应用生成：连拖拉拽都不需要的无代码操作，AI 一键开发小程序
在之前介绍钉钉斜杠「/」的文章中我们提到过，OpenAI ChatGPT、微软 Copilot 掀起的这场生产力革命有一个突出的特点：让原本只有少数人能掌握并自由运用的前沿技术走到了每个人身边，成为了实实在在的生产力工具。这点在钉钉的「拍照识图搭建应用」功能中体现得非常明显。
假设奶茶店想要创建一个群组成员都可以填的采购表单应用。我们先在纸上把这个表单画了下来，然后给表单拍照、上传，几秒钟后，钉钉「魔法棒」就生成了我们需要的应用。而且「采购时间」等特殊格式的字段会被自动识别出来，匹配方便的填写方式。
这个过程不需要写代码，甚至都不需要进行拖拉拽操作。我们只通过画图，用自然语言描述就生成了应用，整个体验非常丝滑。
此外，增、删、修改选项和字段也可以通过自然语言来完成。
最后，我们把这个应用一键安装到了群里，所有人都可以看到并填写。
不过，在填写过程中，我们发现，有些字段的填写方式可能并不合适，比如采购渠道默认几个特定选项。当我们想要修改时，这些字段改起来也没有那么容易，指令很难描述到位，需要一定的试错成本和学习成本。
当然，这只是一个很简单的测试例子。在实际生产场景中，如果加以改进，这项功能有着广阔的应用前景，比如生成售后工单系统、制造业巡检系统、电商订单管理系统等复杂的行业化应用。这些应用收集到的信息可以通过宜搭接口同步到企业内部的 CRM 等系统中。
问答机器人：准确度高、喂养型 AI，且一口气学完《三体 I》不成问题
在生产场景中，几乎所有的工作都要求工作者具备「快速学习」的能力，问答机器人的出现让这件事变得不再困难，这也是钉钉「魔法棒」demo 中令人眼前一亮的功能。
假设奶茶店想创建一个机器人问答系统，辅助店员学习各种奶茶的制作流程。
我们首先在聊天输入框中输入「/」，然后选择「问答机器人」指令，「魔法棒」就弹出了让我们上传文档的提示。
在测试中，我们上传了一份简单的「奶茶制作指南」，看看效果如何。
在机器人学习完毕后，我们在群里 @它进行互动问答。
基于学习文档的内容，我们问了一些关于某个口味的奶茶的制作问题，机器人几乎都能答对，有时候还会自我发挥，比如提醒我们糖不要放太多，这是学习文档中没有提及的内容。
此外，我们发现，这个已经训练过的机器人还可以吸收更多文档继续训练，以应对我们提出的更多问题。
不过，鉴于这个文档比较简单，可能挖掘不出「魔法棒」的真实潜力，我们换了一篇更加专业的文档，即机器之心之前发布的一篇万字长文，看看「魔法棒」能学到什么。
在文档学习完毕后，我们问了几个问题，比如「解释一下小样本学习」。可以看到，「魔法棒」精确地找到了问题的答案所在。
为了测试钉钉「魔法棒」学习文档长度的上限，我们先后给它输入了《三体 I》（约 20 万字）和《三体全集》（约 90 万字），发现它可以顺利学习《三体 I》，但没办法把《三体》全集一次学习下来。几次测下来我们猜测，钉钉「魔法棒」现阶段可以学习的中文文档长度上限在二十到三十万字左右。
总结
从测评结果来看，钉钉「魔法棒」的使用体验基本符合 4 月份录屏 demo 和现场演示给人的预期，甚至问答机器人、摘要的效果要超出当时的演示。这超出我们的预料，毕竟原以为大家或多或少都会在宣传上夸大自己的能力。它通过自然语言交互和智能生成技术，为各行各业的从业者提供了强大的工作助手。无论是文档编辑、聊天摘要、应用生成还是问答机器人，「魔法棒」都展现出了出色的实用性和提升工作效率的潜力。
总的来讲，整体测评感受是钉钉斜杠已经差不多可上线对客。当然，由于目前仍处在开发阶段，钉钉「魔法棒」的部分功能我们现在还无法体验，比如群摘要自动生成待办。此外，部分已开放的功能在技术和算法上，还存在较大的提升空间，比如文生图的生成效果可能还不太稳定。
这里也要提一下，钉钉斜杠「/」底层是对接的阿里云通义千问等大模型，我们从魔法棒的测评中，也发现在过去一个月，通义大模型的能力和生成效果提升了不少。这说明大模型的学习速度挺快，允许它们成长一段时间。
另外，在咨询钉钉内部人士后我们了解到，他们目前正在紧锣密鼓地迭代钉钉「魔法棒」的更多功能和数据层的系统设计，未来将带给大家更多惊喜，让各行各业的从业者都用上这一高效的生产力工具。
