一直觉得，AI带来的先是生产力，紧接着就是生产关系的变革。
但今天还存在巨大的信息差——先上手AI工具的朋友，先享受世界！
比如最近我发现的“办公小浣熊”，就有点犹豫要不要推荐给同事们。
因为用它来帮人“偷时间”，太丝滑了！
用它处理数据、拆解任务、写报告，客户看了提案频频点头，同事们看了非常羡慕。
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在硅谷，有个共识：工具选择就是竞争力。
这句话在 ChatGPT 推出之后被验证过一次，又在Cursor、Claude Code、Dia、Notion AI等工具的爆火中，被反复证明。
早用的人，能用 AI 帮自己“开外挂”；
晚用的人，往往还停留在怀疑阶段，担心工具不够专业，结果等到真的下场，差距已经被拉大。
最近让我有这种感觉的，就属“办公小浣熊”。
生产力的进化，是外包的演化
人类会使用工具，高级的人类擅长“外包”。
过去两年，我发现身边有两种人：
一种是每天让 AI 写邮件、做调研、跑数据分析，工作量不减，产出翻倍；
另一种喜欢看热闹，觉得 AI 就是玩玩，等他们反应过来，同事已经用 AI 把自己的岗位“重构”了一遍。
办公小浣熊给我的感受，就是第一种最喜欢的。
它不像 ChatGPT 那种“通用问答”，而是非常直白地针对 任务规划 + 数据分析 + 文档创作这些办公场景做了深度打磨。
换句话说，它是一个为“上班族”量身定制的 AI，不是泛用的聊天『机器人』️。
做数分，我能比不过一只小浣熊？
大厂产品出身，经常自己爬数、写SQL、把DA的活说干就干了，我对自己的数据分析能力还有点信心。
但是遇到多表格处理、多公式嵌套，还是会觉得麻烦。
比如我这次，是拿公司的一组销售数据表去跑。
以前这种需求，基本要交给BI同事，流程很慢；自己做的话也需要操作挺久。
但在小浣熊里，我一次性直接把多个文件拖进去，它几秒钟就帮我完成了：
趋势分析：生成季度销量对比，并且直接画出了折线图；
预测模型：甚至能给出未来两个月的销量预测，附带置信区间；
报告输出：最后还一键生成了结构化报告，能直接拿去开会。
重点是，我全程一句代码没写。
输入栏上方会有非常细腻的提示词指引，选中关键词，就可以直接套公式。
对于像我这样总嫌取数、计算、写长提示词麻烦的人来说，这是很夸张的体验。
以前“数据驱动决策”这句话听上去有点虚，现在是真的能做到。
600多行的数据，叠加计算、信息解析，完成度都很高。
操作起来也非常方便，可以随时再上传新的文件。
更有意思的是，我跟它对话时勾选了“深度思考”，它会在回答后告诉我：
为什么选择某种分析方法？背后有哪些假设？这个解释的价值，比结果本身更高。
这让我想到 Claude 在国外的用户故事：有人用 Claude 来辅助做财报分析，Claude 会标注出财务风险点，还能推演可能的市场走势。
但 Claude 的问题是对中文语料不够友好，尤其在处理本地化文件时，容易掉链子。
小浣熊在这个维度算是把“本地化 + 专业化”走通了。
任务规划，我用一只小浣熊当秘书！
另一次让我印象深刻的，是我用它来帮我写“出海增长方案”。
正常来说，这种任务得先搜集资料，再搭框架，最后输出方案。整个过程少说要 2-3 天。
尤其设计复杂链路、多任务协作、具体工作拆解，即便我用大模型产品辅助，也没法直接生成满意效果。
传统的对话式AI工具，往往只能在一个对话中进行一个任务的单线处理；
一旦任务需要并行、交叉处理/互相关联，任务需要按照什么步骤进行，就需要人有意识地主动使用外部工具进行规划、记录执行情况。
所以我就只能在多个AI产品、不同对话中，反复切换、寻找上下文，需要自己记住很多东西，对管理能力以及对大模型的上下文与综合理解都有要求。
但在小浣熊里，我只输入一句话：「请为一个AI Coding应用的海外市场扩张设计一份 DAU 增长方案」。
它自动把任务拆成了几个阶段：
先是完成市场调研：目标国家、用户画像、竞品情况；
紧接着是渠道策略——TikTok、Reddit、Discord 等平台的切入方式；
之后是用户增长：种子用户获取、口碑传播、裂变激励；
最后还不忘做风险评估：政策合规、数据隐私、文化差异。
逻辑非常清晰，就像一个非常有出海业务实战经验、又逻辑表达极好的专家，在一对一给我专属服务。
整个任务规划的关键节点、工作流搭建、程序框图，又很有产品经理或者『工程师』的水准。
放以往，用Dify等来梳理类似的workflow，也是有门槛的。
关键是，它不是“一口气给答案”，而是让我可以在每个步骤里调整，比如我加了一条「重点考虑东南亚市场」，它立刻修改了整个计划。
这个过程非常像一个“人机共创”的 Workshop。
通过任务规划的方式，从小浣熊收到工作任务的第一时间开始，它就能帮助我明确任务目标、任务背景等关键信息。
并通过脑图的方式直观展示任务的拆分思路、执行步骤与执行细节，帮助我一步步理清工作思路。
并在任务执行的过程中，辅以当下最新的大模型能力与各类工具调用，需要什么样的模型、Agent、工作流可以调用。
完成工作任务效率真的大大提高，比如做一份椰子水的投资分析，任务拆解的细致程度，足以完成交付！
最终生成文字、图片、文件、文档等，素材形式也很多样。
文档创作，跨越最后一公里！
AI写文档已经不新鲜了，ChatGPT、Notion AI 都能做。
但大部分时候，它们的产出停留在“草稿”层面，还需要我来大量润色。
我在小浣熊里写过一个《AI应用投资研究报告》的文档。
点击输入框下方的小浣熊头像图表，通过个性化设置，还可以选择合适的提示词模版，或者自定义个性化方案。
惊喜的是它能直接输出一个完整的 HTML 页面，里面包含：
数据图表（趋势图、对比图）、段落小结（每个部分后有要点总结）；引用来源（自动标注数据出处）。
图表和数据也都可交互、能二次编辑。
这和 Notion AI 最大的不同在于：它不是帮我“写点文字”，是帮我生成了一份能直接发出去的成品。
把“最后一公里”也一次性补齐。
我后来甚至用它来写过一份「AI孵化器Demo Day策划方案」，加上它生成的可视化流程图，直接变成了对外 PPT。
那一刻我意识到，这已经不只是“省时间”，而是在改变工作的完成标准。
像我平时用到的文件、数据、资料量非常大，办公小浣熊的知识库功能就也是刚需。
用它进行文档管理、数据分类，搭建一个属于我自己的图书馆和数据库。
再去调取、检索、引用，二次加工信息，就方便太多了！
原来这只小浣熊，来自商汤
用了一段时间才知道，是商汤做的这款「办公小浣熊」产品。
我在想，为什么他们做的更丝滑、效果更好？
答案也许是：数据和场景积累。
商汤作为国内顶尖的 AI 厂商，一直在算力、大模型、落地项目上有非常多的资源。
小浣熊的出现，算是他们在「AI 生产力」这个赛道的 All in。
国外其实也有类似的路径。
Anthropic 做 Claude，是因为他们的人才基因在 Alignment 上；OpenAI 做 ChatGPT，是因为他们先把通用模型跑通；
而像 Perplexity、Notion AI、Cursor 这种后发工具，都是抓住了垂直场景 + 工具链闭环。
办公小浣熊显然也在走这条路：它不试图成为“万能大模型”，聚焦在办公场景，把数据分析、任务规划、知识管理一口气打通，形成闭环。
办公小浣熊让我觉得，生产关系变了
回到开头说的那个观点。
AI 工具的真正意义，不是帮你少写一封邮件，也不是省下几个小时的报表，可能是改变团队的协作逻辑和个人的生产工作流。
当一个人能用 AI 一周做完别人一个月的活，组织必然要重新分配工作；
当非技术背景的人能跑出专业级的数据分析，部门之间的壁垒会被打破；
当方案从调研到成品只需要一个人 + 一个工具，传统的“团队分工”也会被压缩。
我常常跟朋友开玩笑：AI 工具不是帮你偷懒，而是帮你“偷时间”。时间偷得多了，你就能用省下来的精力去做别人还没来得及做的事。
所以我还是决定写下这篇文章，分享给看到这里的你～
但说一千道一万，都不如你自己动手试试！
未来几年，AI 工具的竞争一定会越来越激烈，但能跑出来的一定有共性：真实场景价值 + 技术深度 + 足够开放。
小浣熊现在已经展现了这个势头。
剩下的，就看你愿不愿意比别人先上车！
