為什麼收藏再多 AI Prompt 還是不會用 AI？(3 個動作，把 AI 方法真正用進自己的工作)

之前在 Facebook 上看到一位創作者曾經這樣講：

在現在這個 AI 時代，我都不想要分享知識型的內容了……

因為 AI 可以講得比我更好。

聽起來蠻有道理的，對吧？

這個觀點也開始讓我思考另一個問題：

當 AI 可以快速提供答案、產生內容，甚至幫我們完成工作時，上班族真正需要累積的能力是什麼？

如果你有定期關心 AI 大廠的官方資訊，可以發現這些公司投入了大量資源，製作各種 AI 學習教材。

像是：

• OpenAI 的 Codex Use cases
• Anthropic 的 Claude Use cases
• Google 的 Gemini Enterprise use cases

從這些官方教學裡，我們可以獲得大量實際應用的啟發。

看了一陣子之後，你也可能會發現一個問題：

這些 Use Case 通常有一份看起來很完整的 Prompt，也會附上一個很漂亮的產出範例。

只要複製貼上，AI 似乎就能立刻幫我們完成工作。

可是當我們真的把這些方法帶進自己的工作時，許多藏在範例外面的問題才會出現。

像是：

• 哪一個步驟最容易失敗？
• 哪些必要前提沒有被寫出來？
• 為什麼產出看起來很完整，實際上卻不能直接交付？
• 到底應該先調整 Prompt、整理資料，還是更換工具？
• 為什麼使用同一份 Prompt，換成自己的資料就不好用？

這些問題沒有辦法只靠閱讀範例得到答案。

你必須把方法放進真實工作裡，才能看見工具與實際需求之間的落差。

我覺得在 AI 時代，真正重要的能力，就是將「看過一個方法」轉變成「知道怎麼把它用在工作裡」。

這個過程可以幫助上班族累積 3 種價值。

1. 提升判斷 AI 成果的能力：AI 可以快速產生答案，工作者仍然需要判斷產出是否符合需求。你需要知道哪些內容可以直接使用、哪些地方需要修改，以及問題究竟來自資料、Prompt、操作順序或工具限制。親自實作可以讓你建立這套判斷標準。
2. 將零散技巧變成穩定的工作方法：網路上有大量 Prompt、工具教學與應用案例。單獨收藏這些資訊，很難直接改善工作。當你把方法實際跑過、記下錯誤並調整流程，零散的技巧就會逐漸形成一套可以重複使用的工作流程。
3. 累積可以被看見與交接的專業資產：工作能力經常藏在執行過程裡。你遇到了什麼問題、如何判斷、調整了哪些步驟，這些細節很難只從最後成果看見。當你把過程整理成工作日誌、公司文件、簡報或操作手冊，個人的經驗就能被同事理解，也能在下一個專案中繼續使用。

單純知道一個工具或一份 Prompt，已經不足以形成明顯的工作優勢。

真正稀缺的是一個人實際做過之後，留下來的判斷、過程、失敗與修正。這些經驗不一定要公開發表。你可以寫在工作日誌、公司文件、個人筆記、專案復盤或內部知識庫裡。

只要願意留下來，它們就會逐漸變成你的工作方法與專業資產。

這篇文章想分享的就是我如何透過 3 個動作，把「AI 時代看到的資訊」轉變成「自己真正能在工作中使用的方法」：

1. 把看到的方法真的拿去實作。
2. 記下範例與真實工作之間的落差。
3. 把經過測試的操作順序與使用邊界寫出來。

我們一個個來看。
 

 

 

朱騏 (Henry)

職場寫作教練，提供一對一深度客製化的網路寫作課程。

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