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      MiniMax往我電腦里塞了個實習生,新人還限時免費?

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      最近"桌面AI代理"這個品類突然火了。Claude在1月12號發(fā)布了Cowork,被稱為"2026年最重要的AI產(chǎn)品發(fā)布",核心賣點是讓AI能操作你的電腦。但我知道我的讀者里應該有不少人還因為各種原因沒用上,想體驗的。

      其實國內(nèi)這邊,MiniMax也推出了類似的產(chǎn)品,定位是"AI原生工作臺"。

      它有個桌面客戶端(Mac和Windows都有),能直接操作你電腦上的本地文件——讀取、修改、創(chuàng)建都行。簡單說就是:以前你用的大多數(shù)AI只能在瀏覽器里幫你寫東西,現(xiàn)在它能真正"接管"你的電腦干活了。


      而且現(xiàn)在新用戶前三天還限時免費。讓我來測一測它究竟怎么樣。

      批量處理App圖標

      我最近在做一個macOS應用,其實代碼部分大部分讓AI開發(fā)完成了,但是準備打包上架的時候,遇到了個很痛苦的情況,我發(fā)現(xiàn)它特么比做iOS app還麻煩,居然需要這么多不同尺寸的icon圖標...很離譜


      簡單來說就是,他需要5種尺寸(16pt、32pt、128pt、256pt、512pt)的圖標,每種還要1x和2x兩個分辨率,加起來就是10張圖。

      以前我為了解決這類圖片批量處理的問題,還專門給自己開發(fā)過一個圖片處理網(wǎng)站。但面對這種場景,還是得一個個圖片去分別調(diào)整尺寸、導出、命名,實在是太麻煩了。

      我決定讓這個"AI實習生"來試試。

      下載了MiniMax的桌面客戶端,把我的項目文件夾指給它。然后截了一張Xcode里AppIcon的要求圖,直接發(fā)過去,說:

      我正在開發(fā)macOS的應用,然后這種應用要打包上架的話,需要一系列不同尺寸的小圖標,你可以參考我的截圖。 我們現(xiàn)在的文件夾內(nèi)已經(jīng)有我設計好的icon圖標的,請幫我按照Xcode要求的尺寸格式幫我批量調(diào)整并輸出。


      接著,它開始干活了。

      首先它看懂了我的截圖——這個挺關鍵的,說明它能理解圖片內(nèi)容,知道Xcode需要哪些尺寸。然后執(zhí)行命令看了下我的文件夾,發(fā)現(xiàn)有一個icon.png源文件,是1024×1024像素的。

      接下來它開始規(guī)劃任務:

      太好了!源圖標是1024×1024像素,這正好是最大尺寸的2x圖標。我可以用它來生成所有其他尺寸的圖標。 根據(jù)截圖,我需要生成以下尺寸: macOS 16pt: 1x=16×16, 2x=32×32 macOS 32pt: 1x=32×32, 2x=64×64 macOS 128pt: 1x=128×128, 2x=256×256 macOS 256pt: 1x=256×256, 2x=512×512 macOS 512pt: 1x=512×512, 2x=1024×1024

      然后就開始用sips命令批量生成圖標。我能在右邊的"MiniMax視窗"里看到它在執(zhí)行什么命令,一條條綠色的命令飛過去,挺有"監(jiān)工"的感覺。

      說實話,如果是真人實習生,我可能還不好意思一直盯著人家干活。但AI嘛,盯著看完全沒有心理負擔。

      大概一分鐘,10張圖標全部生成完畢。它還貼心地做了一個表格,列出每種尺寸對應的文件名:


      但真正讓我覺得這玩意兒有點東西的,是接下來的操作。

      它不僅生成了10張圖標,還自動生成了一個Contents.json文件。


      如果你做過iOS/macOS開發(fā)就知道,Xcode的Assets.xcassets不只是需要圖片,還需要一個json配置文件來告訴Xcode每張圖對應什么尺寸。以前我都是手動一張張拖進去,讓Xcode自己識別。

      但有了這個json文件,直接把整個AppIcon.iconset文件夾拖進Xcode的Assets.xcassets,一拖就完成所有文件的添加。Xcode會自動識別Contents.json并正確配置所有尺寸。


      它最后還告訴我使用方法:

      將整個AppIcon.iconset文件夾拖入Xcode的Assets.xcassets中,替換你截圖中的空占位符即可。Xcode會自動識別Contents.json文件并正確配置所有尺寸。

      我壓根沒跟它說要生成json配置文件這件事。它是自己"想到"的——既然目標是讓用戶能直接用在Xcode里,那光有圖片還不夠,還得有配置文件才能一步到位。

      這有點像一個懂行的實習生——你讓它做A,它會順手把A需要的B也做了,還告訴你怎么用。

      進階玩法:把自己的經(jīng)驗封裝成"專家"

      桌面端測完,我又去網(wǎng)頁版逛了逛,發(fā)現(xiàn)MiniMax還有個"專家社區(qū)"。


      社區(qū)里已經(jīng)有不少官方和用戶創(chuàng)建的"專家"了——文檔處理助手、從PRD到原型圖、故事視頻生成、知識消化助手、AI Coder、公眾號寫作達人……可以理解為封裝好的Skills,一鍵就能用。

      我前幾天剛寫了一篇Coze技能工廠的文章,介紹怎么用Skills封裝工作流程。MiniMax的"專家"其實是類似的概念——把一套工作流程封裝起來,下次直接調(diào)用。

      但MiniMax的表達算是更人話一點。它不叫Skills或者Workflow,就叫"專家"。創(chuàng)建過程也是可視化的:你用自然語言描述需求,AI幫你完成實際的創(chuàng)建。比起Claude Skills需要手寫配置,這個更適合新手。

      我決定自己創(chuàng)建一個試試。

      我去年寫過一篇的文章,里面給了一套可以生成App原型的提示詞。

      但用了一段時間后,我發(fā)現(xiàn)這套提示詞還是缺了幾個關鍵環(huán)節(jié)——尤其是前面幫助用戶澄清需求、表達清楚他到底想要什么的部分。

      很多時候用戶說"我想做一個播客App",但到底是像小宇宙那樣的,還是像喜馬拉雅那樣的?核心功能是什么?目標用戶是誰?這些不問清楚,直接畫原型,大概率要返工。

      所以我想讓MiniMax幫我基于原來的提示詞,優(yōu)化出一個更完善的"花叔的App原型設計大師"。

      我把原來的提示詞貼進去,然后告訴它需要調(diào)整的部分:

      幫我創(chuàng)建一個能快速將用戶簡單初步的想法加工轉化為App原型圖的專家,我們已經(jīng)有初步可以幫助用戶創(chuàng)建原型圖的提示詞要求,除了需要改變的部分,請100%維持原樣: [原有的提示詞...] 需要調(diào)整的部分是,用戶的想法可能需要做一些澄清才能被更好捕捉,所以在開始的階段,你應該先作為產(chǎn)品專家去通過1-2個問題幫用戶挖掘出更明確的想要實現(xiàn)的想法,然后幫助其創(chuàng)建原型。


      它開始干活了。

      先是檢查工作區(qū),然后說"我來幫你創(chuàng)建這個App原型圖設計專家"。接著就開始執(zhí)行命令、創(chuàng)建文件夾、寫配置文件、生成instruction.md。


      有意思的是,它還自動為這個專家生成了一個圖標。

      最后產(chǎn)出了一個叫"app-prototype-designer"的專家,描述寫著:"一個專業(yè)的App原型圖設計專家。當用戶想要將初步的App想法轉化為高保真原型圖時使用此專家。它會先通過簡短的問題幫助用戶澄清需求,然后生成可直接用于開發(fā)的HTML原型界面。"

      它還給我總結了這個專家的核心工作流程。

      當然,如果你對描述、圖標或者他的工作流程有任何不滿意也都可以去「配置」窗口自主調(diào)整。

      專家建完之后,我去測了下,我說:"幫我設計一個結合閱讀和社交的App"。

      它沒有直接開始畫圖,而是先問我兩個問題:

      核心功能定位:你希望這個閱讀社交App解決什么核心問題?比如發(fā)現(xiàn)和推薦好書、閱讀過程中的社交互動、讀書筆記整理與分享、閱讀習慣的打卡和社區(qū)激勵? 目標用戶與場景:你的App主要面向什么用戶群體?深度閱讀愛好者、輕度閱讀用戶、學生群體?


      說實話,這兩個問題問得挺到位的。我一開始只是模糊地想"閱讀+社交",但被它這么一問,我才認真想了想:核心應該是"發(fā)現(xiàn)好書"和"閱讀習慣培養(yǎng)",目標用戶是"深度閱讀愛好者"。

      這就是我之前那套提示詞缺的東西——幫用戶在動手前先想清楚自己要什么。

      我回答完之后,它開始正式干活。有意思的是,它不是直接畫圖,而是先去調(diào)研了相關App的設計風格,然后才開始生成原型。


      最后產(chǎn)出了一個叫"書途 BookPath"的完整原型,5個核心頁面:發(fā)現(xiàn)頁、閱讀頁、習慣頁、社區(qū)頁、個人中心。而且直接部署上線了,給我一個可以點擊預覽的鏈接。


      這個原型的完成度挺高的——有書籍推薦、閱讀進度、打卡日歷、成就徽章、讀書圈子,連"追風箏的人"的封面都配上了。如果只是用來驗證想法、和團隊溝通,完全夠用了。

      這個功能的想象空間挺大的。比如你是做SEO的,可以把自己的優(yōu)化流程封裝成一個專家;你是財務,可以做一個專門處理報銷單的專家;你是自媒體,可以做一個幫你整理選題的專家。

      相當于把你的工作經(jīng)驗"教"給AI,以后它就能按你的方法來干活。而且這個專家是可以分享的,你做好了,發(fā)布到社區(qū),別人也能用。

      這讓我想到一個可能性:以后每個人的工作經(jīng)驗都可以被"封裝"成一個AI專家。十年老會計的報銷審核經(jīng)驗、資深HR的簡歷篩選標準、老編輯的選題判斷——這些原本只存在于人腦子里的隱性知識,現(xiàn)在可以變成可復用的"專家"。

      這個實習生值多少錢?

      用了整整兩天,說說我的判斷。

      做得好的地方:

      1. 真的能操作本地文件。實打實地讀你的圖片、生成新文件、創(chuàng)建配置,不是在沙盒里模擬。很實用。

      2. 有"主動思考"的能力。圖標任務它會順手生成json配置,之前測一個發(fā)票整理任務時還發(fā)現(xiàn)它會發(fā)現(xiàn)抬頭異常——會想"用戶最終要什么",不是只會機械執(zhí)行。

      3. 能理解圖片。我直接截圖發(fā)給它,它能看懂Xcode需要哪些尺寸,不用我一個個打字說明。

      4. Expert功能有潛力。把工作流程封裝成可復用的"專家",這個思路很對。對于有固定SOP的工作場景,能省很多重復溝通的時間。

      值多少錢?

      如果按實習生的標準來算——能處理圖片批量處理、文件整理、信息提取這類雜活,偶爾還能發(fā)現(xiàn)問題主動匯報,而且不用管吃喝、不會請假、隨叫隨到、大半夜讓它干活也不用有心理負擔。

      這樣的實習生,一個月給3000塊我覺得不虧。

      而且說實話,從成本角度考慮,我現(xiàn)在幾乎訂閱了我在公眾號里提到、推薦過的所有AI產(chǎn)品,但其實每個月的訂閱費加起來基本也不到3000人民幣。這些工具加在一起,能幫我省掉的時間和精力,遠比招一個真人實習生劃算。

      但更重要的是,沒有情緒成本。

      前段時間聽劉飛在三五環(huán)的播客里介紹他作為低能量人能做很多事情的原因,其中一點是提到他不喜歡公司體制內(nèi)的很多無效溝通和情緒消耗,所以他現(xiàn)在的公司正職員工也就他和他的播客搭檔跟合伙人瀟磊。

      說實話這塊我還挺有共鳴的。作為一個所謂的「一人公司」,我現(xiàn)在也在做不少事情,但也沒給公司招任何一個全職員工。

      倒不是覺得其他人幫不到我,而是作為I人,我總覺得和人的溝通上是需要照顧他人情緒和生活的。我還要關注他/她的成長,會覺得老讓ta干很基礎的工作是不是不合適。大半夜或者周末了,臨時要這位同事加班是不是不合適。我如果想法想不清楚,總要反復調(diào)整我的想法是不是不合適。

      可能是作為打工人的時間太長了,這種共情能力不可避免地產(chǎn)生。所以我確實覺得有個沒有情感的AI實習生去幫自己干這種臟活累活是一個挺解壓的事。

      對于像我這樣的I人來說,這一點可能比省錢更重要。

      而MiniMax現(xiàn)在是限時免費體驗。

      國內(nèi)版指路https://agent.minimaxi.com/

      最后

      桌面AI代理這個賽道,2026年肯定會很熱鬧。Claude有Cowork,MiniMax有Agent,Google、微軟肯定也在做類似的東西。

      對于普通用戶來說,現(xiàn)在是嘗鮮的好時機——產(chǎn)品都在搶用戶,各種免費體驗。等市場成熟了,該收費的都會收費。

      MiniMax Agent目前Mac和Windows都能用,注冊就能體驗。如果你也有一堆需要處理的圖片、文件、數(shù)據(jù)、報表,不妨讓這個"實習生"試試手。

      如果你也是個不太想和人打交道、但又需要有人幫忙干雜活的I人,這個AI實習生可能正好適合你(沒有說E人就不需要的意思...

      萬一它比你想象的能干呢。

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