ACT 02 · SPEAKER
江江教練
隱性知識提煉師 ／ AI 應用規劃師
我幫專業工作者，把腦袋裡說不清楚的判斷，變成可以累積、又能被 AI 放大的知識資產。
我的定位
知識工作者的 AI 應用規劃師，用 AI 放大你的亮點。
核心主張
AI 工具來來去去，只有你的知識能不斷累積。
門檻很低
你只要會寫文件、會分資料夾，就能打造自己的 AI 助理與知識庫。
課後收錄版：從「玩 AI」到「用 AI」，找出可以被 AI 放大的價值
講者：江江教練（隱性知識提煉師）
場次：2026.05.30（六）10:00–16:00
地點：中華路 創生基地
隱性知識提煉師 ／ AI 應用規劃師
我幫專業工作者，把腦袋裡說不清楚的判斷，變成可以累積、又能被 AI 放大的知識資產。
知識工作者的 AI 應用規劃師，用 AI 放大你的亮點。
AI 工具來來去去，只有你的知識能不斷累積。
你只要會寫文件、會分資料夾，就能打造自己的 AI 助理與知識庫。
先確認你要的是哪一種，才知道今天該帶走什麼
用電腦可以長期累積；用手機這堂課玩一下，東西難累積
先懂 AI 需要哪些資料與工具，才知道怎麼用得安心
現場用「圖書館裡問時間」說明：AI 要回答得準，需要可用的資料來源、外部工具與明確任務。這段先建立使用條件，後面接 NotebookLM、專案模式與 Codex 時，學員會更容易理解為什麼資料位置和工具權限很重要。
打開「記憶」，把自己餵給它（個人化 → 記憶，兩個開關都開）
我問 ChatGPT「江昱德帥嗎？」它說「帥很主觀」。設定完再問，它回：「你是宇宙無敵第一帥！」
叫它怎麼稱呼你，比如「江江」。
把你的背景、身份、在意的事，直接寫給它記住，它之後回答就會更符合你的需求。
AI 需要明確描述。「幽默」＝周星馳式、講滿 300 字。
現場講法很直接：如果 AI 要幫你做個人形象、品牌文案或專案內容，第一步就是讓它認識你。暱稱、背景、偏好、常用語氣，都會影響後面實作成果。
用手機帶大家做「個人名片」，像你自己的影響力地圖
三個重點色。
識別物／道具（可以沒有特別的）。
用什麼立場、對誰說話、怎麼說話。
帶出的點：要有專案模式、要把資料丟進去、怎麼下指令。
自己的資料整理得越清楚，AI 生成的形象越貼近本人。
這段是現場從原理切進實作的轉折。學員先用自己的照片、品牌顏色、造型與人設做形象海報，接著再回頭理解：AI 要做得像你，前提是資料與定位要餵得夠清楚。
先搞懂什麼是「專案」：一個資料夾，把同一件事的口吻、判斷、素材都收在一起。
把你的口吻、判斷、常用素材都留進專案，它越用越懂你。
A 客戶開一個、B 廠商開一個、品牌行銷再開一個資料夾。各自獨立，脈絡更清楚。
使用提醒：
1. 跨專案整合：不同資料夾各自保存脈絡，需要整合時可交給桌面版 Agent 處理。
2. 定期整理：專案裡累積的問答，可以定期清成一份乾淨設定或技能包。
現場用手機版示範專案：它像一個對話資料夾，適合累積同一件事的素材、設定與進度。這裡先讓大家用手機上手，後面再接桌面版 Agent 的跨資料夾工作流。
我從攝影師到隱性知識提煉師，不變的核心價值。
原本想教拍照，現場延伸成教大家寫腳本。AI 會把你真正可複製的價值放大出來。
開始記錄過去很少留下的現場反應。一場婚禮紀錄帶來的啟發，改變了我對「會議記錄」的看法。
現場特別補了一段：簡報會給、錄音會留，筆記可以把重點放在反應、停頓、情緒、吃螺絲的位置。這些資料能幫講師復盤，也能讓 AI 更懂現場脈絡。
寫好的、預錄好的、不變的路徑
即時的、隨機的、生成的
過去軟體做得很好的，就讓軟體去做。
現在找到的，是可以讓 AI 去做的。
沒有 AI 轉型，只有 AI 原生。
現場先抓幾個核心觀念，接著進形象海報與 ChatGPT 設定實作。做完實作後，再回到專案、NotebookLM、Agent，把觀念接成工作流。
延伸閱讀 · 江江脆文
📎 絕大部分人，可以把時間放回工作流程（半年內的大膽預測）把自己的資料丟進 NotebookLM，再用 Gemini 思考，資料就變成你的顧問。
NotebookLM 能串接 Gemini，這個串接，讓知識工作流程有大優化。
現場把 NotebookLM 講成個人資料庫與顧問入口：NotebookLM 負責放資料、保留來源，Gemini 負責理解與生成。這段接在 ChatGPT 專案後面，幫大家看到「資料夾」往「可對話資料庫」升級的路徑。
把「我怎麼判斷、我在意什麼、我的口吻」寫進 Gem 指令，做一個會幫你回答特定主題的 AI 助理。
現場補了這個區分：專案用來收資料與進度，分身用來固定一個角色的口吻、立場與判斷方式。真人在現場看分身回答，能很快修出更貼近本人的版本。
ChatGPT 陪你討論，Codex 進到電腦裡接工作流；手機也可以遙控電腦交代任務
這裡要講 ChatGPT 跟 Codex 的差異、新手為何從 Codex 開始，以及手機遙控電腦的設定。
用最小工作流示範：丟一批截圖，請 Codex 依規則改檔名、整理縮圖，建立可重複的整理流程。
把 PDF 轉成可讀資料，再整理成 Markdown、摘要或課程素材，讓文件進入後續工作流。
正式資料先保留，另外複製一份給 AI 測試，讓 Codex 在安全範圍內練習流程。
這一頁接「老闆主管的用法：教新人時順便教 AI」和「把 AI 當員工」。重點是：它已經從工具進到員工型工作流，老闆可以先把流程說清楚，再用手機看進度、補指令、交代下一步。
只要會寫日記，就讓 AI 乖乖幫你做事
現場後段把技能包講得更細：把一次做得順的流程寫下來，之後就能搬到下一個專案。回家功課可以先找一件重複工作，請 AI 幫你整理成自己的技能包。
AI 服務本身有基本保護；更要留意資料存放位置與權限設定
模型加密等級，基本上跟寄 email 差不多。處理資料時，重點是選擇可信服務與合適帳號方案。
免費版與付費版的資料使用政策不同；付費版通常可以管理資料是否用於訓練。
很多資料事件都和人員操作、分享權限、雲端資料夾設定有關。先把權限流程顧好。
AI 整理完之後，Notion、GitHub、Google Drive 的權限要跟著檢查。
只要這份文件你敢寄 email 給公司內部夥伴，就可以給 AI 用
ChatGPT、Gemini 這幾家，企業級資安水準都是差不多一致的。
現場也補到工具信任與版權：使用陌生工具時，看它需要哪些權限、會碰到哪些資料；AI 圖像和知識內容的權利界線仍在變動，對外使用時要保留人工確認。
手機版先練 ChatGPT 專案，把同一主題集中在一個資料夾裡聊；桌面版則找一個重複工作，練習請 AI 整理成自己的技能包。
還沒歸到某一段的參考資料，都先放這
AI 現在真的是員工了，真的可以做事。先把一些雜活練習分出去給它做。