AI生成圖怎麼加速工作效率？5個NoCode AI產圖方法：不用切換多視窗、免下載|數位時代 BusinessNext

不曉得大家知不知道，OpenAI 不僅推出了 ChatGPT AI 聊天機器人，還提供了名為 DALL·E 的 AI 圖像生成工具。此外，市場上還有另一款知名的同類工具，稱為 Midjourney。只需在這兩個圖像生成工具中輸入文字或指令，即可通過 AI 生成相關圖片，幫你省下日常製作簡報或行銷圖文時，總是上圖庫網站搜尋合適圖片所花費的大量時間。

或者，你可能已經了解這兩個工具，但一直在思考如何將 AI 納入工作流程中以提升工作效率嗎？

這次 NoTime NoCode 將分享 5 種透過 NoCode 方式 AI 生成圖片，幫助你優化既有工作流程！

本篇的內容是 NoTime NoCode 的 FB / IG 貼文 NoCode 放大鏡 -《搜圖不用再上圖庫網站！NoCode AI 圖片生成的 5 種方法》的詳細介紹說明文，如果還沒看過貼文的朋友，歡迎透過以下連結前往社群，看看我們製作的精美圖文唷！

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透過 NoCode 讓 AI 生成圖片的 5 種方法

01 - 自團隊通訊群組中建立: 在 Slack 或 Discord 輸入指令，AI 自動生成圖片

團隊合作中，使用 AI 生成圖片於討論、簡報、行銷活動已非常普遍。然而一般來說，團隊仍須前往線上 AI 圖片工具生成圖片，再下載共享到對話群組，手動作業依然麻煩費時。

現在，透過 NoCode 自動化工具，團隊可在內部的 Slack Channel 或 Discord 輕鬆接上 DALL-E 等 API。當未來需要 AI 生成圖片時，只需「在指定聊天室中輸入指令」，AI 將立即生成所需圖片，無需額外下載和分享。

未來在團隊討論中可透過圖片清楚表達想法，使溝通更順暢，規劃行銷活動時也能快速生成共享圖片。透過 NoCode 將 AI 融入工作流程，節省時間並優化協作效率！

02 - 填寫表單自動生成: 透過表單填寫指令，AI 自動生成圖片

除了在內部團隊聊天室使用 AI 生成圖片外，若需與「外部」人員分享 AI 圖片生成，也可以將 AI 整合於表單中，透過填寫表單，自動生成 AI 圖片。

使用者只需「在表單填寫指令 / 關鍵字」，填完送出後 AI 會依指令/關鍵字產出對應圖片，同時自動寄送至指定收件人信箱。更方便的是，生成圖片的連結能同步至 Google Sheets ，方便後續追蹤和管理。

另一種情境是，你已經研究出一組特定風格的 AI 圖片生成指令 Prompt，並希望團隊成員/外部參與者只需輸入幾個關鍵字，即可持續生成符合類似風格的圖片。那你也可以通過這種方法，將指令 Prompt 存儲於自動化工具中，並設定根據填答者在表單所輸入的關鍵字，自動產生相應類似風格的圖片。

不僅提高 AI 生成類似圖片的效率，也增加應用靈活性 (e.g. 填表人下拉選擇不同指令的選項，即可產出相似風格圖片)，有助於擴大團隊和外部人員參與，實現更多 AI 應用方式。

03 - 建立 Zapier Chrome 擴充功能: 在 Zapier Chrome 擴充功能輸入指令，即時生成圖片

瀏覽網頁卻突然靈感泉湧時，你可以透過「 Zapier Chrome 擴充功能」 (外掛) 呼叫、觸發自動化 AI 生成圖片的小工具，簡單輸入指令送出後，Zapier 會將 AI 生成圖片顯示在 Chrome 擴充功能畫面中！

也因為 Zapier 的 Chrome 擴充功能支援、新增多個欄位，讓你能以類似 2. 表單產生圖片的應用情境，將調教好的 Prompt 指令存入自動化工具內後，僅需在 Chrome 擴充功能的欄位中輸入特定關鍵字，即可產生相似風格的圖片，無需每次都重複輸入一次 Prompt 指令～

最後更可以再透過 Zapier，將生成的圖片即時發送到團隊聊天群組中，亦或存入雲端空間，方便協作討論與共享資料！

04 - 自資料庫 / 內容管理工具建立（Airtable / Notion / Google Sheets）: 資料庫新增一筆資料，即自動生成 AI 圖片

我們之前寫過一篇《運用 ChatGPT AI 自動生成圖文並茂的部落格內容》的工作術文章，分享如何使用 Airtable 來管理 ChatGPT 產生的文案及圖片內容。

當你在資料庫中新增一筆資料後，不必手動上網搜尋相關圖片或輸入指令讓 AI 產圖。自動化工具將根據你在資料庫中的內容 (e.g. 標題、段落摘要)，「自動觸發」 AI 生成與內容相關的圖片 (e.g. 文章封面、內文配圖 … 等)，並儲存回資料表 / 內容管理工具中，不僅方便，也有助於激發創作靈感並提高效率！

類似方式，如果你有使用 Google Sheets 或 Notion 等工具來管理文章或資料，也可以透過 NoCode 自動化工具，將 AI 圖片生成與上述工具整合起來。

05 - 自動排程產生: 定時生成 AI 圖片的自動化工具

若希望 AI 能夠每天給你一些靈感，不妨透過 Zapier 或 Make 等自動化平台 (延伸閱讀：《3 款 NoCode 自動化工具推薦給你！》) 建立一個排程小工具，定時依據你的關鍵字、想法清單生成 AI 圖片，並將內容透過信件或 Slack 訊息寄給你！實現「自動化每日推播 AI 生成圖片」機制，激發你的日常想像力與創造力！

總結

儘管使用 AI 生成圖片以支援各種工作已變得相當普遍，但將 AI 圖片生成與自動化工具整合在一起就像是為你的工作流程找來了一位虛擬工讀生，能夠協助你創建行銷素材並更快速地生成相似風格的圖片。

想像一下，AI 將快速生成專屬圖片，而自動化工具將節省大量的時間，讓你不再需要頻繁地切換工具或介面。只需將工作交給 AI和自動化工具，你就能輕鬆專注在處理更加重要的事情上！

更多no code工具教學文：
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

責任編輯：林美欣

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式，也為零售業帶來新的成長機會。然而，當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運，台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示，台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距，資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策，如何將 AI 從單點工具導入，真正成為零售成長的助力，已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會，以「Where AI Meets Commerce」為主軸，邀集零售與科技業者，從流量獲取、數據應用到會員經營，探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE，也在會中宣布邁向 AI in Retail，推出官方 MCP（Model Context Protocol），進一步串聯零售數據與 AI 應用，協助品牌掌握新興 AI 流量入口，為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告：零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年，SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%，是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大！」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出，從全球市場來看，尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶，來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍，訂單量更成長 35 倍；相較之下，台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍，顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現，台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜，從多通路走向全域經營、數據與規模擴大，如何確保資料品質、打通資訊孤島，並兼顧資安與治理，成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此，SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向：首先，建立 AI Ready 數據基礎，整合分散的零售資訊，為 AI 應用做好準備；其次，深化 MCP 布局，讓品牌能依照自身需求，自主選擇並串接不同的 AI Agent；第三，成立 AI 轉型委員會，將 AI 導入內部工作流程，推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議；最後，擴大 AI 夥伴生態系，開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用，讓品牌能更靈活地組合所需工具。

「過去十年，SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變，其實都代表著品牌經營方式的改變；而下一個入口，就是 AI。」葉力維表示，當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑，品牌不能只停留在導入單一工具，更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來，能否做好 AI Ready 的準備，將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP，助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備？SHOPLINE 產品副總賴哲文指出：「人、貨、場的接觸點沒有改變，改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景，消費者、員工與企業的角色也隨之改變：做決定的是消費者，當消費者問 AI「我該買哪個品牌」，品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰；執行的是員工，員工則可將部分執行工作交由 AI 處理，將更多精力投入判斷與決策；做判斷的是企業，AI 能否提供可靠的洞察與建議，關鍵仍在於數據品質，以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦，品牌經營也必須從傳統 SEO，進一步走向 AIEO（AI Engine Optimization），讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性，才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此，SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構：以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據；透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接；再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent，逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時，SHOPLINE 也透過第一方數據歸因，改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題，讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

在工具應用上，SHOPLINE 推出官方 MCP，涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills，搭配 MCP Tool 的後台相關能力，進一步產出數據洞察報表與執行建議，讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全，SHOPLINE 也設下三道防護機制，包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取，以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調，當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運，品牌不只要讓 AI 看得懂商品，更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外，SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈，邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技，以及女性高效身體保養品牌 HYPHY，攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據，提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大，轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析，投放效率下滑，源於成長結構改變：影響消費者的場域更分散，找人的方式從興趣推測走向真實行為，素材也無法一套打完全場。

對此，Justar 運用 AI 結合電子發票數據，以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫，涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓（Persona），比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾，而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤，再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材，並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調，從真實種子到規模化放大，重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群，延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容，藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象，才能為品牌實現「線上找到人，線下讓他記住你」的成效。

BUNNYWORK 推 AI 營運特助，主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外，AI 也開始深入零售業的日常營運，協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出，電商營運常面臨幾大痛點：商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷，滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同，留下的利潤差很多。營收決定你做多大，營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點，BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案，目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據，BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤：根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單，並每日掃描商品銷售速度，一旦偵測到滯銷風險，即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外，AI 也幫助電商看見潛在機會：偵測到爆款潛力的商品，提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源，把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議？背後仍取決於數據基礎。周于如解釋，ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據，並即時同步多通路的商品與庫存資訊，讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌，同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎，AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會，協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

精兵團隊導入 AI，解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率，AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出，OmniSegment CDP（顧客數據平台）能整合分散的顧客資料，建立 360 度顧客輪廓，進一步支援跨渠道的精準經營；旗下導購型 AI Agent「AgentBit」，提供對話式分眾，讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾，不再需要手動設定篩選條件；商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡，自動將高相關商品推送給高潛力買家；AI 智慧分析更只需透過問答，即時分析品牌檔期成效與提供優化建議，並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘，大幅提升行銷團隊協作效率，並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播，協助品牌更有效地觸及目標客群。

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享，品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群，希望在規模化經營的同時，仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後，團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群，並取得具體的行銷優化建議，降低操作門檻。以單檔活動為例，LINE 發送量僅為原先的 15%，點擊率卻提升 227%，EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍，展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌，林又立也分享了務實的做法：「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬，先踏出第一步，把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型，不如從具體的營運需求出發，逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲，葉力維也提醒，品牌導入 AI 前，應先盤點內部工作流程，找出真正影響效率與成效的瓶頸，再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上，才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI，先解決實際問題，才能讓技術真正轉化為營運成果。