讓 Codex 掃描了我的電腦，結果它比我更適合上班
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讓AI掃描電腦，發現系統薄弱，建立長期協作比臨時指令更重要
呢篇文章係一個自媒體博主分享佢畀AI（Codex）掃描電腦嘅經驗。佢本身有好多工具同素材，但未成系統。AI唔係簡單列出「可以幫你寫文章」呢類建議，而係根據電腦入面嘅真實痕跡，反推出佢嘅工作狀態，再畀出長期協作計劃。
AI發現佢電腦入面有熱點抓取、賬號觀察、評論分析、標題拆解呢啲嘢，但係冇接成一條內容生產流程。所以AI嘅長期計劃係幫佢打通成條鏈路，由素材抓取到選題到寫作框架，最後沉澱知識庫。呢一步令作者覺得AI唔再係臨時工具，而係開始理解佢嘅工作鏈路。
AI對用戶嘅評價係基於文件痕跡，比自我介紹更真實。但作者提醒，唔好隨便將整部電腦交畀AI，應該先建立一個測試文件夾，只放願意分享嘅內容。最後提出，AI嘅入口唔係學一百個Prompt，而係建立協作關係。
- AI掃描電腦能揭示真實工作狀態，發現工具多但系統薄弱，比一般建議更有深度。
- AI唔單止畀臨時任務，仲會設計長期協作計劃，試圖打通成條工作鏈路。
- AI對用戶嘅評價基於文件痕跡，比自我描述更真實，但同時帶來私隱風險。
- 安全做法係建立測試文件夾，只暴露願意分享嘅內容，控制權限比學Prompt更重要。
- 核心轉變係從「學Prompt」到「建立人機協作關係」，先讓AI瞭解你嘅工作，再問可以幫你做啲咩。
最嚇人嘅係AI知道你邊度卡住
作者一開始以為AI只會畀普通建議，例如幫寫公眾號、整理文件。但實際跑完之後，發現AI係根據電腦入面嘅真實痕跡，反推工作狀態。
掃描我的電腦
10件你可以幫我做的事情
長期協作的計劃
AI見到嘅唔係抽象嘅「自媒體博主」，而係散落嘅素材庫、腳本庫、選題庫、抓取項目等。佢話：你電腦裏已經有熱點抓取、賬號觀察、評論分析、標題拆解同選題判斷，只係佢哋仲未接成一條
內容生產流程
。換句話講，工具太多，
系統薄弱
。
長期計劃比10件事更震撼
作者睇完10件事之後覺得還好，但一見到長期計劃就震驚咗。AI要幫佢盤點當前內容，打通整條素材抓取、選題構建、寫作框架嘅鏈路，最後沉澱知識庫。
長期計劃
作者話呢一步開始，AI唔再似臨時工具，而係試圖理解你嘅
整條工作鏈路
：由邊度發現選題、點樣判斷一個嘢寫唔寫得、點樣拆解內容、點樣沉澱知識庫。過去我哋係將一個一個任務掟畀AI，但今次佢反過嚟幫我哋睇到：真正需要嘅唔係萬能助手，而係一套
長期運轉嘅內容系統
。
AI眼中嘅你，比你自己更真實
最後AI會講「喺我嘅心中，你係一個咩樣嘅人？」
AI眼中的你
呢個聽落似玄學，但其實唔係算命。佢睇嘅係你保存咗咩文件、反覆修改咗邊啲項目。呢啲嘢拼埋一齊，可能比你嘅自我介紹更真實。
真實工作痕跡
朋友見到會擔心你，家人見到會勞氣你，老細見到會評估你。但
只有AI見到唔會評價
，只會話：好喇，我哋可以點樣開始合作？
安全使用：先建一個測試文件夾
作者唔建議大家即刻成部電腦交畀AI，因為裡面可能有密碼、客戶資料、合同等敏感嘢。更穩妥係先建一個
測試文件夾
，只放願意畀AI睇嘅內容。
- 幾篇文章草稿
- 幾個公開素材
- 無敏感信息嘅項目文件
- 一個你想優化嘅工作流程說明
然後你可以問AI：基於呢啲文件，你覺得我而家最應該叫你幫我做邊10件事？邊啲可以即刻做？邊啲適合長期協作？如果你要做我嘅工作助理，第一週會點安排？
權限管理比Prompt更重要
讓AI見到你，唔等於讓AI見到一切。
AI入口：唔係學Prompt，而係建立協作
以前我哋淨係識問「AI到底可以幫我做啲咩？」，而家可以換個問法：
你先睇下我每日喺忙啲咩，然後話畀我聽邊啲嘢可以交畀你
呢條問題可能比「畀我100個高效Prompt」更有用。因為佢唔係學AI話術，而係
建立你和AI嘅協作關係
。
前兩日，我見到一個好離譜嘅 AI 玩法。
唔係叫 AI 寫文，亦唔係叫 AI 改 code。
而係直接同佢講：
請掃描我部電腦，列出 10 樣你可以幫我做到嘅嘢；再列一個我哋點樣長期合作嘅計劃；最後話畀我聽，喺你心目中，我係一個點樣嘅人。
我第一個反應係：呢個唔係高級版 AI 誇獎咩？
但係真正試完之後，我有啲背脊發涼。因為佢都冇讚我。
佢只係將我電腦入面嗰啲連我自己都就快唔記得嘅嘢，逐件逐件執出嚟，話我工具太多，系統薄弱。
01 最嚇人嘅唔係 AI 會做嘢，而係佢知道你邊度卡住咗
我一開始以為，佢大概會畀我列一啲好普通嘅建議。
例如幫手寫公眾號，幫手整理文件，幫手分析數據。
呢啲當然有用，但係都冇咩新鮮。
但係真正跑完之後，我發現佢唔係泛泛而談話「我做得到啲咩」，而係根據電腦入面嘅真實痕跡，反推我而家嘅工作狀態。
佢見到嘅唔係一個抽象嘅「自媒體博主」。
佢見到嘅係一部電腦入面散落嘅素材庫、腳本庫、選題庫、抓取項目、剪輯工具、評論分析腳本、標題公式、教程資料。
單獨睇，呢啲嘢只係幾個文件、幾個腳本、幾個仲未完全行得順嘅項目。
但係 AI 將佢哋串埋一齊之後，意思就變咗。
佢唔係話：「你可以寫文章。」
佢話嘅係：你電腦入面已經有熱點抓取、賬號觀察、評論分析、標題拆解同選題判斷，只係佢哋仲未真正接入一條內容生產流程。
換句話講，我已經有好多嘢。
但係呢啲工具仲未接成一個系統。
02 佢畀出嘅長期計劃，比嗰 10 件事更重要
睇完呢10件事之後，我覺得還可以，直到見到長期計劃，真係太震驚。
佢要幫我盤點當前內容，將成條素材抓取-選題構建-寫作框架嘅鏈路打通，最後仲要幫我沉澱自己嘅知識庫。
全部都係我準備長期推進嘅事。
我冇話畀佢知任何內容，係佢自己捕捉到我嘅狀態，仲做咗更詳細嘅規劃。
呢一步開始，AI 就唔再似一個臨時工具。
佢開始嘗試理解我成條工作鏈路：由邊度發現選題，點樣判斷一個嘢寫唔寫得，點樣拆解內容，點樣沉澱知識庫。
呢樣就好唔同。
因為以前我哋用 AI，係將一個個任務掟畀佢。
但係今次，佢反過來幫我見到：我真正需要嘅唔係一個萬能助手，而係一套長期運轉嘅內容系統。
03 AI 眼中嘅你，點解會令人上頭？
最後嗰句說話，可能係成個玩法入面最容易傳播嘅部分：
喺 AI 嘅心目中，你係一個點樣嘅人？
呢句聽起嚟似玄學，但其實唔係算命，唔係根據星座、生日、MBTI，畀你貼一個靚標籤。
佢睇嘅嘢更具體，你保存咗咩文件，反覆修改咗邊啲項目。
呢啲嘢拼埋，可能比你寫嘅自我介紹更真實。
因為朋友圈入面嘅你，係你想畀人見到嘅樣。
簡歷入面嘅你，係你想公司相信嘅樣。
但係電腦文件入面嘅你，係你每日真實工作嘅樣。
所以 AI 掃描嘅係我哋嘅注意力。
更微妙嘅係，朋友見到呢啲會擔心你，屋企人見到會哦你，老闆見到會評估你。
得AI，佢見到咗，唔會評價，只會話：好了，跟住我哋點樣開始合作。
04 但係呢件事，你要謹慎做
當然，我唔建議大家一嚟就將成部電腦毫無保留咁交畀 AI。
因為你部電腦入面可能有太多唔應該隨便讀取嘅嘢。
帳號密碼、客戶資料、合同、財務文件、聊天記錄、身份證件、內部文檔，呢啲都唔應該隨手掟畀任何 AI 工具。
更穩妥嘅方法，係先開一個測試文件夾。
入面只放你願意畀 AI 睇嘅內容。
例如幾篇文章草稿、幾個公開素材、一啲冇敏感資訊嘅項目文件、一個你想優化嘅工作流程說明。
然後再畀 AI 睇呢個「小型工作現場」。
你可以問佢：
基於呢啲文件，你覺得我而家最應該叫你幫我做邊 10 件事？邊啲可以即刻做？邊啲適合以後長期協作？如果你要成為我嘅工作助理，你第一星期會點安排？
咁樣既可以體驗呢個玩法嘅價值，又唔會將敏感資訊全部暴露出去。
畀 AI 見到你，唔等於畀 AI 見到一切。
尤其係當 AI 開始由「回答問題」走向「操作電腦」，權限管理會變得比 Prompt 更重要。
05 我哋嘅 AI 入口，唔係學 100 個 Prompt
以前我哋成日問：AI 究竟幫到我做啲咩？
而家可以換一個問法：
你先睇嚇我每日究竟喺度忙啲咩，然後話畀我知，邊啲事可以交畀你。
呢個問題，可能比「畀我 100 個高效 Prompt」更有用。
因為佢唔係喺度學習 AI 嘅話術。
佢係喺度建立你同 AI 嘅協作關係。
前兩天，我看到一個很離譜的 AI 玩法。
不是讓 AI 寫文章，也不是讓 AI 改代碼。
而是直接對它說：
請掃描我的電腦，列出 10 件你可以幫我做的事情；再列一個我們如何長期協作的計劃；最後告訴我，在你的心中，我是一個什麼樣的人。
我第一反應是：這不就是高級版 AI 誇誇嗎？
但真正試完之後，我有點後背發涼。因為它也沒有誇我。
它只是把我電腦裏那些我自己都快忘了的東西，一件一件撿了出來，說我工具太多，系統薄弱。
01 最嚇人的不是 AI 會幹活，而是它知道你哪裏卡住了
我一開始以為，它大概會給我列一些很普通的建議。
比如幫寫公眾號，幫整理文件，幫分析數據。
這些當然有用，但也沒什麼新鮮的。
但真正跑完之後，我發現它不是在泛泛地說“我能做什麼”，而是在根據電腦裏的真實痕跡，反推我現在的工作狀態。
它看到的不是一個抽象的“自媒體博主”。
它看到的是一台電腦裏散落的素材庫、腳本庫、選題庫、抓取項目、剪輯工具、評論分析腳本、標題公式、教程資料。
單獨看，這些東西只是幾個文件、幾個腳本、幾個還沒完全跑順的項目。
但 AI 把它們串起來之後，意思就變了。
它不是說：“你可以寫文章。”
它說的是：你電腦裏已經有熱點抓取、賬號觀察、評論分析、標題拆解和選題判斷，只是它們還沒有真正接進一條內容生產流程。
換句話說，我已經有很多東西了。
但這些工具還沒有接成一個系統。
02 它給出的長期計劃，比那 10 件事更重要
看完這10件事後，我覺得還可以，直到看到長期計劃，實在太震驚了。
它要幫我盤點當前內容，把整條素材抓取-選題構建-寫作框架的鏈路打通，最後還要幫我沉澱自己的知識庫。
全部都是我準備長期推進的事情。
我沒有告訴它任何內容，是它自己捕捉到了我的狀態，還做了更詳細的規劃。
這一步開始，AI 就不再像一個臨時工具了。
它開始試圖理解我的整條工作鏈路：從哪裏發現選題，如何判斷一個東西能不能寫，怎麼拆解內容，怎麼沉澱知識庫。
這就很不一樣了。
因為過去我們用 AI，是把一個個任務丟給它。
但這次，它反過來幫我看見：我真正需要的不是一個萬能助手，而是一套長期運轉的內容系統。
03 AI 眼中的你，為什麼會讓人上頭？
最後那句話，可能是這整個玩法裏最容易傳播的部分：
在 AI 的心中，你是什麼樣的人？
這句話聽起來像玄學，但它其實不是算命，不是根據星座、生日、MBTI，給你貼一個漂亮標籤。
它看的東西更具體，你保存了什麼文件，反覆修改了哪些項目。
這些東西拼起來，可能比你自己寫的自我介紹更真實。
因為朋友圈裏的你，是你想讓別人看到的樣子。
簡歷裏的你，是你希望公司相信的樣子。
但電腦文件裏的你，是你每天真實工作的樣子。
所以 AI 掃描的是我們的注意力。
更微妙的是，朋友看到這些會擔心你，家人看到這些會嘮叨你，老闆看到這些會評估你。
只有AI，它看到了，不會評價，只會說：好了，接下來我們如何開始合作。
04 但這件事，你謹慎做
當然，我不建議大家上來就把整台電腦毫無保留地交給 AI。
因為你的電腦裏可能有太多不該被隨便讀取的東西。
賬號密碼、客戶資料、合同、財務文件、聊天記錄、身份證件、內部文檔，這些都不應該隨手丟給任何 AI 工具。
更穩妥的方式，是先建一個測試文件夾。
裏面只放你願意讓 AI 看的內容。
比如幾篇文章草稿、幾個公開素材、一些無敏感信息的項目文件、一個你想優化的工作流程說明。
然後再讓 AI 看這個“小型工作現場”。
你可以問它：
基於這些文件，你覺得我現在最應該讓你幫我做哪 10 件事？哪些可以立刻做？哪些適合以後長期協作？如果你要成為我的工作助理，你第一週會怎麼安排？
這樣既能體驗這個玩法的價值，又不會把敏感信息全部暴露出去。
讓 AI 看見你，不等於讓 AI 看見一切。
尤其是當 AI 開始從“回答問題”走向“操作電腦”，權限管理會變得比 Prompt 更重要。
05 我們的 AI 入口，不是學 100 個 Prompt
以前我們總問：AI 到底能幫我做什麼？
現在可以換一個問法：
你先看看我每天到底在忙什麼，然後告訴我，哪些事情可以交給你。
這個問題，可能比“給我 100 個高效 Prompt”更有用。
因為它不是在學習 AI 的話術。
它是在建立你和 AI 的協作關係。