每天30分鐘的工作,我們終於發現問題了
每天早晨,Windows 設備的螢幕上都會出現一份試算表。新訂單資訊混雜在其中。我們的小團隊每次都要逐一打開每個項目,判斷狀態,然後將其移動到相應的資料夾。每批工作通常需要30分鐘以上。
「這個能自動化嗎?」
一開始,這看起來像是個複雜的問題。但與 Claude Code 對話後,我們發現了關鍵點。
問題不是沒有規則。規則只是藏在我們的腦子裡。
把規則「視覺化」到試算表裡
我們採取的第一步很簡單。在 Google Sheets 中添加了一個新欄位,並明確寫下篩選標準。
像這樣:
訂單 ID | 狀態 | 地區 | 優先級 | 機器人判斷
12345 | 未確認 | 亞洲 | 高 | ✓ 立即處理
12346 | 已確認 | 歐洲 | 中 | ○ 等待(待檢查)
12347 | 已拒絕 | 美洲 | 低 | ✗ 保留
當我們把這些規則展示給 Claude Code 時,機器人開始辨識模式。根據狀態、地區和優先級的組合,它開始自動判斷下一步行動。
3秒的奇蹟
看到第一次自動執行結果時,我們只能說一句:
「真的嗎?」
整個試算表一次性分類完成。不再需要逐一點擊每個項目。Google Sheets 的篩選功能成了機器人的眼睛,也成了它的判斷標準。
我們量測的結果如下:
• **手動分類**: 約 30 分鐘
• **Claude Code 自動分類**: 約 3 秒
• **準確度**: 初期 92%,新增規則後 98%
為什麼非開發人員也能做到
這個系統之所以特別,是因為完全不需要程式設計知識。
只需要兩件事:
1. **能否把規則寫在紙上?**
- 當我做這項工作時,用什麼標準來判斷?
2. **能否把規則轉移到試算表?**
- 新增欄位,輸入幾個例子,然後展示給 Claude Code
Claude Code 閱讀我們寫的規則,並自動將相同的邏輯應用到其餘資料。
從失敗中學到的教訓
第一次嘗試失敗了。我們一次性放入了太多條件,結果很混亂,連機器人都困惑了。
所以我們簡化了規則:
• 5 個條件 → 縮減到 3 個核心條件
• 例外情況分到另一個試算表
• 每週檢查一次分類錯誤的項目
這樣做後,準確度大幅提升。
我們現在在做什麼
這個自動化系統每天仍在運作。我們的夢想團隊中的一個機器人每天黎明時檢查試算表,根據規則自動分類。
我們早上要做的事很簡單。打開試算表,一眼確認「分類對嗎?」,只修正錯誤的項目。
最後,自動化不是編程,而是整理規則。