遇到問題，直接問 AI 不香嗎？

現在 AI 的使用門檻很低，打開視窗，把問題丟進去，稍等一下就有答案了。

但我在金融、醫療、行銷、電子、通訊等產業講了上百場內訓，發現大家就算已經在工作中使用 AI，還是會問：

• 「為什麼開新視窗後，AI 不記得我們過去的對話？」
• 「專案資訊散落在信箱、行事曆跟雲端硬碟，每次都要找好久。」
• 「我只是要 AI 彙整報表、生成簡報，結果每次格式都不一樣！」

產業不同、職位不同，卡住的地方卻幾乎一模一樣。

每件事都需要：「重新交代背景 → 來回複製貼上 → 反覆調整格式」

但這些明明是 AI 能接手的機械式工作，只是我們已經習慣了這樣用它。

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那要怎麼跳出這個習慣？

分享一下我在內訓現場的做法。

課程開始前，我會先跟同學說：「如果發現今天的案例有可以優化的地方，請直接舉手告訴我；我知道怎麼用 AI，但你們才是產業的專家。」

真實世界裡，正確答案往往不只一種，更多時候我們是在做取捨。

但很多人用 AI，只想拿到「一個答案」。

拿到不符預期的結果，就覺得是 AI 不好用。

你大概也遇過這種長官，交代任務時丟下一句「幫我處理」就走了。

什麼細節都問不到的狀態下，你只能用猜的；但交出去的成果往往換來一句「這不是我要的」。

我們對 AI，常常就是那個長官：「產業、角色、能動用的資源都沒交代，卻期待它一次給出對的答案。」

所以我跟 AI 協作時，不會直接要答案，而是反過來：

「請它反問我缺什麼資訊 → 從不同面向給幾個版本 → 挑最接近的那個往下改」

需求一開始講不清楚沒關係，重點是每輪討論都離你的期待更近一點。

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等你和 AI 討論出符合期待的成果，還可以更進一步。

還記得開頭那三個問題嗎？它們各自有解。

1️⃣ 開新視窗就失憶？

→ 依主題建立「Project」，專案背景、指令，交代一次就好。

2️⃣ 資料散落在信箱、行事曆、雲端？

→ 接上「Connector」，讓 AI 自己去讀 Gmail、Google Drive、Notion，不用再複製貼上。

3️⃣ 每次產出的格式都不一樣？

→ 把流程封裝成「Skill」，教會 AI 一次，它就永遠記得。

很多事 AI 做得到，只是我們沒想到可以這樣用。

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我開設這堂線上課程的初衷，是希望能解決你的真實痛點、並打造適合自己的 AI 工作流。

把雜事交給 AI：先學會跟它對話、和它討論，再用 Project、Connector、Skill 打好地基，最後把電腦裡的文件也交給它彙整。

課程後半段，我還想帶你做過去要「工程師」才能做到的事。

就算第一次接觸程式，也能用 Claude Code 做出解決自己痛點的小工具。

並分享如何搭配 Git 來為每個進度建立「存檔點」，像打電動一樣，改壞了就讀檔重來。

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也許有人會想，這些資源網路上不是都有嗎？

是的，都有。

現在外面有太多看起來很炫的 AI 示範，但如果你真的有嘗試過，你會發現實際能落地非常少。

那是因為，他們沒有從零開始、只講成果跟目標；但當你想實作時，很容易遇到問題、卡關。

我自己在 Medium 也寫了上百篇文章，拍了幾十部 YT 教學影片。

但文章和影片有個先天限制：「一次只能專注在單一主題」

它適合讓你快速認識一個工具，卻很難帶你把整套工作流從零建起來。

如果你也想把 AI 從「有在用」，變成一套真正融入工作的流程，這堂課會告訴你每一步該怎麼做。

線上課程正在籌備中，讓我更瞭解你的需求

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