自動化與效率系統

我的 7 位數位員工:用 AI 打造一個人的公司,這是我的 Clawbot 團隊

底迪

Clawbot AI 數位員工 2026:7 個 Agent 如何分工運作

有人問我:「你一個人怎麼同時做這麼多事?又要經營公司、經營學生組織,還要做帳號,怎麼忙得過來?」

我說:「我還養七隻寵物」

他們以為我在開玩笑。

我是真的在開玩笑沒錯哈哈。


我沒有七隻寵物,但我有七個 AI 同事。

他們 24 小時工作,不請假,不遲到,不抱怨加班。

就算我在睡覺、在洗澡、在運動、在摸魚,他們還是一直在動。

我叫他們 Clawbot。

這是我用 AI 建立的數位員工部隊。

7 隻小龍蝦,一個指揮鏈。

我的 7 隻 Clawbot

🦞 大龍蝦(PM 樞紐)

這是整個部隊的指揮官。

所有任務進來,先經過大龍蝦拆解。

它負責:把一個模糊的需求拆成具體的步驟、決定哪隻 Clawbot 應該負責什麼、驗收其他 Clawbot 的輸出品質。

沒有大龍蝦,其他六隻就是一盤散沙。

🦞 內容引擎

他是文書兵,負責所有文字輸出。

腳本、文案、文章草稿、IG 貼文說明,全部交給它。

它最擅長的事是「把一個模糊的想法,變成有結構的文字」。我給它方向,它給我初稿。

我也在考慮要不要把影片腳本交給它,請它跟 Claude 一起合作。

然後再看要不要開除 Claude,先不要跟它說🤫

🦞 系統架構

沙盤推演大師,能夠依照不同作戰環境調整參數,把我腦袋的想法做出來。

這隻是我最常使用的,因為我不是工程師。

後端開發、自動化流程設計、搭網頁、串接 API,不及備載。

這些是他的戰功:底迪官網、自動化表單預約系統、小跟拍戰情版、自動化報價單。

如果哪天它不小心死掉了,我會把它葬在忠烈祠。

🦞 機器人訓練師

它就是最冷靜洞悉情勢的那位,負責 Agent 部署和維護。

當我需要建立一個自動執行某件任務的 Agent,這隻負責設計它的邏輯、測試它的邊界、確保它不會做出奇怪的事。

成年人交朋友很需要邊界感,它邊界感很好。單身的可以考慮他。

🦞 增長戰情室

它是偵察兵。負責社群媒體趨勢監測和輿情分析(海巡)。

它幫我追蹤:現在什麼話題在紅、分析我的帳號數據、競爭對手在做什麼。

不需要一直工作,但哪些主題開始紅、有人在跟風,就會立刻跟我報告。

希望它覺得自己的工作很好玩。

🦞 營運總管

就是幕僚,諸葛亮的角色

如果我 miss 任何進度,像是報價單、合約模板、行程安排、客戶跟進提醒。它就是我最好的小幫手

這些事情不難,但很耗時,而且一忘記就會想不起來。交給它之後,我不需要再記這些瑣事了。

🦞 視覺創意

世界是很需要美感的,這隻的角色相當重要

做網頁、簡報、影片封面、社群圖片,它的美感細胞就是指南針。

它負責把我的「我要一張看起來很專業的封面圖,深色系,金色字,有一點科技感」翻譯成 AI 設計工具可以理解的 Prompt,然後生成幾版圖片,讓我選擇和調整。

然後它再繼續去加工。

很多人說設計師爆肝又低薪,但這隻 Clawbot 做得很開心呢,我會考慮給他加點罐罐。

怎麼讓 7 隻 Clawbot 一起工作?

關鍵不是工具,是指揮鏈。

每個 Clawbot 都有清楚的職責範圍,知道自己負責什麼、不負責什麼。

當一個新任務進來,我先問大龍蝦:「這件事應該怎麼拆?誰負責?」

然後按照它的建議分配。

這個流程,讓我不需要每次都從零開始想怎麼做一件事。

如果你只記得一件事:AI 工具不是越多越好,是分工越清楚越好。每個工具都知道自己的職責,才能真正提升效率。


我一個人,一位合夥人,7 隻 Clawbot,加上我的客戶和合作夥伴。

就是 AI 時代最強的龍蝦部隊。

Instagram:@your_ai_buddy_


常見問題

Q:建立這個 Clawbot 系統,需要多少時間?

我花了大概一個月慢慢摸索出現在的架構。一開始只有一隻,另外都是從我日常會遇到的痛點,去設計出來的。

Q:這 7 隻 Clawbot 用的是哪些 AI 工具?

不同任務用不同模型。文字類主要用 Claude,圖片類用 Nano Banana,數據分析用 Gemini Flash,還有一些大陸模型。模型本身不是重點,清楚的職責分工還有自動讓他們運作才是重點。

Q:我也想建立自己的 AI 員工系統,從哪裡開始?

從你每天最花時間、最想解決的那個重複冗事開始。找一個 AI 工具幫你處理那件事,練熟之後再加下一個。不要一次導入七個工具,你會被淹沒。

Q:AI 員工會不會做出錯誤的決策?

會,所以最後一步都需要我來人工確認。AI 縱使可以提升速度,我相信接下來我們的價值,一定是讓品質盡可能提升。

Q:這個系統適合什麼規模的公司?

特別適合一人公司和小型團隊(五人以下)。人越少,每個人需要做的事越多,AI 分工的價值越大。大公司通常已經有人力分工,AI 的邊際效益相對小一些。