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前言
第1章 提示词的DIY改造及提示词管理
 1.1 从“拿来主义”到“随我所想”
 1.2 豆包办公场景提示词模板进阶
  1.2.1 原版提示词痛点分析
  1.2.2 提示词DIY改造：加入“语感降维”
  1.2.3 效果对比与总结
 1.3 为输出立规：巧用“约束”定制结构化表达
  1.3.1 原版提示词痛点分析
  1.3.2 提示词DIY改造：增加“格式锁”
  1.3.3 效果演示
 1.4 为AI注入灵魂：巧用“示例”定义你的专属风格
  1.4.1 原版提示词痛点分析
  1.4.2 提示词DIY改造：植入“范例芯”
  1.4.3 实战对比：同一素材，两副面孔
 1.5 提示词万能DIY参数表
  1.5.1 提示词调参表
  1.5.2 提示词DIY调参建议
 1.6 从克隆自己开启提示词DIY应用落地
  1.6.1 真实案例：那些年我写的“手写信”
  1.6.2 核心操作：运用DIY参数表构建“数字分身”
  1.6.3 效果与感悟：从2天到30分钟的效率跃迁
 1.7 会议通知提示词模板改造：从“行政公文”到“活动号召”
  1.7.1 原版提示词痛点分析
  1.7.2 提示词DIY改造：安装“调频器”
  1.7.3 效果对比
 1.8 新闻稿提示词模板改造：一篇通稿，多维分发
  1.8.1 原版提示词痛点分析
  1.8.2 提示词DIY改造：开启“并行处理”模式
  1.8.3 效果对比
 1.9 营销文案提示词模板改造：从“优雅导购”到“金牌销售”
  1.9.1 原版提示词痛点分析
  1.9.2 提示词DIY改造：植入“消费心理学”
  1.9.3 效果对比
 1.10 提示词资产的管理与迭代
  1.10.1 观念升级：提示词就是你的资产
  1.10.2 我们需要什么样的管理系统
  1.10.3 提示词管理系统核心功能详解
 1.11 AI分身助手的快速调用
  1.11.1 第一步：搜索并复制（唤醒助手）
  1.11.2 第二步：完善任务信息（注入灵魂）
  1.11.3 第三步：发送生成
第2章 豆包智能体设计
 2.1 什么是智能体
  2.1.1 为什么要把提示词封装成智能体
  2.1.2 豆包智能体的三层核心结构
  2.1.3 如何创建一个豆包智能体
 2.2 公文写作智能体
  2.2.1 原版提示词的痛点：黑盒困境
  2.2.2 提示词DIY改造：植入“工作流程”与“开场白”
  2.2.3 智能体的场景演示
 2.3 工作周报写作智能体
  2.3.1 原版提示词的痛点：关键结果缺失
  2.3.2 提示词DIY改造：植入STAR思维
 2.4 会议纪要写作智能体
  2.4.1 原版提示词的痛点：线性思维
  2.4.2 提示词DIY改造：植入“逻辑重组”与“责任审计”
 2.5 朋友圈文案写作智能体
  2.5.1 痛点分析：朋友圈既要又要，好难
  2.5.2 提示词DIY改造：职场文案的“三维人设”
 2.6 小红书爆款文案智能体
  2.6.1 提示词DIY改造：植入三段式结构
  2.6.2 场景演示：从推销员到种草官
第3章 豆包辅助可视化演示材料制作
 3.1 豆包&PicDoc：文字转高颜值演示图表
  3.1.1 使用豆包生成结构化方案
  3.1.2 使用PicDoc一键生成高颜值图表
 3.2 豆包&Mermaid：零成本制作专业级图表
  3.2.1 思维导图：一键生成会议纪要结构
  3.2.2 甘特图：项目排期可视化
  3.2.3 流程图：厘清业务逻辑
  3.2.4 时序图：跨部门“扯皮”终结者
 3.3 豆包&HTML：动态数据图表制作
  3.3.1 饼状图/南丁格尔玫瑰图
  3.3.2 柱状图
  3.3.3 散点图
  3.3.4 桑基图
  3.3.5 漏斗图
 3.4 豆包&HTML：高颜值演示页面制作
  3.4.1 设计原理：把浏览器当画布
  3.4.2 案例一：生成小红书风格科普卡片
  3.4.3 案例二：极速生成高颜值演示课件
  3.4.4 进阶技巧：打造你的专属“排版微调指令”
 3.5 豆包&AiPPT：高效PPT制作
  3.5.1 基于已有内容“一键成片”
  3.5.2 运用AiPPT插件给课件做精装修
第4章 豆包辅助图片和音视频制作
 4.1 AI绘图指令速通：掌握一套“万能公式”
  4.1.1 AI绘画的“万能填空题”
  4.1.2 让豆包更听话的两个关键技巧
  4.1.3 终极捷径：把专业的事交给AI智能体
 4.2 豆包：全能图片素材工坊——从识图到生图的闭环
  4.2.1 第一步：慧眼识图
  4.2.2 第二步：AI绘画提示词专家注入灵魂
  4.2.3 第三步：即刻出图，所见即所得
 4.3 视频指令的速通：用镜头语言做导演
  4.3.1 动态场景描述：让画面“活”起来
  4.3.2 镜头语言：调度观众的视线
  4.3.3 你的随身导演：AI视频镜头语言大师
 4.4 豆包&即梦：创意动态视频制作
  4.4.1 豆包：拓展你的分镜脚本
  4.4.2 导演介入：注入镜头语言
  4.4.3 即梦：智能多帧生成大片
 4.5 豆包&Lovart：活动海报制作
  4.5.1 第一步：用豆包把“小白”变成“设计总监”
  4.5.2 第二步：用Lovart生成海报
  4.5.3 第三步：黑科技——编辑海报文字与物体
 4.6 豆包&Lovart：品牌Logo创作及全套VI系统设计
  4.6.1 豆包深度思考：不仅要有创意，更要有“品牌感”
  4.6.2 Lovart：一个指令交付完整VI设计方案
 4.7 豆包：创作主题曲
 4.8 豆包&悠船&剪映：打造震撼全场的舞台背景MV
  4.8.1 悠船批量生产“大片”
  4.8.2 剪映“卡点”成片
第5章 豆包与飞书多维表协作
 5.1 飞书多维表：打造你的AI批量处理工厂
  5.1.1 从“1对1聊天”到“N对N批量处理”
  5.1.2 搭建骨架：创建承载AI智慧的数据表
 5.2 多维表的“字段捷径”功能：为你的表格安装“AI技能包”
  5.2.1 字段捷径——封装了AI能力的表格字段
  5.2.2 理解类快捷应用：信息提取、实体识别、关键词抽取
  5.2.3 生成类快捷应用：文本创作、图片生成、视频合成
  5.2.4 分析类快捷应用：情感分析、分类打标、趋势预测
  5.2.5 交互类快捷应用：联网搜索、社媒数据抓取、生活服务
 5.3 把火山引擎大模型接入多维表
  5.3.1 什么是火山引擎
  5.3.2 火山引擎大模型如何接入多维表
  5.3.3 认识大模型能力——深度思考、视觉理解、上下文长度
  5.3.4 豆包、DeepSeek、Kimi大模型的性能对比
 5.4 数据运营岗：信息采集自动化
  5.4.1 痛点还原：沉睡在Excel里的“信息黄金”
  5.4.2 解决方案：“采集——打标——量化”三步法
 5.5 财务岗：智能发票提取与管理
  5.5.1 字段捷径：智能提取发票信息
  5.5.2 生成表单：生成智能发票收集系统
 5.6 法务岗：智能合同提取与管理
  5.6.1 合同信息提取：给合同建立“电子档案”
  5.6.2 证据提取：证据混乱的“智能助理律师”
 5.7 人力资源岗：智能简历提取与人才测评
  5.7.1 第一阶段：搭建AI智能人才库
  5.7.2 第二阶段：数据流转与面试管理
 5.8 图片设计岗：图片批量创作流水线
  5.8.1 告别“抽卡”，拥抱SOP
  5.8.2 三步搭建你的AI绘画流水线
  5.8.3 让流水线转起来：自动化与可视化
 5.9 多维表自动化进阶——配置“工作流”功能
  5.9.1 什么是工作流
  5.9.2 怎么配置？像搭积木一样简单
 5.10 数据分析岗：智能数据分析报告
  5.10.1 第一步：搭建“咨询室”
  5.10.2 第二步：搭建“AI分析师”
  5.10.3 第三步：生成“问卷表单”
  5.10.4 第四步：自动送信
  5.10.5 第五步：测试工作流
第6章 豆包应用生成
 6.1 豆包的应用生成：进入“人人应用”时代
 6.2 单位换算小应用
  6.2.1 第一步：结构化你的需求
  6.2.2 第二步：确认设计要求
  6.2.3 第三步：成品体验
 6.3 视频处理小应用
  6.3.1 设计“双保险”架构
  6.3.2 编写“全栈工程师”级提示词
  6.3.3 豆包的交付
 6.4 图片压缩小应用
  6.4.1 第一步：场景化提示词的设计
  6.4.2 第二步：成品体验——体验“专业级”的交互细节
 6.5 文件格式转换小应用
  6.5.1 “左右互搏”的视觉设计
  6.5.2 商业级的前端应用交互
  6.5.3 API的调用说明
 6.6 汇率转换小应用
  6.6.1 第一步：汇率转换应用设计需求
  6.6.2 第二步：豆包的“项目立项”
  6.6.3 第三步：一键生成应用
 6.7 TRAE：专业级应用开发平台入门
  6.7.1 什么是TRAE及它与豆包的区别
  6.7.2 下载与安装
  6.7.3 TRAE的操作界面
  6.7.4 TRAE的四种协作模式
  6.7.5 Vibe Coding：AI协同项目编程开发的黄金法则
 6.8 TRAE项目开发实操演示
  6.8.1 本地创建项目文件夹
  6.8.2 TRAE引用项目文件开发
  6.8.3 开发部署测试
第7章 飞书多维表×扣子工作流
 7.1 什么是扣子
 7.2 扣子能帮我做什么
 7.3 内容运营岗：热点新闻监控与新闻二次创作
  7.3.1 第一步：设计“内容生产流水线”
  7.3.2 第二步：多维表自动化
  7.3.3 第三步：搭建“自动抓取工”
 7.4 数据处理岗：图片一键转成表格数据库
  7.4.1 第一步：建立“智能台账”
  7.4.2 第二步：改造工作流（从搜新闻到看图片）
  7.4.3 第三步：搭建用户上传交互界面
 7.5 客户服务岗：客户服务智能化
  7.5.1 第一步：导出飞书多维表知识库
  7.5.2 第二步：导入扣子知识库
  7.5.3 第三步：创建AI客服工作流
  7.5.4 第四步：创建AI智能对话界面
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