Agent 装好了别光问问题：把重复的活做成工具

第一步 找需求

先想想你昨天做了什么，哪件事昨天做了一遍，今天换一份资料又得照样再做一遍。这种活就适合先拿来试。

比如我有个朋友开鞋店，三家门店一个仓库，每天要导出三千多行库存，按款号、尺码挨个对，看看哪家店缺货、仓库还有没有货能补，对一遍差不多一个小时，第二天导一张新表又得重新对。他的需求很明确：每天拿到一份库存表，最后要三家店的补货清单，中间花掉的那一个小时，基本都在重复同一套步骤。

第二步 先用 AI 做一次

把今天的库存表发给它，说清楚门店剩几双算缺货、仓库有多少能补，让它直接导出一份补货 Excel。等几分钟，今天的清单就出来了。

到了第二天，你再把新表发过去，AI 得重新读表、想怎么算、调用工具处理，再给你导出一份。天天在同一个对话里做，历史消息越攒越多，后面往往要处理更多上下文，更费 Token，也可能等得更久。

第三步 做成工具

既然补货规则每天都一样，能不能让 Agent 把这套规则写成脚本，以后每天直接跑？

Agent 能用工具读文件、写脚本，还能拿旧表试跑。你先给它两份文件：一份是某天的库存原表，一份是你当天手工筛好的补货清单，让它对照着看你是按什么规则筛出来的。遇到样表里看不出来的情况，就让它问你。比如仓库只剩一双，两家店都缺这个尺码，先补哪家？DSH 真的会问你。

再把你怎么用说清楚："我要在手机上打开这个网页，传一份库存表，点一下，导出一个 Excel，三家店各占一个工作表。读取、计算和导出都用网页里的脚本完成，表不上传。"

上线前必做 做好以后，先拿另一天的旧表跑一下，跟手工结果核对款号、尺码和数量，0 处差异就可以用了。

第四步 对比效率

左边：发给 AI，等它再读表、计算、导出，25 秒，又用掉 164K Token；右边：打开手机网页，选中同一份表，点生成，清单很快就出来了，0.06 秒，0 Token。

总结

刚找到一个需求，先让 AI 帮你做一次；发现这活每天都要做、规则也定下来了，就可以做成工具。

如果你自己一时找不到，就把一天的工作说给 AI 听，问它：这些活里，哪件我经常做、步骤又差不多、做完还能核对？帮你挑一件，告诉你先给你什么资料。

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收藏这篇，四步流程（找需求、做一次、做工具、对效率）直接截图留存也行，用的时候按顺序走。

关于本文的操作者

一个把 AI 当同事用的普通人。鞋店补货这套流程是我陪朋友从零跑通的，你手头有没有类似的活？评论区说说，我帮你看看能不能做成工具。