教學|Google Opal免費開放台灣用戶!Opal是什麼?介面功能、操作教學、限制一次看
教學|Google Opal免費開放台灣用戶!Opal是什麼?介面功能、操作教學、限制一次看

生成式 AI 的浪潮正從內容創作延伸至應用程式開發領域。Google 近日(11 月 6 日)正式將其無程式碼(No-code)AI 應用程式開發平台 Opal」開放於台灣使用,服務範圍更從原先的 15 個國家擴展到 160 多個國家/地區。

Google Opal 這項工具的核心價值在於讓非工程師背景的商業人士、開發者,甚至是個人,皆能透過日常對話的方式,快速建立客製化的自動化流程與應用程式。因此,本次《未來商務》將帶讀者深入了解 Google Opal 的特色、介面功能、實際操作步驟以及適用對象。

Google Opal 是什麼?

Google Opal 是一個創新的 No-code 應用程式開發平台,為 Google Labs 發布的實驗性項目。其設計宗旨在於打破程式碼的門檻,讓使用者僅需透過與 AI 的對話與指令,就能快速生成、調整並部署各種自動化應用程式。

它本質上是一個「AI 驅動的開發環境」,將複雜的程式設計與後端邏輯,轉換為直覺的自然語言互動。透過 Google Opal,使用者不再需要一行行撰寫程式碼,而是可以像與同事溝通一樣,告訴它想要達成的自動化目標,例如:「幫我識別圖像的事件資訊後,並依此於 Google 日歷中建立對應的行程。」平台將基於大型語言模型(LLM)的強大能力,自動生成對應的工作流程、邏輯組件,以及使用者介面。

Google Opal 特色:零門檻、快速迭代

最大的特色是使用者無需具備任何編程知識,即可透過自然語言提示詞(Prompts)來驅動應用程式的開發。且 AI 會自動理解使用者意圖,並建議或創建完整的自動化流程圖,大幅縮短開發時間。而使用者在建構過程中即可直接進行測試,並根據結果隨時調整對話指令,實現快速優化。

Google Opal 介面由三大區塊組成

Google Opal 建構應用程式的流程被設計得極為直觀,大幅降低了技術門檻。介面主要由三個部分組成:

● 底部的對話框:

使用者可在此處輸入提示詞持續與 AI 互動、並調整需求。
Google Opal
● 上方的流程圖編輯區:

以視覺化節點的方式展示應用程式的自動化邏輯。每個節點代表一個動作(如:發送郵件、執行程式碼、提取數據),並擁有相應的顏色供使用者對照,如黃色代表使用者可以輸入內容(User Input);藍色代表 AI 自動生成(Generate);綠色代表生成的結果(Output);橘色則供使用者附加圖片、YouTube 影音、連結 Google 雲端檔案等(Add Assets)。這些節點,使用者皆可以自由新增、拖曳、連接或修改。
Google OpalGoogle Opal使用者可點選「Add Assets」進行:附加圖片、YouTube 影音、連結 Google 雲端檔案操作等。
● 右側的結果生成區:當使用者設計完應用流程後,可於右側面板進行測試。依照流程圖編輯區的設計,如設有 User Input 的節點,則可點選右側面板中的 Preview,並在右下角輸入提示詞。
Google Opal
也可以點擊上方的「App」進此到此頁面進行測試。
Google Opal
Console 則可看到 Google Opal 背後的 AI 如何分解使用者的流程圖任務,並徵召了哪些大型語言模型來執行及所耗費的時間。
Google OpalGoogle Opal
Theme 則是可為應用程式命名或提供主題描述,並也支援隨機產生主題。
Google Opal

四步驟用「對話」生成應用程式

本次,《未來商務》將實際演示如何使用用「對話」的方式生成應用程式,操作步驟如下:

步驟一、登入 Google Opal

首先,使用者需使用 Google 帳號進行登入。
Google Opal

步驟二、自行創建或選用現有模板,編輯自動化流程

登入後,使用者可以看到 Google Opal 的介面分為兩區:

一為「Your Opal apps(你的 Opal 應用程式)」,使用者可自行輸入提示詞(Prompt),如希望 App 實現的功能、輸入與輸出項目,讓 AI 先生成一版應用程式的骨架,之後再自行修改。

二為「Gallery(模板庫)」,此為 Opal 提供的各式 App 模板庫。適合對建置 App 細節流程還不熟悉的使用者,可直接用預先建置好的 AI 應用去進行客製化修改。
Google Opal
以下將實際操作兩種製作 App 的方式:自行創建、從現有模板去修改。

一、自行創建

  1. 點擊右上角的「+ Create New」。
    Google Opal
  2. 輸入提示詞。

進入後,於底下的對話框輸入提示詞。以本次實測為例,輸入的提示詞為「我想要做一個貼文產生器,當我貼入文章給你,你會將內容進行二創(維持原意,不會加入你個人的觀點),並提供適合發布於 FB 及 Threads 兩個社群管道的文案及配圖。」
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3. 客製化調整。

針對 Google Opal 生成的初版應用程式骨架進行客製化調整,並確認各節點中的提示詞是否符合需求。要注意的是,雖然 Google Opal 可讀懂中文提示詞,因為經過確認,它的各個節點及提示詞皆符合最初提供給它的提示詞。然而,它生成的流程及結果卻以「英文」為主,可能增加不熟悉英文者的使用門檻。
Google Opal
另經測試,無法直接請 Google Opal 將內容翻成中文。我輸入「你可以將各節點及提示詞翻譯成中文嗎」,Google Opal 卻顯示:「無法處理此請求。詳情:我無法處理以其他語言呈現節點和提示的請求。我的目的是幫助您建立或修改人工智慧應用程式。如果您想建立新應用程式或修改現有應用程序,請告知我。」
Google Opal
二、從現有模板去修改

  1. 複製現有模板。

Google Opal 內建不少模板供使用者直接複製使用。使用者可先點入該模板中,檢視該 APP 的設計是否符合自身所需,如符合的話,則可點擊畫面中右上角的「Remix」按鈕,如此該款模板便會被複製到「Your Opal apps(你的 Opal 應用程式)」的區塊,並於 APP 名稱的尾端會帶有「Remix」以供使用者辨別。
Google Opal
另一種複製方法是,可直接將鼠標滑到該款模板上方,於左上方同樣會出現「Remix」按鈕,點擊後即會被複製。
Google Opal
2. 輸入提示詞或手動調整。

以本次實測為例,直接輸入提示詞,「除了 blog post 外,希望 AI 能將文章轉譯(二創,基於内容原意下做改寫,但不提及文章中沒有出現的内容)文章,成適合發佈至 threads 上面的文案」,請 Google Opal 協助新增功能。
Google Opal
下圖即是 Google Opal 自動新增的節點。
Google Opal

步驟三、應用程式測試

在流程設計完成後,用戶可以於右側的結果生成區輸入模擬或實際的內容,觀察流程是否按預期執行、輸出結果是否準確。若發現邏輯錯誤或需要優化,可以直接返回第二步驟進行調整。
Google Opal

步驟四、正式使用/發布

一旦測試通過,使用者即可決定:

● 自己使用:將應用程式保存在個人工作區,作為日常的效率工具。

● 分享與發布:若該應用程式是用於團隊或企業內部,則可以設定權限並發布,取得分享連結後供其他同事使用。
Google Opal

Google Opal 協助企業流程自動化、個人效率提升

Google Opal 旨在賦能創作者、創新者,尤其在無 IT 相關背景的情況下,也能透過簡單的提示詞將自身想法轉化成可實際應用的工具。因此,適合的使用對象以及場景包括:

● 企業流程優化專員:快速建立部門級的自動化工具,如:客服工單分類、潛在客戶資料自動登錄、跨部門數據報告自動生成。

● 內容創作者/行銷人員:設計自動化內容排程工具、社群媒體分析儀表板、將長篇文章自動摘要為行銷文案。

● 個人用戶:建立個人化生產力工具,如:會議紀錄摘要機、自動化發票管理系統。

● 傳統軟體開發者:作為快速原型(Prototyping)工具,在正式編碼前,迅速驗證產品概念與流程邏輯。

Google Opal 限制:台灣已開放使用,但僅支援英文版

儘管 Google Opal 已對台灣地區的使用者開放,但在語言支援上仍有重要的限制:平台的核心互動介面和底層的指令邏輯目前僅支援英文。當輸入中文提示詞時,系統能理解意圖並嘗試生成應用程式,但生成的自動化流程圖中的節點名稱、參數提示或建議的文字內容,仍會是英文。對於不熟悉英文專業術語的使用者,這可能會在客製化細部流程時造成理解上的障礙。企業在推動內部使用時,需考量員工的英文能力,或在內部創建標準化的中文操作手冊來克服此一限制。

本文授權轉載自FC未來商務,作者為陳祈安

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關鍵字: #AI工具
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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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