从 Gemini 到自动化：聊聊我工作中 AI 的高效应用场景

最近看到不少关于 OpenClaw 的使用分享，看完之后不得不承认，它能火起来确实有它的道理。在一些繁琐、重复的任务处理上，这款工具表现得相当出色。

不过，我目前还没有急着去深度使用它。原因很简单：我自己日常工作中的业务场景相对简单，复杂度不高。感觉专门引入一个新工具，对实际工作效率的提升可能并不明显。

毕竟，我现在的主要工作流程，都已经用上 AI 来处理了。如果仅仅是为了体验新工具而大动干戈地改造现有工作流，我觉得有点得不偿失。

目前，我使用 AI 的场景主要就两大类：一是日常的轻度使用（比如查个信息、问个问题），二是直接将其嵌入到自动化的工作流里。

日常轻度使用：让搜索和翻译更高效

日常轻度使用这一点很好理解。平时有什么需要搜索的信息，或者需要一些协助（比如解释概念、头脑风暴），我都会优先问问 AI。

一个非常典型的场景就是翻译小语种的询盘邮件。过去这活儿得靠翻译软件或者自己查词典，现在直接让 AI 来协助，效率高太多了。

像我用的 Gemini，直接点击浏览器右上角的图标，就能立刻开始对话。相比之下，过去使用 ChatGPT 这类工具时，可能还需要额外打开一个新标签页或应用。不得不说，谷歌浏览器这几次更新，确实让 AI 的使用体验越来越无缝和便捷。没办法，谁让它掌握着用户上网的入口呢，其他 AI 工具在“即开即用”的便利性上，目前还很难超越。

嵌入工作流：自动化处理复杂任务

除了这些日常的“随手用”场景，更关键的是将 AI 嵌入到特定的工作流里。

举个例子，我现在从某个电商平台上下载了一批产品信息。但仔细一看，这些数据往往很混乱，格式不统一，结构也不好。接下来需要对这批数据进行清洗和规整，高效处理这类任务，现在肯定是 AIGC 的强项了。

我的做法通常是写一段代码，构建一个自动化的处理流程，把 AI 调用作为其中一环嵌进去。当然，实现这种自动化工作流的方式有很多。直接用 Python 等语言开发可能有点技术门槛，如果不想写代码，完全可以利用 N8N 这类无代码/低代码工具来搭建，同样能实现高效自动化。

工具本身没有绝对的好坏，关键在于怎么用它，以及它是否适合你当前的需求和技能树。

说到底，我工作中用到 AI 的场景主要就是这两类，没什么特别高深的地方。所以 AI 浪潮对我来说，本质上就是多了一个更智能的“搜索”渠道，以及一个更强大的“信息处理与转换”引擎。它让我能把时间和精力，更聚焦在那些真正需要人类判断和创造力的环节上。如果你也在探索如何将 AI 融入日常工作，不妨来 云栈社区 和大家一起交流实践经验。