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前飞书多维表格技术负责人陈加贝创立AI表格项目Teable，完成数百万美元天使轮融资并发布全球首款“多维表格智能体”AI Database Agent

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02-10 14:15

精选参考来源

深度｜AI吞噬软件，AI构建AI，来自达沃斯的2026预测

【#iOS26解锁Siri五项新技能#：上下文感知更懂你、执行力更强】 9月16日，科技媒体 9to5Mac 发布博文，报道称在 iOS 26 系统的官方功能文档中，苹果意外披露了 5 项针对 Siri 的新功能，这些功能增强了 Siri 的实用性与交互体验。#iOS26新增20多项AI功能##苹果客服回应iOS26引头晕#首先，Siri 的“产品知识”（product knowledge）功能新增了设备与上下文感知能力。它在提供信息时，将结合当前屏幕内容、设备型号、系统设置等因素，从而给出更精准的回答，意味着用户在特定设备环境下获得的建议会更贴合实际需求。其次，苹果强化了 Siri 接入 ChatGPT 体验。在用户从 ChatGPT 复制回答后，Siri 现在可以保留原有的富文本格式，包括加粗、链接、标题、内嵌图片、项目符号以及表格。这让跨应用迁移内容更高效，减少了格式重排的麻烦。第三，用户可直接通过 Siri 指令，让 ChatGPT 生成文件。例如输入“制作一个电子表格”，生成后可通过分享面板保存到“文件”或在其他应用中打开，更顺畅地衔接办公与学习等场景。第四，Siri 支持针对 ChatGPT 的回复执行后续操作。比如在获得“适合卡拉 OK 的歌曲”列表后，可以直接说“播放第三首”，Siri 会自动调用音乐播放服务执行，让 ChatGPT 的结果更易转化为实际行动。最后，在隔空播放（AirPlay）功能上，Siri 支持掌控更多 HomePod 设备。在用户通过 AirPlay 向某个 HomePod 播放音乐时，可以直接让 Siri 同步播放到家中其他 HomePod，实现更灵活的多房间音频体验。（IT之家）

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1. 深度｜AI吞噬软件，AI构建AI，来自达沃斯的2026预测

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4. 又能聊AI又能滑雪的周末实在太幸福，我这六个回答你们同意吗？更多AI前沿思考，1.24-1.25来崇礼论坛听吧！#2026AI看崇礼 #红衣聊AI

5. 金鸿曲轴的段子手 AI 革命：当 67 岁老厂遇上脱口秀#人工智能 #科技改变生活 #玩个很新的东西 #飞书 #AI新星计划

6. #人工智能#当ChatGPT母公司 OpenAI 将 IPO 估值锚定1万亿美元，这场计划于2027年落地的公开上市，瞬间成为全球资本市场与AI行业的焦点。#AI创造营##AI智能# 据路透社援引知情人士消息，这家 AI巨头拟最早在 2026年下半年向监管机构提交上市申请，计划募集至少 600 亿美元资金 —— 若顺利成行，这将超越沙特阿美此前的纪录，成为人类历史上规模最大的 IPO。凯文思考的微博视频

7. 用了3年飞书多维表格后，我终于为你们总结了一份保姆级教程。

8. 【#OpenAI发布GPT最新升级版##GPT最新升级版本来了#】11日，OpenAI发布其人工智能模型GPT的最新升级版本GPT-5.2，以应对生成式人工智能领域日趋激烈的竞争。OpenAI介绍称，GPT‑5.2是在“专业知识工作方面”表现最好的模型系列，在制作电子表格、制作演示文稿、图像感知、编写代码以及理解长上下文等方面都优于前代产品。横向比较方面，核心版本GPT-5.2 Thinking在几乎所有列出的推理测试中都略胜于谷歌公司的双子座3和Anthropic公司的克劳德·奥普斯4.5 ，涵盖现实世界的软件工程任务和博士级别的科学知识，以及抽象推理和模式发现。（央视财经）央视财经的微博视频

9. 今天起，不用下载飞书也能用飞书多维表格了！

10. 从“看数据”到“用数据”：AI多维表格如何终结数字大屏时代？（论文AI稿）

11. 对话云栖大会：下一个AI爆款、大模型进化与Agent万亿级企业市场

12. 为何顶尖AI公司都盯上游戏？【硅谷101】

13. 探访云栖（二）：AI Agent元年，谁在打造“数字员工”？【101 Weekly】

14. 如果你现在还没用Agent帮自己干活，那其实很危险

15. 快抄作业！我用JoyAgent搞了个AI团队 2025年都快结束了，Agent是不是还没用上？我找到了打工人用上智能体的最简单方法，就是用JoyAgent把每天重复的SOP全做成Agent，不懂代码也能零门槛搭建，而且效果很稳定。看着AI团队全自动打工、出活，非常解压。 #AI #智能体 #JoyAgent #JoyCode #京东云

16. OpenAI 也已经悄悄支持了竞争对手 Anthropic 提出的“Skill”机制，在 Codex CLI 已经支持，并且在 ChatGPT 的代码解释器 (Code Interpreter) 中也悄悄使用了。Skill 很简单强大，只需要就是一个文件夹，里面放个 Markdown 格式的说明文档，再加上一点可选的资源或脚本。理论上，任何能够浏览和读取文件系统的 LLM 工具，应该都能使用它。ChatGPT 目前添加的技能包括：电子表格、Word 文档 (docx) 和 PDF的处理。其中对于 PDF 和文档处理，他们的策略是先把每一页转换成图片的 PNG 格式，然后传给具备视觉能力的 GPT 模型。这大概是为了保留排版和图表信息，如果直接提取纯文本，这些信息往往会丢失。在 ChatGPT 中，说一句> Create a zip file of /home/oai/skills(把 /home/oai/skills 打包成 zip 文件)有一定概率提供文件打包或者你可以到这个repo看：github.com/eliasjudin/oai-skills

17. 不愧是飞书，不愧是飞书多维表格🐮今天带着我们虚实的小伙伴们来多维表格开发者日学习，作为一个已经把飞书多维表格，作为我工作核心中的核心的人，真的是感到特别惊喜和兴奋。这次的应用模式非常🐮，感觉可以把我们整个工作流程的效率水平给提升一大截！而且在之前那篇文章里我也说了，我自己虽然用了很久的飞书多维表格，但时常觉得对它的开发还不足十分之一，感觉之后可以写的东西还特别多。。。

18. Agent Skills：AI 能力扩展的新范式

19. 开发Agent只懂拖拉拽？你真的能跟上生产级开发的节奏了吗？

20. 别等别人赚钱才后悔，你的AI该“嵌入”业务了。 #大咖观察 #红衣聊AI #AI工具

21. 阿里全家桶全面Agent化！千问“任务助理”全面公测，从此AI不再只是动嘴出主意的狗头军师！

22. 从失败中重生：一个 AI Agent 前端落地的真实复盘同步发布于博客：网页链接今天在 FEDay 上分享了一个 Agent 前端落地案例，核心内容是讲述了我参与的一个团队如何从"技术成功"走向"产品失败"，又如何在复盘中获得认知升级。这个故事的价值不在于成功的方法论，而在于那些踩过的坑和思维转变的过程。2025 年被称为 Agent 元年。Deep Research、Manus、Claude Code 相继发布，技术圈一片沸腾。很多团队都在问同一个问题：我们要不要做 Agent？在开始之前，我还是想讲一下我对 AI Agent 的定义：AI Agent（AI 智能体），是为了实现某个目标，循环调用工具的大语言模型。- 工具循环（tools in a loop）：模型调用工具 → 获取结果 → 继续推理- 有明确终点：为了达成目标，而不是无限循环- 目标来源灵活：可以来自用户，也可以来自另一个 LLM- 基础记忆能力：通过对话历史保存上下文信息朋友负责的团队面临的是一个真实的企业痛点：公司有完整的内部设计系统（Design System）和私有前端框架，但这些代码从未被 AI 训练过，通用模型根本无法直接生成符合规范的代码。目标看起来很清晰——做一个类似 Lovable 的工具，但用的是自己的 Design System。用户上传 Figma 设计稿或截图，Agent 自动生成符合内部规范的前端代码。听起来很美好，对吧？但挑战也很现实：- 要完整搭建一个 Agent 系统没想的那么容易，不仅要和模型交互，还要处理好用户交互，还有上下文工程- 要让模型理解和使用从未训练过的私有组件- 要在浏览器中实时预览生成结果- 出错了希望能自动修复由于团队之前没有开发过 Agent 相关产品，所以请我参与其中，提供技术咨询和方案建议。我第一个建议很现实：先跑通再优化—— 构建 Agent 最难的不是技术，而是完整跑通流程。我推荐他们基于 Claude Agent SDK 进行二次开发，而不是从零造轮子。一些关键理由包括：1. Claude Code 已经验证了它是可行的2. 开箱即用，内置工具足够满足绝大数场景3. 可以自定义工具、接入 MCP、自定义 Skill4. 可以接入国产兼容模型还帮着基于 Claude Agent SDK 快速搭建了一个原型系统。一些关键代码还开源在这里：网页链接这样很快有了个基本可用的 Agent。接下来就是解决代码的浏览器预览问题。一开始我们尝试用 Sandpack（浏览器端沙盒）做代码预览，结果发现复杂组件根本跑不起来，而且无法发挥 Agent 读写文件的能力。转向方案是给 Agent 一个本地文件系统——每个会话一个独立环境（虚拟机或目录），Agent 可以自由读取、修改、编译代码。这个决策让 Agent 的能力得到了最大化发挥。给 Agent 一个本地文件系统才能最大化的发挥 Agent 能力给 Agent 一个本地文件系统才能最大化的发挥 Agent 能力另一个难题就是如何让 AI 学会使用从未训练过的私有组件？其实就是把 Agent 当作新员工，用高质量文档和参考代码来教会它。我们把设计系统说明、组件列表、API 文档全部 Markdown 化，让 Agent 按需检索。高质量的参考代码本身就是最好的教材。而且完全不需要复杂的 RAG 系统，直接让 Agent 去基于文件检索搜索本地文档和代码就足够了。还有一个难题就是如何保证生成代码的质量，让代码能跑起来？为了保证代码质量，为 Agent 建立了一套"生成 → 验证 → 修复"的自动化闭环：Lint 静态检查、编译验证、视觉比对（借助 Chrome DevTool MCP 做截图对比）。一个节约主 Agent 上下文的技巧：把验证工具放入 Skill 或 SubAgent，避免污染主 Agent 的上下文。把这些问题都解决后，Agent 终于上线了。系统跑通了，Demo 很惊艳，但……很快就没什么人用。初期大家觉得新鲜，但很快就弃用了。开始和他们一起深度复盘，发现问题根本不在技术，而在产品逻辑与用户习惯的错位。通过对内部员工的调查访谈，很快就找到了原因：习惯阻力：设计师和产品经理更习惯在 Figma 里工作，而不是对着一个对话框。从舒适区（Figma）跳到陌生区（Agent 对话），这个门槛比想象中高得多。大部分甚至不知道该在聊天窗口写啥。80/20 瓶颈：Agent 能实现 80% 的效果，但剩下 20% 的修改成本极高。而往往就是那 20% 决定了能不能用。流程割裂：生成环境和开发环境是脱节的，无法利用现有代码，需要手动把生成的代码复制回项目，操作繁琐。团队意识到，他们最初问的问题是："如何构建一个设计系统 AI Agent？"这种提问方式让 Agent 变成了目的本身，为了技术而忽略了本质。正确的问题应该是："我们设计系统的最终目的是什么？"答案其实只有两点：在整个企业内实现设计规范的统一；实现开发效率的提升。设计系统只是手段，而非目的。思维转换：以 AI 为中心重新设计现有的流程是为人设计的：手动沟通、反复修改、人工确认，步骤繁杂，效率低下。未来的流程应该为 AI 设计：Input → AI Agent → Output，路径直接，效率高。这带来了两个新的设计原则：AI 友好：选择 AI 容易理解和操作的技术栈。轻量化：只保留 Design Tokens，基于 AI 友好的开源系统（如 shadcn/ui）进行扩展，而不是维护一套庞大的私有组件库。破局之道：从 Agent 到 Skill最关键的转变是：不要做一个独立的 Agent 平台，而是将能力嵌入现有的 AI 开发环境。旧模式是"独立 Agent 孤岛"——Agent 和开发者之间存在割裂，效率低下。新模式是"融入开发工作流"——把设计系统变成一种 Skill（技能），可以被通用的 Agent（如 Claude Code、Cursor）调用。Skill 的具体形态很简单：Markdown 文档（供 AI 查阅组件用法）+ 自动化脚本（用于初始化项目、自动安装和应用设计系统）。开发者在自己熟悉的 AI 开发环境里工作，当需要用到设计系统时，Agent 自动调用这个 Skill，生成的代码直接进入项目代码库。Skill 的具体形态很简单：Markdown 文档（供 AI 查阅组件用法）+ 自动化脚本（用于初始化项目、自动安装和应用设计系统）。开发者在自己熟悉的 AI 开发环境里工作，当需要用到设计系统时，Agent 自动调用这个 Skill，生成的代码直接进入项目代码库。可以参考：网页链接这个案例让我想到几个更深层的问题：1. 技术成功 ≠ 产品成功很多技术人（包括我自己）容易陷入"技术可行就是成功"的思维定式。但用户不会因为你的技术牛就买单，他们只关心能不能解决自己的问题、能不能无缝融入自己的工作流。2. 做 AI 产品要"以 AI 为中心"思考我们常说"以用户为中心"，但在 AI 时代，可能需要增加一层：以 AI 为中心设计工作流，再让用户享受这个高效流程的成果。不是让 AI 模仿人的工作方式，而是重新设计工作方式让 AI 更高效。3. Skill > Agent独立的 Agent 平台有天然的adoption障碍。把能力封装成 Skill，嵌入已有的通用 Agent 生态，可能是更务实的落地路径。这也是为什么 Anthropic 推出 web-artifacts-builder 这样的开源项目——它就是一个 Skill 的范例。4. 行动本身就是价值即使这个项目"失败"了，团队获得的认知升级是无价的。从模仿人类工作流到为 AI 重塑工作流，这种思维转变只有在实践中才能获得。最后我想说的是："去构建（Build）"。AI 时代，失败没什么，好过什么都没做。

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25. 2026年AI全景预测：迈向百亿智能体时代的20个发展趋势。 #大咖观察 #人工智能 #红衣聊AI #智能体 #AI时代

26. n8n要凉了？Agent Skills实测对比，谁才是AI自动化之王！

27. 【6个可以帮忙做表格的网站】1、AITable.ai ：aitable.ai，融合了“Excel + 数据库 + 自动化规则”，还能生成表单、甘特图、看板，比Excel更聪明，比系统更简单，做项目计划、内容日历、客户管理超方便。2、金数据：jinshuju.net，表单自动收集+实时生成报表，只需要把问卷发出去，金数据就能自动整理结果、分类、做图表、导出，再也不用一个个复制粘贴。3、Formaloo ：www.formaloo.com，无代码创建表单+分析图表一条龙，支持逻辑跳转、权限管理、多人协作，还有自动化统计图表，比Google表单更强大，适合团队做调研、收集反馈或数据登记表。4、LiveFlow：www.liveflow.com，它能连接 Excel / Google Sheet / Quickbooks / Stripe 等平台，一更新数据就实时同步表格、图表也跟着刷新，简直财务分析的梦中情表。5、Rows：rows.com，可以在表格里直接调用 ChatGPT、自动抓取网站内容、生成可视化图表，还能连 API、Zapier 等，比 Excel 更接近“编程表格”。6、 Appsmith：www.appsmith.com，将 Excel 表格一键变成应用系统，比如你有一张项目表，它能生成一个带界面、可筛选、能录入的新系统，适合做内部后台、数据录入、客户查询，让你从“填表人”变成“建表人”。

28. 我们该如何看待AI Agent (智能体)，以及未来发展趋势是什么样的？

29. 用WPS AI处理电子表格：安全而且高效

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32. 一张表，就把电商直播行业拉进AI时代了？#飞书多维表格 #飞书 #AI新星计划 #科技改变生活 #玩个很新的东西

33. #AI钉钉登陆鸿蒙系统##鸿蒙上的钉钉会思考了#说起来这新钉钉，也是跟上了时代的脚步，融合了AI优势之后研发了不少AI功能。就拿还未上线的钉钉ONE来说，全球首个以Agent驱动的工作信息流，在窗口里就可以操控钉钉里的各个 Agent 为你处理工作，直接就把效率翻倍了！应该有很多人跟我一样期待这个功能了。那钉钉其他功能也值得表扬！AI表格-能够将对话描述想法进行生成表格以及多项表格基础操作！这下多且繁杂的表格公式终于可以不用再背了！还有AI搜问、AI听记（未上线）等功能，基本上可以通过AI的能力就能解决而冗杂简单的工作处理。效率岛、话题圈等功能，会更注重智能交互，让钉钉变得好玩有趣！这些都是全新钉钉的新体验，但是！！鸿蒙版钉钉的用户“吃”得更好！基于鸿蒙生态，还能享受到碰一碰分享名片、小艺语音拉会、多设备协同办公等快捷便携的生态体验。感觉，现在的钉钉已经强的离谱了，再也不是我印象里的求人不要打低分小蓝鸟了！

34. 吊打透视表，气走合并计算，史上最牛的核对公式来了！

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37. 让AI直接解决用户的问题，是创业者适应AI时代的必修课。 #大咖观察 #红衣聊AI #创业 #用户思维

38. 你愿意花钱投资AI工具吗？ #大咖观察 #红衣聊AI #AI工具 #投资 #职场

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40. OPPO AI在ODC上公布了全新战略：“新计算、新感知、新生态”以On-Device Compute端侧智能计算、PersonaX记忆共生引擎，以及Agent Matrix智能体生态框架三大技术底座，OPPO AI将打造与用户共生的智慧系统，引领个人化AIOS。说人话就是AI可以让ColorOS更加出色。

41. 💻 2025 AI 中场时刻，为你的观点投票当 AI 从狂热走向落地，旧共识正在瓦解，新路线亟待探索，知乎科技邀请你加入讨论。2025 年，AI 赛道新品频出、技术加速渗透，但「分化」与「熵增」之下，行业核心命题的争论愈发激烈。【张小北】说 AI 已至中场（LLM 赛道进度条过半），【清人】却觉得 AGI 连门都没摸到；有人押注「世界模型」会接棒成新风口，【俞扬】直言其核心难题未破、还得再等；【404老吴】站「商业闭环为王」（创业公司难建技术壁垒），【胡晓东】死磕「技术才是底牌」（当下闭环在成熟期前不值一提）；【DBinary】还在等图生图 Agent 那「临门一脚」，改写行业格局。【Haoqiang Fan】看好具身机器人，直言其将重演 2025 年的飞速发展；而你，站在 2025 岁末的分岔口：AI 是真革命还是虚火一场？2026 年能迎来转机吗？这些争议背后，你更认同哪个观点？点击👉 网页链接，为你的观点投票吧>>如果让你提炼一个「2025 AI 年度关键词」，会是什么？欢迎在评论区聊聊。#AI中场时刻#

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