本文来自微信公众号： 定焦 One ，编辑：王汉星，作者：定焦 One 团队，题图来自：unsplash"数字员工"这个曾经略带科幻色彩的词，正在变成一种现实的工作方式。
最近一两年，AI 的能力有了明显提升。尤其是今年年初，OpenClaw 引爆的那场"龙虾热"中，AI Agent 已经可以接管浏览器、读写文件、执行代码、调用终端，很多人第一次真切地感觉到，AI 开始真正"动手干活"了。百度创始人李彦宏甚至提出一个新指标，用 DAA（日活智能体数）取代沿用多年的 DAU，来更好地关注有多少 Agent 在给人类干活，并交付结果。
概念在升温，但我们更想知道的是，那些真正把"数字员工"用起来的人，日子过得怎么样？AI 同事，谁来拍板？
"定焦 One "和五个人聊了聊，有律师写下 45 个 Skills 来教 Agent 帮自己"办案"，跨境电商商家走了三个员工、靠四个数字员工一人身兼"四职"，投资经理边睡觉边让 Agent 帮自己筛选 BP…… 这些数字员工，不用发工资、不用缴社保、24 小时在线，"月薪"仅一两千块，已经真实地出现在独立开发者、小团队、中小企业主和打工人的日常工作之中。
以下是他们的故事。
一、狂搭 AI 基建，我用 45 个 Skill 教 Agent 帮我干活 杨卫薪｜33 岁苏州剑桥颐华律师事务所律师
律师这行天然适合与 AI 协作。去年四五月份我开始使用 Agent 工具，一开始会用 Cursor 来开发一些小工具，比如导出网页端 AI 聊天记录的浏览器插件。
慢慢地，我开始尝试把它用到法律业务里。当时 Agent 的能力还不算成熟，上下文窗口也有限，但它确实能从证据材料里找到一些关键信息。几十上百页的证据、几百条的合同条款，它能直接帮我定位到想要的内容。
后来，Agent 逐渐渗透到我工作的各个环节。
我的工作分为两部分：一是律师本职业务，二是法律内容写作与知识分享。为此我花了五个月写了 45 个 Skill，让 Agent 帮我在办案、研究、创作等环节按我设定的要求产出"法言法语"。
我的一天通常从"收菜"开始。我让 Agent 自动抓取前一日法律领域的新闻、典型案例。早上十点，我会浏览它给我整理的文章，决定今天需要学习或创作的方向。
处理案件的时候，我让 Agent 自动下载、归档法院传来的起诉状和证据材料到指定项目文件夹中。随后，用 OCR（光学字符识别）Skill 完成材料的格式转换，再用接入专业数据库的法律检索 Skill 围绕争议焦点做法条分析，最后由写作 Skill 输出答辩状或法律服务方案的初稿。
最关键的一步是人工检查。AI 可以出初稿，做法律检索和分析，但它很难完成律师的专业判断。我会在看完初稿后，给出修改意见，让它进行修正。
我使用较多的 Agent 工具有国外的 Claude Code 和 Codex，以及国内的 WorkBuddy 和 QodeWork，每个月 AI 订阅的开支大概一千块。
现在，借助 Agent 和专门的 Skill，我律师业务的工作能在 20% 的时间里完成，剩下 80% 的时间都拿来"搭基建"。
我将自己的经验和偏好，做成一个个 Skill，让 Agent 能按照我的方式跑，搭建的过程非常耗费精力。但 Agent 不能直接满足你的要求，它好不好用取决于你往里面灌输了多少属于自己的"上下文"。Agent 壁垒藏在上下文里？
除了自己用，我还会去各地的律协分享使用经验。讲课的时候我能明显感觉到，大家的认知差别很大。很多人想靠近，但心态上又有点抵触。这种抵触一部分来自对于职业的骄傲，另一部分来自于不想被取代的恐惧。
很多人不知道怎么用 Agent，或者比较抗拒，本质上是因为没有找到一个好的场景。没有场景就没有行动力，没有行动力就永远形成不了正反馈。
所以对于想用 Agent 的人来说，我的建议是先找到一个非常小的特定工作场景，或是一个想提效的环节，把自己的方法论沉淀成 Skill。不要一上来就想着要让 AI 帮做所有事，就瞄准一个点，投入进去，解决它。一旦解决了，带来的正反馈会驱动你继续探索下一个场景，再把多个 Skill 串联起来，就能得到一个能解决特定问题的 Agent。
我认为未来一到两年，最重要的能力是结构化拆解自己的工作，并持续沉淀个人的"上下文"，训练出能真正帮助你的 Agent。
2026 年全国两会正在召开，农村养老问题再次成为代表委员关注的热点议题。多位全国人大代表和政协委员提交了涉及提高农民基础养老金、完善农村养老服务体系的提案议案。
特朗普发表了演讲，梅西就站在其身后。在演讲时，特朗普几乎全程都在讲伊朗的形势，并表示自己将在收拾完伊朗后要去攻击古巴。对此，梅西有些不满，脸色变得难看，完全没有了笑容。
二、三个员工走了，四个 AI 员工顶上了 雷子｜32 岁成都跨境电商从业者
我在成都做跨境电商，卖智能家居配件，主要市场在北美。
去年这时候，我还有三个员工：美工、运营、客服。三个人工资加社保，一个月小五万，加上办公室租金，一年固定成本奔着七十万。月利润好的时候七八万，差的时候三四万。
去年 5 月，运营离职。我想着先用 AI 顶一阵，同步招着人。当时 Claude 已经火了，我就试了一下。Claude 很快就写出了 A+ 页面的全套英文文案，从产品卖点到场景描述都很地道。图片我还是用原来的美工素材，但文案部分质量比以前好。
我当时就意识到：不需要招人了。
配资平台查询入口到了今年初，美工回老家结婚，客服嫌工资低跳了槽。现在，团队是我一个人加四个数字员工：Claude 管文案，Fin 管客服，Cursor 管代码，还有一个自动化系统盯着广告投放。竞品价格数据从 Keepa 接进来，看板上每天自动汇总。
每天早上九点，我打开电脑，先看我自己搭的数据看板，上面跑着五个自动化任务：竞品价格监控、新品 Listing 草稿、过去 12 小时的客户邮件、广告投放数据、社交媒体排期。
售后 Agent 用的是 Intercom 的 Fin，接了我 Shopify 的售后。我通过 Zapier 把亚马逊的订单数据同步进来的，两边的常规问题 Fin 都能处理，比如物流查询、退换货、使用说明，复杂一点的再推给我。
变化最大的是广告投放。以前盯数据盯到凌晨两点是常事，现在我把规则写进工作流：连续 48 小时 ROAS 低于 2.5 自动降预算，高于 4 自动加投，素材点击率连降三天自动换图，让系统照着跑。去年黑五预热，我一个人同时跑六组广告。
代码方面，我之前有点编程基础，店铺落地页、AB 测试页面、数据抓取脚本，全是跟 Cursor 聊出来的。上个月想做个竞品价格追踪工具，我发现亚马逊的反爬很严。后来我用的是 Keepa 的 API 拿价格数据，自己写了个分类和异常预警的看板。搁以前得花两万找外包等两周，这次我自己来，跟 Cursor 聊了两天搞定。
我现在 AI 订阅加 API 月费大约四千，比之前雇人的成本大大降低。
但 AI 也有翻车的时候。今年 3 月，我让 Claude 帮我写一批 Facebook 广告文案，偷懒没逐条审。它写了一组"限时 5 折"的文案，可我当时根本没打折。广告跑了两天才发现。那次之后，所有面向客户的内容，我必须审核。
这一年下来，经常有人让我给一些用数字员工的建议。
首先，别一上来就想全自动化。先找一两个最费时间的环节，客服、文案、数据整理，让 AI 顶上去。其次，跟 AI 交代工作，规则越细越好。
还有一点，用 AI 之后你自己的判断力不能退化。客服回复写得对不对，广告文案有没有跑偏，数据分析的结论合不合逻辑，这些你得能看出来。
我现在每天工作六到七小时，比以前少了一半。多出来的时间，我在学供应链、跑工厂、跟海外客户视频沟通。有时候我想，如果当初运营没走，我现在可能还是那个盯着利润表发愁的小老板。说实话，大部分跨境电商的尽头，是一个人加一台电脑。
三、做投资十年，终于有 Agent 替我熬夜干活儿了 Ray｜36 岁北京人民币基金 GP 合伙人
我做一级市场投资快十年了。早期看航天、新材料，最近两年的项目几乎都和 AI 沾边。
人民币基金的节奏本来就紧，加上工作需要，我每个月飞太平洋两边的次数比飞国内还多。由于时差的原因，如果想要保持工作时间时刻在线，我和我的项目组都需要" 24 小时待命"。
有一次一天之内连着见了 7 家公司，回酒店已经凌晨 1 点，第二天 IC（投资委员会）要讨论一家半导体设备公司，我连备忘都还没动笔。于是我把公司名字丢给一个跑在自己电脑上的 Agent，并告诉它"按 IC 框架，把这家彻底研究一遍"，就关机睡了。
第二天醒来，我翻它留下的"工作日志"才发现它一夜之间做了好多事，包括自己开浏览器、扒目标公司近三年的全部公开专利、调用我自己的数据库，还顺便爬了创始人半年内的所有公开访谈和 LinkedIn 动态。
那一刻第一次感觉到，原来我不是非要自己熬到凌晨 3 点。
后来我的" AI 数字员工"越用越多。在我睡觉的时候，AI 主要替我做三件事：路演总结、企业调研、日程管理。
会议录音它自动转写；调研环节，我用 Obsidian 的 Claude 插件配合 Claude Code 去扒招股书、扒年报、扫公开新闻、查企业诉讼，再把这些内容整合成个人知识库；日程上它能帮我厘清什么时候在哪个时区、能不能再接一个会、要不要推掉。
半年前，我还给自己搭了一个多 Agent 的 BP 过滤器。
在项目高峰期，我一周能收三四百份 BP，靠人翻根本翻不完，漏掉好项目的成本又特别高。我就把自己筛 BP 的那套方法论一条一条用大白话写下来，让 AI 替我搭。
中间踩过不少坑。最开始判断标准设得太硬，好几个不错的项目都被它先一步 pass 掉了。现在的版本更"温和"，AI 只做初筛和分级，A 类我自己看，B 类让另一个 Agent 写一段百字快评再决定见不见，C 类归档但不删。
每个月我在 AI 上的开销波动很大，少的月份四五百美元，密集尽调时能冲到 2000 多美元，平均下来每个月大约在 1000 美元以内。
我感觉目前我的这些"数字员工"能帮我解决 80% 以上的工作，如果拿我的收入做折算，"雇佣"他们的成本占比还不到 10%。
"数字员工"还不能替我做投资决策，但它让我能多看一倍的项目、每天多睡两个小时、在投委会上多带一份详细的备忘，对一个投资人来说，已经是非常大的收益了。
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四、ChatGPT 当顾问、Cursor 当工程师，我当老板 @弗莱迪大宇宙 29 岁合肥 + 成都旅行和企业商旅服务品牌创始人
我是旅行和企业商旅服务品牌 KoraScale 的创始人，现在我的团队满打满算 10 个人。
但如果算上我的"数字员工" ChatGPT、Cursor、Codex 这些 AI 工具，团队规模其实早就超了。这一年用下来，我最想说的是，AI 不是来抢饭碗的，它是真的能帮你把事儿干成的。
以前我以为 AI 最多帮我写几行代码片段，但当我开始让 Cursor 读取整个项目、分析页面结构、修改数据库查询，甚至把结果直接部署上线时，我意识到 AI 不再是一个问答机器，它是一个可以进入工作现场的执行者。
这种体验打破了我的能力天花板。我原本不是职业程序员，是一名工业工程师，也没有配备齐全的产品设计团队。如果没有 AI，我很难独立搭建并持续维护一个复杂的商业网站，更别提去做 SEO 系统重构和预测 Agent 开发了。
以前我上午想客户需求，中午要改网站，下午写文章，晚上查 SEO。每换一个领域，要么自己死磕，要么找外包排队。现在，我从"有一个想法"到"看到结果"的距离，被极大地压缩了。
比如我想调整网站的 SEO 结构，以前我要找产品经理画原型、跟设计师沟通、等前端开发排期。现在，我先跟 ChatGPT 讨论方案，然后把任务丢给 Cursor。它读完代码告诉我哪里有问题、改哪些文件，我确认后它再执行。我只负责拍板和验收。
我不追求养一大堆 Agent，而是按角色分工。
比如 ChatGPT 是我的首席顾问，负责梳理逻辑、定方向；Cursor 是我长期合作的工程师，也是我最离不开的员工。它就一直在我的项目里干活，网站、代码、数据库结构和历史修改都保存在这里；Codex 是实习生的角色，专门处理批量化、重复性的脏活累活；Figma 则是设计师，负责把想法可视化。
我每个月在这些工具上的投入在 1000 元左右，如果满分是 10 分，我给我的 AI 团队打 7.5 分。
它们执行力极强，知识面广，但缺点是责任感几乎是零。我把它们当成"实习生"，绝不能让它们做决策。涉及商业定位、品牌表达和客户关系的核心判断，必须由我亲自拍板。
用了一年，我也总结了几点 AI 使用心得。
首先是任务要有边界，明确告诉它哪些能改，哪些绝对不能动；其次复杂任务要分阶段，先分析，再设计方案，最后执行，别指望一句话就让 AI 搞定一个项目；最后拍板的人必须是老板，尤其是在品牌、财务和投资上，AI 只能提建议。
我觉得 AI 员工不适合小白，适合那些本身就知道自己要什么的人。因为一个有经验的工程师，一眼就能看出 AI 写的代码哪里有漏洞，一个资深销售，能立刻判断 AI 生成的文案有没有杀伤力。但如果你对结果没有判断力，AI 只会给你制造更多的混乱。
五、每月 1000 元，我为自己雇了实习生、编辑、老师 Vincent｜30 岁北京某商业报道记者
我最早意识到 AI 能用，是去年 7 月。
那时手上有篇稿子特别难写，一个做游戏开发的朋友让我把材料丢给 Claude 跑一下。那会儿质量不算好，但已经超出我对 AI 的刻板印象。从那天起，我就一直用到现在。
做文字工作，真正磨人的往往不是写，而是写之前那一摊，整理、调研，从一堆素材里找头绪。把这些脏活累活交出去，人才能把精力留给更重要的部分。
用久了之后，AI 在我这里就不只是一个工具了。有时候像实习生，有时候像编辑，有时候又像老师。
当实习生，它最适合整理访谈。纯手工整理速记非常累。我现在已经形成了一套流程：先让它尽量完整地整理原文，不做大幅筛选，只挤掉口语里的水分；再让它自检有没有遗漏、扭曲原意的地方，并保留受访人的语言特色；最后按主题模块化处理，把不重要但可能有用的内容放到附录里。这样几轮下来，再人工调一调，基本能得到一篇还不错的 Q&A 专访稿。
但实习生也有实习生的问题。你觉得重要的内容，它不一定觉得重要。标准化报道还好，筛选标准清楚，但社会类、非标类选题，它就容易丢掉最能代表人物个性的细节。非虚构里很重要的场景、动作、气味、温度，它也很难捕捉。
当编辑，它可以润色、捋逻辑。有一次实习生交上来的初稿味道非常不对，当天要发，我用得到的写作 Agent 花了一个小时重新调了一遍，最后顺利发出去了。它在简单商稿、行业稿里很好用，因为这些稿件标准相对明确。但让它提炼真正有价值的洞察，有时会偏、会怪。
当老师，它最大的价值是降低理解的门槛。比如说一篇好稿子到底好在哪，以前都得自己一点点摸索；现在可以先让它拆开讲一遍，把逻辑捋顺。它不能替我做判断，但能让我更快上手，把一些原来只能靠悟的经验，变成可以拆解的方法论。
说实话，它让我野心变大了。
养这些"员工"，我一个月平均花 1000 到 1500 元：ClaudeCode 每月大概花 800 元，用来接本地知识库；Kimi 每月订阅 199 元，主要用来做调研；得到的写作 Agent 一年要 3000 元。
如果满分 10 分，我给现在的 AI 员工打 7 分。扣掉的 3 分，是绝对质量还不够，哪个角色都差一口气。如果 Fable 那个水平，我能给到 8.5 分。
AI 用得最好的人，一定是需求和点子多，同时清楚 AI 边界在哪里的人，可以把想法很快变成内容或产品。最危险的是纯效率型使用，如果只是把效率提得特别高，最后可能不是人变强了，而是被卷没了。
所以，我没有给自己设更高的 KPI。如果 AI 节省出来的时间，最后只是被拿去生产更多同质化的内容，那它对我来说就只是一个更便宜的外包。但如果它能让我少做一点重复劳动配资平台问题，多留一点时间给观察、思考和训练自己，那它才真正变成了一个有价值的员工。
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