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唔識編碼都學得識 AI:由 Markdown、Prompt 到 HTML 同 Skill 入門 4 個關鍵詞

你日日都用緊嘅功能,其實內部藏咗一個實用嘅 AI 入門切入點

若想學習 AI,卻不知如何起步?市面上充斥著提示詞工程、上下文處理、Agent 等術語,聽落去一個更似高級,好似要識編程先可以入門。但可能你早喺飛書入頭開始用緊,只係未曉其名。

今次只集中討論一點:毋須先學編程,點樣將你喺飛書接觸過嘅 AI 技能運用得更好,實際效率提升幾多,視乎你嘅使用情境同嘗試。

Markdown:AI 時代嘅通用語言

Markdown 到底係咩?簡單嚟講就係用簡易符號為文字增添結構,令文字結構較容易畀人同模型解析;模型實際理解仍要以輸出核對。譬如,# 係標題,- 係列表,星號包圍就係加粗。唔使按按鈕、唔使揀字體,純靠輸入就能排版好。你在飛書文檔用緊嘅標題、列表、加粗,可先匯出一次,睇下結構是否符合預期。

舉個例,當你話「我需要做一份新品上線推廣方案,計劃 4 周實現銷量 1000 單,預算喺 5 萬以內」,AI 理解嘅結構如下:

> # 任務:新品上線推廣方案
> ## 目標
> 銷量 1000 單
> ## 約束
> - 預算:
> - 5 萬以內
> - 週期:4 周
> ## 輸出要求
> 1. 分策略 / 執行 / 排期三部分
> 2. 預算用表格呈現

理解咗呢一點,同 AI 溝通就有咗新視角,將需求搭建好結構,先喺自己日常一份文檔上試下,比較前後輸出先至作準。

喺飛書入面點樣用?

飛書對 Markdown 嘅支援情況(以現時版本為準)

📄 文檔一鍵導出:飛書文檔一般支援匯出為 Markdown 檔案,實際支援嘅內容類型同結構,建議先用自己一份文檔試匯出核實,再決定係咪用於歸檔或下一個 AI 任務嘅輸入

📁 本地檔案即時轉文檔:Markdown 檔案可嘗試匯入為飛書文檔,實際結構保留程度視乎元素類型,建議先用含標題、表格嘅樣本測試核實

💬 訊息入面直接預覽:訊息收到 Markdown 檔案,部分情況下可喺訊息介面預覽,可先發一份俾同事測試確認實際效果

Prompt:先由提供足夠上下文開始

一個反常識嘅情況係:好多情況下普通人毋須學習複雜嘅 Prompt。點解?因為足夠上下文通常比單一句提示更有幫助。

你把群組紀錄、會議摘要、歷史文檔丟俾 AI,再講清楚你要乜嘢,好多時效果唔會輸俾一個精心設計嘅 Prompt。

當然,基本要求仲是要講明,你可以嘗試將需求拆分為四個部分:

  • 背景:件事點回事(「我哋下星期要做一場新品發布」)
  • 任務:具體要整咩(「幫我寫一封媒體邀請郵件」)
  • 要求:有咩標準(「語氣正式但有吸引力,200 字以內」)
  • 參考:畀個範本或風格(「參考上次活動嘅調性」)

喺飛書入面點樣用?

飛書入面嘅聊天、會議同文檔,可以成為工作上下文嘅一部分;使用前仍要留意權限同資料範圍。喺文檔入頭 @飛書 AI,佢可以讀取文件內容,唔使逐段複製粘貼,豐富嘅上下文往往就係好用嘅 Prompt。

HTML:PPT 以外嘅另一種展示方式

你做 PPT 係咪亦係咁——調排版調半日,對齊調到眼花,換個模板全部白做,做完發出黎仲怕對方電腦上格式變咗。

HTML 網頁可以作為 PPT 以外嘅另一種展示方式,是否合適視乎受眾同發布要求。佢嘅好處一般嚟講係:

排版較穩定:跨瀏覽器顯示或有差異,可先自行測試確認。

連結分享:完成託管及權限設定後,可用連結分享;實際開啟方式視乎瀏覽器、登入同管理員設定。

跨設備瀏覽:手機、電腦、平板都可打開睇,效果視乎頁面寫法。

喺飛書入面點樣用?

喺飛書 AI 對話中直接講「發布成為公開可見嘅 HTML」,部署前可先試一次,並留意發布後嘅存取權限設定。

Skill:你嘅工作習慣,AI 能幫你總結

前面 3 個係單次工作技巧,Skill 則可用來嘗試重複一套較固定嘅指引。

咩叫 Skill?講簡單啲,可以理解為將常用要求整理成可重複使用嘅指引;實際行為要以產品版本同測試結果為準。

以最簡單嘅寫一份報告為例,第一次你跟 AI 交代咗很多次格式、文風、數據,將呢些經驗沉澱為 Skill 之後,第二次只係講「按上一次嘅格式嚟」,佢照住出稿,你仍應覆核一次先至交付。

Skill 嘅用途係嘗試將部分經驗整理成可重複使用嘅步驟,交付前仍需要人工覆核。

喺飛書入面點樣用?

飛書 AI 設有技能庫,可以搜尋現成嘅 Skill,實際數量同適用情況隨版本變動,建議搜尋同試用後再作判斷。

部分對話流程或可存成自訂技能,下次用指令觸發,實際能否套用於你嘅流程,建議先試一次核實。

呢 4 個概念可以喺部分工作流程中組合使用:

用 Markdown 整理結構 → 補充上下文 → 視需要用 HTML 展示 → 將重複要求整理成 Skill。建議先用非敏感資料小範圍測試。

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