场景库
AI Agent 真实落地场景,从营销到编程,从研究到效率工具,附推荐工具组合和实现步骤
3
营销
5
编程
5
研究
5
效率
5
垂直行业
自动生成社交媒体内容日历
让 AI Agent 根据品牌定位和热点话题,自动生成一周的社交媒体内容日历,包含文案、发布时间建议和配图描述,大幅降低内容团队工作量。
实现步骤
- 1.配置 Dify 工作流,连接 Brave Search 获取行业热点
- 2.设置 AI Agent 提示词,定义品牌语调和内容格式
- 3.让 Agent 生成 7 天内容日历
推荐工具
邮件自动分类 + 回复草稿
通过 n8n 连接 Gmail,让 AI 自动判断邮件优先级、生成分类标签,并为重要邮件起草回复草稿,每天节省1小时邮件处理时间。
实现步骤
- 1.在 n8n 创建 Gmail Trigger 工作流
- 2.接入 AI 节点判断邮件类型和优先级
- 3.重要邮件生成回复草稿并标记
推荐工具
投资尽调报告自动化
输入目标公司名称,AI Agent 自动搜索公司背景、融资历史、创始团队、竞争格局和行业地位,30分钟生成专业投资尽调报告,替代初级分析师 2-3 天的工作量。
实现步骤
- 1.输入目标公司名称和调研侧重点
- 2.Agent 自动搜索公司官网、Crunchbase、领英
- 3.分析融资轮次、估值趋势和投资方
推荐工具
SEO 关键词研究 + 文章批量生成
通过 AI Agent 完成从关键词发现到文章生成的全流程:搜索目标关键词的搜索意图、竞品排名内容、生成 SEO 优化文章大纲和正文。
实现步骤
- 1.输入目标关键词和竞争对手域名
- 2.Agent 自动分析 SERP 结果和用户意图
- 3.生成 SEO 优化的文章大纲
推荐工具
代码 Review + 测试用例自动生成
在 Cursor 中配置 GitHub MCP,让 AI 在代码提交时自动进行初步 Review,指出潜在问题,并为新增功能自动生成单元测试用例。
实现步骤
- 1.在 Cursor 中安装 GitHub MCP Server
- 2.设置代码 Review 提示词模板
- 3.触发自动 Review 并查看建议
推荐工具
数据库查询自动化(自然语言转 SQL)
通过 SQLite 或 PostgreSQL MCP,让非技术人员也能用自然语言查询数据库。"查询上周新增用户数量" → AI 自动生成并执行 SQL,返回结果。
实现步骤
- 1.配置数据库 MCP Server 连接到目标库
- 2.设置只读权限保障数据安全
- 3.编写系统提示词,描述数据库表结构
推荐工具
论文摘要批量提取 + 对比分析
将多篇 PDF 论文上传后,让 AI Agent 自动提取摘要、研究方法、主要发现,并生成对比分析表格,帮助研究人员快速掌握领域进展。
实现步骤
- 1.将 PDF 上传到指定文件夹
- 2.配置 filesystem MCP 读取文件
- 3.让 AI 提取关键信息并结构化
推荐工具
竞争对手产品分析
让 Agent 系统性地分析竞争对手的产品特性、定价策略、用户评价和市场定位,生成全面的竞品分析报告,支撑产品决策。
实现步骤
- 1.列出目标竞品清单
- 2.Agent 自动访问官网、AppStore评价、社交媒体
- 3.分析产品特性矩阵和差异化优势
推荐工具
会议记录自动转任务清单
录制会议音频后,AI 自动转录 → 识别 Action Items → 分配负责人 → 创建 Notion 任务,再也不用手动整理会议纪要。
实现步骤
- 1.会议结束后上传录音文件
- 2.Whisper API 自动转录为文字
- 3.AI 提取 Action Items 和负责人
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电商选品分析 + 上架文案生成
输入目标品类,AI Agent 自动爬取平台畅销排行、分析竞争格局、评估利润空间,并为选定商品自动生成多版本上架文案和主图描述。
实现步骤
- 1.输入目标品类和目标平台
- 2.Agent 搜索热销商品和市场数据
- 3.分析竞争格局和价格带
推荐工具
API 文档自动生成
将代码库接入 AI Agent,让其自动分析函数签名、注释和使用样例,生成标准化的 API 文档(OpenAPI/Swagger 格式),彻底告别手写文档。
实现步骤
- 1.配置 filesystem MCP 让 AI 读取代码库
- 2.让 AI 分析 Controller/Route 层代码
- 3.自动识别接口参数和返回值结构
推荐工具
简历筛选 + 初面问题生成
HR 上传大量简历 PDF 后,AI Agent 自动按岗位要求评分筛选,提取候选人亮点,并为每位候选人生成针对性的初面问题清单,大幅提升招聘效率。
实现步骤
- 1.将简历 PDF 存入指定文件夹
- 2.让 AI 提取教育、经验、技能信息
- 3.按岗位 JD 自动评分和排序
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