Manus
共 61 条已发布案例使用了这个工具。
Manus 是通用云端代理，本库 61 条。典型用法：调研交付可编辑文档、从提示建站做 PPT、写游戏与应用代码、浏览器多步流程。失败照收：有记录一次导航应用未完成。也有人用它管报销库存、代人投递简历。限制：积分制成本高、Google 连接器不可靠、长语音输入会截断。
常见任务场景
- 内容与创意 · 13
- 研究与知识 · 11
- 编程与开发 · 10
- 营销与销售 · 10
- 办公与运营 · 8
工具出处说明
工具名称及关联来自每条已发布案例的 tools 字段，每个案例都保留原始来源。收录不代表厂商背书；报告结果未经独立核验。
使用 Manus 的案例
- 按计划发送每日 AI 新闻摘要
建议落地方案：配置 Manus AI 运行定时任务，自动浏览 Reddit（如 r/MachineLearning）、Hacker News 和 X 以收集 AI 相关帖子。智能体将这些内容编译、排名并格式化为摘要，发送至邮箱或 Notion。人类角色：在提示词中定义具体来源、排名标准和输出格式，并在激活定时任务前手动测试。
- 使用 Manus 更新数字资产平台
用户利用 Manus 解决集成故障并更新数字资产咨询平台。工作流程包括审查功能、创建平台模型以及启动“Genesis v2.0”的代码开发。用户还探索了为代理导入或创建自定义技能，特别是用于交易自动化。人类参与包括指导策略、完善方法以及监督从模型到代码的过渡。
- 使用 Manus 构建网站
建议落地方案：使用 Manus 生成网站原型，但需立即将代码导出至 GitHub 以实现外部访问和后端编辑。人工角色：验证导出的代码是否能在本地或独立服务器上运行。此方案旨在解决 Manus 输出被困在沙盒中且无可用导出的问题。
- 用 Manus 构建完整应用
建议落地方案：用户尝试使用 Manus 构建完整应用。工作流程包括初始开发、额度消耗以及额度耗尽后的升级尝试。源文本未详细披露具体技术步骤，但流程涉及在额度不足时与 Manus 客服及 Apple/iTunes 计费系统交互。
- 将视频和公司研究转化为幻灯片
建议落地方案：使用 Manus AI 将源材料（如 YouTube 视频、投资研究）自主转化为专业幻灯片。该代理独立规划步骤、进行研究并生成最终演示文稿，无需迭代提示。人类角色：定义初始目标，并在使用前审查输出的准确性。
- 通过通用智能体执行多样化业务任务
目录 1. 什么是 Manus AI？ 2. 基准测试表现 3. 真实世界任务测试 4. 定价分析 5. 安全与隐私顾虑 6. 谁应该（以及不应该）使用 Manus 7. 我们的结论什么是 Manus AI？ Manus AI 由中国初创公司 Monica.im 开发，定位为世界上第一个通用型 AI 智能体。与生成文本响应的聊天机器人不同，Manus 可以自主浏览网页、编写并执行代码、管理文件、创建报告，并端到端地完成多步骤任务。
- 使用 Manus 构建安全数据表检索系统
建议落地方案：使用 Manus 构建包含 React、Node/Express+tRPC、MySQL 和对象存储的全栈 SDS 检索应用。配置两个 OpenAI 步骤：第一步搜索、下载 SDS PDF 并提取为严格 JSON，第二步验证结果。人工角色：审查代码架构并核实提取准确性。
- 使用 Manus 生成大量代码
建议落地方案：使用 Manus 在数月内为软件项目生成大型代码库。实施双重检查点系统以缓解类似案例中识别出的数据丢失风险。聘请人工开发团队对生成的代码进行质量和安全审计。
- 将 CRM 定价和评分提取到电子表格中
评测者指示 Manus 研究排名前 15 的 CRM 平台，并将各档套餐价格、免费套餐限制和 G2 评分汇总到电子表格中。Manus 在云端浏览器中逐一打开网站，进入定价页面，提取数据，处理不一致之处，最后生成了一份排好格式的电子表格。随后，评测者对输出进行了抽查以验证准确性。
- 制作一份关于零售业智能体 AI 的演示文稿
建议落地方案：使用 Google 账号登录 Manus，选择智能体模式和 Slides，输入关于零售业智能体 AI 的演示文稿提示。Manus 进行研究、查找图片并搭建结构。用户在生成过程中中断以追加零售商案例幻灯片，并在导出为 PPTX 或 Google Slides 后手动修复文字重叠问题。
- 生成网站、课程和一本 318 页的电子书
作者使用 Manus AI 通过简单提示词生成数字产品，在三天内创建了已部署的交互式课程网站和一本 318 页的电子书。工作流程包括输入高层目标（例如“创建交互式课程”）并为电子书附上源材料，允许自主智能体构建内容、搭建网站和编译文档。人员参与仅限于初始提示词创建和生成后的审查，因为该工具执行了部署 URL 和添加交互元素等任务，无需持续监督。
- 使用 Manus 制作学生调查表
刚拿到 Manus 推出的新型通用 AI 智能体，我就迫不及待地想看看它能做些什么。于是，我让它设计、开展一项以人为研究对象的研究，并撰写报告——但不使用任何真人！ 核心要点（由 Perplexity 生成） 你接下来读到的一切都是编造的。某种程度上是这样。 过去一周，我一直在试用 Manus。
- 教代理使用信号和日志进行交易
用户尝试通过导入或创建技能来教 Manus 代理进行交易。当 Manus 因 5 分钟扫描限制无法访问实时图表数据时，它提议在用户终端生成一个 Python 脚本。该脚本集成了 ProjectX API 和 Telegram 机器人以获取实时信号，并将交易元数据记录到 Google Sheets 和 CSV 文件中。
- 以资深文案身份撰写 Meta 广告文案
建议落地方案：指示 Manus 扮演资深直效文案，为虚构的 12 周 Python 训练营 Meta 广告活动撰写文案。输入包括目标受众、潜在客户目标及三个特定广告角度。Manus 输出三个 Facebook 广告变体，包含标题、主要文本、CTA 及视觉创意建议。人工角色涉及审查输出以确保护牌合规和事实准确，但来源未记录具体编辑步骤。
- 构建带日历和 Stripe 沙盒的预约应用
这篇 Manus AI 评测介绍了这款自主智能体能创建什么、如何开展研究和构建完整应用、它的短板，以及适合哪些人使用。如果你希望智能体能自行规划并执行耗时、多步骤的任务，最后交付成品，而不是给你一份待办清单让你自己完成，那么 Manus AI 是一个很有竞争力的选择。它在云端沙盒中运行，可在后台工作，一次就能构建可运行的 Web 应用，或研究数百个信息来源。问题在于成本和完成度。
- 整理混乱文件并重命名电脑上的发票
建议落地方案：使用 Manus 的“My Computer”桌面应用，在 macOS 或 Windows 上直接执行文件管理任务。代理访问授权文件夹和终端，执行如按日期整理照片或重命名发票文件等操作。用户定义预期结果，Manus 执行真实命令而非仅生成文本指令。
- 根据标题和品牌模板生成幻灯片
我测试了 Manus 的 AI 幻灯片生成器，用于制作路演演示文稿、报告等，并将其与 Plus AI 在速度、设计和演示工具集成方面进行了对比。Manus 是一个通用 AI 智能体，能够处理从幻灯片生成到编码再到市场研究的各类任务。这种广泛性是其吸引力的一部分，但也引发了一个问题：全能型 AI 工具能否匹敌专为演示设计的工具？我测试了 Manus 的 AI 幻灯片生成器，以查看其在路演演示文稿、项目启动会和营销报告等用例中的表现。
- 调研牙科诊所并构建外联 CRM
作者启动了第二个 Manus 代理，用于调研洛杉矶牙科诊所（名称、电话、邮箱）并构建外联 CRM。该代理自主打开浏览器，搜索 Yelp 等目录，绕过验证码限制，并独立构建了应用程序。人工角色仅限于任务发起和后续评估，未涉及手动数据录入或编码工作。
- 将电子表格转化为 Meta 广告账户
建议落地方案：使用 Manus 智能体将电子表格数据转换为 Meta 广告账户结构，利用其原生集成优势。工作流包括从电子表格输入活动详情，并生成相应的广告组和预算。在激活前，必须由人工审核并批准生成的结构，以确保准确性和合规性。
- 构建并部署交互式在线培训课程
一位教育工作者委托 Manus 构建一门交互式在线培训课程。该智能体自主规划了课程模块，编写了网站代码，并将其部署到可访问的线上网址。初版存在样式问题，教育工作者发送截图反馈后，Manus 重写了 CSS 并重新部署了修正后的课程。
- 设计产品标签并制作 SDS 表
建议落地方案：使用 Manus 设计联名产品标签，从客户评价截图中提取文本并更新至文件，以及生成三份 SDS 表。人工需介入检查标签的印刷就绪状态及 SDS 合规性，因为自动转换为印刷文件可能需要手动调整。
- 将潜在客户 CSV 和销售数据转化为仪表盘
评审者在 $20/月的 Standard 计划下使用 Manus AI 30 天，向其提供原始咖啡店销售 CSV 文件和大量潜在客户列表。该工具启动子代理编写 Python 脚本以分析数据并构建图表。人工参与主要限于初始数据上传和监控，但来源指出如果代理暂停，用户可以手动解决验证码或登录问题。
- 在 Ads Manager 中审查 Meta 广告表现
Skaleit 授予 Manus（Meta Ads Manager 内置的 AI 智能体）对表现下滑的实时电商账户的读取权限。他们指示其对比最近 30 天与 2026 年 1 月的数据，诊断 ROAS 下降原因并提出恢复计划。团队随后主动质疑智能体报告的数据以验证准确性。
- 通过提示词构建交互式网页游戏
中国 AI 初创公司 Monica.im 发布了 AI 智能体 Manus，声称可与 OpenAI 的 ChatGPT Operator 和 Anthropic 的 Computer Use 相媲美。大家好，我是 Tony！欢迎阅读本期 Recode China AI（2025 年 3 月 3 日当周），这是一份为你提供中国最新 AI 新闻与研究动态的通讯。
- 使用智能体研究美国稳定币采用情况
建议落地方案：Manus 智能体连接 Heurist 网格，研究 2026 年美国稳定币的采用情况。流程包括设置 Heurist Mesh 技能，提交深度研究任务，并通过 Inflow 支付 0.10 USDC。在智能体输出完整分析前，需由人工进行一次批准。
- 整理记者名单并搜索公寓房源
记者向 Manus 分配了三项任务：整理报道中国科技的记者名单、按条件搜索纽约市两居室房源，以及寻找 50 名“35 岁以下创新者”候选人。Manus 自主浏览网页，但记者通过“Manus 计算机”窗口监控进程，并在遇到验证码时手动介入。由于初始输出不足，记者提供反馈后，Manus 将记者名单扩充至 30 人并优化了房源筛选标准。
- 使用 Manus 编写代码，并通过 GitHub 和 Vercel 自动部署
建议落地方案：将 Manus 连接到已关联 Vercel 的 GitHub 仓库。使用 Manus 生成或修改代码，然后指示其提交并推送到 GitHub，从而触发自动部署到线上网站。人工角色涉及在授权推送前本地审查代码差异。
- 研究购买牦牛
建议落地方案：使用 Manus AI 研究特定小众采购（如购买牦牛），明确品种、用途和地点等需求。智能体通过浏览器导航查找繁育者、价格和进口法规，并生成发现摘要。人工参与至关重要：用户需编写详细提示词，审查结果准确性，并在智能体卡住或提供不完整数据时手动干预。
- 用模糊提示生成咨询公司风格的演示文稿
PowerPoint 幻灯片是咨询顾问梦寐以求的成果形式——将清晰的视觉呈现、结构化逻辑和明确的战略思路融于一套演示文稿。它不仅是一种格式，更是一种每位客户都能理解的语言。 当我第一次听说 Manus 推出了演示文稿制作工具 Manus Slides 时，我很感兴趣。长期以来，在准备视觉内容，尤其是 PowerPoint 演示文稿时，我一直难以兼顾质量、设计和速度。
- 运行浏览器代理以处理求职申请、登录和数据抓取
建议落地方案：评估浏览器代理（如 Manus、Perplexity Comet、ChatGPT agent）在处理求职申请、数据抓取和发帖等多步骤任务中的表现。输入包括目标网址、登录凭证和任务指令。工作流程涉及在受控会话中运行代理，人工需审核认证步骤并在执行前验证最终输出。
- 制作 AI 趋势演示文稿
作者使用 Manus 1.6 Lite 根据特定提示词生成关于“2026年AI趋势”的演示文稿，并与 PageOn.ai 进行对比。工作流程包括初始生成，随后通过手动编辑命令添加图表。Manus 执行了深度网络研究，引用了德勤和斯坦福 HAI 等来源，但在生成幻灯片前未暂停等待用户对大纲的确认。
- 用 AI 编写一本编程入门书籍
作者使用 Manus.ai 起草了一本面向初学者的 AI 编程书籍。工作流程包括向工具发出提示以生成手稿，随后进行人工审查以确保内容“足以出售”。作者计划将最终输出发布在亚马逊上，利用该工具简化复杂编程概念的能力来服务新手读者。
- 从零构建可用于生产环境的 AI 视频生成应用
建议落地方案：使用 Manus 搭建基于 TypeScript 和 Tailwind CSS 的 React Native 应用骨架。指示智能体集成 AI 视频 API，配置后端认证，并实现带有客户端压缩功能的图生视频特性。人类负责定义范围、审查生成代码的架构适配性并批准部署。
- 在八项测试任务中编写和调试代码
评审员使用 Manus 执行了八项具体的编码任务，涵盖 Python 脚本、调试、算法解释、HTML/CSS 页面、Web 应用、代码翻译、React 脚手架和浏览器游戏。Manus 自主生成代码和解释，而评审员手动测试输出以检查崩溃、边缘情况和无障碍性。该工作流程依赖 Manus 的自主代理能力生成初稿，随后由人工进行验证。
- 设计一款基于 Polkadot 平行链的策略游戏概念
建议落地方案：使用 Manus AI 设计名为 Parachain Conquest 的策略游戏概念。工作流程包括绘制 Polkadot 生态平行链地图并定义跨链事件。人工角色需验证链关系和事件逻辑，因为来源未提供具体提示词或执行细节。
- 编写一款在浏览器中运行的 3D 飞机游戏
建议落地方案：使用 Manus 生成基于 Three.js 的 3D 浏览器游戏。工作流程包括提示智能体创建动画 3D 资产和游戏逻辑，随后由人工验证代码功能和浏览器兼容性。来源未记录具体的执行步骤或人工修改细节。
- 制定营销计划并将其部署为网站
作者使用 Manus 自主生成营销计划，包括受众画像和 HubSpot 实施步骤。该智能体随后构建了包含内容、图片和导航的网站，并将其部署到临时服务器供审查。人类提供了初始参数，回答了澄清性问题，并明确拒绝永久发布。
- 生成竞争对手研究报告并构建落地页
团队使用 Manus AI 的智能体模式执行了两项具体业务任务：为一款项目管理工具生成竞争对手研究报告，并为一个虚构的 SaaS 产品构建功能落地页。Manus 在云端沙盒中自主规划步骤、浏览网站、提取数据并编写代码。人类角色包括定义初始提示词，以及随后审查输出的准确性和功能性，因为来源指出需要检查是否存在虚构信息和失效的 CTA 按钮。
- 通过 Telegram 运行 SEO 研究智能体
用户通过 Telegram 测试 Manus 构建 SEO 研究智能体。他们上传了三个上下文文件（业务身份、内容策略、竞争对手观察列表），并发送提示词请求生成知识库和特定主题的关键词研究。Manus 在后台处理请求，生成了两份 PDF 报告。用户还测试了调度每日新闻简报，Manus 在次日早晨自动执行了该任务。
- 用 AI 幕僚长运营咨询业务
TLDR：停止将 Manus 用于随意闲聊。将其作为个人幕僚长（Chief of Staff）使用。我通过利用大多数人忽略的 10 项核心功能来运营我的咨询业务。
- 将会议网站抓取为可搜索的仪表板
该案例描述了使用 Manus AI（现 Meta Superintelligence）自动化研究工作流。具体实施包括抓取一个包含约 70 场演讲的会议网站，并将其整理为可搜索的仪表板。智能体提取了活动详情，自动将时间转换为 UTC，并添加了日历集成功能。源文本未明确说明人员如何参与，但工作流暗示用户需发起任务并审查输出。
- 发现表现优异的 YouTube 视频和 Newsletter 广告主
作者使用 Manus AI 智能体构建了用于管理 YouTube 赞助的全栈 CRM，并进行了市场调研。输入包括跟踪赞助商状态和寻找 Newsletter 广告主等具体业务目标。Manus 执行了网页浏览、数据库创建和数据提取，而人类负责审查输出并请求迭代改进，如添加看板视图。
- 执行首轮主题研究，随后验证参考文献
用户在 Manus 中进行首轮主题研究，随后手动将输出粘贴到 Genspark 中，要求验证所有参考文献并标记潜在问题。用户还维护多个“身份版本”以指导 AI 写作风格。这是基于单条评论的建议落地方案，并非标准化工作流程。
- 向没有 Web 应用的汽车品牌发送邮件并为其构建应用
用户利用 Manus AI 搜索缺乏 Web 应用的汽车品牌，创建并发送了外联邮件。在收到品牌方回复后，用户手动为其构建了 Web 应用。源文本未详细说明在自动化邮件发送阶段人员如何具体参与或审核。
- 大规模调研数百人并制作幻灯片
建议落地方案：使用 Manus 将大型调研任务拆分为并行子代理，例如同时分析 250 位 AI 研究人员。输入包括 Luma 活动导出文件或 Google 表格等结构化数据，Manus 通过抓取网站和调用连接工具进行处理。人工角色涉及定义项目规则、提供模板以及验证输出结果。
- 汇集大量网络来源，起草研究报告
建议落地方案：研究人员向 Manus 输入研究问题，系统后台自动抓取网站、阅读来源、解读图片并起草结构化摘要。人工角色负责定义初始查询及后续审查，执行期间可并行处理其他工作。
- 通过多个预订平台预订酒店客房
Triptease 测试了 Manus.ai 这一智能体 AI 工具，使用标准提示词在 11 个主流预订引擎上预订酒店客房。该智能体能够导航网站、选择日期和房间，但在最后结账环节始终将任务移交给人类以输入个人和支付信息。这一工作流程突显了智能体处理多步导航的能力，同时强调了敏感数据录入仍需人工介入。
- 为14天日本之旅研究酒店
建议落地方案：使用 Manus 研究多城市旅行酒店。输入包括目的地、日期、预算和评分标准。代理搜索 Booking.com，交叉核对 TripAdvisor 评论，通过 Google Maps 验证交通距离，并返回对比表格。人工角色：在确定预订前，在预订网站核实实时可用性和最终价格。
- 让手机商店检查商品是否有货
建议落地方案：使用 Manus 起草库存查询邮件或脚本，而非期望其拨打电话。输入包括产品名称和商店列表。人工角色需通过官方网站或手动核实实际库存，因为工具无法执行通话。
- 使用 Manus 寻找目标企业
建议落地方案：指示 Manus 在目标州搜索暖通空调（HVAC）、屋顶和管道公司，并按营收和获客支出进行筛选。代理应从公开目录中提取营收数据、营销支出和决策者联系方式。所有提取的数据必须由人工对照官方来源进行核实后方可使用。
- 构建一款费用与库存跟踪应用
一位企业主使用 Manus 构建了一个定制的费用和库存跟踪应用程序。根据应用描述，工作流涉及 Manus 自主规划、研究和编写代码以交付成品。用户审查了输出结果，以确保其符合跟踪业务费用和库存的设想。人工参与仅限于定义初始需求并验证最终应用程序的功能。
- 研究并比较 SaaS 工具以及重构 Python
来源描述 Hermes Agent 是 Nous Research 开发的开源自主 AI，具备持久记忆和技能创建功能，归类于工作流自动化。未详细说明具体业务问题、输入数据或工具序列。文中未描述人员参与方式。建议落地方案：使用 Hermes Agent 自动化重复性的 SaaS 研究或 Python 重构任务，由人工在部署前审查输出。
- 研究市场趋势并交付可编辑文档
建议落地方案：用户向 Manus 发送提示词，要求研究特定市场趋势（如 2025 年咖啡品牌及消费习惯）。Manus 浏览实时网站，提取数据并总结发现。智能体主动生成可下载、可编辑的 .doc 文件。人工角色仅限于提供初始提示词和观察过程。
- 寻找布拉格公寓并联系房东
作者要求 Manus 在布拉格第 2 或第 3 区寻找预算不超过 30,000 CZK、靠近地铁且允许养宠物的两居室公寓。Manus 自主搜索 Google.cz，在 Sreality.cz 上设置“2+1”和“2+kk”户型筛选条件，并使用浏览器翻译功能访问 Bezrealitky。人工角色仅限于初始提示和后续验证，因为 Manus 在执行过程中未询问澄清性问题。
- 在您的浏览器中填写表单并执行多步骤工作流
建议落地方案：使用 Manus AI Browser Operator 将 Chrome 连接到 Meta 的 Manus Agent，以执行填写表单等多步骤工作流。代理在用户现有的浏览器会话中运行，处理输入和导航。在最终提交前，必须由人工审查每一步以确保准确性并防止意外操作。
- 向 Slack 发送每日竞争对手广告研究报告
作者配置 Manus 运行每日后台自动化流程，从多个平台挖掘受众数据并抓取竞争对手广告库。该工具将数据细分为新角度、概念创意和意识映射，并与研究数据进行基准对比以识别市场杠杆。最后，它生成一份主报告并自动发布到 Slack。原文未说明创意策略师如何审核或利用这些报告。
- 尝试构建导航应用（未完成）
建议落地方案：在承诺订阅前，评估AI应用构建平台的生产就绪度、数据可移植性和计费透明度。输入包括平台文档、试用条款和示例项目需求。人员角色：审核者评估生成的代码是否符合标准，并核实数据所有权条款。
- 撰写电影剧本大纲、传记书籍并设计名片
作者对比了 Manus 和 ChatGPT 在三项任务上的表现：奇幻电影剧本大纲、10,000 词的 Adobe 传记以及名片设计。Manus 执行了包括研究、头脑风暴和最终输出生成的多步骤工作流，而 ChatGPT 提供的是单步响应。作者提供了具体的提示词和简历文件，然后评估了输出的深度、准确性和设计质量。
- 将预订机票等浏览器任务交给 Manus
建议落地方案：使用 Manus 构建并托管网站，利用其首次尝试即可生成优质文案的能力。对于旅行预订，尝试将航班和火车预订以及日历录入任务委托给 Manus，但需做好在智能体停滞时手动干预的准备。用户作为监督者，在自动化失败耗时 1.5 小时后，最终亲自完成了预订任务。
- 使用 Manus 和 Gemini Deep Research 生成长文本内容
建议落地方案：使用 Manus 和 Gemini Pro 2.5 Deep Research，通过“分形迭代”（层级分解）生成长文本内容。输入包括初步研究、风格指南和规划结构。输出为书籍或故事集等实质性文本。人类角色涉及开发提示工程方法论、维护详细的过程笔记，并因身体限制使用 Wispr Flow 等辅助技术进行输入。
- 将 Gmail 旅行邮件转换为 Google Calendar 事件
用户尝试使用 Manus 和 ChatGPT Agent 将 Gmail 中的旅行预订邮件自动转换为 Google Calendar 事件。由于 Manus 处理集成时速度慢且不可靠，用户不得不进行大量人工监督，最终放弃了该代理方案。基于此失败案例，建议采用更稳定的自动化方案，并明确人工在监督和验证中的关键角色。