本書把你的工作拆成三層:
1) 任務層:讓 AI 先起草(週報、提案、回信)
2) 資料層:會議錄音→摘要→行動清單
3) 決策層:你只做判斷(選項/風險/成本/影響)
再搭配三種協作模式:起草、變形、校對,品質穩、速度快。
作者結合統計學專業與多年實務經驗,首創「AI 統計分析工作流」,教你用免費的 Google Gemini,在一天內完成過去需要一週的分析工作。 【本書特色】 ✓ 零門...
書籍簡介 本書是台灣首創的 AI學術研究七步驟實戰手冊,帶你從主題探索到文獻寫作,完整建立知識庫與工作流。書中整合 Undermind、Consensus、Scispace、Li...
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這本書不是寫給「AI專家」的,而是寫給「正在用AI活著的人」。你可能是老師、接案者、創業者、自學者、家長,或只是一個每天想弄懂AI的新功能,卻總是卡住的...
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書籍簡介
為什麼你需要這本書?
收件匣爆炸、會議太多、訊息分散,卻總抓不到重點
報告、提案、簡報反覆修,品質不穩定、風格難統一
不會寫好 Prompt,AI 回答忽上忽下、常常「答非所問」
跨工具搬運資料耗時又易錯,不懂自動化從何開始
擔心資料外洩與著作權風險,內外部溝通壓力大
上層要結果與 ROI,但缺少衡量方法與清晰證據
團隊各自為政,知識留在個人腦袋,難以標準化與複用
核心方法論/心法
「OPSx10 第二大腦框架」
O = Organize(盤點與治理):從痛點到三層模型,先設邊界與安全
P = Prompt(規格與迭代):用 OGRF 與角色框架,把模糊問題變可執行任務
S = Systemize(流程與自動化):把收集、文書、數據、溝通與團隊治理流程化
x10 = 十章增壓:以場景化章節逐步放大成效,最後落到行業實戰與職涯升級
搭配「任務–資料–決策」三層模型:AI 做準備與起草,你做判斷與背書;用規格化 Prompt 與可回溯的審核機制,讓每次輸出可控、可複用、可量化。
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