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列印日期 : 2026/08/07
台灣數位訓練課程
知識庫
AI 人工智慧之道 ~ 每天 10 分鐘,打造沒有幻覺的 AI 知識庫
做,就對了
長度: 05:52,
瀏覽: 191,
最近修訂: 2026-06-08
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播放影片: https://training.xms.tw/media/6049
只是每天花 10 分鐘提問、寫 FAQ 這麼簡單的動作,
推動,會不會很困難?當然會!
到底是為什麼?明明就只要10分鐘啊。
因為現在大家都很有想法、
NoNo 又是深刻在人類 DNA 裡的特性,當面對任何新規定或改變的時候,大腦的防禦機制會讓我們本能地先拒絕再說 ...
還好,根據參與輔導的客戶問卷調查
輔導前,100% 都認為很難
但經過 4 週的輔導後,大家都說不難,整個大反轉 100% 的人都同意這件事完全做得到!
做,就對了
想,都是問題
做,才有答案
站著不動的,永遠是觀眾
這是日本經營之聖「稻盛和夫」的名言,
關鍵就在於把腦袋裡的過度思考直接切換成實際行動。
馬克吐溫也說過非常類似的話
取得領先的秘訣是先開始。
而開始的秘訣,就是把複雜的事分割成一件件做得到的小事,然後從第一件開始。
福格的行為模型
大道理我們都懂,但實務上要怎麼改掉頑固的習慣呢?
那就遵循福格的行為模型 B=MAP 的精神
從很小的行為開始 (Ability),
並改變環境 (制度) 提醒我們該做了 (Prompt)
打造 AI 知識庫
把這套邏輯搬到公司的實際流程上,就 3 個小步驟
有問題就 PO 到討論或問 AI,
資深同仁或主管回應時,就順手寫成簡單的 QA
每週只花個 10 分鐘,讓 AI 把這些 QA 設計成測驗
就像馬克吐溫的另一句名言
每天做一些你不願意做的事,
能讓你的「
義務
」化為無痛的習慣,這是一條鐵律
畢竟分享知識跟傳承經驗本來就是我們該做的,也是我們的責任,
與其怨天尤人,不如就從我們自己開始改變!
當你把這些根本感覺不到負擔的小動作,真正融入日常工作之後,
那個爆發出來的威力是非常驚人的 ~
3 個月就能打造專屬的 AI 知識庫
並同時進行 10 倍速的經驗傳承。
不然每天過一樣的日子也很無聊、一成不變
昨天、下星期、下個月、明年、 ... 十年後都一樣
Just Do It 勇敢的跨出第一步!
過去 10 年做不到的,現在 3 個月就能做到,有沒有很厲害?
為自己爭取更大的舞台與滿滿的成就,
也幫公司打下持續發展的關鍵基礎並創造巨大的價值!
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常見 Q&A
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AI 整理 FAQ
Q1.
雖然知道要先做才會知道問題,但是否有甚麼準則需要先訂定的,以防未來有許多東西已經建立之後難以調整?
Q2.
我們鼓勵新人或遇到問題的人就提出問題,也強調沒有「蠢問題」,但這樣是不是壓力就會給到有經驗的人身上,亦或者主管身上?
Q3.
即使可以請AI協助修飾,但還是要花時間確認內容和排版,且審核者(主管)也要花時間確認答案是否可行或合理。
Q4.
會不會總耗時就超過原先推廣的「10分鐘」?進而讓大家覺得難以實行?遇到這樣的狀況要怎麼克服呢?
Q5.
如何設計「連拒絕都覺得沒必要」的第一步?
Q6.
在剛開始導入的時候,如果大家寫出來的QA內容還不精準或是還沒建立起習慣,在導入過程中,要怎麼拿捏才不會打擊大家的積極度?
Q7.
如何熬過容易放棄的習慣養成期?
位置
知識庫
AI 人工智慧之道 ~ 每天 10 分鐘,打造沒有幻覺的 AI 知識庫
資料夾名稱
AI 人工智慧之道 ~ 每天 10 分鐘,打造沒有幻覺的 AI 知識庫
上傳者
蘇德宙
單位
台灣數位員工
建立
2026-06-08 05:29:30
最近修訂
2026-06-08 20:04:16
長度
05:52
引用
3
知識庫
AI 人工智慧之道 ~ 每天 10 分鐘,打造沒有幻覺的 AI 知識庫
1.
快速入門
1.1
AI 人工智慧之道
2.
用 AI 幫團隊效率 / 業績提升 20%
2.1
需求:有問題要問誰?
2.2
GenAI 鴻溝 ~ 95% 企業 AI 投資零回報
2.3
為什麼 AI 展示時都很厲害,但實際導入後卻常常令人失望
2.4
AI 幻覺 (hallucination) 與可能的風險
2.5
隱性經驗危機,AI 巧婦難為無米之炊
2.6
30 分鐘,建立基礎的 AI 知識庫
2.7
每天 10 分鐘,打造一個沒幻覺的 AI 知識庫
2.8
AI 知識社群
2.9
寫了,就不要浪費 (從討論互動中紀錄 QA)
2.10
用 AI 帶動團隊業績提升 20%
2.11
提升業績案例 (1) ~ 連鎖超商的水餃促銷
2.12
提升業績案例 (2) ~ 連鎖超商泡麵促銷
2.13
推動,很困難?「小行為 + 即時激勵」就對了
2.14
輔導方案 ~ 導入 xms+ AI 知識庫
3.
AI 人工智慧之道
3.1
生成式 AI 的 5 個根本限制
3.2
什麼都先問 AI 就對了
3.3
避免 AI 幻覺
3.4
AI 人工智慧之道 ~ 打破砂鍋問到底!
4.
AI 驅動的學習革命
4.1
記錄經驗,可以很簡單!
4.2
70-20-10 學習法則,要很久才能累積經驗
4.3
設計測驗,確保學習效果最有效的方法!
4.4
用 AI 實踐 10 倍速經驗傳承
4.5
AI 驅動的翻轉教室3.0,打破聽課只有 5% 吸收率的魔咒
5.
數位轉型
5.1
AI 會議管理
5.2
專案 / 工作管理
5.3
職能知識庫
5.4
工作日誌 ~ 結合職能 + 專案管理的超強便利貼
6.
如何記錄經驗?
6.1
寫文件,很難!
6.2
只有文件,不夠!
6.3
已經有文件了,為什麼還要寫 FAQ?
6.4
不同的經驗,適合的紀錄方式也不同 (因地制宜)
6.5
紀錄經驗,寫 FAQ 就對了
6.6
文件 + FAQ,互補、截長補短
6.7
文件看不到重點 vs. FAQ 對症下藥
7.
維護資料
7.1
維護資料,很困難!
7.2
ISO 的文件規範,很理想,但是 ...
7.3
AI 驅動的維護資料 ~ 什麼都問 AI 就對了!
7.4
維護案例 (1) ~ 改善「過時」的流程
7.5
維護案例 (2) ~ 改善「不完整」的流程
8.
記錄經驗 (1) ~ 寫 FAQ
8.1
FAQ 怎麼寫?
8.2
QBS ~ 寫成一個 QA 還是分拆多個?
8.3
降低寫 FAQ 的門檻:AI 輔助與 PREP 結構應用
8.4
寫 1 個 QA 要花多少時間? (含寫作技巧)
8.5
寫 FAQ (1) ~ 快速、高品質的標準化流程
8.6
寫 FAQ (2) ~ 問題,要怎麼描述? (原則與步驟)
8.7
寫 FAQ (3) ~ 內容,先講重點就對了 (PREP)
8.8
寫 FAQ (4) ~ 前提,有時候很重要
8.9
寫 FAQ (5) ~ 排版,可以畫龍點睛! (凸顯重點、增加可讀性)
8.10
寫 FAQ (6) ~ 案例練習 (下標題、排版)
8.11
向 AI 學習!
8.12
向 AI 學習的案例:官網價格比較低,為什麼要向你們買比較貴的?
9.
記錄經驗 (2) ~ 寫文件
9.1
文件:用「重點」來整理就會簡單很多
9.2
寫操作手冊 (1) ~ 設計原則
9.3
寫操作手冊 (2) ~ 流程 & 案例練習
9.4
經一事長一智,寫案例分析
10.
採取行動 ~ 導入系統與建立制度
10.1
ABC 行動指南
10.2
為什麼傳統的激勵方法,效果不好?
10.3
冰山在融化 ~ 組織成功變革的 8 個步驟
10.4
做,就對了
10.5
導入企劃書
11.
應用
11.1
打造「學習型組織」的指南
11.2
課程小幫手
11.3
護理臨床經驗,可以 10 倍速傳承
11.4
醫師案例報告,小改變大效果 (1) ~ 微調「重點整理」 ( take home message)
11.5
醫師案例報告,小改變大效果 (2) ~ 使用「重點分析」
12.
操作教學
12.1
[操作] 建立 AI 小幫手 (1) - 基礎 AI 服務
12.2
[操作] 建立 AI 小幫手 (2) - 打造沒有 AI 幻覺的小幫手
12.3
[操作] AI 知識社群
12.4
[操作] 用 AI 實踐 10 倍速經驗傳承
12.5
[操作] 翻轉教室 3.0 ~ 線上錄影、AI 重點整理、設計測驗
12.6
[操作] 案例分析 (1) ~ 問題處理
12.7
[操作] 案例分析 (2) ~ 重點整理
13.
Q&A
13.1
Google 查得到的、ChatGPT 都可以回答的,還要問嗎?
13.2
現在已經有很多文件了,可以直接給 AI 用嗎?
13.3
如果不能用「文件」,那要用什麼?
13.4
AI 為什麼會胡說八道?
13.5
AI 胡說八道,可以解決嗎?
13.6
要如何避免 AI 胡說八道?
13.7
不讓 AI 生成,那要如何回答問題?
13.8
大家都不想寫 Q&A ...
13.9
能紀錄下來的經驗有限,真的有用嗎?
13.10
寫錯怎麼辦?
13.11
寫錯,會留下證據 ...
13.12
FAQ 怎麼寫?
13.13
推動很困難?
13.14
AI 小幫手 or 知識社群 (討論區),我該如何選擇?
14.
課程目標與簡介 (07-01 14:00)