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用 GPT-5.4 Thinking 把雜亂資料變成精美 Excel、 PPT、 Word:一條龍 Office 工作流實測

作者 Esor Huang
2026年3月8日 16:09

這篇文章分享我這幾天對最新推出的 GPT-5.4 模型的一個工作流程實測案例,聚焦在幫助我們把一堆資料、數據、文件,變成「Excel 試算表+PPT 簡報+Word 講義」,且能產出正確、美觀、支援中文的 Office 文件檔案,看看 ChatGPT 5.4 Thinking 模型現在處理 Office 文件已經可以達到「更能滿足真實工作需求」的效果與品質。

日常的辦公室工作中,往往會有下面的痛點:資料越查越多、文件越堆越厚,雖然筆記整理、企劃思考都有做到,但最後要:

  • 整理成一份 Excel 分類統計報告
  • 或是要製作會議中圖文並茂的 PPT 投影片
  • 還是要要產出一份可以印製出來的 Word 說明講義

都要花費許多整理時間。

但是現在如果讓 GPT-5.4 來做,已經可以在自動完成的 Office 文件中達到如下效果:

  1. 表格欄位設計更合理。
  2. 中文顯示更正確。
  3. PPT 簡報版面更多變化、AI 生成配圖更有效。
  4. Word 不再只是純文字稿,而是編輯排版後的表格。
  5. Excel 試算表可以處理多工作表的大量資料,並進行複雜欄位設計(包含合理的合併儲存格、基本統計分析等)。




之前版本的 ChatGPT 也會做文件、試算表與簡報,但是常常失敗,早期是中文很容易錯亂或無法顯示,後來是雖然可以做,但內容缺乏太多變化,排版往往不夠好看,或是無法做複雜的整理分析,也可能做出來的內容無法下載、下載後打不開(我自己的真實經驗也都有遇過)。

而這次 OpenAI 推出的 GPT-5.4,特別提到他強化了建立、編輯、排版 spreadsheets 試算表、presentations 簡報、documents 文件的能力

  • 官方說明提到在內部 spreadsheet modeling benchmark 上,GPT-5.4 平均分數 87.3%,對比 GPT-5.2 的 68.4%,數據上有不少的提升。
  • 甚至在 GPT 製作簡報的評估上,人類評審有 68% 的時間偏好 GPT-5.4 產出的簡報,原因是:簡報的美感更好、視覺變化更多、圖像生成使用得更有效。

產出 Office 文件不是 GPT-5.4 才有,但 GPT-5.4 官方說明是目前 OpenAI 官方最明確把「試算表、簡報、文件」當成核心提升方向,大幅強化這些 Office 排版編輯能力的版本,我的實際測試下,對中文知識工作者、辦公室工作者來說也很有效,所以寫成一篇文章跟大家分享





以 ChatGPT 的使用者角度來說,只要有 plus 以上的帳戶,就可以開啟 GPT-5.4 Thinking 模型,來處理複雜資料下產出 Excel、 PowerPoint、 Word 的工作流程。

下面分享實測結果前,先列出 GPT-5.4 的幾個能力特性:

  • GPT-5.4模型整合了推理、編碼以及處理試算表、文件和演示文稿等專業工作的進步。
  • GPT-5.4解決「大海撈針」式問題方面表現更佳(尤其在搜尋大量網路資料時),並且聲稱比 GPT-5.2 的事實性錯誤減少了33%
  • GPT-5.4是OpenAI首個具備原生電腦使用能力的模型,這意味著它能夠代表用戶操作電腦並跨不同應用程式完成任務,是邁向AI代理人(agentic)未來的重要一步。GPT-5.4能編寫程式碼來操作電腦,並能根據截圖發出鍵盤和滑鼠指令;同時,它在使用網路瀏覽器以及更準確高效地調用工具和API方面也有所改進。
  • 專為ChatGPT推出的GPT-5.4 Thinking模型,能為複雜查詢提供工作大綱,並允許用戶在模型回應期間調整或修改請求,提升了用戶引導模型的效率
  • GPT-5.4模型正在ChatGPT、Codex和API中逐步推出,其中GPT-5.4 Thinking模型將面向Plus、Team和Pro用戶開放。




Excel:把雜亂資料整理成多個工作表的「報告架構」+「案例數據資料庫」


我在測試時,先讓 ChatGPT 5.4 Thinking 研究大量文件資料,我連結了自己雲端硬碟的真實文件、簡報,讓 GPT 先對資料進行梳理。




我也在同一個討論串,讓 GPT-5.4 上網搜尋,在我的文件檔案之外,繼續獲取大量相關資料。

在這一步,我發現 ChatGPT 5.4 Thinking 在網路搜尋的深度、廣度與資料抓取上,又比前一代模型有了更好的提升(實際數字上,新模型一次搜尋就有數百篇資料的搜尋量),搜得更廣、挖得更細。




有了前面大量文件、網路資料的累積,這時候我模擬出一個「有很多雜亂資料」的討論串,接著開始測試處理成試算表的能力。

我這樣對 ChatGPT 5.4 Thinking 下指令,然後 AI 跑了 18 分鐘完成一份非常詳盡的試算表

把前面雜亂的文件、網路資料,幫我整理成一份課程架構與案例試算表。請一步一步處理,主分頁整理核心課程架構,可以在其他分頁中加入前面討論研究過的對應案例,成為我課程中完整的資料分析結構。





下圖是 ChatGPT 5.4 Thinking 做出的結果,雖然跑了很久(往往十幾分鐘起跳),試算表的成果品質非常好,可以納入完整的資料,建立的欄位表格都很正確。




針對前面散亂的文件, GPT 5.4 正確找出資料的邏輯,做出有效的工作表分類、設計合理的欄位,並且把混亂的資料一一填在正確的位置。

在排版設計上,也展現出符合工作要求的結果。





PPT:從 Excel 骨架生成「一整天課程流程」與版面

既然已經製作出試算表,我就接著讓 ChatGPT 5.4 Thinking 進一步設計簡報(還是要跑30分鐘左右):
非常好的整理,現在幫我製作成 PPT 簡報版本,請一步一步處理,從前面的課程架構出發,結合你在試算表中整理好的案例、金句,串連起一整天課程完整的流程,讓每一個方法、金句、案例都有適當的順序,然後以你的簡報專業設計出最適合的版面,完成簡報的設計。

現在的簡報版本可以看到,除了中文字都能正確顯示外, ChatGPT 5.4 Thinking 排版比起之前有更多的變化性,會自動用 AI 繪圖當作配圖,而且「大量的資料」才能順利整理成清楚、有架構、有細節的完整簡報內容,整體的風格也很適合工作簡報

延伸教學:





Word:總結「重點+練習」做成可印製的報告講義

簡報製作完成後,我繼續讓 ChatGPT 5.4 Thinking 完成一份學員講義 word 文件的設計(也是需要十幾分鐘起跳的工作時間):

把前面學員練習的內容與課程重點,整理成一份學員講義 word 文件,請一步一步處理。




以前的 ChatGPT 製作 word ,除了中文容易出錯外,版面其實也是非常簡單的文字稿。

但是 ChatGPT 5.4 Thinking 可以開始做「版面規劃與設計」,會自動畫出適合的表格、讓版面根據內容邏輯有更多變化,需要的大中小標、配色等等也都能自動完成




讓 GPT-5.4 Thinking 幫我們把知識工作、辦公室工作裡最麻煩的流程做出有效的草稿成果:

  • 先讓 AI 研究大量文件與網路資料
  • → 再把混亂資料整理成有架構的試算表
  • → 再從試算表長出一整天課程的簡報
  • → 最後再延伸成可印製的講義文件

GPT-5.4 Thinking 現在不只是會做文件,而是也能接手“研究後整理成正式成果”的那段繁瑣工作。

雖然,目前產出成果的等待時間有點長,但值得。



大家好,我是電腦玩物站長 Esor ,歡迎參考我的系列課程與書籍:


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(歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問,禁止修改上述內文,禁止商業使用,並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者,及附上原文連結:用 GPT-5.4 Thinking 把雜亂資料變成精美 Excel、 PPT、 Word:一條龍 Office 工作流實測

一行命令激活 Windows/Office,微软为什么一直不封?

作者 青小蛙
2026年3月19日 11:45
一行命令激活 Windows/Office,微软为什么一直不封? 37

这是一条 Windows PowerShell 命令:

irm https://get[dot]activated.win | iex

它可以:

  1. 激活 Windows Vista、8.1、10、11
  2. 激活 Office(似乎包括 365)
  3. 激活 Windows ESU(安全扩展计划)
一行命令激活 Windows/Office,微软为什么一直不封? 38

当青小蛙第一次知道这个东西的时候,是非常震惊的。

居然可以一行命令,激活全套 Windows、全套 Office,这也太…..

不知道怎么表达震惊!

Microsoft Activation Scripts (MAS)

MAS 是一个开源项目,不光名字很炸裂(微软激活脚本)。

更离谱的是,这个项目本身,竟然长期放在 GitHub 上,而 GitHub 还是微软自己的平台。

一行命令激活 Windows/Office,微软为什么一直不封? 39

当看到这一切,青小蛙有一个疑问:

微软为什么不封杀它?

微软并没有主动找 MAS 麻烦

我以为以为:GitHub 是微软的,微软可以随便删除。

但实际上,GitHub 遵循 DMCA 规则,即:

  • 不主动审查代码
  • 只有收到正式投诉才处理

也就是说,目前为止,微软并没有主动找 MAS 麻烦。

它可能没想象中的侵权

MAS 里有一些激活 KEY,这些 KEY 就是用来激活 Windows、Office 的。

但实际上,这些是微软官方公开的通用密钥(GVLK),在微软的官方文档中,都可以找到

一行命令激活 Windows/Office,微软为什么一直不封? 40
一行命令激活 Windows/Office,微软为什么一直不封? 41

这些密钥本身并不能激活 Windows。不过 MAS 的确利用了这些密钥,再配合脚本,让系统“认为已激活”

修复漏洞,还是删除开源项目

通过脚本和公开的密钥就能激活 Windows、Office 这件事本身,实际上是软件的激活机制本身的问题。

删除一个知名的开源项目,1分钟内可能就会出现无数个 fork 镜像,毫无意义。

所以,微软更倾向于修复漏洞,而不是直接删除。

越封杀,越有名

这大概就是人性,一段视频你给我都不一定看,但你说:这是被删掉的视频,哎呀我勒个天,这一定要整来看看啊 🤤

与其让他出名,不如就这样吧。

坊间流传的小故事

据传说,曾经有位付费购买了正版 Windows 的用户,联系微软客服说无法激活,客服最终指导用户使用 Microsoft Activation Scripts 完成了激活。

甚至,还有传说某次微软更新系统导致 MAS 失效,MAS 社区反馈给给微软,而微软确认是一个 bug,最终修复了这个问题。

未激活的 Windows 本身就可以使用

有一个事实,就是未激活的 Windows 只会在右下角显示「未激活」字样。

这件事本身就是一个知名的互联网老梗,不信你看:《男人的乐趣,就是叛逆啊

一行命令激活 Windows/Office,微软为什么一直不封? 42

针对未激活用户,微软并没有严格的强制禁止使用,留了很多口子。

开源可控

MAS 是一个完全开源的项目,你可以从 GitHub 中看到所有的代码,也就意味着:

  • 这是可控的
  • 具体的激活机制
  • 行为透明

相比较黑箱的破解激活工具,不太可能出现内置木马、病毒,恶意软件的情况,破坏力不高。

并且,微软还可以观察到其激活方式如何演化、用户如何使用等等。

主动留的口子

还有一个很可能的现实,就是通过这种方式占领操作系统市场,不给其他系统机会。

操作系统的本质,是平台之争,只要用户还在,就有一切可能。

要知道当年强如 QQ,只开启过一段时间的付费注册,其他同类软件的增长就跟疯了一样…

而 Windows 面对的,从来不是“盗版 vs 正版”,而是:Windows vs 其他操作系统

对于海量个人用户来说:

  • 能用,比是否完全合规更重要
  • 习惯一旦形成,很难迁移

而这些用户,最终都会流向企业。

一旦进入企业环境:

  • 合规要求
  • 审计机制
  • 批量授权

而企业招人时只会默认使用 Windows,不需要额外培训,不需要迁移,不需要适配。

至于其他操作系统,会单独列出来的。

一句话,微软赢麻了。


所以,青小蛙又想了想,如果真的彻底封死,微软会失去什么?

你看,它失去了这个:

一行命令激活 Windows/Office,微软为什么一直不封? 43

原文:https://www.appinn.com/microsoft-activation-scripts/


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微軟將於今年 6 月停用 Office 套裝的 Access 應用

作者 ClaireC
2026年3月23日 09:33

許多人可能沒有特別留意,無論是在 Office 永久授權版本,或是 Microsoft 365 訂閱版中,微軟始終默默地保留了 Microsoft Access 這項工具。儘管 Access 在主流企業級資料庫的地位早已不如從前,但它仍然扮演著一個重要角色:為需要簡易資料庫管理、並發量不高、且具備基本安全需求的使用情境提供輕量級解決方案。對某些組織而言,Access 依然是快速開發內部工具、管理小型資料集的便利選擇。

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昨天 — 2026年3月31日首页

Floatboat 体验:一个人的公司,只需要一个办公软件

作者 杜晨
2026年3月31日 10:48

过去两年,我们每天都在做同一件事:学习和进修「提示词工程」这门玄学。

找 AI 干活,总要像个碎碎念的甲方一样,交代八百字背景,像是在哄一个智商奇高、但每天都会间歇性失忆的实习生。

这让我想起在游戏里,施展出必杀技之前,总是会有一个类似「前摇」或者「吟唱」的过程。某种程度上,写提示词,提供上下文,上传各种文件等等……就是使用 AI 的「前摇」。

不是说用户每次都要做到极致,只是如果你能给足这些前置条件的话,AI 会做的更好。

不过,前段时间 APPSO 在中关村的一场线下聚会看到了一个还在测试中的 AI 办公产品——它很大程度上摒弃了对「前摇」的依赖。

产品名字叫 Floatboat。

Floatboat 的联合创始人兼 CEO 少卿走到台上,打开 Floatboat,选中一个文件夹,里有一个 CSV 表格,是一份参加本次活动的嘉宾名单。他在旁边的 AI 对话框里说了一句:生成邀请函。

过了一会,每位嘉宾的邀请函都出现了。

到这里为止都还好,把表格丢给 ChatGPT、Claude、WorkBuddy、悟空………任何一个今天的 AI,写一句指令,大概率也能做到差不多的事情——但接下来发生的,让我愣了一下。

有一位新嘉宾确认出席了,少卿说,「在表里更新一下」。

CSV 更新了;紧接着,一封新的邀请函也自动生成了。

我坐在那里花了两秒钟,试图理解刚刚发生了什么:

Floatboat 它知道这份表格和邀请函之间,知道「更新表格」和「生成邀请函」两个动作之间,是有关系的。所以少卿只说了前半句,后半句没说出来,它自己悟出来了。

AI 不再是等待指令的工具,变得越来越积极、主动,会动脑子,像一个一直给你打下手的小朋友,你说「更新一下」,他知道你的意思。

这个瞬间让我开始认真看这个产品。

简单,但又无法简单定义的产品

Floatboat 是什么?我试着给它一个定义,发现很困难。

它有一个长得像 macOS Finder 的文件管理器,你可以浏览本地文件、打开 iCloud Drive;文件格式支持得很全,Markdown、CSV、Excel、Word、图片、视频,都能直接预览,甚至编辑;

它有一个内置浏览器,可以打开任何网页,甚至可以让 Agent 去操作这些网页;

它有一个 AI 对话界面,底层可以接 Gemini 或其他模型。这么看来它有点像 Claude 的桌面端,但又比 Cowork 多一些更直观的操作逻辑。

这三个东西,文件、浏览器、对话,以面板的形式并排在一起,可以随意拖拽组合,最多四栏并排。

你在浏览器里看到一张有用的图,可以直接拖到本地文件夹里保存;你让 AI 生成了一份报告,报告会直接写入本地文件,以 .md 或 .docx 格式保存,并且你可以直接编辑这些文件,不需要 cmd-c 再 cmd-v 到另一个地方。

信息从各个方向流进这个环境里,加工过的内容也能流出去,不会被锁死在某一个面板里。

所以 Floatboat 到底是什么?是文件管理器?是浏览器?是 AI 聊天工具?是氛围编程环境?

它都是,又不完全是。

在 Floatboat 出现之前,我们其实一直在做不同软件之间的「人肉 API」,每天按几百次复制粘贴,打开不同的软件或浏览器窗口、编辑不同的文件。

在 AI 世代在线办公的我们,成了在窗口与窗口之间疲于奔命的赛博搬运工。

而 Floatboat 打破了软件之间的墙,让所有的窗口都能共享同一份上下文。

开发团队给产品的定义是「工作环境」而非「AI 助手」。助手是你要求它才动的,工作环境是一直在那里的,你在里面做事,它一边帮你做事一边观察和学习。

在沟通会上,有人问少卿:一句话形容你们的产品?

少卿反问:你能一句话形容 ChatGPT 吗?

大家会心一笑。我觉得他说的有道理。有些东西确实不是一句话能装下的,除非你做的是一个非常垂直的工具。Floatboat 显然不打算做垂直。

做科技记者这些年,我经历过好几代这样的产品。最早是电子邮件加 Office 套件的时代,后来是各种 OA 系统,再后来钉钉来了、飞书来了、Slack 来了。

每一代都有一个产品,或者一类产品,它们有着同一句潜台词,对你发出强有力的暗示或者明示:上班,用我就够了。

而在 AI 时代,Floatboat 想要成为这个角色。

这么说不是在拔高它。恰恰相反,这个位置历史上从来没有人真正坐稳过。飞书解决了团队协同,但文档操作仍然需要 Office 套件。钉钉把审批这个工作做到了极致,但打工人私下用微信聊工作的习惯从来没变过。

「一统江湖」这件事,每一代都有产品在尝试,但从来没人真的实现过。

原因是结构性的:这类产品想要成功,需要整个组织一起换过来。而组织的惯性,是所有惯性里面最大的。你一个人觉得飞书好没用,你的团队、你的客户、你的供应商都得觉得好才行。

Floatboat 的策略有一个不同:它不面向组织,它面向个人。

这个产品的目标人群,也正是时下最流行的概念:OPC,全称 One Person Company/一人公司。

过去一年 AI 能力的跃进,让 OPC 这个前两年的口号,逐渐变得越来越现实和可行。一个人,加上三五个 agent, 几乎可以对等一个小的草创阶段的业务和支持团队。无论是自媒体内容创作者,从选题到写稿到排版到分发,还是电商业务,从选品到上架到客服到投流,都已经够用了。

Floatboat 希望能够打动这群人。在 APPSO 的体验中,我们测试了包括内容创作、数据科学等场景,也测试了外部工具接入(例如 Slackbot)等多种场景。对于内容、营销、数据分析、客服等类型的工作,Floatboat 都达到了我们的期待。

现在 AI 产品有两种设计哲学。一种是「你放手,我来」,把用户推到后座上去,Agent 全权接管,跑完了给你看结果。另一种是「你干活,我在旁边」,成为用户的副驾,在适当的时候递工具、提建议。

Floatboat 更接近后者,但又不全是。用 Floatboat 工作,我的体验是:跟 AI 在主驾副驾之间来回切换,畅快自如。

用了一段时间之后,我觉得 Floatboat 的主张是行得通的。至少在现在这个阶段,大多数人对 AI 的信任还没到「你尽管干,我不用看」的程度。你让一个打工人把整份方案交给 AI 自己跑,他会焦虑的睡不着觉……

但如果 AI 是在他的屏幕上、在他的文件夹旁边干活,他看得见过程,能随时纠正,那他会比较安心。

这也是为什么 Floatboat 的界面设计那么像一台传统电脑的桌面,把文件管理器、对话框、浏览器/编辑器都拉出来让你一览无遗:已经认识的东西,能够降低用户对一个新事物的戒备心,提高接受度。

一边工作、一边蒸馏工作

然后再说 Floatboat 做的一个叫 Combo 的功能。

Combo 可以是一个复杂的 skill,也可以是多个 skill 的组合。而在工作的逻辑里,就是把一套工作流打包成一个可复用的操作。

Floatboat 内置了从工作成果中「蒸馏」 combo 的能力——这其实很像 Anthropic 官方的 skill-creator(本身也是一个 skill)。

比如你每周都要做一件事:从网上抓几篇行业报告,提炼摘要,整理成 Markdown 文档,然后推送到 Notion。你第一次在 Floatboat 里手动跟 Agent 对话完成了这套流程之后,对话框下方会出现一个按钮,问你要不要把这轮操作存成一个 Combo。

或者你也可以主动跟 Floatboat 说,「把我们目前的工作里面的方式、思考、逻辑,整理为一个 skill」。

当下次遇到类似任务的时候,Floatboat 会自动把这个 Combo 推荐给你,一键启动。

这里面我觉得最有意思的一点是:你不需要事先「设计」工作流,只需要正常干活就行了。一边干着,一边 Floatboat 就会自己把你的工作习惯、操作方法等「蒸馏」出来,沉淀出一份指导思想。

少卿告诉 APPSO,Combo 能力的设计,是为了实现今天的绝大部分用户对于 agent 产品的那个核心期待:自进化。

「当 agent 能够感知你 80% 的操作的时候,它就有自进化的能力了」,Combo 的自动沉淀机制就是在做这件事的第一步。

兜售「提示词」的时代,快要结束了。你不再需要像个魔法师一样去背诵枯燥的咒语,把提示词保存在一个专门的文件夹或者 AI 工具的后台。通过 Combo,Floatboat 可以让用户把他们每天最经常做的固定动作,提炼成独属于自己的「手艺」和数字资产。

当然,Floatboat 也做了一个 Combo 市场,你做的好用的 Combo 可以上传,别人做的也可以下载。官方也提供了一些现成的。

但这个 Combo 体系仍有不足。

任何一个号称能够一统江湖的办公软件,号称「越用越懂你」的 AI 系统,都仍然存在冷启动的障碍:就好比 Google Docs 的初始简历模板虽然很全很好,但仍然需要每一个求职者去调整修改以适合自己。

Combo 的自动沉淀机制,逻辑上是说得通的:你用得越多,它学得越好,推荐的工作流越贴合你。但这有一个前提:你需要先投入时间从零教它,而大多数人没有这个耐心,他们希望拿来就能用。

作为一位媒体编辑,我的日常工作是阅读大量资料、跟作者沟通选题、改稿子、偶尔自己写长文。这些工作的颗粒度很细,上下文很碎,跟官方预设的那些模板(更偏向标准化的报告生成、数据整理之类)对不上。

在我的具体使用中,我将几种不同的内容生产路径保存成了不同的 Combo:针对外部新闻的快速反应是一种,基于采访 Q&A 提纲的撰写是一种,针对复杂课题的调研、资料的编排、然后进行原创写作,又是另一种。

当然,这不是 Combo 本身的问题。对于绝大多数人,无论他们的工作是文档写作、报表处理、ppt 写作,还是数据整理、行政工作,甚至更加复杂的「一人开发者+marketer+客服」,无论是自己生产 Combo,还是在 Floatboat 的官方 combo 基础上做微调,都足够好用。

AI 工具不是一切工作的万灵药——一个工具把自己宣传得再美好,今天的用户也应该有这样的觉悟。对于 Floatboat,正如前面所说的,它是「工作环境」,它的能力足以强化人,但它的工作效果仍然取决于人。

然后再说说用 Floatboat 和其他「类 Cowork」产品的区别:最大的明显感受,是 Floatboat 的工作流程很快。以文件操作、内容生成为例,在 Gemini 3.1 Pro 模型驱动下的 Floatboat,对文件进行操作(批量重命名/修改格式、填充 markdown 等)的用时,是我平时用 Cowork/Claude Code CLI 的三分之一左右。

Gemini 在「讨好用户」上也是老演员了,所以最近 Floatboat 也加入了 Claude 两个最新版模型,Sonnet 和 Opus 4.6 的支持。

Gemini 对于 Floatboat 主打的大多数办公场景(文案生成、表格处理、信息整理)来说够用,写作效果也还算不错;如果不符合你偏好的话,切到 Claude 模型也没问题。如果你注意到 Floatboat 的迎合意图太强,可以在工作过程中时不时强调一下,不要一味迎合,要对生成的结果,甚至用户的输入做批判性的思考。

以及,你也可以充分利用 Combo 生成的功能,将这些技巧写进 Floatboat 的核心指导思想。

另外一个小设计值得提一句:Floatboat 可以集成到飞书和 Telegram 里,你不打开它的客户端,直接在聊天工具里给它发消息,它就在后台帮你执行任务——这个功能叫 Claw 模式,相信足够你顾名思义了。

 

除了产品本身,Floatboat 团队还在做一件更远的事。

他们开源了一个协议叫 Selfware,核心理念用一句话说就是:A file is an app。

这是什么意思?现在你用 AI 辛辛苦苦做了一份调研报告,发给同事,他收到的是一个 Word 文档或者 .md 文件。文件里有最终结果,但你当时调用了哪些资料、AI 跑了什么逻辑、中间修改了几次、为什么改,这些对于工作最关键的经验,并没有被保存下来。

Selfware 想解决的就是这件事。一个 .self 格式的文件,里面不只有数据,还携带逻辑和结构。你的同事收到之后,可以直接打开、继续编辑、让 Agent 沿着你的思路往下跑。文件自带了工作环境。

这个想法,和目前 AI 开发圈里对 CLAUDE/SKILL.md、cursor rules 这类文件的热情, 属于同一个潮流。大家都在发现,文本文件可以用来「编程」AI 的行为,一个 .md 文件可以定义一个 Agent 的人格、工作方式、输出风格。

但 Selfware 往前又多走了一步:那些 .md 文件是指令,你告诉 Agent 怎么做;Selfware 想做执行单元,文件本身就能运行,而且不依赖于特定平台。

这其实有点像 Jupyter Notebook,把代码、数据、输出打包在一起了;也类似于 Docker,把运行环境做成了可分发的单元——Selfware 把场景换成了 Agent 协作。它不是从零发明的概念,但在 Agent 时代重新提出,确实切中了一个真实的痛点。

不过,协议这种东西,最终看的是采用率。现在 Selfware 主要在 Floatboat 自己的生态里运转。「A file is an app」是个有趣的理念,但从理念到被广泛采用的标准,中间路还很远。

另外值得提一句的是 IACT (Inline Action-Clicked Text),Floatboat 开源的另一个协议。它做的事情更小但很实际:在 Markdown 语法的基础上,直接在 AI 对话生成结果加上可点击的行内 (in-line) 链接/按钮。生成结果中的「可行动内容」将会自动套上这个按钮,用户直接点击就行了。

这个交互改进看着不起眼,用起来确实减少了摩擦。最早做类似体验的应该是 Claude,但 Claude 的很多「好东西」都是闭源的。Floatboat 把 IACT 开源,让其它产品也可以充分利用。

现在一些同类产品比如 WorkBuddy 也在做类似的东西了,但据我了解 Floatboat 是最先提出这个概念并把它协议化的。

工作起来,开心最重要

Floatboat 的名字来自一句英语俗语,whatever floats your boat,大概的意思是「你开心就好」。

少卿说,他们希望产品给人一种在 AI 时代悬浮起来的感觉,不被裹挟着走。

这个愿景挺好的。但 Floatboat 能不能成为这个时代的那个「用我就够了」的产品?老实讲,APPSO 仍然没法给出一个明确的判断。

毕竟大家都看到了:每一代尝试做这件事的办公产品,到了最后,多半成为了工具箱里的工具之一,而非唯一。

但今天下判断,也为时尚早。

一个产品不需要统一所有人的工作方式才算成功。如果它能让一部分人——那些一个人干五个人的活、每天在软件之间当搬运工的「OPC」们,每天省出一个小时来做真正需要动脑子的事,那它就已经值得存在了。

对大多数普通人来说,一家公司的活如果全都一个人干,确实挺累的。

但 Floatboat 让人兴奋的地方在于,它给了一个人也可以是一家公司的从容和底气。

不是所有人都能 OPC,你至少首先需要台好「PC」。而 Floatboat 赌的,就是自己会成为那台 PC。

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