李明旭｜三小時陪跑方案

① 先清資料

• 資料清理：PDF 看起來表格很清楚，但原始檔裡連一條線的起點、終點、粗細座標都寫著，AI 讀起來很雜。轉成純文字最高效。
• 卡片化：像炒菜備料，把內容拆成半成品，要用時快速重組。

② 怎麼交代

• 現在的 AI 能力很強，給它太細的步驟反而限制它。講清楚痛點、需求、目標，給參考；怎麼做讓它判斷。
• 試做主題：職場霸凌相關法令。法令名稱、實施日期等細節請你自己核對。

③ 交付到 Google 簡報

• 交付到 Google 簡報：要改一兩個字可以自己直接改，傳給別人也方便。以前用 NotebookLM 改一個錯字要整份重生成。
• 最終目標：每次你改了哪裡、為什麼改，AI 都記住；以後一句話，它依你的習慣、案例、思維自己檢查修改，你連改都不用改。

④ 開分支、收成技能包

• 開分支：同一件事拆兩條路同時跑。當天一支專心處理 Google 簡報連接，一支專心資料清理與思維整理，兩邊好了再接起來。
• 整理出思維邏輯後，叫它列出來給你看，錯的直接教它，修好就寫成技能包。視覺風格和思維邏輯可以分兩包，也可以合一包，看工作需要再拆。
• 看不懂選項時，可以叫 AI 做一個頁面讓你比較好決定。

為什麼要兩家審

• 江江的比喻：一個超愛吃辣的廚師當評審，一定給辣的高分，他不是故意騙人，是他就覺得辣才好吃。模型審自己也一樣。如果一個不愛吃辣的評審也說你的麻辣鍋好吃，才是真的好吃。
• 簡單的任務叫它照技能包自己審就好；重要的東西（簡報、合約）才請兩家模型互相審。

怎麼設定

• 當天裝了反重力（Antigravity），登入 Google 訂閱帳號，讓 Codex 能叫 Gemini 審。
• 訂閱是每月固定額度；API 是用多少算多少、另外扣信用卡。指令裡要講清楚走訂閱額度，不要走 API。
• 兩個模型要互相隔離，不讓另一個先看到這邊的流程，各自獨立跑完再比。
• 流程要怎麼執行讓 AI 去煩惱；你只要告訴它，你要一個兩個模型互相監督審核的機制。

平台與網域

• 江江推薦放 Cloudflare：原本走企業級，免費版功能就很多，月費 5 美元能做到很複雜的機制。以前操作複雜不推薦新手，現在是 AI 去操作，就不用在意。Vercel 比較簡單，但功能一多就變貴，免費版禁止商用。
• 網域直接在 Cloudflare 買，年費約三五百台幣。想做個人品牌就趕快搶名字。
• 最難的是帳號授權。網域和網站在同一個地方，你付錢買好，跟 AI 說「我買了網域，幫我把個人網站綁定」就結束。

版型與內容

• 找參考：請 AI 找台灣近期做得好的專業型個人網站；或讓它當你的設計師，依你的簡報風格給幾個版型建議。當天選的是企業專業型。
• 還沒有照片就先留空位，之後再補。
• 要做另一件事就開新任務，不要混在原本的任務裡。
• 之後看到新聞、有想法，就放進資料庫慢慢累積，網站文章從這裡長出來。

讓搜尋引擎和 AI 找得到

• 網站一開始就請 AI 做 SEO、AIO、GEO、AXO 四項（讓搜尋引擎和 AI 都找得到、讀得懂），並說好每次修改都要符合，之後要擴充都是一句話。

社群、標籤與靈感池

• 脆（Threads）的平台機制：大概七成同溫層、三成異溫層，故意讓看不順眼的人看到，吵起來才有流量。經營時放寬心，把自己的立場講清楚就好。
• 標籤：每次存檔請 AI 把摘要、關鍵字寫在檔名上。資料到一千份時，AI 搜檔名就找得到，不用每份打開讀，省很多額度。
• 用字典統一標籤：例如你說的「簡單」就是一種標籤，文案裡的「秒懂、馬上上手」都歸到「簡單」，以後說「把簡單的簡報找出來」就立刻找到。
• 每個月請 AI 檢查一次標籤有沒有亂掉。一個月內的東西還記得，超過一個月就會忘。
• 靈感池三區：你認真研究的內容、受眾的問題痛點、網路上的梗。標籤設好，請 AI 把三區連起來，很快就找到對的內容。詳細原理看上面的教學簡報。

自媒體影片

• 短影音和說明短片是兩件事。短影音靠梗吸引眼球、不講內容；江江舉了兩個台灣用 AI 做的角色帳號當例子。生成已經很便宜，難的是腳本和梗。
• 知識型動畫（江江舉了講台灣歷史的動畫帳號）：Opus 做這種動畫幾乎一句話就能量產。如果想做知識型短片，江江比較推薦這一種。

技能包、skills 資料夾與 AGENTS.md

• 技能包現在存在 Codex 帳號裡，Claude、Gemini 讀不到。在資料夾裡開一個 skills 資料夾存一份，換哪家 AI 來都讀得到你的規則。
• 一個技能包一個明確的名字和觸發條件，不要模稜兩可，讓 AI 清楚現在該走哪一包。
• 字典檔：你自己定義的關鍵字，講到這個詞 AI 就知道是什麼意思。所有 AI 來都照你的字典、你的標準。
• AGENTS.md 是這個資料夾的總指揮、總路標。AI 一進資料夾先讀它：技能包放哪、做簡報找什麼、參考案例在哪、做完存到哪個資料夾。重複性的規則寫進這裡。
• 技能包可以要求用繁體中文寫；觸發詞改成你自己記得住、講得順的說法。
• Skill 這個格式是 Anthropic（Claude）先推出的，現在各家 Agent 都支援；技能包寫好，換哪家都會盡量照著跑。

一直質疑 AI，讓錯誤只犯一次

• AI 說它懂了，就追問：你怎麼知道？你要怎麼證明？你的證明是對的嗎？計畫是對的，你怎麼確定會照計畫做？做錯怎麼修？你說沒錯，怎麼確定是真的沒錯，還是沒發現？
• 當天的例子：AI 先往電腦裡的 PowerPoint 做，沒有交付到 Google 簡報。就問它「不是講好交付到 Google 簡報嗎？你怎麼會不知道？」並要它把機制建好，以後其他任務也不再犯。
• 發現同一件事已經重複講兩三次，就叫 AI 記住；同時確認它記的東西找得到、會自己執行。
• 長任務跑到一半先寫工作日誌，萬一中途當機才接得回來。
• 叫 AI 回話前先自己檢查一次，會多耗額度，看你的方案取捨。

安裝與權限

• 新增專案時選資料夾，就是授權 Codex 讀這個資料夾。
• 完整存取權可以讀整台電腦、改設定，連防火牆都能處理，所以平常不建議開。當天只為了處理防火牆暫時開，處理完就改回。
• 權限有兩種：每一步都要你按確定；或是不痛不癢的它自己決定、危險的才問你。初期每一步都確認。
• 第一步先試探：「你讀得到這個資料夾嗎？」AI 的每一步都值得懷疑，一步一步試探，每一步建防護。初期很辛苦，但設定好之後就不用再講。
• 真的想全開權限，比較安全的做法是一台獨立的電腦，加上新申請的帳號，資料慢慢放進去。
• 叫 AI 操作某個軟體前，先叫它找有沒有 MCP、API 或 CLI（軟體跟 AI 直接溝通的方式）。最後才用操作電腦、操作網頁的方式，因為每動一步都要截圖，很耗額度。
• AI 上網找答案常找到比較舊的方法（舊資料比較多）。新功能資料最少，AI 有時不知道自己有新功能，可以直接告訴它：「今天發布會說有這個功能，你去做。」

選模型與額度

• 江江的比喻：Luna 像工讀生，SOP 寫好的機械性工作給它；Terra 像一般職員；Sol 比較聰明。還可以選推理強度，也就是要它多認真。
• 看 Token 效率，不看單價：一輪 30 元但平均跑 5 次才成功，實際要 150 元；一輪 100 元但一次就過，反而便宜。
• 當天建議用 6.1、輕度。
• 任務跑完叫它寫成技能包，也可以請它模擬不同模型、不同強度跑同一題各要多少錢。大更新時再算一次就好。
• 看額度用量：當天大量測試，用了約 10%。初期探索比較耗；探索出最佳解就寫成技能包，以後直接跑。
• 新手先從 ChatGPT 開始，額度比較大方。要做網頁、動畫時可以試 Claude 20 美元方案（Opus 5.5），做完可以先停掉。
• 等你開始什麼都想試時，可以集中一兩個月用 100 美元方案試完，再收斂到真正會用的。

手機遠端與電腦

• 手機連線：ChatGPT 設定裡的「連線」新增裝置，用手機掃 QR。前提是電腦要開機。當天 Windows 沒配對成功。
• Codex 跑的時候可以設定電腦不進入休眠。
• 江江的做法：家裡一台 Mac mini 不關機，長任務在上面跑，出門用手機叫它做。
• Agent 是在雲端跑，電腦只是讓 AI 進來工作的工作站。只要能裝 Codex、Claude 就好，但記憶體不能太低，因為會同時開好幾個任務。
• 如果要買：二手 MacBook Air M1 16G 約一萬到一萬二，有螢幕、鍵盤、內建電池等於不斷電，放家裡跑或帶出門都行。
• 雲端電腦版的 Agent 才剛出來，江江說再過一兩個月比較能判斷要先買電腦，還是直接用雲端。

Agent 跟網頁版 AI 差在哪

• 網頁版 AI 是問答；Agent 是實際幫我們做事，所以規則很重要。
• 從提示詞，到技能包（AI 的操作手冊），到駕馭工程：AI 已經夠聰明，但不穩定，要駕馭它、不讓它亂搞。
• 迴圈工程：把你的標準記住，做完自己去翻標準檢查，有問題自己修到好，不用每一步都問你。江江的比喻：以前是騎在野馬上控制它；跟馬熟了以後，蓋一個馬場，把賽道、迴圈都做好，讓它自己跑。
• 不要想設計一個不會出錯的機制。AI 是機率模型，一定會出錯；要設計的是出錯也能自我檢查、自我修正，或有防護機制啟動。
• 軟體會一直更新，那是 AI 去操作的事。人要學的是機制。

知識庫：讓 AI 來讀你的資料

• 以前是把資料丟給各家 AI，東西散在各處，新工具又要重丟一次。現在把自己的文件、知識庫建好，AI 要用時來讀你的。AI 是可以換裝的大腦，哪顆強就裝哪顆。
• AI 時代全部都是文件。規則用繁體中文講清楚就行，不一定要寫程式。
• 初期用資料夾管理，人跟 AI 都好找，出問題能快速找到、修改；熟了以後可以放棄對資料夾的掌握。比喻：歌存在光碟哪一軌不用管，點第三首聽得到就好。
• AI 找不到，就問它為什麼找不到、哪裡沒設計好，要它修好，下次一講就找得到。
• 兜底機制：先複製一份資料夾給 AI 練習。壞了砍掉重來，成功了就叫它記住。就算 AI 搞砸，也不痛不癢。
• 之前在 ChatGPT 或 Gemini 裡有不錯的對話，可以叫 AI 濃縮存進這個資料夾，它就是你的核心資料庫。

卡住或想再深入時

• 先問你的 AI。再到江江的知識官網找文章，可以直接把網址丟給你的 AI 讀。還是需要實際陪跑，另外計時數。
• 追 AI 新消息：直接追 OpenAI、Anthropic 這幾家創辦人和官方社群。他們講的偏策略，你的知識庫要先累積到一定程度，AI 才知道哪些對你有用。
• 錄音轉逐字稿要分講者（誰講了哪句話），勞資、合約場合很重要。一般 AI 不分講者，可上網搜「語音轉逐字稿 區分講者」找軟體；江江用的是 Mac 專用的付費軟體。
• 核心就是養成兩個習慣：叫 AI 做事時懷疑它，並設計防護機制。

陪跑界線

• 只用本頁「直接套用」的技能包。其他技能包先不要用，想用先記在待問清單，之後問江江。
• AI 只幫忙整理、起草、給建議；要不要發、怎麼回客戶，由李明旭決定。
• 發文前一定由李明旭看過再發，AI 不自動發文、不代為留言或回訊息。
• 文案裡的法條、金額、罰則、期限，AI 一律標「待確認」，由李明旭這位專家核對，AI 不自己下法律結論。
• 客戶個案、職災、職場霸凌調查、員工個資這類敏感資料，先不要放進 AI。練習用公開的講座資料就好。
• 原始檔案不刪、不覆寫，AI 產出另存新檔。
• 陪跑當天已裝或已連：Codex、Google Drive 連接、反重力（Antigravity）。其他軟體或外掛，先問李明旭再裝。
• 完整存取權平常不開；需要暫時開時先告訴李明旭，用完改回。

直接套用的技能包

• 02 知識庫架構技能包：標籤字典、三種日記、四種時效加一頁檢索頁。直接交給你的 AI 裝好，資料再多也找得到，也是靈感池的地基。 下載

下載後，把 SKILL.md 交給你的 AI，說「照這份做」。

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之後可以延伸（這次沒開放）

• 資料清理技能包
• 把你的方法寫成AI規則技能包
• 逐字稿整理技能包
• 使用者模擬技能包
• 基本網頁製作技能包
• 「算算你賠多少」勞資小遊戲：像心理測驗那樣吸引人（江江 9/18 提議）
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• 用 Opus 做知識型短片（9/30 聊到）

陪跑前的原本規劃

• 裝好 Codex，確認跑得動
• 學會叫 AI 做事
• 用你的文件開一個靈感池
• 寫出第一篇貼文，你看過再發

課前準備：

• 下載 Codex，試試電腦能不能安裝執行
• 預習影片：從 3:27 看到 25:57，Agent 基礎概念與操作