4款AI工具實測推薦:Recraft、Merlin⋯最強圖像、公式生成工具!還有哪些也超推?
4款AI工具實測推薦:Recraft、Merlin⋯最強圖像、公式生成工具!還有哪些也超推?

先前介紹過任務管理工具Todoist、工時追蹤工具Toggl,以及複合式瀏覽器Sidekick三款生產力工具,隨著ChatGPT橫空出世、快速發展,市面上也越來越多整合AI的產品。這一次探索了四款AI生產力工具,每一款都有機會納入工作流中,為工作者提升效率、增加生產力。

Recraft:最實用、精準的圖像生成工具

推薦指數:★★★★★

Recraft 是一款AI圖像生成工具,操作相當直覺,只要輸入需求關鍵字,即可自動生成數款圖像供你選擇,同時還可以切換插畫、3D、水彩、素描、像素⋯⋯等不同的畫風,如果產出圖像不符預期,可再輸入更細節、具體的關鍵字再次產圖。

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Recraft是一款AI圖像生成工具,操作簡易,且風格多元,只要輸入關鍵字就可輕鬆產圖,且支援部分刪除、修改等功能。
圖/ 蕭閔云

Recraft最為人稱道的,除了簡單直覺的操作介面外,還有幾個優秀的功能:

1.每一個專案就是一個新的靈感空間:啟用Recraft的第一步,是創建你的「專案(project)」,而每一個專案就像是一塊無限延展的畫布,便於讓創作者將想法轉化成圖像,也可以落下文字、上傳自己的圖檔,打造自己的靈感空間。
2.支援局部修改功能:圖片生成後,會有兩款以上的選項,另外還可以運用「重繪(Repaint)」功能,套索想要修改的部分,讓AI針對被標誌的局部圖像再次生成;「局部擦除(Erase region)」的套索則可標誌想要刪去的部分,AI會自動將該部分移除,並維持圖像完整、不違和;另外,「重新著色(Recolor)」功能會提供多組色票組合,透過選擇色系,可快速調整圖片配色。
3.背景調整更直覺:「Remove bg」去背以及「Replace bg」取代背景兩功能也相當便利,除了一鍵為你除去背景畫面外,取代背景則可針對圖像背景再單獨下關鍵字,以生成期待的畫面。
4.可輸出SVG檔案:檔案輸出除了可選擇JPG、PNG檔外,向量圖(Vector)還可以輸出SVG檔,便於網頁設計等其他延伸應用。

整體而言,Recraft的圖像生成體驗真的高過其他在最一開始被拱上神壇的AI工具,除了界面易用性外,它的靈活度以及產出圖檔可應用的層面(包括圖像的風格、向量圖檔的輸出等)也更寬廣,對比如Leonardo AI等可能更專精於特定領域(如遊戲產業),Recraft實際上可能更能回應各領域工作者的需求;若硬要說尚有缺憾的部分,則是目前還不支援透過AI調整使用者上傳的圖檔,若這項功能完善,大概連設計師也離不開Recraft了吧?

Merlin:瀏覽器的魔法師梅林

推薦指數:★★★★☆

Merlin是一款Chrome瀏覽器插件,安裝、創建帳號後,就宛如一款隨叫隨到的Chatgpt助理,直接支援Google產品使用情境中的各種需求,算是一個集合式的萬用工具。幾個體驗後感受特優的項目:

1.快捷鍵召喚、支援常用指令儲存:選取網頁部分文字,或是在想討論的頁面,只要按下Ctrl + M或Command + M,即可召喚Merlin為你服務,且常用的指令(prompt)也可以儲存下來,方便下次直接使用。
2.YouTube影音重點摘要:Merlin除了支援文章、PDF文件或是PPT等檔案的重點摘要外,還可以直接在YouTube影片中,為你產出完整字幕(且支援一鍵複製),同時也可以為你做影片摘要。
3.自動生成文案草稿:這不只是社群貼文草稿撰寫,甚至內建進Gmail的介面裡,你可以直接讓Merlin為你寫一封回信,同時也可以請它調整語氣、篇幅等。
4.Google試算表公式:使用試算表做數據統計時,時常碰到對公式不是那麼熟悉的狀況,這時可以直接以口語話的方式讓Merlin為你提供公式。

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Merlin優秀之處在於整合進Google各項服務中,不過免費版本有使用次數上限。
圖/ 蕭閔云

以上述幾個特點來說,公式生成真的是最打到痛點的一項功能,以上圖舉例,想要加總類別A的金額,就直接叫出Merlin,鍵入「想要一個Google Sheet公式將B欄是類別A的項目,所對應的D欄的金額數字加總」的需求,Merlin即為我生成該公式,算是此番試用給予四顆星的主因。

BeforeSunset AI:把任務「變可行」的待辦工具

推薦指數:★★★☆☆

坦白說,會注意到BeforeSunset AI,除了網友的高評價外,還因為它這命名實在有點浪漫,直接跟電影《愛在巴黎日落時(Before Sunset)》撞名,無端催生了一些粉色想像,但實際使用後,發現它實在不是與柔情風格無緣,反而是一款非常數據導向的AI工具。

BeforeSunset AI可以結合行事曆的待辦清單,免費版可以體驗到的幾個特色如下:

1.整合Google行事曆:可以直接在BeforeSunset AI裡新增你的工作行程與時間規劃。
2.待辦清單結合時間分配與紀錄:你可以為單一任務設定計畫執行的時長,如寫稿2小時等,並且在啟動某項任務時,也可以按下碼表,追蹤自己在每項工作所花費的時間,同時也可以按下「Start Break」,紀錄休息時長。
3.AI助理幫你把待辦事項「變可行」:每一項待辦都可以透過AI助理調整得更「可執行(actionable)」或是為你列出「次級任務(Create subtask)」。實際測試主要是優化待辦寫法,如我原先寫下「BN稿件」的待辦,它則幫我改成「完成BN稿件」,而列出子項目則是判斷你的項目目標,將任務細分為各種次級任務(如下圖),幫助你更有節奏地達成目標。

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僅列出大項目後,AI自動生成的次級任務清單,實際上頗貼近需求。
圖/ 蕭閔云

這一次僅試用免費版本,付費版還集成了工時統計與分析的功能,有點類似於工時追蹤再加上待辦清單,且可以整合你的Google行事曆,有一種Toggl + Todoist + Google Calendar的既視感。不過,有些地方較不符合個人的使用習慣,例如待辦介面可以切換的天數僅當日、明天、本週以及稍後四個分頁,無法預排更後期的待辦;若有未完成的項目,也無法回朔修改、延期等,會直接進到「歷史紀錄(History)」區,血淋淋地呈現你有幾項當日事未能當日畢,只能再次創建任務於前述提到的四個分頁裡,因此就個人體驗來說,僅給三顆星。

Findr:一站精準查找跨工具資訊

推薦指數:★★★★☆

不曉得有多少人跟我一樣,對於Gmail的搜尋有些不上手,雖然知道運用搜尋語法(或Google官網稱「搜尋運算子」),可以篩出一些範圍,但對於信件內容的關鍵字搜尋,卻還是要翻找很久,總覺得不是那麼迅速準確。

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Findr支援一站搜尋各平台資訊。
圖/ Findr

Findr這款跨App的搜尋工具,簡單幾個強項如下:

1.支援多款App搜尋:舉凡Notion、Gmail、Google雲端硬碟、Slack等多款工具的搜尋,只要在Findr上鍵入關鍵字,一表列出相關的信件、檔案與訊息,清晰便利為你查找所需資訊。
2.一站式瀏覽各項跨平台資訊:除了列出不同App上的資料外,也可以直接在Findr裡預覽各個搜尋結果的內容。
3.結合AI摘要資訊、分析檔案:同時也可以直接詢問AI助理,會根據搜尋到的內容回應你的提問。

操作上很直覺,介面也很單純,唯一許願大概就是期待可以支援更多工具(例如LINE)。

總結以上四款工具的試用體驗,感受到人工智慧在生產力工具上的發揮越來越細緻,比起ChatGPT剛問世時,那波熱熱鬧鬧的風潮,現在的應用更落地、更貼近使用者真正的需求,且幾乎都有提供免費與付費的版本,若長期使用後,易用度與使用需求提升,其實是會願意掏錢成為訂閱用戶的,期待它們都成長得更完善。

延伸閱讀:斜槓族瞎忙終結者!Todoist、Sidekick⋯實測3款超推工具,找回高效生產力

責任編輯:蘇祐萱

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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