
AI 趨勢與產業
別急著整理知識庫,先把 AI 做錯的地方寫成工作規則
學 AI 的入口,不一定是追下一個工具,而是把一次 AI 做錯的地方,整理成下次可以讀懂的工作規則。這篇用一個日常 routine 說明,怎麼從修正 AI 輸出開始,建立自己的 Memory Layer。
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學 AI 的入口,不一定是追下一個工具,而是把一次 AI 做錯的地方,整理成下次可以讀懂的工作規則。這篇用一個日常 routine 說明,怎麼從修正 AI 輸出開始,建立自己的 Memory Layer。

AI 助理的記憶功能可以減少重複交代,但也可能把舊偏好、過期背景或錯誤印象帶進新任務。這篇用綠、黃、紅三種標籤,幫你決定哪些記憶可以保留,哪些要確認,哪些在重要判斷前應該暫停。

Notion 與 Anthropic 的服務波動提醒我們:AI 功能一旦進入日常流程,就不是漂亮按鈕,而是工作依賴。真正要準備的是 AI 不能用時,哪一步還能交付。

常駐 AI 助理接上主要帳號前,先分清哪些事只能讀、哪些事能草擬,什麼情境一定要停下來等你確認。