最近被Codex的额度用量折腾得有点难受，不是它不好用，是太好用了导致用量消耗太快，经常跑到一半额度不够，工作流直接打断。
所以我一直在找一个更合适的办公Agent。
聊天的AI工具已经太多了，我真正需要的是一个能处理日常工作内容的桌面Agent：能读文档、查网页、调用技能、生成页面、写进飞书，还能把结果整理成一个真正能交付的东西。
对比使用了一圈目前主流的桌面Agent，感觉网易的LobsterAI，综合起来很符合我的需求。
它是国内首个开源桌面级Agent，之前在技术圈和开发者社区里被很多人验证过，现在职场场景的能力也越来越完善。
它能把我的大部分工作任务很好地接住，可以说，完全可以作为Codex的平替来使用了。
我们团队最近在开发一个AI工具产品，叫ClipPilot。
它是一个AI自动剪辑工作台，面向自媒体创作者、品牌内容团队和短视频运营。客户上传直播、访谈、课程、发布会、录屏这些长素材以后，它可以自动转写、识别高光、粗剪、加字幕、生成封面标题，再输出适合不同平台的版本。
产品资料目前已经很完整了，但我看完第一反应是：这东西如果直接丢给销售或市场，大概率还是讲不清。
因为客户不会听你念功能。客户只会问：我为什么需要它？它和剪映、Premiere、字幕工具、AI视频生成工具有什么区别？如果我已经有剪辑师，还要不要用？
所以老板这次给我的任务，不仅仅是写一篇产品介绍，而是补齐新产品从“功能清单”到“客户听得懂”的中间那层营销材料。
换句话说，我要把ClipPilot这份产品文档，变成一套市场、销售、客服都能直接拿去用的资料包：一句话定位、客户分层话术、竞品差异、演示脚本、FAQ、内部培训大纲、海报、落地页，最后写入飞书文档。
进而形成完整的营销材料制作工作流，以后面对快节奏的新品上市，能够将这些新品的营销材料快速补齐，以适应市场需求。
这个需求足够具体，产品不是没有内容，而是内容太散；团队不是不够努力，而是每个人讲法不一样。
LobsterAI要做的，就是把这堆材料整理成一套能对外讲、能内部学、能持续维护的交付物。
1.1 先用专家套件，把“功能很多”翻译成“客户为什么要买”
第一步不是直接写文案，而是先请出LobsterAI的专家套件。最近这个功能更新后，它把常见岗位的工作流打包成了具体专家：产品经理、营销、销售、设计、数据等等。
这一步解决的是“谁来翻译产品”的问题。产品经理看边界，销售看成交，营销看传播，设计看呈现，数据看复盘。一个新产品讲不清，往往就是因为这些视角混在一起了。
我先让产品经理专家处理产品定位：
请以产品经理身份，重新整理ClipPilot的产品定位。重点回答：它不是传统剪辑软件，不是字幕工具，也不是AI视频生成工具。它到底属于哪类产品？最应该先卖给谁？第一版MVP最应该强调哪5个能力？哪些能力现在不适合讲太满？
这个回答的价值，是先把产品边界讲清楚：ClipPilot不是传统剪辑软件，也不是字幕工具，更不是从零生成视频的AI工具，它更像一个从真实素材里先帮你剪一版的内容助理。
然后让销售专家拆客户话术：
请以B2B销售负责人身份，把ClipPilot拆成4套客户话术：个人知识博主、带货直播团队、MCN内容团队、企业市场团队。每套都要包括开场问题、痛点判断、产品解释、最适合展示的功能、客户顾虑和收口话术。
再让营销专家拆传播角度：
请以营销负责人身份，为ClipPilot设计3个传播钩子。不要写成“AI自动剪辑更高效”，要从具体痛点切入，比如“2小时直播怎么变成20条短视频”“60分钟访谈怎么变成一周内容”“发布会素材怎么二次传播”。
到这里，LobsterAI的专家套件就把“产品很多功能”拆成了几个可沟通的问题：卖给谁、先讲什么、哪些别讲太满、客户听到哪里会有疑问。
这就是LobsterAI比普通问答更有用的地方：它让不同岗位的专家接力，把产品从“我知道自己有什么功能”，推进到“客户知道自己为什么需要”。
1.2 销售不能只靠文字，把卖点做成能演示的东西
产品讲清楚以后，下一个问题是：销售不能只靠口头解释。客户真正能理解，往往要看到图、视频和页面。
所以我继续让设计专家把ClipPilot的核心逻辑整理成3张产品介绍海报：
请以设计专家身份，把ClipPilot的推广逻辑整理3页产品介绍海报。要求适合放进飞书文档和产品PPT，不要做成官网宣传海报。
LobsterAI目前已经具备图片和视频生成能力，支持了主流图片视频模型。它的价值不只是“能出图”，而是图片、视频和其他技能可以在一个对话框里串起来。
先来看看图片，还挺不错：
再顺便调用Seedance 2.0，做一个产品宣传小视频：
最后再让它生成一个轻量的产品演示落地页：
请生成一个ClipPilot营销演示落地页，面向销售发给客户预览。页面包含：一句话定位、典型场景、3个客户痛点、产品工作流、FAQ、预约试用按钮。完成后部署成一个可分享链接。
看看网页的生成效果：
LobsterAI返回了部署好了的公网访问地址：
大家可以点击查看：https://clippilot-preview.surge.sh/
到这里，LobsterAI的“交付感”就出来了。
不是写完一段文案就结束，而是把营销和销售真正要用的东西继续往前推：图、视频、落地页。客户能看见，团队才更容易讲清楚。
1.3 团队内部也要统一口径，补齐PPT和FAQ
资料包不只是给客户看的，也要给团队内部用。否则市场写一套，销售讲一套，客服回答又是一套，产品再好也会被讲散。
这里可以直接使用自带的PPT skill：
我们可以给LobsterAI装上一些专业的PPT skill，比如全网爆火的藏师傅的PPT skill，安装方式很简单，把下面这段话发给LobsterAI：
安装这个Skill：https://github.com/op7418/guizang-ppt-skill
来辅助我们做PPT：
请把ClipPilot销售资料包改成一份12页的内部培训学习PPT。内容包括：客户为什么需要ClipPilot、不同客户怎么讲、演示流程怎么跑、竞品问题怎么答、常见异议怎么处理、营销行动清单等等。每页写清标题、核心内容。
于是很快就能得到一份高质量的PPT分享材料：
同样也有公网访问地址，点击链接查看：https://clippilot-training-mag.surge.sh/
再补一份客户FAQ：
请基于ClipPilot产品介绍，生成一份销售FAQ和客户异议回复。问题要来自真实客户，不要写成产品说明书。重点覆盖：自动剪辑质量、字幕准确率、品牌模板、人工剪辑团队关系、多平台适配、数据复盘、素材安全和试用门槛。
做到这里，用到的是LobsterAI的文档、PPT、销售专家和内容生成能力。它补全了团队协作里最容易缺的统一口径：销售怎么学，客户怎么问，哪些承诺不能说太满。
1.4 资料不能散在聊天记录里，结合飞书CLI交付
如果你有一个飞书账号，LobsterAI配合飞书CLI会很顺手。前提是你本机已经配置好 lark-cli，并完成对应权限授权。
配置过程也很简单，把下面这句话发给LobsterAI：
帮我安装飞书CLI：https://open.feishu.cn/document/no_class/mcp-archive/feishu-cli-installation-guide.md
这样使用，LobsterAI就不只是帮你写一段简单的问答，而是可以围绕飞书文档、表格、Base做查找、读取、分析和写入：
回到这个任务本身，如果所有结果还停在聊天记录里，那就不算交付。我让LobsterAI调用飞书CLI，把以上所有内容整理成一个飞书文档：
请调用飞书CLI，新建一份“ClipPilot销售资料包”。文档包含：一句话定位、客户分层、核心痛点、销售话术、竞品差异、演示视频、一页式产品图说明、销售FAQ、客户异议回复、内部培训PPT大纲、演示页链接和下一步待补素材清单。
点击链接打开文档：
可以看到，定位、话术、FAQ、演示页、PPT大纲这些内容都被收进了同一个交付文档里。
这一步可以说很重要。
因为很多AI工具的问题不是不能生成，而是生成完以后还得你自己搬。复制到文档，整理标题，重新排版，再发给团队。
LobsterAI把结果写进飞书以后，这套资料就变成了团队能打开、能评论、能继续改的交付物。
这也是我觉得LobsterAI比普通聊天工具更像Agent的地方：它不只是停留在问答环节，而是把结果落到团队真实工作的地方。
1.5 客户问题会不断出现，用定时任务和IM继续维护
销售资料包也不是一次性文件。
客户问了新问题，要补FAQ；竞品更新了，要改差异话术；跑完一轮客户，要补真实异议；产品出了新功能，要改演示脚本。
这时候LobsterAI的定时任务和IM入口就能接上。
创建定时任务：
请创建一个每周五下午运行的任务：读取ClipPilot销售资料包里新增的客户问题、业务反馈和竞品变化，更新FAQ、异议回复和竞品差异，并生成一份本周销售资料更新摘要。
很多团队的资料包最后失效，就是因为没人维护。客户一线问题还在不断出现，但文档停在第一次发布那天。
LobsterAI的IM入口就适合接这种零碎反馈。销售在微信或飞书里遇到客户问题，可以直接转给它，让它判断问题类型，再追加到资料包里。
这样就可以随时随地地通过手机使用LobsterAI，使用飞书、微信直接安排LobsterAI干活了：
当我在微信或飞书里转发客户问题给你时，请判断它属于价格疑问、产品能力疑问、竞品疑问、落地疑问还是安全疑问，并追加到ClipPilot销售资料包的对应章节。
这一步让营销资料包不再是死文档，而是一个可以持续更新的工作资产。
这也是普通聊天工具很难做到的地方：你可以让聊天工具写一次FAQ，但它不会自动接收后续客户问题，也不会每周更新飞书文档。
LobsterAI最近还上新了一个新的功能：电脑操作Computer Use。我对比了一下Mac端还没有，目前是Windows用户独享。
顾名思义。它就是能代你操作电脑，解放你的双手。我们给他安排一个任务：
接下来就是它完全自动操作的打开浏览器，登录小红书，自动搜索：
最后得出以下的结果：
回到前面产品的需求，如果你要持续维护一个产品资料包，Computer Use就可以负责收集外部信息，再结合飞书CLI写入文档或多维表格。
它的价值是把“找资料、整理资料、写回资料库”这类重复动作继续接起来。
这次做完ClipPilot营销资料包，我觉得真正的问题不是“怎么写一个方案”。
真正的问题是：一个新产品做出来了，但团队讲不清楚，客户也听不明白。
产品经理手里有功能清单，市场想做传播，销售想见客户，客服要回答问题，但中间缺一套统一的客户语言。
LobsterAI这次做的，就是把这层翻译补上：先读产品资料，再用专家套件拆定位和话术，用图片视频页面做演示，用PPT和FAQ统一内部口径，用飞书CLI交付，最后用定时任务和IM继续维护。
它不是某一个功能特别神，而是把几个能力串成了一条工作链路。
如果有大量背景信息，就直接用语音说；如果资料都在飞书里，就让它配合飞书CLI去读、去查、去写；如果是每周都要做的事情，就做成定时任务；如果临时在手机上想到一个指令，就交给IM机器人。
这样用下来，你会明显感觉到Agent和聊天机器人的区别。
聊天机器人解决的是“我不知道怎么做”，Agent解决的是“我知道要如何做，但不想自己一点点搬”。这中间差的，就是一整条能落地的工作链路。
所以我觉得LobsterAI值得使用的地方，不是它又多了多少功能，而是它能把职场里那些零碎、重复、麻烦但又必须完成的工作，慢慢连接起来。
如果你也遇到类似问题：产品资料很多，但团队讲不清；内容很多，但没人整理；客户问题很多，但FAQ没人维护，可以试试把一个真实任务交给它。
按照惯例，用一张图总结今天的分享：
