當AI成為你的工作夥伴，你真的準備好了嗎？

當AI變成你的新同事時，你該如何避免被取代的命運

剛開始，ChatGPT的問世讓不少人有點驚訝。有人說像看魔術，問個問題，螢幕上就跳出一大段聰明又帶點詭異的回答。那時候大家覺得這種東西新奇，甚至有一點未來感。不過，好像沒過多久，「未來」突然提前到來。

最近，不少企業負責人開始談什麼AI優先，有些公司甚至傳出類似「除非證明AI真的做不到，不然不要再雇人」這樣的說法。差不多半年內，那些原本只是拿來玩玩的AI小工具，現在變成許多人日常工作的默契夥伴。有時候，看著它們從旁協助，其實心裡也會納悶：到底是跟AI競爭？還是跟那些更懂得用AI的人比拼？

聊到這裡，有篇舊筆記在Substack上被翻了出來，一位叫Stefan Girard的網友馬上留言提醒：其實溝通才是最重要的能力，就算是進入AI時代也是如此。他這句話乍聽簡單，但仔細想想，好像真的有道理。

整體來看，雖然大家都說AI很厲害，但改變好像不是只有技術本身，更是工作流程和彼此溝通方式的一種調整。有些人慢慢發現，比起單純把AI當工具，更有效的是學會怎麼當個會用AI的領隊……話說回來，也許能不能善用這種新型團隊成員，比你原本擁有什麼軟體或硬體資源還要關鍵一點吧。

為什麼你越改提示詞AI反而越笨？原來問題出在這裡

有些人或許一直在想，人工智慧不是什麼都記不住嗎？偶爾還會自己編故事。有時候錯誤也挺離譜。這樣一搞，原本的工作流程是不是更混亂？這種想法不少見吧，也有人遇過類似的困擾。多半原因其實藏在那些不太明顯的小陷阱裡——就算自認操作上沒大問題，那些陷阱還是會悄悄出現。

其中一種很常見的情況，大概就是一直想著：是不是只要把指令寫得更好就行？那個狀況還蠻常發生，就是你改一句，它又改回來，你再調整，結果越來越奇怪，到後來甚至好像完全忘了原本要做什麼，只剩下一堆內容湊合在一起，感覺有點走火入魔。

如果仔細想，造成這種「愈調愈糟」循環，很可能是因為之前給的建議碎片化、不夠完整，有時只是小幅度修正，而沒有從頭說清楚規則；或者那些要求聽起來以為很明白，其實對電腦來說根本沒那麼具體。還有人以為機器能靠著聊天慢慢學習，其實它並沒有那種能力。

怎麼解決呢？其實人工智慧不會主動去猜你的標準，它頂多反映你描述得有多少條理——或者有多少混亂。所以每次溝通，不如乾脆整理一次思路，比起一直小修小補，有時候重新梳理重點可能比較有效。不過效果如何，也許要看具體場景和使用方式啦。

Comparison Table:

模型特性	角色描述	優點	缺點	適用場景
Claude	快速執行者	能迅速生成程式碼或內容	可能會自行改動未交代的部分，需明確指示	需求量大且時間緊迫的任務
Gemini	邏輯檢查者	注重細節與邏輯品質，提供穩定的質量保證	不太主動提出新想法，可能影響創意發展	審核文件或方案、技術合規性檢查
GPT	情感表達者	擅長捕捉語氣與故事氛圍，增強內容吸引力	偶爾會出現虛構或錯誤信息，需要事先確認資料正確性	撰寫文章、營銷文案等需要情感投入的場景
DeepSeek	結構調整者	使內容更貼近特定受眾，如華語市場	在多模型協作中可能導致風格不一致	針對特定讀者調整內容和語氣
O1 Pro	全局監督者	能夠把控整體結構及流程，維持團隊運作秩序	過於靜態時可能無法即時反應變化需求	項目管理及各模塊間協調

AI老是忘記你說過的話？其實是記憶體爆滿了啦

每當遇到要重新設定任務時，有些人會像換了新同事那樣，直接丟給他一個明確的工作說明，這種方式感覺上好像比較有效。內容裡通常會寫清楚目標、格式要求、相關背景，偶爾還附上一兩個例子，甚至限定一些條件，這樣AI就不太需要自己猜。其實仔細想想，如果請個助理幫忙，大致也就差不多是這樣的說明。

有些人坦承過去寫提示詞不是很拿手，所以現在反而讓AI自己來幫他設計prompt，再根據回饋慢慢調整。他們有一次在做生成式AI的專案，大約是想搞個「每日勵志語錄產生器」，結果出來的內容總覺得乾巴巴的，就是那種隨便哪裡都能看到的大道理。後來發現問題可能出在說明太模糊，沒給具體格式，也沒有參考風格，更別提什麼限制條件。

另外，其實現代AI模型接受資料的彈性蠻大的，不單單只能讀文字。很多人開始直接丟圖片、截圖或PDF檔案進去，有需求時連網址也能貼。有位作者前陣子分享過自家房屋估價申訴經驗，他就是直接把收到的紙本文件拍照掃描後傳給AI看，才發現對方馬上理解了他的狀況，比起單靠描述還要省心許多。有些資訊本來自己都快忘記列進說明裡，但AI卻從那些圖片或PDF抓出重點。

再談另一個常見困擾，就是為何AI老是記不得前面聊過什麼，有時會混淆不同專案，有時又一直重複解釋內容，又或者乾脆卡住不動。這類情形，大概跟「上下文容量」有關，一旦超過模型能處理的大致範圍，它就容易出現這類斷片狀態。畢竟不管是哪種技術，每次對話最多也只能存住一段數量級的資訊，不太可能無限延伸下去。

與其尋找完美模型，不如學會組建你的AI夢幻隊

有時候，AI像是吃太飽的機器，一旦資訊丟得多了點，它就會開始出現一點健忘。不是誰操作不當，也沒什麼技術故障，這好像就是它自身某種限制——資訊一多，人們會發現，原本很清楚的回應過了一會兒就開始混亂：內容重複、話題偏掉、甚至變得有些莫名其妙。這不是什麼大災難，更談不上誰弄壞了，只能說，有點餵過頭了。

有人提到一個還算有意思的方法，大概可以減少這種情況：D-C-I。名字聽起來挺正式，但做法倒也不複雜。首先，把那些龐大的任務拆成比較小的片段——與其要AI整理整本書，不如乾脆請它抓個章節挑幾個重點，反而容易得到明確答案。有時候自己備註一句：「只要五條重點」，效果可能還更好。

再者嘛，輸入內容能精簡就精簡，其實很多時候長篇大論反倒讓對方困惑。不妨試著把文件梳理成摘要或者條列式筆記，有些用戶習慣先讓AI自己嘗試壓縮資料，結果似乎也不差。連那些技術說明、API介紹或團隊內部手冊，都建議盡量用類似給小型記憶體閱讀的語言去寫，比較貼合需求。

還有一件事別忽略——不同主題最好分開處理。如果同時討論前端設計跟後端資料庫規劃，好像多半容易搞混。不如專案歸專案、文案歸文案，各自獨立討論。偶爾有人覺得這樣很瑣碎，但從不少案例看來，好像反而提升了準確度。

當然啦，上述經驗並非每次都完全適用，不同場合可能需要調整方式。有些人分享心得時，也會加上「僅供參考」之類保留語氣，其實也合理。總之，如果覺得AI怎麼突然變糊塗，很大可能只是訊息塞太滿，下次不妨換個拆解法看看——說不定會比較順暢？

別再讓AI自由發揮了！建立檢查點才是聰明做法

現實世界裡，當你慢慢摸清楚怎麼玩轉那個「上下文視窗」的時候，有些事情就像悄悄換了個模樣。曾經拿到一大疊看起來得花上好幾天才能理清頭緒的法律文件，後來居然被濃縮成只剩下一頁左右的摘要，結構也還算工整；亂七八糟、寫得誰都不想維護的舊程式碼，好像能拆解成一塊一塊，比較容易看懂，也方便AI理解；有時候同時間要查點資料，本來腦子很混亂，但分開處理、壓縮一下再丟給模型，流程倒是順了一點——這些都讓人感覺不像以前那樣只能硬著頭皮用AI，而是開始像導演指揮拍片似地，用不同方式協調各種資源。這其實是之前做生成式AI專案碰壁後才慢慢摸索出來的新方法，那陣子我還寫過個小網頁應用，就是靠把指令講清楚、把上下文切對位置，才總算讓產出的筆記有那麼點像樣。系統上線沒多久，就有人陸續回饋說內容對他們真的挺有幫助。我偶爾會翻到一些截圖，是使用者發來的小感謝訊息。

如果真想試著改變自己的習慣，不妨挑件最近卡住的事動手試試，把原本的大問題拆細問自己：「是不是能分段處理？」「有沒有什麼多餘資訊可以先整理掉？」「是不是該把雜訊隔開？」用這種分解、壓縮和隔離三步走的方法重新做一次，再觀察完成時間和結果乾淨程度，多半能感受到一點不同，大概就是所謂AI新型工作模式初體驗吧。

但話說回來，有些人遇到麻煩時老愛不停換模型，一下子跳去Claude，一下又跑去GPT或者Gemini，以為總會找到哪個突然就靈光乍現。但常常是換了模型後反而出現其他狀況，比如Claude好像會重寫太多不該動的部分；GPT偶爾算數學會出錯；Gemini讀起來則比較機械。不知不覺，三四種工具輪番用過，只剩下一股無力感。

仔細想，其實很多人剛開始都以為模型之間互通有無，只要排行榜靠前那個一定比較合適。可現實情況未必如此。有時候啊，根本不存在什麼「最厲害」那種單一選項，更接近的比喻應該是：每種模型各自擅長某類任務，就像組隊打球，每位隊員都有特長，你得根據情境找適合的人搭配。

從混亂到清晰：用D-C-I方法讓AI乖乖聽話

好像每個模型都有點自己的脾氣，偶爾會讓人想到公司裡那些個性鮮明的同事。有人說分配工作得像帶團隊，遇到這些AI也差不多——要懂得看誰擅長什麼、哪個地方容易出點小狀況。

有種比較衝的角色，大致算是寫程式速度挺快那掛，有時候覺得他們做事很俐落，幾乎眨眼就能弄好一整套東西。不過也聽說過，他們常常會主動加油添醋，把本來沒交代的部分都改了，感覺像剛畢業不久但特別積極的工程師，只是給的指示得講仔細，不然可能多做少做都有可能。

還有那種總是慢條斯理、看事情很細微的人。有朋友跟我聊起來，這型大概比較偏審查員或檢查者，給建議時蠻注重邏輯，但主動提出新想法的情況倒不是特別多。拿來幫忙複查文件或方案，大約就像某些據說對合規要求特別在意的大公司技術人員吧。

轉到另一種，有人形容他寫文章格外有感情，好像唸文科學校那種班代，很能抓語氣跟故事氛圍。只不過嘛，有時候內容就…多少會出現虛構或記憶模糊的地方——不一定都是真的，但架構通常整理得還行。風格上總讓人聯想到那些善於表達又愛講話的人。

至於中文內容，有一款工具被認為處理起來還算熟練，尤其某些社群平台上的流行文體（比如小紅書那類）用它試試似乎效果還可以。不過，也許只是部份網友反映這樣啦——畢竟不同場景下表現怎麼樣，好像很難一句話講死。

所以分派任務時，其實和組織團隊有點類似，要懂各自優缺點，再找個合適的位置塞進去才順手。有時候哪怕是最不起眼的小細節，都能牽一髮動全身。

當個稱職的導演！如何指揮多模型協同作戰

說到多模型協作，有人也許會想成是幾個工具堆在一起，其實這感覺更像是在導一部片。你大概可以想像，Claude可能負責寫場景，Gemini時不時跳出來修正細節，GPT則偶爾加點情緒色彩，DeepSeek又把內容變得比較貼近華語讀者，而O1 Pro好像總是靜靜地看著全局結構是不是還合理。

這種搭配，不太能用簡單的數字去算——怎麼說呢？你把三個模型湊一塊兒，也許效果遠比單純累加要大得多。有人形容，大致有那麼七八倍甚至十來倍的提升，好像一下子就出現了化學反應。但其實也沒那麼簡單。

常聽到有人剛開始很興奮，把Claude丟去開個新檔案庫，結果轉眼間Gemini就直接蓋過去。或者，有的人同時叫GPT和DeepSeek處理同樣內容，然後發現語氣風格完全打架。還有一種比較常見，就是交給AI自動跑流程，人以為自己省事了，到頭來卻被AI搞得團團轉。

問題在哪？通常不是技術本身，而是少了明確分工、步驟沒有安排好、每個模型拿到的上下文混在一起、該怎麼交接也沒規劃清楚。如果只是想當甩手掌櫃，那最後回來的大概就是亂糟糟的資料夾和一些不知道從哪冒出來的文件名。

所以啊，多模型合作並不是大家想得那麼隨插即用。有些人碰過之後才發現，要讓這些東西真正協同工作，需要的是一套流程，而不是憑空幻想。

那些年我們誤會的AI使用方式，現在該重新學了

有時候，看到一個亂七八糟的程式庫、格式斷裂、功能卡在半途，其實也不太意外。這種現象，有些人最近開始叫它「AI保母症候群」——就是那種太早全權委託給人工智慧處理，希望它自動補齊缺口，結果反而越搞越亂。很多時候，像是沒有人設檢查點、也沒有明確說好產出的樣子，過程中幾乎沒什麼回饋或調整，於是最後出來的成果嘛……差強人意，大概佔了一半以上。

倒不是AI本身完全沒能力，只不過少了某些約束和監督後，很容易陷入混亂。其實常見解法並不複雜：不是要去事無巨細地管理每一步，而是在流程裡頭加幾道輕量級防線。比方說，中間安排幾次檢查；或者用個簡單列表確認進度；還有把結構、語氣這些都先講清楚。有人經驗談提到，他自己寫技術內容時，不會讓AI從頭跑到尾——基本上會先跟模型溝通需求，到中段再用一份小清單檢查一次，只要達標才繼續，不然就修正。這樣做下來，好像能省掉不少後續收拾殘局的時間。

如果換個角度想，就像工廠管理員在分配工作那樣。有的人負責規劃（可能選O1 Pro），另一個專門寫內容或程式碼（Claude/GPT），接著交給第三位審核邏輯品質（Gemini？），最後還得找人潤稿或調整語感（GPT、DeepSeek）。每段工作都切得很細，各自只看到對應的資料，步驟之間一環扣一環，每次轉交前都會再檢視一下成果——整體來看，比起大家擠在同一條訊息串裡，多了一點秩序感。

之前有人分享過自己怎麼把Google學術搜尋那套流程搬給AI做。他大致是先用一個GPT協助規劃步驟，再找另外一個負責監督進度，遇到需要寫程式就拉Claude幫忙，每道關卡之間都設置審查點。搞了將近七八輪吧？流程大概是：最初搜尋、暫存結果，再讓AI判斷是否需要優化策略，再追加搜尋、再評估效果，最後請Claude整理成統一格式的Excel摘要表格。成果不像傳統流程那麼死板，但也許更貼合臨場狀況一些。

說到實作，可以挑件稍微複雜點的小任務練手，例如部落格文章、新產品規格書、小型功能開發案或簡報提案。然後問自己：哪位適合負責架構設計？誰來產生內容或寫代碼？邏輯品質由誰把關？語言語氣需要誰調整？把這些角色和步驟畫成生產線圖，大致演練一次。不見得第一次就完美，可多試幾回合，大致輪廓慢慢浮現後，也許會發現原本只是把AI當助手，如今更像是在帶領一組團隊——思維方式多少改變了一些。

走過那些彎路以後，好像逐漸明白：不一定非得精通技術才能從人工智慧獲得數十倍效率提升；相反地，更重要的是保持清楚的目標、有條理地組織，以及某種程度上的引導力。有意思的是，以往在人際合作裡習慣用的方法論，其實搬到與AI協作上，也蠻管用。有觀察者認為，把系統設計成貼近自己的思考模式之後，那些曾經讓人分心的分頁和未完成草稿就減少不少，而能夠專注在核心創意工作的時間也變長了。不敢說絕對徹底顛覆舊習，但至少在某些場合下，看起來是一種比較持久且穩定的小進展吧……

未來工作者的必備技能：成為AI團隊的領導者

有那麼一陣子，有些人好像不再把AI當成什麼厲害助手，而是慢慢地，拿它當作得自己帶領的小團隊。這種說法，不完全只在科技或軟體圈聽得到。舉例來講，有的在經營店面、也有可能是老師備課、寫點內容的人、準備產品上市，甚至家裡瑣事打理——不少場景下，好像都能抓到某些共通的套路：你不是只丟一個任務給AI，而是先把「結果」想清楚，再分解出幾個比較明確的角色；每一塊找適合的模型，然後讓小系統自己跑起來。有時候，主人還要偶爾回頭看一下，修正、引導、慢慢優化。

其實你說生產力未來會變怎樣？倒也沒看到哪個人真的是比以前更拼命，而是有人願意把流程設計得更貼近自己的思考和做事方式。現在大致上，只要有心，一般人也可以建出屬於自己的支持系統，不見得非得懂技術、雇很多人手，也不用把自己搞到精疲力竭。過去那些門檻，大概都變矮了剩下來的，其實就是看誰會指揮調度、願意多試幾種方法，把整套東西弄順一點而已。

話說回來，工具再強也是前提而已，你要是真的想靠AI撐起什麼局面，好像重點反而不在用不用它，而是在會不會帶著它一起工作。有時候問題根本不是：「AI到底行不行？」有些人開始問另一個方向：你究竟打算怎麼布置你的流程，把時間和注意力還給自己？

剛開始，也不用貪心。隨便挑一件瑣事、一份交辦內容、一種切換流程，只要找到一個可複製的小步驟，就算往混亂中拉出半點清楚——大致這樣，也許離全面掌握還很遠，但總歸走出了第一步吧。

從今天開始打造你的自動化工作流，把時間還給自己

這其實跟什麼AI專家沒太大關係，比較像是——如果你能開始搭建一個自己的系統，而不是遇到狀況才被動收拾，可能就比較不容易被壓垮。那種人啊，好像會逐步放大自己影響力，然後慢慢開始帶領團隊，有點像是在引導夢想中的夥伴們一起前進吧？方向、目標、節奏都抓住了。說真的，方法幾乎早就擺在桌上，只差你是不是願意動手而已。

最近這週看到的東西還挺雜的，比如AlphaEvolve，它有點像是靠Gemini驅動的編程助手，好像主要拿來設計複雜演算法用；另外ArklexAI這名字也聽過幾次，據說它是模組化架構，主打那種「代理人優先」模式，把多個AI湊成類似一般公司運作那樣。不再只是單一巨型模型了，多代理合作好像越來越常見。

還有Codex，那個OpenAI出的雲端軟體工程助手，大致上能處理不少工作環境裡的事。感覺未來寫程式時，有機會讓AI同時當你的夥伴、項目經理甚至技術主管，不過目前看起來還只是初步階段啦。

最近Devansh寫了篇關於AlphaEvolve的分析，他提到有些自主學習、自我改進的模型，看起來好像暗示著將來數位工作者也許會自己升級自己，但具體怎麼落地現在誰也說不準。

Peter Yang寫了一份算蠻主觀的小整理，講現在市面上一些AI輔助開發工具。他認為Replit和Cursor之類的產品，其實正在往「全自動交付」方向靠近，也就是或許某天你只打一句話，就可以讓整套軟體出爐，不過現階段可能只適合部分場景。

Charlie Guo聊到一個叫「AI缺少多人協作模式」的議題，就是說假如將來AI工具能夠同時與好幾個使用者互動協調，也許整體應用方式會產生滿明顯變化。但這些想法目前多半還停留在討論階段，到底能不能成形，還得再觀察看看。