AI瀏覽器，如何讓工作更高效？

作者|景行

編輯|古廿

近幾個月來，社交媒體熱議的一個話題，就是作為普通人，到底有沒有必要學著養龍蝦？

看熱度，龍蝦確實熱度爆棚。

任何一個科技社區都有養龍蝦教程，免費安裝龍蝦成為大廠的流行活動，而上一個這么火熱的活動，還是春節紅包。

在國內，有互聯網大廠已經實現過半員工養龍蝦，由公司提供經費，從產品、運營到研發等各類崗位，都可以借龍蝦實現創新探索。

但對普通用戶來說，龍蝦的弊端同樣明顯。

拋開部署難度不談，這家伙吃Token是個無底洞，每執行一步任務都要調用外部資源，一個任務下去要砸海量Token，用久了你會發現，你不是找了個數字助手，而是花高價養了個賽博孩子。

更關鍵的是，龍蝦未必適應普通人的工作需求。

龍蝦的優勢在于處理標準化、高度重復的任務，對普通職場人常見的圖文制作、信息梳理、數據抓取等工作，使用已有主流大模型與辦公軟件操作已經足夠高效，強求引入智能體，往往做不到提升效率，反而消耗更多時間。

特別是在體驗過Tabbit瀏覽器后，一個直觀感受是，現在的AI原生瀏覽器，在工作場景中已經完全可以取代龍蝦，作為普通人提升工作效率的優選工具。

當AI深入工作流

如果用一個詞概述當前的瀏覽器市場，那就是“統一”。

打開任意一個應用商店，你會看到市面上的瀏覽器產品，在功能上沒有太大區別——基本統一的地址欄、標簽頁、收藏夾，以及搜索、瀏覽、下載等基礎功能。

在過去數十年探索中，開源Chromium內核成為市場的統一配置，Chrome開創的網址、搜索二合一地址欄成為用戶認可的最優解，這決定了，不同產品的差異化極為有限。

相比之下，Tabbit的最大差異就在于其原生AI瀏覽器定位，AI功能不是以附加組件的方式存在，僅在用戶需要時提供被動支持，比如在用戶瀏覽時提供頁面總結、劃詞翻譯等功能，而是一開始就作為產品的核心架構，主動理解用戶指令，并執行任務。

在使用時，最大的體驗就是用戶工作從執行轉向指揮，人負責下達任務，AI則在后臺負責執行，并交付成果。

以入口功能為例，Tabbit的新標簽頁沒有任何推薦內容，只有一個對話框，你可以在對話框中直接輸入網址，更可以直接@任何一個打開的網頁、標簽頁組、收藏夾，甚至上傳本地文件，要求AI幫你干活。

一個更方便的功能，是支持用戶隨時劃詞對話。

例如在一篇商業報道瀏覽中，將AMD近期股價大漲的信息劃出并要求Tabbit分析原因。Tabbit迅速調用AI能力分析相關報道并給出答案：

AMD上漲的主要驅動力并非自身新聞，而是對手英特爾的強勁財報讓市場相信，CPU市場的復蘇將惠及所有主要CPU制造商，而AMD作為英特爾的直接競爭對手，被視為最直接的受益者。

同時，用戶也能自由選擇國內全部主流頂級模型，用于AI調用。

其中不僅包括DeepSeek V4 Pro/Flash兩款最新模型，還包含Kimi-K2.6、GLM-5.1、GLM-5V-Turbo、MiniMax-M2.7、Doubao-Seed-1.8、Qwen3.5-Plus、LongCat-Flash-Chat、LongCat-Flash-Thinking等多款模型供選擇。

不少打工人深受“標簽頁地獄”的影響，有時查資料翻報告、查數據平臺、對話大模型，用戶需要在一個瀏覽器上打開十幾個甚至幾十個網頁，數量一多，疊加傳統瀏覽器的橫向標簽設計，找一個舊網頁如同大海撈針，一不留神就會誤關閉頁面。

而Tabbit支持用戶選擇垂直標簽欄或左側縱向標簽欄，標題完整顯示，一目了然。

Tabbit的智能標簽欄一鍵分組功能，完美解決了標簽欄亂的問題。AI會自動根據網頁內容將標簽頁分類，新聞資訊、數據平臺等頁面都歸入一組，分組完成后，你可以一鍵展開或收起整個分組，讓瀏覽器界面永遠保持整潔。

更重要的是，Tabbit支持直接與AI對話，總結梳理整個標簽組的相關內容。如針對“芯片產業分析”這組標簽組，對話AI要求分析媒體判斷，立即就能獲得“該組媒體對AMD前景一致樂觀”的結果，并附帶詳細分析。

另外不少用戶用傳統瀏覽器，收藏書簽只能放一個鏈接，時間一久都記不清這個鏈接是干嘛用的。

Tabbit的解法是，不僅保存鏈接，同時完整保存網頁內容，并由AI為每個收藏頁生成精確概要，在AI對話時只用自然語言描述，就能找到當初收藏的內容。

同時收藏范圍進一步擴大，不僅是網頁，一張圖片、一個表格、一段文字都能隨手右鍵收藏，并支持在AI對話中隨時調取。

妙招功能則支持用戶將常用的AI提示詞、AI指令保存為快捷指令，需要用時在對話中輸入“/”就能立即喚起，無需重復輸入，避免遺忘。平臺的妙招廣場則有全網用戶生成的常用妙招，供你隨時“抄襲”，簡化工作。

換個思路做選題

在真實的工作場景下，與其他掛載AI插件的傳統瀏覽器相比，Tabbit的特征在于智能功能與需求的無縫銜接，做到真正融入工作流程中。

比如一位媒體人，打算關注這樣一個現象：

近期受存儲芯片價格上漲影響，下游的手機市場面臨原料漲價帶來的成本壓力，不得不調高終端售價，將壓力向消費端傳導。這導致部分消費者趨向謹慎，對漲幅更明顯的中低端手機消費更加保守。

操作這樣一個選題，Tabbit可以幫些什么忙？

在打開多個相關報道以及企業研報、市場反饋網頁后，用戶可以借助智能標簽整理功能，根據網頁內容的主題不同，將同類內容分類整理到智能標簽。

可以看到，Tabbit已經根據存儲芯片漲價、手機出貨量下滑的兩個方向，將數十個網頁整理為不同標簽。

如果希望了解用戶側對手機漲價的反饋，就可以打開對話欄的智能代理功能，讓Tabbit去社交媒體上幫忙找一找，現在的消費者如何看待手機漲價這件事。

我使用了這樣一句指令：去“小紅書”（需@標簽頁）找三十條用戶對手機漲價的真實反饋，并提煉產品型號、價格、變化幅度等要素，整理出來并分析用戶態度。

這樣一套工作如果人工來做，沒有半個小時以上的時間，翻幾十上百條小紅書筆記是很難搞定的，但交給Tabbit去跑，人就可以同時去做其他工作，比如瀏覽剛剛打開的報道網頁，等到這邊看完，智能代理也跑好了。

任務提交結果是，AI梳理了四個品牌的產品型號與價格數據、市場份額數據，并將數千條用戶評論根據體量多寡，梳理成五大類態度，分別是抵制觀望、諷刺質疑、轉向競品、理解支持與理性分析。

核心結論則是，消費者反饋中，抵制觀望和諷刺質疑態度占主導地位，大量用戶表示會轉向競品或推遲購買，多數用戶計劃等待618 促銷，預計屆時價格會回落。

同時，我還可以要求Tabbit搜索存儲芯片價格影響下游手機市場的最新報道，并打開十個頁面。

我可以將這條指令保存為妙招，并設置為一鍵執行模式。此后再需要檢索相關信息，只需要在對話欄中一鍵喚起妙招，點擊即可執行。

還可以在對話欄中@相關報道分組，要求Tabbit根據時間順序，整理事件始末，并分析其中的關鍵問題。

結果是，Tabbit在短時間內就整理好了一份詳盡資料，包括存儲芯片漲價潮沖擊下游手機市場的預警期、爆發期、影響深化期三個階段及主要事件，以及供應鏈庫存、成本傳導機制、市場格局變化等多維度的影響。

最后AI總結，這場存儲芯片短缺可能持續至2027年末，并指出AI需求擠占電子產能是危機爆發的核心原因，手機行業面臨產品策略與市場結構的重大調整。

瀏覽器進入一鍵自動化時代

如果要概述Tabbit的特點，一句話，過去只會展示信息的瀏覽器，開始學會處理信息了。

越是處理復雜任務，Tabbit的效率領先就越明顯。它不再只是一個被動的窗口，而是會干活的工作助手，會聽懂需求，能理解網頁內容，幫用戶處理從搜索、閱讀、篩選到整理的全流程工作。

可以看到，過去需要用戶大量進行手動操作的工作，如今都被整合在AI功能中。

一些繁瑣任務則完全可以交給智能代理自己跑。比如開啟多個網頁，閱讀并整理頁面信息，梳理搜索結果，手動記錄核心觀點和數據，然后整理成一份報告。

這樣的工作，人工操作往往需要幾個小時的時間來完成，而在Tabbit輔助下，用戶只需對智能代理模式要求“幫我搜索相關內容，并整理成包含觀點、關鍵數據的詳細報告”，Tabbit就有能力自動打開相關網頁閱讀內容并提煉數據、交叉驗證并生成需求報告。

Tabbit同時帶來的，是讓混亂工作更有序。

借助智能標簽管理和智能收藏夾，用戶的標簽頁與收藏頁不再是亂糟糟的一大團，而是可規劃、可管理的智能分組結果，借助一鍵展開或收起功能，你能讓瀏覽器隨時保持在整潔、有序的狀態中。

更重要的是，無論標簽還是收藏，體量再大，都支持在對話欄中一鍵調出，隨時支援工作。用戶不必再對收藏內容死記硬背，只靠對話欄的簡單問答就能調用。

相較傳統瀏覽器而言，Tabbit的最大價值，就在于能解決真問題。

借助一個對話入口，整個瀏覽器中的信息被完全調動起來，從網頁到收藏夾，海量信息徹底變成了智能化的個人信息資產，操作方式也從過去的人找信息，變成指令下達后的信息主動找人。

對用戶來說，如果只是使用基礎瀏覽功能，看看視頻刷刷新聞，傳統瀏覽器的體驗已經足夠好。但如果追求工作效率，在信息爆炸的節奏下，去解放精力處理信息，可以說，Tabbit這樣的AI原生瀏覽器，幾乎是必備工具。

特別是在抓取數十條行業信息，或消化數十篇報告核心觀點這樣的復雜、重復任務中，Tabbit表現出色，其功能已經超出瀏覽器范疇，能做到主動承擔機械任務，把人的精力解放出來，用于思考。

而這，才是人工智能的終極意義。