「賞析、對焦、角色轉換⋯」搞懂AI生成4法則,讓ChatGPT從代工升級設計師!
「賞析、對焦、角色轉換⋯」搞懂AI生成4法則,讓ChatGPT從代工升級設計師!

為什麼一樣用 ChatGPT,你做出來的東西就完全不一樣?

最近真的有超、級、多人跟我說同一句話。

「欸 Ruby,為什麼一樣的簡報,你做出來就完全不一樣?」「你真的很會用 GPT 耶。」「我的 GPT 好像沒有你的那麼聰明。」

老實說,一開始我會笑笑帶過。但被問到第十次、第二十次,我才突然意識到一件事: 問題真的不是 ChatGPT,而是「你怎麼跟它合作」。

多數人,一開始就用錯方式

我觀察到一個很一致的模式。大部分的人用 ChatGPT,流程是這樣的:

第一步:「幫我寫一份簡報。」
第二步:「好像不太對,再改一下。」
第三步:「這邊怪怪的,再調整。」
第四步:「怎麼越改越普通?」
然後最後一句是:「是不是 GPT 沒那麼聰明?」

但如果你今天是跟一個真人專業者合作,你真的會這樣下指令嗎?你會一開口就跟美編說:「幫我設計一個簡報,隨便。」你會跟顧問說:「你先給我一個東西,我再慢慢改。」

不會。因為你心裡很清楚,專業合作不是代工,是對齊。

我從來沒把ChatGPT當代工人

這可能是為什麼大家會覺得「Ruby 用 GPT 的方式跟別人不一樣」。因為我從頭到尾,都沒有把它當成「幫我生東西的工具」。

我把它當成:顧問、協作夥伴、會思考的美編、能跟我討論架構的人,所以我每一次開口,都不是說「幫我做」。而是先說:

「你怎麼看這個東西?」
「你覺得這個內容的核心是什麼?」
「如果你是專業者,你會怎麼評價這一段?」

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圖/ Ruby Hung

永遠先讓它賞析,而不是產出

這一步,幾乎沒有人在做。不管是文案、簡報、課程、演講、設計,我做的第一件事永遠不是生成。而是請它「換一個專業角色來看」。

例如:

• 你現在是課程設計師,請分析這個架構
• 你現在是演講研究員,請評價這個節奏
• 你現在是社會觀察家,請看這段話在說什麼
• 你現在是美術編輯,請判斷這個視覺方向

因為我要的不是「答案」,而是對焦。當你沒有對焦,就開始生成,你拿到的只會是平均值。

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圖/ Ruby Hung

各種風格指令,以及我幫大家整理的爆文公式都放在這邊

為什麼一直生成,反而做不出好東西?

因為你給它的資訊,真的太少了。多數人只給 GPT 一件事:「我要什麼形式。」

但我會給它四件事:

  1. 我為什麼要做這件事

    1. 這件事對我來說重要在哪
    2. 我希望完成後產生什麼效果
    3. 我不希望它變成什麼樣子

這很像什麼?很像你在跟一個顧問說明專案背景,
而不是叫工人直接開工。當 GPT 知道你的「目的地」,它自然會幫你規劃路線。

我一定會再問它一次「你覺得哪裡還不夠好?」

這是第三個關鍵。很多人生成完就結束了。我不會。我會反過來問它: 「如果今天這個東西是你做的,你要對外 release 的時候,你覺得哪三個地方還可以再加強?」

這一步非常關鍵。

因為你等於讓它自我審稿、自我檢討、自我升級。 AI 最強的地方,從來不是第一次產出,而是第二次、第三次的反思。

簡報、演講、長內容,都「分段對付」

再來講一個實務的。很多人會說:「我想做一個 30 分鐘 / 1 小時 / 2 小時的內容,GPT 好像撐不住。」但問題不是撐不住,而是你一次丟太多。

我自己的做法是:

• 一次只請它處理 10 頁簡報
• 10 頁一段,分段生成
• 每一段都有清楚的「目的與角色」

因為我觀察過,不管是 ChatGPT 還是 NotebookLM,最佳生成區間就是 10~15 頁。

不是 AI 不行,是你沒有順著它的工作邏輯走。

為什麼很多 NotebookLM 做出來的東西都很像?

我講一個可能會刺到人的實話。現在你看到的大量 AI 簡報: 專業、正確,但沒有風格。 不是因為 AI 做不到風格,而是使用者沒有給它「風格來源」。

我自己的做法很簡單:我會先去找我喜歡的簡報模板,截圖它的 layout、配色、字型邏輯,再丟給 ChatGPT。然後跟它說一句話:

「假裝你是簡報設計師,我要請美編做成這樣的風格,請你幫我整理出一份我可以直接剪貼給美編的設計指示。」

它就會幫你把:用色邏輯、排版規則、字型建議、選圖方向全部拆解出來。這時候,AI 已經不是工具,而是風格轉譯器。所以問題從來不是「會不會用 AI」。而是:你是不是一個有架構的人。

你有沒有能力:
• 先釐清自己在幹嘛
• 知道什麼是核心、什麼是包裝
• 分得出對焦、生成、優化三個階段

AI 只是把「有架構的人」放大,也把「沒架構的人」放得更明顯。

你不用把 AI 用得像我一樣

但如果你今天用 AI,只是一直叫它「幫我做、幫我生、幫我改」。那你得到的,就只會是一個非常聽話、但沒有靈魂的代工人。而不是顧問。不是夥伴。不是能幫你把事情做到「不一樣」的存在。

真正拉開差距的,從來不是工具,而是你怎麼下指令給世界。

本文授權轉載自:Ruby Hung

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從「存資料」到「用知識」:網創資訊攜手浪LIVE,讓 AI 成為最懂企業的內容幫手
從「存資料」到「用知識」:網創資訊攜手浪LIVE,讓 AI 成為最懂企業的內容幫手

對已經成熟發展的企業來說,最大的挑戰不是如何創新,而是經驗無法有效傳承,而生成式 AI 的價值正在於此,它讓分散的知識從「共同保存」走向「即時運用」,使組織得以在既有經驗之上,持續累積能力並向上成長。

由旭瑞文化傳媒成立、全台最大直播平台浪LIVE,正是這種轉變的最佳寫照。「我們其實一直都有在整理內部的知識、技術文件和作業流程規範,但做法比較像是集中在倉庫裡,雖然找得到,卻不一定用得快。」旭瑞文化傳媒技術研發中心技術總監黎欣捷(James)形容。

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浪LIVE 攜手網創資訊導入 AI 知識管理系統 NAVI,打造出一顆可以分析與調用歷史資料並產製新內容的「企業智慧大腦」
圖/ 數位時代

為此,浪LIVE 攜手網創資訊導入 AI 知識管理系統 NAVI,打造出一顆可以分析與調用歷史資料並產製新內容的「企業智慧大腦」,讓經驗不再只是被保存,而能實際參與日常營運流程。網創資訊總經理吳炳鈞進一步說明,這是因為 NAVI 將浪LIVE既有資料整理成可被運用的知識基礎,並在此基礎上生成內容,故能真正融入浪LIVE使用場景,提升文章產製與活動規劃的效率。

用 AI 提速,回應高頻、快節奏的營運需求

作為直播產業的領導平台,浪LIVE 不僅市占率超過 50%,每月活躍用戶數更高達 40-50 萬人。能夠寫下高黏著度、高互動率的成績,除了堅持以才藝直播為主軸、在市場上做出差異化特色,快速更新的內容與密集的行銷活動,同樣是浪LIVE 維繫用戶黏著度的關鍵。

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旭瑞文化傳媒技術研發中心技術總監黎欣捷表示,透過NAVI能夠有效提升文章產出與活動企劃的效率。
圖/ 數位時代

黎欣捷表示,浪LIVE 每日都會更新社群貼文與文章內容、每個月平均規劃約 20 至 25 檔活動,不僅內容產出量龐大,對速度的要求也極高。編輯團隊在完成採訪後,必須在最短時間內產出文章,且要符合品牌的風格和版型,而營運團隊不僅要不斷發想新的玩法,還得預先估算不同設計下的投資報酬率、參與人數等機率,以確保活動能兼顧創意與成效。

這種高頻的營運節奏不僅極具挑戰性,還容易使團隊感到疲憊。因此,浪LIVE 開始思考如何利用 AI 來提升文章產出與活動企劃的效率,而 NAVI 正是思考後的最佳解答。

應用場景1:文章產製,不再從零開始

吳炳鈞進一步說明,網創資訊如何協助浪LIVE 將 NAVI 應用於文章產製與活動企劃。

先就文章產製來看,網創資訊將浪LIVE 過往累積的大量文章匯入 NAVI,由系統學習品牌文章的語氣與編排方式,及不同編輯的寫作風格並加以分類。之後,編輯只要提供採訪逐字稿或相關素材,並指定想要的文章風格,NAVI 便可依此生成初稿,再由編輯進行調整與潤飾,大幅加快整體產出速度,也讓編輯可以將更多心力投入內容品質的把關與主題發掘,用快速更新而主題有趣的文章,吸引會員持續留在平台。

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網創資訊總經理吳炳鈞進一步說明, NAVI 將浪LIVE既有資料整理成可被運用的知識基礎,並在此基礎上生成內容,才能真正融入浪LIVE使用場景。
圖/ 數位時代

吳炳鈞強調,NAVI 不是憑空寫文章,而是根據企業過去累積的內容與規範來生成,這樣的產出結果,才會更貼近原本的品牌風格與實際需求。更重要的是,網創資訊還能根據客戶使用情境進行客製化調整。例如,NAVI 可以整合圖片和文字,生成一篇圖文並茂的文章,並同步輸出對應的 HTML 程式碼,浪LIVE 編輯只需貼至後台系統,就能完成上稿作業,不必再花費大量時間去調整版面配置。

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網創資訊業務經理Hailey Ouyang表示,NAVI 在產出文章的同時,可以同步輸出對應的 HTML 程式碼,減輕浪LIVE 編輯的上稿作業負擔。
圖/ 數位時代

應用場景2:活動規劃,從歷史經驗找出新玩法

再就活動規劃來看,網創資訊同樣先將浪LIVE 的歷史活動範本、禮物清單與獎勵機制導入 NAVI,由系統學習營運團隊在發想活動時的思維脈絡,之後,團隊成員只要輸入關鍵字,NAVI 就能建議相應的活動方式與獎勵組合,作為活動規劃時的參考。

黎欣捷認為,NAVI 就像一位資深顧問,不僅提供更多元的視角與玩法建議,縮短活動規劃所需的時間和心力,也能即時調閱過往經驗,協助團隊跳脫個人思考盲點,避免重複規劃過去已經做過的活動內容。

吳炳鈞進一步以禮物清單為例,說明 NAVI 帶來的效益。浪LIVE每一檔活動都需要重新設計禮物或做不同的組合搭配,因此資料庫已累積上百種不同類型的禮物,這使得團隊成員在規劃活動時,常常要花很多時間去發想新禮物或搜尋資料。而在導入NAVI後,系統可以根據歷史資料提供合適的禮物搭配建議,協助團隊在規劃新活動時,更有效率地運用既有資源。

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NAVI可以根據歷史資料提供合適的禮物搭配建議,協助浪LIVE團隊在規劃新活動時,更有效率地運用既有資源。
圖/ 網創資訊

不只生成內容:NAVI 三大特色,讓 AI 真正嵌入企業流程

在資料管理與內容生成外,網創資訊也從企業管理需求出發,規劃出以下 3 大系統特色,使 NAVI 得以真正融入企業的營運流程中。

第一,NAVI 支援至少 20種大型語言模型,能因應不同使用需求,處理文字、圖片、音訊和影片等多種形式的內容。第二,系統可部署於私有雲或地端環境,讓資料能留在企業內部,降低被外部 AI 模型使用的疑慮。第三,整合 AD 身份驗證與授權機制,可依部門和角色別去設定資料存取權限,確保 AI 在回應問題或產生內容時,只會引用該使用者可存取的資料範圍,避免誤用或資料外洩的風險。吳炳鈞補充,由於系統可進行部門切割,也能進一步統計各單位的使用量,方便企業進行內部成本分攤與管理。

「企業需要的是能嵌入流程的 AI,而不是只會回答問題的工具。」吳炳鈞指出,因此 NAVI 一開始就定位在企業知識管理系統,從而發展上述系統設計。近年來,因應 AI Agent 趨勢,網創資訊亦將相關概念融入 NAVI,使系統具備更高的主動性,能依任務需求串接不同資料庫與內部系統,協助使用者完成特定工作流程。

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網創資訊PM Keith Hsu指出,NAVI 融入 AI Agent 概念後,具備更高的主動性,能依任務需求串接不同資料庫與內部系統,協助使用者完成特定工作流程。
圖/ 數位時代

未來,網創資訊將持續與浪LIVE 深化合作,逐步導入更多內容至系統中、拓展更多應用場景。也期待在與客戶合作的過程中,共同發掘更多具體的應用靈感,並視需求開發對應功能,持續放大知識與經驗的價值,讓技術不只停留在工具層次,而能真正轉化為企業成長的動能。

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