Fyxer 如何打造一個讓人信任的 AI executive assistant


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Fyxer 分享如何用 OpenAI 模型打造 AI 助理及與 OpenAI 合作的經驗
- 00:01 有真實客戶對團隊說:「今年你們好像把我從離婚邊緣救了回來。」
- 01:32 一位工程師第一天上班時,CTO Matt 交給他的任務是:想辦法改善系統替使用者產生的草稿
- 03:02 受訪者形容 OpenAI 團隊很有創業精神、行動力強,合作起來「就像五星級飯店」
💡 你可以怎麼用:你可以每天早上把未讀信件交給 AI 工具,請它列出「今天最需要處理的三件事」,再從最上面的開始做。用 AI 時也可以學 Fyxer:把你對工作和客戶的了解(例如誰的信最優先)直接告訴 AI,它排出來的順序會準很多。
看全部 21 條重點
🧑🏫 這支影片是 Fyxer 團隊分享他們怎麼用 OpenAI 的模型,做出一個幫人整理信件、排好優先順序的 AI 助理,以及和 OpenAI 合作的經驗。如果你每天也被信件和訊息追著跑,可以從這裡看到這類工具想幫你省下哪些時間,還有一個好用的 AI 產品背後在做哪些事。
- 00:01 有真實客戶對團隊說:「今年你們好像把我從離婚邊緣救了回來。」↳ 這句話聽起來誇張,但意思很實在:信件處理不完,會直接吃掉下班後陪家人的時間。產品省下來的時間,真的改變了客戶的生活。
- 00:01 Fyxer(字幕拼作 Fixer)是 AI 助理,服務每天要跟客戶、同事往來並處理大量信件的人,讓他們不漏掉任何事↳ Fyxer 是幫人顧信箱的 AI 助理,服務的是每天要和很多客戶、同事來回溝通的人。它的重點是確保該回的信、該做的事一件都不漏掉。
- 00:01 案例 Mike 是商用不動產經理,管理數百個物件、要跟數百人往來。他整天在路上跑,開車時不能傳訊息↳ Mike 的狀況很典型:要聯絡的人很多,可是他整天在外面跑,開車時又不能回訊息,白天收到的信只能一直往後堆。
- 00:31 Mike 晚上回家還得處理信件,每天因此花掉一兩個小時,沒辦法正常陪家人↳ 信堆到晚上,就變成回家後還要花一兩個小時清信箱。這正是 Fyxer 想解決的問題:工作量本身沒有變少,卻佔掉了陪家人的時間。
- 00:31 目標:Mike 一打開筆電,優先順序就已排好。信件全部讀過、整理好,最重要的待辦事項列在清單最上方↳ 理想的狀態是,Mike 打開電腦時不用自己一封封讀。AI 已經讀完、分類好,最急最重要的事排在清單最上面,他照著處理就好。
- 00:31 Fyxer 現在可以給整個團隊使用,大家能一起處理重要事項,不會有事情被忽略↳ Fyxer 一開始幫個人整理信件,現在整個團隊都能用。同一件事大家都看得到、可以分工,就不會發生每個人都以為別人回過了、結果沒人處理的狀況。
- 00:31 團隊搬進這間辦公室大約六個月,現在大家在同一層樓,也一起吃午餐↳ 這段在介紹團隊現況:他們搬進新辦公室大約半年,大家在同一層樓上班,也一起吃午餐,想讓觀眾看到團隊相處得很緊密。
- 01:01 團隊已經知道,在客戶使用的 AI 工具中,ChatGPT 的熱門程度排第二,僅次於 Fyxer(字幕拼作 Fixa)↳ 他們知道客戶平常會用哪些 AI 工具:Fyxer 排第一,ChatGPT(OpenAI 的聊天 AI)排第二。換句話說,客戶對 Fyxer 的依賴比 ChatGPT 還深。
- 01:01 受訪者認為 OpenAI 的模型無疑最先進,所以每當新模型推出,都很容易做出真正高品質的東西↳ 模型就是 AI 背後負責理解和產生文字的核心。受訪者認為 OpenAI 的模型最強,所以每次新模型推出,他們都能比較輕鬆地把產品品質往上拉。
- 01:01 工程部門負責主要的開發工作,成員 Joey、Eleanor、David 和 OpenAI 密切合作↳ 負責把產品做出來的是工程部門。Joey、Eleanor、David 這幾位工程師會直接和 OpenAI 的人溝通,一起解決問題。
- 01:32 一位工程師第一天上班時,CTO Matt 交給他的任務是:想辦法改善系統替使用者產生的草稿↳ CTO(技術長,負責公司技術方向的主管)Matt 給新工程師的第一個任務,是改善 draft,也就是系統替使用者先擬好的草稿。可見草稿品質是這個產品的核心。
- 01:32 草稿流程的各個階段都靠 OpenAI 串起來,用途包括分析信件、解讀信件內容,以及篩選要加入的 context 並重新排序(re-ranking)↳ 草稿要經過好幾個步驟才做得出來:分析信件、理解內容,再挑出 context(寫草稿時要參考的背景資訊),並用 re-ranking(重新排序)決定先用哪些。每一步都靠 OpenAI 的模型。
- 01:32 跟 OpenAI 團隊合作的收穫:學到他們對改善模型、優化成本、提升效率的想法,也得到很有價值的技術支援↳ 和 OpenAI 直接合作,除了能用他們的模型,還學到怎麼把模型用得更好、更省錢、更有效率,遇到技術問題時也有人幫忙。
- 02:02 GPT-3 推出時,受訪者第一次得到自己預期中的答案。他哥哥打電話來說:「這真的行得通。」↳ GPT-3 是 OpenAI 比較早期的模型。受訪者用它測試時,第一次得到符合預期的答案,他哥哥也打電話來說這真的行得通,他們因此確認這個方向可行。
- 02:02 兩人原本一起經營 executive assistant(EA)代理公司,但受訪者表示是 OpenAI 讓 Fyxer 得以誕生↳ 兩兄弟原本經營 EA(executive assistant,幫主管處理信件、行程等事務的行政助理)代理公司,很懂這一行。但他們說,要把這套服務做成軟體,是靠 OpenAI 的模型才做得到。
- 02:02 靠 OpenAI 的模型,他們在短短幾個月內學會了 500,000 小時的 EA 工作流程↳ 真人助理的做事方法,原本要靠長時間累積。他們用模型在幾個月內就學會了 500,000 小時的 EA 工作流程,等於很快把真人經驗變成產品的能力。
- 02:02 成果:第一年從零成長到 30 million ARR↳ ARR 是年度經常性收入,常用來看訂閱制公司一年能穩定收到多少錢。Fyxer 第一年就從零做到 30 million,成長速度非常快。
- 02:32 受訪者認為,Fyxer 事業成功、產品勝過對手的一大關鍵,是努力深入了解客戶↳ 受訪者認為,他們贏過對手的關鍵不只在技術,更在於花力氣搞懂客戶怎麼工作、卡在哪裡,所以產品做得比別人更貼近需求。
- 02:32 OpenAI 對他們最關鍵的幫助,是讓團隊能把這些客戶知識成功落實到模型的工作裡↳ 懂客戶是一回事,讓 AI 真的照這些理解去做事又是另一回事。OpenAI 幫上最大的忙,就是讓這些客戶知識能被模型實際用在工作上。
- 02:32 受訪者覺得 OpenAI 團隊完全具備 YC 精神,隨時在 Slack 上提問都能很快得到回覆↳ YC 是知名的新創加速器,這裡的 YC 精神指新創那種快速、務實的做事風格。Slack 是工作用的聊天軟體,他們隨時在上面提問,OpenAI 都很快回覆。
- 03:02 受訪者形容 OpenAI 團隊很有創業精神、行動力強,合作起來「就像五星級飯店」↳ 意思是 OpenAI 團隊動作快、會主動幫忙,讓他們覺得被照顧得很周到。用「五星級飯店」來形容,就是說合作起來的服務品質很好。
📘 術語
AI executive assistant (EA)(AI 行政助理):影片中指幫人整理信件、排好優先順序、把重要任務列在最上方的 AI 助理
draft(草稿):系統替使用者產生的內容,CTO 交代的任務就是改善它
context(脈絡/上下文):產生草稿時要額外加入的資訊,會先經過篩選再排序
re-ranking(重新排序):用 OpenAI 模型把要加入的 context 重新排出先後順序
ARR(年度經常性收入):字幕未解釋,只提到第一年從零成長到 30 million ARR
CTO(技術長):字幕中指 Matt,他交代工程師改善草稿品質
YC mentality(YC 精神):受訪者用來形容 OpenAI 團隊很有創業精神、行動力強
Slack(Slack(通訊工具)):受訪者隨時在這裡向 OpenAI 提問,而且很快就能得到回覆
draft(草稿):系統替使用者產生的內容,CTO 交代的任務就是改善它
context(脈絡/上下文):產生草稿時要額外加入的資訊,會先經過篩選再排序
re-ranking(重新排序):用 OpenAI 模型把要加入的 context 重新排出先後順序
ARR(年度經常性收入):字幕未解釋,只提到第一年從零成長到 30 million ARR
CTO(技術長):字幕中指 Matt,他交代工程師改善草稿品質
YC mentality(YC 精神):受訪者用來形容 OpenAI 團隊很有創業精神、行動力強
Slack(Slack(通訊工具)):受訪者隨時在這裡向 OpenAI 提問,而且很快就能得到回覆
✏️ 小考一題
根據影片,Fyxer 第一年的營收成長成果是什麼?
A. 從零成長到 300 million ARRB. 從零成長到 3 million ARRC. 從零成長到 30 million ARRD. 從零成長到 500,000 ARR看答案
答案:C。[02:32] 字幕提到 we grew from zero to 30 million ARR in the first year。500,000 是學會的 EA 工作流程時數,不是營收([02:02])
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