Gabay sa Manus: Mula sa Unang Gawain Hanggang sa Paggamit ng Agent Skills para I-save at Ulitin ang Workflow

Alas 1:00 ng madaling araw, nag-message sa akin ang isang kaibigan ko na nagpapatakbo ng e-commerce sa Taipei. Sabi niya, ginugol niya ang buong weekend sa pag-aayos ng presyo at specs ng 50 competitor, kaya namanhid na ang kamay niya sa kakahawak ng Excel. Tinanong ko siya kung bakit hindi na lang niya ipagawa sa AI. Ang sagot niya: "Sinubukan ko na, pero text lang nang text ang binibigay ng ChatGPT, tapos kailangan ko pang i-copy-paste pabalik sa table."

Pamilyar ang reklamo na ito, at sakto ring nagpapakita kung bakit may mga tool tulad ng Manus.

Ano ang Manus?

Ang Manus ay isang AI agent platform. Ang pinakapundamental na pagkakaiba nito sa mga chatbot ay ito: gumagawa talaga ito.

Malinaw na inilalagay ng opisyal na dokumentasyon ang execution environment nito—tumatakbo ang mga skill sa isang secure na cloud virtual machine, may kumpletong Ubuntu file system, kayang magpatakbo ng mga shell command, at sumusuporta sa native scripts. Sa praktikal na usapan, ibig sabihin nito ay kaya nitong magbukas ng browser para mag-click ng mga web page, sumulat ng Python script para patakbuhin at tingnan ang resulta, at i-save ang output bilang Excel o presentation file para ma-download mo.

Ang ibinibigay mo ay "layunin" (goal), hindi lang "isang usapan."

Ano ang kaya nitong gawin para sa iyo?

• Multi-step na pangongolekta ng data: Halimbawa, "Hanapin ang bilang ng branch at presyo ng top 30 na coffee shop chain sa Taiwan, at ayusin ito sa isang table."
• Operasyon sa web: Pag-log in, pagpuno ng form, pag-scrape, at paghahambing—mga aksyong dating manu-manong kininit-click.
• Paggawa ng code at file: Pagsusulat ng script, pagpapatakbo ng analysis, at pag-export ng xlsx/pptx/pdf.
• Scheduled tasks: Awtomatikong pagpapatakbo sa takdang oras, gaya ng pag-update ng presyo ng competitor tuwing Lunes ng umaga.
• Pag-convert ng mga nagawa nang trabaho bilang mga skill: Ang parehong proseso ay puwedeng ulitin sa pamamagitan lang ng isang utos sa susunod.

Mga Plano at Credits: Intindihin Muna Bago Magsimula

Ito ang pinakamahalagang hakbang na dapat unawain dahil direktang makakaapekto ang mga credit sa kung paano ka magbibigay ng mga utos. Ayon sa data mula sa opisyal na help center:

Plano	Presyo	Credits	Sabay-sabay na Task	Scheduled Task	Modelo
Free	$0	300 credits kada araw	1	2	Manus 1.6 Lite sa Chat Mode at Agent Mode
Pro Tier 1	Mula $20 bawat buwan (humigit-kumulang 17% discount sa taunang bayad)	Mula 4,000 credits bawat buwan	20	20	Kasama ang Manus 1.6, 1.6 Max
Pro Tier 2	Mula $40 bawat buwan (kasama ang 7-araw na trial)	Mula 8,000 credits bawat buwan	20	20	Katulad ng nasa itaas
Team	Mula $20 bawat tao kada buwan	Pool ng credits na pinagsasaluhan ng team	—	—	May kasama ring SSO, data training opt-out, at analytics sa paggamit ng team

Nabanggit din ng opisyal na site na ang mga umiiral na miyembro ay patuloy na magre-renew nang awtotika sa lumang presyo.

Tandaan na ang libreng bersyon ay may 300 credits kada araw, habang ang bayad na bersyon ay ibinibigay kada buwan—ang pagkakaibang ito ay makakaapekto sa iyong ritmo sa paggamit. Ang libreng bersyon ay angkop para sa paggawa ng maliliit na bagay araw-araw, habang ang bayad na bersyon ay para sa mga araw na kailangan mong ibuhos ang buong lakas.

Paano Gamitin: Anim na Hakbang

Hakbang 1: Mag-sign up at Pumili ng Modo

Pagkatapos mag-sign up, makikita mo ang dalawang pagpipilian: Chat Mode at Agent Mode. Ang Chat Mode ay karaniwang usapan lang, habang ang Agent Mode ang siyang gumagalaw at gumagawa ng mga gawain. Siguraduhing piliin ang tamang agent sa pagsisimula ng bagong task para hindi masayang ang iyong mga credit sa maling modo.

Hakbang 2: Sabihin nang Malinaw ang Task (Pinakamahalagang Hakbang)

Ang pinakakaraniwang pagkakamali ng mga baguhan ay ang pagbibigay ng malabong utos. Ang mga pariralang tulad ng "Tulungan mo akong mag-aral tungkol sa merkado ng de-kuryenteng sasakyan" ay magdudulot lamang ng walang patutunguhang paghahanap ng Manus, na mag-aaksaya ng maraming credit at magbibigay sa iyo ng mga hindi mo naman kailangang resulta.

Ang magandang paglalarawan ng task ay binubuo ng apat na bagay:

1. Layunin (Goal): Ang eksaktong gustong resulta.
2. Saklaw (Scope): Anong mga target, anong yugto ng panahon, anong rehiyon.
3. Format ng Output: Table? Presentasyon? Markdown file? Anong mga column ang kailangan?
4. Mga Limitasyon: Ano ang hindi dapat isama, mga kinakailangan sa pinagmulan ng data.

Subukan nating ihambing ang dalawa:

❌ Tulungan mo akong hanapin ang mga kumpanya ng AI sa Taiwan

✅ Hanapin ang mga AI startup sa Taiwan na itinatag pagkatapos ng 2024 at may mga pampublikong rekord ng pag-raise ng pondo, at iayos ito sa isang table. Ang mga column ay dapat maglaman ng: pangalan ng kumpanya, taon ng pagtatag, pangunahing produkto, halaga at oras ng pinakahuling pag-raise ng pondo, at opisyal na website. Isama lamang ang mga may mapagkakatiwalaang opisyal na website, at maglakip ng mga link para sa pinagmulan ng data.

Sa sarili kong pagsusuri sa pangalawang paraan, ang pag-konsumo ng credit ay halos kalahati lamang ng unang paraan, at ang resulta ay handa nang gamitin agad.

Hakbang 3: Panoorin Ito Habang Gumagawa, at Ihinto Kapag Kinakailangan

Habang tumatakbo ang Manus, ipapakita nito kung ano ang ginagawa nito—anong web page ang binuksan, anong command ang pinatakbo. Hindi ito palamuti; ito ang iyong preno.

Kung makita mo itong umiikot pa rin sa parehong keyword pagkalipas ng tatlong minuto, itigil mo agad ito at magbigay ng karagdagang paliwanag. Mas makakatipid ito kaysa hayaan itong matapos bago ulitin ang buong proseso. Ang ugali ko ay tutukan ito sa unang dalawang minuto para makumpirmang tama ang direksyon bago lumipat sa ibang gawain.

Hakbang 4: Gumamit ng Wide Research para sa mga Task na "Maraming Datos"

Kapag ang task ay may mataas na pagkakatulad ngunit malaking dami—gaya ng "pagsusuri sa 100 produkto" o "pag-aaral sa 50 kumpanya"—may mode ang Manus na tinatawag na Wide Research.

Ang ginagawa nito: hinahati ng pangunahing agent ang kahilingan sa mga independiyenteng sub-task, at ang bawat sub-task ay ibinibigay sa isang agent na may sariling context window para gumawa. Pagkatapos tumakbo nang sabay-sabay ang lahat, pagsasamahin ulit ng pangunahing agent ang mga resulta sa format na gusto mo.

Nilulutas ng disenyong ito ang pisikal na limitasyon ng context window—ang data ng 50 kumpanya ay hindi kakasya sa isang usapan, ngunit kung hahatiin ito sa 50 maliliit at independiyenteng task, walang magiging problema. Ayon sa opisyal na dokumentasyon, awtomatikong mag-a-activate ang feature na ito sa tamang panahon, at simula sa Manus 1.6, ang lahat ng sub-agent ay tumatakbo sa Max architecture.

Angkop na mga sitwasyon: Pagsusuri ng competitor, market research, literature review, pagbuo ng listahan, at paglikha ng maramihang magkakatulad na nilalaman.

Hakbang 5: I-save ang mga Nagawang Trabaho bilang Agent Skills

Sa palagay ko, ito ang pinaka-namamaliit na feature.

Ang Agent Skills ay mga reusable at custom na daloy ng trabaho (workflow). Ang paraan ng paggawa nito ayon sa opisyal na dokumentasyon ay medyo simple:

1. Gamitin ang Manus para tapusin ang isang task na gusto mong ulitin.
2. Iutos dito na i-package ang prosesong ito bilang isang skill, at awtomatikong gagawa ang Manus ng dokumentasyon para dito.
3. I-trigger na lang ito nang direkta kapag kailangan mo na sa susunod.

Hindi na kailangang sumulat ng code; ang mga Markdown command ay sapat na para makagawa nito, at ang mga advanced na automation lang ang nangangailangan ng script. Ang mga skill ay gumagamit ng progressive loading—ang metadata ang unang nilload (mga 100 tokens), ang mga command ay nilload kung kailangan (mas mababa sa 5k tokens), at ang mga resource ay nilload lang kapag ginamit na, kaya hindi nito pababagalin ang sistema kahit marami kang i-save na skill.

Halimbawa ng aktwal na paggamit: Kailangan mong gumawa ng ulat na "Buwanang Buod ng Bagong Feature ng Competitor" kada buwan. Pagkatapos itong gawin sa unang pagkakataon, i-save ito bilang isang skill, at sa mga susunod na buwan, kailangan mo lang sabihin ang "Patakbuhin ang ulat ng competitor para sa buwan na ito" para matapos ito.

Hakbang 6: Magtakda ng Schedule para Hayaang Tumakbo Ito Mag-isa

Ang libreng bersyon ay pwedeng magtakda ng 2 scheduled tasks, habang ang Pro ay may hanggang 20. I-automate ang mga regular na trabaho tulad ng "I-update ang ranggo ng keyword tuwing Lunes ng umaga" o "Patakbuhin ang buwanang ulat ng competitor tuwing ika-1 ng buwan" para hindi mo na kailangan pang isipin ang mga ito.

Mga Advanced na Tip: Tatlong Ugali para Makatipid ng Credits

Una, magtanong muna bago gumawa. Para sa mga kumplikadong task, maaari mo munang gamitin ang Chat Mode para tanungin ang AI: "Paano mo planong hatiin ang task na ito?" Pagkatapos makumpirma na tama ang direksyon ng plano nito, lumipat sa Agent Mode para patakbuhin ito. Ang pagkonsumo ng credit sa yugto ng pagpaplano ay mas mababa kaysa sa yugto ng pagpapatakbo.

Pangalawa, itakda nang malinaw ang format ng output. Kung hindi mo tutukuyin ang format, magdesisyon ito nang mag-isa, at ang paghingi ng pagbabago ay mangangahulugan ng muling pagpapatakbo. Tukuyin nang sabay-sabay ang mga column ng table, kung kailangan ng mga link, at ang uri ng file.

Pangatlo, hatiin ang malalaking task sa dalawang bahagi. Sa halip na utusan ito nang sabay-sabay na "maghanap ng data at gumawa ng presentation," mas mabuti munang kunin ang data table, kumpirmahing tama ang data, at pagkatapos ay utusan itong gumawa ng presentation. Kung may mali sa gitna, ang ikalawang kalahati lang ang kailangang ulitin.

Mga Pag-iingat: Bigyang-pansin ng mga Gumagamit ang Tatlong Bagay na Ito

Totoo ang panganib ng data leak. Kapag nagpapatakbo ng task ang Manus, ipapadala nito ang data na ibinigay mo sa cloud sandbox para iproseso. Kung ipapaayos mo rito ang listahan ng kliyente, financial statement, o hindi pa nailalabas na plano ng produkto, ang data na ito ay lumabas na sa iyong computer. Ang Team plan ay may opsyong "data training opt-out," pero hindi ibig sabihin nito na hindi na dadaan ang data sa sistema ng iba. Para sa mga task na may kinalaman sa mga sikreto ng negosyo o personal na impormasyon, pakisuri muna ang patakaran sa seguridad ng iyong kumpanya.

Nagkakamali ito, at may kumpiyansa pa ito sa pagkakamali. Sa aking personal na pagsusuri, may mga pagkakataong nagkamali ito sa pagkuha ng halaga ng pondo ng isang kumpanya; mukhang makatwiran ang numero, pero nang i-click ang pinagmulan, walang ganoong numero roon. Kaya naman, ang paglalarawan ng task ay dapat palaging humihingi ng mga link ng pinagmulan, at suriin ang tatlo hanggang limang item bago i-submit. Ito ang pangunahing disiplina sa paggamit ng anumang AI agent.

Magbabago ang presyo at mga codename ng modelo. Napakabilis magbago ng mga produktong tulad nito, at ang impormasyong ito ay batay sa data noong Agosto 2026. Bago magpasya na mag-subscribe, direktang tingnan ang opisyal na pahina ng pagpepresyo.

Kailan Hindi Dapat Gamitin ang Manus

Maging tapat tayo. Mas mabagal gamitin ang Manus sa mga sumusunod na sitwasyon:

• Simpleng tanong at sagot: Mas mabilis gumamit ng ChatGPT o Claude, hindi na kailangang maghintay na magbukas ito ng sandbox.
• Pag-develop ng code na nangangailangan ng eksaktong kontrol: Gumamit ng mga tool sa antas ng editor tulad ng Cursor o Zed para masuri mo ang bawat linya.
• Automation na may nakapirming mga panuntunan: Kung ang proseso ay ganap na tiyak, ang mga tool sa workflow tulad ng n8n ay mas matatag at mas mura.
• Pagpoproseso ng napaka-sensitibong data: Huwag na huwag mong gagawin.

Para mas maunawaan ang kategoryang ito ng AI agent, maaari mong basahin ang aming gabay sa AI Agent Build Guide at n8n Tutorial. Kung kailangan mong magkumpara at lumipat sa pagitan ng iba't ibang modelo, sulit ding basahin ang OpenRouter Tutorial. Para maghanap ng iba pang katulad na tool, maaari mong bisitahin ang AI Automation Category o tingnan ang Task-Oriented Tool List.

Rebyu ng TheAI學院

Pagkatapos itong gamitin sa loob ng ilang panahon, ang aking pagtatasa sa Manus ay ito: ginawa nitong nasusukat na bagay ang "tinutulungan ako ng AI na gumawa ng mga bagay-bagay." Nagbibigay ka ng task, at binibigyan ka nito ng file; kitang-kita agad kung maganda ang resulta o hindi—ang ganitong uri ng kalinawan ay hindi madalas makita sa mga tool ng AI.

Ngunit huwag itong ituring na may kapangyarihang gumawa ng lahat. Ang pinakamalakas na senaryo nito ay ang mga trabahong "mataas ang paulit-ulit na katangian, maraming hakbang, ngunit hindi mahirap ang bawat hakbang," tulad ng pag-aayos ng data ng 50 kumpanya. Para sa mga bagay na talagang nangangailangan ng paghuhusga at pagkamalikhain, malayo pa rin ito.

Puna: Ang halaga ng Manus ay hindi dahil napakatalino nito, kundi dahil tinatapos nito ang mga gawain. Para sa mga maliliit at katamtamang negosyo na may mga gawaing "matagal nang gustong gawin pero walang oras ang sinuman," ito ang tunay na solusyon—sa kondisyon na kailangan mo munang matutong magsalita nang malinaw.

Isang kongkretong mungkahi para sa mga mambabasa: Subukan muna ang 300 credits kada araw ng libreng bersyon, pumili ng isang nakagawiang trabaho na kailangan mong ulitin bawat buwan (presyo ng competitor, buod ng balita sa industriya, o pag-update ng listahan ng kliyente), at i-save ito bilang isang Agent Skill kapag natapos na. Pagkatapos itong patak