理科概念如何被轉譯成一般人也能使用的指令系統

週六日的課程，好多同學燒腦燒到快薅禿了頭毛了吧？其實我自己也是，週一整個累到不行，睡了一整天，字面意思，真的睡了一整天！即使今天週二了，還是覺得有點給他累累的。

我是怎麼把 AI 工作流程『系統化』的

起因是因為某一天，我看著家裡插座上的 WiFi Mesh，然後就開始想 WiFi Mesh 是每個節點各司其職，訊號在它們之間流動，整個網路自己協調、自己補強。不需要有人在中間指揮，它就能運作。

然後我就突然開始想『AI 的工作流程，可不可以這樣設計』？如果可行，那這就是一個方法論的創新誒！

接著我又想到了上server、做前後端、firebase......好麻煩啊！

那有沒有辦法直接把我腦海中隱隱有個雛形的系統直接在原生的 ChatGPT or Claude 上面運作？不需要自己申請 API token，不需要額外付費，不需要架伺服器，不需要懂程式，最好我現在訂閱的那個介面，就是執行環境？

所以花了幾個小時，就哇啦哇啦的把整套系統建起來了。

這就是它叫做 Mesh 的原因。

先說大多數人怎麼用 AI

想到什麼，打一段 prompt，等輸出，不滿意，再補一段 prompt，再等。然後還會搭配一個資料庫或 sheet 來專門儲存 prompt。

這樣用沒有錯，但有一個根本問題：它不會變強。

每次都是從零開始，沒有累積、沒有系統。

你強，它才強；你卡關，它也跟著廢，也就是 garbage in garbage out 的概念。

■ Prompt 思維是在問問題
■ Mesh 思維是在設計系統

所以我先把 Main Mesh 該做的事情先定義好，然後讓它可以把一件複雜的事，拆成很多個小角色 Node。每個角色只做一件事，做完傳給下一個。

舉例來說，光是寫一篇 IG 貼文這件事，在 Mesh 裡面會自動變成：想主題 → 定策略 → 生成內容 → 轉換格式 → 檢查品質 → 發佈 → 記憶學習。

喔！記憶學習的部分還有 KPI 去紀錄，讓每一次優化都可以有理有據。

Node 裡的每一步都是最小獨立的可運作單元，可以單獨換掉、單獨優化，不會牽一髮動全身。

這樣就開始像 Wi-Fi Mesh 了，每個節點有自己的職責，整體卻是一個協調運作的網路。

這個系統最重要的六個設計

① 大腦和手是分開的
系統邏輯（大腦）只有一份。不管你今天用 Claude 還是 ChatGPT，執行器（手）只是負責呼叫它，不包含任何邏輯。

換模型不需要重寫系統，換平台不影響流程。大腦永遠是同一個。

② Memory 不是資料庫，是經驗庫

每次發文之後，系統會記下什麼 hook 有效、什麼 CTA 有效、什麼結構表現好。下一篇生成的時候，自動參考這些模式，不是複製喔！是學習。跟人一樣，越做越準。

然後我使用的 Memory 是狗都嫌的 Google Sheet，其實也沒有狗都嫌啦，我認真覺得 Sheet 是最簡便也最多工的資料庫結構，而且簡單好上手，隨時要分享給同事的話，直接按共用就好咧！

③ 自然語言也能進來

系統裡有一個專門的 Parser 解析層，負責讀懂你說的話，判斷你的意圖，然後把任務分發給對應的 Agent 去執行。（對，Node 設計完成之後就可以打包成 Agent 了）

你可以直接打 /create，也可以直接說『我想寫一篇關於 AI 學習卡關的文章』，系統自己會判斷要去呼叫哪一個 Agent 來執行。

指令是快捷方式，但不是唯一入口，你的意圖也可以是入口。

④ 一個範本，N 個系統

會這樣設計完全是因為我懶，如果沒辦法做成模板化或是積木化的話，那我每一次要做不同主題就需要重新來過，所以 Mesh 的架構設計本身經過兩三進化吧？最後就變成模板積木化的樣貌了。

同一套骨架，換上不同的 persona、不同的 niche、不同的設定，就可以是一個全新的系統。

你可以用同一個 Mesh 同時跑：一個個人品牌帳號、一個課程銷售帳號、一個社群經營帳號，彼此獨立，但共用同一個大腦。

所以我不是在為一個需求客製，而是為所有需求建一套架構。

⑤ 我懶，所以我喜歡最小形式的開發

原本系統要串接外部服務，像是 Google Sheets、Notion、webhook，需要設定 MCP server，這個我自己可以做到，但很多人看到終端機黑畫面就會抖抖抖。

所以週日又想了一下，如果拿掉 MCP，是否有更簡單的方式可以把 MCP的功能實作出來？

考慮了一下之後，馬上把這塊改用 Extension 來取代，實作確認可行，所以流程就變成不呼叫 MCP 了，直接把 Extension 資料夾丟進去安裝就結束了。

不需要懂伺服器，不需要懂設定，但還是要懂 MCP 是什麼啦😁

⑥ 每個客戶有自己的 Provider

Mesh OS 是共用的大腦，只有一份，這個是我來維護。

但每一個 Mesh 系統，可能只服務於自己，也可能服務於自己手底下的客戶，因此第二版的時候，我把 Provider 加進來了。

每個客戶有自己的 Provider 檔案，喔，我還是懶，所以這裡的 Provider 檔案都是採用 QA 方式來確定定位、語氣、受眾.......的設定，然後在自動產出該客戶專屬的 Provider 檔案，所有檔案都採用唯一命名原則，這樣在多客戶的管理過程中，才不會出現呼叫到錯誤檔案的情況。

這份檔案是他們的，輕薄、好維護，不需要懂任何系統邏輯，還可以更新！

對於每一個客戶只需要管理該客戶的 Provider，有需要更新的時候就更新一下。

這樣一來，同一個用途的 Mesh 可以同時服務很多客戶，每個客戶都有一套專屬 Submesh系統，但底層是同一個 Mesh OS 在驅動。

規模化不是靠人力疊加，是靠架構。這才是懶人最愛😍😍😍

總結一下

這個靈感其實是來自角落插座上的 Wi-Fi Mesh，第一次是花了幾個小時建完。後面就幾乎都是 15 分鐘就能從模組積木化的第一個 Mesh 自動生成。

也就是：大腦＆手分開 → 經驗會累積 → 聽得懂人話 → 一個範本N個系統 → 每個客戶有自己的 Provider → 串接零門檻 → 跑在原生介面上沒有 API 支出。

我要自我讚美一下

我 TM 真的天生就是架構師！！！

然後有好多人私訊問這個課程還會不會再開？ㄟ...跟你們說，你要一個有 ADHD 的人講一樣的課程，那會讓我想撞牆誒！

所以答案是：不會再開，但有回放課程可以參加，報名網址在一樓。

那有沒有可能我哪一天又開一個 Mesh 課呢？除非是非常非常非常大的架構改變，不然不會再開。小架構的改變則是在社團內公布最新版本的 Main Mesh。

本文原發表於 2026/04/14 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。