本文重點：
- 學習像鋼鐵人一樣與 AI 協作，告別雞同鴨講的窘境，建立一套全新的「人機協作」心態。
- 掌握一套超實用的 PDCA 框架，系統性地引導 AI，讓它從直線思考的機器，變成能陪你在巷弄穿梭的夥伴。
- 觀摩從法律、投資、求職到程式開發的六大實戰工作坊，將這套心法無痛導入你的專業領域。
週末到了，咱們聊點輕鬆的吧。
最近身邊不少朋友，都像在敲碗等開箱文那樣，問我AI到底要怎麼用才順手。所以這次，我們不談什麼高深理論，就來聊聊AI這玩意兒在工作和生活中的應用。
當現實中的東尼・史塔克，遇上他的「星期五」
說到跟AI互動，你腦中第一個跳出來的畫面是什麼？
如果你還記得《復仇者聯盟：終局之戰》裡，那個鋼鐵人東尼・史塔克在思考「如何將一個人送到過去，還能安全地讓他回來？」的橋段，應該會很有感覺。
東尼・史塔克洗完餐盤後，無意之間撇見他和小蜘蛛的合照。突然像被接通了電源，「啪」的一聲，一個瘋狂的念頭閃了進來。
（如果…把時空連續體，反轉成一個莫比烏斯環呢？）
他站在主控台前，對著空氣，又像是對著那個無所不在的AI夥伴，喃喃自語地說：「我…有個小靈感，」他頓了一下，眼神發亮，「看看能不能行得通。」
「所以在今晚收工以前，再模擬一次。」他用一種「拜託啦，最後一次就好」的語氣說。
「聽好，這一回，在莫比烏斯環裡翻轉過來。」
實驗室裡響起一個平靜無波的電子女聲，像是總機小姐一樣標準的回答。
「正在處理。」
「給我那個粒子的特徵值，」東尼連珠炮似地繼續下指令，雙手在虛空中飛舞，「還有它在光譜分析中的反應，嗯…可能得費點兒工夫。」
「請稍後。」
等待的幾秒鐘，漫長得像一個世紀。他雙手抱在胸前，看著螢幕上飛快閃動的數據流，故作輕鬆地吹了聲口哨。
「不成功也無所謂啦，」他對星期五說，也像是在對自己說，「隨便試試而已。」
那種感覺，像極了考完試後，明明緊張得要死，卻硬要跟同學說「我都沒念啦，準備被當掉」的樣子。
然後，整個實驗室突然安靜了下來。
螢幕上的數據流停止了閃動，一個清晰、立體的藍色模型，懸浮在半空中，穩定地旋轉著。
星期五的聲音再次響起，這次，彷彿帶著一絲笑意。
「建模成功。」
這跟我們平常的想像，很不一樣吧？我們總以為，跟 AI 互動，就像在 call a Uber，下個單，完美的答案就會自動送上門。但現實往往是，AI更需要的，是一場「雙向奔赴的協作」，而不是「單向遙控的命令」。
那個深夜實驗室的場景，就是一場「人機協作」的完美示範。說真的，不只在《終局之戰》，回顧整個鋼鐵人系列，東尼・史塔克跟他的AI夥伴，不管是賈維斯還是星期五，他們之間更像一種會互虧、但又絕對信任的夥伴關係。
想讓AI乖乖聽話的第一步，或許就是學學鋼鐵人，把它當成一個能陪你一起熬夜、一起爆肝的戰友。
如果有一天，大家在捷運上或路邊，看到一個傢伙對著手機念念有詞……
嗯，你沒看錯，我承認那就是我。
AI的直線球 vs. 人類的變化球
所以，到底該怎麼跟這個「戰友」協作呢？
如果沒有一套SOP，我們跟AI的對話，很容易變成一場大型雞同鴨講現場，比跟剛認識的網友聊天還尬。
這背後的癥結點，其實是AI跟人類思考路徑的根本差異。AI的思考很像在跑高速公路，打了方向燈就一路向北，用最短的路徑，直直衝向它認定的那個終點。
但我們人類不一樣。我們的思考，更像在鑽台北的巷弄，是「樹枝狀」的。我們習慣騎到一個路口，就停下來看看左邊的麵攤、瞄一眼右邊的咖啡店，心裡盤算著今天的午餐該怎麼解決。這個決策標準，常常跟機率沒半毛錢關係，有時，就只是因為巷口那攤的滷肉飯實在太香了。
因此，如果我們用人類這種隨心所欲的「巷弄思維」，去跟AI那套「高速公路思維」硬碰硬，挫折感自然會很重。那感覺就像你只是想找個地方隨便吃吃，AI卻直接幫你導航到需要穿西裝打領帶的米其林三星餐廳一樣，讓人壓力山大。
那麼，我們有沒有辦法，為自己打造一個與AI協作的標準作業流程（SOP），來引導AI的「直線思考」，讓它願意陪我們在巷弄裡繞一繞、聞聞滷肉飯的香氣呢？
答案是，可以的。
這個核心流程，就是我們可能在大學管理學課本上看過，但從沒想過能用在這裡的工具—PDCA循環。
當然，框架不是只有這一種。很多管理學的工具，其實都蠻適合拿來跟AI「溝通」。我只是挑一個最經典、也最沒痛感的來分享。說穿了，任何工具都一樣，當你玩熟了，自然能混搭出更複雜、更貼近你個人習慣的變化型。
不過，在我們一頭栽進實戰演練之前，有三點重要的溫馨提醒：
- 關於資料安全： 接下來的示範，用的都是公開資料（Open Data / Public Data）。如果你想用自己的情境練習，切記，處理任何敏感資料時，一定要先遮蔽或轉換處理。要是操作不當導致資料外洩，這篇文章概不負責喔。
- 關於學習心態： 學AI這件事，在很大程度上，顛覆了我們過去「好學生」的習慣與認知。你不需要「全部搞懂了」才能開始，反而能在「邊玩邊學」的過程中，不斷修正前進。這有點像王陽明說的「知行合一」。所以在開始前，不妨暫時放下「必須先懂理論才能實作」的包袱，用一個全新的態度來玩玩看。
- 關於工具選擇： 這篇文章分享的「心法」，不限定用在哪個AI產品上。不過，為了滿足大家的好奇心，也順便分享我個人的「AI工具包」：想蒐集網路基本資料，我會用 Perplexity；需要動腦規劃時，通常會找 Gemini；寫程式我習慣用 Claude；需要漂亮圖片就靠 Midjourney；找學術論文則會用 Consensus、Semantic Scholar 或 Elicit。這只是我的個人習慣，就像打電動配裝備一樣，你們完全可以混搭出自己最順手的組合。
實戰演練：將PDCA框架應用於你的專業領域
關於PDCA的完整由來，有興趣的人可以自己Google，我們這裡只抓重點出來講。
P (Plan-計畫)：當個好PM，先想清楚你要什麼
這是整個循環的基礎，關鍵在於「定義問題」與「組織資訊」。 你必須先清楚自己「要什麼」，AI才能「給什麼」。這一步，考驗的是你把一團混亂的想法，整理成清晰要點的組織能力。
但說到這裡，一定有人會想：「萬一我一開始就沒那麼清楚自己要什麼呢？」
這完全沒問題。事實上，最好的用法，是把AI當成你的專屬顧問，讓「規劃」本身，就成為一場你跟AI的深度對話，幫助你從迷霧中收斂出一個方向。
舉個例子，如果我想寫一篇文章，但腦中只有一個模糊到不行的概念，我會這樣啟動與AI的「規劃會議」：
我會先丟一些參考資料給它，然後下這個指令：
「我想要寫一篇關於XXX的文章。你先記住我上傳的檔案內容，我想用問答方式討論文章的架構和方向，就由你根據檔案內容來提問，我來回答。等到我喊停了以後，你再著手撰寫文章大綱。寫完請等待我的指示。」
透過這個指令，我暫時把主導權交給AI，讓它扮演訪談者，一步步引導我理清思緒。而最後那句「寫完請等待我的指示」，則像是給它套上一個「韁繩」，確保它不會在我還沒想清楚前，就自作主張地往前衝。
D (Do-執行)：當個好翻譯，把你的計畫變成AI聽得懂的話
這一步，是將你腦中的計畫，轉化為AI能理解的清晰指令。 指令越精確、給的背景資料越完整，產出的品質就越高。這一步，仰賴的是你的表達能力。
C (Check-查核)：當個好品管，別把AI當神拜
AI的產出，絕對不能照單全收。 你需要像一位最龜毛的品管員，去驗證資訊的真偽、邏輯的對錯、成果是否符合你最初的目標。這一步，展現的是你獨立思考的能力。
通常我會用這些提示詞來檢查：
「請以第三人稱/教授/董事長/HR的視角來審視我這篇文章/報告/計畫/履歷，提出非常犀利的見解，挑戰我的想法並且說明這篇文章/報告/計畫/履歷還有哪裡可以改進。我不需要你重複寫出原文，或是重寫文章/報告/計畫/履歷，我只要你以列出條列式文章/報告/計畫/履歷上不足或是可以加強的地方就好。」
A (Act-行動)：當個好教練，來回修正直到達標
根據查核的結果，提出更精準的修正指令。 這個「來回修正」的過程，正是人機協作的精髓所在，就像東尼・史塔克與星期五那樣，有點鬥嘴、又有點默契的對話。
提供建議後的指令：
「請你根據以上建議，修改文章/報告/計畫/履歷，並提供修改部分的前後對照內容。」
理論說完了，接下來，就讓我們直接開打吧。
以下的內容，是我在工作和生活上常常玩的情境。我會將這套PDCA的思考框架，應用在法律、投資、求職、內容創作與程式開發這五種不同的領域，帶大家走一趟完整的AI人機協作之旅。
第一站：法律研究工作坊
想像你是個可憐的法研所研究生，正在為了學期報告或畢業論文燃燒生命。你想到用AI來幫忙，但心裡總有個恐怖的惡夢：
萬一AI給了我一個根本不存在的判決或論文，那該怎麼辦？
這就是法律人使用AI最大的痛點—「幻覺」。AI可能會用一本正經的語氣，杜撰出看起來超專業的法條、判決或學術見解，一不小心，就會讓你踩到學術誠信的地雷，直接Game Over。
別怕，PDCA框架就是你最好的避雷針。以下我們用這個議題來示範：「傳統『對人詐欺』的定式結構，如何透過電腦詐欺三兄弟（刑法第339-1至339-3條）來處理『對機器詐欺』的情境」。
P (計畫)：從大海撈針到精準打擊
面對這種複雜議題，最忌諱的就是一頭栽進判決的大海裡，游到抽筋都還沒看到岸。所以，第一步的計畫，是先讓AI幫我們畫出藏寶圖，告訴我們該往哪裡找。
我會這樣下指令：
「關於「傳統『對人詐欺』的定式結構，如何透過電腦詐欺三兄弟（第339-1至339-3條）來處理『對機器詐欺』的情境」這個議題，請你提供建議需要找到的判決或文章，並列出搜尋的關鍵字」
AI會給我們一份詳盡的「作戰地圖」，包含建議的判決類型和搜尋關鍵字。有了這份地圖，我們的研究就從大海撈針，變成了精準打擊。
判決或法學文章的搜尋，在司法院法學資料檢索系統、法源、月旦法學、Lawsnote、Google Scholar等，甚至是學校圖書館的館藏系統都有，我這裡就不再贅述。
D (執行)：把體力活外包給AI
有了計畫，接著就是執行。當我們找到一份關鍵判決，難道要自己花一小時看完，再苦哈哈地整理嗎？不，這種體力活，當然是丟給AI去做。
我會把判決書丟給它，然後下指令：
「請從本案判決中，分別依照以下項目，以繁體中文及台灣法律用語整理出判決中相關的內容：●Facts：在Facts（事實）部分，請同時正確引述案件內英文/中文原文的人物、時間、地點、對話或事證等事實內容。●Issues。●Rules of Law：在Rules of Law（法律原則）部分，請將案件內相關的判決和法律，以及英文/中文原本內容引述出來。●Application。●Conclusion」
幾分鐘內，一份結構清晰的判決摘要就完成了。接著，當我們累積了足夠的資料，就可以請它幫我們構思最終的報告架構：
「我想拿XX和XX案例來進行比較契約法分析，題目訂為『XXXX』。內容請你參考之前我們的討論，以及XX、XX等內容。現在先請你提供報告的目錄/大綱。提供完之後，先停下來等待我的進一步指示」
C (查核)：讓AI扮演你的魔鬼教練
文章的初稿出來了，看起來很完美，但真的沒問題嗎？這時候就進入了查核階段。我們要做的，不是自己反覆檢查到眼花，而是請AI扮演最嚴厲的魔鬼教練，用外部視角來挑戰我們的成果。
這是我最喜歡的指令之一：
「請以第三人稱視角來審視我這篇文章，提出非常犀利的見解，挑戰我的想法並且說明這篇文章還有哪裡可以改進。我不需要你重複寫出原文，或是重寫文章，我只要你以列出條列式我文章上不足或是可以加強的地方就好。」
AI會瞬間從溫順的小助理，變身成一位犀利的評論家，一針見血地點出我們思考上的盲點和邏輯上的漏洞。
A (行動)：畫龍點睛，完成最後一哩路
收到了魔鬼教練的犀利回饋，最後一步就是行動。我們根據這些建議，下達修正指令，讓文章的品質更上一層樓，完成這趟研究旅程的最後一哩路。
你看，透過這套PDCA流程，一個原本可能要耗掉你好幾天、甚至好幾週的深度研究，就被拆解成一個個清晰、可控的步驟。這讓我們能更專注在思考與策略上，而不是被繁瑣的執行工作給拖垮。
第二站：合約審查工作坊
無論你是法務、律師，還是辛苦創業，校長兼撞鐘的老闆，你的人生中，總有那麼幾個瞬間，會盯著一份幾十頁的合約，感覺自己的靈魂，正在被那些密密麻麻的條文慢慢吸走。
以前審合約，靠的是一杯又一杯的咖啡，以及在Word文件裡跟ctrl+F奮戰的耐心。但現在，我們可以把AI變成我們的「最佳損友」，讓它來幫我們唱黑臉，找出合約裡的各種坑。
P (計畫)：先讓AI搞清楚狀況
在你把整份合約丟給AI之前，直接問「風險在哪？」是最低效的做法。 AI不知道交易的來龍去脈，就像一個沒看前情提要的觀眾，很難入戲。
所以，我們的計畫，是先幫AI「建立人設」，把這次交易的關鍵背景資料餵給它。這一步，就像在玩RPG前，先設定好人物的初始參數。
我會這樣建立背景：
「合約主體：承租人A公司，出租人B公司 ｜ 合約起訖日114.4.28~115.4.27，到期自動展延｜月租金新台幣2,000元｜直接付款一年租金24,000｜租賃用途：辦公室｜請你記得合約交易基本資料，但是不必回應我，等待我的指示」
這個指令下達後，AI就已經默默記住了所有關鍵資訊，變成了一個了解這次交易的「圈內人」，靜靜地等待我們下一步的指示。
如果擔心後續的分析不夠準確，甚至也可以把整部民法的pdf檔案上傳。
D (執行)：放出AI風險探測犬
背景設定完畢，現在就是執行的時刻。我們要正式放出這隻AI風險探測犬，讓它去嗅出合約文字中隐藏的火藥味。
我會接著上傳合約檔案，並下達指令：
「請你檢查『XX合約』內容對甲方/乙方/XX公司有無法律或履約風險」
AI會開始掃描整份文件，從付款方式、違約責任到管轄法院，把所有它認為有潛在風險的條文，一一標示出來。
C (查核)：扮演資深合夥人，逐一盤問
AI的報告出來了，洋洋灑灑列了十個風險點。這時候能直接複製貼上嗎？當然不行！現在就進入了身為人類專家的查核階段。
我們要扮演一位資深律師或法務，針對AI提出的每點風險，進行盤問與確認：「這一條為什麼有風險？」「依據的是哪個法條？」「在我們的交易情境下，這個風險發生的機率高嗎？」
這個與AI來回確認的過程，至關重要。它能幫助我們過濾掉AI過度腦補的內容，並深入挖掘真正致命的風險點。
A (行動)：從風險分析到條文修正
經過嚴格的盤問與查核，我們已經對合約的風險瞭然於心。最後一步，就是將這些洞察轉化為具體的行動—修正合約條款。
這一步，我們又能把AI從一個分析師，變回一個稱職的法務助理：
「根據相關內容及檢查所得到的法律風險，以繁體中文及台灣法律用語，修正合約條款」
你看，透過這套PDCA流程，審合約不再是一場痛苦的耐力賽，而是一次分工明確、層層推進的專案管理。
在充滿數字與風險的商業世界裡，AI也可以變成投資分析最佳利器，為企業或個人提供商業決策。
第三站：投資分析與商業決策工作坊
如果你曾經在股海中載浮載沉，聽信過各種「老師」或「內線」，最後卻成為股市地圖上，那片被反覆收割的韭菜田，那麼這一站，就是為你準備的。
我們的目標，是把AI訓練成一位理智、客觀、24小時待命，而且不會叫你隨便「All in」的專屬財經分析師。我們要做的，不再是靠感覺或拜拜，而是用PDCA流程，對一家公司進行地毯式的掃描。
P (計畫)：劃定戰場，定義分析範圍
在開始分析一家公司前，最怕的就是資訊過載，看得眼花撩亂。所以，計畫的第一步，就是先給AI一個明確的任務範圍，告訴它我們要看的戰場是哪裡。
我會先把目標公司的財報、重訊、相關新聞，甚至訴訟案件全部上傳，然後下達一個清晰的起始指令：
「請你從我上傳的檔案中幫我分析XX公司111年到114年(2025年)的財務狀況」
這個指令，就為整個分析專案定下了基調：時間範圍是四年，目標是財務狀況。AI會立刻進入狀況，開始它的工作。
D (執行)：層層剝繭，從財報數字中榨出真相
有了初步的概覽，接下來就是執行深度挖掘的階段。我們要像偵探一樣，一步步追問，從財報的細節中找出線索。
我會用一連串的指令，不斷地把問題挖深：
「我想要請你繼續深入分析XX公司的財務報告，從各項數字去比對是否存在不合理或異常的地方」
為了讓分析更具高度，我還會讓AI進行「角色扮演」：
「假設你是專業投資經理人、券商或是基金管理人，請你以投資專業的角度分析XX公司的歷年財報」
C (查核)：像律師一樣，交叉詰問你的AI
AI的分析報告看起來頭頭是道，但我們不能輕易相信。現在，進入關鍵的查核階段。我們要像法庭上的律師，對AI進行交叉詰問，要求它為自己的每一句話，都拿出證據。
例如，當AI提出一個專業見解時，我會立刻追問：
「這些專業的成本管理策略，會在公司的財報、營業報告還是那些地方出現？」
這個問題，就是在查核AI的資訊來源，確保它的分析是基於真實數據，而不是自己腦補的。 我們也可以針對特定項目，要求它進行更細緻的檢查：
「請你幫我分析現金流量表/營業費用，看看是否不合理或異常的地方」
A (行動)：產出報告，做出最終決策
經過了前面地毯式的分析與嚴格的詰問，我們手上已經握有足夠的資訊。最後一步，就是將所有成果轉化為具體的行動—產出一份完整的投資風險評估報告，並做出最終決策。
我會下達一個堪稱終極大魔王的任務：
「根據以上討論，我想請你以專業投資經理人的角度，出具一份投資風險評估報告。你所提出的每一個投資風險，都要有相對應的數據或是事證來支持。
報告中要包含以下數據指標：
1.ROA資產報酬率(Return on Assets)與ROE股東權益報酬率(Return on equity)
2.純益率(Net Profit Margin)
3.資產週轉率(Asset Turn over)
4.權益乘數(Equity Multiplier)
5.股東權益報酬率、純益率、總資產週轉率、權益乘數等4個指標交互參照的結果分析
6.公司所可創造的未來自由現金流量的折現值：以運用資產於營運活動的資金成本為折現因子(類似使用資金所應負擔的資金成本，即所謂之公司加權平均資金成本WACC)，所折現出來的現值。
最後要請你針對XX公司是否值得投資做出判斷。」
這套流程走完，你得到的就不再是模糊的盤感，而是一份有數據、有證據、有邏輯的專業報告，幫助你擺脫韭菜的宿命，做出真正理性的投資決策。
求職是每個人的必經之路，其實也是最適合AI大展身手的舞台。
第四站：高效求職與個人品牌工作坊
又到了週五晚上，你看著求職網站上那些琳瑯滿目的職缺，感覺自己像在茫茫大海中撈針。每一份工作看起來都差不多，每一封客製化的求職信都寫到心累。最怕的是，萬一費盡心力進了一家公司，才發現是個天大的雷包，那真的會嘔到內傷。
別擔心，這次我們把AI變成你最專業的獵頭顧問兼職涯教練，用PDCA流程，把找工作這件苦差事，變成一場有趣的策略遊戲。
P (計畫)：你不是在找工作，你是在篩選公司
求職的最高境界，不是「拜託給我一份工作」，而是「我只考慮符合我標準的公司」。所以，一切的起點，也就是計畫，就是先定義好你的「標準」。
這個計畫不必長篇大論，但必須清晰。例如，我早就把我的求職偏好存成了背景資料：
「我在求職上對公司的要求是：有IPO計畫，需要從0到1，有跨國機會，尊重員工的文化。」
這就是我的北極星。有了這個計畫，我就從一個被動的求職者，變成了一個主動的篩選者。
D (執行)：把職缺JD丟進AI的X光機
當我們在網路上看到一個看似不錯的職缺時，先別急著按下「應徵」。現在是執行「盡職調查」的時候了。我會把職缺的JD(工作描述)完整地丟給AI，然後啟動一連串的X光掃描。
首先，掃描職缺的穩定性與潛在風險：
「請你從是否長期缺人、薪資合理性、職務範圍等面向，評估A公司的XX職缺，是否為萬年職缺或流動率偏高的職務以及職缺的穩定性與潛在風險。請協助解析XX職缺描述內容，是否有高風險用語、不合理要求或模糊職責的情況。」
接著，掃描它與我的「北極星」是否契合：
「請分析XX職缺和我履歷中過去經歷的合適程度，以及是否滿足我的求職對公司的要求」
這時候AI就會給你一份精美的職缺分析，就像以下的圖一樣。
C (查核)：解決你的「靈魂拷問」
掃描報告出來了，看起來似乎不錯，但你心裡總有些說不出的疙瘩。這時候，就進入了查核階段。我們要像個好奇寶寶，把所有不確定的地方，都對AI提出「靈魂拷問」。
例如，JD上寫得不清不楚的，直接問：
「我從這個職缺的JD看不出來他的位階和年資要求，你怎麼看？」
如果手上有好幾個選項，選擇困難症發作，也可以請AI當你的軍師：
「最後針對這個公司，我應該選擇投遞哪一個職缺，請提供你的參考意見」
A (行動)：打造你的「必殺」履歷
經過前面層層的計畫、調查與查核，我們已經鎖定了這個職缺就是我們的「天命」。現在，就到了最終的行動時刻—打造一份讓HR無法拒絕的客製化履歷。
我會直接下達指令，讓AI幫我操刀：
「先幫我看我的履歷，調整成符合XXX職缺的內容」
為了讓專業度更上一層樓，我還會追加一個指令，讓履歷的格式都與眾不同：
「請你把這份CV/resume轉換成LaTeX程式碼」
走完這套流程，你送出的每一份履歷，都不再是亂槍打鳥，而是一次次經過精密計算的「精準打擊」。這不僅大大提高了求職的成功率，也讓我們對自己的職涯方向，有了更清晰的掌握。
接著來聊聊每個現代人都可能需要的技能：內容創作。
第五站：內容創作與發佈工作坊
你是不是也有過這樣的經驗：某天突然雄心壯志，想開始經營個人品牌，但一打開空白文件，只看到閃爍的游標，像在嘲笑你枯竭的靈感？好不容易擠出文章，還要煩惱封面圖怎麼辦、社群貼文怎麼發，最後心力交瘁，索性關機，明天再說。
現在，我們可以把AI當成我們24小時待命的創意總監、美術設計兼社群小編，用PDCA流程，打造一條從靈感到發佈的順暢流水線。
P (計畫)：從腦中靈感到清晰藍圖
一篇好文章的誕生，始於一個好的計畫。如同我們在法律工作坊提到的，你可以先跟AI透過問答，將腦中模糊的想法，收斂成一份清晰的文章大綱。
更高階的玩法是，你甚至可以預先規劃好整體的「跨平台連結策略」，讓每一次的內容產出，都成為你個人品牌佈局的一部分。
D (執行)：讓AI成為你的靈感印鈔機
藍圖畫好了，接下來就是愉快的創作執行階段。撰寫文章的過程，可以參考前面法律工作坊的模式，與AI共同協作完成。
而這篇文章的「門面」—封面圖，更是AI大展身手的地方。你不需學會任何繪圖軟體，只需要扮演「藝術總監」，下達清晰的風格指令。
例如，你可以這樣「點菜」：
「接下來請你幫這篇文章設計3個封面圖，好讓我在Vocus及各個社群平台運用插畫風格可以從以下做選擇：
1.StudioGhibli風格：要像風之谷一樣，溫暖細膩的色調，富有童話感和自然元素，角色表情生動，背景細節豐富
2.藤島康介風格：要像漫畫幸運女神一樣，精細的角色設計，優美的線條，細膩的服裝褶皺
3.北條司風格：要像漫畫城市獵人一樣，優雅流暢的線條，時尚的角色設計，細膩的人物表情，不要上色
設計好之後，你只要提供midjourney的提示詞就好」
你看，你只需要動動嘴，AI就會把通往藝術殿堂的「咒語」(Midjourney提示詞)交給你。
關於各種插畫或繪畫的風格，不必擔心，在網路上隨便找都能找到上百種。
C (查核)：用旁觀者的眼光審視作品
文章和圖片都有了初稿，是時候進入查核階段了。我們會像之前一樣，請AI扮演「魔鬼教練」來審視文章的邏輯與論點。
對於封面圖，我們的查核方式更直接：把AI給的提示詞丟到Midjourney裡，看看跑出來的結果，是不是我們想像中的那個樣子。如果不滿意，就回到D階段，調整我們的「菜單」內容。
A (行動)：一鍵發佈，佈局你的內容矩陣
經過了反覆的打磨與確認，我們的內容終於完美定稿。最後一步的行動，就是把它們推向世界。
這最後一哩路，也不需要我們親力親為。我們可以拿出預設好的計畫，讓AI小編上線工作：
「請依照跨平台連結策略(已事先規劃好)，提供不同平台的貼文與訊息，並建立核心議題投票站」
AI會自動幫你生成適用於Facebook、Instagram、LinkedIn等不同平台的貼文內容，甚至還能幫你設計互動投票。
透過這套PDCA流程，內容創作不再是一件孤獨且耗時的苦差事。它變成了一場有趣的協作遊戲，讓你從靈感、文字、視覺到發佈，都能輕鬆駕馭。
工作坊的最後一站，也是最刺激的一站。我們將挑戰許多人的終極夢想：打造一台能幫我們賺錢的機器人。
第六站：量化交易與程式開發工作坊
「讓錢為你工作」、「睡覺時也能賺錢」，這些話你肯定聽到耳朵長繭。量化交易，就是實現這個夢想的途徑之一。但夢想與惡夢，往往只有一線之隔—寫得好的程式，是你的印鈔機；寫得差的程式，就是你的碎鈔機。
這一站，我們要挑戰的，就是把AI當成我們的首席軟體架構師，用最嚴謹的PDCA流程，打造一台相對可靠的自動交易機器人，避免我們從夢想的雲端，跌入破產的深淵。
P (計畫)： 你不是賭徒，你是策略家
量化交易的第一步，不是寫程式，而是計畫你的「交易策略」。如果你沒有策略就開始寫，那不叫量化交易，那叫「程式化賭博」。
所以，我會先把我的財務狀況和初步想法，都告訴AI，讓它扮演我的策略顧問：
「這些是我的美股庫存，目前帳上現金XXXXX元。我想請你幫我分析一下，如果我想保留一部分，另一部分賣出，然後用賣出後的現金，搭配自動交易機器人進行短期操作，以獲得最大效益，你覺得要怎樣進行？」
透過這樣的對話，我與AI共同擬定出一套清晰的作戰計畫，而不是憑感覺亂衝一通。
D (執行)： 把你的策略，翻譯成程式碼
當作戰計畫（也就是交易策略）確立後，我們就可以進入執行階段，把這份計畫「翻譯」成機器人能理解的語言—程式碼。
我會下達具體的開發指令：
「幫我寫一支自動交易機器人，把SQQQ, IE, CSGP賣掉，但是不要一口氣全賣，而是要選擇漂亮的價格(可以設定具體賣出條件)賣出」
或是更宏觀的指令：
「請你依照我的自動化交易計畫，用python幫我寫自動交易機器人」
這個階段，AI就會化身為一個高效的程式開發工程師，快速產出程式碼的雛形。（溫馨提醒：根據個人經驗，在程式碼產出效果上，通常Claude的表現會比較好）。
C (查核)： 史上最嚴格的模擬測試
程式碼寫好了，能直接上線嗎？絕對不行！現在，我們進入了PDCA循環中，攸關身家性命的查核階段。我們要對這個機器人，進行最嚴格的壓力測試。
我會先讓它在模擬環境中進行「紙上交易 (Paper Trading)」，然後把交易日誌 (log) 交給AI進行複盤：
「這是我設計的自動化交易程式，從2025/7/29到8/7的交易log，我想請你從log幫我分析，我的Sprint Bot 程式是否能夠從paper trad轉換成真實帳戶？」
為了防止AI過度自信，給我錯誤的建議，我還會幫它上個「緊箍咒」：
「如果你不知道或不確定，你就說不知道或是詢問我更多問題，不能夠毫無根據的回答」
這道指令，強迫它保持謙虛和嚴謹，確保我們的查核過程，是基於數據和邏輯，而不是AI的憑空想像。
A (行動)： 按下發射鈕，或返回修改
經過了嚴謹的模擬測試與複盤，我們終於來到了最終的行動決策點。AI會根據分析，提供一份「Sprint Bot 實盤部署 Go/No-Go 檢查清單」。
我們的最終行動，就是根據這份清單和所有查核結果，做出判斷：
- Go： 如果一切順利，就按下發射鈕，將機器人部署到真實帳戶。
- No-Go： 如果發現問題，就帶著分析報告，回到D階段，繼續修改和優化程式碼。
這就是一個完整的開發循環。透過PDCA，我們把一個高風險的專案，變成了一項有計畫、有執行、有查核、有行動的嚴謹工程，大大提高了我們在市場中獲勝的機率。
重新定義能力：從提示工程師，到無可取代的情境架構師
走完了這六種情境，你會發現，用PDCA框架跟AI協作，核心價值不在於你學會了多少神奇的「詠唱」技巧，而在於它反過來，強化了我們三項無可取代的核心能力：組織能力、表達能力及思考能力。
其實，我們剛才整個PDCA流程，已經不知不覺地，碰觸到AI圈一個最新的潮流了：大家慢慢發現，想讓AI發揮真正的實力，關鍵已經從過去的「提示工程 (Prompt Engineering)」，轉向了更進階的「情境工程 (Context Engineering)」。
這兩個詞聽起來很嚇人，但說穿了很簡單：
- 提示工程，就像是專注於「問一個好問題」。它追求的是，把我們「對AI說的話」打磨到極致。
- 情境工程，則像是專注於「給一份完整的簡報」。它在乎的是，我們「還餵給AI什麼背景資料」，致力於先幫AI把周遭的來龍去脈都搞清楚。
前者追求的是單次互動的「問得巧」；而後者，也就是我們整篇文章的核心，追求的是建立一個完整資訊生態系的「餵得好」。畢竟，再厲害的大廚，手上沒有好食材，也做不出一桌滿漢全席。
這整篇文章所談的PDCA流程，其實就是一種樸素的「情境工程」。它迫使我們不再只是單點地提問，而是系統性地去管理與AI互動的整個流程。在這個過程中，以下三種能力，就成為了決定我們與AI協作成敗的關鍵：
- 組織能力：決定了你情境工程的「廣度」。在Plan階段，你需要將一個模糊的「想法」，解構成一個清晰、有結構的「計畫」。你組織資訊、定義範圍、提供背景資料（例如：合約背景、公司財報）的能力，就是在為AI鋪設一條正確的軌道。一個好的計畫，就是一次成功的情境建構。
- 表達能力：決定了你情境工程的「精度」。在Do與Act階段，你需要將腦中的計畫與修正意見，轉化為精準無誤的「語言」。能否用清晰的指令溝通、能否在迭代中準確描述問題，直接決定了AI產出的精準度。這讓溝通不再只是人與人之間的技能，更是人與機器之間的核心技術。
- 思考能力：決定了你情境工程的「高度」。在Check階段，你需要發揮批判性思考，去審核、驗證、挑戰AI的產出。是你，為最終結果的品質與正確性負責。AI能提供速度與多樣性，但最終的判斷、洞察與智慧，仍然源自於你。這種思辨與邏輯推演的能力，正是人類價值的最終體現。
AI的出現，是我們能力的一次「外部延伸」。它讓我們從繁瑣的執行中解放，更專注於計畫、溝通與思考—這些「情境工程」的核心要素。未來，真正無可取代的，不是那個很會下指令的人，而是懂得如何為AI打造高效情境、駕馭複雜系統的「情境架構師」。
希望今天的分享，能給大家一些啟發。你都怎麼玩AI呢？歡迎留言或私訊我，一起聊聊吧！
