豆包工作「浏览器录制与回放」技能完整评测
现在 AI Agent 越来越多，但我发现一个挺尴尬的问题。
很多时候，为了教会 AI 怎么干，比我自己干还麻烦。
一项我自己每天花几分钟就能做完的工作，为了交给 AI，我得先把整个流程想清楚，再一条条写出来，都不止几分钟了。
更痛苦的是，很多事情我自己凭肌肉记忆和经验随手就做了，你让我用文字把脑子里的隐性经验一条条敲出来，根本表达不清楚。
最近发现豆包工作上线了一个超牛的技能—— 浏览器录制与回放 。我们只需要在浏览器里把完整流程操作一遍，豆包工作就能自己理解、分析，学会如何去操作。
类似的功能 Codex 也出过，record replay，将电脑端的操作变成 Skill，但是要求很严格，得是 MAC 电脑，国内还用不了，用上的人并不多。
但在豆包工作里，不挑电脑系统，不用特殊网络，大家都可以免费用上（文末附月会员领取方式）。
今天用 3 个我日常最高频的真实场景，带大家看看豆包工作是怎么偷师学艺的。
01. 手把手教 AI 干活
Case 1 跨平台内容一键分发
我每次写完公众号，最头疼的就是之后的多平台分发。
要是把公众号里的文章原封不动搬到知乎、百家号、头条号等平台。复制粘贴过去后，格式经常错乱，需要自己手动调整一下标题、小结、提示词的格式，还要手动删除多余的空行，添加话题、创作声明
流程比较固定，但很琐碎，几个平台同步下来，至少要花大半个小时。
我们让豆包工作试试。
打开豆包工作，创建一个 文章分发 项目。
后续所有同类型的分发任务，都可以在这个项目中进行。
记得更新到最新版，可以体验最新的豆包 2.1 Pro 模型。
我们在对话框中输入需求：
帮我把这个网页上的公众号文章同步到知乎文章草稿箱的流程录成技能。
豆包工作会自动调用浏览器录制与回放技能。打开豆包浏览器，开启录制。
我们在豆包浏览器中把文章同步的流程完整操作一次。
返回到豆包工作页面，回复：完成。
豆包工作会自己结束录屏并开始逐帧切片分析我们刚才的操作。
豆包工作会通过几个问题，来跟我们确认处理的细节 。比如后续同步的文章如何指定，话题怎么处理，创作声明怎么设置。
通过这些追问，豆包工作会把我们操作时习以为常、没有特意说明的细节，补充到流程规则里 。
豆包工作梳理出任务流程和规则。
我们确认之后，豆包工作会将流程整理为 Skill：
把这篇公众号文章【文章链接】同步到知乎文章草稿中。
豆包会自动调用分发技能，执行任务并且核对结果：
我们一起看看初次完成的效果：
文章的标题、正文、图片部分已经完全同步过来了。但是没有做任何其他处理，段落之间有很多空行，标题和提示词的格式也没有调整。
我们继续让豆包工作优化一下：
把多的空行删掉；提示词部分改成斜体；删除文案【▲上下滑动查看全文】。
调整之后，就和我们手动同步调整后一样啦～
如果内容中有视频，我们需要手动上传一下视频，就可以直接发布了。
豆包工作不仅可以同步文章，还可以按照我们的要求完整调整格式等要求，多平台同步会省事很多。
Case 2 收集小红书爆款选题
做自媒体，每天都得找爆款、盯热点。
我的常规操作是，在小红书搜特定关键词，人工筛选互动比较高的内容。
其实效率并不高这个纯体力活，完全可以交给豆包工作每天自动运行。
输入需求：
帮我把收集热门选题的流程录成技能。
有些我们没有明确说明的规则，豆包工作会通过提问确认逻辑关系，比如为什么我们点开了多篇笔记，最后只登记了1篇。每次运行要登记几篇内容？
我们按照平时的找选题习惯操作，豆包工作已经整理好完整流程，我们后续直接说 /hot-topic-collector 就能一键跑完整流程。
点击标题，还可以直接看到原文内容，非常方便。
豆包工作相当于给我做了一个高效版的热门选题集。
我们设置一个定时任务，让豆包工作每天可以自动收集选题：
设置定时任务，每天早上8点运行 /hot-topic-collector ，完成热门选题收集。
这个任务在本地电脑上运行，触发和执行时都需要保持电脑开机。
大家创建 SKill 的时候也可以选择在云电脑执行，这样后续我们可以通过手机上的豆包 App 调用技能，随时处理任务。
Case 3 复杂个人偏好的筛选
很多任务充满了复杂的个人偏好、个人经验，很难说出具体的标准。
比如旅游订酒店，我们要看位置、看价格、看评价，选择维度多，通过平台硬性指标筛选也不一定合适。
我让豆包工作尝试了一下，有些主观标准我们鼠标操作看不出来，这时候可以补充文字需求：
帮我把订酒店的流程录成技能，需要根据我的指定地点，选择附近或者乘坐5站以内地铁可到达的酒店，要求近指定地点或者近地铁站、房间有窗，环境舒适，评价4.7以上，房型优先单人间或大床房，排除有环境吵闹、卫生问题差评的酒店，房间价格在150-400之间。
豆包工作不仅会记录我们点击了什么，还会留意操作中不符合原定规则的例外 ，比如我要求评分4.7以上，但是一番筛选之后，我选择了一个没有差评、暂时没有评分的酒店。
豆包工作观察到了这个例外，会通过追问：没有评分的酒店应该怎么处理？把我们没有明说的筛选经验补充进来。
生成 SKill 之后，豆包工作自动安装完成，并试运行验证了一次。我们看看豆包工作给我们挑选的酒店：
全部都在我的目标地点附近，而且离地铁近出行很方便。整体评价都还不错，不过 3 号只有 19 条评价，没什么参考价值，后续可以再微调一下规则，剔除掉评价比较少的方案。
以后节假日出门旅行，我就不需要再亲自去各大软件里比对翻差评了。
直接调用这个技能、输入目的地，豆包工作就能根据我的偏好把前期调研工作做完，把舒适防坑的方案直接送到我面前。
过去做一个好用的 Agent，你得会写 Prompt，会拆 SOP，会配置工具，甚至还要懂一点代码。
02. 一些分享
现在只用让 AI “看”我做一次就好。
仔细想想，千百年来人类社会传授技能最自然、最高效的方式，其实也是如此，就像我们常听到的“看我给你示范一遍。”
每一个普通人，都可以通过一段操作，沉淀自己专属、随时可用的标准化 Skill。
哪些原本只存在我们脑子里的肌肉记忆、难以言传的筛选直觉，都能快速沉淀成可以复用的数字资产。
不管是个人用来搞定琐碎的工作，还是团队用来留存员工的操作经验，这样带徒弟般的自然学习过程，大概是目前最接地气的一条路了。
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原文链接： 一段录屏，我把日常操作变成了 SKill
