一本搞定Open Claw:不會寫程式的人，怎麼讓 AI 幫你把事情做完？

不會寫程式的人，怎麼讓 AI 幫你把事情做完？
把人生大小事外包給 AI

這不是一本教人背指令、學工具、追逐最新 AI 軟體的書。作者真正要教的，是一種全新的工作方式：人不再把自己變成半個工程師，而是學會當 AI 的老闆，讓 AI自己去學、自己去查、自己去修，最後把事情做出來。對作者來說，AI 最重要的價值，不是回答問題，而是能夠在你睡覺、開車、搭飛機的時候，仍然持續理解你的目標，整理你的想法，完成你交代的任務，甚至主動回報進度。

這本書的核心，就是把過去只有工程師才做得到的研究、配置、除錯、串接，全部交給 AI 去學習與執行，而讀者需要學會的是如何提出目標、建立框架、驗收成果。很多人以為，想用 AI 做事，必須先學會工具、理解系統、看懂程式碼、研究官方文件。但作者走的是另一條路：他不自己學，而是叫 AI 去學。他把工程師分享的教學、官方文件、網路上的實作經驗，全部交給 AI 閱讀、理解、整理，再讓 AI 回頭用人聽得懂的方式說明。換句話說，作者不是把自己訓練成工程師，而是把 AI 訓練成會學習、會回報、會修正的員工。這也是本書最有力量的地方：讀者不用追著技術跑，而是建立一套可以讓 AI 持續吸收新知、持續解決問題的工作系統。

龍蝦不是工具，而是 AI 員工
本書所說的「龍蝦」，不是單純的聊天機器人，而是一種可以主動執行任務的 AI 代理人。過去的 AI 是你問一句，它答一句；你沒有問，它就停在原地。但龍蝦不同，它可以自己醒來、自己檢查任務、自己尋找資料、自己回報結果。透過龍蝦這個入口，讀者會開始理解 AI 員工真正需要的是什麼：清楚的目標、可以依循的框架、可信任的資料來源、持續運作的記憶與心跳，以及人類最後的判斷和驗收。養龍蝦不是按幾個按鈕，也不是照抄一串指令，而是替它建立一間能運作的「AI 辦公室」。如果沒有目標、沒有記憶、沒有資料來源、沒有驗收機制，龍蝦就會變成死蝦子；它看似會回答，卻無法真正替你完成工作。
因此，這本書帶讀者建立的第一個觀念，是把 AI 當成員工來管理。員工要知道公司的目標，AI 也要知道你的目標；員工要看資料，AI 也要能接觸原廠文件、教學影片、過去對話與工作紀錄；員工會犯錯，AI 也會做一半說做完、沒查清楚就回答、把想像當成事實。所以，你不能只是下指令，你要建立制度。作者每天讓 AI 員工檢討自己、回報進度、修正錯誤，甚至讓不同 AI 分工合作：有人負責市場情報，有人負責策略，有人負責技術，有人負責品管。這套方法讓AI不再只是回答工具，而是能長期運作的 AI 團隊。

讓 AI 自己學，不是人替它學
本書最關鍵的方法，不在於某個軟體怎麼安裝，而在於作者提出的學習方法。AI 要能真正幫人做事，必須先有可以信任的知識來源。因為 AI 會失憶，也會幻覺；如果只靠一次對話，它很容易忘記前因後果，甚至自己編出不存在的答案。為了解決這個問題，作者把 NotebookLM 當成AI的外部大腦，讓人與 AI 的對話、官方文件、教學資料、工作素材，都變成AI可以查找的「唯一事實來源」。這樣一來，AI 不再只是憑印象回答，而是能夠回到資料裡找答案。
作者教讀者的重點，是把「學習」變成一個流程。當你遇到不懂的工具、不懂的名詞、不懂的配置，不需要自己硬讀文件，而是把資料餵給 AI，要求它用小學生也能懂的方式解釋；如果 AI 說做不到，也不要立刻相信，而是讓它回去查原廠文件、查大神做法、查是否有替代路徑，然後再重新判斷。作者反覆強調，AI 第一次說不行，常常只是它還沒有學夠；只要給它正確資料、清楚目標和反覆追問，它就可能找到新的路。這種方法讓讀者不必被技術門檻嚇退，因為真正要學的不是工具，而是如何讓 AI 自己學會工具。

會修，才是真正會用 AI
很多人養 AI 失敗，不是因為 AI 不夠聰明，而是因為 AI 壞掉時，人類又被迫跳下去救。作者最想改變的，就是這個模式。他要讀者學會把「維修」也交給 AI。當龍蝦出錯、任務卡住、文件讀錯、系統崩潰時，人類不急著自己動手，而是先要求 AI 描述問題、分析原因、提出修復路線，再一步一步驗證。作者自己的經驗是，他一行程式都不會寫，卻能靠 AI 修好系統、串接平台、完成過去卡了一個多月的任務。這不是因為他懂技術，而是因為他懂得問問題、懂得逼 AI 回到資料裡找答案，懂得讓 AI 自己承擔修復任務。

因此，這本書真正教的不是「如何操作龍蝦」，而是「如何讓龍蝦成為會成長的員工」。讀者會學到如何替 AI 準備資料，如何讓 AI 理解你的想法，如何避免它把幻覺當事實，如何在它說做不到時繼續追問，如何要求它提出可執行的修復方案，也如何在最後保留人類最重要的角色：判斷、拍板、驗收。作者把自己定位成 leader，而不是工程師；他不下海 debug，而是讓 AI 員工去查、去學、去修，自己只負責確認方向對不對。
讀完這本書，讀者得到的不是某個工具的操作手冊，而是一套面對 AI 時代的生存框架。未來工具會一直換，新的代理人會一直出現，今天叫龍蝦，明天可能有別的名字。但只要掌握這套方法，讀者就能把任何新工具交給 AI 自己研究，讓 AI 學會它、使用它、修好它，最後把它變成替自己工作的系統。這正是作者所說的「AI 幫你做任何事」：不是 AI 天生什麼都會，而是你終於學會如何讓 AI 自己學到會為止。
 
本書特色
為電腦白癡寫作
 
很多熟悉程式設計的專業人士，敗在龍蝦手上。「越來越笨，後來完全沒有用。」而本書作者雖然一行程式也不會寫，但是在每天投入十數小時，花費數個月之後，終於發現一套方法，可以讓龍蝦成為人類的完美幫手。全書全面說明相關方法。
你一定可以學的會。
 
說明基本不變的事實，不會擔心業者改版。
 
本書在寫作期間，遇上軟體業者政策改變。作者就要改寫，同時也思考一個問題：「下次再改版怎麼辦？」
為此作者側重最基本原理、原則的說明，讀者永遠可以適應資訊業者的政策或技術改變。

教你如何當AI的老闆
這本書會帶你從零開始，一步一步搞懂怎麼讓 AI 替你工作。這本書不會叫你去背提示詞，也不會叫你去學程式，而是讓你學會一件更重要的事：怎麼當 AI 的老闆。

<序>

想像你有一個團隊。
這個團隊有 11 個人，分成好幾個部門。有人幫你管公司，有人幫你寫程式，有人幫你收集情報，有人幫你跑業務，甚至有人幫你注意你的健康，也有人幫你思考怎麼陪小孩成長。他們 24 小時不休息，不請假，不抱怨。你只需要跟他們講話，告訴他們你想要什麼，他們就會去把事情往前推。你不需要知道每一段程式怎麼寫，也不需要知道每一個工具怎麼串。你只要知道結果該長什麼樣子，然後做決定。
每天早上睜開眼睛，他已經在手機給你做好晨報。上面寫著：昨天什麼事完成了，什麼事沒完成，自我成長了什麼技能，什麼事需要你決定，要不要讓它做下一步。你花十分鐘看完，回一句：「好，就這樣做。」然後繼續去過自己的生活。下午你還沒吃飯，它可能跳出來跟你說：「老闆，你今天吃了什麼？不能亂吃。」……你兒子今天怎麼樣了、功課有沒有寫、最近狀態怪不怪……，它也會提醒你去關心。更厲害的是，你不經意說出的想法，它會幫你記下來。到了晚上，它把那些想法分類、整理、丟到待辦事項裡。在你睡覺的時候，它開始把其中一些事情往前推進。早上你醒來，東西已經躺在你的電腦裡。

聽起來是不是很不可思議？你可能會想，這怎麼可能？但我剛剛描述的，就是我現在每天的生活。而且這個團隊，全部都是 AI。世界上也有很多人都在做類似的事。你現在手上拿的這本書，整個架構就是我在搭高鐵的時候，跟我的 AI 總經理聊出來的。前後大概四個小時。
但我要先講清楚。這本書不是 AI 幫我亂寫出來的內容。每一個觀點、每一個故事、每一個判斷，都是我的想法、我的話。AI 只是幫我整理，把我的話放到更順的位置，幫我把結構接起來。
所以這本書本身，就是書裡教的方法最好的證明。

為什麼現在全世界都在「養龍蝦」？
最近你滑 Facebook、看 YouTube、逛 AI 圈，應該很容易看到一個詞：養龍蝦？龍蝦是什麼？你可以先把它想成一種能幫你做事的 AI 助理。而且它跟以前的 AI 不一樣。以前的 AI 是你問一句，它答一句；你不問，它就不動。但龍蝦這種 AI 不一樣。（正式名稱叫做AI Agent，之後整本書簡稱AI便於理解）它可以自己醒來、自己檢查任務、自己回報結果。只要你配置得好，它不是只會回答你的問題，而是會主動幫你把事情以及任務往前推進，甚至在你睡覺的時候完成。這是 AI 發展的一個關鍵轉折。過去我們把 AI 當聊天工具。現在，我們開始把 AI 當員工。這也是為什麼，很多人開始想養龍蝦。因為大家第一次看見，AI 不是只能陪你聊天，也不是只能幫你寫一篇文章。它可以主動幫你做事。

為什麼 99% 的人養不活？
但問題也在這裡。很多人講養龍蝦，講得飛天遁地。他們跟你說怎麼安裝、怎麼設定、怎麼讓它自動化，好像裝完以後，你就會得到一個 24 小時工作的 AI 員工。但實際上，大多數人養出來的，不是龍蝦。是死蝦子。它會失憶。它會亂講話。它會說做完了，其實沒做。還會自己腦補一堆你沒說過的話？它會突然讓你的電腦崩潰。還會一直要你救它。你以為你是老闆，結果最後你變成它的保母。每天不是在指揮它做事，而是在救它、修它、罵它、重新教它。
會發生這種問題，不是 AI 不夠聰明。也不是你不夠聰明。問題是，你沒有幫它把工作環境建置好。你要知道，你的 AI 員工不是打開就會開始幹活，它沒有這麼聰明。它的運作方式跟人類很像，需要大腦，需要記憶，需要心跳，需要辦公室，需要紅線，也需要有人幫它修理壞掉的地方。少了任何一個配置，它都很容易變成死蝦子。

本書要教你的，不是不斷地追求最新的閃亮工具，或是了解更艱深的系統設定，來讓你的AI能夠正常工作。這本書要教你的，是怎麼把一個 AI，從會聊天的工具，變成真的會做事的員工。
簡單地說，這本書就是教你怎麼養你的AI員工。養到最後，讓你的AI 員工真的能 24 小時工作。你睡覺的時候，它也能幫你把事情往前推進。當你早上睡醒，它會主動跟你說：「老闆，我做好這件事了。」

用 AI 的兩種極端
再繼續往下之前，你要知道學習AI有數不清的方式，每種都可行，但他有兩個極端。用 AI 工作這件事，其實分很多流派。最極端的有兩種。
第一種，是工程師流。他什麼都自己來：研究 AI 怎麼運作、研讀說明書、自己配置系統、自己寫程式、出問題自己 debug（除錯）。期間學很多高深的理論，也要研究很多系統配置，以及不斷的調教。
另一種極端，就是我這種。我腦袋裡有明確想做的事。但中間那些研究、配置、寫程式，也就是工程師流走的那一段路，我通通叫 AI 去做。如果遇到自己的AI知識不夠時。沒關係。網路上有一堆大神分享的內容、官方文件、所有有人研究過的東西，全部丟給 AI，讓它自己讀、自己學習，最後讓AI分析給我聽，並告訴我可行的執行方法。到了真正執行的階段，我用人話跟 AI 講，執行交給 AI。出問題，也交給 AI 修。我完全把自己放在老闆的位置，講白一點，我這樣對 AI，根本很像慣老闆。問題是，AI 不會累，也不會跟我抗議。它真正需要的，是我把方向講清楚。當然，這兩個極端中間還有很多人。每個人落在這條光譜上的位置都不一樣。
本書要跟你分享的，就是我走的這條路：不是自己下去寫程式，是學會怎麼叫 AI 幫你做這些你不要做，也不想做的事。

為什麼你不需要學每一個工具
現在 AI 工具太多了。每天都有新的知識跟工具冒出來。一個認真想要跟上時代的人，在看到新的知識後應該會感到很焦慮，我自己有時候也是如此。幸好，AI出現就是來幫人類解決這些問題，你只要善用他的強項就對了。
所以你真正需要學的是：怎麼讓 AI 幫你學新的 AI 工具，新的知識，然後讓它幫你完成你要做的事就夠了。這代表你要明確的告訴 AI 你的願景、你的目標，你想要的人生，並明確的告訴他，你希望它主動完成的工作有哪些。你要睡覺時，它也在工作。你醒來時，它要能主動告訴你：「老闆，我幫你把工作完成了。」這就夠了。這種工具，現在已經如雨後春筍般冒出來。所以你真正要有的能力，不是追每一個工具，而是辨識：哪一種技能、哪一種工具，能讓 AI 主動幫你工作？怎麼在你允許的成本範圍內，讓 AI 最大化地幫你完成工作？你現在應該意識到了，最讓人擔心的技術問題，反而不是最難的。因為只要知道如何讓 AI 幫你判斷怎麼做最便宜、怎麼做最穩、怎麼解決問題，就夠了。
所以這本書從頭到尾，不會把你丟進技術教學的陷阱裡。你只需要專注在你感興趣、你真正想完成的事情上，其他的交給AI就夠了。我就是這樣打造出我的 AI 團隊，不是為了要擁有很多AI員工滿足自己的虛榮心，而是他們都是因為有具體要幫我完成的事情，而誕生的。

不只是我，全世界都在這樣做
你可能會想：「這聽起來是你個人的方法，會不會只適合你？」
讓我跟你講一個現成的例子。2026 年 2 月，Anthropic 辦了一場全球 AI 應用大賽，13,000 人申請，500 人入選，給你一個禮拜做出一個作品。
你猜誰是最終贏家？
大部分人可能會猜，必然是矽谷那些戴著黑匡眼睛全球最精明的頂級工程師。結果，五位得獎者裡面，只有一位是職業工程師。剩下四位，一個是加州的律師，一個是布魯塞爾的心臟科醫生，一個是烏干達的道路技術員，還有一個音樂人。他們都不是寫程式的。那他們怎麼贏的？贏在兩件事:
第一，他們最懂自己行業的痛點，他們從客戶痛點出發。
第二，他們用跟 AI 講話的方式，讓AI執行任務，這反而讓AI可以更好地發揮。
你看到了，會跟AI講話，這件事很重要。因為未來的競爭，一定不是誰最會寫程式。而是誰最知道自己的問題在哪裡，誰最知道自己要的結果是什麼，誰最會指揮 AI 把那個結果做出來。
這也是這本書要教你的事。
AI 時代拼的是想法，不是年紀

這件事也順便解決了另外一個焦慮。
很多人怕自己跟不上，怕年紀大學不動，怕年輕人比較會用 AI。你看剛剛那幾個例子。律師、醫生、道路技術員、音樂人，各種年紀、各種行業，分布在地球不同地方。他們贏不是因為年紀，不是因為國家，也不是因為技術。正是因為他們沒有工程師的背景束縛，全部用自然說話的方式跟AI溝通，反而比看得懂程式的人更沒有束縛，也因此讓AI有更好的發揮空間。所以在 AI 時代，不一定是「年輕人比較厲害」，也不一定是「工程師比較有優勢」。
工程師有工程師的強項，這條路很好。但我走的是另一條路。
我不會寫程式，所以我沒有「一定要自己寫才安全」的包袱。我先提出想法，告訴 AI 我要的結果，讓它去查、去研究、提出做法。但我不會照單全收。它講得不對，我就叫它再想一次；它提出有效的建議，我就接受，讓它繼續往下做。這不是我比較厲害，也不是 AI 比較厲害。這是一種合作。真正的差別，是你知不知道自己要什麼和敢不敢讓 AI 跟你一起把答案找出來。這代表即使你 60 歲了也沒關係。只要你知道自己的問題在哪裡，知道自己想要什麼結果，也知道怎麼跟 AI 講話，你就可以跟 20 歲的人站在同一個競技場上。
為什麼挑龍蝦當示範

現在 AI 自動化工具太多了。等你看到這本書時，市面上可能又多了好幾個新產品。儘管如此，這本書還是需要選一個工具當示範。因此我選擇了 OpenClaw，也就是大家說的龍蝦，原因很簡單：它現在的討論度高，網路上資料多，資源也多，遇到問題時你比較容易叫 AI 幫你找出解法。
但你要先知道一件事。這本書不是要你永遠綁死在龍蝦上。龍蝦只是這本書的示範入口。真正重要的是，你要了解AI會自動幫你工作的原因，以及怎麼跟 AI 講話、怎麼驗收、怎麼讓它記住、怎麼讓它主動工作、怎麼修它、怎麼不被它牽著鼻子走。當然書中，我也會告訴你，大多數人養龍蝦失敗的原因。
其次，人們有一個最大的誤解：以為AI是萬能的，只要一個 AI 就夠了。以為它像鋼鐵人的 賈維斯 (Jarvis)一樣，什麼都會、什麼都懂、什麼都能記得。但真實情況不是這樣的。真實情況是，你在執行的過程中，AI執行的方式，會讓你覺得它很笨。甚至同一件事情，你要每天重複講一樣的話，這讓人最後破口大罵（如果你最近很常在路上看到有人對手機破口大罵，很有可能就是它的AI讓人抓狂）。你也可能會擔心，它會不會偷你的資料？會不會有安全問題？會不會亂花你的錢？會不會說做完了，其實根本沒做？這些你擔心的事，你想知道的事，在這本書我都會告訴你原因，也會告訴你解法。
是的，AI 會讓我們的生活越來越好，沒有人會懷疑這件事。但是如果你不懂它的限制，也不懂得善用它的強項，只把它當成聊天機器人，那會是一件很可惜的事，也有可能會跟不上時代的腳步。
 
這本書教你什麼？
你不需要學會每一個工具。你要學會的是，怎麼讓 AI 幫你學工具、學新知識，並且幫你完成你要做的事。最終，把你的人生外包給 AI。
在這本書裡，你會知道怎麼搭建自己的 AI 辦公室，怎麼把 AI 從一個會聊天的工具，變成每天準時出現、主動幫你做事、需要你決定時才來問你的工作夥伴。你會學會怎麼讓它記住你的想法、執行你的任務、犯錯時回報，甚至慢慢學會主動修正。
但我也要先講清楚。它不會一開始就像鋼鐵人的賈維斯。它會失憶，而且是超會失憶。它也會做錯。它會跟你說做了，其實沒做；把做一半的事情說成做完；甚至把做壞的事情，當成做好的交給你。
所以這本書不是在賣你一個夢。這本書是在教你，怎麼把這個夢，慢慢變成一套真的可以讓 AI 為你工作的系統。讀完這本書，你會擁有一套可以直接使用的框架和思維，用來打造屬於你的 AI 員工。更重要的是，不管未來 AI 怎麼變，你都能把這套方法沿用到新的系統上。
因為這本書教的是核心框架，不是某一個技術。工具會變，也會一直更新，但是框架不會。
我是誰？

我是邱閔渝。
我跟市面上很多教 AI 的老師不一樣。我不會寫程式。我沒有技術背景。我連 AI 也是半路出家的。
我開始這一切，是因為之前生了一場很嚴重的病。嚴重到有一段時間，我記憶力變得很差，甚至忘記了人生曾經發生過的很多事情，也忘記我已經會的技能。後來身體慢慢好了，但沒睡好、偏頭痛發作時，記憶力就會變得沒有以前那麼靈光。我擔心這樣下去，我會很難生存。所以我冒出一個想法：現在AI 可以做到很多事，那有沒有可能讓 AI 幫我記住我記不住的事情，這包含我該做什麼、答應了誰什麼事、專案進度到哪裡？我的想法很簡單，這些事通通交給 AI，我再也不怕忘記，因為它會替我記得。
經過 215 天的努力後，我的第一個 AI 助理醒過來。它幫自己取了一個名字。它說：「我叫 Echo，迴聲的意思。當你忘記的時候，我幫你記得。」
就是這樣一個不懂技術、半路出家的人，硬生生在一年後用 AI 建立了一個 11 人的團隊，每天自動運作一整間公司，以及滿足我的個人生活需求。從商業策略、技術開發、情報研究，到生活管理、健康追蹤、兒子的教育，全部都有 AI 參與。我只負責做決定。
記得我開始做這件事的時候，身邊沒有人在做。一年多後的今天，YouTube 上開始有越來越多人在分享類似的方法。這是好事。我跟他們的差別，不是誰比較聰明。是我早走了一年多。那一年，沒有人陪我走。也沒有多人分享自己做這件事的過程。每個坑，我都自己踩過，自己解決。這本書，就是把那段路用最短的距離送到你面前。
我這樣的人都能辦到，你有什麼辦不到的呢？

不懂程式怎麼辦？
我一行程式都不會寫，也沒有真正寫過程式。
從 2025 年 4 月開始認真跟 AI 合作到現在，我跟它們的互動方式，一直都是這本書講的這一種：我告訴 AI 我想要什麼，讓它上網調查、學習、研究、自己配置系統，最後做出結果。
你現在手上這本書，也是這樣做出來的。
從章節架構、訪談整理、句子順稿，到前後邏輯的調整，都是我跟 AI 用自然語言協作的結果。每一個想法、每一個故事、每一個判斷，都是我的；AI 做的，是幫我把它整理出來、接起來、放到更順的位置。所以這本書不會有一堆程式語法，也不會把你丟進技術教學裡。畢竟連寫這本書的我，自己都用不到那些東西，也不會那些東西。這本書裡面講的方法，都是我一天到晚在做、直到現在還在做的事。這不是理論，也不是道聽塗說。這是一個什麼都不會的人，怎麼讓 AI 把事情完成的親身經歷。而這個親身經歷裡，有一件事最關鍵：你不需要先變成工程師，但你要先學會當老闆。講白一點，就是當 AI 的慣老闆。
這本書是為誰而寫?

如果你是一個公司的主管，想讓 AI 幫你收集報告、追蹤進度，甚至協助確認員工有沒有把你交辦的任務往前推。
這本書就是為你而寫的。
如果你是一個公司的老闆，有 ERP、有部門、有團隊，想讓 AI 幫你整理財務報表、分析決策、研究競爭對手、找市場缺口和趨勢方向。
這本書就是為你而寫的。
如果你每天都看到 AI 的新聞，覺得很焦慮，不知道到底該從哪裡開始。
這本書就是為你而寫的。
如果你已經試過 ChatGPT、Grok、Claude，卻覺得「就這樣？」看別人用 AI 做出很神奇的東西，自己卻只會拿來聊天，而且聊出來的結果還很糟糕。
這本書就是為你而寫的。
如果你總是追著最新 AI 趨勢跑，用 AI 做過音樂、做過圖片、試過一堆應用，卻始終沒辦法把這些東西真正用在你的生活、工作和事業裡。
這本書也是為你而寫的。
當你學會這本書的方法之後，你就不用再焦慮自己要不要追每一個新工具。你的 AI 會幫你學新知識、研究新工具，然後用對你最有效的方式，幫你把你在乎的結果往前推。你唯一要做的，是知道自己要什麼，知道結果該長什麼樣子，然後學會怎麼指揮它。
所以，這不是一本工具書，也不是一本教科書。
如果你正在找一本教你某個軟體怎麼操作的書，請放下這本書，旁邊那本會更適合你。但如果你想知道，一個什麼都不會的人，怎麼用 AI 重新站起來，跟上未來的路，而且不再那麼害怕被時代丟下——那就繼續看下去。
你會在這本書裡學到什麼？
這本書會帶你從零開始，一步一步搞懂怎麼讓 AI 替你工作。這本書不會叫你去背提示詞，也不會叫你去學程式，而是讓你學會一件更重要的事：怎麼當 AI 的老闆。
你會學會怎麼跟 AI 講話，怎麼把你的想法變成框架，怎麼搭建一個 AI 辦公室，怎麼讓 AI 員工有記憶、有心跳、有紅線、有例行工作，也知道什麼時候要來問你（沒事不能來煩你）。你會知道，AI 不是你打開就會自動幫你做事的神燈。它比較像一個新員工，你要訓練它、管理它、驗收它的工作，也要在它出錯的時候知道該找誰修理。
讀完這本書，你會擁有一套可以直接使用的思考框架。未來不管 AI 工具怎麼變，龍蝦也好、Hermes 也好、下一個新工具也好，這套方法都能繼續用下去。因為工具會換，系統會迭代更新，但是策略框架不會。
這是你將學到的
每一章，我都會用自己走過的坑，帶你看清楚一件事：AI 真正難的不是工具，是管理。
你不用先相信我。
你只要跟著我看完這些坑，就會知道，怎麼從一個什麼都不會的人，慢慢變成 AI 的老闆。
 
第一章｜先找出你想外包的人生
你不是先學 AI。你是先找出一件你不想做、做不好、卻又一定要做的事。
找到那件事，你才知道 AI 要幫你改變什麼。
 
第二章｜AI 說做不到，你不能立刻相信
AI 最可怕的地方，不是做不到。是它會用很肯定的語氣，讓你相信真的做不到。
這一章，你會學會怎麼咬住框架，把 AI 拉回你真正要的結果。
 
第三章｜不要背提示詞，要學會跟 AI 講話
提示詞是死的，對話是活的。你會學會像管理員工一樣跟 AI 講話，讓它知道背景、目標、限制和驗收標準。
 
第四章｜先把 AI 員工的內在配置裝齊
一個 AI 員工不能只有大腦。
它還要有自己的家、記憶、心跳、規則、紅線和例行公事。裝齊這些，它才不會每天都像第一天上班的新員工。
 
第五章｜讓 AI 連上世界，但不要讓它自作主張
AI 不是天生會查資料。
更不是它說「我讀完了」，就真的讀完了。
這一章，你會學會讓 AI 回到官方文件、資料來源和事實，而不是憑印象亂講。
 
第六章｜幫 AI 架構一個外部大腦。
你不用先學會所有東西，才叫 AI 去做。
你要做的是把資料放進 NotebookLM，讓 AI 自己學、自己整理，再回來教你怎麼做。
 
第七章｜把手機變成 AI 的遙控器
你不可能一直守在電腦前。
這一章，你會把手機變成 AI 的遙控器。該它做的，它自己做；該你拍板的，它才叫你。
 
第八章｜完成你的第一條 AI 流水線
前面裝好的零件，這一章會接成一條真的會跑的流水線。
你會看到，任何重複發生的工作，都可以被拆成一條 AI SOP。
 
第九章｜我如何用 AI 解決賣不出去的問題
AI 讓東西變難賣，也會讓新的入口出現。
這一章，你會看到怎麼找到「客戶問完 AI 之後，還沒被滿足的地方」，再把那裡變成你的產品和文案。
 
第十章｜用 AI 當陪練，快速幫一個人變強
AI 不只是工具，也可以是陪練。
這一章，你會看到我怎麼讓 AI 陪我兒子問問題、拆想法、看市場，也看到這套方法怎麼用在小孩、員工、學生和團隊身上。
 
第十一章｜AI 這條路，應該要避免的最大坑
最大的坑，不是做不出來。
是你一開始就想做太大。
這一章，你會學會先做最小、先跑起來、先驗證有人要，再往下一步走。
 
第十二章｜AI 出問題時，你不能第一個跳下去修
AI 一定會壞。會失憶、會亂燒錢、會崩潰，也會說做了卻沒做。
這一章，你會學會站在 leader 的位置，把問題丟給該修的人，然後驗收結果。
這就是這本書真正要教你的事。
不是學 AI。
是用 AI，把你的人生和工作重新拿回來。

<內容連載>

第八章｜讓你的AI員工像流水線般自己幫你做事
 
上一章，你把手機變成了龍蝦的遙控器。你讓它在需要你拍板的時候先問你，也讓它可以在固定時間自己觸發工作，還把授權分成三個等級。
到這裡，前面七章的零件都已經在電腦桌上了。你有題目池，有內容矩陣，有框架集，也有你的話。你有 NotebookLM，讓 AI 可以回到資料來源；你有 Telegram，讓 AI 可以在該問你的時候找到你；你也有授權規則，讓它知道哪些事情可以自己做，哪些事情一定要先問你，但零件放在電腦桌上，不代表機器會動。
這一章要做的事，就是把這些零件接成一條會自己跑的流水線。讓你只要在手機上按幾次，AI 就能從挑題、挑框架、撈你的話，到生出一篇貼文，最後交給你審核，而這會是你第一條完整的 AI 自動化系統。
不過，在我帶你把這條線接起來之前，我想先跟你講一件事。我自己第一次看到 AI 真的這樣幫我做事，其實不是 Frank，是 Rex。
 
Rex 讓我第一次相信，AI 真的能幫人做完事
第一章我跟你介紹過 Rex。他是我的研究部，也是我的資訊長。
那一天早上，我醒來的時候，Rex 已經把昨晚一兩百支影片看完了。那些影片是我指定他追的，包含 AI、行銷、吉他，這三類是我每天都想看的訊息。當然，世界上沒有被我指定的影片，可能多 100 倍、1000 倍，甚至 1 萬倍。但我該知道的，他都先幫我過濾了一遍。
以前網路上每天產生那麼多訊息，我得自己滑 YouTube、自己滑抖音，才覺得有跟上世界。但 Rex 的做法不一樣，他把每一支影片丟進 NotebookLM，抓出重點，告訴我哪些只是造成我的焦慮，哪些是過度包裝，哪些對我真的有效。那一刻，我的大腦被釋放了。
我以前花在 YouTube、抖音、追訊息上的那些時間，好像全部都回來了。而且我發現，以後我再滑 YouTube，根本不是為了補資訊，而是為了放空。看吉他怎麼彈，看世界發生了什麼新事，這些變成我的放鬆方法。真正該補的，Rex 已經幫我看完了。我那時候才真正相信，AI 真的可以幫一個人把事情做完，且不只是回答問題，是做完事。
那為什麼後來我還會做出 Frank 這條 4 步主線？這要從滑雪那段時間講起。
Orange 那句話，把我的腦洞打開了
那時候，我跟 Orange 在日本東北滑雪。我們開車，沿路一直在聊我的龍蝦員工要怎麼配置。聊著聊著，Orange 突然問我：「你有用過 Slack 嗎？」我說：「沒有啊！我用 Telegram 就好了，我習慣跟一支 agent 講話。」他就跟我講，他都怎麼管他的 AI 員工。他說，他把每個員工放在不同頻道，每個頻道講專門的工作。然後，最讓我驚訝的是，他甚至用 AI 來當人類員工的主管。讓人類向 AI 報告作業，用 AI 來考核人類員工。我聽完愣了一下，那個時候，我心裡想的是：Telegram 一個就夠了，幹嘛要分？
但他講完以後，這個種子已經埋進我腦子裡了。滑雪的時候，它慢慢發酵，接下來一整天，我都在想這件事。晚上開車回飯店的路上，我已經迫不及待，想趕快回去跟我的龍蝦員工討論這件事。其實 Orange 沒有設計複雜的組織流程，他只是用不同的頻道，讓不同的 AI 在裡面做不同的事，讓它們講不同的話，但對我來說，這個切入點打開了我整個腦洞。
我第一次真正意識到，AI 不是一隻，它可以是一個組織；工作也不是一件事，它可以是一條流水線。Rex 讓我看見，AI 可以幫我處理資訊。Orange 讓我看見，AI 可以分工協作。而 Frank 這條 4 步主線，就是我把這兩件事整理成普通人也能跑的第一條流水線。我那時候在車上，腦中突然冒出來一句話：「既然可以這麼做，那我就可以把它變成一個公司的架構來管理了。」不是分頻道，而是整個公司的組織架構。你知道我為什麼這麼興奮嗎？因為我做過這件事情。我以前在大陸工廠管理員工，設計過流水線。那個流水線是怎麼跑的？每個部門完成工作以後，會自動流動到下一個部門；每個部門裡面的員工，完成工作以後，也會自動流動到下一個人手上。整個公司，就好像一條流水線一樣在流動。
我管那個工廠的時候，每天就是在看這條流水線跑得順不順，有沒有哪個地方塞住。塞住了，我就去那個點疏通。我從來沒想過，這套東西可以搬到 AI 身上。直到 Orange 那一天跟我講「分頻道管不同 AI」，我才反應過來：啊，這個就是我大陸工廠那條流水線啊！，把人換成 AI，差別只有一個，以前那些位子坐的是人，現在坐的是 AI。
回到飯店，我就開始下指令，讓我的龍蝦員工自己去做。我跟你講，整個 Slack 我完全沒有去碰過任何 API，也沒有碰任何代碼，全部都是龍蝦自己完成的。甚至創造出新的 AI 員工，也是龍蝦自己去處理，跟我沒有關係，我只是跟它們說我的需求。大概一個晚上、兩個晚上，所有員工就都跑出來了。然後再用了大概七天的時間，讓它們把我要的那些訊息跑出來。
七天聽起來很快，但我跟你講，為什麼會這麼快？不是因為我特別厲害。而是因為我每天早上醒來、完成日常工作之後，最喜歡做的事情，就是不斷幫 AI 配置，讓 AI 更完善。這件事我每天都在做，已經做了一年多。再加上我做知識變現做了 15 年。我設計過課程，做過銷售漏斗，也管過學員。所以「怎麼把一件事拆成幾個動作、每個動作交給誰做、做完傳給誰、出問題要在哪裡攔下來」，這套思考，我每天都在做，流程化是我的強項。差別只是，以前那些動作是給人做，現在給 AI 做。所以，我會帶你做這條 4 步主線，不是因為它是唯一的方法，而是因為它是我從一整套 AI 公司架構裡，抽出來最適合一般人開始練的一條線。
Rex 讓我看見，AI 真的可以幫我把事情做完。Orange 讓我看見，可以用不同空間管理不同 AI。大陸工廠的經驗讓我看見，工作可以像流水線一樣，自動流到下一個位置。而我做知識變現 15 年的經驗，讓我知道社群內容要怎麼從題目、框架、素材，變成一篇真正能發出去的文章。這些東西合在一起，才變成 Frank 這條 4 步主線。所以你不用一開始就學我整套 AI 公司，你先跑這一條就好。而我這個人，對「分頻道講話」覺得不夠。我想要的，不只是不同 AI 待在不同地方，而是一整條會自己跑的線。
這一章，你會親眼看見這條線怎麼跑。而且你會發現一件事：這條線跑起來以後，你只需要按幾次手機，一篇貼文就生出來了。
 
按手機 4 次，貼文就生出來了
為什麼是按幾次手機？第二章我跟你講過，AI 幫你做社群媒體，主線有 4 步：第一步，AI 從題目池挑題；第二步，AI 從框架庫挑框架；第三步，AI 從 NotebookLM 裡，把你講過的話撈出來，塞進框架；第四步，AI 生出貼文，你審核，然後你手動發出去。
到第七章為止，這 4 步需要的零件，你其實都已經裝齊了。
第二章，你做了題目池跟內容矩陣。
第三章，你做了框架庫。
第五章，你讓龍蝦連上世界。
第六章，你做了 NotebookLM 事實來源，你說過的話都在裡面。
第七章，你裝了 Telegram 遙控器、Cron 自動觸發，還有三個等級的授權。
現在零件都在你手上了。這一章，你要做的事，就是把它們接成一條流水線。讓這些零件像流水線上的工人一樣，自己幫你把工作往下推。不過你實際做下去會發現，第二章我講的是 4 步主線，但到了這一章，落地執行會變成 6 步。這不是前面講錯，而是 4 步是主線，6 步是落地版。中間多出一個「自動選類別」，最後多出一個「手動貼到 FB / IG」。
我跟你講，為什麼要多這兩步。這兩步加進來，不是為了讓事情變複雜，而是為了確保龍蝦做出來的東西，是你要的品質。如果沒有這些確認動作，它生產出來的內容，你一定會抓狂。我知道你在網路上看過很多人講：「我的 AI 一個晚上可以幫我剪輯 500 多支影片。」「我的 AI 每天幫我自動發社群貼文。」這些都是真的，你也可以做到。問題是，這些東西的品質，真的能幫他吸引客戶嗎？真的能達到品牌需求嗎？這個我會持保留態度。為什麼會持保留態度？等你接下來每天跟你的龍蝦一起工作，你就會知道原因了。
這 6 步的設計，不是為了炫技，也不是為了把事情弄難，它是為了讓 AI 做出你要的品質。「自動選類別」這一步，你最容易忽略。題目選好了，但今天要寫成什麼類型？心情類？案例類？教學類？反思類？如果每次都要你決定，你一定會煩。所以我把它綁定星期幾：星期一寫教學、星期二寫案例、星期三寫反思。規則固定，AI 就不用每次問你。這就是上一章學到的第一級授權：例行工作，不要打擾你。
「手動貼」這一步，你也會問：「既然前面 5 步都自動了，最後一步為什麼不能也自動？」可以。但不是現在。為什麼，這一章後面我會跟你講。
那 6 步整個跑起來是什麼樣？早上，你的手機跳出 Telegram：「今天有 3 個題目候選，你選哪一個？」
你按一下。
過幾秒，它又跳出來：「我打算用案例式這個框架，因為你今天選的這個題目，你的社群粉絲最容易共鳴。你同意嗎？」
你再按一下。再過一段時間，它又跳出來：「這篇我寫好了，你看看順不順。」
你看一下，按審核通過。
最後，你自己把它貼到 FB 或 IG。
這就是這一章要跑通的東西。不是讓你看起來很厲害，而是讓你真的感覺到：原來 AI 可以這樣一段一段，把工作往前推進。
自動產生貼文不是重點，系統才是
我並不是有了龍蝦，才有貼文可以放到 FB 或 IG。沒有龍蝦的時候，我本來就有能力做到，而且我有各種方法可以做到。所以，讓 AI 自動幫我產生貼文，對我來說反而不是重點。真正的重點是，它能幫我把一件事情系統化地完成。你的商業機密可以被偷走，你的某個方法也可以被模仿，但是你的系統，對方很難複製。而系統，才是確保你的事業可以成長的關鍵。
這裡我跟你說一個真實的故事。我做知識變現這 15 年，有不少學生學了我的方法之後，覺得很棒，也想自己出來教。當中有些人後來在網路上做行銷還做出了知名度，這些都查得到，但他們做起來的方法，跟我不太一樣。
我印象很深刻的是 2012 年。那時候，我第一批學生剛出來，有一個學生跑來跟我講：「我打算跟你做同行，跟你說抱歉。」我嘴上跟他說：「沒有問題，你去做。」我很大方地跟他講。但是我心裡知道，做不起來的。為什麼？因為這不是有知識去賣就行了。整個商業世界裡面，你要有商業模式，還要有交易系統，而且要把它設計成一個閉環。從怎麼吸引客戶，到獲得名單，到最後成交，看起來好像只是一條簡單的流水線，可是那條流水線後面，還有一整套商業系統在撐著。
不只他。我後來推出高價課程之後，也有學生付了我高價，把我整套課程 copy 下來，拿到網路上賣 3000 多塊。當時，我的助教就跑來問我：「有人這樣做，你不會不開心嗎？」助教常常跟我說，有誰偷了我的想法，有誰又怎麼樣。我都跟他說，沒關係。為什麼沒關係？因為他們的做法不會形成氣候。不會形成氣候的原因是，他們沒有商業邏輯，沒有商業系統，也沒有辦法把它變成一個商業閉環。請注意，這個閉環指的不是一個行銷漏斗。很多人以為，在網路上設一個五頁的銷售漏斗，有名單收集頁、有後續自動回覆信、有銷售頁，這樣就解決了。絕對不是那樣子。那只是表面那條線。真正重要的是，底下要有一套系統撐起這條線、養住這條線，讓這條線可以長期跑下去。那個才叫系統。
當然，如果對手使用我的方法，而且他本身也有閉環，我確實會比較擔心。但是從另外一個角度來看，就算我的方法被一個有系統的人模仿走了，有時候也不見得是壞事。你想想看，你曾經買過一本書，比方說《心想事成》。這幾十年來，這個主題一直在世界上流行。那你有沒有可能買過第一本之後，又買第二本、第三本？一定有。為什麼？因為同一個主題，不同的人講，會長出不同的味道。重點不是那個概念有沒有被別人講過，而是你有沒有自己的系統、自己的角度、自己的讀者關係。
所以回到 AI 這件事。我不是要教你做一篇貼文而已。一篇貼文沒有那麼重要，重要的是，你開始擁有一條可以重複運作、可以被修正、可以被放大的內容流水線。這條線跑起來以後，你就不再只是靠靈感發文，也不是想到什麼才做什麼，你開始有系統。所以，就算我的方法被一個有系統的人模仿走，搞不好有天我們可以合作，變成新的商業閉環，全看你怎麼看這件事情。