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title: "上完課之後：看三個 AI Agent 工作流實戰案例"
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published_at: 2026-07-10
modified_at: 2026-08-21
author: "天下學習編輯群"
category: "職場"
tags: ["Agent", "AI"]
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# 上完課之後：看三個 AI Agent 工作流實戰案例

> 學會把原本人力硬扛的苦工，交給 AI Agent ，將寶貴的時間和精力留給真正需要判斷的事。

By **天下學習編輯群** | 2026-07-10

市場調查、資料視覺化、跨系統彙整——這些原本要人力硬扛的苦工，正被 AI Agent 悄悄接手。三位學員分享他們如何串接 Agent，把時間留給真正需要判斷的事。 一、產品經理：新品上市前，把「市場調查」交給 Deep Research 👤 分享人：陳小姐，生活雜貨品牌產品經理，正在籌備一款跟日本人氣 IP 聯名的保溫瓶 「市場調查是很重要的，但過程本身真的太累人！」 —— 陳小姐 ⚠️ 痛點：手動開分頁、讀內容、複製貼上、還要記得標註來源，不只耗費大量時間，更消耗體力與專注力。 🛠️ 做法：她在 ChatGPT 開啟 Deep Research，設定題目為「海外動漫 IP 聯名保溫瓶在台灣市場的定價與消費者接受度」，用課程中教的方法先釐清細節問題，十幾分鐘後拿到一份整理好的報告，涵蓋價格區間、聯名溢價行情、過去踩雷案例，每項結論都附來源連結可供查證。 💡 學員心得： 「省下來的不是判斷的時間，是蒐集資料那段機械化的苦工。同樣的調查範圍，一個晚上就有初稿，隔天直接拿去開會討論定價。」 二、電商賣家：用 Canvas Coding 把訂單 CSV 變成每週都能看的儀表板 👤 分享人：王先生，經營外國零食、調味品小店，一人身兼客服、行銷與出貨 「我不是工程師，但現在我有一個會自動生成圖表的『專屬分析師』。」 —— 王先生 ⚠️ 痛點：訂單資料分散在蝦皮、官網、LINE 購物，每月對帳與檢視銷售狀況全靠 Excel 繁瑣拉表。 🛠️ 做法：他把三個平台的訂單 CSV 丟進 Canvas 的 Writing 模式，讓 AI 先看懂欄位並提出分析角度，再切到 Coding 模式下指令建立 React 儀表板。過程中出現報錯，AI 自己讀取錯誤訊息並修正，他全程沒碰過一行程式碼。現在每週日晚上把新訂單丟進去，五分鐘就能掌握全週業績狀況。 💡 學員心得： 「原本覺得『做儀表板』是工程師的事，結果它跑出來的介面比我想像中專業，真的沒想到自己能做到這種程度。」 三、行銷主管：用 Apps 串接把 Slack 討論串直接變成週報 👤 分享人：林小姐，新創公司行銷團隊主管，帶領 4 人小組 「團隊在 Slack 上決策，但週報要交在 Notion，中間的『翻譯』工作一直是我在做。」 —— 林小姐 ⚠️ 痛點：每到週五，她得把一週內散落在多個 Slack 頻道的訊息重新看過一遍，手動整理成週報重點，常常漏看，還得花時間回想「這件事討論到哪了」。 🛠️ 做法：她在 ChatGPT 的「探索應用程式」授權連結 Slack，輸入 @Slack 下指令，請 AI 整理指定頻道近一週的重點討論，依專案分類、標出還沒拍板的事項。AI 幾分鐘內爬梳完訊息，還主動挑出「被 tag 但沒回」的漏接訊息，她把整理結果貼進 Notion 週報模板即可快速交出。 💡 學員心得： 「它會抓出被 tag 但沒回的訊息，代表它真的理解對話脈絡，不只是單純摘要。省下來的時間我拿去跟團隊聊策略，而不是低頭翻找訊息。」 三個學員、三個不同產業，同一套邏輯 蒐集資料、整理呈現、跨系統搬運這些苦工交給 AI Agent，人只負責判斷與決策。工具會變、場景會變，但這個思路值得每個工作者對照一下自己手上正在做的事。 你也想加入改變工作流的行列，把更多時間留給自己嗎？ 了解更多 👉 如何用 AI Agent 打造個人工作流 ➔