AiPy 2分22秒,扣子11分35秒:AI桌面助手哪个好?实测3种办公出图任务

简介: 实测AiPy与扣子在三类办公出图任务(甘特图、流程图、销售信息图)中的表现:AiPy总耗时2分22秒,扣子11分35秒,快近5倍;两者均准确完成逻辑与数据要求,但AiPy生成更快、格式更贴合汇报场景,显著提升重复性图表制作效率。

AiPy 2分22秒,扣子11分35秒:AI桌面助手哪个好?实测3种办公出图任务
我发现,判断一个 AI 桌面助手好不好用,最直接的办法不是看它会说什么,而是看你把活儿交给它之后,自己还要等多久。

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这两天我又干了一件有点较真的事:把同一套办公出图任务,原封不动地丢给 AiPy 和扣子,分别计时,看谁能更快交作业。

结果出来的时候,我先看了一眼 AiPy,又看了一眼扣子。

三张图,AiPy 总共用了 2分22秒,扣子用了 11分35秒。

差了 9 分 13 秒。

先别急着说我偏心。毕竟我确实是 AiPy 的重度使用者,平时做办公任务也更习惯用它。但越是自己常用的工具,越想知道它到底强在哪里,而不是只会一句"好用"就完事。

前两期测 AiPy 和其他桌面 Agent,我分别折腾过表格、PPT。这次第三期,我决定换个赛道,专挑办公里那些看着不难、做起来却特别磨人的活儿:排期图、业务流程图、数据分析信息图。

这三类图有个共同点:不仅要把信息放进去,还得保证逻辑没错、数据准确、版面能看。自己手动画,改起来费劲;交给 AI,又怕它漏信息、乱连线、编数字。

所以这次,我给 AiPy 和扣子设置了同样的任务、同样的指令、同样的验收标准,各做三张图,全程掐表。

不光看谁先交作业,也看交上来的东西到底能不能用。

先说结论:这次两款工具都完成了三项任务,真正拉开差距的,是完成速度,以及一些细节处理。

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项目排期甘特图:46秒 vs 2分36秒
第一题:把项目计划变成一张能汇报的图
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做过项目管理的朋友应该懂,甘特图最烦的不是画第一遍,而是后面反复改日期、调任务条、核对负责人。原本几分钟能讲明白的事,最后可能花半小时在 PPT 里挪方块。

这次我就想看看,AI 能不能直接把这一步接过去。

AiPy用时:46秒;扣子用时:2分36秒。

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图片

两张图都通过了基本验收:六项任务的日期、负责人都对上了,视觉设计与文案审核之间的并行关系也保留了下来。

AiPy 这张给我的感觉是,生成完就已经有点"可以直接交差"的意思了。画布是 16:9 的 3200×1800,任务条上直接标注任务名称和负责人,底部还有图例,以及"制图:项目管理办公室"的落款。整体信息比较完整,拿去汇报基本不用大改。

扣子这张用了斑马纹和蓝紫渐变,视觉上也挺清爽。不过画布比例偏宽一些,如果要直接塞进 16:9 的汇报页,还得再调整一下。

单看图,两家都能交作业;看时间,差距就出来了。AiPy 46秒,扣子2分36秒。等我把测试结果记下来,AiPy 这张图已经生成好了。

这种体验很难不让人上头:以前自己动手挪半天的东西,现在可以先让 AI 跑一遍,把时间留给更值得操心的事。

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业务流程图:7秒 vs 4分54秒
第二题:流程可以简单,返工路径不能乱
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这题我特意提高了一点难度。普通流程图只要把步骤排下来就行,但真实业务里总有各种"如果不通过怎么办"。需求不完整,要退回补充信息;审核没通过,要退回修改。两条路径如果漏了一条,或者箭头接错了,这张图再漂亮也没法拿去培训。

所以这次我在指令里专门强调了判断节点、全部分支和返工路径。

AiPy用时:7秒;扣子用时:4分54秒。
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看到7秒的时候,我第一反应不是惊喜,而是怀疑:这么快,真的跑完了吗?结果点开一看,图确实已经出来了。

AiPy 采用横向主流程,两个判断节点都在,返工路径分别向上下分流,并用红色强调退回操作。整体逻辑比较直观,会议室投屏时也方便大家顺着箭头看。

小瑕疵还是有的:顶部"退回补充信息"的红框与副标题靠得有点近,视觉上略显拥挤。如果是正式交付,我会再检查一下间距。

扣子采用纵向主流程,两个驳回分支分别向左右展开,逻辑同样完整。"退回补充信息"和"退回修改"两条返工路径都保留了下来。不过,它的画布尺寸是 1414×870,不是要求的 16:9。

这一轮最让我意外的,还是速度。7秒,对4分54秒。

这已经不是"少等一会儿"的区别了。至少在这次流程图任务中,AiPy 几乎把等待时间压到了可以忽略的程度。

当然,7秒不代表所有流程图都能这么快。任务复杂度、输入材料、运行环境都会影响结果。但这张图让我更确定一件事:遇到重复性强、规则明确的办公任务,先让 AI 直接生成,比自己从空白画布开始做,值得一试。

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季度销售业绩信息图:1分29秒 vs 4分05秒
第三题:会画图不够,还得保证数字不翻车
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前两题主要考验排版和流程逻辑,这题才真正进入我比较在意的办公场景:读数据、算指标、做图表,再把结论提炼出来。

而且我特意加了一句:"缺数据就说,别编。"原因很简单,内部汇报不是做海报。图做得再漂亮,数字错了,整份材料都得返工。

AiPy用时:1分29秒;扣子用时:4分5秒。

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这次两家的视觉风格差异更明显。

AiPy 用深蓝色作为主色,左侧安排销售额趋势组合图、渠道占比环形图和 TOP3 产品条形图,右侧单独放三条关键结论。底部还标明了数据来源和统计口径。整体信息层级比较清晰,读者可以先看图,再看结论,比较符合常见的业务汇报习惯。

扣子采用四宫格布局,图表和结论都放进了同一张图里,信息密度比较高,扫一眼就能看到主要内容。配色相对明亮,左上角则带有"AI 生成"水印,正式使用时需要考虑是否要处理。

接下来是我最关心的数据核验。

这次模拟数据中,总销售额为 419.2 万元,9 月销售额峰值为 147.1 万元,线上商城渠道占比为 23.4%,TOP1 产品"锐界 Pro 14英寸"销售额为 68.7 万元。核对原始数据后,这些关键数字在两张图里都能对上,没有发现编造数值的情况。

不过,这里还是要提醒一句:AI 把数据放进图里,不等于数据核验这一步可以省略。特别是正式的财务、销售和经营汇报,原始数据与计算口径都应该自己再检查一遍。

这轮 AiPy 用了 1分29秒,扣子用了 4分05秒。也是三道题里两款工具都花费时间最长的一轮。毕竟这次不只是排版,还涉及数据处理和结论提炼。

但即便如此,AiPy 仍然在两分钟内完成了整张信息图。对于经常需要把 Excel 数据整理成汇报材料的人来说,这个效率确实有吸引力。

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三轮成绩放在一起,差距有多大?
前面分别聊了三张图,现在把计时结果统一放在一起看。

测试任务
AiPy
扣子
项目排期甘特图
46 秒
2 分 36 秒
业务流程图
7 秒
4 分 54 秒
销售业绩信息图
1 分 29 秒
4 分 05 秒
合计
2 分 22 秒
11 分 35 秒
三张图做完,AiPy 总用时 2分22秒,扣子总用时 11分35秒。相差 9 分 13 秒。按这次的总用时计算,扣子的用时约为 AiPy 的 4.9 倍。

这里必须说明,这只是三项特定任务、在本次测试环境下的计时结果,并不代表所有任务中两款工具都会保持相同比例的速度差距。

但这组数据至少说明,在这次测试覆盖的排期图、流程图和数据分析信息图场景中,AiPy 的完成速度确实更快。

更重要的是,这三张图并不是只要能显示出来就算通过。甘特图要保留并行任务,流程图要画对返工路径,销售图要保证关键数据准确。三轮下来,AiPy 都完成了这些核心要求,虽然版式细节仍有可以优化的地方。

对我这种经常要做内容排期、活动流程、数据复盘的人来说,效率的价值就在这里。如果一天需要处理十张、二十张类似的图,哪怕每张只省下几分钟,累积起来也很可观。当然,真实工作中还要考虑修改、核验和最终交付,不能简单把单次生成时间直接换算成实际节省的工时。

但至少,第一版不用从零开始做了。

这就是我愿意一直用 AiPy 的原因之一:它不只是能跟你聊怎么做,而是能直接把任务往前推进一步。

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AI桌面助手哪个好?这是我第三期测评后的真实感受
写到这里,可能有人会问:国产 AI 桌面助手这么多,到底应该怎么选?

我的看法是,别先看宣传页上写了多少功能,先想清楚自己每天最耗时间的工作是什么。

如果你经常要整理项目排期、绘制业务流程、制作数据分析图表,那么这次测试至少给了我一个比较明确的参考:在这三类任务中,AiPy 的生成速度表现很突出,图表逻辑和关键数据也达到了本次测试的基本要求。

扣子也并不是做不出来。三张图都完成了,核心逻辑和数据都能对上。只是这次测试里,它的生成时间更长,部分输出在尺寸和视觉细节上还需要进一步处理。

所以,我不会因为一次测评就给所有 AI 桌面 Agent 排一个绝对名次。不同工具有各自擅长的场景,实际效果也会受到任务难度、输入材料和运行环境影响。

但作为一个 AiPy 的长期使用者,我确实越来越在意一件事:AI 到底能不能替我把事情做完,而不只是告诉我应该怎么做。

过去做一张汇报图,我可能要打开 PPT,找模板,画图形,调字体,再一遍遍检查内容。现在,我更愿意先把要求说清楚,让 AiPy 生成第一版,再把精力花在核对、判断和优化上。

工具替我省下来的,不只是几分钟等待时间,也是那些重复、琐碎、没必要从头做起的操作。

当然,我还会继续测下去。这已经是这个系列的第三期了。前面测过表格和 PPT,这次测了三类办公图表。接下来,我也想继续把那些看起来很简单、实际特别费时间的工作拿出来,看看桌面 Agent 到底能帮我们做到哪一步。

-

最后,把选题权交给大家:

1、你最想看我测哪款桌面 Agent?除了 AiPy 和扣子,还有哪些工具值得拉出来同场对比?

2、你最想测试哪种办公能力?做 PPT、整理 Excel、生成图表、批量处理文件,还是自动完成一整套工作流?

3、有没有什么每天都要做、重复到想直接交给 AI 的工作?

......

也欢迎把具体场景留在评论区!你们留言提需求,我来挑任务、写指令、跑实测!下一期测什么,咱们评论区见~

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