有部分內容已經先行釋出,在 Classroom內。 預計是以圖文為主,部分內容會加上影片說明。 主題:給社畜的 AI 工作系統:自動化 + 知識庫一次搞定 一、AI 工作系統概念篇(2 篇) 1|為什麼上班族需要 AI 個人工作系統?從輸入、整理到產出的完整架構 介紹「輸入→整理→產出→優化」的 AI 工作流,說明本系列的基礎邏輯。 2|AI 寫程式新手指南:用提示詞建立自動化,不需具備程式基礎 說明如何用 ChatGPT 描述需求、請 AI 產生 GAS 程式碼、除錯與重構;建立「AI 協作式開發」概念。 二、AI + GAS 基礎篇(2 篇) 3|Google Apps Script 為什麼適合新手做自動化?完整優缺點分析與常見情境 介紹 GAS 的強項(免安裝、Google 生態整合)、限制、適用場景。 4|使用 ChatGPT 開發 GAS:從需求描述、貼碼、除錯到優化的完整流程 提供實際 Prompt 範本,示範依靠 AI 完成程式開發的全流程。 三、資訊輸入系統(Input Layer)(4 篇) 5|Google 表單+Google 日曆:打造自動化預約與需求收集系統 示範如何讓資料輸入後自動建立日程、分類與回應。 6|電子報太多怎麼辦?用 GAS+LLM 自動生成每週電子報摘要 說明如何讀取 Email、摘要內容、寄出彙整信件。 7|家庭記帳自動化:Line → 試算表 → LLM 總結分析 使用 Line 作為輸入端,讓 GAS 與 LLM 自動分類與整理數據。 8|英文單字輸入系統:Line → GAS → 試算表 專注「輸入階段」:單字蒐集、分類、清洗、準備進入知識庫。 四、知識管理系統(Processing Layer)(3 篇) 9|NotebookLM 實戰:打造輕量 AI 知識庫、摘要中心與閱讀模型 介紹 NotebookLM 的運作方式、適用場景、限制。 10|Notion 3.0 + AI Agent:資料庫驅動的知識管理系統設計原則 示範如何建立 Database、如何下指令、如何讓 AI Agent 自動維護資料。 11|VS Code + Gemini 建立本地 Markdown 知識庫:讀取、重構、寫入的全流程 提供本地端知識庫的處理方法,適合技術用戶。 五、AI 研究與產出(Output Layer)(3 篇) 12|老闆臨時要你做研究?AI 的查找、整理、摘要與寫作標準流程 講解「拆題 → 搜尋 → 重組 → 草稿」的通用研究流程。 13|用 Notion AI Agent 寫文章:直接從資料庫抓資料,產生報告與大綱 示範 Notion Database 如何提供 AI 產出內容並依據結構生成文章。 14|用 VS Code + Gemini:從本地 Markdown 知識庫生成技術文件與研究報告 示範如何用 Gemini 讀整個資料夾、合併內容、輸出文件。 六、整合專案(Integration Layer)(3 篇) 15|AI 學習系統:Email 摘要 → GAS → Notion 產生每週知識回顧 整合 Email、GAS、Notion,建立一條自動化的學習管線。 16|家庭記帳全自動化:Line 記帳 → GAS → LLM → 試算表 → Notion 歷史資料庫 從輸入到分析到知識庫的完整家計管理系統。 17|每週字彙學習系統:Line 英文單字 → GAS → LLM → 試算表 → Notion 字彙包 從蒐集、整理、AI 產出,到知識庫管理的一條龍語言學習系統。