每天30分钟的工作,我们终于发现问题了
每天早晨,Windows 设备的屏幕上都会出现一份电子表格。新订单信息混杂在其中。我们的小团队每次都要逐一打开每个项目,判断状态,然后将其移动到相应的文件夹。每批工作通常需要30分钟以上。
「这个能自动化吗?」
一开始,这看起来像是个复杂的问题。但与 Claude Code 对话后,我们发现了关键点。
问题不是没有规则。规则只是藏在我们的脑子里。
把规则「可视化」到表格里
我们采取的第一步很简单。在谷歌表格中添加了一个新列,并明确写下筛选标准。
像这样:
订单 ID | 状态 | 地区 | 优先级 | 机器人判断
12345 | 未确认 | 亚洲 | 高 | ✓ 立即处理
12346 | 已确认 | 欧洲 | 中 | ○ 等待(待检查)
12347 | 已拒绝 | 美洲 | 低 | ✗ 保留
当我们把这些规则展示给 Claude Code 时,机器人开始识别模式。根据状态、地区和优先级的组合,它开始自动判断下一步行动。
3秒的奇迹
看到第一次自动执行结果时,我们只能说一句:
「真的吗?」
整个表格一次性分类完成。不再需要逐一点击每个项目。谷歌表格的筛选功能成了机器人的眼睛,也成了它的判断标准。
我们测量的结果如下:
• **手动分类**: 约 30 分钟
• **Claude Code 自动分类**: 约 3 秒
• **准确度**: 初期 92%,新增规则后 98%
为什么非开发人员也能做到
这个系统之所以特别,是因为完全不需要编程知识。
只需要两件事:
1. **能否把规则写在纸上?**
- 当我做这项工作时,用什么标准来判断?
2. **能否把规则转移到表格?**
- 新增列,输入几个例子,然后展示给 Claude Code
Claude Code 阅读我们写的规则,并自动将相同的逻辑应用到其余数据。
从失败中学到的教训
第一次尝试失败了。我们一次性放入了太多条件,结果很混乱,连机器人都困惑了。
所以我们简化了规则:
• 5 个条件 → 缩减到 3 个核心条件
• 例外情况分到另一个表格
• 每周检查一次分类错误的项目
这样做后,准确度大幅提升。
我们现在在做什么
这个自动化系统每天仍在运作。我们的梦想团队中的一个机器人每天黎明时检查表格,根据规则自动分类。
我们早上要做的事很简单。打开表格,一眼确认「分类对吗?」,只修正错误的项目。
最后,自动化不是编程,而是整理规则。