沒什麼人味的訪談室
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沒什麼人味的訪談室
每位駕駛在拿照初期，停車都是一場漫長的靈魂試煉。
好不容易在茫茫車海中發現一個空位，卻得花上半小時，前後嚕個幾十回才敢熄火。這並不是車位太小，而是你根本掌握不住這台鋼鐵怪獸的尺寸，更看不清它與其他物體之間的真實距離。
聰明人的解法反而看起來笨拙：找個有劃線的空地，把車子對準線停下來，然後像個強迫
自從國庫決定透過「行車重罰」來幫大家找回遺失已久的美德後，路上的行人突然間都擁有了主角光環。
我們當然都是禮讓的文明人。只是有時候，行人會像靈異片裡的配角，突然從 A 柱的死角裡彈出來，讓人在駕駛座上驚出一身冷汗。你以為前方是一片坦途，其實只是那一根厚實的支柱，替你遮住了正走在待轉區裡的真實世界。
你一定看過，有人為了停進一個車位，來回喬了三、四次角度。
或是在路口轉進一條窄巷時，必須先打回 R 檔後退，才能勉強修正角度。
你以為這是新手的問題？錯。有些人開車多年，還是這副德性。
這種低效率的根源，是缺乏「預先調整」的習慣。他們總是不願在進停車位前，提前調好車頭角度；也不願在入彎前，先將
就在前幾天，我在路口待轉。一輛準備右轉的車，前方有個蹲著玩鬧的小男孩。
我心想： 內輪差殺人，我不能當個看客。
這次我沒輕按喇叭、短閃大燈這種「文明式提醒」了。我用了「生命級的長按喇叭」，加上誇張揮手。
那輛車頓了一下，小男孩也走開了。這次我沒被球棒伺候，而是救了一個潛在的事故。
為什麼平時
事故影片裡，駕駛人下車的第一句話永遠是：「你會不會開車？」
這裡的「會不會開車」，問的從來不是你的技術好不好。它問的是：「你懂不懂馬路上的規矩？」
規矩是什麼？
讀心術： 要讀懂其他車子的動向、意向。
發信號： 要準確發出代表你意圖的訊號（方向燈、喇叭、大燈）。
馬路三寶是什麼樣子？就是只
為什麼我總是比 Google 導航給的時間晚到？
雖然有時知道路，我還是會打開導航，目的只有一個：估算抵達時間，避免行程爆炸。
但結果總是遲到。經過多次實驗，我才發現真相：Google 給的目標時間，是基於你「一直超車」的預期。
如果你只是順著車流安穩行駛，你的速度就永遠在平均值之下。 想要達
【職場鐵則】腦筋快一點，嘴巴慢一點。
雖然 AI 幫我設計的 hushtah #慢就是快 有道理，但這不夠精準。真正的秘訣在於：不是快一點，就是慢一點，兩邊總得選一邊慢下來。
你是哪一派？
⚡ 腦速快手： 當負面情緒來襲？那就讓你的腦筋跑得更快一點！立刻察覺、理解、然後用更快的思維把那些垃圾情
開車三十年，我最近才懂「關門」的藝術。
以前我覺得右轉時，把右側縫隙佔滿是沒禮貌。後來才發現：這不是不禮貌，這是對生命的尊重。
為什麼？因為你不關門，總有機車騎士（或你公司的「僥倖份子」）會賭一把，賭輸了就是追撞的慘劇。
【公司變革的殘酷真相】
公司的轉彎（變革）時，領導者必須「關門」。
一般人過彎踩剎車，我過彎，踩油門。
為什麼？因為踩剎車會讓重心前傾，車子失控的危險就會悄悄跟上你。
【職場翻譯】
變革就像急彎。當公司導入變革時，領導者最忌諱釋放「踩剎車」的訊號。
你一踩剎車，底下的人就會失去信心， 覺得「上面心虛了，看來這波變革要糟」。
正確做法： 在啟動變革前，就要踩
當你在職場上緊咬著前車（目標或競爭者），有時候反而會陷入停滯。
緊跟不放，往往難以超越。
真正的智慧，是知道何時該「減速」。減速不是放棄，而是拉開距離、重新審視全局。
只有拉開這個「安全距離」，你才能看見那個稍縱即逝的超車窗口，實現真正的彎道超車。
每位駕駛在拿照初期，停車都是一場漫長的靈魂試煉。
好不容易在茫茫車海中發現一個空位，卻得花上半小時，前後嚕個幾十回才敢熄火。這並不是車位太小，而是你根本掌握不住這台鋼鐵怪獸的尺寸，更看不清它與其他物體之間的真實距離。
聰明人的解法反而看起來笨拙：找個有劃線的空地，把車子對準線停下來，然後像個強迫
自從國庫決定透過「行車重罰」來幫大家找回遺失已久的美德後，路上的行人突然間都擁有了主角光環。
我們當然都是禮讓的文明人。只是有時候，行人會像靈異片裡的配角，突然從 A 柱的死角裡彈出來，讓人在駕駛座上驚出一身冷汗。你以為前方是一片坦途，其實只是那一根厚實的支柱，替你遮住了正走在待轉區裡的真實世界。
你一定看過，有人為了停進一個車位，來回喬了三、四次角度。
或是在路口轉進一條窄巷時，必須先打回 R 檔後退，才能勉強修正角度。
你以為這是新手的問題？錯。有些人開車多年，還是這副德性。
這種低效率的根源，是缺乏「預先調整」的習慣。他們總是不願在進停車位前，提前調好車頭角度；也不願在入彎前，先將
就在前幾天，我在路口待轉。一輛準備右轉的車，前方有個蹲著玩鬧的小男孩。
我心想： 內輪差殺人，我不能當個看客。
這次我沒輕按喇叭、短閃大燈這種「文明式提醒」了。我用了「生命級的長按喇叭」，加上誇張揮手。
那輛車頓了一下，小男孩也走開了。這次我沒被球棒伺候，而是救了一個潛在的事故。
為什麼平時
事故影片裡，駕駛人下車的第一句話永遠是：「你會不會開車？」
這裡的「會不會開車」，問的從來不是你的技術好不好。它問的是：「你懂不懂馬路上的規矩？」
規矩是什麼？
讀心術： 要讀懂其他車子的動向、意向。
發信號： 要準確發出代表你意圖的訊號（方向燈、喇叭、大燈）。
馬路三寶是什麼樣子？就是只
為什麼我總是比 Google 導航給的時間晚到？
雖然有時知道路，我還是會打開導航，目的只有一個：估算抵達時間，避免行程爆炸。
但結果總是遲到。經過多次實驗，我才發現真相：Google 給的目標時間，是基於你「一直超車」的預期。
如果你只是順著車流安穩行駛，你的速度就永遠在平均值之下。 想要達
【職場鐵則】腦筋快一點，嘴巴慢一點。
雖然 AI 幫我設計的 hushtah #慢就是快 有道理，但這不夠精準。真正的秘訣在於：不是快一點，就是慢一點，兩邊總得選一邊慢下來。
你是哪一派？
⚡ 腦速快手： 當負面情緒來襲？那就讓你的腦筋跑得更快一點！立刻察覺、理解、然後用更快的思維把那些垃圾情
開車三十年，我最近才懂「關門」的藝術。
以前我覺得右轉時，把右側縫隙佔滿是沒禮貌。後來才發現：這不是不禮貌，這是對生命的尊重。
為什麼？因為你不關門，總有機車騎士（或你公司的「僥倖份子」）會賭一把，賭輸了就是追撞的慘劇。
【公司變革的殘酷真相】
公司的轉彎（變革）時，領導者必須「關門」。
一般人過彎踩剎車，我過彎，踩油門。
為什麼？因為踩剎車會讓重心前傾，車子失控的危險就會悄悄跟上你。
【職場翻譯】
變革就像急彎。當公司導入變革時，領導者最忌諱釋放「踩剎車」的訊號。
你一踩剎車，底下的人就會失去信心， 覺得「上面心虛了，看來這波變革要糟」。
正確做法： 在啟動變革前，就要踩
當你在職場上緊咬著前車（目標或競爭者），有時候反而會陷入停滯。
緊跟不放，往往難以超越。
真正的智慧，是知道何時該「減速」。減速不是放棄，而是拉開距離、重新審視全局。
只有拉開這個「安全距離」，你才能看見那個稍縱即逝的超車窗口，實現真正的彎道超車。
這篇文章在我的知識庫裡其實很難分類。它起初只是「便利工具作坊」裡的一項技術筆記，但隨著實驗深入，它更像是一場關於 AI 溝通極限的「AI訪談實錄」。 所以你可以把這篇文章的前半部當作工具介紹文章，後半部就是我的 AI 訪談實驗。
最近，我對常用的 AI 工具進行了大幅度升級。特別是原本的「提示詞工
電影《關鍵報告》中的預測性執法場景，在 AI 發展下似乎步步逼近現實。然而，AI 執法最令人擔憂的，不僅是其技術層面的偏差，更涉及對法律基本原則與人權的挑戰。本文深入探討 IBM 退出警用人臉辨識市場的原因，分析其背後交織的美國國情、種族歧視、數據偏倚及模型限制，並與其後重返英國市場的爭議進行...
本報告深入探討了統計學家喬治．E．P．Box（George E. P. Box）的著名格言：「所有模型都是錯的，但有些是有用的」（All models are wrong, but some are useful），並將其作為理解當前大型語言模型（LLM）發展及其挑戰的深刻框架。報告認為，LLM
這是七月時的提問，現在如果重新再提出，可能結果會有不同。 因為這個議題關係到我後面的應用開發， 我特别關注這個訴訟結果，也有後續的問題要追問。
提問: 最近法源公司與七法公司的版權訴訟, 對於AI訓練資料的取得/使用/創收的影響, 業界有何討論? 可能的影響與對策?
ChatGPT>_
為
我從第一份工作開始就跟日本人高度相關，對日本人說話的各種曖昧的表示方式很是深受其害。 雖然不至於聽不懂，但總覺得真是受夠了。尤其是讀空氣，我認為這是日本人走向世界的障礙。接觸 AI 以來，我們一直在為了怎麼讓 AI 理解我們的話語費盡心思，這時候想到日本人這種曖昧的說話方式，我就很想知道他們是怎麼訓
看到有興趣的地點，你會怎麼做？本文分享一個使用ChatGPT，從零開始解鎖濟州島神祕別墅度假區的過程，探究節目航拍圖中的地點，並實際驗證與Google衛星圖的精確比對。
這篇文章其實不是我最早的提問, 卻是最適合用來做開篇的第一次貼文, 因為這主題符合我這一系列的文章, 正好也導出以後我這類文章的編輯原則.
提問: 最近在網路上搜尋到很多文章, 內容很明顯是AI做成的; 我想知道大眾對於此類貼文的看法, 利用此類生成內容發布, 牟利, 在沒有預先告知的前提下是否構
這篇文章在我的知識庫裡其實很難分類。它起初只是「便利工具作坊」裡的一項技術筆記，但隨著實驗深入，它更像是一場關於 AI 溝通極限的「AI訪談實錄」。 所以你可以把這篇文章的前半部當作工具介紹文章，後半部就是我的 AI 訪談實驗。
最近，我對常用的 AI 工具進行了大幅度升級。特別是原本的「提示詞工
電影《關鍵報告》中的預測性執法場景，在 AI 發展下似乎步步逼近現實。然而，AI 執法最令人擔憂的，不僅是其技術層面的偏差，更涉及對法律基本原則與人權的挑戰。本文深入探討 IBM 退出警用人臉辨識市場的原因，分析其背後交織的美國國情、種族歧視、數據偏倚及模型限制，並與其後重返英國市場的爭議進行...
本報告深入探討了統計學家喬治．E．P．Box（George E. P. Box）的著名格言：「所有模型都是錯的，但有些是有用的」（All models are wrong, but some are useful），並將其作為理解當前大型語言模型（LLM）發展及其挑戰的深刻框架。報告認為，LLM
這是七月時的提問，現在如果重新再提出，可能結果會有不同。 因為這個議題關係到我後面的應用開發， 我特别關注這個訴訟結果，也有後續的問題要追問。
提問: 最近法源公司與七法公司的版權訴訟, 對於AI訓練資料的取得/使用/創收的影響, 業界有何討論? 可能的影響與對策?
ChatGPT>_
為
我從第一份工作開始就跟日本人高度相關，對日本人說話的各種曖昧的表示方式很是深受其害。 雖然不至於聽不懂，但總覺得真是受夠了。尤其是讀空氣，我認為這是日本人走向世界的障礙。接觸 AI 以來，我們一直在為了怎麼讓 AI 理解我們的話語費盡心思，這時候想到日本人這種曖昧的說話方式，我就很想知道他們是怎麼訓
看到有興趣的地點，你會怎麼做？本文分享一個使用ChatGPT，從零開始解鎖濟州島神祕別墅度假區的過程，探究節目航拍圖中的地點，並實際驗證與Google衛星圖的精確比對。
這篇文章其實不是我最早的提問, 卻是最適合用來做開篇的第一次貼文, 因為這主題符合我這一系列的文章, 正好也導出以後我這類文章的編輯原則.
提問: 最近在網路上搜尋到很多文章, 內容很明顯是AI做成的; 我想知道大眾對於此類貼文的看法, 利用此類生成內容發布, 牟利, 在沒有預先告知的前提下是否構
厭倦了手動複製貼上提示詞？本文介紹如何運用「多任務複合型提示詞架構」，結合「注入式模組」與「調度邏輯」，在 Gemini 或 ChatGPT 中建立一人 AI 公司，大幅提升工作效率。文章詳述了模組化指令、Agent Orchestrator 的設計、角色混亂防護技巧，以及跨平臺協作的 ...
本文介紹如何利用 NotebookLM 的隱藏版指令，將其從單純的 PDF 閱讀器，進化為強大的深度研究夥伴。透過「研究指令包」與「SLR 系統性文獻綜述法」，可大幅縮短研究時間，並能在事實調查、邏輯辯證、資料驗證等階段，更有效率地產出高品質研究成果。文末提供實例與指令對照表，鼓勵使用者發揮創意..
書接上回…
你是否也曾坐在電腦前，對著 AI 生圖工具的對話框發呆，不知道該輸入什麼提示詞（Prompt）才能畫出心中那張完美的部落格封面？或者，你厭倦了通用生圖器產出的「平庸感」，想要一種更精準、更有風格的視覺輸出？
其實，答案就藏在「逆向工程」裡。今天我想分享，我是如何透過一套結構化的邏輯，
本文介紹如何運用 Nano Banana Pro (Gemini) 的強大自然語言處理能力，建立一套自動化的 AI 繪圖提示詞產生機制。作者透過定義提示詞架構、建立風格資料庫、以及運用逆向工程，將 AI 從單純的繪圖工具，轉變為能自主生成精美插圖的「提示詞工程師」，大幅提升內容製作效率。
在這裡我會分享我製作的自訂Gem, GPT助理; 四處蒐集來的提示詞庫; NotebookLM筆記給我的會員. 不定期更新.
沒想到這個時間就會有會員, 我本來以為還要一段時間, 摸索了一段時間找不到免費會員權益方案, 於是最後用貼文的方式分享出來.
提示詞工程師 v2.1
我是您的首席提示
本文介紹一套個人開發的「深度研究指令集」（研討提問助手 v1.0），旨在將 AI 工具 NotebookLM 從單純的資訊提取器，轉變為具備邏輯分析與創意思維的超級研究顧問。此指令集包含三種核心模式（調查求證、擴展深挖、輸出視覺化），透過簡單的指令如 /5Why, /mandala 能引導 AI..
寫了幾期的提示詞分享，這期來分享一下我是怎麼寫出這些 Prompt 的。
其實，這也是一段從「手工業」進化到「自動化生產」的歷程。今天就來拆解我的心法，希望能幫大家少走一點彎路。
第一階段：從「手動條列」到「AI 生產」
一開始，我也跟大多數人一樣，用最直覺的方式寫作：第一步做什麼、第二步做什
你還在使用那種寫得又臭又長、一次性問答後就失效的提示詞嗎？
對於 AI 重度使用者來說，效率才是王道。今天我們來談談一種極度強悍、且像程式碼一樣嚴謹的提示詞架構：指令切換型提示詞。
為什麼要分架構？三種提示詞的工作模式
在我們開始前，先快速定義提示詞的三種主要工作架構：
報告整理型 (適用於
AI Coding 被宣傳得天花亂墜，彷彿可以讓沒有程式基礎的人，輕鬆寫出可用的應用程式成品。
事實是：要寫出堪用且具備擴展性的程式碼，你還是得遵循傳統的工程紀律來運作。
別懷疑，AI 寫大系統的能力是可疑的
像我這樣，只有 Script 語言經驗、沒有接觸過 C++ 這類硬底子語言的人來說，
第一部：補齊學習的「人腦端」盲區
許多人學新工具或新知識時，只專注於「軟體端」的操作，卻忽略了更關鍵的「人腦這一端」的方法。這就像你買了一輛跑車，卻只用一檔在開。
真正的學習，需要經過主動的準備，才能讓大腦進入吸收狀態。僅僅只是瀏覽過、看過、聽過，是絕對不夠的。認知自己正在學習，並積極參與「查證
厭倦了手動複製貼上提示詞？本文介紹如何運用「多任務複合型提示詞架構」，結合「注入式模組」與「調度邏輯」，在 Gemini 或 ChatGPT 中建立一人 AI 公司，大幅提升工作效率。文章詳述了模組化指令、Agent Orchestrator 的設計、角色混亂防護技巧，以及跨平臺協作的 ...
本文介紹如何利用 NotebookLM 的隱藏版指令，將其從單純的 PDF 閱讀器，進化為強大的深度研究夥伴。透過「研究指令包」與「SLR 系統性文獻綜述法」，可大幅縮短研究時間，並能在事實調查、邏輯辯證、資料驗證等階段，更有效率地產出高品質研究成果。文末提供實例與指令對照表，鼓勵使用者發揮創意..
書接上回…
你是否也曾坐在電腦前，對著 AI 生圖工具的對話框發呆，不知道該輸入什麼提示詞（Prompt）才能畫出心中那張完美的部落格封面？或者，你厭倦了通用生圖器產出的「平庸感」，想要一種更精準、更有風格的視覺輸出？
其實，答案就藏在「逆向工程」裡。今天我想分享，我是如何透過一套結構化的邏輯，
本文介紹如何運用 Nano Banana Pro (Gemini) 的強大自然語言處理能力，建立一套自動化的 AI 繪圖提示詞產生機制。作者透過定義提示詞架構、建立風格資料庫、以及運用逆向工程，將 AI 從單純的繪圖工具，轉變為能自主生成精美插圖的「提示詞工程師」，大幅提升內容製作效率。
在這裡我會分享我製作的自訂Gem, GPT助理; 四處蒐集來的提示詞庫; NotebookLM筆記給我的會員. 不定期更新.
沒想到這個時間就會有會員, 我本來以為還要一段時間, 摸索了一段時間找不到免費會員權益方案, 於是最後用貼文的方式分享出來.
提示詞工程師 v2.1
我是您的首席提示
本文介紹一套個人開發的「深度研究指令集」（研討提問助手 v1.0），旨在將 AI 工具 NotebookLM 從單純的資訊提取器，轉變為具備邏輯分析與創意思維的超級研究顧問。此指令集包含三種核心模式（調查求證、擴展深挖、輸出視覺化），透過簡單的指令如 /5Why, /mandala 能引導 AI..
寫了幾期的提示詞分享，這期來分享一下我是怎麼寫出這些 Prompt 的。
其實，這也是一段從「手工業」進化到「自動化生產」的歷程。今天就來拆解我的心法，希望能幫大家少走一點彎路。
第一階段：從「手動條列」到「AI 生產」
一開始，我也跟大多數人一樣，用最直覺的方式寫作：第一步做什麼、第二步做什
你還在使用那種寫得又臭又長、一次性問答後就失效的提示詞嗎？
對於 AI 重度使用者來說，效率才是王道。今天我們來談談一種極度強悍、且像程式碼一樣嚴謹的提示詞架構：指令切換型提示詞。
為什麼要分架構？三種提示詞的工作模式
在我們開始前，先快速定義提示詞的三種主要工作架構：
報告整理型 (適用於
AI Coding 被宣傳得天花亂墜，彷彿可以讓沒有程式基礎的人，輕鬆寫出可用的應用程式成品。
事實是：要寫出堪用且具備擴展性的程式碼，你還是得遵循傳統的工程紀律來運作。
別懷疑，AI 寫大系統的能力是可疑的
像我這樣，只有 Script 語言經驗、沒有接觸過 C++ 這類硬底子語言的人來說，
第一部：補齊學習的「人腦端」盲區
許多人學新工具或新知識時，只專注於「軟體端」的操作，卻忽略了更關鍵的「人腦這一端」的方法。這就像你買了一輛跑車，卻只用一檔在開。
真正的學習，需要經過主動的準備，才能讓大腦進入吸收狀態。僅僅只是瀏覽過、看過、聽過，是絕對不夠的。認知自己正在學習，並積極參與「查證
大家這幾天應該都有看到這則新聞吧？ 「北海道大暴雪，新千歲機場 7000 人擠爆如難民營，連行李秤重器都能睡。」
我雖然不是機場那 7000 人之一，但其實險些成為其中一員。真實的情況，並沒有好到哪裡去。我雖然比那些受困機場的人早一班車離開，但結果只是從「受困機場」變成了「受困電車」。
荒郊野外
隨機湧現的碎片
在紛雜的資訊流中，偶爾會有一兩道微光閃過，擊中心中那塊尚未命名的荒原。我想寫下這些顫動，卻發現現有的專欄都顯得過於沉重或嚴肅。於是，「萬花集」誕生了。
這個名字疊合了萬花筒的隨機、萬花鏡的絢麗，以及《萬葉集》那種對生命瞬間的捕捉。這裡不設定題材，不追求長久流傳，只求在筆尖落下的那一刻
大家這幾天應該都有看到這則新聞吧？ 「北海道大暴雪，新千歲機場 7000 人擠爆如難民營，連行李秤重器都能睡。」
我雖然不是機場那 7000 人之一，但其實險些成為其中一員。真實的情況，並沒有好到哪裡去。我雖然比那些受困機場的人早一班車離開，但結果只是從「受困機場」變成了「受困電車」。
荒郊野外
隨機湧現的碎片
在紛雜的資訊流中，偶爾會有一兩道微光閃過，擊中心中那塊尚未命名的荒原。我想寫下這些顫動，卻發現現有的專欄都顯得過於沉重或嚴肅。於是，「萬花集」誕生了。
這個名字疊合了萬花筒的隨機、萬花鏡的絢麗，以及《萬葉集》那種對生命瞬間的捕捉。這裡不設定題材，不追求長久流傳，只求在筆尖落下的那一刻
