豆包+飛書+扣子：3合1職場提效手冊

小蔡 字節跳動後端程序員，資深AI技術實踐者，公眾號《小蔡AI實驗室》創始人，粉絲量1.5萬。長期致力於AI工具的開發與應用，擅長將復雜的AI編程技術轉化為通俗易懂的實用教程。 唐菲悅 指數引力AI產品經理，騰訊2026屆校招產品經理，擅長輕量化AI產品快速交付。專註於 AI 工具的場景化應用，善於結合前沿技術挖掘日常生活中的創新體驗，創作內容兼具實用性與趣味性，能夠為讀者提供接地氣、可直接上手的 AI 使用靈感。 史鵬飛 蝦皮公司數據分析師，數據驅動型技術專家，擁有豐富的AI數據處理與分析經驗。擁有跨境電商領域的技術功底，擅長從數據中提煉洞見，為AI工具的優化與應用提供科學支持。 高達 熟悉嵌入式系統開發與 AI 邊緣計算領域，專註於 AI 模型在嵌入式平臺的部署、優化與落地實踐。擅長將 AI 算法與嵌入式場景深度結合，實現智能算法在端側設備的高效運行。

第 1章

深度調研：消除職場信息差

1.1 超能模式：三分鐘獲取行業全景 / 2

1.1.1 超能模式與普通模式的區別 / 3

1.1.2 一個真實的疊代過程：從“能用”到“好用” / 4

1.1.3 結構化提問模板：從案例到通用方法 / 7

1.1.4 結果驗證：AI 輸出的三個必查項 / 8

1.1.5 進階場景：全網信源整合 / 9

1.1.6 使用邊界：什麼場景適用，什麼場景不適用 / 11

1.2 沈浸式閱讀：打破信息繭房 / 12

1.2.1 為什麼需要一個“AI 瀏覽器” / 12

1.2.2 網頁總結：三秒判斷一篇文章值不值得讀 / 13

1.2.3 視頻總結：把半小時的視頻變成可讀三分鐘的文字 / 16

1.2.4 劃詞工具：把“哪裏不懂點哪裏”變成現實 / 18

1.2.5 跨語言閱讀：英文資料不再是障礙 / 19

1.2.6 側邊欄對話：邊讀邊問，不打斷閱讀流 / 21

1.2.7 使用邊界和踩坑提示 / 23

1.3 文件數據洞察：讓 AI 替你啃“硬骨頭” / 23

1.3.1 PDF 文檔閱讀已是痛點，英文版更是難上加難 / 24

1.3.2 PDF 文檔分析：AI 讀財報實操流程 / 25

1.3.3 英文文檔翻譯：閱讀海外研報的捷徑 / 28

1.3.4 錄音轉寫：從“誰說了什麼”到“待辦事項” / 30

1.3.5 使用邊界：什麼能做，什麼不能做 / 31

第 2章

高效產出：建立個人職場護城河

2.1 高情商寫作：從“怕寫”到“秒回” / 34

2.1.1 一封讓人糾結半小時的拒絕郵件 / 35

2.1.2 催一下就得罪人？微信催辦的分寸感 / 39

2.1.3 高情商寫作的提示詞三要素 / 41

2.1.4 踩坑記錄：AI 生成高情商內容的幾個常見問題 / 43

2.2 視覺生產力：做 PPT 無須再求助設計師 / 44

2.2.1 先看成品：一份一句話生成的 PPT / 45

2.2.2 回溯：從一句話到一份 PPT / 46

2.2.3 當你需要生成流程圖時，AI 給了你代碼 / 49

2.2.4 使用一個月後：好用的邊界在哪裏 / 51

2.3 數據處理：讓 Excel 不再是噩夢 / 53

2.3.1 問題一：多張表格如何快速合並 / 54

2.3.2 問題二：不會寫復雜公式怎麼辦 / 56

2.3.3 問題三：大量數據難以識別趨勢怎麼辦 / 58

2.3.4 問題四：表格雜亂如何整理 / 60

2.3.5 踩坑記錄：AI 數據處理的幾個註意事項 / 62

第3章

第二大腦：基於知識庫的信息資產

3.1 智能問答：讓知識“隨問隨得” / 65

3.1.1 入口和界面 / 68

3.1.2 進階功能：幾個值得了解的細節 / 69

3.1.3 踩坑記錄：使用前需了解的常見問題 / 71

3.2 個人知識庫：從“收藏夾”到“情報局” / 73

3.2.1 “我已經有筆記軟件了，為什麼還需要這個？” / 73

3.2.2 “怎麼把我的資料存進去？” / 75

3.2.3 “存進去之後能幹什麼？” / 76

3.2.4 “有什麼要註意的？” / 78

3.3 共享知識庫：從“單點積累”到“全網協作” / 80

3.3.1 知識庫廣場：藏在知識問答裏的資源市場 / 80

3.3.2 對比：同一個問題，兩種查找方式 / 81

3.3.3 共享知識庫的團隊使用方法 / 83

3.3.4 踩坑記錄 / 85

第4章

業務操作系統：飛書多維表格應用實戰

4.1 重新定義表格：不懂代碼也能做系統 / 89

4.1.1 回溯：這個儀表盤背後是什麼 / 90

4.1.2 應用市場：第三方搭建的成熟系統 / 92

4.1.3 多維表格的幾個核心能力 / 94

4.1.4 踩坑記錄：多維表格不是萬能的 / 96

4.2 實戰案例：一鍵搭建電商直播管理系統 / 97

4.2.1 第 一步：從應用市場獲取模板 / 98

4.2.2 第二步：理解模板的數據結構 / 99

4.2.3 第三步：看成品—儀表盤呈現樣式 / 101

4.2.4 第四步：根據實際需求調整 / 102

4.2.5 踩坑記錄：用模板搭建系統的幾個註意事項 / 103

第5章

技能（Skill）封裝：一鍵復用專家經驗

5.1 從聊天到技能：AI 使用的三個層次 / 107

5.1.1 三種調用 AI 完成任務的方式有何差異 / 107

5.1.2 技能的具象形態 / 110

5.1.3 技能商店：經驗的“應用商店” / 111

5.1.4 哪些經驗適合封裝為技能 / 112

5.1.5 踩坑記錄 / 114

5.2 扣子編程：一句話生成業務應用 / 115

5.2.1 扣子編程入口查找 / 115

5.2.2 創建：以聊天交互方式撰寫“崗位說明書” / 117

5.2.3 測試和優化：像帶新員工一樣調校 / 118

5.2.4 部署和使用：讓技能正式上崗 / 120

5.2.5 進階：把技能上架到商店 / 122

5.2.6 踩坑記錄：首次使用扣子編程的三類常見問題 / 124

5.3 自動化生產線：3 個場景實例 / 125

5.3.1 公眾號內容生產線：寫文章→配圖→排版 / 125

5.3.2 科技資訊簡報：搜資訊→提煉→生成海報 / 130

5.3.3 PPT 生成：單技能還是多技能 / 133

5.3.4 三個場景的共性問題 / 135

第6章

終極案例：高質量年終述職匯報全流程

6.1 數據底座：從個人知識庫提取核心業績 / 138

6.1.1 年終述職的真正難題 / 140

6.1.2 向知識庫“問”業績：把回憶變成檢索 / 140

6.1.3 用多維表格實現結構化：從文本到數據快照 / 143

6.1.4 踩坑：數據提取的幾個常見問題 / 145

6.2 內容生成：用扣子技能打造專屬匯報風格 / 146

6.2.1 為什麼使用技能，而非直接與 AI 對話？ / 147

6.2.2 創建述職匯報技能 / 148

6.2.3 生成高頻問答預案 / 151

6.2.4 踩坑：使用 AI 技能生成述職內容的幾個問題 / 154

6.3 演示交付：用豆包生成述職 PPT / 155

6.3.1 從述職稿到 PPT 大綱 / 156

6.3.2 用豆包生成 PPT / 157

6.3.3 最後的手動調整 / 159

6.3.4 全流程回顧：從散裝數據到站上講臺 / 162

6.3.5 踩坑記錄：PPT 生成的幾項註意事項 / 163

附錄1 小龍蝦幫你調文件格式 / 165

附錄2 本書配套 AI 提示詞精選 / 171

結語 / 179