我们工作的时间都用在哪里了？
根据这份报告，一个企业雇员每天花费约 2.5 小时 来搜索寻找信息。大部分和我一样的工作者，每天的工作内容基本就是信息的聚合-处理-输出，在前两个环节中，需要高频的使用复制和粘贴来工作。
以“撰写产品需求文档”为例，我需要找到历史的需求记录，业务的需求文档，在互联网上找到对应的可参考案例，然后将它们汇总，做一些比较和抽象，最后以此作为开头开始写我具体的产品方案。
更痛的场景是“写周报”，在之前一段工作经历中，我需要定期提交周报和月报（季度和半年也需要复盘），其中需要包含大量的项目进展、会议纪要、数据汇总和分析，无数个加班的夜其实都是在算数据然后复制粘贴。对于那些直接在别人周报月报上加工的人来说，更是如此。
所以，到底有没有什么办法可以提高复制粘贴的工作效率呢？
我首先想到了一些剪贴板增强的应用，比如 PasteNow 之类的，它们看起来都很不错，能解决我一部分问题，但是我的工作电脑上装了一些软件导致我不能随意的安装第三方应用。
这种情况下使用浏览器扩展成为了比较好的选择，加之我恰好又是个开发过多款不知名扩展的开发者，那么接下来的时间请让我为你介绍我开发的浏览器扩展 ZebuClip ！
复制粘贴的痛点是什么？
在自己的电脑上使用了一些剪贴板应用之后，我发现大家的解决思路大多是复制历史存储，然后通过列表、卡片的形式让用户重新再找出来使用。但我工作的场景中，会批量复制大量的内容，这些内容超过三天之后基本就没有使用价值了，使用这类工具，很容易让整理成本越来越高。
我需要的是能快速的找到和复制内容，然后快速把它们完整的转移到一个新文档里去进行加工，基于此我设计了这款扩展的核心用户操作流：
打开复制模式——网页中快速摘录复制——批量整理——一次性复制和导出
复制要顺
从我自己的工作中，我总结了三个可以优化流程的动作：
- 快速复制：避免用户一遍又一遍的按键和对应的错误。
- 复制提醒：提示哪些复制过了，哪些还需要复制
- 支持更多格式的复制
其中前两个场景，我通过划线复制和高亮提醒来进行优化，这里样式支持高亮和下划线两种效果：
当然如果你担心自己会误操作，也可以打开划线后确认模式：
你估计已经看到这个动图里面还支持了段落复制、链接复制和图片复制等功能。除此之外，它还是支持复制列表、表格与引言等内容。
通过这些功能，ZebuClip 可以帮助你快速高效的完成内容的获取和采集。
等等！这怎么看起来像是个剪藏工具？
仅看上面这些功能，看起来像是一个剪藏类的扩展，但如果一直给剪贴板列表塞进超级多的内容，后续的内容维护将是一个灾难。出于这个考量，我给这里加了一个重要的“上限”功能。
你必须在上限满了之后，处理当前剪贴板里的内容——你可以选择导出、粘贴或清空它们。通过这种人为的限制，降低每一次处理剪贴板内容的心理成本，让这个功能不会成为你的新负担。
粘贴要快
当前的剪贴板应用都提供了粘贴功能，大多是将列表内容再次放进剪贴板中，供你再次粘贴。若此时你的列表中有20条内容，难道还得再按20次 Ctrl + V ？
所以让你更高效快捷的粘贴，是这款扩展另一个重点方向。
多格式粘贴
对于复制的富文本信息（如前面的段落、链接、图片等），它支持粘贴为纯文本、Markdown（用于各种编辑器）、富文本（用于Word、各种在线文档）状态。
批量复制
如果你觉得单条复制太麻烦，你可以点击批量复制按钮，这会将列表中所有内容塞进剪贴板。
批量下载
如果批量粘贴不够，你还可以将他们下载到本地，目前支持了 TXT、CSV、Excel、JSON、Markdown 五种格式的文件下载，你可以导出后到其他软件里继续操作。
API 分享
如果你使用的场景不是粘贴到文档里，这款扩展还提供了 API 分享的功能。你可以直接单条内容或批量内容通过 API 和 URL Scheme 传递到其他软件和应用。目前已经支持了 Flomo、Notion、Obsidian、Logseq、自定义 API 五种模式，后续可以按大家需要新增更多的场景。
欢迎大家来使用
下载安装连接在下面，如果 ZebuClip 对你的工作带来了帮助，或者有什么建议，都欢迎回复在评论区中：
- Chrome 商店地址：使用 Chrome 及相关内核的浏览器（如 Arc、豆包浏览器 等）
- Edge 商店地址：如果你使用 Edge，可以点此访问
- 项目官方网站：如果你对这个项目更详细的介绍感兴趣，可以点击看一看
写到这里，基本的介绍也就完了，但这过程中有不少新的思考，借此机会分享出来和大家一起聊聊。
复制粘贴，AI 做不就行了？
从23年至今，经过几大巨头的 AI 军备竞赛，大模型能力越来越强，再加上围绕大模型周边的各种工程能力的出现，AI 已经具备了一定的工作能力。
我也在尝试通过 AI 工具来在我的工作流中做一定的替换，但在复制粘贴这个场景下，我的工作流似乎没有减少：
- 原先：写文档之前，需要在各种历史文档+公共网络+APP里面找逻辑细节，粘贴到新的文档里面，再人工加工。
- 现在：用 AI 完成，需要先把知识库配置起来，然后用 Agent 扫一遍，拿到一些信息之后，再到内网各种后台找一遍，找完之后汇总到一起，我人工再读一遍，确保内容相关。
这两种场景下，人工的工作量是线性增长，AI的工作量是非线性的。以下图为例，拐点就是项目大到大家感知到 AI 比人效率更高的拐点。
可是真实场景并不如人愿，在大型企业、事业单位工作过的朋友们可能都见过这样的场景：
- “汇总一下 xx 团队提交的工单/邮件”
- “要求大家在下班之前填写一下这个表，然后你汇总一下大家的意见和想法”
- “你去找一下关于这个东西，大家是怎么做的”
工作里并不会存在一个特别理想的“大项目”，而是会存在若干个非常细碎的并行工作。仿佛你的 老板/领导 点开了多个 Subagent，下了不同的指令，只不过完成的人都是你而已。
基于这种判断，我认为在当前的场景，开发一个这样的工具仍然有价值，仍然能解决用户的问题。
人人都能开发软件的时代，软件设计者和产品经理可以做什么？
在四年之前，我在少数派上推荐了我自己开发的白板软件 Pegboard ，彼时开发这个软件全靠自己手写，遇到了问题排查 Bug 经常要熬到后半夜，当时有蛮多少数派的朋友使用体验这款软件，给予了我很多的激励。
在设计 ZebuClip 的过程中，大量的使用了 AI 编程工具，增加一个功能变得越来越容易。加之小应用平台越来越多（如 Lovable、秒搭、秒哒），即便是没有学过编程的人也可以轻松搓出来一个小工具。
让我想起来当年有一本叫做《人人都是产品经理》的书，也带来了这个行业的变化。作为从业者，我先感到惶恐，又感到兴奋。
惶恐的地方是工作的专业性收到了挑战，现在常常能听到 “这个功能我用AI就能做一个，为啥你做不了？” ，大家仿佛觉得软件是不需要设计的，而变成了一个抽卡工具，只要抽的次数够多，总能抽到自己想要的产品。
在既有的系统中增加新的功能，在不做设计的情况下往往会导致更大的混乱和崩溃。但是提需求的人怎么会在意水面下的问题呢？
除了惶恐之外，更多的是兴奋。我当然希望能完成一些更强大更有创意的作品，过去需要与其他的工程师和设计师协作，更多的精力花在了项目协调上面。而现在有越来越强的 AI 能力，我可以独立一个超越我自己原有工程能力的产品，只需要烧一些 Token 而已。
删掉 AI 稿，重新写了一遍之后
最开始的时候，这篇文章我是打算用 AI 来写的，用不同的大模型写了两三版之后，始终让我觉得不满意，于是只好删掉重新手写一遍。
手打的过程中，总有一些不在提纲之内的内容和想法额外出现，这部分内容成为了这篇文章中本不应该存在的部分。写到这里，我才想明白之前不满意的地方是什么。
在这里发表这篇文章，介绍这款作品只是目的的一部分，我更期待的是与大家进行真正的交流。如果是交流，就势必会有一些突兀、跳脱的句子，就比如后面的这几个段落。
而 AI 在生成文章的时候并不会有这种粗糙感，它的产出太有边界感了，严格的遵从提示语来拼凑一段又一段文字，这种写作的方式更像是写“广告词”，而非写一篇文章。
今年的年度征文中，尽管 AI 组的几篇文章真的都很不错，其信息密度与逻辑复杂度远超也都十分惊人。但我觉得最有共鸣的内容是另外几篇写家人和生活的。他们的辞藻不算华丽，概念不算高大，但阅读的质感很真实，仿佛手抚过粗糙的纸张，久久不能忘怀。
最后的最后，无论你对我开发的浏览器扩展 ZebuClip 感兴趣，还是对后半截的这几个话题感兴趣，我都期待你在评论区中留言！
