你一直追新的 AI，工作方式卻可能從來沒有改變

來工商一下😂 很多人在問「老師，八月的課程適合我嗎？」，乾脆一次回答。首先，因為九月開學，加上孩子暑假作業也差不多完成了，所以八月我安排了比較完整的課程。另外提醒一下，目前三堂課的超早鳥都已經額滿，早鳥優惠也進入最後階段，如果本來就在觀望，真的不要拖到最後一天才來問我還有沒有優惠😂

這兩年，我越來越確定一件事情

真正限制大家的不是 AI 模型強不強，而是……你的工作方式與思維根本沒有改變。

你有沒有發現，我們一直在追 AI？ChatGPT 更新了，去學。Claude 更新了，去學。Gemini 更新了，再去學。MCP 出來了，開始研究 MCP。Agent 出來了，又開始研究 Agent。Skill 出來了，再繼續追 Skill。

每隔幾個月，就會冒出一個新的名詞，每一次都覺得「這次我一定要跟上」，可是一年兩年三年過去了，工具學了很多，影片看了很多，課程也上了不少，結果真正回到工作現場，你是不是還是這樣？

① 收到需求
② 開始找資料
③ 開始找檔案
④ 開始找會議紀錄
⑤ 開始找去年的版本
⑥ 開始整理內容
⑦ 最後才打開 ChatGPT / Claude / Gemini

AI 還是只是最後幫你寫一段文字、整理一份摘要、翻譯一篇文章，真正需要處理專案的時候，還是自己一個人從頭做到尾。

所以我一直在想一件事情，如果我們一直都只是在教工具，是不是大家永遠都要重新開始？今天學 ChatGPT、明天換 Claude、後天又換 Gemini，永遠都在適應新的介面，卻沒有出建立自己的能力。

所以這個暑假最後一個月，我重新整理了整套教學方向，我想教的不是下一個熱門 AI，而是教大家即便工具一直換，你依然知道怎麼工作的能力。

■ AI Native 工作法
https://forms.gle/TBqfPvSyPMu9yL4p9

很多人以為 AI Native 就是很會下 Prompt，我反而覺得如果每天還在花很多時間研究 Prompt，本身就代表工作流程可能沒有重新設計。

AI Native 的重點不是「會用 AI」，而是你的工作已經開始圍繞 AI 重新設計。

很多人的工作流程還是收到需求 → 自己思考 → 自己整理 → 自己搜尋 → 最後才把內容丟給 AI，AI 永遠只是最後一道加工程序。

可是 AI 時代真正該思考的是
① 哪些事情根本不用自己做？
② 哪些工作應該直接交給 AI？
③ 哪些知識可以提前建立？
④ 哪些資訊不用每天重新講一次？
⑤ 哪些流程可以一次設計，以後一直使用？

所以這堂課我不會一直教 Prompt，我會帶大家重新拆解自己的工作，包含內容創作、行政工作、知識管理、專案管理、決策支援……

你會重新理解 AI 到底應該出現在工作的哪一個位置。

如果你現在每天都有用 AI 卻覺得好像沒有真正達到你想像中的輕鬆，我很推薦從這堂開始，因為問題可能不是 AI，而是你的工作方式。

這門課是三小時的工作坊，觀念性質，不會碰 Coding，很適合用了 AI 卻還是常常被困擾住的人。

■ ChatGPT 很強但真正讓你下班的是 Google
https://forms.gle/6x4euLz7tgVFyMJWA

這堂課的名字，我自己都想笑😂，但我是真心這樣認為。很多人每天使用 AI，卻把時間浪費在找檔案、找表單、找試算表、找信件、找會議紀錄、找最新版、找同事到底改了哪一版...等。

ChatGPT /Claude 再厲害只能讀取你的雲端工作資料，但無法寫入。很多公司真正累積公司知識的地方其實一直都是 Google Workspace、Google Drive、Google Docs、Google Sheets、Google Forms、Google Calendar、Gmail 等，還有很多人從來沒有真正用過的 Google Apps Script！！！超可惜！

很多人每周花掉好幾個小時不是在工作，而是在找工作需要的資料在哪裡🥲

所以這堂課我真正想教的不是 Google 的功能，而是如何把 Google Workspace 建立成 AI 的工作環境。

你會學到：
① 如何整理知識
② 如何建立資料流
③ 如何規劃跨工具流程
④ 如何把重複工作自動化
⑤ 如何讓 AI 不只是聊天，而是真的開始替你工作

很多人每周多花兩三個小時在找資料，因為資料散落各處，流程彼此斷裂，所以這一門課程就是要把這些斷裂的流程補起來，重新把資料與資料間分散的線路拉好，這樣才能真的讓你提早下班，又或者，可以在辦公室裡裝忙但實際是在打混。

這一堂課會需要碰到程式，但並不難，零基礎也可以學習，六小時的單日課程讓你從分開使用 Google 的每一種功能，變成串起來跨功能使用。

■ Harness Engineering Framework（HEF）
https://forms.gle/eV5k8fCMqbkzXT7V8

如果前兩堂是在改變工作，那 HEF 就是建立能力，這堂課是我今年投入最多心力整理的方法論。

因為我一直在觀察這些事：
① 為什麼很多人用了 AI 一兩年，最後還是停留在寫 Prompt？
② 為什麼很多企業花了很多錢導入 AI，最後還是回到人工？

後來我發現因為大家都把焦點放在工具，卻很少有人討論AI 到底是怎麼完成工作的？

一個真正可靠的 AI 能力需要哪些元素？知識應該從哪裡來？工具串接應該怎麼設計？記憶該如何有效率的管理？規則怎麼量身建立？品質怎麼驗證？團隊如何共同維護？

HEF（Harness Engineering Framework）不是新的 AI 工具，也不是另一套 Prompt 技巧，它是一套「駕馭 AI」的方法。

我會帶大家理解：
① AI Capability 到底是什麼？
② Agent、MCP、Skill、Knowledge、Memory、Workflow，各自在整個架構裡扮演什麼角色？
③ 如何把這些東西組合起來，變成一套真正能工作的 AI 系統？

所以這門課會碰到 Coding，這也是為什麼這門課要拆成這麼多天分開的原因，因為大家會需要實作實作再實作！

我相信再過個一年半載，大家比的已經不是誰比較會下 Prompt，而是誰比較會建立可信賴的 AI 能力。

這個課程很好笑，AI 作圖把直播連結公佈了，所以這門課的學員後續的通知信會收到新的上課連結喔！

其實這三堂課不是三堂課

它們是一條學習路徑。

AI Native 工作法回答的是：AI 時代，我應該怎麼重新工作？

ChatGPT 很強但真正讓你下班的是 Google 回答的是：我的工作環境，該怎麼重新設計？

Harness Engineering Framework（HEF）回答的是：如何建立一套不會因為 AI 一直更新，就全部推倒重來的方法？

所以，我希望大家帶走的不是哪一個模型比較強，而是當一個月後又出現新的 AI 時，你依然知道怎麼判斷、怎麼應用、怎麼整合，而不是又從零開始。

最後，我想問你五個問題

如果下面五件事，你中了三項以上，我真的很推薦你來。

☐ 每次都要重新跟 AI 解釋背景。

☐ 覺得 AI 很厲害，但工作沒有真的變輕鬆。

☐ 每換一個模型，就不知道該不該全部重學。

☐ Google Drive 越來越亂，檔案永遠找不到。

☐ 已經用了 AI 很久，卻不知道下一步該往哪裡走。

如果你默默勾了三項以上，那代表你缺的不是另一個 AI 工具，而是一套真正能陪你很多年的工作方法。而這三堂課，大概就是我這幾年走過的路，以及我希望幫你少走的彎路。

目前三堂課的超早鳥都已經額滿，早鳥優惠也即將截止。

如果你想學的不只是「怎麼用 AI」，而是「怎麼讓 AI 真正成為你的工作能力」，那我很期待八月和你一起，把這套能力建立起來。

我真正希望看到的是半年後當別人還在討論「哪個 AI 比較強？」的時候，你已經開始思考「我要怎麼讓 AI 幫我有效且正確的完成更多工作？」，那會是完全不同的人生。

本文原發表於 2026/07/27 的 Facebook 貼文，原文照登，僅調整網頁排版；文中提及的產品、價格與活動以當時為準。