别人说我痴迷Agent,但真正让我震撼的只有一件事
前地产总监 · 降薪转型 · 异地2000公里 · 万店零售总部组织发展
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距离上次发文母亲节:那位总在原则与情绪间踮脚的人,今天值得被看见 ,隔了很久。有朋友问:什么时候出下一期?
说实话,这段时间没闲着。深度使用了几个月Agent,让它参与工作和我个人的方方面面,身边的人都说我已经痴迷了。
在所有场景中,最重要、也给我最大震撼的,只有一件事:Agent在工作上给我的规模化能力。
今天这篇文章,不讲工具,讲我的经历。也讲一个可能会改变你看待AI方式的观点:
你不是在学工具,你是在学把你的专业经验复制出去。
01这件事,让我愣了很久
2026年5月的一个早上,我用Qclaw开发的Skill,花了7分钟做完了第一批11个大区的组织盘点报告,平均每个报告不到1分钟

400多个组织,5000多条管理规则,全部过了一遍,没有遗漏,没有死角,还输出了全维度的报告。
我盯着屏幕,愣了好一会儿。不是因为这个工具有多神奇——工具嘛,永远只是工具。
让我愣住的,是这些年走过的路:从Excel手动挡,到Excel自动挡,再到AI大模型。原来我一直在这个方向上,只是到今天才看清全貌。
AI真正厉害的不是「帮你做」,而是「帮你规模化」。
02回想起来,有两件事
2021 · Excel手搓自动化,原来我早就在做AI的事了
2021年,我在百强房企总部做另一个项目:激励体系测算更新。当时公司要学习中梁,建"算账中心",但问题是——要招人,要跟财务深度配合,系统还没上线。
项目全周期激励,就是房地产行业很有名的"双享"机制之一(当然,争议也很大)。这玩意儿复杂到什么程度?
项目周期通常三年,奖金包的提取时点要和项目阶段、现金流回款节奏、大运营各项要求精密匹配,还要符合美股财报口径的POC要求。系统没上线,人手不够,时间又紧。
我看到了一份龙湖的项目投资测算套表——Excel里输入几个数字,整套测算结果就自动出来了。
受那个启发,加上2020年处理行业大数据的经验,我用Excel手搓了一个项目全周期激励测算半自动化系统。从建模到调试,花了很长时间。当时的SSC总监同事后来去了飞书,跟我说想把这套工具带到行业里去发扬光大。后来房地产行业整体下行,这事没下文了。
但回过头来看,那次经历让我真正明白了一件事:
你花大量时间,把一个复杂的业务逻辑搞清楚,然后用工具把它固化下来——这不是"用Excel",这是"在Excel里造AI"。
2020 · 数据的汪洋大海,我差点淹死在里面
那时候我在房地产行业智库,负责开发组织效能测评模型——听起来很光鲜,做起来很崩溃,数据来源多到我怀疑人生:
① 房地产企业一手调研数据(问卷、访谈、实地考察) ② 上市企业年报(PDF格式,一个字一个字抠) ③ Wind数据库(数据全但口径乱) ④ 中指数据库、亿翰数据库(格式不统一,字段定义各异)
四个来源,四套口径,三个计算标准。 你要把它们整合成一套统一的数据体系,还要跟模型对应上,跑出可以横向比较的结论。那段时间,我几乎把市面上所有能用的工具都试了一遍:
① Excel的高级函数、Power Query、Pivot(能解决80%的问题) ② Power BI(可视化做得漂亮,但数据清洗还是绕不开) ③ 自学Python爬虫和pandas(学了两个月,能用但不精通)
最后是怎么搞出来的?
靠Excel硬啃。
不是Excel有多强,是我对数据口径太熟悉了,我知道哪几个字段要交叉校验,我知道哪个库的哪个字段不能直接用,我知道数据清洗的坑在哪里。这些东西,工具给不了你,是你在业务里泡出来的。
032026年:这一次,我把AI真正用起来了
现在我在一家万店规模的零售企业总部做组织管理。全国20多个省份,几百个城市,3000多个大大小小的组织,组织规则极其精细,不同的组织类型要求各异,地方的差异化数不胜数。
每次复盘和盘点,耗进去的时间难以计数。最要命的是:人工永远无法覆盖所有的审视点。总有你看不到的角落,总有你疏忽的规则,总有你遗漏的细节。
我开始用Qclaw开发组织审视和盘点Skill。说实话,开发过程不轻松。业务逻辑要拆解清楚,规则要一条一条梳理成机器能理解的形式,反复测试、优化、完善。但上线之后的结果超出了我的预期:
一个省区的组织盘点,从可能需要好几天,变成5分钟内。 3000多个组织同时跑,覆盖率100%,没有遗漏。
不只是跑通,还能按维度输出数据报告。
这是Excel时代做不到的事。不是说Excel不行,而是这个量级和复杂度,已经超出了手动操作能够驾驭的范围。
AI大模型,真正厉害的地方不是"帮你做",而是"帮你规模化"。
04 底层逻辑:三个阶段,三种人
写到这里,我想停一下,说一个可能跟大多数讲AI的文章不太一样的观点:
AI提效的瓶颈,从来不是工具不行,是你的专业经验不够扎实。
这句话我在三个阶段都验证过——每一段弯路,本质上都是业务理解没跟上,而不是工具没选对。工具在变,核心没变。AI只是把你的经验规模化、自动化、可复制。
你脑子里那套"这件事到底怎么做"的know-how,才是真正的护城河。
如果你现在也在研究AI提效,我觉得可以先问自己一个问题:你现在在哪个阶段?
阶段一:手动挡 还在用原始方法处理大量重复性工作,Excel可能用得很熟,但都是手动操作。不知道有什么更好的办法。
阶段二:自动挡 开始尝试自动化,用Excel公式、Power BI、甚至简单的代码,把一部分重复性工作自动化了。尝过甜头,想更进一步。
阶段三:AI大模型 开始用AI工具解决复杂问题,不只是提升效率,是开始思考"能不能把一整套业务逻辑迁移到AI里"。
05 给想开始的人
如果你现在还在阶段一,想往前走,我有3个体会分享下:
第一,不要追工具,先追你的业务。 你对业务的理解有多深,决定了你用AI能走多远。先把一个业务场景彻底搞清楚,再想怎么工具化。
第二,从最小的事情开始。 不是要做一个复杂的系统,而是找到一件你每周都要做一次的重复性工作,想一想能不能用工具把它固化下来。就从这一件开始。
第三,把你的经验"说出来"。 AI大模型本质是语言模型,你能说清楚的事情,AI就能帮你处理。你说不清楚的,AI也帮不了你。
这十年,从管理咨询到房地产、互联网,再到零售,我用过的工具换了好几代,但有一件事没变:
我不是在追工具,我是在追一件事——能不能把"我会的那些事",变成"不用我亲自在场也能运行的东西"。
你也可以。
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