每月一兩千，把數(shù)字員工用到起飛。

定焦One（dingjiaoone）原創(chuàng)

作者｜雷晶 金玙璠 王漢星 王璐 陳丹

編輯｜王漢星

“數(shù)字員工”這個(gè)曾經(jīng)略帶科幻色彩的詞，正在變成一種現(xiàn)實(shí)的工作方式。

最近一兩年，AI的能力有了明顯提升。尤其是今年年初，OpenClaw引爆的那場“龍蝦熱”中，AI Agent已經(jīng)可以接管瀏覽器、讀寫文件、執(zhí)行代碼、調(diào)用終端，很多人第一次真切地感覺到，AI開始真正“動手干活”了。百度創(chuàng)始人李彥宏甚至提出一個(gè)新指標(biāo)，用DAA（日活智能體數(shù)）取代沿用多年的DAU，來更好地關(guān)注有多少Agent在給人類干活，并交付結(jié)果。

概念在升溫，但我們更想知道的是，那些真正把“數(shù)字員工”用起來的人，日子過得怎么樣？

「定焦One」和五個(gè)人聊了聊，有律師寫下45個(gè)Skills來教Agent幫自己“辦案”，跨境電商商家走了三個(gè)員工、靠四個(gè)數(shù)字員工一人身兼“四職”，投資經(jīng)理邊睡覺邊讓Agent幫自己篩選BP……這些數(shù)字員工，不用發(fā)工資、不用繳社保、24小時(shí)在線，“月薪”僅一兩千塊，已經(jīng)真實(shí)地出現(xiàn)在獨(dú)立開發(fā)者、小團(tuán)隊(duì)、中小企業(yè)主和打工人的日常工作之中。

以下是他們的故事。

01.狂搭A(yù)I基建，我用45個(gè)Skill教Agent幫我干活

楊衛(wèi)薪｜33歲 蘇州 劍橋頤華律師事務(wù)所律師

律師這行天然適合與AI協(xié)作。去年四五月份我開始使用Agent工具，一開始會用Cursor來開發(fā)一些小工具，比如導(dǎo)出網(wǎng)頁端AI聊天記錄的瀏覽器插件。

慢慢地，我開始嘗試把它用到法律業(yè)務(wù)里。當(dāng)時(shí)Agent的能力還不算成熟，上下文窗口也有限，但它確實(shí)能從證據(jù)材料里找到一些關(guān)鍵信息。幾十上百頁的證據(jù)、幾百條的合同條款，它能直接幫我定位到想要的內(nèi)容。

后來，Agent逐漸滲透到我工作的各個(gè)環(huán)節(jié)。

我的工作分為兩部分：一是律師本職業(yè)務(wù)，二是法律內(nèi)容寫作與知識分享。為此我花了五個(gè)月寫了45個(gè)Skill，讓Agent幫我在辦案、研究、創(chuàng)作等環(huán)節(jié)按我設(shè)定的要求產(chǎn)出“法言法語”。

我的一天通常從“收菜”開始。我讓Agent自動抓取前一日法律領(lǐng)域的新聞、典型案例。早上十點(diǎn)，我會瀏覽它給我整理的文章，決定今天需要學(xué)習(xí)或創(chuàng)作的方向。

處理案件的時(shí)候，我讓Agent自動下載、歸檔法院傳來的起訴狀和證據(jù)材料到指定項(xiàng)目文件夾中。隨后，用OCR（光學(xué)字符識別）Skill完成材料的格式轉(zhuǎn)換，再用接入專業(yè)數(shù)據(jù)庫的法律檢索Skill圍繞爭議焦點(diǎn)做法條分析，最后由寫作Skill輸出答辯狀或法律服務(wù)方案的初稿。

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最關(guān)鍵的一步是人工檢查AI可以出初稿，做法律檢索和分析，但它很難完成律師的專業(yè)判斷。我會在看完初稿后，給出修改意見，讓它進(jìn)行修正。

我使用較多的Agent工具有國外的Claude Code和Codex，以及國內(nèi)的WorkBuddy和QodeWork，每個(gè)月AI訂閱的開支大概一千塊。

現(xiàn)在，借助Agent和專門的Skill，我律師業(yè)務(wù)的工作能在20%的時(shí)間里完成，剩下80%的時(shí)間都拿來“搭基建”。

我將自己的經(jīng)驗(yàn)和偏好，做成一個(gè)個(gè)Skill，讓Agent能按照我的方式跑，搭建的過程非常耗費(fèi)精力。但Agent不能直接滿足你的要求，它好不好用取決于你往里面灌輸了多少屬于自己的“上下文”

除了自己用，我還會去各地的律協(xié)分享使用經(jīng)驗(yàn)。講課的時(shí)候我能明顯感覺到，大家的認(rèn)知差別很大。很多人想靠近，但心態(tài)上又有點(diǎn)抵觸。這種抵觸一部分來自對于職業(yè)的驕傲，另一部分來自于不想被取代的恐懼。

很多人不知道怎么用Agent，或者比較抗拒，本質(zhì)上是因?yàn)闆]有找到一個(gè)好的場景。沒有場景就沒有行動力，沒有行動力就永遠(yuǎn)形成不了正反饋。

所以對于想用Agent的人來說，我的建議是先找到一個(gè)非常小的特定工作場景，或是一個(gè)想提效的環(huán)節(jié)，把自己的方法論沉淀成Skill。不要一上來就想著要讓AI幫做所有事，就瞄準(zhǔn)一個(gè)點(diǎn)，投入進(jìn)去，解決它。一旦解決了，帶來的正反饋會驅(qū)動你繼續(xù)探索下一個(gè)場景，再把多個(gè)Skill串聯(lián)起來，就能得到一個(gè)能解決特定問題的Agent。

我認(rèn)為未來一到兩年，最重要的能力是結(jié)構(gòu)化拆解自己的工作，并持續(xù)沉淀個(gè)人的“上下文”，訓(xùn)練出能真正幫助你的Agent。

02.三個(gè)員工走了，四個(gè)AI員工頂上了

雷子 ｜ 32歲 成都 跨境電商從業(yè)者

我在成都做跨境電商，賣智能家居配件，主要市場在北美。

去年這時(shí)候，我還有三個(gè)員工：美工、運(yùn)營、客服。三個(gè)人工資加社保，一個(gè)月小五萬，加上辦公室租金，一年固定成本奔著七十萬。月利潤好的時(shí)候七八萬，差的時(shí)候三四萬。

去年5月，運(yùn)營離職。我想著先用AI頂一陣，同步招著人。當(dāng)時(shí)Claude已經(jīng)火了，我就試了一下。Claude很快就寫出了A+頁面的全套英文文案，從產(chǎn)品賣點(diǎn)到場景描述都很地道。圖片我還是用原來的美工素材，但文案部分質(zhì)量比以前好。

我當(dāng)時(shí)就意識到：不需要招人了。

到了今年初，美工回老家結(jié)婚，客服嫌工資低跳了槽?，F(xiàn)在，團(tuán)隊(duì)是我一個(gè)人加四個(gè)數(shù)字員工：Claude管文案，F(xiàn)in管客服，Cursor管代碼，還有一個(gè)自動化系統(tǒng)盯著廣告投放。競品價(jià)格數(shù)據(jù)從Keepa接進(jìn)來，看板上每天自動匯總。

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每天早上九點(diǎn)，我打開電腦，先看我自己搭的數(shù)據(jù)看板，上面跑著五個(gè)自動化任務(wù)：競品價(jià)格監(jiān)控、新品Listing草稿、過去12小時(shí)的客戶郵件、廣告投放數(shù)據(jù)、社交媒體排期。

售后Agent用的是Intercom的Fin，接了我Shopify的售后。我通過Zapier把亞馬遜的訂單數(shù)據(jù)同步進(jìn)來的，兩邊的常規(guī)問題Fin都能處理，比如物流查詢、退換貨、使用說明，復(fù)雜一點(diǎn)的再推給我。

變化最大的是廣告投放。以前盯數(shù)據(jù)盯到凌晨兩點(diǎn)是常事，現(xiàn)在我把規(guī)則寫進(jìn)工作流：連續(xù)48小時(shí)ROAS低于2.5自動降預(yù)算，高于4自動加投，素材點(diǎn)擊率連降三天自動換圖，讓系統(tǒng)照著跑。去年黑五預(yù)熱，我一個(gè)人同時(shí)跑六組廣告。

代碼方面，我之前有點(diǎn)編程基礎(chǔ)，店鋪落地頁、AB測試頁面、數(shù)據(jù)抓取腳本，全是跟Cursor聊出來的。上個(gè)月想做個(gè)競品價(jià)格追蹤工具，我發(fā)現(xiàn)亞馬遜的反爬很嚴(yán)。后來我用的是Keepa的API拿價(jià)格數(shù)據(jù)，自己寫了個(gè)分類和異常預(yù)警的看板。擱以前得花兩萬找外包等兩周，這次我自己來，跟Cursor聊了兩天搞定。

我現(xiàn)在AI訂閱加API月費(fèi)大約四千，比之前雇人的成本大大降低。

但AI也有翻車的時(shí)候。今年3月，我讓Claude幫我寫一批Facebook廣告文案，偷懶沒逐條審。它寫了一組“限時(shí)5折”的文案，可我當(dāng)時(shí)根本沒打折。廣告跑了兩天才發(fā)現(xiàn)。那次之后，所有面向客戶的內(nèi)容，我必須審核。

這一年下來，經(jīng)常有人讓我給一些用數(shù)字員工的建議。

首先，別一上來就想全自動化先找一兩個(gè)最費(fèi)時(shí)間的環(huán)節(jié)，客服、文案、數(shù)據(jù)整理，讓AI頂上去。其次，跟AI交代工作，規(guī)則越細(xì)越好。

還有一點(diǎn)，用AI之后你自己的判斷力不能退化。客服回復(fù)寫得對不對，廣告文案有沒有跑偏，數(shù)據(jù)分析的結(jié)論合不合邏輯，這些你得能看出來。

我現(xiàn)在每天工作六到七小時(shí)，比以前少了一半。多出來的時(shí)間，我在學(xué)供應(yīng)鏈、跑工廠、跟海外客戶視頻溝通。有時(shí)候我想，如果當(dāng)初運(yùn)營沒走，我現(xiàn)在可能還是那個(gè)盯著利潤表發(fā)愁的小老板。說實(shí)話，大部分跨境電商的盡頭，是一個(gè)人加一臺電腦。

03.做投資十年，終于有Agent替我熬夜干活兒了

Ray36歲 北京 人民幣基金GP合伙人

我做一級市場投資快十年了。早期看航天、新材料，最近兩年的項(xiàng)目幾乎都和AI沾邊。

人民幣基金的節(jié)奏本來就緊，加上工作需要，我每個(gè)月飛太平洋兩邊的次數(shù)比飛國內(nèi)還多。由于時(shí)差的原因，如果想要保持工作時(shí)間時(shí)刻在線，我和我的項(xiàng)目組都需要“24小時(shí)待命”。

有一次一天之內(nèi)連著見了7家公司，回酒店已經(jīng)凌晨1點(diǎn)，第二天IC（投資委員會）要討論一家半導(dǎo)體設(shè)備公司，我連備忘都還沒動筆。于是我把公司名字丟給一個(gè)跑在自己電腦上的Agent，并告訴它“按IC框架，把這家徹底研究一遍”，就關(guān)機(jī)睡了。

第二天醒來，我翻它留下的“工作日志”才發(fā)現(xiàn)它一夜之間做了好多事，包括自己開瀏覽器、扒目標(biāo)公司近三年的全部公開專利、調(diào)用我自己的數(shù)據(jù)庫，還順便爬了創(chuàng)始人半年內(nèi)的所有公開訪談和LinkedIn動態(tài)。

那一刻第一次感覺到，原來我不是非要自己熬到凌晨3點(diǎn)。

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后來我的“AI數(shù)字員工”越用越多。在我睡覺的時(shí)候，AI主要替我做三件事：路演總結(jié)、企業(yè)調(diào)研、日程管理。

會議錄音它自動轉(zhuǎn)寫；調(diào)研環(huán)節(jié)，我用Obsidian的Claude插件配合Claude Code去扒招股書、扒年報(bào)、掃公開新聞、查企業(yè)訴訟，再把這些內(nèi)容整合成個(gè)人知識庫；日程上它能幫我厘清什么時(shí)候在哪個(gè)時(shí)區(qū)、能不能再接一個(gè)會、要不要推掉。

半年前，我還給自己搭了一個(gè)多Agent的BP過濾器。

在項(xiàng)目高峰期，我一周能收三四百份BP，靠人翻根本翻不完，漏掉好項(xiàng)目的成本又特別高。我就把自己篩BP的那套方法論一條一條用大白話寫下來，讓AI替我搭。

中間踩過不少坑。最開始判斷標(biāo)準(zhǔn)設(shè)得太硬，好幾個(gè)不錯(cuò)的項(xiàng)目都被它先一步pass掉了。現(xiàn)在的版本更“溫和”，AI只做初篩和分級，A類我自己看，B類讓另一個(gè)Agent寫一段百字快評再決定見不見，C類歸檔但不刪。

每個(gè)月我在AI上的開銷波動很大，少的月份四五百美元，密集盡調(diào)時(shí)能沖到2000多美元，平均下來每個(gè)月大約在1000美元以內(nèi)。

我感覺目前我的這些“數(shù)字員工”能幫我解決80%以上的工作，如果拿我的收入做折算，“雇傭”他們的成本占比還不到10%。

“數(shù)字員工”還不能替我做投資決策，但它讓我能多看一倍的項(xiàng)目、每天多睡兩個(gè)小時(shí)、在投委會上多帶一份詳細(xì)的備忘，對一個(gè)投資人來說，已經(jīng)是非常大的收益了。

04.ChatGPT當(dāng)顧問、Cursor當(dāng)工程師，我當(dāng)老板

@弗萊迪大宇宙 29歲 合肥+成都 旅行和企業(yè)商旅服務(wù)品牌創(chuàng)始人

我是旅行和企業(yè)商旅服務(wù)品牌KoraScale的創(chuàng)始人，現(xiàn)在我的團(tuán)隊(duì)滿打滿算10個(gè)人。

但如果算上我的“數(shù)字員工”ChatGPT、Cursor、Codex這些AI工具，團(tuán)隊(duì)規(guī)模其實(shí)早就超了。這一年用下來，我最想說的是，AI不是來搶飯碗的，它是真的能幫你把事兒干成的

以前我以為AI最多幫我寫幾行代碼片段，但當(dāng)我開始讓Cursor讀取整個(gè)項(xiàng)目、分析頁面結(jié)構(gòu)、修改數(shù)據(jù)庫查詢，甚至把結(jié)果直接部署上線時(shí)，我意識到AI不再是一個(gè)問答機(jī)器，它是一個(gè)可以進(jìn)入工作現(xiàn)場的執(zhí)行者。

這種體驗(yàn)打破了我的能力天花板。我原本不是職業(yè)程序員，是一名工業(yè)工程師，也沒有配備齊全的產(chǎn)品設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)。如果沒有AI，我很難獨(dú)立搭建并持續(xù)維護(hù)一個(gè)復(fù)雜的商業(yè)網(wǎng)站，更別提去做SEO系統(tǒng)重構(gòu)和預(yù)測Agent開發(fā)了。

以前我上午想客戶需求，中午要改網(wǎng)站，下午寫文章，晚上查SEO。每換一個(gè)領(lǐng)域，要么自己死磕，要么找外包排隊(duì)?，F(xiàn)在，我從“有一個(gè)想法”到“看到結(jié)果”的距離，被極大地壓縮了。

比如我想調(diào)整網(wǎng)站的SEO結(jié)構(gòu)，以前我要找產(chǎn)品經(jīng)理畫原型、跟設(shè)計(jì)師溝通、等前端開發(fā)排期?，F(xiàn)在，我先跟ChatGPT討論方案，然后把任務(wù)丟給Cursor。它讀完代碼告訴我哪里有問題、改哪些文件，我確認(rèn)后它再執(zhí)行。我只負(fù)責(zé)拍板和驗(yàn)收。

我不追求養(yǎng)一大堆Agent，而是按角色分工。

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比如ChatGPT是我的首席顧問，負(fù)責(zé)梳理邏輯、定方向；Cursor是我長期合作的工程師，也是我最離不開的員工。它就一直在我的項(xiàng)目里干活，網(wǎng)站、代碼、數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)和歷史修改都保存在這里；Codex是實(shí)習(xí)生的角色，專門處理批量化、重復(fù)性的臟活累活；Figma則是設(shè)計(jì)師，負(fù)責(zé)把想法可視化。

我每個(gè)月在這些工具上的投入在1000元左右，如果滿分是10分，我給我的AI團(tuán)隊(duì)打7.5分

它們執(zhí)行力極強(qiáng)，知識面廣，但缺點(diǎn)是責(zé)任感幾乎是零。我把它們當(dāng)成“實(shí)習(xí)生”，絕不能讓它們做決策。涉及商業(yè)定位、品牌表達(dá)和客戶關(guān)系的核心判斷，必須由我親自拍板。

用了一年，我也總結(jié)了幾點(diǎn)AI使用心得。

首先是任務(wù)要有邊界，明確告訴它哪些能改，哪些絕對不能動；其次復(fù)雜任務(wù)要分階段，先分析，再設(shè)計(jì)方案，最后執(zhí)行，別指望一句話就讓AI搞定一個(gè)項(xiàng)目；最后拍板的人必須是老板，尤其是在品牌、財(cái)務(wù)和投資上，AI只能提建議。

我覺得AI員工不適合小白，適合那些本身就知道自己要什么的人。因?yàn)橐粋€(gè)有經(jīng)驗(yàn)的工程師，一眼就能看出AI寫的代碼哪里有漏洞，一個(gè)資深銷售，能立刻判斷AI生成的文案有沒有殺傷力。但如果你對結(jié)果沒有判斷力，AI只會給你制造更多的混亂

05.每月1000元，我為自己雇了實(shí)習(xí)生、編輯、老師

Vincent ｜30歲 北京 某商業(yè)報(bào)道記者

我最早意識到AI能用，是去年7月。

那時(shí)手上有篇稿子特別難寫，一個(gè)做游戲開發(fā)的朋友讓我把材料丟給Claude跑一下。那會兒質(zhì)量不算好，但已經(jīng)超出我對AI的刻板印象。從那天起，我就一直用到現(xiàn)在。

做文字工作，真正磨人的往往不是寫，而是寫之前那一攤，整理、調(diào)研，從一堆素材里找頭緒。把這些臟活累活交出去，人才能把精力留給更重要的部分。

用久了之后，AI在我這里就不只是一個(gè)工具了。有時(shí)候像實(shí)習(xí)生，有時(shí)候像編輯，有時(shí)候又像老師。

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當(dāng)實(shí)習(xí)生，它最適合整理訪談。純手工整理速記非常累。我現(xiàn)在已經(jīng)形成了一套流程：先讓它盡量完整地整理原文，不做大幅篩選，只擠掉口語里的水分；再讓它自檢有沒有遺漏、扭曲原意的地方，并保留受訪人的語言特色；最后按主題模塊化處理，把不重要但可能有用的內(nèi)容放到附錄里。這樣幾輪下來，再人工調(diào)一調(diào)，基本能得到一篇還不錯(cuò)的Q&A專訪稿。

但實(shí)習(xí)生也有實(shí)習(xí)生的問題。你覺得重要的內(nèi)容，它不一定覺得重要。標(biāo)準(zhǔn)化報(bào)道還好，篩選標(biāo)準(zhǔn)清楚，但社會類、非標(biāo)類選題，它就容易丟掉最能代表人物個(gè)性的細(xì)節(jié)。非虛構(gòu)里很重要的場景、動作、氣味、溫度，它也很難捕捉。

當(dāng)編輯，它可以潤色、捋邏輯。有一次實(shí)習(xí)生交上來的初稿味道非常不對，當(dāng)天要發(fā)，我用得到的寫作Agent花了一個(gè)小時(shí)重新調(diào)了一遍，最后順利發(fā)出去了。它在簡單商稿、行業(yè)稿里很好用，因?yàn)檫@些稿件標(biāo)準(zhǔn)相對明確。但讓它提煉真正有價(jià)值的洞察，有時(shí)會偏、會怪。

當(dāng)老師，它最大的價(jià)值是降低理解的門檻。比如說一篇好稿子到底好在哪，以前都得自己一點(diǎn)點(diǎn)摸索；現(xiàn)在可以先讓它拆開講一遍，把邏輯捋順。它不能替我做判斷，但能讓我更快上手，把一些原來只能靠悟的經(jīng)驗(yàn)，變成可以拆解的方法論。

說實(shí)話，它讓我野心變大了。

養(yǎng)這些“員工”，我一個(gè)月平均花1000到1500元：Claude Code每月大概花800元，用來接本地知識庫；Kimi每月訂閱199元，主要用來做調(diào)研；得到的寫作Agent一年要3000元。

如果滿分10分，我給現(xiàn)在的AI員工打7分?？鄣舻?分，是絕對質(zhì)量還不夠，哪個(gè)角色都差一口氣。如果Fable那個(gè)水平，我能給到8.5分。

AI用得最好的人，一定是需求和點(diǎn)子多，同時(shí)清楚AI邊界在哪里的人，可以把想法很快變成內(nèi)容或產(chǎn)品最危險(xiǎn)的是純效率型使用，如果只是把效率提得特別高，最后可能不是人變強(qiáng)了，而是被卷沒了。

所以，我沒有給自己設(shè)更高的KPI。如果AI節(jié)省出來的時(shí)間，最后只是被拿去生產(chǎn)更多同質(zhì)化的內(nèi)容，那它對我來說就只是一個(gè)更便宜的外包。但如果它能讓我少做一點(diǎn)重復(fù)勞動，多留一點(diǎn)時(shí)間給觀察、思考和訓(xùn)練自己，那它才真正變成了一個(gè)有價(jià)值的員工。

*題圖來源于Unsplash。應(yīng)受訪者要求，文中雷子、Vincent為化名。