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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...
最近的文章

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...

心智圖法為何五十年後仍有效之《腦力全開》

學員常與我分享,參加完培訓、讀完一本書,當下覺得收穫滿滿,但三天後問他們學了什麼,腦袋一片空白。記了筆記,但不知道怎麼用。整理了重點,但兩週後就忘了。這不是他們的問題,是從來沒有人教過他們「怎麼學」。 吉姆·快克在《腦力全開》這本書裡有一句話,說的正是這件事:「學校教我們學什麼,但從來沒有教我們怎麼學。」 這本書的作者吉姆·快克,童年時因為腦部受傷, 一度被老師當眾說「那是個腦袋壞了的男孩」 。他花了大半人生研究大腦與學習,最後成為全球頂尖企業和演藝圈爭相邀請的腦力教練。他寫這本書,不是要你讀完記住他,而是要讓你讀完之後,把學習這件事重新拿回自己手中。 書的核心架構分成三部分:心態、幹勁、方法。這篇我想聚焦在「方法」,因為這是最直接、最可以立刻應用的部分。書中把學習方法整理成五個核心領域,分別是專注、研習、記憶、速讀與思考。 大腦不是硬碟,是肌肉 在談這五個方法之前,有一個底層觀念必須先建立:大腦具有「神經可塑性」。 這個詞聽起來很學術,但意思其實很簡單,每當你學習新東西,大腦就會建立新的神經連結。你練習得愈多,這些連結就愈強固。反過來說,長期不用的連結會逐漸弱化,這就是為什麼「用進廢退」這句話是有神經科學根據的。 書裡有一個倫敦計程車司機的研究,讓我印象很深。 倫敦的計程車駕照考試極難,申請人需要花三到四年,熟悉以查令十字地鐵站為中心、半徑十公里內的兩萬五千條街道。科學家掃描 這些司機的大腦後發現,他們負責記憶的海馬迴比一般人大得多 ,而且開計程車的時間愈長,海馬迴就愈大。大腦,是真的可以被訓練的。不是靠天賦,是靠方法和持續的練習。 五個學習方法 瞭解這個前提,這本書提出五個領域的具體方法。 1.專注,是所有學習的入口。 專注力就像肌肉,愈鍛鍊愈強健,多數人練習的卻是分心。每次拿起手機查一下、轉頭回覆一則訊息,都是在強化分心的習慣。更嚴重的是,「多工作業」會快速消耗大腦前額葉所需的葡萄糖燃料,不只讓人疲勞,還會降低整體認知效能。 吉姆·快克建議一次只做一件事,並且在行事曆上安排明確的「分心時間」,例如下午四點十五分專門處理雜事,讓大腦知道那些事有時間處理,現在可以放心專注。此外,當思緒紊亂難以靜下來時,他還介紹了一個簡單的呼吸法:用鼻子吸氣四秒、憋氣七秒、從嘴巴吐氣八秒,重複四次,幫助大腦重新聚焦。 2.研習,不是再看一遍。 傳統的反覆閱讀是最沒效率的方法之一。研...

職涯紫微:很多人缺的不是能力,而是對自己的理解﹙25+﹚

工作三四年後,最可怕的不是找不到工作。 而是每天都有工作,卻不知道自己正在往哪裡走。 小楊就是這樣。 三年前他踏入職場,第一份業務工作做得還不錯,但績效壓力慢慢把熱情磨光了。後來他轉成打工模式,時間換薪水,收入還行,但每天做著單調的工作,年過二十五之後,他開始問自己:「這樣下去,真的是我要的嗎?」 另一位小于的狀況也差不多。 她在美甲和行政工作之間換來換去,工作不難找,但總感覺踩不到地。換了幾次之後,她說:「我很想充實自己,但我不知道從哪裡開始,也不確定自己有什麼能力。」 這種感覺,你熟悉嗎? 在職場摸爬滾打三四年,其實是一個很關鍵的時間點。你已經有一些真實的工作經驗,也開始知道自己喜歡什麼、不喜歡什麼。這個時候重新梳理一下自己,比剛出社會時更有感,也更有方向。 先理清這三件事 個案來找我,通常都是對未來方向感到模糊。這時我會先借助「黃金三角」,幫他們把思路梳理清楚。 三個問題,你也可以自己問自己: 第一個問題:你對什麼有興趣? 興趣是一個人願意長期投入的動力來源,不一定要熱情燃燒,但至少不排斥、能做下去。 第二個問題:你的能力強項在哪裡? 每個人都有自己擅長的事,只是自己有時反而看不清楚。可以從過去被人稱讚的經驗裡,找找線索。 第三個問題:你重視什麼? 有人重視穩定,有人重視自由,有人重視成就感。這個答案沒有對錯,但會影響你對工作的選擇。 這三個問題,在不同的人生階段,答案可能會不一樣。不是答一次就算了,而是值得定期回來想一想。 東方智慧,也可以幫你找方向 我有兩張西方的職涯證照,GCDF 全球職涯發展師與 SCPC 國際職業策略規劃師。但在諮詢的過程中,我也借用東方的智慧,也就是紫微斗數,來幫個案做更深的探索。 這兩年裡,我持續整理命盤資料,並與實際職涯諮詢案例交叉驗證,希望找到更適合職涯探索的應用方式。每年接近百位的諮詢經驗,讓我對紫微斗數在職涯方向上的應用,還蠻有把握的。 有人會問:命盤這種東西,真的有用嗎? 我的答案是:它是一面鏡子,不是答案。它幫你看清楚自己的特質,但怎麼走,還是你自己決定。 小于的案例:從特質出發,找到方向 回到小于。 我把她的命盤拉出來,看到一組很有意思的組合。 行動力強、反應快、不服輸——做事衝勁十足,但有時候太直接,容易跟人摩擦。同時她責任感很重,對自己要求高,事情交給她,一定會做到底。另外她還有一種天生的領導氣質,適合成為團隊裡...

AI 課學完回公司卻用不起來?也許你少了一雙拖鞋

我最近在跟一些企業和學員交流時,常聽到類似的困惑:上課聽講師介紹各種好用的 Prompt 時,總覺得這些方法能立刻解決手邊的難題。但隔天回到辦公室,面對雜亂的客戶資料和 Excel,卻不知道該從哪裡下手。 最後,大部分人還是默默按下了 Ctrl + C 和 Ctrl + V,回到原來的作業方式。 其實我自己當員工時也有過這種經驗。課程上的案例永遠乾淨漂亮,但真實工作卻充滿了各種手動的雜訊。我私下戲稱,此為「放煙火」﹙沒對講師不敬的意思,自己也是講師啊!﹚,當下覺得很震撼、很有希望,但散場之後只留下一地灰燼。 知道怎麼做,和真正做到,是兩回事 我自己也有在公司內推動專案的經驗。那時候才發現,光是自己學會還不夠,更難的是讓它真正融入日常工作流程。課堂上的案例條件設定清楚,出錯機率低;但職場的情境複雜得多,變數也多。 一旦 AI 在 實際作業中給出錯誤結果,學員往往不知道如何判斷、如何修正 ,整個應用就此中斷。這不是學員的問題,而是課程與工作流之間,本來就存在一道沒人幫你接起來的斷層。 這也是「諮詢」與「進入工作流」最本質的差別:AI 只是告訴你流程該怎麼走,這叫諮詢,但距離真正動起來,還差最後一哩路;只有當 AI 直接進入系統、幫你把事情做完,才叫真正的落地。 我在實際授課後發現,學員在課堂上能操作單一工具,但回到職場後,卻很難自行把工具串連成完整的工作流。舉個例子:用 NotebookLM 把三萬則 Line 群組訊息摘要成三百則重點,這個動作學員在課堂上做得到;但摘要好之後,這份內容要怎麼進到下一個環節、怎麼變成一封報告信或一份會議紀錄?這個「接續」的動作,沒有人示範過,學員就卡在那裡了。 比起「教 AI」,不如直接在第一線「共作」 員工原本有一套跑順了的工作流程,導入 AI 之後,必須建立一套新流程。但新流程在初期不會馬上節省時間,反而帶來額外的摩擦與壓力。舊的做法熟悉、快速、不容易出錯;新的做法陌生、需要摸索,偶爾還會卡住。 這個過渡期,才是 AI 導入最容易失敗的地方。 沒有人陪著走過這一段,員工很自然地就退回原來的做法。這正是我想參與的原因。 為了解決這個斷點,我最近開始嘗試一種新的合作模式,我稱之為「共作(Co-working)」。 我選擇回到自己最熟悉的角色,直接成為那間公司的專案成員之一,進到客戶的辦公室,跟著同仁在日常的業務流程裡一起摸索、一起解決問...

與其淺挖九口井,不如深掘一口井

我在就業服務站講職涯能力探索的課程,台下坐的是正在找工作的民眾。 時間有限、學習成本有限,求職的壓力卻很真實。很多人投了一堆履歷,卻沒有下文。 每次上課,我都會問同樣的問題:現在這個階段,你覺得自己應該學更多東西,還是把現有的能力磨得更深?是強化優勢,還是補強弱點? 台下通常安靜幾秒。 這個問題沒有標準答案,但值得每個人在自己的情況下認真想一想。 我會接著問另一道問題來幫大家思考:一家蛋糕店生意岌岌可危,如果你是老闆,你會怎麼做? 選項一:擴大產品種類,提供更多元化的選擇。  選項二:專注提升蛋糕的品質和口味的深度。 這不是一道有標準答案的題目。但透過這個問題,我想讓大家思考一件事:在提升自己的工作能力時,你選擇的是「廣」還是「深」? 我在一部談富者思維的影片裡,看到一句話,當時停了下來:「 在一個一米寬的路上,做出100米深的存在。 」 這句話,值得想很久。 廣撒的代價,你看到了嗎? 我在課堂上見過一種常見的狀況:學員經常會分享,我啊!這個也學,那個也碰,每樣都懂一點,每樣都不精。 更精確來說… Excel 學一點、AI 學一點、簡報學一點、行銷學一點; 書買了一疊、講座報了幾場、YouTube 滑了不少,但真正拿得出來的核心能力,卻說不上來。 表面上看起來很充實,實際上是在100米的範圍內,只挖了1米深。 影片裡提到三個關鍵,我覺得很值得放在職涯的脈絡裡來看。 第一是專注與深入 。選定一個領域,集中資源深入研究,才能形成其他人難以超越的優勢。 第二是避免分散。 一個定位不清的人,旁人看了會覺得「什麼都想做,但什麼都不精」。這種印象一旦形成,很難扭轉。 第三是資源效益。 開發新技能需要時間和精力,這些都是有限的。與其把資源分散在不熟悉的領域,不如把現有的優勢繼續往深處走。 江振誠怎麼選人、怎麼用人 說到「深耕」,我想到江振誠在《工作美學》裡分享的一個故事。 RAW 的總監,面試時只有20歲,毫無工作經驗。但她有一項讓江振誠印象深刻的能力:組織規劃。 她能 清晰列出整個團隊當天的工作與班表 ,規劃每個人的運作流程,幾點幾分誰該做什麼,全部有條有序。就是這項突出的技能,讓她錄取,也讓她在六年後成為公司職階第二高的人。 江振誠的廚房裡,有人專精切配,有人專精火候。真正高效的團隊,不是每個人都會做全部事情,而是每個人把自己的專業做到極致,再組合在一起。 這讓我想到...

學過心智圖卻一直用不順?可能是這幾個地方卡住了

課程中,一位學員興奮地拿著手機給我看:「老師,你看,我把這篇文章丟進 AI,它直接幫我整理成心智圖了!」 接著他笑著問我:「那我們還需要學心智圖嗎?AI 不就幫我們做好了?」 我看了一下那張圖。 放射狀的線條,每條線上掛著一句話,結構整齊,看起來很有條理。 但那不是心智圖。 那是條列式筆記換了一個外形。 AI 做的事情,是把段落拆成句子。它沒有經過你的消化、提煉與判斷,沒有思考「這個概念屬於哪一層」,也沒有決定哪些內容重要、哪些內容可以捨棄。 整張圖看起來很完整,但如果我把圖收起來,再問一句: 「你能用自己的話說出這篇文章在講什麼嗎?」 多數人會停頓幾秒,然後默默把圖重新打開。 這個場景,其實說明了很多人學完心智圖之後真正卡住的地方。 不是不會畫。 而是不知道心智圖真正的價值,從來不在那張圖,而在畫圖時發生的思考過程。 為什麼畫了還是記不住? 很多人學心智圖之後,還是習慣把句子整段抄進去,只是換成放射狀排列。畫出來的東西,本質上還是條列式筆記,只是形狀不同而已。 問題出在一個觀念的差距。我們從小學到的筆記方式,幾乎都是 Note Taking,重點是把外界的資訊原封不動保存下來。一點、二點、三點,資訊抄完就覺得學完了。大腦做的不是消化,是搬運,把自己的頭腦當成影印機在用。 心智圖做的是另一件事:Note Making。把資訊透過自己的大腦重新消化、分類之後再寫下來。它強迫你在記錄之前,先想清楚:這個概念屬於哪一層?跟哪個主題有關?用什麼關鍵詞才能代表它的意思? 這個「 先消化再下筆 」的動作,才是學習在發生的時候。 我在課堂上常看到一個現象:學員在畫心智圖的過程中,常常會突然說「欸,原來這兩件事是有關係的」。這個領悟,是單純抄筆記給不了的。 四個核心元素,以及你最可能有誤解的地方 心智圖法有四個核心原則,缺一個效果就會打折。每一個元素背後都有一個常見錯誤,對照看看自己中了哪一條。 ❶關鍵詞 :每條線上只寫一個詞,不寫句子。詞性以名詞為主,次要是動詞,必要才是形容詞與副詞。 惠普(HP)企業事業處總經理曾說過一句話:「把形容詞都拿掉,只要告訴我主詞、動詞和受詞就好!」心智圖的關鍵詞邏輯跟這句話一模一樣。最常見的錯誤是把整句話寫上去,例如「要注意時間管理的重要性」。 這樣寫,大腦根本不需要思考,只是在抄。正確做法是逼自己提煉:這句話的核心是什麼?「時間管理」四個字就夠了...