1. 我做的PPT是国谈药医院准入相关的市场洞察。
2. 用的数据是医保服务平台的国谈药配备医院，我平常当医院准入数据源来用。
3. 用的AI agent是TRAE SOLO。TRAE有两个好处，一是现在免费，二是有手机版，我随时随地都可以给TRAE下任务。
这是一个平常得不能再平常的周末，平常到我都不记得是哪个周末了。
我一直有个想法，就是用医保服务平台国谈药配备医院数据来分析国谈药的医院准入，也是多亏了AI agent的发展，这个想法有了实现的可能。我只用对手机说几句话：
“访问医保服务平台的药品配备机构查询，帮我生成一个Excel。要所有产品，不需要医院名称，只需要汇总数量就可以。要三列，一列是产品名称，一列是定点医疗机构的汇总，一列是定点医保药店的汇总。”
说完TRAE就开始去干了。
这是我最近一次给TRAE爬医保服务平台国谈药配备医院名单的任务，爬的是所有抗肿瘤国谈药的配备医院名单，之前已经让它创建了Skill。
这段时间正好够我去外面吃一顿过油肉拌面。
吃完回来查收TRAE的工作成果。我在这里放出来TRAE爬的前10个国谈药，一共有500个左右的国谈药。我是在五月初执行的这个任务，医保服务平台的数据是2026年2月的数据。
我为了之后能做省间差异的分析，让TRAE加上了新的一列“省”。我也是放出来第一个产品分省的汇总数据。
数据准备好了，可以让TRAE做PPT了。我没给TRAE什么分析思路和框架，就说想分析一下各省国谈药医院准入的难度，就让TRAE去干了，因为AI使人变懒。但是真让人懒不起来，TRAE自己做的PPT真是让人一言难尽，所有的分析都是排成一列比大小，还都用条形图，难道没有任何skill的时候就只会做条形图吗？我只能用我十多年的市场洞察经验带着TRAE一起做，但是全程我只动嘴，不动手。
我认为有三个方向是有必要分析的：
一是医院准入和药店准入的对比，评估省之间的医院准入和双通道准入哪个渠道更畅通；
二是三级医院准入和低级别医院准入的对比，评估省之间大医院市场和下沉市场哪个市场准入更容易；
三是同产品2024年医院准入和2026年医院准入的对比，用一个时间段内相同产品的准入医院增加的数量评估省之间的准入难易度，其实我还有2024年自己爬的部分国谈药的历史数据。
我直接放出来TRAE做的其中一页结果。这里面的KPI其实计算公式错误了，也是后来我检查幻觉的时候才发现了，但是当时我对这页PPT还是很满意的。
TRAE做得最让我满意的PPT还是最后它自己做得决策的那一页，虽然是基于错误的计算结果做得。
总结
虽然和TRAE的这次合作市场洞察PPT最终以关键KPI算错了为结果，我尝试过让TRAE把KPI计算公式改了，但是已经不能得到之前的效果了，数字改了，图没改，图改了，但是旁边的文字又没改，而且越改越乱，最后就是一团乱。这也是一条经验吧，AI agent第一次做得成果就是最好的，所以一定要保证AI agent做得每一步都是正确的再进行下一步。和TRAE把流程跑通了别忘了创建skill。
最后总结一下我的收获，全是我的个人理解，可能有误：
AI agent把coding的门槛降低了，没有coding基础也可以写coding了。
AI agent相当一个效率特别高的分析师。AI agent的试错成本非常低，我有什么想法但是不知道效果如何，我跟TRAE一说很快就做完了，平常我自己还要做很长时间，我的手速已经可以算是神速了，我是说工作敲电脑，Excel写公式处理数据。
至于让TRAE做PPT。我个人认为这一块不是AI agent的优势。因为AI agent的底层逻辑是都是通过coding实现的，所以对于我们觉得改PPT很简单的事，比如就是删个字，TRAE还是需要通过coding来实现。也是因为AI agent的底层逻辑是都是通过coding实现的，所以PPT上的图都是图片，我没法手动修改。
感谢大家关注 + 转发，下一篇文章我会解读一下正式完成的国谈药医院准入洞察报告。如果想要我用TRAE整理的国谈药配备医院汇总数，可以私信我，我很乐意和大家一起讨论AI的应用和医药市场的洞察。
