你部門用緊嘅 AI，
其實得個講字
網頁版嘅 AI，你貼一段字，佢覆一段字 —— 之後啲嘢照樣要你自己開檔案、自己貼返落去。 但當你喺自己部電腦入面用 AI，佢可以直接打開你成個資料夾、讀曬你啲表、寫返一堆檔案出嚟俾你。
下面係 市場、銷售、運營、客服 四個部門 —— 8 個今日就試得到嘅場景，每個都附埋可以直接複製嘅指令。
差別唔係「答得好唔好」，係「有冇幫你做完」
同一個 AI，擺喺兩個位，做到嘅嘢差好遠。
網頁版：同佢傾偈
- 要你自己一段一段複製貼上
- 一次過只可以睇你貼咗嘅嘢
- 唔幫你開檔案、唔幫你儲檔案
- 幾千行嘅表格，貼唔曬
- 今日傾完，聽日要重新解釋一次
喺電腦入面用：佢幫你做
- 一句話讀曬成個資料夾嘅檔案
- 幾十個表一次過睇齊、對埋一齊
- 幫你開資料夾、寫好檔案、改好內容
- 幾萬行數據都得，佢寫程式去處理
- 你間公司啲資料一直擺喺度，唔使再解釋
簡單講：網頁版係顧問，講完就算；喺電腦入面用，佢係做嘢嗰個。 下面 8 個場景，全部都係後者先做得到。
開始之前：3 樣嘢，一次過準備好
做一次，之後八個場景都用返同一套。
市場部
網頁版幫到你寫一篇文；喺電腦入面用，佢幫你管理成個內容矩陣，仲會拆返啲數話你知下一條片點拍。
一篇稿，變成成個星期嘅內容
寫好一篇公司稿，再由自己一個人手改成臉書版、Threads 版、小紅書版 —— 同一件事講四次，一個下晝冇咗。
先睇返我資料夾入面以前啲貼文，學返我嘅語氣同斷句。 然後讀取我今次俾你嗰份資料，幫我寫： 5 篇 Facebook 帖文，每篇 150 字內，5 個唔同角度嘅開場，唔好翻兜同一句 3 條 Threads 短文，每條 60 字內 1 篇小紅書文，加返 Emoji 同標籤 喺呢個資料夾起一個叫 social_media 嘅資料夾，一篇一個檔案，檔名要一睇就知邊個平台、第幾篇、講咩角度。 做完列一張清單話我知你寫咗邊 9 篇，每篇一句總結。
我啲片邊條好、點解好，佢自己拆俾你睇
喺後台逐條片撳入去，抄低幾多觀看幾多讚，抄到頭都暈。最後都係憑感覺講一句「呢條好似好啲喎」，講唔出點解。
接我個 IG 帳號，攞返最近 5 條片嘅數據。 整一張表：觀看次數、完播率、讚好、留言、分享，由高到低排。 然後同我拆兩件事： 贏嗰兩條片，開場同題材有咩共通點 輸嗰兩條，問題出喺開場定係中段 最後俾我 3 個具體建議，下一條片應該點拍，每個建議寫明係邊條片嘅數據支持。 存做「IG數據分析.md」。
銷售部
目標好簡單：條數睇得清，行政雜務嘅時間搶返嚟用嚟見客。
盤生意而家企喺邊，一版嘢睇曬
條數散喺幾個表、幾個後台、同幾個同事部電腦度。想知今個月做緊幾多、比上個月好定差，要問三個人、等兩日。
讀我俾你嗰份銷售資料，幫我整一個銷售 Dashboard，出一個 HTML 檔，我用瀏覽器打開就睇到。 最頂放 4 個大數字：今個月銷售額、對比上個月升定跌幾多百分比、成交率、平均每單金額。 中間放一張圖睇走勢。 最底寫 3 個最快提升銷售額嘅動作，每個都要寫明：點解係呢個、預計多賺幾多錢、我聽日可以做咩第一步。 所有數字一律由我份資料嚟，唔准估、唔准作。
二十份報價單，一次過整好
開範本、改名、改價、另存新檔、改名、改價…… 改到眼花，仲好易改漏一個客個名。
用「報價單範本.md」做底，讀「客戶名單.csv」入面嘅客戶名、買咗咩產品、價錢、折扣。 幫我批量生成每一個客嘅專屬報價單，一個客一個檔案，檔名用「報價單_客戶名」。全部放喺一個叫 quotes 嘅新資料夾。做完話返我知一共整咗幾多份、有冇邊個客資料唔齊。
運營
運營每日最多嘅係「搬資料」同「對數」—— 正正就係呢種做法最強嘅位。
亂到爆嘅訂單表，自動執靚同對數
後台匯出嘅表，日期格式三種、電話有啲有區號有啲冇、仲有重複訂單。人手逐行執，執到夜晚。
「訂單.csv」個格式好亂，幫我寫個清洗程式： 1. 刪走重複嘅訂單（同一個訂單編號只留一個） 2. 日期統一做 YYYY-MM-DD 3. 電話統一做 +852-XXXX-XXXX 4. 金額異常嘅單（例如零蚊、負數、大過平時十倍）用一欄標記出嚟 清洗完儲做「訂單_已清洗.csv」，另外寫一份「清洗報告.md」交代你改咗啲咩、標記咗幾多單。
存貨唔夠，佢自動幫你寫好補貨信
每星期開存貨表碌一次，見到少就自己諗補幾多、再開郵件逐封打俾唔同供應商。忙起上嚟就會漏。
幫我檢查「存貨.csv」。任何產品存貨少過 50 件，就當係要補貨。 幫我做兩樣嘢： 1. 列一張補貨清單，寫明產品、現存幾多、建議補幾多（參考近三個月銷量） 2. 按供應商分開，每個供應商寫一封補貨電郵草稿，語氣專業有禮，直接可以寄。每封一個檔案。
客戶服務
客戶啲對話紀錄，唔係垃圾 —— 係間公司最值錢但最少人開嘅資產。
一千條客戶對話，一晚睇出邊三件事最多人嘈
冇人睇得曬。最多係同事印象中講句「近排好多人問退款喎」，冇數據、冇比例、報唔到上去。
分析「對話紀錄」資料夾入面所有客戶對話，同我歸納： 1. 今個星期投訴最多嘅三大問題係咩，各佔幾多百分比 2. 幾多百分比嘅客係問緊退款 3. 有邊啲問題係重複出現、但其實一句說明就可以避免 輸出一份「客服分析.md」，用中文，最頂寫三行結論俾老闆睇，下面再詳細列返數字同實際對話例子。
同一條問題，唔好再答第二次
同一條問題一星期答十次，每個同事答法都唔同。新同事入嚟，仲要 WhatsApp 問返舊同事「呢個點答」。
讀我俾你嘅客戶對話紀錄，歸納出最多人問嘅 20 條問題。 整一個 HTML 檔，打開就有個搜尋格，打幾隻字即刻篩選出相關嘅問題。 每一條要有： 客戶原本點問（用返佢哋嘅講法，唔好書面化） 一個可以直接複製俾客嘅標準答覆 一個分類標籤，例如收費、送貨、退款 做完話我知邊幾條係最多人問，同埋有邊幾條其實一句說明就可以避免佢再問。
一句萬用尾句，加喺邊條指令都得
凡係郁緊公司真實檔案，都加返呢句，你就永遠有得叫停。
郁我原本嘅檔案之前，先列清單俾我睇你想改咩，我 ok 咗你先動手。
仲有一個習慣好過任何指令：原本嘅檔案唔好俾佢改，一律叫佢寫一個新檔案出嚟（例如「訂單_已清洗.csv」），原檔永遠留返底。
唔好八個一齊試，揀一個
第一次做，最緊要係快啲見到成果。
如果你係老闆：由場景 3 或者 7 開始 —— 條數同客戶投訴，係你最想知但最少人幫你整嘅嘢。一個 Dashboard 彈咗出嚟，你即刻感受到分別。
如果你係員工：由場景 1 或者 8 開始 —— 出內容同答重複問題，係你每日最嘥時間嗰兩樣，慳返嘅時間你自己即刻感受到。
試完一個，你會發現真正嘅樽頸唔係「AI 得唔得」，而係 —— 你識唔識同佢講嘢。同一件事，識講嘅人十分鐘搞掂，唔識講嘅人問極都係得返一段字。
與其一個個場景咁抄，
不如一次過學識點樣「叫佢做嘢」
我開咗一個 AI 萬能秘書班 —— 實體班，兩個鐘。
- 現場由零幫你裝好成套嘢，唔使你返屋企再撞板
- 帶你整一個記得住你盤生意嘅 AI 秘書，唔使次次重新解釋
- 用你自己公司真實嘅檔案嚟試，唔係示範用嘅假數據
- 現場有人睇住你做，卡住即刻有人幫你解
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常見問題
我完全唔識寫程式，做唔做到？
做到。上面八段指令，全部都係用中文講人話，冇一句係程式碼。要寫程式嗰啲部分，係 AI 自己寫自己跑 —— 你嘅角色係講清楚你想要咩，唔係寫程式。
公司啲資料掉入去，會唔會外洩？
檔案係擺喺你自己部電腦，唔係上載去邊個網站。AI 要睇嗰陣先讀。不過穩陣起見，內部規矩應該由公司訂：邊類資料可以用、邊類唔可以（例如身分證、信用卡號），呢個係管理問題，實體班會講點樣劃條線。
佢會唔會亂改我啲檔案？
會唔會，取決於你點講。記住呢句萬用尾句 ——「郁我原本嘅檔案之前，先列清單俾我睇你想改咩，我 ok 咗你先動手。」加咗喺任何一條指令後面，佢都會先問過你先郁。另外一個習慣：原本嘅檔案唔好俾佢改，一律叫佢寫一個新檔案出嚟（例如「訂單_已清洗.csv」），原檔永遠留返底。
同我平時用嘅網頁版，係咪同一個 AI？
係同一個腦，但擺喺唔同位置。網頁版佢得一張嘴；擺喺你部電腦入面，佢多咗對手 —— 開得檔案、寫得檔案、跑得程式。分別喺呢度，唔喺答得叻唔叻。詳細對比可以睇呢篇：傾偈 vs 幫你做嘢。
要幾耐先學得識？
裝好同做出第一個成果，大約兩個鐘。之後就係熟練度問題。實體班就係將呢兩個鐘壓縮埋一齊，有人睇住你做，唔使你自己喺屋企撞一個星期。