教 AI 不能只列工具，還要把抽象概念變成看得懂的地圖

AI 實戰陪跑班的 Pre-Day 練習，一共有 90 個跟 AI 及工作流有關的名詞要大家預習，講義也改到第五版了，不是第五頁，是第五版！這幾天我一直在整理《AI 工作實戰陪跑班》的教材，改講義、改圖解、改任務、改信件、改每一天的學習順序。

目前圖解已經做到兩三百組，有些圖只是為了解釋一個名詞，有些圖只是為了讓學員不要在第一眼就放棄或嚇到，有些圖只是為了把一句很抽象的 AI 概念變成「喔，原來是這樣」的瞬間。

很多人可能會覺得 AI 課不就是教工具嗎？講 ChatGPT、Claude、Gemini 怎麼用就好了吧？為什麼要把講義改這麼多版？為什麼要做這麼多圖解？為什麼要在正式上課前，還安排十天新手村任務？

因為我很清楚一件事：很多人不是不想學 AI，而是剛想深入瞭解的時候就先被名詞嚇到了！

LLM、Model、Token、Context Window、Memory、RAG、Workflow、Agent、Automation……

每個字看起來都知道，串起來就不知道到底在講什麼。

而且 AI 最麻煩的地方是，它不是只學一個工具就結束。

工具會一直換，模型會一直更新，功能會一直改版，昨天的操作方式，明天可能又不一樣。

所以這堂課真正要教的，不是「某個按鈕在哪裡」，而是讓學員開始建立一套 AI 工作理解：

AI 到底能做什麼？
AI 為什麼會亂講？
AI 為什麼會失憶？
怎麼把任務交代清楚？
怎麼把資料交給 AI？
怎麼把一件大工作拆成小任務？
怎麼把任務串成工作流程？
怎麼檢查 AI 產出的東西能不能用？

這些如果沒有先講清楚，後面就會變成工具看起來很厲害，回到工作還是不知道怎麼用。

所以我才會這麼認真備課，不是為了把教材做得很厚，也不是為了塞滿一堆專有名詞，更不是為了讓課看起來很高深，而是希望學員進來的時候，不會覺得自己怎麼都搞不懂這些名詞、這些動作的含義。

我希望學員可以慢慢看懂原來 AI 不是魔法，原來 AI 不是只會聊天，原來 AI 不是一次問完就要完美，原來 AI 可以一步一步放進自己的工作裡。

這也是為什麼我寧願多花時間，把每一個觀念拆開、畫圖、重寫、調整順序。

因為我不想讓學員只是上完一堂「哇，好厲害」的課。

我希望他們下課後真的知道：明天上班，我可以先從哪一件事開始用 AI。

講義第五版不能再改了，但圖解的兩三百組，還可以繼續優化。

好啦！Day 2 新手村任務完成的喊個『搞定』，讓我知道你還在航道上！

喔！雲端已經開放，學員可以先下載每一張圖解了～～～

本文原發表於 2026/06/09 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。