有時候，其實還滿感恩的。因為在生活當中，總是會出現一些意外的驚喜。這些驚喜，有時候是好的，有時候是不好的，但說到底，還是希望它們不要變成驚嚇。
有趣的一個觀點是：凡事發生，必有其目的及意義，其結果必有助於我。
任何事情的發生，其實都是來幫助我們成為一個更好的人，幫助我們提升自己的能力，也幫助我們一步一步地修煉自己。最近在實際執行 Google Colab 搭配 GPU，並進行語音轉文字的過程中，我真的感到非常不可思議，也非常驚人。老實說，我內心充滿感恩，尤其是對 ChatGPT AI 以及這些工具的出現。因為它們，確實大幅提升了我們在產出與轉換上的效率。
目前，我已經完成了五個 interview 的語音轉文字，並預計在今天先把這五個 interview 全部轉出成文字。由於這些內容本質上是「轉換後的文字」，所以在初始狀態下，結構相對雜亂，段落與語意也會混在一起。
但我認為，AI 還能進一步協助我們，將這些雜亂的文字做適當的編排與整理，讓內容變得更清楚、更有閱讀性。從這個角度來看，我真心覺得，這是一個相當不錯、也非常值得善用的工具。
所以，有了這些工具之後，其實就能讓接下來「訪談」的部分變得更加明確。當內容變得更明確之後，它本身也就會逐漸轉化成有價值的東西。
而這些有價值的內容，接下來就可以被具體地轉換，並一步一步發展成商品或服務。我覺得，這會是一個滿不錯的切入點，也會是接下來需要明確去執行的方向。
整個流程大致上會是這樣：
第一次先進行語音轉文字，完成最原始的 transcribed 版本；接著，再進行第二版的校稿與潤稿。不過，在這個階段，這些內容其實都還稱不上是一個「完整的品項」。
目前的規劃是，這些資料會先分別整理、存放在 Notion 裡面的不同檔案中，作為中間產物與素材庫。
等到這些步驟完成之後，我自己個人的想法是，再進行一次「輸出」的動作，去做一個整體的彙整。這樣一來，我覺得整個內容的結構與方向，會變得更加清楚，也會是一個滿好的點。
所以，整體流程如下：
- Transcript
完成語音轉文字，產出最原始、未整理的逐字稿內容。 - Interview – Version 1
以逐字稿為基礎，進行初步整理、編排與校稿，形成可閱讀的訪談初稿。 - Book – Version 1
將訪談初稿進一步轉化、重組，發展成書籍結構的第一版內容。
當然，書籍本身也會有不同的版本，而這些版本，其實都是在同一條脈絡之下，一步一步演進出來的。
所以，我覺得這其實是一個滿好玩、也滿有意思的過程。畢竟，我自己已經完成了第一本屬於自己的書籍。
我的著作《搞砸了沒關係再來過》電子書
https://readmoo.com/book/210424417000101
回頭看那本書的創作方式，我其實採用的是 ILT 策略。所謂的 ILT，是因為我手上累積了非常非常多的素材；在素材準備完成之後，依序進行 Invest、Learn、Teach，而 Teach 的階段，就是把所學與整理後的內容轉換成文字。接著，再針對文字進行校稿與潤稿，讓內容逐漸成形。
這整個流程，是我目前為止覺得相對適合自己的一種做法。
但現在，我開始嘗試協助別人去 create 他自己的故事，並把這個故事轉化成一本書。也因為這樣，我自己其實正在摸索一套新的方法，一套可以把「一個人的人生故事」好好整理、建構，並最終出版成書的方法。
這裡需要特別釐清的是，我並不是要把不同人的故事拼湊成一本「多位作者」的書。我要做的，是協助一個人，完整地 publish 他自己的書籍；這本書裡面，有他個人的故事，同時也彙整了他在生命歷程中所累積的各種方法與策略。
從這個角度來看，我覺得這不只是一個產出內容的過程，更是一個非常好的創作與整理歷程。
這些，也都是我接下來要持續去做的事情。只是回過頭來看，我其實是滿感恩的。
不管是 ChatGPT、Google Colab，還是 GPU，又或者是相關的操作流程與 Notion，我都真心覺得，這些都是非常強大的工具。它們讓我們在彙整資料、建立專案的過程中，能夠更有系統，也更完整地往前推進。
從創作到整理，從想法到落地，這些工具的存在，確實大幅降低了門檻，也提升了效率。所以，我覺得有一件事情很重要，那就是：凡事都要帶著感恩之心。
因為其實，一切都是多的。
你生命當中所擁有的所有一切，都不是理所當然的，真的都不是理所當然。
有一個我自己很認同、也很常提醒自己的觀念，那就是：沒有，是正常；有，是多的。
當你用這樣的角度去看事情，就會發現，一切其實都是多出來的，而凡事，真的都值得感恩。
