最近AI助手确实火，据小编了解，很多网友反馈：“装是会装了，用也看上去很简单，但是好像又没有用明白？”这个情况对于很多AI新手来说，是常见问题。为此，小编专门采访几位来自各行各业的AI深度使用者，由他们分享实战经验。

第一位：上市公司采购主管Nick —— 用AI抓数据、写日报

Nick是一家医疗制造业上市公司的采购主管。日常的工作包括：

● 收集竞品价格：手动扒价格，放入Excel算涨幅

● 写日报：每天汇报竞品动态成果

这个工作听起来就让人“头大”，一边收集一边价格就在波动，反复改表，成天还怕自己填错数。Nick说：“这活儿太熬人了。”直到ToDesk AI出现，Nick 把它养成了“数据管家”。她是这么玩的：

步骤一：设置定时任务。设置每天早上7:30和下午4:30，自动去指定的材料资讯网站，复制最新的报价并整理汇总，过滤无效的信息。

步骤二：让ToDesk AI自动统计原材料价格比对。 设置指令“根据当日最新数据，自动与过去5天、3个月对比，算出每种材料的涨幅，制作为excel图表保存至电脑。

步骤三：安排ToDesk AI写日报。让AI按照提供的模版，自动分析走势分析、涨跌原因、采购建议的完整日报，通过绑定的飞书账号，直接转至工作群。

成效展示：Nick 现在不再操心“信息搬运”工作，每天只用花5分钟验收成果。据她自己的统计，工作效率相比以前提升80%，数据准确度达到100%。

第二位：拼多多卖家小叶—— 把选品从“3小时”压缩到“10分钟”

小叶是一家电商店主。日常工作中，电商选品是占据了很大的时间比重，找个爆款品要花3-4个小时。有时候挑花了眼，也很难选中爆款，这就相当于做了“无用功”。

小叶说：“我尝试了几款“电商选品神器”的AI工具，但操作结果不太让人满意。直到我发现了ToDesk AI有一个‘1688电商’skill，我发现调用后产出结果精准了不少。”

下面是小叶的经验分享：

步骤一：直接下指令：“帮我找1688上适合拼多多卖的简约风手机壳，目标主打15-25岁女性用户，产品价格20元以内，从30天的销量、好评率、回头率、适用机型等维度筛选，要求填好对应信息，并总结筛选理由。”

步骤二：ToDesk AI接管，按照指令自动操作。小叶表示，电脑自动操作网页过程如下：打开1688 → 输入关键词 → 按条件筛选 → 翻页浏览 → 抓取图片、价格、运费、30天销量、回头率、好评率、供应商等全量字段。

步骤三：自动生成完整选品表，检验成果。一张字段完整的Excel表格直接生成，货源、供应商、推荐理由等信息都能补充好。人工简单筛选检验即可。

（ToDesk AI生成的电商选品表）

成效展示： 小叶说，以前自己跑完整套选品流程至少要3小时，现在10分钟搞定。她腾出来的时间，可以更聚焦来判断什么值得卖、什么可能成为爆款，方便自己及时把控方向。

第三位：独立动画创作者泡泡—— 1个人独立制作40集动画

泡泡是个独立动画创作者，1个人就是一个工作室。他的烦恼跟前两位不太一样：他最烦的不是数据，而是那些重复的、机械的剪辑操作。

泡泡吐槽，“以前用过很多AI，让它读个3万字的剧本，卡半天；让它打开剪映排个时间轴，它说做不到。最后还得我自己当人肉调度员，在各个软件里切来切去。”

最后，在尝试了ToDesk AI后发现有培养空间，他把ToDesk AI练成了自己的“视频剪辑师”。

步骤一：画张“施工图纸”帮助AI理解任务。 他不给AI下零碎指令，而是把所有创作思路、剪辑指南放在一个文件夹里。AI直接读取整个文件夹，自动扫描，快速搞懂他要拍什么、怎么拍，拆解一套步骤。人要做的事情就是和AI助手磨合步骤的流畅性，出现问题及时调整核心步骤。

步骤二：AI按照详细步骤，无偏差开工。 有了“施工图纸”，AI自动打开“即梦”网页生成视频素材，再打开剪映，把素材拖进时间轴、添加字幕，字幕时间点、样式、动效全自动完成。整个过程，泡泡就在旁边看着屏幕，看着AI像真人一样点鼠标、敲键盘，一步步完成指定的工作。

步骤三：40集一键复制，批量挂机完成。 第一集跑通后，剩下39集只需要下发重复指令。AI在后台挂着自动跑，完成“读剧本→生素材→导入剪映→排时间轴→加字幕”等全流程。40集动画粗剪，从以前的几十个小时直接压缩到几小时。

成效展示： 泡泡说：“字幕现在全自动，不用我操心，唯一要手动调的就是些字号大小，颜色等细节调整。在ToDesk AI助手的辅助下，基础性重复工作得以分担，我一个人就可以包揽编剧、素材、剪辑等工作，终于又找回创作的快感了。”

总结

看完这三个案例，小编发现，ToDesk AI的理解能力非常强，一旦听懂你的逻辑，就能自动跑起来。大家用得比较多的核心能力其实是三个：GUI操作（能动手）、网页抓取（能看）、跨软件融合（能串联）。

ToDesk AI的调用逻辑，就是 “把需求结构化，让AI自动跑通‘理解→执行→交付’的全流程。回归AI实战的经验归纳：用AI提效的关键，不是找最聪明的工具，而是培养自己的工作逻辑，再把这个逻辑“教”给AI。

未来，理想的工作状态应该如上述用户案例——AI负责把繁琐的执行全包了，人来担当“架构设计师”、“决策者”和“审核者”的角色，提高工作效率的同时，还能释放更多精力思考。