# AI 主理人之路 — 4 件可帶走的資源

這份是配合 Blog 文章「從探索者到編排者」的 4 件資源、給你直接 paste-to-AI 使用。

整套包含：
1. 提問模板 10 個情境（直接複製進 ChatGPT / Claude / Gemini）
2. 2024 Make.com 多語言發文範例（archive 版、我已停用但對整合期入門有用）
3. Notion 編排者模板（資料庫設計給你 fork）
4. Karpathy 4 代 × 我 3 階段對照地圖

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## 1. 提問模板 10 個情境

直接複製對應的模板進你的 AI、把 `{變數}` 換成你的內容。所有模板繁中、給繁中讀者直接用。

### 情境 1：每天回信（信件助理）

```
你是我的信件助理。下面是一封我收到的信，請：
1. 用 3 句話摘要對方在說什麼、想得到什麼
2. 標出對方的情緒（中性 / 急迫 / 困惑 / 不滿）
3. 給我 3 個不同強度的回信草稿（直接、溫和、簡短）

信件內容：
{貼上信件全文}

我的身分：{你的職位 / 跟對方的關係}
回信語氣偏好：{中文 / 英文、正式 / 半正式}
```

### 情境 2：寫週報

```
你是我的週報助理。下面是我這禮拜的工作素材，請整理成一份結構化週報：

【本週做完】
{條列你做完的事、可以亂寫}

【本週卡點】
{遇到的問題}

【下週計畫】
{下週優先 3 件事}

輸出格式：
- 用「成果 / 過程 / 學到」三段
- 每段 3-5 句
- 不要用 emoji
- 結尾加 1 句「需要主管 / 同事支援的地方」
```

### 情境 3：整理會議紀錄

```
你是我的會議紀錄整理員。下面是這次會議的逐字稿，請抽出：

1. 決議事項（Who decided what）
2. 待辦事項（Who is doing what by when）
3. 未決議題（什麼還沒決定、下次該討論）
4. 重要 quote（誰講了什麼有指標性的話）

逐字稿：
{貼上轉錄文字}

輸出：每段用 bullet point、待辦事項一定要標出「人 + 動作 + 期限」。
```

### 情境 4：競品調研

```
你是我的競品分析助理。我要研究這幾家競品：

{列出 3-5 家公司名 + 官網連結}

請輸出一份比較表：
- 定位（一句話）
- 核心功能（3 個）
- 定價方案（標出最便宜跟最貴）
- 我覺得他們的最大優勢
- 我覺得他們的最大弱點

最後給我「如果我是這群競品的對手、我該怎麼切入」3 個建議。
```

### 情境 5：提案開頭（從結論反推 hook）

```
你是我的提案開頭寫手。我要寫一份提案、目標讀者是 {對象描述}。

我想最後讓他們得到的結論是：「{你的結論一句話}」

請給我 3 個不同切角的開頭段（每段 100-150 字）：
1. 從具體事件切（某天發生 X）
2. 從反直覺數據切（X% 的人以為 Y、實際是 Z）
3. 從對方痛點切（你最近一定有發現 X）
```

### 情境 6：客戶痛點訪談

```
你是我的客戶訪談教練。我下週要訪談一位 {客戶背景}、目標是了解他在 {主題} 的真實痛點。

請設計 5 題開放式問句、要符合：
- 不要問封閉問題（避免 yes/no）
- 不要引導答案（避免「你是不是覺得 X？」）
- 從具體事件下手（「上一次你遇到 X 是什麼時候？發生什麼？」）
- 留追問空間（「為什麼？」「然後呢？」）
- 排序由淺到深、先建立 rapport

訪談時間 30 分鐘、平均每題 5 分鐘可發揮。
```

### 情境 7：教學素材（3 層深度）

```
你是我的教學設計助理。我要把這個概念寫成 3 層深度版本：

概念：{你的主題}
目標讀者：{初學者 / 中階 / 高階}

請輸出：
1. **電梯版**（30 秒 / 100 字內）：跟完全沒接觸的人講
2. **入門版**（3 分鐘 / 500 字）：幫他們建立 mental model
3. **實戰版**（10 分鐘 / 1500 字）：含 1 個具體案例、step-by-step

每層用同一個比喻或 frame 串起、不要每層換新概念。
```

### 情境 8：Threads 草稿（從一個事件推 8 條串文）

```
你是我的 Threads 寫手。我有一個想分享的洞察：

{你的洞察一句話}

背景：{事件、數據、來源}

請輸出 1 條主文 + 7 條 reply、共 8 條：
- 主文 5 行內、無 CTA、含 tease
- Reply 1-6 各 ≤ 500 字、敘事流不要碎片
- Reply 7 是留言區藏寶（「想看 X 留 Y」）
- 全文「，」分句、不用「、」
- 第一人稱「我」、不要販焦
- 沒有「不是 X 而是 Y」這種 AI 句型
```

### 情境 9：出差行程（從目的反推）

```
你是我的出差規劃助理。我要去 {地點}、時間 {N 天}、目的 {主要目標}。

請反推：
1. 必須完成的 3 件事（如果只能做 3 件、是什麼？）
2. Day-by-day 行程建議（早上 / 下午 / 晚上、含交通預估）
3. 帶哪些東西（按使用場景分類、不是按物品分類）
4. 容易踩雷的 3 件事（時差、文化、預約系統）

我的偏好：{走路 / 計程車 / 公車、早起 / 晚睡、會議密集 / 留休息空間}
```

### 情境 10：招募 JD

```
你是我的招募 JD 撰寫員。我要招這個職位：

職稱：{職位名}
團隊背景：{公司多大、團隊幾人、做什麼}
核心職責：{3-5 條}
理想人選輪廓：{經驗年資、技能、特質}

請輸出一份 JD、結構：
- 1 段 hook（為什麼這個職位值得申請）
- 「你會做什麼」3-5 條（用動詞開頭）
- 「我們找誰」3-5 條（必要 vs 加分區分清楚）
- 「我們提供什麼」（不只薪資、含成長 / 文化）
- 1 段 culture preview（一句話描述工作日常）

語氣要像「跟潛在同事聊天」、不是 corporate boilerplate。
```

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## 2. 2024 Make.com 多語言發文範例（archive 版）

⚠️ 我這個 workflow 在 2026 年初已經完全停用、被 Claude Routines + cron 腳本取代。但對整合期的人、用 Make.com 視覺化 node editor 入門依然是好起點。下面是當年那個 workflow 的結構（脫敏版、不含真實 API key 跟內部頻道 ID）。

### Workflow 名稱
「多語言社群發文：1 篇 → 6 個地區」

### Trigger
- **Module**：Notion → Watch Database Items
- **Database**：「待發布」DB
- **Filter**：`狀態 = 待翻譯`、`發布語言 包含 多語言`

### Step 1 — 抓內容
- **Module**：Notion → Get Database Item
- **Action**：抓 `主體文案`、`Hero Image`、`Hashtag`

### Step 2 — 翻譯（6 個並行）
- **Module**：OpenAI → Create a Completion（×6）
- 並行 6 個 instances、每個負責一個語言
- **Prompt 範本**：
  ```
  你是社群文案翻譯員。下面是中文原稿、請翻譯成 {target_language}。

  紅線：
  - 保留原稿語氣（口語、不正式、不販焦）
  - 不要直譯成英文式中文倒過來、要符合 {target_language} 母語直覺
  - hashtag 保留英文（#AI #productivity 等通用詞）
  - 中文人名、產品名標出「prefer 原文 or 音譯」

  中文原稿：
  {{1.主體文案}}

  輸出純翻譯文、不加任何說明。
  ```

### Step 3 — 並行發到 6 個地區頻道
- **Module**：HTTP → Make a Request（×6）
- 每個指向地區社群 API endpoint
- **Headers**：`Authorization: Bearer {{region_token}}`
- **Body**：`{ "content": {{translated_text}}, "image_url": {{1.Hero Image}} }`

### Step 4 — 回寫 Notion
- **Module**：Notion → Update Database Item
- **Action**：把 `狀態` 改 `已發布`、`發布時間` 改 `now()`、`各地區 post URL` 寫進對應 property

### 整套執行時間
- 每篇文案 5 分鐘搞定（原本手動每篇 3 小時）
- Make.com Free plan 每月 1,000 ops、剛好夠 6 個地區 × 4 篇/月

### 為什麼後來退場
2025 末我開始用 Claude Code、寫了一個 50 行的 Python 腳本 + launchd cron：
- 翻譯走 Claude API（品質更好 + Claude 訂閱沒額外計費）
- 發文走原 API（沒變）
- Notion 寫回走 REST API curl

整個流程從「Make.com 視覺拉節點 + 月費 9 美金」變「20 分鐘寫一次、之後 cron 自動跑、無月費」。

但如果你還在整合期、不想寫 Python、Make.com 這套依然是好起點。

### 現代版替代品：直接把這條 prompt 丟給 Claude Code

如果你已經在用 Claude Code（或 Cursor 等同類 AI coding agent）、不想學 Make.com、也不想自己寫 Python，下面這條 prompt 直接複製貼進 Claude Code 的對話框、它會幫你把上面整套 workflow 從零組起來。

```
你是我的 AI orchestrator。我要請你幫我做一個多語言社群發文的自動化、取代我以前用 Make.com 拉節點那套。

【目標】
我寫一篇中文原稿、自動翻譯成 6 個語言（英、日、韓、泰、越、印），自動發到對應的 6 個社群帳號、最後回寫 Notion 紀錄發佈狀態。整套用排程觸發、不需要我點按鈕。

【我的環境】
- macOS（用 launchd 排程）/ 或 Linux（用 cron）
- 中樞：Notion 資料庫一個（我會給你 DB ID 跟 schema）
- 翻譯：用 Claude API（我已經有訂閱、API key 在環境變數）
- 各地區社群 API：先用 mock function 預留接口、等我給你各自 token 再串

【請你幫我做的事】
1. 先設計整套架構、畫一張 ASCII flow 給我看（哪個 step 用哪個工具、串什麼資料）
2. 確認我同意後、寫一份 Python script 在 ~/Projects/multilang-publisher/main.py
3. 必含：dry-run mode（看 stdout 結果不真發）、retry 邏輯（API 失敗 3 次）、log 寫到 ~/Projects/multilang-publisher/logs/
4. 寫一個 launchd plist（或 cron line）每天 09:00 觸發
5. 寫一份 README.md 告訴未來的我怎麼新增語言 / 新增頻道 / debug

【紀律】
- 翻譯 prompt 要保留原稿語氣（口語、不販焦）、不要直譯
- hashtag 保留英文（#AI 等通用詞）
- 中文人名 / 產品名標出 prefer 原文 or 音譯
- script 第一次跑必先 dry-run、看 stdout OK 才真發
- 任何 secret 走環境變數、不 hardcode

【先跟我確認的事】
動手前先問我：
1. 我的 Notion DB 是什麼結構？（請我貼一張 schema 截圖或 property 列表）
2. 6 個地區社群是哪些平台？（Threads / IG / X / Facebook / LinkedIn / Discord / Slack）
3. 排程偏好 — 一天一次定時、還是觸發式（Notion 狀態改變）

收到後再開始設計架構。
```

把這條 prompt 整段複製進 Claude Code 對話框、它會跟你來回問完上面 3 個澄清問題、然後給你完整架構 + 程式碼 + 排程設定。

整個過程通常 30-45 分鐘（包含你回答澄清問題的時間）、之後每天 cron 自動跑、不再有月費。

這就是「整合者 → 編排者」的核心轉換 — 你不再用視覺拉節點、改用一段話告訴 AI 「我要這個結果」、AI 把整套組起來。

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## 3. Notion 編排者模板（資料庫設計）

這是我用了 2 年的「AI 結果歸檔」DB 設計、攤平給你 fork。建議建一個新 Notion DB、按下面 properties 設定。

### Database 名稱
「AI 對話歸檔」

### Properties

| Property | Type | Options / 說明 |
|---|---|---|
| 主題 | Title | 一句話描述這次對話在解什麼問題 |
| 對話來源 | Select | Claude Code / Claude.ai / ChatGPT / Codex / Gemini / NotebookLM / 其他 |
| 用途 | Multi-select | 寫作 / 程式 / 研究 / 提案 / 決策 / 訪談 / 行政 |
| 標籤 | Multi-select | 自由標籤（建議用「人 / 專案 / 主題」三軸） |
| 狀態 | Select | 待整理 / 已用 / 可重用模板 / archived |
| 內容 | Page body | 把 AI 回答整段貼進來、用 toggle 可以收起原始對話 |
| 衍生產出 | URL / Files | 這次對話最後產出什麼（Blog 文章 / 簡報 / 程式 commit）|
| 創建時間 | Created time | 自動 |
| 上次用 | Last edited time | 自動 |

### Views

1. **本週新增**：filter 創建時間 = 過去 7 天、sort 時間倒序
2. **可重用模板**：filter 狀態 = 「可重用模板」、按用途分類
3. **待整理**：filter 狀態 = 「待整理」、提醒每週日清掉
4. **按用途看**：grouped view by 用途、看你哪個用途累積最多

### 用法心法

1. **每次 AI 對話結束、3 秒內進這個 DB**：不需要整理、先丟、之後再 review
2. **每週日 30 分鐘 review**：把「待整理」清掉、好的對話標「可重用模板」
3. **下次同類問題前先 search**：很多時候 prompt 已經寫過了、改一改就能用
4. **半年看一次「按用途」**：你會發現哪個位置真的有用、哪個位置只是好玩

這個 DB 不是要你變 Notion 達人、是讓 AI 對話變成「可重複使用的資產」、而不是「散落在聊天紀錄」。

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## 4. Karpathy 4 代 × 我 3 階段對照地圖

| Karpathy 代 | 年份 | 核心問題 | 代表技術 | 對應我的階段 | 我那時候在做 |
|---|---|---|---|---|---|
| **第 1 代 Prompt Engineering** | 2022-2024 | 怎麼說 | Chain-of-Thought、Few-shot、ReAct | **探索者** | 訂閱 GPT plus、問完就忘 |
| **第 2 代 Context Engineering** | 2025 | 給什麼 | RAG、Context Window、Memory | **整合者前半** | 用 Make.com 串多語言發文、把 Notion 變中樞 |
| **第 3 代 Harness Engineering** | 2026 上半 | 怎麼治理 | Eval、Guardrails、Sandbox | **整合者後半** | 每週日砍訂閱、找哪個工具穩 |
| **第 4 代 Agentic Engineering** | 2026/4 至今 | 怎麼編排 | Subagent、Orchestrator、MCP | **編排者** | Claude Code 當人類入口、5 主力各司其職 |

Karpathy 的核心心法：「這四代不是平行潮流、是一條不斷向上移動的曲線。」

3 個身分沒有高低、只是不同時期 mindset。下一波技術來、我們都會變回探索者。

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**Source**：原文連結放在 Blog 文章最後一段 + IG 自介。

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