How to Help AI Do Your Work Better

Gemini 3.7 Flash 跑到 340 tokens/秒，比 GPT-5.6 Luna 快两倍，但价格和性能卡在不上不下的位置。

AI 自动化已经不再卡在“AI 能不能干”，而是卡在“AI 懂不懂你的具体工作”。本期聚焦 Google、OpenAI 最新模型的速度和价格战，以及 Grok Bot、ChatGPT 新功能如何让 AI 真正学会你的工作流程。你会看到哪些任务最适合交给 AI、怎么判断、以及隐私和效率的新权衡。

Gemini 3.7 Flash 最大卖点是快，但价格和性能都卡在不上不下的位置，让人纠结要不要用。

• 速度提升：Gemini 3.7 Flash 实测能跑到 340 tokens/秒，比 GPT-5.6 Luna 快两倍，比 Nvidia Nemotron 3.5 Lightning 还快一点。
• 价格和性价比：定价降到上一代一半，每个任务 0.4 美元，和 MuSpark 1.2 持平，但比 GLM 5.2、GPT-5.6 Luna 贵不少，性能也没到顶。
• 用户选择分化：Vercel 的 Brandon Galang 说 Gemini 3.7 Flash 在 Pareto 前沿，但自己更愿意用 5.6 Luna 处理代码任务，因为更便宜。

AI 能力不是最大障碍，关键是怎么让 AI 懂你的具体工作流程，Grok Bot 和 ChatGPT 的新功能正好切中这个点。

• Grok Bot“教会一项任务”：用户可以直接录屏演示一遍，Grok Bot 学会后能复现整个流程，适合不会写代码但有重复任务的人。
• ChatGPT“computer history”：让 ChatGPT 在后台观察你日常操作，自动积累上下文，主动推荐自动化方案，省去手动教的麻烦。

不是所有工作都适合让 AI 代劳，作者给出一套“AI deputization audit”打分法，帮你挑出最值得交给 AI 的任务。

• 五个打分维度：任务频率和耗时、是否容易教、结果好不好验收、出错代价高不高、你本人是不是必须参与。
• 高分任务优先交给 AI：8-10 分的任务（高频、易教、低风险、验收快、你不是关键）最适合直接交给 AI。

“AI 能不能帮你干活，关键不是它有多聪明，而是你能不能把流程教给它、让它懂你的上下文。”

• 用“AI deputization audit”五步法，把你手头的重复性工作逐项打分，优先挑高分的任务试用 Grok Bot 或 ChatGPT 自动化，别一上来就全盘交给 AI。
• 关注 AI 助理类产品的隐私策略，主动选择“只记录操作事件、不截屏”的方案，既能提升效率，又能守住数据安全底线。