夜雨聆风
今天体验了一天阿里做的Qoder，和WorkBuddy、Codex一样，也是一款安装在电脑上的AI Agent，能力上都差不多，从产品定位上，更偏向编程开发，上下文更长，编程能力更强。
我选择了销售数据分析这个场景来做产品体验，体验的目的，是因为合作需要，设计一节小课。
这篇文章，也把课程中讲到的方法分享给大家。
这个销售数据分析助理可以解决的痛点问题是：
一、什么是AI工作助理
以前我们用AI，比如豆包、元宝、DeepSeek，更多的是在当搜索或者问答工具用，因为你不再需要点开一个个的网页，AI直接就可以给你答案。
但是好像也只是停留在单个问题的提问和回答，没办法长期陪伴你一起工作。
这就是问答式AI的短板。
而你想要从AI问答，到训练出可以长期一起工作的AI助理，需要解决3个问题：
首先是长期记忆，AI要能记得住你们聊过的信息，并且对你的业务资料、个人信息、办公处理规则等等有认知和记忆，产出的内容才不会偏差。
这就像你是每天都在培养新员工，还是有一个一起工作几年的老员工，新员工需要教，老员工可以自己干，以及可以给你更落地的建议。
其次是经验沉淀，你让AI写文案，做PPT，都会有一个修改的过程，如果不能把有效的工作经验沉淀下来，每次做同类工作都要重头开始。
最后是完善的执行能力，AI自己要能掌握很多技能，写文案、做ppt、做视频、做网站等等，AI掌握的能力越多，它能帮你做的事情就越多。
原来我们用的豆包、元宝、DeepSeek等等AI工具，是大模型通过网页给了你一个对话的地方，记忆能力比较差，很难胜任长期持续的工作。
从去年年底到现在，无论是Codex、WorkBuddy，还是今天我用的Qoder，这种产品统称叫AI Agent，很多人说AI Agent的优势在于可以调用电脑中安装的软件来工作，而我实际使用下来的感受，以及现在越来越离不开的原因，是因为这类AI Agent，是可以把工作记忆保存到电脑的硬盘里，配合知识库来使用，就有了长期记忆。
比如你可以将公司的业务、产品资料，你自己的工作资料，保存到一个文件夹里，让AI Agent去读这些文件，它可以产出一份对你的工作认知报告，而这份报告，就是后续它去执行任何工作的基础，不会再偏离你的业务，也不需要每次执行工作都给它提供背景信息和资料。
我的很多学员第一次体验AI Agent，产出工作认知报告后觉得，AI比自己还了解自己。
AI Agent+AI 知识库的工具组合，构成了训练长期AI工作助理的基础要素，通过知识库存储AI 工作文件和个人工作资料，让AI 读取和输出，处理完每一次工作，还可以让AI总结这次工作的经验，保存到你的知识库里，下次再执行同类工作，就可以再次调用。
经验存储的多了，让AI帮你梳理成工作包，就成了可以让AI反复执行的SOP，也就是Skill。
二、Qoder比其他AI Agent的优势
我自己用的比较多的是Codex，课程中讲的最多的是WorkBuddy，Codex模型能力强，WorkBuddy产品体验好，而今天用的Qoder，是把AI 知识库和AI Agent集成到了一起。
现在我们通常是把Codex或者WorkBuddy和Obsidian结合起来使用，Codex/WorkBuddy执行任务，Obsidian存储资料和AI执行文件。
Qoder的界面中，左边就是一个资料文件夹，也就是知识库，所以不再需要额外使用Obsidian，可以在左边的文件夹里打开文件，右键直接发送到对话，或者你打开某个文件，Qoder就可以直接读取到。
Qoder还有一个优势，就是可以把资料文件整理成Wiki，这就不只是单纯的管理文件夹，而是做资料整理，将零散的业务资料，整理成一个知识树。
从这个角度上来说，Qoder的长期记忆和经验沉淀的体验会更好。
三、如何使用Qoder训练AI销售数据分析助理
前面我们分别介绍了搭建AI助理的思路和Qoder的基本功能，使用Qoder训练AI销售数据分析助理，就变得比较简单，关键在于，你是否掌握了AI Agent的用法。
AI Agent带来的最直观的便捷使用体验，是可以直接读取电脑中的文件。当我们想要让AI做销售数据分析，首先将销售数据报表保存在电脑里，然后告诉AI去读取这份报表，并且明确我们的工作目的。
我的提示词是：请打开销售数据表文件夹，根据文件夹中的excel文件产出一份销售数据分析看板，满足销售分析的日常使用需要。
这是一个模糊提示词，没有明确具体需要一份什么样的数据看板，也没有说明我的业务和重点分析的数据维度。
但是Qoder有非常强的自主任务规划能力，它会根据表格里的数据，自己发现关键数据指标，几分钟就产出了一个html网页格式的数据分析看板。
这只是第一步，这一步我们叫MVP，也就是验证它确实可以对excel表格中的数据进行分析，并制作成数据分析看板，验证了产品的可行性。
验证了第一步可行，就可以进入到下一步，对齐工作流程、标准、方法、规范和使用到的工具。
想要实现一个能够每天自动推送销售报表的AI销售数据分析助理，还需要做以下几项工作：
对齐数据整理规范和数据分析维度，定义数据指标，沉淀数据处理规则； 确定数据看板样式布局、需要展现的数据指标和图表形式； 与已有业务数据系统打通，自动下载数据； 与钉钉/企微等会话工具对接，实现自动推送； 设置定时任务，按日/周/月自动化执行； 将所有的规则沉淀成一个工作包，保存工作记忆，可以反复执行。
完成这些，才算真正完成了一个AI助理的搭建。
当然，在这个过程中，AI是工作的主角，我们要负责的是，向AI描述清楚业务需求，由AI自己去规划实现方式和执行计划，以及在过程中对AI产出的结果进行确认。
四、学习AI的重点，不在于工具，而在于思路。
不管是Codex，还是Workbuddy，还是今天用到的Qoder，AI工具的变化和能力进化是一直存在的，不需要去追着工具跑，而是要做那个放风筝的人。
在AI工具面前，我们手里能牢牢牵住的线，是使用AI的思路和方法，并不是某个具体的工具。
最后，面向企业团队的AI助理训练课程已上线，关注公众号，私信获取课程大纲。
