怎麼用AI摘要Slack訊息、轉換成待辦事項,並記錄在Trello?教學一次看
怎麼用AI摘要Slack訊息、轉換成待辦事項,並記錄在Trello?教學一次看

過去,在不同訊息平台,如電子郵件、LINE、Slack、Teams 等,我們經常需要與團隊大量溝通。這些訊息不僅包含各類議題討論,還常常伴隨著待辦事項需要進一步處理。然而,當訊息堆積如山,我們需要花費大量時間找回與待辦事項相關的訊息。特別是在工作繁忙的情況下,還可能增加遺漏訊息的風險 …

以具體情境來說,或許你曾經遇到以下類似情境:

1.主管、同事時常私訊告知、交辦重要任務。為避免遺漏,立刻停下手邊工作,將其複製貼上至待辦事項,或先儲存訊息並設定提醒,有空時再詳讀⋯

2.在冗長討論串中,散落專案待辦事項訊息,總先儲存訊息,再額外花時間將 Slack 訊息複製擷取到專案管理工具逐一開成工單⋯

這次我們將分享如何使用 Zapier 自動化整合工具、Trello 專案管理工具,以及 ChatGPT,將 Slack 訊息與待辦事項情境串起來,實現透過 AI 自動將訊息轉換為待辦事項的流程自動化!

自動化有何好處?

1.自動同步 Slack 重要訊息至任務管理工具: 不用花費時間手動逐一複製、貼至 to-do list!

2.依指令 AI 自動摘要、整理任務內容: 交由 AI 幫你摘要、條列文字訊息中的關鍵任務、細項需求!

3.輕鬆管理待辦事項,再多訊息也不怕遺漏: 雪片般飛來的訊息也能有條不吝地彙整至待辦事項中!

未來只要在 Slack 中儲存一則訊息,AI 就會自動摘要內容並給予執行建議,同時將內容新增至 Trello 卡片。除了能快速彙整在討論串中收到的需求外,也很好統一管理所有工作中的待辦事項,進行優先排序。

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圖/ NoTime NoCode

實作步驟說明

要建立一個 AI 自動摘要 Slack 訊息並轉為 Trello 待辦事項的流程,主要可分為三個主要的工具設定就可以完成囉!

Step 1. 建立 Trello 看板

為了方便統一管理訊息資訊,可以先建立待辦事項 / 任務管理 Trello 看板,設定 To-Do, In-Progress, Done 等不同分類階段,後續 Slack 訊息可自動同步至指定的 To-Do 待辦事項清單中。

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圖/ NoTime NoCode

Step 2. 設計 AI prompt 指令

在這個步驟中,我們的目標是設計 AI 指令,讓 ChatGPT 能夠處理存儲在 Slack 的訊息內容,將其轉換為待辦事項並提供相關執行建議。

你可以自由設計個人化的 AI 提示指令,以客製化 ChatGPT 在整理 Slack 訊息方面的結果。這包括設定輸出格式、時間規劃建議以及內容分類等相關內容。

建議可以在 ChatGPT 中進行一些測試,嘗試不同的提示指令,以找到最符合期望的指令。一旦確定了符合需求的指令後,就可以先存在記事本中,方便後續步驟使用。

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圖/ NoTime NoCode

Step 3. 透過 Zapier 串接數位工具

最重要的一個步驟,我們會透過 Zapier 這個自動化工具 (可被稱為數位工具界的膠水),在完全不需要寫任何程式的情況下,將不同的數位軟體 (Slack、ChatGPT、Trello) 串接整合在一起!

以這次的情境為例,我們會在 Zapier 中設定三個 Zap 模組,分別是:

1.判斷 Slack 中是否有被儲存的訊息
• 在 Zapier 中第一個觸發 (Trigger) 的模組 App 請選擇 Slack,而觸發事件 (Event) 請選擇 “New Saved Message in Slack”(也就是只要在 Slack 中儲存一則訊息,就會自動觸發此自動化流程)

2.將儲存的訊息依 AI 指令產出重點摘要及待辦事項
• 在接續的行動 (Action) 模組 App 請選擇 OpenAI,而行動事件 (Event) 請選擇 “Send Prompt”
• 此步驟主要是設定將 1. 取得的 Slack 訊息內容,依據於 Step 2. 設計的 ChatGPT 指令 (prompt),進行重點摘要及待辦事項資訊的產出

3.將 AI 摘要結果帶入、新增待辦事項至 Trello
• 最後一步驟,在接續的行動 (Action) 模組 App 請選擇 Trello,而行動事件 (Event) 請選擇 “Create Card in Trello”
• 此步驟主要是設定將 2. 產生的重點摘要帶入於 Trello 新增的卡片中

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圖/ NoTime NoCode

上述步驟都設定好後,就成功為自己建立一個能透過 AI 自動摘要 Slack 訊息,並轉換為待辦事項至 Trello 的流程囉~

未來彙整不同訊息至待辦事項的工作就交給自動化來處理吧!不只減少手動建立待辦事項的時間,也能快速彙整那些討論串中收到的需求,更很好統一管理所有工作中的待辦事項、優先排序!

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圖/ NoTime NoCode

還有哪些應用方式?

透過 NoCode 自動化工具 Zapier,在不需要寫程式的情況下,就可以建立一個 AI 自動摘要訊息並轉為待辦事項的小工具!除此之外,還有其他可以延伸的應用方式可以套用:

1.彙整 Gmail 信件來源的待辦事項: 替 Gmail 信件套用指定標籤,AI 自動摘要信件內容,並將其新增至 Trello 任務卡片詳細記錄!

• 除了本次分享將 Slack 訊息轉為待辦事項的情境,我們也可以應用類似方法處理其他訊息來源,例如電子郵件、LINE … 等。以此延伸應用來說,我們可以在 Gmail 郵件上套用特定標籤,然後進行類似的自動化流程,讓 AI 摘要內容、提供相關執行建議,並在 Trello 卡片中建立待辦事項。

• 一旦我們將不同的訊息來源都整合在一起後,就能更有效地管理各種訊息渠道產生的待辦需求,有助於我們在工作中更好地安排優先順序。

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圖/ NoTime NoCode

本文授權轉載自:NoTime NoCode

關鍵字: #AI
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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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