在資訊爆炸的時代，我們早已不缺內容
而是缺乏將內容轉化為洞見的能力
AI 工具的出現，讓閱讀這件事出現了新的可能：
它不再只是「我在看書」，而變成「我在與知識對話」
我自己建立了一套以人為本、AI 為輔的系統
「AI 閱讀三重奏」
並不是讓 AI 幫你讀書、寫文
而是讓 AI 成為「思考鷹架」
協助過濾資訊、深化思維
並將洞見有系統地輸出
一、資訊輸入：AI 閱讀三重奏
我把閱讀分成三個層次
每個層次搭配不同的 AI 工具
這樣做的目的
是讓資訊進入大腦前，先經過一道「智慧濾網」
預覽閱讀：廣度探索
當我想快速理解一個主題或影片內容時
會使用 NotebookLM 或 AI 搜尋引擎 進行摘要與翻譯
這個階段不求深入
而是為自己設定閱讀方向與問題焦點
主題閱讀：整合多源觀點
若需要針對特定議題深入研究
我會在 NotebookLM 匯入多份資料
或在Readwise 的 chat 中
透過與 AI 對話，整合不同觀點
建立更全面的知識圖譜
深度閱讀：內化與反思
當我進入精讀狀態
使用 Readwise Reader 或 Kobo 劃記重點
並將筆記自動同步至 Heptabase
這個階段的關鍵是「慢」
因為真正的思考需要時間與空間
二、內化吸收：HQ&A 筆記法 (當然不止這一種)
閱讀只是入口
真正的學習發生在「內化」的過程中
HQ&A 筆記法是我最常用的思考筆記之一
確保思考先於 AI
H（Highlight）標記有感段落
在沒有 AI 干擾的情況下
先劃記那些真正讓我有感的段落
因為只有「感覺」過的文字
才有可能成為思想的養分
Q（Question）提問是思考的開端
根據標記的內容
主動問自己：「作者為什麼這麼說？」
或「如果換個情境會成立嗎？」
這些問題成為我與文本之間的橋樑
A（Answer）AI 作為觀點的碰撞器
當我已經有了初步想法才讓 AI 介入
幫我找出反方觀點或延伸資料
這讓我的答案不只是個人直覺
而是經過多重驗證的結論
這個流程讓 AI 的介入時機被嚴格控制
讓主動思考能推進
三、整合輸出：AI 作為結構教練
閱讀的成果應該被輸出
否則只是資訊的囤積
因此在知識精煉與串連上
我選擇 Heptabase
在白板上將零散的筆記重新分類、連結
整理出主題式的概念網
當累積了足夠的筆記與思考
就會啟動 AI 的另一個角色：AI結構化教練。
AI 整理思緒
讓 AI 扮演「思緒整理師」
分析所有筆記內容
協助我發現反覆出現的核心概念。
AI 建構大綱
AI 轉為「結構建築師」
根據主題與AI討論出文章撰寫架構
如何吸引閱讀等策略
像是：開頭的問題、主體的論述、結尾的洞見
這一步讓輸出變得更有條理與深度~
小結：
我想說：AI 是鷹架，不是拐杖
真正的學習
不是讓 AI 告訴你答案
而是帶著問題去尋找答案
在這個過程中
AI 幫我們節省搜尋與整理的時間
讓思考更專注、更有層次
但最珍貴的部分：感受、提問與洞見
永遠只能由人完成
閱讀三重奏的最終樂章
不是AI的旋律，而是人的思辨之聲~
