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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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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