Danny Yang
AI 替你上班：零代碼打造 AI 自動化辦公室
學會建立 AI 助理 簡報、會議紀錄全自動
課程章節
※ 章節與線上課程實際內容同步；工具與範例會隨市場變化持續優化。
Agent 思維基礎篇
先建立 AI Agent、底層邏輯與 AI 時代工作思維
1 什麼是 AI 助理（Agent）？
理解一般 AI 多半回答問題，而 AI Agent 能理解目標、調用工具、依照記憶與規則執行任務並交付成果。
你會知道這門課不是只教工具操作，而是帶你從使用 AI 進到設計 AI 助理與 AI 工作系統。
工具：Canva / AI Agent 示範
2 建立 AI 思維前，為什麼要先了解底層邏輯
把重點從工具操作拉到工作系統，並說明不懂 AI 怎麼接收資訊、記憶、使用工具、遵守規則、執行流程，就設計不出穩定的系統。
你會理解 AI Agent 是 AI 時代工作方式改變的核心，也會知道 AI 失憶、跑偏、幻覺常是底層沒設計好。
工具：ChatGPT、Gemini
3 一套 AI Agent 工作流怎麼拆？
用整體視角拆一條 Agent workflow：任務目標、角色分工、輸入資料、執行步驟、交付格式、驗收標準與人類介入點。
你會看懂 Agent workflow 不是畫流程圖，而是設計可交接、可驗收、可持續執行的任務系統。
4 Session、Memory、Context 是什麼？
拆解 Agent 的底層零件：Session 是任務執行現場，Memory 是長期記住的資訊，Context 是當下看得到的背景。
你會理解 AI Agent 為什麼能穩定工作，也會知道它為什麼會失憶、跑偏、卡住或交付失敗。
工具：OpenClaw
5 Skills 與 Tools：讓 Agent 真的會做事（上）
拆解 Skill 的四種用法：SOP 流程、專業知識、工具使用、檢查驗收，以及什麼時機該建立 Skill、怎麼找現成的、怎麼叫用與安裝前檢查。
你會知道怎麼讓 AI 具備可重複使用的技能與工作規則。
工具：Claude
6 Skills 與 Tools：讓 Agent 真的會做事（下）
說明 Tools 與 MCP 怎麼把外部工具接上 Agent，示範技能配工具的組合方式，並整理 20 個常用 Skill 總表，把技能樹收束成可帶走的資產。
你會知道怎麼讓 AI 帶著特定工具去完成任務。
工具：Claude
7 AI 時代需要的工作思維
把前面章節收斂成 AI 時代工作思維：流程化、標準化、可委派、可驗收，最後設計成可被 AI 接手的系統。
你會建立整門課的核心心法：AI 不是工具清單，而是新的工作基礎建設。
AI 工具成果篇
先用 AI 做出成果，再理解背後的使用邏輯
8 ChatGPT 跟 Gemini 怎麼選？
用大家最常問的工具比較切入，把焦點從「哪個比較強」拉回「我現在到底要完成什麼任務」。
你會知道真正重要的不是選最強工具，而是選最適合任務的工具。
工具：ChatGPT、Gemini
9 Claude Code、Codex、Hermes 和 OpenClaw 怎麼選？
比較不同 AI Agent 工具適合的任務與流程，依工作階段安排工具協作——選路看需求，不看程度。
你會知道不需要只選一個工具用到底，而是把適合的工具放進適合的流程位置。
工具：Claude Code、Codex、Hermes、OpenClaw
10 怎麼把需求講清楚，AI 才不會做偏？
講清楚 prompt 與 instruction 的本質，不是把話講多，而是把需求、條件、格式、限制與邊界講清楚。
你會建立一套比較穩定的指令方法，讓 AI 的輸出更可控。
工具：ChatGPT、Claude、Gemini
11 用 AI 做簡報：該交給它哪一段？
用簡報場景示範 AI 最有價值的切入點：主題拆解、架構、大綱、頁面重點與內容整理。
你會知道做簡報時哪些部分最適合交給 AI，怎麼省下最多前期時間。
工具：Canva、NotebookLM
12 用 AI 整理會議：摘要、結論與待辦
用會議場景示範 AI 怎麼把逐字內容整理成摘要、結論、待辦事項與 follow-up。
你會知道 AI 在會後整理的真正價值，是把資訊變成可行動的輸出。
工具：Notion、NotebookLM
13 用 AI 做圖片與影音：從腳本到素材
用圖片與影音任務說明 AI 適合介入腳本、分鏡、素材發想、視覺生成與內容重組。
你會知道圖片與影音任務該怎麼拆，哪些段落適合交給 AI，哪些仍要由人決定。
工具：Gemini、Canva
14 為什麼你用了 AI，成果還是普通？
拆解 AI 用起來效果普通的原因：工具選錯、任務不清、context 不夠、格式沒講清楚、限制條件不足、沒有特化。
你會知道問題不一定出在 AI 不夠強，而是出在你怎麼使用它。
AI 流程效率篇
從單點工具變成可重複、可驗收的工作流程
15 把簡報、會議、影音整合成你的第一套 AI 工作流程（上）
手把手把你手上已有的三樣東西——簡報專案、影音專案、每天在跑的工作流——串起來：把工作流往下延，紀錄先變成工單，工單再送進既有資料夾接力。
你會讓一件事做完自動帶出下一件事，不用每次都重新開口交辦。
工具：Notion、Codex
16 把簡報、會議、影音整合成你的第一套 AI 工作流程（下）
交付驗收擋得住成品、卻說不出是哪一環出事？把成果檢核從「這一次」升級成「這一環」，逐環照出要補的地方，並講清楚為什麼不要一開始就自動化。
你會在流程出問題時分得出是哪一環，而不是回頭亂改指令。
工具：Notion、Codex
17 哪些工作交給 AI，哪些自己做？先選對，才真的省時間
用四個面向判斷每個節點該誰做：重複性、變化性、規則是否清楚、錯誤成本，並給出「AI 執行人管理、管理與派工自動化、AI 進第一線溝通」三個階段。
你會分得出哪些工作適合自動化、哪些適合交給 AI、哪些現階段還是自己做，不會一開始就挑錯第一件事。
18 怎麼串通工作流程？用銷售報表與簡報工作流為例
從一份銷售報表走到把簡報寄給客戶，把中間每個「你自己在搬資料」的地方拆掉：建銷售分析 Agent、讓 Agent 之間自動交接、接上工單狀態觸發。
你會分得出「AI 執行的手動流程」跟真正的自動流程差在哪，也會知道怎麼把中間的搬運動作一個一個消掉。
工具：Notion、Codex、NotebookLM、Gmail
19 第二大腦（上）：三層結構，以及為什麼要有它
拆解第二大腦的三層結構：資料層（原始、未整理）、知識層（整理過、可直接用）、規則層（告訴 Agent 怎麼選、怎麼判斷、怎麼用），加上數位分身、腦力激盪、知識保鮮三個應用。
你會知道知識庫的判準不是人整理得漂亮，而是 AI 找得到、找得對。
20 第二大腦（下）：用 Hermes Agent 真的建起來
實際把第二大腦建起來：裝 Hermes、建三層骨架、讓資料持續流入（對話、手機、串 Gmail 與 Notion 定期取料），再讓不同專案調用，並把調用方式封裝成 Skill。
你會知道產出不是終點而是下一次任務的材料，也會知道怎麼讓不同 Agent 不再拿到不同版本的資料。
工具：Hermes、Codex、Notion
21 Agent 實戰技巧：善用 Plugin
Plugin 不是多裝一個 AI，而是替 Agent 加入一套成熟的工作方法。實際示範三套熱門 Plugin，並講清楚為什麼不是裝越多越好、來源為什麼要可信。
你會知道怎麼直接站在別人做好的工作方法上，而不是每套流程都自己從頭寫。
工具：Claude Code
22 Agent 實戰技巧：多模型之間怎麼協作
示範多個 Agent 怎麼分工：雙模型互審（不讓同一個 Agent 又當作者又當評審）、讓 Claude 規劃並派工給 Codex、結構化交付與交接，以及把工作方法封裝成 Skill。
你會知道多個 Agent 之間怎麼分工、互審、交接，而不是各做各的。
工具：Claude Code、Codex
23 Agent 實戰技巧：上下文怎麼控制與恢復
長流程跑歪怎麼辦：用 Goal 讓 Agent 持續朝目標前進（含三個盲點）、Fork 分支對話、側邊對話、Rewind 回到檢查點。
你會知道長流程跑歪的時候怎麼控制、怎麼救回來，而不是整段重來。
工具：Claude Code
Agent 應用實戰篇
從工作流程進到可運作的 AI 助理系統
24 社群自動化 Agent：從 0 到 1（上）
用社群經營當案例設計一個 AI 部門：五個角色（調研助手、總編輯、文案寫手、設計師、QA 審核助手）加三個機制（主題判斷、鎖定交付格式、QA 審核與退回閉環），再配置每個 Agent 的角色、上下文、工具、技能與模型。
你會知道一個 AI 部門要怎麼設計——需要哪些角色、彼此怎麼交接、交付與退回的格式怎麼固定，而不是只會建單獨一個 Agent。
工具：Claude Code
25 社群自動化 Agent：從 0 到 1（下）
從頭到尾實際建一次：開一個專案當整個社群部門，照上集架構下完整指令建出五個 Agent，背景實跑端到端 Demo，再延伸出第二大腦接總編輯、每週排程、發布與數據回饋的自動化設計。
你會實際跑過一次完整的多 Agent 協作流程，也會知道它怎麼從人工啟動延伸成能持續運作的系統。
工具：Claude Code
26 企業級自動化辦公室：任務與角色
從一人專業服務與小型團隊案例出發，拆出研究、內容、整理、開發、管理等 AI 助理角色。
你會理解 AI 如何重構個人或小團隊的分工方式。
工具：OpenClaw、Claude Code
27 企業級自動化辦公室：流程與協作
把不同 AI 助理串成可運作流程，設計交付格式、任務順序、人工介入點與驗收節點。
你會看懂多 Agent 協作如何從分工變成完整 workflow。
工具：OpenClaw、Claude Code
28 企業級自動化辦公室：驗收與優化
收斂企業級自動化辦公室案例，檢查穩定性、維護成本、權限邊界與持續優化方式。
你會知道一套 Agent 系統要能長期運作，需要規格、流程、驗收與維護一起設計。
工具：OpenClaw、Claude Code
迭代系統篇（即將上線）
讓 AI 工作系統越跑越好
29 為什麼迭代系統最難，也最有價值？（上）
說明自動化只是讓流程跑起來，真正有競爭力的是迭代：看結果、找問題、修 prompt、修規格、修 workflow。
你會理解 AI 的終點不是會用工具，而是建立能持續優化的工作系統。
30 為什麼迭代系統最難，也最有價值？（下）
建立一套回顧、除錯、更新規格、調整 Agent 分工與再執行的迭代節奏。
你會知道怎麼讓 AI 工作系統越跑越好，而不是每次都從零開始。
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