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不同 AI 工具如何分工、接力完成專案，分享我做一個象棋教學遊戲的流程

2026-03-25T20:41:00.003+08:00

有一次週末時間，跟孩子一起下象棋，孩子提議如果有一個象棋遊戲兼教練，可以讓我們透過跟電腦對戰來提升棋力，或者我們兩人一起討論策略去贏過電腦，這樣也是另外一種有趣的玩法。當然，市面上一定有這樣的象棋 App 可以直接滿足上面需求，但我想說，有沒有機會利用半天時間，試試看自己用 AI 做出一個象棋軟體呢？

但是，今天這篇文章，主軸不是要說怎麼開發，不是要教怎麼 Vibe Coding ，更不是要提倡 AI 寫程式有多厲害，因為我不是真正的開發者，所以不會在這一塊班門弄斧。

我是想從非工程師的角度，分享怎麼運用多種 AI 工具去完成一個專案的流程，讓不同的 AI 模型各司其職，但又能彼此接手工作的方法。

從經驗談的角度出發，這個流程我也會套用在其他不同工作的專案上，或許你也可以舉一反三應用在其他地方（只是做的成果不同，搭配的 AI 工具不同）。

為什麼一個任務成果，需要多個 AI 工具接手？（非工程師角度）

其實，一開始小孩說想要有一個象棋遊戲可以玩，我的第一個想法是：直接用 Google Gemini 的 Canvas 做一個線上可玩的象棋小遊戲就好了吧？

下一個簡單的指令，確實 Gemini 在兩三分鐘後就給我一個可玩的原型版本。

但是，實際跟小孩一起玩玩看之後，小孩說電腦不夠聰明、有些規則有問題、想要加上一些特效、音效或特殊功能，又更進一步的希望能夠記錄棋譜、能夠紀錄成績、能夠有「電腦的指導教學」。

原本想說就繼續讓 Gemini 在一個網頁原型上「硬改」看看，結果發現因為缺乏前期有效規劃，愈改愈亂， 30 分鐘後還達到 Gemini AI Pro 問答生成程式碼的區間額度限制。

於是才想說，那不如讓不同 AI 工具來分工完成看看？於是我又花了大約兩個小時的時間，讓不同 AI 工具接力，完成了目前常常拿出來跟孩子一起練習象棋的工具。

我先把這個「有點認真的象棋遊戲＋教學教練」的專案，切分成幾個階段，然後根據我對幾種 AI 工具的判斷，將每個階段交付給適合的 AI 工具去處理：

ChatGPT 做前期研究與規劃
Gemini 做快速原型測試
Google AI Studio 生成整個專案骨架
Antigravity 做進階功能延伸
Codex 做最佳化、多檔案重構、長期維護

但是怎麼讓不同 AI 工具接手同一個專案，而且還能維持邏輯一致，可以立即上工，並且可以根據不同 AI 工具的特性，解決這個專案的不同層面問題呢？這篇文章就來分享自己的經驗談。

專案階段	我選擇的工具	核心任務	為什麼適合
0→1 構思	ChatGPT	研究資料、概念發想、規則梳理	探索力強
1→10 原型	Gemini	快速做出可玩介面	做出視覺與互動原型快
10→40 骨架	Google AI Studio	生成專案檔案骨架	一次性產出基本架構
40→70 工程	Antigravity	精準改檔、測試、重構	細部修改與強化功能
70→∞ 維護	Codex	最佳化、補功能	長期穩定修改與維護

ChatGPT 階段：資料研究、概念發想、專案規劃、技術選擇、遊戲邏輯分析

我意識到自己前面第一次直接在 Gemini 讓 AI 做一個象棋遊戲時：

沒有先做好研究與規劃，所以之後愈改愈亂。

而這一次，我先在 ChatGPT 中建立一個討論串，讓 ChatGPT 先去搜尋研究象棋規則，調查目前象棋遊戲的設計邏輯，進一步分析小孩的喜好與想法。讓 ChatGPT 透過調查研究，先掌握要設計象棋遊戲的基本知識與技巧。

然後我還用錄音訪談的方式，透過聊天，錄下小孩想要什麼樣的象棋遊戲，希望有哪些功能，甚至鼓勵他天馬行攻的想一些特殊玩法。然後把這段訪談錄音轉成逐字稿。

最後，我把逐字稿也上傳到 ChatGPT ，請他用前面研究過的知識、技術，幫我重新整合成一個我的小孩真正需要且會喜歡的象棋遊戲專案計畫。

你是孩子的遊戲設計助理，我要幫孩子設計一個線上象棋遊戲，先幫我擬定一個遊戲專案規劃。請一步一步分析，上網搜尋中國象棋的基本規則、玩法，然後搜尋類似遊戲設計案例，思考必備的線上網頁遊戲基本規劃。 接著根據前面你對我和小孩一起玩遊戲的喜好理解，解讀下面我訪談小孩想要的遊戲機制，根據前面你的基本中國象棋遊戲設計架構，根據你的遊戲設計專家角度重新思考，規劃出最適合我和小孩玩的中國象棋遊戲設計專案規劃企劃案。 訪談內容：###

最重要的是在 ChatGPT 充分研究後，先寫出一份包含要用什麼技術、象棋規則怎麼導入的專案規劃書。

之後換到不同的 AI 工具接手，就可以先「交接」這份規劃書，讓接手的 AI 立刻掌舵狀況。

Gemini 階段：快速產出可玩的原型介面，確認可行

我很習慣任何專案一開始（不只是做一個小工具或遊戲，也包含一個知識產品、活動企劃等等），都先像前面一樣，讓 ChatGPT 去調查、研究、分析，經過學習後，擬出一份符合我需求的專案規劃書，然後再開始工作。

而以這個象棋遊戲為例，接下來我需要快速試試看這個專案規劃的一些基本功能，例如電腦對戰、創意技能等等，是否可行？

於是我又回到 Gemini （超過限制時間後，額度又回來了），把 ChatGPT 的專案規劃丟上去，請她盡可能做出專案上她可以做得到的功能。

初期要測試看看專案概念是否可行，產出可執行的原型（或是網頁、圖像、簡報等等產出）， Gemini 確實很快就能做出有外觀介面、有基本互動的成果。

我先用這個方法，確定 ChatGPT 做出的專案規劃基本可行，後面才有機會一步一步加上更多功能。（例如如果需要更進一步的後台資料庫、棋譜、電腦思考棋步的運算邏輯、電腦可以推演棋步做教學等，就無法只是在 Gemini 上就做出來。）

Google AI Studio 階段：生成整個專案骨架

如果要一個認真、可玩、長期練習的象棋遊戲，需要一個完整的程式架構，所以在 Gemini 先用幾分鐘確認可行，有機會做到後，我就轉換到 Google AI Studio 來生成這個專案的基本骨架。

我一樣把前面 ChatGPT 寫出來的專案規劃書貼上 Google AI Studio ，請內建的 Gemini 3.1 Pro 根據規劃書，開發一個象棋遊戲。

Google AI Studio 會「一口氣」生成專案需要的介面、功能、前端、後台等各種程式與檔案。例如在我的這個例子中，除了完成前端的介面互動與棋盤設計外，他也幫我寫了一個新的xiangqi.ts（象棋規則引擎，其實有既有的引擎，不過 AI 這邊自己寫出一個），思考了小孩想要的「特殊功能」如何跟正規象棋規則分開。

對比來看， Gemini 做出有畫面的基本功能，但專案規劃書有很多特殊能力他無法做到。而 Google AI Studio 因為可以架構更完整的程式碼，所以像是電腦下棋難易度的分析等等都可以一口氣做完。

不過因為 Google AI Studio 有一個問題，生出架構後，當然還需要修改，例如有些程式擠了太多規則變得肥大，或是高難度的電腦因為運算太久導致卡住，面對象棋特殊局面的規則還無法有效處理，因為純演算導致電腦開局反而比較笨等等。

這些問題本來我也想要在 Google AI Studio 改，但 Google AI Studio 畢竟是測試用環境，他的「記憶能力」不太好，幾次對話就會忘了前面的專案目標與規則，不適合長期迭代修改。

所以我把它完成的基本象棋遊戲程式碼「下載」到本機電腦，改用 Google 的 Antigravity 來進一步修改更細節的功能。

Antigravity：完整的開發代理，接手骨架，做進階功能添加

我是使用 Google AI Pro 的帳戶，所以在 Antigravity 上有一定的 Gemini 3.1 Pro、 Claude Opus 額度，但這個額度也沒有很高，我的經驗是如果幾個小時連續運作複雜程式修改，往往就要隔幾天才能再使用。

Google Antigravity 能夠處理本機上指定資料夾內的檔案、文件（當然還有程式碼），簡單好用，他可以做到（後面的 Codex 也可以）：

直接操作指定資料夾內的：讀、寫、建立、刪除檔案
執行終端命令
瀏覽器自動化測試：可以打開 localhost、點按鈕、截圖驗證
記憶能力很好，可以維持專案改進過程的上下文
精確的編輯：可以只改第 157 行而不動其他地方
多檔案協同重構：同時修改多檔案並保持專案一致性
也可以用現在最流行的方式做專案管理：維護各種專案規則的 md 文件

我讓 Google 的 Antigravity 先接手處理剛剛 Google AI Studio 完成的象棋遊戲基本骨架，然後先加上幾個主要的功能。

第一步，我讓 Google Antigravity 先閱讀目前專案程式碼，然後再看一次前面 ChatGPT 規劃出來的計畫書，比較一下兩者異同，掌握專案現況，思考接下來專案應該怎麼開發。

更重要的，先建立一份未來可以依循的「專案規則文件」。（延伸閱讀：養成讓 AI 復盤工作流程的習慣，你的 ChatGPT、Codex、OpenClaw 助理就會愈做愈好）

接著我讓 Google Antigravity（或者說它內建的 Gemini、 Claude ）找出目前專案根據規畫還可改進之處，然後我把改進變成一個一個任務，貼上去讓 Antigravity 接力修改。

不過因為知道 Antigravity 的額度有限，加上我其實更喜歡使用 Codex （ OpenAI 的程式開發工具），未來一定會再交給 Codex 接手。

為了讓之後接手更順暢，當 Antigravity 這邊做了什麼大改動，就請他在專案相關規則文件中做更新、對齊進度、修改最新規則等。

Codex：系統的最佳化，長期的維護、修改

現在這個象棋遊戲的專案，則已經轉移到了 OpenAI 的 Codex 繼續接手。

既然如此，為什麼不乾脆一開始就會 Codex 做呢？

我的想法是，在 ChatGPT 上做搜尋、研究、調查（Deep Research），先進行資料的統整分析，然後做專案規劃的討論，是比較適合的。所以我把想出專案規劃書這一步，交給 ChatGPT。

既然要做認真的 App ，確實就不會只是用 Gemini 的 Canvas 製作，但可以先用 Gemini 測試看看外觀做出來是什麼樣子，基本的規劃邏輯跑得動嗎？

倒是不一定需要用 Google AI Studio 製作出遊戲骨架，這一步也可以直接就交給 Antigravity 或 Codex，所以後面三個 AI 程式開發工具互相接手，考量的其實是「額度」的問題。

雖然我有 Google AI Pro 和 ChatGPT Plus 帳號，但畢竟本職不是工程師，沒有真的採用買 Token 額度的方案，而這時候這兩者在用 Antigravity 或 Codex 做工具時的額度也都是有一定限制，如果用得勤快一點，在循環時間內的額度常常是不夠我用的。

所以我就採用了讓三種 AI 程式工具互相接手的方式。

下面是我這次經驗，不同工具分別開發了哪些功能：

ChatGPT：做了許多搜尋、研究、分析，寫出專案規畫出。
Gemini：只是測試看看做得出來嗎？
Google AI Studio ：完成基本的程式骨架。可玩的電腦對戰象棋遊戲。
Google Antigravity：

製作本機可以啟動的執行檔。
完成程式碼版本控管與同步規劃。
改進電腦運算規則，讓電腦棋步有難度、但也不會導致卡頓。
加上開局棋譜等資料庫，強化電腦的下棋能力。
進一步改進特殊情況的規則。

Codex

最佳化整個程式碼，讓每一個程式不擁腫，執行更快。
導入可個人非商業使用的象棋引擎，做為大師級的挑戰。
加上 AI 教練功能，讓電腦可以當下引導玩家做出更好的棋步選擇，並說明原因。

Codex 要接手時，第一步我一樣讓他先去讀程式碼，以及前面我有持續維護更新的專案規則文件，掌握專案現況，接下來就可以更順利地推進工作。

使用 Codex 開發功能的時候，我會使用規劃模式，讓 AI 先做出規劃，我確認後再執行，面對複雜改動時往往更有效。

目前這個象棋遊戲，變成我和孩子週末練習時的一個有效輔助和遊戲。

我們還是會拿出真的象棋來玩，但當想要挑戰一下，或是練習的時候，就打開這個象棋遊戲，用他的困難模式來訓練自己，或是父子一起挑戰大師模式，適時用電腦教學來看看什麼可能是更好的策略。

在這次的經驗中，不只是開發程式，完成企劃、內容專案也一樣， AI 工具有不同特色，而不同 AI 之間能順利接手，關鍵在於「先把研究與規劃做紮實，再進入產出。」然後在不同 AI 工具切換時「把這個專案目前怎麼做才算好的規劃」一起交出去。

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（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：不同 AI 工具如何分工、接力完成專案，分享我做一個象棋教學遊戲的流程）

養成讓 AI 復盤工作流程的習慣，你的 ChatGPT、Codex、OpenClaw 助理就會愈做愈好

2026-03-15T18:03:00.001+08:00

怎麼讓 AI 從一次性的工具，變成能長期合作的工作夥伴？

很多人以為 AI 用得好，關鍵在於 prompt 寫得夠完整、夠厲害；但是經過我這段時間反覆實測後慢慢確定，真正讓 AI 愈用愈準確、跨工具也能順利接手的關鍵，往往是有沒有把自己已經驗證有效的工作流程，整理成 AI 也看得懂、能遵守、能持續更新的規則系統。

最近這幾個月，我開始養成一個習慣：

把自己和 AI 合作後做得好的工作流程，慢慢寫成一份一份規則文件，讓 AI 助理能夠持續參考、反覆沿用。

如果 workflow 還只存在你的腦中，只散落在片段聊天或零散 prompt 裡，那麼 AI 每一次都只能重新猜一次你的標準。可是當 workflow 被你整理進指令、文件、規則與復盤機制裡，它就不再只是一段聊天，而會慢慢變成一套可以持續運作的工作系統。

一個很小的動作，改變了我後面一個月的 AI 工作流程

先講一個真實案例。農曆年結束後，我在自己的 ChatGPT 裡做了一個很簡單的動作。這個動作不到一分鐘，但它對我接下來最近一個月的 ChatGPT 工作流程，帶來非常明顯的正向影響。

因為我已經用 ChatGPT 好幾年了，加上前面幾年我自己一直有在實踐 PARA、專案分類、工作流程拆解這些方法，所以我知道自己在 ChatGPT 裡，其實已經留下了很多個不同專案、不同任務的工作經驗。（延伸閱讀：ChatGPT 的 PARA 聊天室分類法：增強 AI 協作威力實戰案例分享）

於是那時候我做了一件事：我請 ChatGPT 回顧我不同專案討論串裡的聊天記錄，幫我整理這段時間以來，我聚焦在哪些主題的專案上，我在這些不同類型的專案裡慣用的分析邏輯是什麼，我最常執行的任務有哪些，而這些任務執行時常用的工作規則與操作步驟又是什麼。

換句話說，我請 ChatGPT 透過它的整理能力、研究能力與記憶能力，先幫我把我原本就存在、但過去沒有明確寫出來的方法，梳理成一份我看得懂、也能驗證的工作原則。

你是我的AI工作流程助手 根據我目前跟你討論的現況 擬出一份未來你作為AI助手處理工作的指導原則清單指南 請你一步步分析 首先你應該先去回顧最近我們最常討論的聊天紀錄 根據我們的聊天紀錄理解目前我最常進行的專案 並且設定出每個專案核心的知識背景 以及我們最常處理的任務和處理這些任務執行這些專案的關鍵步驟 執行原則 邏輯找出那些具有特殊性的地方 目的是未來你作為AI助手在執行這些工作的時候 有一份符合我們前面聊天紀錄處理事情方法的指南 最後從這些不同專案任務中再抽練出有沒有共通的 我們在執行工作的時候的指導原則 然後完成這份手冊的撰寫

這整個過程其實非常快。AI 很快就幫我整理出一份從部落格、自媒體、課程、出版、親子、旅行、個人生活精進等不同角度出發的專案目標與工作流程摘要。然後我仔細看了一輪，發現它在一些共通原則、專案方向與工作步驟上的整理，都做得很好。

也就是一份非常像「AI 工作流程助手指導原則手冊」的內容。

例如，它幫我抽出了我最常使用的幾個共通原則，例如：

第一，我做事情時，總是喜歡先定義要交付什麼成果，再開始分析。
第二，我會先預擬這個成果的價值，再回頭拆解要達成這個價值，中間會遇到哪些問題與阻礙。
第三，我會進一步把問題拆成現階段可以馬上推進的階段性產出，用「破解問題」的方式，讓目標做得更好、更有計畫。
第四，我所有的建議最後都必須落到可執行的下一步，而不是停留在空泛理解。

如果上過電腦玩物時間管理、筆記術或工作流程課程的朋友，看到這裡應該會很熟悉。這確實就是我長期在使用的方法。我把它用在很多真實的人生、工作與專案任務上：

只是過去很多時候它是活在我的工作節奏裡，並沒有被完整寫成 AI 可以讀的規則。

而當 AI 幫我把它梳理出來後，我接著做了下一步。

從 ChatGPT prompt 到建立 ChatGPT 內的規則系統

我把 AI 幫我整理出來的共通原則，放進 ChatGPT 的自訂指令裡。我也把它整理出來關於我的任務類型與工作脈絡，放進 ChatGPT 的「關於我」裡。

接著，我本來就有用 ChatGPT 的專案功能做分類，像是出版計畫、自媒體寫作、親子規劃、個人生活精進等不同討論串，我就再把 AI 從這些討論串裡回顧出來的各自工作規則，放進相對應的專案指令中。

效果非常快就出現了。

接下來我進入「電腦玩物寫作專案」時，它會更自然地用符合我思考邏輯的方法幫我拆解題目、研究資料、設計文章架構。當我進入工作專案討論串，或詢問課程設計相關問題時，它也更能準確抓住我處理這類專案時的工作邏輯，再依照我的共通原則，給出更好的結果。

這時候影響輸出品質的，已經不只是當下那一段指令，而是背後是否存在一套能長期指引 AI 的核心記憶、共通原則，以及面對不同任務時可以套用的工作規則。

這也是我後來慢慢很在意的一件事：

真正重要的，不是我當下臨時寫出一段多厲害的 prompt，而是我有沒有把那些已經做得好的工作方法，整理成一套 AI 也能穩定遵守的規則系統。

覺得 ChatGPT 生成內容不穩定，先建立專屬於你的工作規則

現在很多人都已經在用 ChatGPT、Gemini，或其他不同型態的 AI 助理工作。不過我觀察大家常遇到的問題其實很接近。

每次問答似乎都從零開始。
換一個 AI 工具，整個討論過程都要重來一次。
很多人會覺得 AI 有時候回答很好，有時候又完全不像同一個助理。
更常見的情況是，自己其實有一套做事方法，只是從來沒有被寫下來，所以 AI 永遠只能猜。

從這個角度來看，問題不一定在於 AI 不夠強，而比較像是：我們以前沒有把自己做事的方法，整理成 AI 也能讀得懂的規則。

所以如果你問我，想讓 AI 助理更懂你、更穩定、更能跨工具延續，第一步該做什麼，我會建議先做下面這幾個步驟。

Step 1：先請 ChatGPT 回顧聊天與工作脈絡

這一步，不是直接叫 AI「更懂我」，而是先讓它回顧你們近期真的做過的事。你可以請它幫你整理：

你最近常處理哪些專案；
你最常執行哪些任務；
每個任務的關鍵步驟是什麼；
這些步驟裡，有沒有反覆出現的共通原則。

這其實很像一次工作回顧。先從已經發生的案例中，把你真正穩定在用的方法抽出來。

很多人一開始就想直接寫一套完整 SOP 給 AI，可是大多數人其實很難憑空寫出來。真正比較可行的方法，是先回顧你們已經做過的事情，從那些有效的實例中，倒推出你真正慣用的方法論。

Step 2：讓 AI 把共通原則抽煉出來

當 AI 幫你回顧了一輪聊天、任務與專案後，接下來要做的事，就是把那些共通原則抽出來，寫成你之後可以持續沿用的「主規則」。

以我自己的例子來說，我後來整理出的共通原則，大致會落在下面幾條：

先定義要交付什麼成果，再開始分析。
先拆問題，再給答案。
先設定目標、現況、限制、成功條件，再拆步驟。
所有建議都要能落地，並且有目前就能推進的下一步。
把可重複的方法整理成可持久的手冊、清單、規則文件。

這裡要特別強調的是，這些原則不是漂亮話，這些原則之所以有用，是因為它們真的是從你的工作節奏、思考方式、驗收標準中抽出來的。

這些東西一旦被抽出來，AI 之後在不同任務裡，就會更容易抓到你真正重視的標準。

Step 3：先放進 ChatGPT 的自訂指令與「關於我」

這是規則化的第一層。對於大多數使用 ChatGPT 的使用者來說，簡單而有效。

你可以先把兩類內容放進 ChatGPT 內部：

第一類是「關於我」，讓 AI 了解你的身份、工作情境、讀者輪廓、常見任務與常處理的專案。
第二類是「自訂指令」 中「應如何回應」的原則，讓 AI 了解你的流程偏好，例如先定義交付物、一步一步分析、重視可執行性、維持某種語氣與架構。

這樣做的效果很實際：

同一個 ChatGPT 會先變得穩定。
你不需要每次重講一遍背景。
AI 對你的工作風格，也會開始有比較一致的理解。

如果你有在使用 ChatGPT 的專案功能，還可以進一步把不同任務類型的規則，放進不同專案裡。這樣一來，AI 不只是知道「你是誰」，它也知道你在不同任務裡，會用什麼方法工作。

AI 做得好，是因為你把已驗證有效的 workflow 外顯成規則、記憶、驗收與回存機制。

一般人也能透過讓 AI 「持續復盤」的方式建立規則，設計出你的 AI 助理：

很多人聽到這裡，會以為自己接下來要先花很長時間，把所有規則一次寫完。其實不需要。

我反而覺得，一般人最容易做得到的方法，是在一邊跟 AI 合作工作的過程中，一邊透過復盤，慢慢把有效流程整理成規則。

例如你現在要規劃一場產品活動，你開始跟 AI 討論活動主題、研究案例、查詢市場資訊、整理論壇意見、設計行銷邏輯。剛開始時，AI 也許找資料不夠嚴謹，或者整理出來的內容沒有引用驗證。這時候你會追問、修正，告訴它之後找資料時要附上來源，要有找到的資料才能說出有根據的結論。

經過一兩次追問修改後，你會發現它終於做到你要的要求了。

這時候，很多人就直接把這個成果拿去用，然後下一次又從頭來過。但我後來發現，最重要的一步往往就在這裡：

當 AI 做出有效結果後，你應該馬上請它做一次復盤，幫你把「剛才為什麼做得好」寫成一份之後可以套用的規則文件。

例如你可以請它寫成一份「搜尋研究資料的工作規則」。
之後當你們一起完成一份活動企劃案，也可以請它再寫成一份「有效活動企劃的工作流程規則」。
當你們一起做出一份有效報告，則可以再整理成一份「處理有效報告的規則文件」。

當你慢慢累積出這些規則文件之後，AI 在這個專案裡就會更懂得如何處理這些任務。如果你把它們放進自訂指令、專案設定，甚至更進一步放到其他工具的規則文件中，那它在不同討論串、不同專案，甚至不同 AI 工具之間，也會更懂得延續同一套做法。

這個過程其實很像一個真實的人與人合作流程。你們不是一開始就有一本完整手冊，而是在持續磨合、討論、修正、完成有效成果之後，再透過復盤，把有效做法寫下來，之後反覆沿用。

所以我現在會把這個流程看成一個很簡單、但很重要的循環：

先跟 AI 一起完成一次任務。
在過程中追問、修正、驗收。
當結果開始有效時，馬上請 AI 復盤並整理成規則。
把規則放進記憶、指令、專案文件。
之後持續沿用，再根據新經驗微調。

這種一邊做、一邊復盤、一邊建立規則的方式，對大多數工作者來說，比起一開始就硬寫完整規範，實際得多，也容易持續下去。

當你開始切換多個不同 AI 工具，規則會變得更重要

這件事，在我最近切換不同 AI 工具與助理時，感受特別強烈。

因為現在可用的 AI 模型、AI 助理、AI 開發工具愈來愈多。有些工具比較強在聊天，有些比較強在操作處理專案文件，有些比較強在自動化流程，有些則適合當資訊入口。當我開始在 ChatGPT 之外，也用 OpenClaw、Codex、Google 的 Antigravity 等不同工具處理同一個專案時，我就發現：

前面整理出來的那些原則、專案類型、工作流程規則文件，讓多個 AI 助理可以一起合作的價值立刻放大。

例如前一陣子我在部署 OpenClaw 時做的第一件事，就是把我前面在 ChatGPT 用上述方法整理完成的原則、專案類型與工作流程規則文件，全部丟進 OpenClaw，讓它先讀過一遍。它讀完之後，很快就能建立或修改屬於它自己的記憶與 workflow 文件。

這個過程其實不到兩三分鐘。但當我開始跟剛安裝完成的 OpenClaw 問答時，它就像一個我已經用好幾年的專案助理一樣，懂得我的工作狀態，知道我處理任務時重視的原則，也能用符合我工作邏輯的方式回答。

後來我開始串聯 OpenClaw、Codex、ChatGPT、Gemini、Antigravity 這些不同工具來處理同一個專案時，這些規則文件就變得更重要。因為我不是只把程式碼、資料或聊天記錄搬過去，而是把「這個專案目前怎麼做才算好」的共同邏輯也一起搬過去。

之前我在社群上分享過這段經驗：

#我現在的分工，以及如何讓多個 AI 助理變成一個可以合作的團隊


- OpenClaw：我用 Telegram 丟資料時最方便，主要負責「資訊入口＋進行抓取與初步整理筆記卡片」
- Codex 桌面端：在電腦端更舒服，他的運算能力也更強，主要負責「從既有永久筆記推進寫作/研究計畫」
- ChatGPT / Gemini：補充零散的搜尋調查與快速問答討論
- Antigravity（或其他本機工具）：做 Markdown 編輯/瀏覽，或是系統維護

但我覺得更關鍵的是：每一個助理可以同時進行我賦予的特別工作任務，但每一助理也都「可以」接手同一條完整的輸入到輸出草稿流程。

因為它們共享的不是聊天紀錄，而是共享一套「外部共同記憶」：

- 同一套資料夾結構
- 同一套同步規則
- 更重要的是，#同一套workflow的計畫與規則文件系統。

這時候，建立 Agent / workflow / rules 相關文件確實是一個有效的方法。

這些規則文件讓多個 AI 助理（Codex、 OpenClaw、 Antigravity，甚至 ChatGPT 我也把這些文件內容上傳讓他記住），讓我可以把同一個專案拆成「同時進行」的幾條線，但每個助理都了解工作方式，都可以處理各自任務。

舉例來說：

- 我從讓 OpenClaw 處理我剛丟進去的最新資訊來源 → 變成筆記卡 → 更新永久筆記
- 同時間我讓 Codex 讀既有永久筆記 → 思考下一篇文章/研究計畫/大綱
- 在前面兩個 AI 助理自動工作實，我用 ChatGPT/Gemini 做補充研究 → 把關鍵資料丟回同一個資料庫，進入處理的正向循環
- 可是 OpenClaw、 Codex、 Antigravity 都會記住彼此做了什麼，可以隨時接續最新進度，展開下一步處理，維持共同邏輯。

其實我用的方式非常簡單，就是這些 AI 助理與工具管理的是同一個資料庫。另外就是規則、Skills等等有分級，第一層資料夾是主規則，主規則會寫好邏輯，告訴AI針對每一個不同任務，到不同任務資料夾看資料，並使用不同任務資料夾裡的子規則。

所以像是我告訴 AI 要抓取文章做筆記， AI 先看主規則，知道要去 raw 資料夾操作，進去後看到如何處理 raw 到筆記卡的規則，這時候遇到抓取 YouTube 字幕的問題，而 raw 裡的規則會引導 AI 去使用某個 Skills 或小工具。

工作流程主從層次與分支清楚，就很好管理（而這可以請 AI 協助做編輯與分類）。

最後整個資料庫會像「多個員工一起工作」一樣，整合建立一個完整的產出資料庫。

一個更生活化的例子：家族旅行網站工具

我最近有一個很生活化、也很能說明這件事的例子。

我正在規劃一個很多人要一起出發的家族旅行。我想做一個網頁型的 App，把這次旅行的行程攻略、複雜的景點餐廳資訊、旅行中的注意事項、待辦清單與查詢功能整理在一起。讓每一位旅行成員打開後，都能快速查到某一天的行程、某一個地點的資訊，或行前、行中需要注意的事項。

一開始，我先在 Google Gemini 上做出這個網頁工具的原型。可是 Gemini 畢竟比較適合處理較簡單的版本，當我想把這個網站做得更複雜，甚至要進一步線上部署時，我想要把它轉移到 Google 的 Antigravity。

但在轉移之前，我並不是只把網站程式碼搬過去。我會先請 Gemini 根據我們前面設計這個網站原型時用到的工作邏輯，以及目前修改出來、已經有初步可用架構的網站狀態，先梳理成一份「專案目標＋設計規則」文件。

接下來，當我要把專案轉移到另外一個 AI 工具時，我會把程式碼、專案進度文件、設計規則文件一起搬過去，請新的 AI 先讀專案進度與設計規則，再去分析目前的程式碼，看下一步要怎麼改。

後來到了下一個階段，Antigravity 的額度有限，而且當我要處理更複雜的特效與更繁瑣的資料庫邏輯時，它也不適合再負擔這樣的任務。我就把目前的資料庫狀態、程式碼與前面的規則文件、專案進度文件，再搬移到 ChatGPT 付費版可以使用的 Codex。

同樣地，我會先請 Codex 讀專案進度與規則文件，再開始幫我修改程式碼。

就在這樣的過程中，我發現每一次的轉移都很順暢。新的 AI 助理可以立即接手，我甚至可以同一時間讓不同 AI 工具分工處理同一個專案，或者在不同階段交棒，但整體邏輯都能延續。

後來，當這個旅行網站工具進一步進入比較複雜的資料庫設計階段時，我又做了同樣的事。

我希望未來無論我丟進去的是行程資訊、攻略資料、景點餐廳資料，還是真實旅遊心得，AI 都能有效幫我重新拆解、放回網站上正確的位置，讓整個資料庫維持穩定狀態。

於是我請 Codex 先分析整個專案目前的資料庫架構，分析行程資訊通常放在哪裡、景點與餐廳資訊通常怎麼更新、攻略與注意事項通常怎麼描述，讓 AI 自主分析目前狀態與近期不斷修正之後的最佳工作流程，然後再建立一份新的規則文件。

一旦這份規則文件建立好，我後面的工作流就變得更有效率。比如我今天找到一篇別人去同一個地方旅遊的真實心得，我就直接把這篇文章丟給 AI，請它根據前面自己整理出來的規則，把裡面的資訊重新拆解，分別放進適合的行程、景點、攻略、注意事項架構中。這時候 AI （這裡是用 Codex）就能非常準確地完成我的需求。

小結：AI 真正會愈用愈好，靠的是規則化之後的工作方法

很多人接觸 AI 之後，很容易立刻想追求「全自動」。可是我現在的想法剛好相反。我會建議先不要急著追求全自動。先追求一件更重要的事：

AI 做事開始有一致標準。

只要 AI 每次做同類型的工作，開始愈來愈接近你的驗收邏輯、愈來愈符合你的工作方式，後面才更容易談自動化、跨工具接手、多助理分工與更長的專案流程。

說到底，這其實也很像以前我們人自己在做好一件事情時，會使用的時間管理與工作管理方法：

事情做得好之後，不只完成它，還會做一次復盤，把「這次為什麼做好」整理成下一次可以沿用的做法。

當人跟 AI 合作之後，我覺得這依然是很有效的方法，而且會愈來愈重要。

你可以先挑一個自己最常做的 AI 任務，例如搜尋研究資料、整理會議紀錄、寫企劃、做簡報、整理逐字稿。接著利用前面「跟 AI 一起復盤前面做了什麼」的步驟，先把下面四種規則產出：

這個任務的目標是什麼。
這個任務的背景、情境與限制條件是什麼。
這個任務有哪些要遵循的工作流程。
做到什麼程度，才算完成（如何驗收）。

跟 AI 一起把這個任務做一或幾次，在過程中持續修正、追問、驗收。等你們真的做出一版有效成果之後，記得馬上請 AI 幫你把這次的有效做法整理成規則。

你可以直接用下面這段話：

「請根據我們剛才從需求到產出的整個過程，整理出一份之後可以重複套用的工作規則。請包含：目標、適用情境、輸入資料、處理步驟、驗收標準、常見錯誤與下次執行提醒。」

這樣做過幾次之後，你會很快發現，AI 不只是比較懂你，而是開始比較會做事。

規則一旦慢慢累積起來，你會發現，無論你用的是 ChatGPT、Codex、OpenClaw，甚至未來換了新的 AI 工具，你的 AI 助理都比較有可能延續同一套工作邏輯，幫你把事情做得更準確、更穩定，也更接近你真正想要的成果。

如果說這段實踐經驗給我的啟發，以及我現在必定會有的習慣就是：以後當 AI 幫我做出一個真的有效的成果時，我不應該只把成果拿走，而是要立刻請它幫我復盤：為什麼這次做得好？把它整理成下次可重複使用的規則。

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（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：養成讓 AI 復盤工作流程的習慣，你的 ChatGPT、Codex、OpenClaw 助理就會愈做愈好）

用 GPT-5.4 Thinking 把雜亂資料變成精美 Excel、 PPT、 Word：一條龍 Office 工作流實測

2026-03-08T16:09:00.004+08:00

這篇文章分享我這幾天對最新推出的 GPT-5.4 模型的一個工作流程實測案例，聚焦在幫助我們把一堆資料、數據、文件，變成「Excel 試算表＋PPT 簡報＋Word 講義」，且能產出正確、美觀、支援中文的 Office 文件檔案，看看 ChatGPT 5.4 Thinking 模型現在處理 Office 文件已經可以達到「更能滿足真實工作需求」的效果與品質。

日常的辦公室工作中，往往會有下面的痛點：資料越查越多、文件越堆越厚，雖然筆記整理、企劃思考都有做到，但最後要：

整理成一份 Excel 分類統計報告
或是要製作會議中圖文並茂的 PPT 投影片
還是要要產出一份可以印製出來的 Word 說明講義

都要花費許多整理時間。

但是現在如果讓 GPT-5.4 來做，已經可以在自動完成的 Office 文件中達到如下效果：

表格欄位設計更合理。
中文顯示更正確。
PPT 簡報版面更多變化、AI 生成配圖更有效。
Word 不再只是純文字稿，而是編輯排版後的表格。
Excel 試算表可以處理多工作表的大量資料，並進行複雜欄位設計（包含合理的合併儲存格、基本統計分析等）。

之前版本的 ChatGPT 也會做文件、試算表與簡報，但是常常失敗，早期是中文很容易錯亂或無法顯示，後來是雖然可以做，但內容缺乏太多變化，排版往往不夠好看，或是無法做複雜的整理分析，也可能做出來的內容無法下載、下載後打不開（我自己的真實經驗也都有遇過）。

而這次 OpenAI 推出的 GPT-5.4，特別提到他強化了建立、編輯、排版 spreadsheets 試算表、presentations 簡報、documents 文件的能力：

官方說明提到在內部 spreadsheet modeling benchmark 上，GPT-5.4 平均分數 87.3%，對比 GPT-5.2 的 68.4%，數據上有不少的提升。
甚至在 GPT 製作簡報的評估上，人類評審有 68% 的時間偏好 GPT-5.4 產出的簡報，原因是：簡報的美感更好、視覺變化更多、圖像生成使用得更有效。

產出 Office 文件不是 GPT-5.4 才有，但 GPT-5.4 官方說明是目前 OpenAI 官方最明確把「試算表、簡報、文件」當成核心提升方向，大幅強化這些 Office 排版編輯能力的版本，我的實際測試下，對中文知識工作者、辦公室工作者來說也很有效，所以寫成一篇文章跟大家分享。

以 ChatGPT 的使用者角度來說，只要有 plus 以上的帳戶，就可以開啟 GPT-5.4 Thinking 模型，來處理複雜資料下產出 Excel、 PowerPoint、 Word 的工作流程。

下面分享實測結果前，先列出 GPT-5.4 的幾個能力特性：

GPT-5.4模型整合了推理、編碼以及處理試算表、文件和演示文稿等專業工作的進步。
GPT-5.4解決「大海撈針」式問題方面表現更佳（尤其在搜尋大量網路資料時），並且聲稱比 GPT-5.2 的事實性錯誤減少了33%。
GPT-5.4是OpenAI首個具備原生電腦使用能力的模型，這意味著它能夠代表用戶操作電腦並跨不同應用程式完成任務，是邁向AI代理人（agentic）未來的重要一步。GPT-5.4能編寫程式碼來操作電腦，並能根據截圖發出鍵盤和滑鼠指令；同時，它在使用網路瀏覽器以及更準確高效地調用工具和API方面也有所改進。
專為ChatGPT推出的GPT-5.4 Thinking模型，能為複雜查詢提供工作大綱，並允許用戶在模型回應期間調整或修改請求，提升了用戶引導模型的效率。
GPT-5.4模型正在ChatGPT、Codex和API中逐步推出，其中GPT-5.4 Thinking模型將面向Plus、Team和Pro用戶開放。

Excel：把雜亂資料整理成多個工作表的「報告架構」＋「案例數據資料庫」

我在測試時，先讓 ChatGPT 5.4 Thinking 研究大量文件資料，我連結了自己雲端硬碟的真實文件、簡報，讓 GPT 先對資料進行梳理。

我也在同一個討論串，讓 GPT-5.4 上網搜尋，在我的文件檔案之外，繼續獲取大量相關資料。

在這一步，我發現 ChatGPT 5.4 Thinking 在網路搜尋的深度、廣度與資料抓取上，又比前一代模型有了更好的提升（實際數字上，新模型一次搜尋就有數百篇資料的搜尋量），搜得更廣、挖得更細。

有了前面大量文件、網路資料的累積，這時候我模擬出一個「有很多雜亂資料」的討論串，接著開始測試處理成試算表的能力。

我這樣對 ChatGPT 5.4 Thinking 下指令，然後 AI 跑了 18 分鐘完成一份非常詳盡的試算表：

把前面雜亂的文件、網路資料，幫我整理成一份課程架構與案例試算表。請一步一步處理，主分頁整理核心課程架構，可以在其他分頁中加入前面討論研究過的對應案例，成為我課程中完整的資料分析結構。

下圖是 ChatGPT 5.4 Thinking 做出的結果，雖然跑了很久（往往十幾分鐘起跳），試算表的成果品質非常好，可以納入完整的資料，建立的欄位表格都很正確。

針對前面散亂的文件， GPT 5.4 正確找出資料的邏輯，做出有效的工作表分類、設計合理的欄位，並且把混亂的資料一一填在正確的位置。

在排版設計上，也展現出符合工作要求的結果。

PPT：從 Excel 骨架生成「一整天課程流程」與版面

既然已經製作出試算表，我就接著讓 ChatGPT 5.4 Thinking 進一步設計簡報（還是要跑30分鐘左右）：

非常好的整理，現在幫我製作成 PPT 簡報版本，請一步一步處理，從前面的課程架構出發，結合你在試算表中整理好的案例、金句，串連起一整天課程完整的流程，讓每一個方法、金句、案例都有適當的順序，然後以你的簡報專業設計出最適合的版面，完成簡報的設計。

現在的簡報版本可以看到，除了中文字都能正確顯示外， ChatGPT 5.4 Thinking 排版比起之前有更多的變化性，會自動用 AI 繪圖當作配圖，而且「大量的資料」才能順利整理成清楚、有架構、有細節的完整簡報內容，整體的風格也很適合工作簡報。

延伸教學：

Word：總結「重點＋練習」做成可印製的報告講義

簡報製作完成後，我繼續讓 ChatGPT 5.4 Thinking 完成一份學員講義 word 文件的設計（也是需要十幾分鐘起跳的工作時間）：

把前面學員練習的內容與課程重點，整理成一份學員講義 word 文件，請一步一步處理。

以前的 ChatGPT 製作 word ，除了中文容易出錯外，版面其實也是非常簡單的文字稿。

但是 ChatGPT 5.4 Thinking 可以開始做「版面規劃與設計」，會自動畫出適合的表格、讓版面根據內容邏輯有更多變化，需要的大中小標、配色等等也都能自動完成。

讓 GPT-5.4 Thinking 幫我們把知識工作、辦公室工作裡最麻煩的流程做出有效的草稿成果：

先讓 AI 研究大量文件與網路資料
→ 再把混亂資料整理成有架構的試算表
→ 再從試算表長出一整天課程的簡報
→ 最後再延伸成可印製的講義文件

GPT-5.4 Thinking 現在不只是會做文件，而是也能接手“研究後整理成正式成果”的那段繁瑣工作。

雖然，目前產出成果的等待時間有點長，但值得。

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讓 NotebookLM 的 AI 自己找出資料庫缺口：每次指令多加一句追問，「教練型知識庫」越用越完整

2026-02-28T20:39:00.001+08:00

應該很多朋友跟我一樣，會利用 Google 的 NotebookLM 這個工具，來建立自己的學習資料庫、培養自己的學習助手。

我在之前那篇「用 NotebookLM 實踐 AI 卡片盒筆記法：輸入、學習、輸出、復盤 6 步驟流程教學」文章中分享過：我如何在一個一個不同的 NotebookLM 裡面，打造個人不同主題的知識庫流程。

而這樣累積出來的結果，最後幫我建立的不只是一個一個資料庫，而是訓練出我個人的「學習教練」：

有一個是親子教養教練
有一個是個人健康教練
也可以有工作流程、寫作、專案管理的教練

每個教練背後，都有我輸入的各種「覺得有價值、真的有幫助」的資料素材；我會透過跟每個教練討論，整理出這個主題的學習方法、我的個人目標、我的行動原則，重新匯入資料庫，訓練這個 AI 助理愈來愈符合我的需求。

所以我可以在不同 NotebookLM 教練下面，提出各種生活與工作上遇到的問題。

例如過完年之後體脂上升了，要怎麼解決？我就回到 NotebookLM 問一下我的個人健康教練，它會從之前學到的資料庫，並且透過我們討論過的「我的個人目標、行動原則」，幫我分析出過年後重新訓練體質的有效計畫。

但 NotebookLM 最關鍵的瓶頸不是 AI，而是資料庫「還缺什麼」

不過 NotebookLM 很關鍵的一點在於：資料本身的品質、深度、完整性。

例如我有一個親子教養教練 NotebookLM，可是隨著小孩年紀不斷變化，可能我之前整理的「幼兒時期」資料，到了「小學階段」就需要補充新的材料。

那怎麼辦？

我這邊分享一個我常常使用的簡單有效技巧：

讓 NotebookLM 在回答之後，順便告訴我：它覺得資料庫還缺什麼。

我怎麼做：提問最後多加一句話，讓 AI 列出「資料庫缺口清單」

當我在 NotebookLM 的資料庫詢問問題時，我常常會在問題指令的結尾，多加上一句：

「最後你可不可以幫我列出：在解決這個問題的過程中，你發現資料庫中尚不足的資料？提供我未來輸入資料庫的建議。」

這句話的效果是：NotebookLM 在「解題」的同時，也會幫我做一次「資料庫健檢」，然後提供我接下來找資料匯入的具體方向。

真實案例：我問親子教練「8～9 歲陪伴策略」，它順便幫我指出還缺乏的資料

這是我最近的一個真實應用案例。

我來到 NotebookLM 裡建立的親子教養教練，問它：

針對 8、9 歲小孩這個階段的陪伴策略
我希望理解這個年紀孩子在「生理成長」上，科學研究已經發現哪些限制，避免我誤解孩子
而我在問題的結尾，請它列出它在研究過程中發現「資料庫不足的資料」。

於是它在回答最後跟我說：

目前資料庫中確實大多是心理層面的材料
但對於「生長階段／發展限制」這塊，確實可以強化
它還很具體列出：可以去研究像皮亞傑、艾瑞克森這些不同年齡兒童心理與發展里程碑的方向。

有了這麼具體的建議，我就可以直接複製它給我的關鍵字與研究方向，接著做下一步：讓 NotebookLM 用內建研究工具，把缺口補起來。

下一步：用 Fast Research / Deep Research 補資料，讓教練越用越強

我會進一步利用 NotebookLM 內建的研究功能，直接幫我上網找資料、分析研究，然後再把找到的結果匯入資料庫。

Fast Research：快又精準、用來補「素材」

Fast Research 的核心功能就是：透過 AI 分析研究，找到一些跟我的提問相關的文章，讓我更快把需要的素材匯入資料庫。

Deep Research：更完整，直接產出「研究報告」用來補「結論」

Deep Research 則更進一步：它會去找到更大量的文章，摘要整理研究這些文章，寫成一篇統整研究報告。

Deep Research 我可以只匯入這份研究報告，讓資料庫：更精準有效，但又減少雜訊，不會太雜亂。我也可以連帶把研究報告背後的參考資料一起匯入資料庫，保留追溯來源的彈性。

讓你的 NotebookLM 進入一個正向循環：越用越完整、越問越深入

這樣一來，我的資料庫就能快速補足原本建立過程中還缺少的面向。

最後會變成一個我很喜歡的循環：

我在 NotebookLM 問問題
AI 回答完，順便告訴我：資料庫缺什麼
我用 Fast / Deep Research 補齊缺口
我把新資料匯入資料庫
下一次再問，答案更準、更貼近我需要的行動

延伸技巧：我會「命令 AI 先整理」再回存，甚至刪掉雜訊

很多朋友可能只是把資料匯入 NotebookLM 而已。但我自己非常在意：AI 工作流程不能有太多雜訊。

所以我往往會透過提問，讓 AI 把雜亂資料整理成更有效的筆記，再把這些筆記匯回左邊的來源資料庫。

當我擁有更精準的筆記之後，我甚至會把第一階段匯入的雜訊刪掉，想辦法讓左邊的資料庫保持最嚴謹、最精準有效的狀態。

這樣 NotebookLM 教練就會提供更有效的回答。具體做法可參考：「用 NotebookLM 實踐 AI 卡片盒筆記法：輸入、學習、輸出、復盤 6 步驟流程教學」。

上述實際使用經驗，提供給需要的朋友參考。

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NotebookLM 推出內建簡報修改功能，用 AI 微調簡報中錯誤文字、圖像

2026-02-21T21:45:00.000+08:00

台灣農曆過年期間， Google NotebookLM 推出了一個很有用的更新：「可以透過 AI 指令，單獨修改簡報某一頁的內容」。之前 NotebookLM 生成簡報的功能廣受好評，例如我建立一個法規資料庫，可以快速用 AI 生成圖文並茂的法規說明簡報。

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我如何用 AI 把親子生活變有趣： 7 種父母都能用得上的實戰流程，從複習、遊戲到溝通

2026-02-13T13:37:00.005+08:00

這篇文章想要跟你分享，父母不一定要變成追上所有 AI 工具的專家，不一定要會寫很厲害的指令程式，也能用最簡單但有效的方式，讓 AI 成為親子生活中最有效的助手，並且 AI 不會取代父母，也不會變成另外一種只是增加螢幕時間的遊戲，而是成為親子之間的好夥伴：

AI 是把親子生活的困難，轉成可做出成果的流程：更有趣的複習、把真實生活遊戲化、把孩子說不出的想法引導出來、把父母卡住的情緒拉回可溝通狀態。

從生成式 AI 工具出現後，除了工作應用，我在生活中最常拿來解決的任務場景，就是親子相關的專案。從讓 AI 模擬學校考卷出練習題，到設計讓小孩更樂於複習的知識圖卡，或是和孩子一起設計一些增加親子樂趣的小遊戲，還有研究各種跟小孩有關的健康、教養知識，以及親子旅行中的各種導遊應用。

今天這篇文章，我要整理這兩三年來實際長期使用的 AI 應用案例，跟大家分享。

我們真正每天面對的，其實不是「AI 又有什麼更新，又有什麼好玩的工具」，而是那些生活中的真實課題，以及怎麼用 AI 協助我們解決這些課題：

這週要小考，重複的練習讓孩子沒有了學習動力？
孩子想要更多玩樂，卻又不知道可以玩什麼？
想讓孩子體驗 AI ，但更要體驗真實生活的樂趣？

在這樣的生活裡，AI 對父母的價值，往往不是「再多裝一個 App、多玩一個工具」，而是我們能不能因為有了 AI，而多做出一些「以前做不到，或做起來很吃力」的真實生活中的親子成果，例如讓 AI 協助規劃一場實境解謎生日派對、一套真的貼近學校考題的練習卷、一本用孩子的日記與喜好角色做成的旅途日記繪本。

接下來，就讓我分享這些在我實際生活中，反覆實踐過的親子 AI 應用案例，你會發現：

不是「用 AI 陪小孩」，而是「用 AI 讓父母成為孩子更喜歡的父母」。
最難的不是用 AI 做教材，而是用 AI 去「產生學習動機」。
你也可以善用 AI ，在真實世界創造更多的互動。

01.轉移孩子看遊戲短影音的注意力：不如和孩子一起討論，用 AI 設計孩子喜愛的網頁小遊戲

Google Gemini 結合內建的 Canvas，可以設計出直接使用的網頁小程式。例如我之前用這個方式，製作出把 NotebookLM 的簡報 PDF 拆解成 Powerpoint 的小工具。（參考：我的 Google AI 輔助簡報製作工作流程分享：從 NotebookLM 到 Google 簡報互補）

有時候當孩子覺得無聊，只想看手機短影音打發時間時，我會利用上面這個功能，設計一些單純的小遊戲，做為親子互動時間的調劑。不過我不會單純只是做遊戲給孩子玩，而是在這個過程跟孩子一起討論，讓孩子「出主意」，看看他希望遊戲要怎麼設計才好玩，然後交給 AI 做出遊戲功能，享受自己設計玩法的過程，也享受遊戲樂趣。

例如孩子喜歡下圍棋，我就讓 AI 做一個簡單的圍棋小遊戲，即使沒有帶著圍棋道具，也隨時可以上線玩。

你是網頁工具的開發者，設計一個可以讓我和小孩在電腦上下圍棋的線上工具。請一步一步設計，我們需要一個完整的圍棋棋盤，但可以選擇 9 路、13 路、19 路的大小，可以讓兩人輪流下黑子、白子，並且棋盤上會一直保持目前戰況，直到遊戲結束，或是按下開始新一輪遊戲。

這時候，我會問問孩子，你覺得加上什麼功能會更好玩？孩子說：希望可以跟電腦對戰、希望吃子時有特效等等，我們就一起追問 AI ，把一個一個功能加上去。

最後做出一個小孩也樂在其中，過程中還有一起思考的圍棋小遊戲。

因為 Gemini 的便利與即時生成且能預覽的能力，我們可以跟孩子一起討論，享受設計遊戲的過程和遊戲本身，這是很棒的親子互動時間。

而且 Gemini 的 Canvas 在生成網頁程式後，右下方還有一個「新增 Gemini 功能」，按下按鈕，會自動幫這個程式生成一個 AI 助手。

例如這個我和孩子一起設計的圍棋小遊戲助手，就是可以簡單指導圍棋規則與基本策略的 AI 小老師。

02.善用 3C 脫離 3C ：用 AI 把真實生活遊戲化，設計互動實境解謎遊戲

有時候希望讓孩子不要只是盯個螢幕，雖然 3C 裡的遊戲確實好玩，但真實世界中也有許多好玩的東西，只是要引起孩子興趣，還是需要遊戲化。

所以我常常會問 AI ：「怎麼把我們目前身處的場景、隨手可得的物品，轉換成可以立即親子互動遊玩的真實世界小遊戲（而非螢幕裡的遊戲）」。

我做過最大的一次嘗試，就是把自己家裡的多個場景，設計出要連闖六個關卡的實境解謎遊戲，做為小孩生日派對的闖關遊戲來玩。

我曾經在這篇文章「如何跟 AI 合作挑戰原本我不會做的事？我用 AI 設計實境解謎遊戲，案例分享」分享我的實際做法，而且後來我用同樣邏輯，反覆設計各種真實世界的互動小遊戲，做為親子時間的樂趣來源。

我會請 AI 先去研究其他人怎麼設計實境解謎遊戲，你可以想像成是讓 AI 助手先去學習。

等 AI 學會怎麼設計實境解謎遊戲後，我會提供他當前的場景、物品，請他開始根據前面學會的方法進行設計。

於是很快的，就會有一些精彩的謎題出現，我可以直接使用。

當然還可以利用 AI 繪圖工具，設計一些有趣的解謎圖像素材。

其實真實世界裡，也有許多有趣的桌遊、遊戲玩法，孩子也一樣可以樂在其中，只是我們不具備那麼多樣化的遊戲知識，這時候，我往往就會請出 AI 助手，請他給我一個當下立即可玩的遊戲建議。

03.針對做錯考卷，用 AI 設計遊戲化的間隔複習練習

孩子在寫考卷、功課時，出現一些寫錯的地方，我並不會苛責這些錯誤，而是希望鼓勵孩子，這正是可以知道自己還需要真正理解、還需要反覆練習的切入點。可是，如果只是反覆練習一樣的題目，可能孩子覺得無聊，也可能變成只是記得答案。

有了 AI ，我很常做的一件事情，就是把這些有出錯的題目、考卷收集起來，交給 AI ，請 AI 用有變化的、更有趣的方式重新出題，讓孩子用更好的方式複習。

例如很久之前我就寫過一篇分享，那時候孩子很不擅長寫一種英文填空題，於是我把學校他常常寫錯的題目考卷上傳給 AI ，請 AI 模仿這樣的出題方式，出類似的題目，讓小孩可以練習，結果效果非常好，也讓小孩快速學會。（延伸閱讀：一般人最好上手且有效的 ChatGPT 提問法，以生成英文練習題為例）

而在 Gemini 強化了圖像解析與繪製能力後，我更常把這些題目考卷，上傳到 Gemini 解析，然後傳換成小孩有興趣的延伸練習題。（延伸閱讀：活用三大 Google AI 教學神器，把複雜知識變成手繪心智圖、遊戲網頁、圖解簡報）

例如一個數學上的題目，先把寫錯的原題目上傳，然後讓 AI 用小孩喜愛的角色，重新出一個類似的題目，作為之後複習時的練習。

利用 AI 出的變化題目，加上孩子喜歡的元素，變成下次複習最好的教材。

還可以利用 Gemini 的 Canvas 設計一些簡單的互動問答遊戲，讓做錯的題目不再是負擔，反而變成有趣的練習。

而且設計一次成功後，下一次只要跟他說沿用之前的邏輯，針對「某些不熟的主題」再加強練習即可。（延伸閱讀：個人學習、考試新利器！ Google Gemini 測驗功能，一次完成知識研究、出題、複習）

04.把原本小孩不感興趣的教材，連結小孩興趣的內容，用 AI 設計新教材

尤其有了 NotebookLM 之後，我可以在上面建立每一個科目的練習資料庫，除了把需要反覆練習的題目上傳，也可以把各種課本教材上傳，然後請 NotebookLM 的 AI 用更有趣的方式「演繹」成孩子更有興趣吸收的內容。

例如小孩讀完社會課本後，不確定是不是已經正確理解，可能有些太枯燥的地方會忍不住快速跳過。

於是我把課本中最重要的那幾頁內容上傳到 NotebookLM。

接著用 NotebookLM 的 AI 簡報功能，把課本內容重新「演繹」成小孩喜歡的寶可夢劇情，但裡面可以重新掌握與理解課本的重點。

（類似指令：用寶可夢呆火鱷風格，解釋「學校與我」單元的合作、競爭、服務團隊、學校規範、學生責任。）

這樣一來，小孩變得更樂於複習，甚至會主動問我有沒有新版本，還想再看一次。

AI 的優點之一，就是可以連結學習者感興趣的內容、連結應用的情境、連結要解決的問題，而不是只讓 AI 處理資料而已，更要讓 AI 去連結，創造出適合自己的教材，讓學習變成更有趣、更有效。

但是在這之前，如果要讓 AI 製作出更有效的教材，「簡化」的步驟也不可或缺。

例如我有一個 NotebookLM 資料庫，裡面可能有大量的國語學習素材，但要聚焦複習時，我會先讓 AI 整理出其中幾個單元的特定內容，先簡化成一份最精簡扼要的文字教材，然後回存到資料庫中。

然後請 AI 根據這份簡化過的文字重點教材，重新設計簡報、測驗，這樣可以「大量減少雜訊」，在學習上的效果更好。

可延伸參考我分享過的這個方法：「用 NotebookLM 實踐 AI 卡片盒筆記法：輸入、學習、輸出、復盤 6 步驟流程教學」。

05.用AI繪製小孩喜歡、看得懂的重點複習知識圖卡

Gemini 3 Pro 強大的圖像繪製功能，我最常用在小孩日常學習的重點整理上，結合前面的 NotebookLM 資料庫， Gemini 可以讀取資料庫中的某個單元內容，梳理重點後，快速產出有小孩喜歡圖像的知識圖卡。（延伸閱讀：我把 NotebookLM 知識庫接到 Gemini：3分鐘將課程素材變成攻略圖解、Google簡報、互動網頁）

你是小學國語老師與繪圖高手，根據下面小孩不熟的知識，繪製手繪風格、寶可夢呆火鱷教學的心智圖圖片。

請根據下面重點一步一步繪製：
圖像化的解釋下面這首詩的意思，並說明小學生可能不懂的生字：

送別 王維
山中相送罷，
日暮掩柴扉。
春草明年綠，
王孫歸不歸？

這不只是用有趣的圖像呈現而已，而是讓 AI 根據小朋友熟悉的角色、場景、風格來解釋，小孩一看就懂，而且還很有興趣。（這就是我前面說的：連結）

當然，我會在這個過程，跟孩子一起解讀這張圖卡，用孩子聽得懂、有興趣的語言，也可以同時注意 AI 可能出現的小錯誤並及時更正。

推薦無論是老師還是父母，都應該這樣嘗試看看，讓教材跟孩子有興趣的東西連結，或許有更好的吸收效果。（延伸閱讀：活用三大 Google AI 教學神器，把複雜知識變成手繪心智圖、遊戲網頁、圖解簡報）

06.我如何利用AI，協助孩子的日記與作文

日記、作文，可能是現在小孩相對比較難跨過的一個關卡，這時候可以怎麼利用 AI 輔助呢？下面分享我的作法。

首先，我絕對不會讓 AI 直接生出一篇日記、作文，然後讓小孩照抄。

我的第一步，如果小孩的想法卡關，我嘗試用腦力激盪的方式，讓小孩慢慢自己從腦中挖掘出一些有趣、零散的內容。這時候我會利用錄音的方式，我最常用的是 Evernote 直接錄音轉文字，或是 ChatGPT 直接語音輸入辨識。（延伸閱讀：語音變成生產力：7 種 AI 語音轉文字工具應用情境與工作流程攻略）

這時候，我會當一個「採訪者」，讓小孩當「受訪者」，根據老師出的作文題目，採訪小孩說出目前腦中的想法，並且在過程中，適度反問他「為什麼？」「如何做？」「感覺怎樣？」，引導他倒出更多的想法。

於是，通常可以在完全不卡關的情況下，5分鐘內產出一份有各種雜亂想法的逐字稿。

想法很亂，我們把這些內容丟給 ChatGPT ，請他整理出裡面有共通的地方，給我們一個大綱建議，並且提供一些好點子（但不是現成內容或答案）。

下面是我採訪小孩後，我們討論出來的作文想法，請根據前面一段的作文結構、創意加分技巧，完成可以引導小孩開始有興趣寫作的大綱。請一步一步分析：

為了讓文字的大綱變成更有趣的參考，我又把這個大綱丟上 Gemini ，請他畫一個圖像版本。

不過來到這裡後，我會這樣跟孩子說：「你不用完全照著這個架構，把它當作參考，但你可以自由調整順序，如果你腦中有出現想寫的內容，就直接寫，想不到時就參考這個架構，給你啟發。」

後來，我也常常利用這樣的方式，跟孩子一起寫「真實生活中的日記」（不是老師的學校作業）。

當然孩子可以自己手寫、手繪會更好，但我想先聚焦在「孩子願意說出自己的感覺、想法，懂得形容」這件事情上，所以我利用同樣的語音日記方式，像是在旅行途中，跟孩子一起討論今天旅遊行程的記憶點，讓孩子說出自己的感覺，轉成一篇語音日記。

然後把語音日記上傳到 Gemini ，請他繪製成一張今天的旅行手帳，留下記憶，也讓孩子看到自己剛剛說出來的想法，其實可以變成這樣有趣的內容。

07.讓 AI 成為我的親子溝通輔導教練

親子溝通最困難的一點，是我們在情緒的當下，往往無法有效地採取最適當的溝通方式，而會採取彼此傷害的方式。但是冷靜下來很難，我覺得這時候有一個 AI 教練可以輔助，是不錯的。

不過，當然不是隨便問 AI ，就讓 AI 憑空給我任何親子建議或解答。

我的第一步，是先把我大量的親子相關閱讀學習筆記，上傳給 AI，讓 AI 也跟我一起學習，理解我的想法。（延伸閱讀：用 ChatGPT 陪我讀英文原文書：5 個強化學習、筆記整理到行動轉化的 AI 技巧）

接著當遇到生活中的某些溝通難題時，我會聽聽看 AI 的建議，請他根據前面學習過的方法，針對現在一個新的事件，給我一些具體的溝通引導。

我們當然不用完全照做，但我覺得這個過程，可以讓我有一個冷靜下來、思考一下，想清楚再行動的空間，而這是親子溝通很需要的。

有時候 AI 的建議，也會啟發我一些更好的行動想法，並且如果我持續在一個討論串上討論這個問題， AI 也懂得參考前面的經驗，提供給我修正的方法與回答，就像一個真正的陪跑教練一樣。（延伸閱讀：ChatGPT 的 PARA 聊天室分類法：增強 AI 協作威力實戰案例分享）

以上，就是我這兩三年來，最常在親子生活中使用的 AI 應用案例，提供大家參考。大致上的案例都符合下面這個流程：

先抓出真正的親子情境痛點（無聊、複習抗拒、寫作卡關、溝通失控）
把素材變成可用輸入（考卷拍照、課本頁、語音逐字、日記、自己的教養筆記）
用 AI 做「演繹」，而不是「直接代工」（變遊戲、變劇情、變圖卡、變互動、變闖關、變角色視角）
最後一定回到父母的陪伴與校正（一起討論、一起玩、指出 AI 可能的小錯）

大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：

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大人學最新 AI 課程：用 AI 提升工作效率的實戰工作坊
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（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：我用 Chrome 內建分頁群組，解決多線 AI 助理與工作流程混亂的問題）

我用 Chrome 內建分頁群組，解決多線 AI 助理與工作流程混亂的問題

2026-01-30T21:21:00.002+08:00

之前我常常在電腦玩物推薦各種 Chrome 瀏覽器的分頁管理套件，他們也都有各自的獨門特色，不過過去幾個月來，我已經把這些分頁管理套件都移除，不是我覺得分頁不用再分類，而是因為 Google Chrome 現在內建的「分頁群組」，是最簡單易用、快速穩定，而且功能對我來說剛剛好足夠的選擇。

分頁群組，可以幫你把要同步工作的雜亂網頁分類，以及排出更好確認的工作流程。

而 Google Chrome 內建的分頁群組，有幾點讓我覺得很好用：

穩定的同步，在不同電腦、手機裝置同步，不會遺失或失敗。
簡潔快速的操作，分類、排序都很流暢。
簡單的顯示與隱藏，不占用空間，介面好看也便利。
跟內建的「分割畫面」互動搭配，可以在瀏覽器管理更多樣的工作流程。（參考：一定要試試 Google Chrome 內建分割畫面，這是我一直等待的生產力功能）

如果你正在使用其他分頁群組套件，或是還沒用過分頁分類管理，但覺得自己瀏覽器上的網頁常常很混亂，非常推薦你可以試試看 Google Chrome 內建的「分頁群組」。

下面分享一下我的幾個應用方式：

分頁群組不是整理，而是「預先排好流程」
把「容易干擾的工作」刻意隔離，是一種主動專注設計
用「Todo 分頁群組」解決「做到一半怕忘記」的焦慮

分頁管理，其實是「工作模式切換」的工具，而不是資訊分類工具。

先說說基本功能，在任何 Chrome 分頁上點擊右鍵，就能建立新的分頁群組，也可以按住分頁拖曳滑動，加入到已經存在的群組當中。

如下圖所見，我們可以設定分頁群組的名稱、顏色，方便之後的管理與辨識。

分頁群組可以收闔，把暫時不需要的分頁群組「收起來」，就會留下像是下圖的顏色標籤，只要再按一下標籤，群組裡的分頁又會快速展開。

我常常利用這樣的功能，快速展開我當下需要的多個分頁，用完了又利用群組快速的收合起來，這讓瀏覽器的分頁列保持足夠的空間，但又能同時管理非常多的工作分頁。

如果這個分頁群組有一段時間不再需要，可以選擇「關閉群組」，這樣他會在分頁列上暫時消失，但是之後還可以呼叫回來。如果永遠不需要這個分頁群組，就選擇直接刪除群組。

在書籤列上有分頁群組的展開按鈕，可以看到目前建立的所有分頁群組，也可以在這裡快速呼叫出之前關閉的群組重新使用。

更棒的一點是在手機上的 Chrome 也能夠同步這些群組分頁，所以我可以在手機上快速呼叫回之前在電腦端建立好的工作流程。

我會像下面這樣利用 Chrome 的分頁群組進行管理。

事先準備、需要時開啟：課程、會議、行程等特定任務需要的分頁

我要上一堂課，課前會準備好需要的簡報、講義、資料網頁、工具網頁、範例教學網頁等等，這時候我會以「課程名稱」建立一個分頁群組。

準備好後，可以先關閉，繼續其他的工作，過幾天真的要上課時，打開這個課程分頁群組，就能立刻打開準備好的所有資料頁面。

如果你有類似的會議、行程任務需求，可能前幾天準備好資料，等到時刻到了才要使用，可以利用 Chrome 的分頁群組先安排好，需要時再打開。

不是等事情來了再找資料，而是先把流程需要的網頁準備好，時間到只要打開群組就能開始。

減少干擾、提升專注：安排行程、確認郵件專用的分頁群組

有一種任務是「時間安排」，我需要打開行事曆、郵件、工作用通訊網頁，確認有沒有新工作，接下來怎麼安排時間。但是，這些網頁最好不要一直開啟，要不然那些新通知反而變成干擾。

所以我把這類確認安排行程的網頁工具，收納到一個叫做「 Task 」的分頁群組，平常先關閉，處理完一段正式任務後，再打開來確認有沒有新工作？下一個行程是什麼？減少不必要的干擾。

把「容易干擾的工作」刻意隔離，是一種主動專注設計

分類工作模式，建立流程：AI 助手群、產品專案群

像是現在我會同時開啟 ChatGPT、NotebookLM、Gemini 等等不同的AI助手，甚至讓他們同時工作，我就建立了一個 AI 的分頁群組，方便我隨時一開啟，裡面就有各種 AI 助手可以隨時呼叫。

你可能工作上也有不同工作流程、不同工作方式、不同工作專案，都可以用 Chrome 的分頁群組建立好，方便切換到不同工作模式。

利用 Todo，提醒待辦：把等待處理中網頁放入，以免忘記

現在我們可能會打開 Deep Research 跑一段研究計畫，同時又打開 Codex 處理一段程式碼，也同時用 ChatGPT 的 Thinking 模式深入研究一個主題，也可能正在編輯一份講義但又臨時需要離開，這時候，就怕自己忘記確認剛剛完成到一半的工作。

所以我會建立一個叫做「 Todo 」的分頁群組，把上面這些跑到一半、做到一半的分頁，都先放入這個 Todo ，這樣我就算關掉電腦再打開，也會記得在「 Todo 」中有我要確認的工作，就不會漏掉了。

用「Todo 分頁群組」解決「做到一半怕忘記」的焦慮

上面就是我最目前最常利用 Chrome 分頁群組的幾種應用方式，以及它的操作功能。

這個功能當然已經推出一段時間了，但如果你之前還沒有好好利用。那麼希望這篇文章的分享可以給你一些方向，讓你也可以應用在自己的工作流程當中。

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我的 Google AI 輔助簡報製作工作流程分享：從 NotebookLM 到 Google 簡報互補

2026-01-19T17:57:00.006+08:00

前一陣子 NotebookLM 讓人驚豔的「視覺化簡報」設計能力，應該很多朋友都有玩過，結合了 Gemini Nano Banana 繪圖能力，讓文字圖表的簡報有了新的可能性，身邊也真的有不少朋友因此訂閱了 Google AI 的服務。

我自己本來就是 Google AI 的付費訂閱用戶，當這些 Google 工具有了強大的圖像、簡報、知識圖表設計能力後，我也持續摸索，看看可以如何「簡單」、「有效」的應用在自己的真實工作、課程、生活流程中。

今天這篇文章，就想跟大家分享我目前以 Google AI 為主，如何搭配 Gemini、 NotebookLM 到 Google 簡報，完成可能是工作中的專業簡報、活動中的流程簡報、生活中提供孩子學習的教材簡報的「工作流程」。

先說明，這裡沒有神乎其技的技巧，而是從怎麼做對我來說最直接、最簡單、最省力而且效果最好的方式，思考我的 Google AI 簡報工作流程。

所以，下面不會提到如何利用 OCR 與圖文分離技巧來修改 NotebookLM 簡報的文字（想知道的朋友，其實搜尋或問 AI ，現在已經能找到各式各樣的工具與方法），但是下面會這樣思考：如何一開始就做出大部分都正確的 NotebookLM 簡報，然後我只要用最簡單方式修改一兩頁中的一兩處內容即可。

其實，我在用 AI 輔助製作簡報時，也會看情況使用其他工具，不過接下來，就讓我們聚焦 Google AI 套餐中有的兩個工具 NotebookLM 和 Google 簡報的互相搭配（下方清單中黑色粗體項目），來進行討論與研究。

Gamma：Gamma 用 AI 幫你設計簡報、網頁，瞬間完成戲劇化版面內容

設計圖文並茂，可修改的吸睛簡報，適合宣傳活動、客戶行銷簡報。
最大優點：簡報所有圖文內容都可用 AI 設計，也都可調整編輯。

ChatGPT 5.2：[教學] ChatGPT 先做知識整理，再讓 Canva、 Gamma AI 輸出簡報

設計專業、統計分析、可修改的策略簡報，適合專案會議、幕僚會議簡報。
最大優點：詳細數據圖表與內容分析（這部分要付費版才能使用），也可先用其來製作文字簡報大綱。

Canva：[教學] ChatGPT 先做知識整理，再讓 Canva、 Gamma AI 輸出簡報

套用站內大量簡報模板，快速完成具有可看性的簡報

Gemini 製作基本簡報：Gemini AI 一鍵將 Google 文件製作成 Google 簡報，最簡單的教材轉投影片工作流程

製作適合工作上分享的辦公室簡報
最大優點：簡單有效，有圖解有圖表，風格趨近商務場景
還可讀取 Google 文件、 NotebookLM 資料庫製作簡報：我把 NotebookLM 知識庫接到 Gemini：3分鐘將課程素材變成攻略圖解、Google簡報、互動網頁

Google 簡報：Google 簡報加入 Nano Banana Pro： AI 一鍵美化舊簡報版面、圖片、圖表

設計簡潔、易懂、好修改的報告簡報，適合公司內部報告、專業課程教學
最大優點：AI 可協助製作風格一致的圖片簡報，也可修改圖片上內容

NotebookLM：活用三大 Google AI 教學神器，把複雜知識變成手繪心智圖、遊戲網頁、圖解簡報

設計圖像化的簡報，宣傳行銷素材、親子學習簡報
最大優點：強化的視覺化能力，把枯燥內容變成吸睛論述

2026 更新：我如何用 AI 把親子生活變有趣： 7 種父母都能用得上的實戰流程，從複習、遊戲到溝通

2026/2 更新：NotebookLM 推出內建簡報修改功能，用 AI 微調簡報中錯誤文字、圖像

2026/3/1 新增：讓 NotebookLM 的 AI 自己找出資料庫缺口：每次指令多加一句追問，「教練型知識庫」越用越完整

案例一：過濾雜訊後，讓 NotebookLM 一次完成不需修改的專業圖文簡報

最近一次的【大人學的用 AI 提升工作效率的實戰工作坊】中，我想把其中一部分關於如何訓練一個個人專屬 AI 專案助理的方法論，整理成視覺化簡報，達成下面這樣的成果，我的流程是這樣的。

其中最關鍵的一點是，在 NotebookLM 中想要省力的製作視覺簡報，一定要先「過濾雜訊」。

首先，我在 NotebookLM 中上傳課程中我自己錄製的錄音檔、講義素材等資料，先把資料庫建立起來。

但是，目前資料庫還「很亂」， AI 並不能精準掌握這裡的邏輯，如果我想要直接從這個資料庫去製作簡報，很容易因為「雜訊」太多，於是 AI 處理簡報時就更有可能出現很多「問題文字」。

你可以這樣想像， AI 又要搞清楚資料庫中的邏輯，又要思考簡報架構內容，又要畫圖，又要把文字（而且可能是大量文字）放進圖片，一次要做這麼多步驟，而且又沒有依循原則，這樣要不出錯才奇怪！

所以，上傳資料後，我一定會先做一個動作：和 AI 討論，讓 AI 先解讀資料庫，擬出一個更精準版的文字簡報大綱。

例如：先在 NotebookLM 中提問：「幫我把如何設計一個AI助理的流程，轉換成一個簡易的文字版簡報大綱，只要掌握關鍵重點就好，請一步一步處理。」

NotebookLM AI 製作出文字版簡報大綱後，我會儲存到右方的「記事區」。

接著我會把這則文字簡報大綱，回存到左方的「來源區」，變成等一下 AI 製作簡報時可以依循的內容！

這裡的意思就是：先讓 AI 過濾資料庫的雜訊，製作出精準版的文字簡報大綱，讓製作圖像簡報時有明確依循，就能減少錯誤。

這個流程，我在很早之前的「用 NotebookLM 實踐 AI 卡片盒筆記法：輸入、學習、輸出、復盤 6 步驟流程教學」就有分享過。

最後要製作簡報時，我通常「不會選擇」整個資料庫，因為雜訊一多，出錯機會就多，也只是眼花撩亂但不夠精準。

我會「只單獨選擇」剛剛匯入進來已經處理過的「精準簡報大綱」，然後點開右方工作室製作簡報的「編輯按鈕」，並選擇「簡報投影片」（而非詳細簡報）。

也就是我先把雜訊都過濾掉，讓 NotebookLM 針對最精準的內容製作最精準的簡報，這時候最能充分發揮他的圖像能力，並且讓文字也精準呈現。

如果我要用 NotebookLM 製作真的要拿出來用的簡報時（例如這裡的課程簡報，後面小孩的學習簡報），我就會跑上面的流程。

如果我要用 NotebookLM 製作給自己看的學習簡報（例如把大量資料製作成我快速理解的圖解），我不會在意上述細節，有一些小錯字也沒關係，因為「我自己看」，只要達到我看得懂、有意思的效果即可。

當然，這樣做出來的 NotebookLM 簡報，雖然精準很多，有時候還有會出現一兩個小錯誤，而我們因為真的要拿出去用，必須修改，這時候我就會搭配下面案例二的作法。

案例二：把 NotebookLM 簡報 PDF 轉成可個別修正的 Google 簡報

NotebookLM 完成的簡報可以下載成 PDF ，我除了工作、課程中的應用，也常常用在製作給小孩練習的教材，搭配小孩喜歡的角色，讓學習過程比課本更生動。

只是，如果教材有還有一兩個小錯字，就不是那麼完美了，這時候我就用下面流程修改。

NotebookLM 的簡報可以下載成 PDF ，但要轉成簡報檔案比較好編輯。

請注意！我這邊沒有弄得太複雜，沒有要 AI 把文字解析出來，只是把「圖片」轉成一頁一頁簡報檔案而已，但本質還是圖片，不過可以用後面 Google 簡報的 AI 能力快速修改。

於是我利用 Gemini Canvas ，讓 AI 寫了一個簡單有效的「PDF轉出一頁一頁簡報、圖檔的小工具」，你用下面指令也可以寫出一個一模一樣的，只要提問時，在工具選單開啟「Canvas」功能即可（範例： https://gemini.google.com/share/f9f937cdb911 ）：

你是網頁工具開發者，建立一個 PDF 轉出 PPTX 或一張一張圖片的線上小工具。請一步一步分析，我的需求是有多頁圖片的PDF簡報，要轉出 PPTX 或一張一張圖片，請用你專業開發者角度，思考我的需求，規劃如何設計，然後完成網頁工具開發。

轉出來的 PPTX 是 Power Point 簡報檔案，我就上傳到 Google 雲端硬碟，轉成我慣用的 Google 簡報（本質上每一頁依然是圖片）。

然後利用 Google AI 現在內建在 Google 簡報右方的「幫我繪圖」功能，可以快速用 AI 修改並設計某一頁簡報的圖像、文字內容。（Google 簡報加入 Nano Banana Pro： AI 一鍵美化舊簡報版面、圖片、圖表）

接著，打開有問題、想修改的那一頁，目前都還只是一張完整的圖片，所以點選這一頁的「圖片」，選擇下方的「AI編輯圖片」按鈕，然後告訴她維持圖片設計，但要修改什麼地方即可。

然後把 AI 改好的圖片，取代原圖即可。

這個作法不是最厲害的，不過對我來說是最簡單的，可以很直覺且有效地修改各頁內容。

如果說，我透過案例一已經製作出九成以上都正確的簡報，那麼在案例二中我只要一點點的修改即可。

案例三：用 Google 簡報製作風格一致延伸頁面

有時候，不是要修改哪一個頁面，而是要延伸新的頁面設計，這時候我依然會繼續使用 Google 簡報的圖像繪製能力來輔助。

在已經初步完成的 Google 簡報中，我先插入新的一頁空白頁，然後用最簡單的文字框，把文字填入，但不管版面也不管設計。

接著，我用 Google 簡報的 AI 繪圖，請他「根據前後簡報風格，設計這頁簡報內容」。

於是 AI 就會模仿前後頁簡報風格，把這頁的文字框內容，改成風格一致的簡報了。

以上，就是我自己日常工作、生活、教學流程中，最常操作的 Google AI 簡報工作流程，也提供大家參考。

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（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：我的 Google AI 輔助簡報製作工作流程分享：從 NotebookLM 到 Google 簡報互補）

與 AI 助手合作後的第二大腦系統，我在筆記方法上的變與不變

2026-01-11T20:40:00.004+08:00

一年多前寫過這篇「AI 如何與寫筆記結合？我最常利用的 6 種提升筆記效率功能與案例」，但又過去一年，AI 工具在資料整理跟輸出的能力上，已經有了很大幅度的提升。一年前還只是把 AI 當作增加筆記效率的輔助，但是現在， AI 已經是我做筆記過程不可或缺的一部分，並且更深入地融入我的筆記系統流程中。

但是，是不是有了 AI 可以整理資訊，我們自己就不需要做筆記了？用 AI 做的筆記，還可以說是我的筆記嗎？ 當 AI 可以輕鬆整理大量內容時，真的可以解決第二大腦系統的終極問題：「需要的時候可以直接拿出來使用」嗎？

這篇文章，分享我目前具體實踐的作法。

為什麼「第二大腦」常常變成「資料沼澤」？

從數位筆記開始流行、到「個人第二大腦」、「知識管理系統」這些方法興起以來，各種工具與流程一直想解決同一個問題：人要面對越來越多雜亂資訊，到底要怎麼建立有效的整理系統？

其實我覺得或許是這個問題問錯了。我從《防彈筆記法》這本書開始，就一直強調一個概念：不要花太多時間做整理，而應該專注在自己的「任務筆記」。

當我們面對很多雜亂資訊的時候，如果我們想的是如何收藏、如何分類、如何整理出架構，那麼人就變成了為了資料而服務，這樣往往會陷入一個「資料沼澤」。雖然可能會有一個漂亮的結構，但那往往不是一個真正可以隨時拿出來使用的「第二大腦」。

真正的問題應該是什麼呢？

不是要怎麼建立一個有效的整理系統。
而是當我們面對這麼多雜亂的資訊時，我們要專注輸出的「專案」跟「任務」是什麼？

這才是我們真正應該問的關鍵問題。我們應該從這個問題出發，去建立我們的專案筆記、任務筆記。我們不是要去整理這些資料，而是要回頭整理自己的專案與任務。（延伸閱讀：不快速回訊、不整理郵件，專注任務筆記，才是最聰明的整理術）

當 AI 加上資料整理迷思，筆記會變得更雜亂

相信有使用 AI 的朋友，應該都可以發現，在整理資料上面，AI 可以做到下面幾件事情：

AI 的搜尋摘要能力非常強大：它可以一口氣深入到很多不同的社群、不同的網站中，幫我們把資料挖掘出來。（延伸閱讀：先用 Deep Research 掃清認知盲區，再用 Google 搜尋，我的 6 種學習新流程）
快速處理資料結構： AI 可以把找到的資料，根據我們需要的表格、清單或各種格式進行快速處理，讓它變成有結構的整理後內容。（延伸閱讀：活用三大 Google AI 教學神器，把複雜知識變成手繪心智圖、遊戲網頁、圖解簡報）
轉化為圖文視覺化工具：像是 Google Gemini、 NotebookLM 這樣的 AI，還可以幫助我們把整理的內容，轉化成圖文並茂的流程圖或心智圖。（延伸閱讀：把混亂數據試算表丟進 NotebookLM：自動清理統計，直接變圖表簡報）

如果我們把筆記只視為資料的整理（當然，這是誤解），這時候 AI 快速找資料的能力，或許會讓人覺得好像不需要再做自己的筆記了，只要利用像是 Google NotebookLM 那樣的 AI 資料庫工具，就可以把資料做出有效的整理。

那麼，NotebookLM 會不會才是最好的筆記工具呢？我的回答是否定的。因為筆記並不是只有外部資料的整理分析而已。

例如我自己確實有一個 NotebookLM 的資料庫，專門處理每天想要稍後閱讀的文章，而上面的 AI 問答、工作室的各種圖表整理，也真的會讓學習吸收的過程更有趣、更快速。

但是，我不會把這樣的整理當作「筆記」。

真正的筆記應該是像下面這樣，他是我學習這個技術、知識後的「任務筆記」。

在任務筆記中，我不會直接剪貼 AI 生成的那一大堆資料，而是從中挑出我真正想要測試的，對我真正有啟發的部分，然後列出我的實際測試行動清單。

並且在實際測試後，把我的經驗、想法，以及下一次可以複製貼上的做法，記錄到同樣這則任務筆記中。

於是，這則任務筆記會記錄我完成任務的進度、過程，也可以在下一次要做類似任務時，拿出來參考使用。

相對的，這則任務筆記，不會是 AI 摘要生成大量資料的剪貼集中處。

AI 非常有可能讓喜歡做筆記的朋友陷入另一種情況，那就是筆記資料庫快速地擴充，結果更加混亂。

因為 AI 總能快速找到更多資料、整理出更多圖表，我們輕而易舉就能在筆記中（複製貼上）加入大量 AI 產生的內容。但這些內容只會讓筆記變得更加臃腫、資料變得更加混亂。

如果沒有重新定位筆記真正的用途：專案、任務，那麼 AI 的加入，就好像有一個快速新增資料的自動化工具，他可以不斷餵養，但最後，我們的「第二大腦」又回到那個資料很多、依然無法使用，且要用的時候找不到的困境。

可以交給 AI 的三種筆記內容，我更有時間自己動手的四種筆記核心

以結論來說，目前我的筆記系統與工作流程，會這樣跟 AI 一起分工：

AI 做：記錄（語音轉文字／整理逐字稿）、資料（搜尋／摘要／比較）、格式（表格／圖表／架構化）
人做：決策（我選擇要完成什麼成果）、下一步行動（我接著要做什麼）、脈絡（我的思考與實驗過程）、復盤（做完後怎麼修正）

在 AI 時代，「記錄、收藏、格式整理」是 AI 非常擅長的部分。

如果人還要花大量時間做這些筆記，其實不符合 AI 時代的趨勢。而且老實說，這些筆記不是個人第二大腦的核心，很多時候只是讓我們整理時有快感、最後用不到。

所以現在我更想把它們交給 AI，讓人把時間花在「決策產出、推進行動、思考脈絡、覆盤調整」上。

當我擁有這四種筆記後，反而能跟 AI 工作流程相輔相成：AI 很會搜尋外部資料，但外部資料要能用，一定要跟我的背景、我的經驗、我的想法、我真正的任務有關。

所以我會：

讓 AI 整理外部知識資料，幫助我啟動某個專案任務。
我在自己的筆記中，記下行動步驟、關鍵決策、脈絡、復盤後更適合我的流程。
然後我再把這套「個人筆記系統」回到 AI 上，請它幫我找能刺激更好想法、更好做法的外部資料。

於是 AI 跟人結合的筆記系統，就會進入一個有效的正向循環。

一則學習型專案筆記，把外部資料交給 AI ，把個人執行留給自己：

以前我們為了保存資訊，可能存一大堆連結、截一大堆圖、剪貼一大堆文章。其實我從很多年前開始就很少做這類筆記，甚至我也不太使用「稍後閱讀」服務，因為我更想把筆記專注在任務真正的處理上。

到了 AI 時代，我更相信下面這樣的做法更有效：

以前收藏資訊，是希望需要時能快速找回。可現在像 ChatGPT 的強大搜尋、Deep Research 在找資料上非常好用，我更傾向在每一次「真正需要資料」的需求當下，直接利用 AI 的檢索、搜尋、Deep Research，去找最新、最即時，甚至深入挖掘社群的關鍵資訊。

既然如此，整個網路都可以當成我的資料庫，我又何必侷限在自己只為了收藏目的做出來的資訊系統中？

例如，我最近有一個專案，練習用 Vibe Coding 的方式建立一個單機個人筆記系統。我先建立了一則這個主題的專案學習筆記：

但我並不是去剪貼大量的相關文章來建立資料庫，而是把 AI 當作我的資料庫與外部資料助手，而我筆記只要專注在執行就好。

一開始的時候，我甚至連 GitHub 等等都不知道該怎麼設定，我就讓 AI 教我具體的操作步驟，並在我不懂的地方告訴我關鍵原理。這節省了我很多找資料、再重新整理資料的時間，讓 AI 找完資料後輸出的結果，直接對焦在我要具體操作的系統設定上。

所謂的專注在執行，就是不單純做資料的搬運工或收藏者，而是讓 AI 梳理資料後直接給我實踐步驟。

接下來，我也並非只是把 AI 給我的各種教學方法直接複製貼上到筆記中，而是根據 AI 的教學實際實踐看看。在實踐的過程中，產生我自己實做過有效的待辦清單。

而我真正寫進筆記的，是我到底做了什麼設定、做了什麼步驟，甚至截圖存檔。

這樣當我下一次又要開啟一個新的程式開發專案時，就可以照著這些設定直接完成。並且這些筆記不是大家的 AI 助手都能找到的資料整理，而是我自己實踐過最適合自己的行動清單。

接下來在執行這個 Vibe Coding 學習專案的過程中，我會一邊把下個階段操作的步驟（例如新功能如何開發、如何下好 AI 指令等等）持續累積在這一則專案筆記當中。

日積月累下，這則筆記會包含我在持續學習過程中累積出來的行動、經驗、想法以及成果背景資料。有了這份筆記，即使專案停滯一段時間，下次要重新開始或繼續規劃時，我可以直接複製筆記中之前累積的執行結果丟給 AI，請它分析下個階段可以做什麼。

AI 若要提供有效的建議，必須了解我執行背景的脈絡、明確的行動與想法，而我們往往無法提供足夠具體完整的資料給 AI，是因為之前沒有像這樣持續累積「自己的筆記」。

那些外部的資料，AI 本來就可以找到，本來就可以幫我們梳理、分析（所以，現在的第二大腦，這類筆記可以大量減少）；但 AI 不知道的，是我們那些在自己的筆記當中應該記下來、只有我知道的內容。（所以，現在的第二大腦，這類筆記可以大量增加）

如果有這樣的筆記，我們只要把累積出來的內容提供給 AI，它在下個階段就能幫我輸出更好的結果。

一則工作型專案筆記，把記錄分析交給 AI ，把判斷決策留給自己：

以前我們花很多時間做會議記錄、在課程中不斷低頭苦寫、抄寫書籍文章中的名言佳句。抄寫當然可能加深印象，但我的經驗是：很多時候也會讓我們在會議、課程、閱讀中，反而沒辦法專注思考核心問題、或真正聽懂講者背後想表達的意思。

在 AI 時代，這些「記錄」可以透過 AI 語音轉文字、AI OCR 等等功能處理完成。

這時候我們真正要動手做的，反而是：記錄完成後，我判斷的關鍵決策點、我心中想到的關鍵爭議點、我延伸出來的關鍵下一步，那才是人要動手寫的。

把紀錄留給 AI，把判斷與下一步留給自己。

例如最近我和趙胤丞老師一起完成的《高效職場生存法圖解》這本書的專案筆記，專案一開始，我們開了無數的討論會議，在公司中也有好幾次的報告會議，這時候，我已經非常習慣大量利用語音轉文字的工具，會議中專注討論並錄音，會後讓 AI 整理出逐字稿。

但是，真正的專案，並非這些雜亂的會議記錄、郵件剪貼、資訊整理。這些雜訊，就算紀錄得再好（也確實需要紀錄），但也只是把雜訊整理好而已，對記住有幫助，對專案沒效果。

真正的專案應該是：

把逐字稿變成有效的待辦清單
把雜亂的郵件訊息變成一個明確的目標企劃

所以，我的真正筆記並非是上述那些 AI 很方便轉出來的逐字稿，而是從裡面歸納出的重點。

當然，也可以讓 AI 歸納逐字稿重點，但最後一定有一步是我（人）判斷要留下哪些重點？以及如何把重點詮釋成下一階段目標與行動。

AI 或許能給建議、能分析資料，但 AI 沒辦法替我決定：我下一步要怎麼做、要交付給誰、我目前進度在哪裡。

所以我會用更多時間在任務筆記中記錄：

我到底實際做了什麼？
我在這過程產生什麼經驗？
觸及這個行動的人事時地物關鍵細節是什麼？
我之後要回顧這任務與流程時，有沒有一份準確依據的標準資料？

AI 資料整理得再好，但如果我不知道工作流程的進度、不知道下一步行動與交付，流程依然混亂。甚至 AI 帶來的大量資訊，反而可能變成雜訊，讓流程更混亂。

我目前也無法信任 AI 可以從大量的討論串紀錄中，或是自動爬梳我的行事曆、郵件中，幫我歸納出接下來要做的任務。

為什麼？不是說 AI 做不到這樣的資料分析，事實上它做得到。但問題是，AI 可能只是把一大堆的討論記錄、行事曆和郵件當中所有的行程，全部都列成待辦清單，但這裡面可能不是我自己判斷詮釋後，真正對我最有效的行動。

如果我認為 AI 可以自動爬梳行事曆、郵件、會議記錄，然後幫我找出接下來最有效的下一步行動，那就變成我好像只是一個接收 AI 老闆命令的機器人。

我可能只是可以把一些雜事瑣事完成，卻沒有真正去思考這當中我的目標、我的價值，以及我如何把事情做好的關鍵流程。

而後面這些，就需要我們有一則專案筆記，把我的判斷決策保留下來，讓我可以更有效地挑出自己最關鍵的行動。

一則生活型專案筆記，把資料研究交給 AI ，把經驗復盤留給自己：

生活中的大量問題，我確實已經很習慣跟 AI 討論。

AI 確實可以把資料搜尋、整理得很漂亮，但它沒辦法知道：我為什麼要選這個資料？我的判斷是什麼？我想拿來解決什麼問題？

例如，我讀到一篇很精彩的睡眠研究報告，我決定把它拿來改善我的睡眠習慣；我想利用裡面提到的一種休息技巧，放進我的日常工作流程做短時間放鬆。

AI 可以把研究整理得清楚易懂、做出更好複習的圖表，但我要決策用在我哪一段真實工作流程裡，這是我需要自己寫下來的。

我們有時候會花很多時間排版、分類、標籤，希望筆記整整齊齊，覺得以後更好用。但很多時候，我們花太多時間整理格式，卻沒時間思考資訊的用途，最後這些漂亮筆記反而不會再打開。

AI 的改變是：如果你真的想要漂亮的格式，不如讓 AI 幫你整理成資訊圖表、幫你整理出心智圖、幫你依照你想要的邏輯摘要整理成表格。

我們不需要再把大量時間花在筆記的格式整理上。

我們可以更多時間，專注在那些 AI 無法處理的資料，例如一個生活健康習慣的筆記中，我對每一天習慣的紀錄與反思。

這些看似簡單隨筆的記錄，卻是在 AI 工作流程裡面，讓 AI 接下來產出更有效任務成果的最佳素材。

以上面這則生活習慣筆記為例：

我每個月會把記錄起來的表格資料丟給 AI。
甚至把整則筆記中前面設定的習慣目標，以及想要達到的關鍵習慣，也提供給 AI 讓他去了解。

就跟前面的學習工作筆記一樣，一旦我提供給 AI 這些原本累積在筆記當中的脈絡，AI 就可以根據我的經驗做出有效的分析：為下一階段提供更好的目標建議。分析我的經驗後，指出其中某些我忽略或做錯的關鍵環節。

這時候 AI 就可以根據我的筆記，化身為一個「復盤助手」。

AI 確實可以幫助我們復盤，但在這之前，我們需要先留下經驗記錄。在 AI 幫我們復盤之後，我們不是照單全收，而是把 AI 提供的建議，轉化成我實際決定採用的改進，並繼續記錄實際嘗試後的結果。

那麼下一次跟 AI 合作時，我的筆記會成為 AI 最有效的素材，也會成為我自己推進生活健康習慣、最有效的專案任務流程。

當 AI 成為第二大腦助手：我更少整理筆記，但更專注把筆記變成成果

過去一年，我很明顯發現：自己更少做某些筆記、更常做某些筆記。例如我會讓 AI 大量摘要我的會議記錄、學習記錄，我不用逐字逐句整理；如果需要漂亮的格式、清楚易懂、深入淺出的圖表，我讓 AI 幫我做。（延伸閱讀：[實戰教學] 懶人也能持續的筆記法：記下來就好，讓 AI 整理架構）

但我把時間花在：會議、課程、學習之後，我做出的決策、我規劃的下一步行動、我思考要用在哪個具體任務上，以及我執行後產生的想法與經驗。

所以在 AI 時代，我覺得筆記工作流程可以有很大的改變：

我們不太需要再把力氣花在「整理筆記」上，但更需要專注在「設計任務筆記的下一步行動」。

我們其實不用怕資料整理不齊全、怕遺漏——因為一定會遺漏。而且人再怎麼自己收藏筆記，在 AI 時代也未必比得上一份 Deep Research 研究完整有效。重點是：把資料找回來，用在自己真正的專案任務上。

我們可以把筆記流程，從「收集的系統」轉成「輸出、交付、產出的系統」。

AI 時代不會取代筆記，而是讓筆記回到它更該做的事情。

這也回到我一直在講的「防彈筆記法」：以任務筆記為核心，把注意力導向正在要產出的成果，讓 AI 幫我整理資訊資料，讓人專注在下一步行動與經驗整理上。

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（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：與 AI 助手合作後的第二大腦系統，我在筆記方法上的變與不變）

我這樣對 Gemini 下指令，快速 AI 影片轉字幕，專有名詞、時間軸都正確！

2025-12-26T21:16:00.002+08:00

最近工作上完成了一系列的教學影片，到了最後階段，要準備加上字幕時，想說來試試看「 Gemini 」能不能正確的辨識影片並轉出字幕檔，尤其希望 Gemini 的 AI 處理能夠滿足下面幾個要求，語音辨識成文字是基本，更進一步還會希望有：「正確時間軸分段、正確標點符號、正確專有名詞」。尤其影片中常常講到特殊工具名、專案名、人名時，字幕錯一個字就很尷尬，後續修正還很耗時間。

實際嘗試後，針對我常常需要的「10分鐘內長度的影片」，結論是 Gemini 已經可以當作一個對大多數人來說最簡單易用，而且效果非常好的「影片轉字幕」工具，並且轉出字幕的速度往往就在一分鐘之內完成！（更長時間的影片效果如何，還需要我後續更多的測試才知道）

今天這篇文章，跟大家分享我目前透過 Gemini 轉10分鐘內影片字幕的具體作法，透過有效的指令， Gemini 可以做到：

一分鐘內，把十分鐘影片內容轉成繁體中文字幕

比各種單機軟體、雲端軟體可能都更快（Buzz 用 AI 一鍵影音轉文字：免費準確的語音轉字幕、逐字稿軟體）

自動幫你切好時間段（字幕斷點）
句子有標點、可讀性高
有正確的專有名詞，錯字率非常低

絕對是「可以直接派上用場」的程度，套在 YouTube 影片或影片剪輯工具的字幕檔（例如：Google Vids 免費線上影片編輯工具，輕鬆完成教學影片錄製、剪輯、特效、字幕）。

下面是影片版操作教學，更完整指令說明在文章後段：

Gemini 的延伸 AI 功能教學：

步驟一：打開 Google Gemini Pro 或思考型模型，上傳影片檔

如果要使用 Gemini 直接製作影片字幕，要切換到「 Gemini 3 Pro 」的進階模型，或是使用「 Gemini 3 思考型」模型。

若是使用「快捷」模型無法正確解析出字幕內容。

打開 Google Gemini，切換到 3 Pro 或思考型模型
在輸入框旁找到「＋」
選擇上傳你剛錄製好的影片檔案

這邊如果選擇「 Gemini 3 快捷模型」，雖然看起來好像有辨識出更多正確的語音文字，但仔細檢查，裡面添加了很多影片裡沒有的幻覺內容，而且處理字幕的時間標記時都是錯的。

步驟二：用指令請 Gemini 產出正確繁體中文字幕（我會這樣下指令）

我希望 Gemini AI 產出字幕檔時，已經趨近於我可以直接套用的結果：

專有名詞正確
適當的分段
正確的時間軸標記

除了可以直接請 AI 把影片轉出字幕檔，也可以在指令中加上幾個關鍵命令，下面是我測試後覺得最有效的：

策略 1：要求「一步一步處理」

要求 AI 一步一步做，通常會更仔細，漏字、錯字會更少。

策略 2：不硬性規定「時間切點」，讓 AI 幫我判斷

我不會刻意限制它「每行一定要幾秒」或「一定要切幾段」，因為大多數時候讓 AI 自己判斷，整體字幕節奏反而比較自然。

策略 3：一定要先提示「關鍵字」

這是我覺得最值得做的一件事，在指令中先告訴它：影片可能會提到哪些人名、工具名、專有名詞，它在辨識時通常會更準，後面修正會少很多。

例如我的影片裡可能會出現：

電腦玩物站長 Esor
Evernote
Wispr Flow

這些我會先列出來。

下面是我用 Gemini 轉影片字幕時慣用的「 Prompt 指令範本」，你只要把「關鍵字」換成你這支影片可能出現的名詞即可：

請分析我上傳的影片，製作成「繁體中文」字幕內容，並使用 SRT 格式輸出。請一步一步處理：

1. 逐段聆聽並轉寫成繁體中文，加入自然的標點符號。
2. 依照語意與停頓，自動切分字幕段落並產生時間碼（我不需要你固定每段長度，請你自行判斷最佳切點）。
3. 盡可能修正同音錯字，並保持專有名詞正確。

影片中可能出現的關鍵字如下（請優先用這些詞彙辨識）：
- 電腦玩物站長 Esor
- Evernote
- Wispr Flow

最後請直接輸出完整 SRT 內容，讓我可以複製貼上存檔。

如果你覺得這樣製作字幕前，還要自己整理關鍵字？會不會很麻煩？

那這時候你可以試試看下面這個方法，我不一定要提供整理後的關鍵字，我可以提供「影片大綱、腳本或筆記」，這些應該是「現成內容」，複製貼上就好，這時候裡面自然有需要的關鍵字，讓 AI 自己去辨識即可。

裡面的關鍵字為：
- Wispr Flow（Mac/iOS/Windows）：跨 App 即時輸入、可客製字典、保留錄音；適合回信、短文、訊息。
- Windows 11 內建語音輸入：零門檻快捷鍵、逐句轉錄；不留錄音，適合 Windows 11 使用者的日常輸入。
- Google 即時轉錄（Android）：手機隨錄隨轉、長講也不斷；需事後潤飾繁中選字。
- Evernote：5–30 分鐘錄音先存再轉，AI 自動分段潤飾、保留原始錄音；偶有轉為簡中的情況，可再交給 AI 修正。
- NotebookLM：一小時以上長錄音後製，AI 協助摘要、彙整、提問，不適合即時輸入。
- ChatGPT：臨時口述＋即刻整理一氣呵成；網路不穩時上傳失敗且不留音檔需留意。
- Gemini：可上傳錄音檔並以指令輸出所需格式；免費帳戶長度有限，付費更實用。

步驟三：把 Gemini 的字幕內容存成 .srt 檔

目前 Gemini 不會直接產生「一個可下載的字幕檔」，但這完全不影響我們使用。

做法很簡單：

在 Gemini 回答中，把整段 SRT 字幕內容複製起來
打開純文字編輯器

Windows：記事本（Notepad）
macOS：文字編輯（用純文字模式）

把字幕內容貼上去
存檔時，檔名用：你的影片名稱.srt

檔案類型要是純文字
副檔名一定要是 .srt

完成後，你就得到一個標準字幕檔，這時候可以上傳到 YouTube ，或是用影片工具附加到影片中。

Gemini AI 辨識出的字幕檔，有時候時間軸不是百分之百精準，可能是我語速太快，或是講得時候分段不夠明顯，可能某幾段會有一秒左右的切換落差。

這時候也可以透過上傳到 YouTube 等工具時，利用方便的字幕時間調整工具，簡單的微調即可。

如果有製作教學影片需求的老師們，或是要做宣傳影片的行銷人員，都可以試試看 Gemini 這個簡單方便的影片轉字幕檔工作流程。

若是影片容量太大，可以試著轉成聲音檔案，體積變小後上傳（反正做成字幕的時間軸都一樣）。

大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：

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（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：我這樣對 Gemini 下指令，快速 AI 影片轉字幕，專有名詞、時間軸都正確！）

把混亂數據試算表丟進 NotebookLM：自動清理統計，直接變圖表簡報

2025-12-21T14:04:00.003+08:00

NotebookLM 從「資料庫」跨到「數據處理＋圖表輸出」了！

能把混亂流水帳自動清理、統計，重整成新資料表。
統計完直接在 NotebookLM 內做：資訊圖表／圖解簡報／策略詮釋。
甚至能偵測異常數據，主動設計「異常報告」簡報！

Google 最近的 AI 更新（2025/12），確實很大幅度的改變了我在 AI 工作流程的使用習慣。在這之前，我大多以 ChatGPT 搭配在各種主要的 AI 工作階段（參考：不只 AI 問答！我用 ChatGPT 打造專案第二大腦的六步驟實作教學），不過在 Google 推出了一系列的 AI 新功能後，我現在的工作流程變成下面這樣：

我還是會在 ChatGPT 中用 5.2 thinking 模式進行資料搜尋研究、專案助理的討論，建立任務需要的核心架構、報告草稿。但是接下來，我會利用 Google Gemini 進行文字潤飾、圖像輸出、簡報製作，利用 Gemini Deep Research 進行多步驟的自動工作，也利用 Google NotebookLM 進行關鍵資料的重新整理、學習、輸出。

而且 Google 今年最後這個月的更新腳步還沒有停下來，上週推出「我把 NotebookLM 知識庫接到 Gemini：3分鐘將課程素材變成攻略圖解、Google簡報、互動網頁」這樣的功能後，更把許多 Google AI 的工作流程做了更好的串聯。

這幾天， Google NotebookLM 則又帶來了一個非常實用且強大的更新，針對許多人工作中會用到的「試算表」，現在 Google AI Pro 帳號的用戶（未來也會讓免費帳戶可用）能夠在 NotebookLM 中連結「 Google 試算表」，並且還能把資料庫中的雜亂數據整理、統計並輸出「試算表」，然後搭配原本功能製作各種圖表簡報。

今天這篇文章，是我這幾日的實際測試用，覺得很有用的幾種應用案例：

流水帳清理 → 銷售統計榜＋季度曲線＋策略解讀
專案進度表 → 依執行者重排＋進度圖＋下一階段規劃
個人開銷表 → 年終回顧（復盤）圖表
預算表 → 找出異常值＋做成異常報告簡報
問卷表 → 洞察重點＋圖解分析
多表統整 → 跨表比較＋抓重點＋生成圖解

而且有時候，我不用下指令， NotebookLM 也能做出正確分析，可以發現 AI 不只在畫圖、做排版，而是在做「數據檢核＋論述分析」。

案例1：銷售流水帳進行數據清理，變成圖解統計報表

下面是我用一份模擬的銷售報表，裡面的內容就是一份流水帳，還需要重新整理，例如統計每個商品的銷售量、銷售額，再製作統計分析報告，現在這些動作都可以透過 NotebookLM 直接完成。

上面這份銷售帳目很混亂，我先利用 NotebookLM 右方工作室的「資料表」功能，看看他能不能整理出新的統計試算表。

我透過下面指令，要求他根據「暢銷的商品名稱」重新分類並統計。

結果 NotebookLM 產出的資料表確實可以「統計數據」，我實際驗算，上面的銷售量、銷售額都是正確統計之後的結果。

也就是說，我可以把數據分散的試算表上傳到左方資料庫，利用右方的工作室「資料表」功能做數據清理與統計。

並且 NotebookLM 製作的資料表，也可以匯出為 Google 試算表。

然後我再把整理過的試算表匯入 NotebookLM，進行下一步輸出處理。

有了數據清理、整理後的試算表，我們就能繼續利用 NotebookLM 右方的工作室輸出更有效的報告。

例如我直接使用整理過的試算表，讓 NotebookLM 用「資訊圖表」功能製作熱門商品銷售榜，產出了下面這個很精準有效的結果。

製作圖解簡報時， NotebookLM 會根據試算表內容，設計出各種「統計分析圖」，例如這邊他根據每一季的銷售額重新製作曲線圖，結果不只吸睛，分析也是準確的。

根據試算表的數據，做出的「策略詮釋」也很精準，搭配 NotebookLM 的圖解簡報功能，已經具備真實上場的實用性。

案例2：專案試算表變成專案進度簡報

接下來，我們看看不同類型的試算表， NotebookLM 是否也能分析得夠好。

下面我測試的是一個模擬的專案進度試算表。

我透過下面指令，要求 NotebookLM 先把上面的試算表重新梳理，轉成一份可以看出執行者為主體，各自負責任務的進度排序的試算表。

這一次 NotebookLM 也準確地完成了混亂數據的重新整理，一樣可以匯出試算表。

接著我打開 NotebookLM 簡報功能，要求他根據目前專案狀態，分析下一階段規劃，來測試看看 NotebookLM 可以透過專案試算表分析出哪些端倪，以及可以做到什麼程度的詮釋。

結果， NotebookLM 很準確的理解了這個專案的目的，看出專案的關鍵任務。

也能透過圖表，快速解釋目前專案現況。

更棒的是， NotebookLM 能從目前試算表裡進行中的任務，推展出下一個階段的專案流程，還透過圖表做出一看就懂的解釋。

案例3：個人帳目變成年終回顧報告

接下來，我提供了一份模擬的個人旅行帳目流水帳，裡面的數據基本上是混亂的，就看 NotebookLM 能不能自己統計分析，製作出有效的報告。

結果， NotebookLM 計算得很精準，並且把旅行中最大項目開銷等，也都準確的繪製出了資料圖表。

透過這一點，如果上傳個人帳目：

NotebookLM 也可以變成一個快速有效的個人開銷復盤工作。

案例4：預算表分析出問題項目，並用圖解呈現

接著，我故意設計了一個「裏面數字有問題」的預算表，看看 NotebookLM 可以分析出什麼結果。

我直接用 NotebookLM 預設功能製作資訊圖表，這次沒有下任何指令，就有下面這張滿意的問題分析成果。

NotebookLM 可以看出我故意放在試算表中的一個異常數據，並且製作下面這張比較圖。

而且用 NotebookLM 直接針對試算表製作簡報，沒有給任何指示，但是 NotebookLM 直接把主題設定為「異常報告」，這一點真的讓人驚艷。

案例5：調查問卷統計歸納，產出圖解分析報告

我還嘗試了把課程的調查問卷試算表，上傳 NotebookLM 進行分析，產出了下面這樣的洞察報告，讓人一目了然調查結果。

案例6：多份試算表，進行統整分析並產出圖解報告

最後，我嘗試了一次分析「多份試算表」，看看 NotebookLM 可不可以在統整多份數據時，也有好的表現。

這多張試算表，是我製作的多本書籍的數據資料。

結果， NotebookLM 無論是把這些分散數據做成圖表或簡報，都呈現了掌握細節的分析能力，可以從雜亂的數據資料中，抓出很多關鍵內容，設計出像是下面這張，針對某一本書的細節資料的圖解。

或是像下圖這樣，利用圖解，解釋裡面數據的意義。

NotebookLM 正在變成「試算表→洞察→簡報」的自動化工作流程，這對大多數上班族來說都會是一個有用工具（在符合公司資安前提下， NotebookLM 的條款是資料庫內文件不會變成 AI 訓練材料）：

業務／電商／小型經營者：把流水帳變成「熱賣榜＋趨勢圖＋策略建議」
PM／專案管理／行政窗口：把專案表變成「進度簡報＋下一階段規劃」
財務／採購／預算控管：預算表要抓異常、找錯誤。
教育訓練／HR／產品研究：問卷表格到洞察圖解報告，一次到位。

推薦大家試試看。

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（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：把混亂數據試算表丟進 NotebookLM：自動清理統計，直接變圖表簡報）

我把 NotebookLM 知識庫接到 Gemini：3分鐘將課程素材變成攻略圖解、Google簡報、互動網頁

2025-12-14T17:16:00.007+08:00

這篇文章要幫你解決下這個問題：「NotebookLM 存了一堆資料卻產不出更好作品、教材、報告嗎？」把它接到更會思考與輸出的 Gemini，知識庫立刻可以轉變成更厲害的圖解、Google 簡報、互動網頁。

這陣子，Google 的 NotebookLM 做了非常多的升級，除了在資料庫中可以解析圖片、圖表，還延伸出可以設計圖文並茂的知識圖表、簡報等等功能，這也讓越來越多人會利用 NotebookLM 來建立自己的各種工作、學習資料庫。

可是 NotebookLM上面的 AI 處理能力其實是有局限的，雖然它的工作室好像可以做出很絢麗的東西（例如那些 Podcast、影片或圖像簡報），但比起原生 Google Gemini 可以做的資料分析處理、邏輯推理、網路搜尋等等能力，對比最後產出成品的細節深度、可控制和變化性（延伸閱讀：活用三大 Google AI 教學神器，把複雜知識變成手繪心智圖、遊戲網頁、圖解簡報）， NotebookLM 相較於 Gemini 還是有一定程度的落差。

但是，現在 Google 這兩大強力 AI 工具可以連接在一起了！在 Google Gemini 當中可以直接連接 NotebookLM 的資料庫（2025/12/16 更新：看起來這個功能陸續推出中，很多朋友尚未獲得），利用 Gemini 3 Pro 強大的思考能力，結合 Gemini 的繪製網頁、製作 Google 簡報、繪製圖像等等的功能，將 NotebookLM 資料庫進行更多樣化輸出，搭配到更多 AI 的工作流程裡面。

下面我實際測試了三個我在工作、學習流程真的會用到的案例，效果都非常好：

在 Gemini 調用一個我的 AI 課程 NotebookLM 資料庫，輸出一張更可控的知識圖解。
在 Gemini 調用三個不同主題的 NotebookLM 資料庫，整合成新教案，製作成 Google 簡報。
在 Gemini 調用兩個健康相關 NotebookLM 資料庫，整理知識，延伸寫故事，設計一個 AI 互動網頁。

以結論來說，這個新的連結，可以讓下面這樣的工作流程的自動化成為可能：

NotebookLM = AI 知識庫（資料庫、素材庫）：收集錄音、講義、白板、文件，透過 AI 進行整理。
Gemini 3 Pro = AI 輸出引擎（推理、整合、轉成作品）：用更強的思考能力把知識庫「變成可用輸出」，而且可以直接做成圖、簡報、網頁。

2025/12/21 新增：把混亂數據試算表丟進 NotebookLM：自動清理統計，直接變圖表簡報

2025/12/27 新增：我這樣對 Gemini 下指令，快速 AI 影片轉字幕，專有名詞、時間軸都正確！

2026/1 新增：我的 Google AI 輔助簡報製作工作流程分享：從 NotebookLM 到 Google 簡報互補

2026 更新：我如何用 AI 把親子生活變有趣： 7 種父母都能用得上的實戰流程，從複習、遊戲到溝通

2026/3/1 新增：讓 NotebookLM 的 AI 自己找出資料庫缺口：每次指令多加一句追問，「教練型知識庫」越用越完整

調用 NotebookLM 整理好的資料庫，用 Gemini 3 pro 設計圖解

在 Gemini 提問中的「＋」選單，可以直接連結同帳號下的 NotebookLM 資料庫。

在這個案例中，我連結了自己最近開設的「大人學：用 AI 提升工作效率的實戰工作坊」專用的 NotebookLM 資料庫，裡面有我的課程錄音檔、課程白板圖表、課程講義簡報等等內容。

我要利用 Gemini 去解析這個 NotebookLM 資料庫，製作一個「以 RPG 遊戲舉例的 AI 攻略清單」，於是我這樣跟 AI 溝通：

你是電腦玩物站長 esor ，跟讀者用最簡單的方式，解說「打造你專屬AI助理的工作流程」。請一步一步分析：
根據指定 notebookLM 資料庫中的內容，抓取打造 AI 助理的關鍵邏輯。
在資料庫中抓出適合的案例。
用「RPG遊戲練功升級」的角度，整合上述資料，建立對一般人來說有趣又淺顯易懂的解說。
用攻略清單的方式呈現。

輸出的答案效果，真的把我的課程內容重新梳理成「 RPG 攻略」的角度。

而且正確的抓取了 NotebookLM 中的關鍵資料，例如下圖，把我課程錄音中講過的一段話，準確抓出來，變成攻略內容。

更進一步，透過 Gemini 3 Pro 強大的推理思考能力，準確地把資料庫中分散的錄音、圖表、文件，梳理出：攻略目標、技能操作、實戰案例等等不同層次。

因為 NotebookLM 目前內建的 AI 是降級版的 Gemini ，所以直接用 Gemini 3 Pro 來處理，效果明顯更好。

不過我最終想要輸出的是一張攻略圖表，所以我繼續讓 Gemini 進行第二步的解析，把前面的資料庫梳理，轉化成更適合圖解的攻略文案：

非常棒的「AI 隊友練功攻略清單」，你是知識圖表的專家設計師，把這份攻略清單精簡成適合放到知識圖表的文字架構，並思考如何設計版面。
請一步一步處理，
以上面的攻略清單為核心，抓出對讀者最有吸引力的目標、技能操作、案例關鍵字，然後理解正確的攻略流程，清理出要放入知識圖表的文字內容。
接著根據這樣的內容，思考什麼樣的設計風格、版面架構最適合，也最能吸引讀者注意力，寫出你的設計指令。

最後，我打開 Gemini 3 Pro 的「圖像（Nano Banana Pro ）」功能，要求 AI 根據上面的設計，直接繪製出圖片：

你設計得非常好，請根據前面你設定的設計文案、構圖、風格，繪製出這張圖片。

NotebookLM 上面雖然也有「知識圖表」的功能（延伸閱讀：活用三大 Google AI 教學神器，把複雜知識變成手繪心智圖、遊戲網頁、圖解簡報），但是有一個最大缺點：NotebookLM 可控性比較低，如果我要精簡文字、仔細設計圖像邏輯與風格，很難完全由我掌控。

但是如果我利用上面的工作流程：

在 Gemini 3 Pro 中處理 NotebookLM 資料庫，就可能很好的達到我的可控需求。

在討論中，同時調用不同 NotebookLM 資料庫，整合出整合多種知識的教材，用 Google 簡報輸出

前面的案例，我只調用了一個 NotebookLM ，那如果我同一時間調用多個 NotebookLM 資料庫， Gemini 還能完成有效處理嗎？

下面這個例子，我在 Gemini 中一次「勾選多個」 NotebookLM 資料庫：防彈筆記法、年度目標規劃、AI 工作流程。

然後我請 Gemini 同時整理三個資料庫，並完成一份簡報大綱設計，而且我還明確的指定每一個步驟要處理哪一個資料庫：

你是電腦玩物站長 esor ，設計一份「2026 打造個人年度專案管理系統」的簡報大綱。請一步一步處理：
根據指定 notebookLM 資料庫「防彈筆記法」的任務、專案筆記管理方法為基準。
搭配notebookLM 資料庫「我的 AI 高效工作法」中的 AI 助理工作流程，結合到原本的筆記管理方法。
加入notebookLM 資料庫「年終目標」中如何透過復盤持續累積並產出目標的實際案例，搭配在前面的筆記、AI任務管理流程中。
把前面整合好的方法論，根據明確的操作邏輯、觀念翻轉與案例說明，設計成簡報大綱。

結果， Gemini 確實可以根據我的指令，依據我的邏輯去分別處裡不同資料庫，完成簡報大綱輸出。

所以透過 Gemini 連結 NotebookLM ，我們還能完成多個資料庫的互通整理！

接著我要讓 Gemini 製作 Google 簡報，這時需要開一個新的討論串，開啟 Canvas ，然後把前面的簡報大綱複製過去，比較能成功製作出 Google Slides。（延伸閱讀：Gemini AI 一鍵將 Google 文件製作成 Google 簡報，最簡單的教材轉投影片工作流程）

非常好，根據並維持下面的「2026 打造個人年度專案管理系統：從防彈筆記到 AI 複利效應」簡報內容、大綱架構，以及建議的視覺風格，製作出 Google 簡報

下面是 Gemini 透過上述流程完成的簡報，歡迎參考：

2026 Personal Project Management

這條工作流程可行，那麼老師、工作者在製作簡報時，可以先在 NotebookLM 做各種資料收集與處理，之後透過 Gemini 產出各種分析：

NotebookLM 負責知識庫， Gemini 負責輸出工作，非常強大的搭配。

調用 NotebookLM 資料庫，透過 Gemini 建立互動學習網頁

之前我在「用 NotebookLM 實踐 AI 卡片盒筆記法：輸入、學習、輸出、復盤 6 步驟流程教學」一文中分享過我結合卡片盒筆記法的邏輯，建立了很多健康學習的知識庫。

於是我在 Gemini 中，連結了兩個我建立的 NotebookLM 健康學習資料庫，嘗試透過 Gemini 強大的網頁設計功能，加上 Gemini 可以延伸補充更多知識（因為 NotebookLM 只能以資料庫中的資料進行處理），設計一個可以互動學習的健康教學網頁。

你是個人健康管理專家，建立一本推廣健康運動與心理健康的 Storybook 。請一步一步處理：
1.先梳理 notebookLM 資料庫中的健康運動、心理健康關鍵知識。
2. 根據一個人養成習慣的最佳邏輯，排列這些知識的學習順序。
3. 以手繪溫暖的故事繪圖風格，搭配知識說明。
4,完成 Storybook

完成的互動網頁中，包含我在資料庫中建立好的知識，但也不只是 NotebookLM 的資料，還包含了 Gemini 自己的延伸解析。

建立的互動學習網頁，還可以再啟動 Gemini AI 功能，讓 AI 自己建立一個 AI 問答助手在網頁中。

Gemini 設計的互動網頁，當然是建基於我的 NotebookLM 資料庫，但更厲害的是 Gemini AI 加上去的 AI 問答助手，他的回答看起來也是建基於我的 NotebookLM 資料庫。

Gemini 最後設計出的不只是知識學習網頁，還是一個回答來自資料庫中知識的 AI 助手，有興趣的朋友可以玩玩看（需要登入 Google 帳號才能使用 AI 助手）：

https://gemini.google.com/share/1456f4e1d67c

哪些人可以利用這樣的工作流程呢？

老師、講師、顧問、研究者

讓 NotebookLM 累積「我的課程、學習資料庫」
讓 Gemini 把素材快速轉成：圖卡、簡報、互動練習頁、宣傳文

內容創作者、部落客、行銷企劃

把舊文章、訪談、讀書筆記放 NotebookLM
Gemini 轉製成：懶人包圖解、短影片腳本、直播大綱、社群貼文、簡報

專案經理、產品經理、主管

NotebookLM 當「專案文件數據資料庫」
Gemini 直接輸出：進度報告、決策摘要、風險清單、下一步行動、對外簡報

歡迎參考我這篇文章，打造一個 AI 工作流程。

大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：

2024/6 最新著作上市，歡迎支持：《高效人生工作法圖解》

大人學最新 AI 課程：用 AI 提升工作效率的實戰工作坊
「個人數位生產力」線上課程（可使用電腦玩物老讀者折扣碼 ESOR500 ，獲得 500 元折價喔！）。
時間管理、筆記系統、AI 工具相關課程：「課程介紹連結」
著作：《防彈筆記法》
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訂閱「電腦玩物電子報」，不定期出刊。

我的電子郵件是 esorhjy@gmail.com ，如果你有任何關於筆記術、時間管理、提升工作效率的問題，歡迎寫信跟我討論。

（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：我把 NotebookLM 知識庫接到 Gemini：3分鐘將課程素材變成攻略圖解、Google簡報、互動網頁）

一定要試試 Google Chrome 內建分割畫面，這是我一直等待的生產力功能

2025-12-11T22:26:00.006+08:00

Google Chrome 瀏覽器最近新版本加上了一個實用的功能：「分割畫面（Split View）」，可以把兩個分頁設定為一組，在視窗的左右邊並排顯示，也可以自由調整兩邊畫面的寬度。例如左邊畫面正在閱讀一篇文章，右邊畫面在 ChatGPT 上進行研究討論。

只要在瀏覽器的某個分頁上點擊右鍵，選擇「使用目前分頁建立分割畫面」，就能跟另外一個分頁進行並排，也可以很方便的調整順序、位置、寬度等細節。

2026/2 新增：我用 Chrome 內建分頁群組，解決多線 AI 助理與工作流程混亂的問題

「分割畫面」一推出後，就變成我在 Google Chrome 中開啟各種雲端工具、網頁資料時的「必用功能」，我的使用率非常高，高到我絕大多數的分頁幾乎都呈現「兩個一組」的狀態！

我會在下面這些場景用到「分割畫面」：

正在準備課程：打開簡報、打開講義（都是 Google 雲端文件），兩邊對照修改與練習
同時打開兩個 AI ：ChatGPT ＋ Gemini ，發揮各自長處，串起工作流程。

（例如這個工作流：活用三大 Google AI 教學神器，把複雜知識變成手繪心智圖、遊戲網頁、圖解簡報）

正在處理任務排程：打開 Google 日曆、 Gmail ，兩邊同時處理與排程。
正在分析一篇文章：打開原文網頁、打開 NotebookLM ，進行閱讀分析與問答。

（參考：我用 NotebookLM 搭建 AI 稍後閱讀、學習輸出工作流，操作教學與延伸應用）

同時打開兩個電腦玩物網頁，對照兩篇我自己寫過的文章，同時搜尋不同資料。
同時打開兩個 Google 雲端資料夾，進行檔案的整理。
左邊打開 Evernote，右邊打開新聞、文章網頁，進行快速筆記整理。
左邊打開線上視訊，右邊打開 Evernote 筆記。
左邊打開 Google 地圖，右邊打開景點介紹文章。
等等......

我還可以舉出許多利用方式，

我發現自己現在的 Chrome 瀏覽器，有八成的比例是兩個分頁為一組在運作，因為大多數工作很少一頁就能完成，除非想是專注看一篇文章、或是專注寫一篇文章（而且不需參考資料）時，才會有專注在一個分頁的需求。

尤其在 AI 時代，雖然「專注力」還是很重要，但 AI 某個程度重新定義了「多工」，因為有一個 AI 助手可以在我處理某件事情的同時，幫我處理另外一件事情。（甚至我可以打開多個 AI 助手同時進行分析與輸出工作）

例如我可以在學習一篇文章的同時，交派 AI 用 Deep Research 幫助我進行這個論題的延伸研究，兩者同時進行，一邊是我在看，一邊是 AI 在同步工作，而我可以互相對照。

Chrome 的「分割畫面」除了簡單實用外，還支援關閉瀏覽器，重新打開後還是「保持上一次兩兩分組狀態」（設定成每次打開瀏覽器，恢復上次瀏覽狀態即可），這樣就方便我的各個工作組可以很順暢地延續，非常方便。

如果你還沒發現 Chrome 的這個分割畫面功能，或是還沒好好用過，推薦你可以試試看。

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（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：一定要試試 Google Chrome 內建分割畫面，這是我一直等待的生產力功能）

NotebookLM App 用相機＋錄音，快速接住閱讀、上課、會議想法並處理筆記

2025-12-06T18:02:00.005+08:00

廣受喜愛的 AI 筆記、資料庫工具 Google NotebookLM 又迎來了一個「實用」的更新，讓 NotebookLM 可以成為更有用的閱讀書籍、上課紀錄、會議筆記的「輔助工具」：讓手機端的 NotebookLM App 成為「快速接住」當下閱讀想法、會議重點、上課啟發的工具。

這個更新是針對之前很陽春的 NotebookLM App ，終於可以使用「內建相機」、「匯入錄音檔」，以及製作「資訊圖表」與「圖像式簡報」，還能同步「收聽 AI 生成語音談話進度」等功能。

功能很多，但如果以應用面來說，就是利用手機端的 NotebookLM App ，當作隨身筆記工具，方便的把下面資訊匯入：

手寫筆記、課堂板書
會議白板、便條紙牆
印刷講義、報表、書頁
會議錄音、想法錄音

讓 NotebookLM App 成為更好的隨身學習、會議整理筆記助手：

讀到書中覺得有感的一頁 → 直接用 NotebookLM App 拍下那一頁／那張圖。
會議、課程中有想法來不及打字 → 先用手機錄音 → 再匯入 NotebookLM App。

然後在手機 App 端也能快速用 AI 生成語音摘要、學習閃卡、資訊圖表、說明簡報。

2025/12 新增：我把 NotebookLM 知識庫接到 Gemini：3分鐘將課程素材變成攻略圖解、Google簡報、互動網頁

2025/12/21 新增：把混亂數據試算表丟進 NotebookLM：自動清理統計，直接變圖表簡報

下面跟大家分享兩個我的實際應用案例：

用 NotebookLM App 讀書的新方法，只要拍頁面＋錄想法，就能做出會說話的讀書筆記。
會議還沒結束，結論就整理好了：NotebookLM App 用拍照＋錄音幫你做出課後／會後重點。

把 NotebookLM App 定位成「讓你之後可以第二次閱讀、第二次聽課」的工具。

用手機 NotebookLM App ，快速處理閱讀書籍資料：

例如我正在閱讀《防彈筆記法》這本書，如果讀到覺得有啟發的那一頁，或許是那一頁中的圖表，還是那一頁中的內容，我就打開 NotebookLM App 的拍照功能，拍下這一張圖，匯入到「閱讀防彈筆記法」的 NotebookLM 筆記本中。

現在 NotebookLM 不只對文字內容，對於圖表也能非常有效的解析，所以任何紙本、電子書上覺得想要多想一想的頁面，都可以拍下來上傳 NotebookLM 。（這部分在電腦玩物中，我之前也做過實測：紙本筆記、會議白板也能變 AI 資料庫： NotebookLM 分析中文手寫、手繪圖實測）

閱讀到一半，如果我對書中內容有一些想法，這時候打字輸入可能太慢，我就開啟手機內的錄音機，直接錄下我對書中內容的反思。

然後，在 NotebookLM App 匯入這個錄音檔。（如果之後 NotebookLM App 可以直接內建錄音功能，就更完美了）

當我一邊閱讀這本書，一邊就在這本書的 NotebookLM 中「累積」了想要進一步分析的頁面、零散刺激的想法，而這是我用自己的方式吸收學習這本書最好的「材料」。

我可以同樣在 NotebookLM App 中開啟「語音摘要」、「學習卡」，我通常不會單純的直接製作語音摘要或學習卡，而是會在自訂的指令中「提出我需要解決的問題」，這樣製作出來的語音摘要、學習閃卡，可以給我更多真正需要的啟發與反思。

語音摘要不是把書重講一次，而是讓 AI 站在「某個學習問題」角度重新說給你聽。

例如在防彈筆記法的閱讀筆記中，我自訂的語音摘要指令是「如果我在工作中常常需要吸收新知識，但又不知道如何整理，要怎麼做？」這時候，語音摘要就不會只有單純的整理，而是會根據我們真正的學習需求去設計，讓 AI 語音在我空閒收聽時給我更多啟發。

如果我真的要「複習」這本書，例如這是一本參考書、考試用書，或是可以改變我的思考與方法的書，我同樣可以在手機 NotebookLM App 中快速設計一套「學習卡」，這樣在手機中也能快速「第二次閱讀」書中重點。（延伸閱讀：如何閱讀一本書？我的深讀、反芻、拆解三步驟）

用手機 NotebookLM App ，當做上課、會議快速筆記：

上課時（無論實體課、線上課），或是會議過程（不過當然都要先取得錄音或拍照同意權）， NotebookLM 現在也能讓我們快速處理會議過程中的白板、紙本、錄音：

然後在課程、會議還沒結束時，就整理出有效的總結輸出。

跟前面一樣的功能，現在利用 NotebookLM App ，我當下就能拿起手機拍下白板上的流程圖，或是直接把會議中手機錄下的錄音檔匯入 NotebookLM。

如果我需要在會議、課程結束前，快速總結討論的下一步行動，我可以利用 AI 問答，在手機中直接讓 NotebookLM 「總結會議重點與下一步行動清單」，那麼會議可以更有效地進入確定結論階段。

如果我需要快速復盤剛剛課程、會議中的重點，我也可以直接在手機中製作資訊圖表、圖解簡報，只要按下對應按鈕，幾分鐘後，就有一份可以復盤的圖文並茂報告。

NotebookLM App 的定位，不是「手機版的縮小 NotebookLM」而已，而是專門負責：把現場的實物（書頁、手寫、白板、錄音）收進 Notebook 的入口。

「一個 Notebook＝一個學習或專案場景」，比如「閱讀《防彈筆記法》專用 Notebook，裡面同時塞：拍下來的書頁、我的錄音反思、AI 幫我做的語音摘要與學習卡。拍照 → 匯入 → 自訂提示 → 做成語音摘要 → 再做學習卡，變成一條快速的 AI 學習工作流。

這篇文章提供我目前的真實使用方式，給需要的朋友參考。

大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：

2024/6 最新著作上市，歡迎支持：《高效人生工作法圖解》

大人學最新 AI 課程：用 AI 提升工作效率的實戰工作坊
「個人數位生產力」線上課程（可使用電腦玩物老讀者折扣碼 ESOR500 ，獲得 500 元折價喔！）。
時間管理、筆記系統、AI 工具相關課程：「課程介紹連結」
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我的電子郵件是 esorhjy@gmail.com ，如果你有任何關於筆記術、時間管理、提升工作效率的問題，歡迎寫信跟我討論。

（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：NotebookLM App 用相機＋錄音，快速接住閱讀、上課、會議想法並處理筆記）

Google 簡報加入 Nano Banana Pro： AI 一鍵美化舊簡報版面、圖片、圖表

2025-11-30T20:17:00.001+08:00

「你已經寫好簡報內容，卻懶得重做版面？」試試看只要打一句話，讓 Google 簡報右邊的 Nano Banana Pro AI 幫你的舊投影片『換皮』，直接畫出美化過的簡報版面、資訊圖表。

Google 簡報現在多了一個「真的可以拿來做正式簡報、資訊圖表」的 AI 繪圖引擎，上週推出的 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）已正式整合進 Google Slides ，而且對中文也支援，很適合拿來做課程、專案圖解的視覺輸出。

上週我也分享了「活用三大 Google AI 教學神器，把複雜知識變成手繪心智圖、遊戲網頁、圖解簡報」，其中就提到了 Gemini、 NotebookLM 結合 Nano Banana Pro 產出手繪心智圖、圖解簡報的應用。

而當繪製中文與圖解非常強大的 Nano Banana Pro 直接結合到 Google 簡報，對於我來說更加實用，因為現在我可以：

針對既有的文字簡報，直接請 AI 繪圖改成圖解版面。
針對既有的數據內容，直接讓 AI 繪製製作資訊圖表。
在既有簡報中，用 AI 繪圖加入任何需要的背景圖。
針對簡報既有的圖片、圖表，讓 AI 重新繪製更吸睛的版本。
模仿之前簡報風格，讓 AI 繪製相似風格的新版面。

下面就來分享我的實際測試案例。

結論是，這個 Google 簡報中的 Nano Banana Pro 功能非常實用，原本我們「美化簡報版面」的方式可能是：找新模板 → 調整版面 → 重貼內容 → 微調字體行距 → 再調一輪顏色，做下來要花掉許多時間，

但是現在，可以變成：先用純文字確定內容、架構，接著在 Slides 裡直接丟給 Nano Banana Pro：「幫我重排這一頁」即可。

延伸工具：Google Vids 免費線上影片編輯工具，幫老師輕鬆完成教學影片錄製、剪輯、特效、字幕

應用一：把目前頁面的文字內容，轉成更吸睛的簡報設計

例如我的「防彈筆記法」課程簡報中，有一頁簡報只有三個文字重點，我啟動 Google 簡報右方的「 Nano Banana Pro」按鈕，在右方的對話列中，選擇「投影片」，輸入指令：「設計新的排版，強化這三個重點」。

就是這麼簡單，Nano Banana Pro 可主動分析目前這一頁簡報的文字內容，然後依據我的要求，幫我重新設計版面。

大概一分鐘左右的時間， AI 產出了下面的投影片。

要注意的是， Nano Banana Pro 是繪圖功能，所以所謂的投影片其實是一張「圖片」，我們無法繼續修改上面的文字（除非繼續用 AI 繪圖改圖）。

我繼續挑戰，把我的個人簡介，請 Nano Banana Pro 重新繪圖排版（一樣用投影片功能）：「根據這張投影片的講者介紹，與兩本書籍封面。設計更吸睛的投影片版面。」

Google 簡報的 Nano Banana Pro 給了我下面修改版本，版面設計得很好，可惜無法直接加入原來兩本書的真實圖片。

應用二：用繪圖指令，畫出簡報需要的背景圖

第二個應用比較簡單，利用「圖片」功能，輸入指令，例如：「透過個人筆記，打造第二大腦，成為高效率的工作者。」

Nano Banana Pro 就會根據情境，畫出簡報需要的圖片。繪製時，可以選擇圖片比例（例如 16:9 ），或是圖片風格（例如適合當背景）。

應用三：AI 重新繪製簡報中的流程圖表與圖片

還可以在 Google 簡報中原有圖片上，選擇「編輯圖片（Nano Banana Pro）」。這時候可以透過指令，讓 AI 重新修改、繪製這張圖片。

例如下面簡報中原始的流程圖，按下編輯圖片後，我給 AI 的指令是：「用前面類似風格，重新繪製這張流程圖，並且變成16:9。」

然後 AI 一分鐘後幫我改成了下面版本，馬上可以替換使用。

應用四：簡報中大量文字，用 AI 繪製成資訊圖表

如果簡報中的內容比較多、比較複雜，可以選擇 Nano Banana Pro 的「資訊圖表」功能。

例如下面這張圖，我要求 Google 簡報中的「 Nano Banana Pro」：「將這張投影片的「筆記關鍵字」設定邏輯，製作成清楚易懂的圖表，符合寫筆記的人喜愛的風格。」

AI 繪製後變成了下面的資訊圖表版本。

應用五：Google 簡報中的 Nano Banana Pro 會學習、延續簡報風格

Google 簡報中的 Nano Banana Pro 在右方的討論串中討論，而且會保留對話歷史紀錄，即使這次簡報關掉，下次打開同一份簡報，還可以繼續上一次的 AI 繪圖討論。

這樣設計的原因，是因為 Nano Banana Pro 可以用類似的風格，設計更統一的簡報樣式。

例如我前面已經生成一張簡報圖，接下來要修改新的簡報版面時，我可以跟他說：「這是一張對聽眾提問的投影片，根據前面的筆記設計風格，重新設計這一頁版面。」

AI 就真的會根據前面的風格繼續設計。

或者我也可以讓她模仿「原本簡報」的風格來做調整設計。

老師、講師、內訓講者，這篇不是教你從零做簡報，而是教你怎麼把『已經寫好的舊簡報』，

用 Slides 裡的 Nano Banana Pro 一頁一頁升級成圖解版。

過去做簡報，你得：找模板 → 重貼內容 → 微調排版。現在你可以：不動內容，只對這一頁說一句話：『幫我設計新的排版，強化這三個重點。』這篇文章示範 Google 簡報內建的 Nano Banana Pro 怎麼做到。

提供大家參考。

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