把TraeWork拉进工作群，可能是我今年做的最对的决定

现在，我们已经习惯把不少工作交给AI。查资料、写大纲、整理冗长的行业信息，只要有需求，第一时间想到的就是交给AI去跑一跑。

不得不承认，它的能力边界确实在以肉眼可见的速度拓宽。

但AI越用越多，我反而越来越在意一个很小的问题：每次想让AI干活，我都得先把手里的活“搬”过去。

最近体验TraeWork办公助理时，发现它恰好切中了我的痛点。不用专门打开另一个AI工具，在飞书或微信聊着天，直接就能把活派出去。

今天，我想结合我自己的真实工作日常，和大家聊聊，把AI拉进工作群之后，到底发生了什么化学反应。

AI越来越能干，但给它派活却还很麻烦

如果你也身处内容行业或者需要高频协同的团队，你一定对这种场景不陌生——一个有可能爆火的选题，往往不是某个人在空白文档里对着天花板憋出来的，而是群聊里突然冒出来的火花。

我们编辑群里每天都会冒出来一堆链接。

有时候是新机发布，有时候是一家公司突然出了条大新闻。谁先看到谁往群里一丢，几个人顺手聊几句，“这个有没有料”“同行跟到什么程度了”“还有没有别的角度”，一篇稿子的雏形基本就出来了。

按照这两年的习惯，接下来的标准动作是，切出聊天框，打开网页端或桌面端的AI工具。但最让人头疼的麻烦也随之而来。刚刚群里经过激烈碰撞产生的高价值背景信息，AI是一无所知的。

为了让AI明白我们要干什么，我需要像个无情的搬运工一样，手动把群聊天记录一段段复制过去；或者凭记忆重新敲一段“前因后果”，给AI设定背景：“刚刚我们在讨论一个什么事情……目前已经知道这些信息……我们想从这个角度写……”

只有经历完这一长串的投喂，AI才算勉强进入状态，开始干活。人在讨论工作的地方，和AI开始工作的地方，中间始终隔着一道鸿沟。

但把TraeWork拉进群之后，这个鸿沟消失了。

我现在可以直接在群里通过@下达任务：“@TraeWork，根据刚才群里的讨论，帮我查一下目前公开资料和主流媒体报道，看看有没有遗漏的重要信息，再整理三个适合科技媒体展开的选题方向。”

不用再搬运信息，群里刚刚发生的那几十条聊天记录，自动就成为了它的“任务上下文”。

说起来很多人可能不知道，TraeWork不是什么新公司开发的产品。

它是字节跳动旗下的专业AI办公平台，团队2025年1月就推出了Trae，是国内最早深耕AI办公的产品之一，最开始靠AI编程工具打出了口碑，练出了编程级的工程能力，后来慢慢做成了覆盖写稿、做表、设计、写代码的完整办公平台。

这次更新的办公助理，本质上就是把这套打磨了挺久的能力，直接放进了你每天都在用的聊天框里。

你不用学复杂的prompt，不用记什么指令，平时怎么和同事说话，就怎么和它说，哪怕是从来没接触过AI的人，@一下说句话就能用，没有任何门槛。

不过，能顺手把任务交出去只是第一步。

任务派出去后，我不用再守着电脑边

任务顺利丢给AI之后，工作流的改变才刚刚开始。

以前在网页端用AI，输入完指令后，我总会下意识地盯着屏幕上不断闪烁的生成光标，像个监工一样等着它吐出结果。

但TraeWork把这个过程也拉回了原来的聊天框。

前面那个选题任务派出去之后，我就可以继续改稿、回消息、处理其他事情。TraeWork在后台继续跑，到了关键节点，进度和阶段结果会回到群里。真想知道现在做到哪一步了，直接问一句“做到哪了”就行。

人在电脑前时，这种变化可能只是少切几个窗口。但如果是碰巧遇到我正在外地出差，或者在早高峰通勤的地铁上，这就救了命了。

如果客户或者主编临时有了新想法，我甚至可以直接在手机的聊天框里追加指令。不用等回到工位，更不用因为换了设备再把上下文重新讲一遍。

这个过程其实很像平时在群里跟同事协作。你把事情交代出去，对方做到一半回来同步一下，发现哪里需要调整，就顺手再补一句。只不过现在群里的这个“同事”，换成了AI。

而到了团队场景里，这种感觉会更明显。

过去谁用AI做了一份东西，很多时候还是个人行为。同事只能看到最后结果，中间为什么这么做、前面给过什么信息、任务现在到底走到哪了，往往还得重新问一遍。

现在任务从一开始就在大家都看得到的地方发生。谁补了要求、AI做到哪了、出来了什么东西，群里的人都能接着看，也能基于同一份上下文继续补充。

而对我们这种需要极高协同效率的团队来说，这种体验太解压了。

对个人而言，它减少的是无意义的应用切换；对团队而言，它消灭的是极其昂贵的解释和转述成本。团队的认知，天然地被统一在了一份共享的上下文里。

聊天只是入口，真正强大的是TraeWork

可能有人会说，不就是个能读群聊的机器人吗？现在不少产品都能做。

确实，如果只是单纯地接入聊天，那并不稀奇。TraeWork真正让我觉得它更像“办公助理”的地方，隐藏在聊天框后面。

当群里的资料搜集和初步选题生成完毕后，聊天窗口会返回一个简明的结论或者一份总结好的md文件。对于群聊这种注重即时沟通的场景，看结论就足够了。

但当我们需要真正去深度打磨一篇爆文稿件时，进入TraeWork的桌面端，你才会看到真正的肌肉。

真正往TraeWork里面走，会发现聊天框后面接着的并不是单一能力，而是一整套工作平台。

Work Mode主要承接日常办公和专业任务，比如资料调研、内容写作、数据分析、方案规划；Code Mode负责开发和实现；Design Mode则处理设计创作、修改和交付。

三个模式之间还能继续衔接，比如先把需求梳理清楚，再做设计，最后继续把东西做成能够运行的产品。

同时，TraeWork支持多种模型切换调用，也允许有需要的用户接入自己的模型API。

我们在群聊里发出的那句看似随意的“帮我查一下资料”，背后调动的正是整个平台从信息抓取、内容分析到方案产出的全链路能力。

这次更新最有价值的地方，并不是仅仅给TraeWork增加了一个聊天的入口，而是将原本像孤岛一样散落在不同地方的沟通、执行和协作，真正地焊接到了一起。

你不用再在聊天软件、文档工具、AI平台之间来回跳，人在哪沟通，任务就在哪产生，结果也回到哪。

更重要的是，它没逼着你去适应新的工作习惯。大家依然在熟悉的飞书、微信里沟通，不需要为了“用AI”突然切换一套工作习惯，只需要在用的时候@一下就行。

我现在反而觉得，AI办公走到今天，继续卷“能不能做”当然重要，但“怎么更自然地开始做”也越来越重要。

毕竟大多数人上班不会先打开一个AI，然后坐在那里硬想今天要让它干什么。

真正的工作，往往是从老板的一句话、同事甩过来的一条需求，或者群里十几分钟的讨论开始的。

以后再需要AI办公，也许真不用专门打开一个新工具。

群里一句：

“@TraeWork，帮我处理一下。”

就够了。

想试试的朋友，可以直接去抖音搜TraeWork，上面有更多具体的用法和场景，自己试了才知道适不适合自己的团队。