今天全程實際操作走一遍。今晚真正的主角，是我怎麼一邊做、一邊跳出來看自己在做什麼。
江江教練 ｜ 隱性知識提煉師．AI 應用規劃師
↓ 往下滑，一段一段看我怎麼設計自己的工作流 ↓
一個很實用、可以馬上用的功能。
學會讓 AI 來幫你學自己、訓練你的 AI 員工。流程會過時，這套思考方式不會。
如果我們一直追著學 AI，永遠學不完。要學會的是怎麼讓 AI 來學我們。
我把今晚拆成兩條並行的線。一條是手上的操作，一條是我中途停下來、意識到自己在做什麼的時候，順手收下來的經驗。
我手上正在做的動作。一步一步，照著做就會。
我停下來、意識到的事，然後收成技能包、工作日誌，或講給你聽。
關鍵不在操作多厲害，在於做到一半我會問自己：這個動作值不值得記下來、變成下次能重用的東西？
看到一支好影片。
把影片轉成逐字稿。
把逐字稿抓回本機存好。
排版成好讀的一頁。
現在 AI 都很厲害了。真正難的不是 AI 強不強，是我有沒有能力判斷他的上限在哪。
我知道一定沒問題的難度，直接交給他。
在邊界上的，先小測一下再決定要不要放手。
他做不到的就別交，免得拿回一堆幻覺。
有人問我：交給 AI 怎麼放心、會不會怕幻覺？我只交他做得到的事；擔心幻覺，就給他清楚的資料去做。
我的 Codex 裡裝了太多技能包跟記憶，沒辦法真的當小白。所以我先用語音跟他約好一個叫「教學模擬」的狀態。
我要他能模擬新手、又不要真的把自己當新手。一開始我把「模擬教學」跟「讀懂整份課程」兩個任務一起丟，他就打結跑過頭了。我先讓他「跳出模擬教學狀態」，再單獨確認一件事，他才理順。
我發現他跑過頭、果然被干擾了，就換個說法：「這些事先不要想教學。我現在不是老師、就是學生。你重新理解一次，再告訴我你能不能幫我。做不到我們就不做。」
我同時交了兩個任務：一是一口氣讀懂全部資料，二是理解「我在模擬教學」。等於要他同時扮兩個角色，比較難，他沒辦法只專注處理，所以會打結。這也是直接示範：交可能超過 AI 能力的複雜任務時，會發生什麼、怎麼拆。
要讓 AI 讀懂一支影片，最穩的還是先有逐字稿。最簡單的工具是 NotebookLM，一個無比強大的 YouTube 逐字稿整理器。
只要電腦能上網、能開網頁，這一步就一定跑得動。
我很敏銳地覺察我用的每樣東西。丟了幾次 NotebookLM 之後我發現「每次手動丟很煩」，這個覺察很重要。
這不是官方授權的方式，能用、但可能被封號。功能越多越容易出事。
一、這消息是不是真的？二、它適不適合我？三、有沒有風險跟隱憂？我不是開發者，最簡單就是把這三件事丟給 AI 查。
權限規定隨時會改。重點是我怎麼在「能用」跟「安全」之間做選擇，選了低調、只取我真正需要的功能。
NotebookLM 本身不是分析工具，只是知識庫。Google 官方建議把資料丟到 Gemini 處理，但 Gemini 現在太弱，所以我習慣把逐字稿接回 Codex。對我來說 NotebookLM 就是一台轉逐字稿的機器。
目前 MCP、API 到處亂竄，做出讓平台不開心的舉動可能直接被封帳號，Claude 前陣子封得很嚴重。我當時多方查證，這確實不是官方授權的方式，所以採低調做法。這個資訊大概是兩三個月前設定的，現在權限可能改了，但這份模擬我就直接跳過設定，當作已經打通，像玩遊戲輸密技跳關。
文件累積到幾百份時，叫他「找蘋果發布會的字幕」，如果檔名沒關鍵字，他得一份份開來看，超浪費 Token。檔名寫清楚（外部資料叫「外部參考」、逐字稿叫「字幕整理」），他先搜檔名就找到了。
之前很開心地讓他操作我的電腦畫面，結果直接燒爆 Token。所以立了規矩：我沒說「操作畫面」就別亂動畫面，太浪費頭殼了。
Codex 排版醜、Claude 排版好看。差別可以靠設計技能包補。
我認真跟 AI 講過什麼叫重點、什麼叫摘要、什麼叫觀點報告，各對應一種格式。發現喜歡的版型，就跟他說「以後叫觀點報告，就做成這樣」，他就記住了。
把劇本（操作手冊、技能包）寫好，Codex、ChatGPT、Claude、Gemini 拿到都能演。能演跟演得好是兩回事：Claude 比較會照劇本演、講兩次就懂，ChatGPT 比較不會角色扮演、我講了四次他才懂。
覺得不 OK 就直說：「我覺得很難懂、你這樣排好亂」，或「這個重點不是我要的」，然後去跟他解釋什麼叫重點。最簡單是給好範例：「前面有重點摘要、中間有每段內容、點進去能跳到影片那一段，照這個做。」
他有時說「沒有截圖做不到」，因為我們只給了 NotebookLM、沒給圖。要截圖得靠微軟開源模型 VibeVoice（能讀聲音、讀畫面、截圖），但它吃硬體，不是每台電腦帶得動，所以免費講座先不帶。結果他居然還是截到一張圖、用了我熟悉的版型，因為他讀到我之前的記憶：簡報網頁一定要有字體放大縮小、能跳到影片段落。這就是 Agent 加技能包的好處，規矩會留下來。
我平常把工作流訓練太好了，直接教，大家容易照抄、而不是練習自己長出來。所以我跟 Codex 約好：我們都假裝是小白，從頭跑一次給同學看。
能入戲拍片、又能抽離出來用導演角度看整個架構，是需要練習的事。中途發現好東西，我就開一個分支記下來，不破壞正在演的劇情。
開分支有點像打遊戲。走到關鍵選擇點，怕選 B 之後會後悔，就插入存檔、存兩份，一份走 A、一份走 B。我這裡分兩條：一條繼續演劇情，另一條先把「他終於聽懂什麼叫模擬練習」這個關鍵節點記下來。
記錄那條我會跟他說：「你終於懂了。幫我整理出來，我下次一個指令你就知道我們要假裝新手。」這就是在寫「假裝新手」技能包。下次免費講座我考慮挑戰用全新帳號模擬，效果應該更有感。
交代完任務，叫他再解釋一次給我聽。確定他真的懂了，我才讓他動手。就像老闆確認員工有沒有聽懂。反過來 AI 給我 ABC 方案，我也用我的話複述一次，確定我理解才選。
別只記在某一款 AI 的記憶裡，換工具就沒了。寫進技能包，所有 Agent 都調得動。還要追問他：下次找得到、調得出來、會認真執行嗎？
幾百份文件裡，靠檔名就能被找到，省下大量 Token。跟 AI 約好：先搜檔名，找不到才開檔。
AI 跟你說他會記住，不要聽他唬爛。一定要確定他記在哪、下次怎麼調用。
操作會被工具淘汰，但邊做邊覺察、把經驗收起來這個習慣，會讓每一次工作都在幫下一次省力
這才是訓練 AI 員工的核心
我的流程只是示範。你覺得哪裡不順，直接叫 Codex 改成你自己的版本。從你自己需求長出來的工作流，才最好用。
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