Work Show 摘要提醒

開場與流程

• 大家好，我是 CS Erica。
• 感謝大家撥空，共同參與企業的成長與變革。
• 協助大家讓每次工作流程都能更有效率。
• 開始之前先說環境與流程：男廁出門右轉，女廁走到底過電梯右轉。
• 茶水在走出門口右手邊。
• 今天會先由我分享「從 Prompt 到流程」的協作探討。
• 接著小嬋分享 AI 進階應用，最後是顧問時間。
• 那就讓我們開始今天的分享。

AI 使用調查與今天主軸

• 一年前和現在很不同，AI 趨勢變化很快。
• 所以今天想分享：怎麼從單一 Prompt，往工作流程前進。
• 因為時代與工具變化快速，我不會只分享 Prompt。
• 重點是分享核心邏輯，會有體驗環境，晚點會需要使用手機。
• 那在定義 AI 工作時，我們要先看它進到流程裡的位置。

範例任務

• 今天會用一個範例貫穿整段分享。
• 想像一下，今天主管分配了一個任務給你。
• 接下來我們該怎麼用 AI 完成這個專案？
• 如果我們回到座位上，直接對著 AI 聊天框輸入，會發生什麼事？
• 很可能會進入「寫作模式」：看似合理，但不好用。
• 因為要讓 AI 進入工作流程，本來就不是一篇文章生成就結束了。

不要只下指令，先拆解

• 除了最基本的指令外，試著用 AI 先分析與拆解。
• 具體來說，可能會先問這些問題，再最後補上產出需求。
• 這裡的目的是讓 AI 先釐清狀況，不要直接吐出一個沒有價值的答案。
• 不用背指令，現在也沒有一套指令打天下。
• 重點是使用 AI 的邏輯。

兩種輸出差異

• 這裡用了一樣的模型，一樣的字數限制，輸出兩種不同結果。
• 如果只是一般回答，可能像檢核清單。
• 會不會覺得好像聽了什麼，但又沒有太多幫助？
• 也很可能早就是你都知道的事情。
• 這一頁是任務定義的範例，AI 回答了我們前面的提問。
• 想讓大家關注結尾：AI 在兩篇互動裡，是不同的角色定位。
• 一般互動像是只說不做的顧問。
• 定義任務時，AI 已經把自己默認為協助任務的角色，所以會有反問及行動引導。

體驗一：任務拆解

• 聽到這裡會不會覺得：這些心法、技巧，網路上也很多啊。
• 也有很多影片分享。
• 但實際上我們在用 AI 時，是不是真的有意識去運用這些方法？
• 這裡想透過體驗，讓大家直接感受：讓 AI 分析拆解任務後的回答，對使用者是不是真的不同。

體驗時間：開始 42 分，結束 32-30 分。

銜接提醒：分享台股財富自由的回到。

手機選字與 LLM

• 手機選字，是預測下一個字最高機率的詞彙。
• LLM 的規模更大，從字、句、段到篇。
• 廣泛來說，AI 跟手機選字都是文字接龍的一種。

上下文決定答案

• 這裡給大家一個上下文決定答案的例子。
• 比較合理、在統計學上機率高的，可能是奶油啤酒、奶油濃湯。
• 某個台南的飲料店可能推出奶酪紅茶。
• 但在整個 AI 學習資料中，它出現的次數比例遠遠低於奶油啤酒。
• 上下文接龍，接的是最高統計資料，也就是最常出現的情況。
• 這也是為什麼你餵進去的資料越清楚，就越能避免 AI 用大眾平均機率來猜測。
• 關於資料，這裡有四個重點想分享。
• 補充：情緒提示對輸出向量及任務權重穩定有一定幫助。

讓 AI 先停下來

• 前面分享了任務定義與資料定義。
• 讓 AI 進入工作流程最核心的概念，是不要讓 AI 直接產出答案，而是先停下來。
• 就像你交辦一件事給同事，如果對方說「沒問題，3 秒鐘後馬上完成給你」，你是不是也會有點害怕？
• 你不先看地圖嗎？
• 跟 AI 協作也是一樣。
• 可以問問 Deep Researcher。

體驗二：對齊

• 關於對齊，這裡也有兩個案例讓大家體驗看看。

體驗時間：開始 26 分，結束 15 分。

固定規則的延伸用法

• 除了我這個固定 Prompt 指令讓大家體驗以外，還有什麼用法？
• 例如每週會議紀錄整理：不論誰做紀錄，丟給同一套規則整理，會得到相似的結果。
• 例如重要公告撰寫：不管是誰主筆，透過工作區，最後的風格差異都不會太大。

不能跳過判斷

• AI 再怎麼快、再怎麼有用，都不能跳過判斷環節。
• 如果 10 年前的人看現在的 AI，會覺得非常不可思議。
• 那大家覺得今天的 AI 還會走多遠？
• 想跟大家分享一個最近才剛發生的小故事，因為我最近想購買保險。
• 就我個人的使用經驗，現在的 AI 仍然可能會有技術問題、數位世界溝通節點問題、不可抗力因素，也還是會過度推理。
• 如果我們害怕 AI 犯錯而拒絕使用，可能會被時代淘汰。
• 如果盲目相信，也可能會釀成事故。
• 成熟地使用 AI 的效率，把決策跟判斷留給自己。

工作流程專案特徵

• 聽了這麼多，也鼓勵大家想想：手上或團隊內，有沒有適合從「各自使用 AI」變成「讓 AI 同事進入工作流程」的專案？
• 這樣的專案通常會重複發生。
• 而且有明確規則、可檢核的輸出、固定資料來源，或需要跨人協作。
• 只要有這些特徵，就值得思考能不能讓 AI 進入流程，而不是每次重新問一次。

最後重點

• 最後的最後，如果要我選擇最重要的 9 個字作為整場分享的重點：
• 讓 AI 去燃燒算力，快速先幫助我們想清楚。
• 利用對齊技巧，讓 AI 追上我們真正要的方向。
• 最後是說清楚：哪些資料一字不能改，哪些部分不足不能自己填補、要人工確認。
• 資料範例給得齊不齊全，都會影響最後 AI 的輸出品質。
• 以上是我的分享，謝謝大家。