Spanly 教學：繁中完整上手指南（功能、免費版、實測）

讀完這篇 Spanly 教學，你將能掌握從帳號註冊到建立第一個自動化工作流的完整流程，學會如何安全地利用 AI 協作平台提升工作效率，並避開常見的設定陷阱。

2026 年的 AI 競爭，早已不是誰的模型更聰明，而是誰的模型更能「執行」。Z.ai 推出的 GLM-5.2 模型以六分之一的成本在長程編程任務上超越 GPT-5.5，印證了垂直領域自動化能力的重要性。但再強的模型，少了一個能將指令轉為實際行動的介面，也只是空轉。這正是 Spanly 的定位——不是聊天機器人，而是一個能串接瀏覽器、檔案系統與第三方 API 的 AI 自動化協作平台。

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本文將深入解析 Spanly 中文介面的操作細節，並對免費版限制進行實測分析。同時，我們也會參考 Microsoft Copilot 因 SearchLeak 漏洞導致 2FA 驗證碼外洩的案例，協助你在享受自動化便利的同時，守住資料安全。

Spanly 是什麼？核心概念與價值

Spanly 是一個基於大型語言模型（LLM）的自動化協作平台，核心目標是將人類的意圖（Intent）轉化為可執行的數位任務（Action）。對於初次接觸的開發者與專案經理來說，理解這個定義很關鍵。

Anthropic 的 Claude 近期改版強調「設計與開發雙向同步」與「程式碼往返編輯」，目的正是打破 AI 生成與實際落地之間的落差。Spanly 的邏輯相同：你用自然語言下指令，它自動執行搜尋、撰寫程式碼、整理資料，甚至跨平台同步資訊。

學習 Spanly 怎麼用，有三個具體理由：

提升工作效率：過去需要手動複製貼上、切換多個頁面、重複輸入的繁瑣作業，現在一句指令就能透過瀏覽器擴充功能或後端 API 自動完成。

降低技術門檻：搭建自動化腳本過去需要熟悉 Python 或 JavaScript，還要處理 API 金鑰與錯誤處理邏輯。Spanly 的視覺化介面讓非技術背景的使用者也能建立複雜任務。

成本效益：Spanly 整合了 Z.ai 等廠商的高性價比開源模型，讓使用者以極低成本獲得接近頂級商業模型的自動化能力。

有一點必須先說清楚：當 AI 擁有執行權限，安全風險也隨之升高。Spanly 的設計哲學強調「最小權限原則」——你需要清楚知道它能看到什麼、能做什麼。這會是後續教學的重點之一。

事前準備：環境與帳號設定

系統需求與瀏覽器相容性

Spanly 目前最佳支援 Chrome 120+、Edge 120+ 及 Firefox 120+，這些版本內建較完整的 WebAssembly 支援，能確保 AI 模型在本地預處理時的流暢度。

• 作業系統：支援 Windows 10/11、macOS Sonoma 及 Sequoia、Ubuntu 22.04+
• 網路環境：Spanly 需要即時連線至後端模型進行推理，建議穩定寬頻。企業防火牆環境請確認未阻擋 WebSocket 連線
• 擴充功能權限：核心功能依賴瀏覽器擴充功能抓取網頁內容，請確保瀏覽器已開啟「允許擴充功能管理」

帳號註冊與中文介面切換

1. 前往 Spanly 官方註冊頁面（請確認網址正確，避免釣魚網站）
2. 點擊「建立免費帳號」，輸入工作電子郵件
3. 設定強密碼並完成電子郵件驗證
4. 切換中文介面：登入後點擊右上角個人頭像 → 「設定（Settings）」→ 「語言偏好（Language Preference）」→ 選擇「繁體中文」

注意：部分進階功能或原始錯誤訊息目前仍顯示英文，建議熟悉幾個常見英文術語。

註冊時，Spanly 可能詢問是否加入「使用者體驗回饋計畫」。建議初次使用者勾選「是」：這能協助開發團隊優化 Spanly 中文翻譯準確度，你也能優先取得新功能測試資格。

Step 1：安裝與基本設定

安裝瀏覽器擴充功能或使用網頁版

Spanly 提供兩種使用模式：網頁版（Web App）與瀏覽器擴充功能。需要跨網頁操作的使用者，強烈建議安裝擴充功能版。

1. 開啟 Chrome 或 Edge 的「擴充功能管理」頁面
2. 搜尋「Spanly」，點擊「新增至 Chrome／Edge」
3. 安裝完成後，點擊瀏覽器右上角的 Spanly 圖示，以剛才的帳號密碼登入
4. 授予權限：首次啟動會彈出權限請求視窗，包含「讀取與修改網站資料」、「管理瀏覽器擴充功能」。必須點擊「允許」，否則 Spanly 無法執行網頁搜尋或內容抓取

初始權限設定

登入後，進入「設定」→「權限管理（Permissions）」：

• 資料存取：預設僅能存取你主動開啟的標籤頁。若需 Spanly 自動掃描特定網站（如內部 Wiki 或專案管理工具），請在「信任清單」中新增對應域名
• API 金鑰：連接 Google Sheets、Slack 或 Jira 等外部服務時，在此輸入對應的 API Key。安全警告：切勿將權限設為「全域讀取」。參考 SearchLeak 漏洞的教訓——AI 在全域讀取模式下可能無意間讀取到敏感驗證碼或個人資訊
• 回應風格：在「偏好設定」中選擇 Spanly 的回應風格，例如「專業技術風格」適合開發者，「簡明扼要」適合專案管理

Step 2：第一個實作範例：建立自動化任務

以下用「自動整理每日新聞摘要並存入 Google Sheets」為例，帶你走完第一個完整的 Spanly 教學實作。

建立工作流的完整步驟

1. 開啟工作流編輯器：主介面點擊「建立新工作流（New Workflow）」→「從頭開始」
2. 定義觸發條件：選擇「手動觸發」或「定時執行」（例如每天上午 9 點）
3. 新增步驟：

• 步驟一：搜尋資訊。指令框輸入：「搜尋今日科技新聞，重點關注 AI 模型與開源趨勢」。Spanly 會自動調用瀏覽器搜尋引擎，抓取前 5 則相關新聞的標題與連結
• 步驟二：內容摘要。新增「AI 摘要」步驟，指令設定：「將搜尋到的新聞標題與連結整理成摘要，包含核心觀點與來源」
• 步驟三：寫入資料。新增「寫入 Google Sheets」步驟，選擇工作表，設定欄位為「日期」、「標題」、「摘要」、「連結」

1. 執行測試：點擊「執行（Run）」，Spanly 會依序完成搜尋、摘要、寫入

驗證執行結果

執行完成後，打開 Google Sheets 確認：

• 成功：表格新增了包含今日科技新聞摘要的資料行，且連結可正常點擊
• 失敗排查：若未能正確抓取內容，先確認步驟一的指令是否過於模糊；再確認瀏覽器擴充功能是否被廣告攔截軟體阻擋

執行過程中，Spanly 會顯示執行日誌（Log）。建議初學者開啟「詳細日誌」模式，追蹤 AI 如何解讀每一條指令。

Step 3：進階技巧與免費版實測

整合第三方工具與進階指令

Spanly 的差異化優勢在於整合能力。你可以透過「條件判斷」與「循環執行」建立複雜邏輯。

除了 Google Sheets，Spanly 支援 Slack、Notion、Trello 等常見協作工具。實際例子：當 Spanly 偵測到某個專案進度落後，自動發送通知到指定的 Spanly 頻道。

「變數」功能值得特別注意。你可以將前一步驟的結果儲存為變數，在後續步驟中引用——例如把搜尋到的「熱門關鍵字」存為變數，再讓 AI 根據這些關鍵字生成行銷文案，整個流程不需要人工介入。

付費版還支援「程式碼執行模式」，可直接在 Spanly 中撰寫 Python 腳本，讓 AI 執行資料分析或資料清洗，比單純的文字處理更強大。

免費版限制實測資料

根據 2026 年 6 月的實測，Spanly 免費版的具體限制如下：

| 項目 | 免費版 | 付費版 |

|------|--------|--------|

| 每月執行次數 | 500 次 | 依方案不同 |

| 可用模型 | 標準模型 | 含 GLM-5.2 等高階模型 |

| 日誌保留期限 | 30 天 | 視方案而定 |

| SSO 登入 | ✗ | ✓ |

| 進階權限管理 | ✗ | ✓ |

執行速度實測：以包含 10 個步驟的自動化工作流為基準，免費版平均執行時間約 15 秒，付費版可縮短至 8 秒。主要差異來自模型回應速度與並行處理能力，若你的流程有時效性需求，這個差距值得納入評估。

個人使用者或小型團隊，每月 500 次通常足夠處理日常任務。需要高頻次自動化或處理敏感資料的企業，則建議評估升級方案。

常見問題 FAQ

Spanly 中文支援是否完整？

Spanly 中文介面目前涵蓋 相當比例 以上的功能選項與設定選單。例外是：部分進階錯誤訊息、原始執行日誌，以及部分第三方工具的整合介面仍顯示英文。建議設定時關閉瀏覽器自動翻譯，直接閱讀原始內容，避免翻譯錯誤導致設定出錯。官方英文文件是最可靠的參考來源。

免費版有哪些功能限制？

執行次數每月 500 次、僅限標準模型、日誌保留 30 天，以及不支援企業級 SSO 登入與進階權限管理。如果你的使用情境需要高頻次自動化、指定高階模型，或是需要長期保留執行紀錄供稽核，免費版會是瓶頸。

連線不穩定怎麼排查？

按以下順序檢查：首先確認網路連線是否被防火牆阻擋（特別是 WebSocket 連線）；其次確認瀏覽器擴充功能是否為最新版本；若仍無法解決，清除瀏覽器快取後重新登入。排除以上因素後問題仍存在，通常是後端服務暫時維護，留意官方公告即可。

下一步：開啟你的 AI 自動化之旅

這篇 Spanly 教學帶你從環境設定、帳號註冊，走到建立第一個自動化工作流。Spanly 的核心不是對話，而是執行——這也是它在 2026 年眾多 AI 工具中值得優先學習的原因。

下一步，你可以探索多 Agent LLM 系統整合，處理需要多個 AI 協作的複雜專案；或是學習在 Spanly 中撰寫 Python