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列印日期 : 2026/07/01
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
寫 1 個 QA 要花多少時間? (含寫作技巧)
長度: 07:14,
瀏覽: 81,
最近修訂: 2026-06-25
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播放影片: https://training.xms.tw/media/6169
有沒有遇過在回答客戶 or 同事問題時,
我們明明滿腦子都是專業知識跟經驗,但就是不知道該從哪裡下筆的情況?
只要用對方法
這件看似很痛苦的事情,其實可以變得像反射動作一樣簡單又迅速喔
PREP 框架
如果照著 PREP 個框架
先寫重點 (P),再依需求補上理由 (R)、舉例 (E)、最後再做個強而有利的總結 (P)
有經驗且熟悉框架的人,
一般都可以在 10 分鐘內搞定一篇結構完整的 Q&A!
以下面這 10 個客戶提出來的問題為例,
短短半個小時左右就寫了 10 個 FAQ,每一個 Q 平均只花 4.1 分鐘,寫最久的那篇也只有 8 分鐘而已
。
所以不管問題多複雜,拆解並善用 PREP 框架就對了!
怎麼可能這麼快?
因為每天寫很熟悉 PREP,照著框架「填內容」不太需要猶豫,就能行雲流水、下筆不能自己,一下子就寫完了。
還有很厲害的「需求驅動」大絕招,
透過別人真實的的「提問」,就能觸發並挖出你大腦裡那些早就內化的隱性經驗,根本不需要從零開始發明新知識!
就像下面的內容,
就只是把面對問題時腦袋裡浮現的熟悉經驗,透過鍵盤 or 語音輸入打出來而已
:-)
腦袋想到的,先下來就對了
當然一次能寫出這麼多,
還應用了以下兩大技巧,幾乎就保證不卡頓囉
先寫下來再修結構
順著感覺走,千萬不要中斷思緒去修改錯字或潤飾。
反正想到什麼就一直寫,允許自己寫出爛草稿,之後再進行後續的「架構」與「修飾」就好。
大腦傾倒 (Brain Dump)
先將零碎的想法、關鍵字寫下來。允許自己寫出「爛草稿」,專注於「寫完」而非「寫好」。這對克服「寫不出來」很有效喔
善用 PREP 框架的威力和上面這兩個小技巧,
還有每天練習寫,養成「無痛」的習慣,一回生二回熟
~
以前,一個 QA 可能要花半小時甚至更久,
現在,就能戲劇性的縮短到 5 分鐘內!
就像日本 Amazon 暢銷書「OUTPUT ~ 最高學以致用法」提到的:
將工作和學習的重點放在「輸出」,
每個人都可以達到突飛猛進的爆發性成長。
把你腦袋裡的經驗用 Q&A 快速寫下來,
絕對就是超高效的一種成長方式!
如果不練習把「經驗」寫下來,
10 年後還是一樣寫不出來 ...
但反來看,如果你願意開始「
刻意練習
」,
只是投入短短 1 個月的時間去熟悉這個模式,就能學會這個終身受用、「抓重點、表達重點」的超強能力呢?
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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
2026-06-20 07:39:26
最近修訂
2026-06-25 06:24:19
長度
07:14
引用
5
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.
用 AI 幫團隊效率 / 業績提升 20%
1.1
需求:有問題要問誰?
1.2
GenAI 鴻溝 ~ 95% 企業 AI 投資零回報
1.3
為什麼 AI 展示時都很厲害,但實際導入後卻常常令人失望
1.4
隱性經驗危機,AI 巧婦難為無米之炊
1.5
每天 10 分鐘,打造一個沒幻覺的 AI 知識庫
1.6
寫了,就不要浪費 (從討論互動中紀錄 QA)
1.7
用 AI 帶動團隊業績提升 20%
1.8
提升業績案例 (1) ~ 連鎖超商的水餃促銷
1.9
提升業績案例 (2) ~ 連鎖超商泡麵促銷
1.10
推動,很困難?「小行為 + 即時激勵」就對了
1.11
輔導方案 ~ 導入 xms+ AI 知識庫
2.
AI 人工智慧之道
2.1
生成式 AI 的 5 個根本限制
2.2
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2.3
AI 幻覺 (hallucination) 的風險
2.4
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2.5
AI 人工智慧之道 ~ 打破砂鍋問到底!
3.
AI 驅動的學習革命
3.1
記錄經驗,可以很簡單!
3.2
70-20-10 學習法則,要很久才能累積經驗
3.3
設計測驗,確保學習效果最有效的方法!
3.4
用 AI 實踐 10 倍速經驗傳承
3.5
AI 驅動的翻轉教室3.0,打破聽課只有 5% 吸收率的魔咒
4.
數位轉型
4.1
AI 會議管理
4.2
專案 / 工作管理
4.3
職能知識庫
4.4
工作日誌 ~ 結合職能 + 專案管理的超強便利貼
5.
如何記錄經驗?
5.1
寫文件,很難!
5.2
只有文件,不夠!
5.3
已經有文件了,為什麼還要寫 FAQ?
5.4
不同的經驗,適合的紀錄方式也不同 (因地制宜)
5.5
紀錄經驗,寫 FAQ 就對了
5.6
文件 + FAQ,互補、截長補短
5.7
文件看不到重點 vs. FAQ 對症下藥
6.
維護資料
6.1
維護資料,很困難!
6.2
ISO 的文件規範,很理想,但是 ...
6.3
AI 驅動的維護資料 ~ 什麼都問 AI 就對了!
6.4
維護案例 (1) ~ 改善「過時」的流程
6.5
維護案例 (2) ~ 改善「不完整」的流程
7.
記錄經驗 (1) ~ 寫 FAQ
7.1
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7.2
降低寫 FAQ 的門檻:AI 輔助與 PREP 結構應用
7.3
寫 1 個 QA 要花多少時間? (含寫作技巧)
7.4
寫 FAQ (1) ~ 快速、高品質的標準化流程
7.5
寫 FAQ (2) ~ 問題,要怎麼描述? (原則與步驟)
7.6
寫 FAQ (3) ~ 內容,先講重點就對了 (PREP)
7.7
寫 FAQ (4) ~ 前提,有時候很重要
7.8
寫 FAQ (5) ~ 排版,可以畫龍點睛! (凸顯重點、增加可讀性)
7.9
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7.10
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7.11
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8.
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8.1
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8.2
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8.3
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9.
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9.2
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9.3
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9.4
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10.
應用
10.1
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10.2
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11.
操作教學
11.1
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11.2
[操作] 建立 AI 小幫手 (2) - 打造沒有 AI 幻覺的小幫手
11.3
[操作] 建立案例分析的微課程
12.
Q&A
12.1
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12.2
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12.3
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12.4
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12.5
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12.6
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12.7
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12.8
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12.10
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12.11
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12.12
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12.13
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