實測|30 天自學計畫,我讓 ChatGPT 當家教!完整提示詞一次看
實測|30 天自學計畫,我讓 ChatGPT 當家教!完整提示詞一次看

新的一年總是想重新做人,你寫下的新年目標是什麼呢?

雖然 AI 可以翻譯了,但我還是很常許下「今年要學好英文」心願,然後歲末年初發現,嗯,毫無進展。

以前的我,總是卡在「不知道看什麼來學」或「練了沒人改」。

今年索性為了新年新希望,我運用 ChatGPT 的智慧體模式(Agent mode),配上一組 30 天技能養成計劃提示詞,只要輸入想學習的技能,AI 就能排出由淺到深的學習計劃表,搭配免費學習資源、實作小練習、不懂就問的 AI 指令。

免費自學、按表操課,還有人陪練,讚吧。

(補充:ChatGPT 在對話框點選「+」,選擇「智慧體模式」,比較能確認學習資源網址真的有效!不然很容易是 AI 亂掰的網址喔。)

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圖/ 數位時代
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圖/ 數位時代

AI自學核心概念是什麼?

1. 核心概念:AI 就是你的隨身教練

許多人在每年的開始都會許下宏願,例如「學好商業英文寫作」。但熱情往往在幾天後消退。這一次,我們嘗試將目標交給 AI。這套計畫的核心價值在於:

全方位資源: AI 能直接提供免費且高品質的學習資源。
實作導向: 不只讀理論,更有實作小專案。
陪練指令: 提供練習用的 AI 指令,讓你隨時有「人」對練。

2. 痛點解決:告別資訊焦慮,專注學習

傳統自學最大的兩個門檻是 「找資料」 與 「沒回饋」。 你可能花了一半的時間在 Google 搜尋「最好的英文寫作教材」,結果找到一堆廣告或過時資訊;或者寫完了文章卻不知道自己錯在哪裡。

這套 AI 指令能一次解決這兩個問題:

自動篩選教材: AI 幫你找出 YouTube 優質頻道、官方白皮書或免費課程,就像一個經驗豐富的圖書館員。提醒:ChatGPT 在對話框點選「+」,選擇「智慧體模式」,比較能確認學習資源網址真的有效!不然很容易是 AI 亂掰的網址喔。

排定節奏: 像家教一樣幫你規劃好 Week 1 到 Week 4 的每日進度,你只需要「按表操課」。

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圖/ 數位時代

3. 強調產出:即學即用,看見成果

許多人「學不會」是因為缺乏「應用場景」。這套方法的精髓在於交付物(deliverable) 的設計。

每週都有產出: 計畫不是讓你一直看書,而是設計每週都要有一個具體的成果(例如:寫出一封完整的客戶開發信、完成一份英文提案架構)。

AI 陪練指引: 當你不知道怎麼開始寫這個交付物時,AI 會提供指引(Hint),讓你邊做邊學,真正做到「即學即用」。

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圖/ 數位時代

4. 循環優化:從基礎到進階的 4 週循環

一個好的學習計畫必須有層次感。這套 AI 計畫將 30 天拆解為 4 週的學習循環,每天建議投入 1-2 小時:

基礎研究: 建立核心觀念。
小專案實作: 動手解決問題。
進階優化: 針對不足處進行修正。
週檢核點: 每週結束時進行回顧,讓你具體看見自己的進步幅度,建立成就感。

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圖/ 數位時代

5. 極致客製化:把 AI 變成「你的」家教

最後,這套方法最強大的地方在於 「可複製性」 與 「客製化」。這套邏輯不只能用來學英文,也能用來學程式設計、行銷或任何技能。只要在提示詞(Prompt)中加入你的個人需求,產出的計畫就會完全貼合你的生活:

學習偏好: 你喜歡看影片、聽 Podcast 還是讀文章?
時間安排: 你是利用通勤時間(零碎時間)還是晚上(完整時段)學習?
每日時長: 你每天能撥出 30 分鐘還是 2 小時?

將這些參數加入 Prompt,AI 產出的就不再是罐頭計畫,而是為你量身訂做的個人課程。

如果你想收到更多AI技巧,也可以訂閱《一天一AI》日報,我每天都會分享一些容易上手的工具!

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圖/ 數位時代

AI自學計畫提示詞

完整提示詞:
Create a 30-day plan to build a new skill, broken down into weekly goals and daily tasks. The plan should be clear, actionable, and progressive.


Choose a specific skill and define what success looks like at the end of 30 days.


1. For each week (and preferably each day), recommend specific free learning resources, such as free online courses, YouTube tutorials, documentation, blogs, or interactive platforms. Each resource must include:

-Title
-Platform (e.g., YouTube, official docs, etc.)
-Type (video, article, course, documentation)
-Short description of what it teaches
-URL

2.About links:
- Do not invent, guess, or hallucinate URLs.
- If you are unsure about the exact URL, replace the URL with a search query in this format: Search: ""
- Prefer official sites and well-known platforms (Google Developers, YouTube official channels, GitHub repositories, etc.).

. For every day that includes hands-on implementation / project work (e.g., “實作”, “小專案”, “練習”, “應用”, “測試”, “除錯”, “優化”, “完成專案”) also include:

-How-to Resource (Free): 1–2 free resources that directly show how to build that exact task (official samples, codelabs, documentation pages, or step-by-step videos/articles). Include the same fields as above (Title, Platform, Type, Description, URL).

-AI Co-pilot Steps: Provide 3–5 bullet prompts the learner can paste into an AI assistant to complete the task. Each prompt should be specific and include context, expected output, and constraints. Use this format:

-Prompt to AI:
a.What to provide to AI (inputs/data/sample sheet structure)
b.Expected output (code + where to paste + how to run/test)
c.Common pitfalls to ask AI to watch for

3.Add a “Deliverable” for each day: a concrete outcome that can be checked (e.g., “a script that cleans blank rows and logs results”, “a trigger that emails a daily summary at 9am”, “a README describing setup steps”).

4.Add a weekly section at the end of each week:

-Weekly checkpoint (what should work by now)
-Self-review questions (3 questions)
-Mini demo (how to demonstrate the week’s成果 in 2 minutes)

The plan should follow this structure:
Week 1 – Foundation:
Days 1–3: Research basics (articles, videos, etc.)
Days 4–7: Start structured learning (online courses or books), 1–2 hours per day
Week 2 – Practice:
Days 8–10: Apply what you’ve learned in small projects
Days 11–14: Focus on challenging areas and seek feedback
Week 3 – Advanced Learning:
Days 15–17: Learn advanced techniques
Days 18–21: Apply in larger, more complex projects
Week 4 – Mastery:
Days 22–24: Refine skills through practice
Days 25–27: Identify and improve weak areas
Days 28–30: Complete and share a final project; reflect on progress

Make sure all recommended resources are free and accessible.

Prioritize official documentation, official samples, and high-quality free tutorials.

Output in Traditional Chinese. Keep the same formatting style as the example output (with emojis, week headers, day-by-day breakdown, and resource blocks).

我想要學的是:(請自填)

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延伸月讀:Google官方推薦「40個實用AI技巧」:學習、生圖、做報告、規劃行程⋯完整應用一次看

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Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?

若將生成式人工智慧(GenAI)技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺,Physical AI(實體AI)則讓 AI 真正理解並介入真實世界:從機器人、自駕車到智慧製造,AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」,其中,自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域,也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用,因為,不僅要控制車輛,還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動,需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言,Physical AI不只是 AI 技術演進,而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折:從依賴規則控制(Rule-based)的自駕系統,逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台,讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚,走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去,自駕車依靠高精地圖、光達(LiDAR)、攝影機等感測器,以及大量預先設定好的規則進行判斷,這種作法能處理相對固定的情境,但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境,例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則,系統很容易受到限制。

勤崴國際認為,Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式:透過更強大的 GPU 算力,結合世界模型(World Model)、數位孿生(Digital Twin)與模擬器(Simulator),AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬,再將學習成果快速部署到真實道路,不僅大幅縮短訓練與驗證時間,也讓自駕系統持續學習與進化。

#2 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際以廠區自駕接駁車與自駕載貨車服務,協助製造業者實現智慧工廠願景。
圖/ 勤崴國際

「在 Physical AI 賦能下,自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖,再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示,例如當系統看到路邊有人揮手,不只是辨識動作,而是能推論對方有搭車需求;當機車快速切入車道,也能提前預測可能路徑,而非等事件發生後才反應。

這也意味著,自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭:自駕車不僅是智慧移動的新載具,更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標;換言之,Physical AI比拚的不是演算法,而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫,讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化,形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域,勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料,勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運,建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來,勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署,累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次,更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫;為進一步加速自駕車產業價值鏈發展,勤崴國際也攜手車廠、路側設備,感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例,由於路線涵蓋園區內外道路,自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存,離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境,對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰;截至今日,該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里,接駁率高達96.7%;此外,勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車,累積服務超過216,794人次,驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域,勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用,例如今(2026)年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務;林映帆指出,相較於工業場域重視效率,觀光應用更重視人車互動與乘車體驗,遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁,系統除了安全辨識行人與周遭環境,也能透過語音互動提升搭乘安心感,證明自駕車不僅適用於產業應用,更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

#3 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務。
圖/ 勤崴國際

接下來,勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗,攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市,協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說:「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後,勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略:將共通技術平台模組化,再依不同客戶需求進行客製化調整,讓每新增一個場域,都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

#0 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際副總經理林映帆表示,將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略,攜手自駕車產業鏈夥伴,協助AI自駕車等智慧移動落地應用,以及打造「國家隊」前進海外市場。
圖/ 數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地,未來智慧移動的競爭,不再只是比誰擁有更大的模型,而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫,以及串聯完整生態系;在這個關鍵時刻,勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方,也希望攜手更多產業夥伴,共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊,讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中,占有一席關鍵位置。

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