文：王智遠 | ID:Z201440DeepSeek R1模型火了一陣。
很多公司都開始用它，我最近一直觀察，作為推理模型，真正用到產品里面后，到底能干些啥？對公司和業務有啥實質性幫助？后來，花幾天時間調研一下，飛書給出一些答案，而且可以讓性能提到10倍。什么、10倍？怎么做的？這里有三個關鍵點。第一，飛書加deepseek解決了重復工作的問題。
以前用大模型對話工具，一問一答，效率很低。現在，飛書接入 DeepSeek 后，把多維表格行列功能和大模型推理能力結合起來，直接批量處理信息和任務，效率一下子提高了很多。具體怎么找到deepseek呢？首先，在飛書多維表里新建一個表格，再新建一個字段。在字段捷徑里找到「DeepSeek」，選中它，給字段起個名字，再寫好固定的提示詞。然后，選擇你只要數據結果，還是要展示思考過程。選好之后，等系統生成結果，就可以在多維表里使用了。第一步，在飛書里新建一個多維表格，只保留第一列用來輸入原始文案；然后通過「探索字段捷徑」功能，接入 DeepSeek R1 模型。第二步，設置了一個提示詞：把輸入的內容改寫成小紅書風格，包括標題、正文和標簽，不要丟失原意，也不要增加無關信息。接著，他又新增了幾列，分別設置不同的提示詞，讓 DeepSeek 把同一篇文案改寫成適合微博、英文推特等不同平臺的內容。比如，微博提示詞是：把輸入內容改寫成適合微博的風格，帶標簽或超話，確保信息完整。推特提示詞是：把內容改寫成推特風格，每條不超過 140 字，第一條為總結性質。”小紅書也是一樣。視頻：傻瓜式操作，一個通俗易懂的飛書+DeepSeek R1自動化操作內容示例
一是用飛書「生成表單」功能，把復雜表格變成一個簡單的表單頁面，每次只要在表單里輸入原始文案，系統會自動處理，不用在表格里來回滾動。二，設置了一個工作流，當文案處理完成后，系統會自動通過飛書發消息提醒他：“文案已經生成好了”，可以直接復制使用。是不是只有前面說的用法呢？不。還有一個很實用的例子：解讀論文或PDF文件。
第一步。在飛書多維表格里新建一個表格，把多余列和空白行都刪掉，只留下有用部分。接著，新增一列，叫「附件」，用來放論文的 PDF 文件。不過，Deepseek R1 本身不能直接讀取 PDF 文件，這時候要借助另一個工具——Kimi 閱讀助手。我們可以通過「探索字段捷徑」找到 Kimi 閱讀助手，并設置它的功能。具體操作是：新建一列，命名為「研究背景」，選擇 Kimi 閱讀助手。在設置中，綁定論文的 PDF 文件列，并輸入提示詞：分析并生成附件論文的詳細研究背景。點擊確定后，Kimi 就會自動提取論文的研究背景信息。用同樣方法，再新增幾列，分別提取論文的「研究方法」和「結果與分析」。這樣，論文的重點內容就被一步步提取出來了。第二步，為了讓信息更清楚，我們要把提取的內容總結一下。新建一列，選「總結」字段捷徑，把之前提取的「研究背景」「研究方法」「結果與分析」這幾列都選上，再設置提示詞：詳細總結所有內容，別漏掉信息。有了總結這一欄后，其他就可以交給 Deepseek R1 進行深度分析了。新建一列，選擇 Deepseek R1 字段捷徑，并設置提示詞：基于總結內容，給出論文評價。評價體系包括：優點與創新、不足與反思、關鍵問題及回答。有時候，Deepseek R1 輸出結果可能會比較長，不方便閱讀。這時，可以用「信息提取」字段捷徑，把每個維度單獨展示出來。比如：再新建一列，命名為「優點與創新」，選擇「信息提取」捷徑，綁定 Deepseek R1 的輸出結果，并設置提示詞：「優點與創新」「不足與反思」和「關鍵問題及回答」等。這樣一來，每個評價部分都清清楚楚地分開了。通過這三步，就能輕松完成從上傳論文、提取內容、總結分析全過程。如果想分享到小紅上，最后再新建一列，選擇 Deepseek R1字段捷徑，設置提示詞：基于輸出結果部分，生成小紅書風格的內容。這樣，整個過程就全搞定了。所以，Deepseek R1和飛書結合起來，能搞定很多任務，比如：批量處理、自動生成內容、深度分析復雜信息，很方便。但是，有人可能會問：這些工具是個人用的，那公司能用嗎？當然可以。說到公司、業務，我第一個想到的是銷售跟蹤表。因為拜訪客戶時，大家都怕麻煩。以前在公司，每次出門拜訪客戶，領導都會說：小王，回來后要把商機進度和跟蹤記錄填好。這事兒挺煩人，因為跟客戶聊著聊著，就容易忘掉細節，最后信息不全，甚至還會丟掉重要線索。怎么辦呢？用上 Deepseek R1 模型和飛書多維表格，銷售跟蹤表能變得智能又自動，這些問題就全解決了。如圖：左側為拜訪信息，右側為deepseek R1基于提示詞，自動質檢思考后的結果。???第一步，建一個銷售跟蹤表，加上「客戶名稱」「溝通時間」「拜訪心得」這些欄目，再新增一列，叫「總結與評分」。第二步，接入 Deepseek R1 模型。設置一個簡單的提示詞，比如：“根據拜訪心得，按產品介紹、需求挖掘、下一步計劃等五個標準打分，每項20分，生成總分和后續行動建議。”第三步，讓同事們把拜訪心得寫下來，然后用飛書工作流設置自動提醒和排序。比如，評分低的商機自動通知主管，系統還會按照分數優先級排序客戶。這樣一來，銷售記錄不用手動整理，信息不會丟，還能實時跟進，效率一下子就上來了；所以，第二點，飛書多維表格和Deepseek不僅能解決個人使用問題，還能解決部門業務問題。
我認為，第三個用法是最厲害的，叫“系統性工作”。什么意思呢？舉個例子：
你有沒有寫過小說？寫一個宮斗故事：一個出身低微的宮女，要一步步往上爬，最后當上皇后。你想讓故事更精彩，加一個出其不意的反轉情節。但是，光靠自己和 AI 一問一答，效率太低了。要是創意不行，得反復調整，又費時間又費精力。這時候，可以試試用“腳本化思維”來做一個創意系統。腳本是什么呢？就是一系列自動化的指令，讓工具按照你的要求，一下子完成很多任務；有了 Deepseek 和飛書多維表格，就像給你的創意工作裝了一個加速器。如圖：左側為多維表格橫向、縱向表頭，右側為deepseek R1按照指令輸出的創意思考過程。一，在飛書多維表格里搭一個創意框架，把故事的關鍵點分成一個個小模塊。比如：1）主角第一次被陷害時心理描寫；2）她怎么和皇上建立信任；3）設計一個關鍵的反轉情節。第二步，把需求寫成具體字段名稱，放到表格不同列里。然后接入 Deepseek 模型，設置提示詞。比如：根據主角的背景和情境，寫一段心理描寫，突出她的隱忍和智慧、描述她怎么通過一次意外事件贏得皇上的信任，情節要合理，還要有戲劇性；設計一個出人意料的反轉情節，要符合邏輯，還能推動故事發展。
只要把基礎信息填好，Deepseek能一下子生成好多不同的橋段。而且，Deepseek還會給你提建議，如，怎么讓情節更吸引人，或者怎么通過細節展示主角的成長。這樣一來，原本零散的創意想法，就被整合成了一個系統化的流程，能快速生成很多種內容。所以，這個創意系統是把復雜的工作拆成一個個小任務，用智能化的方式高效完成。
等等，這還不是全部。一個多維表格系統，再加上 AI，還能用在工作中怎么用呢？我給你講個故事。
你喝過茶百道嗎？
茶百道是一家在全國有超過8000家門店的茶飲品牌。他們遇到一個問題：以前，加盟商和總部之間溝通、分配任務、反饋問題這些流程特別麻煩，效率很低。
而且，他們要用好多不同的系統，信息經常斷掉，加盟商的知識也很難積累起來。
那怎么辦呢？光靠一個工具肯定不行，所以飛書就成了茶百道的專屬超級 APP。什么叫專屬 APP 呢？就是把門店的考勤、訂貨、盤點、巡店、客服這些事情全放在飛書上。
不光這些，還有運營端的招商、培訓、巡檢、通知、經營數據等等。那這些事情怎么一起搞定呢？
給你舉兩個例子：
比如，門店員工培訓。以前，培訓資料到處都是，新員工找起來特別費勁。現在，飛書知識庫把所有資料都整理好了，新員工入職，打開飛書就能找到自己的培訓計劃，很方便。
再比如，門店巡檢工作。以前，督導去檢查，得拿著紙質表格一個個打勾，效率低，還容易出錯。
現在，飛書多維表格讓督導拿著手機就能實時記錄，發現問題直接拍照上傳，門店馬上就能收到整改通知。整改完后，門店再拍照反饋，流程清清楚楚。
最厲害的是，AI，機器人bot。
加盟商遇到問題不知道怎么解決，直接問飛書上的 AI 助手“茶茶”。它能在知識庫里快速找到答案，還能根據不同問題給出專門的建議。加盟商再也不用干著急了，AI 就像一個 24 小時在線的專家，隨時幫忙。
除以上，還有諸多類似的企業案例。例如：來伊份、泡泡瑪特、胖東來、雙匯、伊芙麗集團......
通過這些，能看出什么？飛書多維表格加上 Deepseek，不只是兩個工具合在一起，更是一種全新的工作方式；它能讓信息處理變得高效，讓創意更有系統，還能讓業務流程更智能。
很多個人在飛書上用它寫代碼、寫小說，改方案，deepseek R1的推理能力和思維鏈能力相結合，能讓工作效率提高好多倍。
最后，我想起好朋友硅基流動楊攀說過的一段話：
從個人角度看，多維表格可以讓每個人都能成為業務高手。一個人加上 AI，能搭建一套高效的工作流。因為人可以做自己擅長的事，程序做程序擅長的事，AI 則用來彌補人和程序之間的差距。
具體來說，把瑣碎、重復、耗時、性價比低，人又不想做，但程序又做不好的事情交給 AI 去處理。這樣一來，人、AI 和程序優勢就能一起發揮，效率就能最大化。
或許，這才是 AI 產品該有的樣子，這也是每個公司都希望看到的產品。畢竟，企業不光追求技術先進，更看重能不能解決實際問題、怎么提高效率、怎么降低成本、怎么為業務創造價值等等。
對了，前幾天我聽飛書的同學說：
機器人bot出了一個機器人小助理，叫：“迪普同學”。這是全新 Deepseek R1 模型滿血版、不卡頓、響應快，想怎么聊就怎么聊。在飛書里，快去試試。
