{ "version": "2.0", "updated": "2026-07-31", "generated_by": "scripts/build-site-index.mjs（items／tag_dimensions 重跑會覆蓋、手改無效；site.base_url 取自 profile.json；site.name 與 site.summary 沿用舊檔，手改才會生效）", "site": { "name": "江江教練 · AI 知識管理", "base_url": "https://jiangyude.com", "summary": "江昱德（江江教練）協助知識工作者用 AI 提煉隱性知識，把文件、會議記錄、課程錄影、工作經驗變成可累積、可重用、可輔助決策的知識資產。" }, "tag_dimensions": { "topic": [ "AI", "AI Agent", "AI Agent 工作流", "AI 工作流", "AI 知識管理", "AI 趨勢判讀", "AIAgent", "AI員工", "AI圖文", "AI小編", "AI工作流", "AI應用", "AI故事", "AI生圖", "AI設計", "AI趨勢", "AI輔助", "AI輔助決策", "AI顧問", "Agent", "ChatGPT", "ChatGPT Work", "Claude Skills", "ClaudeSkills", "Codex", "ESG", "Gemini", "LINE 存訊", "LLMWiki", "MVP", "MultiAgent", "NotebookLM", "OGSM", "PDF", "Podcast", "YouTube", "一人公司", "一人公司 AI 工作法", "三視圖", "人格提煉", "備課", "免費講座", "兒童", "公共藝術", "創業", "創業者", "品牌特色", "品牌資產", "商務社群", "商品照", "商會", "嘉我好漾", "圖文", "在地商家", "在地故事", "學習地圖", "定妝照", "家庭", "就享知", "工作交代", "工作坊", "工作流", "工作流程", "工具操作", "差異比較", "形象頁", "思維框架", "情緒", "手機攝影", 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控制台支援三件事，再用六個指標加評分錨點比較四個平台，附互動長條圖、雷達圖與能力矩陣。第三節整理 2026 上半年的實際變動：Slack 官方託管 MCP Server 與三種官方 Agent 進駐方式（頻道成員型、標記執行型、側欄助理型），Telegram 三波 Bot API 更新，Discord 的開發文件 MCP 為何不能讀聊天，LINE 原生 AI 的地區與次數限制，全部附官方來源。最後給三個判斷問題，加一份可直接複製的測試提示詞與三分支判準，讓你不用先做 bot 就能確認自己需要哪一種 AI。", "problem": "想讓 AI 幫忙顧群組、當助教、把對話收成知識庫，卻不知道該用哪個通訊軟體，也分不清「平台自己有 AI」「AI 能當成員」「外部 Agent 讀得到」是三件不同的事。", "audience": "想加 AI 助教的講師與社群經營者、想讓 AI 整理群組對話的知識工作者，以及要向主管解釋平台選擇的評估者。", "tags": { "topic": [ "差異比較", "工具操作", "AIAgent", "AI工作流" ], "level": [ "基礎" ], "content_type": [ "教學文章" ] } }, { "id": "article-free-deploy-three-boundaries", "type": "article", "title": "AI 幫你把網頁做好了，該放哪？GitHub Pages 與 Vercel 完整比較", "url": "/articles/free-deploy-three-boundaries/", "date": "2026-07-28", "updated": "2026-07-28", "summary": "先給三個判斷問題（誰能看到、是否商用、未來要加什麼），再用四層配置示範怎麼依內容敏感度分類，接著比較兩平台的免費額度、原始碼公開規則與權限控制費用，全部附官方來源。最後拆解一個反直覺的情況：如果你的目標是被 AI 引用，選平台的邏輯會反過來，因為爬蟲流量在按請求計費的平台上是成本。", "problem": "用 AI 幾分鐘做好網頁，卻不知道該放哪個平台，也分不清「不被搜到」跟「別人進不去」的差別，更沒查過真正的權限保護要多少錢。", "audience": "用 AI 做網頁的知識工作者、講師、接案者，以及有些內容只想給特定人看的一人公司。", "tags": { "topic": [ "差異比較", "工具操作", "AI工作流" ], "level": [ "零基礎入門" ], "content_type": [ "教學文章" ] } }, { "id": "article-ten-year-anchor", "type": "article", "title": "AI 知識焦慮的解法：在快速變動的時代，找到十年不變的錨點", "url": "/articles/ten-year-anchor/", "date": "2026-07-26", "updated": "2026-07-26", "summary": "該焦慮的是 AI，不是我們。解法不是追得更快，是先找到一個十年不會變的錨點：你的天賦，交集上趨勢裡不會變的部分。錨點鎖住目標、方法隨時代換。附三句錨點驗證自問，以及把資訊篩選外包給 AI 的提示詞。", "problem": "AI 每天都在更新，追不完，覺得自己一直在追、一直沒追上。", "audience": "被 AI 新聞洗版、學了很多工具卻講不出自己在累積什麼的人。", "tags": { "topic": [ "知識管理", "隱性知識" ], "level": [ "基礎" ], "content_type": [ "觀點文章" ] } }, { "id": "article-teach-ai-not-learn-ai", "type": "article", "title": "為什麼你的 AI 每次都要重講一遍：教 AI 的四個步驟", "url": "/articles/teach-ai-not-learn-ai/", "date": "2026-07-26", "updated": "2026-07-26", "summary": "問題不在 AI 笨，在沒有人教過它你的判斷。教 AI 的四個步驟：分清楚資料庫、知識庫、規則庫；用 3X4（三種日記 × 四種時效）擺放文件；寫出一條含情況、動作、理由的規則；把你原本帶人的方式搬過來。附可直接複製的新人上工說明與三週上手排程。", "problem": "每次用 AI 都要從頭講一遍需求，文件很多但 AI 抓不到重點。", 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"problem": "工具都買了、課也上了，AI 導入的效果卻停在「快了一點」。", "audience": "在公司裡推 AI 推不動的人，以及工具買了卻沒看到效果的企業主。", "tags": { "topic": [ "數位轉型", "AI工作流", "輔助決策" ], "level": [ "基礎" ], "content_type": [ "觀點文章" ] } }, { "id": "article-agent-workflow-builds-automation", "type": "article", "title": "我用 Agent，幫我設一套程式自動化工作流", "url": "/articles/agent-workflow-builds-automation/", "date": "2026-06-16", "updated": "2026-06-16", "summary": "自動化要分成兩個概念看：Agent 工作流幫我把流程建起來，程式自動化工作流建好之後自己跑。用 Codex 設定 LINE 備份機器人的案例，拆解兩者的分工，並給一個判斷哪一段交給 AI、哪一段交給程式的實用框架。", "problem": "搞不清楚「AI 自動化」到底是 AI 在跑、還是程式在跑，也不知道 AI 該插手在哪一段。", "audience": "想把重複工作變成會自己跑的流程、又分不清 AI 與程式分工的人。", "tags": { "topic": [ "AI工作流", "AIAgent", "工作流程", "工具操作" ], "level": [ "基礎" ], "content_type": [ "案例文章" ] } }, { "id": "article-codex-only-auto-worklog", "type": "article", "title": "只用 Codex，也能建立自己的自動工作日誌", "url": "/articles/codex-only-auto-worklog/", "date": "2026-06-16", "updated": "2026-06-16", "summary": "只用 Codex 就用它的定時任務自動記錄；同時用多款 Agent，才需要跨 Agent 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"在公司上班，總覺得多做也沒用，想把工作變成自己的系統卻不知道從哪開始，也一直訓練不出自己的 AI。", "audience": "在公司上班、又想把工作做成一套系統的人，特別是有資源的中高階主管，以及想經營副業、未來自己接案的資深工作者。", "tags": { "topic": [ "AIAgent", "數位轉型" ], "level": [ "零基礎入門" ], "content_type": [ "觀點文章" ] } }, { "id": "article-ai-market-microcosm", "type": "article", "title": "AI 就是整個市場的縮影：在花錢做市調前，先用 AI 測反應", "url": "/articles/ai-market-microcosm/", "date": "2026-06-20", "updated": "2026-06-20", "summary": "AI 讀過海量真實的人寫的東西，本身就是市場的縮影。高露潔與 PyMC Labs 的研究證實，先讓 AI 寫反應再換算成分數，模擬購買意願能接近真人自我一致性的九成。附可複製提示詞與免費技能包。", "problem": "想推新產品、新課程、新服務，又沒把握有沒有人買；做大規模市場調查又慢又貴，landing page 哪裡被誤解也看不出來。", "audience": "想推新產品、新課程、新服務但還沒把握有沒有人買的人；做一人公司或中小企業、沒預算大規模做市調的人；已有 landing page 想先檢查哪裡被誤解的人。", "tags": { "topic": [ "輔助決策", "AI工作流", "提示詞設計" ], "level": [ "零基礎入門" ], "content_type": [ "教學文章" ] } }, { "id": "article-how-to-train-your-ai-employee", "type": "article", "title": "如何訓練自己的 AI 員工：員工＋顧問框架", "url": "/articles/how-to-train-your-ai-employee/", "date": "2026-06-21", "updated": "2026-06-21", 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"tags": { "topic": [ "AIAgent", "AI工作流", "輔助決策", "工具操作", "AI趨勢" ], "level": [ "基礎" ], "content_type": [ "觀點文章" ] } }, { "id": "article-tidy-mess-before-consulting", "type": "article", "title": "找顧問前，先讓 AI 幫你把混亂整理成問題", "url": "/articles/tidy-mess-before-consulting/", "date": "2026-06-26", "updated": "2026-06-26", "summary": "我教你開一個 ChatGPT 專案資料夾把資料集中，讓 AI 先把一團亂拆成三層、整理成一個別人接得住的問題，附一段可直接貼的提示詞。", "problem": "想找人討論，卻連自己卡在哪都講不清楚，被請「先整理好再來」卻整理不出來。", "audience": "想找顧問或團隊討論、卻講不清楚問題，或想用 AI 理思緒卻不知從何開始的人。", "tags": { "topic": [ "知識管理", "AI工作流", "提示詞設計", "輔助決策", "工作流程" ], "level": [ "零基礎入門" ], "content_type": [ "教學文章" ] } }, { "id": "article-diary-driven-agent-3x4", "type": "article", "title": "寫日記，就讓 AI 乖乖幫你做事：3X4 資料整理法", "url": "/articles/diary-driven-agent-3x4/", "date": "2026-05-28", "updated": "2026-05-28", "summary": "我用自己在用的 3X4 資料整理法，三種日記決定寫什麼、四種時效決定放哪裡，帶你把散亂資料整理成任何一家 AI 都讀得懂的知識庫，不用寫程式。", "problem": "想建知識庫卻不知從哪開始，AI 老是抓不到自己的重點。", "audience": "已經在用 AI 卻覺得它抓不到重點、想建知識庫卻不知從何下手的一人公司、自由工作者、創業者。", "tags": { "topic": [ "知識管理", "知識庫", "AIAgent", "隱性知識", "AI工作流" ], "level": [ "零基礎入門" ], "content_type": [ "教學文章" ] } }, { "id": "article-what-is-loop-engineering", "type": "article", "title": "用我寫一篇文章的工作流，講清楚什麼是迴圈工程（Loop Engineering）", "url": "/articles/what-is-loop-engineering/", "date": "2026-06-27", "updated": "2026-06-27", "summary": "全程不用程式，用我寫一篇文章的工作流，把迴圈工程講清楚：它跟提示詞差在哪、一個迴圈的五個階段與最少零件、什麼時候才值得做成迴圈。", "problem": "你已經會用 AI，但每次做事都要一步一步叫它，叫到很累；聽過「要設計 loop，不要只寫提示詞」卻不知道那是什麼意思。", "audience": "常做同一類工作（寫文章、整理會議、回客戶），想把重複流程變成會自己跑完的迴圈的非工程師。", "tags": { "topic": [ "AI工作流", "工作流程", "提示詞設計", "AIAgent" ], "level": [ "基礎" ], "content_type": [ "教學文章" ] } }, { "id": "article-intangible-assets-grow-by-sharing", "type": "article", "title": "無形資產，越分享越豐盛", "url": "/articles/intangible-assets-grow-by-sharing/", "date": "2026-06-28", "updated": "2026-06-28", "summary": "從一顆蘋果跟一個微笑的故事講起，說明無形資產為什麼越分享越豐盛；在 AI 時代，經驗與判斷可以被放大成知識資本，並分享我從自媒體到數位商會、想成為無形資本家的前進階梯。", "problem": "你天天在累積經驗、做判斷，但這些無形的東西好像留不下來，也換不成錢。", "audience": "想把自己的經驗、思維變成可以累積的資產，而不只是賣時間的知識工作者。", "tags": { "topic": [ "知識管理", "AIAgent", "知識庫" ], "level": [ "基礎" ], "content_type": [ "觀點文章" ] } }, { "id": "article-a2a-agent-protocol", "type": "article", "title": "AI 代理要接手工作了，你的流程和知識準備好了嗎？", "url": "/articles/a2a-agent-protocol/", "date": "2026-06-28", "updated": "2026-06-30", "summary": "當 AI 代理開始能互相交辦工作，真正的瓶頸不在技術，在於企業的流程有沒有被整理成機器讀得懂的結構。從知識架構的角度，談組織該怎麼盤點流程、立唯一真相來源、拆解任務、劃清資料邊界與審核點，附名片示範與一個可立刻試的小實驗。", "problem": "AI 代理開始能互相交辦工作，但企業的流程還沒被整理成機器讀得懂的結構。", "audience": "想在 AI 代理協作時代先把組織流程與知識準備好的個人工作者與小團隊。", "tags": { "topic": [ "AIAgent", "AI趨勢", "AI工作流" ], "level": [ "基礎" ], "content_type": [ "趨勢文章" ] } }, { "id": "article-market-to-ai", "type": "article", "title": "現在這個時間點，可以學「用 AI 行銷」，還可以學「對 AI 行銷」", "url": "/articles/market-to-ai/", "date": "2026-06-29", "updated": "2026-06-29", "summary": "當 AI 開始幫人做決定，行銷的對象就多出一個 AI。用 AI 行銷是把 AI 當工具，對 AI 行銷是把 AI 當受眾。兩件都值得學，但對 AI 行銷現在才剛打開、還沒擠。附四步開始與名片自測。", "problem": "現在才要開始學行銷，不知道時間該花在用 AI 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"手上同時開好幾條線，每條都在動，忙得很充實，卻說不出哪一條真正重要。", "audience": "同時推好幾個專案、抓不到重點的經營者、團隊主管，與得自己當軍師的一人公司。", "tags": { "topic": [ "輔助決策", "一人公司" ], "level": [ "基礎" ], "content_type": [ "觀點文章" ] } }, { "id": "article-give-ai-choices-not-descriptions", "type": "article", "title": "跟 AI 調配色，別讓它一直猜：六組一次給你挑，挑了再微調", "url": "/articles/give-ai-choices-not-descriptions/", "date": "2026-06-30", "updated": "2026-06-30", "summary": "與其讓 AI 一次次猜，不如請它一次配六組並排你直接挑，挑中當場微調，定稿一鍵複製。文章內有可以直接玩的互動配色校稿器，並連到公開技能包 ai-web-tuner。", "problem": "跟 AI 調配色、調樣式，最耗時的就是它猜一個、你說不對、它再猜的來回，又慢又燒額度。", "audience": "會用 AI 做網頁、圖卡、簡報，卡在配色與樣式來回試的人。", "tags": { "topic": [ "AI工作流", "AIAgent" ], "level": [ "基礎" ], "content_type": [ "教學文章" ] } }, { "id": "article-my-three-loops", "type": "article", "title": "當我開始理解迴圈，把三個工作流設計成 Loop", "url": "/articles/my-three-loops/", "date": "2026-06-30", "updated": "2026-06-30", "summary": "你不用會寫程式，只要會寫規則，就能讓 AI 有系統地照你的方法做事。提示詞是這次幫我做這個，規則是以後每次都照這樣做。用三條我自己在跑的 loop 當例子，加一個今天就能做的第一步。", "problem": "每天用 AI 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更強，越不怕被取代", "url": "/articles/ai-delegators-optimism/", "date": "2026-07-01", "updated": "2026-07-01", "summary": "從 Anthropic Cadences 報告的五張圖表拆起，看越會把工作交給 AI 的人為什麼越不怕被取代；附一套把任務分三層、把流程做成技能包的做法。分清報告事實、受訪者預期與我的判斷，並標明樣本限制。", "problem": "每天用 AI，心裡卻偶爾冒出一句：它越來越強，會不會哪天就不需要我了。", "audience": "一人公司、接案者、組織裡以讀想寫判斷為主的知識工作者。", "tags": { "topic": [ "AI趨勢", "AI工作流", "輔助決策", "AIAgent" ], "level": [ "基礎" ], "content_type": [ "趨勢文章" ] } }, { "id": "article-ai-changed-behavior-into-workflow", "type": "article", "title": "把不知不覺被 AI 改變的行為，抓成一套流程", "url": "/articles/ai-changed-behavior-into-workflow/", "date": "2026-07-04", "updated": "2026-07-04", "summary": "出差查行程時，我發現第一個動作已從打開地圖變成問 AI。用迴圈工程四步（找出行為、觀察變數、固定流程、變成提示詞）把不知不覺的 AI 習慣整理成可重複執行的流程，文末附可複製的提示詞。", "problem": "已經常常用 AI，卻沒發現自己的工作習慣早就被改變，也沒把它固定成流程。", "audience": "想把自己已經在做、卻還沒固定下來的 AI 用法，變成可重複流程的知識工作者。", "tags": { "topic": [ "AI工作流", "工作流程", "提示詞設計", "隱性知識" ], "level": [ "基礎" ], "content_type": [ "觀點文章" ] } }, { "id": "article-map-is-not-the-territory", "type": "article", "title": "地圖不等於實際地形", "url": "/articles/map-is-not-the-territory/", "date": "2026-07-05", "updated": "2026-07-05", "summary": "從 Anthropic 工程師 Thariq 的「地圖不等於實際地形」談起，把四種未知接到隱性知識提煉：先把地圖畫清楚，AI 跑真實任務的成功率就高很多。附動手前就能用的提問法。", "problem": "跟 AI 工作常卡住，它一直猜錯、要你重講一遍，卻說不清楚問題到底出在哪。", "audience": "天天用 AI、想把專業判斷交給它，卻發現最難的是把判斷「講清楚」的顧問、教練、知識工作者。", "tags": { "topic": [ "隱性知識", "提示詞設計", "知識管理" ], "level": [ "基礎" ], "content_type": [ "觀點文章" ] } }, { "id": "article-questionnaire-to-slides-agent-workflow", "type": "article", "title": "把課前問卷變成簡報，再把流程存成技能包", "url": "/articles/questionnaire-to-slides-agent-workflow/", "date": "2026-07-06", "updated": "2026-07-16", "summary": "一篇新手必讀的 Agent 基礎教學示範與正式 SOP 入口：從課前問卷和課綱整理出教學簡報，再把做簡報的步驟沉澱成 Agent 工作流、lecture-prep 技能包與知識庫。", "problem": "剛開始學 Agent，知道 AI 可以做簡報，卻不清楚怎麼從資料蒐集、整理、產出成品，一路沉澱成可重複的工作流，也不知道怎麼連到技能包與知識庫。", "audience": "AI 新手、講師、顧問、內容創作者，以及想把備課或簡報流程做成可複用系統的人。", "tags": { "topic": [ "AIAgent", "AI工作流", "技能包設計", "知識庫" ], "level": [ "零基礎入門" ], 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"AIAgent", "技能包設計", "輔助決策" ], "level": [ "基礎" ], "content_type": [ "教學文章" ] } }, { "id": "article-liberal-arts-agent-framework", "type": "article", "title": "文科生不寫程式，也能讓 AI 接手工作：設計自己的 Agent 框架", "url": "/articles/liberal-arts-agent-framework/", "date": "2026-04-20", "updated": "2026-04-20", "summary": "給文科生的 Agent 框架設計通識課：駕馭工程三件事、迴圈工程與三種日記、LLM Wiki 知識圖譜與 Tag Wiki 標籤系統，不寫程式也能讓 AI 接手工作。", "problem": "文科背景的人常以為 Agent 框架只能從工程語法開始學。", "audience": "文科背景知識工作者、講師，以及想把個人知識庫變成 AI 工作系統的人。", "tags": { "topic": [ "AIAgent", "知識管理", "知識庫", "AI工作流" ], "level": [ "基礎" ], "content_type": [ "教學文章" ] } }, { "id": "article-ai-learning-map-reduce-anxiety", "type": "article", "title": "用 AI 建一張可追蹤的學習地圖，降低資訊焦慮", "url": "/articles/ai-learning-map-reduce-anxiety/", "date": "2026-03-29", "updated": "2026-03-29", "summary": "收藏夾存了一堆「以後再看」？用 Agent 把散落各處的學習資料整理成看得見的學習地圖：技能樹、學習履歷、個人設定檔，三層架構含老師教案與排班系統案例。", "problem": "AI 資訊太多，學習者容易一直收藏資源，卻不知道下一步。", "audience": "正在學 AI 的新手、課程設計者，以及想建立技能樹的人。", "tags": { "topic": [ 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"tags": { "topic": [ "差異比較", "AIAgent", "工具操作", "AI工作流" ], "level": [ "零基礎入門" ], "content_type": [ "教學文章" ] } }, { "id": "article-ai-course-map-from-entry-to-workflow", "type": "article", "title": "從入門到工作流：江江教練的 AI 課程地圖", "url": "/articles/ai-course-map-from-entry-to-workflow/", "date": "2026-03-20", "updated": "2026-03-20", "summary": "一張垂直結構的 AI 課程地圖：地基層 Agent 導入、往上套用現成工作流、往下深挖資料整理、隱性知識與語意工程三條線，終點是 Agent 一人公司營運團隊。", "problem": "AI 課程如果只看單堂主題，學員很難知道每一堂課如何連成能力路線。", "audience": "想理解江江教練課程系統的新學員，以及規劃 AI 課程地圖的教學者。", "tags": { "topic": [ "AI工作流", "知識管理", "技能包設計" ], "level": [ "零基礎入門" ], "content_type": [ "觀點文章" ] } }, { "id": "article-ai-data-organization-usable-system", "type": "article", "title": "AI 時代怎麼整理資料，讓文件變成可用的系統", "url": "/articles/ai-data-organization-usable-system/", "date": "2026-03-09", "updated": "2026-03-09", "summary": "整理 AI 時代資料整理基礎班的完整方法：用 Markdown 四個語法、卡片化、連結與受控詞彙，把文件變成人和 AI 都能用的系統，包含可直接複製的提示詞。", "problem": "文件很多但找不到、接不上工作流，AI 也無法穩定讀懂。", "audience": "剛開始整理知識庫、想讓 AI 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"problem": "模型一代比一代強，為什麼同樣的 AI，別人用起來像換了引擎，你用起來還是原地打滑。", "audience": "已經在用 AI、想知道下一步該投資什麼的知識工作者與一人公司。", "tags": { "topic": [ "AI趨勢", "知識管理", "AI工作流", "駕馭工程 HarnessEngineering" ], "level": [ "基礎" ], "content_type": [ "教學文章" ] } }, { "id": "article-dual-track-planning-loop", "type": "article", "title": "讓兩個 AI 互相挑錯：我的企劃在送出前，先被模擬評審打了 2/5 分", "url": "/articles/dual-track-planning-loop/", "date": "2026-07-12", "updated": "2026-07-12", "summary": "企劃雙軌互審 loop：兩個不同家的 AI 同輸入各自獨立寫完、互相挑錯、整合留決策點、對家終審。以一場真實政府補助提案首跑為案例，附兩段可直接複製的提示詞。", "problem": "AI 寫企劃又快又順，但單一模型自己寫自己審，看不到自己的盲點，還會被你的想法錨定。", "audience": "用 AI 寫提案、企劃、報告，輸不起一次盲點的知識工作者與一人公司。", "tags": { "topic": [ "AI工作流", "跨家審稿", "輔助決策" ], "level": [ "基礎" ], "content_type": [ "案例文章" ] } }, { "id": "article-dual-centaur-meeting", "type": "article", "title": "雙人馬會議：我帶我的 Agent，你帶你的 Agent，四方一起開", "url": "/articles/dual-centaur-meeting/", "date": "2026-07-11", "updated": "2026-07-12", "summary": "雙人馬會議是中間解：人加 Agent 對 人加 Agent，Agent 先把資料過濾完，人只聊決策、信任與承諾。附五步流程與 PAAP、AAP、AA 三階段演進判斷，以及納瓦爾對談的兩個可回看時間碼。", "problem": "複雜專案的會議常開兩三個小時才對齊目標，全部交給 AI 代理去談，又會掉太多細節。", "audience": "跟客戶或合作夥伴談複雜專案、已經有自己常用 AI，想讓它從打草稿進到正式協作流程的知識工作者。", "tags": { "topic": [ "AIAgent", "AI工作流", "AI趨勢" ], "level": [ "基礎" ], "content_type": [ "觀點文章" ] } }, { "id": "article-laptop-desktop-webpage-sync-icloud-git", "type": "article", "title": "在家裡桌機上用 Codex 做好網頁後，出門用筆電想要改，就找不到檔案了？問題出在你把專案放錯地方", "url": "/articles/laptop-desktop-webpage-sync-icloud-git/", "date": "2026-07-11", "updated": "2026-07-12", "summary": "iCloud 適合放文件，程式碼要交給 git。一次真實搬家紀錄，附完整步驟與可複製提示詞，讓多台電腦、多個 AI 助手共用唯一真相。", "problem": "在桌機用 AI 做好網頁，換一台筆電想改，卻找不到檔案；把程式碼放進 iCloud 又常常撞同步衝突。", "audience": "用多台電腦、多個 AI 助手做網頁或程式專案，被檔案同步與版本混亂困擾、非工程背景的創作者。", "tags": { "topic": [ "AI工作流", "知識管理", "工作流程" ], "level": [ "基礎" ], "content_type": [ "教學文章" ] } }, { "id": "article-inspiration-production-system", "type": "article", "title": "靈感產出系統：教你建立內容創作的靈感池", "url": "/articles/inspiration-production-system/", "date": "2026-07-13", "updated": "2026-07-13", "summary": "把靈感當成可以系統性產出的東西：三個來源（過去累積的內容、AI 模擬受眾、熱門話題）加上標籤撈取系統，配一套從話題到貼文的實操流程，以及沒靈感時請 AI 搜話題並從大眾與專業兩個角度選題的流程，讓有個人特色的穩定發文變成一套會自己運轉的系統。", "problem": "每天硬想今天發什麼想到累；有一堆舊素材卻要用時找不到。", "audience": "一人公司、自媒體、想穩定經營社群卻卡在選題的知識工作者。", "tags": { "topic": [ "AI工作流", "工作流程", "知識管理" ], "level": [ "基礎" ], "content_type": [ "教學文章" ] } }, { "id": "article-post-class-organizing-loop", "type": "article", "title": "一堂課上完之後，我怎麼把它變成可以重複用的知識：課後整理 Loop 全流程拆解", "url": "/articles/post-class-organizing-loop/", "date": "2026-07-15", "updated": "2026-07-15", "summary": "把課後整理拆成一條六步輸送帶：同一份材料生出教學手冊、課後實錄版簡報、官網課程頁三種成品，並用兩層審核確保 AI 整理出來的東西能用。附觸發分流、六步交付物、兩層審核分法與常見坑，可照著替自己的整理流程搭一條一樣的輸送帶。", "problem": "一堂課上完，留下逐字稿、課前簡報、學員提問，散著沒整理，三天後就散掉，簡報還是課前骨架版，學員問過的好問題下次備課想引用卻找不到。", "audience": "會上課、開講座、帶工作坊，每次結束都留下大量素材卻常放到爛掉，想用 AI 整理課程內容卻不知道怎麼設標準的講師與教學者。", "tags": { "topic": [ "AI工作流", "知識管理", "工作流程" ], "level": [ "零基礎入門" ], "content_type": [ "教學文章" ] } }, { "id": "article-ai-handoff-instructions", "type": "article", "title": "交接指令：難的是決定不寫什麼", "url": "/articles/ai-handoff-instructions/", "date": "2026-07-15", "updated": "2026-07-15", "summary": "交接指令寫不好，通常不是寫太少而是寫太多。從一次真實的生圖事故拆出核心原則「只寫對方所需」，分成一次交辦、供應商模式、換人續跑三種場景各自的寫法，加上卡住才回吐的自動化分寸與三招防呆，附一張可直接複製的交接單。", "problem": "換模型、換一家 AI、換機器、換人操作，每次都要交代一句話，結果講太多，連自己回頭要做的事也塞了進去。", "audience": "需要在多個 AI、多台機器或多個人之間換手做事，卻常常交接完還要重講一次的一人公司、內容創作者與團隊主管。", "tags": { "topic": [ "AI工作流", "AIAgent", "工作流程" ], "level": [ "基礎" ], "content_type": [ "案例文章" ] } }, { "id": "article-manage-ai-with-management-knowledge", "type": "article", "title": "用你已經有的管理知識來管理 AI，以豐田 TPS 為例", "url": "/articles/manage-ai-with-management-knowledge/", "date": "2026-07-16", "updated": "2026-07-16", "summary": "多數企業導入 AI 不缺底子：你管人、管流程、管品質的管理知識，本來就能翻譯成管理 AI 的方法。用豐田 TPS 當例子，把標準化、自働化停線、持續改善對應成 AI 可落地的規則主檔、自動攔截、回寫標準，附一張把既有管理知識翻成 AI 流程的檢查表與可先動的第一步。", "problem": "公司想開始用 AI，第一個反應是覺得要從零學一套新技術、得先招工程師先買系統，於是一直停在之後再說。", "audience": "已經有一套管人、管流程、管品質經驗，卻覺得 AI 是工程師的事、不知道自己的管理經驗算不算數的經營者或主管。", "tags": { "topic": [ "數位轉型", "知識管理", "AI工作流", "隱性知識" ], "level": [ "零基礎入門" ], "content_type": [ "教學文章" ] } }, { "id": "article-ai-tools-professional-judgment", "type": "article", "title": "當每個人都有 AI，真正拉開差距的是判斷力", "url": "/articles/ai-tools-professional-judgment/", "date": "2026-07-17", "updated": "2026-07-17", "summary": "三名資深工程師靠清理 AI 生成的冗長程式碼收費，一週完整達標一萬美元。他們自己也用 Claude Code，官網卻寫著 the agent doesn't get a vote。搭配 SlopCodeBench 對結構侵蝕的研究，說明工具普及後差異會回到看懂問題、知道哪裡不能碰、判斷結果能不能用。附把工作分成三層的方法、交付 AI 前的三問清單與可直接使用的提示詞。", "problem": "已經在用 ChatGPT、Claude 或 Codex 工作，工具跟別人一樣，開始擔心自己的差異到底剩下什麼。", "audience": "想讓 AI 幫忙加速、又不想把重要判斷全部交出去的人，以及正在累積顧問、教學、管理、內容或其他專業能力的人。", "tags": { "topic": [ "AI趨勢", "輔助決策", "AIAgent" ], "level": [ "基礎" ], "content_type": [ "觀點文章" ] } }, { "id": "article-ai-cp-value-calculus", "type": "article", "title": "模型不是越聰明越好：我開始學著算 AI 的 CP 值", "url": "/articles/ai-cp-value-calculus/", "date": "2026-07-14", "updated": "2026-07-14", "summary": "用三個模型的成本對照說明一件反直覺的事：用最便宜的模型做到滿分，反而是最貴也最慢的。真正該問的是這次任務需要幾分，附三張對照表。最後把問題放大到人類層級：算力有限、要解的問題滿出來，會排序哪些問題值得解，才是真正的分水嶺。", "problem": "同時有好幾個模型可以用，每次都習慣直接開最強那個，帳單卻一路往上走。", "audience": "開始感覺到 API 帳單或訂閱費在增加，想知道什麼任務該用哪一級模型的 AI 重度使用者。", "tags": { "topic": [ "AI趨勢", "輔助決策", "差異比較" ], "level": [ "基礎" ], "content_type": [ "觀點文章" ] } }, { "id": "article-mika-to-laika-product-character-design", "type": "article", "title": "AI 助理換個平台，能力就不一樣：我為什麼把它拆成兩個角色", "url": "/articles/mika-to-laika-product-character-design/", "date": "2026-07-14", "updated": "2026-07-14", "summary": "當同一張臉出現在不同入口，使用者就會期待相同能力，說明成本會從產品轉嫁到自己身上。記錄我把 LINE 群組助理從咪卡分出萊卡的判斷過程：用三個問題決定該沿用還是拆出新角色，先定義產品分工再決定視覺，最後讓角色名稱與造型自己傳達能力邊界。", "problem": "同一個 AI 助理放進不同入口，能力與權限其實不一樣，但使用者會沿用原本的理解，於是每次互動前都得先解釋一次。", "audience": "正在設計 AI 助理、聊天機器人或數位角色，卻發現不同入口能力不一致的人；以及同一個服務放進不同平台後，需要一直向使用者解釋差異的人。", "tags": { "topic": [ "輔助決策", "差異比較", "AI應用" ], "level": [ "基礎" ], "content_type": [ "觀點文章" ] } }, { "id": "article-agent-native-tools-software-interface", "type": "article", "title": "Agent 原生工具會讓軟體介面退到後台嗎？", "url": "/articles/agent-native-tools-software-interface/", "date": "2026-07-12", "updated": "2026-07-12", "summary": "看到能直接在時間線上剪片的 Agent 原生工具，第一眼想到的是介面可能會退到後台。這件事很像找外包團隊：你交代任務、驗收成果，不必自己學會每個操作。談我現在怎麼把工作交給 AI，以及為什麼覺得現在可以開始這樣想。", "problem": "每接觸一個新軟體，就要先學會它的介面與一堆操作，才能完成其實很單純的一件任務。", "audience": "在學 AI 應用、想知道該怎麼開始把整段工作交辦出去的人，以及正在開發 AI 應用、思考功能與任務該怎麼切的人。", "tags": { "topic": [ "AIAgent", "AI趨勢", "AI工作流" ], "level": [ "基礎" ], "content_type": [ "觀點文章" ] } }, { "id": "article-knowledge-os-master-map", "type": "article", "title": "知識作業系統母架構：把隱性知識持續提煉成可執行判斷的系統設計", "url": "/articles/knowledge-os-master-map/", "date": "2026-07-10", "updated": "2026-07-10", "summary": "提出「知識作業系統」母架構：存量三庫、八步精煉迴圈、護欄、治理四個構件，加一條三域分流部署軸，圓心是隱性知識提煉。含三重收斂的信度證據（雙 AI 獨立收斂、2023 至 2026 實踐先於命名、跨時內部收斂）、三條真實工作流的驗證設計，與一個立刻能做的對照練習。", "problem": "學了很多整理法、筆記法、AI 工作流，卻覺得它們彼此兜不起來，看不到整個系統長什麼樣子。", "audience": "想讓 AI 接手自己工作流程、並且想先看清整個系統全貌的知識工作者，以及正在把專業方法整理成體系、課程或產品的顧問與講師。", "tags": { "topic": [ "江江精選", "知識管理", "隱性知識", "AI工作流", "知識庫" ], "level": [ "進階" ], "content_type": [ "教學文章" ] } }, { "id": "article-knowledge-as-employee", "type": "article", "title": "把知識當員工：AI 時代知識管理的分水嶺", "url": "/articles/knowledge-as-employee/", "date": "2026-07-10", "updated": "2026-07-10", "summary": "傳統知識管理把知識當工具，整理好之後人去用它；AI 時代的思維是把知識當員工，架構好之後知識搭配 AI 自己去工作。用七個面向與流程逐站對照兩種思路，說明知識變成員工之後制度要跟著長出什麼，答案落在隱性知識提煉。", "problem": "已經在用 AI，卻覺得跟別人用起來沒差多少；做過筆記、建過知識庫，也說不出舊方法在 AI 時代還缺什麼。", "audience": "聽過 AI 員工、AI 辦公室，想知道那份能力究竟從哪裡來的人，以及做過知識管理、想知道舊方法還缺哪一塊的人。", "tags": { "topic": [ "江江精選", "知識管理", "隱性知識", "AIAgent", "數位轉型" ], "level": [ "基礎" ], "content_type": [ "觀點文章" ] } }, { "id": "article-meeting-into-verifiable-loop", "type": "article", "title": "一場會議整理，我把它做成了一條可驗收的迴圈", "url": "/articles/meeting-into-verifiable-loop/", "date": "2026-07-07", "updated": "2026-07-07", "summary": "每一步的規則與標準其實早就寫成技能包了，缺的是把它們串起來。講怎麼把這些現成的規則模組，串成一條喊一聲就自己跑完、還會驗收的迴圈，附可照做的起步順序，以及一份誠實的邊界說明：這條迴圈保證什麼、不保證什麼。", "problem": "同一串會議整理流程每週都要手動一步步推，方法都會、筆記也做過，只是每次都得自己重新串起來。", "audience": "同一串流程每週都要手動重推一遍的知識工作者，以及想把散落各處的做法收成一條自己會跑的流程的人。", "tags": { "topic": [ "AI工作流", "工作流程", "知識管理" ], "level": [ "進階" ], "content_type": [ "案例文章" ] } }, { "id": "article-old-prompts-intent-first-loop-engineering", "type": "article", "title": "舊提示詞不必丟：用它提煉你的意圖，再走向迴圈工程", "url": "/articles/old-prompts-intent-first-loop-engineering/", "date": "2026-07-16", "updated": "2026-07-16", "summary": "舊技能包不是包袱，是地基：它裝著你在意的成果標準、慣用的思考順序、角色語氣與不能碰的紅線。把「照著步驟做」升級成「先理解我想達成什麼、我怎麼判斷好不好」，讓 AI 有空間用更合適的方法。附一段可直接複製的意圖優先提示詞，以及從意圖優先走到迴圈工程的最小流程。", "problem": "現在隨手下一句提示詞，AI 有時做得很好；以前很認真寫的技能包和詳細提示詞，效果卻不一定理想，開始懷疑那些時間是不是白花了。", "audience": "寫過很長的提示詞或技能包、卻開始覺得它們把 AI 卡住的人，以及聽過迴圈工程但不知道它跟提示詞怎麼接起來的人。", "tags": { "topic": [ "提示詞設計", "AI工作流", "技能包設計" ], "level": [ "基礎" ], "content_type": [ "教學文章" ] } }, { "id": "article-chatgpt-work-skills-web-version", "type": "article", "title": "ChatGPT 網頁版終於能用技能包了：ChatGPT Work 從上手到兩個雷", "url": "/articles/chatgpt-work-skills-web-version/", "date": "2026-07-13", "updated": "2026-07-13", "summary": "ChatGPT Work 讓網頁版 AI 終於能用技能包。從 7/12 免費講座的實際示範整理成文字：技能包跟提示詞差在哪、怎麼用「專案存資料、技能包存判斷」做出穩定公版產出，以及用到深處一定會撞到的兩個雷點。", "problem": "以前技能包只有 Claude、Grok 這種要付高費的網頁版才有，打開 ChatGPT 網頁版做重複性工作時，每次都要重貼一遍規則和格式。", "audience": "已經在用 ChatGPT 網頁版、想用「專案加技能包」做出穩定公版產出，卻還分不清技能包和提示詞差在哪的內容工作者與一人公司。", "tags": { "topic": [ "技能包設計", "AI工作流", "工具操作" ], "level": [ "基礎" ], "content_type": [ "教學文章" ] } }, { "id": "article-chatgpt-work-codex-choice", "type": "article", "title": "ChatGPT Work、Codex、一般 ChatGPT 怎麼分工？先看電腦、資料與額度", "url": "/articles/chatgpt-work-codex-choice/", "date": "2026-07-16", "updated": "2026-07-16", "summary": "ChatGPT Work、Codex 與一般 ChatGPT 都能幫忙做事，真正要分的是工作會不會碰本機資料、需不需要長期累積、以及該用哪一套限制。整理實際三路分工法，補上 OpenAI 官方文件能支持到哪裡，附一個圖文網頁的分工實例、一張能力邊界表與一份可直接照判斷的檢查清單。", "problem": "同時有 ChatGPT Work、Codex 和一般 ChatGPT，每次要做事都不知道該開哪一個，還常把個人用法當成所有帳號都適用的規則。", "audience": "已經在用 ChatGPT Plus 或 Pro，卻常搞不清該開 Work、Codex 還是一般 Chat 的使用者，含電腦裝得了與裝不了 Codex 兩種情況。", "tags": { "topic": [ "差異比較", "AI工作流", "工具操作" ], "level": [ "基礎" ], "content_type": [ "教學文章" ] } }, { "id": "article-personal-studio-vs-solo-company", "type": "article", "title": "個人工作室與一人公司差在哪？我會看兩件事", "url": "/articles/personal-studio-vs-solo-company/", "date": "2026-07-16", "updated": "2026-07-16", "summary": "個人工作室靠時間與專業完成單次交付，一人公司把專業產品化、建立能重複運作的商業系統。用收入怎麼產生、這套事業服務誰兩個對比切開兩種模式，帶到產品化自己的五個步驟與三套可直接開始的技能包入口，並以馬斯克當極端例子說明系統思維的上限。", "problem": "接案接到滿，收入卻永遠跟工時綁在一起，停下來就沒有進帳，也說不清楚自己到底算不算一人公司。", "audience": "已經在接案或開個人工作室，想把專業變成能重複賣的產品、不再用時間換錢的自由工作者與獨立顧問。", "tags": { "topic": [ "差異比較", "數位轉型", "隱性知識" ], "level": [ "基礎" ], "content_type": [ "觀點文章" ] } }, { "id": "article-train-your-ai-agent-editor", "type": "article", "title": "訓練你的 AI Agent 小編：讓 AI 認識你，比學會用 AI 更重要", "url": "/articles/train-your-ai-agent-editor/", "date": "2026-07-16", "updated": "2026-07-16", "summary": "從嘉我好漾課程整理出的 AI Agent 小編訓練法：分清聊天型 AI 和幹活型 Agent，先用安全資料夾練習，再把問卷變簡報、工作日誌、技能包、交接文件與靈感池串起來，讓 AI 認識你、記住你的判斷，成為真正能交辦的工作夥伴。內含九段可直接複製的提示詞，從禁止刪除的安全規矩到把零散筆記變成一週發文靈感。", "problem": "學了很多 AI 工具，卻每次都要重講背景、自己複製貼上和操作，AI 還不像真的小編。", "audience": "想把 AI 從聊天工具訓練成能整理問卷、做簡報、寫社群、記住風格與流程的一人公司、內容創作者、小編、講師與小微企業主。", "tags": { "topic": [ "AIAgent", "AI工作流", "知識庫", "技能包設計" ], "level": [ "零基礎入門" ], "content_type": [ "教學文章" ] } }, { "id": "article-why-split-data-into-cards", "type": "article", "title": "為什麼要把資料拆成卡片：從 PDF 難讀到 AI 檢索的卡片化教學", "url": "/articles/why-split-data-into-cards/", "date": "2026-07-20", "updated": "2026-07-20", "summary": "PDF 是印刷格式，AI 讀起來是座標跟亂碼；丟越多資料給 AI，準確度越是雪崩式下滑。這篇用投影頁互動動畫講整條邏輯：拉滑桿看資料量與準確度的關係、點標籤體驗檢索、看卡片怎麼拆解合併重組，文末附可直接複製的原子化拆解提示詞。", "problem": "手上一堆 PPT 跟 PDF 想讓 AI 幫忙整理，結果 AI 讀不懂、答不準，不知道問題出在哪。", "audience": "教材塞滿 PPT 與 PDF 的講師、聽過卡片盒筆記法但不知道它跟 AI 有什麼關係的人、想把舊資料變成可重複使用素材庫的知識工作者。", "tags": { "topic": [ "江江精選", "知識管理", "知識庫", "AI工作流" ], "level": [ "零基礎入門" ], "content_type": [ "教學文章" ] } }, { "id": "article-ai-that-knows-you", "type": "article", "title": "讓你的 AI 更懂你：從「懂我」到「能幫我做事」", "url": "/articles/ai-that-knows-you/", "date": "2026-07-21", "updated": "2026-07-21", "summary": "多數人想到數位分身是一張像你的臉，但真正能幫你做事的那一個，重點不在長相，在它懂不懂你怎麼做事。這篇拆開「複製外型」與「複製做事方式」的差別，用培訓員工的比喻講清楚為什麼順序是先懂我、後幫我做事，並給三個手機十分鐘做得完的設定，含一段可直接唸給 AI 聽的自我描述提示詞與一個立刻驗收成效的方法。", "problem": "AI 有時候答得很好、有時候卻不是你要的，同樣的事還得一再交代，不知道問題出在哪。", "audience": "已經在用 ChatGPT 但覺得回答總是不夠貼的人、聽過數位分身卻只想到虛擬人像的經營者、手上只有手機也想開始用 AI 的人。", "tags": { "topic": [ "AIAgent", "提示詞設計", "工具操作" ], "level": [ "零基礎入門" ], "content_type": [ "教學文章" ] } }, { "id": "article-one-on-one-questions", "type": "article", "title": "AI 常見問題 37 問：知識庫怎麼建、技能包怎麼用、公司裡怎麼推", "url": "/articles/one-on-one-questions/", "date": "2026-07-22", "updated": "2026-07-22", "summary": "一輪免費一對一線上聊收到的 37 個真實問題，分九個區塊：學習心態、知識庫、技能包、模型與工具選擇、自動化與驗證、職場組織現實、被 AI 搜尋找到、商業化、教學現場。每題都有完整回答，其中 26 題附上已寫好的深度文章連結，可以順著讀下去。整理後發現一件事：真正在問「工具怎麼操作」的很少，大家卡住的位置比想像中前面。", "problem": "已經在用 AI，卻說不出自己算不算會用；想建知識庫不知道資料怎麼放、判斷標準怎麼給；在公司想推又卡在制度。", "audience": "覺得自己 AI 沒用在對的地方的人、想建知識庫卻不知從哪開始的人、在公司或體制內想推 AI 卻卡住的人。", "tags": { "topic": [ "知識管理", "AI工作流", "知識庫" ], "level": [ "零基礎入門" ], "content_type": [ "觀點文章" ] } }, { "id": "article-cli-api-mcp-computer-use", "type": "article", "title": "叫 AI 幫你點餐，就懂 CLI、API、MCP", "url": "/articles/cli-api-mcp-computer-use/", "date": "2026-07-22", "updated": "2026-07-22", "summary": "用「叫 AI 幫你去餐廳點餐」一個比喻，把 GUI、computer use、CLI、API、MCP 五個詞各拆成名詞、原理、餐廳場景、實際行為四層講清楚。主軸是一個反直覺的規律：對人越好用的介面，對 AI 越難用，所以 AI 助手才幾乎都長成 CLI 的樣子。文末給一組可以直接用的判斷順序，先問有沒有 MCP，再問有沒有 API，都沒有才輪到最慢最燒 Token 的 computer use。", "problem": "CLI、API、MCP、computer use 每次看到都有聽沒有懂，被硬排成一列比大小，越比越糊。", "audience": "常聽到這幾個詞卻分不清差別的人、想讓 AI 接某個服務卻不知道該用哪種方式的人、需要一個一講就懂的比喻去跟同事或學員解釋的人。", "tags": { "topic": [ "AIAgent", "差異比較", "AI工作流" ], "level": [ "零基礎入門" ], "content_type": [ "教學文章" ] } }, { "id": "article-rule-file-rebound", "type": "article", "title": "你寫給 AI 的規則，大部分根本沒在執行", "url": "/articles/rule-file-rebound/", "date": "2026-07-22", "updated": "2026-07-22", "summary": "盤完自己寫給 AI 的約 220 條規則，真的有機制在執行的約 24 條；把代價最高的挑出來共 60 條，其中 48 條完全靠 AI 自己記得，包括「禁止自己審自己」這條品質基石。文章給一張四欄盤點表（觸發器、執行器、證據、跨家覆蓋）、三題准入閘（可直接複製），以及沒有 Hook 環境時用試算表做的手動版。另附一條真實曲線：規則主檔從 25,036 字砍到 15,822（砍掉三分之一），18 天後回到 24,219，離砍之前只剩 817 字；作者把復胖歸因於減法三零件缺了「舉證反轉」這個引擎，並說明這是自己的解釋而非實驗結論；最後一步是排一個每週複查的固定行程，因為複查如果只靠記得，它自己就會變成第 48 條沒人執行的規則。", "problem": "給 AI 看的規則檔越寫越長，精簡過一次，過幾週又長回原樣，不知道問題出在哪。", "audience": "有一份給 AI 讀的規則檔而且越寫越長的人、精簡過但發現會復胖的人、看到「模型越強指令要越少」想知道該不該照做的人。", "tags": { "topic": [ "AI工作流", "知識庫", "工作流程" ], "level": [ "進階" ], "content_type": [ "教學文章" ] } }, { "id": "article-answer-to-action-enterprise-ai-agent", "type": "article", "title": "從 Answer 到 Action：我從簡立峰老師的公開觀察，看企業如何導入 AI Agent", "url": "/articles/answer-to-action-enterprise-ai-agent/", "date": "2026-07-25", "updated": "2026-07-25", "summary": "依簡立峰老師公開演講與媒體報導，整理 AI 從 Answer 走向 Action 的變化，再延伸成企業可執行的導入框架：四類起步場景、六題篩選表、六步小型試點、資料與系統準備、三層權限護欄，以及 90 天第一輪學習路線。文中清楚區分公開觀點與江江教練的實務整理。", "problem": "企業已經開始使用生成式 AI，成果卻停在問答、摘要與個人效率，不知道第一個 Agent 流程該從哪裡開始。", "audience": "想導入 AI Agent、需要先選一個可控場景做試點，並同時處理資料、權限、人工檢核與責任分工的企業管理者、專案負責人與內部推動團隊。", "tags": { "topic": [ "AIAgent", "AI工作流", "數位轉型", "工作流程" ], "level": [ "基礎" ], "content_type": [ "教學文章" ] } }, { "id": "article-long-task-completion-rate", "type": "article", "title": "Opus 5 實測：10 個步驟的 Loop，你的 AI 跑到第幾步就停了", "url": "/articles/long-task-completion-rate/", "date": "2026-07-25", "updated": "2026-07-25", "summary": "同一條十步驟長流程、同一種交代方式，交給 Opus 4.8、Fable、Opus 5 Max 自己跑完，觀察到三種卡關反應：停住等人、找 Codex CLI 討論到解掉、記錄後跳過繼續跑。文章定義「長流程完工率」（在安全紅線內走到明確結局的步驟數除以總步驟數，品質另計），拆解為什麼斷點多半出現在判斷標準不足而非技術難度，並給迴圈工程要補的三件事與一段可直接複製的長流程續跑指令。全篇為個人實測體感，並標明三個模型的流程配置不對等、不能當模型能力排名。", "problem": "把多步驟流程交給 AI 自己跑完，回來常發現它停在中間某一步，後面全部沒做，即便已經交代過「有問題就跳過」。", "audience": "已經在讓 AI 自己跑長流程、卻常常回來發現它停在半路的人，以及手上有多個模型、不知道複雜任務該派給誰的人。", "tags": { "topic": [ "AI工作流", "差異比較", "AIAgent", "輔助決策" ], "level": [ "進階" ], "content_type": [ "觀點文章" ] } }, { "id": "article-talent-vs-expertise", "type": "article", "title": "努力學來的是專業，輕鬆就會的才可能是天賦", "url": 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"audience": "想把重複的行政、文書、整理工作交出去的老闆、創業者、一人公司與接案者，以及正在想「怎麼讓公司的人用 AI」的主管。", "tags": { "topic": [ "AIAgent", "AI工作流", "技能包設計", "知識庫" ], "level": [ "零基礎入門" ], "content_type": [ "教學文章" ] } }, { "id": "article-use-more-ai-not-enough", "type": "article", "title": "多數人只是用更多 AI，工作的形狀沒有變", "url": "/articles/use-more-ai-not-enough/", "date": "2026-07-30", "updated": "2026-07-30", "summary": "AI 時代沒有 AI 優化，只有 AI 原生：過去能被數位優化的事，軟體都已經做得差不多好了，該找的是過去的軟體系統做不到的事。判斷一件事該不該交給 AI，看倍數不看百分比，只提高 20% 到 50% 的大概不是 AI 的強項。後半整理 Sam Altman 69 分鐘訪談裡的三件事：為還不划算的事鋪路、把「學得會但教不會」的判斷外化、用持續性與倍數重篩工具，每件都附這週可以做的第一步，含一段可直接複製的追問提示詞。", "problem": "AI 用了一段時間，工作只是變快，講不出跟半年前有什麼結構性差別；也不知道手上哪件事真的該交給 AI。", "audience": "已經天天在用 AI 但看不到結構性改變的個人工作者，想導入 AI 卻只想得到「把現有流程加速」的團隊，以及手上有很多經驗說不清楚、教不會別人的資深工作者。", "tags": { "topic": [ "AI趨勢", "知識管理", "隱性知識", "數位轉型" ], "level": [ "基礎" ], "content_type": [ "觀點文章" ] } }, { "id": "course-2026-09-09-npo-impact-report-workshop", "type": "course", "title": "使命有跡：NPO 永續影響力報告書 AI 共創工作坊", "url": "https://jiang-yude.github.io/yongli-thinktank-site/", "date": "2026-09-09", "updated": null, "summary": "同一梯次共四場：9/9 與 9/23 兩個實體工作坊日（台北市萬華區，09:30 開始），中間再加 9/16 與 9/30 兩場線上兩小時課。帶著真實資料上課，兩天實作加兩次線上跟進，做出可用的永續影響力報告書 1.0。", "problem": "", "audience": "講師：永力智庫顧問團隊", "tags": { "topic": [ "永力智庫", "社會影響力", "永續報告書", "AI工作流", "工作坊" ], "level": [], "content_type": [ "付費實體課＋線上場" ] } }, { "id": "course-2026-08-21-danhai-public-art", "type": "course", "title": "淡水公共藝術 AI 創作課", "url": "/courses/2026-08-danhai-public-art/", "date": "2026-08-21", "updated": null, "summary": "與旅學堂特約合作的走讀加創作工作坊。上午走讀淡海輕軌沿線的幾米公共藝術，下午用 AI 把早上聽到的故事變成一張屬於自己的淡水形象角色，再由全桌共創一個主角，做成六格繪本。一支手機就可以參加，不用先會用 AI。", "problem": "", "audience": "講師：江江教練", "tags": { "topic": [ "公共藝術", "敘事轉譯", "AI生圖", "提示詞", "在地故事", "零基礎" ], "level": [], "content_type": [ "實體工作坊（旅學堂特約合作）" ] } }, { "id": "course-2026-08-15-ai-that-knows-you", "type": "course", "title": "讓你的 AI 更懂你：從「懂我」到「能幫我做事」", "url": "/courses/2026-08-15-ai-that-knows-you/", "date": 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