【内测体验】飞书多维表格更新的AI自动化工作流，真的惊到我！

【内测体验】飞书多维表格更新的AI自动化工作流，真的惊到我！ 【内测体验】飞书多维表格更新的AI自动化工作流，真的惊到我！ Modified November 3, 2025 No access 0bc3reamiaaaeuai5kyi5ruvbcodyseqbraa.f10002 00:00 1、AI自动化工作流怎么“按人的路径办事” 我把这次内测的直观能力，拆成五个点： 1. 感知与抽取（能看懂） ： 飞书能够从“消息原文/表单/群聊/文档”里抓要点，并且完成结构化输出。 比如后续的例子内把“点子说明”抽成目标、受众、渠道、约束。 2. 语义归类与决策（能想清） ： 结果内容的产出不是拍脑袋的，而是“给出标签+选择依据”。 例如后续的例子会要求生成 5 个选题，每个选题背后都需要附上“为什么可能有效”（受众匹配、渠道适配、传播潜力、成本与风险）。 3. 执行与编排（能做准） ： 为了实现我的目的，AI自动化工作流会自动的完成写表数据、分配任务、推送消息、建流程、更新状态，节点之间变量自动传递。整个过程中都不需要我手动操作 （后续可以看视频直观的感受出来）。 4. 反馈与回放（能讲明） ： 每一步“为什么这么做”都支持回放，同时对于每一次的操作有日志与快照； 5. 人机协作（能收敛）： 对于一些需要API KEY等节点的设置，AI自动化工作流会自动的跳过，支持用户自行完成操作！ 2、端到端的案例分享 我本身一直在做AI 媒体的，然后现在脑子里已经形成了一个思维惯性，一看到好玩的、前沿的东西，我就想着把把记下来。 现在我完全释放了这个过程。 具体流程可以拆解为： 我把“点子说明”扔给机器人，希望 5 分钟后拿到“可发的小红书内容”，并且能复盘它的选择过程 。 3、最终展示效果 我发给我的点子给它，整个过程就5分钟！ 1、它先把我发给机器人的那条“消息原文”当成线索，做感知和抽取（目标、受众、渠道、约束）； 2、然后发散生成 5 个选题，但不是凭空蹦出来的，每个都给出“为什么可能有效”； 3、接着自我批判和取舍，会考虑新颖度、传播潜力、风险和制作成本； 4、选定之后就开始写口播稿、再转成小红书标题、正文、话题。 这种“能看、能想、能改、能记”的感觉， 和过去的 RPA 已经不是一个范畴。 No access 0bc3saa3uaab6mapgqajiruvdegdxkiadoqa.f10002 00:00 4、具体教程： 首先要在数据表内完成相关字段的设置 再进行点击工作流，通过「AI创建」 根据我自己的目标，采用Cot的原则，输入下面的prompt： Code block Plain Text Copy 我想实现我（笑川）有消息发给机器人的时候，对应的消息内容自动填充在「消息原文」内，同时机器人可以帮我自动解析这个消息想法，按照大模型要求自动帮我完成基于消息内容生成5个对应的视频选题放在「参考选题」列，同时进行自我批判行思考，选出5个选题内吸引人的选题同时基于选出的选题生成对应选题下的口播稿列，放在「口播稿内容参考」列，基于口播稿内容参考的文案生成小红书标题和小红书正文&话题列 接下来就看它的表现了 No access 0bc3v4acwaaapuagfoqiebuvbl6dfoxqakya.f10002 00:00 ⚽ 注意： a、大家一定要在整个过程中关注他的思考过程，非常非常的有意思！发现它是真的在模拟人的操作，一步一步的完成每个节点的设置！ b、中间关于大模型节点下的prompt，大家需要再次自己的调试哈 以上简单的case，给大家提前关注到了这个功能点！真的非常的好用！ 同时的话它里面还内置了非常多的大模型节点，很多场景下都可以用一句话满足你的诉求。 三、思考 那我们再从新站在一个行业的视角下，所以它和市面上的其他解决方案有什么差异？ 如果把常见方案分为三类： 事件编排平台（Zapier）、RPA 页面自动化、泛用“AI助手” 1）事件编排平台（Zapier） ： 这类平台属于传统事件编排，擅长把多产品 API 串起来，但对语义层弱，结果更多是“执行了”而不是“为什么这样执行”。飞书把 理由、批判、选择 嵌入工作流：在节点里强制生成“为什么可能有效”、自我批判与风险说明。 2）RPA 页面自动化 ： RPA产品依赖像素级页面定位与步进动作，容易受页面变更影响，且难解释“为什么这么做”，飞书的AI自动化工作流强调 结构化数据 与 可解释评估 。 3）泛用AI助手： 这类产品强在即取即用，但是提示词不可版本化、结果不可追踪、合规不可复盘。飞书补齐了规则评估、禁词库、合规校验、版本留痕、数据闭环等企业能力 所以我们可以总结一下： 传统平台的强项其实是：把上下两个动作给接上；那么飞书现在隐隐约约已经开始：把上下的思考接上。 No access 0bc3reamiaaaeuai5kyi5ruvbcodyseqbraa.f10002 00:00 No access 0bc3reamiaaaeuai5kyi5ruvbcodyseqbraa.f10002 00:00 1、AI自动化工作流怎么“按人的路径办事” 我把这次内测的直观能力，拆成五个点： 1. 感知与抽取（能看懂） ： 飞书能够从“消息原文/表单/群聊/文档”里抓要点，并且完成结构化输出。 比如后续的例子内把“点子说明”抽成目标、受众、渠道、约束。 2. 语义归类与决策（能想清） ： 结果内容的产出不是拍脑袋的，而是“给出标签+选择依据”。 例如后续的例子会要求生成 5 个选题，每个选题背后都需要附上“为什么可能有效”（受众匹配、渠道适配、传播潜力、成本与风险）。 3. 执行与编排（能做准） ： 为了实现我的目的，AI自动化工作流会自动的完成写表数据、分配任务、推送消息、建流程、更新状态，节点之间变量自动传递。整个过程中都不需要我手动操作 （后续可以看视频直观的感受出来）。 4. 反馈与回放（能讲明） ： 每一步“为什么这么做”都支持回放，同时对于每一次的操作有日志与快照； 5. 人机协作（能收敛）： 对于一些需要API KEY等节点的设置，AI自动化工作流会自动的跳过，支持用户自行完成操作！ 2、端到端的案例分享 我本身一直在做AI 媒体的，然后现在脑子里已经形成了一个思维惯性，一看到好玩的、前沿的东西，我就想着把把记下来。 现在我完全释放了这个过程。 具体流程可以拆解为： 我把“点子说明”扔给机器人，希望 5 分钟后拿到“可发的小红书内容”，并且能复盘它的选择过程 。 3、最终展示效果 我发给我的点子给它，整个过程就5分钟！ 1、它先把我发给机器人的那条“消息原文”当成线索，做感知和抽取（目标、受众、渠道、约束）； 2、然后发散生成 5 个选题，但不是凭空蹦出来的，每个都给出“为什么可能有效”； 3、接着自我批判和取舍，会考虑新颖度、传播潜力、风险和制作成本； 4、选定之后就开始写口播稿、再转成小红书标题、正文、话题。 这种“能看、能想、能改、能记”的感觉， 和过去的 RPA 已经不是一个范畴。 No access 0bc3saa3uaab6mapgqajiruvdegdxkiadoqa.f10002 00:00 No access 0bc3saa3uaab6mapgqajiruvdegdxkiadoqa.f10002 00:00 4、具体教程： 首先要在数据表内完成相关字段的设置 再进行点击工作流，通过「AI创建」 根据我自己的目标，采用Cot的原则，输入下面的prompt： 接下来就看它的表现了 No access 0bc3v4acwaaapuagfoqiebuvbl6dfoxqakya.f10002 00:00 No access 0bc3v4acwaaapuagfoqiebuvbl6dfoxqakya.f10002 00:00 ⚽ 注意： a、大家一定要在整个过程中关注他的思考过程，非常非常的有意思！发现它是真的在模拟人的操作，一步一步的完成每个节点的设置！ b、中间关于大模型节点下的prompt，大家需要再次自己的调试哈 注意： a、大家一定要在整个过程中关注他的思考过程，非常非常的有意思！发现它是真的在模拟人的操作，一步一步的完成每个节点的设置！ b、中间关于大模型节点下的prompt，大家需要再次自己的调试哈 以上简单的case，给大家提前关注到了这个功能点！真的非常的好用！ 同时的话它里面还内置了非常多的大模型节点，很多场景下都可以用一句话满足你的诉求。 三、思考 那我们再从新站在一个行业的视角下，所以它和市面上的其他解决方案有什么差异？ 如果把常见方案分为三类： 事件编排平台（Zapier）、RPA 页面自动化、泛用“AI助手” 1）事件编排平台（Zapier） ： 这类平台属于传统事件编排，擅长把多产品 API 串起来，但对语义层弱，结果更多是“执行了”而不是“为什么这样执行”。飞书把 理由、批判、选择 嵌入工作流：在节点里强制生成“为什么可能有效”、自我批判与风险说明。 2）RPA 页面自动化 ： RPA产品依赖像素级页面定位与步进动作，容易受页面变更影响，且难解释“为什么这么做”，飞书的AI自动化工作流强调 结构化数据 与 可解释评估 。 3）泛用AI助手： 这类产品强在即取即用，但是提示词不可版本化、结果不可追踪、合规不可复盘。飞书补齐了规则评估、禁词库、合规校验、版本留痕、数据闭环等企业能力 所以我们可以总结一下： 传统平台的强项其实是：把上下两个动作给接上；那么飞书现在隐隐约约已经开始：把上下的思考接上。 这次内测让我确认一件事：自动化不是为了少走两步，而是让“意图→结果”这条链路更可治理、更可复盘。 当系统开始按人的路径办事，真正省下的不是点击次数，而是“沟通成本+维护焦虑”。我们终于可以把时间花在“选对方向”，而不是“把流程拼对”。 🔗 原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/kNvbiSmV... https://mp.weixin.qq.com/s/kNvbiSmV... 原创 笑川 AI产品 笑川AI进化论2025年11月3日 14:43 浙江 上上周六，我起了个大早，从杭州飞北京。 原因只有一个：飞书多维表格放话“有大更新”。说实话，落地前我还在心里打鼓——到底值不值这趟飞？ 嗯！没错，多维表格的闭门会还没结束，我就忍不住把消息发给朋友：飞书要更新的产品他抢了。 所以这次的发布会到底发布了一些什么东西呢？ 我非常感兴趣的有两个，分别是： 1、应用模式 2、AI自动化工作流 一、应用模式 应用模式详细版咱们后面单出一期文章单独讲 ，这里先给大家放个视频以及简单介绍一下。 大家对「应用模式」感兴趣的，可以先留个一件三连，等更新哈！ 1、多维表格应用模式是什么？ 就是在你不写代码的前提下，把“表+流程+权限+AI”封装成可发布、可复用的业务应用，让团队按角色高效协作，而不是在同一张表里“互相添堵”。 它解决的 核心问题 ：从“人人都在同一张表里改数据”转变为“按角色分工操作业务”，避免视图混乱、规则散落、流程不可控。 它与传统多维表格的 区别 ：不再只是创建多个视图和自动化，而是把视图（页面）、动作（按钮/流程）、权限（角色/范围）、数据与AI能力编排成一个“小产品”，可以发布、迭代。 2、直观感受一下前、后的区别 3、你可以这么去创建你的产品 二、AI自动化工作流 好的，这个才是我这篇文章要讲的重点！ 有使用过飞书的同学，肯定对「机器人」这个功能非常的熟悉，你可以和机器人对话，让他在后台帮你记录内容，执行各种操作，对吧！ 但是！！你搭建这个机器人起来其实是非常痛苦的！有极高的学习成本和需要有低代码工作流产品使用经验！ 老实讲，我以前搭机器人，更多是在拼流程图：这个触发、那个写入、再来一个条件分支。 能用，但 很“机械”！ 第一次用到飞书多维表格的「AI自动化工作流」，我有个很直观的感受系统开始按人的操作路径办事。 AI来帮你赋能工作流了！