Kimi

剛剛，，定位「面向知識工作者的桌面 Agent 產品」，支持 300 個 Agent 并行工作

核心能力包括：WebBridge 瀏覽器操控、同花順/天眼查/iFind 等專業數據源接入、超長文本處理、設計感 PPT 生成、Skill 系統

下載地址?? Mac 版（需 Apple 芯片，MacOS 12 及以上系統）

https://appsupport.moonshot.cn/api/app/pkg/latest/macos/download

WIndows 聽說已經在路上了，很快

第一時間試了下，就是：極好的數據抓取、分析、呈現 Agent

Kimi Work，也是我用到的、唯一能抓到公眾號后臺數據的 Agent

公眾號的后臺數據，是不太好導出的。所有信息也都是動態加載，試了 Claude、Codex、Atlas 等等一堆東西，都讀不了，但 Kimi Work 可以

不僅是公眾號數據，各種數據它都能搞定，比如同花順、天眼查、iFind、Yahoo Finance 這些金融數據源，抓完數據直接做分析和可視化，比如讓他去做一份金融看板

這是一個極好的數據抓取、分析、呈現 Agent，目前鮮有對手

公眾號全量數據抓取

賽博禪心，此前一共發了多少篇文章？

Kimi Work：887 篇

這個需求，前段時間我在高鐵上處理過：

當時是用 Claude Code 寫了一段 JS 腳本，然后通過 F12 在 console 里導出，花了半個多小時

當時很多朋友找我要這個腳本，我也一一私信發了，這個腳本現在我也放在閱讀原文里，有興趣的可以自己拿，使用方法也在里面，不贅述了，點擊「閱讀原文」，能拿到這個

但說實話，那個方法多多少少還是有門檻的，在搞腳本的過程中，是我挨個審查元素，告訴 claude code 每個信息在哪，然后才有了腳本；

這個腳本呢，用的時候也不是很方便，也是得稍微懂一點前端和數據處理方向的知識

但這些東西，卻可以很簡單的被 Kimi Work 搞定，大概就是一句話：

打開：https://mp.weixin.qq.com/...(公眾號后臺地址)，然后統計我的所有發布過的文章的閱讀量...然后逐頁記錄每篇文章的：發布日期、標題、閱讀數、點贊數、在看數、分享數，做出一個可視化的網頁，讓我能夠知道我發了哪些文章、總閱讀數是多少等各種信息，要有表格

如果有問題，就「你自己看著辦，別問我」

然后 Kimi 就開始工作了，操控著我的瀏覽器，我錄了個屏幕

最后，我就獲得了這些東西

Kimi Work 強在哪

我覺得大概是兩點吧：

• 其一、這套 Agent 搭的還是很完整的，能夠有效的知道怎么去定位元素

• 其二、這個瀏覽器插件很不錯，能被調用的很順暢

作為對比，Claude、Codex 以及“最好的 AI 瀏覽器” Altas 都不行

比如這個，用 Claude in Chrome 打開公眾號后臺，右側邊欄會直接報錯「Can't access this page」

Codex 的 Chrome 插件也沒讀出來。可能是頁面渲染方式的問題，微信公眾號后臺對這些工具來說都讀不了

OpenAI 的瀏覽器 Altas 的也試了，返回「ChatGPT does not have access to the page content」，然后建議我把數據導出成 CSV 再發給它...哎...

具體原因，可能是頁面渲染方式的問題或者其他，但總之，微信公眾號后臺對這些工具來說都讀不了

而另一方面，Kimi Work 能讀，成功的讀到了，在過程中我是看著他思考的。在接到「幫我抓取公眾號數據」這個任務后，就進行了以下的思考和操作

• 覺得自己應該使用瀏覽器，看看這個頁面是個什么情況

• 發現這里的數據是動態加載的，嘗試寫代碼解決

• 發現通過接口的方式，獲取的信息不全，于是模擬人去挨個打開頁面

• 定位到頁面的每個元素，然后抓取里面的信息

這些數據抓完了之后，它還做了做一套數據表格，可以互動的：

怎么用

下載地址?? Mac 版（需 Apple 芯片，MacOS 12 及以上系統）

https://appsupport.moonshot.cn/api/app/pkg/latest/macos/download

進去之后，可以切到 Work 模式，勾選右下角「K2.6 Agent 集群」

如果你需要進行網頁數據抓取，也可以安裝 WebBridge

地址：kimi.com/zh-cn/features/webbridge，裝完重啟桌面端就能用

在這里，最多 300 個 Agent 一起干活，大活一會兒就干完了，加上同花順、天眼查這些數據源也都的原生接入了，Kimi Work 這產品，還是很適合的數據場景的，反正抓取、整理、分析和呈現都好

還有，這個產品目前還是 beta 階段，還可能會不穩定，但數據抓取能力還是非常可圈可點的

就想著我前段時間，還在為高鐵上搓腳本...只能說：這個時代，拼的就是干想、干做