这篇文章我拖了两周，但今天写出来也许仍有价值，因为直到现在飞书多维表格给我的体验依然是独特的。
DeepSeek R1 开源整整一个月了，各家虽然都在争相做接入去承接流量，但绝大多数产品形态依然是 ChatBot，都是 DeepSeek 官方服务的替代品——带来的问题也很明显，既然大家都是 DeepSeek 官方网站的替代品，那彼此之间自然也是相互替代的关系。
在 ChatBot 之外，也有很多工作流 Agent 低代码平台，比如 Coze、Dify，可以作为非程序员的 AI 应用开发入门，只不过对于真正的零基础用户来说，学习成本依然有点高。
而飞书多维表格的产品形态不一样，既不同于 ChatBot，又有别于工作流 Agent。如果说从普通表格到多维表格是一次从单一文本单元格到全能数据处理的跨越，那么从多维表格到字段捷径、AI 填充，就是一次从静态工具到智能协作平台的进化。
我觉得，飞书多维表格中的 DeepSeek R1，主要有三点优势：批量、自动、异步。
首先看这样一个场景，如果你有很多道题目，希望从大模型中获取答案，要怎么做？
如果你会写代码，那你可以拿 API 批量调用；如果不会写代码，那就悲剧了，靠网页聊天一道一道问，还得等回复完了才能输入下一道题，每道题还要手动复制粘贴，少量的话还好，几十道，几百道怎么办？
飞书多维表格就能解决这个批量请求的痛点。举个例子：
第一步，准备好问题。比如这是我准备的表格数据，里面有很多道数学题目：
接下来，只需要并调取 DeepSeek R1，就能批量地生成这些题目的答案。
第二步，添加一列并设置字段捷径
第三步，配置 DeepSeek 字段，关联「题目」作为指令
这里有几处需要注意的，首先就是大模型账号，飞书给大家送了免费额度，在用完之前不需要填大模型账号；用完之后可以配置为自己的火山引擎账号。
其次就是自定义要求，如果除了题目列中的内容，还可以填写额外的 Prompt，比如「扮演高中老师，针对基础薄弱的同学给出详细的回答过程」中，不过我这边不需要，就没有填。不填的情况下就默认是把题目列的单元格内容发送给 DeepSeek 生成回答。
最后就是「获取更多信息」和「自动更新」，建议把这俩都打开。获取更多信息会把 R1 的输出拆分为思考和结果两列；自动更新则是当引用列发生变化时，自动调用 AI 生成回答。
第四步，保存设置。此时会提醒你是否自动更新并覆盖内容：
设置完成后，多维表格就会开始批量填充所有需要回答的问题：
这种批量处理自然就会带来第二个好处，也就是异步。
传统 AI 对话的最大痛点之就是等待。用户提出问题后，可能一直盯着屏幕等待模型生成答案。为了减少用户等待的枯燥，ChatBot 才会专门使用流式方法，边生成边输出。
飞书多维表格则给我带来了异步调用的感觉——我不用管模型生成的快慢，只管往表格末尾增加新问题即可，反正模型肯定会在云端自动填充回答，即便我一次性提交了 100 条问题后关掉网页，等我过段时间再回来，这些问题已经生成好答案了。
这中类似异步处理、「提交即忘」的体验，在很大程度上可以帮助我解放心智负担，不用傻等着 AI 写完再复制粘贴整理，只需要在用到时回到表格中处理，这就让我们能够更灵活地安排工作任务。
上面说了，能够实现异步填充，靠的是「自动更新」。而飞书多维表格的「自动化」处理还不止于此。如果有一定的开发能力，还可以搭配多维表格的接口，来完成更复杂的工作流操作。
比如我之前写过一篇文章，关于如何使用多维表格构建自己的家庭图书管理系统。其实在那篇文章的图书管理表格中，我就用到了两个 AI 捷径功能，一个是对图书的 AI 总结，另一个则是对图书的 AI 分类：
所以当我使用接口向文档提交一条书籍信息时，多维表格就会调用 AI 能力来帮助我处理信息。
同样的道理其实可以扩展出很多想法和场景，比如提交一个链接，爬取为内容文本后调用 DeepSeek 翻译或者摘要。这种需求甚至不需要写代码就可以完成。简单演示一下：
第一步，新建多维表格，把第一列设置为「超链接」，并将第二列设置为「字段捷径 - AI 读取网页链接」：
第二步，新建一列字段，并设置为 DeepSeek R1，这次我们增加了关于翻译的 Prompt 指令：
这样我们就实现了一个提交链接→抓取信息→自动翻译的简单工作流。
当然了，如果有一定开发能力，可以考虑搭配多维表格实现更多自动化的骚操作，只要花点心思设计好表结构和 Prompt，就能实现一个调用 DeepSeek R1 等 AI 能力赋能自己的工作流，同时还将数据整理到规范的表格中。对工作的帮助比单纯的 ChatBot 会大很多。
最后，飞书多维文档还有个隐藏的优点，那就是飞书调用的是火山引擎的 DeepSeek API 接口，火山引擎的接口是当下比较稳定、快捷的优质接口。
总之，对我而言，飞书多维表格带来了不同于其他 ChatBot 的 AI 使用体验，也期待大家使用后分享自己的用法用例，让飞书变成提升我们学习、工作和生活的 AI 效率工具。
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