录一次屏,AI就可以替你做?现在AI已经进化到这个地步了么?

这几年，AI已经接走了不少原本需要人手动完成的工作。写一版文案、总结一份资料、列几个选题、整理会议纪要，这些已经不是什么新鲜事。但真正到了每天工作里，会发现还有大量事情AI一直没有很好地接过去。

比如投放同学每天早上第一件事，可能就是打开几个广告后台，选昨天的日期，看消耗、曝光、点击、转化，再把数据搬进自己的表格。

内容运营也差不多。看看平台热点，翻一下榜单，统计账号数据，再去关注几个重点竞品最近发了什么、做了什么活动。市场活动结束后，还有报名数据、传播数据、媒体数据需要一项项整理。

这些工作有一个共同特点：流程很固定，重复频率很高，真正需要判断的地方却没有多少。

人做久了，甚至不需要思考。鼠标点哪里、下一页看什么、哪个数据复制到哪张表里，基本已经变成了肌肉记忆。问题是，过去想把这些东西真正自动化，并没有那么容易。懂技术的人可以写脚本，可以做RPA，也可以接API。但对于大部分营销人来说，这些东西和“提升效率”之间，还隔着一道不算低的技术门槛。

所以我看到豆包工作这次更新的浏览器录制与回放Skill时，第一反应并不是“AI又多了一个功能”。而是：把工作做一遍给它看，它就可以自己工作了？如果这个功能是真的话，那绝对是最值得我们关注的地方。

操作过程非常简单⬆️

过去我们使用AI，本质上一直在做一件事：把脑子里的东西说给它听。“帮我分析一下这些数据。”“按照这个框架写一版方案。”“把这份资料整理成表格。”

我们给AI的是文字、文件、数据，以及一个尽可能清楚的指令，AI理解之后，再给我们一个结果。但问题在于，很多工作其实很难靠一句Prompt说清楚。

比如：登录投放后台，进入某个项目；把时间改成昨天；找到对应的数据页面；切换几个指标；下载报表。或者每天进入几个竞品页面，找到固定位置，看有没有新的活动信息，再把需要的内容整理下来。这些事情人做起来很顺手，但如果真的让你写一份“操作说明书”，反而很麻烦。

而浏览器录屏 & 回访 Skill 换了一种方式。不用先描述，你直接做给它看。

（根据录屏，豆包会自动访问文件）

你平时怎么打开网页、怎么进入页面、怎么完成这一套操作，系统去识别这套流程，再把它转成之后能够重复执行的Skill。这就让人与AI之间的协作方式发生了一个挺有意思的变化。

以前是：“我告诉你，我要什么。”现在开始变成：“你看着，我平时是这么做的。”

两句话听起来差不多，背后的区别其实很大。因为过去AI主要在理解人的知识、语言和意图，现在它开始进一步理解：一件工作，到底是怎么被做完的。

而一旦“动作”也可以被AI学习，那些过去大量存在于个人经验里的重复工作，就有机会被沉淀下来。比如一个投放同学每天都要走的后台流程，以前只存在于他的手上。

现在，这套流程本身也可以成为一个Skill。这时候AI帮你省下来的，就不再只是“写一篇东西”的时间了。它开始碰到真正的执行环节。

（访问文件后确定需求）

这对营销行业尤其有意思。因为营销本身就是一个“创造性工作”和“重复性工作”高度混合的行业。

我们当然需要想策略、做创意、判断趋势。但在这些事情之外，还有大量时间花在了信息搬运和机械操作上。很多流程其实已经固定到，换一个人来做，只要告诉他“第一步点哪儿，第二步看哪儿”就行。过去这些工作很难真正交给AI，并不是因为AI不会分析，而是它缺少进入这些流程的方式。它知道该分析什么，却不知道你平时是怎么把这些东西拿出来的。

而录屏转Skill，恰好在补这一层。以前很多工作只能靠一个人反复操作，现在至少有机会变成：做一次，留下流程；下一次，再让Agent照着做。

从这个角度看，Agent真正值得帮营销人接走的，从来不只是“想创意”、“写文案”。甚至恰恰相反。越是没有创造性、越是机械、越是每天重复，却又不得不做的工作，才越应该先被AI学走。

（操作完之后还会进行核验）

因为营销人真正稀缺的，从来不是点鼠标的时间，而是注意力。一天工作八小时，如果其中三小时都在复制、粘贴、下载、整理，人自然没有多少精力留给真正需要判断的事情。

AI的价值，也不应该只是把同样八小时塞得更满。更有意义的是，把里面一部分本来就不应该由人反复消耗的时间拿回来。

当然，只会在网页上帮你点几下，还不能算一个完整的Agent。因为营销人的工作通常不会停在“把数据拿出来”。

数据拿出来之后，还要整理。表格整理完，还得看变化。发现变化之后，要找原因、写日报、做复盘，最后可能还要塞进一份PPT里，拿去跟老板或者客户解释。

所以浏览器录屏 & 回访 Skill 更有意思的地方，是它可以接到豆包工作原本就有的其他能力后面。

比如拿到数据之后，可以继续整理表格、做数据分析、生成图表；需要汇报的时候，可以继续生成文档、总结，或者处理PPT。这就是豆包工作同时更新的另一个功能，也很贴近真实办公室里的工作方式：本地电脑里的PPT和Excel，可以直接用AI打开和编辑。

（继续你的工作，完成的很好）

这一点看起来也不算“炸裂”，但做过公司项目的人应该都懂。真实工作里，哪有那么多“从零开始做一份PPT”。更多的时候是：“就按照上个月这版改。”“公司模板别动。”“把最新数据补进去。”“这一页重新调整一下，其他都保留。”

（直接在表格里更新）

AI如果每次都重新给你生成一份，最后还是得人自己搬来搬去。能在原来的文件上继续工作，反而更接近办公室里的真实需求。这样前面的链路也就顺下来了：看你怎么做 → 学会这套流程 → 自动执行 → 把信息拿回来 → 分析整理 → 更新原来的文件。

再加上这次豆包工作支持本地电脑和云电脑任务环境切换，这条链路又往前走了一步。过去有些电脑Agent听起来已经能帮你干活，但有个隐藏条件：电脑最好别关。

人离开工位，电脑休眠或者任务环境没了，事情也容易跟着停。现在本地电脑和云电脑可以切换，再配合手机、Web、PC之间的互通，某种意义上是在解决另一个很现实的问题：人不需要一直坐在Agent旁边，看着它把工作做完。

这时候再回头看浏览器录屏，就会发现它其实不是一个孤零零的新功能。它更像是在Agent和真实工作之间，又接上了一块过去缺失的拼图。以前AI很会“想”，后来越来越会“做”。现在，它又开始学习人到底是怎么做的。

过去两年，AI圈有一个词被讲得特别多：Prompt。好像会不会用AI，很大程度上取决于你会不会写一段漂亮的提示词。当然，Prompt依然重要。但Agent继续发展下去之后，营销人真正需要学习的东西，可能会慢慢发生变化。

未来更重要的问题，也许不是：“这句话应该怎么问AI？”而是：“我每天做的这些事情里，到底有哪些可以直接交给AI？”

哪些流程是固定的？哪些操作一个星期要重复五次？哪些工作每次都在消耗时间，却几乎不需要新的判断？哪些东西可以沉淀成一个Skill，让自己不用再从头做一遍？这可能会成为另一种AI能力。

因为不是所有工作都适合自动化。创意、判断、策略，很多时候依然需要人对市场、消费者和商业环境做判断。但搜索、整理、监控、固定流程、重复操作、基础分析，这些工作正在一点点变得可以被沉淀和复用。

所以我越来越觉得，AI Agent真正改变营销工作的，不只是让一个人写得更快。更大的变化在于：原来只能由人反复完成的工作过程，也正在慢慢变成一种可以复制的能力。

以前一个人离职，很多操作经验也跟着走了。以后，其中一部分流程可能直接留在团队的Skill里。以前我们给AI喂知识。现在，我们开始把自己的工作方式也教给它。从这个角度看，豆包工作这次的「浏览器录屏 & 回访 Skill」值得关注，并不只是因为少点几次鼠标。而是AI又往真实工作里走深了一步：从理解你说什么，到逐渐理解你到底是怎么工作的。