享學 · Week 12 · 看懂 AI 的世界，讓你的想法上線

SCENE 01START HERE

先別問 AI 能做什麼。
先問：我想把生活變好哪一點？

AI 不是只給上班族的效率工具。它可以幫你整理、創作、規劃與分享；但方向仍由你決定。

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START WITH LIFE

先說困擾，不先選工具

不要先問「我該用哪個 AI？」先說清楚：我想讓哪一件生活小事少一點混亂？

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START SMALL

先交一個小目標

請 AI 做整理、草稿或比較。第一次不要交出付款、發送、公開資料等重要決定。

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STAY IN CHARGE

最後一關永遠是你

你決定什麼資料能給、什麼結果能用、什麼內容能公開。這就是生活主理人的角色。

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STORY 01 · TRAVEL

週四晚上，替家人安排一趟旅行

AI 的角色不是替你做決定，而是先把一團亂的選項，整理成你能安心選擇的樣子。

1 · 真實困擾01

「這趟旅行，怎麼排才不會累？」

林阿姨下週要帶先生和女兒去台南兩天一夜。先生膝蓋不好、不想一直走路；女兒只排得出週末；全家預算一萬二，而且其中一天可能下雨。

2 · 交辦目標02

她不問「台南有什麼？」

因為那只會得到一長串景點。她把真正重要的條件交代給 AI：同行者、步調、預算、日期與雨天可能。

請給我三種兩天一夜行程。列出交通、住宿、每天走路量與雨天備案。先不要訂房，讓我比較後再決定。

3 · AGENT 行動03

它把需求拆開，再比較

整理交通、住宿、景點與天氣條件
排出悠閒、平衡、少走路三種版本
標出可替換的室內行程
把每版花費、優缺點放進表格

4 · 人確認04

她選了「少走路版」

林阿姨和家人看完草稿，自己打電話確認房間與無障礙需求，再親手完成訂房與付款。

界線：AI 可以整理與建議；涉及花錢、正式預訂與家人偏好，仍由人確認。

故事裡的 Agent

模型理解生活條件；資料是日期、預算與偏好；工具負責查詢與比較；最後由 人設定界線並做決定。

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STORY 02 · MEMORY

把一段家族回憶，做成全家都能打開的網址

Agent 不只讓事情更快，也能協助把散落的回憶，整理成一個可以被好好看見的作品。

1 · 真實困擾01

回憶全散在不同地方

陳叔叔剛辦完母親八十歲生日。他手機裡有照片、家族群組有祝福、妹妹還錄了一段母親講童年故事的聲音。大家說以後整理，但常常就沒有以後。

2 · 交辦目標02

先讓 AI 做「草稿」

他把想使用的檔案放進同一個資料夾，也先排除不想公開的私人照片。接著才請 AI 整理，不是直接發布。

依時間整理這些照片與錄音，為每張照片寫一句簡單說明，再做一頁大字、手機好閱讀的紀念網站。

3 · AGENT 行動03

素材開始變成故事

依檔名與內容初步分類照片、文字與錄音
將錄音轉成文字，標出值得留下的句子
為照片起草說明；不確定的人物標示詢問
建立含首頁與照片頁的網站資料夾

4 · 人確認04

他逐張確認，才讓網址公開

陳叔叔修正 AI 誤認的人物、確認家人的稱呼，也刪掉不適合分享的照片。確認無誤後，才把網站上傳，傳給家人。

界線：AI 能整理與製作；什麼值得留下、什麼適合公開，必須由家人決定。

故事裡的 Agent

記憶來自你願意提供的照片、文字與錄音；Codex 的工具能把檔案整理成網站；人負責真實、隱私與分享範圍。

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STORY 03 · COMMUNITY

社區活動前一週，不再由一個人扛完雜事

生活中的 Agent，也能讓社區主辦人把力氣留給真正需要人的地方。

1 · 真實困擾01

端午活動快到了，訊息卻散得到處都是

王大姐要辦包粽活動。有人用表單報名、有人在群組留言、有人臨時取消。她還要回答地址、費用、能否帶小孩等重複問題。

2 · 交辦目標02

資料與規則，要先分清楚

她將「可公開的活動資訊」與「只供主辦人看的報名名單」分開放好，並要求 AI 只做草稿，不直接寄信或公開資料。

整理已報名、候補與待確認名單；寫兩種通知草稿；再做活動介紹頁。所有內容先給我確認。

3 · AGENT 行動03

重複行政工作，變成可檢查的清單

統計名額，找出重複報名與資料不完整者
依不同身分產出兩封通知草稿
把日期、地點與注意事項做成公開頁
列出「還需要王大姐決定」的問題

4 · 人確認04

她確認名單後，才送出通知

王大姐檢查候補順位、修正活動規則，也決定公開頁不放任何參加者姓名。她親自按下送出，活動資訊才對外發布。

界線：個資、對外訊息與正式發布，不能因為 AI 很快就跳過人的確認。

故事裡的 Agent

流程讓 AI 知道先整理、再起草、再回報；權限限制它只能看該看的資料；人保有對外溝通與個資處理的最後責任。

好的 Agent 不是替你把事情亂做完，而是先把複雜選項與重複工作整理好，讓你能安心做最後決定。

AI 最有價值的地方，不是替你過生活；
而是讓你有更多力氣，去過你真正想過的生活。今天所有技術名詞，都只服務於這件事。

SCENE 01THE MAP

你看見一個 AI App，
背後其實站著五層世界。

這是黃仁勳在 2026 年達沃斯提出的產業地圖。它不是唯一標準，但很適合讓我們看見每個角色怎麼分工。

重要校正：ChatGPT 是產品介面，GPT 是模型系列。模型版本會持續更新，因此課程重點放在「能力與分工」，不放在背版本號。

模型層，只要先懂三件事

通用模型：GPT、Claude、Gemini開放模型：Llama 等多模態：文字、圖片、聲音互相理解

通用模型像通才；法律、醫療或企業內部情境，通常是在通用模型上加上可靠資料、規則與權限，讓它更懂特定領域。你不必自己訓練模型，但要知道：模型越靠近重要資料與決策，越需要來源、規則與人的檢查。

SCENE 02FUTURES THINKING

未來不是猜題。
是看見今天已經出現的零件。

前瞻思維（Strategic Foresight）不是預言唯一的未來，而是從今天的早期訊號，思考幾種可能，再決定現在值得做什麼。

一個實用的前瞻方法找訊號 → 問「如果它普及，生活會怎麼變？」→ 用低風險的小實驗親自體驗。

Forecasting 通常是預估一個指標可能怎麼走；Foresight 則不是猜中唯一答案，而是用多個可能的未來，幫助我們今天做更好的選擇。

1980s–2004
個人電腦時代

運算主要在桌上。2004 年美國成人的桌機／筆電使用已很普遍，但手機仍主要是通訊工具。

2007–2015
智慧手機時代

2007 iPhone 出現；2013 美國成人智慧手機持有率首次過半，2015 已達 68%。電腦、網路與 App 開始進入口袋。

2023–現在
AI Agent 起步期

模型、記憶、工具與行動開始被整合。這不是已完成的「新 iPhone」，而是我們正在看見、正在試用的早期訊號。

「未來其實已經在這裡，只是還沒有平均地來到每個人身邊。」常歸於 William Gibson。這不是要我們盲目預言，而是提醒我們：今天就可以開始辨認哪些未來的使用方式已經來到身邊。

SCENE 03YOUR COMPANION

AI 生活夥伴，
不是一個會聊天的魔法盒子。

聊天機器人主要回答問題。Agent 的差別是：你交付目標後，它能拆步驟、使用工具、查看結果，再決定下一步。

01 · BRAIN

模型＝大腦

負責理解、生成與推理。它會想，但不代表它能直接做事。

02 · NOTEBOOK

資料＝筆記本

個人偏好、文件、照片與知識。需要長期記得時，才會用到資料庫。

03 · HANDS

工具＝手腳

瀏覽器、行事曆、程式、搜尋、寄信，讓它能對世界採取行動。

04 · SOP

流程＝做事順序

先查什麼、再做什麼、怎麼回報。這就是你給它的使用說明。

05 · DOOR

權限＝門禁

它能讀什麼、能不能發信、能不能付錢，都必須先由人設定。

06 · YOU

你＝主理人

你決定目標、界線與最後答案。重要動作，永遠由人確認。

CHATBOT

問一句，答一句

「週末台中會下雨嗎？」
它給你資訊與建議。

AI AGENT

交一個目標，做一段流程

「規劃兩天一夜家庭旅行，整理交通、住宿與雨備方案；先給我草稿確認。」

AI Agent 架構圖：記憶、工具、規劃能力與行動圍繞智慧型代理人 — 另一張更完整的地圖：Agent 在中間，向上連結短期／長期記憶，向左呼叫行事曆、計算、程式、搜尋等工具，向右規劃、反思與拆解任務，最後採取行動。
**這張圖不是要背名詞，而是讓你知道：AI Agent 是一個「把多種能力接起來」的系統。**

SCENE 04YOU ARE THE BOSS

你就是 AI 的老闆。
懂得交辦，也懂得把關。

你不必親手做工程師的工作；但要知道什麼問題需要什麼服務，並能判斷 AI 的方案是否可靠。

MODEL · 大腦

我需要它多會思考？

日常寫作與整理可用一般模型；複雜研究、寫程式或長文件，才需要更強能力。

DATA · 記憶

資料能不能交出去？

只是一次性對話，不一定需要資料庫；私人、醫療、帳務資料則先想清楚是否適合上傳。

HOME · 上線

我只要分享，還是要互動？

一頁作品可放靜態網站；若有帳號、表單、私密資料，才需要後端與資料庫。

SAFETY · 邊界

它做到哪裡必須停下來？

寄信、刪檔、花錢、公開資料等動作，設定為先給草稿、由你確認。

工具只要先認得用途：Cloudflare Pages／GitHub Pages 是公開靜態作品；Supabase 是有資料與帳號的應用；AWS、GCP、Zeabur 是讓服務持續運行的雲端選擇。今天我們只做第一類。

SCENE 06MAKE IT PUBLIC

今天的實作：
把作品放上雲端，拿到第一個網址。

我們用 Cloudflare Pages 的直接上傳方式。目的不是背操作，而是理解：檔案上傳到雲端後，別人才有一個可以隨時打開的地址。

準備作品
建立一個資料夾，裡面要有首頁檔案 index.html。

登入 Cloudflare
進入 Workers & Pages，選擇建立應用程式。

拖曳上傳
選 Drag and drop，把資料夾或 zip 放進去，取一個專案名稱。

分享網址
部署後取得名字.pages.dev，傳給一位親友。

給 CODEX 的起始指令

請幫我做一個單頁的個人作品介紹網站。
主題是：[填入你的主題]
讀者是：[家人／朋友／社區夥伴]
請使用繁體中文，版面簡單、大字、手機也好閱讀。
請把所有檔案放在一個資料夾，首頁檔案一定命名為 index.html。
完成後告訴我：哪一個資料夾可以直接上傳到 Cloudflare Pages。

今天不教 GitHub 的理由：直接上傳最容易讓大家拿到第一個公開網址。未來要反覆修改、保留版本、每次自動更新時，再學 GitHub 與持續部署。網域也可以晚一點買；pages.dev 已經是一個能使用的網路地址。

SCENE 08OPTIONAL READING

同一種能力，
也能延伸到工作與社群。

這不是一堂職場效率課；但你在生活中練習的能力，未來也能帶去工作、接案或協助社區。

LIFE → WORK

規劃家庭旅行

整理需求、比較選項、安排步驟。
→ 對應到專案規劃、客戶行程與活動執行。

LIFE → WORK

整理照片與回憶

分類、摘要、建立可搜尋的故事。
→ 對應到會議紀錄、文件與知識庫整理。

LIFE → WORK

公開一個生活作品

把內容做成網址，邀請人來看。
→ 對應到提案頁、作品集與活動介紹頁。

你今天學的不是一套只適合生活、或只適合工作的技巧。
你在練習的是：說清楚目標、提供必要資料、讓 AI 協助執行、最後自己驗收。

看懂 AI 的世界，讓你的想法上線。

先別問 AI 能做什麼。先問：我想把生活變好哪一點？

先說困擾，不先選工具

先交一個小目標

最後一關永遠是你

週四晚上，替家人安排一趟旅行

「這趟旅行，怎麼排才不會累？」

她不問「台南有什麼？」

它把需求拆開，再比較

她選了「少走路版」

故事裡的 Agent

把一段家族回憶，做成全家都能打開的網址

回憶全散在不同地方

先讓 AI 做「草稿」

素材開始變成故事

他逐張確認，才讓網址公開

故事裡的 Agent

社區活動前一週，不再由一個人扛完雜事

端午活動快到了，訊息卻散得到處都是

資料與規則，要先分清楚

重複行政工作，變成可檢查的清單

她確認名單後，才送出通知

故事裡的 Agent

你看見一個 AI App，背後其實站著五層世界。

模型層，只要先懂三件事

未來不是猜題。是看見今天已經出現的零件。

AI 生活夥伴，不是一個會聊天的魔法盒子。

模型＝大腦

資料＝筆記本

工具＝手腳

流程＝做事順序

權限＝門禁

你＝主理人

問一句，答一句

交一個目標，做一段流程

你就是 AI 的老闆。懂得交辦，也懂得把關。

我需要它多會思考？

資料能不能交出去？

我只要分享，還是要互動？

它做到哪裡必須停下來？

今天的實作：把作品放上雲端，拿到第一個網址。

同一種能力，也能延伸到工作與社群。

規劃家庭旅行

整理照片與回憶

公開一個生活作品

你不需要變成工程師，才能開始創造。

看懂 AI 的世界，
讓你的想法上線。

先別問 AI 能做什麼。
先問：我想把生活變好哪一點？

你看見一個 AI App，
背後其實站著五層世界。

未來不是猜題。
是看見今天已經出現的零件。

AI 生活夥伴，
不是一個會聊天的魔法盒子。

你就是 AI 的老闆。
懂得交辦，也懂得把關。

今天的實作：
把作品放上雲端，拿到第一個網址。

同一種能力，
也能延伸到工作與社群。

你不需要變成工程師，
才能開始創造。