ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity、NotebookLM 最強組合技解析,5 個 AI 工具打造高效工作流!
ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity、NotebookLM 最強組合技解析,5 個 AI 工具打造高效工作流!

「三天後交一份針對 20-50 歲女性的美妝市場調查報告。」當你收到老闆的任務時,你的第一想法會是打開 ChatGPT,還是 Gemini?或是其他 AI 工具,如 Claude、Perplexity⋯⋯等?

面對琳琅滿目的 AI 工具選項,你是否很常陷入「什麼時候該用哪一款」的決策疲勞。生產力專家 Jeff Su 在近期發布的「The Only AI Tools You Need (12-Minute Guide)」影片中指出,要在 90% 的工作中發揮 AI 價值,關鍵不在於尋找一款「萬能工具」,而是根據各個模型的核心強項,建立一套具備邏輯的工作流程。

Jeff Su 首先解析五大主流 AI 工具的強項,並提供串連一套高效 AI 工作流的建議。

Jeff Su
圖/ 螢幕截圖自 YouTube: Jeff Su

ChatGPT、Gemini、NotebookLM 等 AI 工具的強項是什麼?

要建立高效工作流,首先必須精確分配任務。在此之前,更得了解 AI 工具各自具有什麼特色。

ChatGPT:執行力最強,適合需要嚴格遵循框架的任務

ChatGPT 最大的優勢在於其「服從度」(Obedience)。當面對包含十幾項規則的複雜、多步驟指令時,ChatGPT 表現最為穩定,它會依循指令一步步照做,而不會輕易漏掉細節或自作主張簡化步驟。因此ChatGPT適合處理需要高度精確度,與嚴格遵循框架的任務。

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(延伸閱讀|一手評測|ChatGPT 攻略:從對話框的「+」到選單介面,有哪些超好用功能?)

Gemini:跨媒體處理它最強

身為 Google 生態系的核心,Gemini 的超能力在於原生多模態處理與超長上下文視窗。它能同時閱讀文件、聽取音訊並觀看長影片,並將這些資訊整合為一份 SOP。

Gemini 基本版(有 Google 帳號即可使用)的脈絡長度就有 32k 個詞元;付費版高達 100 萬個詞元,約可處理 1,500 頁文字或 3 萬行程式碼,因此,對於需要處理長達一小時的會議錄影、搭配 20 頁簡報並摘要決策的商務情境,Gemini 是目前市場上的不二人選。

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(延伸閱讀|Gemini 訂閱方案有哪些?怎麼選?價格、功能、適用對象…一表告訴你)

Claude:草稿完成度最高,後續微調幅度較小

Claude 的強項在於其輸出的「初稿完成度」極高,適合撰寫需要精準模擬特定語氣的商務書信,或是要求一次就能跑通的程式碼(如 Go 語言程式碼或互動式圖表)。

此外,Claude 的邏輯與語感更接近人類,只要提供它過去的作品範例,它幾乎能完美複製你的語氣。對於內容創作者來說,就能請它維持同樣風格寫文案、影片腳本等,有效減少後續微調的時間。

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Perplexity:能抓取最新產業數據、即時資料

Perplexity 並非通用型聊天機器人,而是針對「搜尋」優化的答案引擎。它的核心功能在於極速抓取即時資料,並附上可驗證的來源連結。在需要驗證事實、查找特定餐廳或分析最新產業數據時,Perplexity 能取代傳統搜尋引擎,提供精準的精確答案。

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NotebookLM:封閉式知識庫,杜絕 AI 幻覺

NotebookLM 是一款由 Google 推出的線上筆記軟體,內建 Gemini 人工智慧,特色是它只會根據使用者提供的資料回答問題,而不會憑空發揮,因而能極大化降低「AI 幻覺」的出現。因此當需要檢核內容是否正確時,如需要檢查報告中引用的數據正確性,NotebookLM 是最可靠的驗證工具。

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(延伸閱讀|NotebookLM 教學|能設定對話角色、安全性升級,好用 AI 筆記工具大升級!一次看懂操作方式)

AI 工具 核心定位 / 特色 適合任務
ChatGPT 具高服從性,嚴格執行指令 需依序執行的複雜或多步驟指令
Gemini 多模態處理能力、超長上下文 影片/音訊摘要、Google Workspace 整合
Claude 輸出高品質初稿 專業文案、寫程式、語氣模仿
Perplexity AI 搜尋引擎 事實查證、即時資訊查找
NotebookLM 基於來源的分析 內部文件摘要、檢核 AI 幻覺

五大 AI 工具,打造高效 AI 工作流

理解各工具的專長後,接下來便是思考如何將它們融入工作流中。Jeff Su 強調,一個成熟的 AI 工作流不應是零散的嘗試,而是一條具備邏輯的生產線。以下便是 Jeff Su 分享他如何將上述五大 AI 工具導入他的工作流中:

策略與架構階段:ChatGPT / Gemini

因為 ChatGPT 會嚴格遵守使用者的指令去執行,所以可利用它來構思整體架構。或使用 Gemini 的長視窗,優化多媒體研究資料,建立初步的計畫原型。

執行與產出階段:Claude

將初步架構交由 Claude 進行細部撰寫。利用其優異的寫作模仿能力,產出具備專業語感且可直接交付的文稿。

事實驗證階段:Perplexity

針對文中提及的數字、趨勢或案例,使用 Perplexity 進行外部驗證,確保資訊具備即時性且有可靠來源支持。

正確性檢查:NotebookLM

最後,將所有原始資料與產出的文稿匯入 NotebookLM,確認輸出內容是否與核心資料一致,完成最終內容核實。

如今,AI 應用變得普及且與日常密不可分,「如何利用 AI 工具提升生產力?」幾乎已成為每位工作者的目標。Jeff Su 提醒,不要為了工具而使用工具,只在它能解決你實際問題時才加入工作流。因此,建議使用者在正式導入 AI 工具前,除了要了解工具特色外,更應清楚評估在哪個工作環節中可以導入 AI,如此才能真正達到「AI 省力」之效。

對於還在初步摸索如何使用 AI 工具的使用者來說,則建議可以先精通一個通用型工具(如 ChatGPT),待其功能無法滿足特定細節需求時,再視情況引入具備專業強項的工具(如 Perplexity 的搜尋或 Claude 的寫作)。這樣一來,也可減少同一時間熟悉五個 AI 工具的認知負擔。

資料來源:YouTube-Jeff Su

本文授權轉載自FC未來商務

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從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?
從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?

走進蔬果加工廠,同樣是100公斤高麗菜,最後能做出多少成品?答案不見得相同。氣候、產地與品質影響原料條件,客戶要求的切法、重量與交期也各不相同。對曾任科技業研發主管十多年的宜展科技農業執行長林佑澤而言,這是與科技製造截然不同的世界。

「農業部分全部都不一致。」林佑澤以青江菜為例,即使機械手臂已經訓練好辨識特徵,面對形狀各異的蔬菜,仍難以判斷該從哪裡抓取。農產品的天然變數,卻得面對學校團膳、連鎖餐飲、航空空廚等企業客戶對品質與交期的要求。如何讓加工流程穩定運作,成為宜展投入數位轉型的起點。

從紙本、LINE到數據,先把現場經驗留下來

目前宜展一年處理數千噸蔬果、服務超過120家企業客戶,業務涵蓋採購、截切、清洗、包裝與配送。林佑澤觀察,農產加工的關鍵經驗往往掌握在資深員工手中:該買多少菜、原料損耗多少、訂單增加又該安排多少人力,都仰賴現場判斷。

「主要就是把人的經驗變成數據。」林佑澤說。過去客戶透過LINE或紙本下單,現場靠人工整理訂單、對照不同客戶的加工規格;如今宜展利用AI辨識訂單內容並匯入ERP,再依客戶、品項與規格進行標籤化派工。製程則透過QR Code記錄原料投入量與成品產出量,逐步掌握各環節的加工損耗。

接下來是整理現場的判斷依據。林佑澤透過與資深員工對談,了解採購、派工與品管的作業方式,再利用AI協助找出規則、建立SOP。AI整理出的流程仍須由現場人員逐項確認、修正,才能實際執行。

品質管理也在持續改善。傳統金屬檢測器難以辨識菜蟲、橡皮筋等非金屬異物,宜展正與技術夥伴規劃導入AI影像辨識,輔助產線末端檢查。林佑澤表示,每批農產品品質不同,比起單看良率,他更重視客訴是否減少。隨著訂單與製程資訊逐步累積,宜展也希望進一步建立需求預測、採購建議與生產排程模型,減少營運對資深員工個人經驗的依賴。

不只把菜切好,乾燥加工尋找第二成長曲線

除了改善截切本業,宜展也開始發展乾燥加工。學校團膳在寒暑假面臨需求波動,生鮮蔬果則有保存期限短、價格易受產季影響等限制。林佑澤希望藉由乾燥技術延長農產品保存期限,開拓附加價值更高的加工業務。

不過,乾燥同樣有依賴經驗的問題。傳統做法是太乾就降低溫度、縮短時間,不夠乾就反向調整。每批原料的水分與成熟度不同,反覆試做不僅增加成本,也難以維持品質一致。「品質目標沒有設定的話,前面的製程參數就不知道怎麼調整。」林佑澤將過去研發車用面板的思維帶進農產加工:先決定產品希望達到的口感、含水率與水活性,再回頭檢視原料成熟度、截切厚度及乾燥參數等條件。

團隊進一步結合不同乾燥技術、自行改造設備,並接洽桃園的設備業者合作。林佑澤曾比較其他地區的設備,最後選擇設備構造、乾燥均勻度與可靠度較符合需求的桃園業者。宜展也持續累積製程參數,希望未來透過AI找出適合不同原料的乾燥曲線,減少反覆試做。

「我們主要還是要做代工,想要做一個功能性的原料平台。」林佑澤說,果乾目前更像是展示技術能力的產品,未來希望將服務延伸至辛香料、中藥材、太空食品、超級蔬菜及寵物食品等領域。現階段宜展主要營收仍來自蔬果截切本業,乾燥事業尚未形成主要收入。未來若能建立穩定的乾燥製程與代工能力,宜展便有機會從既有蔬果供應鏈,切入附加價值更高的食品原料市場。

從彰化走向桃園,驗證營運方法能否跨區複製

隨著加工流程逐步數位化,宜展也開始思考,這套管理方法能否帶到彰化以外的場域。

參與桃園市政府青年事務局天際線加速器及Meet桃園+後,宜展擴大與桃園產業生態系的連結。林佑澤提到,天際線協助邀集不同局處了解團隊需求,並提供資源媒合機會。宜展也開始與桃園市農會及在地農民合作,增加北部原料來源。這項合作不只拓展了供應來源,更成為宜展因應極端天候、穩定供貨的重要助力。林佑澤回憶,先前中南部連日降雨,蔬菜供應受到影響,宜展便從北部調度蔬菜,以不同產區互相支援,降低天候對供貨的衝擊。此外,團隊也透過天際線資源,獲得參與日本國際伴手禮設計競賽的輔導,並成功榮獲金賞獎肯定,除了展現產品的創新與設計實力,也為宜展拓展海外市場、提升國際能見度創造更多機會。

下一步,宜展規劃以桃園大溪作為第二個驗證場域,將彰化累積的資料、SOP與加工管理經驗,轉化為可複製、可優化的營運管理模式,帶到不同產地、供應鏈及人員條件下驗證。林佑澤指出,未來若要跨區域擴張,不可能每到一個新地方,就把原有團隊整批搬過去。因此,宜展希望將資深員工的實務經驗,轉化為標準化流程與數據模型,結合AI進行生產排程、資源配置及營運決策,讓新場域能依據當地條件快速調整,降低對特定人員經驗的依賴。

從彰化到桃園,宜展接下來要驗證的,是這套從傳統農產加工現場整理出來的管理方法,是能夠跨區域複製、快速部署並持續優化的農產加工營運系統。 長期目標是降低新場域的建置成本與管理複雜度,提升擴張效率,讓傳統農產加工業具備規模化發展的能力。

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