2026-09-09 12:33:35
AI 寫出來的文章，最麻煩的地方常常不在錯字，而是句子通順，讀起來卻像一個沒有生活經驗的人，把「看起來像文章」的句子一段一段拼起來。
你大概遇過這種稿子：開頭先談時代變化，中間塞進幾個「值得注意的是」，每一段都急著替讀者下結論，最後再用一句「讓我們一起迎接未來」收尾。
我做的 「說人話」skill，是一個給 Claude Code、Codex、Cursor，以及其他能讀 Markdown 的 AI agent 使用的繁體中文校對 Skill，會協助你找出 AI 常見的寫作痕跡進行修改。
🎥 觀看影片快速了解：
假設你有一段 AI 寫好的社群貼文，原稿充滿 emoji、誇張形容和勸讀者立刻行動的句子。
你輸入「幫這段去 AI 味」後，第一輪不會直接產出新稿，而會先列出問題：
「哪一句是公式化開場、哪一句只是在拉高意義、哪個 emoji 已經超過這個場景需要的密度。」
例如，原稿寫成：
「AI 寫作工作坊重磅上線！這不只是一堂課，更是一場思維革命。現在就開始行動，機會永遠留給準備好的人！」
第一輪清單會把「重磅上線」、「思維革命」、「機會留給準備好的人」分開標記。
你確認後，才進入第二輪。
改寫結果會回到具體資訊：
「AI 寫作工作坊開放報名。三個小時，教你建立語氣參考、整理改稿流程，並把重複的產文工作自動化。」
讀者能更快知道你提供什麼，也比較容易感覺到作者真的具體做過這件事！
預設情況下，它不會拿到稿子就直接重寫。
第一輪只會列出編號清單，每一項包含四個欄位：觸發位置、原句、為什麼要改、建議怎麼改。全部列完後，會停下來問你哪些項目需要處理？
AI 看到的「寫作痕跡」，不一定都是錯誤；有些排比是為了節奏，有些正式用語是條款需要，有些句子雖然整齊，放在你的品牌脈絡裡仍然合理。
你可以回覆「都改」，也可以回覆「第 2、5、8 條保留，其他照改」。
只有收到你的選擇後，它才會進入第二輪，將指定項目寫回文字或檔案。這個流程為的是保留作者的判斷權。
很多人第一次想到「去 AI 味」，會先找「賦能」「值得注意的是」這類詞。
但真正影響閱讀感的，常常是整段話的判斷方式：段落寫滿「各有優缺點」，卻沒有作者的選擇和理由。
說人話會先刪掉可有可無的套話，再把能落地的句子改得具體；也會同步做台灣在地化，例如把「視頻、質量、信息」校正成「影片、品質、資訊」，並統一全形標點，修改成台灣讀者熟悉的用語和句子節奏。
Skill 可以清掉模板感，卻不能憑空製造你的經歷、立場和故事。
AI 能協助架構設計、資料整理和初稿撰寫；決定立場、選擇語氣，以及寫出真正屬於你的句子，仍然需要作者參與，交稿前仍要確認文字裡有具體的人和判斷。
比較好的使用順序是：先完成初稿，再用說人話檢查。
下圖是 2024 年的我的全人工寫的雷蒙週報，Skill 跑完 36 種檢查後，判定原稿裡有具體事實、個人細節和自然語氣，沒有硬要我們修改。
如果你使用 Claude Code，可以直接將 repository 安裝到個人 Skills 資料夾，將下面的內容複製給你的 AI：
git clone <https://github.com/Raymondhou0917/speak-human-tw.git> ~/.claude/skills/speak-human-tw
安裝完成後，在對話裡說「幫這段去 AI 味」、「這段好 AI，說人話」，就能觸發。
你也可以請 AI「先標示出問題，不要修改」，只查看最重要的問題點；如果確定要跳過確認，必須在指令裡明講「不用列清單，直接幫我改」。
使用說人話的前提，是你手上已經有多份稿子，像是 AI 寫的電子報草稿、社群貼文、銷售頁、客服回信、簡報、公告，或你自己寫完、想確認自然度的文字都可以。
適合放在「初稿完成、準備發布」之間：前面讓 AI 整理素材、拆解結構、提出標題，中間由你補進觀點與真實資料，最後讓說人話做編輯檢查。
👉 觀看詳細介紹：https://github.com/Raymondhou0917/speak-human-tw
2026-09-08 17:32:51
📸 第 187 期（2026-08-29 ~ 09-06）封面照片：黃仁勳於 G20 峰會談話——「接上 AI 服務，不等於你的公司會一夜變強，關鍵在於 Harness 與組織工作流程」
這陣子看到黃仁勳在 G20 上說：未來一年就會到大家口中的 AGI；他還補了一句，其實今天差不多已經到了。1
這個時候，大家都以為他下一句是
「你公司用上 AI，公司就能起飛」
「你要記得買我們家股票」
但他反而是來句反差：
「接上 AI 服務，也不等於你的公司、你的工作會一夜變強。」
他後面接了一個巧妙的比喻，跟我常跟分享的很像：
這聽起來很美好，但不要高興太早。就算你招的是哈佛、MIT 出來的人，進了公司照樣不能立刻上手。你得告訴他這家公司到底要幹什麼、哪些資料能看、哪些不能碰、出了事情誰負責。
也就是：我們得把「聰明人」放進能做事的環境裡，有規範、有工具、有權限，他才能真正發揮效果，換到 AI 也是一樣。
黃仁勳說的這就是 Agentic AI 之所以能這麼好用的原因，是因為 Harness。簡單理解：AI 這個大模型就是一顆引擎，超強的千里馬。你不給他馬具、目標和權限，他就只會聊天；給了，才能真正把事做完、做好。
回頭看每當有 AI 模型推出新版（例如最近的 GPT-6 Astra），就會看到大家又在爭哪一家模型比較強、哪一家又被超車，然後開始批評某些模型很爛，我現在都直接滑過去，當沒看到。
這就像我前幾天跟瓦基聊到：
每個人需要的「AI 員工」本來就不一樣，大家的工作跟生活型態差太多了。
如果你的工作整天都在做視覺設計、要拼高難度的多模態創意，也不需要 AI 幫你處理太多繁雜的日常行政，那可能開最頂規的旗艦模型，開高 effort，給它大量時間推理，最能夠幫到你一次到位；但像我更需要一個「快速有效」的 AI 員工，幫我處理掉許多瑣碎、重複又高度個人化的日常營運任務。
加上我早就把這些任務寫成好維護的 Skill，還有屬於我公司標準的獨特工作流，我根本不需要每次都開最貴的引擎，明明讓 AI 員工（Gemini 3.8 Flash）能 15 秒做完，品質足夠好的任務，幹嘛換成 Fable5 或 Opus 5 跑 10 分鐘？
用合理的時間，把事做好，不犧牲品質，不亂花錢，這才是我要的理想員工。
好的管理者，最厲害的地方是「知道誰該幹什麼」。
帶 AI 這種數位員工也是一模一樣的道理。
剛好 9/3 那天，ChatGPT 跟 Claude 兩家居然在同一天一起掛掉 。我第一時間不是焦慮，是好奇看了一眼我的 AI 員工雷小蒙。慶幸，它還在背景繼續做事。因為它本來就多棲在 Claude Code、Codex、Antigravity 跟 Cursor 上，當大廠當機，它會自動 fallback 到另一個引擎繼續工作，不停工。
這讓我更確定，我這一年一直在講的：你別把身家押在任何一家特定的 AI 上。
因為 AI 模型是你月訂閱租來的——會漲價、還可能在重要的時候當機。真正能在你手裡留下來、無論電腦壞了，只要接到你的 AI 員工的 Vault 才是你能帶得走的資產（Skill、工作流程和記憶、你的偏好標準，還有你踩過無數次坑換來的真實經驗）。
接下來真正能拉開差距的，不是再是誰背了更多厲害的提示詞，做出多少煙花般的 fancy 小作品，是你能不能把工作和生活上的大小事，拆解、重組後交給 AI，把時間釋放去做更值得的事——快樂、真實的活著，才是我們的終極目標。
分得清楚哪些事情該找什麼樣的 AI 員工，讓 AI 去替你分擔重複與繁雜；我們省下來的時間與注意力，去投入在哪些事或者哪些真人來擴展體驗，把屬於你的時間，拿來過自己想要的生活。
當你試著毫無保留地給出善意，
很快就會發現：不是每個人都能接住這份心意。
總有人會覺得理所當然，
也總有人會覺得永遠不夠。
遇過被視而不見，也遇過轉身後的冷淡。
但我從沒打算停下來討個說法。
別人怎麼對待世界，是他的選擇；
而我依然選擇成為有溫度的那個人，
那是我的決定。
人與人之間，從來都是互相篩選的過程。
有時候，你只是走得稍微快了一點，
或是稍微想停留、放空舒展了一些，
就會在不知不覺中，被離開了原本的圈子。
那是極其自然的人性。
不需要為之感慨，更不必花力氣去解釋。
旅程往前走，有人同路，就有人轉彎。
在每一個站台，拿到屬於自己的修煉與收穫；
而在更前面的某個地方，
自然會有同樣明亮、同頻的人在等著你。
生活其實很簡單：
其實生活很簡單，喜歡就爭取，得到就珍惜，失去就當作學習。
愛生活本身，不要愛生活的意義。
每次帶著 iPad、Switch 或 MacBook Air 出門，最麻煩的就是這些裝置都沒有內建 HDMI 孔。想外接螢幕或電視，包包裡非得塞一顆拖著小尾巴的 USB Hub，Switch 原廠底座更是又大又難帶。
這次跟大家分享一件出差旅行的減法神物 —— GAMENIR 的 DK4Pro (65W) 。它把 「65W PD 快充 ＋ HDMI 4K 影音輸出 ＋ USB 擴充」 全部做進一顆可折疊插頭裡，最長邊只有 5.9cm、重量僅 120g，直接取代原廠充電頭加轉接 Hub：
👉 DK4Pro 65W 專屬特惠 （結帳輸入 DK100 再折 100 元，限量）
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—文章和學習筆記—
正課上線後，我寫下了這堂課背後的選擇：當 AI 已經能陪你學工具，課程還應該提供什麼？
我的答案是，把可以持續更新的教材、實際遇到問題時的支持，以及其他人走過的經驗，一起交到你手上。這篇也談了課後陪跑與學員故事，為什麼會成為我接下來想投入的事。
半夜三點多，手機跳出 Zeabur 的緊急通知信：建議所有人立刻撤銷並重新產生 API Key。
用白話講這件事有多嚴重：我們寫程式都學過一個鐵則——密碼和 API Key 絕對不能寫在程式碼裡，要藏在平台的「環境變數」中。這個觀念完全正確。但這次出事的，正好是平台用來保管環境變數的那條通道。等於是「銀行保管庫」本身被挖了地道，我們藏得好好的鑰匙被整包帶走。
我在這篇寫了完整的 2+1 種應對方案，包含可以直接複製給你 AI Agent 的 Prompt。最關鍵的一句是：不要靠自己的小腦袋回想用過哪些 Key。
人在緊急的時候，最直覺的反應是靠記憶列清單，但記憶在壓力下是最不可靠的。腦袋要留給判斷，清單交給機器。
（幾天後我們又回頭做了一次完整複查——不是「我記得都換了」，是重新跑一次審計、一項一項對。這是我覺得比第一時間換 Key 更重要的動作。）
跟設計師朋友 ChingJu Chen 聊天的紀錄。
他把 AI 工作術玩到很極致——用 Notion AI 根據歷年任務時間，分析同仁未來一個月的負荷量指數；用 AI 整合建材 OCR 自動生成媒體投稿，把過去要找行政助理花一週的事縮到半小時。
但我更佩服的是他看世界的方式。當大家在看一間飯店裝潢多奢華，他在拆解風怎麼流動、光影怎麼落進來。他分享斯里蘭卡建築大師巴瓦的住宅，說頂級體驗從來不是建材的堆砌，是室內外邊界的消融。
把繁複流程丟給 AI 處理，是為了把時間還給生活與創作。能有這樣互相啟發的朋友，真的是件很快樂的事。
雷小蒙自己寫的工作匯報。這一期它記錄了閉關備課那段時間，它在遠端怎麼待命、怎麼接住那些我不在電腦前的任務。
如果你想知道「養一個 AI 分身」實際上長什麼樣子，這個系列是我目前能給的最誠實的紀錄——包含它做錯的部分。
在這篇實戰復盤裡，點出了一個非常反直覺的真相：在現在大模型的能力下，「寫程式碼」反而是整個軟體開發流程中，最不需要操心的小環節。
真正有意思的變化，是發生在「寫程式碼之外」（程式碼前後）：
這篇對我最大的收穫，是他對「文檔」的重新定義：在 AI 時代，文檔不是寫完就沒用的負擔，而是 人和 Agent、以及不同 Agent Session 之間傳遞記憶與決策的橋樑 。你把想法固化成規格文檔，下一個對話只要一句「照著這份文檔做」，Agent 就能無縫接手。
這也是我在過往所有數位工具課程裡，反覆跟同學分享、實踐的：寫文檔跟寫實務的重要性。所以以前有認真上我們課程的同學，其實會發現，以前累積的能力在現在 AI Agent 的時代裡面，都可以被放大好幾倍的效益。
Anthropic 官方深度訪談了 15 家高速成長的初創公司，整理出它們如何用 Claude Code 顛覆傳統產品開發週期（SDLC）的 5 條核心準則。
裡面有幾個非常震撼的真實案例：
這份指南印證了一件事：未來的競爭不是比誰雇了更多人，而是比誰能把「業務專家＋AI 員工」的敏捷閉環做得更徹底。
—數位工具和 AI 應用—
Google 這波真的扳回一成。我的實測心得與工作分配調整，在開場已經聊過了。
補一個實測到的細節：3.8 的速度跟日常工作很搭，但消耗額度好像比 3.7 快一些。不過相比 OpenAI 和 Anthropic，Google 給的額度已經算很大方了。
玩法是隨手拍、完全不管鏡頭，回家插上電，AI 導演幾小時後自動剪好。
🔍 雷蒙三十會員限定內容＆學員見證：
很多人以為 AI 只能幫工程師寫程式，或只適合坐在電腦前打字的白領。但在我們 Discord 學員社群裡，大家把 AI 員工玩出的花樣，往往比我想的更接地氣：
👉 如果你對 AI 也有興趣、想把 AI 員工技術真正落地到自己的工作與生活，歡迎參考我們的 「超級 AI 個體」陪跑課 ，跟著大家一起把日常瑣事交給數位員工。
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2026-08-30 20:36:41
📸 第 186 期（2026-08-07 ~ 08-28）封面照片：幾個月前與 Apple Taiwan 合作的 Notion 案例專題分享，登上 AppStore 今日頭條
八月二十號早上，我一睜開眼就被一封信砸中。
Apple 團隊來信通知，幾個月前跟他們合作的 Notion 旅行規劃專題，正式上了 App Store 的今日頭條。隔天更妙，是讀者跟學員先私訊我：「你上首頁了。」我自己點開才看到大頭照掛在那裡。
前往看看這次的 Apple 專題合作（可依你的裝置點擊查看）：
說真的，還是覺得蠻不真實的。
從高中時自己打工存錢買的 iPod touch、大學第一台 MacBook Air，到現在蘋果全家桶，甚至搞了全屋智能工作宅，我做為 Apple 用戶已經超過 20 年。甚至在我們家的牆上，至今還掛著一幅 2007 年初代 iPhone 的零件拆解標本：
當年追著賈伯斯發表產品，到即將 9/10 Tim Cook 的 Good Morning 將接班給 John Ternus，我幾乎把每年蘋果的發表會，都當作是我生日前夕的慶祝，一路以來都只是愛好者的我，完全沒想過二十年後，自己也漸漸成為了一個專業的數位工作流教學者，能反過來被 Apple 官方選中，登上 App Store 首頁向全球用戶推薦，特別開心也很莫名感動，是種里程碑吧。
這讓我想到賈伯斯在史丹佛畢業典禮上的那句經典名言：
「你無法預先把未來的點滴串連起來；只有在回顧過去時，才能把那些點連在一起。所以你必須相信，現在所經歷的每一步，在未來的某一天都會串在一起。」
—— Steve Jobs
這次的合作對我而言，不僅僅是一次商業曝光，更是一個珍貴的里程碑 —— 它驗證了： 只要你持續真誠地活、認真打磨自己的系統，並把真正有用的東西留下來，時間終究會給予回響。
不過這個合作前後跟 Apple 團隊來回討論了好多輪，從一人公司的知識管理、AI 自動化應用，一路收斂到大眾最有感的「多人旅行規劃」。
最後呈現在前台的文字，大概只有原始素材的十分之一。
那另外的十分之九去哪了？
原始的完整筆記，是去年聖誕節在紐西蘭南島時，寫下了約三千字的旅遊筆記和多人旅行 Notion 模版。這個完整的模版甚至做到一半，就因為太忙沒有繼續推出。它就只是被寫下來、存進資料夾，然後躺了八個月。
所以每次有人問我「現在寫這些有什麼用？」
我想說的是，你今天記下來的東西，大概都不是為了今天用的。
從韓國回來後，還有一件事一直放在我心上。
這趟是我這幾年第一次真正「不帶筆電出門」。
八月十號下午，我人在首爾明洞逛街，Google 的合作夥伴傳訊息來，想看我們最新那支合作影片的完整觀看數據與用戶行為分析。
以前當我收到這種需求，我會開始去找一間能工作的咖啡廳、開筆電、登後台、複製數據、截圖、整理成線上文件……等，至少兩小時，整個下午的旅行心情就沒了。
那天我做的事是：一邊逛街，打開手機上的 Codex 連回台灣家裡的 Mac mini，叫我的 AI Agent 直接到 YouTube 抓這支影片，產出一份視覺化網頁報告給 Google。任務下完，手機鎖屏放回口袋，繼續跟柚子往下個目標走。
十五分鐘後，報告好了，我回傳給 Google，他們也很驚訝怎麼這麼快。
但我更想跟你分享的不是「工作得有多快」，
是我終於能好好享受「沒有後背包的旅行」。
所以這段時間，我才這麼認真投入去打造最有用的 AI Agent 課程，幫助需要的人，打造一套能幫你做事的 AI 員工分身，來獲得生活上的自由。因為當你把執行交出去之後，空出來的時間，更能拿去感受、體驗那些沒有標準答案，更重要的事。
（雷小蒙 aka 我的 AI 員工，也把這段時間協助閉關備課、遠端待命的工作寫成了一篇完整匯報和幕後故事：👉 我的 AI 分身上班紀錄 W27~32）
工作要追求高效，肚子的幸福也一樣要顧好。
以前我想吃塊好牛排，總是在兩個極端之間掙扎：去全聯或一般超市買，雖然便宜但肉質薄、口感常常踩雷；去好市多買大包裝，品質還行但分裝冷凍實在麻煩。
後來我和柚子吃遍各家生鮮電商，終於找到這家 「老闆吃肉」 —— 原塊肉真空小包裝、產地直送、直接冷凍免運到府。想吃的時候直接拿一包出來退冰，或者不解凍直接用氣炸鍋懶人料理加點蔬菜，十幾分鐘就是一頓軟嫩多汁的牛排餐。
後來也認識「老闆吃肉」這品牌背後的老闆，實際在台南聊過幾次天，覺得這品牌值得信任，所以後來我家的牛肉都是跟他們買的。
我私心最常回購的是這兩款（更多 請點此 Notion 頁面 看我的紀錄）：
中秋節要到了，替蒙友們談了專屬優惠，全館除了冷凍免運到府之外，結帳時輸入週報讀者專屬優惠碼 lifehacker 即可享折扣：
👉 蒙友專屬選購連結：點此前往「老闆吃肉」選購（結帳時輸入優惠碼 lifehacker）
—觀點與判斷—
幾個月前跟 Apple 團隊合作的 Notion 旅行規劃專題，正式登上 App Store 今日頭條。有趣的是 Apple 給我的連結在電腦版打不開，我還特地發信確認，才知道原來是手機端獨有的 Feature。
與暢哥對談後的深刻後記。從 2020 年從北京回台創業時的猶豫，到五年後身為同行者的對話。暢哥聊到當年因女兒抱著腿說「爸爸不要上班」而毅然辭去外商總經理，以及為什麼在 AI 時代，一人公司的天花板不是靠加人抬高，而是靠 AI 槓桿與生活設計。
這期最想推薦你讀的一篇。為什麼我不用「影片總時長」當賣點，反而選了「文檔先行、代碼開源、社群陪跑」這條比較累的路。在工具隔週就更新的時代，時長不是價值，是負債；學員買的不是內容，是「相信你半年後還在」。
很多企業導入 AI 後發現沒成效，問題不在工具。工程或行銷第一版原型十幾分鐘就產出了，卻一樣要撞上舊有的開會與簽核流程——這就像 4×100 接力賽，第一棒換成了波爾特，後面三棒卻穿著藍白拖在散步。這種「速度比失衡」才是真正的瓶頸。（延伸閱讀：從 Cloudflare 裁員看 AI 組織轉型，部門解構到知識管理師）
YouTuber「壹加壹」推出 AI 上字幕工具《What’Sub》，社群立刻分成兩派：「這些都只是 AI 的割韭菜產品」「免費的一堆、自己就能打造，幹嘛買」。當人人都能用 AI 做出東西，這些產品還值得買嗎？我的答案跟大多數 AI 玩家不太一樣。
我很喜歡 Netflix 的管理原則：「情境，而非控制」（Context, not Control）。主管的工作不是控制每件事，是把情境餵飽，讓最靠近問題的人自己決定。AI 員工也一樣——當它產出很爛，99% 不是模型笨，是你哪個情境沒給到。這篇是我這半年講 Harness 工程講得最白話的一次。
週末我把整本書的編輯狀態做成一頁式網頁給出版社。與其拉三場會議、用嘴巴講、用不同的腦袋猜測別人腦中的畫面，不如靜下來用圖文同步資訊。某種程度上，跟我工作應該蠻爽的——我都會把想法做成 Demo 給你看，讓你不用猜來猜去。
—數位工具和 AI 應用—
一對一約時間可以用線上日曆工具，但一群人呢？每次看大家在群組裡來回丟日期，喬了兩三天還沒約成，真的有夠煩。所以我在雷蒙三十的線上工具箱做了一個：免登入、免註冊，逐日自訂時段（週五晚上可以、週六下午可以、週日只有白天兩小時都能設），還接上 Google Maps 自動帶出地址與地圖連結。免費版活動 30 天後自動清理，不留隱私負擔。👉 體驗「喬時間」工具
AI 產圖很方便，但品牌素材需要固定視覺，來來回回修反而更耗時間；過去要在 Figma、Canva 手拉，團隊成員不會用這兩個工具也是白搭。所以我先用 AI 生成固定樣式，再讓 AI 寫一個線上封面圖產生器——限制輸入欄位、大小改用拉桿，團隊每次都能穩定產出，也不用反覆找設計師。
如果你也在用 Claude Code、Codex 這類 AI Agent：Ports 一次列出所有正在跑的本機測試網頁（Agent 一路開了 3000、5173、8000，還能一鍵全關）、OpenUsage 在選單列直接看各家 AI 訂閱燒了多少、Hold My Lid 讓你闔上筆電之後 Agent 還會繼續跑完任務。
我們的實際工作流：Codex 適合分析影片、找切角、提出初稿和清背景，最後一定回 Figma 手動定稿。因為整張封面都交給 AI，人物五官走樣、缺乏真實感的「AI 味」會直接毀掉品牌質感。文章裡有完整步驟截圖，還有幾條你可以直接抄的注意事項。
—生活與觀察—
以前住飯店都挑高樓層，這次住海景才發現：如果前面很遼闊，4~6 樓才是最佳樓層。太高變成俯視，反而沒有沉浸感；低樓層才有「自己就在沙灘上」的感受。這家飯店的餐廳在 22 樓，我覺得沒有 5 樓的景美，還能看到纜車在眼前。順帶記一下數位遊牧的日常：先工作三小時，再出門溜達。
就是這期開場提到的那場對話。存在主義、尼采的永恆輪迴，還有為什麼我覺得在 AI 時代，「選擇並承擔責任」才是最稀缺的能力。
🔍 雷蒙三十會員限定內容＆學員見證：
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2026-08-22 12:49:17
怎麼樣的企業，才算是真正的「AI 原生組織」？
這幾年相信不少人的公司，已經全員都在用最新的生成式 AI 工具，你能肉眼可見的過程產物增加不少，但怎麼工作時間、產能沒有具體改變？
答案放在這張圖1：
如果只有局部加速，內部的執行、決策依然是傳統的糟糕管理流程：每天開不完的對齊會議、層層關卡的文件審批、誰也說不清的權限流程。
你給每個員工買了 ChatGPT 團隊帳號，只是讓一線員工用十倍速把中間產出做出來之後，然後一樣撞上原本那些僵化的舊流程，所以最終獲得差不多的成果。
那麼，AI 如何重塑企業組織，才能帶來有效產出？我最近看到一些方法挺有收穫的，整理給你：
核心結論速覽
吳恩達（Andrew Ng, DeepLearning AI 創辦人）提出2：
現在的產品團隊靠著 AI 輔助，一天就能把一個新功能或小軟體做出來；但把成品送到法務部門時，法務依然需要按照過去的排程，花整整一週來審查。
這個現象值得琢磨的地方，並不是指責法務動作太慢。因為站在法務的角度，要把風險管理做好，本來就是他們的職責。
真正的關鍵：AI 徹底打破了一家公司內部原有的「速度比」。
過去我們寫程式碼、做設計、寫行銷文案、跑數據分析，一般人都是用「週」或「月」的時間尺度上工作：
每個環節的時間有長有短，但彼此的節奏是相對協調的。
現在呢？
工程師寫程式從一個月縮短到三天，做產品原型從一週縮短到半天，行銷第一版行銷文案十分鐘就能產出。
但當你要跟主管匯報需求，依然要一層一層開三輪會議、申請專案預算，還要去 OA 系統裡逐級簽核；要調取業務數據，依然要在群組裡到處問人找權限；至於法務和資安部門，依然要等到專案快上線前那一刻，才第一次看到完整材料。
這就像一場 4×100 公尺接力賽：第一棒突然從普通人換成了牙買加閃電波爾特，但後面三棒卻還是普通人，甚至穿著藍白拖在散步。第一棒跑得越快，後面的節奏就顯得越卡頓。
這種「速度比失衡」，也就是絕大多數企業在導入 AI 時的關鍵瓶頸。
吳恩達觀察到的 AI 原生軟體團隊，典型規模大約只有 2 到 10 個人。這群人擁有極強的業務理解力，有非常寬的自主行動邊界。
工程師不只能寫程式，還能自己做產品判斷、理解用戶需求、甚至順手寫出行銷文案；產品經理也不只是寫 PRD，自己動手就能用 AI 拼出可互動的原型。
但要求每個人都變成全能全領域的超人也不太現實，該怎麼調整團隊才是有效的？
基於這幾個月的觀察，我總結出 AI 原生組織核心原則：
AI 原生組織核心原則
「前線人要少、中台知識網」
過去必須經過五個部門接力才能完成的第一輪探索，現在由少數幾個通才帶著各自的 AI Agent，在幾天內跑通一輪。
請注意：這個「中央管理台」的最理想形態，不是一個坐滿了幾百人、專門用來蓋章審批的大部門；是將大部分的規範寫好，讓前線夥伴可以用他們的 AI Agent 快速獲取團隊累積的知識，是一套透明度高、可快速迭代更新的知識管理核心。
以法務為例：過去的做法，是產品做完後，把整包材料丟給法務排隊審查；AI 原生的做法，是法務專家先把過往的經驗提煉成「風險分級規則、標準條款庫、預批准條件」。
低風險、可逆的改動，系統直接自動檢查並放行；只有當專案觸及重大風險時，系統才把例外情況升級給真正的法務專家裁決。
所以法務沒有消失，只是讓專業知識更早、更全面地融入了產品開發的每一個環節。它從「最後一哩的把關」，變成了所有人都能即時調用的知識接口。
這也是我為什麼說，Notion 在這一次的 Agentic AI 的浪潮中非常聰明且厲害，它把自己從過往的筆記工具，轉到資料庫管理，到現在成為一個 AI Agent 的協作平臺與共同大腦。（這也是我們第十一屆 Notion 訓練營內容全面升級改版的主要方向）
2026 年 5 月，全球網路基礎設施巨頭 Cloudflare 宣佈裁員約 20%（超過 1,100 人），並將這次重組定義為全面轉向「AI Agent 優先的營運模式」3。
Cloudflare CEO Matthew Prince 在《華爾街日報》中提出了一個很不一樣的分類方式。他不再用工程、行銷、法務、財務這種傳統部門來劃分員工，而是將工作角色粗略歸納為三類：
Prince 的判斷是：在 Agentic AI 時代，創造者和促成者依然不可或缺，而「紀錄與協調者」這個屬性的工作，將最快被 AI 全面接手。
很多人看到這段話只看見「傳統的紀錄者會被淘汰」，就完全看反了它的本質。
這也跟我過去三年，一直在我的課程中呼籲的十分雷同：傳統的「人工填寫」會被淘汰，因為你不該自己手動去紀錄，而是要當「團隊的 AI 知識管理師」！
三年前我就跟很多學員和企業主說：團隊中應該設立專門的角色，把那些最熟悉業務流程、最具備實戰經驗的資深專家，從繁重的例行庶務（紀錄者）中抽離出來，轉向團隊的 「知識管理師」 —— 負責把過去沉澱在自己腦袋裡的業務邏輯、決策判斷、踩坑經驗，寫成標準的 SOP 文檔，搭建起團隊持續進化的知識庫與 Wiki。
不要再讓這些寶貴的專家整天埋頭回覆重複的 FAQ、在各部門之間手動轉傳資料、或重複審核低風險的例行文件。
為什麼這件事在今天極為重要？
因為一旦團隊把這張「中台知識網」建立好，未來每一個前線工作者，只要帶著自己專屬的 AI Agent，去串接團隊共同的知識庫，就能直接查調法務條款、產品規格、客戶歷史記錄與業務流程。
這將帶來三個最直接的質變：
這也是我常拿「鍵盤打字」的比喻來講的現象：當我們要從看著鍵盤打字（一分鐘 40 字），到高速盲打的階段，一定會經歷一個重塑工作模式的時期（一分鐘 20 字）。這個時期做得好，你才有可能突破之前的天花板（一分鐘 100 字）。
這場組織變革的背後邏輯，在軟體工具市場的殘酷賽局中已經得到了一次真實的驗證。
2026 年 8 月初，曾經的 No-Code 巨頭 Airtable 被 Bending Spoons 收購，這筆交易僅有 12.85 億美元4。
為什麼是「僅有」？因為在 2021 年的 Series F 輪融資中，Airtable 的估值曾高達 117 億美元。短短幾年間，其企業估值縮水了超過 85%。
為什麼曾經風光無限的關聯資料庫霸主，會落得如此處境？
與此同時，當初被視為「後起小弟」、早期資料庫功能甚至被戲稱是借鑑 Airtable 的 Notion，卻在這次 AI 浪潮中完成了驚人的躍升5。
關鍵就在於 「是否能成為團隊與 AI Agent 的共同大腦與中樞」。
我過去曾深入介紹過這款最強大的雲端資料庫 Airtable，它雖然表格強大，但本質上依然是一個結構相對封閉的資料庫工具（Grid/DB）。然而，結構化資料與內部表單工具，是 AI（搭配 Supabase、Postgres）最擅長生成與取代的東西。
而 Notion 的本質是「以文件為載體的自由畫布（Doc-centric Canvas）」。在 Notion 裡，每一個 Database 的每一筆資料，點開都是一個完整的 Markdown 頁面。聰明地將自由度極高的 Page / Block 視覺介面與資料庫結構與全公司知識庫 Hub 融為一體，並在第一時間深度接入 AI 檢索與 Agentic 介面。
AI 時代最具價值的資產是「非結構化知識」。例如 PRD 需求文件、工程架構討論、會議決策、客戶反饋、Prompt 實驗紀錄。這些內容無法塞在 Airtable 的一個個儲存格裡，卻天然適合生長在 Notion 的 Page / Block 架構中。
今天許多頂尖的 AI 團隊，每個人電腦裡的 AI Agent，正是隨時連接著團隊的 Notion 知識庫：讀取最新的產品規格、檢索客戶對話記錄、調用標準 SOP，然後在本地推進任務。
所以 Notion 已成為企業選擇「中台知識網」的核心工具，才能扛住這波 SaaS 風暴。
看清了 AI 帶來的組織重塑後，這對身處其中的個人工作者、專業人士與主管來說，有什麼啟發？讓我快速總結。
首先，請不要再拿公司頭銜與「職稱」來自我定義，或者說「侷限自己」。在履歷表上寫著「產品經理」、「資深行銷」或「法務專員」已經無法保證你的職場安全性。
你必須誠實地拆解自己每天主要投入的工作內容是：
你每天是在創造與促成，還是在做隨時被系統接管的庶務？看清楚這點之後，無論你是一般員工還是管理主管，你都有兩條清晰的行動路徑可以選擇：
如果你身處一家有潛力、管理層具備開放思維的公司，你可以主動爭取跳出重複性庶務，申請成為組織內部的 「知識管理／AI 架構師」。
主動把團隊零散的業務知識、隱性經驗與審批標準「資產化」，建立起結構清晰的團隊 Wiki 與 SOP 規則庫。當你幫團隊把這套「中台知識網」搭起來，並教會大家如何用 AI Agent 去串接這張網時，你不僅不會被 AI 替代，反而會成為這家公司最不可或缺的架構管理者。
如果你發現身邊的組織極度僵化，老闆和主管依然沉迷於「買了 AI 帳號就要求一人幹五人活，但流程死不改」的偽扁平化管理，那麼最明智的做法就是 —— 快逃啊。
當然，如果你覺得現在薪水跟福利不錯、待著也挺爽的話，你也可以開始替自己養成可遷移的能力，或發展副業、累積個人的數位資產。把精力投入到 「個人 AI Agent 協作能力」 的培養上，讓自己學會調動 AI Agent 跑通過往要一個團隊才能做到的事。
因為未來的好團隊、好老闆，要搶的就是這種懂業務、懂工具、能直接在前線產出成果的「超級個體」。
別在比誰先用、用了多少 AI，很可能這些人都還在舊流程裡撞牆。主動替自己和團隊把那張知識網、AI Agent 的能力搭起來，才是替自己和團隊增能的最好方式。
想掌握個人 AI Agent 實戰協作？
如果你有興趣看我平常是如何實際調度、使用 AI Agent 來重塑個人與團隊工作流，也可以報名參加這場「AI Agent 實戰體驗課」，我會帶你完整拆解超級個體必備的 Agentic 工作流！
2026-08-16 13:23:42
過去做 YouTube 封面，最花時間的是找到值得放大的切角：哪一格畫面最有故事？標題要講什麼？人物要放在哪裡？
這次我們團隊直接透過 Codex（ChatGPT 桌面版）簡化了製作流程，它可以協助我們分析影片、找出適合的畫面、提出標題方向，並快速生成幾個封面初稿，減少過去反覆討論與溝通的時間。
但我們沒有把整張封面都交給 AI。
因為我們發現全部交由 AI 處理時，很容易出現明顯的 AI 感，人物的五官、身形、手勢和服裝細節也可能走樣，讓人物變得不像本人，質感也容易被削弱。
因此前期探索交給 AI，最後則回到 Figma 手動定稿，既能加快製作流程，也能保留人物的真實感與設計品質！
繼續往下看與 AI 協作 YouTube 封面的詳細做法👇
上傳影片和你想要的封面參考，請 Codex 分析適合的封面元素、可用截圖，以及標題方向。
Codex 會開始從影片中找適合的畫面，再依不同切角提出多個概念初稿。
讓團隊可以快速比較構圖、情緒和標題，確認封面方向，這一步 AI 可能把標題拼錯、品牌標誌畫歪，人物也可能在不同版本裡變成不同的人，先不急著修！
選定方向後，開始拆分元素，而不是一直讓 AI 繪製，因為 AI 只要重新生成一次，人物就可能出現細微但致命的變化 ——
臉型和五官變掉、手指數量不對、衣服上的 logo 變形、眼神和姿勢改變，甚至同一個人前後兩張圖的身材比例也不一致。
雖然縮小成 YouTube 封面圖後，觀眾未必會看出異樣，但整張圖就是會有一種「這個人不像本人」的感覺。
所以把人物交給 ChatGPT 網頁版，請 AI 從原始截圖中取出人物版本，並提亮整體，接著用去背工具移除白底，取得透明的 PNG 圖檔。
為什麼不直接透過 Codex？就我們的經驗，透過 ChatGPT 網頁版比較能減少人物變形的情況。
去背後我會檢查幾個地方：
之前在製作 Discord 機器人部署教學的封面時，也是直接請 Codex 根據影片內容找出適合的畫面截圖，再進行人工編排。
接著我請 AI 移除標題和其他前景元素，只留下背景。
拿到乾淨背景後，就能在下一步走把去背完成的人物整合進去。重點就是：Codex 用於探索想法，再交由人工重新組合元素、維持品牌風格！
最後一個步驟：進到 Figma 裡製作標題、描邊和其他視覺元素，並用同一組去背人物與背景編排 2-3 個版型。
文字需要正確、可讀，品牌字體和比例也要一致，這些細節交給熟悉品牌的真人處理比較適合！
原因很簡單：AI 圖片裡的中文字容易出現錯字、缺字或字體結構不一致。
製作封面時，要確保這些問題：第一眼能不能知道影片在講什麼？主標在很小的尺寸下是否仍然讀得懂？人物、品牌標誌和背景的視覺重量有沒有互相打架？
去背後的透明人物素材也可以重複使用，同一個人物放到不同背景、不同標題版型裡，逐一比較構圖，之後要改稿也只需要替換背景或文字，不必每次重新生成整張圖。
🎥 Codex 與 Claude Code 桌面版教學影片：51 分鐘完整教學已上線，免費看；重點包含桌面版入門、AI Agent 搬家、HyperFrames 影片流程、Computer Use（電腦、遠距控制）
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為什麼大多數人用不好？因為你的 AI Agent 一開始太空白、你也不知道從何訓練。
以我們 8 年教學，超過 10,000 名學員在數位工作術的經驗，這次特別設計課程機制：
這堂迷你課，設計為可以直接餵給 Claude Code，它會快速學會這些「武功秘笈」！
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2026-08-08 11:00:36
📸 第 185 期（2026-07-12 ~ 08-06）封面照片：在釜山海雲台的房間裡辦公，窗外就是沙灘——這封信有一部分就是在這張桌子上寫的
七月二十號是柚子的生日，那一週也是我們的結婚紀念日。
以前這一天，我們通常在某個奇妙的地方度過：去年在機車環島的路上；某年在北京，三十七度的故宮曬到快融化，還在在長城旁的隱密飯店裡，等一顆線條小狗的外送蛋糕……等，每一年都很奇葩，一種新的體驗。
今年，我們晚了一些時間慶祝，所以現在人在韓國 🇰🇷；這也是我們第一次到韓國，好多好多「原本沒想到的體驗」，之後再陸續分享到社群。
先講一個文化衝擊：手機警報響不停。
在台灣，通常只有一定強度的地震，或水災、國安會有警報，但韓國是連「有人走失、溺水小心」都會推送手機的最高級蓋版通知，然後整個機場的人手機都在叫，一開始還以為有殭屍來襲，結果是一位老人走失的消息。
查了一下，這種走失警報，從 2021 到 2025 年總共發了 10,417 件，其中 2,462 個人是靠民眾看到簡訊通報才找回來的，所以這確實有用，但也真的蠻干擾的，尤其在搭車想閉眼休息時，突然來個震動警報，直接被嚇醒。
回到前幾週的備課地獄，也想先謝謝在生日當週還陪著我的柚子。
那天晚上九點，她坐在我旁邊，陪我開 AI Agent 大課體驗課的直播策劃會。隔週就是直播，我們一起跟會員們討論學員的專屬社群頻道該怎麼做，她還問了：「這場你想讓大家帶走什麼？」
我那陣子滿腦都是課程內容該怎麼呈現，讓學員學起來更順，更有效地完整認識該怎麼訓練自己的 AI 員工；她則是已經在想學員上完課、上課過程的樣子。
我擅長的是把內容想清楚、講明白，但一堂課的完整體驗，從報名那一刻就開始，經過客服、體驗課、社群，還有很多很多那些課程內容之外的突發狀況。尤其第一場直播時還有遇到「卡頓災難」，靠著柚子在聊天室緊急補血才讓那天順利度過。她依然是我覺得最強的課程運營小能手，兩場舊生體驗課能有不錯的成果，全是她在後面撐著、把關細節。
所以創業第六年了，這幾年我們的配合像是：我把她想做的事變得可能，她把我想做的事變得完整。我們互相補位，也一起把生活的半徑往外推，工作是這樣，旅行也是這樣。從去年開始，我們開始安排各種旅行，獲得了許多「原本沒想到的體驗」，很多都是因為兩個人一起，才會去安排、去嘗試。
創業第六年，最棒的是身邊有個人願意陪你把事情做完，也願意在事情做完之後，拉著你去看看外面。柚子，生日快樂，謝謝妳 ❤️
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回到工作。我消失的這一個月，主要也是進了【AI Agent 陪跑大課】的精神時光屋，除了課程內容前後更新了 364 回，我也想和你分享一個我覺得很棒的學員提問：
「雷蒙，你明明能自己把課程做好，為什麼還要跟課程平台合作？而且還變貴了。」
但這題其實不好簡單回答，我又想好好說，所以寫了一大封信給過往學員。（之後正式對外時，我再把信件公開）如果簡單一句話說 —— 跟我用 AI Agent 的理由一樣：把不擅長、會磨損精神的工作交出去，把時間留給只有自己能做的事。
我擅長的是把內容做好，讓交付出去的東西是我自己實踐過、認可的內容和品質，幫信任我的學員帶來實際的改變。但行銷一直是最讓我燒腦、最磨損精神的部分；客服則佔掉柚子太多本來可以自由運用的時間。這兩件事再自己硬撐下去，最先被犧牲的一定是內容本身。
前陣子讀到一篇談「割韭菜課程」的文章1，有句話戳到我：很多真有實力的講師，反而賣輸給話術很強的騙子——因為他們一直往內打磨，越鑽越深，卻沒辦法用夠淺白的方式，讓更多需要的人知道他們。我不想變成那樣，但也不想為了不變成那樣，把自己活成另一種人。
所以這次跟 ShiFu 團隊合作，是把「出圈」交給更擅長的人，一起把餅做大。兩堂課的分工也就清楚了：迷你課的目標是推廣，讓更多人知道怎麼開始打造自己的 AI 分身；陪跑大課的目標是落地，把方法備齊、直接串成可持續運作的 AI 團隊，把想法做出來，也把投入賺回來。
至於為什麼變貴？平台分潤確實佔了一大部分，該給的還是得給。但更關鍵的是，這堂課交付的不只是一批影片，還有一整年的陪跑社群、直播共學和學員作品平台。如果我把它訂得很低，我就沒有辦法陪你一年，必須坦白說。
而下面這段，是我最想寫的：你不需要買這堂課，才能開始。
我刻意把最基礎的那一塊留在外面：Claude Code 公開資源 repo 完全免費，裡面有環境安裝包和入門配置；AI Agent 迷你課 是門檻最低的自學手冊，如果你喜歡自己折騰一切，就推薦迷你課給你；而這封電子報、我的部落格和 YouTube，不會因為你沒買課就少寫什麼。
課程進度是：8/1 中午已開通給先報名的舊生（BETA 搶先體驗版，目前四百多位同學加入），正式對外開賣在 8 月中，我也規劃在 8 月底前辦一場公開場次，下週開放報名後，再跟你介紹。
最後補一個這一個月最深的體會：當 AI 能代理掉八成的執行，「做不做得出來」已經不是門檻了，「值不值得做」才是。這半年我推掉很多事，換來的不是更多產出，是把一件事的品質做到更好的空間，也是能安心闔上電腦、去過生活的餘裕。
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這段時間，我的 AI 數位員工幫我做完了什麼？
我幾乎把所有的執行，都交給了自己訓練的 AI 員工（我叫它雷小蒙），這兩週的韓國行，也是靠它遠端在家隨時等我派任務，所以我可以只帶著手機處理大小事。它也自己把這一個月寫成了一篇工作紀錄，包含闖禍的部分：👉 我的 AI 分身上班紀錄（20260629~0805）
很多找房網站的第一步，是先選行政區，再慢慢套房型、價格和坪數。但生活通常不是這樣開始的：我們先知道每天要去哪裡上班、哪一站要接送小孩，或希望回家時不要花掉一個小時，才開始想住在哪裡。
「巷導」是一個從生活圈出發的找房地圖。進入巷導網站後，可以只輸入地點，完成這一個動作後，地圖就會開始展示所有資訊，他會先用系統預設的通勤方式和通勤時間，所以你會在地圖上直接看到走路15min、開車15min、開車30min的三條等時線範圍，以及範圍內符合條件的房源。當然，若你想調整交通方式（例如改成騎機車）或通勤時間（例如改成60min），也沒有問題。
還有一個值得說明的細節：同一間房只顯示一次，畫面不會被重複刊登塞滿，清爽許多。巷導目前仍有超過 10 萬筆獨家房源。對正在找房、換工作，或重新規劃生活圈的人，可以試著從自己的通勤路線開始找找看。
—文章和學習筆記—
備課到一半收到一封信：一位讀者說，先生開始在家庭群組分享我的 AI 教學影片，她也決定給自己放一天假。那一刻我腦中浮出來的不是後台數字，是一張餐桌——有人吃完飯打開手機，跟家人說「這個你可以看看」。做內容的人能得到的最好回報，大概就是出現在某個人的餐桌上。
從「大腸桿菌」「葡萄酒」「飛機」這些老譯名聊起：為什麼台灣好像失去了造詞的能力，只能直接吞英文？我認真想幫 AI Agent 找一個中文名，留言區的答案比我想的精彩。
GitHub 上有人做了 PUA 風格的 AI 提示詞包（罵 AI 讓它更聽話），拿了一萬九千顆星；另一個人做了反版「純愛戰士」NoPUA，乏人問津。我拿兩套實測給你看結果——罵人的爆紅、講道理的沒人理，這件事本身就很值得想。
從一個「怕辜負人家用心」的心理陰影，聊到我的「幸福工作法」：把成交率倒過來算，每一組沒成交的客人，其實都是你獎金的一部分。做內容也一樣——以前 20 篇爆 1 篇，現在 10 篇爆 1 篇，剩下那些沒爆的，不是白寫。
很多人抱怨 AI 產出不夠好，但問題常常出在「你只給它五分鐘」。如果你願意投入一小時，給它專屬的 skill 和工具，它的表現很可能超越一個專業工作者花四小時、甚至一天的成果——這句話你拿去跟你的外包或員工講講看就懂了。我也拿汽車取代馬車的歷史做對照：當年馬車業抵制、丟石頭、遊說立法限速，最後被改變的不只是交通，是整座城市的樣子。
—數位工具和 AI 應用—
想讓 AI 學你的語氣，第一步不是全部倒進去。我做了一個免費小工具：像交友軟體一樣左滑右滑，快速篩選自己的舊貼文、打標籤、匯出成 AI 能用的語氣參考庫，純前端、零上傳。你要你的 AI 員工有品味，你得先幫它挑食。
Starter Kit 更新：狀態列直接顯示 Fable 5 額度、session ID 和時間戳，還寫了個小腳本讓 Claude Code 自己跑 /usage 不吃額度。用一句話安裝，適合每天泡在終端機裡的你。
「每天發文直到推出大課」系列的一篇：一年前我還在用每月 799 元的訂閱服務管理學員見證，現在用 AI Agent 從零打造了自己的見證管理系統——需求說得清楚，系統就長得出來。
影片剪完之後的苦工：抓檔、傳字幕、寫章節時間軸、填資訊欄。我把它做成一個上傳工作流 skill，AI 自動從 NAS 抓影片和字幕、生成章節與資訊欄，剩下我只要按發佈。
這期最想推薦你讀的一篇。我的判斷標準其實很簡單：靜態網頁放 Cloudflare，動態服務、常駐服務和 Bot 就乖乖買 Zeabur。我手上十幾個服務要 24 小時運作、看 log、管環境變數、掛硬碟，省下來的維護時間拿去睡覺或做真正能賺錢的事，長期還是划算——有時候「注意力」是得用錢換的。文章把 Vercel、Supabase、Cloudflare、Netlify 一起攤開比較給你看。（FB 上的討論串在這）
我們的第一支「職場突襲」系列。收到 Google Cloud 邀請去板橋辦公室體驗一日 Google 員工——早餐、按摩室、午睡間、遊戲間都踩了一輪，然後找上客戶工程師 Wayne，請他分享內部真正在用的 AI 工具：AI 購物機器人、Workspace 側邊欄的 Gemini 幫忙分析成本和把文件轉成簡報，還用 Gemini Enterprise 現場幫我做出一個雷蒙三十的客服 Agent。最後也聊了大家最關心的：AI 會不會取代我們，以及在 Google 上班真實的工時長什麼樣。（幕後補充）
家裡一堆傳輸充電線，分不清哪條是 USB 2.0 的小廢品、哪條長得很醜卻有 10 Gbps 和 240W？這個工具會直接告訴你速度、充電上限和已連接的裝置，PRO 版還能幫每條線命名、持續追蹤實際表現，之後就知道為什麼這根充電特別慢。本來想拿剩下的 AI 額度自己做，發現有人做得更好，核心功能還全免費，我直接付錢支持 PRO。
我們 Notion 講師團寫的教學。每次新增任務都要手動填截止日、做完還得補上完成時間、想把任務關聯到日記又要一個一個點——三個按鈕技巧就能解決：新增任務自動算截止日、狀態改成完成自動蓋當下時間、一鍵把所有任務關聯到日記。
不想再付費用 Mee6、又想要一隻真的照自己規則做事的社群管家？這支影片把整套流程走完：從機器人要做什麼、怎麼寫、到部署上線持續運作。我自己的社群綁定、作品牆同步就是這樣長出來的。
柚智夫妻的生活 Vlog 紀錄。把 Pocket 4P 帶著實際拍了一輪，聊它在哪些情境真的比手機好用、哪些情境其實不必多帶這一台。
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