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學習樹園地

學習,就像種一棵屬於自己的樹! 你是否想過,學習就像在種樹? 一開始,我們都是一顆小小的種子,對世界充滿好奇,渴望成長。而學習,就是我們汲取養分、茁壯成長的過程。 我是蔡興正,我特別喜歡「學習樹」這個概念。這不是什麼園藝技巧,而是透過系統化學習,讓我們的職涯像一棵大樹,枝繁葉茂,屹立不搖! 可能有人會好奇,為什麼要把學習比喻成樹?學習樹的概念很簡單:學習是一個持續成長的過程。 我們不斷吸收新知識,就像樹木不斷長出新枝葉,讓自己更加茁壯、更具價值。學習並不是孤立的,而是「成群」的,每一項知識就像一片葉子,彼此相連、互相支持,才能形成完整的知識體系。 各位職場夥伴們,讓我們一起種下屬於自己的學習樹,讓它在我們的職涯中開花結果,成就更美好的自己! 》部落文章三大主題 主題一:心智圖法—發揮大腦的潛能! 心智圖是一種「圖像思考」工具,能幫助你整理思緒,提升創意與記憶力。它的運作方式像「神經網絡圖」,從主題出發,延伸出不同分支,把所有相關資訊視覺化。相較於傳統筆記,心智圖更能刺激大腦,使學習與理解變得輕鬆有趣。 其最大優勢在於「跨界連結」,能將不同領域的知識串在一起,發掘新的關聯,對職場人士而言,是提升問題解決能力與創新的好方法。此外,心智圖還能強化學習效率,幫助你快速掌握新知識,讓你思考更有條理,在職場更具競爭力! 主題二:數位工作—告別忙碌,擁抱優雅人生! 透過AI與Google APP,如Gmail、Calendar、Drive、Meet等數位工具,你能輕鬆管理行程、協同作業,大幅提升工作效率。這些工具猶如你的「數位小幫手」,讓你減少瑣碎事務,把時間留給真正重要的任務。 結合AI技術,你能更有效率地處理郵件、安排會議、搜尋檔案,讓工作流程順暢無阻。最終目標不只是提高產能,更是讓你有餘裕享受生活與美食,同時也能陪伴家人朋友,真正達到「高效工作、快樂生活」! 主題三:職涯發展—別讓你的職涯迷路了! 職涯就像一場冒險,關鍵在於「能力盤點」與「時間管理」。能力盤點能幫助你了解自己的優勢與不足,時間管理則確保你朝著理想方向前進。此外,運用工具來輔助職涯發展,例如紫微斗數,可以幫助你探索天賦、發掘潛力,找到最適合自己的道路。 職涯發展是持續的學習與探索,不斷提升自我,找到與他人相異點,發揮自己的強項,於競爭激烈的職場中持續貢獻,擁抱成就感,創造共好職場,一起成長與共享! 》課程主題...
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你不需要頂尖,你只需要組合

十多年前,我決定離開公司,不想再當專案工程師。那時候心裡其實很不安,但還是帶著一種天真的樂觀,覺得轉去做人資應該不難。結果連一次面試機會都拿不到,學歷不符是最現實的那道門檻,那種被拒絕的感覺,到現在都還記得。 後來我做的第一件事,不是繼續投履歷,而是靜下來,把自己的能力攤開來盤點一次。邏輯思考、規劃能力,這兩項一直都在,只是原本只用在工程專案上,我從來沒想過,它們也可以被帶到別的地方去。 順著這條線慢慢往上找,我發現心智圖跟職涯規劃,才是我心裡真正想投入的方向。於是我把機械產業的背景經驗、心智圖代表的邏輯思考、職涯規劃需要的專案管理能力,這三樣疊在一起,就靠著這個小小的交集點,跌跌撞撞的從事目前的工作。 後來我才慢慢發現,像我這樣同時具備這三項組合的人,不管是在講師圈、還是諮詢師,其實非常少,同時,我會聚焦於目標規畫與職涯的問題解決,讓自己不失焦。回想,原來當時那段徬徨,最後留下來的,是這麼獨特的東西。 努力,為什麼還是覺得卡住? 這幾年帶課程、做個案諮詢,我常常想起那段找工作卡關的日子,也因此更能懂那種心情。有一位個案,讓我印象特別深,他做了好幾年的代理教師,不是那種混日子的人,每一年都在精進,不讓自己停下來學習。但就是這樣,到了某個時間點,他來找我,說了一句話,我到現在都還記得。 我很努力,但我不知道自己強在哪裡。 他想轉去做銷售,覺得自己缺業務技能。我聽完,沒有立刻回應他的問題,因為我看見的,不是他缺什麼,而是他一直在用一個對自己不公平的角度看自己。這種評估角度錯位的狀況,我在諮詢現場遇到不只一次,每次看到都覺得心疼。 《發現我的天才》裡有一組蓋洛普調查數據,研究了全球六十三國、一百七十餘萬名員工,結果只有兩成的人覺得,自己每天都在充分使用自己的能力。 八成的人,一直很努力,卻沒有把力氣用在對的地方,這個數字說出來,其實有點讓人心疼。 這不是不夠勤奮。很多人的處境,其實是這樣的,技能的總量一直在增加,但這些技能的單位價值,卻隨著行業競爭與普及化,慢慢被稀釋掉了。大家都在做加法,但這個世界同時在做除法。 努力,沒有錯。只是方向,可能需要重新溫柔地看一次。 勤能補拙,可能是最貴的代價 大多數人發現自己卡住了,第一個反應是,去補自己不足的地方,這是很自然的反應,也是我很能理解的心情。 查理蒙格說過一句話,如果你 參加別人擅長而你不擅長的比賽,你注定要輸 。這不是叫你...

提示詞不是咒語,是你自己先想清楚要問什麼

打開AI,把想問的事情打進去,結果得到的答案不是你要的。換個說法再問一次,還是不對。你開始懷疑,是不是自己講得不清楚,還是這工具其實沒那麼厲害。 老實說,兩種情況都有可能,但更常見的第三種,是你自己也還沒想清楚要問什麼,只是先打字再說。 很多人這時候會去找提示詞公式,角色、任務、格式、範例,一項一項套進去,像照著食譜按表操課。套完之後,產出確實有進步,但還是覺得少了點什麼,好像哪裡卡住了,那種感覺有點像照著食譜做出一道菜,味道對了,卻少了那口讓人記住的滋味。 問題不在公式本身,而在於 公式只能幫你把話講清楚,沒辦法幫你把問題想清楚 。提示詞從來不是咒語,念對咒語就會生效。它比較像是你腦中思考的翻譯稿,你想得越清楚,翻譯出來的東西才會越準。想得模糊,念得再標準,出來的還是一團模糊。 有管理學者提過類似的觀點, 在AI已經能快速給出答案的時代,稀缺的不再是知道多少事,而是有沒有能力先問對問題。 AI負責回答,人真正該負責的,是把問題定義清楚。這句話放在提示詞這件事上也一樣成立。 但要把問題定義清楚之前,還有一層更基礎的事得先處理,那就是AI根本還不認識你。同一個問題,丟給一個完全不了解你工作內容跟需求的AI,跟丟給一個已經知道你是誰的AI,得到的答案品質會差很多。 先讓AI認識你,一次就好 多數人不會特別去設定這件事,因為想不通這麼做的意義在哪裡,反正打開來直接問,AI不是照樣會回答嗎,何必多花時間先寫一段自我介紹。 尤其現在不少AI工具已經有自動記憶功能,會從你過去的對話裡零散記住一些片段,感覺好像本來就不需要特地設定。但零散記住的,跟你自己完整交代一次的,是兩回事。 自動記住的可能只是某次不經意提到的細節,你沒辦法確定它記住了什麼、又漏了什麼。與其靠它自己零散拼湊,不如自己完整寫一次,把最重要的背景一次交代清楚,這樣每次對話調用的,都是你自己確認過的完整版本,而不是它自己猜測拼湊的片段。 具體做法很簡單,找個文字檔,寫下三件事。我是誰,包括身分跟主要在做什麼;我希望它怎麼幫我,最常請它處理的工作類型是什麼;我的偏好設定,喜歡條列還是長段落,最討厭什麼樣的空泛回答。寫完存進工具的自訂設定裡,ChatGPT在頭像選單的自訂回應裡,Claude可以放進Projects的知識庫,或帳號設定的自訂指示裡。 不用一次寫得完美,先寫個六十分的版本,用起來之後發現哪裡不夠,再回去補...

問 AI 要摘要,你永遠只得到摘要

前陣子準備課程時,我把三份關於AI與職場轉型的研究報告丟進NotebookLM。新增來源、按下筆記本指南,不到幾秒鐘,一份整理好的摘要就出現在畫面上。 老實說,第一眼看到時還有點驚艷。以前可能要花一兩個小時閱讀的內容,現在幾分鐘就能掌握重點。 但看完之後,我卻停了下來。 那一刻我開始思考,如果 AI只是幫我把三十頁濃縮成三頁,它真的有幫助我思考 嗎? 我重新看了一次摘要,沒有錯,它整理得很好。但問題是,我真正想知道的事情,一件都沒有得到答案。 後來我才發現,問題從來不在NotebookLM,而是我只是隨意點選了重點摘要,沒有主動詢問,只有被動等答案。 當你只問AI重點是什麼,它回答你的,也只會是重點。真正有價值的,往往是那些沒有直接寫在資料裡的問題。 NotebookLM 的底層邏輯 在說提問之前,先把NotebookLM的運作方式講清楚。它跟一般AI有一個很關鍵的差異,它不是憑空生成答案,而是先在你上傳的材料裡找到相關段落,再根據那些段落來回答你。每句回應都附有引用出處,答案有所本,不會憑空捏造。 我在課程裡常說一句話:ChatGPT不用給資料,就給答案。NotebookLM則是,不給資料,不給答案。 正因為如此,它能給你什麼,完全取決於你怎麼問它。你給的方向越清楚,它的回應就越有價值。一句模糊的幫我摘要, 對它來說等同於你覺得什麼重要就說什麼 。 三種提問方向,從不同角度切入 於是我不再請它幫我摘要,除非是學習新知,反而是慢下來,開始問自己:關於這份資料,我真正想知道的是什麼?同一份資料,換個問題,答案完全不同。 找共識 :這三份報告針對中階主管在AI時代的角色轉型,有沒有共同強調的方向。這個問法讓AI做跨文件的比對工作,不只是摘要單篇,而是幫你找三份資料的交集。交集出現的地方,通常就是最值得關注的趨勢。 找分歧 :關於AI是否會取代中階管理職,三份報告的立場有什麼不同。這是很多人不會問的角度,但我覺得它最有價值。不同報告對同一問題給出不同答案,背後可能是立場不同、研究方法不同,或產業背景不同。讓AI把各方立場整理出來,閱讀就從接受資訊,升級為評估觀點。 找行動 :如果我是一家製造業的部門主管,這三份報告中最值得我優先採取行動的是哪一點。這個問法把AI的角色從分析師變成顧問。你給它一個角色條件,它就從報告內容裡篩選最相關的建議,答案不只是摘要,而是針對你的情境做...

AI 工作系統:打造你的智慧協作力

課程基本資訊 建議時數:24 小時(4 天,每天 6 小時) 適合對象:一般同仁、行政人員、主管、跨部門團隊  課程彈性:每一模組皆可單獨安排為 6 小時獨立課程,企業可依訓練需求自行組合 一句話核心價值 從數位基礎到 AI 協作,建立員工使用 AI 工具的完整能力地圖,讓學習不停留在「會用」,而是真正轉化為日常工作的效率與判斷力。 為什麼需要這堂課? 這系列的課程設計,著重於建立學員「任務對應工具」的判斷邏輯,而不只是單一工具的操作記憶。我們引導學員理解不同 AI 工具的特性,學會如何根據工作任務靈活挑選與整合,讓 AI 真正落地於日常工作流程中。 導入 AI 後,員工仍回到原本工作方式,效率沒有實質提升 每位員工各自摸索,缺乏共同的 AI 工作流程與語言 工具越買越多,但沒有人知道哪個工具該用在哪個任務 學了提示詞技巧與眾多的 AI 工具,卻不知道如何與實際工作結合 把 AI 當成單向工具,還沒發展成真正的協作夥伴 完成後可以帶走什麼? 每一個模組都有實作練習,學員當天就能產出成果,不只是聽懂,而是真的做出來帶走。 會使用:掌握提示詞結構與多款 AI 工具的基礎操作 會判斷:依任務挑選最適合的 AI 工具,而非只依賴單一平台 會協作:串接多工具分工,提高工作品質與效率 會累積:建立個人知識庫,讓每一次工作都能成為下一次的資產 會整合:打造屬於自己的 AI 工作流程,讓 AI 從工具進化為協思夥伴 職能強化搭配課程 本課程以 AI 工具實務為核心,可與以下課程搭配,組成更完整的職能提升培訓計畫: 心智圖法職場應用 :強化結構化思維,讓 AI 工作流更有邏輯骨架 NotebookLM 知識管理進階 :深化個人知識庫的建置與應用 Google Workspace 雲端協作 :強化跨部門協同作業能力 依企業需求,可規劃 12 小時至 48 小時的完整培訓方案。 課程搭配建議 不確定從哪個模組開始?以下是幾種常見的企業需求組合: 員工普遍對 AI 陌生:模組一 + 模組二 已有基礎,想解決實際工作問題:模組二 + 模組三 主管或核心團隊培訓:模組三 + 模組四 完整能力培訓:模組一至四,共 24 小時 完整課程大綱 課程設計主軸:數位基礎 → 工具熟悉 → 工作流整合 → 協思夥伴 課程順序:AI 初體驗(建立信心)→ 多工具實務(擴展能力)→ 工作流整合(解決問...

心智圖法結合 AI 之工作創新應用

出自:2026年產業人材投資方案 課程名稱:運用心智圖活化職場思考與資訊整理工作術實務 課程基本資訊 時數:24 小時(4 天,每天 6 小時)  適合對象:一般同仁、行政人員、主管、跨部門團隊  課程彈性:每一模組皆可單獨安排為 6 小時獨立課程,企業可依訓練需求自行組合 一句話核心價值 心智圖法不只是整理工具,而是一套幫助員工將資訊轉化為行動的思維方法。結合 AI 工具後,學員不僅能更快整理資訊、規劃工作,更能在日常職場中真正用起來,而不是上完課就忘。 為什麼需要這堂課? 許多企業在辦完教育訓練後,常常面臨同樣的困境:員工學了很多,回到工作崗位卻不知道怎麼用。這堂課的設計,就是為了解決這個問題。 員工資訊太多、整理不來,開會討論缺乏結構,溝通效率低 有了 AI 工具,卻不知道如何融入日常工作流程 面對複雜任務或跨部門協作,缺乏有效的規劃與拆解方法 問題發生時只能被動應對,沒有系統性分析根本原因的習慣 學習與閱讀的內容無法有效累積,知識沒有沉澱 完成後可以帶走什麼? 每一個模組都有實作練習,學員當天就能產出成果,不只是聽懂,而是真的做出來帶走。 一張屬於學員的職場能力地圖,清楚看見優勢與發展方向 可直接套用的職場工作清單與任務拆解計畫表 建立 AI 知識整理工作流,讓學習成果持續累積 一套整合心智圖、甘特圖與雲端工具的職場工作管理系統 職能強化搭配課程 本課程以心智圖法為核心思維工具,可與以下課程搭配,組成更完整的職能提升培訓計畫:AI 工作應用: 深化 AI 工具在職場中的實務操作 NotebookLM 知識管理 :進階知識庫建置與檢索應用 Google Workspace 雲端協作 :強化跨部門協同作業能力 資訊圖表應用 :將分析結果轉化為清晰的視覺化呈現 依企業需求,可規劃 12 小時至 48 小時的完整培訓方案。 課程搭配建議 不確定從哪個模組開始?以下是幾種常見的企業需求組合: 第一次導入思維訓練:模組一 + 模組二 改善工作效率與知識管理:模組一 + 模組三 強化任務執行與問題解決:模組二 + 模組四 主管或跨部門培訓:模組二 + 模組三 完整能力培訓:模組一至四,共 24 小時 完整課程大綱 課程設計主軸 :視覺化思維 → 結構化分析 → 創意發散 → 工作應用  課程順序 :心智圖基礎(思維工具)→ 商業架構應用(邏輯分...

AI 不會取代你,忙碌才會。

上週的 AI 課結束後,有位學員跟我一起走到捷運站。 他在一家中型企業做業務主管,走著走著,聊起了來報名的原因。 他第一次用 AI 幫他寫週報,修了將近一個小時,最後全刪掉,自己重打。那次之後,他兩個月沒再碰 AI。 「 我其實很想搞清楚:每次用不順,到底是我的問題,還是 AI 的問題? 這些問號一直卡在心裡,所以我才來的。」 互相說了再見,他刷卡進站,往東月台走去。我則往西。 那些問句,我在回家路上一直沒放下。 過去我們常聽到:AI 不會取代你,是會用 AI 的人取代你。 但我想說的事:AI 不會取代你,忙碌才會。 忙碌,是最難說破的藉口 忙碌,表面上是在質疑工具,但深層裡,其實是在為自己尋找「不改變也沒關係」的合理藉口。 這就是職場裡最難被說破的人性困局:我們常常用「努力工作的外表」,來合理化自己「拒絕改變的內心」。那位學員並不懶,他平日工作量大、回應訊息的速度讓同事都佩服。但也正因為如此,他才能心安理得地說:我已經很拚了,哪還有時間學新東西? 那份「忙碌感」,成了一種武器。它讓人不必去面對那些問句背後的深層恐懼:如果學了也不一定會用、用了也不一定比現在好,萬一花時間整合之後反而更亂呢? 所以人就留在熟悉的忙碌裡。在那裡是個英雄;走出去,只是個初學者。 你的忙碌,是動力的引擎,還是逃避的藉口? AI 用不起來,通常有三道隱形門檻 這到底是 AI 的問題,還是我們自己的問題? 其實,工具往往是一面鏡子。AI 真正用不起來,通常不是它不夠聰明,而是我們帶進對話框裡的東西出了問題。我觀察到有三道隱形的門檻,也許是將我們阻隔在外的原因。 第一道,是脈絡斷層。 AI 不認識你。它不知道你的工作是什麼、你服務哪種客戶、你重視什麼。你提問,它回答,但那個回答是給「所有人」的,不是給「你」的。 問題出在,我們習慣用大腦扛所有的細節,像是三年的專案記憶、客戶的偏好、上次開會的結論。但大腦不是硬碟,它適合做判斷,不適合做儲存。當你把一堆沒有整理的資訊丟給 AI,它給你的回應自然空洞。 你心裡很清楚來龍去脈,但 AI 收到的只是一個缺乏脈絡的問題。它不知道你是誰、你做過什麼、這件事對你來說為什麼重要。你以為你在對話,但 AI 聽到的只是殘影。 AI 要懂你,前提是你先把自己整理清楚。但我後來發現,多數人連自己都說不清楚。我的工作核心是什麼、我的判斷標準是什麼、我重視的細節在哪裡。這些...

【課程】AI 時代的自動化知識庫管理

工具都會用,但素材流得起來嗎? 我用 Evernote 將近十年。 它的收藏功能、圖片辨識、從單向連結到雙向連結,每一次版本更新我都滿心期待,覺得這次應該可以解決資料管理的問題了。 但筆記的數量越來越多,問題其實不是出在「管理」,而是出在「使用」。過去我以為是管理得不夠好,所以試過分類、標籤、資料夾、快速鍵、第三方外掛,每隔一段時間就重整一次,每次都覺得這次終於對了。但要找到我真正想要的資訊,依然很不順暢。 不是 Evernote 不好用。是我從來沒有解決一個根本的問題:素材進得來,但流不動。 正因為有了這十年的經驗,當我重新看待 AI 整理資料時,我變得更加謹慎與小心。 後來開始用 AI 工具時,我沒有盲目跟風。雖然 NotebookLM、Gemini、Antigravity 三個都學會了,但回去使用後我發現:要是沒有解決「流動」的問題,一樣會重蹈覆轍,甚至覺得更忙,而不是更好。因為每個工具各做各的,資料在這邊,整理在那邊,最後要查的時候又要重來一遍。 那個時候我才意識到,問題從來不在工具,而在「有沒有一條讓素材持續流動的路」。 大多數人的 AI 使用方式,都是一次性的 「素材無法流動」這個問題,不只是我遇到,而是大多數 AI 使用者的共同痛點。 我們常常是這樣使用 AI 的:今天整理一本書。明天整理一份 PDF。後天整理一場會議記錄。 每次都重新開始,整理完就結束了。那些素材不是留在對話視窗裡,就是散落在不同的 AI 工具之間。當下看似有效率地完成了工作,但下次要用的時候,又找不到了,只好重新提供素材、重新說明背景,從頭再來一遍。 換句話說,你整理了很多,但什麼都沒留下來。知識沒有累積,AI 也沒有辦法變得更了解你。 資料庫可以是不同的形式。累積大量資訊,需要一個地方;累積個人經驗與工作脈絡,又是另一種作法。我自己用 Claude AI 的 Project 來累積經驗,用 NotebookLM 來管理大量的課程素材與文章。不同的需求,工具的選擇也不一樣。 這篇要談的,是累積大量資訊的那條路。 NotebookLM 最核心的事,不是它有多聰明 現在很多人整理資訊、消化報告,甚至準備簡報素材,都開始離不開 NotebookLM。它能做到的事情確實不少,也難怪用過的人幾乎都會繼續用。不過,大多數人用它的方式,跟用 ChatGPT 沒什麼兩樣:問它問題,期待它直接給出答...