Molly Cantillon 用 Claude code 实现时间管理�8 个 AI 实例 24 小时运转�个 24 小时帮你执行任务的 AI 团队

<p style="text-align:center;"></p> <p style="text-align:justify;">会用 AI 的(人和不？会用 AI 的人之间，效率差距正在加速拉开。</p> <p><strong>作者｜金光浩</strong><strong></strong></p> <p><strong>编辑｜<strong>靖宇</strong></strong></p> <p><strong><strong></strong></strong></p> <p style="text-align:justify;">每天早上睁开眼，Molly Cantillon 会先打开电脑，检查 8 个 Claude 实例交上来的「工作汇报」。这些 AI 每天晚上都在跑任务，有的在监控她的订阅账单，有的在分析社交媒体数据，有的在追踪一些人的股票交易记录。</p> <p align="center"></p> <p align="center"><strong>Molly Cantillon 首页｜图片来源：X</strong></p> <p style="text-align:justify;">过去一个月，<strong>这套系统自动帮她追回了 2000 美元的订阅费用</strong>。这些钱来自她早就忘了取消的订阅服务，科技公司利用这一点每个月悄悄扣款，而她自己根本没注意到。</p> <p style="text-align:justify;">Molly 是斯坦福毕业的技术极客，但她形容自己使用 Claude 的思路其实很简单：<strong>「我只是把 Claude 当成了 8 个不用发工资的员工」。</strong></p> <p style="text-align:justify;">看到这，你一定很好奇，一个人如何同时运转 8 条业务线，还能让 AI 帮你躺着赚钱？</p> <p align="center"><strong>01</strong></p> <p align="center"><strong><strong>把生活拆成 8 条业务线</strong></strong></p> <p style="text-align:justify;">Molly 的系统把生活拆成 8 个「业务线」，每条线配一个专属 Claude。</p> <p style="text-align:justify;">她搭建这一切的思路很直接：每个人的生活都由几个核心模块组成，工作、健康、财务、社交、学习……这些模块各有各的规律，各有各的重复性任务。</p> <p style="text-align:justify;"><strong>Molly 做的，就是给每个模块配一个专职「员工」</strong>。</p> <p align="center"></p> <p align="center"><strong>Molly Cantillon 的观点分享｜图片来源：X</strong></p> <p style="text-align:justify;">她的 8 个实例的分工是这样的：</p> <p style="text-align:justify;">产品 Claude 负责管理她的 side project 的开发进度，每天汇报哪些功能该推进，哪些 bug 需要修复。增长 Claude 自动监控社交媒体数据，追踪哪些内容表现好，哪些话题值得跟进，还会生成下一步的内容建议。健康 Claude 接入了她的 WHOOP 手环数据，追踪睡眠、运动和恢复状态，每周给出调整建议。</p> <p style="text-align:justify;">交易 Claude 负责帮她盯着银行账单和订阅服务，一旦发现不合理扣费就自动发起退款申请。写作 Claude 帮她处理日常文字工作，起草邮件、整理笔记、生成周报。还有三个 Claude 分别负责个人事务、指标追踪和每日摘要。</p> <p style="text-align:justify;">这套系统能自动跑起来之后，产出的效果完全超出了她的预期。</p> <p style="text-align:justify;">比如开头提到的 Claude 帮她追回 2000 美元的订阅费，这还只是开始。<strong>写作 Claude 把她从邮件里解救出来，能自动帮她处理并回复所有的邮件。</strong></p> <p style="text-align:justify;">更有趣的是，交易 Claude 干了这样一件事：</p> <p style="text-align:justify;">它每天凌晨自动抓取有影响力的人的股票交易披露、对冲基金持仓变化。然后结合 Polymarket 赔率、X 上的情绪、她关注的公司财报，生成一份投资简报。</p> <p style="text-align:justify;">前段时间，交易 Claude 发现投资人在大量买入 Netflix 股票，于是判断这可能意味着流媒体板块有利好，跟进了同赛道的华纳兄弟。三周后，相关交易公布，华纳兄弟股价应声上涨。</p> <p align="center"></p> <p align="center"><strong>Molly Cantillon 用 Claude code 实现时间管理｜图片来源：X</strong></p> <p style="text-align:justify;">8 个实例的运行方式也非常有趣：</p> <p style="text-align:justify;"><strong>它们在后台并行运转，各自独立工作，通过文件系统交换信息</strong>。当某个任务需要跨模块协作时，会通过明确的「交接」机制传递上下文。它们读写本地文件，当 API 不可用时，甚至会直接操作桌面，模拟鼠标和键盘来完成任务。</p> <p style="text-align:justify;">Molly 用命令保持系统不休眠，让她的 AI 团队可以在机场、在她睡觉时持续运行。任务完成后，系统会给她发短信，她直接回复就能继续下一步。</p> <p style="text-align:justify;">Molly 自己说过一句话，很能概括这套系统的本质：<strong>「</strong><strong>突然之间你能同时出现在数十个地方，用一千个 AI 分身管理自己的生活。</strong><strong>」</strong></p> <p align="center"></p> <p align="center"><strong>Molly Cantillon 的观点分享｜图片来源：X</strong></p> <p style="text-align:justify;">情况确实如此，我们可以简单算一下：8 个 AI 实例 24 小时运转，相当于每天 192 个小时的「工作时间」，这便使得一个人可以拥有一个小型团队的处理能力。而这个团队，还可以无限扩张。</p> <p style="text-align:justify;">你一定会很惊讶：当 AI 开始 24 小时替你工作，「时间管理」这件事，是不是已经不存在了？</p> <p align="center"><strong>02</strong></p> <p style="text-align:center;"><strong><strong>当 AI 比你更懂你</strong></strong></p> <p style="text-align:justify;">是的，当 Claude 比你更清楚你的生活时，「时间管理」这件事，就不再是一个人的战斗了。</p> <p style="text-align:justify;">传统意义上的时间管理，要求你得自己记住所有事、安排所有事、执行所有事、还要复盘所有事。这套模式对意志力和注意力的消耗极大，对于大多数人而言，往往只能坚持几周。</p> <p style="text-align:justify;">但 Molly 的模式完全不同。<strong>她只负责做决策，AI 负责记忆、安排、执行和反馈。</strong></p> <p style="text-align:justify;">她不需要记得自己订阅了哪些服务，交易 Claude 会替她记住。她不需要手动整理健康数据，健康 Claude 会自动汇总成可执行的建议。她甚至不需要盯着市场动态，因为每天早上醒来，电脑里的/trades 目录里已经躺着一份分析简报。</p> <p align="center"></p> <p align="center"><strong>一种新的自我管理方式｜图片来源：nanobanana-pro</strong></p> <p style="text-align:justify;">这两种模式有本质的不同：<strong>前者是一个人死磕所有事，后者是一个人指挥一支团队。</strong></p> <p style="text-align:justify;">这带来一个有点残酷的现实：会用 AI 的人和不会用的人之间，效率差距正在加速拉开。</p> <p style="text-align:justify;">关键不是你会不会写代码，而是<strong>你愿不愿意把生活当成一个可以系统化运转的东西</strong>来设计，<strong>并愿意信任和放权给 AI</strong>。</p> <p align="center"></p> <p align="center"><strong>Molly Cantillon 的观点分享｜图片来源：X</strong></p> <p align="center"><strong>03</strong></p> <p style="text-align:center;"><strong><strong>普通人能成为 Molly 吗</strong></strong></p> <p style="text-align:justify;">那么问题来了：普通人能复制这套玩法吗？</p> <p style="text-align:justify;">答案是有可能，但<strong>需要先改变一个我们惯用的思维习惯</strong>。</p> <p style="text-align:justify;">大多数人使用 AI 的方式是「我有个问题，让 AI 帮我解决」。这样是把 AI 当成一个更聪明的搜索引擎，或者一个随叫随到的助手。但 Molly 的思路不一样。<strong>她的问题是「我的生活有哪些部分可以被系统化」。</strong></p> <p align="center"></p> <p align="center"><strong>Molly Cantillon 的观点分享｜图片来源：google doc</strong></p> <p style="text-align:justify;"><strong>这个思维转换很关键。</strong></p> <p style="text-align:justify;">首先，我们需要梳理出自己的「生活场景」。工作、健康、财务、社交、学习、家庭事务……每个人的生活都由这些模块组成。把它们列出来。</p> <p style="text-align:justify;">然后，识别这些场景里有哪些「可以被 AI 化」的环节。比如，在每个模块里，哪些事情是你反复在做的？哪些事情有明确的规则可循？哪些事情需要持续监控？这些环节，就是 AI 可以接管的地方。</p> <p style="text-align:justify;">具体怎么让 Claude 接管呢？</p> <p style="text-align:justify;"><strong>现在的 Claude Code、Cursor、Trae 这类工具，本质上是一个可以调用你本地任意数据和文件的超级 agent。</strong></p> <p style="text-align:justify;">你可以<strong>把生活的经验变成一个「Claude Skill」</strong>。然后写一个指令，让 AI 学会这套流程，以后自动执行。</p> <p style="text-align:justify;">举个简单的例子，我们可以让 AI 当我们的日常教练：自动帮我们整理微信和邮件消息，按紧急程度排序，生成「明日待办」清单。我们可以每周汇总执行数据，让 AI 结合上周的目标完成情况，给出我们下周的调整建议。</p> <p style="text-align:justify;">你不需要一开始就搭建 8 个实例的复杂系统。先从 1 个开始，找到你生活中最「痛」的那个点，让 AI 先解决它。体验到价值之后，再慢慢扩展。</p> <p style="text-align:justify;">听起来还是有门槛？</p> <p style="text-align:justify;">其实没有那么复杂。Molly 的父母就是这样开始的。</p> <p style="text-align:justify;">Molly 在圣诞节期间教他们用命令行，而他们从来没离开过 Microsoft 的舒适区。当然，Molly 一开始没有跟他们说他们需要学一门技术，而只是对他们说：「你用最简单的英语输入想发生的事，然后 AI 就会让一切发生」，她的母亲尝试了下，盯着屏幕，仿佛见证魔术。几天后，他们已经在用这套系统管理她父亲的应收账款了。</p> <p style="text-align:justify;"><strong>二十年来，软件让他们觉得自己很笨。但现在，他们第一次觉得电脑在听自己说话。</strong></p> <p style="text-align:justify;">如果你完全不懂技术，可以从这三步开始：</p> <p style="text-align:justify;">1、<strong>先找到一件你每周都要重复做的事</strong>。</p> <p style="text-align:justify;">2、下载安装 Claude Code 或者国产版的 Trae，你把这件事的完整流程写清楚，让它们帮你生成一个 Skill。</p> <p align="center"></p> <p align="center"><strong>一个用 AI 实现的自动化项目举例｜图片来源：极客公园</strong></p> <p style="text-align:justify;">3、<strong>每次需要做这件事时，把材料丢给你的 AI agent，让它按指南执行</strong>。更进阶的，可以研究如何让它完全自动化运行，这样你也可以拥有一个 24 小时帮你执行任务的 AI 团队。</p> <p style="text-align:justify;"><strong>总之还是那句话：先跑通一件事，再考虑自动化。</strong></p> <p align="center"><strong>04</strong></p> <p style="text-align:center;"><strong><strong>正在发生的趋势</strong></strong></p> <p style="text-align:justify;">Molly 这套玩法听起来像一个有趣的个人实验。但有意思的是，她的思路正在被行业验证。</p> <p style="text-align:justify;">就在最近，Anthropic 官方发布了一个几乎一样逻辑的系统：Cowork。</p> <p style="text-align:justify;">简单来说，Cowork 是能管理个人电脑的个人助手，一句话就能帮你整理电脑上所有的文件。</p> <p style="text-align:justify;">它的设计逻辑正是让多个 Claude 实例协同工作，像一个团队一样运转。</p> <p style="text-align:justify;">这说明 Anthropic 似乎也在押注这个方向：<strong>个人用户可以拥有自己的 AI 团队，7×24 小时替自己处理生活和工作中的琐事。</strong>      </p> <p style="text-align:justify;">一句话通过 Cowork 整理文件的视频｜视频来源：X</p> <p style="text-align:justify;">当然，Molly 也提到了这套系统的风险。</p> <p style="text-align:justify;">当你的整个生活都运行在一个 Claude Code 目录里时，你会感受到一种矛盾的变化：</p> <p style="text-align:justify;"><strong>「让 AI 帮你在夜里打工」的诱惑是巨大的，但代价是隐蔽的。AI 将接管你的所有隐私，你不得不交出那些只属于自己的东西。</strong></p> <p style="text-align:justify;">这是一种微妙的平衡：<strong>你把越多事情交给 AI，效率越高，但对 AI 的依赖也越深。</strong></p> <p style="text-align:justify;">对此，她的建议是鼓励大家尽早熟悉 AI，但要小心别被 AI 掌控。</p> <p align="center"><strong>05</strong></p> <p style="text-align:center;"><strong><strong>一种新的生活方式</strong></strong></p> <p style="text-align:justify;">过去，我们谈论「时间管理」。<strong>现在，或许该谈论「AI 管理」了。</strong></p> <p style="text-align:justify;">当你的 AI 比你更了解你的账单、日程、健康指标、投资目标时，你要做的已经改变了。<strong>传统的时间管理本质是一种「精力管理」，把高质量精力放在高价值的任务上，把低谷时段留给娱乐和休息来恢复能量。</strong></p> <p style="text-align:justify;">但现在，一切都正在变成<strong>「AI 管理」</strong>，把该丢给 AI 做的任务丢给 AI，把剩下的任务、多余的时间留给自己。</p> <p style="text-align:justify;">这不是说精力管理不重要，而是说精力管理的形态在变化。你的精力可能不再用于亲自完成每一项任务上，而是拿出部分的精力来，学会给 AI 设计系统、分配任务，以及审核结果。</p> <p style="text-align:justify;">我们的角色也发生了变化，不再是执行者，而变成了 AI 的管理者，<strong>我们来到一个「人人都是 AI 的管理者」的年代。</strong></p> <p style="text-align:justify;">Molly 的故事听起来很超前，但它正在变成越来越多人的日常：</p> <p style="text-align:justify;">Anthropic 前两天发布的《人类经济指数报告》显示，人们对 Claude 的使用，正在从对话转向自我的任务管理。</p> <p style="text-align:justify;"><strong>用户更倾向于让 Claude 持续跟进同一个任务（Task Iteration），而不是单次问答。</strong></p> <p align="center"></p> <p align="center"><strong>2025 年 8 月（V3）和 11 月（V4）用户使用意图变化｜图片来源：Anthropic</strong></p> <p style="text-align:justify;">几年后回头看，今天可能就是那个分水岭：一部分人开始用 AI 运营自己的生活，另一部分人还在用传统办法跟时间管理较劲。</p> <p style="text-align:justify;">差距不会一夜拉开，但它每天都在累积。</p> <p style="text-align:justify;">每天早上醒来，AI 已经替你做了多少事？</p> <p style="text-align:justify;"><strong>这个数字，可能比你的努力程度更能决定你的未来。</strong></p> <p style="text-align:justify;">*头图来源：Matrix the film</p> <p style="text-align:justify;">本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO</p>