【新春特輯】2025年值得關注的AI服務　程式、會議整理到垂直專業的16款工具

2025年值得關注的AI服務來囉

狐狸

2026/02/19

【新春特輯】2025年值得關注的AI服務　程式、會議整理到垂直專業的16款工具 — （示意圖／pixabay）

過去一年，AI工具的分野愈來愈清楚，一類是「會聊天、會寫稿」的通用型助理；另一類則更像是把AI塞進工作流程裡的「職能型系統」——它不只產出文字，而是直接替你完成「寫程式／做原型／把錄音變逐字稿／把會議變待辦／把合約先掃一輪風險」。這篇把重點放在後者，也就是你一打開就能用、而且明確對應工作場景的AI原生服務。

A. 程式／產品／資料：把「想法→可跑的東西」做得更短更快

這一類工具不是單純補幾行程式碼，而是把「讀專案、改整包、拉出可跑原型」變成常態，工程師能少一點重工，產品與內容團隊也更容易把互動功能先做出來再迭代。

Anysphere Cursor
網址：https://cursor.com
定位：AI原生程式編輯器，強項是「讀得懂你的整個專案」並能協助跨檔案修改、重構與補齊。
使用情境：你要在專題頁加一個「工具篩選＋排序＋標籤」功能，把現有前端專案打開後，直接丟「我要哪幾種篩選條件、排序規則、URL參數怎麼留」→請它先列出改動清單（哪些檔案、哪些元件、哪些型別/介面要新增）→再分步驟產出可合併的修改。
適合族群：工程師、資料人、做side project、需要快速迭代互動功能的內容團隊。
Tabnine
網址：https://www.tabnine.com
定位：以程式補全與建議為核心的AI程式助手，走「穩定提升產能」路線，特別適合長時間寫商業專案。
使用情境：你在值班修bug，手上是一段既有的服務碼＋一堆相似的CRUD樣板；用它讓常見結構先自動補齊（錯誤處理、log格式、參數檢查、回傳結構），你只需要把精力放在真正的邏輯差異與風險點。
適合族群：需要補全穩定的人、長期維護型專案工程師、想把時間省在「決策」而不是「打字」的人。
Replit Replit Agent
網址：https://replit.com/agent
定位：用對話把想法直接做成「可跑的Demo/原型」，主打快速把產品概念落地。
使用情境：你要做「AI工具抽卡推薦器」，用文字描述規則（卡池、權重、保底、輸出格式、分享圖）→先讓它產出能跑的版本→你再補「UI長相、資料來源、記錄機制」，最後把它包成可分享的連結給同事或主管看。
適合族群：創業者、PM、企劃、想用最短時間把概念做成可展示原型的人。

B. 會議／錄音／訪談整理：把「一小時音檔」變成「可引用的段落與待辦」

這類工具的價值不在「轉出文字」而已，而是能不能把錄音拆成，可引用句、可當標題的重點、可追的待辦與責任歸屬。對採訪與內容工作來說，它們等於把最耗時的前處理直接砍掉。

Otter.ai
網址：https://otter.ai
定位：轉錄＋摘要的老牌選手，重點是把會議/採訪內容快速變成可編輯的逐字稿與重點。
使用情境：採訪錄音一上傳，你要求輸出三份東西①逐字稿（保留時間碼）②五句可當引言的原話候選③一版「新聞體重點」；你只要回頭做事實核對與語氣收斂，就能進入出稿。
適合族群：記者、研究訪談、PM、需要大量處理錄音材料的人。
Fireflies.ai
網址：https://fireflies.ai
定位：會議紀錄與行動項目追蹤一條龍，強在把討論內容落到「誰要做什麼、什麼時候做」。
使用情境：一週會議太多、資訊四散，你讓它每場會後固定吐出決策清單、未決問題、行動項目（含owner與截止時間）與關鍵片段；你把這份清單丟回團隊群組，就能直接對齊下一步。
適合族群：主管、PM、要追任務的人、跨部門協作密集者。
Fathom
網址：https://fathom.video
定位：會後立刻可用的摘要與片段標記工具，主打「把精彩段落快速撈出來」。
使用情境：你做人物訪談或內部brief，最需要的是「三段最有料的話」，你邊聽邊標記，會後直接匯出那三段的逐字稿＋摘要＋時間碼，回到稿件裡就能立刻落段。
適合族群：內容工作者、採訪型寫作、需要快速剪出可引用片段的人。

C. 垂直專業：不是「更會寫」，而是「更懂你這行」

通用模型很會生成文字，但專業場景常卡在流程與風險，像是合約條款怎麼看、申訴流程怎麼走、哪些點不能踩。垂直工具通常會把「常見結構」跟「注意事項」先內建成工作流。

Harvey
網址：https://harvey.ai
定位：法律工作流助理取向，擅長合約閱讀、條款比對、風險點整理與問題清單化。
使用情境：你拿到合作合約或採購合約，先要求它輸出「風險點清單（可談/不可談/需要法務確認）」＋「對方可能的立場」＋「你可以怎麼改條文才合理」；你再把這份清單交給法務或主管，討論會更有效率。
適合族群：法務、商務開發、採購、主管、需要先把合約風險掃一輪的人。
DoNotPay
網址：https://donotpay.com
定位：面向一般人的申訴/流程型法律助手，強在把「你要做的步驟與文件」跑清楚。
使用情境：遇到退貨糾紛或帳務爭議，你先把事實時間線整理給它，要求輸出「申訴路徑、需要準備的證據清單、對外溝通文字模板」，讓你從慌亂變成有流程可走。
適合族群：一般消費者、小型賣家、需要把申訴流程跑順的人。

D. 本地化工作流翻譯：重點是翻得一致、可控、可交付

內容團隊常見痛點不是「翻不出來」，而是同一篇專題裡名詞跑掉、譯名不一致、品牌術語每段都變。工作流翻譯工具的價值在「一致性」與「可協作」。

Lilt
網址：https://lilt.com
定位：翻譯工作流平台取向，強在用語一致與團隊協作，適合有術語表與品牌語氣需求的內容量產。
使用情境：你做跨語系專題，最怕「影片生成/影像生成」「AI助理/智能助理」全篇混用；你先建立術語規則，再讓它跑全篇，輸出時就能把一致性先鎖住，後續你只需要做新聞語氣的二次編輯。
適合族群：大量跨語系內容團隊、品牌內容、需要術語管理與一致性的編輯部門。

E. 通用助理的工作流用法：同樣是AI本體，但更偏「效率／企業／整合」

這一組雖然也能寫字，但更常被拿來做「比稿、企業語意底層、內部搜尋、工程師解題」。它們的定位不是取代通用聊天，而是補上不同的成本、部署與使用場景。

Mistral AI Le Chat
網址：https://chat.mistral.ai
定位：歐系模型的助理入口，常被當成第二套比稿/比結構的選項，偏效率與開發者取向。
使用情境：同一份資料你想要兩種完全不同的寫法（新聞硬資訊版／專題敘事版），把同樣的素材與規則丟進去跑兩版，拿來跟其他模型互相校對角度與段落安排。
適合族群：內容與工程混合工作者、需要多模型比稿與交叉檢查的人。
Cohere
網址：https://cohere.com
定位：偏企業語意與工作流的AI能力供應商取向，常見用途是做語意檢索、分類、摘要等企業級能力底層。
使用情境：你要把內部文件、FAQ、規格與SOP做成「可問可答」的知識庫，先用它把文件切段、建立向量檢索與答案生成流程，讓團隊用自然語言就能找到正確版本。
適合族群：企業資料/知識管理、技術團隊、需要把資訊治理做起來的組織。
Glean
網址：https://www.glean.com
定位：企業內部搜尋助理，核心是解決「文件在哪、誰有最新版、我要找哪段」這種日常痛點。
使用情境：你回到專案現場卻忘了規格在哪、或不知道最新決策結論藏在誰的文件裡，直接用自然語言問「某功能最後定案是什麼、連到哪份文件」來把資料撈出來，再接續執行。
適合族群：中大型企業、知識密集團隊、文件多且分散的組織。
Phind
網址：https://phind.com
定位：偏開發者的AI搜尋/解題工具，主打把「查錯誤→整理解法→給出可用方向」串成一個流程。
使用情境：你遇到一個很碎的錯誤（版本相依、套件衝突、奇怪的runtime問題），用它先把可能原因列成排查順序，再逐一試；它的價值在於把「亂查」變成「有步驟的排除」。
適合族群：工程師、技術編輯、需要縮短排查時間的人。

F. 工作流級AI原生服務：直接對準「客服／醫療紀錄／企業內訓」這種場景

這類工具通常不追求「寫得多像人」，而是追求可落地，能不能吃進既有知識、能不能輸出結構化結果、能不能接到團隊的日常流程。

Forethought
網址：https://forethought.ai
定位：客服自動化與知識回覆的AI系統取向，目標是把大量重複問題先擋住、把客服人力留給複雜個案。
使用情境：你的客服每天都在回「同樣的退換貨、物流、帳務、保固」問題，先讓它根據知識庫與歷史案例生成一致回答，並把需要人工介入的案件分流出來，提升回覆速度與一致性。
適合族群：電商、客服中心、營運團隊、需要降低重複工單的人。
Abridge
網址：https://www.abridge.com
定位：醫療對話與紀錄輔助的專業場景工具，重點在把對話整理成結構化紀錄與摘要。
使用情境：在合規前提下，把醫病對話或看診重點整理成固定格式（主訴、處置、用藥、追蹤），減少醫療人員事後補紀錄的負擔，也降低資訊遺漏。
適合族群：醫療機構、健康服務從業者、需要結構化紀錄流程的單位。
Sana（Sana Labs）
網址：https://www.sanalabs.com
定位：企業內訓/知識工作流的AI平台取向，常見玩法是把教材與內規變成「可互動問答」與可追蹤的學習流程。
使用情境：你要推一套AI工具內訓，但教材一多大家就不讀；把教材丟進去後，改成「員工可以直接問：我該怎麼用？禁忌是什麼？遇到例外怎麼辦？」並搭配測驗或任務，讓學習變成可追蹤的流程。
適合族群：HR、內訓單位、知識管理、需要把制度與教材真正落地的組織。