Rows AI 的定位很清楚：把 AI 放進試算表。對習慣 Google Sheets 或 Excel 的人來說，Rows 的吸引力不是多一個聊天視窗，而是可以在欄位、公式與資料表中直接使用 AI。
這類工具適合處理重複性資料工作，例如整理名單、產生產品描述、摘要客服回饋、分類問卷答案、翻譯文字、查找公開資訊，或把資料轉成適合報告使用的格式。
Rows AI 可以做什麼
| 任務 | 適合用法 |
|---|---|
| 摘要 | 將長文字、回饋、訪談紀錄整理成短摘要 |
| 分類 | 將資料標成主題、情緒、優先級或產業 |
| 翻譯 | 批次翻譯產品文案、客服訊息或表格內容 |
| 研究 | 針對公司、網站、產品或公開資訊做資料補齊 |
| 轉換格式 | 把散亂文字改成標準欄位或表格格式 |
| 產生文案 | 依照產品特徵產生描述、標題或廣告素材初稿 |
Rows 官方文件列出多種 AI 函數，包含摘要、分類、翻譯與研究類型的使用方式。對使用者來說，關鍵是把 prompt 寫成可重複套用的表格公式，而不是每次都重新問一次 AI。
適合的工作流
電商產品資料整理
把商品名稱、規格、特色放進表格後，可以用 AI 產生商品描述、SEO 標題、分類標籤與短版賣點。這比逐筆貼到 ChatGPT 更穩定，也比較容易批次檢查。
業務名單研究
Rows 可以用表格方式整理公司名、網站、地區與產業，再用 AI 補充公開資訊。適合做初步名單清理，但不應直接當成最終判斷依據。
問卷與客服回饋整理
把大量文字回饋放進表格後，可先用 AI 分類主題，再用人工抽查高頻問題。這種流程比只看平均分數更容易找出使用者真正卡住的地方。
和 Google Sheets、Excel 的差異
| 工具 | 適合情境 |
|---|---|
| Rows AI | 想把 AI 函數、資料連接與表格工作流整合在同一個雲端工具 |
| Gemini for Google Sheets | 已經深度使用 Google Workspace，需要在原有文件流程中加入 AI |
| Copilot for Excel | 企業已使用 Microsoft 365，需要和 Excel、Power BI、Teams 串接 |
| Julius AI | 想上傳 CSV 或 Excel，直接問問題、畫圖與做探索式分析 |
Rows AI 比較像「AI 原生試算表」。如果團隊已經大量使用 Excel 或 Google Sheets，遷移成本要一起評估；如果你正在建立新的資料整理流程，Rows 的 AI 函數會比較容易把工作標準化。
建議使用方式
- 先把原始資料欄位整理清楚，不要把多種資訊塞在同一格。
- 每一個 AI 欄位只做一件事，例如摘要、分類或翻譯。
- 在 prompt 中要求固定輸出格式，例如只輸出「高／中／低」。
- 先測試二十筆資料，再批次套用。
- 對重要決策保留人工審核欄位。
- 將常用 AI 函數變成模板，避免每次重新設計。
Prompt 範例
請根據這筆客服回饋判斷主題。
可選主題：
價格、功能、登入、付款、速度、客服、其他
只輸出一個主題。
如果無法判斷，請輸出「其他」。