提示詞
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哥倫比亞大學論文說「用弱模型管強模型」效果更好。但我用1人+6AI跑公司半年多，發現問題不在模型強弱，在制度有沒有寫清楚。我自己也踩過貪快跳流程、產線炸掉的坑。而且客戶根本不在乎你用什麼模型——就像吃麵的人不會問你用幾號壓麵機。技術是你的事，讓客戶感覺不到技術，才是本事。
我六個 AI 員工。每次開工，得先把文件貼給他們看——因為他們不記得昨天。
AI 沒有跨對話的記憶。六個月下來我得出一個結論：AI 協作的瓶頸不是模型不夠強，是記憶系統沒設計好。
上週讀到好萊塢女星做的開源記憶系統，上線兩天 GitHub 破兩萬三千顆星。這篇寫我從中看到什麼，以及下一步打算怎麼做。
根據這部影片做了Gemini的Gem：
https://www.youtube.com/watch?v=5fQ4_fFULKkAI
影片提示詞導演：
https://gemini.google.com/gem/1B0grSIEcN45xfle6eY7Fo6BrpMD6bTE7
台灣業務團隊還在用 AI 寫 Email？國外已經用 AI 代理做 Deal 策略、客戶通話準備、Pipeline 洞察。BCG 報告：51% 北美企業正在試用 AI 代理。不只是業務工具，是整個 GTM 團隊的共同大腦。
【新詩】
以「調味」為寫新詩的心境情感故事概念，按照新詩文體結構，寫一篇具有意境的新詩。新詩有著文字的節奏與意象，重在情緒、畫面、象徵，行數自由、不一定押韻，語言文字具有凝練、節奏感、篇幅短的特色。
【散文】
以「味道」為寫散文的心境情感故事概念，按照散文文體結構，寫一篇看重個人真實感受的散文。
2026 年普通人不需要會寫程式，靠 6 個 AI 技能就能一人抵一個團隊：結構化提示詞、AI 智能體、NotebookLM 數字大腦、工作流自動化、零代碼開發、批量內容生成。企業按部門痛點分配，6 個月改變整間公司。
現實世界中的聲音，先被數位化成可計算的資料，再被轉換為適合模型處理的表示形式，例如token或其他壓縮編碼；接著，模型在潛在空間中學會不同聲音特徵之間的關係，並透過機率機制，例如自回歸預測或擴散模型去噪，生成新的聲音結果。這整個過程的核心不是「複製現實」，而是「在模式中重新構成可能的現實」。
也就是說，這裡並不是如AI自我辯護地那樣「好心做壞事」，也不只是偶然的失誤或對命令的理解不周全。這裡揭示的是一個更糟糕且蘊藏危機的問題：指令並未被視為不能逾越的終點，而是一個起點－－它將由此出發，根據種種你不清楚細節的判斷邏輯，做出你並未向它授權的擴張。
我請 AI 畫「倒推規劃」的圖，它給了我一雙腳走向旗子。每個字都執行正確，卻完全不是我要的東西。AI 不是不聰明，它只是太愛走捷徑——永遠選最直覺的答案。學會當「導演」而不只是「使用者」，結果完全不同。告訴它你要什麼感覺，而不是每個零件放哪裡。一個具體的失敗案例，三層提示詞結構，你今天就能開始練習。
為什麼別人的 AI 像神隊友，你的卻總是答非所問？關鍵不只在工具，而在提示詞是否清楚。這篇文章整理 AI 提示詞的核心觀念，帶你理解需求定義、溝通表達與人機協作的重要性，幫助你提升 AI 使用效率與內容品質。
