Nov '25 • 一般討論
正在努力製作電子書，先提供大綱給各位看看
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。
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不再當每天加班的社畜啦！本社群深入解析 AI Agent 技術應用，如何利用科技槓桿成為超級個體，使用 AI 解放工作，甚至創立一人公司！！！
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