我用 AI 省掉了 2000 次重复操作:没写代码,只是把需求说清楚了

一、我差点又成了”人肉脚本”

月底，有个项目需要处理 2000 多条考勤异常记录。

后台系统没有批量操作按钮，每一条都要手动走一遍：点开记录 → 点”帮 TA 补卡” → 弹窗点”继续” → 点”提交” → 关闭 → 下一条。

一开始想着咬咬牙点完算了。但做了几条之后，我开始算账：

这类工作有一个共同特点：不难，但很耗人。

盯着屏幕看了一会儿，脑子里只有一个想法——

这种事情，能不能不要再让人来做了？

二、以前遇到这种事，我们只有三条路

第一条，找研发帮忙做个批量功能。

但研发有自己的排期。这种临时需求不紧急、也不够”系统级”，很容易被排到很后面。

第二条，自己学 RPA 工具。

影刀、UiBot、Power Automate 都很专业，适合长期稳定的自动化流程。但很多时候，业务同学遇到的不是一个长期项目，而是一个”今天就要处理完”的临时任务。你打开教程，学选择器、学流程图、学调试——等工具刚摸明白，数据可能已经手动点完了。

第三条，硬点。

戴上耳机，开点音乐，一条一条来。点到最后手麻了、眼睛花了，下个月可能还要再来一遍。

三条路都能解决问题，但成本都不低：要么等别人，要么学工具，要么消耗自己。

三、这次我换了个办法：直接跟 AI 说需求

我打开 AI 助手，把需求用大白话说了一遍：

我需要在后台批量提交 2000 多条补卡申请。每一条都要点开记录，点”帮 TA 补卡”，弹窗确认，再提交。后台没有批量按钮。能不能帮我想个自动化办法？

后面的过程，和我以前理解的”写脚本”不太一样。我没有从零学 JavaScript，也没有研究浏览器插件，更没有自己搭什么自动化框架。

我做的事只有三件：

❶ 把页面截图发给 AI

❷ 按提示把脚本复制到浏览器控制台运行

❸ 哪里卡住了就截图反馈，让 AI 继续改

一开始当然没有一次成功。有些按钮定位不到，有些弹窗出现得慢，有些记录状态不一样，有时候跑到某一条会停住。

但每次出问题，我就把现象告诉 AI：

“卡在这个人这里了。”

“这里弹了一个二次确认。”

“提交之后页面没有自动关闭。”

“跑得有点慢，能不能并行？”

AI 会根据页面情况继续调整脚本。后来它还帮我做了一个小工具：把脚本封装成一个 HTML 页面，生成一个书签按钮。

第一次把按钮拖到浏览器书签栏，以后登录后台、设置好筛选条件，点一下书签就能开始跑。页面右下角会弹出一个小浮窗，显示当前处理到第几条、完成了多少，也可以随时停止。

最后，我开了几个独立窗口，并行处理不同日期范围的数据。真正需要我做的事情，就是复制、粘贴、截图、确认结果。中间还喝了两杯咖啡。

以前我是在操作电脑。这次更像是在指挥电脑。

四、重点不是”省了几个小时”，而是工作方式变了

过去做自动化的路径是这样的：

想自动化 → 学工具 → 搭流程 → 调试 → 维护

现在很多轻量场景可以变成：

想自动化 → 说清需求 → AI 给方案 → 小范围测试 → 批量运行

这里面最大的变化是门槛变低了。

这不是说业务同学以后都要变成程序员，也不是说 RPA 工具不重要了。恰恰相反，如果是跨系统、长期运行、对稳定性要求很高的流程，还是应该用更专业的方式来做。

但很多日常工作不是这样。它们只是一些临时的、重复的、规则明确的操作：批量点按钮、批量下载文件、批量复制表格、批量提交表单、批量检查页面状态……

这些事不一定都值得立项，也不一定需要等排期。现在可以先问一句：

“这个事情有没有更省力的做法？”

很多时候，答案是有的。

五、普通业务同学怎么判断能不能用？

我总结了一下，这类需求能不能交给 AI 处理，主要看三个条件：

只要满足这三个条件，就可以先小范围试一下。你不需要懂代码，只要把需求说清楚。

下面这个模板可以直接复制给 AI：

我需要批量做一个浏览器后台操作，请帮我设计一个自动化方案。【页面场景】我已经登录了后台，当前页面是：______【数据量】大约有 ______ 条记录需要处理。【筛选条件】我会先在页面上筛选：______【每条记录的操作步骤】1. 先点击：______2. 然后点击：______3. 如果出现弹窗，需要点击：______4. 最后点击：______【成功标志】成功后页面会显示：______或者记录状态会变成：______【可能的异常】- 有些记录没有按钮- 有些记录会弹二次确认- 有些记录提交失败- 页面加载比较慢【我的要求】请给我一个可以在浏览器控制台运行的方案。需要有进度提示，可以随时停止。先支持处理 5 条测试，确认没问题后再全量运行。

如果 AI 给了你脚本，不要一上来就全量跑。我的建议是：

❶ 先跑 5 条，确认流程没问题

❷ 再跑 20 条，确认稳定性

❸ 最后再批量运行

跑完以后，一定要人工抽查几条。自动化不是为了让人完全不看结果，而是把重复点击交给机器，把判断留给人。

六、安全边界：这些情况别批量跑

这里要说一句实话：浏览器控制台脚本不是玩具。它有权限操作你当前打开的页面。如果脚本写错了，可能点错按钮、提交错数据，甚至造成不可逆操作。

还有一点很重要：不要把敏感数据、账号密码、客户信息直接发给 AI。

截图时能打码就打码。只描述页面结构和操作逻辑就够了。AI 需要知道”这里有个提交按钮”，不需要知道每个人的详细信息。

工具可以提高效率，但责任始终在人这里。

七、最大的收获：会描述问题，越来越重要

这次之后，我和同事做了一个小分享。有位完全不懂代码的同事听完后说了一句话：

“原来我也可以让电脑替我打工。”

过去很多软件要求我们去适应它——学菜单在哪里、记住流程怎么走、按照系统设计好的方式一格一格填。

但 AI 出现后，很多事情开始反过来了。我们先把目标说清楚，再让 AI 帮我们拆步骤、写工具、改方案。

这不意味着人不重要了。恰恰相反，人更重要了。因为你要知道：什么事情值得自动化、什么结果才算正确、什么风险不能碰、哪里需要停下来人工判断。

AI 擅长重复和执行，人擅长判断和负责。两者放在一起，效率才会真的提升。

八、写在最后

如果你工作里也有那种”明明很简单，但要重复点几百次”的事情，不一定非要硬扛。

可以先打开一个 AI 助手，把需求像跟同事说话一样讲出来。不要一开始就问”帮我写代码”，可以先问：

你可能会发现，很多以前觉得只有研发能做的事，现在自己也能先做一个轻量版本。不一定完美，但足够解决眼前的问题。

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对我来说，这次最大的价值不是省下 4 个小时。而是我意识到——