你不用學會 AI，你只要學會怎麼帶它。
這半小時，把一件事講清楚：小公司怎麼用 AI 放大自己。
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它會寫程式、會做圖、會查資料，能力幾乎不是問題了。
可是它不知道你怎麼報價、怎麼挑客戶、怎麼判斷一單能不能接。
你少講一句，它就漏一步。永遠像一個每天都要重新教一遍的新人。
讓 AI 真正變強的，是你能把一件事寫成它照得了的步驟。
「先問這 5 件事，再對照這份清單，缺的標出來。」每一步都具體到能直接做。
交件前自動比對：規格對不對、有沒有漏項、有沒有踩到禁忌。靠規則擋，不靠人記得。
把一次性的口頭交代，變成隨時叫得出來的能力。下個案子、下個新人，直接接上。
這就是業界在講的 Skills。把你的工作流，做成一個 AI 能反覆使用的資產。
資深員工累積的經驗、老闆看一單的眼光、判斷一件事的標準和邏輯。
就連你嘴上說不清楚的那種「直覺」，其實也是更深層的隱性知識，一樣提煉得出來。
這些現在只活在人的腦袋裡，人一走就跟著走，新人要好幾年才補得回來。
我做的，就是把這些經驗、判斷、直覺提煉出來，留下來，傳下去。
以前想把生意做大，只有三條路：跟銀行借錢、請更多人、開更多分店。每一條都要花大錢、要別人點頭、還要扛風險。
現在多了一條路：一個人，配上一群 AI。不用借錢、不用面試、不用簽約，馬上就能把產能放大。
但有一個前提：AI 要先學會你的做事方法，才放得大。沒整理過的東西，AI 放大的只會是一團亂。
對一人公司來說，這兩件事會一起發生。
AI 補足你的短板，也把你最強的長板放到最大。
放大歸放大，做判斷的腦，始終是你的。
學 AI 的人大致三種。先弄清楚自己是哪一種，再決定要走多遠。
拿很炫的工具來玩一玩，做出東西覺得有趣。停在這裡也很好。
想搞懂大語言模型的本質，甚至去考個證照。這條路偏硬，也不一定是你需要的。
只想讓公司真的好用。買一台跑得動的電腦，把判斷交出去，把流程接上。
今天這場，是給「想用」的人聽的。
不會。你累積的是自己的知識庫，之後換哪一家 AI 都接得上。
先留著，有留存就有機會。先從一個新案子做起，方法成形了再回頭整理，會快很多。
你不用做到賣全世界。光是整理一條最關鍵的流程，就很有感。
最便宜、跑得動的就好。規格不是重點，能跑 Agent 才是。一台兩萬出頭的筆電就能開始。
AI 是用來放大他的能力，讓他做得更多更快。實際用過的人，眼睛都會亮。
看的是要設計幾條工作流，跟幾個人用沒關係。同一套流程，一個人用、十個人用都一樣。
為什麼這樣報價、為什麼接這個客戶，這些判斷只有你寫得出來，也沒人能代勞。
舊資料先留著：會議記錄、現在交代新人的事、企劃的一些想法和判斷。還不知道怎麼整理沒關係，有留就有機會。先從一個新案子把方法跑出來，再回頭整理。
先整理 AI 現在做得到的，做不到的明年再說，AI 進步很快。
把工作流真正融入 AI，大約半年到一年。前三個月熟悉工具，後面才開始真正改變。
我陪你做的，不只是把現有的知識提煉出來，更是讓這三件事變成你自己的。
知道哪些經驗、判斷、流程值得提煉，養成隨手煉、隨手存的好習慣。
自己能搭、能調整 agent 的知識架構，不用每件事都靠別人。
搞懂 AI 的邏輯和邊界，你就能判斷：現在能做什麼、什麼還要再等。
最終，我陪你長出一套能不斷累積知識的系統。
你自己用、公司用、同事一起用。
陪跑形式：先一場工作坊把觀念打通，再 2 到 3 個月陪跑，每兩週對一次進度（都會錄影，沒空看回放）。
AI 放大的，
是你本來就有的東西。
先整理，再放大
你不用從零學 AI。
你要做的，是把累積多年的經驗和判斷，翻成 AI 聽得懂、做得到的形式。