AI 新手教學：從理解生成式 AI 到完成可驗收工作流

給知識工作者的 30 篇 AI 新手教學：依序學會 Codex、任務描述、答案驗證、資料界線、可重複工作流、Agent 與團隊採用。

AI 新手應該從哪裡開始？

先選一件結果可以人工檢查、做錯也容易復原的小任務。理解 AI 可能怎麼答錯，定義輸入與驗收條件，驗證結果，再把有效方法保存成可重複工作流。

作者：Aaron Huang。最後更新：2026-08-27。30 篇課程文章均已發布。

完整學習路線

Unit 1: 先看懂 AI 與 Codex，再開始工作

分清生成式 AI 的能力界線，選對工作入口，並設定可接受的權限範圍。

完成物: 能力邊界圖與工作區權限檢查表

  1. Unit 1 · M1 生成式 AI 到底怎麼產生答案？為什麼會很有自信地答錯？
  2. Unit 1 · M2 Chat、ChatGPT Work、Codex 有什麼不同？新手該從哪一個開始？
  3. Unit 1 · M3 Codex 新手教學：打開後先看懂工作區、對話、檔案與執行結果
  4. Unit 1 · M4 Codex 設定教學：資料夾、權限、網路與人工確認怎麼選？

Unit 2: 把第一件工作交給 AI

選出低風險、可檢查的第一個任務，完成一次從交付到人工修正的循環。

完成物: 第一個任務簡報與人工驗收紀錄

  1. Unit 2 · M1 第一個 AI 任務怎麼選？先找低風險、自己能驗收的工作
  2. Unit 2 · M2 第一次使用 Codex，怎麼從材料完成可核對成果？
  3. Unit 2 · M3 用 AI 整理會議紀錄：先把原文變成可核對的決策與待辦

Unit 3: 把工作描述清楚，並在過程中修正

把目標、脈絡、範例與輸出格式說清楚，並能針對第一版具體修正。

完成物: 可重用任務指令與修訂紀錄

  1. Unit 3 · M1 AI 提示詞教學：不是把 prompt 寫長，而是先把工作說清楚
  2. Unit 3 · M2 AI 結果不對時，該補脈絡、範例還是參考格式？
  3. Unit 3 · M3 AI 第一版不對時，怎麼修正而不是全部重來？

Unit 4: 判斷 AI 結果能不能用

查證引用與數字，分開記錄事實、推論與最後由人承擔的決策。

完成物: 答案驗證表與事實／推論／決策標記

  1. Unit 4 · M1 AI 回答正確嗎？用五種檢查法判斷能不能用
  2. Unit 4 · M2 AI 引用、數字與來源，怎麼逐項查核？
  3. Unit 4 · M3 事實、推論、建議與決策，該用哪種方法驗證？

Unit 5: 資料、權限與人的責任

判斷哪些資料可以使用、誰有授權，以及何時要去識別或改用合成資料。

完成物: 資料分級與授權責任表

  1. Unit 5 · M1 公司資料可以丟給 AI 嗎？上傳前先過四個判斷
  2. Unit 5 · M2 不同 ChatGPT 帳號、方案與連接 App，資料界線有何不同？
  3. Unit 5 · M3 不能使用真實資料時，怎麼去識別或建立合成材料？

Unit 6: 讓 AI 持續理解你的工作

用專案結構、Instructions 與版本紀錄，減少每次重新解釋與脈絡漂移。

完成物: 專案脈絡、指令與版本結構

  1. Unit 6 · M1 AI 工作該放在專案、資料夾，還是新的對話？
  2. Unit 6 · M2 Instructions／AGENTS.md：哪些規則值得長期保存？
  3. Unit 6 · M3 AI 為什麼會忘記？怎麼管理脈絡、工作記憶與版本？

Unit 7: 把有效方法變成可重複工作流

辨識可重跑的方法，並判斷應該做成 Skill、Plugin、Connector 或 MCP。

完成物: 可重用工作流規格與實作形式判斷

  1. Unit 7 · M1 AI 圖片不必每次從 Prompt 開始：把一次需求做成可重跑的工作流
  2. Unit 7 · M2 Skill 是什麼？什麼工作值得做成 Skill？
  3. Unit 7 · M3 Plugin、Connector、MCP 分別解決什麼問題？

Unit 8: 從聊天進入 Agent 工作，但不失控

設計一次有明確權限、批准點與停止條件的 Agent 實驗，再判斷是否自動化。

完成物: Agent 實驗計畫與控制邊界

  1. Unit 8 · M1 AI Agent 是什麼？Chat、Work 與 Agent 有何差別？
  2. Unit 8 · M2 第一次 Agent 實驗，怎麼安全走完四個階段？
  3. Unit 8 · M3 Agent 的權限、批准、停止條件與還原怎麼分開設計？
  4. Unit 8 · M4 排程與自動化前，怎麼證明 AI 流程能穩定重跑？

Unit 9: 從個人使用走向團隊採用

把個人方法整理成團隊可執行、可測試、責任清楚的小型試行。

完成物: 團隊 SOP、可靠性測試與責任矩陣

  1. Unit 9 · M1 怎麼把個人 AI 方法變成同事能執行的 SOP？
  2. Unit 9 · M2 Skill、Plugin 與工作流，怎麼測試是否可靠？
  3. Unit 9 · M3 團隊如何分配 AI 的資料、權限、版本與批准責任？
  4. Unit 9 · M4 第一次團隊 AI 試行，怎麼做到可比較、可停止？