Milanote為創意與思考而生的雲端筆記,更適合直覺組織靈感
Milanote為創意與思考而生的雲端筆記,更適合直覺組織靈感

今天來跟大家分享一個今年(2017年)推出不久的雲端筆記服務:「Milanote」,我之所以注意到它,是因為「Milanote」宣稱像是EvernoteOnenote這樣的筆記工具,在「整理時」缺乏彈性,筆記與筆記之間只能流水帳的排列,而「Milanote」認為這樣會少了靈感之間的彼此激發,也限制了最直覺的思緒整理可能性。

那麼「Milanote」做了什麼呢?這個雲端筆記服務打破了筆記必須要整齊排序的介面,讓你可以在一個「Board」上自由的疊加、並列、挪移、收納各種圖文筆記,而他認為這才是最適合創意工作者的思緒整理方式。

我第一個想像是很類似做簡報時的「便利貼法」,先把各種想法灑出來,然後在便利貼牆上重新歸納組織,最後在牆上彙整出自己的簡報架構,而「Milanote」幾乎可以非常順暢的重現這樣的流程。

你可以先看看下面這段讓我也很驚豔的示範影片。

因為「Milanote」圖像化的筆記整理方法,讓它在某些需求上來看,確實是更適合組織靈感的筆記。

例如下圖範例中,構思自己的新家要如何設計,可以把相關的設計圖堆在一區,然後把實體照片放在它旁邊,而另一區則條列出設計的重點清單,這就像我們「真的在實體工作桌上整理資料」一樣的直覺與便利。

如果你需要一種筆記來企劃簡報、設計產品、構思專案,或許「Milanote」會是適合你的思考模式的筆記。

我雖然不完全同意他說 Evernote 在組織靈感時缺乏彈性(例如 Evernote可以活用搜尋與標籤就很有彈性),但我贊成「 Milanote 」所說的整理方式確實可以帶來一些思考的激發,這就像我之前也寫過「六種表格式思考法,讓筆記效果立即加分」,就是要打破思考流水線的限制。

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圖/ 電腦玩物

1.撒下你的圖文靈感

Milanote」的使用流程大概是這樣的,首先我有一個企劃案要開始構思,我在「Milanote」的白板上開始自由的加入我的各種想法,或許是書名的構思、封面的設計、作者的資料、書籍的特色等等,總之隨意自由的插入。

在「Milanote」中可以插入文字、網址、圖片這三種內容。

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圖/ 電腦玩物

而且在文字筆記中也有一些基本編輯功能,像是可以列出待辦清單。

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圖/ 電腦玩物

2. 收納點子列表

當靈感愈來愈多時,就要開始在板子上進行收納,除了我可以在「Milanote」自由拖曳每一則筆記,自然的把相關的擺在一起、堆在一起外,還有兩種收納法。

第一種收納法叫做「Column」,把這個列表拖曳到白板上,然後就可以把其他相關的筆記「收納」到這個清單下面,變成整齊的排序列表。

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圖/ 電腦玩物

3. 建立不同思考群組

「Milanote」還有第二種收納法,叫做「Board」,適合把紛亂的思緒在收納成一個一個相關的思考群組,有點像是資料夾的概念,讓白板上不要太雜亂。

例如我可以建立一個「書籍封面」的Board,然後把所有封面圖稿、設計想法,都收納到這個Board中,版面上就變乾淨了。

而且「Milanote」的「Board」會根據名稱自動挑選圖標,你也可以手動挑選,幫這個資料夾加上適合的圖示。

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圖/ 電腦玩物

而打開Board時,就會進入下一層資料夾,看到所有收納在裡面的資料。

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圖/ 電腦玩物

4. 連結你的思考路徑

最後「Milanote」還有一個類似流程圖心智圖的整理方法,就是利用「Line」,可以自由的在筆記、 Board 之間劃上連結線,歸納出思考、任務之間的連結關係。

這一特色跟我之前介紹過的「更適合共享討論的心智圖: Milkr 交換你我複雜想法的便捷方式」,也有一些相近。

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圖/ 電腦玩物

5. 分享記事本

「Milanote」除了個人的思緒整理外,也可以讓團隊一起利用,在你的「Board」名稱右方,可點擊「Share」,把記事本分享給他人一起編輯。

或者可以單純獲得分享網址,讓其他人線上瀏覽你的筆記,例如這是我分享的示範筆記本,大家可以看看其效果:

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圖/ 電腦玩物

6. 免費版:

最後,目前「Milanote」是一個純雲端的筆記服務,未來有計劃推出Android與iOS App。而他的免費模式下,用戶可以新增100則筆記,超過了就要轉用付費模式。

你會覺得「Milanote」是一個更適合幫你組織靈感、激發創意的記事本嗎?或許對於知識工作者來說,也許是一個值得試試看的新服務。

延伸閱讀相關文章:

「 Milanote 」網站

本文授權轉載自:電腦玩物

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圖/ 電腦玩物
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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