上海
周一早上八点半，供应链计划员收到一份两万多行的库存明细：有的仓库名带空格，有的日期被存成了文本，同一次盘点录了两遍。以前处理这种表的流程是——打开、筛选、去重、分列，熟练的人也要一个多小时。现在他把表拖进对话框，打一句去掉重复行，日期统一成 YYYY-MM-DD，仓库名去掉首尾空格，按仓库汇总库存量。这是数字员工上岗后的日常。它做的事并不神秘：把需求翻译成 Python 代码，在沙箱里跑一遍，再把处理好的文件回给你下载。清洗、格式转换、多表合并、加公式、出图，都属于同一类活。差别在于不用会写代码，也不用把数据发给谁。
第二件常干的事是盯外部数据。物流运价、汇率、港口拥堵状态，这些信息散在各个网站上，人工抄一遍要半天，第二天还得重来。让它抓，流程是：你说清楚要什么，它自己定策略、写抓取代码、在沙箱里执行，再整理成表格和趋势图，还能设成定时任务，数据异常时主动告警。盯数据的活从每天做变成每天看一眼结果。第三类是邮件。用约定的前缀发一封邮件过去，就能触发一个任务——比如把上周的发货明细按承运商汇总，做成图表发回来。它回的是一封带正文、图片和附件的 HTML 邮件。这意味着出差在路上、手边只有一个邮箱的时候，任务照样派得出去、结果照样拿得回来。
值得多说的是这类托付的前提：可控。数字员工跑在沙箱里，能读写的目录是限定的，能访问的外部域名走白名单，CPU、内存和单次执行时间都有上限，超时自动终止；每一次工具调用都留日志。这几点决定了它是能放进生产环境的工具，而不是一个跑起来收不住的脚本。单个场景已经省时间，真正的差别在组合。一次对话里它可以连着调用多个工具——先抓数据，再清洗，再出图，按模板发邮件。聚龄 AI 秘书给这套能力配了十七种工具，覆盖电子表格、网络抓取、邮件、翻译、代码执行这些常见动作。
数字员工的定位其实很朴素：不是替人做决策，是把搬运数据这一段从人的工作里拿走。表格要清洗、运价要盯、邮件要回——这些事不会消失，但可以不占用人的时间。
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