电子表格与数据工作

用AI处理电子表格：清理、分析数据并制作图表

一份使用AI处理电子表格的实用指南：清理混乱数据、编写公式、创建数据透视表，并把一行行数字变成清晰答案。适用于Excel、Google Sheets，也可直接通过ChatGPT完成。

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面向非工程师的评估：判断AI工作流正在变好还是变差

评估（系统衡量AI输出质量）通常被视为工程问题。但每个运行AI工作流的团队都需要评估，而且无需编写代码也能掌握基础方法。本文将说明具体做法。

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Household Budget Scenarios: What-If Math Without Financial Advice

Build transparent what-if scenarios from your own verified household figures — a job loss, a rent increase, a new baby — and see the arithmetic clearly. No investment tips, no debt strategy, no numbers that did not come from your own documents.

6 分钟阅读

Finding Subscription Drift Without Exposing Your Bank History

Review a locally redacted transaction export for recurring charges and drift, without ever connecting an AI tool to your bank account. A confidence-flagged merchant list, and a cancellation checklist a human actually executes.

56 分钟

HPE首席财务官（CFO）谈财务领域的AI智能体

CXOTalk. HPE首席财务官Marie Myers讲述了如何在一个3600人的财务组织中推广智能体AI（其“Alfred”平台），并采用文章所主张的严谨方法：直接与间接投资回报率框架；决定每个用例继续或停止的阶段关卡；强制设置人在回路质量控制；以及工作流层面的指标，例如某项每周审核流程的人工工作量减少了约90%。这里衡量的是工作方式的改变，而不是工具登录次数。

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AI投资回报率与成熟度：如何衡量真正有效的应用

衡量AI应用成效，不能只看有多少人尝试过ChatGPT。本文提供一个衡量工作流投资回报率、质量、风险、成熟度和规模化准备程度的实用框架。

13 分钟阅读

结构化输出与函数调用：生产环境中的实践模式

结构化输出和函数调用是从“生成文本的大语言模型（LLM）”走向“实际执行工作的系统”的桥梁。在生产环境中，真正重要的模式围绕模式定义、错误处理、幂等性和优雅降级展开，而不只是JSON模式。

18 分钟

如何使用ChatGPT提升Excel技能

Leila Gharani. 这段视频时间较早（2023年初），但仍然是最清晰的完整示例：将一个真实的Excel问题粘贴到ChatGPT中，获得使用SUMPRODUCT或条件格式的答案，再在第一个公式不完全适用时与模型反复调整。模型已经进步很多，但她展示的提示词工作流程与今天使用的流程相同。

12 分钟

Excel的新AI函数强大得不可思议（Copilot函数）

Leila Gharani. 视频使用文章所述的各类杂乱真实数据，现场演示了新的`=COPILOT()`函数：将交接班记录转换成结构化行动表、为自由文本评论标注情感，以及根据主清单统一不一致的职位名称。视频还清楚指出了限制：凡是必须精确的任务都不要使用它；完成后要将结果冻结为值。

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为什么AI评估是产品构建者最热门的新技能｜Hamel Husain与Shreya Shankar

Lenny's Podcast. Hamel Husain和Shreya Shankar以一个真实的物业管理AI助手为例，完整讲解评估工作流：查看追踪记录，对错误进行开放式编码和轴心编码，判断何时停止，构建“LLM充当评审”，并依据人工判断验证它。这类真正面向产品经理和团队负责人（而非机器学习工程师）的长篇对谈非常少见，它还涵盖了文章建议的“设置完成后每周投入30分钟”节奏。

中级

3 分钟

在Anthropic Console中评估提示词

Anthropic. Anthropic用3分钟演示如何在Workbench中开展一次真实评估：自动生成贴近实际的测试用例、为输出评分、调整提示词，然后重新运行同一套测试并进行并排比较。观看次数低于通常的收录门槛，但要回答“我怎样才能不写代码就真正完成评估”，这是最清楚的官方演示，也恰好能承接更偏战略的Husain/Shankar对谈。

中级

41 分钟

OpenAI DevDay 2024｜用结构化输出构建可靠应用

OpenAI. 视频详细讲解`strict: true`、它与旧JSON模式的区别、拒绝处理，以及函数调用与响应格式Schema如何组合。它的价值恰恰在于说明API为你提供的契约，而文章中的生产模式正是构建在这份契约之上。

18 分钟

只需Pydantic：Jason Liu

AI Engineer. 这场演讲明确提出了现代模式：“定义Pydantic模型，将其交给大语言模型，其余工作交给验证机制”，并给出嵌套对象、捕获虚构URL的验证器，以及将思维链作为类型化字段等具体示例。观看后再读文章中的验证器章节，你就会明白其中重试与拒绝规则的由来。