你是不是也遇到這些問題？
- 工具更新太快，學了又過時，要重新學
- 平台切換，資料要重新整理，很麻煩
- AI 不懂你，每次都要反覆解釋，沒效率
這篇文章會分享：
- 用 AI 自學考上證照的學習法
- 從日常對話提煉知識的技法
- 把會議記錄變成策略報告的方法
- 建立簡易版知識庫的方式
- 相關示範附提示詞，直接複製即可上手
我用 AI 學 AI，考上了 AI 應用規劃師
2022 年底開始，我每天跟 ChatGPT 聊天，平均每天至少兩小時。從最基本的文案撰寫、會議記錄，到後來的教案設計、知識整理。
2024 年，我決定考 AI 應用規劃師。
報名時想：我每天都在用 AI，考試應該沒問題吧？
結果考前認真看課綱才發現：好多要背的，好多概念要學。那時候（第二梯次）連學習指引都還沒有，只有超簡單的課綱和第一梯的試題。
我決定：既然叫 AI 應用規劃師，那就用 AI 自學吧。
很推薦去看 「iPAS AI 應用規劃師」的學習指引，裡面有很多 AI 治理、資訊安全、法律風險的建議，而且免費下載。
在這個過程中，我整理出一套「用 AI 學習」跟「建立知識系統」的方法。這些方法不只適用於考試，更適用於日常工作、終身學習。
接下來我會分享：
- 用 AI 學習的三種路徑（考試只是其中一個應用）
- 從日常工作中提煉知識的三個技法
- 如何建立自己的知識庫
但在開始談方法之前，先建立一個關鍵認知。
讓 AI 能懂你，它才能幫你
AI 變得多強，那是 AI 的事。
你能用 AI 讓自己變多強，那才是重點。
很多人的 AI 焦慮來自：工具更新太快，學了又過時。
我在 2024 年上半年也經歷過這種焦慮。那時候我已經在開 AI 課程，但發現：花很多時間整理的教案，有些教不到三個月就被推翻，有些還沒教就過時了。
後來有一天我想通了：與其追著 AI 工具跑，不如花時間建立「自己的知識庫」。
為什麼要建立自己的知識庫？
因為 AI 只是工具，會不斷更新、不斷變化。但如果你有自己的知識庫，哪個 AI 厲害，你就讓哪個 AI 套用你的知識庫來幫你。
這樣一來：
- AI 越強，越能理解你的需求
- 工具切換，不用重新訓練
- 知識累積，可以持續複利
我後來花了半年時間，把各家 AI 平台的內容整理成自己的知識庫。所以當 Gemini 2.0 出來的時候，我可以無縫導入，甚至把 ChatGPT Plus 都退掉了。
這是接下來所有方法的底層邏輯。
第一部分：用 AI 學習的三種路徑
我準備考試的時候，試過很多方法，最後整理出三種路徑。每種適合不同的學習風格。
- ChatGPT 專案：持續累積，建立基礎
- Gemini 引導式學習：主動帶你思考
- NotebookLM：快速建立架構、各種有趣應用
ChatGPT 專案功能｜適合需要「持續累積」的學習
我準備考試時，一開始只有官方資料。但學習過程中，我會上網找補充資料、整理自己的理解。到考試前，整個知識庫已經是動態更新的版本。
適用情境：
- 準備考試（如 AI 應用規劃師）
- 長期專案的知識管理
- 需要跨時間累積的工作內容
ChatGPT 專案功能
我的具體操作：
- 建立專案：把官方的簡章、公告、第一梯試題都上傳
- 設定指令：「請你成為我的備考助理，根據初級課綱幫我整理重點」
- 持續對話：每次問問題，AI 都會從這個專案的資料去回答
- 知識迭代：所有對話會自動歸檔，變成我的學習歷程
心法搭配：
這個方法在實踐「費曼學習法」的第一步：用自己的話重新整理知識。
當你跟 AI 對話、提問、討論，其實就是在逼自己「把知識說出來」。而 AI 的回答，會幫你發現理解的盲點。
實戰技巧：
- 免費版現在也能用專案功能了
- 一個專案就像一個資料夾，把同主題的內容都放進
這其實是一個會隨著使用者成長的知識系統
你每次跟 AI 對話，會累積在這個專案中，都在更新這個知識庫。所以這並不是靜態的文件倉庫，我自己是覺得，應該是算會隨著你的學習，一起成長的知識系統。
Gemini 引導式學習｜適合「不知道怎麼問」的人
若有些概念自己問不出重點時，推薦使用 Gemini 引導式學習，或是 ChatGPT的學習與研究。
適用情境：
- 完全陌生的領域
- 不習慣自己找資料
- 喜歡有老師帶著學
核心價值：
AI 會主動問你問題，幫你建立思考框架。
具體操作：
- 打開 ChatGPT 或 Gemini 的「引導式學習」功能
- 上傳學習資料（考試課綱、參考文件）
- 告訴 AI：「請引導我學習這份資料」
- AI 會用提問的方式，帶你一步步理解
在這裡點「引導式學習」
把相關的學習資料、參考文件都上傳
Gemini的引導是學習，點連結會出現引用來源，方便查閱資料來源
範例對話：
- 我問：「什麼是 AI 應用規劃師？」
- AI 反問：「你覺得『規劃師』這個詞代表什麼意思？」
- 這種蘇格拉底式對話，會逼你主動思考
實戰技巧：
- 如果 AI 問的問題太簡單，告訴它「請提高難度」
- 如果太難，告訴它「請用更基礎的方式解釋」
- 可以請 AI 每 5-10 個問題做一次總結
我後來發現，這個方法特別適合需要「系統性理解」的內容。像是 AI 的倫理風險、法律議題，這些是要理解脈絡。
NotebookLM｜適合「會自己爬文」的人
NotebookLM 的資訊圖表、影片摘要，讓人快速理解整體架構。
適用情境：
- 習慣自己找資料、整理資料
- 需要快速建立知識架構
具體操作：
- 把所有學習資料上傳到 NotebookLM
- 請它生成心智圖、摘要、音頻說明
- 關鍵步驟：把學習過程中的新發現「儲存為記事」，再「轉換成來源」
為什麼要「記事轉來源」？
因為知識庫不是靜態的。你學習的過程中，會有新的理解、新的資料。把這些「記事轉來源」，就是在讓知識庫持續更新。
心智圖的進階用法：
- 新手學習：用 AI 的心智圖快速建立知識架構
- 老手突破：把你很熟的內容丟給 AI，看它怎麼分類
有時候 AI 的分類方式跟你完全不同，那一瞬間，你會看到新的可能性。我自己很熟悉的知識管理概念，丟給 NotebookLM 後，它畫的心智圖讓我靈感大爆發。
當你看到 AI 整理的架構，你會發現：原來還可以這樣分類、原來這兩個概念有關聯、原來我理解錯了。
實戰技巧：
- NotebookLM 現在可以上網查資料了
- 可以生成音頻摘要，通勤時聽（我考前一週都在聽）
- 資訊圖表功能可以快速視覺化複雜概念
NotebookLM 還有很多進階功能：如何設定學習目標、如何用音頻摘要通勤學習、如何結合費曼學習法四步驟（概念理解→用自己的話說明→教學輸出→檢視盲點）做到真正的深度學習。
如果你想深入了解 NotebookLM 的完整操作，以及如何用費曼學習法搭配 AI 工具，讓學習效率提升 3 倍以上，可以參考這篇：善用AI成為終身學習夥伴：費曼學習法＋AI工具教學
第二部分：把經驗變成可重複使用的知識
考完試後，我把這套學習方法應用到日常工作，發現更有價值。
這是建立自己知識庫的第一步。
隱性知識 vs 顯性知識
準備考試時，我發現一個問題：
- 官方資料、簡報、文章，這些是顯性知識，AI 都能整理
- 但「怎麼判斷重點」「如何解讀題目」這些隱性知識，AI 不知道
為什麼要提煉隱性知識？
因為你的價值，不在於「會整理資料」（AI 都會），而在於「知道什麼是重點」「知道怎麼判斷」。
這個認知，後來成為我做知識管理顧問的核心方法。
技法一：從跟AI的對話中提煉出提示詞
情境：
準備考試時，我跟 AI 聊了兩三小時，終於把一個概念搞懂。但下次遇到類似問題，還要再聊兩三小時嗎？
做法：
跟 AI 說：
請幫我把我們剛才的討論過程整理成提示詞。
包括：
我們一開始怎麼討論
中間經歷哪些關鍵調整
最後怎麼得到這個結果
下次我貼上這個提示詞，你就能產出同樣品質的結果。
這是我最常用的技巧之一。每次用 AI 完成工作，都可以提煉成提示詞，下次直接複製使用。
實際案例：什麼樣的整理，叫做「超詳細」？
考完試後，我開始幫客戶整理會議記錄。每次跟 AI 說「幫我整理詳細的逐字稿」，結果不是不夠詳細，就是太詳細（連「啊、嗯」都留著）。
於是花時間跟 AI 解釋：什麼叫「超詳細」？要保留哪些？要刪掉哪些？
最後請 AI 整理成提示詞，並取名為「超詳細逐字稿」。
以後只要說「超詳細」，AI 就知道你要的標準。
超詳細逐字稿提示詞：
將逐字稿整理成超詳細紀錄，達到「鉅細靡遺、如現場親臨」標準。
請依照此關鍵字、簡介來自動校正文字：(請補上XXXXXXX)
核心原則：
未參加者看完能 (1)完整理解內容 (2)照著做出成果 (3)感受現場氛圍
必須保留：
1. 講者完整原話：口語用詞（如「手很癢」）、比喻、具體例子、停頓轉折
2. 互動完整鏈：提問內容→學生回答→講者回應→追問邏輯
3. 教學脈絡：概念如何引入→為何重要→如何舉例→常見錯誤
4. 所有細節：數字、時間、公式、標準、案例內容、改寫對比
5. 實用內容：金句、公式（如「動詞+名詞+時間」）、診斷分析
6. 與會人物：保留人名，整理時列出其單位、立場、論述、需求、目標（一兩句簡述）
格式要求：
用 ## ### 分層，每段有明確主題
對話用「」，保留「他說」「他追問」等敘述
開頭說明背景、目的、參與者
多輪對話連續呈現不跳躍
完整度檢查：
✓ 保留所有案例、互動、為什麼
✓ 可照著執行
✓ 與會人物資訊清楚
技法二：從會議記錄中提煉出策略洞見
很多人追求「五分鐘整理完會議記錄」，但這樣做沒什麼意義。
因為每個人都能五分鐘整理完，那你的價值在哪？
真正有價值的，是深度。
AI 不是幫你做得更快，而是幫你做得更深：分析脈絡、分析立場、找出盲點、生成策略。
婚禮攝影師的啟發
有個婚禮攝影大師的秘訣：「我有個副攝影師，我叫他去當主攝影師。」
婚禮的固定流程（進場、敬酒、大合照），誰拍都差不多。所以他叫副攝影師去拍主要流程，他自己去拍：新娘敬酒時爸媽的表情、小花童的反應、那些容易被忽略的細節。
做會議記錄也一樣：
- 會議有簡報？AI 去記
- 會議有錄音？AI 去記
- 重點在簡報上？AI 去記
你要記的，是 AI 記不到的東西：
- 微表情、語氣轉折
- 立場差異、潛在疑慮
- 各方的真實態度
- 是哪些話，引導大家聚焦？
- 是哪些話，讓大家產生分歧？
三層次會議記錄整理法：
以下是我常用的提示詞，第三層可以是自己的情況調整。
會議記錄三層次提示詞(可直接複製使用)
以下是我實際使用的提示詞，你可以直接複製使用：
請你依照此次會議主題、關鍵字自動校正文字，
並以三層次整理法，幫我整理會議記錄逐字稿
本次會議主題、關鍵字：XXX、XXX
第一層 基礎知識：
把本次會議討論出的重點結論與待辦事項列出來，方便後續執行與追蹤。
第二層 流程與步驟：
梳理整場會議的脈絡，描述討論是如何展開、彼此的立場跟需求，
提出了哪些觀點、雙方如何一步步取得共識。
這層強調「過程」與「關鍵轉折」。
第三層 洞察與策略：
用專業顧問的方式，從中立的第三者立場給出分析，包括：
- 當下現場有沒有可補充、可引導之處
- 是否有一些盲點、風險沒注意到
- 若下次再開會，請建議可以怎麼討論，
以確保大家能夠對齊目標與執行方式，
並且可以釐清權責的分配與注意風險。
以下為會議記錄逐字稿：XXXXXXXXXXX
這套提示詞的本質是讓使用者：
- 從「記錄者」變成「顧問」
- 從「快速產出」變成「深度分析」
- 從「重複性工作」變成「策略性工作」
不過有一點很重要，會議記錄的逐字稿，要區分講者喔！
具體的操作可以參考這篇：三層次會議記錄提示詞，把 AI 變成你的戰略分析師
技法三：教人工作時，順便教 AI
你在職場中教新人、跟同事討論、跟客戶說明，這些知識，講完就沒了。
新人可能會離職，同事可能會忘記，客戶可能會誤解。反正都要教了，為什麼不順便讓 AI 學？
解決方法：順便錄音，讓 AI 旁聽
- 教新人、開會、訪談客戶時，順便錄音
- 錄音結束後，請 AI 整理成 SOP
- 下次遇到類似情況，直接套用
實際效益：
- 你在教人的時候，會把話說得更清楚（有意識地結構化）
- AI 可以把這些內容變成可重複使用的 SOP
- 新人可能會離職，但知識會留下來
- 同一件事不用教第二次
錄音完、轉成逐字稿之後，可以這樣跟AI說：
SOP 操作手冊提示詞：
這是我在交代工作時的完整對話逐字稿。
請幫我依照以下原則整理：
判斷標準：什麼情況下該怎麼做？
執行步驟：每個步驟要注意什麼？
決策邏輯：我是基於什麼考量做判斷的？
應對方式：遇到不同狀況時該怎麼處理？
請整理成讓新人或AI都能照著做的任務手冊，
包含判斷標準、執行步驟等完整SOP
把模糊的感覺，變成具體的標準
錄音只是第一步，真正的關鍵是：把你平常講的模糊詞彙，變成可量化的標準。
像是「這個很重要」、「這個要注意」、「這個不太好」這些敘述方式，把它量化標準會更清楚：
- 「很重要」= 重要到什麼程度？影響範圍多大？
- 「要注意」= 注意什麼？達到什麼標準才算注意到？
- 「不太好」= 哪裡不好？用什麼指標來判斷？
實際案例：導覽路線的判斷標準
有個做導覽的客戶，每次都要跟新的導覽員解釋：哪些路線適合長輩、哪些路線要注意什麼。
我建議他：下次講解時順便錄音。
錄音結束後，我幫他整理成「導覽路線評估 SOP」：
路線評估標準（0-5分）：
5分：有電梯，輪椅可通行，全程多為平地
4分：大部分平坦，僅少數階梯且有扶手
3分：一般道路，有少量階梯或坡道，拐杖者需協助
2分：階梯多、行走距離長，不推薦行動不便者
1分：全程以樓梯、坡陡為主
0分：路況差又耗體力，如山路、土徑、碎石。僅推薦戶外運動愛好者
針對不同客群：
- 70歲以上長輩：只選4-5分路線
- 一般成人：3分以上皆可
- 親子團：需有廁所、遮蔭處
特殊注意事項：
- 夏季避開無遮蔭路段
- 雨天避開石板路（濕滑）
- 團體>20人需確認路寬
現在他只要把這份 SOP 給新的導覽員，或者請 AI 協助規劃路線時，就不用重新講一次。
第三部分：建立自己的知識庫
現在我們把前面的技法整合起來。
為什麼要建立自己的知識庫？
因為 AI 工具會快速變化，但你的知識能持續累積。
我準備考試時，用的是 ChatGPT。考完試後，Gemini 2.5 出來了，我發現它更好用。
如果我所有資料都綁在 ChatGPT 上，切換就很麻煩。
但若我有自己的知識庫，哪個 AI 厲害，讓哪個 AI 套用知識庫來運作。
具體做法：用 Google Drive 做知識中樞
為什麼是 Google Drive？
因為幾乎所有 AI 都能串接它：
- ChatGPT 可以讀取 Google Drive 的文件
- Gemini 本身就是 Google 家的，整合最順
- Claude 也支援 Google Drive 連接
- NotebookLM 可以直接匯入 Google Drive 檔案
我自己用 Obsidian 做筆記，但我推薦一般人用 Google Drive，原因很簡單：
- 不用額外學習工具
- 手機、電腦都能用
- 分享協作很方便
重點不是工具，是結構
你可以用 Google Drive、Dropbox、OneDrive，甚至本地資料夾。
真正重要的是：
- 有清楚的分類（提示詞、SOP、專案、筆記）
- 有統一的命名規則
- 定期整理更新
這樣無論換什麼 AI 工具，你的知識都在，隨時可以匯入使用。
第四部分：常見問題
Q1：AI 會不會給錯誤資訊？
會。而且你要理解 AI 的本質。
AI 的運作方式是：詞語關聯性的搜尋、分析、重組。
當你問「1+1 等於多少」，AI 不是在「算數學」，而是在知識庫裡找：當人類說「1+1」，通常會接「等於 2」。
所以 AI 不知道 1+1 是什麼意思，也不知道等於 2 是什麼意思。
它只知道：這樣回答，不會被罵。
那怎麼辦？
- 用 AI 做統計：問「大部分人會怎麼做」
- 自己做判斷：你要像大部分人，還是做不一樣的選擇
- 交叉驗證：重要的事情，用多個來源確認
Q2：文組生怎麼準備考試？
AI 應用規劃師，重點在「應用」跟「規劃」，不是寫程式。
兩個建議：
第一，從需求出發
先找一個明確的應用場景：文案撰寫、客戶服務、影音創作、教學優化等等。
在這個場景中實際應用 AI，然後去看考試課綱，你會發現：「哦，原來會考這些，是因為實務上會遇到。」
第二，有實務經驗再考
如果你已經在某個領域用 AI 用了一陣子，哪怕考試題目忘了，你也能靠經驗猜出答案。
Q3：什麼時候該找顧問，不是用 AI？
- 0-1 分：找老師（完全零基礎，連問都不知道怎麼問）
- 1-60 分：用 AI（AI 很適合做基礎學習、快速上手）
- 60 分以上：找顧問（遇到盲點、需要突破、需要外部視角）
為什麼 60 分以上要找人？
人只能問的出，腦袋裡想得到的問題。要突破框架，最好有一個有外部的人、可以用更高的維度、更全面的視角，給你一個你完全沒想過、靠自己想不到的觀點。
AI 幫你做「大量重複」的事，人幫你做「少量獨特」的事。
最後，三個行動建議
行動一：選一個最常做的工作，開始提煉
選一個你最常做的工作：會議記錄、文案撰寫、客戶服務、學習筆記。請 AI 幫你整理成提示詞。
行動二：建立你的 Google Drive 知識庫
至少建立這兩個資料夾：常用提示詞、工作 SOP。然後把你每次跟 AI 提煉出來的東西，放進去。
行動三：養成「定期整理」的習慣
每週花 30 分鐘：檢視這週跟 AI 的對話、把有價值的部分提煉成文件、把重複出現的問題整理成 SOP、操作手冊。
我是江江教練｜隱性知識提煉師＋AI應用規劃師
專注於：
🔸 怎麼把思維框架轉換成提示詞，讓AI的輸出更精準、更詳盡，同時也鍛鍊我們的思考能力。
🔸 怎麼把零散的知識、經驗，整理成清楚的架構，讓AI幫我們快速統整，在不同場景中靈活運用。
如果你覺得這篇文章不錯，歡迎請我喝杯奶茶喔！
