【内含邀请码】扣子空间体验：Manus类型产品的新选择🎮

引子

近日，Coze重磅推出 扣子空间（Coze Space） ，让 Manus 类型的AI应用再添一员强将。它的定位和 Manus 类似，都是旨在让用户与 AI Agent 高效协作，完成复杂任务。

主要有三大核心能力：

那么它的实际表现究竟如何？让我们今天一探究竟。

为全面评估扣子空间的实战能力，我选择了产品经理的两个典型工作场景进行测试。本次测评所有任务均采用"探索模式"执行，完全交由AI自主规划与实施，以便客观呈现其真实水平。

首先挑战一个产品经理日常必做的核心工作------竞品分析。我以HR SaaS领域为例，要求扣子空间对国内几家头部产品进行全方位对比。值得注意的是，我仅提供了一句简单指令：

系统立即开始处理任务，并实时展示其思考路径和执行细节：

扣子空间不仅完成了分析报告，还自动将其部署上线。感兴趣的读者可通过以下链接访问完整报告：space.coze.cn/web?uri=749...

这里直接给出结论：令人惊喜。虽然报告中存在一些小细节不够准确（如某些功能对比与实际情况略有偏差），但瑕不掩瑜。分析框架完整，核心要点把握准确，且整个过程仅用时11分钟，效率远超人工操作。后期只需对不准的地方做下人工修正即可。

接下来，我们来测试下产品经理的另一项日常工作------编写PRD。这里顺便测试下扣子空间的MCP集成能力。目前平台已支持多种MCP服务，我选择飞书文档作为测试对象，要求系统编写一份完整PRD并保存至飞书。

这里就让它编写一个AI对话类型的产品需求文档。

下面是执行过程的实时记录：

这里有一个小细节需要注意下：它在执行过程中似乎 "遗忘"了需要保存至飞书这一指令（可能是大模型上下文限制所致）。不过对于这种情况，只需要再次提醒，它便能继续完成任务。

最终生成的PRD文档结构清晰、内容完整，各个关键模块一应俱全，且整个任务耗时仅约3分钟。

虽然本次只测评了两个场景，但已足以检验扣子空间的核心能力。作为早期版本，它在实际工作场景中表现出的潜力令人惊喜。特别是借助MCP生态，它能便捷打通第三方服务，尤其是与飞书生态的深度融合，对飞书用户而言无疑是一大亮点。通过扣子空间，诸如数据整理、报表生成等原本繁琐的工作都可以得到极大简化。

对于调研分析、重复性工作等场景，随着产品的持续迭代完善，扣子空间完全有潜力成为可靠的"AI助手"。在通用型Agent应用赛道上，扣子空间作为一位新玩家确实值得期待！

最后，想要试用下的同学可以自取下激活码：