📌 如果你是：

• 正在準備 碩士論文，卻被教授一次次挑戰「文獻不足」、「研究設計不清楚」；

• 在學術或研究工作中，需要 更快、更精準 地處理資料與文獻；

• 想善用 AI 工具，但沒有時間自己摸索 ——

那麼這個系列影片，正是為你而設計。

我們將在接下來每週推出 3 集影片，分享如何把 Claude Code（AI Coding 工具） 應用在論文與研究流程裡。內容不只展示操作，而是透過 真實案例 + 學理解析，讓你：

✅ 看到 AI 在研究上的實際應用場景

✅ 減少摸索成本，把時間花在真正能推進研究的地方

✅ 讓你更快找到最適合自己的研究工作方式

📍 第一集已經上線 👉 [

👉 記得訂閱，避免錯過後續的精彩案例。

💡 更多 AI 論文輔助研究與顧問資訊：
https://bit.ly/3JReZvL

搶先關注表單（第一時間獲得更新）：
https://forms.gle/Ky8f5r2ALsy4fHVVA

如果你手上有數十篇文獻或訪談稿，必須在短時間內
✅ 快速鎖定核心主題
✅ 找出主題間的關鍵橋樑
✅ 決定哪幾篇資料值得優先深入分析

你會怎麼做？
有沒有可能，只靠一套流程，就能做到這三件事？

我最近就遇到一位在職碩士生小芳（匿名化處理，非真實本名），她有 30 篇文獻 + 一疊訪談逐字稿，準備下週要跟教授報告。

她每天晚上下班後，拼命在 Excel 裡標主題，標了幾百條句子，卻還是搞不清楚：

• 哪些主題是最多人提到的？

• 哪些句子同時跨了好幾個主題？

• 哪些訪談內容最有代表性、最值得先分析？

她不是不認真，只是：「資訊太多，時間太少」，她需要的不是更多的資料，而是一張清楚的地圖。

其實，這不只發生在小芳身上。
幾乎每一位做質性研究的研究者，或多或少都會遇到這三種困境：

❓ 研究常見三大痛點：

1️⃣ 主題一堆，卻看不出重點？

→ 編碼表裡主題代碼一大堆，卻沒有人告訴你哪幾個主題是整體的核心。

2️⃣ 句子踩兩條船，怎麼比對？

→ 有些語句同時涉及好幾個主題，人工比對超花時間，還常常漏掉橋樑主題。

3️⃣ 文獻或訪談資料太多，無從下手？

→ 總不能每篇都深讀吧？但又不敢漏掉關鍵資料。

✅ 我這週就針對這三個痛點，設計了一套 AI 協作解法：

🟡 對於「主題太多，看不出重點」的問題：
👉 我用「主題分佈長條圖」來視覺化主題出現頻率
👉 看圖就能知道哪幾個主題出現最頻繁、可能是核心主軸
🧠 _心法：用眼睛比用腦快，視覺化就是你的策略地圖_

🟡 對於「句子踩兩條船」的問題：
👉 我統計語句中多主題同現的情況
👉 用「主題共現關聯圖（Network Graph）」畫出主題之間的關係強度
👉 線越粗表示主題越常同時出現，一眼看出橋樑主題
🧠 _心法：主題不是靜態分類，而是彼此連動的脈絡網_

🟡 對於「不知道先讀哪篇文獻／訪談稿」的問題：
👉 我用「篇章 × 主題熱力圖」分析每篇資料涉及哪些主題
👉 顏色越深表示主題關聯越強，一秒找到前三篇「最值得深讀」的資料
🧠 _心法：不是樣樣都讀，而是挑對地方先讀_

🎯 這三張圖，不只是分析成果的展示，而是建立研究判斷的資料流程工具。

你不再是靠直覺選資料，而是用結構化資料 + AI 協作建立策略視角。

💬 那你可能會好奇：這些圖為什麼能跑得又快又準？

秘密不在工具，而在於「一開始的資料設計」——

我們預先定義好讓 AI 看得懂的資料結構（不是表格整齊，而是邏輯明確）。

例如：

我們會標記句子對應到哪些主題，像這樣：

• 「學生常用 ChatGPT 完成作業」 → T01, T03

• 「教授擔心 AI 工具影響誠信教育」 → T01, T04

這樣的語句 × 主題清單，就是後面「主題共現圖」的基礎。

🔁 我們把整個分析流程拆解成 6 段小步驟（Data Pipeline）：

1. 收集資料

2. 切句

3. 主題標記

4. 統計出現頻率與共現

5. 視覺化

6. 回到資料，做出研究判斷

每一段資料都有明確目的，AI 才能幫得上忙。

🤖 那 AI 寫程式是怎麼進來的？

我們不是自己寫程式，而是用像 Claude Code 這樣的工具，

對 AI 說明資料格式與任務目標，就能讓它幫我們自動生成互動圖。

例如這樣說：

請幫我用 plotly.js 畫出主題共現關聯圖。

節點是主題，邊的粗細依共現次數調整。

資料來源是 co_occurrence.csv。

AI 就會幫你寫出整段可執行的互動圖程式，甚至還能加入說明文字。

🧠 所以整套流程的關鍵不是「會不會寫程式」，而是：

你能不能把資料整理成有邏輯的結構，讓 AI 能理解並幫你推論。

掌握這個思維，你就能在短時間內交出讓教授眼睛一亮的成果。

📌 如果你也正在做主題歸納、質性分析：

歡迎你看看我們正在打造的這套流程，
它或許能幫你省下反覆對著資料發呆的時間，
把心力集中在真正該思考的地方。

📣 我們近期將會公佈這項服務的細節，
如果你想要第一時間收到通知，可以先填寫這張「搶先關注表」👇

🔗 https://forms.gle/Ky8f5r2ALsy4fHVVA

🆘 如果你真的等不及，手邊已經有研究/報告急件需要協助，

也非常歡迎直接私訊我，我會盡力幫你搶救時間與品質。

搶先關注

🌱 重點不是讓 AI 取代你，而是幫你把心力放在「思考重點」上，而不是「找重點」上。

這幾天有一個朋友來找我幫忙。

他第一次接觸主題分析，雖然指導教授也有大概說明過，但他還是看不懂、也不知道該怎麼開始實作。身為在職專班的學生，他平常就已經忙到不可開交，還努力擠出一點時間，去看了一些教科書等級的資料。結果是一堆術語，看完還是完全不知道怎麼操作。

再加上社會科學研究的本質就是變化多端，要找到一套可以「一招打天下」的通用工具，本來就很難。他最後乾脆用 Excel 一格一格地試著自己做主題歸納……他跟我說：「簡直要往生了 XD」

這畫面真的非常有感——不難想像，也讓我想到，很多人第一次做內容分析，都是這樣卡住的。

所以他最近私底下問我，有沒有什麼比較快的方法。他說他的目標很單純：不想理解一堆技術細節，只想要快速啟動研究、抓出主題架構。他希望能自動幫他列出：

• 關鍵字

• 主題清單

• 主題編碼表

有了這三個，就能比較快開始後續的研究設計。

我那時就想到：其實現在一些原本是設計來「AI 寫程式」的工具，配合大型語言模型，已經能夠處理這種主題分析的初步工作。於是我請他把他的文獻給我看一下，了解他研究方向後，幫他試了一下。

花了大概 1.5 小時，就完成了整套輸出資料，而且還多了一個 bonus：就是今天和大家分享的這個——【分類可視圖】的資料視覺化工具。

這張圖成為他寫論文以來，第一次可以「風光地」拿去和指導教授簡報的成果 XD

那這是怎麼做到的？

其實非常簡單，我用的是 Claude Code 搭配一些自然語言提示詞，整個互動不需要任何程式能力，也沒有寫 code，只要像這樣輸入就可以了：

請幫我讀取 "文獻資料/文獻名稱"，然後幫我針對它的內容做主題分析。

幫我依照它本身內容，判斷出它想表達的重點，然後完整表列所有相關的關鍵字，並且寫入到 `關鍵字.md` 檔案內。

這樣就能拿到：關鍵字清單、主題清單、主題編碼表。

然後我再輸入下一個請求：

幫我建立 文獻資料/文獻名稱 的分類可視圖（主題分析）。

這個文獻的所有主題我已經整理到 主題.md；關鍵字我放在 關鍵字.md；主題編碼表我放在 主題編碼表.md。

請幫我用 html/svg 來繪製它的主題分類地圖。

經過幾輪調整，整張【主題分類圖】就生成了。他的第一份可以自信展示的論文初步成果，也就這樣誕生了。

是不是很難以置信？但這真的就只是這麼做出來的。

如果你也是走在這條路上——正在學內容分析、主題歸納、還在 Excel 裡痛苦掙扎——我們最近其實也開始整理這段時間的應用心得，未來會陸續公開這一套【AI 協作 × 質性研究】的實驗方法與工具包。

📌 如果你對這個有興趣，可以先填寫搶先關注表單：
👉 ： https://forms.gle/Ky8f5r2ALsy4fHVVA

我們會在正式開放時第一時間通知你。

🆘 如果你已經快撐不下去了，想趕快有人協助處理，也歡迎直接私訊我們，我們會盡快與你聯絡。

填寫搶先關注表

這是一款真正為「不知道怎麼選題」的人設計的 AI 對話教練，幫你從模糊、混亂、無助的想法出發，一步步整理出一個具創新性又可行的研究題目。

📣 我們也即將在今天晚些時間，向報名共創的朋友公開活動實際細節 & GPTs 網址！

🚀 還沒報名的，這裡是限時限量通道：
👉 https://forms.gle/GfgzEWk7k8N7zLLH6

📍 為什麼選題這麼難？

如果你正在煩惱題目到底該怎麼定，那你並不孤單。
90% 的研究卡關，往往源自「一開始題目就出錯」。

• 題目太廣，資料爆炸 → 做不完

• 題目太小，找不到切入點 → 沒創新

• 看起來很好寫，實際無法證明 → 被教授打槍

這時候，很多人都以為「選題就是找一個好題目」，但實際上：

✅ 選題是一個不斷調焦、變焦、對焦的動態歷程。

🎥 一個選題的動態鏡頭流程

我們將這個歷程整理為三階段【聚焦循環】：

🔍 1. Zoom Out：全局掃描

• 透過總覽式文獻回顧，掃描整體領域有哪些熱區與討論缺口

• 辨識目前主流趨勢與隱性矛盾

• 問自己：「這些議題中，我對什麼特別有感？」

🎯 2. Zoom In：焦點初定

• 鎖定一個你關心且有研究機會的子議題

• 釐清這個題目是否有理論支撐、研究缺口與實作價值

• 檢查題目是否清楚：誰？影響什麼？在哪裡？用什麼資料回答？

🔄 3. Refocus：剪裁與重構

• 動態評估這個題目的可行性與創新性

• 根據資料可得性、時間限制、預期貢獻等條件進行剪裁

• 把問題轉化為一個「可以對話、可以驗證」的學術型問題

🧠 我們的 GPT 工具能怎麼幫你？

不論你現在卡在哪個階段，【論文選題輔導教練 GPTs】都能對應提供具體幫助：

🔹 如果你完全無方向
→ 幫你從「興趣、生活經驗、工作挑戰」中提問，引導出潛在研究靈感

🔹 如果你只有模糊主題
→ 幫你掃描相關子領域的熱門議題、補足你對文獻與理論的視野

🔹 如果你已有初步題目
→ 幫你檢視題目是否可行、如何剪裁範圍、有哪些資料可用

🔹 如果你想確認題目夠不夠好
→ 從「創新性、研究價值、學術語言」等面向進行精準診斷與優化建議

就像一位 24 小時都不會累的指導教授，陪你不厭其煩地討論、修正、升級你的題目。

🎁 報名共創活動，你將有機會獲得：

✅ 一個能對話式引導的 AI 選題輔導教練
✅ 一份針對你題目的《論文題目深度調查報告》
✅ 一套選題關卡導向的《任務提示包》

我們平常只提供這些給內部學生，這是首次對外公開共創活動，限時開放報名。

馬上註冊

選題不是憑靈感，是靠流程

別再等靈光一現。選題是一場系統化的對焦旅程。
而我們這次推出的【選題掃描雷達包】，就是幫你掃清視線、照出機會的照明工具。

歡迎報名參加共創，體驗 AI 如何陪你選出一個能真正開始、也值得完成的題目。

範例截圖：

為什麼說太大？因為這是一個龐大而複雜的議題——牽涉到技術、倫理、教學制度、甚至整體社會價值觀的變化，我想沒有任何一個人能單方面給出最終答案。

但這不代表我們不能討論，也不代表我們沒有一些觀察與想法。

AI 與學術寫作：問題真的只是作弊嗎？

在過去兩年，隨著 ChatGPT 等生成式 AI 技術的爆發，「使用 AI 來寫論文」這件事逐漸浮上檯面，不只引起教育界討論，也成為許多學生、老師與研究者實際面對的挑戰。

有人強烈批評，AI 的出現會削弱學生的思考力、記憶力與表達能力，甚至可能引發學術倫理的重大問題。

但也有許多案例指出，AI 若被妥善使用，不僅能提升文獻搜尋與理解的效率，甚至能協助學生建立自信、改善表達，還能培養更獨立的研究習慣。

那麼，這些矛盾的觀點之間，到底出了什麼問題？

我們想從其中一個最常被質疑的觀點來切入：

「使用 AI 輔助論文寫作，會不會削弱學生的批判能力？」

我們真的知道「批判能力」是什麼嗎？

在討論這個問題前，我們得先釐清，什麼是批判能力？

根據 Spector & Ma（2019）提出的觀點，所謂「批判能力（critical thinking）」不是一種直覺或天賦，而是一種可以操作、可以發展的多維度人類能力。

簡單來說，批判能力的歷程包含：

觀察 → 探究 → 推理 → 檢證 → 反思 → 再探究
也就是一種持續循環的「做中學習」與「思中成長」的能力。

這樣的歷程，並不會憑空出現，而是隨著經驗累積逐步養成的能力習慣。

如果我們拆解這些歷程，你會發現，批判能力實際上包含一連串可教可學的技能，例如：

• 觀察（Observation）

• 詢問與探究（Inquiry）

• 解釋（Explanation）

• 分析（Analysis）

• 推理（Reasoning）

• 評估（Evaluation）

• 綜合（Synthesis）

• 反思（Reflection）

• 判斷（Judgement）

批判力的發展，也有「等級之分」

根據 Dreyfus & Dreyfus（1980）的專家發展模型，

對於一位撰寫碩士論文的研究生來說，我們期待他們至少應該具備稱職者的能力階段，也就是能夠根據問題進行分析、判斷與反思。

但這樣的能力該怎麼培養？會因為引入 AI 而退化嗎？

用對方式，AI 也能促進批判力的成長

讓我們再回頭看那個問題：

使用 AI 來進行【論文寫作】，會降低學生的批判能力嗎？

又或者說得更清楚一點：

使用 AI 來輔助研究，會削弱學習者的問題解決能力嗎？

我們的觀察是 —— 不一定，關鍵在於使用方式。

舉個實例，我們曾輔導一位在職碩士生，在閱讀大量文獻時感到迷失、不知道該從哪裡開始進行比較與整理。

我們引導他使用 AI 工具，快速解構出每篇論文的研究動機、核心問題與理論基礎，並進一步整理出優劣比較表。

這些資訊不只是幫他加快理解速度，更重要的是讓他重新聚焦問題與假設，並思考自己研究的定位。這整個過程，反而強化了他的分析與判斷歷程。

這不是削弱批判能力，而是放大它的起點。

所以，我們該怎麼思考這場變革？

與其問：

「AI 會不會讓學生變笨？」

不如問：

「我們能不能設計出一套新的研究輔助流程，讓 AI 成為訓練批判思維的起手式？」

這正是我們即將舉辦的分享會會所關注的焦點。

📣 誠摯邀請你參與我們的分享會

如果你也對這樣的議題感到好奇、關心，或希望了解更多應用實例與教學設計，我們誠摯邀請你參加我們七月份舉辦的：

AI 研究實驗沙龍：從工具到思考力的轉變

本場活動將聚焦以下幾個面向：

• 學術界對 AI 寫作的誤解與迷思

• 批判能力的理論與實務架構

• AI 寫作輔助工具如何真正促進學習、反思與案例分享

• 以及——我們想與您共同打造的未來合作模式

（我們保留內容、主題大綱調整的權利）

👉 現在就搶先填寫下方【關注表單】

我們將在活動正式開放報名時，第一時間通知您。

搶先關注表單連結：
https://forms.gle/Ky8f5r2ALsy4fHVVA

讓我們一起思考：
如何讓 AI，成為下一代研究者成長的推手。

搶先關注

• 查了一堆文獻，但搞不清楚彼此在說什麼差異

• 教授問你研究貢獻是什麼，卻講不太出來

• 想設計問卷或研究流程，卻不知道從哪裡開始比較好

如果你有這些感覺，恭喜你不是孤單一人 —— 你正卡在「論文中段的邏輯架構模糊期」。

這篇文章要介紹的是一套我設計的分析工具，原本應用在行銷內容策略上，後來我發現它非常適合用來整理文獻、釐清研究設計邏輯，並幫助你將思路整理成一張清晰的對照表。

圖一

圖二

圖三

這個分析表它可以幫你搞懂論文寫作的三大問題：

1. 搞懂別人的研究在幹嘛（文獻比較）

2. 釐清自己研究該怎麼做（研究設計）

3. 知道自己的研究還缺什麼（結構檢查）

原本它是用來分析行銷內容的，比如分析受眾、動機、價值主張、平台、行動呼籲（CTA）這些元素。
但我把它轉成學術版本之後，變成了這樣的對照邏輯 👇

另外，這樣的分析表可以怎麼用？我簡單表列幾個實際應用範例給你看

✅ 用法 1：比三篇文獻，找差異與靈感

📌 比如你查到三篇「遠距工作對壓力的影響」研究，但不知道它們有什麼差別？
→ 用這張表格對照：研究對象不同？問題設計不同？貢獻在哪裡？馬上清楚。

✅ 用法 2：規劃你自己的研究設計草稿

📌 想設計一份訪談或問卷研究，卻不知道變項該怎麼分類、要問什麼？
→ 用這張表格一格一格地補上，就像填空練習題，會讓你更有架構地寫出來。

✅ 用法 3：教授回饋聽不懂？幫你翻譯成行動指引

📌 教授說你「理論貢獻不明」、「結論沒有拉回研究問題」？
→ 回到這張表格，檢查你對應那一格是不是漏寫或寫太模糊。

是不是覺得超實用？

另外，你可能也會好奇：行銷分析架構怎麼會變成研究工具？

其實，

行銷人研究的是「人如何被說服」，
學術人研究的是「觀點如何被建構」。

兩者本質相通，都需要：

• 解構動機（Why）

• 分析語言與結構（How）

• 判斷內容針對誰（For Whom）

• 推導可行性與影響（So What）

因此，原本用於商業的「內容策略分析架構」，經過適度語言轉換之後，
就能成為一套跨場域、跨階段的通用研究工具。

如果你手上也有一些商業邏輯、原則與方法論，
不妨也試著轉換成學術用途看看！

嗨，研究戰友！
還記得上一篇〈擺脫文獻回顧的茫然感：五個步驟帶你從「資料閱讀」走向「研究發展」〉嗎？兩週前，我們的 AI 論文診斷 Canvas 計劃剛結束志願者招募。統計結果顯示，超過 53% 的同學，問題核心都卡在「文獻回顧基本功」。因此，我們啟動了 「文獻回顧全攻略」 系列；本篇將一次講透「我們鎖定的五種方法」，並附上快速選擇表，幫助你論文、職場都能派上用場！

為什麼挑選這五種不同回顧？

不同目的 → 不同回顧策略 → 不同產出價值
方法選得對，才能把閱讀量轉化為研究含金量。

• Narrative Review：概念整併、快速梳理觀點，最適合研究早期探索。

• Structured Review：用表格／框架把「理論-方法-構念」結構化，方便比對研究缺口。

• Semi-Systematic Review：跨領域、跨詞彙的主題盤點，保留廣度又兼顧流程透明。

• Systematic Review：以 PRISMA 或 SALSA 流程，嚴謹回答明確問題，證據等級最高。

• Integrative Review：整合定量＋定性／灰色文獻，重建理論或提出新模型。

五大方法鳥瞰比較

五種方法逐一拆解

1. Narrative Review

• 定位：概念性「故事書寫」，用來釐清定義、整併觀點。

• 關鍵提醒：標示搜尋來源，避免只挑自己偏好的文獻。

• 職場示範：行銷團隊半年趨勢洞察簡報。

2. Structured Review

• 定位：用表格把「理論-情境-變項-方法」放進一頁，讓缺口一目瞭然。

• 常用框架：TCCM、ADO、7P。

• 職場示範：顧問簡報中的「國內外作法對照表」。

3. Semi-Systematic Review

• 定位：當關鍵詞跨領域／名詞不統一時，用半系統流程＋主題編碼盤點全貌。

• 流程：定義範疇 → 透明搜尋策略 → 主題／理論編碼 → 時序或議題演變圖。

• 職場示範：新創公司要了解 ESG + AI 交集領域。

4. Systematic Review

• 定位：要回答「X 介入是否有效？」這類明確問題時的首選。

• 流程：PRISMA 四步——識別→篩選→評估→統合；必要時接 Meta-analysis。

• 職場示範：HR 制定訓練成效標準、醫材公司做臨床證據彙編。

5. Integrative Review

• 定位：整合質量並提出新理論或概念模型。

• 流程：多元資料來源 → 質性編碼 → 理論重組 → 建構模型。

• 職場示範：跨部門數位轉型藍圖。

60 秒快速選擇表

結語：選對策略，搞懂方向就不迷路

文獻回顧的方法很多，不求一口氣學完，但只要掌握自己的研究處境，理解這五種策略各自適用的時機，就能有效縮短摸索期、聚焦發力。不論你現在是在趕論文，還是希望讓工作上的分析更有系統，這些方法都能成為你日後持續升級的知識工具箱。

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這兩週我們密集展開與多位學員的論文診斷初談，發現一個普遍且重複的問題：

許多研究生不是卡在無法理解文獻內容，而是對文獻回顧的真正任務感到模糊與茫然。

很多人單篇閱讀沒有問題，但當文獻量累積到一定程度，就容易陷入困惑，甚至懷疑自己不具備研究能力。問題出在何處？

關鍵在於他們認為文獻回顧的工作僅是「大量閱讀、整理摘要、分類資料」。然而，這樣的做法只能停留在資訊整理的層次，無法真正支撐研究設計。

🧭 真正有效的文獻回顧，是為了推進你的研究構想

文獻回顧的核心目標，其實是透過系統性的閱讀與分析，逐步推進、驗證並最終確立一個值得投入的研究方向。

當你掌握這個概念，就能從「茫然閱讀」轉向「策略性探索」。

🔍 總覽式文獻回顧的五個關鍵步驟

以下是我們推薦給所有研究生的文獻回顧策略，你需要思考這五個核心問題：

1️⃣ 界定研究焦點與相關子題

• 這個主題核心的研究問題是什麼？

• 哪些子議題與此核心議題有關？這些子議題如何彼此連結？

2️⃣ 辨識主流觀點與學術流派

• 現有文獻中，研究者對這些議題採取哪些主要角度？

• 不同學派如何切入、解釋與分類這些研究問題？

3️⃣ 評估各流派的優缺點

• 各派主張的論據與證據分別是什麼？

• 彼此如何提出批評或反駁？

4️⃣ 確立你自己的初步觀點

• 以你目前的理解，你對這個議題有哪些初步的想法？

• 哪些現有證據支持或挑戰你的觀點？

5️⃣ 強化與聚焦你的研究構想

• 若你的觀點值得深入研究，你能找到更多支持證據嗎？

• 能否指出其他觀點的弱點，進一步鞏固你的研究立場？

透過這五個步驟，你不僅可以掌握研究脈絡，也能清晰地建立屬於自己的研究定位與觀點。

🧩 文獻回顧不是比誰讀得多，而是比誰讀出關鍵差異

我們常對學生說：

你不是想不出題目，而是尚未發現有哪些值得深入探索的研究空間。

當你能從「我該讀哪些資料？」轉變為「這些資料如何幫助我參與學術對話？」的思考方式，你就已經踏出了成功研究的第一步。

📌 圖解：總覽式文獻回顧五步驟

以下圖解將協助你更具體地理解與記憶上述方法。

實際分析案例：

📚 從單篇分析邁向研究全景：總覽對照的實作與延伸

在完成單篇文獻的理解之後，若要進一步進行總覽式的對照分析，可以怎麼做？我們在這篇 Facebook 貼文 中分享了具體的實作案例，相信只要掌握我們所整理的核心概念，你也能建立出屬於自己的對照表，釐清整體研究脈絡。

接下來我們也會陸續分享更多關於如何運用 AI 工具輔助文獻分析與研究設計的實務技巧。

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📘 論文寫作難關，原來和職場提案一樣？

「教授叫我整份重改，但我真的不知道問題出在哪」
「問卷都跑完了，還說假設不清、理論不符，怎麼辦？」

這些不是個案，而是每年數以千計碩士生共同的困境——尤其是在職專班學生，更常在工作、家庭與論文三頭燒之下，被卡在「文獻探討」這一關，動彈不得。

但你可能沒發現，寫論文的訓練，其實就是進入職場後最有用的能力之一。

🎯 能快速理解陌生領域、重建問題架構、整合關鍵資料，這不就是寫企劃案、提案簡報、年度報告時最需要的能力嗎？

🧭 本文導讀｜寫給在職碩士生的閱讀地圖

這篇文章整理自清大彭明輝教授的經典文章〈學術文獻回顧與分析的程序與技巧〉，並進行口語化、任務導向的重構。我們希望幫助你：

1. 重新理解文獻探討的目的與價值，不再只是「硬湊篇幅」

2. 建立閱讀策略與知識架構的流程感，不再「抓不到重點」

3. 從碩士生的訓練，延伸到職場中的提案力與判斷力

1️⃣ 論文閱讀 = 企劃能力的養成

在職碩士常說：「論文對職場沒幫助」，但真的是這樣嗎？

讓我們換個方式看——你在寫論文時其實正在進行：

你學的不只是研究，而是跨領域解題的系統力。未來不管是升遷簡報、標案企劃、部門策略擬定，都會用到。

2️⃣ 文獻探討為什麼會變成最難的一關？

大多數學生會卡住，是因為學術論文的閱讀方法，和課本完全不同：

• 課本是有脈絡的教學材料，讓你逐步建立知識

• 而論文是沒頭沒尾的知識切片，只呈現創新點與方法關鍵

因此，如果你用大學生讀課本的方式來讀論文，一定讀不懂。

彭明輝教授點破這一點：「研究生的重點不是把每個細節都弄懂，而是只掌握自己用得著的觀念。」這也正是接下來我們要介紹的閱讀策略：

3️⃣ 論文閱讀七步驟：從混亂到有架構（簡化版）

🔍 一、快速篩選論文

• 只讀 Abstract（摘要）+ Introduction（簡介）

• 判斷這篇論文與你研究題目有無直接關聯

• 不要一開始就細讀

📌 目標：從 30–40 篇中挑出 5–10 篇有用的

🧱 二、建立知識輪廓

• 回答三個問題：

  • （2A）本領域最常引用的方法有哪些？

  • （2B）這些方法可以分成幾個「派別」？

  • （2C）每一派的優缺點？

🗂 三、分類與時間排序

• 將相同派別的論文歸類在同一資料夾

• 按發表時間排序，理解該派演進脈絡

🧠 四、挖掘批評與缺點

• 只看 Introduction，找出作者如何批評其他方法

• 把批評彙整成每派的「弱點表」

🎯 五、補足議題與應用情境

• 分析：哪些優缺點在什麼應用場景下會被放大／忽略？

• 整理成【方法 × 場景】對照表

🧃 六、聚焦你真正需要的論文

• 精選 15–20 篇密切相關的論文作為核心文獻

• 其他保留備用即可，不必硬讀

📚 七、最後再讀 Main Body（主文）

• 確認作者的：

  • （3A）主要假設條件（什麼前提下才會有效）

  • （3B）宣稱的好處（例如：效率、精度）

  • （3C）核心公式與簡化方法（有用就記）

🔺 請記得：
你不是要精通每條推導，而是學會辨識「這方法有什麼限制？對我研究有沒有用？」

4️⃣ 怎麼把這些技巧用在職場？

研究訓練其實早就內化了職場三種關鍵能力：

只要你有能力：

• 快速掌握一個新題目背後的關鍵論點

• 釐清誰的方法適合什麼場合，為什麼不適合其他情境

• 依據不同需求調整架構與表述方式

那你不只是會寫論文，你也正在成為一位有洞察力的解題者與提案者。

🧩 小結：碩士生的閱讀練習，是你一生的競爭力

當你不再害怕論文、開始能從一堆混亂的知識中找出邏輯、架構與方法，
你就具備了進入任何知識領域的「探索能力」。

📌 這不是學術用途而已。你會發現：

• 新進領域的市場報告，也能快速抓出產業觀點與爭議

• 老闆交辦的跨部門簡報，也能用架構方式展開與收斂

• 和人討論時，也能清楚表達自己的「觀點架構」

🎓 所以，不要小看碩士的訓練過程。這不只是論文過關，更是你獨立思考、提案與說服的底層能力養成。

📬 給你一個新的選擇：

我們正在進行一項創新的教學與輔導實驗：

🎁 【免費論文診斷服務｜本週再釋出三名名額】

• 想知道自己論文卡關的真正原因？

• 想釐清章節邏輯、研究設計與資料對應的問題？

📋 我們會提供一份結構化診斷報告，點出具體問題與修改方向，並分享我們正在研發的 AI 論文輔助工具。

📎 活動資訊：

• 截止時間：2025/5/16（五）

• 限量名額：3 名

• 報名連結：https://forms.gle/dij1Km3oKYve5yoHA

⚠️ 活動可能隨時中止（目前為內測階段），有興趣請儘早申請。

📣 如果你覺得本文有幫助，歡迎分享給正在寫論文或準備畢業的朋友。

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讓我們一起練出職場上最有價值的能力：快速探索、獨立判斷、有效提案。

👔 專案壓力大、家務纏身，還要寫論文？

你不是不努力，而是時間真的被壓到極限。
如果你是 EMBA、資管、工管這類在職碩士班學生，一邊管團隊、一邊顧家庭，論文早已變成最後一根稻草。

學會寫論文，不只是為了畢業，而是讓你未來職場寫什麼都不怕。
論文寫作，是你專業表達、職場溝通、企劃提案能力的「萬用訓練場」。

💡 5 個觀點告訴你：論文寫作，跟你以為的很不一樣

1️⃣ 角色切換訓練營 🎭

你不是在寫一份作業，而是在扮演一個「說理」角色。

🧩 學會論文＝你能在不同領域靈活切換寫作視角與語氣

2️⃣ 一次學會三種寫作框架 🧭

論文、企劃案與計劃書，看似不同，其實都是「說服文件」。

💡 論文練邏輯 → 寫報告、提案、申請都快又穩。

3️⃣ 是說「理」，不是堆「字」📊

你不是缺文筆，你缺的是論證力。

🔥 練會「說理」這件事，AI 幫不了你，但能讓你職場處處得分。

4️⃣ 真正關鍵不是格式，而是打動人心的「邏輯力」💥

字再漂亮，沒有立場、論據、結構，也只是流水帳。

📣 你需要的不是代寫，而是代你打底的表達力。

5️⃣ 論文最難？所以最值得練！🏋️

只要論文寫得起來，其他文件都只是換個包裝而已。

✅ 論文不是終點，是萬用模板的起點。

✍️ AI 時代最缺的是——能說得清楚、讓人聽得懂的人

不要等到主管要你提報告才開始學怎麼說理。
不要等到升遷面試才發現你說話邏輯鬆散。
現在，從論文開始，打造你的說服力武器。

👉 如果你也認同這個觀點

📩 別忘了【訂閱我們】，讓我們一起用 AI 時代的方式，打造下一代的表達高手。

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你不是不夠努力。只是你一直都在用錯誤的方式，獨自對抗一場沒有人教你怎麼打的仗。

你也有這種經驗嗎？

「明明有在寫，為什麼每次都被教授打回票？」

「到底哪裡沒做好，教授卻只說『不夠清楚』『邏輯有問題』？」

「時間越來越少，但越寫越沒信心……是不是最後還是會延畢？」

如果你曾有這些念頭，那麼你並不孤單。這正是大多數碩博士生在進入論文寫作期後最常見的狀態——焦慮、混亂、時間緊迫，但卻沒有一個能說清楚下一步該怎麼走的人。

論文寫不出來，其實不是因為你不夠聰明

多數人論文卡關的根源，不是能力問題，而是：

• 缺乏全局地圖，不知道自己進度的意義與位置

• 教授要求模糊、變動頻繁，導致努力方向錯誤

• 太多零碎資訊，不知從何判斷有效與否

在這樣的狀態下，即使你再努力，還是有可能在不知不覺中浪費時間、消耗動力，最後只換來延畢與挫敗感。

真正的解法：讓畢業這件事，變得有方向、有節奏

試想，如果有人可以：

• 幫你一起釐清全局，明確標出每階段的關鍵交付物

• 協助模擬教授視角，提前避開可能的退件風險

• 每週主動陪你確認進度，必要時陪你拆解卡關的地方

• 陪你找出可以實際解決你困難的 AI 工具與用法

• 在教授突襲改要求或你情緒崩潰時，提供臨時支援與穩定節奏

那麼，你還需要一個人獨自摸索、擔心走錯路嗎？

我們不賣課，而是陪你一起完成一個過關的畢業論文

許多人以為需要的是「統計補習」、「論文格式講座」、「AI 工具大全」…… 但我們認為：真正有用的幫助，是在你卡住的時候，有個人能陪你一起找到對的方向。

我們設計的【論文 AI 陪跑計畫】，就是為了解決這個問題：

• 一開始就陪你釐清進度，畫出你的【畢業地圖】

• 每週回報進度、討論成果，讓你走在正確的軌道上

• 每一份草稿，都用「教授審查視角」一起檢查

• 我們不會一開始就教一堆 AI 工具，而是從你遇到的卡點出發，陪你一起找出可以解決那個問題的工具與用法

• 當你不確定怎麼決策、怎麼回應教授，我們會陪你一起討論下一步的策略

【真實案例】從一通請求開始的陪跑故事

這一年多來，我的工作重心從大型語言模型（LLM）應用開發起步，接著進入流程自動化的實務設計，直到最近才逐步拓展到 AI 商業寫作的教學課程。論文陪跑，並不是我原本預設會踏入的領域。

不過就在 2025 年 2 月，我開完一場 AI 商業寫作課後，一位學生在課後私訊我說：「老師，我的論文卡關了，可以幫我看看嗎？」這個突如其來的請求，成為我踏入論文陪跑世界的契機。

他說，教授不斷退件，他不確定問題在哪裡，只覺得自己快撐不住了。他想問，AI 有沒有機會「救他一命」。

我們開始一起拆解他的章節結構，用我課堂中教過的寫作模組與提詞策略，逐步釐清內容邏輯與表達問題。大約過了一個月，他的論文初稿就順利通過了教授的初審。

這段經歷讓我意識到，原來這一套 AI 寫作方法，不只適合商業文本，在論文這種高壓寫作場景中，也能帶來實際幫助。

也因為這樣，我開始構思出現在的【論文 AI 陪跑計畫】。我們也根據這段初期實作經驗，規劃出一個完整的三個月陪跑模型：

• 第一階段完成【論文主題聚焦表】與【教授溝通記錄表】

• 每週固定進度檢視，搭配 AI 工具進行內容潤飾與風險提示

• 第九週完成初稿，第十一週送出審查，順利進入口試排程

雖然那位學生實際陪跑的時間還未滿三個月，但他的過程清楚指出一件事：當學生卡關時，若能有人陪著拆解問題、提供具體策略，再搭配 AI 工具的高效支援，其實真的能突破困境，穩穩推進。

他的回饋是這樣說的：

「這讓我覺得不是我自己在打仗，是有人陪我一起出戰，還幫我帶好盔甲。」

如果你也感覺自己快撐不住了……

或許你真正需要的，不是更多資料或技巧，而是一套能陪你一起完成這件事的系統。

📌 【論文 AI 陪跑計畫】限量招募中（僅收 3 名）

👉 詳細內容與申請表：https://forms.gle/S1VKPXs87mxinNx3A

讓我們陪你，在 90 天內，穩穩完成你的論文。

瞭解更多詳情

最近，我順利拿下了 Make 認證後，開始認真探索一個相當有趣的主題：Vibe Coding。我透過 Replit 提供的入門課程「Vibe Coding 101 with Replit」，學到了不少讓我感同身受的技巧與心法。這次，我想將過去兩天在臉書上分享的心得整理成一篇易於理解的完整分享文，希望幫助更多非技術背景的人，理解軟體開發的基本精神以及 AI 協作的實用性。

一、掌握三大核心心法

課程中首先強調的三大心法，聽起來簡單，但其實是 AI 協作與軟體開發不可或缺的關鍵態度。

1. 保持精準（Be Precise）

   就像煮一道料理，你必須先準備好所有的食材，再一樣一樣下鍋烹調。與 AI 協作時也是一樣，一次只交付一個清晰且明確的任務，將複雜的任務拆解成小而具體的步驟，AI 才能高效且準確地協助你完成任務。

2. 保持組織清晰（Be Well-Organized）

   好的組織習慣就像整理房間，每件東西都有固定的位置，使用起來才能事半功倍。在開發過程中，每次新增功能後都要立即測試，一旦出問題能迅速回到上一個穩定的版本。這種明確而規律的做法，能大幅提升開發效率並減少混亂。

3. 保持耐心（Be Patient）

   與 AI 協作就像教一個新人做事，你必須有耐心去理解 AI 的每個反饋與行動背後的理由，仔細審核 AI 的建議。Debug（除錯）過程中特別需要冷靜耐心，這樣才能真正解決問題，而不是急著跳到下一步。

透過這三個心法，不論你是不是程式設計師，都能輕鬆掌握 AI 協作的精髓，減少挫折感，提升成就感。

二、理解五個軟體開發的核心元素

Vibe Coding 課程接著介紹了 MVP（最小可行產品）的概念與軟體開發流程：「Feature（功能開發）→ Test（測試）→ Error（錯誤）→ Debug（除錯）→ Checkpoint（版本控制）」。透過理解這五個核心元素，即使是非技術人員也能快速掌握開發產品的要領。

1. 思考（Thinking）

   軟體開發需要細緻且有策略的思考，就像玩遊戲要理解規則、找出策略一樣。我們需要問自己：「我真正要解決的問題是什麼？」透過有系統的分析與邏輯思考，才能準確把握核心問題。

2. 框架（Frameworks）

   就像搭建房子需要結構圖一樣，開發軟體也需要選擇適合的框架或技術，避免重複造輪子，快速有效地達成目標。清楚自己「不知道什麼」並勇於尋求幫助，也是一個重要的技巧。

3. 版本控制（Checkpoint）

   版本控制就像遊戲裡的「存檔點」，每次確認穩定的狀態後記錄下來，出現問題時能迅速回到安全狀態。這種方法有效避免錯誤擴大並提升開發效率。

4. 除錯（Debugging）

   除錯聽起來複雜，但其實就像整理毛線團，找到線頭才能理順整個結構。透過有系統且耐心的方式，找到錯誤來源並修正，確保產品穩定運行。

5. 上下文（Context）

   提供足夠的背景資訊（如錯誤訊息、文件、使用環境），能讓 AI 更準確地理解任務需求。這就像我們和別人溝通時，提供完整的情境說明，對方才能正確理解你的意思。

MVP 的開發，並不是粗糙而是精簡。它強調的是先建立最基本的功能，再透過逐步小調整來優化產品，這種小步前進的開發模式能有效降低開發過程中的風險。

三、如何將這些技巧用於實際情境

假設你想開發一個簡單的個人網站或小工具，你可以先明確你的核心需求（Be Precise），選擇適合的工具與技術框架（Frameworks），每一步都記錄好穩定的版本（Checkpoint），透過思考與除錯（Thinking & Debugging）來不斷調整與修正，並提供清楚的背景資訊（Context）協助 AI 理解任務。這樣的流程即便是新手也能有效掌握，並逐步實現自己的創意。

結語：AI 協作讓開發更親近

總結這次的學習經驗，Vibe Coding 不只讓 MVP 的開發更高效，也讓原本陌生的軟體開發流程變得容易理解且充滿樂趣。不論你是不是技術人員，嘗試透過 AI 工具如 Replit，練習這樣的開發模式，絕對值得一試。

希望更多朋友能一起體驗 AI 協作開發的樂趣，一步步將想法變成現實！

編按：此文章實際為【Vibe Coding 101 with Replit - Agentic Coding 開發原則】章節的心得分享文章。此文章以【元寫作】概念所編撰而成，有興趣理解什麼是【元寫作】概念的朋友，可以參考這篇文章：

🚀 AI 時代的文字大躍進！什麼是「精準寫作」？ - by Ted Chen

當 Line Notify 宣布在 2025 年 3 月底停止服務後，許多依賴此服務作為系統訊息通知管道的企業與顧問，都面臨著尋找替代方案的挑戰。這不僅是一個技術轉換的問題，更是重新思考整體工作流程的契機。

為什麼系統訊息通知對 AI 商業寫作流程至關重要？

在我們協助客戶建立 AI 商業寫作流程時，自動化通知系統扮演著關鍵角色：

1. 即時掌握潛在客戶動態 - 當有高價值潛在客戶填寫表單或與您的內容互動時，能立即通知業務團隊跟進

2. 工作流程自動化 - 將 AI 寫作產出與審核流程串接，確保每個環節都有適當的提醒與追蹤

3. 多層級權限管理 - 依據不同部門與角色，發送客製化的系統訊息，確保資訊傳遞精準無誤

4. 數據監控與異常警報 - 當 AI 寫作系統出現異常或需要人工介入時，立即通知相關人員

對於真正想將 AI 商業寫作提升至「企業級解決方案」的專業人士來說，一個穩定、可擴展且整合度高的通知系統，是從「玩票性質」邁向「專業服務」的關鍵基礎設施。

Discord：不只是聊天工具，更是企業級系統訊息中樞

經過深入調查與實際測試，我們發現 Discord 作為 Line Notify 的替代方案，具有許多令人驚艷的優勢，特別適合 AI 商業寫作顧問與自動化流程專家：

• 完全免費且無使用限制：不同於其他企業通訊工具的付費模式

• 與 Make 等自動化平台完美整合：輕鬆串接現有的 AI 寫作工作流程

• 強大的身分組管理：可依據不同部門或專案設置專屬通知頻道

• 豐富的訊息格式：支援 Embed Message，讓系統通知更加醒目且資訊豐富

• API 友善度高：提供 Webhook 與 Bot 兩種整合方式，滿足不同複雜度的需求

最重要的是，Discord 不僅能解決當前的通知需求，更能為未來的系統擴展提供彈性。當您的 AI 商業寫作服務從個人顧問擴展為團隊協作，或從單一流程擴展為全方位解決方案時，Discord 的架構能夠無縫支援這種成長。

實際案例：如何透過 Discord 提升潛在客戶轉化率

以下是我們實際應用的案例：當潛在客戶填寫了您的 Google Form 表單後，系統會自動執行以下流程：

1. 透過 Make 自動化平台捕捉表單提交事件

2. 分析客戶資料，判斷其潛在價值與適合的服務類型

3. 將資訊透過 Discord Bot 發送至指定頻道，並自動標記負責的業務人員

4. 業務人員收到通知後，能立即查看客戶資料並採取後續行動

這套流程不僅將回應時間從數小時縮短至數分鐘，更提高了高價值客戶的轉化率達 35%。對於提供高階 AI 商業寫作顧問服務的專業人士來說，這種效率提升直接轉化為實質收益。

觀看影片：Discord 系統訊息整合完整教學

想了解如何具體實施這套解決方案嗎？我們準備了一段詳細的教學影片，帶您一步步設置自己的 Discord 系統訊息中樞：

在這段影片中，您將學到：

• 如何評估並選擇最適合您業務需求的 Line Notify 替代方案

• 設置 Discord 伺服器與頻道的最佳實踐

• 兩種整合方式的詳細步驟：Webhook 與 Bot

• 如何設計美觀且資訊豐富的 Embed Message

• 與 Make 自動化平台的完整整合流程

從「寫作教學」到「系統整合顧問」的關鍵一步

在 AI 工具日益普及的今天，單純教導「如何用 ChatGPT 寫文案」已無法滿足市場需求。真正的差異化在於提供完整的「AI + 自動化」解決方案，將寫作流程與企業現有系統無縫整合。

Discord 系統訊息整合正是這種轉型的絕佳起點：它不僅解決了即時通知的需求，更為您打開了探索更深層次自動化的大門。當您能夠展示「不只教 AI 寫文案，還能建立完整的自動化工作流程」時，您的服務價值將大幅提升。

立即行動：獲取完整的 Line Notify 替代方案比較表

我們理解每個企業與顧問的需求各不相同。為此，我們準備了一份詳盡的「Line Notify 替代方案深入調查」報告，涵蓋 Discord、Slack、Teams、Telegram 等多種選項的全面比較。

只需掃描影片中的 QR Code 或填寫文末的索取表單，我們將立即將這份寶貴資源發送給您，協助您做出最適合自身業務的決策。

在 AI 商業寫作的競爭激烈市場中，真正的勝出者不是那些僅會使用 AI 工具的人，而是能夠建立完整系統、實現流程自動化、並展示具體商業價值的專業顧問。從今天開始，讓我們一起邁向更高階的 AI 商業寫作服務！

編按： 此為【一鍵找回所有文件！Onyx 幫你告別「找檔」煩惱，用 AI 商業寫作提升效率】一文，讀者詢問問題的詳細回覆，也是我們寫作系統的成果範例。

關於寫作系統的詳細概念，請參考文末的【分享會】資訊說明。

在企業知識管理與 AI 助手領域，Notion AI 與 Onyx 代表了截然不同的兩種路線。一方面，Notion AI 是內建於 Notion 協作平台的 AI 功能，主打便利的工作區體驗；另一方面，Onyx 是開源的企業級「檢索增強生成」（RAG）平台，強調整合全域資料與私有部署能力。以下我們將從 檢索能力與準確性、整合能力、私有部署與安全性、成本與可擴展性、使用者體驗與操作門檻 等關鍵因素，深入比較 Notion AI 與 Onyx，同時評估 Onyx 相較於其他 RAG 方案的優劣勢。

檢索能力與準確性

Notion AI： Notion 在 2023 年推出了 AI Q&A 功能，使使用者可以直接向 Notion 提問，從工作區知識中即時獲取答案（notion.com）。Notion AI 會在數秒內搜索工作區中成千上萬的頁面，以找到相關資訊並生成回答（notion.com）。這背後推測使用了向量索引等語意搜尋技術，將筆記和文件進行嵌入編碼，確保即使問題沒有精確關鍵字匹配，也能找到語意相關的內容。Notion AI 與 Anthropic、OpenAI 合作，強調提供「更有脈絡的回覆」，減少虛構內容（notion.com）。不過，目前 Notion AI Q&A 僅能查詢存在於 Notion 工作區內的資訊，其答案主要根據內部知識庫，不會主動提供來源引用或外部驗證。

Onyx： Onyx 將企業內各種資料源匯入後，透過強大的檢索演算法（結合關鍵字搜尋與向量語意搜尋的Hybrid Search

onyx.app）來取得相關文件段落，再利用大型語言模型（LLM）生成精確回覆。與傳統搜尋工具僅羅列結果不同，Onyx 應用 AI 對檢索結果進行細化與驗證，確保回答的完整性和準確性（aimresearch.co）。例如，Onyx 特有的 Agent Search

能將複雜問題拆解成子問題，分別檢索多個面向的資訊，最後彙整成整體答案（docs.onyx.app）。這種機制使 Onyx 對於複雜問答（如比較兩款產品的差異）也能給出深入且有依據的回答（docs.onyx.app）。此外，Onyx 容許使用自選的嵌入模型與LLM，企業可根據資料類型調整模型以優化召回效果，透過持續的使用者反饋來改進索引品質（github.com）。實務上，Onyx 已被證明能提供準確且完整的回答，因為它不僅「找到資訊」，還讓 AI 驗證並補充這些資訊（aimresearch.co）。

其他 RAG 方案： 大多數 RAG 系統在檢索階段都採用向量資料庫或向量索引進行語意搜尋，以提供比關鍵字搜尋更相關的結果（hustyichi.github.io）。例如，開源方案如 QAnything 強調引入重排序模型來提升文檔檢索的品質（hustyichi.github.io）；又如某些中國開源專案（Dify 等）支援生成問答對來增強召回，以及跨知識庫檢索等進階功能（hustyichi.github.io）（hustyichi.github.io）。相比之下，Onyx 的檢索策略更偏重在檢索廣度與回答深度兼顧：一方面利用多向度的語意搜尋涵蓋各類資料源，另一方面透過LLM交叉驗證資訊，降低錯誤和幻覺內容出現的機率（aimresearch.co）。這使得 Onyx 在提供「可靠答案」方面具備優勢。總體而言，如果企業需要高準確性的內部知識問答，Onyx 以及類似強化了 AI 驗證的 RAG 平台會比單純的關鍵字搜尋或僅依賴語意相似度的方案更勝一籌。

整合能力

Notion AI： 在整合性方面，Notion AI 主要侷限於 Notion 平台內。因為它是 Notion 生態的一部分，能無縫存取 Notion 頁面和資料庫，但無法直接檢索其他工具或外部資料。Notion 本身提供一些與 Slack 等工具的整合（例如 Slack 通知、資料庫 webhook），但這些整合並不包含 AI 問答功能。因此，Notion AI Q&A 的應用範圍僅限於您已經儲存在 Notion 裡的資訊（needle-ai.com）。換言之，若您的團隊大部分知識都在 Notion 上，這項內建AI可即時串聯起那些內容；但如果知識分散在檔案系統、雲端硬碟、郵件或其他SaaS應用中，Notion AI 就無法觸及。

Onyx： Onyx 的強項之一就是廣泛的整合能力。作為企業搜尋與AI助理平台，Onyx 預先內建了 40 多種資料來源的 Connector（onyx.app）。這些連接器涵蓋常見的工作應用，如 Google Drive、Confluence、Salesforce、Slack、Notion 等（github.com）。透過這些整合，Onyx 可以將分散各處的文件、筆記、訊息同步到統一的索引中。資料同步接近即時（預設每10分鐘更新一次索引）（docs.onyx.app），確保搜尋時能涵蓋最新內容。值得一提的是，Onyx 不僅整合資料，還能整合使用情境：例如提供 Slack 機器人（OnyxBot），讓團隊成員直接在 Slack 對話中向 Onyx 提問，獲取答案（github.com）。此外還有瀏覽器擴充功能和開放 API，可將 Onyx 的智能搜尋能力嵌入您現有的工作流程或自訂應用中（github.com）（github.com）。相比 Notion AI 侷限單一平台，Onyx 等於在各工具之上加了一個智慧層，員工無論在Email、雲端硬碟還是Wiki中的資訊，都能透過 Onyx 統一檢索和查詢（aimresearch.co）。這對使用多樣軟體的團隊來說意義重大 —— Onyx 成為企業內部的資訊中樞與智能問答介面。

其他 RAG 方案： 市面上其他 RAG 解決方案在整合性上各有側重。有些封閉商業產品（如 Needle、Glean 等）也提供多種現成的企業應用連接器，強調自動同步和跨系統的資料索引（needle-ai.com）。例如 Needle 宣稱有 20 多個自動同步的整合，能將各種工具的知識串連在一起（needle-ai.com）。開源框架方面，像 Haystack、LangChain 等則需要開發者自行撰寫程式與 API 調用來連接不同資料源，彈性高但初始工作量也大。相較之下，Onyx 作為開源專案卻已經做了大量整合工作：官方提供的40+連接器開箱即用，降低了部署多系統知識庫的門檻（bitcoinworld.co.in）。整體而言，如果企業需要廣泛的工具整合，應選擇具備豐富連接器支援的 RAG 平台。Onyx 在這方面媲美許多商業產品，而對只使用單一平台（如完全依賴Notion）的團隊，則可能不需要如此強大的跨系統整合能力。

私有部署與安全性

Notion AI： Notion AI 是一項雲端服務，不支援私有部署。所有資料均存儲在 Notion 的雲端基礎設施上。對於大多數用戶，Notion 已提供團隊級的權限管理，Q&A 功能也遵循 Notion 的權限設定：只有使用者本身有權查看的頁面內容，AI 才能引用進回答中（notion.com）。在隱私方面，Notion 官方保證用戶的工作區資料不會被用於訓練他們背後的 AI 模型（notion.com）。這意味著您的私有知識僅用於即時回答，不會成為公開AI學習的素材。此外，Notion AI Q&A 本身目前沒有提供將答案附上原始出處的功能，使用者需要信任其回答來自授權範圍內的內容。然而，對於高度重視數據主權的企業而言，將內部知識交由第三方雲服務處理可能仍有顧慮，尤其是在涉及敏感數據或合規要求（如金融、醫療領域）時。

Onyx： 安全性與私有化是 Onyx 的核心賣點之一。首先，Onyx 是完全開源的（MIT 授權），企業可以自行審查代碼並部署在自有環境中（aws.amazon.com）。您可以將 Onyx 安裝在本地伺服器、私有雲甚至離線的內網環境，確保「任何資料封包都不會離開您的雲端」（aws.amazon.com）。這對於嚴格要求數據隱私的組織（如需符合 GDPR、HIPAA 等）極為重要。其次，Onyx 提供了企業級的安全機制：包括與公司單一登入系統（OIDC/SAML/OAuth2 等）的整合、使用者和角色權限控管（RBAC，付費版支援）、API 金鑰與憑證加密存儲等（github.com）。也就是說，企業能將現有的身份驗證與權限架構套用到 Onyx 上，確保只有經授權的人員才能存取相應資料。Onyx 也支援與資料源的權限同步（例如只有某人能查詢他在 Google Drive 有權看的文件）。再次強調，因為 Onyx 由您掌控部署，任何問答處理都可在防火牆內完成，敏感知識不必上傳到外部服務。如果需要使用雲端LLM，Onyx 也提供選項使用自行架設的模型或透過代理（Enterprise 方案）與OpenAI API互動，以便符合公司安全政策（onyx.app）。總的來說，在資料隱私與安全上，Onyx 給了企業最大彈性；Notion AI 則提供了基本的隱私承諾，但無法提供私有環境隔離或更細粒度的安全客制。

其他 RAG 方案： RAG 生態中，同樣有走開源自部署路線與雲端代管路線的產品。開源方案如 Haystack、LlamaIndex 等允許企業自行搭建，安全性與Onyx類似由企業自己掌控。部分商業產品則提供混合部署模式（如某些支援在客戶VPC中部署的服務），或者強調自身的數據加密與合規認證。舉例而言，Needle 強調其具備企業級隱私控制，符合 GDPR/CCPA 等規範（needle-ai.com）；Nuclia 這類「RAG即服務」則主打免開發維護的同時，承諾不將資料用於模型訓練並提供專有雲隔離方案。在選擇時，關鍵在於企業對數據掌控的偏好：若要求嚴格離線和源代碼透明，Onyx 等開源自管方案是理想選擇（aws.amazon.com）；若信任第三方服務且追求快捷，上述雲端RAG服務也可考慮，但應確認其隱私條款滿足企業政策。

成本與可擴展性

Notion AI： Notion AI 屬於增購服務，價格為每位使用者每月 ~$8 USD（年度付費）或 $10 USD（按月付費）（notion.com）。這費用是附加在 Notion 訂閱之上（團隊版每月/每人基本費用+AI附加）。購買 Notion AI Add-on 後，團隊成員即可無限次使用 AI Q&A 及寫作助手功能，沒有額外的 API 調用費用，成本相對可預期（notion.com）。對於人數較少的團隊，此成本較容易負擔，但如果是上千人的企業，全員啟用AI可能開銷不菲。不過Notion AI 基礎建設由 Notion 代管，可擴展性對用戶而言是透明的——即使工作區頁面數量龐大或同時多用戶提問，Notion 的後端會自動伸縮資源以提供服務。因此，小團隊可以低門檻試用，大團隊只需按人頭付費，無需自行考慮系統擴容。但也因為是公有雲服務，用戶無法針對性能自行調優，只能信賴官方的改進。

Onyx： Onyx 的成本結構非常靈活，因為其核心開源社群版免費提供（bitcoinworld.co.in）。任何團隊都可以下載部署，不需授權費就能享受主要功能（多連接器、AI助理、基礎認證等)（onyx.app）。這對初創或小團隊而言，性價比極高，只需投入基礎的伺服器資源即可運行完整的 RAG 平台（bitcoinworld.co.in）。隨著需求增長，Onyx 官方亦提供Onyx Cloud 雲端版（每用戶約 $16/月 onyx.app）以及 Enterprise 企業版（客製報價）供選擇。付費方案除了代管服務，還包含進階功能（如RBAC細項權限、管理儀表板、查詢日誌、白標定制等）（onyx.app）（onyx.app）和技術支援/SLA保證。企業可以根據自身情況選擇自行管理或付費使用雲服務。可擴展性方面，Onyx 支援容器化部署和 Kubernetes 水平擴充（github.com）。也就是說，從一台筆電的小規模試用，到佈署在數十台節點上的高可用叢集，Onyx 架構都能勝任（github.com）。開源的屬性更意味著企業可自行優化程式或擴充功能以滿足特殊需求，擴展彈性極高（bitcoinworld.co.in）。在成本上，Onyx 讓企業能以極低的起始投入擁有專屬的AI知識助手，然後依需求升級服務層級（bitcoinworld.co.in）；相較之下，一些封閉RAG產品往往採取純訂閱制，長期總成本可能高於自行部署方案。

其他 RAG 方案： RAG 解決方案在成本與擴展性上差異較大：開源方案（如上述 Danswer/Onyx 前身、langchain-chatchat、Dify 等）通常免費但需要自有基礎設施支撐；商用方案則多採按用量或人數計費，例如向量資料庫服務按每月索引資料量和查詢次數收費，或企業AI助手按用戶/席位收費。部分企業級產品價格不菲但提供端到端支持和SLAs（如 Glean 等可能主要面向千人規模公司，報價常為每席位每月兩位數美元甚至更高）。因此，中小企業若有技術能力，利用開源RAG（如 Onyx）可極大節省授權成本（bitcoinworld.co.in）；大型企業則會權衡人力運維成本與採購成熟商業服務的成本。在可擴展性上，多數現代RAG架構都建立在可伸縮的雲原生基礎上，重點在於橫向擴充以處理增長的數據與請求量。Onyx 等開源方案已支持容器編排，使其在大規模使用時並不遜色於商業對手（github.com）。總而言之，成本上開源方案勝在靈活低廉，商業方案勝在省時省力；擴展性則取決於架構設計，Onyx 在這方面已具備企業部署所需的成熟度。

使用者體驗與操作門檻

Notion AI： Notion AI 的使用體驗對現有 Notion 用戶來說幾乎沒有學習成本——打開 Notion 後，在側邊欄點選「搜尋」，切換到「Ask AI」即可輸入問題（notion.com）；或者在任何頁面右下角點擊 AI 按鈕提出問題。甚至用快捷鍵在桌面直接喚出提問介面（notion.com）。回覆會直接顯示在 Notion 介面中，並引用工作區相關頁面的內容作為回答依據。由於 Q&A 深度融合在 Notion 工作流程裡，用戶不需要切換到別的應用，像平時搜尋資料那樣自然提問即可。許多使用者反映 Notion AI Q&A 有點像「專屬的 Google 搜尋」，在辦公室內部疑問時成為首要的求助對象（thesweetsetup.com）。在內容呈現上，Notion AI 給出簡潔的摘要和要點，有時也會附上其從哪些頁面抓取了資訊的鏈接，方便使用者進一步閱讀（thesweetsetup.com）。學習曲線方面，只要會使用 Notion，就會使用其 AI 功能，幾乎零門檻。唯一需要注意的是，使用團隊可能需要制定一些內容整理的習慣，確保重要知識正確地存放在 Notion，以便 AI 能搜尋到並給出可靠答案。

Onyx： 作為一個獨立的平台，Onyx 在使用者介面和體驗上也下了許多工夫，務求降低使用門檻。Onyx 提供了類似 ChatGPT 的聊天式界面，使用者可以在其中輸入問題並收到 AI 回答，回答通常還會附帶引用的文件段落或來源，使使用者有信心查證結果（aimresearch.co）。這介面可以通過 Web 瀏覽器訪問，亦可嵌入至 Slack 等聊天工具中（github.com）。例如，團隊成員可以直接在 Slack 頻道 @Onyx 機器人提出問題，AI 即時回答並提供相關文件連結，省去了來回切換應用的麻煩。對終端使用者而言，使用 Onyx 提問與一般聊天或搜尋無異，非常直觀。操作門檻較高的部分在於初始設定：部署 Onyx（若自管）需要一些 DevOps 知識，但官方文件提供了一鍵 Docker Compose 部署和各大雲平台的教學（github.com）。資料連接器的設置通常需要管理員按照指南，在各個應用（如Notion、Google Workspace、Slack）創建 API token 或 OAuth 授權（docs.onyx.app），然後在 Onyx 後台填入。這些設定對技術人員而言並不複雜，但對非技術背景的團隊可能需要額外支持。不過，一旦部署完成，Onyx 的日常使用幾乎不需要專業知識——員工可以像使用普通企業搜尋或聊天機器人那樣提問。Onyx 也提供管理介面供知識管理員監控索引狀態、編排不同AI助理的配置等等，這對希望精細調整系統的企業是有幫助的（onyx.app）（onyx.app）。相比之下，Notion AI 完全免除了部署和管理成本，但也缺乏這種深度定制的可能。總結來說，在使用體驗上，Onyx 力求做到「在哪裡工作，就在哪裡取得答案」（github.com）的順暢感，同時以適度的設定複雜度換取高度靈活性；Notion AI 則以極簡的即用體驗取勝，只要身處Notion就能享受AI輔助，但延伸性有限。

其他 RAG 方案： 其他 RAG 產品的用戶體驗取決於其定位。偏開發框架的方案（如 LangChain）幾乎沒有UI，需要開發團隊自行打造界面給終端用戶，操作門檻最高。成品化的企業RAG工具（如 Glean、Guru 等）通常提供瀏覽器插件、聊天介面或與常用工具的深度整合，試圖讓用戶無感地獲取AI助理的幫助。像 Glean 這類產品甚至將搜尋入口嵌入在各個常用SaaS裡，員工不管在Gmail還是Slack都能直接搜尋公司知識。然而，這些高度優化的體驗往往伴隨封閉性和高價位。Onyx 作為開源專案，在提供良好體驗與保持靈活開放之間取得了平衡 —— UI友好度可能略遜於某些專門商用產品的細緻打磨，但已能滿足大部分使用情境，同時允許企業自行二次開發或整合。從學習曲線看，如果團隊追求即開即用且不願配置伺服器，那商用代管RAG（如Onyx Cloud或其他SaaS）是理想選擇；如果願意投入一些技術功夫換取自主權與定制，Onyx 等開源方案的長期體驗將更具回報。

結論與建議

綜合以上比較，可以看出 Notion AI 更適合聚焦於 Notion 生態內部的知識創作與問答需求，而 Onyx 則定位為企業全域的 AI 知識中樞，提供跨平台的檢索和高彈性的部署選項。具體結論如下：

• 檢索與準確性： 如果您的資訊主要在 Notion，Notion AI 已能以不錯的速度和語境理解提供答案；但若您需要對多來源知識進行查詢，Onyx 的向量索引與 AI 驗證機制能帶來更全面且準確的結果。Onyx 在複雜問答上的表現特別突出，因為它能拆解問題、多線索搜尋，再綜合回答。這點對需要深度分析的商業問答場景相當有價值。（notion.com）（aimresearch.co）（docs.onyx.app）

• 整合與生態： Notion AI 適用於重度使用 Notion的團隊；但現實中多數公司知識分散各處。Onyx 強大的整合能力意味著您不用遷移資料，就能在原有工具基礎上實現AI搜索助理。如果您的團隊使用多種協作軟體（Slack, Confluence, Google Drive, Notion 等並存），Onyx 作為統一入口更為實用。（onyx.app）

• 安全與部署： 對於數據隱私嚴格的企業（如金融、醫療或有內網要求），Onyx 明顯勝出，因為您可完全控制部署環境，資料不出自家網域。Notion AI 雖有自身的安全措施和隱私承諾，但終究是第三方雲服務。如果政策上無法將敏感資料上雲，則只能選擇 Onyx 或類似的私有化方案。（aws.amazon.com）（notion.com）

• 成本與規模： 對預算有限的團隊，Onyx 的開源免費方案提供了一條幾乎零授權成本的升級路徑。Notion AI 的訂閱費用在小規模時尚可，但隨人數擴張成本線性增加。另外，Onyx 的架構支援漸進擴容，能隨企業成長而調整資源；Notion AI 則相對固定地依賴官方基礎設施，缺乏針對性優化的餘地。（bitcoinworld.co.in）（notion.com）（github.com）

• 使用體驗： 如果尋求極致簡便，Notion AI 無疑是令人愉快的：不用切換工具，問答體驗平滑融入日常筆記流程。而 Onyx 在初始設置上需要一些投入，但最終用戶的提問體驗也能做到接近無縫（例如Slack直接提問）。同時，Onyx 更適合有志打造企業自己的 AI 助理的組織，您可以自定義它的回答風格、接入自家系統，甚至編寫工具讓 AI 幫您執行操作。這些都是 Notion AI（以及許多封閉RAG產品）無法實現的靈活性。（notion.com）

建議： 對於主要利用 Notion 作為知識庫的小型團隊，並且不介意雲端服務，可以優先考慮直接使用 Notion AI，因其上手容易又與現有工作流程零縫隙結合，能立即提升產能。相反地，若您的企業知識體系涵蓋多種平台，且有更高的隱私、安全或定制需求，Onyx 將會是一個更具戰略價值的選擇。利用 Onyx，您可以建立一個屬於自己的「企業ChatGPT」，讓員工在任何工具中都能即時獲取權威的內部答案，同時保護關鍵數據不外泄（aws.amazon.com）。在其他RAG方案的選擇上，若您傾向開源自主，Onyx 已是目前功能完備且社群活躍的佼佼者；若您偏好商業支持與現成方案，也可評估類似 Needle、Glean 這樣的產品，但須權衡其與您現有系統的整合程度，以及長期成本投入。

總之，在 RAG 解決方案的選型上沒有放之四海而皆準的答案。理解團隊的需求重心是關鍵：是便捷整合還是強大功能？是立即可用還是長遠彈性？本次比較顯示，Notion AI 和 Onyx 各有千秋——前者貼近現有工作流程、零學習成本，後者提供企業級的整合深度與自主權（needle-ai.com）（needle-ai.com）。我們建議決策者根據團隊規模、資料分佈、合規要求及預算，權衡上述關鍵因素做出選擇。如果可能，先行試用兩者（Notion AI 有免費反饋次數，Onyx 開源版可自建測試）（notion.com）（onyx.app）。從試用中觀察哪種方案更契合團隊使用習慣與能真正解決知識檢索痛點，再投入全面部署。透過精心選擇，您將能為團隊打造一個既專業可靠又親和易用的 AI 知識夥伴，讓每個人都能更高效地挖掘和運用組織的智慧資源。（aimresearch.co）（bitcoinworld.co.in）

AI 商業寫作： 精準寫作 x 智慧流程（第二期）分享會資訊

想提升 AI 商業寫作 效率並結合自動化流程？本課程將教你運用 ChatGPT Pro（o1 pro）/ GPT-4o 與 Make + OpenAI API，大幅提升文案撰寫速度（30%~50%），並打造「虛擬組織」，讓一個人也能完成多人份的寫作與流程任務。

日期與時間：2025/03/20（四）19:00 ~ 21:00（建議預留半個小時彈性時間）

截止日期將至，立即報名

本文為【AI 商業寫作：精準寫作 x 智慧流程】分享會的示範文案，Onyx 則是我們近期納入寫作環境的建議服務方案。

關於寫作系統的詳細概念，請參考文末的【分享會】資訊說明。

小雅是一位經驗豐富的行銷顧問，同時經營著自己的小型行銷工作室。身為 Notion 重度使用者，她把所有企劃案、會議記錄、靈感筆記通通都整理在 Notion 裡。每天早晨，小雅打開電腦準備開始工作，眼前是滿滿的文件列表——企劃提案、市場分析、客戶報告……檔案量正以驚人的速度增長。

近來，為了提高內容產出效率，小雅開始嘗試利用 AI 工具（例如 ChatGPT）來撰寫企劃和行銷文案。AI 讓她的寫作速度大幅提升，原本要好幾天才完成的企劃現在一個早上就能寫出。然而，高產能也帶來新的煩惱：文件量爆炸。每完成一版 AI 生成的草稿，她習慣性地將其存入 Notion 以便日後參考。幾個月下來，Notion 資料庫裡堆滿各種版本的文稿、點子和參考資料。面對這座數位資料山，小雅不禁感到焦慮——資訊過載正在成為她新的日常。

這天上午，小雅準備與一位老客戶討論新的行銷企劃。會議前，她想溫習一下去年為該客戶做過的提案重點。她記得自己曾在 Notion 裡寫過一份詳盡的提案，內含關鍵數據和創意點子，對今天的討論肯定有幫助。於是，她打開 Notion，在搜尋欄輸入客戶名稱和「提案」關鍵字。

問題深化：搜尋的瓶頸

出乎意料的是，Notion 的搜尋結果跳出一長串項目——除了去年的提案，還夾雜了許多其他包含相似關鍵字的筆記。她嘗試使用更精確的詞彙縮小範圍，但最後仍不得不點開多個結果才能找到正確的文件。

眼看會議臨近，小雅還在茫茫「資料海」中摸索。她感到一絲挫折：Notion 內建的搜尋功能無法滿足她的需求。儘管 Notion 是極佳的筆記和資料庫工具，但面對成百上千的頁面，即使有關鍵字也難以快速找到最相關的內容。

編案：您或許會想，為何不直接使用 Notion AI？的確，我們提出的 Onyx 方案，同時也是我們嘗試協同 Make 來打造替代 Notion AI 的整體服務環境之一。

除了搜尋效率低下，AI 寫作帶來的高產能也成為新的困擾。自從引入 AI 工具後，她的內容產出翻倍，但資料庫中也多了更多版本的草稿和相似內容。她常常在寫完新文案幾週後，反而忘了檔案存在哪裡，甚至忘了自己寫過哪些內容。更糟的是，團隊成員需要延續之前的企劃時也無從下手，只好來請教她這位「活資料庫」。結果，AI 節省下的時間，又被搜尋與整理資料所耗掉。

此外，小雅心中還有個隱憂：資料安全性。AI 工具雖然方便，但有些需要上傳資料到雲端服務，讓她擔心商業機密可能會外流。尤其她掌握著許多客戶的機密資料，用 AI 時稍有不慎便可能洩露，後果不堪設想。因此，她一直希望能有一種在保護資料隱私的前提下，提升知識檢索與管理效率的方法。

Onyx 作為解決方案：知識檢索新助理

正當煩惱堆積之時，轉機出現了。某日，她偶然聽到同行提及一款開源的知識檢索與問答系統——Onyx。據說 Onyx 可以自行部署在自己的伺服器或本機，適合中小企業或個人工作室使用；更棒的是，它能連結 Notion 等資料來源，快速建立企業級的文件搜尋機制。分享者形容，只要用自然語言向 Onyx 提問，系統就會從知識庫（例如 Notion 頁面）中找到答案，彷彿身旁多了一位隨叫隨到的研究助理。

小雅聽到這裡，眼前一亮。這正中她的痛點：開源、自主部署意味資料掌握在自己手中，不必擔心隱私外洩；支援 Notion 則代表多年累積的內容無須遷移就能充分利用。自然語言檢索更令她期待——用說話方式搜尋即可免去反覆試字詞的麻煩。

更吸引她的是 Onyx 採用了檢索增強生成（RAG）技術，能將搜尋到的內容結合 AI 模型來分析並直接回答問題。換言之，如果她問一個問題，Onyx 不僅會找出相關文件片段，還會用 AI 將資訊綜合後以答案形式呈現。這聽起來幾乎就是她夢寐以求的工具：安全又聰明的知識管理助手。

當晚，小雅興奮難耐地下載了 Onyx 的開源程式碼，按照指南在自己的筆電上完成部署。很快地，系統就架設完成。接著，她將 Notion 工作空間裡的資料匯入 Onyx。看著進度條讀取著數千頁文件，小雅滿心期待——混亂的日子或許很快就要結束了。

Onyx 上線：知識檢索的威力初體驗

隔天一早，小雅迫不及待展開 Onyx 的第一次「實戰」。打開 Onyx 介面，只見介面上一個簡潔的搜尋欄和一行親切的歡迎語，那一刻，小雅彷彿真的在和一位貼心助理對話。

想到昨天找檔的波折，她決定重現場景來測試 Onyx 的威力。小雅在搜尋欄輸入了一句自然語言詢問：「去年第四季那份行銷提案的關鍵指標是什麼？」，然後按下搜尋。

幾乎瞬間，Onyx 就給出了結果。它列出了相關的 Notion 頁面，最上方正是2023_Q4_行銷提案。點開頁面後，Onyx 直接跳到「關鍵指標」所在的段落，並高亮出其中的數據，例如轉化率提升15%、社群互動提高40%等。小雅又驚又喜——過去要花十幾分鐘才能找到的資訊，如今幾秒鐘就精準地呈現在眼前。

接著，她試著請 Onyx 幫忙總結這份提案的主要建議。不到幾秒，系統便回覆了一段精煉的摘要，列出該提案的三項重點建議。小雅心中一陣激動——Onyx 不僅能找到資料，連重點提煉都替她做好了！

她彷彿看到未來自己寫企劃時將輕鬆自如——長久困擾她的知識檢索難題就在此刻迎刃而解。

工作流程的革新：AI 寫作如虎添翼

有了 Onyx 加入工作流程，小雅的AI 商業寫作流程出現了質的轉變。過去她利用 AI 產生初稿後，必須花許多時間從各處資料中提取數據和案例來充實內容；現在只要把問題丟給 Onyx，就能立即取得相關資訊，甚至連要點整理都準備妥當。AI 高速生成的內容與 Onyx 精準檢索的知識形成完美互補：一個負責大量生產文字，另一個提供精準的知識素材。

團隊協作也因 Onyx 更加順暢。以往她的助理們為了尋找某份報告或提案細節經常耗費大量時間，甚至不知道該問誰；現在只需在 Onyx 提問，就能立刻找到所需文件和重點摘要。新進同事透過 Onyx 快速熟悉公司過往專案，減少了重複尋找資料和請教前輩的時間。

曾經讓她頭疼的重複創作問題也迎刃而解。Onyx 可以搜尋語意相關的內容，當她撰寫新企劃時，若有些想法過去提案已寫過，系統會適時提供相關內容參考。她不再需要重複發明輪子——先前寫過的內容現在得以重複利用和優化，而不會被塵封遺忘。Notion 中沉睡的大量知識被 Onyx 喚醒並持續發揮價值，她的知識管理進入了良性循環。

更令人安心的是，私有部署的特性讓團隊使用 Onyx 時更加放心。資料僅存放於公司內部伺服器，所有問答搜尋均在內網完成。小雅不再擔心資料外洩；即使是敏感的客戶簡報或機密文件，也能放心交給 Onyx 索引分析。有了這道安全防線，團隊更願意全面使用 Onyx 管理知識，加速工作流程。

其實，不同領域、不同角色的使用者也同樣受益於 Onyx，例如：

中小企業的知識庫： 許多中小企業面臨內部文件分散、知識難以傳承的痛點。引入 Onyx 作為內部搜尋引擎後，企劃書、技術文件、客戶記錄等都由系統統一索引管理。員工無需再翻遍資料夾或依賴前輩口授，只要在 Onyx 提問，就能快速找到前人留下的經驗與檔案。由於採取私有部署，敏感資訊不出公司，企業在提升效率的同時也保障了資料安全與智慧財產。

Notion 重度用戶的秘密武器： 不少個人將 Notion 視為自己的「第二大腦」，多年累積了上千頁內容，但資訊量過大時再強的記憶力也會遺漏。將 Notion 知識庫接入 Onyx 後，他們可以用對話的方式搜尋筆記，彷彿替知識庫裝上智慧引擎。無需記得頁面標題或分類，只要問一句「我是否記錄過某主題？」相關筆記就會立即呈現。對創作者而言可避免重複以往的題材，對研究者而言能迅速定位需要的資料來源。有了 Onyx，再多的筆記也能隨取隨用，讓這座「第二大腦」的價值發揮到極致。

回顧這段從混亂到掌控的歷程，小雅深有感觸。曾經她為資訊過載和知識遺失苦惱不已；如今在 Onyx 協助下，海量文件變得井然有序，AI 寫作流程順暢高效。像小雅這樣面臨效率與混亂矛盾的專業人士不在少數，所幸 Onyx 的出現正好提供了解決之道——將 AI 帶來的高產出真正轉化為有價值的知識沉澱。

Onyx 正好滿足了這樣的需求——開源自主可控、深度整合知識庫、強大的自然語言搜尋與問答，再加上私有部署保障安全，讓 AI 帶來的生產力真正落地成為知識資產，而非混亂的資料洪流。如果你也希望讓 AI 產出的內容發揮最大效益，不妨考慮為自己和團隊引入 Onyx 這樣的知識檢索利器。

為了幫助更多專業人士掌握這股趨勢，小雅決定在即將舉辦的AI 商業寫作流程優化分享會上擔任講者，詳細介紹如何運用 Onyx 等工具優化寫作與知識管理。如果你對優化 AI 寫作流程、強化團隊知識管理也感興趣，邀請你參加這場分享會（點此報名）。讓我們一起擁抱 AI 商業寫作的新未來，把文件洪流化為靈感與競爭優勢！

編案：此次分享會主題並未包含 Onyx 工具介紹，此文案主要目的為展示精準寫作 撰寫系統的文案撰寫能力，故沒有特別調整此處內容，請知悉。

對我們整體概念好奇？ 你可以來這裏報名瞭解詳情。

第一件事，來自一位對生成式 AI 十分感興趣的朋友。他向我抱怨，現在大家都說「ChatGPT 好用」「一行 Prompt 就能生成好文案」，可是公司真正使用時，卻發現要細調 Prompt、來回試驗不知多少次，而且一旦換一個人接手，之前的經驗又無法順利傳承，幾乎等於重頭開始。 他說：「工具雖好，但怎麼感覺始終沒辦法工業化運作、沒辦法複製給下一位同事？」

第二件事，是聚會結束後，另一位剛接觸 AI 的夥伴脫口而出：「我今天聽到你三四次提『AI 商業寫作』，但它跟一般『AI 寫作』差在哪裡啊？」 這句話讓我驚覺：或許很多人對「AI 寫作」的印象還停留在「打一兩句提示詞 → 直接生出文章」，卻沒有想過，如果要在商業或企業規模裡運用，光靠「一次性 Prompt」以及「繁複調整 Prompt」這兩種策略根本無法滿足可複製、可管理與可交接的需求。

於是，我開始重新審視自己一直推廣的【AI 商業寫作：精準寫作 × 智慧流程】。

• 為何我們不能只停留在「打一兩句 Prompt → 生成結果」？

• 為何非得強調「從個人到組織」、「從單次到流程」、「可被大量複製與交接」的工業化思維？

這些問題，正是「AI 商業寫作」與「一般 AI 寫作」的分水嶺。接下來的內容，將帶領大家一步步了解：什麼是「精準寫作」、為何還要加上「智慧流程」，並最終邀請你參加我們的分享會，親身體驗如何在組織中落實這套系統化方法。

為何鎖定「AI 商業寫作」？

先聊聊市面上流行的 AI 寫作方式。大多數人都知道「輸入 Prompt → 得到一篇文章」，但卻常碰上以下問題：

• 無法交接：同事之間無法快速複製彼此的提示詞調校過程，下次想重現同樣品質的文章，很難。

• 經驗難以傳承：每次都要重新摸索 Prompt 或上下文設定，導致寫作效率參差不齊。

• 管理與品質控管困難：AI 生成的結果可能跑題，或出現錯誤資訊，讓團隊難以控管「哪個步驟出了問題」。

這些痛點在日常行銷文案產出、公告撰寫或合約分析時，都曾出現。如果只有一兩個人私下測試，或許還能勉強湊合，但要在企業規模落地，就會發現「沒流程」是個大麻煩。

反過來說，我們也測試過不少適合套用 AI 寫作的場景，像是：

• 電子報、公告：結構相對固定，需要條列論述或定期更新。

• 合約分析 & 撰寫補充條款：需要邏輯與法條引用，但格式多半固定。

• 招生簡章、課程廣告文宣：有標準化架構、重複率高。

• 閱讀心得、摘要電子報：需要條理清晰、段落分明。

這些都能夠透過我們發現的系統性 AI 商業寫作方法，實現快速且可複製的寫作效果。

但 AI 也不全能。例如，我們嘗試用 AI 產生日常社群貼文（如 Facebook 行銷文），卻發現效果不理想。因為 FB 行銷文往往需要強烈個人色彩、引發情感共鳴，而 AI 生成的內容雖然流暢，但缺乏溫度，導致互動度不如預期。

因此，如果只把 AI 寫作當作一次性的大膽嘗試，可能會忽略後續「怎麼複製給其他人」「怎麼維持質量」「怎麼管理所有版本」等細節。 商業場域要的，是「可交接、可管理、可複用」的整合流程，這才是「AI 商業寫作」所鎖定的關鍵。

什麼是「精準寫作」？

「精準寫作」強調兩個面向：一次到位、高度貼合組織與個人脈絡。 與其讓 AI 胡亂發揮，再花大把時間修飾，不如在前期就把核心概念、品牌調性、結構需求整理完備，並精確傳達給 AI。 這樣生成出來的文案，不僅更符合想表達的概念，也少了大量冗長的修改過程。

至於「精準寫作」核心原則部分，則有下面幾點：

• 站在「總經理」角度思考：你不必事必躬親撰寫每個細節，而是掌握「方向、主旨、價值訴求」；AI 則扮演底層的「體力活」，負責快速產出初稿。

• 更多時間投入在思考、規劃、資料準備：在 AI 寫作世界裡，越能事先準備完善資料與脈絡，AI 產出就越精準。

• 使用推論模型（如 o1 pro / o1）：相較於一般聊天式模型，推論模型本身更注重背後的邏輯推演，這樣的模型先天特性，讓我們的文案撰寫可以一次到位的「精準度」更高。

經過我們實際的驗證與應用，使用這樣的寫作系統可以得到的具體效益包括：

• 寫作速度與水準同時提升：透過 AI 的高效生成，人力可轉向更具創造性的工作。

• 提高靈活性與效率：因為已有完整的原始資料與脈絡，若某個語言模型或大綱產出的內容不合適，可迅速切換其他模型或方案，快速重寫並保持一致性。

為何整個寫作系統要加上「智慧流程」？

光有「精準寫作」，能大幅提升個人產能，但若要放大到企業層級，就必須考量到多人協作、版本控管、知識庫管理等因素。

因此，我們需要更有系統性的「智慧流程」，將個人化的寫作經驗轉化為組織化且規模化的管理機制，其中最關鍵的就是「知識庫管理」與「流程控管」。

• 知識庫管理：AI 的寫作效率很大程度取決於資料品質；如果能建立企業專屬的文件庫或參考資料，讓 AI 在一開始就讀取內部脈絡，必能降低試錯成本。

• 流程控管：透過標準化流程，讓每篇文章從「初稿 → 審核 → 潤稿 → 最終發布」都有明確步驟可循，並且能自動記錄與歸檔。

而要真正落實這樣的智慧流程，就必須結合「自動化」與「大型語言模型」的優勢：

• 使用自動化平臺（如 Make）串接多個步驟：從收集素材、生成初稿、審稿提醒，到最終上稿或寄發電子報，一氣呵成。

• 整合大型語言模型（o1 pro、GPT-4o等）作為核心「撰寫＆推論」單元，實現真正的「一條龍」寫作生產線。

• 企業導入後，就能讓單一作業流程具備智慧化判斷能力（例如自動判斷哪篇文章須送法務審核），大幅縮短人工作業時間。

前進行動：報名參加分享會

為了讓更多人理解並實際操作，我們即將舉辦一場「AI 商業寫作：精準寫作 x 智慧流程」分享會，希望透過概念講解以及我們實際撰寫過程的示範說明，帶領你踏出關鍵第一步。

我們期待透過這樣的主題分享，讓您體悟到，如何在組織中導入「AI 商業寫作」，從單次 Prompt 躍升為「精準寫作 + 智慧流程」。

我們分享會主要內容計有：

1. 精準寫作心法與核心流程：掌握有效技巧，讓 AI 快速且精準地生成符合品牌需求的高品質內容。

2. 推論模型 vs. 大型語言模型：了解推論引擎如何提升 AI 精準度，掌握兩種模型的核心差異，奠定未來進階應用基礎。

3. 自動化流程與智慧流程：不僅利用 AI 產生內容，更進一步將 AI 工具整合到工作流程中，實現自動化到智慧化的全面升級。

4. 精準寫作 × 智慧流程的實例分享：透過實際 Demo 展示如何整合 ChatGPT Pro、Make 自動化平台與 Line Bot，迅速落地實踐，並掌握常見的 LLM Agentic System 設計模式。

5. Q&A 互動交流

報名資訊：

• 報名連結： AI 商業寫作：精準寫作 × 智慧流程（第二期）

• 時間、地點：2025/03/20（四） 19:00~21:00（線上進行）

• 名額有限，報名參加即享有免費一對一顧問諮詢機會，協助您深入釐清導入策略與最佳實踐方法，歡迎盡早報名！

報名分享會

活動二、填寫「搶先關注表」

對於我們 AI 商業寫作 系列有興趣？ 填寫我們的【搶先關注表】即可搶先獲得後續任何新活動與第一手優惠通知。

👉 搶先關注表

AI 寫作不只是「一次性 Prompt」，而是一整套「精準寫作 x 智慧流程」：

• 在個人層面，你能更快產出高品質文章；

• 在組織層面，你能複製經驗、統一品質，真正讓 AI 寫作發揮最大價值。

透過「精準寫作」，我們不只是在生成文字，而是重新思考「從資料到文章」的每一個環節怎麼優化；透過「智慧流程」，我們把所有步驟標準化、自動化。這樣的模式，能顯著增進生產力與組織效能。

在分享會結束後，我們也會推出更多課程或社群活動，歡迎持續追蹤。 當你熟悉如何在寫作上運用 AI，自然也能把類似的自動化、流程管理概念，延伸到企業其他部門。

最後提醒：別錯過這次的分享會！趁著 AI 產業正熱，及早掌握「AI 商業寫作」的核心關鍵，就能在未來贏得先機。快點擊報名連結，讓我們一起以「精準寫作 × 智慧流程」，開創商業寫作的新時代！

報名分享會

在上一階段課程中，我們深入探討了 AI 商業寫作的核心理念與應用價值；但是只有理論而沒有實作，終究只是空談。正如業界常說：「做架構不落地，就只是 PPT 架構師」。許多學員在課後也主動詢問更實際的操作方式，例如要如何具體串接 ChatGPT Pro、Make（Integromat 前身）、Line Bot、Google Form、Google Sheet、Notion、Discord 等多種 SaaS 工具，來完成自動化的寫作與業務流程。

這些問題在本「實做月」中都將獲得解答。我們將帶你真正把系統架構圖變成「能協助你加速產出結果」的落地方案。

實做架構：從基礎服務開始，打造你的智慧流程

以下是我們在新一波課程設計中所選用的 AI 與自動化主力工具，並簡要說明它們在整個系統中的角色：

1. AI 工具主力：ChatGPT Pro

   • 核心文字生成與分析，由多階段 Prompt 設計組成的「精準寫作流程」。

2. 自動化平台：Make（Integromat 前身）

   • 我們的「神經中樞」，負責整合所有外部服務，執行條件觸發、資料流轉與自動化排程。

3. 前端（客戶端）服務

   • Google Form：蒐集客戶/學員資料，如報名表、需求回饋表等。

   • Line Bot：打造與客戶互動的入口；可作為客服、問卷回覆、行銷互動的第一線。

4. 後端（管理）服務

   • Google Sheets：簡易且好用的資料庫，收集表單資料、進行初步分析。

   • Notion：文件知識庫與協作平台，讓內部團隊隨時讀取最新企劃、教案、文案檔案。

   • Discord：用於後端通知，當自動化流程有狀態更新或需人工介入時，能即時收到訊息。

5. 大型語言模型 API

   • OpenAI o3-mini / o1 / GPT-4o：用於部分針對特定領域的「深度文字生成」；必要時可針對不同模型切換調度。

為什麼選這些服務？

技術性細節並非本篇文章的重點，我們已有一份專門針對 「Line Notify 替代方案」 與 「雲端智慧中心 - 知識庫」 的深入調查報告，想進一步了解的朋友，請點擊下方表單填寫資訊，免費索取：

👉 線上索取表單：搶先關注表

這些基礎服務可以幫助你什麼？——日常應用情境

想像你是個「一人公司」或小型團隊，需要同時兼顧客戶聯繫、行銷文案撰寫、行動報表製作、服務通知等多重任務，往往忙得不可開交。透過以下流程，你就能大幅簡化工作：

1. 客戶填寫需求表單（Google Form） → 系統自動將資料寫入 Google Sheet →

2. Make 發送通知（Discord/Line），提醒你檢視新潛在客戶 →

3. 一鍵觸發 AI 商業寫作流程，自動生成初步提案或客製化行銷文案 →

4. Line Bot 回覆客戶 進一步互動，若符合資格可立即安排報價或會議 →

5. Notion 同步更新 所有資料，留存下次可複用的文案與客戶互動紀錄。

透過以上串接，你將真正體驗到：

「AI 寫作 × 自動化流程 = 一人也能完成多人份的工作」

下個月課程：AI 商業寫作 × 自動化流程「整合課程」即將登場

為了讓更多人掌握這套落地方法，我們正在密集籌備下個月（2025/04）的全新整合課程，將包含：

1. AI 商業寫作概念課程

   • 從基礎原理到撰文框架，帶你掌握 Prompt 設計、LLM 工作邏輯，以及商業寫作的核心技巧。

2. 自動化流程實做課程

   • 手把手教你用 Make 平台，串接多種前後端工具，搭建個人化的智慧工作流程。

3. 個人預約 or 定時小班制 教練陪跑 / 顧問服務

   • 為你量身訂做的實作諮詢與問題答疑，幫助你真正落地到自己或企業的運營現場。

課程內容目前開發中，我們保留調整權利。

但核心宗旨不變：要幫助你學以致用，優化工作流程，進而邁向「一人獨角獸」的高生產力之路！

近期最後一場 AI 商業寫作概念課程 —「AI 商業寫作：精準寫作 x 智慧流程」

如果你還沒跟上我們的 AI 商業寫作基礎理論，別擔心！本月我們還有「近期最後一場」的概念課程分享會，把握機會，否則就得等到下次整合課程開跑，恐怕又要再等一段時間。

• 課程資訊與報名：👉 點此查看最新課程連結

立即行動：報名、追蹤、索取更多深度報告

1. 點擊我們的「精準寫作方法論」文章

   • 若你是第一次認識我們，可先一窺我們如何運用 LLM 寫作，進一步了解 AI 文案背後的思維。

   👉 什麼是「精準寫作」？

2. 點擊課程連結

   • 參加 AI 商業寫作：精準寫作 x 智慧流程 概念課程；把握本月（2025/03）最後一場基礎入門機會。

   👉 AI 商業寫作：精準寫作 × 智慧流程（第二期）

3. 填寫「搶先關注表」並報名

   • 即可搶先取得【Line Notify 替代方案 - 深度報告】，並獲得後續任何新活動與第一手優惠通知。

   👉 搶先關注表

讓我們一起把理論化為實際行動，讓 AI 商業寫作與自動化流程不再只是 PPT 架構，而是真正落地，為你創造工作效率與價值的最大化。這個「實做月」，你準備好了嗎？趕快報名、填表，並持續關注我們的動態，一起迎接「一人獨角獸」的高效率新時代！

（架構圖 From Decoding ML - From noisy docs to fine-tuning datasets）

在 Decoding ML 的【From noisy docs to fine-tuning datasets】這篇文章的架構圖，看到一個名詞 Prompt Monitoring vs LLM Evaluation，跟我之前習慣統稱 XXX Evaluation 不同，我感覺這樣的命名蠻不錯的，將 Prompt / LLM 兩者本質的不同，描述的很清楚，以下有個簡單的定義，和大家分享。

Prompt Monitoring vs. LLM Evaluation 這兩者都涉及 大語言模型（LLM）性能的監測與評估，但它們的焦點和範圍有所不同：

1️⃣ Prompt Monitoring：針對提示詞（Prompt）的監控與優化

🔍 核心目標：監控和優化 Prompt 的效果，以確保 LLM 輸出符合預期

• 主要關心「輸入 Prompt 如何影響輸出結果」

• 監控 不同 Prompt 的表現，以找出最佳 Prompt 設計

• 追蹤 LLM 在 不同任務、場景 下的輸出變化

📌 具體內容
✅ 監控 Prompt 在不同時間、不同數據集下的表現
✅ 追蹤 Prompt 的改變對輸出結果的影響（如格式、長度、準確性）
✅ 分析 Prompt 與 LLM 之間的交互模式
✅ 幫助開發者微調 Prompt，讓模型回應更精確

📌 應用場景

• 企業內部客服機器人，監測 Prompt 變更是否影響回應品質

• AI 內容創作平台，優化 Prompt 以產生更具吸引力的文案

• 研究 LLM 在不同語境下的 Prompt 敏感性

2️⃣ LLM Evaluation：針對整體 LLM 性能的評估

🔍 核心目標：全面評估 LLM 的性能，涵蓋準確性、公平性、安全性等

• 主要關心「模型本身的能力」，不只是特定的 Prompt

• 測試模型在 不同類型的輸入 下是否能生成高質量的回應

• 包含 人類評估與自動化測試，確保 LLM 整體的可靠性

📌 具體內容
✅ 使用標準化指標評估 LLM（BLEU, ROUGE, GPTScore, BERTScore）
✅ 檢測 LLM 是否有偏見（Bias）、幻覺（Hallucination）、有害內容（Toxicity）
✅ 衡量 LLM 的泛化能力，在 未見過的輸入 仍能產生良好結果
✅ 持續追蹤不同 LLM 版本的進步（例如 GPT-4 vs. GPT-3.5）

📌 應用場景

• AI 產品團隊評估 LLM 的商業應用可行性

• 法律 / 醫療 / 金融等高風險領域，確保 LLM 回應的準確性

• 監測 LLM 是否會隨時間劣化（Drift），確保長期穩定性

對比總結

Prompt Monitoring vs. LLM Evaluation

• 關注點：Prompt Monitoring 關心 Prompt 本身的影響，LLM Evaluation 關心 LLM 整體能力與表現

• 目標：Prompt Monitoring 目標是優化 Prompt，讓輸出更準確，LLM Evaluation 則是測試 LLM 在不同任務的整體性能

• 監控對象：Prompt Monitoring 主要追蹤 Prompt 變更、輸出格式，LLM Evaluation 則測試準確性、公平性、偏見等

• 方法：Prompt Monitoring 透過 Prompt A/B 測試、數據分析，LLM Evaluation 則透過自動評估 + 人工標註測試

• 適用場景：Prompt Monitoring 適用於 Chatbot、內容創作、客服，LLM Evaluation 適用於 AI 研究、LLM 模型開發

📌 什麼時候該用哪一種？

• 當你希望找到最佳的 Prompt 設計，讓 LLM 產生更好的回應時 → 用 Prompt Monitoring

• 當你希望評估 LLM 的整體能力，確保模型表現穩定時 → 用 LLM Evaluation

• 當你在 Prompt Monitoring 發現 LLM 總是產生錯誤回應，可能需要 LLM Evaluation 來檢查模型本身是否有問題

這兩者可以互補使用，例如：

1. 先用 Prompt Monitoring 找到最佳 Prompt

2. 再用 LLM Evaluation 測試不同 LLM（GPT-4, Claude, Gemini）在該 Prompt 下的表現

這樣就能既 提升 Prompt 效率，又能 選擇最佳 LLM 方案 🚀

這篇文章是我們【ChatGPT Pro 智慧大腦實驗計劃】的第二階段的第一個成品。

它是完全以我們的精準寫作（元寫作 / 文件驅動寫作）系統，自動撰寫出來的。

您一定不相信！ 但是我們做到了！

想知道是如何做到的？ 你可以從這裏開始認識【什麼是精準寫作系統】： https://chatgptlanding.substack.com/p/what-is-ai-precision-writing

想親身與我們互動理解？ 2025/2/15 以前您還有機會報名我們第一階段分享會： https://forms.gle/zkkYroHjyCwD3Eny7

想瞭解第二階段內容？ 請填寫我們的搶先關注表： https://forms.gle/LrWAUkygAQ4ytdbh8

「各位，我們公司收到了很多客戶填完表單後的資訊，要再用 AI 幫忙產出各種建議書，流程非常繁瑣。大家有沒有辦法自動化？」老闆在會議室裡召集大家，滿臉期待地看著團隊。

小明翻開筆電，苦惱地說：「我只知道先在 Google 試算表上整理資料，但後面還要執行 AI 分析、再寄 Email …感覺很花時間。沒有簡單的工具嗎？」

一旁的阿蘭笑了笑：「我聽說『Make』這個平台可以串接各種工具，幫我們把一連串步驟自動化。可是我還沒真的用過，不知道好不好上手。」

就在這時，王教授推開會議室的門走進來：「我正好做過不少類似案例，Make 很適合串接 Google Sheets、OpenAI、Gmail 等應用程式，讓流程完全自動化。來，我帶你們瞧瞧吧！」老闆、小明、阿蘭面面相覷，決定就此展開一場「AI + 自動化」的學習冒險。

用一張表單開始——看見我們的資料

王教授先開啟了投影，螢幕上出現一份 Google 試算表，裡面列出了許多客戶資訊與他們對 AI 的看法。

「這就是我們的資料蒐集表單，也就是故事裡的 圖 A。」王教授解釋道，「每當有新客戶填完線上表單，就會把資料彙整在這裡。像是 使用者名稱、產業類型、組織規模、以及『對 AI 的認知與使用狀況』等。」

小提示：

• 這份試算表就是我們後續要串接到 Make 的關鍵來源。

• 想像一下：未來只要客戶一填表，Make 就能自動讀取、幫忙執行各種後續動作 (AI 分析、Email 寄送…等等)。

小明瞪大眼睛：「原來這些欄位就是我們要拿來做分類、產生建議書的基礎啊！」

初次見面，這裡就是 Make 的主畫面

王教授接著示範如何登入 Make：「瞧，這就是我登入後看到的主頁面 (圖 B)，它會顯示組織 (Organization) Dashboard，左邊是功能選單 (Menu)。」

畫面上可以看到：

1. Organization 面板：包含目前方案、使用量、以及操作圖表。

2. 用量重置 (Usage Reset)：顯示下次月度額度重置的時間；若操作量不夠，也能在這裡購買額外的操作次數。

3. Active Scenarios 列表：下方會列出當前已啟動的 Scenarios（也就是「自動化流程設定檔」）。

阿蘭：咦，左邊還有很多其他項目，例如「Teams」「Templates」「Connections」「Webhooks」…這些是什麼？

王教授：嗯，Make 功能很豐富，不過我們先大概知道這裡是後台主控台就好。今天重點會放在「Scenarios」如何編輯與運行。其他像是團隊管理 (Teams) 或連接器連線 (Connections) 的設定，以後有需要再深入談。

找到你的工作空間：Scenario 選單

接著，王教授把滑鼠移到左側選單，點選「Scenarios」。立刻跳出一個畫面 (圖 C)：

1. Folders 區塊：左邊可以看到「All scenarios」「Uncategorized」…甚至可以自訂資料夾，把不同專案的自動化流程做分類。

2. Create a new scenario 按鈕 (右上角) ：如果你想開一個全新的自動化流程，按一下即可。

3. 情境檔清單：在中間的列表可以看到所有已建立的自動化「Scenario」。它們可以開關 (ON/OFF)，也能預先排序或歸檔。

「我們要自動化的所有流程，都是在這裡建立、管理、維護的。」王教授邊介紹邊操作。「往後只要要新增任何自動化任務，或想修改/複製現有的流程，都會在這個畫面進行。」

Scenario 編輯器初體驗

「接下來，如果我想新增一個全新的自動化流程，就會來到所謂的Scenario 編輯器 (圖 D)。」

只見王教授建立一個空白 Scenario，畫面中央出現一個大大的 + 號圓圈；底部則有「Run once」、「排程 (Every 15 minutes)」等控制按鈕。

• (1) [New Scenario] 與上方標題

• (2) 右側浮出的應用程式 (App) 列表，可搜尋各種常見服務，如 Google Sheets、OpenAI、Gmail、LINE…

• (3) 下方則是測試、排程等操作區，可選擇手動執行一次 (Run once)，或每隔幾分鐘自動執行。

「當我們想在 Make 裡串接任何外部服務，都是先在這顆大紫色圓圈，點擊 + 後加入一個Module。」王教授強調，「Module 就是用來執行每個步驟（例如：讀取 Google Sheets 的資料、呼叫 OpenAI 產生內容、寄送 Email 等等）。每個 App 都可能包含多種功能模組，我們在這裡逐一組裝，最後就能完成一條自動化的流程線路。」

App vs. Module？

阿蘭皺著眉：「教授，那 'App' 跟 'Module' 的差別是什麼？我看清單上同樣是 Google Sheets，可是下面一堆像 'Add a row'、'Update a row'、'Watch New Rows'…這些又是什麼？」

王教授微笑解釋：「App 指的是『服務本身』，像 Google Sheets、OpenAI、Gmail；而Module 指的是『執行該服務的具體動作』，例如在 Google Sheets 裏，你要執行的動作可以是『新增一列 (Add a Row)』或『搜尋符合條件的列 (Search Rows)』、甚至是『觸發新列的監聽 (Watch New Rows)』等等。

1. 先在清單裡選擇某個 App（例如 Google Sheets）。

2. 再從該 App 提供的不同功能裡挑選你要的 Module（例如 Add a Row）。

將來，我們要 『搜尋』(Search) 試算表中符合特定條件的客戶資料，或 『新增』(Add) 一條紀錄時，就必須選對相應的 Module，設定好欄位，就能讓 Make 幫你自動執行。」

聽到這裡，小明恍然大悟：「原來如此！App 就像一個『應用程式或服務』的大集合；Module 才是我要做的『具體功能』！」

前往下一步：搜尋 Rows 試試看

王教授接著帶著大家在 Scenario 編輯器 裡示範一段操作：「比方說，我們稍後會需要讀取 Google Sheets 裡的客戶資料，那可以在右側搜尋列輸入 Search Rows，就會看到對應的功能模組。

點擊它之後，就能開始設定：要連接哪個 Google 帳號？要讀哪一個試算表？篩選條件是什麼？…等等。」（這部分更詳細的教學內容，會在下一章重點說明。）

為什麼選擇 Make？

看到大家充滿興趣，老闆忍不住問：「市面上自動化平台那麼多，為什麼特別選 Make？」

王教授推了推眼鏡，簡單列出幾個特色：

1. 可視化流程設計：透過「串接模組」的方式，能一目了然地看到資料在各 App 之間如何流動。

2. 強大的連接器生態：支援多數常見雲端服務（Google、OpenAI、Slack、Gmail…），並且持續擴充。

3. 彈性與高階功能：可利用 Router 分流、Formatter 處理資料格式、錯誤處理 (Error Handling) 等，更能應付複雜的商業邏輯。

4. 運行穩定且性價比高：對於初期用量的中小企業、個人專案非常友善。

「簡單說，Make 讓人以『畫流程圖』的方式，邊想邊做，把過去要寫程式才能達成的整合任務變得更直覺。」王教授補充。

本章小結：準備好，迎接自動化挑戰！

會議結束前，老闆總結道：「原來 Make 的介面就是先登入看到主控台 (圖 B)，再到Scenarios (圖 C) 裡管理或新增自動化流程，最後在Scenario 編輯器 (圖 D) 中用Module搭建整個自動化邏輯。App vs. Module (圖 E) 的概念我大概也懂了！」

小明合上筆電，忍不住期待：「看來接下來只要把 Google 試算表與 AI 結合，就能輕鬆完成自動產出建議書了，真是太酷了！」

王教授點頭：「沒錯。在下一章，我們會正式示範如何使用 Google Sheets / Search Rows 來讀取並篩選名單資料，讓小明和阿蘭一起動手試試。大家準備好了嗎？」

阿蘭笑說：「隨時待命！」

你本章學到什麼？

• Make 的主要介面：

  • Dashboard (圖 B)：登入後的組織概觀、用量、已啟動的 Scenarios

  • Scenario Menu (圖 C)：管理、分類你的所有自動化流程

  • Scenario 編輯器 (圖 D)：實際「搭建」流程的地方，透過 Module 串起整個邏輯

• App vs. Module (圖 E)：App 是服務本身，Module 是執行該服務的某個功能。

展望後續：四大自動化流程即將啟動

• 接下來，我們會逐步完成四大自動化流程：

  1. 從 Google Sheets 抓取並篩選客戶資料

  2. 透過 OpenAI 自動分類企業規模 & AI 成熟度

  3. 根據前一步的結果，產生專屬的 AI 建議書

  4. 最後自動寄送 Email，將建議書傳給對應的客戶

「只要把這些流程都跑順了，日後客戶一填完表單 (圖 A)，Make 就能自動幫我們完成後續所有動作！」王教授微笑預告，「大家敬請期待下一章的實戰吧！」

（完，以上為 Chapter 0 內容）

• 本章重點複習

  • 你已認識 Make (Integromat) 的基本介面：Dashboard、Scenario Menu、Scenario 編輯器

  • 你知道「App vs. Module」的概念：App 是外部服務，Module 是在該服務上要執行的動作

  • 你了解到接下來將在 Make 中串接 Google Sheets、OpenAI、Gmail 等服務，做出一套自動化的 AI 建議書流程

下一步：

跟著王教授，進入 Chapter 1，學習「從 Google 試算表抓取並篩選客戶資料」的實作教學！準備好體驗一鍵自動化的爽快感吧。

編按： 本文為實驗性文章；使用 OpenAI Deep Research 自動生成 & 簡易人工編輯。人工編輯部分，僅簡單使用肉眼檢查是否有明顯錯誤，不保證所有內容的正確性。如有疑慮請自行詳細確認。

deep research 對話記錄：
https://chatgpt.com/share/67ad3703-38d0-8011-b4df-c7d2b87411b2

自動化平台是一種軟體平台，用於跨應用程式自動執行業務流程和任務，以減少人工操作。它通常透過事件觸發（trigger）和動作（action）的架構運作：當某個應用程式中發生特定事件時（例如收到一封電子郵件或表單提交），平台會自動觸發預先定義的一系列動作，在其他應用中執行對應任務（workato.com）。核心概念是利用各種應用程式的 API 或整合介面來串聯不同系統，實現資料傳遞和流程協調，從而端對端自動化業務流程（workato.com）。自動化平台的目的在於減少重複性工作、降低人工錯誤並加速流程，例如讓應用之間的信息自動流轉，而無需人工逐步操作。

自動化平台的常見使用案例

自動化平台廣泛應用於各種情境來優化工作流程。例如，在企業流程優化方面，可以自動處理員工入職手續：當人力資源系統將候選人狀態標記為「已錄取」時，觸發自動流程，為新員工在 HR 系統、IT 帳號管理等各系統建立帳戶，同時安排寄送入職通知郵件（workato.com）。又如在

資料同步方面，當客戶在網站提交詢價表單後，自動將其資料從表單系統傳送到CRM和電子郵件行銷系統，確保各系統資料一致。再比如行銷自動化，當潛在客戶提交了試用申請這類銷售線索時，工作流程自動啟動，在幾乎即時的情況下將該線索分配給銷售團隊、發送感謝郵件，並在CRM中建立記錄（workato.com）。其他常見案例還包括：電子商務訂單處理（下單後自動更新庫存並通知物流）、客戶支持（將客服郵件自動轉工單並提醒相關人員）、社群媒體行銷（新內容發布時自動在各平台推送）等。這些場景中，自動化平台充當“膠水”角色，將不同工具連接起來，使整個流程自動化運行。

3. 自動化平台與 RPA 的不同

自動化平台與**RPA（機器人流程自動化）**在技術實現和使用方式上有明顯差異：

• 技術層面：自動化平台主要透過應用程式的API或內建的整合介面來連接各系統，屬於工作流程級的自動化。例如Zapier、Make這類工具使用各應用的官方介接，基於“如果...就...”邏輯在雲端執行操作。而RPA則側重於使用者介面層級的自動化，它透過軟體機器人模擬人工對應用程式UI的操作（點擊按鈕、輸入資料等）。換言之，RPA 可以像人一樣操作任何軟體，即便該軟體沒有提供API介接。這使得RPA能夠處理一些傳統自動化平台無法觸及的情境，例如老舊的桌面應用或主機終端系統。（workato.com）

• 使用方式：由於自動化平台依賴應用的官方整合，通常配置在雲端且以圖形化介面拖放方式建立流程，使用者不需要編寫程式即可構建跨系統的自動工作流程。而RPA工具一般需要在本地或虛擬機上部署機器人，透過錄製動作或流程設計器來教導機器人執行步驟。RPA常用於模仿人工重複性的鍵盤輸入和滑鼠點擊，強調在不改變現有系統的前提下自動執行原本人工的操作。

• 適用場景：自動化平台適合具有API的現代雲端服務的整合，自動執行資料在各服務間的傳遞，重構流程以提高效率。例如它可以重新設計業務流程，從根本上改善處理方式。而RPA適合無法直接整合的應用（如老舊的ERP、Citrix介面等），透過介面模擬實現自動化，它更多是在現有流程基礎上替代人工操作。因此，如果一個流程本身很低效，RPA並不會優化它，只是以機器方式執行；相反，自動化平台可以促使你重新考量流程並優化步驟。（workato.com）

• 維護成本：自動化平台基於API，相對穩定，只要應用的API不廢止，整合就能持續運作。而RPA機器人較脆弱，因為只要應用程式的介面有細微變動（按鈕位置改變等），機器人的腳本可能就無法正常運行。這意味著RPA流程需要更多維護。如果企業需要自動化的任務越來越多，就得建立和管理大量機器人，增加技術管理成本。相對而言，若目標應用都有良好API，自動化平台的方案會更易於維護。（workato.com）

總結來說，自動化平台和RPA各有側重：RPA著重界面層的任務自動化，優點是對任何系統都可作用（哪怕沒有API）（workato.com），但缺點是不改變原有流程且機器人需要細心維護（workato.com）；自動化平台著重流程優化和系統整合，能帶來更深層的流程改進，但局限於目標系統需有可用的整合介面（workato.com）。

4. 自動化平台與 RPA 工具的比較

以下從 價格、易用性、整合性、初學者友善度 四個角度，比較幾款代表性自動化平台（Make、Zapier、n8n、Lindy）與 RPA 工具（Microsoft Power Automate 以及另一常見RPA：UiPath）的差異：

價格

自動化平台：大多提供免費方案及階梯式訂閱。以Zapier和Make為例，Zapier提供免費方案（每月執行上限約100個任務）（integrately.com）；Make 也有免費額度（每月約1000次操作）（integrately.com）。付費方面，Make的入門付費方案約$9/月（含1萬次操作）（integrately.com）起，Zapier則約$19.99/月起（含750個任務）（integrately.com）。開源的 n8n 可讓用戶免費自架使用（自行部署不受執行次數限制），官方也有雲端服務收費方案。Lindy 則目前提供免費試用，正式方案屬訂閱制（定價依功能和用量而定）。整體而言，自動化平台的價格親民，小型團隊甚至個人可以零成本上手，再根據需求升級付費方案。

RPA 工具：RPA通常成本較高。Microsoft Power Automate 雖隨部分 Microsoft 365 方案附帶有限的免費使用額度（例如可在Office應用間建立基本雲端流程）（dynamics.folio3.com），但進階功能（特別是桌面端RPA的無人值守機器人）需要額外付費授權。其付費模式包括「每位用戶」或「每流程」收費，典型價格如每用戶每月$15起（僅雲端自動化）到每用戶每月$40（含RPA機器人）等（dynamics.folio3.com）。至於UiPath等專業RPA平台，企業版採授權訂閱制，費用相對昂貴——有顧問報告指出UiPath企業方案的實施初始成本可在 $60k-$100k 美元之間，整體而言

遠高於 Power Automate（dynamics.folio3.com）。不過UiPath提供社群免費版（Community Edition）給開發者個人和小型團隊使用，功能接近完整版，但商業部署需購買授權（itransition.com）。總的來說，對預算有限的組織，Microsoft Power Automate 通常比 UiPath 更具成本優勢（約便宜40~50%）（dynamics.folio3.com）。

易用性

自動化平台：這類工具以低程式門檻著稱，但不同產品面向的用戶群略有差異。Zapier 擁有非常直觀的網頁介面，透過下拉選單逐步設置觸發和動作，新手幾分鐘內即可上手，被認為是最簡單易用的方案之一。Make 則提供了視覺化的拖放介面來構建工作流程，每個步驟以模組節點方式呈現，方便查看整體流程。它能實現更複雜的邏輯，但相應地介面選項也更多，新手起初可能覺得界面資訊量大、設定較繁瑣，需要一些學習曲線（air.tableforums.com）。n8n 因為定位偏向技術用戶，在複雜任務上需要用戶了解一些技術知識（例如撰寫簡單的JavaScript代碼或API調用），對非工程背景的人而言相對不如 Zapier/Make 直觀。而 Lindy 主打 AI 助理概念，強調以自然語言來構建自動化，因此在設計上期望即使不懂技術的人也能輕鬆描述需求並由AI代理生成流程，理論上應是相當易用的（實際效果還有賴AI理解的精確度）。

RPA 工具：Microsoft Power Automate（特別是其雲端部分，有時稱為Flow）設計初衷是讓業務人員也能建立簡單流程，介面與其他Office應用一致並提供大量範本，對熟悉微軟生態的使用者而言，學習成本相對較低（dynamics.folio3.com）。其桌面端RPA工具（Power Automate Desktop）提供錄製巨集與拖放動作庫，也是在努力降低非程式人員的使用門檻。然而，RPA流程本身較複雜（特別是跨多應用程式的操作），要完全開發可靠的機器人往往仍需要一定的

技術背景。一份分析指出，Power Automate 表面上的圖形介面雖友好，但要將自動化「程式」完成配置，涉及變數、條件、錯誤處理等邏輯時，對用戶的技術能力還是有要求，稍微複雜一些的RPA專案通常需要開發人員參與（dynamics.folio3.com）。相較之下，UiPath 提供功能強大的Studio開發環境，介面豐富且專業，對有程式或腳本經驗的人來說上手很快，甚至被認為在構建複雜自動化方面介面更友好、開發效率更高（dynamics.folio3.com）。但對完全沒有技術背景的業務人員而言，UiPath的豐富功能本身就需要學習，入門難度高於Power Automate。為此，UiPath也推出了簡化版的設計器（StudioX）針對商業使用者，不過整體而言，RPA工具的易用性普遍不及典型的雲端自動化平台。

整合性

自動化平台：這類工具的價值很大程度取決於它能直接對接多少應用程式。Zapier 在這方面處於領先地位，目前宣稱可連接超過 5000+ 種應用（zapier.com）（涵蓋市面上主流的網路服務，幾乎你能想到的SaaS都有支援）。Make（前稱 Integromat）也提供了廣泛的應用程式庫，官方資料顯示其內建整合超過 1000 種以上的應用和服務（unito.io）。此外Make還允許使用者透過HTTP模組調用任意第三方API，因此只要有API的服務都能接入，即使沒有現成模組也可以整合。

n8n 作為開源平台，本身已有 400+ 種內建節點整合常見服務（github.com），且用戶可以開發自定義節點；更重要的是，n8n 容許在工作流程中直接發出HTTP請求或執行程式碼，因此嚴格來說，它對整合數量沒有限制——任何提供API的服務都能被納入流程。Lindy 則號稱整合了超過3000種工具（aiagentslist.com）。這可能是因為Lindy本身建立在能接入各種常用軟體的框架上（例如透過Zapier等渠道實現整合），使其AI助手可以操作市面大量應用。總的來看，在整合範圍上，Zapier目前擁有最豐富的直接支援應用數量，而Make和n8n也各自提供上千的連接能力，加上靈活的API調用方式，能覆蓋大部分需求。

RPA 工具：RPA在整合性方面的思路不同——它不依賴目標系統提供官方的介接，而是透過模擬人工操作來“整合”任何應用。因此理論上幾乎所有軟體都能被RPA操作，即整合範圍無上限（UIPath 機器人可以與Excel、瀏覽器、桌面軟體甚至老式終端窗口交互，只要人能操作的它都能）（workato.com）。然而從另一角度看，RPA工具本身也提供許多現成活動/元件來方便地與常用系統互動。例如，UiPath 有針對 Excel、郵件、資料庫、SAP、Salesforce 等的內建活動庫，Power Automate具備超過數百種內建連接器，覆蓋常見的雲服務和本地系統（microsoft.com）。Microsoft 官方甚至宣布其Power Platform生態中已有超過1000個

認證連接器（包含Power Automate在內）供用戶即取即用（microsoft.com）。因此，在需與現代雲服務對接時，Power Automate可以直接用內建連接器（例如連接SharePoint、Dynamics 365、第三方SaaS等等）；而UiPath則可以藉助它的活動市場或編寫腳本與這些服務互動。總的來說，自動化平台透過API整合應用，受支持應用清單限制；RPA透過UI操作整合應用，幾乎無視清單限制，但可能需要為不同應用調整自動化腳本。兩種方式也出現融合趨勢，例如Power Automate除了API連接器，也提供UI錄製功能，將RPA與傳統整合融合在一個平台中。

初學者友善度

自動化平台：對於沒有程式背景的初學者，Zapier等自動化平台被公認為非常友好。用戶不需要寫任何程式碼，只需按向導選擇應用和動作，就能建立簡單的自動化流程。Zapier 有大量範本和指南，新手可以套用範本快速見效。Make 則雖然也是零程式碼環境，但由於功能更強大，初學者往往需要花點時間學習其介面中一些進階概念（例如路由、迴圈、資料解析等）（air.tableforums.com）。不過Make官方和社群已提供了不少培訓資源來降低學習門檻，包括免費的教程課程（air.tableforums.com）。n8n 相對而言對非技術人員不那麼友好，因為要充分利用其強大功能可能需要編寫表達式或程式碼（reddit.com）。沒有編程經驗的用戶在使用n8n處理例如字串操作、資料格式轉換時，可能會感到困難，需要借助官方文件或社群支援（甚至有人借助ChatGPT來寫這些小段程式碼）（reddit.com）。Lindy則試圖讓初學者以自然語言對話的方式創建自動化，理想狀況下大幅降低了技術門檻——使用者只要會描述需求，就能讓AI代理完成細節設定。因此，在自動化平台中，Zapier和Lindy可算是新手零基礎即可使用；Make需要稍加培訓即可上手；n8n則比較適合對技術不排斥、願意學習一些編碼技能的用戶。

RPA 工具：RPA對初學者的友好度相對較低。以Power Automate為例，微軟明確將其定位為低程式碼 / 無程式碼工具，鼓勵業務部門的人使用。但實際上，若僅限於非常基本的流程（例如在兩個Office 365應用間傳遞資料），初學者可以透過圖形介面完成；一旦涉及較複雜的條件或跨多系統的場景，使用者需要理解變數、條件判斷、錯誤處理等概念，這對缺乏IT背景的人而言有一定難度（dynamics.folio3.com）。此外，RPA還涉及對具體應用介面的熟悉和調整，比如定位UI元素的選擇器、處理異常彈窗等，這些都需要經驗積累。UiPath等專業RPA工具主要面向

開發人員或專職RPA工程師

，他們通常提供認證培訓課程來讓新人學習如何使用Studio開發機器人。所以對完全的初學者而言，直接使用UiPath自行開發流程門檻較高。不過很多企業會先由IT/RPA團隊建立自動化，再交由業務人員觸發使用。值得一提的是，UiPath的StudioX是專為商務用戶設計的簡化介面，把很多技術細節包裝起來，用更自然的語句引導配置，試圖提高非技術人員的友好度。總的來說，在初學者友善度上，自動化平台普遍優於RPA工具。如果公司希望由業務團隊自行構建日常自動化，小到中型的雲端自動化平台會更適合；而RPA專案往往還是需要技術人員的參與和支持才能順利推進。

5. Make 的最大優點與最大缺點

Make（Integromat）的優點： 相較競品，Make 最大的優勢在於其強大的功能彈性與性價比。

（air.tableforums.com）用戶反饋指出，Zapier 存在不少功能限制，例如條件分支數量有限（最多3個），而Make允許無限制的條件分支，並提供完整的視覺化拖拽界面，更容易在一個畫面上檢視和設計複雜工作流（air.tableforums.com）。此外，Make 內建了大量資料處理函數和工具

，可以在流程中直接對數據進行過濾、彙總、轉換等操作，實現許多 Zapier 無法直接做到的進階功能（例如彙總整理多筆記錄、僅選取最新的N筆資料等）（air.tableforums.com）。同時，由於Make的計價方式是按操作次數，整體價格相比Zapier按任務計價更便宜，大量使用時成本優勢明顯（air.tableforums.com）。總結而言，Make 能以更低成本提供更強的自動化能力，這使得技術用戶和需要複雜流程的團隊對它青睞有加。

Make 的缺點： Make 相對的主要不足是學習門檻較高。由於功能強大且介面呈現大量資訊，新手初次使用Make時常感到困惑，需要花時間適應其獨特的操作邏輯（air.tableforums.com）。用戶反映Make剛開始上手時介面不如Zapier直觀，需要摸索如何設定模組、連接路徑以及理解執行結果等（air.tableforums.com）。雖然官方現已提供免費的培訓課程和社群支援，但對於純商務背景且不熟悉技術概念的人來說，Make的學習曲線仍然明顯陡於Zapier這類產品。此外，Make雖然整合了眾多應用，但在支援的第三方服務數量上仍稍遜於Zapier，某些冷門應用可能沒有現成模組，需要用戶自行透過API模組接入，這對非技術人員而言也增加了難度。總的來看，如果是

追求極簡單快速的自動化需求，Zapier可能更適合，而Make則是在願意投入一些學習成本後，能帶來更大回報的專業級工具。

6. 資料來源與分析

本次比較分析參考了多元的資訊來源，包括官方文件/博客、技術部落格以及使用者評論，以確保內容的可靠與全面。例如，Zapier 官方的部落格文章提供了其支援應用數量等客觀數據（Zapier目前宣稱可連接超過5000種應用（zapier.com）。技術領域的討論文章則闡述了 RPA 與工作流程自動化工具在應用範圍上的差異（workato.com），幫助我們從原理層面理解兩者優劣。而實際用戶在社群中分享的經驗（如Airtable論壇用戶對Make與Zapier的對比心（air.tableforums.com））則揭示了產品在真實使用中的亮點與痛點。綜合這些來自廠商、第三方專家和終端使用者的觀點進行交叉印證，使本文對自動化平台和RPA工具的介紹與比較更具參考價值與客觀性。各引用來源已在文中以【】標示，方便讀者查閱佐證。