
先问大家一个问题——
你手机里现在装了几个AI工具?
ChatGPT、豆包、元宝、Kimi、DeepSeek……装了一圈,真正用得顺手的,没几个。
不是这些工具不好,是很多人从一开始就选错了工具。
今天这期,不教技巧,只帮你搞清楚一件事:什么时候用哪个。
选对了,事半功倍。选错了,事倍功半。
很多人把WorkBuddy当成ChatGPT的同类来用——结果发现,好像差不多,没什么特别。
问题出在哪?
你把它们当成同一个工具在用,当然觉得差不多。
我用两个比喻说清楚:
大模型 = 图书馆管理员
知识渊博,有问必答。
你问它项目管理怎么做,它给你一套标准方法论,逻辑清晰,拿来考试没问题。
但它不知道你是谁,不知道你在哪个公司,答完就算。
WorkBuddy = 任务执行者
你说“帮我把会议结论整理成纪要,明天发给王总”。
它直接帮你做成。
不是给你一堆参考让你自己挑,是帮你把事情办完。
一个教你“知道”,一个帮你“做到”。
很多人用AI,效率还是没起来。
不是不会写提示词。
是没有分工。
所以我给你一个最简单的判断方法:
想、查、拆、读、做
你做一件事之前,先问自己:现在这个动作,更像哪个?
想——找角度、找灵感、找方向
适合用:豆包 / 元宝 / DeepSeek / Kimi
比如:
- “帮我起10个标题”
- “这个方案有什么可以优化的方向”
- “我想转行做产品经理,有什么建议”
这时候你不需要它帮你做成,你需要它帮你打开思路。
查——查***息、查资料、整理信息
适合用:元宝
比如:
- “帮我查一下新能源汽车行业最近的政策动向”
- “把搜索结果整理成一版行业简报”
拆——拆复杂问题、比方案、分析利弊
适合用:DeepSeek
比如:
- “帮我比较两个内容策略,哪个更适合我”
- “把这个项目风险拆解一下”
DeepSeek偏结构化,推理能力强,适合做分析判断。
读——读长文、吃资料、做归纳总结
适合用:Kimi
比如:
- “帮我把这三份报告的核心观点整理出来”
- “把这份录音稿归纳成500字摘要”
Kimi长文本处理更顺手,适合大量材料吃进去再往下做。
做——围绕任务,形成交付成果
适合用:WorkBuddy
比如:
- “帮我写本周周报”
- “把这个会议记录整理成纪要”
- “把这份草稿改成适合汇报的风格”
凡是要直接交出去的结果,优先用WorkBuddy。
下次拿起AI工具之前,先问自己三句话:
1. 我要的是“答案”,还是“结果”?
2. 这个任务需要“懂我”吗?
3. 这个输出要交给谁?
三问结束,答案自现。
场景1:领导让你写公众号文章,但脑子里只有一个模糊方向
两步走:
第一步:用大模型做选题发散
“帮我起10个标题,主题是’职场人怎么选AI工具’,要口语化、有场景感”
第二步:用WorkBuddy做结构成稿
“围绕《别再把所有AI当成一个东西》写一篇公众号文章,风格口语化、接地气,每个观点配一个职场场景”
场景2:你要整理会议纪要,还要区分结论、责任人、截止日期
直接用WorkBuddy
“帮我整理会议纪要,分成会议结论、待办事项、责任人、完成时间,语言简洁,适合发给领导和同事”
场景3:你要写周报、月报
两步走:
第一步:用大模型帮你提炼亮点
“帮我把本周工作整理成要点,突出成果,语言专业”
第二步:用WorkBuddy变成正式交付件
“把这些要点整理成一版正式周报,结构清晰,重点突出成果和风险”
场景4:你要比较两个方案,选哪个
先用DeepSeek做分析判断
“帮我比较A方案和B方案,从成本、风险、周期、效果四个维度分析”
再让WorkBuddy写成正式方案
“把刚才确定的A方案,写成一份完整的项目申报书”
场景5:你手上有大量资料,想快速整理成一篇文章
先用Kimi吃材料
“帮我阅读这三份资料,提炼核心观点和可用案例”
再用WorkBuddy成稿
“根据整理的材料,写一篇面向职场新手的文章”
场景6:你要出数据报表、分析报告
直接用WorkBuddy
“帮我读取本月销售数据,按产品线分类汇总,计算同比增长率,生成带图表的分析报告”
大模型像参谋团,WorkBuddy像那个把事收住的人。
参谋可以有很多个,出主意的、分析问题的、找资料的……
但最后把活干完、把结果交出去的,只有一个人。
AI不是一把万能锤,它是一个工具箱。
你会选,效率就上来了。
你乱抡,时间就没了。
- 大模型给你答案,WorkBuddy帮你结果——选错工具,一切白费
- 想清楚五字法则:想、查、拆、读、做——对号入座,别乱用
- 结果导向三问:要答案还是结果?需要懂我吗?给谁看的?
下期咱们实战:用WorkBuddy写一篇日报,看看它到底比大模型强在哪。
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