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(硬是要學／Leona 報導)
DreamVid AI 是款專為一般使用者打造的 AI 動畫生成工具，上手簡單。無需剪輯經驗或複雜操作，只要上傳照片、選擇模板，即可快速將靜態照片轉為生動畫面影片。無論是懷舊紀念、惡搞創意，還是社群影片需求，都能輕鬆搞定，讓影像幫你說故事。
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(硬是要學／手哥 HANDBRO 報導)
面對網路謠言四起，Meta 近日正面出擊，嚴正澄清有關其在台灣營運的諸多不實指控。從言論自由、用戶資料保護，到 […]
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(硬是要學／手哥 HANDBRO 報導)
Windows 11 4 月的更新推出兩個 AI 功能，分別是「回顧」 (Recall) 及 Click to […]
本文 Windows 11 2025/04 更新 (KB5055627)，新增兩個 AI 功能 (Recall、Click to Do) 最早出現於 硬是要學。
(硬是要學／特別企劃 報導)
今天推薦一款超適合新手的AI剪輯神器 — HitPaw Edimakor！只需要透過簡單的操作，就能將兩張圖片變成吸睛的AI影片，輕鬆實現AI自動生成影片的夢想
本文 全能AI剪輯神器 Edimakor ：數位人 + AI換臉 + 文生影片+圖生影片一次搞定！新手AI工具 最早出現於 硬是要學。
(硬是要學／手哥 HANDBRO 報導)
防毒軟體的技術更新越來越快，面對這麼多的選擇，很多人往往很難做出決定，這篇文章手哥基於權威測試機構 AV-TEST 和 AV-Comparatives 的最新評測結果，幫大家整理製作這份 2025 年最新防毒軟體推薦清單，幫你找出最適合的防毒選擇。
本文 【專家推薦】2025 年最佳防毒軟體排行榜 最早出現於 硬是要學。
I started a conversion of 10 Bootstrap themes to XOOPS, but I'll need help from some of our XOOPS Design Experts! AnyarButterflyCompanyDayKnightMedicioMyResumeSailorSybarMagazineValeraI also played a little bit with Materialize, so maybe somebody can continue with it:https://github.com/mambax7/theme-xmaterializeIMPORTANT NOTE: This was only a "Proof of Concept" study about how quickly could we convert Bootstrap Themes to XOOPS. These themes are in ALPHA release, and will need some help from our XOOPS Designers before they become usable. Therefore please DO NOT use them on production sites. However, please fork them, improve them, and help us with development. AnyarDemo/Info Download/Development
MyMenus 1.52 Final for XOOPS 2.5.8+ and PHP 5.5+ (incl. PHP 7) has been released - this release fixes issues with static methods discovered by Goffy. Thanks to Bleekk and the XOOPS Germany team, we have now "Drag & Drop" incorporated into MyMenus Module.In the picture above, you can see the links as bars that you can drag around to set the sorting, as well as the sub-links: Also incorporated are changes from Luciorota, who added an option to use skins from the theme.As always, it is great to see when developers are working as team and are helping each other! Download: GitHubIssues/Bugs: please report them directly on GitHubAs always, we encourage everybody to fork it and help us by contributing back to the development.Development: GitHubTutorial: GitBook You can contribute to the tutorial, as well as provide translation, on GitHub XOOPS Docs Check out XOOPS on GitHub: Let's Get involved!
在每天需要挖掘、研究大量資訊的工作與學習生活中，以前我長期仰賴 Google 搜尋、社群瀏覽、RSS 訂閱服務，這往往會花費我大量的時間，其中很多還是好奇引發的分心時間，而找資料不一定有結果，任務則開始拖延......。
但當最近幾個月 ChatGPT、 Google Gemini 推出 Deep Research 功能後（Google 版本甚至免費可用），我的學習、筆記、任務工作流程開始有所改變。
深度研究（Deep Research）的本質，是讓 AI 成為我的研究助理——主動幫我搜尋新資訊、統整知識架構，整理出有出處、有結構、有邏輯的完整報告，不只是快速取得資訊，更是能「理解問題全貌、擬定後續行動」的助手。（在 ChatGPT 中，複雜任務我會用 Deep Research，中度任務我會用 o3 模型，我覺得都能達到上述效果。）
深度研究（Deep Research）與 ChatGPT o3 可以幫助我在尚未深入理解或掌握數據時，幫我快速建立「基本知識架構」。
先用 Deep Research ，再用搜尋，為什麼可以提升效率？
以結論來說，「先用 Deep Research 」（或 ChatGPT 的 o3 ）快速掃清認知盲區、建立資料準備架構，有需要再去 Google 搜尋、社群網路研究，這個順序可以帶來幾個明確效果：
AI 先建立基本知識架構，可以更準確的深入搜尋研讀資料。
很多任務先有基本知識架構就能推進，反而減少在準備資料上的分心。
AI 先建立基本知識架構，讓自己腦中的推論可以有更具體的數據資料佐證。
AI 為了建立基本知識架構所做的多角度研究，可以幫助我發現平常搜尋不到的隱藏資料。
例如我最近要做一個產品的企劃，我利用 Deep Research 的功能幫我寫出一份完整的市場分析報告，以我製作產品這麼多年，我覺得這是一份對我非常有啟發，而且幫我找到非常多更具體、真實、深入參考資料的報告。
這裡面當然有些關鍵流程讓這份報告做得更好：
首先，我「不是」從零開始，憑空讓 ChatGPT 幫我生成一份深度研究報告。我其實已經在 ChatGPT 的這個討論串把我對這個產品的一些初步的想法、實際內容，跟AI進行了幾輪的討論。
接下來，我請 AI 當一個產品專案經理，根據前面討論掌握的產品細節出發，進行延伸搜尋資料、摘要資料、整理資料的動作。
這兩個流程搭配在一起效果更好！
首先，AI 寫出來的產品企劃不是一個憑空想像的東西，裡面有很多原本我要放進產品中的具體內容，但是透過深度研究（Deep Research）的大量搜尋，幫我節省了非常多去做判斷、決策的時間，更快確定我想的對不對，以及掌握延伸的參考資料。
例如像消費者分析的這一塊， Deep Research 在我原本對這個產品痛點認知的基礎上，幫我找到很多具體的研究資料，讓我從模糊的想像，變成更確定具體的族群面貌。 Deep Research 也透過資料收集幫我找到一個我原本沒有想到的可能痛點，我可以透過參考資料進一步了解，於是在這個產品上又可以加上更好的功能。
深度研究（ Deep Research ）跑十分鐘的時間，就能幫助我獲得確認自己論點的數據，並看到一些自己之前沒有注意到的細節！
但以前我自己來做這些分析跟研究，可能是要花上起碼半天資料搜尋、準備跟整理，更因為「一旦搜尋資料」，就會不小心多花很多時間在「讓人分心的資料上」，而且永遠覺得看得不夠，整個資料研究的過程說不定會拉長到好幾天，導致任務遲遲無法推進。
現在，我覺得確實可以讓 ChatGPT 的 Deep Research 優先處理。十分鐘之後，或許我還會點開 AI 引用的一些來源去看一些更深入的報告跟資料，但是絕對比我以前先從模糊的網路上進行探索要節省非常多的時間。
而且，以前我為了蒐集資料，常常得跑遍好多網站、翻看各種資料庫，花費很多時間，但還是會遺漏一些關鍵的資訊。現在，透過深度研究模式（Deep Research），AI 一次就能整合多方資訊，把相關內容「自動抓過來」並整理，過程中很輕鬆也更容易獲得多角度的、冷門但需要的資訊。
就算免費工具，也能使用 Deep Research：
深度研究模式（Deep Research）的功能，在 ChatGPT 上需要 Plus、 Pro 用戶才能使用（不過效果確實更好），在 Google Gemini 上則是免費用戶即可啟用。想了解操作的朋友，可以參考我下面兩篇教學文章：
教學文章：
ChatGPT Deep Research 寫出專業報告的 AI 深入研究助理教學，實測 5 種應用案例比較
Google Gemini Deep Research 實測比較：自動蒐集資料、推理分析、撰寫報告的 AI 研究助理
基本功能：
AI 自動幫你整理跨來源、跨平台的資料
省去開十幾個分頁找資料的時間
資訊有引用來源，內容可追溯
能即時修改研究計畫、提出追問
現在，我真正的資訊搜尋流程是：先用 Deep Research （搭配 ChatGPT o3 ）來「掃清認知盲區」，再展開後續任務。
接下來這篇文章，我想分享自己目前最常使用的幾種具體應用情境，幫助大家思考如何讓 Deep Research 成為你學習、筆記、決策與創作的起點。（延伸閱讀：AI 如何與寫筆記結合？我最常利用的 6 種提升筆記效率功能與案例）
Deep Research 應用一：資訊、想法、概念很模糊時，快速啟動任務
當我要開始一個新的專案、任務時，如果對這個主題的現狀還有點模糊：
例如不確定最新資訊、還沒有具體想法、也沒有先備知識概念時，常常會覺得「自己了解的還不夠」，但是要花時間研究資料又暫時沒時間，於是變得裹足不前。
但是現在我會先利用 Deep Research 快速建立「基本知識架構」，克服了解不夠的迷思，任務變得可以更快開始啟動。
例如前面例子中，我針對一個書籍產品先讓 Deep Research 完成基本市場分析，我就建立了一個可以馬上開始著手推進這個專案的角度。當然，在真實進行過程中，這些市場洞察、產品設計會被持續修正：
但我需要的也就是一個快速啟動任務的角度，而不是因為資料不足而停步不前。
下面這個生活化的例子也是，我想要帶小孩進行一次宜蘭之旅，但有一段時間沒有追蹤、研究宜蘭的旅遊資訊了，以前我可能會再找時間慢慢用 Google 搜尋各種資料，但這可能不知不覺就會花上幾個小時時間，也可能這個旅遊想法因為沒時間研究而最後無疾而終。
這一次，我直接把旅遊基本需求交給 AI ， ChatGPT Deep Research 用 17 分鐘左右時間幫我完成一份旅遊資訊報告（這過程我可以先去做其他事情）。
下面這個報告夠新也很深入，幫助我發現許多自己之前不知道的活動（例如蘭陽博物館的考古活動）與景點、餐廳，在交通乃至行程安排建議上，都提供給我一個「立即可以開始推動任務」的基礎。
真實情況中，我最後的行程跟這個規劃還是有很大不同，我還是會進一步去用 Google 搜尋找一些我想了解的深入資料。但是這份 Deep Research 的報告讓我馬上有了一個具體任務想像，我可以快速完成訂房，也知道進一步往下挖掘的角度，我的旅遊任務立即可以開始啟動。
Deep Research 應用二：產品與選項之間的比較決策
當我要進行選擇型的決策時，例如要在幾種產品之間購物選擇？要決定選擇哪一種服務？要選擇哪一條產品策略？
這時候需要大量的資訊收集、比較、整理，然後分析裡面的各種數據，一樣是要花掉許多時間研究。
現在我也會先用 Deep Research 來進行一次選項之間的比較研究。
例如之前有一次看牙醫，要選擇使用植牙或牙橋，我就先讓 Deep Research 做了一番深度研究，結果 AI 不只比較了兩者之間的價格，還包含了兩者優缺點、長期副作用、可能保持時間等等，都給了我大量的資料細節。
當然，我自己還會針對其中一兩項數據一定要正確的資料，去看看 AI 提供的延伸網站，或是自己上 Google 再深入搜尋一下，但是也就多個 10 分鐘的時間而已。
這比起之前類似決策，我可能會上網搜尋時間一兩個小時，要看過許多篇文章相較，一來一往其實節省了非常多時間。
Deep Research 應用三：補足自己不知道，也沒想到要這樣搜尋的知識盲點
面對一個需要研究的全新知識主題時，
如果我完全沒有先備知識，我可能連要搜尋什麼關鍵字都不知道，這時候搜尋也很難找到我需要的資訊。
但是有了 Deep research ，我可以直接說出我的需要，讓 AI 自己分析並用有效的關鍵字幫我搜尋，往往還能找到許多我自己不一定找得到的資料，幫我破除許多盲點。
例如小孩慢慢長大了，暑假期間開始可以自己去參加許多夏令營活動，於是想要來開始研究這類課程，只是第一次研究，我完全沒有概念，但是雖然我「不知道」要用什麼關鍵字搜尋，可是我「知道」自己想要的需求。
於是我嘗試用需求來問 ChatGPT ，並請他提供我一份 Deep Research 報告。
十分鐘後， Deep Research 給了我下面這樣的報告內容，他幫我細分了科學大主題下還有哪些具體的子主題（於是我自己要延伸搜尋的話，我知道可以用哪些關鍵字），他也幫我找到了符合我需求的熱門營隊選項，甚至適合的年紀、內容細節、價格區間、評價等等，都幫我整理出來。
後來我針對自己有興趣的，打開 Deep Research 給我的官方網站去看詳細資料，或是自己再延伸做 Google 搜尋時，都發現第一次 Deep Research 給我的資料幾乎都是正確、有效的。
我自己回想以前這類「自己完全沒有概念的主題」，如果我慢慢去 Google 搜尋，除了要花很多時間，還可能找不到很多關鍵資料，因為不知道怎麼搜尋才好。
但是這一次用 Deep Research ，反而很快的就掃清了我的知識盲區，我很快地知道可以進一步研究哪些營隊、搜尋哪些子主題，以及往哪個方向規劃！
Deep Research 應用四：挖掘新聞事件背後更多細節資料
之前在 Google 搜尋、社群踏查的時候，我常常會發現要找到「冷門但我想看的資訊」其實並不容易，搜尋有排序，社群有過濾，往往我要花上更多工夫一層一層探查，才能找出某些隱藏在角落的訊息。
而現在，我認為用好 Deep Research 的話，會更容易挖出這些冷門資訊。
一個近期有趣的例子，我在看 NBA 比賽的新聞時，覺得這些報導都很類似，於是我想找找看有沒有更深入的消息，例如「比賽後球員訪談的逐字稿」，但我不知道應該怎麼搜尋才好，於是我動用了 Deep Research 的功能。
我只是很簡單的請 AI 用 Deep Research 幫我挖掘出某一場比賽的球員賽後訪談，結果他真的幫我找到了許多常見新聞媒體沒有報導的內容，讓我增添了許多閱讀樂趣。
或者一些嚴肅、複雜的新聞主題，可能主流媒體的報導難免省下許多細節，這時候我也會利用 Deep Research 幫我快速挖掘出歷史、社會、政治背景，甚至做一些延伸分析。
之前我看新聞，想要了解報導背後更多細節，會額外花上我許多時間去延伸搜尋，現在我會善用 Deep Research ， AI 分析的過程我可以去做其他事，回來後，一篇完整的深入整理報導就產生了。
Deep Research 應用五：想快速入門一個只是感興趣，但還不值得花太多時間搜尋的新知識領域
我以前會在「上網」這件事情上花不少時間，因為我對很多「新知識」充滿好奇，
這些知識不一定是我立即用得到的，但是如果我在網路文章、社群貼文中看到這些新鮮關鍵字，我會想要了解背後的知識，但這樣一來，我就要額外花上很多搜尋時間。
現在，我讓 AI 的 Deep Research 代勞，我不需要花時間研究，但卻同樣可以獲得之前了解新知識的樂趣。
例如最近我在一篇文章中看到「肌少型肥胖症」這樣的關鍵字，我很感興趣，但又不想花太多時間研究，於是我請 Deep Research 代勞。
幾分鐘之後，他給了我一個很全面的報告，有些東西可以納入我目前的健康計劃，有些東西則滿足了我的好奇心。
重點是，我沒有額外花上太多時間！
Deep Research 應用六：為某個創作、課程、報告準備 AI 資料庫，方便後續 AI 討論
我認為要用好 AI （讓 AI 生成品質更好的內容）有一個關鍵原則，就是：
「先讓 AI 建立對專案、任務資料的正確理解」（延伸閱讀：如何用 AI 工具提升工作效率？三個關鍵步驟讓生成結果更精準有效）。
而這時候，我們可以先讓 AI 用 Deep Research 建立一份針對某個專案的深入報告，這時候就像是建立了數千字到上萬字的專案資料庫，後續以這個資料庫為基礎來跟 AI 討論，往往會有更好的結果。
我不是要用這份 Deep Research 的研究交報告，而是把這個當作 AI 對專案的認識基礎，在這個有數據、有資料的基礎上作進一步討論。
接下來在同一個專案討論串（延伸閱讀：ChatGPT 的 PARA 聊天室分類法：增強 AI 協作威力實戰案例分享），我跟 AI 來回討論新的想法、企劃，往往這樣可以獲得更好的專案討論結果。
現在的網路世界中有非常多值得探索的資料，但是如果我們沒有先備知識，往往搜尋也找不出需要的細節。就算可以找出大量細節，又可能因此耗費很多時間，任務開始拖延，我們缺少的是「能幫自己探索細節、整合資料、歸納重點、指出方向的工具」。而 Deep Research 就是那個改變資訊工作邏輯的轉捩點。
從現在開始，試著把 Deep Research 放在你的工作或學習流程的第一步。
有了 Deep Research，啟動任務的門檻變得更低，我不再因為「了解不夠」而遲疑，可以快速建立對任務的基本理解。
Deep Research 不只縮短了我決策的時間，透過一次全面的比較分析，我能更安心、更果斷地做出正確決定。
當我不知道要如何搜尋陌生主題時，Deep Research 就是最好的起點工具，快速破除知識盲區，節省許多摸索時間，直接找到重要資料與下一步行動方向。
利用 Deep Research 探索新聞事件背後更多細節與資料，讓我獲得更有深度的知識，避免表面資訊帶來的誤解或片面理解。
Deep Research 輕鬆滿足我對各種新知識的好奇心，不再擔心因為什麼都想知道而花費大量時間搜尋。
以 Deep Research 為基礎建立 AI 專案資料庫，能有效提升後續與 AI 討論專案的品質。
你會發現，你不只找資料快了，更重要的是：你理解問題的方式也變得更立體、更全面，並且可以更快開始任務。
大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：
2024/6 最新著作上市，歡迎支持：《高效人生工作法圖解》
「個人數位生產力」線上課程（可使用電腦玩物老讀者折扣碼 ESOR500 ，獲得 500 元折價喔！）。
時間管理、筆記系統、AI 工具相關課程：「課程介紹連結」
著作：《防彈筆記法》
訂閱追蹤 podcast 節目：「高效人生商學院」（Apple podcast 訂閱、 Google Podcast 訂閱）
訂閱「電腦玩物電子報」，不定期出刊。
我的電子郵件是 [email protected] ，如果你有任何關於筆記術、時間管理、提升工作效率的問題，歡迎寫信跟我討論。
（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：先用 Deep Research 掃清認知盲區，再用 Google 搜尋，我的 6 種學習新流程）
最近在好幾次的時間管理、防彈筆記課程中，常常被問到一些類似的問題，這些問題其實也都是時間管理上的經典難題：「每天的事情太多太亂，要怎麼有效利用四象限區分輕重緩急？」「工作常常被打斷、干擾，要如何維持工作效率？」「我常常無法專注，很容易分心，要如何提升我的專注力？」
是不是要學什麼工具來排序任務？是不是要想辦法提升專注力？是不是要用什麼很厲害的生產力軟體？這些解決角度其實也很好，但學習工具需要花時間，提升專注力也不是一蹴可幾，有些現實環境更是想改變也改變不了。
或許，我們可以試試看從「工作流程的思維」來解決上述時間管理難題。
也就是說，面對這些難解困境，暫時放下去歸咎責任、改變自我的想法（因為很難也常常無解），而是從「調整一下我自己平常工作的步驟」入手，說不定能夠找到更簡單、有效的解套方法。
下面這篇文章，分享我多年來實踐後，慢慢調整出來的 4 種不太一樣的工作流程，幫助我改變時間管理習慣，更有效的產出。
一、減少精確安排時間，用「情境任務流程」有效推動進度
我們在學習時間管理時，往往第一個動作都是希望替自己規劃出一個看似理想的「完美時段」，例如連續好幾個小時讓自己能夠充分專注地完成某個任務。有時候，我們甚至會費盡心力，刻意提前排除掉其他可能的干擾與行程，期望自己到了那個時候可以有最佳的動力、最好的狀態去完成一份重要報告。
但是，在真實的職場中，我們經常面臨的情況卻不是如此理想：
很可能到了原本預先排好的專注時間，會突然有其他臨時更緊急的任務、會議或意外事件插入，讓我們根本無法如期完成原本設定的任務。
就算真的沒有任何干擾，現階段的我也無法完全保證未來那個時段中的自己是否真的具備足夠的精神、動力，甚至必要的資訊與資料，能有效推進任務的進度。
因此，過去我常發現，精確安排特定時間來完成某些任務，往往最後都還是得不斷地重新調整，甚至很多時候所謂的「時間安排」，就只是變相的拖延藉口罷了。明明現在可以就此開始推進一些任務，但我卻刻意將任務排在兩三天後，表面看似在規劃、安排，實際上只是讓自己有理由暫時延遲這個任務。
後來，我在自己的時間管理流程上做了一個很大的改變：我不再刻意為大部分任務預先安排精確時間，除非它就是一個固定某個時間必須進行的會議，或某個需要事先約好的行程拜訪，這些才需要真正放入行事曆做精確安排。
至於其他多數任務，例如：進行市場研究調查、撰寫一份報告、設計一個新產品、處理行政文書作業等等，其實這些任務早上十點做、下午吃完飯做，還是會議之間短暫的空檔來做，並沒有什麼實質上的差別。這類任務，更適合採取的是「情境任務流程」的方式來管理。
什麼是「情境任務流程」？也就是不再用特定的時間點來規劃任務，而是把這些任務拆解成各種情境下適合執行的小步驟：
當我一旦遇到符合的空檔或情境時，就能夠隨手挑出適合此時此刻執行的小任務，逐步推動進度。
具體來說，我們可以從大方向思考，將任務分為幾種情境（在工具上的應用可參考：如何用標籤管理上萬則筆記？Evernote, Notion, obsidian 都適用）：
需要動腦思考的任務：
例如：構思某個報告的架構、思考某個產品的功能需求，或是分析下一步的企劃方向。
需要動手蒐集資料的任務：
例如：透過手機或電腦快速搜尋某個研究所需的資料、先蒐集完成報告需要的數據。
需要專注產出內容的任務：
例如：坐下來集中精神，把某個企劃草稿真正寫出來，或者是完成報告初稿。
需要精細操作的任務：
例如：在電腦前使用特定軟體進行細緻的編輯、製作與處理文件。
當任務能夠明確地區分為這幾種情境後，我就不再刻意排定特定時段，而是充分利用一天中各種零碎的情境。例如：
通勤在車上時，可能腦袋正好可以專心思考，我就會利用這個情境思考一下某份報告的大綱，或初步構想一下某個計畫的簡單流程。
午餐後、等待會議開始的短暫空檔，我可能隨手拿起手機，就能夠快速進行一些資料的蒐集與整理，替稍後更複雜的任務做好基礎準備。
當我回到辦公桌，剛好沒有其他事情干擾，能夠集中精神三十分鐘到一個小時時，就從任務清單中挑選出那些必須靜下心、精細操作的行動來完成。
「情境任務流程」的最大優勢就在於：
我們通常無法精準地預測哪一個時刻自己會有足夠精神、足夠專注去處理某件事。
我們也無法完全掌控每天會被打亂多少次。
但我們可以掌控的是，把我們的任務提前做好情境區分與行動拆解，讓自己在遇到任何適合的情境空檔時，都能快速地拿出適合的任務推動進度。
也因此，時間管理的關鍵並不是精確地安排特定的時段，而是從任務的本質出發，將任務拆解成適合不同情境的行動，並且在一天中隨時遇到這些情境時，即時、靈活地推動任務的進度。
當你試著用這樣的工作流程思維來管理時間，你會發現，不論工作生活中被多少突發狀況切割、干擾，你依然能夠持續有效地往目標前進。
二、如果無法完美長時間專注，用「衝刺流程」維持高效率
過去我常常看一些提升專注力、鍛鍊意志力的書籍後，也曾經希望自己能安排出三到五個小時這種理想的長時段，讓自己能夠充分投入、徹底地完成某件重要的工作。
但經過多年真實的經驗與實踐，我發現這樣的想法雖然美好，卻在現代職場或日常生活中難以實現。
首先，就像前面所提到的，在現實的工作環境中，要找到連續三到五個小時不受干擾的專注時段，其實非常困難。就算勉強排出了這樣的時間，當我們真正坐下來開始工作，通常也會發現理想與現實還是有落差：
剛開始時，我可能會花二、三十分鐘調整自己的狀態，緩慢地進入到專注的心流（flow）狀態。
當終於進入狀態後，能夠真正高效推進任務的時間，通常也頂多維持一個多小時左右，接著便開始感到疲倦，專注力明顯下降，容易分心，效率逐漸降低。
這種情況下，就算勉強硬撐在任務上，也只是勉強維持表面的「專注」，但實際的產出品質和效率卻大幅降低，效果自然不佳。
後來我嘗試改用「衝刺流程」的任務管理方式來應對專注力的問題，發現反而更容易維持高效率與穩定的產出。
所謂的「衝刺流程」就是每次設定較短的專注時間，例如每次只做一個小時，甚至只有三十分鐘。這樣的短時間當然不足以一次完成一個複雜任務的全部，但卻能讓我快速地推進任務其中一個明確的小目標或具體步驟。（延伸參考：[影片] 什麼是番茄鐘工作法？如何實踐？短時間專注衝刺真的有效嗎？）
例如：
告訴自己接下來三十分鐘，我要專注地把這個專案企劃的「初步架構」寫出來。
或者限定自己一個小時內，把這份報告的草稿先完整地「從腦中倒出來」。
或是規定自己三十分鐘內，把目前手邊已經收集到的資料整理成「一個可行的簡報架構」。
透過這樣的短時段衝刺，我反而更容易維持穩定的高產出狀態。具體來說，這種「衝刺流程」的方法在我的實踐中，有以下幾個非常明顯的好處：
降低任務心理門檻，更快速進入專注狀態
短時間內只要專注推進一小部分具體任務，因為步驟明確簡單，就不再需要長時間的調整或準備。這種具體而簡短的任務設定，更容易讓我迅速進入真正的高效產出狀態。
有效提升行動動力，避免拖延
因為時間非常短暫（例如只有三十分鐘或一個小時），我知道馬上就會結束，反而會產生更強的動力，迅速投入產出，而不會再像以前一樣，心裡總覺得後面還有大把時間，可以慢慢來、慢慢調整狀態。
避免長時間工作後的效率疲乏
每次專注時間設定在比較短的範圍內（例如三十分鐘或一小時），當我感覺到疲累或注意力開始下降時，馬上就可以進行有效的轉換，不必強迫自己繼續硬撐在任務上，避免後續效率低落所產生的挫折感。
更適合現代零碎化的工作環境
在現代工作環境中，我們的時間常常會被各種突發狀況打斷、干擾。短時間的衝刺任務更容易適應這種零碎的工作節奏，即使只有短暫的空檔，依然能有效推動任務。
此外，傳統的時間管理上有一個經典的問題是：「如果我們給自己太多時間去做某件事，最終這個任務總是會耗盡所有的時間，甚至遠遠超過原本的預期。」換句話說，當我們沒有明確限定自己在短時間內完成任務，許多事情會不斷地拖延與疊加，最終導致任務遲遲無法完成。
但當我改用衝刺流程的方式來執行任務，把時間安排流程做了下面的翻轉：
不是任務需要花多少時間完成，而是我決定只要花多少時間來完成任務。
舉例來說，當我規定自己一定要在一小時內寫出某篇文章的草稿，我便會自然而然地放下很多不必要的猶豫與擔憂，也不再去追求無法達成的完美細節。我會將自己當下想到的具體內容與細節，快速地產出來。往往這樣的方式，反而會讓我在短短的一個小時內取得明顯的進展，而不是像以前東摸摸、西拖拖，三四個小時都還在原地踏步。
透過「衝刺流程」，我們不需要再追求長時間、完美的專注狀態，反而能更有效地利用每一次短暫的專注時刻，穩定推進真正的任務進度。
三、不糾結分輕重緩急，用「專案成果」與「減法」調整流程
相信許多人都聽過時間管理經典的「四象限理論」：將任務依照「緊急」與「重要」維度，區分出我們該優先處理的重要任務，或暫時擱置那些看似緊急但其實價值不高的瑣事。
理論上這個方法非常清楚易懂，但現實的職場情境往往不那麼簡單。許多時候，我們會發現大部分的任務似乎都同時緊急又重要。例如：
VIP 客戶臨時傳來一封要求協助處理問題的郵件，看起來既緊急也非常重要。
臨時收到主管交辦要製作某個報告，主管的要求感覺也是既緊急又影響。
這樣的情況下，似乎所有的事情都落入「緊急又重要」的象限？
其實，並不是四象限方法本身有問題，而是我們的工作流程中，往往只從片段的、表面的待辦事項去進行分類，例如：
「收到郵件要回覆一份資料」
「臨時要做某個報告」
「一個突然插入的會議需要準備」
當我們從這種片段而零碎的角度去看待每件事，很容易都會覺得任務緊急且重要，因為每個任務負責人都會期待我們儘快完成，每件事情似乎都影響著某個人眼中的「重要價值」。
但事實上，我們更應該做的是「退一步思考」：
先去釐清這些零碎交辦背後真正要達成的「專案成果」是什麼，從專案成果來釐清價值。
比如說，同樣是「臨時插入的會議」，它背後的真正成果可能大不相同：
一個可能是影響公司未來半年業績的重要產品專案會議。
另一個則可能只是公司內部某個次要行政流程的討論會議。
儘管表面上看起來都是緊急要處理的事項，但實際對公司、對自己真正的長期成果卻有天差地別。
所以，比起一開始就把零散的待辦事項直接分類到四象限中，我更建議的做法是：
先以「專案成果」釐清價值：
先明確每個交辦事項背後最終要達成的具體專案成果與價值。是影響公司核心業務、長期累積價值的重要成果？還是只是解決眼前行政瑣事、短期效果有限的小任務？
再用四象限思維輔助決策：
以專案成果來區分，哪些任務成果是需要長期投入時間，最終能夠帶來重大價值的？哪些專案任務成果看似緊急，卻無法帶來長遠價值？透過這樣的專案成果區分，我們才知道每個任務真正應該得到的優先順序。（延伸閱讀：在經典的時間管理矩陣中，如何克服壓力處理重要又緊急的事情？）
舉個例子來說，同樣是收到臨時會議通知，我們就能依據背後的專案成果價值來有效篩選：
如果會議是針對重要產品專案的規劃，當然應該優先投入準備。
如果只是行政例會、流程討論，我們甚至可以考慮放棄或最小化投入，把更多時間留給更有價值的任務。
但有時候，可能同時有很多重要的專案成果都需要推動，這時候而除了專案成果思維之外，我們也可以搭配另一個重要的時間管理原則：「減法流程」。
我們傳統在做時間管理時，常常不自覺地進入一種「加法思維」，也就是：
想做的事情通通加進來，試圖塞滿每個時段，期望自己能夠完成所有安排的任務。
但這種方式通常事與願違，因為最終不是時間不夠，就是精力難以維持，導致每件事情都做不好。
真正有效的時間管理，更應該是一種「減法思維」：
先清楚界定自己每一天、每週能夠真正掌控且有效投入的時間有多少。
然後決定在這樣有限的時間內，自己可以完成的最有價值的產出是什麼。
例如我面臨小孩的課業壓力越來越重，如果繼續用「加法思維」，可能會試圖把原本小孩玩樂休息的時間也用來讀書、練習，甚至再加上更多補習、練習題，導致最後小孩變得更累、更排斥學習，效果反而更差。
但如果轉為「減法思維」：
每天只有一個半小時能專注讀書準備，先明確知道自己只有這麼多時間，然後在這樣的限制內思考：「能夠達成的最大成果是什麼？」
進一步篩選出最有效的練習、排除低效又枯燥的內容，甚至提前在下課零碎時間就完成部分作業，讓晚上可以更輕鬆完成作業任務。
又或者將練習題提前幾天開始，每天少量練習三十分鐘，比起考試前一天花三個小時硬記硬背，更容易維持動力且效果更佳。
透過「減法流程」，我們可以先明確界定每天真正有效、能掌控的時間，然後在這個限制內，聚焦於產出最大的成果。
總結來說，當我們面對「事情太多太亂」的時間管理難題時：
不要直接從零散待辦事項進行四象限分類，而是以背後「專案成果價值」判斷優先順序。
不要採取「加法」，試圖把所有事情都做到，而是從「減法」思維出發，先確認時間限制，再決定最有價值的投入方式。
這種調整工作流程的思維，不僅更貼近真實職場環境，也能讓我們更有效地掌握自己的時間與精力，專注於真正有價值的事情上。
四、不怕工作被打斷，用「拆解下一步行動」穩定推進任務
我們在前面已經學會如何運用專案成果來分清輕重緩急，也懂得如何運用減法流程來確保精力與時間的真正聚焦。但是，很多時候即使有了清楚的輕重緩急安排，現實的工作環境卻總是讓人措手不及。
相信大家都有這樣的經驗：明明已經在行事曆上安排好了要處理一份重要報告的三個小時，卻總是碰到突然的會議、主管的臨時交辦、客戶的緊急需求等等，這些干擾把原本安排好的專注時段切割成無數零碎片段，最後不得不把重要的報告或專案延後到晚上甚至週末，才能真正安靜下來完成。
但事實上，職場的真實狀況是：「工作被打斷、干擾」其實才是常態，而非例外。
如果我們的時間管理方法仰賴的是一張規劃得非常細緻的時間表，那就等於將自己的工作效率建立在一個很脆弱的基礎上，因為只要任何突發狀況出現，我們就得重新規劃一次又一次的時間表，徒增焦慮與挫折。
面對這種難以避免的現實狀況，更好的解決方法，是用「下一步行動」的工作流程來推動任務進度。
什麼是「下一步行動」呢？簡單來說，就是把每一個複雜的任務拆解成數個簡單而明確的下一步操作，這些行動只需要 10 分鐘、20 分鐘，或最多不超過半小時即可完成。（延伸閱讀：拆解下一步行動的思考流程圖範本，你也做得到專注不瞎忙的參考步驟）
如此一來，每當我們遇到突發的空檔、會議之間的小空隙，甚至是通勤的零碎時間，都可以拿出手機或隨手的小筆記，立刻從清單中選擇一個適合此刻情境的「下一步行動」來完成。
例如，主管突然臨時要求我兩天後必須交出一份企劃報告，如果用傳統的方式，可能我會規劃兩天後早上的三小時專注時段來完成報告內容。但在實際情況下，誰能保證這個三小時時段不會再次被其他任務打亂？就算真的保住這三小時，又有誰能確保到時候的自己一定有足夠的想法與專注力馬上進入狀態？
這時候，我們不妨將任務分解成多個簡單而明確的下一步行動，例如：
先花 15 分鐘，把腦袋中的想法寫成一個初步的大綱，不用是最完整的版本，但起碼是讓思考更清晰、更具體的初步結構。
再花 20 分鐘，透過手機或電腦快速搜尋資料，補足大綱中明顯缺乏的佐證素材。
接著花 30 分鐘的短暫專注時間，根據蒐集的資料，快速寫出報告的初步草稿或關鍵段落。
透過這樣的方式，我們其實已經用一些零碎的 10 到 30 分鐘，把原本預期可能要用三、四個小時才能完成的報告，逐步地往前推進了約三分之一的進度。
在實際工作經驗中，我常常利用這種方法，在看似無法掌控的零碎時間裡，穩定地推進原本認為必須長時間專注才能完成的重要任務。
再舉個另外一種情況的真實例子。
過去我可能為了寫一篇長篇文章，刻意安排三個小時的專注時間，但一旦臨時出現其他任務干擾，整個計劃就必須重頭調整，最後反而拖延了許久，總是無法如期完成。
但後來我改變做法，我開始為文章設定幾個更簡單明確的下一步行動，例如：
第一步：花 10 分鐘寫下文章的核心論點。
第二步：利用 20 分鐘找出相關的研究資料。
第三步：用 30 分鐘快速寫出文章初稿的一個重要段落。
如此一來，即使這三個步驟分別發生在不同的時間片段（例如在開會的間隔、等人或通勤途中），我也能逐步而穩定地把這篇文章推進下去，不再害怕臨時的干擾與打斷，反而更加穩定地掌握了任務的節奏。
也許你會擔心：「這種做法是否會讓任務變得零碎而缺乏完整的思考？」
但實際上恰恰相反，透過這種方式，我們反而更能從容地進行逐步的醞釀與整理，在每個片段的行動之間，都會給我們帶來更多的靈感與反思的機會，而最後反而更容易在短時間內整理出有邏輯、有架構的完整產出。
總結來說，當我們遇到工作經常被打斷、干擾的情況，不需要刻意去追求不切實際的連續專注時間，也不需要每次都重新調整細緻的時間表，而是運用「下一步行動」工作流程，把每個任務拆解成數個短小而明確的行動步驟，這樣的工作流程不僅能有效應對職場中必然存在的干擾與突發狀況，更能讓我們在碎片化的時間中，穩定而從容地完成每個重要的專案與任務。
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（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：別再排滿行事曆！試試看這4種「工作流程」讓你的時間管理更有效）
Google 2024 年年底在 NotebookLM 中推出了「語音摘要」（Audio Overviews）功能，可以解讀所有資料庫中的內容，生成一段「兩人對談」的 Podcast 節目，不過之前只能支援英文，但今天開始（2025/4/30），這個功能支援超過 50 種語言，包含繁體、簡體中文，現在更多使用者可用自己偏好的語言來聆聽內容。
雖然 Google 說還是早期版本（可以生成的對話時間也比較短，只有 8~9 分鐘左右），但口音與節奏已經很正確，內容摘要的水準也很高。
而且「語音摘要」（Audio Overviews）還可以解讀多語言的資料，全部轉換成我們需要的中文語音導覽。例如我上傳英文、日文等不同語言的影片、文件、網頁，按下「語音摘要」（Audio Overviews），就可以轉出以繁體中文對談的 Podcast 節目，介紹這些資料的重點摘要。（搭配：Google NotebookLM 影音升級：用 AI 學習英文 YouTube 影片、 整理大量錄音檔最佳工具）
下面分享我的幾個測試實例。
首先，我有一個 NorebookLM 資料庫是針對「電腦玩物相關課程」，我把幾個最完整的防彈筆記法、時間管理系統的簡報、講義文件都上傳上去，幫助我在規劃課程時有一個快速的問答資料庫。
延伸閱讀，你可以使用「Google NotebookLM 自動搜尋匯入影片文章！幫老師、學生無痛建立研究資料庫」這個功能，快速建立有大量學習資料的資料庫。
於是我在這個資料庫中，用台灣中文語氣生成一段語音摘要（雙人對談 Podcast）。
大概幾分鐘內，生成了一段 8 分鐘左右的雙人對談語音，裡面有一男一女進行對話（後來陸續生成了不同資料庫的 Podcast ，發現台灣繁體中文的一男一女口音是固定的兩個角色）。
在對話的過程中，兩個人對透過問題，先點出要整理這些課程的重點給大家，然後懂得從痛點出發，接著帶出我的一些關鍵技巧，還會舉出一個實際案例來說明。
除了內容摘要得不錯外，兩個虛擬角色的口音我覺得很道地，很像真人，口齒清晰外，也不會有太多機器感，而且來回對話的邏輯都很順暢。
還可以搭配心智圖一起學習：「Google NotebookLM 幫你書籍、錄音、影片一鍵畫出心智圖，快速記住學習地圖」。
最重要的當然還是「支援中文」，這對更多台灣使用者來說有更大的實用性。
下面就是他根據我的大量課程簡報、文件，生成的語音摘要，有興趣的朋友可以聽聽看：「電腦玩物課程介紹 Podcast 」。（需要用 Google 帳號登入才能聆聽）
（先聲明：裡面有一兩個技巧，其實對我的方法有些誤解，這是因為看簡報與文件，沒有聽我講就看不出來的地方，也無法怪罪 AI。）
NotebookLM 預設會用我們的系統語言當作生成對話的語言，如果你想調整，可以在右上方的「設定」中單獨切換 NotebookLM 要輸出的語言。
更進一步的，要生成對話語音摘要前，可以在右方 Studio 中的「深入探索對話」下選擇「自訂」，這時候可以透過下指令的方式，指定、聚焦這一次語音摘要要生成的內容。
如果這次語音摘要聽完了，可以利用語音摘要右方選單「刪除」，就能再生成不同方向的語音摘要（結合前面的自訂功能）。
另外也可以按下「分享」按鈕，將自己的語音摘要公開分享。
下面是我在自己的著作資料庫中，透過自訂，指定以「防彈筆記法」為主題生成的語音摘要，可進入公開分享頁面查看，我覺得摘要得也很好，具體解釋了「一個任務，一則筆記」的概念。
Google NotebookLM 支援中文的對談語音摘要後，大家可以試試看在各種工作、學習資料庫中，利用語音摘要做「重點複習」，或是自創的學習 Podcast ，很值得嘗試。
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（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：NotebookLM 語音摘要支援生成台灣中文對話 Podcast！口音節奏都很逼真）
你是否也曾經想建立一套有效的第二大腦筆記系統，一開始確實充滿熱情、花了時間把系統架構做好，接下來卻總是在忙碌之中半途而廢？你是否也常常兩天打魚三天曬網，覺得要維持做筆記的習慣實在太困難？其實真正的問題，是我們把筆記流程設計得「太過複雜」，導致每次要做筆記時都覺得麻煩，最後自然就會放棄。
我經常在「防彈筆記法」的課程、講座中被問到：「該怎麼保持自律，才能持續做筆記？」經過多年的實踐經驗，我發現這裡面有一個根本的誤解：
比起追求美麗的架構與複雜的分類，建立筆記系統真正重要的其實只有三個字：「記下來」。
當我們能夠用最簡單的步驟，隨手、直覺地把腦中雜亂的想法記下來，讓寫筆記的過程沒有摩擦力，那麼這個習慣就容易維持。
而一旦可以維持寫筆記的習慣，第二大腦系統就可以開始發揮效用，其他整理技巧、複雜架構則都可以精簡化，甚至不一定需要。
正是我們把整理筆記這件事情設計得太複雜，導致建立筆記時更容易卡關。
如果整理筆記需要花費大量心力去追求漂亮的架構、清晰的分類，才能建立方便未來使用的索引，那麼在忙碌的工作日常中，我們很容易就會認為這是多餘且麻煩的步驟，自然會率先放棄。
就像我在防彈筆記法中所建議的：「一個任務，一則筆記，專心記錄下來即可」，只要能夠專注在這樣最基本的行動，就算是像我這樣懶惰的人，也能輕鬆累積出屬於自己、真正有效的筆記系統。
不過，就算只是「記下來」，當我完全沒有想法，或是想法亂七八糟，當下也沒有時間修正調整，只是亂記一通，最後根本無法理解，這樣就算記下來，好像也無法使用，這時候怎麼辦呢？
現在進入 AI 時代，我們或許可以試試看一個「更加懶人化的筆記工作流」：
記下來就好，讓 AI 整理架構！
我想分享幾個自己目前正在實踐，結合AI工具來完成的懶人筆記應用案例與具體步驟。
延伸閱讀：
為什麼我的生產力工具或系統執行起來總是缺乏動力？也容易放棄？
少記筆記，減少整理，高效輸出：6 原則打造任務驅動型第二大腦
如何在繁忙中打造高執行力、長持久性的個人知識管理系統？
AI 如何與寫筆記結合？我最常利用的 6 種提升筆記效率功能與案例
附註：這篇文章，來自於前一陣子，我跟朱騏一起直播對談的活動，活動中有朋友問：「寫筆記、復盤，無法持之以恆，兩天打漁三天曬網，總是半途而廢怎麼辦？」也歡迎收看當天直播的回放影片：
案例一：先記下亂七八糟想法，再交給 AI 整理
很多時候，我們覺得自己的想法還不夠成熟，或是腦中想法亂七八糟，不知道該如何記下來才好，於是覺得這時候沒辦法打開筆記。我的方法是：「不成熟沒關係，就直接講出來。然後讓 AI 輔助整理出架構。」我這裡的意思就是真正的「開口說出來」。
以我使用的工具 Evernote 為例，筆記內可以直接錄音，結合 AI 語音轉文字的功能超好用，我會在散步、搭車、運動時，或任何遇到重要事件的時候，隨手錄音，直接把模糊的想法、感受、情況說出來。
注意，我這裡說的不是「有靈感」的時候，就算「沒有靈感」，但只要重要事件發生，我可以把所有腦中出現的觀察內容講出來即可。
我可以講得「亂七八糟」、「斷斷續續」，我可以講得「沒有邏輯」，我可以「一邊講一邊停頓」，都沒關係，我就先利用 Evernote 直接錄音。接著透過 Evernote AI 將語音轉為文字，再將這些看似雜亂的內容丟進 ChatGPT 中，讓 AI 幫助我梳理、分析，甚至激盪出更有價值的想法與架構。
透過這樣的流程，即使是再忙碌、再懶惰的人，也可以輕鬆累積有效的筆記素材。
延伸閱讀：會議記錄不麻煩！我常用兩個 Evernote AI 功能整理錄音、手寫筆記
下面來看看一個我透過親子對話，跟孩子一起討論一個演講草稿的過程。
情況是小孩需要擬一篇 3 分鐘的演講稿，題目是：「假如我是......」，找我一起討論，我說好，我們來聊一聊，不過爸爸打開筆記的錄音功能，把我們討論過程錄下來。一開始老婆問說：「我們還沒想清楚，就要錄下來嗎？」我說：「對，任何雜亂想法都可能變成有用靈感，先錄下來，還可以請 AI 整理。」
下面畫面，就是我在 Evernote 中一段約 10 分鐘的對話錄音，裡面是我和小孩來來回回的對話，用 Evernote 轉錄出原文逐字稿：
是不是看起來有點混亂，想法斷斷續續的？沒關係，因為寫筆記，只有先記下來才是最重要的！
接著，我把 Evernote 轉錄出來的這段對話逐字稿，複製到 ChatGPT ， 然後跟 AI 說：「以小學生的角度，幫澤澤擬出一篇「假如我是地震科學家」的 3分鐘演講大綱。請一步一步分析，先仔細閱讀下面我和澤澤的各種想法筆記，找出裡面不同的內容細節，理出一個適合演講分享的順序。」
於是，AI 把前面亂七八糟的想法，變成下面這樣的大綱！
我把 AI 從雜亂逐字稿轉出的大綱，複製回筆記中，一下子，一個看起來深思熟慮過、清楚易懂的、方便執行的筆記架構就誕生了！（並且還真的是我們自己的獨特內容）
下面這樣的筆記架構，才是我們希望建立的想法筆記、靈感筆記、草稿筆記，但是在腦袋一片混亂時，我們會覺得要建立這樣的有效筆記非常困難，於是寫筆記的動作就停下來了。
而我會建議大家，沒關係，就把亂七八糟的腦中的東西寫出來、講出來，因為現在可以把這些東西傳給 AI ，請 AI 幫助我們理出一個架構，寫筆記的方式從此可以更加自由自在！
案例二：用 AI 快速規劃待辦與專案流程
有些朋友看到我的筆記中往往有清楚的待辦清單、專案流程，覺得這樣的筆記使用起來更加有效。但實際上，要自己拆解出清晰的待辦流程並不容易，常常會讓我們覺得要花太多時間才能建立筆記架構，於是又放棄了作筆記這件事情。
雖然我鼓勵一個任務一則筆記，但如果完全找不到任務架構，是不是筆記也無從開始呢？我的建議是：「把雜亂想法告訴 AI ，請 AI 先理出一個可以做的任務待辦清單，筆記就能開始做了！」
這時候，我們一樣可以借助 AI 的力量。在 ChatGPT 中，你只需要大致說明一下你目前正在進行的任務想法， AI 就可以迅速規劃出基本的待辦清單與專案流程架構。
這樣一來，你的筆記就馬上有了初步的架構，接下來只要在這個架構下輕鬆填入任務過程中的各種資料碎片，就可以快速累積有效的內容。
延伸閱讀：執行優先於整理，不要憑空設計系統：以我的防彈筆記法實踐為例
下面來看看一個我做產品企劃的筆記形成過程。一開始我什麼想法都沒有，但只要不到 3 分鐘的時間，就可以完成下面的任務筆記，讓製作任務筆記不再是一個卡關的、花費大量時間的流程！
最近我又想要企劃一本新的筆記工作流程專書，我先在可以「記住所有聊天室訊息的 ChatGPT 中」，請他統整過去兩年的所有討論，找出我討論過的各種筆記相關方法與案例，然後企劃一個新的工作方法。（可參考：當 ChatGPT 記住所有聊天紀錄變成 AI 資料庫！我的9個真實應用案例）
或者，你可以結合前面案例一的方式，先用語音轉文字、自由書寫等，把腦中雜亂想法倒出來。
接著，我把前面的基本內容，複製到 ChatGPT ，請他：「從專案管理者的角度，分析當我要開始上面的書籍撰寫時，適合的待辦清單流程，請一步一步分析，先回顧前面討論中，需要我撰寫的內容項目，然後以撰寫書籍工作流程的角度，設計出可以引導我一步一步產出的待辦清單。」
於是， AI 第一時間整理出來下面的待辦清單。
我把這樣的待辦清單複製到筆記中，一則有待辦清單結構、有企劃想法的「專案筆記」就誕生了！這個例子我前後不到 3 分鐘就完成了。
當然，這「不是最好的專案筆記」，然而卻是「可以讓我開始做的專案筆記」！
這個基本的待辦清單架構，可以幫助我在開始收集筆記資料時不再混亂，有基本的整理邏輯，任務也有明確的推進方向，讓寫筆記不再卡關在一開始沒有架構的時候。
案例三：利用 AI 整理分散混亂的經驗、資料，快速形成知識筆記
有時候，我們想要將自己的經驗，讀到的片段資料，整理成「學到」的新知識，卻不知道如何整理？如何清楚表達？確實，雜亂經驗、資料沒有經過整理，之後就會難以回頭索引、運用。所以當我們想不到怎麼描述經驗、資料當中的知識時，就會放棄寫筆記這件事情。
這種情況下，我的建議方法是：「還是先把雜亂的經驗、片段的資料記下來就好，一段時間後，直接把這些內容丟給 AI，請它幫我整理成清晰的摘要表格、進一步延伸的問題想法，或是背後的共通知識架構即可。」
透過這種方式，即便你只是隨意記下雜亂無章的片段，也能迅速被 AI 整理成清晰可用的知識與經驗記錄。
延伸閱讀：我如何利用 Evernote 範本、每日記事 + AI 設計「原子習慣日記」
延伸閱讀：用 ChatGPT 陪我讀英文原文書：5 個強化學習、筆記整理到行動轉化的 AI 技巧
下面看一個我整理原子習慣日記的案例。
之前在電腦玩物我有分享過，最近幾個月，我利用「每天撰寫一則原子習慣日記」的方法，來推進提升骨骼肌、降低體脂的健康生活習慣。
紀錄的時候很簡單，就是寫下每一天發生的行動即可，但連續紀錄了兩個月後，我有 60 則分散的經驗日記，這時候我想要理出背後的知識架構怎麼辦呢？會不會需要花很多時間，整理這些分散的經驗、資料呢？
我在 Evernote 中勾選這 60 則筆記，匯出成一個 HTML 檔案，上傳到 ChatGPT ，請他分析背後的知識架構！
（功能參考：3個 ChatGPT 輸入到輸出實驗，第二大腦筆記用 AI 生成文章報告）
利用下圖這樣的提問，不到一分鐘的時間，一個分析這 60 則經驗資料筆記後產出的知識架構就誕生了！
我把 AI 整理出的知識架構，貼回自己的目標筆記中，輕輕鬆鬆在兩三分鐘之內，就可以把隨手紀錄的亂七八糟經驗，整理出有效的、可重複的、適合我的知識體系。
案例四：利用 AI 建立復盤與 KPT 筆記
常看電腦玩物的朋友，都知道筆記中的「復盤」很重要，但最難的地方可能是，我每次看著自己記錄的筆記，真的是「一點反思的想法都沒有」，什麼都想不出來，不知道怎麼拆解反省後的行動，於是筆記又寫不下去了。
這時候，我建議不如試試看：「讓 AI 讀讀我的經驗，然後提供我復盤的行動建議吧！」
延伸閱讀：最簡單有效第二大腦，就是寫復盤筆記，幫我高效率輸出任務與文章！
我們延續前面習慣養成日記的例子，我把 60 天的筆記上傳給 ChatGPT 後，進一步追問他，找出裡面還需要改善的問題，給我一些具體的下一步行動建議。
而下圖是 AI 一分鐘內給我的回答，有了這樣具體的內容，我們的復盤筆記是不是可以更輕鬆的製作下去呢？
總結來說，建立有效的筆記系統，不是需要自律與高效率的人才能做到的專利，因為真正的關鍵不在整理系統，而在於寫筆記。
而對於「寫筆記」苦手的朋友，常常因為「寫不出來」、「想不清楚」、「沒時間整理」而讓筆記習慣卡關、放棄的朋友，這篇文章分享如何透過 AI 的幫助，即使是再懶惰的人也能輕鬆完成「有效的、自己的筆記」。我們只需要記住這幾個簡單步驟：
想法不夠清楚沒關係，隨時隨地語音錄下，交給 AI 梳理。
不用煩惱複雜的任務架構，給出基本資料， AI 能迅速提供待辦清單。
經驗與資料隨手記下就好，讓 AI 協助快速整理成知識體系。
雜亂的經驗日記無從整理，交給 AI 幫助我們統一的復盤。
就從今天開始試試看吧！讓 AI 協助你建立一套「懶人筆記」系統，我們可以輕鬆的「專心寫筆記」，不再煩惱缺乏整理架構、待辦清單、知識體系的問題。
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一直以來，我研究筆記工具、第二大腦的目標，都是建立一個可以維持 10 年以上的系統。（參考：筆記，累積的效應，2024 開始撰寫我們的第一則 10 年筆記），而透過真正長時間持續累積，我慢慢體悟到：
比起各種厲害的功能、架構，真正可以讓筆記發揮效用的，其實是我們的「復盤」內容。
所以雖然我喜歡研究新工具，但不太會花費大量時間去改造分類、重新整理，或轉換工具。比起這些，「復盤」其實是在每一次任務、行動後，寫下自己的經驗，讓未來的自己可以參考，就是這麼簡單的步驟，就能建立起更有效的整理系統、更有用的工作流程。
2025/4/26 更新：[實戰教學] 懶人也能持續的筆記法：記下來就好，讓 AI 整理架構
如果我擁有一個任務的復盤筆記，那麼下一次類似任務開始時，我可以快速「複製貼上」之前的流程，不遺漏需要改進的細節，快速找到上次留下的資料。
例如下圖，是我製作「雙色印刷」書籍的復盤筆記，紀錄了如何檢查設定的步驟，以及相關的參考資料。每一次我要製作雙色書籍時，只要搜尋「雙色印刷」，找回這則復盤筆記，就能快速想起這些細節，避免遺忘帶來的錯誤，並且幫助我立刻開始處理任務。
如果一個任務經驗的筆記可以「持續復盤」，不只復盤一次，而是同一種任務的「每一次經驗」，都在一則任務筆記中持續覆盤累積，維持幾個月、幾年之後，這則筆記就會變得「可以應付各種變化」、「具備完整工作細節」。那麼以後在面對這些專案、任務時將可以更加得心應手。
例如下圖中，我有一則累積了 10 年以上的書籍印刷排版經驗筆記，所有做過的正確決策、犯過的錯誤，都在這則筆記上留下復盤，讓我知道正確的做法、要注意的事項、需避免的錯誤，以及各種情況的解決辦法。所以每一次我開始一個書籍專案時，我都會打開這則筆記，複製裡面跟這次專案有關的部分，在新的專案中更有效地做好準備。
如果我的筆記系統中大多數都是這樣的復盤筆記，或者說，筆記的核心內容就是「持續復盤」。那麼當我在工作上要輸出新的專案報告（文件）時，我可以快速搜尋專案、任務筆記，把持續復盤累積的架構、流程、經驗，複製到簡報、報告中，這樣｢輸出｣報告將變成很輕鬆、無負擔的工作。
當我要產出一篇文章時，我也可以快速找到相關案例，把裡面復盤產出的思考、素材，重新撰寫成文章內容，不再煩惱要產出文章時缺乏想法與資料。（例如這篇文章中舉出的各種案例，都是我真實覆盤累積出來的「現成內容」，而非為了寫文章另外花時間生出來的。）
例如下圖中，是我在一個書籍企劃專案中持續復盤的筆記，最近剛好遇到一個狀況，臨時需要交一份報告，我跟對方說 30 分鐘內就可以給他（對方原本期待是一天內提供），對方嚇了一跳說：「這有辦法嗎？」我說：「可以，因為我隨時都在累積這些資料。」於是我就找到這則專案持續復盤的筆記，把累積的內容複製到報告，加上一點 AI 調整架構格式，很快的報告就完成了。
上面這些實際的案例中，我可以快速的、正確的「複製上一次任務流程」、「掌握長期經驗細節」、「輸出各種報告文章」，但我最依賴的並非什麼複雜的整理系統，或者什麼花俏的筆記格式，能夠發揮這些效用最關鍵的原因只是：
我在這些專案、任務筆記中持續用「復盤」累積內容，並且使用的就是最簡單的筆記格式而已。
如果說到這邊，你還不清楚「復盤」是什麼意思？那麼我的定義是：
反思任務執行過程中做得好、做不好之處，並且調整下一步行動，然後把這些思考、待辦與資料累積到任務筆記裡。
可以參考我多年前寫過的：「KPT 日記法，不問優缺點但有效改進的工作反省日誌」，不過有一個關鍵的改變是，當年我是類似寫日記的方式做復盤，但現在我更傾向以「防彈筆記法」的原則在「專案、任務筆記」中持續修正、累積復盤內容。
在這個 AI 時代中，整理外部資料、分析數據、企劃發想等等工作， AI 都似乎愈來愈能夠代勞。但是，前面提到的那些真實經驗、工作流程、改進調整，卻是 AI 無法取代的部分。（參考：如何用 AI 工具提升工作效率？三個關鍵步驟讓生成結果更精準有效）
甚至當我累積了自己真實的經驗、流程後，交給 AI 整理，那麼就能快速輸出擁有我想法、不是憑空捏造、具體有效的報告。
例如下圖，把我在專案中持續復盤產出的想法、經驗，提供給 AI 後，請他協助整理、分析與輸出新報告，這是我覺得目前更好的 AI 工作流程。
所以，如果你還在煩惱到底應該用什麼筆記工具好？還是想努力「用好」一個軟體的各種奇妙功能？或是改來改去要建立一個完美的第二大腦系統？
現在的我會建議：放下這些糾結，回到自己目前已經在用的筆記工具中，然後開始寫下「復盤」的內容即可。
因為就算是單純的復盤筆記，就能解決下面問題：
每次要做報告、做簡報，都重新來過？
其實我們缺乏的就是邊做邊累積的復盤流程，所以當工作到一個階段要輸出時，變成找不回那些遺忘的細節，結果要重新整理一次。
寫文章時都沒有靈感與素材？
如果我們可以在日常生活工作中，用復盤累積「想法」與「經驗」，那麼這些想法、經驗就能夠去應證未來新的學習，而「學到的東西＋自己的想法、經驗」，就是寫作輸出最好的靈感來源。
明明做過類似任務，但各種錯誤下一次又重蹈覆轍？
重複犯錯最大的原因就是忘記，會忘記是大腦的本質，但透過復盤，就能累積不需要記住，只要「確認」的工作流程。
雖然效果很明顯，但很多朋友卡住的可能是缺少一個「夠簡單」的復盤流程與工具。
所以下面繼續用幾個具體案例，分享我如何用簡單技巧完成復盤筆記。
利用今日復盤，成為明日計畫，養成長期健康習慣：
最近幾個月我持續利用：「我如何利用 Evernote 範本、每日記事 + AI 設計「原子習慣日記」」，來幫助我改善身體的健康，養成更好的飲食、運動習慣。這個過程更進一步體會到「復盤」對生產力提升的幫助。
首先，我每天建立一則「原子習慣日記」，設定一個簡單可行的當日小目標，作為改善飲食、運動習慣的練習。例如今天要去公園走一圈、午餐試試看便利商店的食物搭配等等。
而「復盤」發生在今日執行行動過程中，遇到問題、產生反思時，我在筆記中設計了一欄「明日改進」，在「今日」行動中就把腦中的反思立刻寫下來，轉換成明日改進行動。例如今天過程中吃了比較多炸物，所以寫下明日可以更以蔬食為主來調整。
當第二天建立新的習慣日記時，我會先回顧一下「前一天日記」達成、沒有達成的行動，以及帶來的成效（例如體脂或骨骼肌的變化），但更重要的是看看「前一天寫下來的明日改進」，然後就直接把昨天寫下的這些行動，複製貼上到今日的習慣日記中。
在這樣的過程中，利用「當下復盤」，幫助我建立了一個持續、連續的習慣修正流程。
第一天行動中，當下紀錄第二天可以做的改進。
第二天行動前，複製第一天寫下的改進行動。
第二天行動中，當下紀錄第三天可以做的改進。
第三天行動前，複製第二天寫下的改進行動。
......
（延伸閱讀：「習慣循環筆記」比提醒 App 更有效？四階段筆記法幫助我養成習慣）
只要我能在當下行動中，快速把腦中浮現的新想法，或是下一次改進記錄下來。那麼第二天我就可以不用再次思考，也不用花很多時間回憶，只要「簡單複製」前一天寫下來的改進行動即可。
但持續「複製」前一天想到的改進，每次改進一點點，一個更好的生活習慣就會往正向發展。
甚至在每天記錄第二天改進、第二天測試看看效果如何的復盤過程中，我也會累積出一些「原來這樣做更適合我且效果不錯」的行動方案，所以我開始建立一則「知識筆記」，把經過幾次復盤後確定有效的策略，記錄到知識筆記，可以做為未來的參考。
利用復盤產出的內容，或許不是最專業的，但卻是更適合自己的知識筆記。
利用復盤，讓課程花更少時間準備、更快進化：
在我日常工作流程中，要額外準備許多課程、講座邀約，如何節省更多準備時間，又能讓課程品質持續進化呢？
可以分成三個步驟。
第一步：事件發生時即時記下「經驗與行動」
當準備一個新課程的過程中，我先建立一則課程筆記，然後每一個「當下」都即時把下面內容寫進筆記：
自己做了什麼行動？（測試了什麼案例、演練了什麼活動......）
產生什麼資料？（簡報、講義、練習表格......）
有沒有接下來的新想法？（還可以測試什麼工具、要不要加入什麼問答......）
我自己對「復盤」的概念，不是等到任務全部完成後才做檢討，因為這時候反而要花更多力氣去回憶、重整資料，而且因為遺忘還會漏掉不少細節。
如果可以任務執行當下就「復盤」，只要寫下做了什麼？還可以做什麼？即可。每次累績一點點，其實就完成了有效的復盤基礎。
第二步：任務完成，只針對還可以做的改進調整
就像前面說的，復盤很難完成的原因，在於我們在事情結束後，自己已經忘記大量資料時，才想要回顧反省。
但是如果前面一邊執行，一邊就累積復盤內容，那麼任務完成後，其實復盤筆記也差不多完成了。這時候只要問自己一個問題就好：
還有沒有不在筆記中，下次可以做的改進？（大多數已經在筆記中的內容，維持不動即可）
例如前面那則課程任務筆記，因為執行過程中，整個課程的準備流程、完成的各種檔案文件，還有所有演練案例內容，都已經持續累積在筆記中了。
所以課程一結束，我通常就給自己 5 分鐘，趁著記憶猶新，問自己剛剛課程還有沒有要改進的部分？然後我會快速寫下類似下圖這樣的註記。
第三步：每一次任務，都讓自己從復盤筆記出發
當每一次有新的課程任務時，我都會先問自己：之前有沒有類似的例子（可以是一個同樣主題的課程任務，或是多個類似方向的課程任務）？
然後我「一定會先搜尋之前的復盤筆記」，先把可以沿用的內容「複製貼上」到新的課程任務筆記中。往往這時候，新的課程任務就已經具備基本行動架構、參考資料，甚至也會包含前面提到的進一步改進。
那我就只要從這個基礎上去調整就好，多調整幾次後，很多簡單一點的任務就等於快速根據上一次的復盤內容準備完成了！
假設有時候，「隔了很久之後」，才有人邀請我再次講一個主題的課程，或許我的大腦中已經忘記大多數細節，但只要我有上一次任務的「復盤筆記」，一打開，我就能馬上看到當時的行動流程、準備資料、經驗心得，以及改進建議。
那麼要重新找回當時課程的節奏與演練，完成準備，乃至進一步進化，就變成相對簡單的事情了。
前面這些例子與具體的步驟，你會發現，其實並不需要建立多複雜的筆記系統，只要我們可以：
在一則任務筆記中，持續記錄做了什麼、改進什麼的經驗即可。
在新任務中，總是先搜尋出之前的復盤筆記，先複製復盤內容，再往前推進。
那麼一次一次這樣的復盤，建立起每個任務的「連續性」，最終就是一個愈來愈好的工作流程。
或許，你今天就可以找一個目標，找一個常常會重複做的任務，開始建立幫助你未來更高效輸出的復盤筆記吧！
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2025-05-24 雷霆vs.灰狼 5月25日NBA免費直播線上看 季後賽西區決賽G3
2025年美國職籃(NBA)西區冠軍賽奧克拉荷馬雷霆、明尼蘇達灰狼即將進行第三場比賽。於上場第二場比賽中，奧克拉荷馬雷霆一路保持領先，最終以118比103的比分拿下勝利，也是系列賽的二連勝。目前雙方賽局比分為2比0，最先獲得4場勝利的隊伍將可獲得分區冠軍並且晉級年度總決賽。2025年NBA西區決賽雷霆、灰狼的第三場比賽將於台灣時間5月25日上午8點30分開始，球迷可以前往愛爾達電視、Hami Vidoe、Line Today等收看線上直播。 雷霆vs.灰狼 NBA西區決賽Line Today免費直播 2025年NBA季後賽分區決賽比賽隊伍分別為東區印第安納溜馬、紐約尼克，以及西區明尼蘇達灰狼、
2025-05-24 太重拿不動 羅技這款63g無線電競鼠真輕 售價還大砍2000元比蝦皮便宜
無線滑鼠雖然方便，但裡面多了電池大多比有線滑鼠還重，那有沒有非常輕的無線電競滑鼠呢？還真的有。羅技這款Pro X Superlight無線電競滑鼠就是極度輕量化的產物，有多輕呢？重量不到63g，並且仍搭載自家Hero 25K感應器，以及低延遲的Lightspeed傳輸技術，是目前市面上少數規格完整、重量輕巧又採無線設計的電競滑鼠。所以別再說滑鼠太重了，這款真的非常輕盈，而且目前正在特價，售價直接砍了2000元，甚至比蝦皮還要便宜，可點這直接加入購物車。 63g輕巧且規格完整 還能無線充電 目前市面上不少無線電競滑鼠重量都在100g左右，因此把重量降低到63g的Pro X Superlight顯
2025-05-24 Computex 2025：Noctua貓頭鷹將進軍一體式水冷市場，並二相冷卻CPU散熱器
貓頭鷹Noctua是許多追求寧靜、高性能散熱器與風扇的玩家頂級首選散熱品牌，並以米色及棕色的產品配色為玩家所熟悉，雖然產品更迭週期長，但許多產品即便歷經數十年也不褪色，並提供新插槽扣具設計使老用戶能在新平台沿用繼有散熱器；在Computex 2025，Noctua除了展示多款合作產品以外，最引人注目的是Noctua預計在2026年初進軍一體式水冷，此外還展示創新的二相式循環無噪音CPU散熱器。 Noctua首款一體式水冷2026年初登場 ▲Noctua首款手冷除了自家風扇以外還強調水冷頭的噪音抑制 ▲水冷頭護蓋塞了一塊濾音材質，此外護蓋與幫浦固定的支架之間也填充緩衝減震的膠質 ▲透過針對不同頻
2025-05-24 Computex 2025：新興散熱及周邊品牌TCOMAS展示多款水冷新品，有意進軍台灣市場
雖說現在電腦機殼、散熱的品牌早已五花八門，看似DIY電腦的風氣也沒那麼熱絡，不過仍有許多新興廠商前仆後繼進入市場；其中來自廣東強調具備自有工廠的TCOMAS在Computex就展示一系列散熱新品，包含水冷、風冷與機殼，並表示正在尋求於台灣的合作機會進軍台灣DIY電腦市場。水冷則包括帶有磁吸大螢幕的LG600一體式水冷以及具有設計巧思的LA300水冷，還帶來即將推出的塔扇、自行開發的機殼產品。 從入門到大螢幕的一體式水冷產品 ▲強調水冷、風扇皆是自有工廠、自有模具生產 ▲LA200的目標除了零售以外也鎖定客製化主機 ▲LA200的上蓋玻璃為磁吸設計，能夠輕鬆地施加各種圖案打造聯名款 ▲平價款水冷
2025-05-24 Computex 2025：海韻展出50周年紀念電源供應器，與Noctua再合作ATX標準尺寸電源供應器
海韻Seasonic是以高品質、高可靠聞名的電源品牌，在DIY風氣盛行時，不少玩家都會設法找到由海韻代工、但由於促銷反而比海韻品牌便宜的電源供應器；在Computex 2025展區的正中央的焦點是50周年FOCUS GX系列電源供應器，除了施加精緻的鋼情烤漆以外，附屬的電源線也採用符合電源本身的色調；此外繼與貓頭鷹Noctua合作推出PRIME TX-1600電源供應器後，此次也再度共同推出標準ATX電源尺寸的版本。 海韻50周年紀念Focus GX系列電源 ▲50周年系列提供黑、紅、白、深藍四色 ▲不同顏色的電源供應器都搭配不同配色的編織線 ▲鋼琴鏡面的質感很漂亮，中央還有50周年的紀念標誌
2025-05-24 留住你的美好時光：DreamVid AI 把照片變影片，讓回憶動起來
(硬是要學／Leona 報導)
DreamVid AI 是款專為一般使用者打造的 AI 動畫生成工具，上手簡單。無需剪輯經驗或複雜操作，只要上傳照片、選擇模板，即可快速將靜態照片轉為生動畫面影片。無論是懷舊紀念、惡搞創意，還是社群影片需求，都能輕鬆搞定，讓影像幫你說故事。
本文 留住你的美好時光：DreamVid AI 把照片變影片，讓回憶動起來 最早出現於 硬是要學。
2025-05-02 Meta 內容審核團隊在中國？官方駁斥：從未接受中國政府要求
(硬是要學／手哥 HANDBRO 報導)
面對網路謠言四起，Meta 近日正面出擊，嚴正澄清有關其在台灣營運的諸多不實指控。從言論自由、用戶資料保護，到 […]
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2025-04-29 Windows 11 2025/04 更新 (KB5055627)，新增兩個 AI 功能 (Recall、Click to Do)
(硬是要學／手哥 HANDBRO 報導)
Windows 11 4 月的更新推出兩個 AI 功能，分別是「回顧」 (Recall) 及 Click to […]
本文 Windows 11 2025/04 更新 (KB5055627)，新增兩個 AI 功能 (Recall、Click to Do) 最早出現於 硬是要學。
2025-04-29 全能AI剪輯神器 Edimakor ：數位人 + AI換臉 + 文生影片+圖生影片一次搞定！新手AI工具
(硬是要學／特別企劃 報導)
今天推薦一款超適合新手的AI剪輯神器 — HitPaw Edimakor！只需要透過簡單的操作，就能將兩張圖片變成吸睛的AI影片，輕鬆實現AI自動生成影片的夢想
本文 全能AI剪輯神器 Edimakor ：數位人 + AI換臉 + 文生影片+圖生影片一次搞定！新手AI工具 最早出現於 硬是要學。
2025-04-22 【專家推薦】2025 年最佳防毒軟體排行榜
(硬是要學／手哥 HANDBRO 報導)
防毒軟體的技術更新越來越快，面對這麼多的選擇，很多人往往很難做出決定，這篇文章手哥基於權威測試機構 AV-TEST 和 AV-Comparatives 的最新評測結果，幫大家整理製作這份 2025 年最新防毒軟體推薦清單，幫你找出最適合的防毒選擇。
本文 【專家推薦】2025 年最佳防毒軟體排行榜 最早出現於 硬是要學。
2017-01-01 XOOPS PHPMailer Security Patches Released
The XOOPS Development Team is pleased to announce the release of security patches for XOOPS 2.5.8 and XOOPS 2.5.7.2. These patches includes the latest version of PHPMailer to address a serious vulnerability. All XOOPS users are encouraged to update as soon as possible.Both full distributions and patch files (from the most recent prior release) for both the 2.5.7 and 2.5.8 series are available.Any users that are running older XOOPS versions are advised to update to XOOPS 2.5.8.1 now.Get XOOPS 2.5.8.1Release files are available on GitHub.The 2.5.8.1 files are also mirrored on the XOOPS File Repository on SourceForgeGet XOOPS 2.5.7.3Release files are available on the XOOPS File Repository on SourceForge
2016-11-29 XOOPS Website in transition
In the next few weeks the XOOPS Website will be very busy, with a lot of work happening in the front of you! Instead of making a secret out of it, and then creating a huge splash out of it, we've decided to just go ahead and make changes to the Website as we go.What is happening: 1) We are moving to PHP 7. Originally we were on 5.4, and this weekend we moved to PHP 5.6, as as soon as our host offers PHP 7, we'll be ready.2) We've also moved the Website to the latest XOOPS Core, so we can test it here before we officially release it.3) We are also updating all modules that are being used here, which will help us, of course with your help, to discover any bugs We have updated the NewBB Forums to the latest version, as well as News. We'll be converting soon the News to Publisher, as strategically that's what we want to invest our time in. And we'll be adding some new cool modules, like the one upcoming wgTimelines developed by Goffy from Germany. We'll transition our "XOOPS Innovators" and "XOOPSer of the Month" awards there. The work on the converting the "XOOPS Innovators" to the wgTimelines has already started - you can check it out herehttps://xoops.org/modules/wgtimelines/What else? We have moved modules developed by Wishcraft to one location on GitHub (read more here), so you can check them out, fork, and contribute back.We have also created one GitHub location for various XOOPS D3 modules. If you're curious what the D3 modules are, please read more hereOf course, we hope that you'll help us on this journey as we're moving closer to the next release of XOOPS And in case you were wondering, yes, we're looking for a new responsive theme for this updated Website! So if you would like to design a new theme for us, please let us know...
2016-10-03 10 Bootstrap Themes converted to XOOPS (Alpha release)
I started a conversion of 10 Bootstrap themes to XOOPS, but I'll need help from some of our XOOPS Design Experts! AnyarButterflyCompanyDayKnightMedicioMyResumeSailorSybarMagazineValeraI also played a little bit with Materialize, so maybe somebody can continue with it:https://github.com/mambax7/theme-xmaterializeIMPORTANT NOTE: This was only a "Proof of Concept" study about how quickly could we convert Bootstrap Themes to XOOPS. These themes are in ALPHA release, and will need some help from our XOOPS Designers before they become usable. Therefore please DO NOT use them on production sites. However, please fork them, improve them, and help us with development. AnyarDemo/Info Download/Development
2016-10-02 XOOPS GitHub Twitter Block added
If you would like to see what is XOOPS doing on GitHub, you can subscribe to our GitHub Twitter: https://twitter.com/xoopsgithubI have also added a block with recent tweets timeline:Our other Twitter Accounts:XOOPS News: https://twitter.com/xoopsnewsXOOPS Forums: https://twitter.com/xoops_forums
2016-09-13 MyMenus 1.52 Final, with Drag & Drop, Is Released
MyMenus 1.52 Final for XOOPS 2.5.8+ and PHP 5.5+ (incl. PHP 7) has been released - this release fixes issues with static methods discovered by Goffy. Thanks to Bleekk and the XOOPS Germany team, we have now "Drag & Drop" incorporated into MyMenus Module.In the picture above, you can see the links as bars that you can drag around to set the sorting, as well as the sub-links: Also incorporated are changes from Luciorota, who added an option to use skins from the theme.As always, it is great to see when developers are working as team and are helping each other! Download: GitHubIssues/Bugs: please report them directly on GitHubAs always, we encourage everybody to fork it and help us by contributing back to the development.Development: GitHubTutorial: GitBook You can contribute to the tutorial, as well as provide translation, on GitHub XOOPS Docs Check out XOOPS on GitHub: Let's Get involved!
2021-05-13 小米 11 Lite 正式在台推出，小米史上最輕薄 5G 旗艦手機，售價新台幣 9,999 元起
不喜歡越做越厚、越做越重的手機嗎？今日（5/13）小米台灣推出小米 11 Lite 超輕薄旗艦手機，重量僅有 159g、厚度僅 6.81mm，搭載 6.55 吋 FHD+ AMOLED 螢幕、高通 Snapdragon 780G 旗艦級處理器、4250mAh（typ）大電量電池、6400 萬像素 AI 三鏡頭相機，成為小米史上最輕薄的 5G 手機，小米 11 Lite 在台灣市場 3 種顏色，分別...
2021-05-13 ASUS Zenfone 8 / 8 Flip 發表會懶人包，最強效能單手操作手機，售價新台幣 18,990 元起
華碩於台灣時間凌晨 1 點舉行「線上新品發表會」，會中發表了最新旗艦級手機 ASUS ZenFone 8 及 ZenFone 8 Flip，主要訴求分別為「單手可掌控的高效能」手機、「翻轉鏡頭」手機，其中 ZenFone 8 是一款 5.9 吋的超級小剛砲，在極限空間裡，塞入了 4000mAh 的大電池、最新高通 S888 旗艦級處理器及 120Hz 螢幕更新率螢幕。ZenFone 8 Flip ...
2021-05-12 限時特價 Windows 10 和 Office 2019 一起買只要 1058 元
最近朋友要買電腦，傳訊息來問說最近有沒有什麼好優惠？不查還不知道，一查才知道這也太划算了！取得 Windows 10 專業版 + Office 2019 專業增強版的限時優惠，價格真的是超級划算、牛到很划算，只要一張小朋友加上幾個硬幣就可以購得，以現在的匯率來計算只要台幣 1058 元，若你剛好組台新的電腦，該有的系統與文書工具也一併買齊，便宜到不用再找盜版軟體，本篇文章將簡易的測試購買教學，剛好...
2021-05-12 法國羅浮宮線上歷史文物收藏網，共有 48 萬件作品讓你免費下載！
想到法國參觀羅浮宮中的收藏品，卻因疫情沒辦法出國怎麼辦？沒關西！最近法國羅浮宮官網有開放一個全新的 Louvre 線上歷史文物收藏網，在 Louvre 網站中共有 48 萬件收藏藝術作品，讓你不用出國就能在家欣賞羅浮宮的這些豐富收藏品，此外 Louvre 網站還有提供線上互動地圖功能，讓你可以選擇樓層，觀看該區域所有展覽品與實際館內圖片，且館內所有藝術品照片都可免費下載做個人或教育用途，但千萬不能...
2021-05-12 限時免費 WinToHDD Profession 5.1 重灌 Windows 不用再使用光碟或是隨身碟
很多人的電腦早就沒有配備光碟機，像我的電腦大概已經有超過五年了，要安裝 Windows 都是靠隨身碟居多，這次限時免費的 WinToHDD Profession 算是有特異功能的工具，主打重灌、新安裝第二個 Windows 系統不用再使用到光碟與隨身碟，拷貝系統到第二顆硬碟或是 SSD 的功能，以及自己建立多版本系統的安裝隨身碟，Profession 版本支援企業版的作業系統，在拷貝速度上也比較快...
2025-05-19 先用 Deep Research 掃清認知盲區，再用 Google 搜尋，我的 6 種學習新流程
在每天需要挖掘、研究大量資訊的工作與學習生活中，以前我長期仰賴 Google 搜尋、社群瀏覽、RSS 訂閱服務，這往往會花費我大量的時間，其中很多還是好奇引發的分心時間，而找資料不一定有結果，任務則開始拖延......。
但當最近幾個月 ChatGPT、 Google Gemini 推出 Deep Research 功能後（Google 版本甚至免費可用），我的學習、筆記、任務工作流程開始有所改變。
深度研究（Deep Research）的本質，是讓 AI 成為我的研究助理——主動幫我搜尋新資訊、統整知識架構，整理出有出處、有結構、有邏輯的完整報告，不只是快速取得資訊，更是能「理解問題全貌、擬定後續行動」的助手。（在 ChatGPT 中，複雜任務我會用 Deep Research，中度任務我會用 o3 模型，我覺得都能達到上述效果。）
深度研究（Deep Research）與 ChatGPT o3 可以幫助我在尚未深入理解或掌握數據時，幫我快速建立「基本知識架構」。
先用 Deep Research ，再用搜尋，為什麼可以提升效率？
以結論來說，「先用 Deep Research 」（或 ChatGPT 的 o3 ）快速掃清認知盲區、建立資料準備架構，有需要再去 Google 搜尋、社群網路研究，這個順序可以帶來幾個明確效果：
AI 先建立基本知識架構，可以更準確的深入搜尋研讀資料。
很多任務先有基本知識架構就能推進，反而減少在準備資料上的分心。
AI 先建立基本知識架構，讓自己腦中的推論可以有更具體的數據資料佐證。
AI 為了建立基本知識架構所做的多角度研究，可以幫助我發現平常搜尋不到的隱藏資料。
例如我最近要做一個產品的企劃，我利用 Deep Research 的功能幫我寫出一份完整的市場分析報告，以我製作產品這麼多年，我覺得這是一份對我非常有啟發，而且幫我找到非常多更具體、真實、深入參考資料的報告。
這裡面當然有些關鍵流程讓這份報告做得更好：
首先，我「不是」從零開始，憑空讓 ChatGPT 幫我生成一份深度研究報告。我其實已經在 ChatGPT 的這個討論串把我對這個產品的一些初步的想法、實際內容，跟AI進行了幾輪的討論。
接下來，我請 AI 當一個產品專案經理，根據前面討論掌握的產品細節出發，進行延伸搜尋資料、摘要資料、整理資料的動作。
這兩個流程搭配在一起效果更好！
首先，AI 寫出來的產品企劃不是一個憑空想像的東西，裡面有很多原本我要放進產品中的具體內容，但是透過深度研究（Deep Research）的大量搜尋，幫我節省了非常多去做判斷、決策的時間，更快確定我想的對不對，以及掌握延伸的參考資料。
例如像消費者分析的這一塊， Deep Research 在我原本對這個產品痛點認知的基礎上，幫我找到很多具體的研究資料，讓我從模糊的想像，變成更確定具體的族群面貌。 Deep Research 也透過資料收集幫我找到一個我原本沒有想到的可能痛點，我可以透過參考資料進一步了解，於是在這個產品上又可以加上更好的功能。
深度研究（ Deep Research ）跑十分鐘的時間，就能幫助我獲得確認自己論點的數據，並看到一些自己之前沒有注意到的細節！
但以前我自己來做這些分析跟研究，可能是要花上起碼半天資料搜尋、準備跟整理，更因為「一旦搜尋資料」，就會不小心多花很多時間在「讓人分心的資料上」，而且永遠覺得看得不夠，整個資料研究的過程說不定會拉長到好幾天，導致任務遲遲無法推進。
現在，我覺得確實可以讓 ChatGPT 的 Deep Research 優先處理。十分鐘之後，或許我還會點開 AI 引用的一些來源去看一些更深入的報告跟資料，但是絕對比我以前先從模糊的網路上進行探索要節省非常多的時間。
而且，以前我為了蒐集資料，常常得跑遍好多網站、翻看各種資料庫，花費很多時間，但還是會遺漏一些關鍵的資訊。現在，透過深度研究模式（Deep Research），AI 一次就能整合多方資訊，把相關內容「自動抓過來」並整理，過程中很輕鬆也更容易獲得多角度的、冷門但需要的資訊。
就算免費工具，也能使用 Deep Research：
深度研究模式（Deep Research）的功能，在 ChatGPT 上需要 Plus、 Pro 用戶才能使用（不過效果確實更好），在 Google Gemini 上則是免費用戶即可啟用。想了解操作的朋友，可以參考我下面兩篇教學文章：
教學文章：
ChatGPT Deep Research 寫出專業報告的 AI 深入研究助理教學，實測 5 種應用案例比較
Google Gemini Deep Research 實測比較：自動蒐集資料、推理分析、撰寫報告的 AI 研究助理
基本功能：
AI 自動幫你整理跨來源、跨平台的資料
省去開十幾個分頁找資料的時間
資訊有引用來源，內容可追溯
能即時修改研究計畫、提出追問
現在，我真正的資訊搜尋流程是：先用 Deep Research （搭配 ChatGPT o3 ）來「掃清認知盲區」，再展開後續任務。
接下來這篇文章，我想分享自己目前最常使用的幾種具體應用情境，幫助大家思考如何讓 Deep Research 成為你學習、筆記、決策與創作的起點。（延伸閱讀：AI 如何與寫筆記結合？我最常利用的 6 種提升筆記效率功能與案例）
Deep Research 應用一：資訊、想法、概念很模糊時，快速啟動任務
當我要開始一個新的專案、任務時，如果對這個主題的現狀還有點模糊：
例如不確定最新資訊、還沒有具體想法、也沒有先備知識概念時，常常會覺得「自己了解的還不夠」，但是要花時間研究資料又暫時沒時間，於是變得裹足不前。
但是現在我會先利用 Deep Research 快速建立「基本知識架構」，克服了解不夠的迷思，任務變得可以更快開始啟動。
例如前面例子中，我針對一個書籍產品先讓 Deep Research 完成基本市場分析，我就建立了一個可以馬上開始著手推進這個專案的角度。當然，在真實進行過程中，這些市場洞察、產品設計會被持續修正：
但我需要的也就是一個快速啟動任務的角度，而不是因為資料不足而停步不前。
下面這個生活化的例子也是，我想要帶小孩進行一次宜蘭之旅，但有一段時間沒有追蹤、研究宜蘭的旅遊資訊了，以前我可能會再找時間慢慢用 Google 搜尋各種資料，但這可能不知不覺就會花上幾個小時時間，也可能這個旅遊想法因為沒時間研究而最後無疾而終。
這一次，我直接把旅遊基本需求交給 AI ， ChatGPT Deep Research 用 17 分鐘左右時間幫我完成一份旅遊資訊報告（這過程我可以先去做其他事情）。
下面這個報告夠新也很深入，幫助我發現許多自己之前不知道的活動（例如蘭陽博物館的考古活動）與景點、餐廳，在交通乃至行程安排建議上，都提供給我一個「立即可以開始推動任務」的基礎。
真實情況中，我最後的行程跟這個規劃還是有很大不同，我還是會進一步去用 Google 搜尋找一些我想了解的深入資料。但是這份 Deep Research 的報告讓我馬上有了一個具體任務想像，我可以快速完成訂房，也知道進一步往下挖掘的角度，我的旅遊任務立即可以開始啟動。
Deep Research 應用二：產品與選項之間的比較決策
當我要進行選擇型的決策時，例如要在幾種產品之間購物選擇？要決定選擇哪一種服務？要選擇哪一條產品策略？
這時候需要大量的資訊收集、比較、整理，然後分析裡面的各種數據，一樣是要花掉許多時間研究。
現在我也會先用 Deep Research 來進行一次選項之間的比較研究。
例如之前有一次看牙醫，要選擇使用植牙或牙橋，我就先讓 Deep Research 做了一番深度研究，結果 AI 不只比較了兩者之間的價格，還包含了兩者優缺點、長期副作用、可能保持時間等等，都給了我大量的資料細節。
當然，我自己還會針對其中一兩項數據一定要正確的資料，去看看 AI 提供的延伸網站，或是自己上 Google 再深入搜尋一下，但是也就多個 10 分鐘的時間而已。
這比起之前類似決策，我可能會上網搜尋時間一兩個小時，要看過許多篇文章相較，一來一往其實節省了非常多時間。
Deep Research 應用三：補足自己不知道，也沒想到要這樣搜尋的知識盲點
面對一個需要研究的全新知識主題時，
如果我完全沒有先備知識，我可能連要搜尋什麼關鍵字都不知道，這時候搜尋也很難找到我需要的資訊。
但是有了 Deep research ，我可以直接說出我的需要，讓 AI 自己分析並用有效的關鍵字幫我搜尋，往往還能找到許多我自己不一定找得到的資料，幫我破除許多盲點。
例如小孩慢慢長大了，暑假期間開始可以自己去參加許多夏令營活動，於是想要來開始研究這類課程，只是第一次研究，我完全沒有概念，但是雖然我「不知道」要用什麼關鍵字搜尋，可是我「知道」自己想要的需求。
於是我嘗試用需求來問 ChatGPT ，並請他提供我一份 Deep Research 報告。
十分鐘後， Deep Research 給了我下面這樣的報告內容，他幫我細分了科學大主題下還有哪些具體的子主題（於是我自己要延伸搜尋的話，我知道可以用哪些關鍵字），他也幫我找到了符合我需求的熱門營隊選項，甚至適合的年紀、內容細節、價格區間、評價等等，都幫我整理出來。
後來我針對自己有興趣的，打開 Deep Research 給我的官方網站去看詳細資料，或是自己再延伸做 Google 搜尋時，都發現第一次 Deep Research 給我的資料幾乎都是正確、有效的。
我自己回想以前這類「自己完全沒有概念的主題」，如果我慢慢去 Google 搜尋，除了要花很多時間，還可能找不到很多關鍵資料，因為不知道怎麼搜尋才好。
但是這一次用 Deep Research ，反而很快的就掃清了我的知識盲區，我很快地知道可以進一步研究哪些營隊、搜尋哪些子主題，以及往哪個方向規劃！
Deep Research 應用四：挖掘新聞事件背後更多細節資料
之前在 Google 搜尋、社群踏查的時候，我常常會發現要找到「冷門但我想看的資訊」其實並不容易，搜尋有排序，社群有過濾，往往我要花上更多工夫一層一層探查，才能找出某些隱藏在角落的訊息。
而現在，我認為用好 Deep Research 的話，會更容易挖出這些冷門資訊。
一個近期有趣的例子，我在看 NBA 比賽的新聞時，覺得這些報導都很類似，於是我想找找看有沒有更深入的消息，例如「比賽後球員訪談的逐字稿」，但我不知道應該怎麼搜尋才好，於是我動用了 Deep Research 的功能。
我只是很簡單的請 AI 用 Deep Research 幫我挖掘出某一場比賽的球員賽後訪談，結果他真的幫我找到了許多常見新聞媒體沒有報導的內容，讓我增添了許多閱讀樂趣。
或者一些嚴肅、複雜的新聞主題，可能主流媒體的報導難免省下許多細節，這時候我也會利用 Deep Research 幫我快速挖掘出歷史、社會、政治背景，甚至做一些延伸分析。
之前我看新聞，想要了解報導背後更多細節，會額外花上我許多時間去延伸搜尋，現在我會善用 Deep Research ， AI 分析的過程我可以去做其他事，回來後，一篇完整的深入整理報導就產生了。
Deep Research 應用五：想快速入門一個只是感興趣，但還不值得花太多時間搜尋的新知識領域
我以前會在「上網」這件事情上花不少時間，因為我對很多「新知識」充滿好奇，
這些知識不一定是我立即用得到的，但是如果我在網路文章、社群貼文中看到這些新鮮關鍵字，我會想要了解背後的知識，但這樣一來，我就要額外花上很多搜尋時間。
現在，我讓 AI 的 Deep Research 代勞，我不需要花時間研究，但卻同樣可以獲得之前了解新知識的樂趣。
例如最近我在一篇文章中看到「肌少型肥胖症」這樣的關鍵字，我很感興趣，但又不想花太多時間研究，於是我請 Deep Research 代勞。
幾分鐘之後，他給了我一個很全面的報告，有些東西可以納入我目前的健康計劃，有些東西則滿足了我的好奇心。
重點是，我沒有額外花上太多時間！
Deep Research 應用六：為某個創作、課程、報告準備 AI 資料庫，方便後續 AI 討論
我認為要用好 AI （讓 AI 生成品質更好的內容）有一個關鍵原則，就是：
「先讓 AI 建立對專案、任務資料的正確理解」（延伸閱讀：如何用 AI 工具提升工作效率？三個關鍵步驟讓生成結果更精準有效）。
而這時候，我們可以先讓 AI 用 Deep Research 建立一份針對某個專案的深入報告，這時候就像是建立了數千字到上萬字的專案資料庫，後續以這個資料庫為基礎來跟 AI 討論，往往會有更好的結果。
我不是要用這份 Deep Research 的研究交報告，而是把這個當作 AI 對專案的認識基礎，在這個有數據、有資料的基礎上作進一步討論。
接下來在同一個專案討論串（延伸閱讀：ChatGPT 的 PARA 聊天室分類法：增強 AI 協作威力實戰案例分享），我跟 AI 來回討論新的想法、企劃，往往這樣可以獲得更好的專案討論結果。
現在的網路世界中有非常多值得探索的資料，但是如果我們沒有先備知識，往往搜尋也找不出需要的細節。就算可以找出大量細節，又可能因此耗費很多時間，任務開始拖延，我們缺少的是「能幫自己探索細節、整合資料、歸納重點、指出方向的工具」。而 Deep Research 就是那個改變資訊工作邏輯的轉捩點。
從現在開始，試著把 Deep Research 放在你的工作或學習流程的第一步。
有了 Deep Research，啟動任務的門檻變得更低，我不再因為「了解不夠」而遲疑，可以快速建立對任務的基本理解。
Deep Research 不只縮短了我決策的時間，透過一次全面的比較分析，我能更安心、更果斷地做出正確決定。
當我不知道要如何搜尋陌生主題時，Deep Research 就是最好的起點工具，快速破除知識盲區，節省許多摸索時間，直接找到重要資料與下一步行動方向。
利用 Deep Research 探索新聞事件背後更多細節與資料，讓我獲得更有深度的知識，避免表面資訊帶來的誤解或片面理解。
Deep Research 輕鬆滿足我對各種新知識的好奇心，不再擔心因為什麼都想知道而花費大量時間搜尋。
以 Deep Research 為基礎建立 AI 專案資料庫，能有效提升後續與 AI 討論專案的品質。
你會發現，你不只找資料快了，更重要的是：你理解問題的方式也變得更立體、更全面，並且可以更快開始任務。
大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：
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（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：先用 Deep Research 掃清認知盲區，再用 Google 搜尋，我的 6 種學習新流程）
2025-05-08 別再排滿行事曆！試試看這4種「工作流程」讓你的時間管理更有效
最近在好幾次的時間管理、防彈筆記課程中，常常被問到一些類似的問題，這些問題其實也都是時間管理上的經典難題：「每天的事情太多太亂，要怎麼有效利用四象限區分輕重緩急？」「工作常常被打斷、干擾，要如何維持工作效率？」「我常常無法專注，很容易分心，要如何提升我的專注力？」
是不是要學什麼工具來排序任務？是不是要想辦法提升專注力？是不是要用什麼很厲害的生產力軟體？這些解決角度其實也很好，但學習工具需要花時間，提升專注力也不是一蹴可幾，有些現實環境更是想改變也改變不了。
或許，我們可以試試看從「工作流程的思維」來解決上述時間管理難題。
也就是說，面對這些難解困境，暫時放下去歸咎責任、改變自我的想法（因為很難也常常無解），而是從「調整一下我自己平常工作的步驟」入手，說不定能夠找到更簡單、有效的解套方法。
下面這篇文章，分享我多年來實踐後，慢慢調整出來的 4 種不太一樣的工作流程，幫助我改變時間管理習慣，更有效的產出。
一、減少精確安排時間，用「情境任務流程」有效推動進度
我們在學習時間管理時，往往第一個動作都是希望替自己規劃出一個看似理想的「完美時段」，例如連續好幾個小時讓自己能夠充分專注地完成某個任務。有時候，我們甚至會費盡心力，刻意提前排除掉其他可能的干擾與行程，期望自己到了那個時候可以有最佳的動力、最好的狀態去完成一份重要報告。
但是，在真實的職場中，我們經常面臨的情況卻不是如此理想：
很可能到了原本預先排好的專注時間，會突然有其他臨時更緊急的任務、會議或意外事件插入，讓我們根本無法如期完成原本設定的任務。
就算真的沒有任何干擾，現階段的我也無法完全保證未來那個時段中的自己是否真的具備足夠的精神、動力，甚至必要的資訊與資料，能有效推進任務的進度。
因此，過去我常發現，精確安排特定時間來完成某些任務，往往最後都還是得不斷地重新調整，甚至很多時候所謂的「時間安排」，就只是變相的拖延藉口罷了。明明現在可以就此開始推進一些任務，但我卻刻意將任務排在兩三天後，表面看似在規劃、安排，實際上只是讓自己有理由暫時延遲這個任務。
後來，我在自己的時間管理流程上做了一個很大的改變：我不再刻意為大部分任務預先安排精確時間，除非它就是一個固定某個時間必須進行的會議，或某個需要事先約好的行程拜訪，這些才需要真正放入行事曆做精確安排。
至於其他多數任務，例如：進行市場研究調查、撰寫一份報告、設計一個新產品、處理行政文書作業等等，其實這些任務早上十點做、下午吃完飯做，還是會議之間短暫的空檔來做，並沒有什麼實質上的差別。這類任務，更適合採取的是「情境任務流程」的方式來管理。
什麼是「情境任務流程」？也就是不再用特定的時間點來規劃任務，而是把這些任務拆解成各種情境下適合執行的小步驟：
當我一旦遇到符合的空檔或情境時，就能夠隨手挑出適合此時此刻執行的小任務，逐步推動進度。
具體來說，我們可以從大方向思考，將任務分為幾種情境（在工具上的應用可參考：如何用標籤管理上萬則筆記？Evernote, Notion, obsidian 都適用）：
需要動腦思考的任務：
例如：構思某個報告的架構、思考某個產品的功能需求，或是分析下一步的企劃方向。
需要動手蒐集資料的任務：
例如：透過手機或電腦快速搜尋某個研究所需的資料、先蒐集完成報告需要的數據。
需要專注產出內容的任務：
例如：坐下來集中精神，把某個企劃草稿真正寫出來，或者是完成報告初稿。
需要精細操作的任務：
例如：在電腦前使用特定軟體進行細緻的編輯、製作與處理文件。
當任務能夠明確地區分為這幾種情境後，我就不再刻意排定特定時段，而是充分利用一天中各種零碎的情境。例如：
通勤在車上時，可能腦袋正好可以專心思考，我就會利用這個情境思考一下某份報告的大綱，或初步構想一下某個計畫的簡單流程。
午餐後、等待會議開始的短暫空檔，我可能隨手拿起手機，就能夠快速進行一些資料的蒐集與整理，替稍後更複雜的任務做好基礎準備。
當我回到辦公桌，剛好沒有其他事情干擾，能夠集中精神三十分鐘到一個小時時，就從任務清單中挑選出那些必須靜下心、精細操作的行動來完成。
「情境任務流程」的最大優勢就在於：
我們通常無法精準地預測哪一個時刻自己會有足夠精神、足夠專注去處理某件事。
我們也無法完全掌控每天會被打亂多少次。
但我們可以掌控的是，把我們的任務提前做好情境區分與行動拆解，讓自己在遇到任何適合的情境空檔時，都能快速地拿出適合的任務推動進度。
也因此，時間管理的關鍵並不是精確地安排特定的時段，而是從任務的本質出發，將任務拆解成適合不同情境的行動，並且在一天中隨時遇到這些情境時，即時、靈活地推動任務的進度。
當你試著用這樣的工作流程思維來管理時間，你會發現，不論工作生活中被多少突發狀況切割、干擾，你依然能夠持續有效地往目標前進。
二、如果無法完美長時間專注，用「衝刺流程」維持高效率
過去我常常看一些提升專注力、鍛鍊意志力的書籍後，也曾經希望自己能安排出三到五個小時這種理想的長時段，讓自己能夠充分投入、徹底地完成某件重要的工作。
但經過多年真實的經驗與實踐，我發現這樣的想法雖然美好，卻在現代職場或日常生活中難以實現。
首先，就像前面所提到的，在現實的工作環境中，要找到連續三到五個小時不受干擾的專注時段，其實非常困難。就算勉強排出了這樣的時間，當我們真正坐下來開始工作，通常也會發現理想與現實還是有落差：
剛開始時，我可能會花二、三十分鐘調整自己的狀態，緩慢地進入到專注的心流（flow）狀態。
當終於進入狀態後，能夠真正高效推進任務的時間，通常也頂多維持一個多小時左右，接著便開始感到疲倦，專注力明顯下降，容易分心，效率逐漸降低。
這種情況下，就算勉強硬撐在任務上，也只是勉強維持表面的「專注」，但實際的產出品質和效率卻大幅降低，效果自然不佳。
後來我嘗試改用「衝刺流程」的任務管理方式來應對專注力的問題，發現反而更容易維持高效率與穩定的產出。
所謂的「衝刺流程」就是每次設定較短的專注時間，例如每次只做一個小時，甚至只有三十分鐘。這樣的短時間當然不足以一次完成一個複雜任務的全部，但卻能讓我快速地推進任務其中一個明確的小目標或具體步驟。（延伸參考：[影片] 什麼是番茄鐘工作法？如何實踐？短時間專注衝刺真的有效嗎？）
例如：
告訴自己接下來三十分鐘，我要專注地把這個專案企劃的「初步架構」寫出來。
或者限定自己一個小時內，把這份報告的草稿先完整地「從腦中倒出來」。
或是規定自己三十分鐘內，把目前手邊已經收集到的資料整理成「一個可行的簡報架構」。
透過這樣的短時段衝刺，我反而更容易維持穩定的高產出狀態。具體來說，這種「衝刺流程」的方法在我的實踐中，有以下幾個非常明顯的好處：
降低任務心理門檻，更快速進入專注狀態
短時間內只要專注推進一小部分具體任務，因為步驟明確簡單，就不再需要長時間的調整或準備。這種具體而簡短的任務設定，更容易讓我迅速進入真正的高效產出狀態。
有效提升行動動力，避免拖延
因為時間非常短暫（例如只有三十分鐘或一個小時），我知道馬上就會結束，反而會產生更強的動力，迅速投入產出，而不會再像以前一樣，心裡總覺得後面還有大把時間，可以慢慢來、慢慢調整狀態。
避免長時間工作後的效率疲乏
每次專注時間設定在比較短的範圍內（例如三十分鐘或一小時），當我感覺到疲累或注意力開始下降時，馬上就可以進行有效的轉換，不必強迫自己繼續硬撐在任務上，避免後續效率低落所產生的挫折感。
更適合現代零碎化的工作環境
在現代工作環境中，我們的時間常常會被各種突發狀況打斷、干擾。短時間的衝刺任務更容易適應這種零碎的工作節奏，即使只有短暫的空檔，依然能有效推動任務。
此外，傳統的時間管理上有一個經典的問題是：「如果我們給自己太多時間去做某件事，最終這個任務總是會耗盡所有的時間，甚至遠遠超過原本的預期。」換句話說，當我們沒有明確限定自己在短時間內完成任務，許多事情會不斷地拖延與疊加，最終導致任務遲遲無法完成。
但當我改用衝刺流程的方式來執行任務，把時間安排流程做了下面的翻轉：
不是任務需要花多少時間完成，而是我決定只要花多少時間來完成任務。
舉例來說，當我規定自己一定要在一小時內寫出某篇文章的草稿，我便會自然而然地放下很多不必要的猶豫與擔憂，也不再去追求無法達成的完美細節。我會將自己當下想到的具體內容與細節，快速地產出來。往往這樣的方式，反而會讓我在短短的一個小時內取得明顯的進展，而不是像以前東摸摸、西拖拖，三四個小時都還在原地踏步。
透過「衝刺流程」，我們不需要再追求長時間、完美的專注狀態，反而能更有效地利用每一次短暫的專注時刻，穩定推進真正的任務進度。
三、不糾結分輕重緩急，用「專案成果」與「減法」調整流程
相信許多人都聽過時間管理經典的「四象限理論」：將任務依照「緊急」與「重要」維度，區分出我們該優先處理的重要任務，或暫時擱置那些看似緊急但其實價值不高的瑣事。
理論上這個方法非常清楚易懂，但現實的職場情境往往不那麼簡單。許多時候，我們會發現大部分的任務似乎都同時緊急又重要。例如：
VIP 客戶臨時傳來一封要求協助處理問題的郵件，看起來既緊急也非常重要。
臨時收到主管交辦要製作某個報告，主管的要求感覺也是既緊急又影響。
這樣的情況下，似乎所有的事情都落入「緊急又重要」的象限？
其實，並不是四象限方法本身有問題，而是我們的工作流程中，往往只從片段的、表面的待辦事項去進行分類，例如：
「收到郵件要回覆一份資料」
「臨時要做某個報告」
「一個突然插入的會議需要準備」
當我們從這種片段而零碎的角度去看待每件事，很容易都會覺得任務緊急且重要，因為每個任務負責人都會期待我們儘快完成，每件事情似乎都影響著某個人眼中的「重要價值」。
但事實上，我們更應該做的是「退一步思考」：
先去釐清這些零碎交辦背後真正要達成的「專案成果」是什麼，從專案成果來釐清價值。
比如說，同樣是「臨時插入的會議」，它背後的真正成果可能大不相同：
一個可能是影響公司未來半年業績的重要產品專案會議。
另一個則可能只是公司內部某個次要行政流程的討論會議。
儘管表面上看起來都是緊急要處理的事項，但實際對公司、對自己真正的長期成果卻有天差地別。
所以，比起一開始就把零散的待辦事項直接分類到四象限中，我更建議的做法是：
先以「專案成果」釐清價值：
先明確每個交辦事項背後最終要達成的具體專案成果與價值。是影響公司核心業務、長期累積價值的重要成果？還是只是解決眼前行政瑣事、短期效果有限的小任務？
再用四象限思維輔助決策：
以專案成果來區分，哪些任務成果是需要長期投入時間，最終能夠帶來重大價值的？哪些專案任務成果看似緊急，卻無法帶來長遠價值？透過這樣的專案成果區分，我們才知道每個任務真正應該得到的優先順序。（延伸閱讀：在經典的時間管理矩陣中，如何克服壓力處理重要又緊急的事情？）
舉個例子來說，同樣是收到臨時會議通知，我們就能依據背後的專案成果價值來有效篩選：
如果會議是針對重要產品專案的規劃，當然應該優先投入準備。
如果只是行政例會、流程討論，我們甚至可以考慮放棄或最小化投入，把更多時間留給更有價值的任務。
但有時候，可能同時有很多重要的專案成果都需要推動，這時候而除了專案成果思維之外，我們也可以搭配另一個重要的時間管理原則：「減法流程」。
我們傳統在做時間管理時，常常不自覺地進入一種「加法思維」，也就是：
想做的事情通通加進來，試圖塞滿每個時段，期望自己能夠完成所有安排的任務。
但這種方式通常事與願違，因為最終不是時間不夠，就是精力難以維持，導致每件事情都做不好。
真正有效的時間管理，更應該是一種「減法思維」：
先清楚界定自己每一天、每週能夠真正掌控且有效投入的時間有多少。
然後決定在這樣有限的時間內，自己可以完成的最有價值的產出是什麼。
例如我面臨小孩的課業壓力越來越重，如果繼續用「加法思維」，可能會試圖把原本小孩玩樂休息的時間也用來讀書、練習，甚至再加上更多補習、練習題，導致最後小孩變得更累、更排斥學習，效果反而更差。
但如果轉為「減法思維」：
每天只有一個半小時能專注讀書準備，先明確知道自己只有這麼多時間，然後在這樣的限制內思考：「能夠達成的最大成果是什麼？」
進一步篩選出最有效的練習、排除低效又枯燥的內容，甚至提前在下課零碎時間就完成部分作業，讓晚上可以更輕鬆完成作業任務。
又或者將練習題提前幾天開始，每天少量練習三十分鐘，比起考試前一天花三個小時硬記硬背，更容易維持動力且效果更佳。
透過「減法流程」，我們可以先明確界定每天真正有效、能掌控的時間，然後在這個限制內，聚焦於產出最大的成果。
總結來說，當我們面對「事情太多太亂」的時間管理難題時：
不要直接從零散待辦事項進行四象限分類，而是以背後「專案成果價值」判斷優先順序。
不要採取「加法」，試圖把所有事情都做到，而是從「減法」思維出發，先確認時間限制，再決定最有價值的投入方式。
這種調整工作流程的思維，不僅更貼近真實職場環境，也能讓我們更有效地掌握自己的時間與精力，專注於真正有價值的事情上。
四、不怕工作被打斷，用「拆解下一步行動」穩定推進任務
我們在前面已經學會如何運用專案成果來分清輕重緩急，也懂得如何運用減法流程來確保精力與時間的真正聚焦。但是，很多時候即使有了清楚的輕重緩急安排，現實的工作環境卻總是讓人措手不及。
相信大家都有這樣的經驗：明明已經在行事曆上安排好了要處理一份重要報告的三個小時，卻總是碰到突然的會議、主管的臨時交辦、客戶的緊急需求等等，這些干擾把原本安排好的專注時段切割成無數零碎片段，最後不得不把重要的報告或專案延後到晚上甚至週末，才能真正安靜下來完成。
但事實上，職場的真實狀況是：「工作被打斷、干擾」其實才是常態，而非例外。
如果我們的時間管理方法仰賴的是一張規劃得非常細緻的時間表，那就等於將自己的工作效率建立在一個很脆弱的基礎上，因為只要任何突發狀況出現，我們就得重新規劃一次又一次的時間表，徒增焦慮與挫折。
面對這種難以避免的現實狀況，更好的解決方法，是用「下一步行動」的工作流程來推動任務進度。
什麼是「下一步行動」呢？簡單來說，就是把每一個複雜的任務拆解成數個簡單而明確的下一步操作，這些行動只需要 10 分鐘、20 分鐘，或最多不超過半小時即可完成。（延伸閱讀：拆解下一步行動的思考流程圖範本，你也做得到專注不瞎忙的參考步驟）
如此一來，每當我們遇到突發的空檔、會議之間的小空隙，甚至是通勤的零碎時間，都可以拿出手機或隨手的小筆記，立刻從清單中選擇一個適合此刻情境的「下一步行動」來完成。
例如，主管突然臨時要求我兩天後必須交出一份企劃報告，如果用傳統的方式，可能我會規劃兩天後早上的三小時專注時段來完成報告內容。但在實際情況下，誰能保證這個三小時時段不會再次被其他任務打亂？就算真的保住這三小時，又有誰能確保到時候的自己一定有足夠的想法與專注力馬上進入狀態？
這時候，我們不妨將任務分解成多個簡單而明確的下一步行動，例如：
先花 15 分鐘，把腦袋中的想法寫成一個初步的大綱，不用是最完整的版本，但起碼是讓思考更清晰、更具體的初步結構。
再花 20 分鐘，透過手機或電腦快速搜尋資料，補足大綱中明顯缺乏的佐證素材。
接著花 30 分鐘的短暫專注時間，根據蒐集的資料，快速寫出報告的初步草稿或關鍵段落。
透過這樣的方式，我們其實已經用一些零碎的 10 到 30 分鐘，把原本預期可能要用三、四個小時才能完成的報告，逐步地往前推進了約三分之一的進度。
在實際工作經驗中，我常常利用這種方法，在看似無法掌控的零碎時間裡，穩定地推進原本認為必須長時間專注才能完成的重要任務。
再舉個另外一種情況的真實例子。
過去我可能為了寫一篇長篇文章，刻意安排三個小時的專注時間，但一旦臨時出現其他任務干擾，整個計劃就必須重頭調整，最後反而拖延了許久，總是無法如期完成。
但後來我改變做法，我開始為文章設定幾個更簡單明確的下一步行動，例如：
第一步：花 10 分鐘寫下文章的核心論點。
第二步：利用 20 分鐘找出相關的研究資料。
第三步：用 30 分鐘快速寫出文章初稿的一個重要段落。
如此一來，即使這三個步驟分別發生在不同的時間片段（例如在開會的間隔、等人或通勤途中），我也能逐步而穩定地把這篇文章推進下去，不再害怕臨時的干擾與打斷，反而更加穩定地掌握了任務的節奏。
也許你會擔心：「這種做法是否會讓任務變得零碎而缺乏完整的思考？」
但實際上恰恰相反，透過這種方式，我們反而更能從容地進行逐步的醞釀與整理，在每個片段的行動之間，都會給我們帶來更多的靈感與反思的機會，而最後反而更容易在短時間內整理出有邏輯、有架構的完整產出。
總結來說，當我們遇到工作經常被打斷、干擾的情況，不需要刻意去追求不切實際的連續專注時間，也不需要每次都重新調整細緻的時間表，而是運用「下一步行動」工作流程，把每個任務拆解成數個短小而明確的行動步驟，這樣的工作流程不僅能有效應對職場中必然存在的干擾與突發狀況，更能讓我們在碎片化的時間中，穩定而從容地完成每個重要的專案與任務。
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2025-04-30 NotebookLM 語音摘要支援生成台灣中文對話 Podcast！口音節奏都很逼真
Google 2024 年年底在 NotebookLM 中推出了「語音摘要」（Audio Overviews）功能，可以解讀所有資料庫中的內容，生成一段「兩人對談」的 Podcast 節目，不過之前只能支援英文，但今天開始（2025/4/30），這個功能支援超過 50 種語言，包含繁體、簡體中文，現在更多使用者可用自己偏好的語言來聆聽內容。
雖然 Google 說還是早期版本（可以生成的對話時間也比較短，只有 8~9 分鐘左右），但口音與節奏已經很正確，內容摘要的水準也很高。
而且「語音摘要」（Audio Overviews）還可以解讀多語言的資料，全部轉換成我們需要的中文語音導覽。例如我上傳英文、日文等不同語言的影片、文件、網頁，按下「語音摘要」（Audio Overviews），就可以轉出以繁體中文對談的 Podcast 節目，介紹這些資料的重點摘要。（搭配：Google NotebookLM 影音升級：用 AI 學習英文 YouTube 影片、 整理大量錄音檔最佳工具）
下面分享我的幾個測試實例。
首先，我有一個 NorebookLM 資料庫是針對「電腦玩物相關課程」，我把幾個最完整的防彈筆記法、時間管理系統的簡報、講義文件都上傳上去，幫助我在規劃課程時有一個快速的問答資料庫。
延伸閱讀，你可以使用「Google NotebookLM 自動搜尋匯入影片文章！幫老師、學生無痛建立研究資料庫」這個功能，快速建立有大量學習資料的資料庫。
於是我在這個資料庫中，用台灣中文語氣生成一段語音摘要（雙人對談 Podcast）。
大概幾分鐘內，生成了一段 8 分鐘左右的雙人對談語音，裡面有一男一女進行對話（後來陸續生成了不同資料庫的 Podcast ，發現台灣繁體中文的一男一女口音是固定的兩個角色）。
在對話的過程中，兩個人對透過問題，先點出要整理這些課程的重點給大家，然後懂得從痛點出發，接著帶出我的一些關鍵技巧，還會舉出一個實際案例來說明。
除了內容摘要得不錯外，兩個虛擬角色的口音我覺得很道地，很像真人，口齒清晰外，也不會有太多機器感，而且來回對話的邏輯都很順暢。
還可以搭配心智圖一起學習：「Google NotebookLM 幫你書籍、錄音、影片一鍵畫出心智圖，快速記住學習地圖」。
最重要的當然還是「支援中文」，這對更多台灣使用者來說有更大的實用性。
下面就是他根據我的大量課程簡報、文件，生成的語音摘要，有興趣的朋友可以聽聽看：「電腦玩物課程介紹 Podcast 」。（需要用 Google 帳號登入才能聆聽）
（先聲明：裡面有一兩個技巧，其實對我的方法有些誤解，這是因為看簡報與文件，沒有聽我講就看不出來的地方，也無法怪罪 AI。）
NotebookLM 預設會用我們的系統語言當作生成對話的語言，如果你想調整，可以在右上方的「設定」中單獨切換 NotebookLM 要輸出的語言。
更進一步的，要生成對話語音摘要前，可以在右方 Studio 中的「深入探索對話」下選擇「自訂」，這時候可以透過下指令的方式，指定、聚焦這一次語音摘要要生成的內容。
如果這次語音摘要聽完了，可以利用語音摘要右方選單「刪除」，就能再生成不同方向的語音摘要（結合前面的自訂功能）。
另外也可以按下「分享」按鈕，將自己的語音摘要公開分享。
下面是我在自己的著作資料庫中，透過自訂，指定以「防彈筆記法」為主題生成的語音摘要，可進入公開分享頁面查看，我覺得摘要得也很好，具體解釋了「一個任務，一則筆記」的概念。
Google NotebookLM 支援中文的對談語音摘要後，大家可以試試看在各種工作、學習資料庫中，利用語音摘要做「重點複習」，或是自創的學習 Podcast ，很值得嘗試。
大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：
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2025-04-26 [實戰教學] 懶人也能持續的筆記法：記下來就好，讓 AI 整理架構
你是否也曾經想建立一套有效的第二大腦筆記系統，一開始確實充滿熱情、花了時間把系統架構做好，接下來卻總是在忙碌之中半途而廢？你是否也常常兩天打魚三天曬網，覺得要維持做筆記的習慣實在太困難？其實真正的問題，是我們把筆記流程設計得「太過複雜」，導致每次要做筆記時都覺得麻煩，最後自然就會放棄。
我經常在「防彈筆記法」的課程、講座中被問到：「該怎麼保持自律，才能持續做筆記？」經過多年的實踐經驗，我發現這裡面有一個根本的誤解：
比起追求美麗的架構與複雜的分類，建立筆記系統真正重要的其實只有三個字：「記下來」。
當我們能夠用最簡單的步驟，隨手、直覺地把腦中雜亂的想法記下來，讓寫筆記的過程沒有摩擦力，那麼這個習慣就容易維持。
而一旦可以維持寫筆記的習慣，第二大腦系統就可以開始發揮效用，其他整理技巧、複雜架構則都可以精簡化，甚至不一定需要。
正是我們把整理筆記這件事情設計得太複雜，導致建立筆記時更容易卡關。
如果整理筆記需要花費大量心力去追求漂亮的架構、清晰的分類，才能建立方便未來使用的索引，那麼在忙碌的工作日常中，我們很容易就會認為這是多餘且麻煩的步驟，自然會率先放棄。
就像我在防彈筆記法中所建議的：「一個任務，一則筆記，專心記錄下來即可」，只要能夠專注在這樣最基本的行動，就算是像我這樣懶惰的人，也能輕鬆累積出屬於自己、真正有效的筆記系統。
不過，就算只是「記下來」，當我完全沒有想法，或是想法亂七八糟，當下也沒有時間修正調整，只是亂記一通，最後根本無法理解，這樣就算記下來，好像也無法使用，這時候怎麼辦呢？
現在進入 AI 時代，我們或許可以試試看一個「更加懶人化的筆記工作流」：
記下來就好，讓 AI 整理架構！
我想分享幾個自己目前正在實踐，結合AI工具來完成的懶人筆記應用案例與具體步驟。
延伸閱讀：
為什麼我的生產力工具或系統執行起來總是缺乏動力？也容易放棄？
少記筆記，減少整理，高效輸出：6 原則打造任務驅動型第二大腦
如何在繁忙中打造高執行力、長持久性的個人知識管理系統？
AI 如何與寫筆記結合？我最常利用的 6 種提升筆記效率功能與案例
附註：這篇文章，來自於前一陣子，我跟朱騏一起直播對談的活動，活動中有朋友問：「寫筆記、復盤，無法持之以恆，兩天打漁三天曬網，總是半途而廢怎麼辦？」也歡迎收看當天直播的回放影片：
案例一：先記下亂七八糟想法，再交給 AI 整理
很多時候，我們覺得自己的想法還不夠成熟，或是腦中想法亂七八糟，不知道該如何記下來才好，於是覺得這時候沒辦法打開筆記。我的方法是：「不成熟沒關係，就直接講出來。然後讓 AI 輔助整理出架構。」我這裡的意思就是真正的「開口說出來」。
以我使用的工具 Evernote 為例，筆記內可以直接錄音，結合 AI 語音轉文字的功能超好用，我會在散步、搭車、運動時，或任何遇到重要事件的時候，隨手錄音，直接把模糊的想法、感受、情況說出來。
注意，我這裡說的不是「有靈感」的時候，就算「沒有靈感」，但只要重要事件發生，我可以把所有腦中出現的觀察內容講出來即可。
我可以講得「亂七八糟」、「斷斷續續」，我可以講得「沒有邏輯」，我可以「一邊講一邊停頓」，都沒關係，我就先利用 Evernote 直接錄音。接著透過 Evernote AI 將語音轉為文字，再將這些看似雜亂的內容丟進 ChatGPT 中，讓 AI 幫助我梳理、分析，甚至激盪出更有價值的想法與架構。
透過這樣的流程，即使是再忙碌、再懶惰的人，也可以輕鬆累積有效的筆記素材。
延伸閱讀：會議記錄不麻煩！我常用兩個 Evernote AI 功能整理錄音、手寫筆記
下面來看看一個我透過親子對話，跟孩子一起討論一個演講草稿的過程。
情況是小孩需要擬一篇 3 分鐘的演講稿，題目是：「假如我是......」，找我一起討論，我說好，我們來聊一聊，不過爸爸打開筆記的錄音功能，把我們討論過程錄下來。一開始老婆問說：「我們還沒想清楚，就要錄下來嗎？」我說：「對，任何雜亂想法都可能變成有用靈感，先錄下來，還可以請 AI 整理。」
下面畫面，就是我在 Evernote 中一段約 10 分鐘的對話錄音，裡面是我和小孩來來回回的對話，用 Evernote 轉錄出原文逐字稿：
是不是看起來有點混亂，想法斷斷續續的？沒關係，因為寫筆記，只有先記下來才是最重要的！
接著，我把 Evernote 轉錄出來的這段對話逐字稿，複製到 ChatGPT ， 然後跟 AI 說：「以小學生的角度，幫澤澤擬出一篇「假如我是地震科學家」的 3分鐘演講大綱。請一步一步分析，先仔細閱讀下面我和澤澤的各種想法筆記，找出裡面不同的內容細節，理出一個適合演講分享的順序。」
於是，AI 把前面亂七八糟的想法，變成下面這樣的大綱！
我把 AI 從雜亂逐字稿轉出的大綱，複製回筆記中，一下子，一個看起來深思熟慮過、清楚易懂的、方便執行的筆記架構就誕生了！（並且還真的是我們自己的獨特內容）
下面這樣的筆記架構，才是我們希望建立的想法筆記、靈感筆記、草稿筆記，但是在腦袋一片混亂時，我們會覺得要建立這樣的有效筆記非常困難，於是寫筆記的動作就停下來了。
而我會建議大家，沒關係，就把亂七八糟的腦中的東西寫出來、講出來，因為現在可以把這些東西傳給 AI ，請 AI 幫助我們理出一個架構，寫筆記的方式從此可以更加自由自在！
案例二：用 AI 快速規劃待辦與專案流程
有些朋友看到我的筆記中往往有清楚的待辦清單、專案流程，覺得這樣的筆記使用起來更加有效。但實際上，要自己拆解出清晰的待辦流程並不容易，常常會讓我們覺得要花太多時間才能建立筆記架構，於是又放棄了作筆記這件事情。
雖然我鼓勵一個任務一則筆記，但如果完全找不到任務架構，是不是筆記也無從開始呢？我的建議是：「把雜亂想法告訴 AI ，請 AI 先理出一個可以做的任務待辦清單，筆記就能開始做了！」
這時候，我們一樣可以借助 AI 的力量。在 ChatGPT 中，你只需要大致說明一下你目前正在進行的任務想法， AI 就可以迅速規劃出基本的待辦清單與專案流程架構。
這樣一來，你的筆記就馬上有了初步的架構，接下來只要在這個架構下輕鬆填入任務過程中的各種資料碎片，就可以快速累積有效的內容。
延伸閱讀：執行優先於整理，不要憑空設計系統：以我的防彈筆記法實踐為例
下面來看看一個我做產品企劃的筆記形成過程。一開始我什麼想法都沒有，但只要不到 3 分鐘的時間，就可以完成下面的任務筆記，讓製作任務筆記不再是一個卡關的、花費大量時間的流程！
最近我又想要企劃一本新的筆記工作流程專書，我先在可以「記住所有聊天室訊息的 ChatGPT 中」，請他統整過去兩年的所有討論，找出我討論過的各種筆記相關方法與案例，然後企劃一個新的工作方法。（可參考：當 ChatGPT 記住所有聊天紀錄變成 AI 資料庫！我的9個真實應用案例）
或者，你可以結合前面案例一的方式，先用語音轉文字、自由書寫等，把腦中雜亂想法倒出來。
接著，我把前面的基本內容，複製到 ChatGPT ，請他：「從專案管理者的角度，分析當我要開始上面的書籍撰寫時，適合的待辦清單流程，請一步一步分析，先回顧前面討論中，需要我撰寫的內容項目，然後以撰寫書籍工作流程的角度，設計出可以引導我一步一步產出的待辦清單。」
於是， AI 第一時間整理出來下面的待辦清單。
我把這樣的待辦清單複製到筆記中，一則有待辦清單結構、有企劃想法的「專案筆記」就誕生了！這個例子我前後不到 3 分鐘就完成了。
當然，這「不是最好的專案筆記」，然而卻是「可以讓我開始做的專案筆記」！
這個基本的待辦清單架構，可以幫助我在開始收集筆記資料時不再混亂，有基本的整理邏輯，任務也有明確的推進方向，讓寫筆記不再卡關在一開始沒有架構的時候。
案例三：利用 AI 整理分散混亂的經驗、資料，快速形成知識筆記
有時候，我們想要將自己的經驗，讀到的片段資料，整理成「學到」的新知識，卻不知道如何整理？如何清楚表達？確實，雜亂經驗、資料沒有經過整理，之後就會難以回頭索引、運用。所以當我們想不到怎麼描述經驗、資料當中的知識時，就會放棄寫筆記這件事情。
這種情況下，我的建議方法是：「還是先把雜亂的經驗、片段的資料記下來就好，一段時間後，直接把這些內容丟給 AI，請它幫我整理成清晰的摘要表格、進一步延伸的問題想法，或是背後的共通知識架構即可。」
透過這種方式，即便你只是隨意記下雜亂無章的片段，也能迅速被 AI 整理成清晰可用的知識與經驗記錄。
延伸閱讀：我如何利用 Evernote 範本、每日記事 + AI 設計「原子習慣日記」
延伸閱讀：用 ChatGPT 陪我讀英文原文書：5 個強化學習、筆記整理到行動轉化的 AI 技巧
下面看一個我整理原子習慣日記的案例。
之前在電腦玩物我有分享過，最近幾個月，我利用「每天撰寫一則原子習慣日記」的方法，來推進提升骨骼肌、降低體脂的健康生活習慣。
紀錄的時候很簡單，就是寫下每一天發生的行動即可，但連續紀錄了兩個月後，我有 60 則分散的經驗日記，這時候我想要理出背後的知識架構怎麼辦呢？會不會需要花很多時間，整理這些分散的經驗、資料呢？
我在 Evernote 中勾選這 60 則筆記，匯出成一個 HTML 檔案，上傳到 ChatGPT ，請他分析背後的知識架構！
（功能參考：3個 ChatGPT 輸入到輸出實驗，第二大腦筆記用 AI 生成文章報告）
利用下圖這樣的提問，不到一分鐘的時間，一個分析這 60 則經驗資料筆記後產出的知識架構就誕生了！
我把 AI 整理出的知識架構，貼回自己的目標筆記中，輕輕鬆鬆在兩三分鐘之內，就可以把隨手紀錄的亂七八糟經驗，整理出有效的、可重複的、適合我的知識體系。
案例四：利用 AI 建立復盤與 KPT 筆記
常看電腦玩物的朋友，都知道筆記中的「復盤」很重要，但最難的地方可能是，我每次看著自己記錄的筆記，真的是「一點反思的想法都沒有」，什麼都想不出來，不知道怎麼拆解反省後的行動，於是筆記又寫不下去了。
這時候，我建議不如試試看：「讓 AI 讀讀我的經驗，然後提供我復盤的行動建議吧！」
延伸閱讀：最簡單有效第二大腦，就是寫復盤筆記，幫我高效率輸出任務與文章！
我們延續前面習慣養成日記的例子，我把 60 天的筆記上傳給 ChatGPT 後，進一步追問他，找出裡面還需要改善的問題，給我一些具體的下一步行動建議。
而下圖是 AI 一分鐘內給我的回答，有了這樣具體的內容，我們的復盤筆記是不是可以更輕鬆的製作下去呢？
總結來說，建立有效的筆記系統，不是需要自律與高效率的人才能做到的專利，因為真正的關鍵不在整理系統，而在於寫筆記。
而對於「寫筆記」苦手的朋友，常常因為「寫不出來」、「想不清楚」、「沒時間整理」而讓筆記習慣卡關、放棄的朋友，這篇文章分享如何透過 AI 的幫助，即使是再懶惰的人也能輕鬆完成「有效的、自己的筆記」。我們只需要記住這幾個簡單步驟：
想法不夠清楚沒關係，隨時隨地語音錄下，交給 AI 梳理。
不用煩惱複雜的任務架構，給出基本資料， AI 能迅速提供待辦清單。
經驗與資料隨手記下就好，讓 AI 協助快速整理成知識體系。
雜亂的經驗日記無從整理，交給 AI 幫助我們統一的復盤。
就從今天開始試試看吧！讓 AI 協助你建立一套「懶人筆記」系統，我們可以輕鬆的「專心寫筆記」，不再煩惱缺乏整理架構、待辦清單、知識體系的問題。
大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：
2024/6 最新著作上市，歡迎支持：《高效人生工作法圖解》
「個人數位生產力」線上課程（可使用電腦玩物老讀者折扣碼 ESOR500 ，獲得 500 元折價喔！）。
時間管理、筆記系統、AI 工具相關課程：「課程介紹連結」
著作：《防彈筆記法》
訂閱追蹤 podcast 節目：「高效人生商學院」（Apple podcast 訂閱、 Google Podcast 訂閱）
訂閱「電腦玩物電子報」，不定期出刊。
我的電子郵件是 [email protected] ，如果你有任何關於筆記術、時間管理、提升工作效率的問題，歡迎寫信跟我討論。
（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：[實戰教學] 懶人也能持續的筆記法：記下來就好，讓 AI 整理架構 ）
2025-04-19 最簡單有效第二大腦，就是寫復盤筆記，幫我高效率輸出任務與文章！
一直以來，我研究筆記工具、第二大腦的目標，都是建立一個可以維持 10 年以上的系統。（參考：筆記，累積的效應，2024 開始撰寫我們的第一則 10 年筆記），而透過真正長時間持續累積，我慢慢體悟到：
比起各種厲害的功能、架構，真正可以讓筆記發揮效用的，其實是我們的「復盤」內容。
所以雖然我喜歡研究新工具，但不太會花費大量時間去改造分類、重新整理，或轉換工具。比起這些，「復盤」其實是在每一次任務、行動後，寫下自己的經驗，讓未來的自己可以參考，就是這麼簡單的步驟，就能建立起更有效的整理系統、更有用的工作流程。
2025/4/26 更新：[實戰教學] 懶人也能持續的筆記法：記下來就好，讓 AI 整理架構
如果我擁有一個任務的復盤筆記，那麼下一次類似任務開始時，我可以快速「複製貼上」之前的流程，不遺漏需要改進的細節，快速找到上次留下的資料。
例如下圖，是我製作「雙色印刷」書籍的復盤筆記，紀錄了如何檢查設定的步驟，以及相關的參考資料。每一次我要製作雙色書籍時，只要搜尋「雙色印刷」，找回這則復盤筆記，就能快速想起這些細節，避免遺忘帶來的錯誤，並且幫助我立刻開始處理任務。
如果一個任務經驗的筆記可以「持續復盤」，不只復盤一次，而是同一種任務的「每一次經驗」，都在一則任務筆記中持續覆盤累積，維持幾個月、幾年之後，這則筆記就會變得「可以應付各種變化」、「具備完整工作細節」。那麼以後在面對這些專案、任務時將可以更加得心應手。
例如下圖中，我有一則累積了 10 年以上的書籍印刷排版經驗筆記，所有做過的正確決策、犯過的錯誤，都在這則筆記上留下復盤，讓我知道正確的做法、要注意的事項、需避免的錯誤，以及各種情況的解決辦法。所以每一次我開始一個書籍專案時，我都會打開這則筆記，複製裡面跟這次專案有關的部分，在新的專案中更有效地做好準備。
如果我的筆記系統中大多數都是這樣的復盤筆記，或者說，筆記的核心內容就是「持續復盤」。那麼當我在工作上要輸出新的專案報告（文件）時，我可以快速搜尋專案、任務筆記，把持續復盤累積的架構、流程、經驗，複製到簡報、報告中，這樣｢輸出｣報告將變成很輕鬆、無負擔的工作。
當我要產出一篇文章時，我也可以快速找到相關案例，把裡面復盤產出的思考、素材，重新撰寫成文章內容，不再煩惱要產出文章時缺乏想法與資料。（例如這篇文章中舉出的各種案例，都是我真實覆盤累積出來的「現成內容」，而非為了寫文章另外花時間生出來的。）
例如下圖中，是我在一個書籍企劃專案中持續復盤的筆記，最近剛好遇到一個狀況，臨時需要交一份報告，我跟對方說 30 分鐘內就可以給他（對方原本期待是一天內提供），對方嚇了一跳說：「這有辦法嗎？」我說：「可以，因為我隨時都在累積這些資料。」於是我就找到這則專案持續復盤的筆記，把累積的內容複製到報告，加上一點 AI 調整架構格式，很快的報告就完成了。
上面這些實際的案例中，我可以快速的、正確的「複製上一次任務流程」、「掌握長期經驗細節」、「輸出各種報告文章」，但我最依賴的並非什麼複雜的整理系統，或者什麼花俏的筆記格式，能夠發揮這些效用最關鍵的原因只是：
我在這些專案、任務筆記中持續用「復盤」累積內容，並且使用的就是最簡單的筆記格式而已。
如果說到這邊，你還不清楚「復盤」是什麼意思？那麼我的定義是：
反思任務執行過程中做得好、做不好之處，並且調整下一步行動，然後把這些思考、待辦與資料累積到任務筆記裡。
可以參考我多年前寫過的：「KPT 日記法，不問優缺點但有效改進的工作反省日誌」，不過有一個關鍵的改變是，當年我是類似寫日記的方式做復盤，但現在我更傾向以「防彈筆記法」的原則在「專案、任務筆記」中持續修正、累積復盤內容。
在這個 AI 時代中，整理外部資料、分析數據、企劃發想等等工作， AI 都似乎愈來愈能夠代勞。但是，前面提到的那些真實經驗、工作流程、改進調整，卻是 AI 無法取代的部分。（參考：如何用 AI 工具提升工作效率？三個關鍵步驟讓生成結果更精準有效）
甚至當我累積了自己真實的經驗、流程後，交給 AI 整理，那麼就能快速輸出擁有我想法、不是憑空捏造、具體有效的報告。
例如下圖，把我在專案中持續復盤產出的想法、經驗，提供給 AI 後，請他協助整理、分析與輸出新報告，這是我覺得目前更好的 AI 工作流程。
所以，如果你還在煩惱到底應該用什麼筆記工具好？還是想努力「用好」一個軟體的各種奇妙功能？或是改來改去要建立一個完美的第二大腦系統？
現在的我會建議：放下這些糾結，回到自己目前已經在用的筆記工具中，然後開始寫下「復盤」的內容即可。
因為就算是單純的復盤筆記，就能解決下面問題：
每次要做報告、做簡報，都重新來過？
其實我們缺乏的就是邊做邊累積的復盤流程，所以當工作到一個階段要輸出時，變成找不回那些遺忘的細節，結果要重新整理一次。
寫文章時都沒有靈感與素材？
如果我們可以在日常生活工作中，用復盤累積「想法」與「經驗」，那麼這些想法、經驗就能夠去應證未來新的學習，而「學到的東西＋自己的想法、經驗」，就是寫作輸出最好的靈感來源。
明明做過類似任務，但各種錯誤下一次又重蹈覆轍？
重複犯錯最大的原因就是忘記，會忘記是大腦的本質，但透過復盤，就能累積不需要記住，只要「確認」的工作流程。
雖然效果很明顯，但很多朋友卡住的可能是缺少一個「夠簡單」的復盤流程與工具。
所以下面繼續用幾個具體案例，分享我如何用簡單技巧完成復盤筆記。
利用今日復盤，成為明日計畫，養成長期健康習慣：
最近幾個月我持續利用：「我如何利用 Evernote 範本、每日記事 + AI 設計「原子習慣日記」」，來幫助我改善身體的健康，養成更好的飲食、運動習慣。這個過程更進一步體會到「復盤」對生產力提升的幫助。
首先，我每天建立一則「原子習慣日記」，設定一個簡單可行的當日小目標，作為改善飲食、運動習慣的練習。例如今天要去公園走一圈、午餐試試看便利商店的食物搭配等等。
而「復盤」發生在今日執行行動過程中，遇到問題、產生反思時，我在筆記中設計了一欄「明日改進」，在「今日」行動中就把腦中的反思立刻寫下來，轉換成明日改進行動。例如今天過程中吃了比較多炸物，所以寫下明日可以更以蔬食為主來調整。
當第二天建立新的習慣日記時，我會先回顧一下「前一天日記」達成、沒有達成的行動，以及帶來的成效（例如體脂或骨骼肌的變化），但更重要的是看看「前一天寫下來的明日改進」，然後就直接把昨天寫下的這些行動，複製貼上到今日的習慣日記中。
在這樣的過程中，利用「當下復盤」，幫助我建立了一個持續、連續的習慣修正流程。
第一天行動中，當下紀錄第二天可以做的改進。
第二天行動前，複製第一天寫下的改進行動。
第二天行動中，當下紀錄第三天可以做的改進。
第三天行動前，複製第二天寫下的改進行動。
......
（延伸閱讀：「習慣循環筆記」比提醒 App 更有效？四階段筆記法幫助我養成習慣）
只要我能在當下行動中，快速把腦中浮現的新想法，或是下一次改進記錄下來。那麼第二天我就可以不用再次思考，也不用花很多時間回憶，只要「簡單複製」前一天寫下來的改進行動即可。
但持續「複製」前一天想到的改進，每次改進一點點，一個更好的生活習慣就會往正向發展。
甚至在每天記錄第二天改進、第二天測試看看效果如何的復盤過程中，我也會累積出一些「原來這樣做更適合我且效果不錯」的行動方案，所以我開始建立一則「知識筆記」，把經過幾次復盤後確定有效的策略，記錄到知識筆記，可以做為未來的參考。
利用復盤產出的內容，或許不是最專業的，但卻是更適合自己的知識筆記。
利用復盤，讓課程花更少時間準備、更快進化：
在我日常工作流程中，要額外準備許多課程、講座邀約，如何節省更多準備時間，又能讓課程品質持續進化呢？
可以分成三個步驟。
第一步：事件發生時即時記下「經驗與行動」
當準備一個新課程的過程中，我先建立一則課程筆記，然後每一個「當下」都即時把下面內容寫進筆記：
自己做了什麼行動？（測試了什麼案例、演練了什麼活動......）
產生什麼資料？（簡報、講義、練習表格......）
有沒有接下來的新想法？（還可以測試什麼工具、要不要加入什麼問答......）
我自己對「復盤」的概念，不是等到任務全部完成後才做檢討，因為這時候反而要花更多力氣去回憶、重整資料，而且因為遺忘還會漏掉不少細節。
如果可以任務執行當下就「復盤」，只要寫下做了什麼？還可以做什麼？即可。每次累績一點點，其實就完成了有效的復盤基礎。
第二步：任務完成，只針對還可以做的改進調整
就像前面說的，復盤很難完成的原因，在於我們在事情結束後，自己已經忘記大量資料時，才想要回顧反省。
但是如果前面一邊執行，一邊就累積復盤內容，那麼任務完成後，其實復盤筆記也差不多完成了。這時候只要問自己一個問題就好：
還有沒有不在筆記中，下次可以做的改進？（大多數已經在筆記中的內容，維持不動即可）
例如前面那則課程任務筆記，因為執行過程中，整個課程的準備流程、完成的各種檔案文件，還有所有演練案例內容，都已經持續累積在筆記中了。
所以課程一結束，我通常就給自己 5 分鐘，趁著記憶猶新，問自己剛剛課程還有沒有要改進的部分？然後我會快速寫下類似下圖這樣的註記。
第三步：每一次任務，都讓自己從復盤筆記出發
當每一次有新的課程任務時，我都會先問自己：之前有沒有類似的例子（可以是一個同樣主題的課程任務，或是多個類似方向的課程任務）？
然後我「一定會先搜尋之前的復盤筆記」，先把可以沿用的內容「複製貼上」到新的課程任務筆記中。往往這時候，新的課程任務就已經具備基本行動架構、參考資料，甚至也會包含前面提到的進一步改進。
那我就只要從這個基礎上去調整就好，多調整幾次後，很多簡單一點的任務就等於快速根據上一次的復盤內容準備完成了！
假設有時候，「隔了很久之後」，才有人邀請我再次講一個主題的課程，或許我的大腦中已經忘記大多數細節，但只要我有上一次任務的「復盤筆記」，一打開，我就能馬上看到當時的行動流程、準備資料、經驗心得，以及改進建議。
那麼要重新找回當時課程的節奏與演練，完成準備，乃至進一步進化，就變成相對簡單的事情了。
前面這些例子與具體的步驟，你會發現，其實並不需要建立多複雜的筆記系統，只要我們可以：
在一則任務筆記中，持續記錄做了什麼、改進什麼的經驗即可。
在新任務中，總是先搜尋出之前的復盤筆記，先複製復盤內容，再往前推進。
那麼一次一次這樣的復盤，建立起每個任務的「連續性」，最終就是一個愈來愈好的工作流程。
或許，你今天就可以找一個目標，找一個常常會重複做的任務，開始建立幫助你未來更高效輸出的復盤筆記吧！
大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：
2024/6 最新著作上市，歡迎支持：《高效人生工作法圖解》
「個人數位生產力」線上課程（可使用電腦玩物老讀者折扣碼 ESOR500 ，獲得 500 元折價喔！）。
時間管理、筆記系統、AI 工具相關課程：「課程介紹連結」
著作：《防彈筆記法》
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我的電子郵件是 [email protected] ，如果你有任何關於筆記術、時間管理、提升工作效率的問題，歡迎寫信跟我討論。
（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：最簡單有效第二大腦，就是寫復盤筆記，幫我高效率輸出任務與文章！）
