每次都從空白對話開始
同一類任務反覆重做,沒有保存能重複使用的流程。
同一類任務反覆重做,沒有保存能重複使用的流程。
生成速度很快,卻缺少來源、標準與查證步驟。
一直補充指令,卻沒有先定義任務、輸入與驗收條件。
看過很多功能,仍沒有變成自己或團隊的日常工作方法。
找出值得交給 AI 加速,以及必須由人負責判斷的環節。
整理目標、背景、輸入、限制、格式與驗收標準。
把單次對話變成可保存、交接、測試與持續修正的步驟。
檢查來源、個資、機密、偏誤與關鍵判斷責任。
每個單元都以自己的真實任務練習,最後組成一套能繼續修改與使用的方法。
判斷哪些工作適合加速,哪些仍需人工決策與負責。
產出:AI 任務地圖定義資料、脈絡、限制、輸出格式與驗收條件。
產出:任務規格卡用結構化方法安排角色、步驟、範例與檢查標準。
產出:提示框架建立搜尋、比較、引用與回到原始來源的習慣。
產出:研究查證表安排人與 AI 的分工、交接點、錯誤處理與保存方式。
產出:AI 工作流程用案例測試品質、時間、風險與真正節省的成本。
產出:驗證與迭代清單
工具會持續變動,真正能累積的是任務定義、資料判斷、驗收標準與把方法保存下來的能力。
正式日期、形式、時數與費用將在課程公告中確認。
可以。課程從任務拆解開始,不要求先熟悉大量工具或技術名詞。
會依課程當期與任務選擇工具,但核心方法不綁定單一品牌或版本。
可以,但必須先去識別化,並避免把機密、個資或未授權資料輸入公開服務。
留下目前想改善的工作任務,正式日期與形式確認後再通知你。