指挥官｜Manus.ai
中枢指挥官🧠 说人话:你丢一句目标,Manus把它拆成可执行清单,能调度外部系统,能纠偏,能闭环。并且非常专业。
💬 真实场景
早上9点,你对Manus说:"帮我准备下午3点的材料,要包括近期的竞品流量数据、竞品分析和明年规划。"
它立刻拆解成:① 从通过API从Make流程中获取竞品流量数据 → ② 调用Firecrawl抓取3家竞品官网动态 → ③ 生成对比表 → ④ 用Sider调取你之前存的战略笔记 → ⑤ 整合成PPT草稿。
⏱️ 全程25分钟,中间发现竞品数据缺失,它自动切换备用方案,最后在你喝完第二杯咖啡时推送:"材料已就绪,请审阅。"
✨ 能力点:
- 💡 需求翻译官:把"我想要个能自动发周报的东西"这种模糊想法,3分钟拆成5步可执行动作,平均命中率85%+
- 🔗 多系统协作:同时调度浏览器、API、数据库、文件系统,任务跑偏了能自动拉回正轨,不用你盯着
- 📊 复盘大师:每次任务结束自动生成"可复用模板",下次类似需求直接套用,越用越聪明
- 🎯 进度可视化:实时显示"正在做什么→卡在哪里→预计还要多久",不再是黑盒操作
首席辅助｜Cursor.com
宝藏应用⚙️ 说人话:不止能写代码,还能基于MCP(Model Context Protocol)和外部API自主操作,工程副手里的狠角色。
💬 真实场景
你需要做个"自动抓取50个行业KOL最新动态并生成周报"的脚本。以前要半天:写爬虫→调试→处理异常→格式化输出。
现在对Cursor说:"帮我写个Python脚本,抓取这50个Twitter账号最近7天的推文,去重后按热度排序,输出Markdown。"
⚡ 30分钟后:代码写完、测试通过、还自动加了错误重试和进度条。你只改了3行配置参数,直接跑起来了。
🚀 能力点:
- 🔥 代码全流程:生成→重构→Code Review→单元测试,一条龙服务。原本半天的活,现在30-60分钟搞定
- 🔌 API调用专家:接任何API写脚本,自动处理鉴权、分页、限流。你说"调用OpenAI API总结这100篇文章",它连错误处理都给你写好
- 🤝 Manus联动:Manus定策略("我要做个数据看板"),Cursor把战术落地(写前端+后端+部署脚本)
- 📚 上下文理解:能读懂整个项目的代码结构,不是孤立地写单个文件,改一处自动同步相关依赖
知识分身｜Sider.ai
长期记忆📚 说人话:你在网页、手机、PDF里遇到的"碎金子",它全帮你装进仓库,随叫随到,越喂越聪明。
💬 真实场景
你刷到一篇《2025 AI Agent架构演进》,觉得有用但没时间细看。点一下Sider插件,2秒入库,自动打上"AI Agent""架构""2025趋势"标签。
一个月后,客户问:"你们的Agent方案和市面上有什么不同?" 你问Sider:"总结我收藏的所有Agent架构文章,对比优劣势。"
📖 它瞬间调出15篇相关笔记,生成对比表,还附上你当时标注的"这个思路可以用在我们产品上"。召回准确率90%+,比你自己翻笔记快10倍。
⚡ 能力点:
- 🌐 全平台捕获:浏览器插件一键抓网页/PDF/推文,手机端截图直达内容库,甚至语音备忘录都能转文字存档
- 🧠 智能分类:自动识别内容类型(技术文档/行业报告/灵感碎片),打标签、建关联,不用你手动整理
- 🎯 专科分身:定向喂养做"垂直领域专家",比如喂100篇SaaS增长案例,它就成了你的"增长策略顾问"
- 🔍 对话式检索:不是关键词搜索,而是"帮我找上个月看的那篇讲用户留存的文章,作者好像是硅谷的",它能理解模糊描述
倚天剑｜Firecrawl.dev
数据采集🗡️ 说人话:聪明的网页采集+正文提取工具,干净、准、结构化,喂给LLM或知识库都香。
💬 真实场景
你要做竞品监控,盯着10个对手的官网、博客、招聘页。传统爬虫要处理:JS渲染、反爬机制、HTML结构变化、广告干扰...
用Firecrawl,给它10个URL,设置"每天早上9点抓取,只要正文+发布时间,输出JSON"。
🎯 第二天起:每天早上收到一份干净的竞品动态报告,自动过滤了导航栏/广告/评论区,只留核心内容。准确率92%+,省下的时间够你多睡半小时。
🔍 能力点:
- 🧹 智能清洗:自动识别正文区域,过滤广告/导航/页脚,比BeautifulSoup聪明100倍,不用你写CSS选择器
- 📦 结构化输出:支持JSON/Markdown/纯文本,直接对接数据库或LLM,不用二次处理
- 🔄 定时更新:设置Cron表达式,自动定期抓取,保证资料"鲜度在线",适合做舆情监控/价格追踪
- 🔗 批量爬站:给一个种子URL,自动发现站内相关页面(比如博客的所有文章),深度可控,3分钟抓完30个页面
屠龙刀｜Make.com
Agent Builder🔧 说人话:Make不只是自动化平台,它就是一台"执行机器"。接口多、接得快、跑得稳,把关键工作流一体化成可供其他AI调用的"精确代理"。
💬 真实场景
你想做个"收到数据获取通知→实时获取指定站点的流量数据→流量数据缓存进入在线数据库→通过GPT对数据进行清洗→通过接口返回清洗后的数据"的流程。
用Make拖拽式搭建:① CURL触发 → ② Firecrawl爬取指定站点流量数据 → ③ 缓存数据进入在线数据库 → ④ 通过GPT对数据进行清洗 → ⑤ 通过接口返回清洗后的数据。
⚙️ 20分钟搭完,测试通过后,把这个流程暴露成Webhook API,让Manus或其他系统直接调用。响应时间500-800ms,比人工操作快100倍,错误率接近0。
🌐 能力点:
- 🔌 海量连接器:支持1500+应用(Google/Slack/Notion/Airtable...),还有HTTP/Webhook兜底,基本能对接你想到的所有系统
- 🎛️ 复杂逻辑:支持Router分支(if-else)、迭代器(循环处理)、错误重试、日志回放,不是简单的"A触发B"
- 🔗 API化输出:把工作流暴露成RESTful API,其他AI/服务直接调用,变成"可被编排的能力单元"
- 📊 可视化监控:每次执行都有详细日志,哪一步慢了、哪里报错一目了然,调试效率高