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AI101L · 模組 1

從工作任務到 AI 協作

把模糊的「用 AI 做點什麼」,改寫成可以交付、可以驗證的真實工作任務。

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資訊

加入後,你已完成的模組編號會連同「學員代碼」傳送給講師,講師可以看到你的進度。請使用講師提供的代碼,不要輸入姓名、公司機密或其他個資。進度資料與該梯次的其他資料一起保存。

學習目標

  • 用 Trigger / Input / Task / Decision / Output / Reviewer 框定一項真實工作任務
  • 把模糊指示改寫成明確的輸入、輸出與限制條件
  • 建立包含 Task、Context、Constraints、Output Format、Review Criteria 的 Context + Prompt Pack
  • 比較最小 Context 與強化 Context 下的 AI 輸出差異
  • 在教師引導下完成一次完整的工作場域實作

框定真實工作任務

30 分鐘

框定真實工作任務(Frame the Real Work Task)

學習目標:用 Trigger / Input / Task / Decision / Output / Reviewer 框定一項真實工作任務。

這門課不從「我想用 AI 做什麼?」開始。這個問題會讓你直接跳到工具,卻跳過了最重要的判斷:我的工作中,有哪一件明確任務正在消耗時間、容易出錯,或需要判斷?先找到這件事,才知道 AI 能不能幫上忙、該怎麼幫。

任務框架:六個欄位
欄位意思
Trigger(觸發)什麼事情發生,讓這項工作開始?
Input(輸入)這項工作實際會用到哪些資料或文件?
Task(任務)具體要完成什麼?
Decision(判斷)過程中有哪些需要人做判斷的地方?
Output(輸出)最後要產出什麼、給誰用?
Reviewer(審查者)誰要在結果送出前確認?

直接跳到工具

「我想用 AI 幫我整理會議紀錄」:沒有說清楚哪一場會議、要抽取什麼、給誰看、誰要確認。

先框定任務

Trigger
跨部門會議結束
Input
會議紀錄
Task
抽取待辦事項
Decision
哪些是正式 action item?
Output
Action tracker
Reviewer
會議召集人

資訊

「用 AI」不是任務定義。任務定義要能回答:誰在什麼情況下需要什麼,以及誰要為結果負責。

注意

資料安全提醒:本課程所有練習一律使用課程提供的模擬情境檔案。未經授權,請勿把機構或公司的機密資料、客戶資料或個人資料貼到 AI 工具。
自我檢測

同事說「幫我用 AI 弄一下這份報告」。下列哪一種做法最符合本課的任務框定方法?

同事說「幫我用 AI 弄一下這份報告」。下列哪一種做法最符合本課的任務框定方法?

重點: 好的 AI 協作從清楚的任務框定開始,而不是從「叫 AI 做什麼」開始。

輸入、輸出與限制

30 分鐘

定義輸入、輸出與限制

學習目標:把模糊指示改寫成明確的輸入、輸出與限制條件。

框定任務之後,下一步是把「輸入」「輸出」「限制」寫清楚:資料從哪裡來、格式要長怎樣、哪些事不能做、資料不足時該怎麼標示,以及誰是最終的審查者。

  • Input:資料的來源與範圍(例如「僅使用這份會議紀錄」,而不是「你知道的都可以用」)
  • Output:期望的格式(例如「表格,欄位為 owner、due date、狀態」)
  • Constraints:明確禁止的做法(例如「不得自行猜測未提及的截止日期」)
  • Non-goals:這次任務不包含什麼(例如「不需要評論會議品質」)
  • Review owner:誰要在結果送出前確認

模糊指示

「幫我整理會議紀錄。」

明確任務

輸入
僅使用本次會議紀錄原文
輸出
抽取明確的待辦事項,欄位包含 owner、due date、狀態
限制
僅使用原文可支持的 owner 與 due date;若資料未提供,標示 unknown,不得自行猜測

資訊

Human、AI、Human:人定義輸入、輸出與限制,AI 依照限制執行,人在送出前確認限制真的被遵守。
自我檢測

會議紀錄中沒有提到某項待辦事項的截止日期。下列哪一種限制條件最能避免 AI 自行猜測?

會議紀錄中沒有提到某項待辦事項的截止日期。下列哪一種限制條件最能避免 AI 自行猜測?

重點: 把「輸入」「輸出」「限制」寫清楚,AI 才有機會做對;模糊指示只會產出模糊結果。

Context + Prompt Pack

35 分鐘

建立 Context + Prompt Pack

學習目標:建立包含 Task、Context、Constraints、Output Format、Review Criteria 的 Context + Prompt Pack。

Context + Prompt Pack 把任務框定與輸入輸出限制整合成一份可以重複使用的工作包。它不是一次性的聊天訊息,而是一份可以交接、可以檢查的工作規格。

Context + Prompt Pack 的五個欄位
欄位內容
Task具體要完成什麼(沿用 Lesson 1 的任務框定)
Context這次任務需要的背景資訊與資料
Constraints不能做什麼、資料不足時如何標示
Output Format期望的輸出結構
Review Criteria審查者會用什麼標準確認結果

資訊

AI 101L 只教「工作級 Context」的基本判斷;Context 的完整分類(RAFS、Include / Retrieve / Remember / Exclude)由 AI 102 深入介紹。
  • 先列出這次任務「一定需要」的 Context,再列出「可以補充但非必要」的部分
  • 敏感或未經授權的資料,即使看起來有幫助,也不放進 Context
  • Review Criteria 要能讓審查者快速確認:這份輸出符不符合任務要求
自我檢測

Context + Prompt Pack 的哪一個欄位負責回答「審查者會怎麼確認這份輸出合格?」

Context + Prompt Pack 的哪一個欄位負責回答「審查者會怎麼確認這份輸出合格?」

重點: Context + Prompt Pack 把任務、資料、限制、格式與審查標準整合成一份可重複使用、可交接的工作規格。

執行與比較

35 分鐘

執行與比較(Execute and Compare)

學習目標:比較最小 Context 與強化 Context 下的 AI 輸出差異,並找出差異真正的來源。

用同一個任務分別執行兩次:第一次只給最基本的指示(minimal context),第二次提供完整的 Context + Prompt Pack(improved context)。比較兩次輸出的完整度、事實依據、實用性、隱含假設與需要人工驗證的工作量。

Minimal Context

  • 指示簡短、缺少限制條件
  • 輸出可能看起來流暢,但含有未經確認的假設
  • 審查者需要花更多時間逐句核對

Improved Context

  • 提供明確的 Task、Constraints、Output Format、Review Criteria
  • 輸出更貼近實際需求,缺漏處會被標示為 unknown
  • 審查重點更聚焦,驗證時間可以縮短

注意

差異不一定來自「寫得比較長的 Prompt」,而是來自「提供了正確的 Context」。把兩件事分開來看,才能判斷真正該投資的是準備 Context,而不是把指令寫得更長。
自我檢測

比較 minimal context 與 improved context 的兩次輸出後,發現後者明顯更好。下列哪一個問題最能幫助你判斷「為什麼」?

比較 minimal context 與 improved context 的兩次輸出後,發現後者明顯更好。下列哪一個問題最能幫助你判斷「為什麼」?

重點: 好的輸出通常來自好的 Context,而不是更長的 Prompt;比較時要問「為什麼」,不是只看結果好不好。

Guided Workplace Lab

50 分鐘

Guided Workplace Lab

學習目標:在教師引導下,選一個情境,完成一次完整的「任務框定 → Context + Prompt Pack → 執行 → 人工驗證」實作。

資訊

選擇下列其中一個情境,完成完整的工作流程。所有素材皆為模擬情境,不含任何真實機構或個人資料。
三個情境選項
情境流程
A:會議 / 幕僚工作會議紀錄 → 摘要 → 待辦事項 → 人工驗證
B:業務 / 客戶反饋客戶反饋 → 分類 → 主題摘要 → 建議後續行動
C:資料 / ESG / 營運CSV 資料 → 檢視 → 找出問題 → 摘要 → 人工驗證
  1. 選定情境與任務
    選一個情境,用 Trigger / Input / Task / Decision / Output / Reviewer 框定任務。
  2. 建立 Context + Prompt Pack
    寫出 Task、Context、Constraints、Output Format、Review Criteria。
  3. 先執行一次 minimal context
    只給最基本的指示,記錄輸出的問題。
  4. 再執行一次 improved context
    提供完整的 Context + Prompt Pack,比較兩次輸出的差異。
  5. 人工驗證
    逐項確認輸出是否有原文依據,標出需要修正或確認的地方。
  6. 寫下三個觀察
    記錄這次練習中,Context 差異如何影響輸出品質。

完成

Human、AI、Human:人選擇情境、設計 Context,AI 依指示執行,人驗證輸出並決定是否可用。這個循環會在 Module 2 進一步發展成正式的工作流程。

重點: 框定任務、準備 Context、執行、驗證:這個循環走過一次,你就有了可以帶回真實工作的完整方法。

接下來做什麼?