做好大人的學習筆記:如何開始建立你的技能系統?
做好大人的學習筆記:如何開始建立你的技能系統?
2016.01.08 | 生活

去年年初,我分享了自已的讀書筆記方法開會筆記範本,而在今年的初始,我想來分享自己的「學習筆記」。

所謂學習筆記,可以是學習一個知識、學習一種技能、學習一項興趣,例如聽一系列演講、學習繪畫、學習寫程式,積極主動的學習不僅帶來成長的結果,也會帶來體驗的快樂。

這裡主要講的不是為了某次考試的學習(考試學習筆記適合用康乃爾筆記法),而是大人的學習,是出社會後我們依然需要的,真正為了自己的學習筆記。

這時候好的學習筆記方法可以幫助我們「建立有效的個人知識與技能系統」,幫助我們收集學習素材、轉化成學習行動,能夠反省學習經驗,也能在未來反覆利用已經學習的成果,也就是要包含:
- 收集
- 行動
- 反省
- 利用

這四個學習筆記的必要階段,很多時候我們的學習筆記只停留在第一階段,這就導致學習效果不彰,進而失去樂趣,更無法為未來做準備。

而我這裡要用來舉例的學習筆記,則是過去這一年來我學習做料理的食譜筆記,從我的做菜學習中,抽練出普遍通用的學習筆記方法,以及一個個人技能系統如何養成。

我在另外一篇「年終整理術3 Evernote 家居收納整理方法一年後心得」中提到了部分心得,但這篇文章我們將從如何透過學習建立技能系統的角度來討論。

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圖/ 電腦玩物

第一階段:收集

有了念頭就收集起來,增加學習的可能性

在這個資訊接觸非常快速的網路世界中,能夠引起我們學習興趣的東西很多,雖然大多數我都不會真的去學習,但我還是會在有一個念頭時,把這樣的念頭存進筆記。(延伸閱讀:把這 10 件「不重要的事情」寫進筆記,讓人生更有動力

在筆記留下一個註解,以後因緣際會就會有啟動學習的可能性 ,但如果都不寫下來,則連可能性都沒有,永遠也無法實現。

而當開始一個學習計畫後,我就會把接下來從網路上、書上、電視上、生活中學到的新資料收集累積下來,這時候 EvernoteOnenote這樣的筆記資料庫就是收集的統一儲存處。

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圖/ 電腦玩物

不需要預備學習時空,隨時隨地都可以學習

以我的料理學習筆記來說,我會隨時隨地把所見所聞跟料理有關的資料統一收集到我的Evernote專屬學習筆記本,這裡的「隨時隨地」是非常重要的。

當我們真的用心在學習一件事物,那麼應該生活中隨處都會引發新的靈感。例如看到電視上一個美食節目的料理做法?看到一本書上的食譜?瀏覽到臉書上的某一則朋友菜單分享?在超市看到感興趣的食材?忽然很想吃某道菜?

這時候,我都會把這些小想法、小資訊都收集到我的食譜筆記進一步研究,利用Evernote或Onenote這樣的數位筆記更方便我們用各種不同方式收集不同材料。

學習不是坐在書桌前、不需要某一個特定時間才能學習,只有當生活中隨處都能激發我們學習靈感時,這樣的學習最快最有效果。
尤其對於在工作與家庭之外其實也沒有什麼完整時間的大人們來說 ,這樣的學習方式,讓我們「利用零碎時間」隨時都能在學習,就沒有藉口沒時間去學會某件事情了。

第二階段:行動

把初步研究成果收集起來,整合出第一次行動

但是如果只是收集,永遠無法開始真正的學習。

要把「紙上談兵」變成真正的練兵,也就是在筆記中收集整理到一個階段後,我們就要開始展開行動。這時候我會利用之前提到的「三層筆記」方法,在原本資料學習筆記的上方加上「行動欄位」,也就是針對這個主題的學習我要採取甚麼行動。

以食譜筆記來說,我會在剪貼研究別人分享的食譜作法後,在筆記最上方的「行動」欄位整理出我自己第一次想要嘗試的料理步驟、料理食材。

第一次的學習行動通常是來自於別人經驗的整理與拼貼, 我整合多個人提到可能有效的步驟,參考他人意見整理出自己覺得可能是比較好的做法,然後列出自己真的要實際嘗試的第一次步驟清單

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圖/ 電腦玩物

實際嘗試,用自己的心得把筆記變成自己的筆記

凡事都有第一次,我也可以乾脆自己從零開始實驗,但是我的學習個性比較喜歡綜合他人經驗,然後才去找出自己的道路。

所以第一次我先整合別人的料理經驗,然後自己嘗試看看,通常在第一次的實作中,一些光看圖片文字還不太能了解的細節就能產生「原來如此」的真實印象,所以實作是很重要的。

而且更重要的是,在第一次實作後,就會發現一些問題,可能是不適合自己的方法(家裡沒有這個器具)、可能是自己不喜歡的味道,或者可能我會開始發揮想法,想說如果「換個方式」會怎麼樣?於是這就開始了真正屬於自己的筆記。

我會把接下來第二次、第三次的實作經驗,也都修改到同一則筆記中,於是這份原本是整合他人經驗的學習筆記,就會慢慢變成專屬於我自己獨門方法與知識的學習筆記。

第三階段:反省

記下學習的過程,嘗試改進的行動

筆記的好處之一,是記錄下準備要做的事情,例如記下準備要學什麼的資料。而筆記更大的好處之二,是記錄下已經做過的事情,也就是要把學習過程也記錄下來。

因為不記下來,很多細節以後都很容易忘掉,這些細節如果沒有反覆做,那學習就無效了 ,所以我會盡可能把每一個學習步驟都寫下來,這樣以後才能參考,也有反省改進的機會。

通常我會記下兩件學習過程裡最重要的事情。第一件是檢視這一次試做料理的步驟後,我會額外加上「下一次想要怎麼改進或變化」的待辦清單,例如義大利麵是先乾炒好?還是一開始就要加麵水煮?我會記下下一次想嘗試的不同做法。

然後我在每一次學習時,一定打開上一次的學習筆記,就會看到想要改進的步驟,這樣我就能每一次都有所進步或有新的實驗心得。

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圖/ 電腦玩物

反覆驗證練習,記下最好的成果

第二件重要的事情則是把學習過程中發現的「最好成果」寫下來。

在我的食譜筆記中,最好的成果可能是不小心發現某一種特別適合這道料理的食材(還有他的購買地點或品牌),也可能是反覆實驗後自己最喜歡的一個料理步驟,還是某一個程序的火候的拿捏。這些我都會寫到我的學習筆記中。

而且在我還是這道料理的新手階段,每一次要做這道料理時,我一定會打開這則筆記複習一遍上次學到的最好流程,然後從這個最好流程出發去學習,把最好的流程在反覆地看筆記練習中變成「習慣」。

變成「習慣」後,就是學習的第一個高峰,以後也就不需要每次都打開學習筆記,但如果沒有之前這個反覆查看驗證的過程,學習就很難變成更好的習慣。

而且, 習慣也是會忘記與生疏的,所以這份學習筆記未來也一定會在我們漸漸遺忘某種技能時,及時提醒我們找回當初學習的「最佳」經驗 ,讓自己無論多久之後再次做這件事,依然可以依據學習筆記做到一個滿意的成果。

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圖/ 電腦玩物

第四階段:利用

連結重要素材與學習筆記,成為自己的技能系統

學習最重要的價值,就是內化成自己的一套知識與技能系統。

而把學習系統化,就要依賴更容易組織管理的Evernote或Onenote這類資料庫裡的連結筆記、標籤分類等功能。(參考:瑣碎任務的工作流重整:我如何用 Evernote 專案管理

以我自己的Evernote食譜筆記來說,我會利用專案管理筆記的目錄方法,建立某一種料理主題的目錄筆記,裡面連結這個主題下我所嘗試的每一種料理。

而每一個單獨的料理學習筆記中,則會連結特別適合這道料理的某些食材筆記,或是一開始在網路上找到的一些他人參考資料。

透過這樣層層分明有條理的連結,就建立起我自己的一套技能學習系統,我會很清楚自己學到什麼?可以使用什麼?還能夠學什麼?

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圖/ 電腦玩物

建立未來行動清單,幫未來做好準備

而當學習筆記變成技能系統,並且全部的學習經驗都儲存在自己的資料庫中,我就可以很方便地在以後隨時取用我的技能。
例如當有朋友要來家裡作客,我會打開自己的這個料理技能系統,挑選幾道學習最成功的菜色來建立這次宴客的菜單。

當我們每週要去採買食材時,我也會從這個技能系統裡尋找之前嘗試過覺得很棒的食材(並且回想起他們在哪裡買?是什麼品牌?口味如何?),激發這個禮拜要買什麼菜?做什麼菜?的靈感。而當我久久沒做某一道菜時,下一次想吃,我也會打開這道料理的技能學習筆記,重溫一下,馬上就能再次上手,因為上面有我最真實最詳細的經驗記錄。

透過這樣的學習筆記,在過去這一年間,我從完全不會做菜,慢慢變成家裡另外一個大廚,在週末時還可以跟我老婆互相分配菜色來做出一桌料理,而我相信這樣的學習方法,對於學習其他的知識或技能同樣有效,分享給大家參考。

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本文授權轉載自:電腦玩物

關鍵字: #Evernote
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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