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同廣告數據。
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。
讀取呢個資料夾入面嘅「新聞稿.txt」，幫我自動生成 5 篇唔同風格嘅 Facebook 帖文、3 條 Threads 短文、同 1 篇小紅書文（加返 Emoji）。 直接喺呢個資料夾起一個叫 social_media 嘅資料夾，將佢哋分開檔案儲存，檔名要一睇就知係邊個平台、第幾篇。
幾個月嘅廣告數據，一次過睇邊個賺、邊個蝕
由後台匯出一堆表，喺 Excel 拉來拉去、逐個數逐個比，睇到頭都暈，最後都係憑感覺講「呢個好似 ok」。
資料夾入面呢幾個廣告數據 csv，幫我寫個程式去分析： 1. 邊個廣告系列嘅成交比例最高 2. 邊個廣告系列每個查詢嘅成本最貴 3. 每個月嘅走勢係向上定向落 分析完之後，直接幫我寫一份「廣告總結.md」，用中文，寫返邊幾個要加錢、邊幾個要即刻熄，同埋點解。
銷售部
目標好簡單：將行政雜務嘅時間搶返嚟，用嚟見客。
見客之前，自動幫你摸清對方底細
逐間公司開網站、逐頁碌、逐間諗切入點。三十個客，就係三十次同樣嘅動作。
「潛在客戶.csv」入面有公司名同網址。幫我逐間去佢哋個網站攞返資料：佢哋最近喺做緊咩、主打邊條產品線、睇得出有咩痛點。 然後喺個表新增兩欄：「近況摘要」同「銷售切入點建議」，切入點要具體到我可以照住開場白咁講。做完儲返做「潛在客戶_已整理.csv」。
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。
產品一更新，成個問答庫自動跟住改
產品出咗新功能，但客服手上嘅指引仲係舊版。結果同事照舊答，答錯咗都唔知，客投訴返嚟先發現。
根據「新版說明.txt」入面嘅新功能，幫我更新「常見問題庫.md」入面所有受影響嘅客服回答指引，確保冇同事會答返舊資料。 改之前先列一張清單俾我睇：邊幾條要改、點解要改、改成點。我 ok 咗你先動手。改完另外標記返邊啲係新加、邊啲係改過。
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 2 或者 7 開始 —— 廣告成效同客戶投訴，係你最想知但最少人幫你整嘅嘢，一份報告出咗嚟，你即刻感受到分別。
如果你係員工：由場景 1 或者 4 開始 —— 內容同報價單係你每日最重複、最嘥時間嗰啲，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。留意場景 8 嗰句 ——「我 ok 咗你先動手」。加咗呢句，佢會先列清單俾你睇。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。