普通人如何利用AI提升日常效率
最近向不少同事推荐并使用了Claude Code、Codex等编程工具后，很多人会有一个疑问：AI似乎主要是为编程设计的？那么对于非技术人员来说，如何将AI融入到日常工作中呢？
这是一个非常普遍的问题。
我之前的文章提到过，豆包可以完成许多日常任务，比如制作PPT、生成内容等，但很多人可能仍然觉得这些功能离自己很远。
今天我分享一个我日常使用的AI组合，它不仅限于编程，而是真正帮助我处理日常工作的工具。
我经常使用豆包的语音功能。
无论是听播客还是与人交谈时，偶尔会冒出一些新奇的想法。这些想法通常涉及陌生领域，但我对此感兴趣。
过去可能就忽略了，但现在我会把这些想法记录下来，然后在跑步或开车时，通过语音让豆包为我讲解这些内容。
豆包的优势在于反应迅速且支持实时对话。通过十几分钟的交流，我就能对新领域有一个初步判断：这个方向是否有价值，是否值得深入研究。
这就是我的“素材探索阶段”。获取初步素材后，我会进一步寻找更强大的AI工具深入研究。
有了素材，接下来就是整理。
我使用的是闪电说。它有几个非常实用的功能：
这解决了口述内容较为随意的问题，直接呈现的内容通常不太适合直接使用。但经过闪电说整理后，内容变得清晰且可用。
更重要的是，整理后的内容可以作为其他AI工具的输入。
整理好的内容，我会发送给Minimax Agent进行进一步处理。
Minimax Agent的强大之处在于：它可以操作本地文件、理解工作目录结构、生成结构化的输出文档。下面详细说明几个我常用的场景。
在展开日常事务之前，先介绍一下这个工具——Minimax Agent。
它最近升级到了3.0版本，定位为“AI原生工作台”。
具体来说：
以前我们使用AI时，只是打开对话框进行聊天。而Minimax Agent Desktop让AI突破了浏览器的限制，成为可以操作本地文件的桌面应用。
三大核心功能：
具体亮点：
简单来说，它不仅仅是一个聊天框，而是一个能够协助工作的桌面助手。
LLM学习：我有一个专门的会话用来学习大语言模型的知识。遇到不懂的知识点，我就会在这里提问。AI可以绘制流程图、讲解原理，比阅读文档直观得多。
OA邮件回复：有时需要组织语言回复工作邮件。我的流程是：先用闪电说口述一遍，整理好后发送给Minimax Agent（同时说明背景和工作需求），让AI进行公文润色。AI懂得如何使用更正式的语气和更规范的表达。
文件收集汇总：这个功能特别实用，效果超出预期。
比如组织一个评审会时，需要收集材料。传统方法是：发送通知、等待邮件、逐一核对提交情况、整理汇总文档……过程繁琐且容易出错。
现在我的做法是：创建一个专门的文件夹，让AI监控这个文件夹。当有人提交材料时，我将其保存到文件夹中，并通知AI。
AI会自动检查工作目录结构，对比名单表格和文件夹中的文件，生成一份清晰的统计报告：已提交的人员（附文件名）、未提交的人员（附联系方式）。绿色勾号、红色叉号，一目了然。
过去需要半小时的工作，现在几分钟就能完成。
评语和绩效管理：思路与文件收集类似，但更加深入。
我有一个专门用于绩效管理的会话。它不仅记录，还真正理解了我的工作场景：
关键在于这个Agent学会了我的评价风格。它生成的评语不是千篇一律的套话，而是结合具体事件、具有个人特色的文字。
这一思路可以扩展到其他场景。例如，写学生的评语时，期末可以采用类似方法。先将班级花名册提供给AI，隔三差五记录需要关注的事件，让AI记录下来，到期末时再让AI为每位同学生成一份个性化的评语。
文档改写：这个场景非常有趣。
我公众号的文章有时需要改写成适合公司内部分享的版本。过去是手动修改，每次需要半小时，还容易遗漏。
现在我让AI先“学习”两种版本的差异。它会总结出修改模式——
学习完成后，AI按照这个模式自动改写新文章。不是简单的“替换”，而是真正理解了两套标准的差异。
随着使用时间的增加，一些流程变得固定。
例如文档改写，每次输入输出都差不多。这时可以将这段“对话经验”固化为Minimax Agent的Skill。
之后每次使用时，直接调用即可，无需重新说明背景。
Minimax Agent支持引导式创建——用自然语言描述需求，它会自动帮你构建配置。创建后可以立即测试，不满意再调整。
这就是将个人经验转化为可复用工具的过程。
说了这么多，核心其实只有一句话：先开始使用。
你可能一直在想：AI发展太快，我跟不上，不知道如何使用。
但如果不去尝试，永远无法知道如何使用。
开始使用后，发现问题，询问AI，AI帮你解决，再继续使用。如此循环往复，对AI的理解会越来越深入。
这正如毛主席所说的实践论：螺旋式上升的成长过程。
AI不是准备好了才能用，而是用了才会用。
你平时用AI做什么？有哪些场景想要探索？欢迎留言交流。
>我是水怪，我们下期再见。