【專家說】Agentic AI 應用實戰:14張電費單一次過歸檔!學會「人機分工」登入你嚟做 接著由AI一手包辦

| ezone.hk 編輯部 | 07-08-2026 13:25 |
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【專家說】Agentic AI 應用實戰:14張電費單一次過歸檔!學會「人機分工」登入你嚟做 接著由AI一手包辦

開公司、交租、交電費,呢啲瑣碎但重要嘅行政工作,往往最消耗時間。最近要同會計對數,需要中電(CLP)過去一年幾嘅電費單存底,但登入網站入面逐張揭、逐張load PDF,諗起都攰。於是試吓叫AI(Claude)幫手,過程反而示範咗一個好清晰嘅「人機分工」概念——邊啲位可以放手畀AI去做,邊啲位一定要人類自己嚟。

【專家說】Agentic AI 應用實戰:14張電費單一次過歸檔!學會「人機分工」登入你嚟做 接著由AI一手包辦
AI打開中電登入頁面,畀用戶自己輸入賬號

十四張帳單的煩惱

呢個中電戶口,過去一年幾一共出咗14張電費賬單,由2025年6月到2026年7月,每張都要登入官網先睇到、先落到PDF。純手動操作,除咗要對住個login頁面打用戶名密碼,仲要逐張click開、逐張揀「另存新檔」——14次重複動作,聽落唔多,做落其實幾煩。於是決定畀AI試吓自動化呢個流程。

關鍵:人機分工,AI唔會掂你個密碼

第一件事,都係最重要嘅一條界線:AI從頭到尾都冇問過我攞密碼,亦都表明咗唔會代你輸入登入資料。佢淨係開返個中電網站,然後叫我自己去login。呢個唔係AI「唔識做」,而係設計上刻意留低嘅安全底線——輸入密碼、認證呢類操作,永遠要人類親自嚟。

呢一點好值得留意:AI agent唔係「乜都幫你做晒」先叫叻,識得分辨邊啲位要放手畀人類把關,先至係真正負責任嘅設計。

第一步:開波撞板——沙盒瀏覽器睇得到、撳唔到

一開始,AI打開咗佢自己內置嘅「預覽瀏覽器」,畀我喺入面登入。點知登入之後,click落每一張帳單都冇反應——原來個網站係用彈出視窗(pop-up)打開PDF,而呢個沙盒環境會攔截彈出視窗,搞到成個流程卡死。

第二步:轉軚用返你部電腦嘅真Chrome

發現行唔通之後,AI冇死纏爛打,而係主動提出轉用另一個工具——直接控制我部電腦上面嗰個真正嘅Chrome瀏覽器。呢次登入要重新嚟過(因為係唔同嘅瀏覽器session),但一登入、一click低賬單,PDF就即刻喺新分頁彈出嚟,仲有真正嘅下載掣可以save落硬碟。

【專家說】Agentic AI 應用實戰:14張電費單一次過歸檔!學會「人機分工」登入你嚟做 接著由AI一手包辦
桌面App同真實Chrome並排,帳單清單清晰可見

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第一張PDF帳單成功喺Chrome入面打開

第三步:唔係乜都自動幫你剷——AI主動問你想要幾耐

落手落載之前,AI冇假設「愈多愈好」就自把自為將成個歷史全部攞晒,而係先停一停,問返我:「帳單清單已經去到2025年10月,仲不斷載緊,你想要幾耐之前嘅記錄?」畀我揀「最近12個月」、「全部歷史」定「今個年度」。

呢個位幾重要——好多人以為AI agent就係要乜都自動化、乜都唔使問先叫叻,但其實喺範圍唔清晰嘅時候主動停低問清楚,先係更負責任嘅做法,可以慳返唔少唔必要嘅重複勞動。

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AI彈出選項,問「How far back should I download statements?」

第四步:撞版都唔緊要,識得重試

落手落腳落載嗰時,個中電網站間唔中會彈個「出現問題,請稍後再試」嘅錯誤(估計係後台頂唔順密集request)。AI冇因為一次失敗就放棄,而係關咗個error dialog、停一停,再click多一次——十幾次落載入面,超過一半都要重試先成功,但AI每次都好有耐性咁重複呢個「close→wait→retry」動作,直到攞齊晒為止。

第五步:檔案得返亂碼名?靠AI「讀」返PDF內容自己執正

最後一關反而幾意外:全部14個PDF都成功落載咗,但因為個網站用嘅係冇檔名嘅blob連結,Chrome淨係識得用一串亂碼幫佢命名(例如「9556ca6f-c136-4640-91d2-7eacc9c7501f」),完全睇唔出邊張係邊個月。

AI嘅做法唔係靠落載次序去估,而係直接打開每一份PDF讀入面嘅內容——賬單期數、出賬日期、應繳金額——逐張核對返正確月份,先幫我改返做易睇嘅檔名(例如CLP_Statement_2026-07-17.pdf),再搬晒去指定資料夾。

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Chrome彈出「Save As」視窗,檔名係一串亂碼

結果:14個月,一次歸位

由2025年6月18日到2026年7月17日,14張電費單全部歸位、檔名清晰、金額同期數都經AI核對過先入檔,仲順手幫手整咗一張月度金額對照表,一眼睇晒邊個月電費特別貴(原來係6、7月開冷氣嗰排,成$2,600幾)。

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側邊欄顯示14個已改名嘅PDF檔案

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Finder入面實際嘅CLP_Statements資料夾

學會「人機分工」,AI先幫到你

呢個案例想帶出嘅重點,同上次教AI分步篩選相片其實異曲同工:AI唔係萬能鑰匙,一撞板就要識得轉方法;亦唔係乜都可以幫你做——輸入密碼呢類敏感操作,始終要人類把關;範圍唔清晰嘅時候,反而應該停低問清楚,而唔係自把自為。而喺可以自動化嘅部分(撞版重試、核對檔案內容、命名歸檔),AI反而可以做得比人類更有耐性、更少出錯。

識得分清邊啲交畀AI、邊啲要自己嚟,先係用AI agent最實際嘅智慧。

(作者為 Bullseye Education 創辦人 Eric Wong。Bullseye Education 擁有多年策劃STEAM活動日的經驗,為學校提供客製化STEAM體驗日方案,其中包括「攤位遊戲」、「入班工作坊」、「小型比賽」,「講座」等按教育局課程指引的體驗活動,提供最合適的活動內容。)

Source:ezone.hk

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