使用 Say It for Me 建構協作上下文

在 Collaboration Workspace 中，使用者可以透過 @ 呼叫 AI Assistant、對話式工作流程或團隊成員，在同一個對話串中共同推進任務。

在這種協作模式下，上下文不是附屬資訊，而是後續協作的基礎。AI 是否能準確理解任務、工作流程是否能正確執行、團隊成員是否能快速接上前面的討論，很大程度上取決於當前對話串中的上下文是否清晰、完整。

在 AI 的使用中，上下文會直接影響模型輸出品質。清晰的任務說明、背景資訊、約束條件和範例，能協助 AI 更準確地理解使用者意圖，並產生更符合預期的回應。— Microsoft《Prompt engineering techniques》

什麼是 Say It for Me

Say It for Me 是 Collaboration Workspace 中的一個可呼叫 AI Assistant，用於將使用者已經準備好的回答，以 「問題 + 回答」 的形式沉澱到當前協作對話串中。使用者可以在 Collaboration Workspace 的輸入框中輸入 @，並在 AI Assistant 清單中選擇 Say It for Me。選擇後，使用者先提出一個問題，系統會彈出互動表單，使用者接著在表單中填寫已經準備好的回答。

送出後，該回答會作為 Say It for Me 對該問題的回覆 出現在當前對話串中，成為後續 AI、工作流程與團隊協作可以繼續引用的上下文。

例如以下流程：

步驟一：@Say It for Me 輸入問題

步驟二：在彈出表單中填入準備好的答案，並送出

效果示意：在當前對話串中出現了建構好的問題與回答上下文

為什麼需要 Say It for Me

在 Collaboration Workspace 中，部分上下文可以由 AI Assistant 或對話式工作流程帶入。

但在討論新問題時，使用者也會需要從外部資料、團隊溝通或自己的判斷中取得一個更合適的答案。這個答案若沒有進入當前對話串，後續 AI 和工作流程就無法基於它繼續協作。

Say It for Me 用來解決這個問題：它可以把使用者確認過的答案，以「問題 + 回答」的形式寫入對話串，作為後續討論的依據。

例如，使用者正在和 AI 討論一個方案，中途從其他資料中找到一個更準確的結論，就可以透過 Say It for Me 把這個結論補充進來，讓後續討論沿著這個方向繼續展開。

為什麼不能直接在對話框中輸入內容

在 Collaboration Workspace 中，使用者每次輸入通常需要 @ 一個對象，例如 AI Assistant、對話式工作流程或其他協作對象。

若使用者直接輸入一般內容，而沒有 @ 任何對象，系統可能會回覆使用說明，提醒使用者需要透過 @workflow 或 @help 繼續操作。這樣會讓原本用於沉澱上下文的對話被打斷。

使用範例：客戶需求協作情境

銷售團隊與客戶溝通後，已確認客戶的核心需求。此時可以透過 Say It for Me 先把結論沉澱到當前對話串中。

使用者輸入：