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合約交易如何利用 AI 接管您的工作流程（无须编写代码）
原文標題：非開發人員如何像工程師一樣自動化工作（無需編寫代碼）...
原文作者：Damian Player
編譯：Peggy，BlockBeats
編者按：當大多數人仍將 AI 視為「更高效的搜索工具」時，Perplexity 正在開始執行工作。
本文圍繞一個被反覆忽略的差異展開——為什麼同樣使用 AI，有人只得到一段答案，有人卻直接拿到可以交付的成果。關鍵不在模型能力，而在使用方式：是把工具當作對話窗口，還是當作一個可以被指揮、被調度的執行系統。
以 Perplexity Computer 為代表的新一類工具，將「任務」取代「提問」作為核心互動方式。從合同審核、競品分析，到數據清洗與報告生成，用戶不再描述問題，而是直接定義最終交付物。配合連接企業工具、固化個人背景與風格樣例，這種能力進一步從一次性輸出，演變為可重複使用、可自動運行的工作流。
更重要的是，自動化的邊界正在被重新定義。它不再只是輔助完成某一步，而是可以持續運行、跨工具執行，甚至主動提出補充任務。這意味著，人與工具之間的關係，正在從「使用」，轉向「管理與委託」。
在這一變化下，真正的分水嶺不再是是否使用 AI，而是是否已經開始用它「交付結果」。
以下為原文：
那些把這件事搞明白的人，將獲得一種不對稱的優勢。很快，所有人都會學會怎麼做。但在一切變得顯而易見之前，這裡是你可以提前開始的方式。
過去一年裡，開發者已經在後台運行著自治型 AI 智能體（比如 Claude Code、OpenClaw 等），它們可以自己做研究、搭建產品、直接交付完整成果，不需要人反覆盯著或來回提示。但你其實一直用不上這一套——除非你會用終端，會寫代碼。
而 Perplexity Computer 改變了這一點。這是第一次，非開發人員也能用上同樣的能力。你只需要一個瀏覽器，以及一個可以交給它去完成的任務。
大多數人打開 Perplexity，輸入一個問題，得到答案，然後關掉頁面。他們錯過了關鍵。Perplexity Computer 不是用來回答問題的，它是用來執行任務的。
別再問問題了，開始把真正的工作交給它。
為什麼大多數人會失敗
財務總監、律師、諮詢顧問……他們打開工具，輸入一個問題，得到一個還不錯的答案，然後心想：「哦，一個更高級的 Google。」接著繼續花 90 分鐘去清理上週剛清理過的那張表格。
問題不在工具，而在用法。他們把它當成了聊天機器人。
提問方式：「這份合同有哪些風險？」
任務方式：「審核這份合同。逐條核查所有表述是否有公開來源支持；標出措辭模糊、條款缺失以及可能帶來法律責任的部分；列出最關鍵的 5 個風險點，並附具體條款引用；輸出一份帶修訂痕跡的 Word 文檔。」
同一份合同。一種方式只給你一份清單，讓你自己去讀；另一種方式直接給你一份可以發給客戶的成品。
只需 10 分鐘，把這套系統搭起來
先把工具連上。點擊側邊欄的 connectors。Perplexity 可以連接 400 多個應用：Gmail、Google Drive、Slack、Salesforce、Notion、SharePoint……把你實際在用的都接上。
然後讓它知道你是誰。輸入一次就夠：「我是某個崗位，在某類公司工作。我會定期產出 X、Y、Z 這些內容。請在每次會話中記住這些背景。」它會長期保留這些信息。
再告訴它「什麼是好的」。找 2–3 個你最滿意的成果，上傳並輸入：「這些是我最好的工作範例。請學習它們的格式和語氣，以後生成內容時以此為參考。」
這樣，它就不是在猜你的風格，而是在反向拆解你已經驗證過的成功路徑。
10 分鐘，先做這件事。
一個真實例子：那個不再耗費 90 分鐘的週一
一位金融分析師每週一都會收到一份數據導出，150 行，格式混亂：重複數據、三種日期格式、評級用文字寫而不是數字。在開始分析之前，她每週都要花 90 分鐘清洗數據。同一個問題，每週重複。
她只輸入了一條指令：清理這份文件，去重，統一日期格式，把文字評級轉成數字；在清洗後的數據上做分析；生成一個帶篩選功能的互動式儀表板並提供分享鏈接；輸出一份對比清洗前後的 PDF 報告；所有文件保存到 Drive 的「週一報告」文件夾。
4 分鐘後：乾淨的數據集、互動式儀表板、分享鏈接、PDF 報告——全部出現在她的 Drive 裡。
然後她又問了一句：「有沒有我還沒問，但能讓這件事更有用的改進？」
系統建議了兩點：一是把這個任務設為每週一早上 7 點自動運行；二是新增一個任務，根據表現不佳的板塊生成週二的管理層簡報。
她把兩項都設好，關掉頁面。
之後每週一，它都會自動運行——無論她的電腦是否開著。
這正是開發者過去一年在用的那套能力。現在，你在瀏覽器裡就能用。
人們已經在用它做什麼
@gregisenberg 在 @startupideaspod 播客中做了現場測試。
他只給了一個任務：找出在競品播客投放廣告的公司，識別真正負責贊助的人，並為每個人寫一封個性化郵件。
系統找到了 Ramp 的增長副總裁，抓取了他兩周前參與的一期播客內容，寫出一封冷郵件，引用了他在節目中的具體發言，然後直接發送。Greg 並沒有說「發送」，系統判斷任務完成並自行執行。
接著它又主動建議：監控競品播客，一旦有新品牌開始投放廣告，立刻提醒並附上對應聯絡人——「在預算剛啟動時就聯絡」。
最終，這個流程並行完成了 96 個潛在客戶的調研，並安排了第 3 天和第 7 天的跟進郵件。
在 Marketing Against the Grain 节目中，团队用它审计了整个 HubSpot 產品頁面：自動爬取全站、按自定義標準評分、排序問題，並生成一個可分享的網站報告。本來需要團隊一周的工作，在錄節目時就完成了。
這些都是現場完成的，不是演示，也不是預設腳本。
針對具體工作的用法
在金融領域，一位投資組合分析師在英偉達財報發布前只下達了一個任務。
返回結果是：一個實時互動式儀表板，包含 1305 億美元營收、75% 毛利率、114.2% 增長率、完整利潤表，以及從 2021 財年到 2028 年預測的利潤率趨勢，全部支持篩選和分享鏈接。
沒有 Excel，沒有手動找數據，5 分鐘完成。
Perplexity 可以直接調用 SEC 披露、FactSet、標普全球、PitchBook 等數據源——不需要 API 金鑰，也不需要額外授權，系統內建完成。
法律場景：
「審核這份合同。逐條核查所有表述是否有公開來源支持；標出措辭模糊、標準條款缺失，以及在 [具體州] 合同法下可能產生法律責任的內容；列出最關鍵的 5 個風險點，並附具體條款引用；輸出一份帶修訂痕跡的 Word 文件。」
有位審核人員曾上傳一份提案，聲稱某市場同比增長 43%。Perplexity Computer 查出真實數據只有 4%，在簽約前就攔下了問題。
行銷場景：
「分析 [競品 1]、[競品 2]、[競品 3] 過去 30 天表現最好的內容；找出互動最高的內容形式與主題；識別內容空白；基於這些空白生成一個 30 天的內容日曆，並保存為 Google Doc。」
把它設為定時任務。每週一自动生成最新競品分析，無需人工調研。
運營場景：
「這是我們 Q1 的 CSV 數據。請清洗數據；按區域和產品線分析收入；識別三個最大問題；生成一頁紙的行動建議；製作一頁汇報用 PPT；所有文件保存到專案文件夾。」
五個交付物，一條指令。你在開會的時候，它就已經做完了。
模型評審（Model Council）：60 秒獲得三種判斷
當你面臨一個有實際後果的決策時，只需輸入一次問題。Perplexity 會同時調用 Claude、ChatGPT 和 Gemini，並由一個「綜合器」總結它們的共識與分歧。
· 三者一致的部分：高置信結論
· 存在分歧的部分：需要進一步判斷
有人問產品定價該選 $297 還是 $497。三個模型給出不同答案，但綜合器發現它們唯一一致的結論是：不要低於 $297。決策就此完成。
很多公司會花錢請諮詢公司把分析師關在會議室裡得出結論。
這裡，只需要一條指令。
真正的核心能力
想從 Perplexity Computer 中獲得實際價值，80% 取決於一件事：你能否清晰描述「最終產出」。
不是技術配置。而是你是否足夠清楚自己要交付什麼。不要描述步驟，要描述結果。
每次任務完成後，記得再問一句：「有沒有我還沒問，但能讓這個結果更有用的地方？」
它幾乎每次都會指出盲區。每次都用。
從這裡開始
打開 Perplexity（pro 版 $20/月）。進入 Computer 頁面，點擊 connectors，先連接 Gmail 和 Google Drive。
輸入你的三句背景介紹（只需一次）。上傳 2–3 個你最好的工作範例，讓它學習你的風格。然後選一個你上周花了 2 小時以上、且每次輸出都類似的任務：用「最終交付物」的方式描述它，發送。觀察執行過程。如果是重複任務，在關閉頁面前設為自動運行。
開發者已經用這一套一年了。他們和其他人的產出差距，是真實存在的。
這，就是縮小差距的方法。
[原文連結]
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比特幣現貨ETF結束四週資金流入潮，市場規避「方向性風險」
比特幣現貨ETF在經歷四週連續的資金流入後出現資金外流，單週流出達2.96億美元。 對比此前的資金流入，這一外流顯示出資本市場對宏觀不確定性的避險情緒。 過去四週的總流入超過22億美元，前週僅錄得9,518萬美元，顯示流入趨勢正在減弱。 以太坊現貨ETF同樣遭遇資金流出，隶著第二週的連續損失，周流出達2.06億美元。 在地緣政治風險未解決的背景下，市場存在「表面穩定、內部失衡」的風險。 WEEX Crypto News, 比特幣現貨ETF的資金流入終結 在經歷了四週的持續資金流入後，比特幣現貨ETF在截至上週五的一周內淨流出2.9618億美元。這一反轉結束了之前超過22億美元的四周連續流入，其中包括早三月份超過2億美元的流入，並在前一周減少到僅9,518萬美元。根據SoSoValue的數據，週四及週五的連續撤資共計超過3.96億美元，其中週五單日流出即達2.2548億美元，創下自3月3日以來的單日最大贖回。 截至目前，累計淨流入的比特幣（BTC）現貨ETF達559.3億美元，而總凈資產從一周前的900億美元以上下滑到847.7億美元。與此同時，交易活動有所減少，周交易量從3月早期的258.7億美元下降至142.6億美元。 宏觀穩定掩蓋了更深層次的風險 在與Cointelegraph分享的一份聲明中，Bitunix的分析師指出，目前的宏觀環境呈現「表面穩定、內部失衡」的狀態，因為地緣政治風險仍未解決，而政策制定者則試圖維持外在的穩定。一些發展，如美歐貿易協定和中東的延遲緊張局勢，暫時緩解了市場壓力，然而潛在的風險仍然存在。 在此環境下，比特幣的表現更像是流動性條件的反映，而非突破性資產。該分析師表示，資本並未退出市場，但也不願承擔方向性風險。價格走勢可能會在既定範圍內保持波動，直到宏觀條件有了更明確的趨勢。 以太坊ETF持續資金流出 與此同時，現貨以太幣（ETH）ETF錄得2.0658億美元的周流出，標誌著連續第二周的損失，扭轉了早些時候三月份的資金流入趨勢。日數據顯示，自3月18日以來，每個交易日都出現資金撤出。其中，週四錄得單日最大流出9,254萬美元，緊隨其後的是週五的4,854萬美元流出。 影響市場的宏觀背景 在更廣泛的宏觀背景中，市場正面臨著諸如持續的地緣政治衝突、利率變動和貿易政策不確定性等挑戰。這些因素共同造成了資本市場的動盪，並促使投資者尋求更穩定的投資選擇。儘管如此，市場上仍有一部分投資者致力於尋找比特幣和以太坊等加密貨幣的長期機會，但需要在風險管理和投資回報之間做出平衡。…
比特幣現貨交易量降至2023年低點，行情仍受新聞推動
當前比特幣價格雖突破71,600美元，但市場缺乏持久的現貨交易量撐盤。 币安的現貨交易量降至自2023年第三季度以來的最低點，交易活動表現低迷。 大型持有者的流入率創下新高，表明資本正在積極流入市場以對沖風險。 比特幣的槓桿操作減少，近期行情增長缺乏現貨需求和期貨部位支持。 市場行情主要受到外部消息驅動，而非市場真實需求。 WEEX Crypto News, 現貨交易量與交易所流動量分析 比特幣(BTC)在全球最大加密交易所之一的币安上的現貨交易量在2023年下半年顯著下降，目前正接近年度最低點。數據顯示，幣安的九月份交易量約為88億元，而在2026年3月份預計會降至52億元，顯示市場參與度持續走低。這樣的趨勢通常與熊市時期一致。 观测交易所流動量顯示出類似的放緩趨勢。據分析師Arab Chain的報告，幣安短期累計流量為63.8億美元，Coinbase為51.4億美元。幣安的流入量是自2024年以來的最低水準，顯示出存款行為減少。這意味著市場上的比特幣供應相對減少，而Coinbase的流量則保持穩定，長期投資者持續參與。 大持有者活動則呈現異樣情況。市場分析師Gaah指出，鲸鱼流入動能指數達到74.3，創下近11年最高記錄，顯示大筆資金流動與市場對沖行為增強。此情況預示未來短期內可能出現較大波動。 期貨市場與槓桿操作情況 近期比特幣行情受到外部事件影響，價格上升至71,789美元，然而此波動並非由現貨需求和期貨投資推動。根據市場動態分析，槓桿使用有所減少，總持倉量下降約4%，意味著投資者正在關閉原有倉位。 短時間內幣安平台上出現了大型清算事件，達到44億美元的空單清算，為數月來最大。此一清算事件與價格增長之間的聯動，表示市場針對短期波動進行對沖但不構成新資金注入。此波漲勢主要集中於71,000至72,000美元區間。 Coinbase的溢價維持負值，顯示來自美國的現貨需求有限，市場流動主要被動應對而非主動參與。 最常搜尋的問題與熱議主題…
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