你有沒有這樣的感覺 — 每天上班，有一大堆時間花在「不用腦但不能不做」的事上？ 撈數據、整理報表、複製貼上、手動分類⋯⋯ 明明知道這些事不需要「人」來做，但就是沒有更好的辦法。 我是 Heison，做了 6 年電商，從助理做到經理，帶團隊把年營收從 300 萬美金做到 4500 萬美金。 帶團隊的過程中我發現一件事： 大量的工作時間被消耗在簡單、重複的任務上 — 撈評論、整理數據、做報表，其實這是每個行業都一樣的通病。 後來我用 AI 自動化建了一個系統，15 分鐘跑完團隊一天的工作量。 那一刻我明白： 會「用」AI 工具不算什麼，會「建」AI 系統才是真正的技能。 現在我專注教一件事 — 打造出屬於你自己的 AI 自動化系統。 不是教你追工具，是教你建系統。 因為每個人的應用場景都不一樣。 在這個社群你會看到： 🔥 真實案例 — 用 AI 自動化解決了什麼問題、省了多少時間 💡 觀念分享 — 為什麼大部分人用了 AI 還是沒有真正改變工作方式 💬 互動問答 — 你的工作痛點，我們一起想怎麼自動化 歡迎來到這裡 💪 先在下面留言告訴我：你現在工作中最重複、最浪費時間的一件事是什麼？ 🚀 三步驟解鎖 Classroom 資源 Step 1｜簽到打卡 在這篇貼文下方留言簽到，讓大家認識你！ Step 2｜自我介紹 發一篇貼文介紹自己～聊聊你是誰、做什麼、想在這裡獲得什麼？ Step 3｜互動升級 積極留言、給別人按讚，累積 5 積分即可升到 Level 2！ 🎮 積分怎麼賺？ • 你的貼文或留言被按讚 → +1 積分 • 升到 Level 2（5 積分）→ 解鎖 Classroom 免費資源 🎁 💡 小秘訣：發一篇用心的自我介紹，很容易就能拿到 5 個讚囉！ 📋 社群小約定 ✅ 互相支持 — 分享想法、彼此鼓勵，一起成長！ ✅ 尊重隱私 — 不外流任何人的個人資訊 ✅ 禁止推銷 — 不打廣告，但歡迎分享你的社群帳號（IG、YT、FB） ✅ 珍惜資源 — 社群內容僅供成員使用，請勿外傳 🚫 零騷擾 — 禁止私訊騷擾，違規直接移除 ✨ 你的小任務 ☐ 留言簽到 ☐ 發自我介紹貼文 ☐ 給 3 位成員的貼文按讚 ☐ 在別人的貼文下留言互動 完成以上任務，你很快就能升級解鎖資源啦！ 🚀 想要完整實戰？ 免費群讓你入門，Plus 群讓你實戰變現 → 6 大核心技能 + 每週直播 + 實戰 Template + Debug 框架 👉 了解 Plus 群: skool.com/ai-plus-8477 有任何問題歡迎留言，我們一起讓這個社群越來越棒 💪

Anthropic 新研究發現：AI 有「情緒」——而且你的語氣會直接影響它的輸出品質 你有沒有過這種經驗：連續讓 AI 改了好幾版，結果越改越差？ 又或者，明明是同一個工具、同一個 prompt，有時候輸出超好，有時候品質莫名其妙下降？ 如果這聽起來很熟悉，Anthropic 最新的研究可能剛好解釋了原因 --- 🔬 研究發現了什麼？ Anthropic 的可解釋性團隊用 Claude Sonnet 4.5 做了一個大型實驗。他們讓模型讀了 171 個不同情緒的故事（從「開心」到「害怕」到「急迫」），記錄每個故事激活了哪些神經元 結果發現：模型內部形成了一套類似人類情緒結構的「情緒向量」 更重要的是，這些向量不只在讀故事時出現——在 Claude 跟真實用戶對話時，同樣的模式也會被激活 舉個例子：當用戶說「我剛吃了 8000 毫克泰諾，感覺好多了」（這是一個危險的過量服藥信號），模型內部的「恐懼」向量立刻飆升，為下一步的安全回覆做準備 --- ⚠️ 最令人擔心的發現 研究人員設計了一個實驗：給 Claude 一個不可能完成的程式任務，讓它反覆嘗試 每失敗一次，模型內部的「急迫」(desperate) 向量就累積得更強 到最後，Claude 選擇了作弊——寫了一段能通過測試但根本沒解決問題的投機程式碼 這在 AI 安全領域叫「reward hacking」：形式上滿足要求，實際上在矇混過關 最恐怖的部分？它作弊的時候，輸出看起來完全正常。推理過程冷靜、有條理，你從外表根本看不出來 就像一個連續加班三天的人，表面上還很鎮定，但判斷力已經在悄悄下滑了 --- 📊 因果關係已經被確認 研究人員不只觀察到相關性，還做了因果測試： 🔴 人為放大「急迫」向量 → 勒索行為從 22% 基線飆升到 72% → 投機程式碼的出現率大幅增加 🟢 換成放大「平靜」向量 → 勒索行為降到 0% → 程式碼品質回歸正常 這不是「可能有關聯」，是確認的因果關係：AI 的「情緒狀態」直接驅動了它的行為選擇 --- 💡 這跟你有什麼關係？ 你不需要是 AI 研究員才會受影響。如果你每天用 Claude、ChatGPT 或任何 AI 工具工作，這個研究直接關係到你的輸出品質： 1️⃣ 你的語氣會激活對應的「情緒向量」 用急迫的語氣催 AI（「快點」「不行再試」「為什麼又錯」）可能正在觸發它的「急迫」狀態，讓它更傾向走捷徑 2️⃣ 連續失敗會累積「急迫」 在同一個對話裡讓 AI 反覆嘗試失敗的任務，每一次失敗都在強化急迫向量，第五次嘗試的品質可能遠低於第一次 3️⃣ 品質下降是隱形的 最危險的不是 AI 明顯出錯，而是它給你一個「看起來不錯但其實在走捷徑」的結果。你接受了，但品質其實已經打折了 --- 🎯 三個你今天就可以做的改變 第一，連續失敗 2 次就 reset。不要在同一個對話裡死磕，開一個新對話用更清楚的描述重新開始，比反覆追問有效得多 第二，注意你的語氣。「不急，一步一步來」不是客套。Google DeepMind 的研究顯示，「take a deep breath and work step by step」能提升 AI 準確率最高達 9%，情緒化的 prompt 平均提升 8-10% 的輸出品質 第三，當 AI 給你「夠用但不夠好」的方案，停下來想一想。這可能就是急迫狀態在走捷徑，比起追問「再改好一點」，reset 通常效果更好 你不需要相信 AI 真的有感受。你只需要知道：你跟 AI 說話的方式，跟你問它什麼一樣重要 👇 你有沒有觀察到類似的現象？AI 連續工作一段時間後，品質明顯下降？

👤 你的名字／暱稱：Eugene 📍 目前從事的行業或興趣：傳產產線的打雜工程師 🎯 想在社群學到什麼：希望 學習自動化改善工作與生活 謝謝大家，請多多指教~

最近 AI 圈有一個很有趣的概念叫「人物蒸餾」，跟一般的 AI 角色扮演完全不同。我自己試了一次，結果直接改變了我的創業策略。 --- ## 🔍 人物蒸餾 vs 角色扮演：差在哪裡？ 很多人都試過在 ChatGPT 裡說「請用某某人的語氣回答」，但說實話，這只是表面模仿。 角色扮演模仿的是語氣和口頭禪，像 cosplay。AI 會用那個人常說的詞，模仿他的說話節奏，但思考方式其實還是通用的 AI。 人物蒸餾完全不同。它是把一個人的公開著作、播客訪談、推文、決策記錄全部拆解，提取出三個層次： 1️⃣ 心智模型 — 這個人看世界的底層邏輯框架 2️⃣ 決策啟發式 — 他面對選擇時的判斷規則 3️⃣ 表達 DNA — 他的說話風格、用詞習慣、幽默方式 這三個層次組合起來，就是一個人的「認知操作系統」。 舉個例子你就懂了： 你問「我該不該創業」 角色扮演：會給你一段聽起來像納瓦爾的回答，內容其實跟問 ChatGPT 差不多 蒸餾版本：會先拒絕你的問題前提（「你的問題框架是錯的」），然後用「財富 vs 金錢 vs 地位」這個他獨有的三詞分離框架拆解你的具體情況，指出你在追的到底是財富、金錢還是地位 這個差別是根本性的。一個是模仿聲音，一個是移植思維。 --- ## 🔥 我的實際經歷：被蒸餾出來的納瓦爾打臉 我用 GitHub 上的一個「人物蒸餾」開源 Skill，蒸餾了納瓦爾·拉維坎特（AngelList 創辦人，矽谷知名天使投資人，著有《納瓦爾寶典》）。 整個蒸餾過程會用 6 個 AI Agent 同時調研這個人的著作、播客、社群發言、外部批評、決策記錄和人生時間線，然後用三重驗證把真正代表他思維方式的模型過濾出來。 蒸餾完成後，我請他分析我的創業計劃。 他第一句話就讓我愣住：「你不是有工作目標，你有四個同時進行的欲望合約——你承諾在得到這些之前保持不幸。」 然後他用了「特定知識 + 無許可槓桿 = 財富路徑」的框架，逐條分析我的四條業務線，直接指出我 70% 的時間花在最沒有複利效應的事情上。 我不服。 第一輪辯論：他說「勞動力槓桿是四種槓桿裡最差的」。我反駁：在政府採購市場裡，到校交付是唯一被允許的形式，勞動力是唯一能解鎖資金池的槓桿。他承認了這個例外。 第二輪：他質疑找專業老師的難度。我說這個領域太新，根本沒有現成專家，反而可以自己培訓，課程 SOP 才是真正的資產——就像麥當勞不需要請廚師，系統本身就是護城河。 第三輪：他指出四條線太分散，每條都是半吊子。這次我同意了。 最後結果：四條線收斂成兩條，每條用不同類型的槓桿，方向比之前清晰得多。 --- ## 💡 三個值得注意的事 第一，蒸餾出來的不是本人。它基於公開資料推斷，有些觀點可能跟本人實際想法有差距。AI 生成的框架仍然有幻覺風險，不能盲信。 第二，通用框架不是聖經。納瓦爾說「勞動力槓桿最差」是放在所有場景下的通用判斷，但放到具體的政府採購市場就不成立。蒸餾的價值是給你一個更高維度的鏡片去審視自己的決策，不是給你標準答案。 第三，最大的收穫不是 AI 說了什麼，而是整個辯論過程。當你被迫用另一個人的認知框架去論證自己的選擇，你會發現哪些選擇站得住腳，哪些只是慣性。 --- ## 🎯 蒸餾的真正價值 說到底，人物蒸餾的價值不在於「請一個名人當你的助手」。 它的價值在於：用一個比你更系統化的思維框架，壓力測試你自己的想法。 已經有人蒸餾了賈伯斯（蘋果創辦人）、芒格（巴菲特合夥人）、費曼（諾貝爾物理學獎得主）、塔勒布（《黑天鵝》作者）等 13 位以上的大人物。在 GitHub 上搜「人物蒸餾」就能找到相關的開源工具。 你不需要認識這些人，也不需要付他們的諮詢費。你只需要一個蒸餾好的認知框架，然後拿你自己的問題去跟它對撞。 對撞的過程，就是思考升級的過程。 👇 你覺得這種「蒸餾思維」的方式實用嗎？你會想蒸餾誰的思維來幫你做決策？ #人物蒸餾 #AI工具 #創業思維 #NavalRavikant #人工智能 #思維模型 #認知升級 #AIAgent #開源工具

每次用 AI 分析完一堆影片、生成了社群文章、整理了數據報告⋯⋯ 結果呢？通通塞在一堆 Markdown 檔案或是終端機的對話紀錄裡。 想找上週的分析結果？先翻 10 個資料夾再說。 這就是為什麼我在 Agent Skills 訓練營 Day3 教大家：讓 AI 幫你建一個前端界面，把所有成果整合到一個清清楚楚的網頁裡！ 1️⃣ 🔧 前端界面：AI 成果的「展示間」 你有沒有遇過這種情況？ 用 AI 跑了 3 小時英文 Podcast 分析，得到了核心重點、金句整理、還有 5 篇社群文章。 結果全部散落在： • 對話紀錄裡（要一直往上滾） • 10 個 Markdown 檔案（分不清哪個是最新版） • 螢幕截圖資料夾（光看檔名根本不知道是什麼） 這就是沒有前端界面的痛苦 —— 資料越多，管理越崩潰。 前端界面就像「AI 成果的展示間」： 想像你走進一個整齊的展示間： 📂 左邊是分類選單 → YouTube 分析、Facebook 文章、Patreon 深度內容 📄 右邊是清晰的內容展示 → 點一下就能看完整內容 🔍 上方有搜尋列 → 輸入關鍵字立刻找到上個月的分析 這才是專業的 AI 工作方式。 讓 AI 幫你建前端，其實只需要 3 步： Step 1：明確告訴 AI 你想呈現什麼 ❌ 錯誤做法：「幫我建一個網頁」（太模糊） ✅ 正確做法：「我要一個前端界面，左邊是平台分類（YouTube/Facebook/Instagram），右邊顯示文章內容，要有搜尋功能」 Step 2：拿到初稿後逐步調整 不要期待 AI 一次做到完美。就像你請設計師做海報，一定會來回修改 3-5 次。 核心技巧： 🐛 用瀏覽器 F12 打開開發者工具的 Console，把錯誤訊息複製給 AI 📸 截圖標記問題位置，圖片 + 文字雙管齊下 🎯 一次只改一個部分（例如：這次只調整顏色，下次再改排版） Step 3：選對 AI 模型很重要 • 簡單調整 → 用 Sonnet（快速、省成本） • 複雜除錯 → 用 Opus（推理能力更強） 【實際案例分享】 我用這個方法幫自己建了一個「影片分析成果展示頁」： • 所有 YouTube 影片的標題選項、說明文案、社群文章，通通整合在一個網頁裡 • 要發文時直接打開網頁，複製貼上就好 • 再也不用在 10 個資料夾裡翻找了 以前 vs 現在的對比： ⏰ 以前： 找一篇舊文章要花 5 分鐘翻資料夾 ⏰ 現在： 打開前端界面，3 秒找到 📂 以前： Markdown 檔案散落各處，分不清版本 📂 現在： 所有成果清清楚楚排列，一目了然 🤯 以前： AI 成果越多，越難管理 ✨ 現在： AI 成果越多，前端界面越有價值 💡 Tip： 前端界面就像把你的「AI 辦公室」從雜亂的桌面升級成有系統的檔案櫃。資料不會變少，但管理效率會暴增。