工作，是真的能先交给豆包工作了。

作者 : GaKi

编辑 : Koji

‍ 排版 : NCon

8 月 25 日，「豆包工作」正式作为独立产品和品牌上线。

这背后是一场字节在 AI 办公场景下的资源整合：7 月 30 日，飞书产品团队并入豆包；8 月 24 日，TRAE Work、扣子在「工作场景」这部分的产品能力，也被陆续收归到豆包麾下。

仅仅 25 天，字节把手里做「生产力 Agent」的牌全部归拢到了同一张桌上。

「豆包工作」，就是这场办公场景大战下，字节交出的第一份答卷 ——  「工作新习惯，先让豆包干」。

简单来说，它是豆包进入办公场景的全新 Agent 产品，和飞书的生态深度打通。

围绕你的目标，它能自己读取飞书里的企业 Context、云文档、群聊记录、多维表格、审批和日历都在它的视野里。通过拆解任务、调用工具，直接交出一个在企业 Context 下的能用、能改的最终成果（包括文档、表格、PPT、网页，甚至一套电脑操作流程）。

过去一周，十字路口用它高强度处理了各项日常工作，全程几乎没有离开过这个入口。用完最大的感受是：

工作，是真的能先交给豆包工作了。

接下来，分享我们的实测体验。

实测：我们用豆包工作做了一个「AI DayDreamer」喜茶风网站

十字路口团队内部有个习惯，同事日常刷到离谱又有点意思的 AI 产品创意，就会随手保存到一个叫 AI DayDreamer 的飞书多维表格里。这段时间已经积累了 10 个概念产品，从 AI 提示词眼镜到会陪聊的情绪挂件都有。

这一周正好在用「豆包工作」，我们就尝试全程在它内部完成这些产品从飞书多维表格到完整原型建站的全部流程。

这个过程正好把「豆包工作」的能力链完整串了一遍，包括读取表格、下载安装 GitHub Skill、批量生图、写 PRD、原型建站、写 README 和反复迭代。

最后做出来的效果是这样的，风格不错：

入口

先说「豆包工作」目前的使用入口，一共有三条路径。

【1】豆包 PC 端切换成工作模式。

【2】独立的「豆包工作」APP。

【3】飞书内嵌入口，可以直接在飞书里唤起「豆包工作」。

我们所有的上下文文档基本都在飞书内部，所以做这个网站时选择了飞书内嵌的入口。毕竟群聊、README 这类内容，都需要回流到飞书里迭代。

如果更习惯独立 APP，也可以在「豆包工作」APP 里通过飞书账号登录，效果一致。

从飞书多维表格到原型建站

下面这个多维表格里有  AI 创作麦克风、记忆耳机、香薰机、专注台灯、智能水杯等等，记录了每个产品的分类、P0 到 P 几的优先级、创建时间和产品概念。

现在可以直接让「豆包工作」读取整个多维表格里的 AI 幻想产品灵感，由它自己解析所有字段，提取所有记录。

多维表格里只记载了这些创意产品的灵感和基础概念，而「豆包工作」本身具备多模态能力，已经集成了生图和生视频功能，所以可以直接让它根据读取到的全部上下文，新建一个附件列，也就是产品概念图。

我让它为 10 个产品各生成一张纯白背景的 Apple 风格概念图，下载后上传到对应的记录里。

上传完成后，概念图单独占了一列。

「豆包工作」生图默认使用 Seedream 4.5 模型，生成速度比较快，质量还可以。

下面就是它生成的所有产品概念图：

但对原型建站来说，光用这些概念图，风格并不是特别吸引人。

现在各个社区比较流行用喜茶风对图片做风格重绘，我们就想用它给所有图片生成对应的喜茶风版本，再加上微动态视频。

喜茶风就是在原有参考图的基础上，加上一些黑色手绘涂鸦小人，每个小人各有主题。GitHub 上现在已经有很多这类 Skill：

「豆包工作」可以直接安装 Skill，告诉它 GitHub 项目地址，它就会自动安装：

除了外部安装，「豆包工作」本身也有技能连接器，里面已经内置了文档、表格、PPT、创意设计这些 Skill，用起来非常灵活。

「豆包工作」自主下载安装完 GitHub 上的喜茶风 Skill 之后，我们就可以直接用这个 Skill，让它读取多维表格里已经生成的 10 个 AI DayDreamer 产品图，转换成喜茶风，再存储回多维表格。

效果非常不错。

一般来说，Motion 风格的原型网站，主页都会嵌入一个视频。

我直接让「豆包工作」用喜茶风微动态视频 Skill，根据其中一个 AI DayDreamer 产品 Aroma Mind AI 香薰机的图，做了一个微动态短视频。

所有素材和 AI DayDreamer 产品的概念骨架搭建好之后，接下来要建站，就需要一份 PRD。

这时可以让「豆包工作」把多维表格直接转发到群聊，让大家根据表格里的内容提建议，比如 PRD 该怎么做、需要什么样的风格和功能。

大家提完建议之后，不需要手动把这些意见再复制给「豆包工作」，可以让它直接搜集群聊里的信息，自己制作一份 PRD 云文档。如果是制作 PRD 的 MD 文档的话，所有产出的内容可以进行 AI 协同再编辑，比如选中要修改的位置，可以用自然语言说明要求，所有剩下的内容都可以保持不变。

真实开发过程中，PRD 肯定要反复修改和迭代。

这时又可以让它把 PRD 回流到群聊，这个来回可以做很多次。而全程的对话入口只有「豆包工作」，比较简便。

之后就可以根据这份 PRD 和多维表格里生成的所有 assets，在「豆包工作」里快速生成前端效果，再进行多轮迭代调整。「豆包工作」里很多功能做得比较细致，比如这份 PRD 虽然是云文档，但可以快速下载成 Word、PDF 和 MD 格式。

很多人肯定有自己更顺手的 Coding Agent，把 MD 格式的 PRD 下载到本地再导入进去构建，也完全没问题。而且飞书有 CLI，把多维表格和 PRD 直接链接给你的 Coding Agent，它也能读取全部上下文。

我个人的习惯还是直接在飞书里用「豆包工作」生成前端，至少先把基础骨架搭建出来。

下面这个原型网站的前端效果，很快就能在飞书内的「豆包工作」里产出，所有代码也都可以下载。整个网站的基础效果：

这个以 Aroma Mind AI 香薰机为主体的喜茶风微动态视频，可以作为网站的嵌入视频，用来做主页展示。

下面的所有商品，多维表格里已经有了它们的喜茶风图、价格和完整介绍，可以让它做成这种不对称的瀑布流形式。

顺带一提，以上所有内容，包括前端的进一步开发、PRD 转发、群聊信息搜集整合、制作云文档，甚至制作 PPT，全部都可以多端互通。

等于说手机可以直接遥控电脑操作，我也能在手机上实时观看整个制作流程：

这些都做完之后，还可以让「豆包工作」给整个网站项目写一份 README 做总结，说明项目背景、网站长什么样、用了什么 Skill 生成产品图、数据来源是什么。这份 README 也可以分享到多个群聊。

等于说从我们平时累积的多维表格内容，到最后的原型建站和 README 总结，全部都在「豆包工作」内部完成。

再来说下额度，现在豆包工作使用量实行的是 5 小时 7 天的滚动周期管理，由于底层模型以及整个 Harness 的效率，再算上豆包本身自带的多模态生图生视频能力，额度还是比较耐耗的。

也正因为如此，在实测这个 Case 的时候，我又顺手把它塞进了自己的日常工作流里。

比如我经常需要把某一个应用窗口固定在最前面，但 macOS 原生并没有窗口置顶功能，找起来其实挺麻烦的。于是我直接让豆包工作去 GitHub 上帮我搜相关项目，很快就找到了 TopIt。它算是最近比较实用、也有一定热度的小工具，可以一键把指定窗口置顶，日常用起来非常顺手。

而且在这种大量搜索、筛选、整理 GitHub 项目的过程中，我发现豆包工作的额度其实相当耐用。于是我让它直接去 GitHub 做一次 Deep Research，帮我搜集 100 个真正能提升效率的开源神器，整理成一个大合集。

这个 Case 正好也可以和 Office 场景结合起来。前面我们对它处理本地 Office 文件的能力介绍得并不多，这次刚好可以把「GitHub 深度搜索 + 信息整理 + Office 本地文件输出」这一整套工作流串起来。

GitHub 100 个效率神器大集合

在豆包工作里执行这个任务，虽然整体工作量不小，但因为额度比较充足，提示词反而不需要写得特别复杂。

我基本只给了它一个很直接的要求：

去 GitHub 上帮我找   100   个类似 TopIt 这样的效率神器项目，重点筛选那些足够实用、能真正改善日常工作流的小工具。 

最后的交付物也直接定成三份：一份 DOC 文档，负责对 100 个项目做完整介绍和分类整理；一份 Excel 表格，把项目名称、功能、GitHub 地址、Star 数等信息结构化汇总；再做一份 PPT，把其中最值得推荐的项目筛出来，做成更适合浏览和分享的合集。

整体耗时也不算长，大概半个小时，它就完成了 3 轮 GitHub 检索，累计抓取并去重了 966 个以上的候选仓库。

在此基础上，它又筛出了数百个符合要求的 macOS 效率工具项目，最后从中精选出 100 个作为正式推荐，同时保留了 90 个备选项目。

三个产物的交付整体都比较顺利。我还注意到一个细节：如果本地电脑环境连接不够顺畅，它也可以直接切到虚拟环境里完成项目搭建，所以整个过程基本不会因为本地环境问题卡住。

最后，它一共交付了三份 Office 文件。以 Excel 为例，里面整理了 100 个工具，每个项目包含 14 个字段，并进一步划分成 11 个类别；同时还统计了这些项目的 GitHub Star 总数、平均数和中位数，项目链接也全部整理在表格里。

Word 文档和 PPT 也采用了类似的整理逻辑，把这 100 个工具进一步做成了更适合阅读和展示的版本。整体完成度比我一开始预期的要高不少。

现在可以具体看看它交付的 Excel/CSV 表格。100 个项目整理得非常详细，每一项都包含项目名称、GitHub 链接、Star 数量、项目简介等核心信息，基本不需要再手动补资料。相比单纯给出一串项目名单，这种结构化表格显然更适合后续继续筛选、分类和二次整理。

Word 文档也是类似的完成度，整体版式、分栏和信息结构基本都没有太大问题。

它会按照工具类别来组织内容，每个分类单独作为二级标题，下面再用表格整理具体项目。项目名称、GitHub 链接、功能介绍等信息都会直接放进去，而且每一项都会明确标注当前的 Star 数，方便快速判断项目的热度和成熟度。

所以它并不是简单把搜索结果堆进 Word，而是已经做了一轮比较完整的结构化整理，拿到之后基本可以直接阅读和继续筛选。

PPT 这一块尤其方便。通过卡片打开之后，可以直接进入飞书继续编辑，每一页都能单独调用 AI 做修改，基本不用再重新导出、调整、上传。

而且它在展示层面也做得比较完整。在飞书里打开 PPT 之后，页面下方还会带一条讲解字幕，每一页都会自动配上一段对应的解说内容。

这个项目全程跑完，再加上前面那个网页项目，整体依然没有触碰到豆包工作的额度上限。对于这种连续进行 Deep Research、生成网页，再交付多份 Office 文件的重度任务来说，这个额度基本是比较充足的。两个重度 Case 跑完，额度仍未触顶。

从更高维的角度看，国内这场 AI 办公场景大战早已开打，几乎每家大厂都在往这个方向使劲。

以我们搭建的这个「喜茶风 AI DayDreamer 产品官网」为例，整个流程几乎从未脱离过「豆包工作」的生态。从前期的产品调研、多维表格的制作与数据解读，到生成「喜茶风」的产品图及网站前端效果，再到 PRD 文档的反复打磨与群聊关键信息的提取，所有核心环节均在「豆包工作」内一站式完成。

飞书作为一站式协作平台，承载了文档、会议、日历、审批、即时通讯等核心工作流，是团队信息流转与协同执行的基础设施。豆包工作与飞书的结合，本质上是为企业打造了一个「智能协作中枢」：飞书提供协作的基础设施，豆包工作提供智能的执行能力。

这正是豆包生态能够撑起 AI 办公场景的核心底气。

无论是大语言模型、图文及视频生成模型，还是系统性的 Agent Harness 框架，「豆包工作」已经都配齐了。虽然后端开发等重度技术环节目前仍需借助其他 Agent 产品，毕竟对于 Coding 场景，大家都有自己顺手的工具，但这已属于链路较后的部分。

整体而言，「豆包工作」已经交出了第一阶段的答卷。

至于这份答卷到底能拿多少分，就看接下来的几个月里，广大用户用完之后给出的诚实反馈了，AI 办公的入场券已经发完，接下来拼的是谁能真正留在用户的工作流里。