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AI 內容生產力工作坊

Claude Code × MCP × Skills 五層架構實戰

Vista Cheng
https://www.vista.tw

Vista Cheng

Vista Cheng

內容策略顧問 ｜ AI 內容生產力講師

《ChatGPT提問課》作者，專注 AI 驅動的內容與商業策略。長期研究人工智慧在內容創作、行銷策略和個人生產力領域的應用，協助超過 200 家企業導入 AI 工作流程。

vista.tw — AI 內容策略知識庫solo.tw — 一人公司生態系創辦人「AI 內容生產力工作坊」系列課程主講

課程議程（上半場）

  1. 01

    背景脈絡：AI 內容生產新時代

  2. 02

    五層架構：從輸入到分發的系統化流程

  3. 03

    工具實戰：Claude Code × MCP × Skills

  4. 04

    研究自動化：深度調研與資料整合

課程議程（下半場）

  1. 01

    內容生產：一篇文章六種格式

  2. 02

    Skills 系統：打造專屬內容引擎

  3. 03

    內容飛輪：持續運轉的策略

  4. 04

    30 天行動計畫：從學習到實踐

01

背景脈絡

AI 內容生產新時代的機遇與挑戰

“
內容創作的本質不會改變，但生產方式正在經歷革命性的轉變。

— Vista Cheng

2026 AI 內容趨勢觀察

知識工作者的困境

  • 資訊過載

    每天面對海量資訊，難以有效篩選與整理

  • 時間碎片化

    被會議、郵件、訊息切割，難以專注創作

  • 產出壓力

    需要持續輸出高品質內容，維持專業形象

  • 跨平臺需求

    同一內容需適配不同平臺格式與風格

73%

的知識工作者

表示每天花超過 2 小時在重複性的內容整理工作上

AI 帶來的改變

  • 自動化研究

    AI 可快速蒐集、整理、分析大量資訊

  • 智慧寫作輔助

    從大綱生成到潤稿校對全程協助

  • 格式轉換

    一鍵將文章轉為簡報、社群貼文、電子報

  • 個人化工作流

    建立符合個人風格的自動化流程

傳統 vs AI 輔助內容生產

傳統方式

  • ✓ 手動蒐集資料
  • ✓ 逐字撰寫初稿
  • ✓ 反覆修改潤飾
  • ✓ 手動轉換格式
  • ✓ 個別發布各平臺

AI 輔助

  • ✗ 自動化深度調研
  • ✗ AI 協作起草
  • ✗ 智慧潤稿建議
  • ✗ 一鍵多格式轉換
  • ✗ 批次分發策略

AI 內容工具演進

2022–23

ChatGPT 到 GPT-4

對話式 AI 開啟新紀元，推理與創作能力大幅提升

2024

Claude 3 系列

長文本理解與品質躍升

2025

AI Agents 元年

自動化工作流成為主流

2026

整合型生產系統

Claude Code + MCP + Skills 生態成熟

💡

關鍵洞察

AI 不是要取代創作者，而是成為創作者的超級助手，讓人類專注在最有價值的思考與決策上。

本課程的定位

  • 系統化方法

    不只是工具教學，而是完整的內容生產方法論

  • 實戰導向

    每個概念都有對應的實作練習

  • 可複製架構

    建立可持續運作的個人內容系統

  • 進階整合

    串接多種工具打造自動化流程

課程三大支柱

🏗️

架構思維

掌握五層內容生產架構

🛠️

工具實戰

Claude Code + MCP + Skills

🔄

系統運作

建立持續運轉的內容飛輪

“
工具會更迭，但方法論會留存。掌握底層邏輯，才能駕馭未來的任何工具。

— Vista Cheng

誰適合這門課程

  • 知識工作者

    需要持續產出專業內容的職場人士

  • 講師與顧問

    需要準備教材、簡報、文件的專業者

  • 內容行銷人員

    負責企業內容策略與執行的工作者

  • 自媒體經營者

    個人品牌、部落客、Podcaster

課程學習目標

  • 理解 AI 內容生產的五層架構

  • 熟練操作 Claude Code 核心功能

  • 掌握 MCP 伺服器串接技術

  • 建立個人專屬 Skills 系統

  • 設計並執行內容飛輪策略

✍️ Practice

暖身練習

  1. 1 盤點你的內容生產痛點
  2. 2 列出你目前內容工作中最耗時的 3 件事
  3. 3 思考這些工作是否可以被自動化
  4. 4 預想課程結束後希望達成的改變
⏱ 5 分鐘

02

五層架構

從輸入到分發的系統化內容生產流程

五層架構概覽

  • Layer 1：Input 輸入層

    資料蒐集與靈感捕捉

  • Layer 2：Research 研究層

    深度調研與知識整合

  • Layer 3：Production 生產層

    內容創作與寫作

  • Layer 4：Processing 加工層

    編輯、潤稿與格式轉換

  • Layer 5：Distribution 分發層

    多平臺發布與推廣

五層架構流程

1

Input 輸入

資料蒐集與靈感捕捉

2

Research 研究

深度調研與知識整合

3

Production 生產

內容創作與寫作

4

Processing 加工

編輯、潤稿與格式轉換

5

Distribution 分發

多平臺發布與推廣

🎯

五層架構的核心理念：將內容生產流程標準化、模組化，讓每個環節都可以被優化和自動化。

Layer 1：Input 輸入層

  • 靈感捕捉

    隨時記錄想法、觀察、閱讀筆記

  • 資訊蒐集

    訂閱、RSS、社群監測

  • 素材管理

    圖片、引用、參考資料整理

  • 輸入習慣

    建立固定的資訊攝取節奏

輸入層的 AI 應用

  • 自動摘要訂閱內容

  • 智慧分類與標籤

  • 相關資料推薦

  • 語音轉文字筆記

輸入層推薦工具

📝

Notion

全能筆記與知識庫

📰

Readwise

閱讀摘要與同步

🎙️

Whisper

語音轉文字

建立有效的輸入系統

  • 定義資訊來源

    選擇高品質、相關性高的來源

  • 設定攝取頻率

    每日、每週的固定閱讀時間

  • 建立分類架構

    按主題、專案、重要性分類

  • 定期回顧

    每週回顧並整理待用素材

“
輸入的品質決定輸出的品質。垃圾進，垃圾出。

— 程式設計界諺語

Layer 2：Research 研究層

  • 主題研究

    深入了解特定主題的背景與脈絡

  • 資料分析

    整合多方資訊，找出洞見

  • 競品觀察

    分析同領域的優秀內容

  • 趨勢追蹤

    掌握產業動態與新興話題

研究層的 AI 應用

  • 自動化網路搜尋與摘要

  • 學術文獻整理與引用

  • 數據視覺化與分析

  • 多語言資料翻譯整合

Deep Research 方法論

  • 定義研究問題

    明確要回答的核心問題

  • 多源蒐集

    至少 5 個不同來源的資料

  • 交叉驗證

    比對不同來源的說法

  • 結構化整理

    將發現整理成可用格式

Deep Research 指令範例

markdown 
# Deep Research: [主題名稱]

## 研究目標
- 了解 [主題] 的最新發展
- 找出 3-5 個關鍵趨勢
- 收集權威來源的數據支持

## 研究來源
1. 學術期刊與研究報告
2. 產業分析與市場報告
3. 專家觀點與訪談
4. 官方統計與政府資料
5. 社群討論與輿情

## 輸出格式
- 執行摘要（300 字）
- 關鍵發現（條列）
- 資料來源清單
- 延伸閱讀建議

研究層推薦工具

🔍

Perplexity

AI 搜尋引擎

📚

Semantic Scholar

學術搜尋

📊

Statista

數據統計

✍️ Practice

研究練習

  1. 1 使用 AI 進行主題研究
  2. 2 選擇一個你感興趣的專業主題
  3. 3 使用 Deep Research 方法進行 10 分鐘研究
  4. 4 整理出 5 個關鍵發現
⏱ 15 分鐘

Layer 3：Production 生產層

  • 構思大綱

    規劃內容結構與重點

  • 撰寫初稿

    將想法轉化為文字

  • AI 協作

    與 AI 共同創作

  • 迭代修改

    根據反饋調整內容

生產層的 AI 應用

  • 大綱生成與結構建議

  • 段落擴寫與細節補充

  • 風格轉換與語氣調整

  • 多版本變體生成

AI 協作寫作心法

  • 明確指令

    給 AI 清楚的任務說明

  • 提供脈絡

    分享背景資訊與參考資料

  • 迭代優化

    多輪對話逐步完善

  • 人類把關

    最終內容由人類審核確認

“
AI 是絕佳的初稿機器，但精煉的最後一哩路，仍需要人類的判斷與品味。

— Vista Cheng

文章撰寫提示詞範例

markdown 
請幫我撰寫一篇關於 [主題] 的文章。

## 文章規格
- 字數：約 1500 字
- 風格：專業但易讀
- 目標讀者：[描述讀者特徵]

## 結構要求
1. 引言：帶出問題意識
2. 背景：解釋為何重要
3. 主體：3-4 個重點論述
4. 案例：具體實例說明
5. 結論：行動呼籲

## 參考資料
[貼上研究階段收集的資料]

寫作效率技巧

  • 批次處理

    集中時間完成同類型任務

  • 模板系統

    建立常用內容模板

  • 先求完成

    初稿不求完美，快速產出

  • 定時寫作

    固定時段進入寫作狀態

Layer 4：Processing 加工層

  • 編輯潤稿

    修正錯誤、優化文句

  • 格式轉換

    將內容轉為不同格式

  • 視覺設計

    配圖、排版、美化

  • 多語言版本

    翻譯與在地化

加工層的 AI 應用

  • 自動校對與文法檢查

  • 一鍵轉換為簡報、貼文

  • AI 配圖生成

  • 多語言翻譯

6

種格式

一篇文章可以轉換為：部落格、電子報、社群貼文、簡報、Podcast 逐字稿、影片腳本

一稿多用策略

  • 核心長文

    作為內容的主要載體

  • 簡報版本

    擷取重點製作投影片

  • 社群摘要

    精煉為平臺適合的長度

  • 電子報

    加入個人觀點與 CTA

  • 短影音

    轉為口說腳本

加工層推薦工具

✍️

Grammarly

文法校對

🎨

Canva AI

視覺設計

🌐

DeepL

專業翻譯

Layer 5：Distribution 分發層

  • 平臺策略

    選擇合適的發布管道

  • 排程發布

    規劃最佳發布時間

  • 互動經營

    回覆留言、建立關係

  • 數據追蹤

    分析成效、持續優化

分發層的 AI 應用

  • 最佳發布時間建議

  • 標題與描述 A/B 測試

  • 自動化排程發布

  • 互動回覆輔助

多平臺分發策略

  • 官網/部落格

    完整版內容，SEO 主力

  • 電子報

    精選內容 + 獨家觀點

  • LinkedIn

    專業洞見，建立權威

  • Facebook/Instagram

    視覺化 + 互動性

  • YouTube/Podcast

    深度內容，長尾流量

分發層推薦工具

📅

Buffer

社群排程

📧

ConvertKit

電子報

📈

Google Analytics

數據追蹤

🔄

五層架構不是線性流程，而是循環系統。分發後的數據回饋，會成為下一輪創作的輸入。

✍️ Practice

架構規劃練習

  1. 1 設計你的五層流程
  2. 2 畫出你目前的內容生產流程
  3. 3 標記各環節使用的工具
  4. 4 找出可以改進的環節
  5. 5 規劃導入 AI 的優先順序
⏱ 10 分鐘

03

Claude Code 實戰

終端機裡的 AI 超級助手

什麼是 Claude Code

  • 終端機 AI 助手

    在命令列直接與 Claude 對話

  • 檔案系統整合

    可讀寫本地檔案

  • 工具調用

    執行 shell 指令、API 呼叫

  • 長對話記憶

    維持專案脈絡

Claude Code vs 網頁版 Claude

網頁版 Claude

  • ✓ 對話式互動
  • ✓ 需手動複製貼上
  • ✓ 無法存取本地檔案
  • ✓ 單次對話限制

Claude Code

  • ✗ 終端機整合
  • ✗ 直接讀寫檔案
  • ✗ 完整專案存取
  • ✗ 持續專案脈絡

安裝 Claude Code

bash 
# 安裝 Claude Code
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# 設定 API Key
export ANTHROPIC_API_KEY="your-api-key"

# 啟動 Claude Code
claude

Claude Code 核心功能

  • Read / Write / Edit

    讀取、建立、編輯檔案

  • Bash

    執行終端指令

  • Glob/Grep

    搜尋檔案與內容

  • WebFetch

    抓取網頁內容

基本操作範例

bash 
# 在專案目錄啟動
cd ~/my-project
claude

# 對話範例
> 幫我讀取 README.md 的內容

> 把這個想法寫成一篇文章，存到 drafts/idea.md

> 搜尋所有包含 "AI" 的 markdown 檔案

內容工作實用指令

  • 「幫我整理這個資料夾的筆記」

    自動分類與摘要

  • 「把這份文件轉成簡報大綱」

    格式轉換

  • 「校對這篇文章並修正」

    編輯潤稿

  • 「根據這些素材寫一篇文章」

    內容生成

“
Claude Code 讓你在熟悉的工作環境中，隨時召喚 AI 助手，不需要切換視窗、複製貼上。

— Vista Cheng

CLAUDE.md 專案配置

  • 專案說明

    讓 Claude 理解專案脈絡

  • 常用指令

    定義專案特定的工作流

  • 風格指南

    設定輸出的語氣與格式

  • 禁止事項

    避免不當操作

CLAUDE.md 範例

markdown 
# My Content Project

## 專案說明
這是我的個人部落格內容庫。

## 寫作風格
- 使用繁體中文
- 語氣專業但親切
- 每篇文章 1000-1500 字
- 使用「臺灣」而非「台灣」

## 常用指令
- 新文章放在 drafts/ 資料夾
- 完成的文章移到 published/
- 圖片放在 images/

## 注意事項
- 不要刪除已發布的文章
- 保留原始素材檔案
✍️ Practice

Claude Code 練習

  1. 1 設定你的第一個專案
  2. 2 建立一個內容專案資料夾
  3. 3 新增 CLAUDE.md 配置檔
  4. 4 用 Claude Code 建立幾個測試檔案
  5. 5 嘗試讀取、編輯、搜尋操作
⏱ 15 分鐘 📎 Claude Code

進階技巧：Task 工具

  • 平行處理

    同時執行多個子任務

  • 專門代理

    派遣專家處理特定工作

  • 長任務拆解

    將複雜工作分成多步驟

Task 使用範例

markdown 
# 複雜任務範例

請幫我完成以下工作：

1. 研究「2026 AI 趨勢」相關資料
2. 整理成 5 個重點
3. 為每個重點寫一段 200 字說明
4. 最後整合成一篇完整文章

每個步驟完成後告訴我進度。

內容創作工作流

  • 素材整理

    整理散落的筆記與參考資料

  • 大綱生成

    根據素材產生結構化大綱

  • 分段撰寫

    逐段完成初稿

  • 整合潤飾

    統一風格、校對完善

  • 格式輸出

    轉換為所需格式

⚡

Claude Code 的真正威力在於：你可以用自然語言描述工作，讓 AI 自動拆解成可執行的步驟。

04

MCP 伺服器

擴展 Claude 能力的秘密武器

什麼是 MCP

  • Model Context Protocol

    模型上下文協定

  • 標準化介面

    讓 AI 連接各種工具與服務

  • 雙向通訊

    不只讀取資料，也能執行動作

  • 可擴展性

    任何開發者都能建立 MCP 伺服器

MCP 能做什麼

  • 存取資料庫

    查詢、新增、更新資料

  • 串接 API

    呼叫外部服務

  • 操作應用程式

    控制瀏覽器、IDE 等

  • 讀寫雲端

    Google Drive、Notion 等

熱門 MCP 伺服器

🗄️

SQLite

本地資料庫操作

🔍

Brave Search

網路搜尋

📁

Filesystem

進階檔案操作

內容工作常用 MCP

  • Notion MCP

    讀寫 Notion 頁面與資料庫

  • Google Drive MCP

    存取雲端文件

  • GitHub MCP

    管理版本與協作

  • Browser MCP

    自動化網頁操作

MCP 設定檔範例

json 
{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@anthropic-ai/mcp-server-filesystem", "/path/to/allowed/dir"]
    },
    "brave-search": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@anthropic-ai/mcp-server-brave-search"],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

設定 MCP 伺服器

  • 編輯設定檔

    修改 ~/.claude/settings.json

  • 指定伺服器

    設定 command 與 args

  • 環境變數

    加入必要的 API Keys

  • 重啟生效

    重新啟動 Claude Code

✍️ Practice

MCP 設定練習

  1. 1 設定第一個 MCP 伺服器
  2. 2 安裝 Brave Search MCP
  3. 3 取得 Brave API Key
  4. 4 加入設定檔
  5. 5 測試搜尋功能
⏱ 10 分鐘

Notion MCP 應用場景

  • 讀取資料庫

    取得內容行事曆、素材庫資料

  • 新增頁面

    自動建立文章草稿

  • 更新狀態

    標記文章進度

  • 查詢關聯

    找出相關內容

Notion MCP 使用範例

markdown 
# 使用 Notion MCP

> 幫我查詢 Notion 內容行事曆中，
> 狀態為「草稿」的所有文章

> 把這篇文章新增到 Notion，
> 標題是「AI 內容策略」，
> 狀態設為「撰寫中」
🔌

MCP 是 Claude 的「USB 插槽」——讓 AI 能夠連接到你日常使用的所有工具與服務。

Browser MCP 自動化

  • 網頁擷取

    抓取文章、資料、截圖

  • 表單填寫

    自動化登入與操作

  • 資料監測

    追蹤網頁變化

  • 測試驗證

    檢查網站功能

MCP 串接最佳實踐

  • 最小權限

    只開放必要的存取範圍

  • 安全存放

    API Key 不要寫在程式碼裡

  • 定期審核

    檢視已連接的服務

  • 錯誤處理

    設計失敗時的替代方案

05

Skills 系統

打造專屬的 AI 內容引擎

什麼是 Skills

  • 可複用提示詞

    將常用工作流打包成指令

  • 一鍵執行

    用簡單指令觸發複雜任務

  • 可分享

    與團隊或社群分享

  • 可組合

    多個 Skills 串接使用

一般提示詞 vs Skills

Skills

  • ✓ 一鍵觸發
  • ✓ 完整保存流程
  • ✓ 標準化執行
  • ✓ 團隊共用

一般提示詞

  • ✗ 每次重新輸入
  • ✗ 容易忘記細節
  • ✗ 不易標準化
  • ✗ 難以分享

Skills 檔案結構

  • SKILL.md

    主要的 Skill 說明與指令

  • templates/

    模板檔案（可選）

  • examples/

    範例輸出（可選）

  • config.json

    設定檔（可選）

SKILL.md 基本結構

markdown 
# Article Writer

自動生成部落格文章的 Skill。

## 使用方式
```
/article-writer [主題]
```

## 執行步驟
1. 搜尋相關資料
2. 建立文章大綱
3. 撰寫各段落
4. 整合與潤飾
5. 輸出最終版本

## 輸出格式
- 標題
- 摘要（50 字）
- 正文（1000-1500 字）
- 關鍵字標籤

## 風格指南
- 專業但親切的語氣
- 適當使用條列
- 包含具體案例

內容創作常用 Skills

  • article-writer

    文章撰寫

  • social-post

    社群貼文生成

  • newsletter

    電子報編輯

  • slide-maker

    簡報製作

  • content-refiner

    內容潤稿

Deep Research Skill

  • 多源搜尋

    同時查詢多個資料來源

  • 資料整合

    將發現整理成結構化報告

  • 引用標註

    自動註明來源

  • 可驗證性

    提供原始連結

Deep Research SKILL.md

markdown 
# Deep Research

深度研究特定主題，輸出結構化報告。

## 使用方式
```
/deep-research [主題]
```

## 研究流程
1. 定義研究問題
2. 網路搜尋（Brave/Perplexity）
3. 學術資料（Semantic Scholar）
4. 社群觀點（Twitter/Reddit）
5. 交叉驗證
6. 結構化整理

## 輸出格式
### 執行摘要
[300 字摘要]

### 關鍵發現
1. [發現一]
2. [發現二]
3. [發現三]

### 詳細分析
[每個發現的深入說明]

### 資料來源
[引用清單]

Content Refiner Skill

  • 文法校對

    修正錯字、標點、文法

  • 風格一致

    統一用詞與語氣

  • 結構優化

    調整段落與邏輯

  • 精煉濃縮

    去除冗言贅字

Content Refiner SKILL.md

markdown 
# Content Refiner

潤飾並優化文章內容。

## 使用方式
```
/content-refiner [檔案路徑]
```

## 潤稿項目
1. 錯字與標點
2. 文法結構
3. 用詞一致性
4. 段落邏輯
5. 語氣調整

## 輸出
- 修改後的文章
- 修改說明清單
- 改進建議

Content Distributor Skill

  • 格式轉換

    一篇文章轉六種格式

  • 平臺適配

    調整各平臺風格

  • 素材生成

    標題、描述、hashtag

  • 排程建議

    最佳發布時間

Content Distributor SKILL.md

markdown 
# Content Distributor

將文章轉換為多平臺格式。

## 使用方式
```
/content-distributor [文章路徑] --platforms all
```

## 支援格式
1. **Blog Post** - 完整版
2. **Newsletter** - 精選 + CTA
3. **LinkedIn** - 專業洞見
4. **Twitter Thread** - 重點串文
5. **Instagram** - 視覺摘要
6. **Podcast Script** - 口說版本

## 輸出
為每個平臺生成：
- 標題/開頭
- 正文內容
- CTA/結尾
- Hashtags
✍️ Practice

Skill 設計練習

  1. 1 設計你的第一個 Skill
  2. 2 選擇一個你經常重複的工作
  3. 3 寫出執行步驟
  4. 4 定義輸入與輸出格式
  5. 5 建立 SKILL.md 檔案
⏱ 15 分鐘

Skills 安裝與管理

  • 本地安裝

    放在 ~/.claude/skills/ 目錄

  • 專案安裝

    放在專案 .claude/skills/ 目錄

  • 社群分享

    透過 GitHub 分享與安裝

  • 版本控制

    追蹤 Skill 的更新

安裝 Skills

bash 
# 本地 Skills 目錄
~/.claude/skills/
├── article-writer/
│   └── SKILL.md
├── deep-research/
│   └── SKILL.md
└── content-refiner/
    └── SKILL.md

# 專案 Skills 目錄
./my-project/.claude/skills/
├── project-specific-skill/
│   └── SKILL.md

Skills 設計原則

  • 單一職責

    每個 Skill 做好一件事

  • 清楚輸入輸出

    明確定義預期格式

  • 適度彈性

    允許參數調整

  • 漸進揭示

    基本用法簡單，進階功能可選

🧰

Skills 是你的「內容工具箱」——把常用流程打包成工具，需要時隨手可用。

06

研究自動化

讓 AI 成為你的研究助理

研究自動化的價值

  • 節省時間

    自動蒐集與整理資料

  • 更全面

    搜尋範圍超越人工能力

  • 減少偏見

    多元來源交叉驗證

  • 可追溯

    完整記錄研究過程

10x

效率提升

使用 AI 研究工具，同樣品質的研究報告產出時間縮短為十分之一

Deep Research 方法論

  • 問題定義

    明確要回答的核心問題

  • 來源規劃與搜尋

    確定資料類型並執行多源並行搜尋

  • 品質過濾

    篩選可信度高的資料

  • 整合分析

    找出模式與洞見

  • 結構輸出

    產出可用的報告

研究來源類型

  • 網路搜尋

    一般資訊與新聞

  • 學術資料

    研究論文與期刊

  • 官方數據

    政府統計與報告

  • 產業分析

    市場研究與趨勢報告

  • 社群觀點

    輿情與專家意見

研究工具組合

🔍

Perplexity

即時網路搜尋

📚

Semantic Scholar

學術文獻

📊

Statista

數據統計

研究任務指令範例

markdown 
請幫我研究「2026 年臺灣 AI 產業發展」

## 研究目標
- 產業規模與成長率
- 主要應用領域
- 領先企業與案例
- 政策與法規動態
- 人才需求與缺口

## 資料來源要求
- 官方統計（經濟部、國發會）
- 產業研究報告
- 新聞報導（近 6 個月）
- 學術研究

## 輸出格式
1. 執行摘要（300 字）
2. 關鍵數據圖表
3. 詳細分析
4. 參考來源清單

學術研究自動化

  • 論文搜尋

    根據關鍵字找相關研究

  • 引用分析

    找出高影響力的論文

  • 摘要整理

    自動提取研究重點

  • 文獻綜述

    整合多篇研究發現

新聞監測自動化

  • 關鍵字追蹤

    監測特定主題的新聞

  • 來源過濾

    只看特定媒體

  • 情緒分析

    判斷報導傾向

  • 趨勢偵測

    發現新興話題

✍️ Practice

研究實作練習

  1. 1 執行一次完整的深度研究
  2. 2 選擇一個你需要研究的主題
  3. 3 使用 /deep-research Skill
  4. 4 審視輸出的研究報告
  5. 5 標記需要人工驗證的部分
⏱ 20 分鐘

研究品質把關

  • 來源可信度

    優先採用權威來源

  • 時效性

    注意資料發布日期

  • 多方驗證

    重要數據至少兩個來源

  • 偏見識別

    注意來源的立場

“
AI 擅長蒐集與整理，但判斷資訊的價值與可信度，仍需要人類的智慧。

— Vista Cheng

研究結果的應用

  • 內容素材

    直接用於文章寫作

  • 簡報資料

    圖表與數據支持

  • 決策參考

    策略規劃的依據

  • 知識積累

    建立個人知識庫

📖

把研究自動化之後，你可以花更多時間在思考與分析，而不是在蒐集與整理。

07

內容生產實戰

從靈感到成品的完整流程

內容生產流程

  • 靈感捕捉與主題確定

    記錄想法、選擇發展方向

  • 資料蒐集

    研究相關素材

  • 大綱規劃

    建立內容結構

  • 初稿撰寫

    完成第一版

  • 編輯潤飾

    優化與完善

靈感管理系統

  • 隨手記錄

    用手機或筆記 App 即時捕捉

  • 定期回顧

    每週檢視累積的靈感

  • 分類整理

    按主題或專案歸類

  • 發展評估

    判斷哪些值得發展

靈感記錄模板

markdown 
# 靈感筆記

## 日期：2026-03-22

## 想法
[簡述靈感內容]

## 觸發情境
[什麼情況下想到的]

## 潛在價值
- 可以發展成什麼內容？
- 目標讀者是誰？
- 獨特觀點是什麼？

## 相關素材
- [連結或參考資料]

## 優先級：⭐⭐⭐

AI 輔助大綱規劃

  • 主題分析

    AI 建議可以涵蓋的面向

  • 結構建議

    推薦適合的文章架構

  • 重點排序

    根據重要性安排順序

  • 篇幅估算

    預估各段落的長度

大綱生成指令

markdown 
請幫我為「AI 提升寫作效率的五種方法」生成文章大綱。

要求：
- 目標讀者：內容創作者
- 預期長度：1500 字
- 風格：實用導向，有具體步驟
- 包含：引言、五個主要段落、結論

請提供：
1. 文章大綱
2. 每段落的重點（條列）
3. 建議的素材類型（數據、案例、引用）

初稿撰寫策略

  • 快速產出

    先完成再完美

  • 分段寫作

    每次專注一個段落

  • AI 協作

    讓 AI 幫忙擴寫

  • 保持流動

    遇到卡關先跳過

“
初稿的目標不是完美，而是存在。完美是編輯階段的任務。

— Anne Lamott

段落撰寫指令

markdown 
請幫我撰寫文章的第二段：

## 段落主題
AI 如何自動化研究工作

## 要包含的重點
- 傳統研究的痛點
- AI 研究工具的優勢
- 具體使用場景

## 參考資料
[貼上相關素材]

## 風格要求
- 200-300 字
- 具體且有例子
- 過渡自然銜接前後段

編輯潤飾流程

  • 結構檢視

    確認邏輯流暢

  • 內容校對

    事實查核與補充

  • 語言潤飾

    精煉文句

  • 格式調整

    排版與視覺

AI 編輯助手

  • 文法與標點檢查

  • 冗詞贅字偵測

  • 可讀性評估

  • 改寫建議

✍️ Practice

寫作練習

  1. 1 完成一篇 800 字文章
  2. 2 選擇一個你熟悉的主題
  3. 3 使用 AI 輔助生成大綱
  4. 4 分段完成初稿
  5. 5 用 /content-refiner 潤飾
⏱ 30 分鐘

批次內容生產

  • 主題批次

    一次規劃多篇內容

  • 模板套用

    統一格式加速產出

  • 流水線作業

    集中完成同類任務

  • 品質檢核

    統一標準審核

✍️

最好的寫作流程是「先完成，再完美」。讓 AI 幫你快速產出初稿，然後用人類的品味來精煉。

08

多格式輸出

一篇文章，六種格式

為什麼要多格式

  • 最大化內容價值

    同樣的創作投入，多重產出

  • 觸及不同受眾

    不同平臺有不同用戶

  • 適配消費習慣

    有人愛看文，有人愛聽

  • 強化記憶

    重複曝光加深印象

6x

內容產出

一篇核心文章可以轉換為六種不同格式，觸及六個不同管道的受眾

六種核心格式（上）

📝

部落格文章

完整版，SEO 主力

📧

電子報

精選內容 + 獨家觀點

💼

LinkedIn 文章

專業洞見，建立權威

六種核心格式（下）

💬

社群貼文

精簡摘要，引導互動

📊

簡報

視覺化重點呈現

🎙️

Podcast 腳本

口說版本，聽覺內容

格式轉換策略

  • 保留核心

    主要觀點不變

  • 調整長度

    適配平臺限制

  • 改變語氣

    書面 vs 口語

  • 增加互動

    提問、CTA

部落格 → LinkedIn 轉換

markdown 
請將這篇部落格文章轉換為 LinkedIn 貼文。

## 原文
[貼上完整文章]

## LinkedIn 格式要求
- 開頭吸引注意（hook）
- 300-500 字
- 適當換行增加可讀性
- 專業但有溫度的語氣
- 結尾提問促進互動
- 3-5 個相關 hashtags

部落格 → 電子報轉換

markdown 
請將這篇文章轉換為電子報格式。

## 原文
[貼上完整文章]

## 電子報格式要求
- 親切的開場白（如：Hi 讀者）
- 簡述本週重點（2-3 句）
- 精選文章摘要（300 字）
- 個人觀點或幕後故事
- 明確的 CTA（閱讀全文/回覆交流）
- 本週推薦（書/工具/文章）

部落格 → 簡報轉換

markdown 
請將這篇文章轉換為簡報大綱。

## 原文
[貼上完整文章]

## 簡報格式要求
- 10-15 頁
- 每頁一個重點
- 條列式呈現
- 建議搭配的圖表/視覺
- 講者備註

社群貼文轉換

  • Twitter

    280 字內，可做 Thread

  • Facebook

    圖文並茂，故事性

  • Instagram

    視覺優先，精簡文字

  • Threads

    對話式，輕鬆語氣

部落格 → Podcast 腳本

markdown 
請將這篇文章轉換為 Podcast 腳本。

## 原文
[貼上完整文章]

## Podcast 格式要求
- 口語化表達（「你知道嗎」「其實」）
- 預估長度：10 分鐘
- 開場引導（歡迎語、本集主題）
- 自然的轉折語句
- 聽眾互動提示（留言、訂閱）
- 結尾預告
✍️ Practice

格式轉換練習

  1. 1 將一篇文章轉為三種格式
  2. 2 選擇一篇已完成的文章
  3. 3 轉換為 LinkedIn 貼文
  4. 4 轉換為電子報格式
  5. 5 轉換為 Twitter Thread
⏱ 20 分鐘

自動化格式轉換

  • /content-distributor

    一鍵轉換所有格式

  • 模板系統

    預設各平臺模板

  • 批次處理

    多篇文章同時轉換

  • 品質檢核

    確保格式正確

♻️

內容複利的關鍵：創作一次，分發多次。讓同一個想法在不同平臺產生價值。

09

內容飛輪

持續運轉的內容生產系統

什麼是內容飛輪

  • 自我強化循環

    產出帶來更多素材

  • 複利效應

    累積的內容持續產生價值

  • 系統化運作

    固定節奏、標準流程

  • 持續優化

    根據數據調整策略

內容飛輪模型

1

輸入

持續吸收新知與靈感

2

創作

將輸入轉化為內容

3

分發

在多平臺發布內容

4

回饋

從數據與互動中學習

飛輪四階段

  • 輸入

    持續吸收新知與靈感

  • 創作

    將輸入轉化為內容

  • 分發

    在多平臺發布內容

  • 回饋

    從數據與互動中學習

“
飛輪一開始推動很費力，但一旦轉動起來，它會自己產生動能。

— Jim Collins

《從 A 到 A+》

啟動飛輪的關鍵

  • 固定節奏

    建立可持續的產出頻率

  • 最小可行

    從小規模開始

  • 系統優先

    流程比單篇內容重要

  • 數據驅動

    用數據決定優化方向

週期性內容計畫

  • 每日

    社群互動、靈感記錄

  • 每週

    1 篇長文 + 多格式分發

  • 每月

    1 個深度專題

  • 每季

    回顧與策略調整

建立內容飛輪五步驟

1

定義核心主題

選擇 2-3 個專注領域

2

設計內容矩陣

規劃不同類型的內容

3

建立生產流程

標準化每個環節

4

安排發布節奏

固定的時間表

5

追蹤與優化

根據數據調整

內容矩陣設計

  • 支柱內容

    深度長文，建立權威

  • 常青內容

    持續有價值的基礎文

  • 時事內容

    回應熱門話題

  • 互動內容

    促進社群參與

AI 加速飛輪

  • 自動化研究與素材整理

  • 加速初稿產出

  • 一鍵多格式轉換

  • 數據分析與建議

52

篇長文/年

維持每週一篇的節奏，一年就有 52 篇內容資產

飛輪加速訣竅

  • 重複利用

    舊內容更新再發

  • 系列規劃

    主題延續創造期待

  • 協作槓桿

    邀請嘉賓或共創

  • 工具自動化

    減少重複性工作

✍️ Practice

飛輪規劃練習

  1. 1 設計你的內容飛輪
  2. 2 定義 2-3 個核心主題
  3. 3 規劃每週的內容產出
  4. 4 列出要發布的平臺
  5. 5 設定追蹤的關鍵指標
⏱ 15 分鐘
🔄

內容飛輪的終極目標：讓創作成為習慣，讓系統自動運轉，你只需要做最有創意的部分。

10

30 天行動計畫

從學習到實踐的具體步驟

行動計畫概覽

  • Week 1

    基礎設定與工具熟悉

  • Week 2

    Skills 建立與自動化

  • Week 3

    內容生產實戰

  • Week 4

    系統優化與習慣養成

Week 1：基礎設定

Day 1-2

環境設定

安裝 Claude Code、設定 API

Day 3-4

專案建立

建立內容專案、CLAUDE.md

Day 5-6

MCP 設定

設定常用 MCP 伺服器

Day 7

練習整合

執行完整的基本流程

Week 1 任務清單

  • 安裝 Claude Code 並設定 API Key

  • 建立內容專案資料夾結構

  • 撰寫 CLAUDE.md 專案設定

  • 設定至少 2 個 MCP 伺服器

  • 完成一次基本的 AI 寫作任務

Week 2：Skills 建立

Day 8-9

Skills 學習

理解 Skills 結構與語法

Day 10-11

建立 Skills

建立 3 個常用 Skills

Day 12-13

測試優化

測試並調整 Skills

Day 14

工作流整合

將 Skills 融入日常

Week 2 任務清單

  • 閱讀並理解 SKILL.md 語法

  • 建立 /deep-research Skill

  • 建立 /article-writer Skill

  • 建立 /content-refiner Skill

  • 測試所有 Skills 的運作

Week 3：內容實戰

Day 15-16

研究實戰

用 AI 完成一次深度研究

Day 17-18

文章產出

完成一篇完整文章

Day 19-20

格式轉換

轉換為多種格式

Day 21

發布分發

在各平臺發布

Week 3 任務清單

  • 使用 /deep-research 完成主題研究

  • 使用 /article-writer 完成一篇文章

  • 使用 /content-refiner 編輯潤飾

  • 轉換為至少 3 種不同格式

  • 在各平臺發布並追蹤成效

Week 4：系統優化

Day 22-23

回顧分析

檢視前三週的成果

Day 24-25

流程優化

改進發現的問題

Day 26-27

習慣建立

設計可持續的工作節奏

Day 28-30

計畫延續

規劃下一個月的目標

Week 4 任務清單

  • 回顧 30 天的學習與產出

  • 記錄遇到的問題與解決方案

  • 優化 Skills 與工作流

  • 設計每週固定的創作時間

  • 規劃下個月的內容計畫

30 天後你會擁有

🛠️

完整工具組

Claude Code + MCP + Skills

📝

內容產出

至少 4 篇文章 + 多格式

🔄

運作系統

可持續的內容飛輪

✍️ Practice

行動宣言

  1. 1 寫下你的 30 天承諾
  2. 2 決定每天投入的時間（最少 30 分鐘）
  3. 3 設定第一週的具體目標
  4. 4 找一個問責夥伴
  5. 5 把承諾寫下來並公開宣告
⏱ 10 分鐘
🚀

改變不需要一步到位。30 天的持續行動，足以建立改變一生的新習慣。

11

進階應用

更多可能性與延伸

團隊協作應用

  • 共用 Skills

    團隊使用統一的工作流

  • 內容模板

    標準化輸出格式

  • 審核流程

    AI 輔助品質檢查

  • 知識庫維護

    累積團隊智慧

企業導入考量

  • 資料安全

    API Key 管理與權限控制

  • 成本管理

    監控 API 使用量

  • 品質標準

    建立審核機制

  • 培訓計畫

    團隊上手支援

客製化 MCP 開發

  • 內部系統整合

    連接公司資料庫

  • 專屬工具

    開發特定功能 MCP

  • 自動化流程

    串接更多服務

AI 內容倫理

  • 透明揭示

    標註 AI 輔助內容

  • 事實查核

    驗證 AI 產出的資訊

  • 原創性

    確保不侵犯著作權

  • 人類審核

    最終內容由人負責

“
AI 是工具，不是替代品。最終對內容負責的，永遠是人類創作者。

— Vista Cheng

未來趨勢觀察

  • 多模態內容

    文字、影像、音訊整合

  • 即時協作

    AI 成為即時創作夥伴

  • 個人化規模化

    大規模客製化內容

  • 知識圖譜

    AI 理解內容間的關聯

持續學習資源

  • 官方文件

    Claude 與 MCP 官方文檔

  • 社群交流

    Discord、論壇、社群

  • 實作專案

    透過專案學習

  • 追蹤更新

    關注最新功能發布

推薦學習路徑

📚

基礎

Claude Code + Skills

🔧

進階

MCP 開發與整合

🏗️

專家

客製化系統建構

12

結語

開始你的 AI 內容之旅

課程回顧

  • 理解了五層內容生產架構

  • 掌握了 Claude Code 核心操作

  • 學會了 MCP 伺服器設定與 Skills 系統

  • 設計了內容飛輪策略

  • 規劃了 30 天行動計畫

“
知識不是力量，行動才是。現在就開始你的第一步。

— Vista Cheng

🎯

你已經擁有了所有需要的知識和工具。唯一要做的，就是開始行動。

下一步行動

  • 今天：熟悉 Claude Code 操作

  • 本週：啟動內容產製練習

  • 本月：建立你的第一個 Skill

  • 90 天：讓內容飛輪轉動起來

持續連結

🌐

vista.tw

文章與資源

📧

Vista 電子報

每週 AI 洞見

💬

AI 好好用 臉書社團

交流與支援

感謝參與

祝你的 AI 內容之旅順利

期待看到你的作品

開始行動：vista.tw/workshop/ai-content

A

附錄 A

Claude Code 指令速查

Claude Code 基本指令

  • claude

    啟動 Claude Code

  • claude --help

    顯示說明

  • Ctrl+C

    中斷目前操作

  • Ctrl+D

    退出 Claude Code

常用內建工具（Part 1）

  • Read

    讀取檔案內容

  • Write

    建立或覆寫檔案

  • Edit

    編輯現有檔案

  • Bash

    執行終端指令

常用內建工具（Part 2）

  • Glob

    檔案模式搜尋

  • Grep

    內容搜尋

  • WebFetch

    抓取網頁

  • WebSearch

    網路搜尋

常用操作範例

bash 
# 讀取檔案
> 幫我讀取 README.md

# 搜尋檔案
> 找出所有 .md 檔案

# 搜尋內容
> 搜尋包含 "AI" 的檔案

# 建立檔案
> 建立 drafts/new-article.md，內容是...

# 網路搜尋
> 搜尋「2026 AI 趨勢」的最新資訊

# 抓取網頁
> 幫我抓取 https://example.com 的內容

B

附錄 B

Skills 範例庫

Article Writer Skill

markdown 
# Article Writer

生成部落格文章。

## 使用方式
/article-writer [主題]

## 選項
--length: 字數（預設 1500）
--style: 風格（professional/casual）
--outline: 只輸出大綱

Deep Research Skill

markdown 
# Deep Research

深度研究特定主題。

## 使用方式
/deep-research [主題]

## 選項
--sources: 來源數量（預設 5）
--academic: 包含學術資料
--recent: 只搜尋近期資料

Content Refiner Skill

markdown 
# Content Refiner

編輯潤飾文章。

## 使用方式
/content-refiner [檔案路徑]

## 選項
--strict: 嚴格校對模式
--suggestions: 只提供建議不修改
--preserve: 保留原檔案

Content Distributor Skill

markdown 
# Content Distributor

將文章轉換為多平臺格式。

## 使用方式
/content-distributor [檔案路徑]

## 選項
--platforms: linkedin,twitter,newsletter
--all: 輸出所有格式

C

附錄 C

MCP 伺服器設定範例

完整 MCP 設定檔

json 
{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@anthropic-ai/mcp-server-filesystem",
               "~/Documents", "~/Projects"]
    },
    "brave-search": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@anthropic-ai/mcp-server-brave-search"],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "your-key"
      }
    },
    "notion": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-server-notion"],
      "env": {
        "NOTION_TOKEN": "your-token"
      }
    }
  }
}

MCP 常見問題

  • 連線失敗

    檢查 command 路徑是否正確

  • 權限不足

    確認 API Key 有效

  • 找不到伺服器

    確認已安裝對應套件

  • 執行緩慢

    檢查網路連線

D

附錄 D

常見問題與解決方案

Claude Code 常見問題

  • API Key 無效

    重新設定 ANTHROPIC_API_KEY

  • 檔案讀取失敗

    檢查檔案路徑與權限

  • 回應中斷

    檢查網路連線

  • 記憶體不足

    關閉其他應用程式

Skills 問題排除

  • Skill 未載入

    確認檔案位置正確

  • 語法錯誤

    檢查 SKILL.md 格式

  • 執行失敗

    檢視錯誤訊息

  • 結果不如預期

    調整提示詞內容

取得協助

  • 官方文件

    docs.anthropic.com

  • GitHub Issues

    回報問題與建議

  • 社群論壇

    交流經驗與技巧

  • 電子郵件

    iamvista@gmail.com

E

附錄 E

詞彙表

核心概念

  • Claude Code

    Anthropic 的終端機 AI 助手

  • MCP

    Model Context Protocol，讓 AI 連接外部工具的協定

  • Skills

    可複用的工作流模板

  • 五層架構

    輸入、研究、生產、加工、分發

工具術語

  • API Key

    存取 API 服務的認證金鑰

  • Token

    語言模型處理文字的基本單位

  • Prompt

    給 AI 的指令或提示

  • Agent

    能自主執行任務的 AI 系統

內容術語

  • CTA

    Call to Action，行動呼籲

  • SEO

    Search Engine Optimization，搜尋引擎優化

  • 飛輪

    自我強化的循環系統

  • 複利

    累積效應產生的增長

F

附錄 F

實戰案例庫

案例 1：科技部落客的內容系統

  • 背景

    獨立科技評論者，需要每週產出 3 篇深度文章

  • 挑戰

    研究時間不足，格式轉換繁瑣

  • 解決方案

    導入 Deep Research + Content Distributor Skills

  • 成果

    產出效率提升 4 倍，品質維持一致

科技部落客工作流

  • 週一

    用 Deep Research 完成本週主題研究

  • 週二-四

    每天用 Article Writer 完成一篇文章

  • 週五

    批次轉換為多平臺格式並排程發布

  • 週末

    回顧數據、規劃下週主題

科技部落客的 CLAUDE.md

markdown 
# Tech Blog Project

## 寫作風格
- 專業但不艱澀
- 每篇 2000-3000 字
- 必須有實測或案例
- 結論要有明確觀點

## 常用指令
- /deep-research：主題研究
- /tech-review：產品評測模板
- /comparison：競品比較模板

案例 2：企業行銷團隊

  • 背景

    5 人行銷團隊，管理多個內容管道

  • 挑戰

    團隊協作不順、風格不一致

  • 解決方案

    統一 Skills 系統 + 品牌風格指南

  • 成果

    內容產出量翻倍，品牌一致性提升

企業團隊 Skills 架構

  • brand-voice

    確保所有內容符合品牌調性

  • campaign-brief

    活動企劃模板

  • social-calendar

    社群排程規劃

  • performance-report

    成效報告生成

案例 3：線上課程講師

  • 背景

    知識型 YouTuber，需要持續產出教學內容

  • 挑戰

    腳本撰寫耗時、資料更新困難

  • 解決方案

    建立教學內容 Skills + 資料自動更新

  • 成果

    影片製作週期從 2 週縮短為 5 天

課程講師的 Video Script Skill

markdown 
# Video Script Generator

根據主題生成 YouTube 教學影片腳本。

## 使用方式
/video-script [主題] --duration 10

## 輸出格式
1. Hook（前 30 秒吸引注意）
2. 大綱預告
3. 正文（分段落 + 時間戳）
4. 重點回顧
5. CTA + 下集預告

案例 4：顧問公司

  • 背景

    管理顧問公司，需要大量提案與報告

  • 挑戰

    報告撰寫耗時、格式標準化困難

  • 解決方案

    客製化報告生成 Skills + 模板系統

  • 成果

    提案效率提升 3 倍，贏單率提升 25%

顧問公司 Skills 組合

  • client-research

    客戶與產業快速研究

  • proposal-generator

    提案書自動生成

  • deck-builder

    簡報製作輔助

  • executive-summary

    高管摘要生成

G

附錄 G

提示詞模板庫

文章類提示詞

  • 深度分析

    「請深入分析 [主題]，包含背景、現況、未來趨勢」

  • 對比評論

    「請比較 [A] 與 [B] 的優缺點」

  • 教學指南

    「請撰寫 [主題] 的入門教學，適合初學者」

  • 觀點文章

    「請針對 [議題] 提出獨到觀點」

深度分析模板

markdown 
請幫我撰寫一篇關於「[主題]」的深度分析文章。

## 文章結構
1. 引言：為何這個主題重要
2. 背景：相關脈絡與歷史
3. 現況：目前的發展狀態
4. 分析：關鍵因素與影響
5. 趨勢：未來可能的發展
6. 結論：我的觀點與建議

## 要求
- 字數：2000-2500 字
- 引用至少 3 個權威來源
- 包含數據支持論點
- 提供可行的行動建議

對比評論模板

markdown 
請比較「[產品/服務 A]」與「[產品/服務 B]」。

## 比較維度
1. 功能特色
2. 使用體驗
3. 價格方案
4. 適合對象
5. 優缺點總結

## 輸出格式
- 表格式比較
- 詳細說明各點
- 最終推薦建議
- 適用情境分析

社群類提示詞

  • LinkedIn 貼文

    「將這篇文章改寫為 LinkedIn 貼文格式」

  • Twitter Thread

    「將重點拆解為 Twitter 串文」

  • Instagram Caption

    「生成吸引人的 IG 圖說」

  • 電子報開場

    「撰寫本週電子報的開場白」

LinkedIn 貼文模板

markdown 
請將以下內容改寫為 LinkedIn 貼文。

## 原始內容
[貼上文章或重點]

## LinkedIn 格式要求
- 開頭用一句話 hook
- 300-500 字
- 每 2-3 句換行
- 使用簡單易懂的語言
- 結尾提出問題引發討論
- 加入 3-5 個相關 hashtags

## 語氣
- 專業但有溫度
- 分享個人經驗與觀點
- 不要太銷售感

研究類提示詞

  • 產業研究

    「研究 [產業] 的最新發展與趨勢」

  • 競品分析

    「分析 [公司] 的產品策略」

  • 市場調查

    「調查 [市場] 的規模與成長性」

  • 技術追蹤

    「追蹤 [技術] 的最新進展」

產業研究模板

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請研究「[產業名稱]」的最新發展。

## 研究面向
1. 市場規模與成長率
2. 主要玩家與市佔率
3. 技術趨勢與創新
4. 法規與政策影響
5. 未來展望與預測

## 資料來源要求
- 優先使用 2025-2026 年資料
- 引用產業報告、官方統計
- 標註資料來源與日期

## 輸出格式
- 執行摘要（300 字）
- 詳細分析（分章節）
- 關鍵數據圖表
- 參考資料清單

編輯類提示詞

  • 校對潤稿

    「校對這篇文章的錯字與文法」

  • 風格調整

    「將語氣改為更正式/輕鬆」

  • 精簡濃縮

    「將這段文字精簡為 200 字」

  • 擴寫補充

    「將這個段落擴寫並加入案例」

H

附錄 H

進階技巧與密技

提示詞工程技巧

  • 角色設定

    「你是一位專業的 [角色]」

  • 範例引導

    提供好的輸出範例

  • 分步驟思考

    「請一步步分析」

  • 限制條件

    明確列出不要做的事

品質提升技巧

  • 多輪迭代

    不滿意就繼續調整

  • A/B 測試

    比較不同版本

  • 人工審核

    最終由人類把關

  • 回饋學習

    記錄好用的提示詞

效率優化技巧

  • 批次處理

    同類任務一起做

  • 模板化

    常用格式建立模板

  • 自動化

    重複流程用 Skills

  • 平行執行

    多任務同時進行

多角度分析技巧

markdown 
請從以下三個角度分析「[主題]」：

## 角度一：樂觀派
假設所有條件都往好的方向發展

## 角度二：悲觀派
假設遇到最壞的情況

## 角度三：務實派
根據目前證據做出判斷

## 最後
綜合三個角度，給出平衡的結論

上下文管理技巧

  • 保持精簡

    只提供必要的脈絡

  • 分段對話

    複雜任務分多次完成

  • 摘要回顧

    長對話定期做摘要

  • 明確指示

    每次清楚說明任務

🎓

進階技巧的核心：理解 AI 的運作邏輯，用它擅長的方式溝通。

I

附錄 I

行業應用指南

媒體與出版業

  • 新聞摘要

    快速整理新聞重點

  • 專題報導

    深度研究與寫作

  • 社群經營

    多平臺內容分發

  • 讀者互動

    回覆與社群管理

教育與培訓業

  • 教材開發

    課程內容製作

  • 講義生成

    教學文件準備

  • 練習設計

    測驗與作業出題

  • 學習回饋

    評估與建議生成

行銷與廣告業

  • 文案撰寫

    廣告與行銷文案

  • 內容策略

    內容行事曆規劃

  • 競品分析

    市場與對手研究

  • 成效報告

    數據分析與呈現

顧問與專業服務業

  • 提案撰寫

    專案提案書

  • 報告生成

    分析與建議報告

  • 簡報製作

    客戶提案簡報

  • 知識管理

    專業知識庫維護

科技與新創業

  • 產品文件

    技術文檔與說明

  • 使用者溝通

    更新公告與教學

  • 內容行銷

    部落格與社群

  • 投資人溝通

    Pitch Deck 與報告

非營利組織

  • 倡議內容

    議題文章與報告

  • 募款溝通

    捐款信與感謝函

  • 志工管理

    招募與培訓內容

  • 影響力報告

    成果展示與分享

J

附錄 J

每週行動檢核表

週一：規劃日

  • 回顧上週成效數據

  • 確定本週內容主題

  • 安排研究與寫作時間

  • 更新內容行事曆

週二-四：生產日

  • 執行深度研究（如需要）

  • 完成本週主要文章

  • 進行編輯與潤稿

  • 準備視覺素材

週五：分發日

  • 轉換為多種格式

  • 安排各平臺排程

  • 準備社群互動

  • 發布前最終檢查

週末：回顧日

  • 查看已發布內容成效

  • 回覆讀者留言

  • 記錄新的靈感想法

  • 為下週做準備

✍️ Practice

建立你的週計畫

  1. 1 設計適合你的每週節奏
  2. 2 決定每週產出目標（幾篇文章）
  3. 3 安排固定的創作時間
  4. 4 設定發布日程
  5. 5 規劃回顧與優化時間
⏱ 10 分鐘

K

附錄 K

常用資源連結

官方資源

  • Claude 文件

    docs.anthropic.com

  • MCP 規範

    github.com/anthropics/mcp

  • Claude Code

    github.com/anthropics/claude-code

  • API 參考

    api.anthropic.com

學習資源

  • Vista 的 AI 課程

    learn.solo.tw

  • AI 內容電子報

    iamvista.substack.com

  • 精彩簡報分享

    slides.vista.tw

  • 工作坊資訊

    vista.tw/workshop

社群資源

  • Discord 社群

    與其他學員交流

  • GitHub 討論

    技術問題討論

  • Twitter/X

    追蹤最新資訊

  • YouTube 頻道

    教學影片

工具資源

  • Notion 模板

    內容管理模板

  • Skills 範例庫

    可直接使用的 Skills

  • 提示詞庫

    常用提示詞收藏

  • 自動化範本

    Zapier/Make 整合

Q

Q&A

問答時間

常見問題

  • Q：需要會寫程式嗎？

    A：不需要，但基本終端機操作要會

  • Q：API 費用大約多少？

    A：一般使用約 $10-30/月

  • Q：可以用於商業用途嗎？

    A：可以，但要注意著作權

  • Q：AI 內容會被搜尋引擎懲罰嗎？

    A：有價值的內容不會

進階問題

  • Q：如何確保 AI 內容的準確性？

    A：人工查核 + 多方驗證

  • Q：團隊如何協作使用？

    A：統一 Skills + 品牌指南

  • Q：如何處理敏感資訊？

    A：使用本地模型或企業版 API

  • Q：如何衡量 ROI？

    A：時間節省 + 產出增加

❓

沒有問題是笨問題。學習的過程就是不斷提問、嘗試、調整的循環。

課後持續支援

  • 線上社群

    加入學員專屬 LINE 群組

  • 交流時間

    線上不定期交流分享

  • 更新通知

    工具與技術的最新消息

  • 進階課程

    延伸學習的進階內容

課程完成認證

  • 完成所有練習

    每個章節的實作練習

  • 提交作品

    至少一篇 AI 輔助完成的文章

  • 建立系統

    個人的 Skills 系統

  • 30 天紀錄

    執行 30 天行動計畫

認證三要素

📝

作品集

3 篇以上 AI 輔助內容

🛠️

技術

可運作的 Skills 系統

📊

成效

可量化的效率提升

AI 內容生產力工作坊

Claude Code × MCP × Skills

五層架構實戰

Vista Cheng

vista.tw

立即開始你的 AI 內容之旅