最近，网上有不少用 WorkBuddy 处理 Excel 的案例。合并表格、清洗数据、统计分析，过去要折腾半天的工作，现在交给 AI 就能完成。
但报名、问卷这类数据，还有一个问题：数据可能持续增加，处理工作也需要反复做。
比如三场活动同时开放报名，数据分散在三张表里，需要定期合并、查重、统计。如果每次都要先导出 Excel，再交给 AI，依然有些麻烦。
对于这类持续产生的数据，有没有更省事的 AI 处理方式？
我们准备了同一项报名数据处理任务，分别交给腾讯 WorkBuddy 和金数据 Jiri，看看两种 Agent 的实际表现有什么不同。
先看结论
- 如果只是偶尔处理几份 Excel，WorkBuddy 完全够用。两轮测试中，它都准确完成了任务，报告质量也与 Jiri 相近。
- 如果数据本来就在金数据里，并且还在持续增加，Jiri 可以直接读取最新数据，省去反复导出、上传文件的操作。
- 第一轮测试中，两款 Agent 都只用一轮对话完成任务。包含数据接入在内，WorkBuddy 用时 4 分 29 秒，Jiri 用时 2 分 53 秒。
- 第二轮更新报告时，WorkBuddy 需要重新导出并上传三份 Excel；Jiri 只需要接收一句更新要求。两边结果仍然准确。
- 两款 Agent 的主要差别，不在能不能完成这一次任务，而在数据持续变化后，需要人工重复做多少准备工作。
第一轮：同一个任务，两边各跑一遍
我们准备了三场活动的报名数据，分别存放在三张报名表里。
数据做了脱敏处理，也保留了一些常见的小麻烦：
- 有人同时报名多场活动。
- 有人在同一场活动中重复提交。
- 有的手机号漏填。
- 三张表的字段名称不完全一样。
图：用于测试的三场活动报名表，数据均已脱敏处理
给两边的任务要求相同：
把这三场活动的报名数据合在一起，统计每场报名人数，按手机号找出报了两场及以上的人，做成一页能直接发到微信群的汇报。
我们提前核算了正确答案，用来检查 AI 有没有漏算、重复计算。
WorkBuddy：从三份 Excel 开始
我们先把三张报名表导出成 Excel，再交给 WorkBuddy 处理。
图：第一轮测试中，WorkBuddy 根据上传的三份 Excel 生成报名汇总
金数据 Jiri：直接使用金数据里的报名表
同样的三张表已经在金数据中，我们直接让 Jiri 读取和处理，省去了导出、上传 Excel 的步骤。
图：第一轮测试中，Jiri 直接读取金数据里的三张报名表并生成汇总
第一轮成绩单：两边都算对了
| 测试项目 | WorkBuddy | 金数据 Jiri |
|---|---|---|
| 对话轮次 | 1 轮 | 1 轮 |
| 总耗时（含数据接入） | 4 分 29 秒 | 2 分 53 秒 |
| 结果准确性 | 准确 | 准确 |
| 报告质量 | 两者相近 | 两者相近 |
| 成品与分享 | HTML 网页，微信可打开 | HTML 网页，微信可打开 |
| 积分 / AI 点数 | 4.96 积分 | 29 点 |
注：两款产品的积分计费体系不同，不能直接根据消耗数字比较实际成本。
第一轮的结果有些出乎意料。两款 Agent 都只用了一轮对话，就准确完成了数据处理，生成的报告质量也相近。
那么，如果报名还在继续，过几天又有了新数据，更新报告会不会同样轻松？
我们决定再测一次。
第二轮：报名数据更新后，再跑一遍
这次，我们在原来的三张报名表中增加了一批新记录，包括新的报名者和重复提交的信息。
然后回到第一次测试的对话，让两款 Agent 按照原来的统计口径更新报告。
这轮重点看一件事：数据更新后，还需要人工做哪些事？
WorkBuddy：重新导出、上传数据
为了让 WorkBuddy 获取最新数据，我们重新导出三份 Excel，上传到之前的对话中，再发送更新要求。
图：第二轮测试中，WorkBuddy 接收重新导出的 Excel 后更新报告
金数据 Jiri：直接要求更新
Jiri 这边，只需要在原来的对话中提出更新要求。它便读取金数据中最新的报名记录，重新生成报告。
图：第二轮测试中，Jiri 直接读取最新报名记录并更新报告
第二轮成绩单：差别出现在数据接入
| 对比项目 | WorkBuddy | 金数据 Jiri |
|---|---|---|
| 人工操作 | 重新导出、上传 Excel，再发送指令 | 直接发送更新指令 |
| 更新总耗时 | 6 分 7 秒 | 3 分 03 秒 |
| 结果准确性 | 准确 | 准确 |
| 原分享链接 | 可以更新 | 可以更新 |
这一次，两款 Agent 仍然准确完成了任务，原来的分享链接也都能继续使用。
但我们开始感受到两种工作方式的差别。
偶尔处理几张 Excel，导出、上传不算什么。如果活动持续一个月，每周甚至每天都要重新统计，这些操作就会成为固定的重复劳动。
对于已经通过金数据收集的数据，Jiri 可以省掉这一步，让 AI 直接接着处理。
所以，处理报名、问卷数据，用 WorkBuddy 够吗？
回到最初的问题。就这次实测而言，WorkBuddy 完全能够胜任。两轮测试结果都准确，生成的报告质量也与 Jiri 相近。
但两款 Agent 的差异，恰恰出现在 AI 开始处理数据之前。
这背后，是 General Agent（通用 Agent）和 Pro Agent（专业 Agent）两种产品思路。
WorkBuddy 这样的通用 Agent，能力覆盖面广，可以处理文件、调研、代码等各种任务。
金数据 Jiri 则更深入具体的业务。金数据做了 14 年的数据收集与处理，Jiri 可以直接使用平台中的业务数据，调用已有的报名表、问卷、表格、收款等能力，接着完成后面的工作。
这次测试中，两边都能完成合并、查重、统计和报告生成。真正拉开操作差异的，是数据更新后，AI 能不能直接拿到最新数据。
数据持续增加时，Jiri 还能自动执行
比如这次的三场报名，如果每天都要统计一次，还可以进一步给 Jiri 设置自动任务：
以后每天早上 9 点，按原来的口径把这三场活动的报名数据重新统计一遍。
到了指定时间，Jiri 就会读取最新数据、重新生成报告。目前，自动任务的结果需要到运行记录中查看。
当通用 Agent 已经能出色地完成单项任务，专业 Agent 的价值，就体现在它能多深入地参与实际业务。
如果你已经在用金数据，报名、问卷、订单等数据收集上来之后，可以继续交给 Jiri 合并、分析、生成报告，也可以搭建管理系统、安排自动任务，让后续工作持续进行。
如果你还在用群接龙或 Excel 收集报名，下次也可以试试用金数据。从收集第一条报名信息开始，就为后面的统计、管理和分析做好准备。
常见问题
Q1：只处理一次 Excel，WorkBuddy 够用吗？
A：够用。在本次两轮测试中，WorkBuddy 都准确完成了三份报名数据的合并、查重、统计和报告生成，报告质量也与 Jiri 相近。
Q2：WorkBuddy 和 Jiri 的主要差别是什么？
A：本次测试中，主要差别出现在数据接入。WorkBuddy 从导出的 Excel 文件开始处理；Jiri 可以直接读取金数据里的报名表。数据更新后，前者需要重新导出和上传文件，后者只需要接收更新要求。
Q3：Jiri 可以每天自动更新报名报告吗？
A：可以设置自动任务，让 Jiri 在指定时间读取最新数据并重新统计。目前，自动任务的结果需要到运行记录中查看。
Q4：两款产品的积分消耗能直接比较吗？
A：不能。两款产品的积分计费体系不同，本次记录只能说明各自完成任务时显示的消耗数字，不能据此直接比较实际成本。