摘要：Claude 你懂的，ofox 走阿里云加速延迟低很多）
我设计了一个三层记忆系统：
记忆层作用更新频率核心记忆公司信息、项目进展、关键决策手动维护近期对话最近 50 轮对话历史每次对话自动更新群消息摘要各群的消息动态汇总每小时自动更新 实现也不复杂最近对话 {daily_digest} # 今日群消息摘要 """
效果立竿见影。
事情是这样的：我是个独立开发者，接了一个创业公司的活。老板让我一个人干三个人的事——写代码、盯客户群、整理会议纪要。我寻思这不行啊，996都不够用。然后我就做了件事：用 Claude 搞了一个 AI 同事，挂在公司群里，24小时在线。
结果干了一个月后，老板问我："你是不是偷偷请了个外包？群里那个回消息的是谁？"
先说背景。
我平时在一个小创业公司做技术顾问，远程办公。公司不大，但群很多——产品群、销售群、客户对接群，每天几百条消息轰炸。
老板的需求很朴素：
以前靠我自己盯，经常漏消息。漏一次客户消息，销售那边就炸锅。
我就想，能不能搞个 AI 助手挂在群里，帮我分担？
不是那种 ChatGPT 套壳的 "智能客服"，而是真正像一个同事一样——能看到群消息、能理解上下文、能主动帮忙。
技术栈非常简单：
飞书 Webhook → Python 服务 → Claude API → 飞书消息卡片
核心逻辑就一个文件，500 行 Python。
做了什么：
两天时间，主要花在：
第一版效果：群里 @AI 同事，3-5 秒出回复，能回答基本的技术问题。
但是，非常蠢。 因为它没有记忆，没有上下文，每次对话都是全新的。你问它"上次说的那个方案呢？"它一脸懵。
这是关键升级。我设计了一个三层记忆系统：
实现也不复杂：
每次 AI 回复之前，先把这三层记忆拼进 System Prompt：
system_prompt = f"""你是公司的 AI 同事。 {core_memory} # 核心记忆 {recent_dialog} # 最近对话 {daily_digest} # 今日群消息摘要 """
有人在群里问："那个项目进展怎么样了？"
以前的 AI：❌ "抱歉，我不了解该项目的具体情况。"
现在的 AI：✅ "目前在对接 B 端新场景，C 端知识库还没完善所以暂时回退人工了，商务那边价格和付款还在确认。需要我去翻最近的群消息看看具体细节吗？"
这回复一出来，销售同事直接在群里打了个"666"。
说一个差点社死的 Bug。
第一周，AI 同事在客户群里回消息，把另一个客户群的对话内容给带出来了。
原因：我偷懒，所有群共享同一份对话历史。A 群问的问题，B 群的上下文混进去了。
这个 Bug 修了我一整天。 解决方案是严格群组隔离——每个群一份独立的上下文，对话历史也按群分开存储。AI 回复之前还加了一道过滤：检查输出有没有泄露技术 ID、内部标识之类的敏感信息。
教训：AI 应用上生产，安全比功能重要 10 倍。 你可以回复慢一点、笨一点，但绝不能泄露信息。
用了一个月，一些真实数据：
最直观的感受：
1. 老板真的以为有个人在帮忙
他有次私聊我："你那个助理挺靠谱的，回复速度很快。" 我没好意思说那是 AI。
2. 销售不骂我了
以前我漏回客户群消息，销售群里能开批斗会。现在 AI 盯着，关键消息不漏，还能出每日摘要。
3. 我省了大量"人肉搜索"时间
以前："XX客户上次说的什么来着？" → 翻半小时聊天记录 现在：群里问 AI → 3 秒出答案
说下大家关心的费用。
Claude API 调用费用，大头在 Opus 模型（最聪明但最贵）。我的策略：
一个月下来，API 费用大概 200-300 块。相当于请一个"实习生同事"，但 24 小时在线、不请假、不摸鱼。
说实话，整套系统的核心代码加起来不到 1000 行 Python。难的不是代码，是这几个事：
1. 记忆设计是关键
不设计记忆系统，AI 就是个复读机。好的记忆系统让 AI 有"人格连续性"。
2. 安全防护必须从第一天就做
不要等出了事再补。群组隔离、敏感信息过滤、审计日志，一个都不能少。
3. 不要追求完美，先跑起来
第一版丑得一塌糊涂，但上线当天就有人用了。后面的优化都是在实际使用中迭代出来的。
4. 大模型选对很重要
我试过 GPT、Claude、国产模型，最后主力用 Claude（Opus 推理强、Haiku 性价比高）。关键是找一个稳定的 API 渠道——我用的 ofox.ai，一个 API 能切换 50 多个模型，国内加速访问，省了很多折腾。
最后问大家一个问题： 你在工作中有没有想过用 AI 替代/辅助某个重复性岗位？欢迎在评论区聊聊你的想法，或者你踩过的坑。
如果这篇文章对你有帮助，点个赞👍 我后面会写一篇手把手搭建教程，从零开始教你搞一个自己的 AI 同事。
我设计了一个三层记忆系统：
记忆层作用更新频率核心记忆公司信息、项目进展、关键决策手动维护近期对话最近 50 轮对话历史每次对话自动更新群消息摘要各群的消息动态汇总每小时自动更新 实现也不复杂最近对话 {daily_digest} # 今日群消息摘要 """
效果立竿见影。
起因：一个人扛不住三个群
先说背景。
我平时在一个小创业公司做技术顾问，远程办公。公司不大，但群很多——产品群、销售群、客户对接群，每天几百条消息轰炸。
老板的需求很朴素：
以前靠我自己盯，经常漏消息。漏一次客户消息，销售那边就炸锅。
我就想，能不能搞个 AI 助手挂在群里，帮我分担？
不是那种 ChatGPT 套壳的 "智能客服"，而是真正像一个同事一样——能看到群消息、能理解上下文、能主动帮忙。
第一版：两天搭出来，丑但能用
技术栈非常简单：
核心逻辑就一个文件，500 行 Python。
做了什么：
两天时间，主要花在：
第一版效果：群里 @AI 同事，3-5 秒出回复，能回答基本的技术问题。
但是，非常蠢。 因为它没有记忆，没有上下文，每次对话都是全新的。你问它"上次说的那个方案呢？"它一脸懵。
第二版：给它加记忆，AI 开始"像个人"了
这是关键升级。我设计了一个三层记忆系统：
实现也不复杂：
每次 AI 回复之前，先把这三层记忆拼进 System Prompt：
system_prompt = f"""你是公司的 AI 同事。 {core_memory} # 核心记忆 {recent_dialog} # 最近对话 {daily_digest} # 今日群消息摘要 """效果立竿见影。
有人在群里问："那个项目进展怎么样了？"
以前的 AI：❌ "抱歉，我不了解该项目的具体情况。"
现在的 AI：✅ "目前在对接 B 端新场景，C 端知识库还没完善所以暂时回退人工了，商务那边价格和付款还在确认。需要我去翻最近的群消息看看具体细节吗？"
这回复一出来，销售同事直接在群里打了个"666"。
踩的最大的坑：AI 发错消息
说一个差点社死的 Bug。
第一周，AI 同事在客户群里回消息，把另一个客户群的对话内容给带出来了。
原因：我偷懒，所有群共享同一份对话历史。A 群问的问题，B 群的上下文混进去了。
这个 Bug 修了我一整天。 解决方案是严格群组隔离——每个群一份独立的上下文，对话历史也按群分开存储。AI 回复之前还加了一道过滤：检查输出有没有泄露技术 ID、内部标识之类的敏感信息。
一个月后的效果
用了一个月，一些真实数据：
最直观的感受：
1. 老板真的以为有个人在帮忙
他有次私聊我："你那个助理挺靠谱的，回复速度很快。" 我没好意思说那是 AI。
2. 销售不骂我了
以前我漏回客户群消息，销售群里能开批斗会。现在 AI 盯着，关键消息不漏，还能出每日摘要。
3. 我省了大量"人肉搜索"时间
以前："XX客户上次说的什么来着？" → 翻半小时聊天记录 现在：群里问 AI → 3 秒出答案
成本
说下大家关心的费用。
Claude API 调用费用，大头在 Opus 模型（最聪明但最贵）。我的策略：
一个月下来，API 费用大概 200-300 块。相当于请一个"实习生同事"，但 24 小时在线、不请假、不摸鱼。
你也可以搞一个
说实话，整套系统的核心代码加起来不到 1000 行 Python。难的不是代码，是这几个事：
1. 记忆设计是关键
不设计记忆系统，AI 就是个复读机。好的记忆系统让 AI 有"人格连续性"。
2. 安全防护必须从第一天就做
不要等出了事再补。群组隔离、敏感信息过滤、审计日志，一个都不能少。
3. 不要追求完美，先跑起来
第一版丑得一塌糊涂，但上线当天就有人用了。后面的优化都是在实际使用中迭代出来的。
4. 大模型选对很重要
我试过 GPT、Claude、国产模型，最后主力用 Claude（Opus 推理强、Haiku 性价比高）。关键是找一个稳定的 API 渠道——我用的 ofox.ai，一个 API 能切换 50 多个模型，国内加速访问，省了很多折腾。
最后问大家一个问题： 你在工作中有没有想过用 AI 替代/辅助某个重复性岗位？欢迎在评论区聊聊你的想法，或者你踩过的坑。
如果这篇文章对你有帮助，点个赞👍 我后面会写一篇手把手搭建教程，从零开始教你搞一个自己的 AI 同事。