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...
會需要不斷回頭插入列，是因為紫微筆記不是一次寫完的東西，是持續累積、持續補充的過程。今天讀到一個新的宮位解法，會想插進對應的位置；某個案例後來有新的體會，也要補一段進去。內容一直在長，插入列這個動作，也就跟著一直發生。
整理到後面，常常會發現前面漏了一段，要回頭補。補的方式不是加在最後面，而是要在中間插入一列，有時候只插一列，有時候一次要插二列、三列。而且新插入的這幾列不能是空白的，要延用上一列的欄位格式，公式也要跟著往下延伸，不然整份筆記的邏輯就斷掉了，後面的運算也會跟著出錯。
一開始這個動作沒什麼感覺。滑鼠右鍵、插入列、往下拖曳延伸格式，一次也就幾秒鐘的事，順手就做完了。
越做越覺得，時間在流失
問題是這個動作不是做一次兩次，是幾百次、上千次地重複，筆記量越滾越大，一天可能就要做上幾十次。做久了，很熟練，會慢慢累積出一種很明確的感受，就是自己一直在浪費時間。不是這件事本身很難，右鍵插入誰都會，而是同一件事重複太多次之後，會開始懷疑，為什麼這麼簡單的事，還要自己一列一列去做，做到快一萬行都還在做同樣的事。
後來我把這個動作錄成巨集，按下快捷鍵就能自動完成。速度上的提升沒有想像中誇張，插入列本來就快，巨集省下來的時間不算多。但完成一次插入的當下，心情明顯愉快很多。
少了那個「又要重複一次」的疲乏感，光是這一點，這件事就值得做。
函數擅長的是計算與判斷，但「插入列並延伸格式」這種需要先操作、再判斷插在哪裡的事，函數本來就做不到，這不是函數不夠強，是這件事根本不屬於函數的範圍。
過去也不是完全沒碰過程式。用 VBA 的時候，多半是從網路論壇、社群貼文裡東拼西湊一段語法過來，改一改湊合著用，說穿了跟拼裝車差不多，能跑，但沒人敢保證哪天會不會突然拋錨，因為連我自己都看不懂那段語法在做什麼。碰到需要微調的地方，常常是改壞了也不知道問題出在哪，最後乾脆放棄，還是回去手動做。錄製巨集將入門的自動化門檻降到最低，若是流程與劇本夠熟悉，就是一個好的開始。
真正解決這件事的，是把錄製巨集跟自己本來就會的判斷能力分清楚。
真正卡住我的，是函數解決不了的部分
我一直很想把工作效能往上提升，遇到重複的事就會想，這個是不是可以想辦法讓它自動一點。只是我能用的工具，長期以來就只有函數。函數擅長的是計算與判斷，但「插入列並延伸格式」這種需要先操作、再判斷插在哪裡的事，函數本來就做不到，這不是函數不夠強，是這件事根本不屬於函數的範圍。
過去也不是完全沒碰過程式。用 VBA 的時候，多半是從網路論壇、社群貼文裡東拼西湊一段語法過來，改一改湊合著用，說穿了跟拼裝車差不多，能跑，但沒人敢保證哪天會不會突然拋錨，因為連我自己都看不懂那段語法在做什麼。碰到需要微調的地方，常常是改壞了也不知道問題出在哪，最後乾脆放棄，還是回去手動做。錄製巨集將入門的自動化門檻降到最低，若是流程與劇本夠熟悉，就是一個好的開始。
真正解決這件事的，是把錄製巨集跟自己本來就會的判斷能力分清楚。
巨集只會把錄好的固定動作原封不動重播一次，它不會自己判斷。真正要判斷「這次該從哪一列插入、要延伸到第幾欄」的，一直都是我自己，不是巨集。巨集只是把我已經決定好的那個動作重播一次，省下來的是重複操作的時間，判斷還是我自己來。
缺的從來不是語法能力，是沒把這件事想清楚，把判斷錯放到巨集身上。這個判斷如果有一天也想交出去，需要的不是懂語法，而是把「遇到什麼情況要怎麼做」這件事寫成規則，讓程式自己依規則走，那就已經是腳本的範圍了。
邏輯跟錄巨集是同一套：巨集是「做一次動作，工具幫你記下來」，換成腳本，變成「把需求講一次，AI 幫你寫出來」。你不需要從零開始寫語法，只需要把想完成的事情講清楚，例如「把檔案進行清單管理，幾十張照片自動整理成一張清單」，AI 就能生成對應的腳本初稿。剩下的工作是驗證跟抓錯：跑一次看結果對不對，哪裡不對就跟 AI 說哪裡不對，讓它修正，而不是自己去查語法哪裡寫錯。
這中間真正需要你自己判斷的，不是語法，而是「這件事該用什麼邏輯處理」，這一步交不出去，還是得自己想清楚，但想清楚之後怎麼把它變成能跑的腳本，可以整段交給 AI。
重複的事，不必自己一直扛
這件事讓我比較確定一個判斷方式：遇到一個重複性的小工作，不是先問「我會不會寫程式」，而是先問「這件事我是不是已經用同一種方式做過很多次」。如果答案是肯定的，那多半代表這件事不需要每次都自己動手，錄一次下來，之後只要確認結果對不對就好。
至於它跟寫程式之間的距離，其實沒有想像中遠。你負責把動作想清楚、親手做一次，剩下重複的部分，交給工具去扛就好，這一次是巨集，下一次也許就是一段由AI生成的腳本。
回頭看，這整件事其實不是從「我要自動化」開始的，是從「這個動作我到底做了幾次」這個很單純的疑問開始的。判斷要不要交給工具，門檻不是懂不懂寫程式，是有沒有先誠實數過，這件事自己重複了多少次。
函數解決不了的重複動作，不用學程式，錄一次巨集就記住了！
小樹108・No.004｜AI工作流
缺的從來不是語法能力，是沒把這件事想清楚，把判斷錯放到巨集身上。這個判斷如果有一天也想交出去，需要的不是懂語法，而是把「遇到什麼情況要怎麼做」這件事寫成規則，讓程式自己依規則走，那就已經是腳本的範圍了。
錄一次，之後就不用再想
實際做法可以拆成三步：第一步，先確定要重複的動作是什麼，像是「插入列、往下延伸格式與公式」；
第二步，開啟巨集錄製功能，把這個動作完整做一次，包含插入需要的列數、確認格式與公式都正確延伸下去，然後停止錄製；
第三步，之後只要觸發這段巨集，同樣的操作就會照著重播一次，不用再一列一列手動來，也不用擔心哪一次漏了延伸格式。
這種「錄一次、之後自己跑」的邏輯，其實不只能用在插入列這件事上。試算表裡很多重複性的小工作，都是同一種結構，都是規則固定、不需要臨場判斷的動作：
這種「錄一次、之後自己跑」的邏輯，其實不只能用在插入列這件事上。試算表裡很多重複性的小工作，都是同一種結構，都是規則固定、不需要臨場判斷的動作：
- 把指定範圍內的文字格式、顏色、邊框一次清除乾淨
- 比對多欄位組合，找出並刪除重複的列
- 有新資料輸入時，自動依日期或金額重新排序
- 每次在固定位置補上時間戳記或版本標記
- 新增一列資料時，在指定欄位填入固定格式的編號
- 把多餘的空白、不統一的大小寫與日期格式，一次清理成同一種樣子
巨集只是第一步，接下來換 AI 寫
錄巨集只能處理重複同一組固定操作，當流程開始需要判斷、需要跨系統（像是資料異常發信、定時整理報表這類情況），才輪到 AI 幫你寫腳本，也就是 Google Apps Script。邏輯跟錄巨集是同一套：巨集是「做一次動作，工具幫你記下來」，換成腳本，變成「把需求講一次，AI 幫你寫出來」。你不需要從零開始寫語法，只需要把想完成的事情講清楚，例如「把檔案進行清單管理，幾十張照片自動整理成一張清單」，AI 就能生成對應的腳本初稿。剩下的工作是驗證跟抓錯：跑一次看結果對不對，哪裡不對就跟 AI 說哪裡不對，讓它修正，而不是自己去查語法哪裡寫錯。
這中間真正需要你自己判斷的，不是語法，而是「這件事該用什麼邏輯處理」，這一步交不出去，還是得自己想清楚，但想清楚之後怎麼把它變成能跑的腳本，可以整段交給 AI。
重複的事，不必自己一直扛
這件事讓我比較確定一個判斷方式：遇到一個重複性的小工作，不是先問「我會不會寫程式」，而是先問「這件事我是不是已經用同一種方式做過很多次」。如果答案是肯定的，那多半代表這件事不需要每次都自己動手，錄一次下來，之後只要確認結果對不對就好。
至於它跟寫程式之間的距離，其實沒有想像中遠。你負責把動作想清楚、親手做一次，剩下重複的部分，交給工具去扛就好，這一次是巨集，下一次也許就是一段由AI生成的腳本。
回頭看，這整件事其實不是從「我要自動化」開始的，是從「這個動作我到底做了幾次」這個很單純的疑問開始的。判斷要不要交給工具，門檻不是懂不懂寫程式，是有沒有先誠實數過，這件事自己重複了多少次。
函數解決不了的重複動作，不用學程式，錄一次巨集就記住了！
小樹108・No.004｜AI工作流
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