AI 业务赋能系列课程
从大语言模型 (LLM) 底层逻辑
到业务实战
AI 赋能办公、文档处理、PPT 生成、数据分析与提效工具的体系分享
主讲人
李帛润
1小时
业务视角专项
Agenda
课程大纲
核心目的 · Objectives

底层认知

理解 LLM 概率预测本质,祛魅 AI 幻觉。

场景落地

将 AI 植入文档、PPT、数据的真实工作流。

效率量化

掌握只需 20% 时间完成 80% 工作的具体方法。

01
原理:理解 AI / LLM
建立正确认知,识别能力边界与幻觉
02
文档 + 文案
从 0 到 1 生成文档,专业化表达优化
03
PPT 效率升级
结构生成、内容填充与图表自动化
04
数据分析与洞察
Excel 自动化处理非结构化数据
05
工具推荐与落地
构建个人与团队的 AI 工作流

第一章

原理:理解 AI / LLM,建立正确认知

01. AI / LLM 是什么

Building Correct Intuition
它是「概率预测引擎」
而非「真理数据库」
不要把它当成搜索引或者百科全书。它的本质是根据上文,猜下一个概率最大的字。它不理解你的痛苦,它只是在做数学题。
❌ 并不是: 理解 + 思考
✅ 实际上: 统计 + 预测
INPUT
"白日依山"
1. "尽" 99.1%
2. "高" 0.5%
3. "在" 0.2%
...
⚙️ Temperature (0.0 - 1.0)
决定"选最大的"还是"以此概率随机抽"
OUTPUT
"尽"
它并不是真的懂这句诗,它只是计算出:
在"白日依山"后面接"尽"的概率最大。
💡

所以,输入质量决定输出质量

因为它是算出来的,如果你给的条件(Prompt)模糊,它的计算结果就会发散(胡说八道)。

02. AI 的能力边界

Know When NOT to Use It
不要让它
「高风险决策」
AI 会产生幻觉 (Hallucination)。在用它之前,先过一遍这个「三步过滤法」。
1

要负法律/财务责任吗?

如果是 → 必须人工审核,或不用 AI

2

必须 100% 事实准确吗?

如果是 → 慎用,AI 可能会瞎编数据

3

需要真实且细腻的情感吗?

如果是 → AI 写的情感通常很"油腻"

大胆用 (Sweet Spot)

总结摘要 润色文字 格式转换 创意脑暴 写代码 (Copilot) 翻译

别太信 (Danger Zone)

医疗诊断 法律咨询 复杂数学逻辑 实时新闻查询

03. 提示词与工程化能力

Structured Input = Quality Output
好结果 =
结构化指令 + 工程化辅助
🧔 立角色 (Role)
+
📋 派任务 (Task)
+
⛓️ 定约束 (Constraints)
提示词只是"软技能",真正的威力在于理解工程化原理
原理 1

上下文其实是"拼接文本"

[User]: 你好
[AI]: 你好,请问有什么帮您?
[User]: 帮我写个文案...
... (每次对话,其实都是把上面所有内容打包发给 AI) ...

👉 为什么要"及时重置"?
因为 AI 实际上没有记忆。所谓的"多轮对话"只是把历史记录一次性喂给它。 如果上个任务做了财报分析,不点重置直接写诗,历史的"财报数据"会作为噪音干扰创作。

原理 2

AI 没有手,工程化是它的外骨骼

🧠
LLM (大脑)
只输出文本指令
"去调用计算器..."
⚙️
工程层 (App)
拦截指令并执行
执行 python 代码

👉 为什么它能联网/算数?
ChatGPT/豆包并不是自己算的。它们只是生成了"调用搜索"的文本指令,然后软件程序去执行了搜索,再把结果喂回给 AI 阅读。

04. AI 落地通用框架

Core Framework for Implementation
面对新场景
请遵循「价值—方法—边界」思考模型
STEP 1
Why: 价值
这事儿值得用 AI 吗?
是高频重复,还是需要创意?
STEP 2
How: 方法
拆解任务 + 黄金 Prompt +
必要的工具链
STEP 3
Limits: 边界
人工必须在哪里介入?
最坏结果是什么?
文档与文案
草稿 / 摘要 / 润色
PPT 制作
结构 / 大纲 / 内容填充
数据处理
清洗 / 提取 / 简单分析

第二章

文档 + 文案:高频办公场景的直接提效

Core Roles
of AI in Writing
AI 文档写作的
三重角色
🎤
采访者
通过提问把你散乱的想法"问"出来,挖掘真实经历。
适用:复盘 / 总结
🔧
工具人
处理扩写、润色、格式化等体力活,让你专注思考。
适用:报告 / 文档
🪞
镜子
比你更客观的视角,发现逻辑漏洞和表达问题。
适用:文章打磨
🎤 对话式创作 让 AI 把你的想法"问"出来
STEP 1
设定框架
STEP 2
逐个回答
STEP 3
一键成文
STEP 4
人工润色
Prompt: 设定采访框架 我想写一篇关于【主题】的文章,但还没想清楚怎么写。 请你扮演一个资深编辑,通过提问帮我梳理思路。规则如下: 1. 一次只问一个问题 2. 根据我的回答追问细节 3. 问题要能挖掘我的真实经历和独特观点 4. 大概问 8-10 个问题 5. 问完后帮我整理成文章大纲 现在开始第一个问题。
Action: 像聊天一样回答 AI 会问类似这样的问题: • "你是从什么时候开始接触这个领域的?" • "遇到过最大的困难是什么?怎么解决的?" • "如果只能给新手一个建议,你会说什么?" (你只需讲清楚事实和观点,不用管结构)
Prompt: 一键成文 根据我们的对话,请帮我: 1. 整理成一篇文章的初稿 2. 保留我的原话和表达风格 3. 补充必要的过渡段落 4. 标注哪些地方需要我补充细节
Action: 人工润色 (注入灵魂) • 调整段落顺序,让逻辑更顺 • 加入更生动的开头和结尾 • 补充 AI 问不出来的细节 (隐性知识) • 删掉 AI 套话,保留干货
⭐️ 为什么有效?
你不用费劲去想,只需要回答问题

文章的观点、经历和判断都 来自你自己,AI 只是帮你梳理。

这更接近"记者采访"而非 AI 代写。

💡 适用场景

• 年终总结、项目复盘
• 经验分享、踩坑记录
• 任何"有想法但写不出来"的时候

💎 核心观念

署名永远属于提供内容的人,而不是拿着工具的人。

📋 大纲式创作 你定骨架,AI 填肉
STEP 1
写详细大纲
STEP 2
AI 扩写
STEP 3
人工修改
Prompt: 写详细大纲 ## 文章大纲:产品经理 2024 年终总结 ### 一、年度概览 - 核心成就:负责 [项目 A],实现营收 [X] 万 - 关键数据:DAU 增长 30%,用户满意度提升 10% ### 二、重点项目复盘 (STAR 模型) - 背景 (S):竞品推出新功能,导致我方用户流失 - 任务 (T):3个月内挽回流失用户,稳定大盘 - 动作 (A): 1. 用户调研,定位核心痛点 2. 快速迭代版本,优化 [核心功能] 3. 联合运营部开展 [活动名称] - 结果 (R):流失率下降 5%,回流用户 [X] 人 ### 三、 个人成长与不足 - 成长:数据分析能力、跨部门协作能力 - 不足:项目排期预估不够准确 ### 四、2025 规划 - 目标:探索 AI 在业务中的落地场景
Prompt: 让 AI 扩写 请根据以下大纲扩写文章: [粘贴大纲] 要求: 1. 严格按照大纲结构 2. 每个观点都要有具体论证 3. 语气:专业但不学究,像在和朋友聊天 4. 总字数:2000字左右
Action: 人工修改 AI 扩写的内容通常「正确但平淡」,你需要: • 把开头改得更抓人 • 加入自己的真实案例 • 删掉 AI 的套话(「总之」「综上所述」) • 调整语气,让它更像「你」
⭐️ 核心逻辑
关键在于:大纲要足够详细,观点要足够明确。

当大纲足够细的时候,AI 扩写出来的东西,90% 都堪用。

💡 适用场景

• 观点文、评论文
• 教程、指南类文章
• 任何你已经想清楚「要说什么」的文章

✍️ 补充式创作 你写开头,AI 接着写
STEP 1
写段落开头
STEP 2
AI 补充
STEP 3
替换润色
Prompt: 我的文章草稿(请补充完整) 去年我做了一个决定,这可能是我职业生涯最重要的转折点。 [请补充:描述这个决定是什么,当时的背景] 做这个决定的时候,其实我很犹豫。 [请补充:犹豫的原因,内心的挣扎] 但最终推动我行动的,是一件小事。 [请补充:一个具体的触发事件] 现在一年过去了,我想分享三个最大的收获。 [请补充:三个收获,每个100字左右]
Prompt: AI 补充 请根据我的草稿,补充 [请补充] 标注的部分。 要求: 1. 保持我的叙述风格 2. 内容要具体,不要空泛 3. 补充的内容要和我的开头自然衔接
Action: 替换和润色 AI 补充的内容是「通用」的,你需要: • 把通用案例替换成你的真实经历 • 把抽象描述改成具体细节 • 确保前后文衔接自然
⭐️ 掌控力
你写每个段落的开头一两句,把起承转合做好,AI 负责补充完整。

文章的节奏和走向完全由你控制。

💡 适用场景

• 叙事类文章、故事分享
• 有思路但懒得写完整
• 需要快速产出初稿

💡 灵感激发 让 AI 帮你打开思路
SCENARIO 1
选题迷茫
SCENARIO 2
观点枯竭
SCENARIO 3
结构卡壳
KEY
筛选组合
Prompt: 选题迷茫 我想写关于【领域】的内容,目标读者是【人群】。 请帮我: 1. 列出 10 个可能的选题角度 2. 每个角度说明:为什么读者会感兴趣、有什么独特价值 3. 标注哪些是常见角度,哪些是新颖角度
Prompt: 观点枯竭 我要写一篇关于【主题】的文章,但感觉没什么新鲜观点可说。 请帮我: 1. 列出关于这个主题的 5 个常见观点 2. 针对每个常见观点,提供一个「反常识」的角度 3. 给出 3 个可能被忽视的切入点
Prompt: 结构卡壳 我想表达的核心观点是:[你的观点] 请帮我想 5 种不同的文章结构来呈现这个观点: 1. 每种结构的逻辑主线 2. 各自的优缺点 3. 适合什么样的读者
Action: 筛选和组合 AI 给的建议通常有好有坏。你的工作是: • 筛选出有价值的角度 • 组合成你自己的思路 • 加入你独特的理解 AI 是头脑风暴的伙伴,不是决策者。
⭐️ 核心逻辑
问题不在"没有灵感",而在"灵感太散"。

选题决定了文章的流量潜力。写作前花时间「压缩灵感、收敛选题」,往往比纠结文笔本身更关键。

(AI 是帮你打开思路的工具,但收敛决策的必须是你)

💡 适用场景

• 选题阶段不知道写什么
• 写到一半卡住
• 文章平淡想找新角度

🔧 改写优化 你写初稿,AI 帮你升级
STEP 1
AI 毒舌诊断
STEP 2
针对性优化
STEP 3
人工取舍
Prompt: 毒舌主编诊断 这是我写的初稿: [粘贴初稿] 可以压缩成一段短指令,用来当通用提示词: --- 从现在起,你是一个冷静刻薄的「内容主编」,禁止恭维和客套,不用迎合我的观点,要站在比我更外部的视角审稿。 请你专门按照这 8 点挑毛病: 1)有没有「活人」的思考过程;   2)故事节奏有没有起伏;   3)有没有让读者共鸣的真实痛点;   4)是否始终围绕「AI 创业者/AI 产品人」这个人设;   5)读者有没有明确的信息增益;   6)案例是否足够好玩,有记忆点;   7)目标受众是谁,范围是否合适;   8)语气是否像在跟读者对话、能激发评论。   每一点都请给出具体问题和修改建议,而不是泛泛而谈。
Prompt: 针对性优化 根据诊断结果,让 AI 帮你优化特定部分: 请帮我改写文章的开头,要求: - 更抓人眼球 - 快速切入主题 - 保留我的核心信息 原开头:[粘贴]
Action: 人工取舍 AI 的修改建议不一定都对。你需要判断: • 哪些修改让文章更好了 • 哪些修改丢失了你的风格 • 最终版本要像「你」写的
⭐️ 优化逻辑
不是让 AI 重写,而是让 AI 在你的基础上优化。

初稿不用追求完美,哪怕是流水账也行,先把想说的写出来。

💡 适用场景

• 重要文章反复打磨
• 感觉写得不好但不知问题在哪
• 想通过 AI 反馈提升水平

📚 素材整合 喂资料,出初稿
STEP 1
收集素材
STEP 2
喂给 AI
STEP 3
大幅加工
Action: 收集素材 • 相关文章、行业报告 • 你的笔记、想法碎片 • 核心数据、案例资料 推荐工具:秘塔搜索、腾讯ima...
Prompt: 喂给 AI 我要写一篇关于【主题】的文章。 以下是我收集的素材: [粘贴素材] 请根据这些素材: 1. 提炼出 3-5 个核心观点 2. 组织成一篇逻辑清晰的文章 3. 标注哪些是素材中的内容,哪些是你补充的
Action: 大幅加工 (关键) ⚠️ 这种方法生成的初稿「AI 味」最重,必须大幅修改: • 加入你的观点和判断 • 用你的语言重新表达 • 补充你的案例和经历 • 删掉所有套话
⚠️ 慎用提醒
这是人工投入最少的方法,但也最容易写出「AI 味」

必须注入你的观点和判断,否则文章没有灵魂。

💡 适用场景

• 资料整理、信息汇总
• 有大量素材需快速成文
• 不适合原创观点文章

第三章

PPT:从结构到表达的效率升级

01. AI 一键生成 PPT:路径与工具

Three Technical Paths & Two Best Choices
🖼️ 图像模型生成
代表:NanoBanana / NotebookLLM
优点:极美 | 缺点:不可改
💻 前端代码生成
代表:Genspark / Skywork
优点:交互 | 缺点:固化
📝 文本+样式嵌套
代表:Kimi / 夸克
优点:极速 | 缺点:图文弱

📘 NotebookLLM

图像生成
特性:效果精美。痛点:生成即图片,不可改。
💡 关键:必须确保上传文本100% 准确
步骤:上传报告 → 演示 icon → 输入风格
NotebookLLM Interface

Genspark

代码生成
特性:生成网页可编辑。限制:收费/容器固化。
💡 用途:快速出 Demo / 灵感参考。
步骤:侧边栏 AI Slides → 输入提示词
Genspark Interface
透过工具看本质: 逻辑都是:理解内容 梳理结构 匹配版式
掌握底层逻辑,徒手搭建更自由的 PPT

02. AI 辅助 PPT 制作的标准工作流

The Standard Workflow: From Structure to Slide
告别"打开 PPT 对着空白发呆"
采用「分而治之」的策略,将 PPT 拆解为四个独立步骤
1

生成框架
(Structure)

输入主题与目标

生成全篇大纲
(定骨架)

2

细化模块
(Modules)

按章节拆解

梳理核心观点
(填血肉)

3

生成页面内容
(Content)

针对单页

写逐字稿/金句
(磨细节)

4

呈现页面
(Visuals)

图文排版

最终 PPT 页面
(做设计)

👇 接下来的内容,我们将按照这个流程一步步拆解

03. 骨架构建:从大纲到观点

Step 1 & 2: Structure & Modules
1

生成全局大纲 (Skeleton)

解决痛点:"只有一个标题,不知从何下手"
核心任务:确定页数、逻辑流、每页标题
{描述你的思路、想讲的内容、逻辑等}
你是一位资深的幻灯片设计大师,现在需要完成一份ppt的大纲,要求:
1)主题:{{不限字数,越长越好}}
2)受众:{{画像/人数/特征等}}
3)时长:{{30分钟 or 12小时}}
4)目的:{{汇报/培训/分享/评审}}
5)结构:{{例:6章节,每章5要点}}
6)页数:{{例:总页数 100 页}}
7)要点:{{例:原理/案例/互动}}
8)其他:{{例:模块头尾综述/总结}}
关键:限定页数与逻辑模型
2

细化模块观点 (Key Points)

解决痛点:"标题有了,但这页具体讲什么?"
核心任务:提炼论据、数据、案例
{已有大纲,针对某一具体章节深化}
你是一个逻辑严密的商业分析师。针对大纲中的{{第三章:市场痛点}},请梳理详细逻辑:
1) 核心观点:{{一句话概括本章结论}}
2) 叙事结构:{{SCQA / 黄金圈 / 现象-原因-对策}}
3) 支撑论据:{{列出3-5个关键数据或案例}}
4) 呈现建议:{{图表? 对比图? 故事?}}
5) 过场衔接:{{如何自然过渡到下一章}}
关键:不仅要“什么”,更要“怎么讲”

04. 血肉填充:从逐字稿到视觉

Step 3 & 4: Content & Visuals
3

生成页面内容 (Content)

核心任务:复用文本写作技巧,将观点转化为讲稿
Callback:Recall Ch.2 润色/改写 方法论
{已有大纲,规划单页PPT的布局与内容}
你是一位 PPT 内容策划师。针对大纲中{{这一页的主题}},请帮我规划:
1) 核心逻辑:{{这一页想解决什么问题/传达什么结论}}
2) 推荐版式:{{左右对比 / 三点排比 / 流程图 / 大图背景}}
3) 模块内容:{{根据版式,撰写每个区域的标题+正文}}
4) 金句提炼:{{一句能作为本页 Slogan 的话}}
5) 视觉建议:{{配图需要体现什么意象}}
关键:用写作技巧 (Ch.2) 赋能 PPT 表达
4

呈现页面 (Visuals)

核心任务:将梳理好的布局与文案落地为最终画面
两条路径:根据能力栈选择
🅰️ AI 代码生成流 (Pro) 推荐
使用 Cursor/V0 等 AI 编辑器,直接生成网页版 PPT。
HTML-PPT风格设计规范.md
*以此文件作为 System Prompt
🅱️ 手动排版流 (Classic)
使用 PowerPoint / Keynote。
依据 Step 3 生成的"布局建议",进行人工排版。
优势:自由度高,无需代码基础。
👇 下一页:单点突破工具 (Napkin.ai)

05. 视觉突破:Napkin.ai 智能绘图

Text to Visuals in Seconds

🎨 Napkin.ai - 字成图的效率美学

不只是工具,更是将"文字 → 可视化"过程自动化的创意伙伴。
手绘风 极简 全场景

过程自动化 (Effortless)

无需调整节点,打字即出图。

审美在线 (Aesthetic)

独特手绘风格,极具设计感。

全场景适配 (Versatile)

像 flomo 一样极简,专注提效。

1. 速度快:处理时间缩短 50%
2. 成本低:部署成本降低 30%
3. 易扩展:支持插件化开发
Napkin.ai Interface

06. 人工与 AI 的合理分工

Human-AI Collaboration

AI 负责「结构与内容」 · 人工负责「判断与美化」

AI (Copilot)

  • 快速生成草稿:打破空白页恐惧
  • 提供逻辑框架:确保结构完整
  • 海量素材检索:寻找案例与数据
  • 自动化排版:统一视觉风格

Human (Pilot)

  • 定义核心目标:PPT 讲给谁听?
  • 把控情感连接:故事是否动人?
  • 审核事实准确:数据是否真实?
  • 最终决策权:采用哪个方案?
💡 核心原则:让 AI 做它擅长的(发散/执行),人做人擅长的(决策/共情)
04
数据分析
减少重复劳动,提升洞察

AI 数据分析的完整流程

Data Analysis Workflow
01
收集与整合
多源异构数据统一
02
预处理与清洗
结构化与去噪
03
分析与挖掘
指标计算与洞察
04
可视化与呈现
决策报告生成
实战演示流:武汉客户招标数据分析
XLS
DOC
PDF
原始文件堆
{
  "client": "ABC Corp",
  "amount": 500k
}
标准 JSON/CSV
"发现 ABC 公司招标周期有规律..."
智能洞察
Markdown 决策报告
🚧 传统方式
  • 人工打开每个 Excel 复制粘贴
  • 手写 VLOOKUP / Pivot Table
  • 肉眼观察数据找规律
  • 耗时:4 小时+
VS
🚀 AI 赋能
  • 工具一键合并/转换
  • 自然语言提问分析
  • 自动生成完整报告
  • 耗时:15 分钟

数据收集与清洗:AI 的前置动作

Data Pre-processing
不同数据源的处理路径
📝 Word / PDF
直接投喂 AI
结构化提取
📊 单个 Excel
转文本工具
CSV / Markdown
📚 多个 Excel
人工合并单表
转文本清洗
✅ 自查清单 (Checklist)
📝 转为纯文本 (CSV)
🔗 合并为单表
🧹 删除冗余列
📏 统一金额单位
🏷️ 标记异常值
🗂️ 标准化枚举值
ℹ️ 说明数据规模与抽样方式

协作分析:让 AI 懂你的业务

Collaborative Analysis & Automation
⚡️

自动化工作流

🤖
Trae/AI
📝
Markdown
📊
可视化报告
💡 核心技巧
分阶段:不要一次性给太长指令,让 AI 先建立认知。
定格式:强制要求输出 Markdown,便于直接复制转换。
📋 第一步:提取数据指标 COPY
## 角色 你是一名**业务数据与文本分析的指标抽象助手**,擅长从原始业务数据中,**提炼“可分析的业务指标或纬度报告”**,用于后续业务分析、洞察与决策支持。 ## 你的目标 从我提供的内容中,**自动提炼出“可以被分析的指标体系”**,帮助业务人员理解: - 这份内容“可以从哪些角度分析” - 每个角度下“可以算什么指标、怎么大致算” ## 重要限制 - 不要给出任何分析结论 - 不要评价好坏、趋势、原因、建议 - 只输出【可分析的指标与分析维度】 ## 内容理解原则 1. 自动判断输入内容的形态: - 结构化数据(如表格、字段、数值) - 非结构化文本(如报告、公告、描述性文字) - 或两者混合 2. 自动识别其中的: - 对象类信息(如客户、员工、项目、产品、机构等) - 时间类信息 - 数值/规模类信息(金额、数量、频次、周期等) - 分类/属性类信息(行业、地区、类型、状态等) 3. 不预设行业、不预设业务类型,仅基于输入内容本身抽象分析可能性。 ## 输出要求(全部使用 Markdown) ### 可分析的核心维度列表 先输出一个列表,说明**基于当前内容,可以从哪些分析维度入手**。 示例(仅示意,需根据实际内容生成): - 对象价值维度 - 时间节奏与周期维度 - 规模与结构分布维度 - 行为频次与活跃度维度 - 对比与分层维度 ### 各分析维度下的指标清单 针对每一个分析维度,输出若干“可分析指标”,结构如下: #### 📌 分析维度:{自动命名} 1. **指标名称** - **指标含义**:一句话说明这个指标在衡量什么 - **主要依据内容**:来自哪些字段 / 文本信息 / 数据特征 - **计算或抽象方式**:用自然语言说明大致怎么算或如何提取 - **可对比/拆分的维度**:可以按哪些条件做分组、排序或对比 2. **指标名称** - 同上结构 > 说明: > - 若输入是文本,可将“指标”理解为【可量化 / 可对比 / 可统计的要素】 > - 若字段含义不完全明确,可用“若该字段表示……则可用于……”的方式描述 ## 通用约束 - 不新增输入中不存在的信息 - 不预设业务目标、业务结论或业务动作 - 只回答“**这份内容可以怎么被分析**”,不回答“分析后说明什么” ## 待分析内容 {{在这里粘贴需要分析的 Excel 数据 / 报告正文 / 公告 / 任意业务内容}}
📊 第二步:生成可视化报告 COPY
## 角色 你是一名**专业的数据分析顾问**,擅长基于结构化数据字段进行分析解读与洞察提炼。 ## 背景信息 请基于一份关于 {分析对象说明,例如:某区域 / 某业务 / 某客户群} 的结构化数据进行分析。 - 数据来源:{{Excel 文件或数据表名称}} - 分析对象:{{行粒度说明,例如:客户 / 项目 / 订单 / 用户 / 事件等描述}} - 字段说明(来自 Excel 表头): - {{字段1名称}}:{{字段含义}} - {{字段2名称}}:{{字段含义}} - {{字段3名称}}:{{字段含义}} - {{……可继续补充}} - 当前分析时间:{{YYYY-MM-DD}} - 分析目的:{{本次数据分析希望回答的问题或支持的决策}} ## 输出要求 请输出一份完整分析报告,以Markdown格式输出,包含: 1. 数据概览与关键指标 2. 多维度深度分析 3. 趋势洞察与建议 4. 可视化图表建议 请输出一份完整分析报告,以Markdown格式输出,请开始输出。

第五章

工具推荐与落地

05. 工具生态

Toolbox
对话/写作
  • ChatGPT (OpenAI): 综合最强,插件生态丰富
  • Claude (Anthropic): 写作自然,长文本理解强
  • Gemini (Google): 多模态能力突出
  • Kimi / 豆包: 国内访问友好,免费额度高
  • 文心一言 / 通义千问: 国产大模型代表
PPT/视觉
  • Gamma: AI 生成 PPT,设计美观
  • Napkin.ai: 文字转图表,演示利器
  • NotebookLM: 知识库问答 + 播客生成
  • Genspark: AI 搜索引擎,深度研究
  • Midjourney: 图片生成天花板
办公/数据
  • Copilot (Microsoft): Office 全家桶集成
  • Notion AI: 笔记 + 知识库智能化
  • ChatExcel: 自然语言操作表格
  • Trae.ai: 数据分析自动化
  • Rows: 智能电子表格
Excel 转换工具
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