這次的學習目標是「iPAS AI 應用規劃師」這張證照考試。我從去年第一期開放報名就在觀望了。每次看到報名截止日，就想著「下一期再說」，結果一拖就是好幾期。這次我終於下定決心，用公開考試報名來逼自己走上絕路（誤），是說這樣推自己一把後，我也開始認真準備學習資料。
這篇文章就是要跟你分享我怎麼用 AI 工具 Antigravity ，從探索自己的學習型態、準備教材內容，到設計一個符合自己學習狀態的陪考教練。
為什麼選擇和 AI 協作來準備這張證照？
有一個很單純的理由：既然是 AI 相關的證照，那用 AI 來準備它，本身就是一種學習。
另一個更實際的原因是，我真的沒什麼時間。
白天上班、晚上還有各種事情要處理，能夠專心學習的時間大概就是通勤、午休、睡前這些零碎時段。傳統那種「先把參考書從頭到尾讀一遍」的方式，對我來說根本不可行。
我需要的是一個碎片時間的學習方式，而 AI 剛好可以幫我做到這件事。
在用 Antigravity 之前，我去年就嘗試用 ChatGPT GPTs、Gemini 的 Gems 來做「AI 陪考教練」。
老實說，這些工具並不是不行。它們確實能產出一些固定格式的教材，也能回答我的問題。但用了一段時間之後，我發現有幾個問題：
➊ 一次只能做一件事
用 ChatGPT 或 Gemini，每次對話我通常只能處理一個任務。要做考綱拆解是一個對話，要生成教材是另一個對話，要對照考古題又是另一個對話。每次都要重新交代背景，很難串成一個完整的流程。
➋ 迭代困難，無法批次調整
更麻煩的是，當我發現教材有缺漏的時候，很難一次補齊。比如說，我對照考古題發現有幾個知識點我的教材沒涵蓋到，我得一個一個章節去調整，非常瑣碎。
Antigravity 的差異：系統化與批次處理
這次用 Antigravity，我發現它的協作模式和單純的聊天式 AI 不太一樣。
第一，它是具備全局觀的系統性工具。
和 Antigravity 的協作過程，比較像是「它先提供一個框架讓我確認，然後我們再逐步往下執行」。這種問答式的推進方式，讓整個流程有結構、有方向，不會東一塊西一塊。
第二，它可以批次調整整個專案。
這是我覺得最有價值的部分。
舉個例子：當我生成完 9 個章節的教材後，我請 Antigravity 對照考古題，幫我找出缺漏的知識點。它列出了一份「知識缺口清單」，然後一次回補到對應的章節裡。
這種「系統化回補」的能力，讓我不需要針對每一個檔案手動修改。而是可以說：「幫我檢查這些教材還缺什麼，然後一次補齊。」
類似的操作我做了很多次。無論是對應考點、考試趨勢分析、還是內容正確性檢查，都是運用這種批次處理的功能，讓整個流程更有效率。
復盤式的逆向工程，打造AI自學系統
說到這 7 個階段，並不是設計好的，精準的來說是我跟AI邊做邊調整，最後再回顧整理。
一開始我只是告訴 Antigravity：「我想準備 iPAS AI 應用規劃師考試，但我很忙，只有碎片時間可以學習。」然後我們就開始一步一步做——拆解考綱、生成教材、對照考古題、補充缺漏……
做完之後，我回頭看我們走過的路，才發現：「喔，原來這些產出是可以歸納成 7 個階段。並且可以對應不同的學習階段。」
以終為始的逆向過程，再精煉整理成這 7 個步驟的提示詞模板。
▍7 個學習階段
🚀 啟動期：先搞清楚自己是什麼類型的學習者
📋 規劃期：把考試範圍拆解成可以一口一口吃的知識點
📚 學習期：讓 AI 幫我把內容轉成我聽得懂的版本
🔍 檢視期：對照考古題，看看還漏了什麼
✅ 驗證期：讓 AI 扮演專家，幫我檢查理解有沒有錯
🧠 鞏固期：把要背的東西轉成口訣或卡片
🎯 衝刺期：讓 AI 當考官，實際測驗看看
7 個階段不是線性的，比較像是一個迴圈。如果在檢視期發現有缺口，就回去學習期補；在衝刺期發現弱點，就回去鞏固期加強。這也是 AI 自學的優點：可以針對你的弱區再去補強，並針對新的資訊做補充。
個人化學習：針對你的學習形態，以多模態方式輸出學習教材
在整個過程中，有一個設定對我幫助很大：告訴 AI 我是聽覺型學習者。
因為這個設定，後續產出的所有教材都自動加上了「TTS 語音腳本」的版本。我可以直接用文字轉語音工具把教材變成音檔，在通勤時聽。
這對我來說超級重要。
個人化學習在過去是非常奢侈、難以達成的，現在有了AI，你完全可以根據自己的特質來調整學習方式。如果你是視覺學習者，可能要請 AI 多生成圖解；如果你喜歡動手做，可能要請它多出練習題。重點是一開始就告訴 AI 你的偏好，讓後續的產出都符合你的需求。
▍這七個階段都有對應的學習理論
你不用擔心自己不是教育專家，當你把目標提供給 AI 之後，他自然會變成帶上這個 skills。
🚀 啟動期：對應「後設認知」——先了解自己怎麼學，才知道怎麼學得好
📋 規劃期：對應「目標設定理論」——具體的目標比模糊的目標有效
📚 學習期：對應「建構主義」——用自己的話理解，才是真的學會
🔍 檢視期：對應「形成性評估」——過程中的診斷比最終考試更重要
✅ 驗證期：對應「雙迴圈學習」——不只問對不對，還要問方法對不對
🧠 鞏固期：對應「間隔重複」——分散複習比臨時抱佛腳有效
🎯 衝刺期：對應「測試效應」——被考試本身就是一種學習
提示詞設計的原則：PTCF 框架
在設計每個階段的提示詞時，我用的是 Google 提的 PTCF 框架：
P（Persona）：AI 要扮演誰
T（Task）：要 AI 做什麼
C（Context）：你的背景和資料
F（Format）：想要什麼樣的輸出
這四個元素抓住了，提示詞的品質就有一定保障。
7 個提示詞模板，直接複製就能用
好，講了這麼多，最重要的還是那些模板。以下是我們最後精煉出來的版本：
▍模板 1：學習者畫像（啟動期）
請扮演一位學習顧問，透過 5 個問題了解我的學習需求：
1. 我的職業背景和每日可用學習時間
2. 我偏好的學習方式（閱讀/聽覺/動手做）
3. 我對這個主題的現有知識程度
4. 我的學習目標和時間壓力
5. 我容易分心或放棄的情境
請根據我的回答，給我一個個人化的學習建議。
▍模板 2：考綱解構（規劃期）
我正在準備 [考試名稱]，以下是官方考綱：
[貼上考綱內容]
請幫我：
1. 將考綱拆解為可學習的知識點清單
2. 標註每個知識點的預估出題比重
3. 建議學習順序（先修/後修）
4. 標記我最可能忽略的盲點
▍模板 3：教材生成（學習期）
請為 [主題] 生成一份學習教材，包含：
1. 學習目標（3-5 個）
2. 核心概念講解（用生活化比喻解釋）
3. 圖解（幫助記憶）
4. 常見考試陷阱
5. 3 道測驗題（含詳細解析）
6. TTS 語音腳本（口語化、適合文字轉語音）
我的背景是 [非技術人員]，請避免專業術語，用具體例子說明。
💡 個人化重點：因為我是聽覺學習者，所以每份教材都會加上「TTS 語音腳本」。你可以根據自己的學習偏好調整這個欄位。
▍模板 4：缺口分析（檢視期）
以下是我目前學過的內容：
[貼上教材目錄或知識點]
以下是歷屆考古題的高頻考點：
[貼上考古題分析]
請幫我找出「考古題有考但我還沒學到」的知識缺口，並按出題頻率排序。
▍模板 5：專家審查（驗證期）
請扮演一位 [領域] 專家，審查以下學習筆記的正確性：
[貼上內容]
請檢查：
1. 有沒有過時或錯誤的資訊？
2. 有沒有常見誤解需要澄清？
3. 有沒有遺漏的重要概念？
▍模板 6：記憶強化（鞏固期）
以下是我需要記憶的知識點：
[貼上知識點清單]
請幫我：
1. 為每個知識點創造記憶口訣
2. 把相關知識點組成一個好記的故事
3. 做一張考前速記表
▍模板 7：模擬考官（衝刺期）
請扮演 [考試名稱] 的考官，測驗我對 [主題] 的理解。
規則：
1. 一次問一題，等我回答後再問下一題
2. 針對我的回答給評分和改進建議
3. 如果我答錯，請解釋正確答案
4. 問完 5 題後，給我整體評估和弱點分析
關於內容複查：確保 AI 產出的正確性
使用AI都不能不提防幻覺的問題。
AI 生成的內容再怎麼厲害，還是可能有錯誤。我的做法是：
1. 用專家審查提示詞讓 AI 自己檢查自己的內容，這個階段我特別調用不同的模型，讓它做交叉比對
2. 和官方教材交叉比對，特別是數字、日期、專有名詞
3. 對照考古題，看看 AI 的解釋有沒有偏差
4. 人工校對，最後還是要自己讀一遍
這個步驟雖然花時間，但是必要的。畢竟考試考的是正確答案，不是「AI 說的答案」。
這篇文章不是在分享「我怎麼考過」的經驗，而是在分享「我怎麼規劃」的過程。
更準確地說，是分享「我和 AI 一起做完後，回頭整理出來的方法論」。
能不能一次考過？我真的不知道。
但我在製作這套協作流程和這些模板，充分感受到 AI 對於自我賦能以及個人化學習的幫助。不管是在什麼樣的主題，這些提示詞都能夠複製應用。
如果你也在準備某個考試或學習某個新技能，希望這些經驗對你有幫助。
等我考完，再回來跟大家報告結果！
有任何問題或想法，歡迎留言讓我知道你怎麼透過 AI 自我賦能
一起變強！～
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