我是一个工作忙碌的程序员父亲，儿子放暑假后，想去桂林放松一下，因为以前从课本上了解到桂林风光，所以想实际看一看。想着“读万卷书不如行万里路”，我决定实现孩子这个暑假愿望，全家人去桂林玩五天。
然后问题就来了。这五天的行程具体怎么安排呢？跟团？以前尝试过，每天的行程安排得满满的，每天天不亮就要起床，搞得比平时上班还累；于是我决定自己做攻略。打开某红书，看了十几篇旅游攻略，我发现越看自己脑子里冒出来的问题越多，理不出个头绪。心里有点沮丧：为什么平时工作上，拿到一个复杂需求，我可以熟练拆解，轻松梳理成一个个可以放到敏捷开发中执行的 task，做个旅游攻略怎么就这么难呢？对于这种需要耗费时间查资料，排路线，算预算的琐碎之事，我没有太多兴趣，也没有足够的精力去做。
转念一想，既然我和我老婆平时的工作，都可以通过辅助来完成，那让 AI 帮我做个攻略，应该也不成问题吧？
我写了一个提示词：
规划桂林5日游攻略：40岁夫妇带领一位12岁男孩，2025年7月14日出发，7月18日返回成都。希望游览桂林市区和阳朔境内的景点，4晚住宿，预算为700元/晚，高铁往返。
我首先尝试了模型，它给出的攻略包含了行程概览，交通方案和每日玩法细节。粗看一下，这份攻略看似比较全面，但仔细琢磨，还是少了一些内容。
于是我有了换工具的想法，我一直是商汤办公小浣熊的粉丝，也曾把这个工具推荐给作为语文教师的老婆使用。最近发现办公小浣熊推出了「任务规划」功能，果断决定把这次全家旅游攻略的制定任务，交给办公小浣熊了。
1. 从混沌到秩序：小浣熊如何拆解“不可能任务”
小浣熊的任务规划入口界面非常简洁，就一个对话框输入窗口：
当我输入提示词后，办公小浣熊并未向那样，直接输出长篇大论的文字，而是反问“我对这次旅游有什么偏好，是否有想避开的高温时段，是否希望行程包含当地特色美食探索...。"
这让我觉得小浣熊不像那样是个冷冰冰的只知道一问一答的机器人，而像一个贴身导游。本来我不是个吃货，所以在做攻略时压根就没想到要制定美食体验计划，还好有小浣熊提醒！
于是，我回答了小浣熊的问题：
漓江竹筏体验是需要的，阳朔路线能否详细介绍下？安全性如何？路线多长？骑行完会不会觉得很累？晒不晒人？另外，美食方面全家人都不能吃辣。
当我把这些需求澄清后，小浣熊立即进行了长达的深度思考，我查看了它深度思考记录发现，内容非常细致，具体包含以下内容：
- 确认阳朔骑行路线是否有危险路段，比如，陡坡或交通繁忙的地方。路线是否适合12岁男孩？此外，路线长度也很重要，因为如果太长可能会让家人疲惫，特别是小孩。另外，骑行时间安排是否合理，会不会太晒，是否需要考虑防晒措施或者选择早晚时段出行。
- 考虑到不能吃辣，需要推荐当地非辣味的特色美食，如桂林米粉（可选无辣）、啤酒鱼、田螺酿等，并确保餐厅有不辣的选项。
- 用户还可能没有明确提到的需求，比如交通方式之间的转换是否方便，每天行程的节奏是否紧凑，是否需要预留休息时间，或者是否有其他适合孩子的活动。另外，天气情况在7月中旬可能较热，是否需要调整活动时间以避免高温时段，比如上午早点出发，下午休息。
阅读小浣熊的深度思考日志，我真的觉得它就像是某红书平台上提供私人定制的旅游规划师一样，根据我提供的信息，做出了非常全面的思考。当然，那些真人规划师是要收费的，而小浣熊的任务规划功能是完全免费的。
到了这步，小浣熊仍然没有给出具体攻略，而是认为我给出的信息仍然不够完整，比如：
- 是否有其他必须包含的景点？
- 酒店的具体位置要求（靠近市中心还是阳朔景区？）
- 交通工具的租赁费用和可用性？
- 是否需要导游或自助游？
这恰恰是让我觉得它的靠谱之处。因为像ChatGPT这类AI工具在接收到我给的 100字提示词后，在没有任何追问的情况下，就草率地给出了一篇 3000 字的旅游攻略，虽然速度快，但这却让我觉得它很敷衍。
于是，我又继续回答了小浣熊的问题：
1. 半天骑行+半天其他活动的搭配方式很好，这样不会觉得很累。我们希望前两天集中在桂林市区游玩，后两天在阳朔游玩。
2. 关于酒店的安排，我们希望前两晚住桂林市区的酒店，后两晚住阳朔的酒店。
3. 除了遇龙河线路外，我们希望在时间允许和体力允许的前提下，增加象鼻山，两江四湖和阳朔地区的景点。
4. 我们不想请导游。
5. 关于交通工具，如果公共交通工具方便，并且不耗时，优先选择最合适的公共交通工具，否则打车也行。
然后小浣熊根据我的回答，以思维导图的方式，列出了一个目标清单：
1. 交通方案规划
2. 住宿安排
3. 景点行程设计
4. 餐饮方案确定
5. 行程整合与输出
不得不说，小浣熊生成的思维导图既直观又全面。
从思维导图能观察到，小浣熊在逐一动态地执行它所列出的目标清单里的每个项目，比如调用内置的搜索工具，到携程网上搜索相关信息：
稍等片刻，小浣熊完成了所有任务清单的执行。
整个出游计划是一张思维导图，组成计划的每个任务清单，以磁贴的方式显示在思维导图里，可以用鼠标拖拽来调整该任务在思维导图里的位置。每个磁贴有一个工具栏，分别有三个按钮，能够复制输出内容，导出成和 pdf 等格式，以及全屏显示该任务清单明细。
比如在酒店预定清单中，还列出了每个酒店预定的超链接，鼠标点击就可以直接预定了，非常方便。
小浣熊这种以思维导图呈现旅游计划的方式，无疑比长篇大论的纯文本要直观得多，阅读起来也非常舒服。
2. 超越攻略生成器：动态数据驱动的智能旅行中枢
像传统的这种问答式 AI 工具，如果想对已经制定好的旅游计划调整的话，只能通过多轮对话的方式实现。
而办公小浣熊在处理这种“根据某些不确定因素，对出游规划进行动态调整“的场景时，表现的非常惊艳。
我基于小浣熊已经生成好的旅游计划上继续提问：
希望在7月14日白天 10：00~15：00 点之间从成都坐高铁出发，请你帮我在这个时间段里，订一个比较早的高铁二等座。
小浣熊立刻从网上搜索出了我给定的时间段内，从成都到桂林可供选择的高铁车次号以及价格：
这也太省事了，我不用打开手机12306 对比价格，小浣熊就能把最优的线路和价格罗列出来。
对于我来说，小浣熊列出的第一条线路，D1785 车次，12：11分从成都东站出发，18：27 到达桂林北站，是最完美的选择。
然后我又想到，旅行过程中如果碰到突发的情况怎么办，比如，到了桂林之后天天下雨该怎么办？
于是我继续向小浣熊求助：
结合往年桂林7月中旬的天气情况，预测2025年7月14日到7月17日这几天桂林的天气情况。如果当天的降水概率大于50%，给我设计当天出游的备选方案。
小浣熊随即根据年至2024年7月中旬的历史天气数据，基于 ARIMA时间序列模型，预测出了 2025年7月14日至7月17日的降水概率：
其中，7月14日和7月16日两天的降水概率大于50%：
所以根据我提出的需求，小浣熊给出了7月14日的室内备选方案：桂林市博物馆+万象城泰迪熊博物馆+商场漓江渔歌非遗表演，7月16日的备选方案：溶洞探险组合。
有了小浣熊规划的这些备选方案，我顿时觉得一切尽在掌控中，心里一点都不慌了。
由此看来，小浣熊任务规划体现出来的跨平台数据融合能力（交通/天气/票务），使它在我眼中不再是一个普通的「办公助手」，而是一个「智能决策中枢」。
我把小浣熊生成的攻略给全家看了之后，老婆非常挺满意，但儿子发牢骚说：这些项目都是大人玩的，自己并不感兴趣。
于是我继续向小浣熊提意见：
“目前这个计划缺少一点童趣，请你至少增加一个12岁男孩感兴趣的游玩项目。”
可以看到，任务清单中，立即多出了一项「新增12岁男孩特别项目」的任务。
稍后小浣熊给出了两个新的备选项：桂林动物园和广西师范大学科技馆的地理体验项目。
孩子对小浣熊这个建议非常满意，因为成都动物园他已经去过很多次了，但桂林动物园里的未知动物和互动项目，以及广西科技馆像游戏一般的地理项目，对他都很有吸引力。
3. 规划革命——从“执行工具”到“生活伴侣”
从开始向小浣熊发送第一条指令开始到最后圆满完成，整套旅游攻略仅仅花费了半个多小时，其中不少时间花费在了小浣熊的深度思考上，但并没有浪费我太多时间，因为小浣熊思考的时候，我可以随意切换到其他任务中去。
对比一下，我手动做攻略的场景，仅仅在某红书上浏览其他人写的笔记和攻略，就花了一个多小时，而且越看头越大。
这次小浣熊真的帮我解决了最头疼的问题。在对话框中不断向小浣熊澄清需求，小浣熊每次都能耐心地调整旅游规划。在这个过程中，我甚至有种错觉，网页那端的小浣熊不再是一个虚拟的工具，而是一个博学多才，周到体贴，充满人情味的生活伴侣。
小浣熊办公助手从到 2.0 的演化之路，这款优秀的 AI 工具，不正是致力于将人类从机械劳动中释放，回归情感与创造力的舞台，从「效率工具」向「认知伙伴」的发展方向吗？
