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之前聽一些顧問說，資深工作者擁有領域知識，相比資淺的人可以更好地駕馭 AI。這句話，對，也不對。
今天的客座分享者、冠捷科技協理覃俊龍，跟我說了一個他親身的故事。
因為有 20 多年的軟體開發經驗，他跟 AI 溝通，總愛把步驟、規格寫得明明白白，讓 AI 照著執行。
直到團隊裡一個程式小白，想做紅外遙控自動化測試工具。沒寫複雜需求，只是直白跟 AI 說：「我想要做紅外線遙控的工具，我不會寫程式，你帶我做。」
沒想到，AI 直接化身專屬顧問，一步步教他：給程式碼、教執行、給回饋、再優化。全程手把手，最後，一個小白真的獨立做出了工具。
這個互動方式讓他非常驚艷：「原來 AI 還能這樣用！」放下技術執念、用開放的方式提問，才能啟動 AI 的全部潛力。
拋棄單純的 SOP，別讓 AI 遷就你的極限
許多資深工作者習慣將自己多年總結的標準作業流程（SOP）直接套用在 AI 身上，要求 AI 照著步驟做。然而，AI 擁有遠超常人的龐大知識庫，如果你只給予它你原有的 SOP，它就只能產出「跟你能力差不多」的結果，這完全浪費了它的潛能。
正確的做法是：「 給目標，不給步驟 」。只要向 AI 描繪出計畫的全貌與最終期望的成果樣貌，AI 就有機會從你未曾設想過的維度切入，提出更具創造力的方案，進而大幅提升產出品質。
麻瓜溝通法：不知從何下手？讓 AI 來當顧問
有時候我們知道目標，卻不知該如何開始。這時，不妨利用「反問法」，將主導權交給 AI。
你可以這樣對 AI 說：「 我想達到（某個目標），但我不知道從哪裡開始。請你一步步反問我需要的資訊，並帶領我完成。 」透過這個指令，AI 會瞬間化身為專業顧問，引導你梳理思緒並走完全程。這正是沒有專業背景的「麻瓜」也能做出超越老鳥成果的秘訣。
迭代審查：初稿永遠只是起點
在使用 AI 時，不能期待它「一次到位」。AI 產出的初稿，通常只是用來對焦的工具。
拿著初稿去測試、審視，並將錯誤或不夠精準的結果反饋給 AI。 透過來回幾輪的溝通與修正，AI 才能真正理解你的需求，並精準產出你心目中理想的成果。
壓力測試：邀請 AI 成為你最嚴格的審查員
AI 也是極佳的「找碴」專家。你可以賦予 AI 嚴格審查員的角色，請它用批判的角度來挑剔你的計畫。
人總有盲點，但只要你授權 AI「不客氣」地檢視，它就能客觀且全面地指出計畫中潛藏的漏洞與風險，幫助你提前防範未然。
麻瓜溝通法 x 領域經驗 ＝ 驚人的躍進
當資深的老鳥工程師願意放下「下達明確 SOP」的掌控慾，轉而學習這套開放、引導式的「麻瓜溝通法」，再將其與自身深厚的「領域知識」相結合時，就能產生強大的化學反應。
最強的組合，從來不是老鳥獨大，當 AI 的全能 + 老鳥的專業判斷，才是 AI 時代的核心競爭力。
你也想來客座分享？這邊留言給我，把你運用 AI 的具體方式寫出來，尤其是你個人使用的心得和故事，我會再跟你聯繫唷。
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