相比龙虾，AI浏览器更适合普通人

AI浏览器，如何让工作更高效？

作者|景行

编辑|古廿

近几个月来，社交媒体热议的一个话题，就是作为普通人，到底有没有必要学着养龙虾？

看热度，龙虾确实热度爆棚。

任何一个科技社区都有养龙虾教程，免费安装龙虾成为大厂的流行活动，而上一个这么火热的活动，还是春节红包。

在国内，有互联网大厂已经实现过半员工养龙虾，由公司提供经费，从产品、运营到研发等各类岗位，都可以借龙虾实现创新探索。

但对普通用户来说，龙虾的弊端同样明显。

抛开部署难度不谈，这家伙吃Token是个无底洞，每执行一步任务都要调用外部资源，一个任务下去要砸海量Token，用久了你会发现，你不是找了个数字助手，而是花高价养了个赛博孩子。

更关键的是，龙虾未必适应普通人的工作需求。

龙虾的优势在于处理标准化、高度重复的任务，对普通职场人常见的图文制作、信息梳理、数据抓取等工作，使用已有主流大模型与办公软件操作已经足够高效，强求引入智能体，往往做不到提升效率，反而消耗更多时间。

特别是在体验过Tabbit浏览器后，一个直观感受是，现在的AI原生浏览器，在工作场景中已经完全可以取代龙虾，作为普通人提升工作效率的优选工具。

当AI深入工作流

如果用一个词概述当前的浏览器市场，那就是“统一”。

打开任意一个应用商店，你会看到市面上的浏览器产品，在功能上没有太大区别——基本统一的地址栏、标签页、收藏夹，以及搜索、浏览、下载等基础功能。

在过去数十年探索中，开源Chromium内核成为市场的统一配置，Chrome开创的网址、搜索二合一地址栏成为用户认可的最优解，这决定了，不同产品的差异化极为有限。

相比之下，Tabbit的最大差异就在于其原生AI浏览器定位，AI功能不是以附加组件的方式存在，仅在用户需要时提供被动支持，比如在用户浏览时提供页面总结、划词翻译等功能，而是一开始就作为产品的核心架构，主动理解用户指令，并执行任务。

在使用时，最大的体验就是用户工作从执行转向指挥，人负责下达任务，AI则在后台负责执行，并交付成果。

以入口功能为例，Tabbit的新标签页没有任何推荐内容，只有一个对话框，你可以在对话框中直接输入网址，更可以直接@任何一个打开的网页、标签页组、收藏夹，甚至上传本地文件，要求AI帮你干活。

一个更方便的功能，是支持用户随时划词对话。

例如在一篇商业报道浏览中，将AMD近期股价大涨的信息划出并要求Tabbit分析原因。Tabbit迅速调用AI能力分析相关报道并给出答案：

AMD上涨的主要驱动力并非自身新闻，而是对手英特尔的强劲财报让市场相信，CPU市场的复苏将惠及所有主要CPU制造商，而AMD作为英特尔的直接竞争对手，被视为最直接的受益者。

同时，用户也能自由选择国内全部主流顶级模型，用于AI调用。

其中不仅包括DeepSeek V4 Pro/Flash两款最新模型，还包含Kimi-K2.6、GLM-5.1、GLM-5V-Turbo、MiniMax-M2.7、Doubao-Seed-1.8、Qwen3.5-Plus、LongCat-Flash-Chat、LongCat-Flash-Thinking等多款模型供选择。

不少打工人深受“标签页地狱”的影响，有时查资料翻报告、查数据平台、对话大模型，用户需要在一个浏览器上打开十几个甚至几十个网页，数量一多，叠加传统浏览器的横向标签设计，找一个旧网页如同大海捞针，一不留神就会误关闭页面。

而Tabbit支持用户选择垂直标签栏或左侧纵向标签栏，标题完整显示，一目了然。

Tabbit的智能标签栏一键分组功能，完美解决了标签栏乱的问题。AI会自动根据网页内容将标签页分类，新闻资讯、数据平台等页面都归入一组，分组完成后，你可以一键展开或收起整个分组，让浏览器界面永远保持整洁。

更重要的是，Tabbit支持直接与AI对话，总结梳理整个标签组的相关内容。如针对“芯片产业分析”这组标签组，对话AI要求分析媒体判断，立即就能获得“该组媒体对AMD前景一致乐观”的结果，并附带详细分析。

另外不少用户用传统浏览器，收藏书签只能放一个链接，时间一久都记不清这个链接是干嘛用的。

Tabbit的解法是，不仅保存链接，同时完整保存网页内容，并由AI为每个收藏页生成精确概要，在AI对话时只用自然语言描述，就能找到当初收藏的内容。

同时收藏范围进一步扩大，不仅是网页，一张图片、一个表格、一段文字都能随手右键收藏，并支持在AI对话中随时调取。

妙招功能则支持用户将常用的AI提示词、AI指令保存为快捷指令，需要用时在对话中输入“/”就能立即唤起，无需重复输入，避免遗忘。平台的妙招广场则有全网用户生成的常用妙招，供你随时“抄袭”，简化工作。

换个思路做选题

在真实的工作场景下，与其他挂载AI插件的传统浏览器相比，Tabbit的特征在于智能功能与需求的无缝衔接，做到真正融入工作流程中。

比如一位媒体人，打算关注这样一个现象：

近期受存储芯片价格上涨影响，下游的手机市场面临原料涨价带来的成本压力，不得不调高终端售价，将压力向消费端传导。这导致部分消费者趋向谨慎，对涨幅更明显的中低端手机消费更加保守。

操作这样一个选题，Tabbit可以帮些什么忙？

在打开多个相关报道以及企业研报、市场反馈网页后，用户可以借助智能标签整理功能，根据网页内容的主题不同，将同类内容分类整理到智能标签。

可以看到，Tabbit已经根据存储芯片涨价、手机出货量下滑的两个方向，将数十个网页整理为不同标签。

如果希望了解用户侧对手机涨价的反馈，就可以打开对话栏的智能代理功能，让Tabbit去社交媒体上帮忙找一找，现在的消费者如何看待手机涨价这件事。

我使用了这样一句指令：去“小红书”（需@标签页）找三十条用户对手机涨价的真实反馈，并提炼产品型号、价格、变化幅度等要素，整理出来并分析用户态度。

这样一套工作如果人工来做，没有半个小时以上的时间，翻几十上百条小红书笔记是很难搞定的，但交给Tabbit去跑，人就可以同时去做其他工作，比如浏览刚刚打开的报道网页，等到这边看完，智能代理也跑好了。

任务提交结果是，AI梳理了四个品牌的产品型号与价格数据、市场份额数据，并将数千条用户评论根据体量多寡，梳理成五大类态度，分别是抵制观望、讽刺质疑、转向竞品、理解支持与理性分析。

核心结论则是，消费者反馈中，抵制观望和讽刺质疑态度占主导地位，大量用户表示会转向竞品或推迟购买，多数用户计划等待618 促销，预计届时价格会回落。

同时，我还可以要求Tabbit搜索存储芯片价格影响下游手机市场的最新报道，并打开十个页面。

我可以将这条指令保存为妙招，并设置为一键执行模式。此后再需要检索相关信息，只需要在对话栏中一键唤起妙招，点击即可执行。

还可以在对话栏中@相关报道分组，要求Tabbit根据时间顺序，整理事件始末，并分析其中的关键问题。

结果是，Tabbit在短时间内就整理好了一份详尽资料，包括存储芯片涨价潮冲击下游手机市场的预警期、爆发期、影响深化期三个阶段及主要事件，以及供应链库存、成本传导机制、市场格局变化等多维度的影响。

最后AI总结，这场存储芯片短缺可能持续至2027年末，并指出AI需求挤占电子产能是危机爆发的核心原因，手机行业面临产品策略与市场结构的重大调整。

浏览器进入一键自动化时代

如果要概述Tabbit的特点，一句话，过去只会展示信息的浏览器，开始学会处理信息了。

越是处理复杂任务，Tabbit的效率领先就越明显。它不再只是一个被动的窗口，而是会干活的工作助手，会听懂需求，能理解网页内容，帮用户处理从搜索、阅读、筛选到整理的全流程工作。

可以看到，过去需要用户大量进行手动操作的工作，如今都被整合在AI功能中。

一些繁琐任务则完全可以交给智能代理自己跑。比如开启多个网页，阅读并整理页面信息，梳理搜索结果，手动记录核心观点和数据，然后整理成一份报告。

这样的工作，人工操作往往需要几个小时的时间来完成，而在Tabbit辅助下，用户只需对智能代理模式要求“帮我搜索相关内容，并整理成包含观点、关键数据的详细报告”，Tabbit就有能力自动打开相关网页阅读内容并提炼数据、交叉验证并生成需求报告。

Tabbit同时带来的，是让混乱工作更有序。

借助智能标签管理和智能收藏夹，用户的标签页与收藏页不再是乱糟糟的一大团，而是可规划、可管理的智能分组结果，借助一键展开或收起功能，你能让浏览器随时保持在整洁、有序的状态中。

更重要的是，无论标签还是收藏，体量再大，都支持在对话栏中一键调出，随时支援工作。用户不必再对收藏内容死记硬背，只靠对话栏的简单问答就能调用。

相较传统浏览器而言，Tabbit的最大价值，就在于能解决真问题。

借助一个对话入口，整个浏览器中的信息被完全调动起来，从网页到收藏夹，海量信息彻底变成了智能化的个人信息资产，操作方式也从过去的人找信息，变成指令下达后的信息主动找人。

对用户来说，如果只是使用基础浏览功能，看看视频刷刷新闻，传统浏览器的体验已经足够好。但如果追求工作效率，在信息爆炸的节奏下，去解放精力处理信息，可以说，Tabbit这样的AI原生浏览器，几乎是必备工具。

特别是在抓取数十条行业信息，或消化数十篇报告核心观点这样的复杂、重复任务中，Tabbit表现出色，其功能已经超出浏览器范畴，能做到主动承担机械任务，把人的精力解放出来，用于思考。

而这，才是人工智能的终极意义。