AI全栈实战 | 打造持续运转的AI员工，远离一次性临时工具

第2181篇原创内容

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我是吴俊驰，一位AI产品经理，和你一起用AI生财的伙伴。

在过去，我一开始也想不通一件事。

我看到一段10分钟的短视频，让我当天出文字稿加剪辑脚本。我顺手打开Codex，一句话丢过去："帮我把这个音视频转成文字，再拆成分段脚本。"十分钟搞定，我还挺得意，心想搭什么Agent，纯属多此一举。

结果第二天，又看到一个好的。第三天，也看到好的。到第五天我才发现问题：每次我都得重新打开Codex，重新描述一遍要求，分几段、要不要保留语气词、时间戳怎么标、导出成什么格式。同样的指令我一周说了七八遍，而且每次说得还不太一样，导出来的东西格式参差不齐，后面对齐又得花时间。

那一刻我才彻底明白，"完成一项任务"和"培养一个能长期干活的AI员工"，完全是两码事。

偶尔处理一次，打开Codex对着说就够了，真没必要折腾。但只要这活儿每天都来、要反复干、还希望合伙人和团队也能直接用、以后还得维护和迭代：你就绕不开把它沉淀成一个真正的Agent这条路。所以还是老老实实接Hermes和飞书。

接入之后确实大不一样了。它有了自己固定的岗位和流程，一个稳定的入口挂在飞书里，规矩都写死在里面：分段逻辑、时间戳格式、导出模板，不用我每次再解释。现在要转录，自己在飞书里丢个文件就行，根本不用来找我。踩过的坑、总结的规则，也都一条条攒在里面，越用越顺手。

我做的这件事，本质上就是：把一个每次都得重新交代的临时音视频工具，改造成一个不用我盯着、自己就能长期干活的AI员工。

最后，这就是最终的输出物。

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【个人简介】

吴俊驰，AI产品经理，欢迎关注微信公众号交流~

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4.健康：健康减脂10斤3次

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