AI 思維 - 原子習慣 : 把意志力換成可被維持的行為系統

洪錦魁

畢業於明志工專（現今明志科技大學），跳級留學美國University of Mississippi計算機系研究所。

2023~2025年連續3年獲選博客來10大暢銷華文作家，多年來唯一電腦書籍作者獲選，也是一位跨越電腦作業系統與科技時代的電腦專家，著作等身的作家，下列是他在各時期的代表作品。

► DOS時代：「IBM PC組合語言、Basic、C、C++、Pascal、資料結構」。

► Windows時代：「Windows Programming 使用C、Visual Basic」。

► Internet時代：「網頁設計使用HTML」。

► 大數據時代：「R 語言邁向Big Data之路、Python王者歸來」。

► AI時代：「機器學習數學、微積分 + Python實作」、「AI視覺、AI之眼」。

► 通用AI時代：「ChatGPT、Gemini、Copilot、無料AI、AI職場、AI行銷、AI影片、AI賺錢術」。

► Vibe Coding 時代：「寫程式的 AI 戰友 – VS Code x GitHub Copilot」。

► 國內第 1 本「多模態 AI - ChatGPT 5」、「Nano Banana 藝術宇宙」作者。

► 國內第 1 本「AI 健康養生長壽書」作者。

作品曾被翻譯為簡體中文、馬來西亞文，英文，近年來作品則是在北京清華大學和台灣深智同步發行。

他的多本著作皆曾登上天瓏、博客來、Momo電腦書類，不同時期暢銷排行榜第1 名，他的著作特色是，所有程式語法或是功能解說會依特性分類，同時以實用的程式範例做說明，不賣弄學問，讓整本書淺顯易懂，讀者可以由他的著作事半功倍輕鬆掌握相關知識。

▌第一篇 AI 思維時代的習慣轉向
第1 章 原子習慣的力量 - 每天 1% 的微進步
1-1 什麼是原子習慣
1-2 習慣迴圈 - 提示 → 渴望 → 回應 → 獎賞
1-3 為什麼行為會反覆 - 大腦的自動運作
1-4 系統比目標更重要
1-5 AI 思維如何強化習慣迴圈
1-6 什麼是本書所說的「AI 思維」

第2 章 AI 思維下的習慣系統設計 - 從意志力轉向可被維持的結構
2-1 為什麼意志力注定會失效
2-2 AI 思維如何協助我們「看見行為系統」
2-3 三個讓習慣能被維持的設計層次
2-3-1 行為的可視化（不是監控）
2-3-2 模式的追蹤（不是即時盯人）
2-3-3 回饋的設計（不是獎勵）

第3 章 行為四法則的系統化設計AI 思維如何把原則變成能運作的結構
3-1 為什麼「知道四法則」仍然做不到
3-2 AI 思維如何把四法則從「原則」變成「結構」
3-2-1 顯而易見 - 提示如何被放在「對的位置」
3-2-2 有吸引力 - 渴望如何被轉化為可見的進展
3-2-3 容易做到 - 行為如何被拆解為低摩擦流程
3-2-4 令人滿足 - 回饋如何被設計為即時訊號（不是獎勵）
3-3 四法則如何組成一套可自我運作的系統

▌第二篇 AI 思維下的習慣落地設計
第4 章 顯而易見的結構設計 - AI 思維的提示系統
4-1 為什麼「提醒更多」無法讓行為開始
4-2 顯而易見不是訊息問題，而是位置問題
4-3 行為的起手式 - 每個習慣真正的開始點
4-4 AI 思維如何協助找出「對的位置」
4-5 把提示寫進環境，而不是寫進待辦清單
4-6 顯而易見的落地設計原則
4-7 本章小結 - 當提示放對位置，行為自然會開始

第5 章 讓渴望可見的進展設計 - AI 思維的吸引力轉換
5-1 為什麼多數好習慣「不夠吸引人」
5-2 渴望的本質 - 不是想做，而是想「看見改變」
5-3 AI 思維如何把進展變得可見
5-4 讓吸引力持續的三種進展設計
5-5 避免把吸引力設計成刺激與獎勵
5-6 本章小結：當進展被看見，渴望就會自然出現

第6 章 低摩擦行為流程設計 - AI 思維的容易做到
6-1 為什麼行為會卡住：摩擦力才是真正的阻力
6-2 第一步太大，是行為最常見的失敗點
6-3 AI 思維如何找出流程中的摩擦位置
6-4 把選擇提前處理，讓當下只剩執行
6-5 低標準版本的設計 - 允許做少，但不允許不做
6-6 本章小結：容易做到，讓習慣走得遠

第7 章 即時回饋的系統設計 - AI 思維的令人滿足
7-1 為什麼沒有即時回饋，行為就無法被保留
7-2 回饋不是獎勵 - 兩者的根本差異
7-3 即時回饋的三種核心形式
7-4 AI 思維如何穩定回饋，而不是放大情緒
7-5 避免錯誤回饋 - 當回饋變成壓力時
7-6 本章小結：讓大腦記住正確的行為

▌第三篇 AI 思維的健康微習慣- 健康不是目標，而是微習慣的累積
第8 章 穩定睡眠的微習慣設計 - 從作息要求，到能自然維持的睡眠結構
8-1 為什麼「要求早睡」反而讓睡眠更困難
8-2 穩定睡眠的關鍵，不在上床時間，而在「收尾結構」
8-3 常見的睡前起手式，如何影響入睡品質
8-4 AI 思維如何協助你看見睡眠模式
8-5 設計「能自然入睡」的睡前微習慣
8-6 讓睡眠穩定下來的三個微習慣原則
8-7 本章小結：當夜晚被設計好，睡眠就會自然發生

第9 章 自動平衡飲食的微習慣設計 - 不靠節制，而靠環境與選擇結構
9-1 為什麼「少吃一點」幾乎注定會失敗
9-2 飲食問題的本質，是「選擇結構」出了問題
9-3 AI 思維如何幫你看見飲食模式
9-4 設計「自動平衡」的飲食微習慣
9-5 避免把飲食管理變成壓力與補償循環
9-6 讓飲食穩定下來的三個微習慣原則
9-7 本章小結：當選擇被設計好，飲食就會自然回到平衡

第10 章 低門檻運動的日常微習慣 - 每天一點點，也能持續一輩子
10-1 為什麼「一次要做很多」讓運動無法持續
10-2 運動的本質不是訓練，而是「啟動行為」
10-3 AI 思維如何看見你的運動模式
10-4 設計低門檻運動的三個關鍵元素
10-5 把運動寫進日常流程，而不是行程表
10-6 讓運動穩定下來的三個微習慣原則
10-7 本章小結：當門檻被設得夠低，運動就會自然發生

第11 章 情緒與心理穩定的微習慣系統 - 讓內在狀態成為被照顧的日常
11-1 為什麼情緒問題，不能靠「想開一點」解決
11-2 情緒不是突發事件，而是長期累積的結果
11-3 AI 思維如何幫你看見情緒模式
11-4 設計「能安放情緒」的日常微習慣
11-5 避免把心理調適變成另一種壓力
11-6 讓心理狀態穩定下來的三個微習慣原則
11-7 本章小結：當情緒被日常照顧，穩定就會慢慢出現

▌第四篇 AI 思維下的專注與生產力習慣系統
第12 章 專注習慣的建立 - 用 AI 思維穩定深度工作時段
12-1 為什麼專注不是意志力問題
12-2 深度工作無法維持的三個關鍵斷點
12-3 原子習慣視角下的專注設計原則
12-4 AI 思維如何降低進入專注的阻力
12-5 用 AI 思維守住專注節奏，而不是監控專注
12-6 建立可被重複的深度工作時段
12-7 本章小結：讓專注成為每天自動發生的事

第13 章 時間習慣的設計 - 讓每天自然變得有序
13-1 為什麼時間混亂不是事情太多
13-2 時間管理失效的三個常見誤區
13-3 原子習慣視角下的時間設計原則
13-4 在 AI 思維下減少時間決策與排序成本
13-5 建立固定的每日時間框架
13-6 在 AI 思維下維持時間界線與轉換
13-7 本章小結：時間一旦有節奏，生活就會有秩序

第14 章 生產力習慣系統 - 穩定、可控、不焦慮
14-1 為什麼多數生產力方法無法長期維持
14-2 生產力不是速度，而是「可承載性」
14-3 原子習慣視角下的生產力系統思維
14-4 用 AI 思維建立可被長期運作的工作流程
14-5 防止生產力失速與過度消耗
14-6 建立「不焦慮」的產出節奏
14-7 本章小結：讓生產力成為可長期維持的日常系統

▌第五篇 AI 思維下的生活習慣系統設計
第15 章 生活習慣的量化觀察 - 用 AI 建立和解讀個人儀表板
15-1 為什麼「感覺良好」不足以支持長期改變
15-2 原子習慣視角下的量化原則
15-3 選擇真正有意義的生活習慣指標
15-4 整理與整合生活數據
15-5 建立個人生活儀表板的視覺架構
15-6 AI 如何實際「解讀 Dashboard 結果」
15-7 本章小結：讓生活改變，看得見也走得遠

第16 章 習慣的自動化調整 - 從追蹤到修正
16-1 為什麼光靠追蹤，改變仍然會停滯
16-2 原子習慣中的「自動回饋」概念
16-3 什麼樣的調整，才適合交給系統
16-4 用 AI 建立「狀態 → 行動」的調整規則
16-5 降載優先：避免在錯誤時機加速
16-6 自動化不是控制，而是保護
16-7 本章小結：讓系統替你記得何時該調整

第17 章 365 天成長系統 - 微習慣 x AI 回饋的年度設計
17-1 為什麼年度成長計畫總是撐不久
17-2 把一年拆成「可承載的時間單位」
17-3 微習慣如何在一年中累積成明顯差異
17-4 用 AI 建立年度回饋節奏
17-5 成長不是一直加碼，而是適時換檔
17-6 建立「回得來」的年度成長系統
17-7 小結：一年後回頭看，你會慶幸沒有放棄