最近三个月,我的公众号阅读量几乎逐月翻倍,粉丝数也涨了80%。各位有眼光的原始股东们可以说是关注了一位潜力无限的AI博主新星(bushi

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发这个数据其实是因为我的一人公司刚刚新增了一个月薪0元的数据分析部。上面这张图就是它根据我丢过去的几份后台CSV自动整出来的运营分析报告,5分钟出活,自己算、自己写结论、自己排版。

事情是这样的。

之前我专门写过一篇,介绍那位每天都在帮我出物料的设计搭子。那篇之后陆续又给品牌部升级了几次,换工具、加新模型、把Image-2接进来。

这次则是直接新招了两个部门。一个就是开头那张图背后的数据分析部,另一个叫编辑部。年薪都是0元,每天24小时在线。

更不一样的地方在这里:这两个部门,是我自己写出来的。最近我把代码打包成两个AI专家,上架到了腾讯刚升级的WorkBuddy专家市场。

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今年AI有个不那么明显的临界点过去了。是Agentic AI第一次具备了像一个完整团队那样替你干活的能力。

为什么我在做这个事

要把这件事说清楚,得讲点背景。我做OPC已经三年了,比这个词被发明出来的时间还长。再往前是10年大厂,做过产品、参与过从0到1的全流程,每个职能角色干什么、一个项目跑起来需要哪些专业能力同时在线,我都不陌生。

加上这一年我完全转成了AI Native Coder,自己写了一堆开源Skill。知道职能怎么拆+知道AI怎么编排,这俩条件凑在一起,我才有底气把「做一个数据分析师同事」和「做一个合同审稿编辑」当成两个具体的工程任务来做。

但做完之后我反应过来,这两道门槛对多数OPC新人是同时卡死的。

我经常在线下交流和读者留言里看到同一种迷茫。一个曾经只懂自己那一摊的员工,突然变成自己的老板,要同时干运营、设计、销售、对账、审合同。他根本不知道这些事在传统公司是怎么被拆成「职能角色」运转的,也就谈不上让AI去顶其中某个角色。

第二道墙是AI本身。要把AI真正用成「同事」(会接活、会拆任务、会协作),你得懂什么是Skill、什么是Agent、什么是编排,还得自己写、自己调。这条路一年下来,劝退了99%的人。

两道墙叠加,多数人的状态就变成了:知道AI很猛,但自己每天能用到的还是ChatGPT单聊。

WorkBuddy是腾讯刚升级的AI工作台,5月这次升级最让我心动的就是它把上面那两道墙同时拆了。

一道是把「数据分析师」「合同审稿」「财税合规」这些职能角色直接做成了预置专家,免费,点开就能召唤。你不需要先在脑子里把「我想要一个会数据分析的人」翻译成「我要给AI写什么prompt」。

另一道是把Multi-Agent编排产品化。一句话派活,团长自动拆任务、分给团员并行执行、最后整合交付。完全不用懂什么是Agent

这件事的受益面比我以为的宽得多。就算你还在大厂当员工,你那个部门也未必凑齐了这么多职能。做产品的可以借数据分析团做用户增长复盘,做设计的可以借编辑部做合同审稿,做行政的可以借财税合规做日常对账。AI不再是「我们部门要先立项采购才能用」的东西,是你打开一个网页就能拉来一支团队。

回到我自己的故事。我造的两个专家这两天也交付给了WorkBuddy,现在整个市场上的人都能召唤。先讲讲它们是怎么干活的。

数据分析部·4位同事

数据分析部不是一个人,是4个人。

  • 一位主管(主理人):接活、拆任务、整合输出

  • 趋势分析师:盯时间走势,找拐点

  • 结构分析师:拆构成,看占比

  • 异常侦察员:扫离群点,标风险

工作流程是这样的:你只跟主管说一句话,主管自动把数据分给3个分析师并行处理。每个分析师从自己擅长的角度看一遍,一个看时间维度、一个看构成维度、一个看异常维度,最后主管把三个视角整合成一份完整报告。

输出是三种格式同时给你:网页报告(自己看细节)、Excel(可以继续操作)、PPT(直接拉去汇报)。

为什么必须是4个人而不是1个?

因为数据这件事你往往需要一个更系统化的多角度思维。

我以前看一份数据,要在「时间维度」「构成维度」「异常维度」之间来回切换。看完时间走势,忘了刚才结构怎么样;看完结构,异常那条线就模糊了。3个分析师同时上工,永远漏不了角度。

5分钟,出3份不同视角的报告。

编辑部·1位主编

编辑部反过来,只有1个人,一位专攻.docx文档的审稿主编。

接什么活:合同/报告/方案。

工作方式:直接在原文里加批注气泡和红色修订痕迹。就是Word「审阅模式」里看见的那个效果,不返回一份新文档,只在你的原文上加痕迹。

这件事比想象中难得多。

传统做法是把文档丢给ChatGPT、让它返回改完的新版本。每来回一次Word格式就炸一次,标题样式没了、段落间距乱了、表格全废。再来回几次,原文档基本毁了。

而且律师和老板想要的根本不是「改完的新版本」,是「哪里改了为什么改」的痕迹。AI给一份新文档,审议过程就消失了。

我做编辑部的核心工程哲学只有一句:让模型做判断,让代码做操作

AI只负责输出「这里要改」「改成什么」「为什么改」的JSON决策列表。把这些决策注入到Word文件XML的活,由代码完成。

效果就是,原文格式100%保留,每一条改动都是Word原生的修订痕迹,审稿人可以一键接受或拒绝。

写完这两位之后,我意识到一件事:它们正好对应了AI协作的两种基础形态。

数据分析部是「Team型」,一个团队多个角色协作。编辑部是「Agent型」,一个专家深度处理。简单任务叫一个人,复杂任务叫一个团。

把它们交给WorkBuddy

在把我的skill整成专家团交付给WorkBuddy的过程也着实花了我一些功夫,因为WorkBuddy对开发者的审查相当严格,10多个合规项一项项改了才过。

让我印象最深的是description必须英文写。理由是description会进embedding检索池,中文向量化效果差,会影响用户用「调研」「写报告」这类口语词搜到我的专家。这个细节让我意识到,这个生态对开发者是认真的

上架之后是另一种感觉。

以前是「我家小公司的两个员工」,只服务我自己。现在是「整个WorkBuddy市场上任何用户都能召唤的两个部门」,我相当于把我家员工开放给整个市场租用了。

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实测:让数据分析部分析公众号数据

我拿了对我最敏感的数据去测,是这个公众号过去三个月的真实后台。文章阅读、涨粉数据、流量渠道占比,对一个创作者来说几乎不能外泄。

5份CSV一股脑扔给数据分析部,配一句话:

「帮我分析我公众号最近的文章阅读和粉丝增长方面的数据表现,帮我输出多种格式的分析结果,帮助我可视化理解我的公众号运营状态,并且为我下一阶段的写作提供建议。」

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主管接活之后先「深度思考」一遍,逐份打开 CSV 确认数据结构,再调度团队。WorkBuddy 左侧 sidebar 真能看到三个分析师同时启动,每人的当前任务实时刷新:

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这是我第一次在产品里肉眼看见 Multi-Agent 协作。以前自己用 Claude Code 调度子 agent 是黑盒,跑到哪一步、谁在干什么,靠看终端日志猜。

5 分钟出活。开头 hero 图已经把「两月连翻倍+粉丝 +79.6%」抛出来了,三位分析师还补了几条我自己绝对漏的事:取消关注率反而从 8.2% 降到 3.1%(涌进来的是真粉)、Top 5 文章占了全季 34% 阅读(极度集中在「skill/人物.skill」主题)、4 月 24 日突然孤立取关 64 人(爆款带来一批非目标用户)。

主管最后一句话总评把这些串了起来:

「女娲+达尔文+Claude Code 越狱」三连发,把账号从 5 万带到了 9 万。下季度的问题是:第四颗子弹在哪?

5 分钟出三格式:网页版、Excel、PPT。最让我惊喜的是排版。主管的回复里专门讲了「按经济学人风格+顶级咨询公司视角升级两份报告」,从字体到结构整体改造了一轮。这种自觉的视觉品位,我没在国内 AI 产品里见过。

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PPT的质量还真比我想象的强,设计出色,布局稳定

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5 分钟 vs 半天,这才是「3 个分析师同时上」相对「1 个人反复看」的优势。我自己干这事至少半天,而且大概率漏掉异常那条线。

实测:让编辑部审一份合同

数据分析部跑完,我又去测编辑部。

为了演示,我用 huashu-doc-reviewer 自带的脚本生成一份脱敏的示例自媒体合作协议,扔给编辑部:

「用合同审查模式帮我审一下:contract.docx」

合同两页,9 个条款:

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主编先「深度思考」一遍,逐段读完,把可疑条款按段落标好,再动手生成审稿版:

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几秒钟产出。打开 contract.reviewed.docx,右侧批注一口气出现13 条意见:6 条 CRITICAL(红)+ 5 条 MAJOR(橙)+ 2 条 MINOR/INFO。正文里同步是 8 处红色删除线 + 红色新字的修订痕迹,全是 Word 原生审阅模式。

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我自己扫了几条最致命的 CRITICAL:「先票后款」的付款大坑被纠正、违约金「双方协商」被改成合同总金额 30%、知识产权完全让渡被限定为非独占使用权。看完会想问:当年签过多少类似坑没意识到。

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但比 13 条 bullet 更重要的是 AI 给的那句总评:

这份合同对乙方明显不利,付款条款、违约责任、知识产权、内容审核四个核心条款都存在结构性风险,不是局部小修小改能解决的。
还能「外聘」满市场的团

数据分析部和编辑部解决我自己最常碰到的两类活:数据复盘+文档审稿。

但一人公司不只有这两件事。还有代码上线前的全检、跨平台内容分发、财税合规、营销战役……这些我不可能都自己造一遍。

好在WorkBuddy上还有24个专家团、160位AI角色,相当于一个「AI员工租赁市场」。年薪都是0元。

我借用了几个。

软件工坊(船长+5人)。我做过几款App,最近的几个小工具上线前,我让船长团队过一遍:代码审查、安全审计、QA测试一条龙。这事我以前是把代码塞给Claude让它自检,这次有团队感了,QA找的问题跟代码审查找的不一样,分工真实存在。

财税合规专家团(钱合规+5人)。OPC最痛的就是财税。我自己一个人开公司,票据散在邮箱里,记账拖了好久,报表更不用提。钱合规团队6个角色覆盖票据→记账→报表→申报→审计,这是我之前最不愿意干的活,现在终于有人替我干了。

全域内容分发专家团(安拓+4人)。一篇文章发完,后面还有13+个平台要发:小红书、视频号、B站、X、Threads、Medium、Substack……以前我手动复制粘贴每个平台,改格式、调标题、调字数。现在一句话「这篇文章帮我分发到全平台,根据每个平台的规则调整」。对一个自媒体来说,这事是救命级别的。

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加上我自己造的两个,这家公司目前的「员工编制」是:

  • 数据分析部(自营):4人

  • 编辑部(自营):1人

  • 软件工坊(外聘):6人

  • 财税合规(外聘):6人

  • 全域分发(外聘):5人

  • 合计:22人在岗

年薪都是0元。运行时间24小时。

一人公司的基础设施

我做独立工作几年了。OPC这件事我太懂,不是想法不够,不是工具不够,是一个人扛不下一个团队的活。

过去三年,AI给我的最大帮助是「单件事更快」:让我写一篇文章从3小时变1小时,让我做一份PPT从1天变2小时。但OPC的真问题从来不是单件事的速度,是五件不同维度的事需要五种专业能力同时在线。

今年这一层终于补上了。以前AI是工具,现在AI是同事

这件事让OPC第一次有了「基础设施」。以前OPC是少数能力极全的人玩得起的奢侈品,现在普通人可以试一下。

我那家一人公司,现在有22位AI员工。其中2个部门是我自己造的(数据分析部+编辑部,已经被官方收编进WorkBuddy市场),另外3个团是我从市场上外聘的(软件工坊+财税合规+全域分发)。

年薪0元,运行24小时。

我倒是觉得,超级个体的真正壁垒,不再是「一个人会很多」,而是一个人怎么编排一个AI团队。

怎么用WorkBuddy

PC端下载:https://www.workbuddy.cn/

微信小程序里直接搜「WorkBuddy」也能用。同账号手机和电脑端上下文打通,通勤路上掏手机派活,到家接着在电脑上改。

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我的两个部门,在WorkBuddy内搜「花叔」就能找到。以及,还有更多我的skill在接下来会逐步作为专家角色在workbuddy上线。甚至,你可以通过识别以下小程序二维码直接体验。

最后留个问题给你:你那家一人公司,下一个想招什么部门?也欢迎在评论区聊聊。