## 801｜【AI龙虾十日谈】王大仙：3个实战案例，把龙虾和日常工作真正结合

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最近我在做一个系列直播，叫“AI龙虾十日谈”——连续十天，每天请一位对OpenClaw、对AI有深度研究的实践者，从不同角度聊一件事：这东西到底有什么用？怎么用？

第八场直播，我请到的嘉宾是王大仙。他是飞书产品市场经理，也是我们AI学习圈的教程课老师，更是龙虾深度用户。他自己摸索出了一套把龙虾嵌进日常工作流的打法，跑通了几个案例，在直播里全部分享了出来。

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这场直播，我们不再聊龙虾是什么、为什么、怎么办，而是直面很多同学都有的困惑：龙虾到底怎么跟我的日常工作真正结合起来？怎么能让它不只是聊天、不只是帮我写段文案，而是真的能帮我处理工作里那些实实在在的事？

今天这期广播站，我从这场直播里挑了三个案例，一个展现情绪价值的，一个展现使用价值的，一个讲企业落地的。每个案例后面，我都会说说它对你的工作流意味着什么，以及怎么借鉴。

在进入案例之前，先帮你建立一个认知基础：龙虾和普通AI，最核心的区别是什么？

王大仙用了两个词：记得久，能动手。

你让ChatGPT帮你整理竞品数据，它会告诉你可以去哪些网站查、按什么格式整理。建议不错，但执行还得你来。你让龙虾做同一件事，它会自己打开浏览器，自己去查，自己整理好，把表格发给你。

这就是区别——以前AI是个只会说话的顾问，你得把它的建议翻译成行动，再自己去执行。现在龙虾是个真正能上手干活的人，你说需求，它负责跑完。

在直播里，19:10分，王大仙临时部署了一只全新的龙虾，取名“王六虾”。到了19:40，这只刚出生30分钟的虾就已经完成了：自学麦当劳的MCP技能、查询收货地址、新增一个新地址、按照“热量低、60元以内”的要求筛选套餐、确认支付。最终以35.9元的价格帮王大仙点了一顿晚餐，并在20:18送达。

全程，王大仙没有打开麦当劳APP，就是和王六虾对话。我当时突然有种感觉，这只虾不只是在帮王大仙干活，它好像是在……照顾他？知道他的需求，然后把这一切都安排好了。就像家里有个人帮你把饭做好了，你推门进来，桌上已经摆好了。

这大概就是王大仙说的情绪价值：有时候，AI给你的不只是效率，还有一种被照顾的感觉。这种感觉听起来有点虚，但真正体验到的时候，你会意识到它是真实的——你的注意力被留出来了，你不需要再分心去惦记那件事了。

更关键的是，这类任务有一个特征：你不是在创造什么，你只是在执行一个早就想清楚的流程。既然流程是固定的，那为什么不能让龙虾来跑？你不再需要想“好，我现在去做这件事”，而是设定好条件，让它在对的时间自动跑完。

所以，你也可以问自己：我生活和工作里有哪件事，每次做的时候都在重复同样的步骤？那件事，可能就是你第一只龙虾最该接手的任务。越无聊的事，越适合交给龙虾。

王大仙分享的第二个案例，是很多内容团队都有的真实需求：抓爆款。比如，分析某个关键词下的抖音爆款内容。

相信很多自媒体博主、内容运营对这样的场景都不陌生：你需要找出相关视频，记录播放量、点赞数、发布者粉丝规模，再基于这些数据生成一份分析报告和二创建议。这个活不难，但确实费时费力。因为人工刷数据这件事，不只是慢，还容易漏，还容易因为刷累了开始随手记。

而王大仙用的方案，是龙虾加上RPA（机器人流程自动化）的组合技。这么做的原因也很实际，龙虾跑抓爆款这类确定性任务，不只是慢，还非常费token。他的做法是：

第一步，让龙虾调用RPA技能做数据抓取。RPA干的是确定性的事——按照固定规则去指定的地方取数据，速度快、稳定、省token，不需要任何“智能”，就是机械地把数据搬过来。

第二步，用龙虾做爆款分析和报告生成。判断哪些视频算爆款、理解数据背后的规律、给出有参考价值的二创建议——这些需要理解和灵感的事，是龙虾的主场。

王大仙对这个拆分逻辑有一句话说得很清楚：“确定性的、标准的、能被明确为规则的，让RPA来做；不确定的、需要灵感和涌现的，再交给龙虾。”

最终的结果怎么样呢？龙虾成功抓取了相关视频的完整数据，自动整理进多维表格，同时生成了一份爆款分析报告和二创建议文档。全程无需人工操作。对于这类数据整理加分析的组合任务来说，实习生一周的活，几分钟跑完。

这个案例背后，藏着一个值得反复用的工作流方法论。下次你想让龙虾帮你干一件事，可以先问自己两个问题：这件事里，哪些步骤是确定的、每次都一模一样的？哪些步骤需要拣选和判断、需要发挥创意？

前者交给RPA或工作流自动化，后者则是龙虾的主场。

这听起来简单，但很多人没有这个意识，一上来就想让龙虾全包，结果发现它在简单的抓取任务上慢、贵、还不稳定——这其实就是把龙虾用错了地方。

直播里，王大仙有一句话我很认同：“一定要把AI落在生产环境里”。组合技的逻辑，本质上也是这句话的实践——不是把AI拿来演示，而是真正嵌进你的工作流，让它一直稳定地跑着。

在直播里，让我感触最深的案例来自北汽福田。

北汽福田的工厂，春节放假、厂里没有一个人。但有一只叫“长超小福”的龙虾在工作：每天准时调用车间和机房摄像头，拍照、分析图像，生成当日巡检报告。发现任何异常，立刻触发预警，通知值班人员。整个春节，稳定运行。

我当时听到这个案例，第一反应是：AI在空荡荡的工厂里，每天盯着多路摄像头，写报告，出问题了叫人——这件事放在三年前，是很多人不敢想象的，现在，它在北汽福田的生产线上真实发生着。

这个案例让我想起一类工作——我把它叫做“守夜人式任务”。

想想你每天早上的第一件事是什么？很多人的答案都差不多：检查一圈。昨天的任务有没有全部完成？有没有人在消息里等着回复？有没有新的客户表单进来？公众号有没有按时发出去？数据报表有没有跑出来？这类工作消耗的不是脑力，而是注意力和时间——你不是在创造什么，你只是在“看门”。而且这扇门，往往要你亲自守着才放心。

龙虾最适合的，恰恰就是这类任务。它不睡觉，不会漏盯，发现问题立刻叫你。你可以真正从“看门”这件事里解放出来，把注意力放在更需要你判断的地方。

当然，王大仙也专门强调了一件重要的事：数据要分层，权限要清晰，只给龙虾开放经过整理的数据源。

这些前置准备没做好，龙虾扔进生产环境，要么乱跑，要么跑不动——这是很多公司踩过的坑。

他的建议是：先从个人账号、非敏感数据开始试，摸清楚龙虾的能力边界，再一步步接入真实业务。不要一开始就把最核心的系统交出去，从小处跑通，验证它能稳定运转，再扩大范围。这个逻辑，和我们做任何新事物的逻辑是一样的——先跑个小样，再放量。

聊完三个案例，我想在这里说一件让你放心的事。

很多同学跟我说过同样的焦虑：AI变化太快了，感觉自己一直在追，却一直跟不上。新工具层出不穷，刚学会一个，又来了一个更新的，怎么追都追不完。

王大仙在直播里说了一句话，我觉得可以彻底为你打消这个焦虑：“有价值的AI工具，门槛一定会被打下来。”

甚至他还说了更绝的一句话——“AI时代，不用担心自己学得慢。如果学得慢，你可能就不用学了。”

他举了自己部署龙虾的例子：春节的时候，部署一只龙虾要敲命令行，需要有一定的技术基础，从最开始的安装到最终接通飞书，新手很难上手。不到一个月，飞书里几次点击，一分钟，龙虾部署完毕。

所以，真的不用焦虑“已经落后了”。真正有价值的工具，会主动来找你，不是你去追它。

但有一件事值得你认真想一想。当操作层面的门槛消失之后，真正的瓶颈浮出来了——你能不能把你的需求，清清楚楚地说出来？

王大仙说，AI其实做的是枚举——它把你能想到的、想不到的可能性全部列在你面前。但人要做的是选择和决策。工具越简单，你的判断力就越值钱。

龙虾不懂默契，它只懂指令。那些反复追问的问题，遇到人，靠默契能糊弄过去；遇到龙虾，它不接受模糊，追着你把每一个细节说清楚。

这些追问，逼着你把工作想清楚。而把工作想清楚这件事，某种程度上是一种反向训练——你在调教龙虾的同时，龙虾也在帮你理清自己的思维。

这个副产品，可能比龙虾帮你干的活本身，还要有价值。

说了这么多，你一定好奇，怎么真正养好一只虾？王大仙总结了一个养龙虾的五步法：

第一步：虾脑。你选择的大模型，决定龙虾的聪明程度。现在这一步难度已经很低了，你根据自己的需要选择相应的模型就行。我的一个建议是，选择你可承受范围内的最好的模型。

第二步：灵魂。这是确保把一只“公共虾”变成“你自己的虾”的关键一步。王大仙明确表示，直播里搭建的王六虾其实是个反例，他打完招呼就直接让王六虾去学麦当劳的MCP技能了，其实这样不对，灵魂的配置应该在最前面。

具体怎么做？你可以打开任意一个大模型，告诉它你要给龙虾配置灵魂文档，再说清楚你的虾要干什么、服务于谁、风格是什么。大模型会帮你把这些“灵魂文档”写好，你只需要把内容复制粘贴发给龙虾，它就完成了初始化。配置完让它做个自我介绍，你会发现它完全不一样了——真正养出来的虾，风格会和养它的人越来越像。

第三步：技能。这个可以自己手搓，也就是跟龙虾对话，让它把一个工作流封装成技能。也可以直接从技能社区或者GitHub上找现成的，丢给龙虾，让它去学就行。

第四步：知识。把龙虾接入飞书，它就能调用你的文档、数据、工作记录——你积累的知识、经验和认知，都可以成为它的养料。

第五步：养护。这是最长期的一步，也是最容易被跳过的一步。王大仙说得很实在：龙虾不是一次性就能养成的，要用对待人的耐心去不断给反馈。

他自己的方式是两点——对过程有把控，对结果有判断。发现结果不对，不是骂虾了事，而是告诉它“你的产出不符合我的预期，下次可以这样调整”。每一次这样的反馈，都会让它在同类任务上越做越好。

好，这就是关于这场直播的一些分享。如果你对这场直播的完整内容感兴趣，可以点击文稿区的链接观看完整回放。

点此观看AI龙虾十日谈第八场｜对谈王大仙

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好，今天的广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友，明天我们接着聊AI。

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