，帮写作者自动生成选题库和初稿，或帮运营者定时抓取全网竞品动态并生成简报，用“不完美但能用”的初稿降低启动门槛，让用户“先动起来”。八、外包平台的“需求清单” Upwork、Fiverr等平台上的高频任务，是市场需求的“晴雨表”。比如，“帮我整理会议纪要”“帮我做亚马逊产品调研”这类被反复雇佣的任务，说明用户愿意为效率付费。 AI Agent可以将这些任务标准化：自动生成结构化会议纪要，或根据关键词快速筛选竞品信息，直接嵌入用户工作流。九、“无效会议”的浪费 80%的“对齐会”本质是信息同步——“我做了什么，遇到什么问题”。这些内容其实已存在于项目管理工具、Git文档或Slack聊天记录中。 AI Agent可以自动抓取这些信息，生成周报或状态看板，让会议时间“省下来做更重要的事”。十、“专家的重复劳动” 每个团队都有一个“知识守门人”：技术大牛每周回答50遍“环境配置问题”，HR反复解释考勤规则，运营老兵重复整理用户反馈。 Agent可以“复制”专家的经验：抓取专家的对话、文档，训练成问答机器人，甚至进阶到自动执行任务（如帮用户更新FAQ文档、修复简单bug），让专家从重复劳动中抽身。最后，创业的核心不是“用大模型做噱头”，而是找到“重复、枯燥、有价格信号、用户已在手动解决”的任务。留意身边人抱怨的“做事麻烦”——他们绕开的痛点，正是AI Agent能接住的“人肉自动化”市场。

#AI Agent #用户痛点 #自动化 #效率提升 #重复性工作

2个月前

最近思考什么样的Agent是好的Agent，有点自己的感悟：一个好的 AI Agent，不是无所不能的，而是能在常量明确的前提下，高效完成那些重复性高、可替代人类的任务。如果一个 Agent 的任务链路中，需要人类做出判断的地方很少，而执行性、机械性的操作又很多，那么这个 Agent 的价值就会大打折扣。因为在人类自己处理时，操作往往更快、更直接。举个例子，在美团点外卖：人只需要浏览、下单、支付，整个流程很快。如果餐品是确定的常量，那么人类点击几下就能完成，AI 反而因为执行链路长、操作慢，效率不如人。但如果在这个场景里再加入一个新的常量，比如“每个工作日的上午 11 点下单”，那么 AI 就能接手——因为它可以自动化地执行这个固定任务，省去人类的重复操作。再看一个典型的好 Agent 的场景：筛选简历。面对海量候选人简历，这是一项高度重复的工作。招聘条件本身就是一组明确的常量，比如学历、行业经验、技能要求。AI 如果能基于这些常量高效筛选出符合条件的人选，就能极大解放人类的时间和精力，这就是一个优秀 Agent 的体现。一个好的 AI Agent，本质上就是善于利用常量，接管重复性高的工作。它替人类节省的，不是“思考”，而是那些可预见、可替代的动作链条。有时候给自己的Agent多增加2-3个常量，可能就会大大提升影响范围和效果。

#AI Agent #重复性工作 #常量 #自动化 #效率提升

3个月前

现在各种Vide Coding时人需要做的动作，主要是不断按回车。

#程序员 #Video Coding #按回车 #重复性工作 #效率低下