一个做商科的博士，把 Claude in Excel 用到崩溃之后......

前天，我应很多群友和朋友「要求」，肝了一篇万字的《Claude Code、Skills 教程》，反响不错，但当时没来得及再说一说 Claude In Excel。

这个工具确实很强。

很多朋友不知道怎么下载，你需要先去 Claude 官网：

https://claude.com/claude-in-excel

然后，它会跳转到微软的页面，登陆微软账号，下载完成后再从 Excel 里登陆 Claude（确实有点麻烦 💦）

你可以直接在 Excel 里调用 Claude，让它帮你处理数据、写公式、做分析。听起来就很省事，实际用起来也确实解决了不少问题。

但我很快发现了 3 个让我有点难受的地方 😣。

第一个，从 0 开始做一些东西的时候，还是需要自己敲键盘。比如你想做一个复杂的数据模型，或者生成一份带图表的报告，Claude In Excel 能辅助你，但很多时候还是要你自己一步步操作。

第二个，它连的是我的 Claude Pro 会员，感觉消耗特别快。用着用着就发现额度不够了，这个成本其实挺高的。

我：？？？？？？🤔

第三个，很多时候，我的日常工作根本不需要打开 Excel，但需要用 Excel 文件去交付（打工人肯定懂）。

说白了，我只想把东西丢给 AI，它直接给我一个结构正确、能用、能交差的 Excel 文件。

实话讲，这段时间我找了很多 Agent 产品，但 Emmm 😐 。

正好前几天 Kimi 2.5 发布了，身边所有人都在用，尤其是 Kimi 2.5 Agent，大家都在发朋友圈，贼热闹。

我其实真算是 Kimi 的老用户了，2024 年回国之后就一直在用，但后来转向了 ChatGPT 😁，不过前几个月我一直在白嫖 Kimi 的 DeepResearch （这个绝对 🐮 ，是我的秘密工作流）。

这回也就正好再白嫖下 Kimi 2.5 Agent。

下面是我把 Kimi 2.5 Agent 放进真实学术工作流里的体验。这个场景不大，但很有代表性。

铁粉 💗 朋友都知道，我现在在日本读 AI + 平台方向的商科博士，经常用 Excel，所以先从 Excel 说起。这也是我第一个从 Claude in Excel 迁移出来的用法。

我选了一个比较难、也很耗精力的任务：SEM 的前置逻辑建模。简单说，就是在正式跑模型前，把变量关系先理清楚。商科里做量化分析的人，基本都知道这一步有多重要，也有多累。

下面这张图，是我之前一次真实的数据分析结果。因为过程多，又没排版，看起来非常乱：

这个场景下，我用的提示词核心其实就一句话：

构建一个 SEM 前置逻辑建模框架的 Excel 文件多 Sheet 的专业建模工具用于在正式使用AMOS/Mplus之前验证模型设定的合理性。

如果你需要完整提示词，可以进群，我已经放在群里了（真的很长 😢）。

一开始，我是把这段提示词直接丢进 Claude in Excel 里试的。结果用下来发现一个问题：它经常需要我点确认、点允许、一步步配合操作。

后来我把这段已经写得很细的提示词，也给了 Kimi 2.5 Agent，让它自己跑一遍。

下面这张图，左边是 Kimi 2.5 Agent 的结果，右边是 Claude in Excel 的结果（敏感数据我打码了）。

只看内容的话，其实差别不大。但在呈现方式上，差异就很明显了。比如下面这个显变量相关矩阵，结构和可读性一眼就能看清楚。右面 Claude 做的表格颜色，估计是懒得涂了 😆。

更关键的是，我不需要来回敲键盘。在 Kimi 2.5 Agent 里，只用一句提示词，就能直接生成这种结果。

然后我们再看下面这个潜变量的相关矩阵。

其实我不知道为什么，因为我输入也是中文提示词，但是 Claude in Excel 它一直传输给我，却都是英文版本。但是在 Kimi 所给出的结果里面，确实中文和英文的协调会比较好一点，而且我发现 Claude 所做出来的结果里面还少了好几个表格 😔。

所以整体看下来，Kimi 2.5 Agent 在这种学术向的 Excel 建模上，表现确实更好一些。

前面只是个很简单的例子。接下来我还想让它做更专业的事，比如直接在 Excel 里帮我搭一个完整的数据分析框架。

上过商科数据分析课的人应该都有体会：很多分析不只靠 SPSS、Amos、R 语言、Python，Excel 本身就能做很多事。问题是，这些功能散在各种菜单和子功能里，很难找，重新学一遍成本也很高。

这正好体现了 Kimi 2.5 Agent 这种通用 Agent 的优势：你不需要懂那么多细节，只要给一句提示词就行。所以后面我也打算让它直接跑一些回归分析之类的流程。

Excel 用完之后，我又试了它官网里的其他功能，比如 Word、PDF、PPT。整体体验下来，我的感觉是：它给得很足，输出量非常大，明显不太省成本，这对用户来说是加分项。

下面这张图里，我用红框标出来的，是我之前申请博士时用的一份 RP。

这份 RP 的内容其实非常多，一共 40 页，大概 一万多字，而且里面还有不少比较复杂的结构化排版。

写完第一版草稿之后，我其实很想快速把整篇的逻辑顺一遍，比如哪些句子、哪些先行研究之间有逻辑问题。

但这一步用普通的 AI 聊天工具几乎做不了，上下文不允许。

这时候，通用 Agent 的优势就出来了。它是多步工作的，上下文能接得住。但放在前几个月，通用 Agent 基本进不了 Office 场景，更别说深入到 Word 文档 里帮你做逻辑审阅 😭。

现在用 Kimi 2.5 Agent 就不一样了。我可以直接把 Word 文档传给它，让它帮我梳理论文逻辑。而且我不会让它直接改正文，因为一旦改了，我很难追踪它改了哪。相反，我会让它在旁边做批注，指出问题在哪里。

这一点对我的学术工作流提速非常明显。

有个问题很多人可能会问：Kimi 2.5 Agent 对整篇文档的分析到底细不细，会不会老漏东西？

我举个很实际的例子。文章最后有一段是毕业后的实践计划，那一段我有点懒，只写了一小段，逻辑也不太完整。

结果我在 Word 里往下翻的时候发现，Kimi 正好把这一段完整地抓出来审了一遍，而且还给了很具体的原因说明。

当然，我不保证 Kimi 能把所有点都抓出来哦 😯。

再说说 PPT 场景。这个其实更麻烦。

我之前在小红书还专门吐槽过 GenSpark 这种 AI PPT 产品。原因很简单：它生成出来的 PPT，反而让我更累。本来是想让它一口气帮我搞定，结果给我的却是个半成品，结构乱、细节缺。

最后没办法，当时我只能去淘宝买了一份那种大家都很熟的高校通用 PPT 模板，花了我 50 块。

所以 PPT 这个场景其实非常关键。这次我也是直接让 Kimi 2.5 Agent 基于前面那份 RP 文件，帮我生成一整套学术 PPT。

学术 PPT 的要求其实很明确：结构要模块化，看起来要清楚，有颜色区分，但不能乱加图片，不然会显得很乱、很低级。

下面这张图，就是 Kimi 2.5 Agent 给我的结果。从视觉上看，它的优势已经很明显了。尤其是在概念模型设计那一页，它居然把我原来的模型，用它自己的排版方式重新做了一遍。

当然，只做 PPT 还不够。很多时候，最终还是要交 PDF，比如给导师组上传正式材料。

所以我又让 Kimi 2.5 Agent 帮我把内容整理成一份 PDF。这份 PDF 本身很长，我只截了几张比较有代表性的地方。

有一个点特别明显，就是表格。学术里很常见的那种 三线表，说难不难，说简单也不简单，真正麻烦的是在整份 PDF 里保持风格一致。这一点，它做得还挺稳的。

所以综合看下来，在这些垂直场景里，它对我真实的学术工作流帮助非常大。这也是我想专门把这次体验分享出来的原因。

我一直觉得，通用 AI Agent 真正提升生产力的地方，从来不是“什么都能做”，因为它们也没这能力什么都做，吹 🐮 罢了。

但是它要在具体垂直场景里真的帮上忙。

要在某些垂直领域里，让专业的人用完之后觉得：这个东西确实有用。这在我看来，已经是对它很高的评价了。

一些真实想法

这回 Kimi 2.5 的这几个 Office 功能测下来，我的感受是：这个产品确实在认真做事。

从产品层面来说，Kimi 2.5 在 Office 这块的能力，解决了很多真实需求。

因为，说实话，很多人是不怎么会用 Office 的…… 比如我，很多时候我甚至会忘了怎么去开 Word 文档的「批注功能」，批注怎么取消，PPT 怎么加符号。

这主要是因为 Office 实在是太复杂了，这个顶级办公产品，已经越来越臃肿了。所以，Kimi 2.5 Agent 把「会用 Office」这个门槛降低了。

当然，Kimi 也不是完美的。有些时候，它生成的东西还是需要你再检查和调整。尤其是那些特别专业、特别复杂的场景，它可能没法百分百做到你想要的样子。

但这不妨碍它成为一个很有价值的工具。

说回 Kimi 这家公司。

从我 2024 年第一次用它，到现在快两年了。这两年里，Kimi 的变化其实挺明显的。

早期的时候，它给我的感觉是有品味、有调性，但可能还没找到特别清晰的方向。中间那段时间，我觉得它有点普通了，因为竞品都在进步，Kimi 的优势好像没那么明显了。

但从去年下半年开始，尤其是这次 2.5 发布，我又看到了那种「在认真做产品做模型」的感觉。

Office 这条线，很多人可能觉得没那么性感，不像聊天、搜索那么吸引眼球。

但对我来说，这个方向是对的。因为 AI 最终要解决的，是人的真实问题。

如果你也是 Kimi 的老用户，或许可以回来看看（没收费，纯安利）。

这个产品，又有点意思了（🤔）。

看到这里，辛苦啦。

感谢你的阅读和「在场」！

文章来自于“AI Humanist by杉森楠”，作者 “杉森楠”。