沒什麼人味的訪談室
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沒什麼人味的訪談室
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。
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。
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
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
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
你是否也曾對 AI 產出的內容感到不安？儘管 ChatGPT 和 Gemini 等 AI 助手在生成 Email 或文案時帶來極大便利，但我們不能忽略它潛在的風險。AI 生成的內容可能帶有不當或偏頗資訊，因此絕不可完全信任。
雖然所有主流 LLM 都內建了強大的「基礎防護」（用以防範騷擾、仇恨言論
拋開「垃圾進，垃圾出」的困境
在 AI 生成內容的時代，一個殘酷的法則依然存在：Garbage in, garbage out. 即使是全球最頂尖的 AI 模型，如果餵給它的是混亂、未經整理的資料，最終輸出的結果也難以令人滿意。
尤其是當我們從影片中取得逐字稿時，往往會面臨這個問題。直接用聲音轉
你是否也曾經為了管理大量的 AI 對話紀錄而感到頭痛？或是想讓 AI 記得所有細節，卻總是被有限的上下文視窗給困住？
雖然市面上的 AI 服務如 ChatGPT 的專案（Projects）功能，或是 Perplexity 的空間（Spaces）功能，都能幫助我們初步整理對話紀錄，但當知識量越來越龐
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
你是否也曾對 AI 產出的內容感到不安？儘管 ChatGPT 和 Gemini 等 AI 助手在生成 Email 或文案時帶來極大便利，但我們不能忽略它潛在的風險。AI 生成的內容可能帶有不當或偏頗資訊，因此絕不可完全信任。
雖然所有主流 LLM 都內建了強大的「基礎防護」（用以防範騷擾、仇恨言論
拋開「垃圾進，垃圾出」的困境
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尤其是當我們從影片中取得逐字稿時，往往會面臨這個問題。直接用聲音轉
你是否也曾經為了管理大量的 AI 對話紀錄而感到頭痛？或是想讓 AI 記得所有細節，卻總是被有限的上下文視窗給困住？
雖然市面上的 AI 服務如 ChatGPT 的專案（Projects）功能，或是 Perplexity 的空間（Spaces）功能，都能幫助我們初步整理對話紀錄，但當知識量越來越龐
