與工作相關的 Prompt，可能就藏在你已有的資料與對話裡。
然而，未必每項工作都要先背誦複雜的 Prompt。
與任務相關、且獲准使用的上下文，可以成為 Prompt 的重要輸入。
為何許多 Prompt 教學，往往繞了遠路？
其中一個原因是，AI 工具未必已取得與任務相關的背景資料。
缺少必要背景時，輸出較容易不完整或偏離任務，因此仍要核對。因而你需要研習 Prompt Engineering，掌握角色扮演、思維鏈、少樣本提示等技巧……
但假設有一個 AI 早已嵌入你的工作流之中呢？
視乎整合方式、管理員設定及個人權限，群組通訊、文件、試算表、行事曆、會議記錄或電郵可成為部分工作上下文。
你若說「將昨日那個活動的資料整理好」，它便有機會從相關記錄判斷是指哪個活動、何類資料，實際效果可先在試用中驗證。
你說「協助追蹤那篇推文的發佈進度」，它有機會辨認所指推文及平台，建議先以實際帳號測試確認。
你說「幫我檢視本周是否有遺漏」，它可嘗試比對你有權限讀取的待辦、會議與訊息，是否涵蓋齊全宜自行核實。
目標是減少重複交代背景，但實際輸出仍要按工作流程覆核。
於飛書使用 Prompt，掌握五項原則讓溝通更順手
當系統獲准取得相關上下文後，可先嘗試以日常語言提出要求，再核對輸出是否符合任務。當然亦可藉助一些小技巧，令成效更臻佳境👇
六大高頻場景，試套用於你的工作
倘若你的上下文積累尚淺，以下六個範本對應常見的日常情境，可先試用在你的實際工作上，再衡量是否夠用。
你察覺了嗎？
前述五項原則、六個模板，本質上皆非甚麼「Prompt 技巧」，它們就是你平時向同事交代任務的方式：
先說明目標對象為何
釐清地點、事件與時間點
明確所需的呈現形式
之所以需要學習 Prompt，是因為在那種情況下，工具缺乏上下文——迫使你需要從頭開始詳述一切。
但在飛書環境中，上下文本就存在於你的群組、文件與會議紀錄裡。
有些工作可直接引用既有、獲准使用的背景資料，減少重複輸入。每日於飛書產生的內容是否適合作為 AI 輸入，仍要視乎權限、資料敏感度與人工覆核。
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香港企業選型時的實際考量
對香港的行政及營運團隊而言，引入帶 AI 助手的協作平台前，最值得問的一條問題是：AI 能讀取哪些上下文，又有沒有權限邊界？例如市場部同事說「整理上週發佈會的資料」，AI 是否只取用該同事有權限的文件與訊息？這類細節直接影響能否放心讓 AI 融入日常工作。
其次，團隊現有工具能否配合使用也很關鍵。採購決策者可先安排一個小組試用兩至四星期，量度同事實際節省的溝通與整理時間，再決定是否全公司推行。想進一步了解港澳企業如何部署線上辦公與 OA 系統，可參考這篇港澳線上辦公室指南。