在提示词最开头，你写下严格指令：“请用表格形式输出总结，并务必提取出文中提及的财务造假证据。”

大量企业知识隐藏在各式各样、互相关联的表格中，处理不好表格，数据的价值就丢掉了一大块。

过去写技术文章，我很容易陷入一种状态：看到热点，临时开写；写完 Markdown，再手动排版；发出去以后，只看阅读量，很少复盘为什么这篇好、那篇差。

提取开始前，它会问你这本书是 technical（技术） 还是 text-heavy（纯文字），然后自动选对工具——技术书走 Docling 保留表格代码，纯文...

只有大小概念，没有方向的概念。通过一个具体的数值就能表达完整。比如：重量、温度、长度、提及、时间、热量等都数据标量

现在告诉你：10 分钟搭建一个 “热点自动捕捉→小红书爆款改写→飞书表格存档” 的闭环，每天躺收 30 + 可发素材，这才是智能体时代该有的效率！

你是否遇到过碰到文档、表格、PDF这种超多内容，但是不会废话太多，没办法一字一行看下去，但是又想知道个大概内容？

DLA是整个流水线的起点，它的任务是回答“文档里有什么，它们分别在哪里”。它需要像建筑师一样，识别出文档的宏观结构，比如哪里是标题、哪里是段落、哪里是图片、哪里...

最终以表格方式写入文件保存，一行一支股票, 表头是：股票号码|股票名称|10日涨幅,输出的文件包含表头内容，写到文件 stock_basic_data.md

我们之前在做文件上传的时候，只是考虑最简单的txt文档，或者简单的文本类的，但是随着大家的实际代码需求，把这个项目的文档和技术要求、IO表、代码逻辑图、程序片段...

同样是让 AI 帮我处理一个 PDF，今天要提醒它「保留页码」，明天要提醒它「表格不要丢」，后天又要补一句「不要把推断写成原文结论」。

MarkItDown 在 Hacker News 上曾有过讨论。截图里可以看到一些实际使用和对比观点，例如有人提到可以通过 uvx markitdown pat...

飞书 CLI 本来就很强，文档、表格、多维表格、日历、IM、邮箱、会议、画板，基本都能通过命令行进入 Agent 工具箱，Codex 不需要每次猜命令，插件会告...

正式开始之前确保产品资料表有产品图片列，产品图片可以是图床URL也可以是本地图片转Base64。

Power BI 导出行数很多的PDF表格时，会导致列标题滚动下翻时难以看到（PDF无法冻结标题）。这个时候如果标题重复，就可以避免这一问题。

AI 立刻重构了整个表格。从「客户 7 项为中心」变成了「三方向全景」，42 个事项，9 个 Sheet。

很多 RAG 项目效果差，不是大模型不行，不是向量库不行，也不是 Prompt 不行。

还有数据格式的问题。OA系统里某些字段导出是39.93%这种带百分号的文本，直接写进多维表格会出错，发现了这个问题后，他专门加了一层数据格式的处理，把文本格式转...

当员工说"表格难做"时，不能真的只是去优化表格。而要沉到一线，看业务流程具体是怎么执行的，找到"系统不通、流程混乱、数据割裂"的底层病灶。

所以我在去年底的时候，用COZE扣子搭建了一个工作流，它可以通过输入一个文章链接、读取文章内容并直接解析出我所要的字段，然后写入我建好的飞书表格，这个表格的内容...