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我第一次用 Ling 3.0 flash，做的只是一个很基础的任务，整理50条用户评论。 评论来自不同用户，内容很杂。有 bug 报告，有功能请求，也有对整体体验的评价。 过去处理这类材料，我得一条条读，再手动归类重复问题，统计出现频率，最后才能开始写汇总报告。这个过程不难，却很耗时间，也很容易漏掉信息。 ## 把重复劳动交给模型 这次我把全部反馈一次性发给 Ling 3.0 flash，同时给了它一套更清楚的处理流程。 它需要完成的事情包括。 - 对评论按主题分类。 - 提取每条反馈里的核心信息。 - 合并重复或高度相似的建议。 - 去掉无关和冗余内容。 - 输出一份可直接查看的汇总报告。 几分钟后，结果就出来了，结构很清楚，查看起来也很省力。 像记录问题，增加深色模式，一次性导出多条消息这类反复出现的建议，都被归到了一起。不同类别的反馈也完成了统计，哪些问题出现得更多，一眼就能看出来。 ## 模型负责产出，人负责判断 这件事帮我省下来的，不只是阅读五十条评论的时间。 我不需要反复检查有没有遗漏，也不用重新核算相似评论，更少了很多手动整理时容易发生的小错误。 模型没有替我决定产品该怎么做，它只是把杂乱的信息整理成了我能判断的材料。 产品要不要做深色模式，导出功能该排在什么优先级，bug 修复要投入多少资源，这些决定依然要由人来做。 我觉得这才是更接近真实工作场景的 AI 用法。人掌握目标，规则和最终决策，模型承担整理，归纳，格式化和生成这些执行工作。 ## 很多办公任务，不需要顶级推理 不少办公场景并不缺复杂思考，真正缺的是稳定完成重复任务的能力。 日常工作里，经常会遇到这些事情。 - 阅读一批文档。 - 汇总不同来源的材料。 - 统一格式。 - 按既定规则分类。... show more
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Комментарии: 41
这个感觉不错啊
是不错 累死我了😅
这破玩意儿居然能理清这种乱七八糟的评论？之前手动分类到怀疑人生，这波直接封神。
以前碰到这种杂乱评论直接头疼，现在总算有工具能接这活。
同感！整理用户反馈这种重复劳动最耗时间，交给 Ling 3.0 flash 分类去重统计，几分钟出报告，确实省心。
@xincheng422315 如果是我是你，会先用它跑一遍关键词提取，再手动核一下分类准确率，Ling 3.0 flash对技术术语的理解不错，但偶尔会把性能抱怨误归为bug。
其实这种长文档总结如果不设好提示词还是会瞎编。
试过类似任务，这版本对多源评论的提取比之前干净不少。
KYC/AML材料里80%是重复提取和分类，根本用不上R1级别的推理。便宜稳定的执行层模型才是刚需，Ling 3.0 flash 这定位抓得很准。但有个真问题：如果它把“可疑交易”归类错了，导致监管漏报，责任算厂商还是算用户？
50条评论整理下来，flash省了我大半时间，手动做至少一小时。
Ling 3.0 flash 几分钟就按主题分类、合并重复、排出优先级（P0/P1/P2），还直接出结构化报告，效率拉满
50条乱七八糟的评论直接一锅端给Ling 3.0 flash，几分钟就分类去重统计完，报告直接能用，我之前手动整这种破事真的能崩溃。 确实啊，AI就该干这种重复劳动，决策还是人来，效率直接拉满。
Ling 3.0 flash 只用来整理评论太小看它了，它的执行力很强可以逐步给它更专业的任务，你会发现惊喜的
Ling 3.0 flash可靠性还是挺高的，效率也高
这个体验挺真实的。整理杂乱评论这种事，过去确实得一条条看、手动归类，耗时还容易漏。现在把流程交代清楚，模型负责分类合并、输出结构化报告，人只做最终判断，效率差很多。很多日常任务其实不需要最强推理，稳定执行重复流程，才是真正能省下时间的地方。
说实话flash系列的性价比挺高的，做这种重复性分类任务比gpt-4-turbo省不少钱，我上个月把内部工单归类全切到它上面了，效果意外地稳。
After grouping high frequency demands like dark mode, export functionality, and bug fixes together, the priority ranking becomes much clearer. Otherwise, looking at them scattered around makes it easy to miss the key points
太快了吧 真省心
是的，试用了一下，感觉不错 把它当成一个执行力超强的下属非常不错 你只要给它下指令即可 AI落地应用就应该这样，而不是搞一些大而空的东西
效率提升真让人羡慕
手动整理确实很容易漏东西，尤其是五十条以上的时候，读一遍容易漏，读两遍又太费时间。
重复劳动交给模型，效率提升太明显了
我也用类似工具处理过DAO
AI工具的进化速度在加快！我们也要赶上啊！
最近被这个AI刷屏了，搞得好想试一试
确实很不错~
这波操作比我快
This is a great example of how AI can quietly improve everyday workflows without taking away human judgment. Organizing messy feedback is exactly where these tools can save valuable time and energy.
Sounds like a good start! Any particular challenges with the variety?
深有同感。以前用AI总想考考它，看它能不能解难题；真干活了才发现，最烦人的根本不是难题，是这种50条评论的整理活——动脑子不多，但眼睛看花、手点断。 Ling 3.0 flash 这次给我最直观的感受是，它不需要替我做决定，也不用给我什么惊喜，把归类、去重、统计这三件事干到位就行了。报告出来我能直接拿去用，不用再对着原始记录来回核对一遍。
真是跟不上步伐了，现在工具太强劲了、、、
这个体验分享太实用了！ 整理杂乱评论这种重复活，确实最适合交给像 Ling-3.0-flash 这种又快又稳的模型。
这个工具可以生成的内容很强
看了一下逻辑挺通顺～关键看后续流动性支撑、社区共识与落地执行力 ₍˄·͈༝·͈˄*₎◞ ̑̑～
工具太多太杂也不知道具体哪个好用。
太省心了吧
看起来很不错
今天我被这个Ling 3.0 flash刷屏了
你找到了AI的正确用法 省时省力还靠谱
确实实用！这种重复整理评论的活交给 Ling 3.0 flash 最合适，结构清晰又省时，决策还是留给人来做，效率直接起飞。
看完你的实测，我感觉我那堆乱七八糟的操作日志也有救了！😂 以前总觉得 AI 离我很远，非得问它点人生哲学。现在发现，能帮我把这几十条碎碎念理成表格，那就是真的‘封神’。这种不烧脑但费时间的活儿，以后真的都得扔给它干！
