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Vol.06 · Session Six
01 / 24
AI Workshop · 18hr · Session 6 · Final

個人 AI 工作系統
整合與畢業

三小時收束 18 小時——
把六個 Session 累積的工具、模板、Profile
整合成一套能持續運轉的個人 AI 系統

Keyword·Asset Library ·Workflow Integration ·72hr Action
Duration·3 小時授課 ·4 單元 ·Session 6(最終)
弄一下工作室 AI 實務全攻略|從高效辦公到自建數位工具 · 18hr 畢業 Session 6 of 6
Opening · Why Session 6 Matters
02 / 24
Three Hours · One Decision
學了 18 小時,
真正的分水嶺不在學會多少,
而在三天後還用不用得起來。
—— Session 6 開場

今天三小時,我們不教新工具
只做一件事:把你已經會的,變成你會持續用的

Session 6 · Opening From Knowing → To Using
This Session · Outcomes
03 / 24
Learning Outcomes · 三小時帶走

三件事,離開教室就啟動

不求學新東西,求把學過的整合起來

Outcome 01
01
建立個人 AI 資產庫——Prompt、HTML 工具、Profile、筆記四層分類,命名一致、十秒可找。
Outcome 02
02
設計工作流整合——找出三個高價值 AI 介入節點,串成你日常的標準動作。
Outcome 03
03
寫完72 小時行動卡+四週落地計畫——明天早上九點要做什麼,現在就決定。
Session 6 · 4 Units 3hr · CH6-1 / CH6-2 / WS6-A / PRAC6
Act I · Unit 6-1
04 / 24
Chapter 6.1 · Personal AI Asset Library

個人 AI指令資產庫

你累積的 Prompt 是資產
不是一次性消耗品。

5 Slides·Tier · Naming · 5 Steps ·~45 min
Act I · Asset Library Unit 6-1
6-1 · Four Tiers of AI Assets
05 / 24 講義 · CH6-1
Step 01 · 什麼值得系統性管理

四種資產,缺一不可

散落各處 = 等於沒有,分層收進來才是資產。

Tier 1
Prompt 庫
經過測試、穩定產出好結果的指令模板——週報、會議摘要、客訴回覆。
直接複用
Tier 2
HTML 工具
課程做出的計算器、檢查表、查詢工具——固定資料夾,雙擊即開。
特製治具
Tier 3
個人 Profile
角色設定、語調偏好、常用背景——貼入新對話 AI 立刻認識你。
身份證明
Tier 4
學習筆記
使用過程的規律、踩坑、有效做法——你的 AI 使用能力沉澱。
使用手冊
Unit 6-1 · Four Tiers Prompt × Tool × Profile × Note
6-1 · Naming Convention
06 / 24 講義 · CH6-1
Step 02 · 讓每份資產說清楚自己

命名公式:情境 + 類型 + 版本

講義裡有完整對照表——這頁先看核心五類。

類型
命名格式
範例
Prompt
[情境]-prompt-v[版本]
週報摘要-prompt-v3
HTML 工具
[功能名稱]-tool
差旅費計算-tool
文書模板
[文件類型]-template
客訴回覆-template
Profile
profile-[角色/場景]
profile-業務主管
學習筆記
note-[主題]-[YYYYMM]
note-圖表生成-202501

講師口白:版本號讓你敢於修改——舊版可以回頭,就不會「怕改壞」而從不優化。

Unit 6-1 · Naming Context → Type → Version
6-1 · 5-Step Library Setup
07 / 24 講義 · CH6-1
Step 03 · 從零到資產庫

五步驟,今天就建得起來

講師按 → 逐步點亮,每步喊一次預估時間

Pipeline · 個人 AI 資產庫建立
01 · 5min
建資料夾
桌面或雲端建「AI資產庫」主資料夾,下分 Prompts/Tools/Templates/Profile/Notes 五子目錄。
02 · 15min
盤點現有
五個 Session 中建立的 Prompt、HTML 工具、Profile 全部撈出來,依命名規則重新命名。
03 · 10min
建索引清單
用試算表或 Notion 列出全部資產:名稱、用途、最後更新日——找東西不必翻每個檔。
04 · 5min
設觸發機制
決定什麼時候用哪些資產——「週一上午 → 開週報 Prompt」,讓使用變成標準動作
05 · 2min
設季度維護
行事曆設「AI資產盤點」每季 30 分鐘——淘汰過時、收進新有效。
Unit 6-1 · 5 Steps Folder → Inventory → Index → Trigger → Maintain
Act II · Unit 6-2
08 / 24
Chapter 6.2 · Workflow Integration

工作流整合設計

AI 能做很多事,
不是每件事都值得 AI 介入。

5 Slides·4-Week Roadmap ·~45 min
Act II · Workflow Integration Unit 6-2
6-2 · Why Skills Don't Land
09 / 24 講義 · CH6-2
Step 01 · 落地失敗的根源

學了,為什麼還是沒用上

不是意志力問題,是系統設計問題。

落地失敗不是「技能不夠」
是因為沒有設計「觸發機制」
三個常見死因 ── 對症才有救

① 沒有明確的第一步——知道 AI 能幫忙,不知道今天就能用在哪裡,永遠「等到需要時再說」。
② 試一次沒出好結果就放棄——首次 Prompt 不如預期就認定「對我沒用」,缺迭代耐心
③ 缺日常觸發點——沒嵌進現有流程,「想到才用」很快就忘記。

Unit 6-2 · 3 Failure Modes Step × Patience × Trigger
6-2 · Four-Week Roadmap
10 / 24 講義 · CH6-2
Step 02 · 課後四週的關鍵窗口

四週路線圖:啟動 → 優化 → 擴展 → 固化

Week 1
啟動
本週工作中選一件重複性任務,用課程 Prompt 跑一遍,記錄「有幫助/需調整」。
First Run
Week 2
優化
根據第一週記錄修 Prompt 或工具——目標是輸出可直接用,不需大幅修改。
Refine
Week 3
擴展
把框架套到另外兩個工作場景,不求完美——重點在「拓寬應用邊界」。
Expand
Week 4
固化
回顧四週成果,整理進資產庫,設季度維護,訂下個 90 天深入方向。
Lock-in

講師提醒:第一週的任務務必是現在就有的工作,不要為了用 AI 找新題目。

Unit 6-2 · Roadmap Launch → Refine → Expand → Lock-in
6-2 · Long-term Habit Design
11 / 24 講義 · CH6-2
Step 03 · 四週之後靠習慣

每日/每週/每月/每季——一個明確動作

每日
輔助一件事
每天選一件本來自己做的事,先問 AI 一次——養成直覺。
每週
記錄一發現
有效 Prompt 技巧或 AI 限制記一條進筆記,累積知識庫。
每月
升級一工具
選最常用的HTML 工具或 Prompt,依實際使用優化一次。
每季
資產庫盤點
30 分鐘——淘汰過時、收進新有效,確認反映當下需求。

關鍵原則:習慣不靠意志力維持,靠系統設計——讓 AI 成為「標準步驟」而非「額外選項」。

Unit 6-2 · Habit Cadence Daily · Weekly · Monthly · Quarterly
6-2 · Knowing vs Using
12 / 24 講義 · CH6-2
Step 04 · 學會 ≠ 用上

同一份學習,兩種結局

學會但沒用上
上完課很有感,筆記寫滿一本
一週後想到「這個可以用 AI」,但已經忘了 Prompt 怎麼下
兩個月後,回到完全相同的工作節奏,彷彿沒上過課
結局:知識停在腦中
學會也用上
上完課當週就跑一個任務,記錄哪裡好用、哪裡卡。
資產庫每週長一點——三個月後變成自己的工作工具箱。
一年後,同事問你怎麼做的,你打開資料夾秀給他看。
結局:能力長在身上
講師口白·差別不在「課好不好」── 在「離開教室那一刻有沒有排定第一個動作
Unit 6-2 · Two Endings Notebook vs Toolbox
Act III · Workshop
13 / 24
Workshop 6-A · System Integration

個人系統整合工作坊

90 分鐘,把過去五個 Session 的所有資產,
整合成屬於你的一套 AI 工作系統

4 Slides·90 min ·個人 + 小組分享
Act III · Workshop WS 6-A
WS · 90-min Pipeline
14 / 24 講義 · WS6-A
Workshop · 90 分鐘四步走

盤點現有說給別人聽

講師按 → 逐步點亮,每步喊時間

Pipeline · WS6-A 流程
01 · 20min
盤點:我有什麼
回顧 S1–S5,列出實際產出的 Prompt、HTML 工具、Profile、知識庫——不評好壞,先全列。
02 · 20min
連結:哪些可串接
挑日常情境,畫一條「AI 輔助工作流程」——例:整理資料 → Prompt 摘要 → 圖表視覺化。
03 · 25min
強化:找最薄弱環
流程中最卡關/最耗時的步驟,用課程方法強化——補 Prompt、建工具、或升級品質。
04 · 25min
分享:說給別人聽
每人 3 分鐘:「我的系統長什麼樣/最大改變/第一步要做什麼」——聽眾提一個問題或建議。
WS 6-A · Pipeline Inventory → Connect → Reinforce → Share
WS · Integration Checklist
15 / 24 講義 · WS6-A
Facilitator · 七項驗收

七個必須打勾的項目

① 個人 Profile
可貼入任何新對話,AI 立刻建立背景脈絡。
Check 01
② Prompt ×3
3 個以上模板,對應最常做的工作任務
Check 02
③ HTML 工具 ×1
至少 1 個,解決某個重複性工作問題
Check 03
④ 串接場景
說得出多工具串接的應用情境,且講得出順序。
Check 04
⑤ 資產庫
建立資料夾結構,所有資產放固定位置
Check 05
⑥ 四週計畫
訂出落地計畫,知道明天要做什麼
Check 06
⑦ 季度維護
行事曆設定季度盤點——資產庫不會荒廢。
Check 07
WS 6-A · Checklist 七勾全打 = 系統成形
PRAC · 72-Hour Action Card
16 / 24 講義 · PRAC6
PRAC 6 · 黃金 72 小時

離開教室後三天內,三件事

把「想做的事」,變成「已排定的事」。

24 hr
24h
建立 AI 資產庫資料夾結構,把課程中的 Prompt 全部歸位。
48 hr
48h
用週報 Prompt(或自選)跑一遍真任務,記錄哪裡好用、哪裡需調整。
72 hr
72h
最值得工具化的場景,開始建第一版 HTML 工具——粗也沒關係,先有。

講師口白:72 小時是習慣建立的黃金窗口——錯過了,回到原來工作節奏的機率超過七成。

PRAC 6 · Action Card 24h · 48h · 72h
Session 6 · Wrap
17 / 24
Three hours · Three takeaways
三小時,三件事帶走:
一座個人資產庫
一張四週路線圖
一張72 小時行動卡
—— Session 6 收束

從今天起,學過的不再消失——
它們有家、有名字、有每週被打開的理由。

Session 6 · Done Library · Roadmap · Action Card
Graduation · 18hr Wrap
18 / 24
The Final Act · 18-Hour Course Closure

十八小時,
畢業

從 Session 1 的第一個 RCTF
到 Session 6 的個人 AI 系統——
這是一段已經發生的旅程。

S1·S2·S3 ·S4·S5·S6
The course ends·The system begins
弄一下工作室 AI 實務全攻略 · 18hr · Course Complete 6 of 6
18hr Arc · Six Sessions Recap
19 / 24
Looking Back · 從 S1 到 S6

六個 Session,各自帶走的核心

不是六堂獨立的課,是一條線——每一站都為下一站墊腳。

S1
選型 × 指令
學會用 RCTF 公式把模糊問句改寫成精準指令,建立3-5 工具個人清單。
3hr · S1
S2
文書 × 溝通
把 RCTF 套到真實場景——週報、提案、向上報告,跨部門溝通有多版本策略。
3hr · S2
S3
情報 × 知識
用 NotebookLM 建立領域專家腦,從文件到決策摘要的自動化 SOP。
3hr · S3
S4
零代碼(上)
第一個 HTML 工具——從需求描述到可點擊介面,六職能選題實戰。
3hr · S4
S5
零代碼(下)
計算邏輯的進階工具+數據視覺化——KPI 追蹤牆、報價試算。
3hr · S5
S6
系統整合
把 S1–S5 全整合進個人資產庫,四週落地路線+72 小時行動卡。
3hr · S6
18hr Arc RCTF → 文書 → 情報 → 工具 → 計算 → 系統
Graduation · By the Numbers
20 / 24 講義 · 課程總覽
By the Numbers · 你拿到了什麼

數字會說話:這是你已經帶走的

Hours
18hr
六個 Session×3hr=完整 18 小時系統訓練。
Sessions
6
從 RCTF 到系統整合——每個 Session 一個獨立能力
Units
24
章節+工作坊+實作練習,全程動手不只聽。
AI Tools
4+
Claude/Gemini/NotebookLM/ChatGPT——場景配對各取所長。
Prompt Templates
12+
週報、會議摘要、情報整理、客訴回覆⋯⋯全都可複用
HTML Tools
3+
親手做出的計算器、檢查表、視覺化儀表板
18hr · By the Numbers Hours × Sessions × Tools × Templates
Before vs After · 18hr
21 / 24
Before vs After · 你的工作節奏改變了

同一份工作,兩種狀態

課程之前
聽過 AI,沒系統用過。
每次寫週報、會議摘要都從零開始
看到別人用 AI 很有效,覺得「我也應該學」。
有試 ChatGPT,問了幾次沒得到想要的就放棄。
每週5–8 小時花在重複工作
課程之後
個人資產庫、有命名規則、有觸發機制
週報 Prompt 一鍵跑出 80% 草稿,10 分鐘搞定
做出 HTML 工具給同事用,被問「怎麼做的」
每季維護資產庫,能力每月都長大一點。
每週省下 3–5 小時給更高價值的事
講師口白·差別不是「會不會」── 是「有沒有把它變成日常
Before / After · 18hr From One-off Tries → To Daily System
What's Next · Course Map
22 / 24
Self-study Map · 弄一下工作室其他課程

畢業之後,下一階段去哪裡

四個延伸方向,挑一個當下個 90 天的深入主題。

數位行銷
70hr
把 AI 套到完整行銷流程——消費者心理、文案系統、廣告投放、數據分析。
dm70h
Office × AI
進階
深入Excel/Word/PPT×AI 整合——把 Office 從工具變成 AI 工作站。
office-ai
生成圖像
實戰
從 Midjourney 到 Nano Banana——圖像生成進工作流,做設計、做簡報、做素材。
gen-image
Gemini AI
專題
深入 Gemini 全家桶——Workspace 整合、長文件分析、跨應用自動化。
gemini-ai

講師建議:先別貪多——四週把 AI 系統穩定運轉,再選下一個主題深入。

Self-study Map dm70h · office-ai · gen-image · gemini-ai
Final Words · Graduation Quote
23 / 24
Final Words · 18hr 結業
學會 AI不是終點
把學會的東西
變成每天會打開的資料夾
—— 弄一下工作室 · 18hr 結業

不必再追新工具、不必再焦慮——
你已經有足夠的工具與方法
剩下的只是把它們真正用起來

Graduation The course ends · The system begins
To Be Continued · Beyond 18hr
24 / 24
To Be Continued · The Real Course Begins

真正的課程,
明天早上開始

72 小時內建好資料夾
四週內跑出第一個成果
90 天後回頭看自己改變了多少

72hr·Action Card ·4 Weeks·Roadmap ·90 Days·Review
See you next time·同一個地方 · 不同的你