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ONLYOFFICE 团队如何在实践中使用 AI:来自公司内部的真实案例

发布时间：2026-10-09 23:44:47 最近访问：2026-10-09 23:44:47

在 ONLYOFFICE，我们打造帮助人们处理文档、协作并自动化工作流的工具。但我们自己也在使用 AI：在设计、市场营销、工程和运营等各个环节，让自身的工作更快、更一致、更少重复。

这些并非实验性试点或概念验证演示，而是真正投入生产环境的实际实现，由我们的团队为解决每天面对的真实问题而构建。以下是它们在实践中的样子。

移动端设计：一个 Figma 插件，把两天的任务缩短到一小时

问题：每次移动端设计团队需要为 App Store 和 Google Play 上传截图时，每个商店都要花费大约一天的手动工作：从 Figma 导出文件、重命名、按语言分到不同文件夹、使用第三方服务压缩（免费额度限制令人头疼），再按正确格式上传所有内容。

解决方案：团队构建了 StoreShot，一个与 Claude 协作开发的 Figma 插件，将整个流程自动化。

StoreShot 的功能：

根据 Figma 文件名自动识别目标商店（App Store 或 Google Play）。
从页面标题中识别语言名称和缩写语言代码。
将 PNG 文件压缩约 35% 而不损失质量，每张图约 5 秒，无需第三方服务，没有令牌限制。
自动为每个商店生成正确的文件夹结构。
提供三种上传方式：ZIP 压缩包、直接推送到 GitHub，或以单次提交推送到 Gitea。

结果：首次生产运行处理了两个商店的 652 个文件：

Play Market：8 种语言的 252 个文件，压缩约 37%。
App Store：10 种语言的 400 个文件，压缩约 35%。
总耗时：约 1 小时，而此前约为 2 天。

现在设计师只需点击按钮、解压文件并创建 Pull Request 即可。

市场营销：从上传文件到生成完整模板卡片只需几秒

问题：市场营销团队管理着一个规模庞大且持续增长的文档模板市场。每当新增一个模板，都需要有人手动填写卡片：标题、描述、SEO 字段、分类、URL 别名和封面图片，而且要覆盖多种语言。目录中已有数千个模板，这是一项持续发生的可观成本。

文档模板市场：https://templates.onlyoffice.com/zh

解决方案：团队构建了一条 AI 流程，只需上传一个文件，就能生成完整、可直接发布的模板卡片。

运作方式：将 PDF、DOCX、XLSX 或 PPTX 文件上传到 CMS。两个流程并行运行。AI 分析文本，识别文档类型（现成模板或可填写表单），并按所需语言生成所有元数据。同时，生成首页预览图的四种分辨率：916×648、1448×1024、566×400 和 260×184。编辑人员审阅并发布，仅此而已。

该流程自动处理的内容：

8 个文本字段：标题、简短描述、SEO 标题、SEO 描述、完整描述、分类、文档类型和 URL 别名。
9 种语言：英语、中文、巴西葡萄牙语、法语、西班牙语、德语、意大利语、日语和阿拉伯语，每个语言区域以其自身语言生成。
智能去重：不会出现命名冲突或重复 URL。
保留手动输入的数据：流程不会覆盖已由人工编辑过的字段。
文件被替换时自动重新生成，保持卡片最新。

结果：AI 承担了每个模板高达 95% 的例行工作。生成只需几秒，而不是 15–20 分钟。目前生产环境中有 3505 个模板，每个新模板的发布速度都比以前明显加快。

市场营销：借助 Jasper 实现规模化且符合品牌调性的内容

问题：市场营销团队在多个渠道产出大量内容：博客文章、社交媒体文案、广告创意、邮件营销、SEO 文章和产品描述，这些都需要保持一致的语气、词汇和品牌声音。面对国际受众和多语言内容，在满足发布节奏的同时保持高质量和一致性，对团队来说压力越来越大。

解决方案：市场营销团队采用了 Jasper，一个专为营销内容打造的 AI 平台，作为加速内容生产、同时保持品牌调性的核心工具。

Jasper 目前已嵌入团队工作流的主要使用场景：

长文内容：使用 Jasper Canvas 起草博客文章、文章和产品指南，团队提供战略方向，Jasper 负责结构和初稿写作。
广告文案与社交媒体：使用 Jasper 超过 50 个营销专用模板库，制作付费广告、LinkedIn 帖子和社交更新的短文案。
邮件营销：在 Jasper 中起草和完善营销邮件和培育序列，缩短从简报到期可发送文案的时间。
多语言内容：跨 30 多种语言生成和适配内容，支撑 ONLYOFFICE 的国际化营销，而无需按比例扩充团队。
品牌声音一致性：Jasper 的 Brand Voice 功能基于 ONLYOFFICE 的语气和风格训练，因此无论由谁发起任务，AI 生成的内容都符合品牌标准。

结果：草稿、社交文案、广告变体等常规内容生产速度明显加快。团队的时间转向战略、编辑判断和需要人类参与的创意决策。AI 负责数量，团队负责质量。

自动化与管理：一款由 AI 构建的 DocumentServer 诊断工具

问题：诊断 ONLYOFFICE DocumentServer 安装（涵盖 Docker、Linux 和 Windows 环境）中的问题，需要 DevOps 和支持工程师手动检查容器、服务、日志和配置。初步诊断耗时且不一致。

解决方案：团队构建了 dsutil，一款用于 DocumentServer 诊断的智能命令行工具，采用 AI 驱动的迭代式开发方法（有时称为 vibe-coding）：快速假设、即时迭代、以最短时间投入生产。

dsutil 检查：

容器状态和健康检查。
关键服务：docservice、converter 等。
Nginx、PostgreSQL、RabbitMQ 和 Redis。
日志中的错误、超时、内存溢出事件和运行时问题。
生成结构化报告，包括 JSON 输出。

支持的环境：Docker、原生 Linux、Windows。

其架构、检查逻辑和日志模式分析均与 AI 协作设计。最终得到的工具体现了积累的诊断知识，而不必由每位工程师从头重建。

结果：快速、标准化的初步诊断。减轻了 DevOps 和支持团队的负担。基础设施问题得到快速识别。dsutil 已开源，可在 GitHub 上获取：github.com/ONLYOFFICE/ds-util

自动化与管理：为每个 pull request 提供 AI 审查

问题：代码审查耗时，重要细节容易被遗漏，尤其是在截止日期压力下。团队需要一种方法，在保持审查质量一致的同时，不必按比例增加投入的工程时间。

解决方案：自动化与行政团队在 DocSpace-buildtools 仓库中使用 Claude 实现了自动化 pull request 审查。现在每个 PR 在人工审查之前都会经过 AI 分析。

运作方式：当 PR 被打开或更新时，流程自动运行，收集上下文、分析更改并生成结构化报告。Claude 检查安全问题、代码质量、配置文件、README 准确性、CI/CD 流程逻辑和依赖项。问题按优先级直接发布在 PR 中。随着 PR 后续更新，状态会被跟踪。

结果：AI 承担了高达 80% 的例行审查分析，让工程师能够专注于架构和真正需要人类判断的复杂决策。审查标准变得一致且可预测。Bug 和漏洞在流程中更早被发现。它不是人工审查者的替代品，而是一个让人类审查更快、更可靠的工具。

市场营销：五分钟内从 Figma 到可投产的 HTML 邮件

问题：将 Figma 中的邮件设计转换为可投产的 HTML 代码是一个技术上相当繁琐的过程：解析布局结构、编写跨客户端兼容代码、处理 Gmail、Outlook 和 Apple Mail 中不同的渲染行为、排查常见错误，以及管理本地化。一封邮件可能耗费 3–5 小时的工程时间。

解决方案：市场营销团队构建了 Figma2Email，一款由 AI 驱动的工具，可将 Figma 布局转换为可用的 HTML 邮件模板。

运作方式：粘贴 Figma 布局的链接。AI 解析结构和样式，生成针对邮件客户端优化的 HTML，并让输出通过验证器。得到的布局通常只需少量最终调整。

结果：

生成时间：约 5 分钟，而此前为 3–5 小时。
开箱即用的代码就绪度：约 95%。
跨 Gmail、Outlook 和 Apple Mail 的客户端兼容性。
自动修正常见编码错误。
支持 10 种以上语言的本地化。

结果：AI 承担了高达 95% 的例行转换工作。团队专注于最终校对和内容质量，而不是与邮件渲染的各种怪问题较劲。

这些案例的共同点

七个不同的团队。七个不同的问题。七种不同的 AI 实现。但它们共享一个一致的模式：

AI 负责例行工作，人类负责判断：在每个案例中，AI 都接管了重复性、机械性的工作：重复上传、元数据生成、DNS 操作、日志扫描、代码审查、基础设施审计、代码生成，而人类保留对最终审查、质量控制和真正重要决策的责任。

效率提升是具体且可衡量的：从两天到一小时。从十五分钟到几秒。从三到五小时到五分钟。每月节省 2500 美元的基础设施成本。这些不是对未来潜在价值的估算，而是生产部署的成果。

这些工具构建迅速、迭代推进，并借助了 AI 辅助：其中几款工具使用了 AI 辅助编码进行开发：Claude、GitHub Copilot，采用迭代、快速的开发周期。这种开发方式本身就体现了与这些工具相同的理念：把可以自动化的部分交给 AI，把人类判断保留在关键环节的核心。

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