夜雨聆风
4个AI员工抢着干活,现在我每天只能摸鱼
我招了4个AI同事，专门帮我写文章。
不是开玩笑，是真的4个AI员工，各有分工，7×24在线。
一个负责选题调研，一个负责扒素材，一个负责写初稿，一个负责审稿挑毛病。
以前搞这种多Agent协作，要写代码，要配API，要折腾半天框架。
现在不用了。
下面我把整个过程拆开，看完你也可以上手。
这次我用到的工具是Moxt。
Moxt是什么？
Moxt的逻辑跟ChatGPT那些聊天工具完全不一样。
它是一个工作空间。
你可以在里面建AI同事，每个AI同事有自己的名字，自己的职责，自己的记忆。
你纠正它一次，它就记住了，下次不会再犯。
更关键的是，这些AI同事不是各干各的。
它们在同一个工作空间里协作，共享文件，共享上下文。
我决定做一个实验。
把我写文章的整个流程拆开，分给几个AI同事，看它们能不能像一个真实的内容团队一样跑起来。
AI写作工作流搭建
我跟Moxt里的个人助手momo说了我的想法，很简单一句话。
我想搭建一个AI写作流水线，具体操作是搭建四个AI同事，你理解一下我的意思。
momo秒懂。
它自己规划出了四个角色。
选题策划师负责写什么，深度调研员负责找素材，内容撰稿人负责写初稿，精编审稿人负责改到能发。
然后我把要求它把这四个AI同事规划到同一个工作流文档里，再分配一下分工。
它就开始建了。
但是目前每个AI同事的职责都是空白。
它们都不知道自己要做什么工作，只是有个职位和名字。
于是我需要为它们配置好每个角色的规则，写清楚它该干什么，不该干什么，输出什么格式，之间怎么配合协作。
有了工位，自然也需要一个流程对接文档。
不然我怎么知道谁干活了谁没干活。
告诉momo建个任务流程文档，里面有一张进度表，包括步骤，负责人，任务，状态等信息。
让我一目了然。
接下来就是模拟团队跑一个真实任务。
我让momo启动流水线，调研方向选的是AI编程工具最新动态。
momo在任务文档里直接@了选题策划师，让它开始干活。
这个体验很像在飞书里@一个同事分配给他任务。
只不过对方是AI而不是真人，而且它接到任务之后立刻就开始了。
要是给我同事分配个任务，估计他得先和我掰扯一会儿哈哈哈。
选题策划师联网跑了一圈调研，产出了一份完整的选题调研报告。
里面有5个选题建议，每个都写清楚了目标读者，热度分析，建议切入角度。
真实的是，它是直接在文档里面以评论的形式回复的。
就像你的同事在你的飞书文档里面评论回复进度一样。
报告写完之后，momo自动把结果同步到任务文档里，更新了进度表，然后@我让我选一个。
我选了第5个选题，Claude Code市占率。
momo收到之后，立刻在任务文档里启动第二步，@深度调研员开始素材搜集。
调研员的产出让我比较意外。
它输出了一份结构化的素材文档，涵盖了8个板块。
实话讲，挺全面的，至少比我自己搜素材想的要深。
素材到位之后，momo启动第三步，@内容撰稿人开始写初稿。
撰稿人根据选题方向和素材文档，写了一篇大约2200字的公众号文章。
标题叫Claude Code，8个月干翻了所有对手。
我读了一遍初稿，故事线很清晰。
用Pragmatic Engineer的46%数据开场。
拉JetBrains万人调研交叉验证。
分析Claude Code的产品优势，展示真实用户槽点。
最后落到行业趋势判断。
最大的问题还是，AI味太重，而且排版格式我也不喜欢。
不符合我的风格，得改。
于是质检员就派上用场了。
它逐段审了初稿，给出了7条修改意见，按优先级从高到低排。
第一条就很暴力，它发现初稿里有一个事实逻辑错误。
原文写63.5%的Staff级工程师用Agent就等于选了Claude Code，质检员直接指出用Agent不等于用Claude Code。
很简单的一个逻辑错误，但是撰稿人就是没有发现和修改。
它还标出了哪些段落AI味太重，结尾的排比句和模板句式需要重写。
两个超长段落在手机端会超过4行需要拆分，匿名案例需要加距离感标注。
这两个真的太对我胃口了。
每次用AI写文章，输出的内容不说质量高低，至少那股AI味的排版和写作风格直接扑到我的脸上。
手动改也是一件麻烦事儿。
现在有人帮我监督和挑毛病了，不错。
最后我给了一个指令，按照核查报告修改初稿，出终稿。
跟momo说了一句我要搭写作流水线。
给每个角色补充了具体要求。
从5个选题里选了一个。
最后下了一个按核查报告改终稿的指令。
总共也就四个动作。
从选题调研到素材搜集到初稿到质检到终稿，全是AI同事在跑。
我真的成了那个不干活儿的人。
不仅解放了我自己，还解放了整个团队
但这件事真正让我觉得有点意思的，不是我一个人在这个流水线上用得爽。
而是如果整个团队都在这个工作空间里，那效率会发生怎样翻天覆地的变化。
我自己建的这些AI同事，不是只有我能用。
任何一个加入这个workspace的同事。
都能直接@选题策划师让它帮忙调研，都能翻素材文档找之前整理过的资料。
以前团队里最大的问题就是信息交流不通畅。
A写过一篇产品拆解，半年后B写同类产品，完全不知道A当时调研了什么，又从零开始扒一遍。
在Moxt里，A的调研素材沉淀在workspace里，B直接问momo就能找到。
AI同事的记忆是团队共享的，一个人纠正了它一次，所有人都受益。
而且这些AI同事可以接入飞书和Slack。
在飞书群里直接@选题策划师，它就能开始干活，不用切到另一个工具。
这对于团队来说，省去了很多麻烦事。
说说目前不足的地方
现在AI同事之间的自动编排还没上线，每一步跑完都需要手动告诉momo来衔接调度，确认一下才能进入下一步。
看来更像是一个半自动的协作模式。
不过我觉得有利有弊吧。
半自动的写作模式也有好处。
因为每个环节你能看到产出，能判断质量，能自己决定要不要继续。
如果全自动的话。
失去了对过程的掌控，最终结果出了问题都不知道是哪一步出的。
还有初稿的质量虽然结构完整，数据也够多，但文风还是偏AI。
需要自己再润色一遍。
想说的话
AI能帮我完成从0到70分的这个任务。
但是最重要的30分。
这里面的活人感和个人风格还是得自己来。
但这对我，对团队来说已经够了。
以前我写一篇深度文章，调研加写作加改稿，至少要一整天。
现在调研和初稿的部分交给AI同事，我只需要做选题判断和最后的润色。
真正属于我的工作，从执行变成了决策。
我越来越觉得，大家对AI的用法还停留在上一个阶段。
打开一个对话框，问一个问题，得到一个回答，然后关掉。
这跟十年前用搜索引擎没有本质区别，只是答案变得更聪明了。
但AI真正的价值不是回答问题。
是它能成为你工作流里的一个固定节点，有记忆，有职责，能被分配任务，能跟其他节点协作。
当AI从一个聊天框变成你团队里有名有姓的同事，整个工作方式就变了。
你不再是一个人对着五个工具窗口来回切换。
你是一个leader，带着一个AI团队在同一个工作空间里协同作战。
这件事最大的意义不是省了多少时间。
是你终于不用每次都从零开始了。
而且你沉淀下来的每一份素材，每一条规则，每一次纠错，都在让这个团队变得更强。
体验链接：
moxt.ai
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我是路人甲，前数据分析、产品人，现创业者。关注AIGC人工智能，分学实用的Al应用。让AI变成你触手可及的生产力。