怎么真的把龙虾、workbuddy、hermes 这类 Agent 工具用起来

天征靓号

这篇稿子其实早就应该写了，但我一直拖着没动笔。

原因也不复杂：

• 这话题看起来有点大。 你要写给谁看、做什么工作的、平时卡在哪、想解决什么问题——如果这些没想清楚，文章很容易写散。
  

• 我觉得这事儿不只是工具使用问题。 它更像是在帮你整理自己的工作流，甚至再往前一步，已经有点管理学味道了。
  

• AI 最近变化太快。 龙虾、Hermes、Codex，前阵子还在聊这个，过两天又冒出来新的 loop、harness 工程。工具和产品都在飞着跑，上个月的经验，今天可能就已经不完全成立了。
  

但想太多也没用。我后来想明白了：先写，写到哪算哪。

01｜先别管工具，先把你想让 AI 干的活发给它
这件事其实跟我今天决定动笔，是一个逻辑：你不开始，所有想法就只会停在脑子里，没什么价值。

所以第一步，不用纠结你手上拿的是龙虾、Hermes、Qoder、Codex，还是 Claude Code，甚至别的什么工具。只要它是 Agent 工具，就都行。说得更直接一点，哪怕是主打编程的工具，只要它能接任务、能执行、能反馈，照样可以拿来干别的活。

这一步的重点，不是挑工具。这一步的重点，是让你自己先动起来，看看 Agent 到底能帮你做什么，边界在哪。

最简单的，比如整理文件、发送邮件、做一些重复性的资料处理，基本都能交给它。当然，前提是你给它足够的权限，也给它足够清晰的目标。

再复杂一点的，比如打开浏览器，完成一些细碎的点击、输入，甚至走一串比较长的操作——只要你把外部的 MCP、Skill 之类东西配好，它也不是不能做。

我自己的一个例子：做 App 图标

以前这件事挺烦的。你得先想图标方向，再写生图提示词，再找合适的模型出图，最后还得把图处理成符合尺寸要求的 PNG。流程不算特别长，但碎，碎到你每一步都得亲手盯着。

现在我基本已经把这事拆给 AI 了：

• 第一步：写提示词。 这个大部分聊天式 AI 都能干，龙虾这类工具更多是帮你保存和整理一下，方便复用。
  
• 第二步：生图。 这个就是 Agent 真正开始发力的地方了。你既可以让它调 API，也可以直接让它去浏览器里打开 ChatGPT、Gemini 之类的页面去生成。
  
• 第三步：处理成成品。 把生成好的图处理成最终需要的尺寸和格式，这个环节也基本就是一句话的事情。
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  整个过程跑下来，最直观的感受就是：原来半天甚至一天的活儿，现在我只需要下发任务，后面它自己去跑。

  
  
  这就是 Agent 真正有意思的地方——它不是替你创造需求，它是在替你执行你已经想明白的需求。
  
  所以你现在就可以开始了：把你手头正在做的工作，挑一件，先发给它。
  
  02｜先说清楚，Agent 适合干什么，不适合干什么
  
  这一步特别重要，因为普通人最怕的，其实不是不会用，而是乱用。
  
  ✅ Agent 适合做的
  
  流程明确、结果可检查、重复性比较强的事情：
  
  
  
  
  • 整理、填表、提醒、监控
    
  • 简单抓取、信息汇总、格式转换
    
  • 批量执行
    
  
  
  这些任务有一个共同点：步骤能拆、结果能看、出错了也比较容易发现。
  
  ❌ Agent 不太适合的
  
  目标模糊、需要强判断、结果不可验证、出错代价高的事情：
  
  
  
  
  • 重要合同的最终确认
    
  • 真正重大的投资决策
    
  • 涉及隐私和权限的敏感操作
    
  • 需要人类拍板的复杂沟通
    
  
  
  你可以让它帮你做前半段，但最后的责任，还是得人来扛。
  
  这个边界感特别重要。因为一旦你把它想成万能的，就容易过度依赖。可一旦你知道它适合什么、不适合什么，你反而会更快找到它真正能帮上忙的地方。
  
  我一直觉得，这才是普通人用 Agent 的第一课：
  
  不是学会炫技,而是学会判断。
  
  03｜普通人怎么判断一件事能不能交给 Agent
  
  这块我建议你直接给自己立一个很简单的判断框架——就三问：
  
  
  
  
  • 这件事是不是能拆成几步？
    
  • 每一步的结果是不是能看出来对不对？
    
  • 即使它做错了，代价是不是可接受？
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    如果这三条里满足两条，基本就可以试着交给 Agent。
    
    这个判断其实特别实用。因为很多时候，你不是不知道要不要用，而是你根本没把这件事想清楚。
    
    你会发现，很多适合交给 Agent 的活，都有一个共同特点：
    
    
    
    
    • 它们不是最重要的决定，但它们特别烦。
      
    • 不是最复杂的判断，但它们特别碎。
      
    
    
    也就是说，它们通常不是那种非你不可的事。它们更像那些你本来都得做，但你不想每次都从头开始的活。
    
    这时候 Agent 就很合适。它可以先帮你跑一遍，先帮你搭个骨架，先帮你把重复动作做掉。你再回来检查，再来拍板。
    
    这样你就不是完全把事情交出去，你是在把事情拆出去。 这个差别很大。
    04｜真正省下来的，不只是时间，而是启动成本
    
    这个角度我觉得特别打动人。
    
    很多人不是不会做，很多人是每次都要重新开始一遍。
    
    打开文件、想步骤、找工具、整理素材、切换状态……这一套最耗人。很多时候你真正卡住的，不是执行，而是启动。
    
    Agent 最厉害的地方，不一定是把事情做到 100 分，而是帮你把“我先开始再说”的门槛降下来。
    
    这就是为什么大多数人买 AI 工具，不是为了变成大神，而是为了少卡住几次。
    
    比如以前我要做一个 App 图标，整个流程都要我自己先想明白，再自己找工具，一步一步推进。现在我只要先把目标说清楚，后面的提示词、出图、整理格式，很多都能先交给 Agent 跑一遍。
    
    它不一定每次都一次到位。但问题是，很多事情你本来也不是一次到位做完的。 它帮你把那个最难起步的部分先做了，你就已经赢了。
    
    你一旦动起来，后面就顺很多。
    
    05｜真正重要的，不是工具，是你会不会拆工作
    
    这句话可能才是全文最核心的地方。
    
    很多人想用 Agent，第一反应是去找工具、去找最强模型、去找最炫的玩法。但问题往往不在这里。问题是，你自己到底会不会做这件事。
    
    大多数人其实没有整理工作 SOP 的习惯。很多事情做了就是做了，第一次做和第 100 次做，在脑子里差别不大。你以为自己很熟，实际上只是靠经验肌肉在往前推。
    
    可一旦你想把这件事交给 Agent，就会发现——你得先把工作拆开。 你得知道它到底分哪几步，哪一步是输入，哪一步是判断，哪一步是输出，哪一步能交出去，哪一步必须自己拍板。
    
    还是拿图标这件事说。我要的是一份详尽的、符合要求的 App 图标，听起来很简单，但真做起来不是一句话能完的。它大概分成三步：
    
    
    
    
    • 写生图提示词
      
    • AI 生图
      
    • 把图处理成符合要求的成品
      
    
    
    以前我自己做的时候，也是这三步。
    
    只不过那时候是我自己一步一步来——自己写提示词，自己发给模型，自己去工具里扣图，自己处理尺寸。现在我还是做这三步，只不过中间那堆重复动作，已经越来越多地交给 AI 了。
    
    这里最关键的变化不是效率。效率只是表面。真正的变化是，你开始把一件事从头到尾看明白了。 你知道它的结构，你知道每一环在干什么，你知道哪里可以交给机器，哪里必须由人来定方向。
    
    所以很多时候，限制你的不是 AI 能力，而是你对自己工作流程的理解程度。
    
    说得更直白一点：老板愿意雇你，很多时候也就是因为这个。你知道这事怎么做，你知道哪个工具更好用，你知道为什么好用，然后你能把这个东西产出价值。
    
    当然，AI 也在慢慢学这些东西。有些需求的处理方式，甚至比我自己以前想的还更好。这事儿说起来挺魔幻的——你辛辛苦苦干了半年，它半天给你整出一版来。有时候你会觉得，哎，事情怎么突然就变成这样了。
    
    但这不代表你不重要了。恰恰相反，你更重要了。
    
    因为真正值钱的，不只是做事的人，而是能把事说清楚的人。
    
    
    
    
    • 如果你连这件事怎么做都不知道，那你当然很难让 AI 帮你做。
      
    • 如果你知道流程，但不知道哪个工具更适合哪一步，那你也还是会卡住。
      
    
    
    06｜工作上先试，生活里也一样能试
    
    如果你已经试过把工作发给 AI，那你其实已经超过很多人了。还有一部分朋友，甚至已经把自己的一部分工作完全交给 AI 了——那就更夸张一点，你已经不是在试着用它，你是在让它接管你的一部分日常了。
    
    那工作之外呢？生活里能不能用？ 我觉得也能，而且很多时候还挺顺手。
    
    提醒和记录
    
    龙虾出来之后，我自己做了几个不同的 Agent。其中一个就是健身教练 Agent——它负责帮我记录健身和饮食。我把每次训练、吃了什么、状态怎么样告诉它，它帮我整理、帮我回顾、帮我看趋势。这样一来，我就能更清楚地看到自己的变化，而不是只靠模糊感觉判断自己最近到底有没有进步。
    
    
    
    还有一个是助理 Agent。我基本会把一些工作上的事，或者想到的小事，先告诉它。它帮我记着，帮我跟进。等我完成了，再告诉它一声。这样一来，很多本来容易漏掉的事情，就不会悄悄从我脑子里溜走。
    
    
    
    这个其实挺实用的。因为很多事情不是难，很多事情是太容易忘了。 你当天觉得自己记住了，过两天就没了。你当时觉得回头再说，结果就真的再也没说。这种事，Agent 很适合帮忙兜一下。
    
    如果你再严格一点，甚至可以让它按 SMART 原则来追问你。你告诉它一个模糊目标，它反过来追着你问时间、目标、进度、约束条件。它甚至还能读取你的工作日历，帮你判断哪些事情撞了、哪些事情该提前处理。
    
    

    所以我现在越来越觉得，Agent 最值钱的地方，不是替你把一件事完全做完，而是替你把这件事的第一步、第二步、第三步，先跑起来。

    
    

    这个时候，Agent 就不只是工具了。它更像一个一直在边上帮你盯着的小助理。

    
    
    我最近还参加了一个券商举办的模拟盘大赛，里面也有 Agent 赛道。我这种不算专业炒股的人，最后也跑到了百名开外，半个月做了 11% 的收益。比赛还在继续，成绩也不算多么炸裂，但对我来说，它更像一次测试策略的机会。
    
    07｜它也可以是你的理财助手，但这件事要更克制一点
    
    

    ⚠️ 投资有风险，入市需谨慎。

    
    
    但如果只讨论工具能力，不讨论收益结果，那 Agent 在理财这块，确实也有一些挺实用的地方。
    
    最简单的场景：盯盘提醒
    
    你可以让它盯某个价格，等价格突破止盈或者止损点的时候，第一时间通知你。我这里用的是飞书渠道，你用微信也好、别的提醒方式也好，逻辑其实都差不多。
    
    
    
    它做的不是帮你买卖，它做的是帮你盯着。 这个动作本身就已经省掉很多重复盯屏幕的精力了。
    
    再往前一点：量化回测
    
    你还可以让它跑量化回测模型。不用你自己一行一行写代码，它可以先帮你搭起来，先跑个初版，先给你看结果。
    
    
    
    
    
    你可以先把自己的策略跑一跑。等你觉得逻辑稳定了、结果也还行，再考虑上更正式的工具。
    
    Agent 在这里让你可以更低成本地试策略、看结果、做调整。
    
    08｜还有一种用法：帮你处理那些特别烦的资料活
    
    这个场景我最近自己也在碰。
    
    我在做软著申请，但那些资料真的很烦。我自己也不是特别想逐字逐句去看那些材料格式，反正看着就头大。但 AI 看得懂。
    
    它能根据我的 App 自动生成材料，自动帮我整理申请表格。这样一下子就省掉了很多手工填表和反复校对的时间。
    
    
    
    
    
    更烦的还在后面
    
    我发现软著申请那个网站，卡得要死。我提交一次资料，它老是提醒我“当前提交人数过多，请稍后再试”。
    
    
    
    因为你总不能守在那儿，隔几分钟就手动点一次提交吧？我一开始也是这么想的。后来 AI 也帮我想了个更好的办法：
    
    
    
    
    
    

    它直接写了个脚本，定期去尝试提交。 不是人盯着点，而是让程序去跑。

    
    
    这个时候我突然觉得，这玩意儿真挺妙的。有时候它比你更有耐心，也比你更不嫌烦。
    
    我原本以为这类东西只能拿来做一些小操作，结果它直接把定时重试这件事给我自动化了。
    
    那你说这种能力能不能用来抢票、能不能用来定时报名、能不能用来做一些需要反复提交的事？我觉得当然可以。
    
    剩下的，就看你自己怎么发挥了。
    
    09｜工具可以很多，但别把自己搞丢了
    
    聊到这里，我其实越来越不在意到底是龙虾、Hermes、Qoder，还是别的什么工具了。
    
    我截图里用过的工具有不少：有龙虾、有 Hermes、也有阿里的 Qoder、还有腾讯的 Marvis。有时候我也会直接用 Codex、Claude——对不少朋友门槛太高，就没展示。
    
    但说到底，工具不是重点。
    
    重点是你有没有开始真正把自己的工作和生活拆开，看看哪些事情能交出去，哪些事情必须自己留着。
    
    AI 这一轮变化已经很明显了。它不再只是一个陪你聊天的东西，也不只是一个会写字、会回答问题的东西。它已经开始像一个能执行、能跟进、能帮你跑流程的帮手了。
    
    这对普通人来说，意义其实很大。因为很多时候，我们最缺的不是一个超级聪明的大脑，我们最缺的是一个能帮你把那些很烦、很碎、很重复的事情接过去的人。
    
    而 Agent 恰好就在补这个位置。
    
    所以如果你问我，普通人到底该怎么用这些工具？
    
    

    我觉得答案不是先去背一堆工具名，也不是先去研究一大堆参数。而是先找一件你现在就要做的事——最好是那种重复、琐碎、能拆步骤的事——把它交给 Agent 试一次。

    
    
    你会很快发现一件事：真正变的，不只是效率。
    
    更像是你的工作方式，开始慢慢变了：
    
    
    
    
    • 你开始习惯把事情讲清楚
      
    • 开始习惯把流程拆开
      
    • 开始习惯让机器先跑一遍，然后你再回来检查，再来拍板
      
    
    
    这可能才是普通人用 Agent 最有价值的地方：
    
    先从一件小事开始就行。别急着一口气把整个生活都交出去。把它拆开，发给 AI，看看它能跑到哪一步。
    
    
    
    
    • 不是炫技。
      
    • 不是追工具。
      
    • 而是把那些原本得你一个人从头扛到尾的事情，慢慢拆出去。
      
    
    
    很多时候，惊喜就是这么开始的。
    
  
  

                                       

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