機器之心原創
作者：張倩
科幻電影《銀翼殺手》中有一個經典片段：男主角 Rick Deckard 為了追蹤目标嫌疑人，需要在螢幕上放大一張照片。但是，他并沒有使用滑鼠，而是通過自然對話的形式向顯示器下達了口頭指令。
這個電影上映于 1982 年，距今已經 41 年。在這四十多年的時間裡，通過語言控制裝置已經逐漸變成了現實。起初，機器能夠聽懂的語言隻是簡單的「打開電視」「放大聲音」…… 如今，這一範圍擴大到了各種複雜指令。人們的生活、生産方式都在被 AI 重塑。
過去，如果你想寫一篇營銷策劃，你可能先要閱讀冗長的産品材料，把自己手動提煉的要點編輯出來，然後整理成一篇策劃案。但如今，這些工作都被一條“/”簡化了。
這個“/”來自釘釘。在前段時間的釋出會中，我們看到了關于它的現場示範，比如圖文創作、摘要提取、應用開發、專屬問答機器人…… 覆寫多個行業的多個工作場景，是以很多人也叫它「魔法棒」。
那麼，這個「魔法棒」到底好不好用？在拿到釘釘斜杠“/”的邀請碼後，機器之心進行了開箱評測。
此次評測的内容包括多個方面，比如文檔編輯能力（文生文、文生圖、文生表格）、聊天消息摘要、應用開發、問答機器人等。評測的目的在于驗證釘釘斜杠"/"這根「魔法棒」的實際使用體驗是否符合之前 demo 和現場示範給人的預期，是否真能提高生産環境工作效率。
文檔編輯：文字、表格生成遊刃有餘，圖像生成仍需努力
文檔是大部分工作者每天都要打交道的内容，涉及文生文、文生圖、文生表格等實用方向。
在這部分測評中，考慮到釘釘服務于産業的性質，我們以一個具體的行業場景切入，看看釘釘能不能在實際業務中幫上忙。
假設我們要開一家奶茶店，但起初，我們并不清楚具體的準備過程。于是，我們建立了一個文檔。輸入“/”，文檔界面彈出「向智能助手提問」的魔法棒。
點選這個魔法棒，我們可以看到它的各種用法，包括頭腦風暴、寫營銷策劃、職位描述、競品分析、産品說明、合同等等。
如果你不确定自己的問題屬于哪一類，直接在輸入框中提問也是可以的。
第一個問題是：開一家奶茶店要做哪些準備工作？單擊回車，魔法棒一口氣列出了九條準備事項：
不過，這些條目并不詳細，于是我們要求魔法棒繼續寫。可以看出，在續寫的内容中，魔法棒補充了很多細節。
對于開店準備階段的 SWOT 分析、營銷方案撰寫，魔法棒也能毫不費力地應對。這些内容足以讓開店小白對即将要做的事情有一個基本概念。
入門之後，我們嘗試用「魔法棒」生成一些實施過程中可能用到的材料，比如表格、宣傳畫。
首先，我們嘗試讓「魔法棒」羅列一個裝置采購表格。可以看出，它可以自動給出需要采購的裝置種類以及需要記錄的相關資訊（型号、數量、單價、總價等）。如果在生成結束後選擇「繼續寫」，這個表格還可以繼續擴充，幫我們進一步打開思路。
接下來，我們嘗試生成一張宣傳畫：
可以看到，在文生圖功能中，魔法棒通常會生成四幅圖像供我們選擇。我們可以選擇其中一幅，也可以全選。作為國内首個将文生圖落地到應用上的生産力工具，釘釘魔法棒在測試中的表現确實帶來了一些驚喜。
不過，在生成的圖像中，我們也發現了一些問題，比如某些風格總是生成失敗（如水墨畫）、圖像中包含一些沒有意義的文字、無法定制自己想要的文字等等。這會給使用者帶來一些麻煩。
是以，總體來看，在文檔編輯這類場景中，文生文、文生表格相對來看比較成熟，在提升生産效率方面成效比較顯著。但文生圖功能尚不穩定，有種「抽卡」的感覺。不過，相比于 Midjouney 等效果更好的文生圖 AI 模型，釘釘「魔法棒」的 prompt 可以更簡單，結合工作中的高頻場景，使用起來也更友善。
聊天摘要：消除了「爬樓痛苦」，但也偶有瑕疵
在工作中，我們可能經常遇到這種場景：一小時沒打開工作軟體，群裡的未讀消息就堆積到了「99+」。為了避免錯過重要資訊，我們往往要花一段時間「爬樓」，從大量消息中篩選有用的、和自己相關的資訊。
但現在，我們隻需要在聊天框中輸入“/”，「魔法棒」就可以自動把上百條資訊總結出來。
同樣以開奶茶店為例。假設我們在群裡聊了一些開店事宜，聊天結束後想把重要資訊總結下來。
在最後一個人發言結束後，輸入“/”，選擇「智能摘要」，魔法棒開始自動整理。
幾秒鐘後，「魔法棒」給出生成結果：
可以看出，「魔法棒」基本把三個人聊天的要點摘了出來，而且把最後的任務劃分整理得非常清楚。
不過，在整理另外兩輪的對話時我們也發現了一些問題，比如摘要過于籠統且無法以對話的形式進行修改、内容與發言人不比對等。
比如在下面這個閑聊的例子中，「并稱其為編輯部廚藝第二好的同學」主語應該是二狗。
此外，目前的「智能摘要」功能僅支援 1000 字以内的對話，如果讨論内容比較長，資訊會有所損失。不過我們咨詢釘釘同學後了解到，還好它選取消息範圍的設定是「自後往前」，這也是為了防止實際使用中，由于前列消息占了大頭，導緻多次生成的效果會重複。這應該是一種工程化上的設計。
是以，總體來看，釘釘「魔法棒」的聊天消息摘要功能無論在閑聊還是工作相關的群聊中都能發揮一定作用，幫群聊成員省去總結、「爬樓」的時間。當然，該功能目前生成的内容也偶有瑕疵。
應用生成：連拖拉拽都不需要的無代碼操作，AI 一鍵開發小程式
在之前介紹釘釘斜杠“/”的文章中我們提到過，OpenAI ChatGPT、微軟 Copilot 掀起的這場生産力革命有一個突出的特點：讓原本隻有少數人能掌握并自由運用的前沿技術走到了每個人身邊，成為了實實在在的生産力工具。這點在釘釘的「拍照識圖搭建應用」功能中展現得非常明顯。
假設奶茶店想要建立一個群組成員都可以填的采購表單應用。我們先在紙上把這個表單畫了下來，然後給表單拍照、上傳，幾秒鐘後，釘釘「魔法棒」就生成了我們需要的應用。而且「采購時間」等特殊格式的字段會被自動識别出來，比對友善的填寫方式。
這個過程不需要寫代碼，甚至都不需要進行拖拉拽操作。我們隻通過畫圖，用自然語言描述就生成了應用，整個體驗非常絲滑。
此外，增、删、修改選項和字段也可以通過自然語言來完成。
最後，我們把這個應用一鍵安裝到了群裡，所有人都可以看到并填寫。
不過，在填寫過程中，我們發現，有些字段的填寫方式可能并不合适，比如采購管道預設幾個特定選項。當我們想要修改時，這些字段改起來也沒有那麼容易，指令很難描述到位，需要一定的試錯成本和學習成本。
當然，這隻是一個很簡單的測試例子。在實際生産場景中，如果加以改進，這項功能有着廣闊的應用前景，比如生成售後工單系統、制造業巡檢系統、電商訂單管理系統等複雜的行業化應用。這些應用收集到的資訊可以通過宜搭接口同步到企業内部的 CRM 等系統中。
問答機器人：準确度高、喂養型 AI，且一口氣學完《三體 I》不成問題
在生産場景中，幾乎所有的工作都要求工作者具備「快速學習」的能力，問答機器人的出現讓這件事變得不再困難，這也是釘釘「魔法棒」demo 中令人眼前一亮的功能。
假設奶茶店想建立一個機器人問答系統，輔助店員學習各種奶茶的制作流程。
我們首先在聊天輸入框中輸入“/”，然後選擇「問答機器人」指令，「魔法棒」就彈出了讓我們上傳文檔的提示。
在測試中，我們上傳了一份簡單的「奶茶制作指南」，看看效果如何。
在機器人學習完畢後，我們在群裡 @它進行互動問答。
基于學習文檔的内容，我們問了一些關于某個口味的奶茶的制作問題，機器人幾乎都能答對，有時候還會自我發揮，比如提醒我們糖不要放太多，這是學習文檔中沒有提及的内容。
此外，我們發現，這個已經訓練過的機器人還可以吸收更多文檔繼續訓練，以應對我們提出的更多問題。
不過，鑒于這個文檔比較簡單，可能挖掘不出「魔法棒」的真實潛力，我們換了一篇更加專業的文檔，即機器之心之前釋出的一篇萬字長文，看看「魔法棒」能學到什麼。
在文檔學習完畢後，我們問了幾個問題，比如「解釋一下小樣本學習」。可以看到，「魔法棒」精确地找到了問題的答案所在。
為了測試釘釘「魔法棒」學習文檔長度的上限，我們先後給它輸入了《三體 I》（約 20 萬字）和《三體全集》（約 90 萬字），發現它可以順利學習《三體 I》，但沒辦法把《三體》全集一次學習下來。幾次測下來我們猜測，釘釘「魔法棒」現階段可以學習的中文文檔長度上限在二十到三十萬字左右。
總結
從測評結果來看，釘釘「魔法棒」的使用體驗基本符合 4 月份錄屏 demo 和現場示範給人的預期，甚至問答機器人、摘要的效果要超出當時的示範。這超出我們的預料，畢竟原以為大家或多或少都會在宣傳上誇大自己的能力。它通過自然語言互動和智能生成技術，為各行各業的從業者提供了強大的工作助手。無論是文檔編輯、聊天摘要、應用生成還是問答機器人，「魔法棒」都展現出了出色的實用性和提升工作效率的潛力。
總的來講，整體測評感受是釘釘斜杠已經差不多可上線對客。當然，由于目前仍處在開發階段，釘釘「魔法棒」的部分功能我們現在還無法體驗，比如群摘要自動生成待辦。此外，部分已開放的功能在技術和算法上，還存在較大的提升空間，比如文生圖的生成效果可能還不太穩定。
這裡也要提一下，釘釘斜杠“/”底層是對接的阿裡雲通義千問等大模型，我們從魔法棒的測評中，也發現在過去一個月，通義大模型的能力和生成效果提升了不少。這說明大模型的學習速度挺快，允許它們成長一段時間。
另外，在咨詢釘釘内部人士後我們了解到，他們目前正在緊鑼密鼓地疊代釘釘「魔法棒」的更多功能和資料層的系統設計，未來将帶給大家更多驚喜，讓各行各業的從業者都用上這一高效的生産力工具。