十個小技巧教您快速搜尋Gmail
十個小技巧教您快速搜尋Gmail
2012.06.20 | Google

您是否發現,當您使用Gmail一陣子後,如果想要找出很久以前的某一封郵件,可能會變得相當困難,雖然您很清楚您想找的是什麼,但偏偏就是找不到。 

標籤和星號或許可以幫的上忙,但有些時候您還需要一點其他的幫助,例如進階搜尋。下面將為您介紹Gmail進階搜尋的十個小技巧,讓您能夠把以前的郵件輕而易舉的找出來。 

您也可以點選搜尋框右邊的灰色小箭頭,然後它會出現一個選單,能讓您的搜尋縮小範圍。 

1. from: 或 to: 

使用這兩個捷徑來尋找郵件從哪寄來或是寄給誰的。不過請注意冒號後面不能有空格。 

範例: from:peggy olson 

結果: Peggy Olson寄來的郵件.

 

2. OR

這個選項能讓您搜尋到所有包含兩個或以上的條件中任一的訊息。

範例: to:betty francis OR from:henry francis

結果: Francis寄來或者寄給Francis的郵件。

 

3. - (連字符號)

在您的搜尋中使用聯字符號來排除特定的字眼。

範例: campaigns -jaguar

結果: 訊息中包含"campaigns"這個字不過排除內文中含有Jaguar的訊息。

 

4. has:attachment

使用這個搜尋選項來限制搜尋的訊息中包含附件。

範例: from:don draper has:attachment

結果: 只有Don寄來並且含有附件的郵件。

 

5. in:anywhere

這讓您能夠讓搜尋擴及到Gmail的任何位置(垃圾郵件及垃圾桶裡的訊息除外)。

範例: in:anywhere from:joan harris-maternity leave

結果: Joan寄來存放在Gmail任何位置的訊息,排除那些包含了她"maternity leave"相關的資訊。

 

6. after: 或before:

這兩個捷徑能讓您縮小搜尋範圍,它能讓您的結果局限在某個時間範圍裡。格式必須要是yyyy/mm/dd。

範例: from:megan calvet before:1965/10/07 after:1965/10/12

結果: Megan在1965/10/07前及1965/10/12後寄來的訊息。

 

7. is:chat

搜尋在chat裡面的資訊。 Gmail預設會儲存您在chat的對話紀錄,除非您選擇不記錄。

範例: is:chat from:roger sterling vodka

結果: Roger寄來包含"vodka"的Chat訊息。

 

8. circle:

使用這個來縮小您的搜尋範圍到特定的Google+ circle。

範例: circle:creative

結果: 任何來自creative的成員的訊息。

 

9. ( )

使用括號來包含關鍵字,或指定特定不能被排除的字眼。

範例: from:harry crane (kinsey OR hare krishna)

結果: Harry寄來的訊息包含了"Kinsey"或"Hare Krishna"。

 

10. " " (引號)

使用引號可以縮小您的搜尋範圍到只出現訊息包含確切的字眼。不過這個用法並不會區分大小寫。

範例: to:pete campbell "grab a drink"

結果: 寄給Pete的訊息內包含"grab a drink"。

出自Mashable 

關鍵字: #Google
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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