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花两千踩坑四大 Personal Agent，我用 3 个提示语把 33% 成功率救活了
这篇文章应该是我今年最希望被打脸的。
两周前我把全部 Personal Agent 都试了，Google Muse、Grok Bot、OpenAI Dots、Manus Cue，一口气全冲了。
花了两周时间，测了 12 个我日常在用的自媒体平台，也做出了现阶段我认为最合理的 Personal Agent 使用组合。
先说结论。
如果是觉得 Personal Agent 有了一台云电脑，就可以完全不依赖本机、每天躺在手机上看 AI 干完所有事，大概率是会失望的。我就明说了，除非能做到把你所有服务的账号密码 API 全记住了，不然就会陷入一个不可能三角。
在我付了每月 100 刀的 Muse、200 刀的 ChatGPT Pro、40 刀的 Manus、100 刀的 Grok 之后，兜兜转转一圈，我成功委托出去的平台占比是，
33%。
非常可观的折腾对吧。。。
我是真的希望有人来打我的脸。告诉我是我用的方式不对，告诉我有更好的方案。
但就目前来说，33%，这就是我花了三百多刀和两周时间拿到的真实数据，我后面也会把提示语都放出来。
你拿着这套提示语，配一个云端 Personal Agent 加本机的 Codex，能覆盖着 12 个平台的后台数据自动采集，每天一份结构化日报，邮件自动分拣加草稿回复，Computer Use+ 视频类视觉采集，全能跑。
OK，现在容我从头捋一下这两周到底发生了什么。
从 Personal Agent 开始，大部分所谓的生活服务我们其实用不上的。我自己用得最多的最值得我每天花额度的需求可以被归成数据采集。一类是 API，不受我们随身电脑开不开机的影响。一类是 Computer Use，agent 操作软件操作浏览器完成一系列动作。
所以有一台云电脑的好处就是，我们可以把数据采集交给 Personal Agent 做，拿手机一看，一天的活就干完了。
听起来很美好，我花 2000 那么爽快也是为了这个。
但马上就会面临两个选择。要么用毕生记忆力把那些没有 API 的账号全登进云端，还要留意关掉一些安全设置，不然第二天就会因为 location 变化掉线。要么就像 Dots 和 Grok Bot 那样连接本地电脑，用 Computer Use 去获取信息。
第二个选项听起来有点绕远路，毕竟我在本地设个定时任务也能有同样的效果。
但如果 Personal Agent 是跟一台可以一直开着的远程电脑组合呢，比方说一台 Mac mini？理论上一个云一个本地，就能覆盖我们所有想要的信息了。
理论上，目前只存在理论上。
先说四个选手谁能打。
Muse 真的是第一个被淘汰的，莫名其妙就被封了，还有一个操作是用 Gemini 的 Spark 去开通 Muse，但后续用还是会卡。Google 的东西真的不太适合用来采集国内平台的信息。
Grok Bot 和 Manus Cue 都没有控制本地 Computer Use 的能力，这一点我尤其希望被打脸。Grok 用的是命令行交互，Computer Use 压根不生效。
所以我的答案目前是 Dots。
但我真不是在夸 Dots，Dots 的问题太多了。
它有一个非常烂的机制。它不能像 Grok Bot 那样分多个 agent，让不同任务交给不同 agent，多个 agent 共享一个电脑。Dots 所有的对话都发生在一个对话框里。
起初我以为右侧那个最终活动面板会记录它每一次对话的执行结果。
实际上并不会。
点开后的情况更糟。左上角有个云端图标，大概率意味着这个对话只能在网页端的 ChatGPT 打开。也就是说，如果我要用 Computer Use 查看执行过程，甚至只能一个个点开，根本没有一个地方能看到所有任务的运行状况。
更离谱的是，Dots 一次只能把一台云电脑和你的本机连起来。你哪怕有 50 台电脑，一个账号最多也只能绑定一台。切换功能倒是有，我有 3 台电脑都能加进去，但必须互相切换，没法同时连。
这就又又又涉及到一个我觉得 Dots 做得特失败的环节。
最理想的状态，一定是当它遇到账号没登录、获取不了信息的时候，能够直接复用我本机的所有登录状态。这样我什么都不用动，不用担心异地登录或者登录态失效，也不用记各种各样的登录信息。
但这完完全全行不通。
我让它自己总结一下为什么每次操作都不成功。
所以如果按照我们现在跟 Claude Code，跟 Codex 对话养成的那种多任务习惯，放在 Dots 上面，它会被这些任务冲垮。
所以要把 Dots 做成一个能长期跑定时任务的 Personal Agent，第一步是让它每次回复都给我一个进度表。不然多个任务同时跑，完全不知道哪些干了哪些没干。
> ## 多任务进度条提示语
每次回复末尾附一个进度表，格式固定：
| 任务 | 执行端 | 状态 | 证据 | 下一步 |
执行端写清「云端 / 本机 / 哪个 Agent」。
状态六选一：待开始、执行中、等待外部、需我确认、阻塞、已完成。
- 没有实际执行记录不许写「执行中」，口头答应不算。
- 接到新任务不能默默丢掉旧任务，阻塞要写清卡在哪。 -
- 定时任务只在我授权后创建，创建后读回任务ID和下次运行时间。
有了这个之后，至少每次打开对话能一眼看到哪些任务在跑、哪些卡住了。
好了，吐槽完了。
聊聊这两周我到底摸到了什么真正有用的东西。
要说云端 Personal Agent 带来的最大惊喜是，我双手双脚投邮件十票。
没错，就是邮件。
我真的建议大家，把自己用到的所有获取信息的服务，都给 Gmail 发一份。超级有用。
哪怕像 Grok 的定时任务发给 Gmail 并不是一份完整的报告，这都会让你立刻感觉到，平时有很多被忽略掉的没有养成习惯去看的细节。包括我自己之前其实不太会那么及时地读到 Supabase 的数据库警告，可能隔两三天才去检查一下。
之前的 Gemini 都不支持批量读、批量回复邮件这样的操作。但邮件真的是所有 Personal Agent 都支持的功能，还能直接给我们带来完全不一样体验的。
我基本上已经完全不需要自己写邮件了。
因为 agent 读取相关邮件之后，会先生成草稿和对应链接，按照我的沟通习惯预估应该怎样回复。然后在本地的 Codex 里，我看日报看到随时可以下发一个回复指令，请求是排队完成的，完全不会耽误其他任务的执行。
第二个让我觉得真的很牛的发现，用飞书文档做中转。
既然 Dots 控制本地 codex 这条路搞不定，那我就让 Dots 每次做完日报存成飞书文档，这样它可以发我的邮箱通知，而且本机的 Codex 就能直接读取到一个每天都在更新的飞书文档，里面放点视频啊图片啊也能被读到。
我一开始还想了个很神的路径，让 Dots 去控制本地的 Codex，Codex 去读 UU 远程的 CLI，再连接另外两台 Mac mini 获取信息。
左脚踩右脚直接上天。
完全行不通，完全的完，完全的全。
那本机用 Codex 跑 Computer Use 采集多平台数据这块，我花了很长时间调教出一套我叫「六道门」的验证逻辑。每次采集一个平台，必须过六关才算成功，不然就标记失败，下次重跑。
> ## Computer Use采集提示语
按平台清单逐个用Computer Use打开浏览器，采集后台数据。
每个平台采完后跑「六道门」验证，全过才算成功：
1. 截图非空
2. 页面标题含平台名
3. 关键数字已提取
4. 数字格式合理（粉丝数 ≥ 0、日期在 7 天内）
5. 无登录弹窗遮挡
6. 截图时间戳与当前日期一致
任一道门未过，标记FAILED并记录原因，不编造数据。全部跑完后输出 JSON 汇总。
硬约束：只读，不点发布/删除/设置。 遇到二次验证或 CAPTCHA，立即停该平台并标记 BLOCKED。
这个提示语的好处是，你不需要手动检查 Codex 有没有真的跑成功。六道门每一关都会自动验证，在最后的日报里一目了然哪些成功了，哪些挂了，为什么挂了。
OK，聊聊这个日报最终长什么样。
做成报告形式，是因为多台机器是以定时任务完成 Computer Use 的，一定是个异步过程。我又不想每天手动把每台机器挨个点开。报告会开始就会告诉我今天出了什么问题。
因为这条链路已经很复杂了。每台机器上都得设定时任务，还接入了 Computer Use。虽然两台 Mac mini 不太会被打断，但本机有一些任务还是会妨碍到流程。作为定时任务，它不能因为某些部分失败了整个报告就不出。所以我希望报告开头能准确告诉我今天哪个环节出了问题，让这个系统越做越好。
邮件之后紧接着就是所有电脑的自主操作数据。
用 Computer Use 有一个好处，有些平台登录去看自己后台的运营数据几乎没受什么限制，全部都可以拿到对应数据。我很在意的一个点是，电脑上有多个 Agent，有我们自己记录的 to-do，备忘录和定时任务，加上前一天 agent 没完成的任务，这些问题多了之后其实就变成了一个无限优化问题。
所以我还让报告加了一步，全部告诉我，前一天所有 agent 运行的任务完成了多少，有哪些值得继续对话，有哪些是昨天干了一半没干完的。
除了数据采集，用这个日报来做 AI 选题简直完美。
以前做选题，可能就是总结今天发生了什么，选热度前 10 的去考虑值不值得做。但我们肯定希望内容有一条完整的故事线，所以用主体维度去做新闻收录就不一样了，我们能够快速知道新闻来自哪家公司、跟踪到什么阶段。
Personal Agent 在数据收集上很方便，能读取对应链接的全文，做新闻验证也很好用。我知道一件事发生了，但信息源不够完善，它正好戳中了我很关心的领域，那就让 agent 做更深一步的收录。
这些信息还能关联到我具体正在做的项目目录，让选题跟生产真正串起来。
最后放一下日报的核心提示语。这份是让 Dots 在云端跑的，负责每天把 API 能拿到的信息源全部融合成一份报告。
> ## Persinal融合日报提示语
每天定时执行以下流程，输出一份结构化日报。
信息源：AI News Radar RSS、AIHOT 热榜、Hacker News 前 30、我Gmail订阅的 Newsletter 邮件、Supabase 告警邮件。 日报结构：① 异常与告警（数据库、定时任务、API 失败）② 邮件摘要与待回复草稿 ③ AI 新闻按公司维度归类（不按热度排序）④ 各信息源去重后的完整链接 ⑤ 与我当前项目相关的选题建议。 输出为飞书文档，完成后发一封通知到我的 Gmail，标题含日期。 写作参考：不用「值得关注」「引发热议」，用一句话说清每条新闻是什么、谁做的、对我有没有用。
每天定时执行以下流程，输出一份结构化日报。
信息源：
AI News Radar RSS
AIHOT 热榜
Hacker News 前 30
我 Gmail 订阅的 Newsletter 邮件
Supabase 告警邮件
日报结构： ① 异常与告警（数据库、定时任务、API 失败） ② 邮件摘要与待回复草稿 ③ AI 新闻按公司维度归类，不按热度排序 ④ 各信息源去重后的完整链接 ⑤ 与我当前项目相关的选题建议
输出为飞书文档，完成后发一封通知到我的 Gmail，标题含日期。
写作参考：不用「值得关注」「引发热议」，用一句话说清每条新闻是什么、谁做的、对我有没有用。
大功告成，
进度追踪，本机采集，云端日报，加起来基本就是我现在这套 Personal Agent 组合的全部核心配置。
希望大家都能有一份不需要折腾的就可以拿到的 AI 日报，也算是我对这两周折腾的一些回馈。
后面我还在考虑要不要把能公开的信息源做成一个类似 AI News Radar 的项目，把数据完全公开，就像今天的提示语一样。
说实话，33%。
这个数字让我挺沮丧的。花了两周，砸了三百多刀订阅费，四个产品逐个测过来，东拼西凑，给自己拼了一个复杂程度堪比鲁布·戈德堡机器的工作流，Dots 采集信息存到飞书，飞书通知发到邮箱，邮箱触发 Codex 读取，Codex 再调本机 Computer Use 去跑另一轮采集。
最后 Personal Agent 能稳定干活的场景也只有三分之一。
但我又没法完全悲观。因为两个月前，这个数字是 0%。
所以我是真的希望被打脸。
因为实际使用下来，Personal Agent 在现阶段更多的还是本地 Agent 的组合帮手。
并不是说有了一台云电脑就可以把所有东西全部委托出去，真没有那么妙。
不过 33% 怎么说也是个开始了。
希望半年后回来看这篇文章，这个数字已经到了 80%。
到那个时候我一定再写一篇打脸了。