两个月前的上海WAIC（2026世界人工智能大会），我正在一个主题展馆里逛展，主编的消息突然弹出来：某科技公司首发新品，尽快出篇解读。
我下意识地摸向背包——电脑不在。它正躺在十几公里外的酒店里。我手里只有一部手机，却要查资料、拉数据、做图表、写初稿……顿时手忙脚乱，恨不得一个人兵分两路。
我知道有人会问，一个产品发布新闻稿，为什么当时不用AI？
不是所有创作环节都可以交给AI。写作是典型的长程任务，中间环节太多，AI很多时候增加了输入prompt的时间，便利性并没有提升。
但短短几个月后，有些变化改变了我的认知。
我去参加了一场沙龙，有头部财经媒体说他们用5个人的团队，跑通了A股、港股、美股、基金四个板块。还有媒体把AI渗透率写进了团队KPI。台下坐着的，很多都是一线媒体的总编辑。
我突然意识到，AI对媒体的改变，已经不是用不用的问题，而是生产要素重新定价。
作为一线创作的财经编辑，我一直在想：当AI把内容创作瓶颈从生产力变成认知力时，我的工作流会变成什么样？那些沉淀在脑子里的行业认知，能不能被批量生产出来？
恰好，AI办公赛道兴起，各大厂商纷纷推出相关产品，我听说豆包工作下载赠送30天的标准套餐，心想反正免费，那就试试。
很好，最起码如果两个月前，我有豆包工作，可以“多端同步”，甚至手机APP用云电脑，可以不用回酒店拿电脑了。
图：豆包、飞书文档、本地电脑豆包工作窗口——多端同步
现在，我想看看，只要AI能完成的，人类就往后退时，一个编辑还能退到哪里，以及退到的那一步，到底还剩下什么。
体力活被接过去之后，思考者生产效率倍增
先说一个
长程复杂任务上，环节多、链条长、中间有大量重复劳动，Agent显出威力。比如，图文写作。
1、选题，一个财经编辑的核心能力，理解什么样的选题角度是市场更关注的。
互联网改变信息分发，AI再次重塑分发方式。信息搜索毫无疑问是第一个被AI颠覆的领域。
在豆包的帮助下，我直接把自己的选题思路，做成了一个提示词模板。然后，定制一个自动化任务：
图：任务自动化——每日定时策划港股选题
从此，我每天只要打开电脑，泡杯速溶咖啡，等豆包工作帮我把选题筛选出来。当然，我还会根据个人认知进行细化，但至少重复性搜索工作被砍掉了。
选题文档部分节选
2、资料整理与数据处理，最繁琐且考验能力与效率的环节。
定下今天的选题，一份财报，要花1小时内拆出营收结构、算同比环比、拉同业对比、再出几张可视化图表。
以前这种活，我得先打开Wind扒数据，再手动复制到Excel里调格式，然后对着PDF一点点抠，最后再把图表贴进文档里。
现在，豆包工作把任务拆解了：先读财报、再提取关键数据、然后跑计算、生成图表。数据处理这些环节，它全接过去了。我往后退一步，只负责再审数据真实性。
图：豆包工作数据处理
我用的豆包云电脑，任务跑在云端后台。我本地继续处理自己的工作，可以直接在豆包工作客户端查看AI引用了哪些信源。
这点非常重要。你可能没体会过，本地同时开十几个网页，Wind、Excel、PDF阅读器等，再加上AI助手，点错一个×，你都不知道自己关掉了什么。
3、文档生产，中小媒体首次有机会在生产力上和大编辑部比一比。
我先试着让豆包自己思考，可以看出，思考角度比较广，但很多细节还是比不上资深财经编辑。
显然，老编辑的思维仍然有价值。我简单写了几句话的思考，再让AI围绕我的思考进一步创作：
图：文档生产：“完全AI”与“AI+人协作”对比
这下结果就好很多了，还可以继续优化，不多赘述。
总之，一周用下来，我的时间结构变了。
以前查资料占四成、整理数据占三成、排版打字占两成、真正思考只占一成。现在前面那七成的脏活累活被接过去，思考的时间从一成变成了六成。
我终于可以主要负责思考了，但前提是，得有思考。
这也是我最深的体感：AI不会取代认知岗位，但它正在消灭“资料民工”，赋能每个行业领域有思考有沉淀的人。
过去每天世界上发生那么多事，我脑子里有很多观点想和读者分享，但受限于整理资料的繁琐、打字速度，产出一直很低，现在可以释放更多思考，但距离一篇可以发布的文章，仍然有一个关键门槛：判断。
AI交付后，判断力价值凸显
AI交回的半成品，需要创作者自己去判断，哪里有问题，哪里可以更好。
豆包工作给我一份初稿，但它不是我能直接署名的东西：AI延伸的观点与分析，有没有疏漏？能不能再深挖一下？这句话是不是可以调整一下？
内容产能过剩已经是定局，稀缺性变成了个人内容审美、认知与积累。
文字的审美意义不言而喻。而认知与积累，是一个编辑避免常见错误，挖掘更多价值增量等各方面的能力。
所以这里我必须专门说说“随时打断”这个功能，在我的经验告诉我这里不对时，我能立刻纠正，避免疏漏。
财经编辑的署名就是个人品牌，一篇数据错误、口径偏差的文章，足以毁掉你多年积累的信任。如果Agent自作主张帮你把稿子写完了，你都没机会在中间注入判断，那这篇稿子你敢发吗？
发现问题，AI停下来，按我的新指令重新调整。不需要等它啰嗦完，不需要重新开一轮对话。
图：发现问题，随时打断
“随时打断”的本质，是决策权始终在人手里，可以跑数据，但判断、定性、发布决策，必须在我手里。
但我决定再退一步。
既然AI给的是半成品，那能不能让它从一开始，就按我的审美、认知标准来生产这个半成品？
我把自己的财报解读框架做成了Skill。不是那种通用的“帮我分析财报”，而是我自己的逻辑。豆包工作按我的逻辑去有针对性地拆解选题，输出带着我的思考习惯，甚至文字风格的半成品。
图：沉淀的方法论经整理，成为一个技能（Skill）
这一刻我突然意识到：谁先把资深创作者脑子里的判断标准，变成机器可调用的文件，谁就拥有可复利的资产。
内容同质化时代，大家用的模型都差不多，差异化来自独家的一手信源、判断与认知。而Skill就是把你独家判断标准化、可复利化的过程。老编辑脑子里的方法论，以前只能手把手教给新人，现在可以直接被AI调用。
这种变化也在重塑我的工作流。以前长文生产是“人写全程”，现在变成了新流程：手机上随时随地定题、云电脑后台研写（豆包工作研写，不需要本地电脑一直开着）、Web端审发（守住事实、口径与风险表述）。
手机、PC、Web端真正互通，编辑在每个环节之间的判断节点介入。
一个真正的AI创作时代，属于每一个经历者
用到现在，豆包工作让我意识到脑子里沉淀多年的行业认知，本来就值很多钱，只是以前没有足够的“生产力带宽”把它们批量生产出来。
未来，生产要素重新定价，认知与判断力大于生产力。
AI产品把“资料整理→数据清洗→格式排版”的劳动价值降低后，行业竞争核心是认知壁垒。
资深从业者的认知与经验值钱了，但前提是能把经验结构化，变成可调用的Skill。
而且这种变化，我相信会发生在很多行业。这不局限于财经媒体领域，甚至不局限于媒体领域。
每个人在路上、经历过，总有创作与分享欲爆发的瞬间，可能是你观察到一个现象、趋势，可能是你旅途中踩过的坑。
以前我们围观话题，后来我们分享话题，未来，我们每个人都拥有话题创作的平权，有所思，有所产出。多端同步的创作流，不就随时派上用场了吗？
（本文由豆包工作辅助创作。如果你也想试试，可以网页搜索豆包工作，下载电脑端，领取30天标准套餐，体验一下，从互联网到AI，下一代办公形态，真的席卷而来。）
来源：港股研究社
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