我這禮拜在跟 AI 聊：「我有哪些工作可以自動化？」第一輪它給了一份很漂亮的清單，講師備課、選題評估、合作回信，看起來都合理。
但這些是它真的知道我在做的事、還是猜的？AI 承認，是猜的，並不精確。
後來我換了個問法，這次跑出來的答案完全不同，是真的根據我過去聊的內容、安裝的工具，列出重複做的事。
那要怎麼讓 AI 真的調取過去的資料，給你建議？這是我的做法。
Step 1：先讓 AI 認識你，問建議才有用
先確認有開啟「記憶」。Claude 的介面在設定（Setting）裡的能力（Capabilities），包含可否搜尋過去對話、可否從對話中記下脈絡。這兩個設定都打開後，用幾次對話和 AI 討論你的工作，它會記下「你」的樣貌。
我的記憶裡分成三類：工作背景、個人背景、最近在做的事。有了這些，它才不是在猜你。
Step 2：從「memory + connector」，找出值得你自動化的任務
有了記憶之後，這樣向 Claude Cowork 提問：
「根據我的 memory、已安裝的 connector，建議我可以做的自動化工具、自訂工作流（skill）或排程任務。」
這個問法的關鍵是「memory + connector」同時給進去。它不只回答「你可以做什麼」，而是根據你真的有在用的工具、真的有連接的服務，給出實際可執行的方向。
Step 3：10 個建議裡，有 2 個我馬上能做
我跑了一次，它列了 10 個建議。其中因為我有連接 Google Analytics，而且很常請它分析數據成效，它建議我做兩件事：
- GA 即時儀表板（Live Artifact）
- 每週一頁 GA 績效摘要報告（排程執行）
這兩個都不是泛泛的建議，是真的對上我的使用習慣。
Step 4：不是每個都該做，給你三個判斷方向
拿到清單後，不用每個都急著動手。問自己三個問題：
- 每月做 ≥3 次嗎？ 頻率夠，才值得包裝成工作流
- 任務目的說得清楚嗎？ 目的模糊的，AI 也做不好
- 「上次怎麼做」的步驟說得出來嗎？ 說得出步驟，才能讓 AI 照著跑
三個都符合，再做成自訂工作流或排程任務。否則先放著，等你把流程跑熟再說。
直接複製這段 prompt 試試
根據我的 memory，加上我可以裝的 connector，建議我哪些工作適合做成
自訂工作流、排程任務或寫進 memory。每項給：分類理由、設定時間、踩坑提醒。
這段問法比「我可以自動化什麼」精準很多，因為它逼 AI 給出針對你的答案，而不是針對所有人的通用清單。
整個流程的核心邏輯只有一句：先讓 AI 認識你，再問它對你的建議。順序對了，答案才有用。
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