随意聊聊，分享几个身边的小故事。
就我自己而言，AI 已经融入了我工作中的绝大多数场景，大体涉及前期调研、过程中的内容生产与审核，以及后续运营过程中的数据分析等环节。
说实话，如果你只是让 AI 充当一个执行者的角色，它做的工作要比绝大多数花钱招聘的助手出色得多。
甚至在某些方面，如果你有比较完善的素材库储备或者资料信息储备，它完全能独当一面。
比如昨天晚上我有一个脚本开发需求，需要把谷歌搜索结果页面上的竞争对手链接及其权重信息全部提取下来。
过往这种工作，我一般是用 Python 这种语言去做，但考虑到每次去执行脚本还得打开终端工具，想想还是有点麻烦。
于是干脆把我的需求描述清楚，让 AI 帮我开发一款浏览器插件，那后续想要提取信息时直接点击图标便可以。
过程中我使用的还是开源模型，前后交互大概花了 10 分钟便把这个插件开发完成。
试用时有一点点问题，反馈过去之后，AI 也很快便处理完善了。
所以这种效率的提升，真的让我非常感慨，AI 真的已经影响了我自己工作的方方面面。
但说实话，并不是每个人都能最大限度利用 AI 的能力来解放自己的生产力。
比如今天上午去见了一个做工厂出身的朋友，她可能就没意识到 AI 的威力。
因为有工厂生产的背景，她对产品非常了解，但碍于英文能力有限，没办法很好地组织询盘回复邮件的文案。
我简单地看了她过往的邮件回复记录，最基础的文案表达都不合格，怪不得一直纳闷怎么邮件发过去没有下文了。
其实像这样的场景，如果自己有 AI 办公的意识的话，完全可以让 AI 参与到这种邮件回复的过程中来。
最简单的，如果客户发过来的邮件你不明白什么意思，直接复制脱敏完的邮件信息，大白话问 AI 是什么意思就可以了。
哪里不理解问哪里，怎么小白怎么问，AI 根本就没有不耐烦的时候。
了解完客户的初步意向后，便可以结合自己的产品知识，组织对应的回复消息。
不管是哪个国家的用户，我们都可以先用中文将回复邮件的大意组织明白，然后再让 AI 翻译成地道的对应国家的语言。
这个过程真的非常简单，但对于英文表达能力有限的工厂型卖家来说，其提供的能力真的足够救命。
其实我们平时运营过程中，这样的场景还有非常多，如果你有意向的话都可以让 AI 参与进来协助自己工作。
而且现在视频平台上，有很多 AI 博主在分享他们是怎么通过 AI 来提升工作效率的，有兴趣的朋友可以自己去英文区瞧瞧。
学习一下他们的操作逻辑，如果觉得对自己的运营工作有帮助，完全可以迁移到自己的工作流程中。
