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现在，自动化工具很多：AI Agent、n8n 工作流、RPA、AI 编程……看着都能解决问题，但实际体验下来，各自的长短处还是明显的。
✅ AI Agent 的本事在于能自己“思考”。你只要给一个目标，它就能帮你分解任务，比如让它每天自动抓全网竞品降价的信息、判断情绪、甚至连回复邮件都能自己搞定。
❌ 缺点：能跑 Agent且效果好的模型会贵，而且会消耗大量 token 在思考上，不确定性强，处理不标准、反应慢。
✅ n8n 工作流 就像“自动化乐高”，有 API、流程明确的任务最合适。比如我做内容搬运，从 飞书到小红书、公众号，全部拖拉拽就能搞定。如果流程固定、工具全都有 API，n8n 上手最轻松。
❌ 缺点：遇到非标场景，或者中间有验证码、UI 操作，它就有点无能为力了。
✅ RPA（影刀） 的应用范围比 n8n 广，只要是屏幕上能看到的、鼠标能点的，它都能录下来——尤其适合那种没有 API 的老系统，哪怕遇上滑块验证码都能自动识别、操作。可以做每天自动登录系统导报表、抢券之类的
❌ 缺点：一旦界面改版、按钮换了位置，就得重新调工作流元素。
✅AI 编程工具，比如 Cursor 或 Claude Code，是自动化的尽头——开发脚本程序，最灵活，比如需要写个定制爬虫、处理特殊的数据清洗，一句话 Prompt 直接生成代码、还能自动加容错，效率是传统写脚本的好几倍。
❌缺点：前端网页已经很成熟了，后端开发还存在门槛
所以我现在的习惯是：
➡️ 要跟界面、验证码死磕，首选 RPA；
➡️ 有 API 的日常流程，用 n8n 拼装；
➡️ 任务经常变、还需要“自己想”的，丢给 Agent；
➡️ 碰到特殊需求，直接用 AI 编程补刀。
说到底，每种自动化方案背后，都有它各自的最佳场景。别迷信“全能”，先搞清楚自己卡在哪一环。
最后是各种排序，有不同意见的吗？
不确定性：AI Agent > RPA > AI 工作流 > AI 编程
学习门槛：AI 编程 > AI Agent > RPA > AI 工作流
使用成本：AI Agent > RPA > AI 编程 > AI 工作流
适用场景范围：AI 编程 > AI Agent > RPA > n8n
✅ AI Agent 的本事在于能自己“思考”。你只要给一个目标，它就能帮你分解任务，比如让它每天自动抓全网竞品降价的信息、判断情绪、甚至连回复邮件都能自己搞定。
❌ 缺点：能跑 Agent且效果好的模型会贵，而且会消耗大量 token 在思考上，不确定性强，处理不标准、反应慢。
✅ n8n 工作流 就像“自动化乐高”，有 API、流程明确的任务最合适。比如我做内容搬运，从 飞书到小红书、公众号，全部拖拉拽就能搞定。如果流程固定、工具全都有 API，n8n 上手最轻松。
❌ 缺点：遇到非标场景，或者中间有验证码、UI 操作，它就有点无能为力了。
✅ RPA（影刀） 的应用范围比 n8n 广，只要是屏幕上能看到的、鼠标能点的，它都能录下来——尤其适合那种没有 API 的老系统，哪怕遇上滑块验证码都能自动识别、操作。可以做每天自动登录系统导报表、抢券之类的
❌ 缺点：一旦界面改版、按钮换了位置，就得重新调工作流元素。
✅AI 编程工具，比如 Cursor 或 Claude Code，是自动化的尽头——开发脚本程序，最灵活，比如需要写个定制爬虫、处理特殊的数据清洗，一句话 Prompt 直接生成代码、还能自动加容错，效率是传统写脚本的好几倍。
❌缺点：前端网页已经很成熟了，后端开发还存在门槛
所以我现在的习惯是：
➡️ 要跟界面、验证码死磕，首选 RPA；
➡️ 有 API 的日常流程，用 n8n 拼装；
➡️ 任务经常变、还需要“自己想”的，丢给 Agent；
➡️ 碰到特殊需求，直接用 AI 编程补刀。
说到底，每种自动化方案背后，都有它各自的最佳场景。别迷信“全能”，先搞清楚自己卡在哪一环。
最后是各种排序，有不同意见的吗？
不确定性：AI Agent > RPA > AI 工作流 > AI 编程
学习门槛：AI 编程 > AI Agent > RPA > AI 工作流
使用成本：AI Agent > RPA > AI 编程 > AI 工作流
适用场景范围：AI 编程 > AI Agent > RPA > n8n
2 00
ChatGPT 给结果不行，但做过程管理是一把好手。
每月 20💰付的不是 问答 AI，而是以 o3 为基座的通用 Agent，拥有超强记忆、设置定时任务、调度多个工具的能力
所以我现在的用法是：
• ChatGPT 做过程管理：我会跟它讨论想法、写作模式、商业化思路
• Gemini/Cursor 拿结果：写作润色、编程、出 html 等具体的落地
每月 20💰付的不是 问答 AI，而是以 o3 为基座的通用 Agent，拥有超强记忆、设置定时任务、调度多个工具的能力
所以我现在的用法是：
• ChatGPT 做过程管理：我会跟它讨论想法、写作模式、商业化思路
• Gemini/Cursor 拿结果：写作润色、编程、出 html 等具体的落地
3 00
又到每个月 1 号月报时间
工作中，分享一个判断需求到底痛不痛的方式：
停它一段时间看业务有没有人找你[旺柴] 要是没人找，恭喜你，少了一项工作
之前领导们一时兴起要每个月看一个比较复杂的报表，虽然我判断这个东西没什么用且耗费时间，但我还是做了一期
然后就停了，已经过去快大半年了，并没有任何人找我问这个[旺柴]
估计工作中 70% 的需求都属于这种
工作中，分享一个判断需求到底痛不痛的方式：
停它一段时间看业务有没有人找你[旺柴] 要是没人找，恭喜你，少了一项工作
之前领导们一时兴起要每个月看一个比较复杂的报表，虽然我判断这个东西没什么用且耗费时间，但我还是做了一期
然后就停了，已经过去快大半年了，并没有任何人找我问这个[旺柴]
估计工作中 70% 的需求都属于这种
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今天群里说国外的大模型很卷，谷歌今天发布会完，claude 就出 4 了
国内豆包、千问更了又更
[旺柴] 但在国内都敌不过 deepseek 这水货，DeepSeek 的出圈逻辑很值得回味，有空写一篇公众号文章
我觉得有几个要点
1 个是 deepseek 是首个拉低 AI 使用门槛的 AI： 深度思考能力，让绝大部分人不需要复杂提示词，简单提问就能获得很全面的回答，很惊艳
2 是 之所以让人「惊艳」是因为它有足够大的 AI 幻觉 [旺柴] 没错，就是耍流氓。顶级大模型为确保准确性，很「克制」的回答，没想到 DeepSeek 不按套路出牌，为了说服用户使劲说谎
3 是中美科技战的背景下，被放到牌桌上，掀起民族情绪，带来铺天盖地的「自来水」宣传
4 是低成本➕开源。如果说以上 3 个逻辑形成了第一波流量，那么第二波流量的高潮，在于各大厂商为了吃这波流量，把 deepseek 塞进自己产品不断推荐，形成了一个流量闭环[旺柴]
你觉得还有什么原因吗？
国内豆包、千问更了又更
[旺柴] 但在国内都敌不过 deepseek 这水货，DeepSeek 的出圈逻辑很值得回味，有空写一篇公众号文章
我觉得有几个要点
1 个是 deepseek 是首个拉低 AI 使用门槛的 AI： 深度思考能力，让绝大部分人不需要复杂提示词，简单提问就能获得很全面的回答，很惊艳
2 是 之所以让人「惊艳」是因为它有足够大的 AI 幻觉 [旺柴] 没错，就是耍流氓。顶级大模型为确保准确性，很「克制」的回答，没想到 DeepSeek 不按套路出牌，为了说服用户使劲说谎
3 是中美科技战的背景下，被放到牌桌上，掀起民族情绪，带来铺天盖地的「自来水」宣传
4 是低成本➕开源。如果说以上 3 个逻辑形成了第一波流量，那么第二波流量的高潮，在于各大厂商为了吃这波流量，把 deepseek 塞进自己产品不断推荐，形成了一个流量闭环[旺柴]
你觉得还有什么原因吗？
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我说工作流昨天一直跑不出来，原来是谷歌下架了免费的 gemini2.5 pro api
果然还是那句话，机会都是有时间窗口的，后悔没有把 10 个号的 api 拉满来跑
以及 grok 也要取消 150 美元额度了，留给我白嫖的时间不多了
果然还是那句话，机会都是有时间窗口的，后悔没有把 10 个号的 api 拉满来跑
以及 grok 也要取消 150 美元额度了，留给我白嫖的时间不多了
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n8n的节点是通过json形式来呈现的，如果我们可以用deepwiki的功能来问n8n项目，那我们只需要把功能需求沟通清楚，理论上工作流就能直接产出并贴到n8n上。
微信文章
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即使在AI时代，很多人做用户评论分析的方法就是直接把采集到的用户评论一股脑扔进AI里，让AI自己去分析得出结论。基本上这样的结论，要么是数据幻觉严重，要么是时好时坏，跟买彩票一样。
那么，如果你想稳定得到有效的用户评论洞察分析报告，就需要有一套方法框架，然后在这个基础上搭建一个AI工作流。今天我们就来做这样的实践。
这次实践包含：
1. 用户购后评论洞察分析框架
2. 飞书多维表格字段捷径实现评论打标签
3. AI编程跑标签分析
4. AI生成HTML分析报告
那么，如果你想稳定得到有效的用户评论洞察分析报告，就需要有一套方法框架，然后在这个基础上搭建一个AI工作流。今天我们就来做这样的实践。
这次实践包含：
1. 用户购后评论洞察分析框架
2. 飞书多维表格字段捷径实现评论打标签
3. AI编程跑标签分析
4. AI生成HTML分析报告
9000字落地实操：AI做用户购后评论洞察分析
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