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(硬是要學／手哥 HANDBRO 報導)
來自國際音訊品牌 soundcore 近期推出 Liberty 5 降噪真無線藍牙耳機 不僅擁有 2 倍強效降噪、 Dolby 3D 沉浸音效，還有升級的通透模式與超長續航力，價格只要 3,490 元，堪稱今年夏天最划算、最值得入手的降噪耳機之一。接下來就帶大家一探究竟這款耳機有什麼特色吧！
本文 soundcore 發布 Liberty 5 降噪真無線耳機，5 色登場、支援 LDAC 高解析音訊 最早出現於 硬是要學。
(硬是要學／手哥 HANDBRO 報導)
AI 熱潮席捲全球，從圖片生成、影片剪輯，到 AI 聊天機器人，越來越多使用者開始投入 AI 創作與開發。不論 […]
本文 適合 AI 運算的顯示卡怎麼挑？入門到進階 AI 愛好者、創作者必看選購指南 最早出現於 硬是要學。
(硬是要學／手哥 HANDBRO 報導)
SanDisk 正式推出專為內容創作者量身打造的全新 SanDisk Creator Series 系列產品， […]
本文 讓靈感不卡關！SanDisk 最新儲存裝置專為創作者設計 最早出現於 硬是要學。
(硬是要學／特別企劃 報導)
如果你最近對比特幣這個名詞產生興趣，不奇怪。隨著全球通膨壓力、地緣政局動盪和科技革命深化，加密貨幣已逐漸成為中港台年輕投資族群的新寵。許多人開始思考我該如何購買比特幣這個問題，這篇文章就是為你量身打造的操作指南。
本文 如何購買比特幣？中港台初學者完整指南與平台推薦 最早出現於 硬是要學。
(硬是要學／手哥 HANDBRO 報導)
台灣三星從即日起到 6 月 30 日推出「三星 618 購物節」，無論你是手機控、穿戴裝置迷，還是智慧家電愛好者，都有機會在這波優惠中撿到寶！想拿點數回饋、入手超殺折扣，還有機會把限量好禮帶回家？別滑錯頁，這篇通通幫你整理好啦～
本文 三星 618 購物節來囉！旗艦手機、穿戴裝置 65折起！三大優惠一次看 最早出現於 硬是要學。
I started a conversion of 10 Bootstrap themes to XOOPS, but I'll need help from some of our XOOPS Design Experts! AnyarButterflyCompanyDayKnightMedicioMyResumeSailorSybarMagazineValeraI also played a little bit with Materialize, so maybe somebody can continue with it:https://github.com/mambax7/theme-xmaterializeIMPORTANT NOTE: This was only a "Proof of Concept" study about how quickly could we convert Bootstrap Themes to XOOPS. These themes are in ALPHA release, and will need some help from our XOOPS Designers before they become usable. Therefore please DO NOT use them on production sites. However, please fork them, improve them, and help us with development. AnyarDemo/Info Download/Development
MyMenus 1.52 Final for XOOPS 2.5.8+ and PHP 5.5+ (incl. PHP 7) has been released - this release fixes issues with static methods discovered by Goffy. Thanks to Bleekk and the XOOPS Germany team, we have now "Drag & Drop" incorporated into MyMenus Module.In the picture above, you can see the links as bars that you can drag around to set the sorting, as well as the sub-links: Also incorporated are changes from Luciorota, who added an option to use skins from the theme.As always, it is great to see when developers are working as team and are helping each other! Download: GitHubIssues/Bugs: please report them directly on GitHubAs always, we encourage everybody to fork it and help us by contributing back to the development.Development: GitHubTutorial: GitBook You can contribute to the tutorial, as well as provide translation, on GitHub XOOPS Docs Check out XOOPS on GitHub: Let's Get involved!
AI 工具如果只能從工具內建知識庫裡面找答案，往往會有資料太舊、資訊錯誤的問題。所以，後來 AI 工具大多都內建了網路搜尋功能，透過即時的資料搜索，一定程度提升了回答的正確性與即時性（延伸閱讀：先用 Deep Research 掃清認知盲區，再用 Google 搜尋，我的 6 種學習新流程）。而現在，許多 AI 工具開始可以「連結」使用者自己的資料庫，例如郵件、行事曆、雲端硬碟的內容，於是 AI 開始可以幫助用戶更直接分析工作問題、設計專案企劃，用既有的資料生成更準確的新內容。
AI 生成結果很大程度取決於「我們輸入的資料」。例如我「下指令」時，會詳細說明任務的背景資料與輸出規格，這往往可以幫助 AI 生成更有效的結果（延伸閱讀：我和 ChatGPT AI 工具如何一起工作，提示語、常用案例指南）。而當我要完成複雜工作時，我甚至會先透過幾輪討論，「餵給」 AI 詳細的參考資料、專案細節，這很大程度會讓 AI 產出更細緻、高品質的結果（延伸閱讀：如何用 AI 工具提升工作效率？三個關鍵步驟讓生成結果更精準有效）。
NotebookLM 這個 AI 工具會有用的一個關鍵原因，也就在於可以用使用者自己的文件，建立使用者自己的資料庫，然後驅使 AI 生成需要的結果。
現在， AI 工具的新趨勢則是直接連結我們日常工作慣用的 OneDrive、 Google 雲端硬碟、 Outlook、 Google 行事曆、 Gmail 郵件等等外部資料庫，常見的生成式 AI 都具備類似功能：
Gemini：可連結 Google 自己的雲端硬碟、郵件、行事曆與各種服務，生成用戶需要的客製化內容。
Copilot（付費版）：可連結 Office 與 OneDrive 等生成用戶內容。
Claude（付費版）：可連結 Google 雲端硬碟等服務生成用戶內容。
ChatGPT（付費版）：可連結 Google 雲端硬碟、行事曆、郵件，微軟 Outlook 郵件、行事曆， Box、 Dropbox 等等不同雲端資料庫。
根據 ChatGPT 隱私條款，這些連結的外部文件資料，不會成為 AI 訓練的材料。（不過要使用前，還是要確認符合自己公司的資安規定。）
這篇文章，根據我平常使用的 ChatGPT ，連結我日常工作流程中的 Google 系列服務、 Outlook 系列服務，分享我會用在哪些工作流程中。
當 ChatGPT 連結個人資料庫，新的工作邏輯：
下面我會列舉 8 個過去一週實際發生的應用案例，總結來說，當 AI 可以連結我們的資料庫，就可以加速並深化下面的工作流程：
用 ChatGPT 針對自己的資料庫做「蒐集→分類→摘要→產出」，大幅減少手動整理時間，協助從既有資料改寫新報告，或是發現忽略的重點。
背後的工作邏輯是共通的，都是可以將下面原本我們要分段手動操作的流程加以「自動化」：
抓取並集中處理分散資料：引導 AI 用關鍵字或標籤在 Gmail / Drive / Outlook 搜尋，抓出需要資料。
進行語意萃取：ChatGPT 讀取抓出的資料（郵件、行程、PDF、簡報、試算表），提煉重點或進行詮釋。
重組成新的輸出： AI 根據提煉後的重點，依照我們的新需求，進行改寫重組，完成新內容生成。
還能延伸新企劃，或週期性復盤：不只是資料的重組生成， AI 也能用在資料分析，產出新的觀點、想法與下一步方向。
實戰案例一：研讀專案文件，寫成果報告
工作流：AI 索引特定文件 → AI 摘要分析 → AI 統整與寫稿輸出
解決痛點：在分散文件中複製、整理的繁瑣工作流程
在日常工作中常常遇到下面這樣的情況：我執行一本新書產品專案，過程中產生企劃文件、文稿編輯、活動規劃文件、銷售數據試算表等等各種內容。有一天，老闆忽然來了一個命令：「這個專案做得不錯，交一份成果報告上來。」
這時候我可能需要到之前分散的文件中去找出有用的資料，重新組合成一份完整報告，要耗費不少時間，也是許多人在工作中可能覺得「很煩」的一件事（怎麼又要交報告？）。
於是這次我利用 ChatGPT 連結 Google 雲端硬碟的功能（需要開啟「深度研究 Deep Research」，才能連結這個外部資料庫），這樣提問：
「根據我的 Google 雲端硬碟中的「2024-01 高效時間管理超圖解」資料夾內容，寫成一份完整詳細的專案成果報告。
請一步一步分析，先仔細研究資料夾中的文件檔案，抓出《高效人生工作法圖解》這本書的各種成果，包含目標、讀者、內容特色、宣傳活動、成果數據等等。
接著以專案成果報告的角度，分析這本書籍產品，說明設計理念、列舉具體成就，詮釋成功邏輯，要以真實數據與成果任務為依據，完成專業報告撰寫。」
ChatGPT 深度研究反問了我幾個需求，就開始到我的 Google 雲端硬碟做資料搜尋。
搜尋後，從找到的企劃文件中撰寫出需求設定，從找到的各篇文稿中整理出每個章節的內容特色。
最厲害的是，這個書籍產品我做了很多場活動，分散在很多企劃文件中，這一次地檢索也把這些分散的內容抓出來，並且具體的時間、場次、對象等等也都正確理解，整理出簡單具體的活動企劃報告。
實戰案例二：抓出資料重點，寫出核心文案
工作流：AI 爬梳分散資料 → AI 分析共通重點 → AI 重組輸出
解決痛點：在分散文件中重新整理重點
像是我要寫文案的時候，往往要在很多參考資料文件中重新爬梳關鍵字，抓出這些可用關鍵字後，我重新撰寫成統整重點。
這個過程，也可以交給 ChatGPT 連結資料庫來處理，最後文案當然還要再修改，但可以先利用 AI 把關鍵字重新組合成有效的重點，方便我進一步發揮，我會這樣提問（需要開啟「深度研究」，才能連結這個外部資料庫）：
「針對「 Google 雲端硬碟 」中的「文稿編輯：ChatGPT VBA 吳承穎」資料夾中的文件。
仔細閱讀文稿，找出最吸引人的案例，撰寫一份宣傳這本書的社群貼文。
請一步一步分析，務必先主動閱讀相關文稿，抓出重點，把重點重新整理成說服人的邏輯，用這個邏輯撰寫宣傳這本書的貼文。」
ChatGPT 讀了十幾篇文稿後，抓出兩個 AI 覺得最有吸引力的案例，而且準確根據文稿中的教學流程，改寫成更通俗易懂的職場應用說明。
實戰案例三：分析專案既有文件，找出盲點，研究新方法
工作流：AI 爬梳既有資料 → AI 分析目前架構 → AI 找出盲點
解決痛點：在大量資料與文件中，重新發想新創意
我最近正在撰寫一本新書，目前已經有許多進度，但我還希望可以加入更多「我沒想到」的有用方法。
如果我希望讓 AI 刺激我想法，我需要先提供 AI 足夠的資料，而現在 ChatGPT 可以直接讀取外部資料庫內容，就可以把流程變得更簡單。
我這樣問 AI （需要開啟「深度研究」，才能連結這個外部資料庫）：
「你是職場生產力專家，根據 @Google 雲端硬碟中「2025_Esor_胤丞_高效職場生存法圖解」資料夾裡的內容，分析這本書還可以有哪些寫作題目的建議。請一步一步分析，根據資料夾中的書籍企劃、目前設想的題目，以及模組一中已經完成的文稿，先閱讀一遍，然後從職場生產力的角度分析還有哪些我沒有注意到的盲區、觀點、方法，再以書中目前的題目、寫作架構，設計出這本書可以發展各種新題目。」
而在深度研究功能反問時，我決定給 AI 一個更嚴謹的分析流程，告訴他應該先讀資料庫中的哪一份文件，然後再去查看那些文件：
「優先查看「新書資料卡」確立本書目標與核心規劃，再查看「Esor 和趙胤丞老師合作新書：會議管理，這樣開會更有生產力」確定目前發想，再根據「模組一」資料夾中的文件，一步一步進行分析。」
然後我發現， ChatGPT 會確實根據我指引的邏輯，一步一步研讀需要的資料文件，然後產出我需要的延伸思考建議。
實戰案例四：判讀既有專案時程、特色、架構，發展新專案企劃
工作流：AI 爬梳文件、時程 → AI 分析目前專案流程 → AI 建立新企劃
解決痛點：整理大量資料、文件、時程，設計未來專案企劃
當我需要在目前已經進行的專案基礎上，根據目前時程，繼續規畫下一個新專案，我可以這樣詢問 ChatGPT（需要開啟「深度研究」，才能連結這個外部資料庫）：
「根據 Google 雲端硬碟中「00-每日推進的專案」資料夾裡的內容，分析適合我的新專案企劃。
請一步一步分析，先研究資料夾中我完成與進行哪些專案，分析哪些已經具備完成文稿，哪些還在進行。
在理解我目前進行專案後，分析出我目前擅長的領域與其成效、邏輯。
最後由此進行新產品分析，從我的領域相關，但我可能忽略的盲區入手，根據我擅長的邏輯，設計出適合我往下發展的新產品。專案」
分析後， AI 正確建立了對我目前已經完成專案的理解，然後「延續目前專案類型」、「我需要的專案邏輯」，做出有效的新專案企劃。
實戰案例五：抓取既有試算表，做出數據摘要
工作流：AI 爬梳文件、試算表 → AI 分析重要數據 → AI 整理關鍵數據報告
解決痛點：整理大量數據資料，挖掘出裡面的關鍵數字，形成報告
首先，在這個嘗試中， ChatGPT 似乎還無法做出我們想像的「統計運算」，所以如果你期待的是直接分析一大堆亂七八糟的數字，然後做出最終統計分析，畫出數據圖，那麼可能這個流程做不到。（或是你可以參考樂咖老師的新書《ChatGPT × Excel VBA 資料整理自動化聖經》會教你如何輔助 AI 做才有效。）
所以我這裡所做的還是在「抓出有效資料」的範圍，我有大量的數據資料表，我請 AI 幫我從裡面找出有效的數據，並且做出延伸詮釋：
「根據 Google 雲端硬碟中「15-記帳💲帳簿」內的試算表，分析我平常的支出狀況，並提供具體建議。請一步一步分析，先理解與閱讀每一個試算表中的數據內容，然後進行支出狀況的分類，從分類中理解、統計數據，建立有意義的詮釋，然後用你的理財知識，建議接下來的改進方向。」
這裡你看到的一些數字，其實是試算表中已經做好的樞紐分析，不是 AI 自行統計出來，而是索引資料後抓出已有但零散的數字。
但是 AI 進一步幫我們快速整理重點，然後做出有效的延伸詮釋。
實戰案例六：分析特定任務的分散郵件討論，彙整目前進度
工作流：AI 爬梳 Gmail、 Outlook 郵件 → AI 分析郵件內容 → AI 整理任務報告
解決痛點：整理大量零散的郵件對話，重新拼接成完整的任務現況
我同時有 Gmail、 Outlook 信箱，裡面各有相關任務的討論，討論可能分散在許多郵件。這時候，我可以利用 ChatGPT 針對某一個任務，爬梳所有相關郵件，然後整理出目前任務狀況：
「分析我的郵件中跟「防彈筆記法」有關的討論，整理出這個主題的需求、常見問題與待辦事項。請一步一步分析，先搜尋郵件中相關內容，分類出完成的任務需求、常常討論的問題、需要處理的下一步行動，整理成任務清單。」
ChatGPT 確實可以把分散郵件中的任務討論，整理出任務目前的全貌。
也能進一步針對尚未解決問題進行整理，讓我掌握這個任務的下一步行動。
實戰案例七：分析既有行事曆、郵件，設計下週待辦清單
工作流：AI 爬梳 Gmail、 Outlook 郵件、行事曆 → AI 分析未完成任務 → AI 整理待辦清單
解決痛點：整理大量零散的郵件、行程，輔助確認未完成的重要任務
雖然我自己有習慣的規劃待辦清單方法，可參考：「比較持續 5 年的列每週行動清單習慣，復盤我的待辦清單筆記技巧」。
不過我也想挑戰看看 ChatGPT 如果讀取我的行事曆後，可以規劃任務到什麼程度，於是我這樣提問：
「規劃出接下來一個禮拜的行動清單。請一步一步分析，以每天為區隔，以具體任務成果為單位，拆解出下一步行動，規劃出一週待辦清單。」
我開啟深度研究，並且同時連結 Gmail、 Outlook 郵件、 Google 行事曆、 Outlook 日曆。
ChatGPT 能夠去查看行事曆的行程，也能讀取近期相關郵件。
針對郵件中尚未答覆的需求，行事曆上的重要行程，也確實可以改寫成有效的任務安排。（不過，當然需要我再調整一下才會更有用。）
實戰案例八：回顧過去一週郵件、行程、文件，進行每週復盤
工作流：AI 爬梳特定時間內所有工作內容→ AI 分析工作成果 → AI 進行復盤分析
解決痛點：解讀大量零散的郵件、行程、文件，確認自己的工作狀態，找出問題點
最後我還進行了一個嘗試，很多朋友喜歡每週進行工作復盤，這時候 ChatGPT 直接讀取行事曆、郵件、文件資料庫後，根據實際工作情況幫助我做復盤，還頗有效果：
「針對我過去一周的工作成果與任務，提供一份週復盤報告。請一步一步分析：
-先檢查過去一個禮拜，我在郵件上的回應、修改的文件、行事曆上的行程。
-讀取其中的內容，找出我完成的成果、需要推進的任務、尚須解決的問題。
-針對好的結果，提供有效的鼓勵與延續。
-針對有問題的地方，提供具體的改進步驟。
-針對還未完成的任務，提供下一步行動建議。
-從如何有效延續、提升生產力，獲得更好工作節奏的角度，完成週復盤的總結。」
不僅能夠抓出過去一週我完成的工作，並且也確實提供了正向、反向的檢討。
上面分享了過去一週，我透過 ChatGPT 連結外部雲端硬碟、郵件、行事曆，完成的幾個真實工作案例。
總結來說，目前大概是三種工作流程：
一，郵件 ➜ 任務清單整合
操作範例：從 Gmail 或 Outlook 中搜尋「防彈筆記法」相關郵件，並讓 ChatGPT 自動歸類成「已完成任務」與「待辦事項」。
解決的痛點：解決郵件分散、資訊遺漏的問題，避免重要事項被遺忘。
背後流程邏輯：
搜尋相關關鍵字或主題的郵件；
讓 AI 摘要內容、抽取關鍵任務語句；
加上標籤與狀態分類（例如：待回覆、已處理）；
生成任務清單，整理為具體行動項目。
二，行事曆 ➜ 每週行動清單整合
操作範例：讀取 Outlook 或 Google Calendar 上的會議與活動排程，並由 ChatGPT 自動產出一週行動清單。
解決的痛點：整理分散的行程，提高任務安排效率。
背後流程邏輯：
掃描下週行事曆所有會議與已排程工作；
根據空檔時間、優先順序、任務需求建立任務分配；
依每日單位分配具體待辦事項；
最終生成完整「每週待辦與預排任務清單」。
三，雲端文件／試算表 ➜ 實際內容產出整合
操作範例：讀取 Google Drive 中的書籍草稿，讓 ChatGPT 生成 Facebook 宣傳貼文、讀取記帳試算表、產出統整報告。
解決的痛點：避免重複複製、人工整理與分析文檔，降低內容重組所需工時。
背後流程邏輯：
從 Google 雲端硬碟導入文件（例如 Word、Google 文件、試算表等）；
ChatGPT 讀取並進行結構分析與摘要重組；
擷取重點資訊，轉為實際內容輸出（如貼文、報告、腳本）；
如有需要，補充行動建議或加值分析。
如果有使用付費版的 ChatGPT、 Gemini、 Claude、 Copilot 的朋友，都可以試試看上面的整合流程。
大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：
2024/6 最新著作上市，歡迎支持：《高效人生工作法圖解》
「個人數位生產力」線上課程（可使用電腦玩物老讀者折扣碼 ESOR500 ，獲得 500 元折價喔！）。
時間管理、筆記系統、AI 工具相關課程：「課程介紹連結」
著作：《防彈筆記法》
訂閱追蹤 podcast 節目：「高效人生商學院」（Apple podcast 訂閱、 Google Podcast 訂閱）
訂閱「電腦玩物電子報」，不定期出刊。
我的電子郵件是 [email protected] ，如果你有任何關於筆記術、時間管理、提升工作效率的問題，歡迎寫信跟我討論。
（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：ChatGPT 串連 Gmail、Google 雲端硬碟、 Outlook 行事曆，我的 8 種高效工作新應用）
古老的 Pocket 稍後閱讀工具最近決定收攤，近年火紅的 Readweise reader 我付費使用一段時間後，又覺得自己用不到那麼多功能，目前我的閱讀與過濾資訊方式，更像我之前寫的這幾篇文章：「如何過濾資訊與稍後閱讀？2022年五個克服資訊爆炸的學習技巧」、「從讀不完的稍後閱讀轉念：當下讀完，當下處理」，雖然有收集資訊的流程，但更聚焦在之後的輸出與任務上，而非在建構大量稍後閱讀的資料庫。所以，大多時候我反而沒有使用特定的稍後閱讀工具來整理資訊，因為最後的「任務輸出整理工具」才是我更想建立的第二大腦。
大方向上，我希望資訊不要停留在稍後閱讀、知識庫中太久，應更快進入「專案、任務筆記」中。
所以最近我在嘗試利用「 Google NotebookLM 」作為我的「稍後閱讀緩衝跳板」，把當下無法細讀的資訊放入，利用 NotebookLM 內建的許多優秀 AI 索引、摘要、整理功能，加快把雜亂資訊輸出成有效筆記、任務的過程。
今天這篇文章，跟大家分享我的實際「 NotebookLM 稍後閱讀」工作流程。
用 NotebookLM 稍後閱讀的核心流程，基本操作教學：
下面是我目前每天、每周會重複循環的 NotebookLM 稍後閱讀流程：
每天隨意瀏覽資訊時，把有興趣的文章、影片先傳入 NotebookLM。
下一次空檔時，點開 NotebookLM ，快速看過 AI 自動產生的各項中文摘要。
針對摘要後還想深入了解的文章，進行 AI 問答，並產出筆記。
把筆記匯入自己真正的專案任務第二大腦（ Evernote ）永久管理。
一段時間後，把這個 NotebookLM 刪掉，再建立一個新的稍後閱讀跳板。
現在有許多工具，可以讓我實現「隨手」把「網頁文章、YouTube影片、PDF文件」等等需要稍後閱讀的內容丟進 NotebookLM 中，這樣一來， NotebookLM 也可以是一個簡單實用的稍後閱讀收集載體。
例如在手機上，最新推出的 NotebookLM App 可以讓手機上的內容隨手分享到資料庫記事本中。
在電腦端，我會安裝「 NotebookLM 網頁匯入器 」的 Chrome 瀏覽器外掛，也可以一鍵把網頁文章、 YouTube 影片網址丟進 NotebookLM。
如果是 PDF 文件，例如論文、研究報告，我也可以上傳到 NotebookLM 做統整。這樣一來，其實 NotebookLM 也可以看做一個頗為全面的稍後閱讀收集工具。
這些內容隨手丟進 NotebookLM 時，通常我不會特別做分類，就先統一丟進一個「我的稍後閱讀」記事本中，因為我的目的是快速輸出，輸出後就會放入我目前使用的 Evernote 真正的專案整理架構 ，因此不需要在 NotebookLM （或稍後閱讀工具）花太多時間。
並且我通常每一個禮拜（七天左右，大概會收集30~50篇文章），就把這個「我的稍後閱讀」記事本「直接刪除」，然後再建立一個新的「我的稍後閱讀」記事本，處理新的一周的稍後閱讀文章。
利用接下來的空檔，在手機上打開 NotebookLM App ，或是在電腦上打開網頁，點開任何一篇之前收進來的文章、影片、PDF，就會看到預設已經分析好的「中文摘要」。
各國語言的文章、影片，都會自動完成中文摘要，幫助我快速了解文章主題，判斷是否有興趣繼續往下閱讀。
雖然在 NotebookLM 的這個記事本已經匯入大量文章，但我有時候會先取消勾選所有文章，然後反過來「只勾選」看完中文摘要後特別有興趣的一兩篇文章（尤其是長文章），開始針對這一兩篇文章做深入的 AI 索引與問答。
所以無論是要針對單篇、多篇、整個稍後閱讀清單做 AI 資料分析，都能在 NotebookLM 被輕鬆滿足。
而 AI 分析出來的摘要、筆記或任務企劃，我則會複製到 Evernote 中長久保存。
如果說在這樣每日 AI 輔助稍後閱讀的過程中，發現自己想要「深入探索」的新主題，例如先隨手丟幾篇看到後感興趣的醫療文章進來「我的稍後閱讀」記事本，讀一讀發現對健康新生活主題有興趣，接下來一段時間想要「繼續探索更多相關資料」，這時候我才會建立一個「新主題的記事本」，以後相關主題的稍後閱讀文章就丟進這個新主題的 NotebookLM 記事本中處理。
應用一：轉換成 Podcast ，用聽的也能理解今天感興趣的各種文章內容
除了上述基本的 NotebookLM 稍後閱讀流程，我還會在有時間、有想法時，做下面這樣延伸應用。
因應 NotebookLM 最近推出：「NotebookLM 語音摘要支援生成台灣中文對話 Podcast！口音節奏都很逼真」，我也用來生成稍後閱讀文章的「語音摘要」。
例如我收集了幾篇跟時間管理有關的新文章，還有幾篇跟 AI 趨勢相關的文章，還有一篇比較有趣的電影心得報導。到了中午午休，我就按下 NotebookLM 上的「語音摘要」，通常在不用特別自訂指令的情況下，就會生成一段兩人中文對話的 Podcast，而內容就是像新聞摘要報導一樣，會跟我介紹這幾個不同主題的內容。
現在更棒的是，在 NotebookLM 手機 App 上，也可以聆聽這一段大約 8~10 分鐘的 Podcast ，幫助我用「聽的」，快速消化早上收集的多篇文章重點內容。
有時候昨天收集的舊文章已經聽過 Podcast ，如果今天又有新的收集文章，我會先刪掉前次生成的對話節目，然後「只勾選」新文章的項目，就能重新生成「針對新文章」的 podcast。
應用二：針對感興趣主題，利用「探索」搜尋更多相關資料後，進行分析
NotebookLM 的「探索」功能可以在這個稍後閱讀流程發揮很大效用（延伸閱讀：Google NotebookLM 自動搜尋匯入影片文章！幫老師、學生無痛建立研究資料庫）。
例如我在 NotebookLM 上讀到最近一篇文章，跟如何用心理學原理設計 AI 指令有關，我覺得很有意思，還想要深入挖掘更多想法。
於是我打開 NotebookLM 左上方的「探索」，打下幾個 Google 搜尋指令，讓 AI 幫我去挖掘更多的資料來源。
在找到的來源中，我會主動過濾，只勾選自己真正感興趣的幾篇文章，繼續匯入這個「稍後閱讀」資料庫中，然後利用上述方式來閱讀、處理。
應用三：讓 AI 整理、延伸需要的知識、任務筆記，放入筆記系統
當我真正讀到一篇覺得有用的文章時，我會用下面幾種方式，請 AI 將文章整理成真正有用的筆記，而這是我覺得用 NotebookLM 做稍後閱讀工具時最棒的一點，因為我需要的就是「可以使用的筆記」：
單純整理重點摘要
變成自己需要的知識筆記架構
延伸對任務應用的思考
進行反思與討論
有時候文章已經很棒，我會請 NotebookLM 針對這一篇或這幾篇文章（可以在左方資料清單勾選），協助摘要出內容當中的細節。這時候的目的是盡量保留原文中的內容（但預設都自動進行中文翻譯），放入我的筆記（Evernote）後可以更有效參考原始資料。
當有多篇文章有用時，我喜歡勾選這幾篇，然後讓 NotebookLM 用表格整理與比較，快速完成綜合不同想法的知識筆記。
如果某篇文章已經讓我可以聯想到某個具體任務，我會讓 NotebookLM AI 幫我思考如何實作的步驟，這時候整理出來的就更接近可以放入任務筆記的操作內容。
甚至我可以跟 AI 對話，討論自己的延伸想法，請 AI 去跟原始文章做辯證，然後統整出可以放入我自己的思考筆記的反思內容。
應用四：結合整套 Google Gemini 流程提升文獻整理效率
還有一些更進階的搭配用法，利用 Google Gemini 互相搭配的幾個工具，我可以這樣做：
在 NotebookLM 稍後閱讀處理時，發現有一個主題可以深入分析。
打開 Gemini Deep Research 針對這個主題做深度研究。
把深度研究報告匯出成 Google 文件，再把 Google 文件直接匯入 NotebookLM。
再次利用上述技巧，在 NotebookLM 中完成閱讀、聆聽、筆記處理。
延伸閱讀：先用 Deep Research 掃清認知盲區，再用 Google 搜尋，我的 6 種學習新流程
例如讀到某篇健康文章，但第一時間沒有找到更完整的報告，那麼不如讓 Gemini Deep Research 直接寫一篇。
Deep Research 寫完後，直接把報告匯出到 Google 文件。
再把 Google 文件匯入 NotebookLM 稍後閱讀。
應用五：請 AI 整理出知識架構，讓 Gemini Canvas 生成延伸學習測驗
如果是認真閱讀的主題，當收集了足夠多文章，並且一定程度閱讀與理解後，我會利用 NotebookLM 內建的一個「研讀指南」功能，生成一份測驗。
這個「研讀指南」，預設會把資料庫中的文章生成各種問答題，引導使用者去學習、複習。
但現在我會把 NotebookLM 生成的學習指南，複製到 Gemini ，利用 Canvas 中的測驗功能，生成可互動測驗，這樣就能更有趣、有效地完成複習。（延伸閱讀：個人學習、考試新利器！ Google Gemini 測驗功能，一次完成知識研究、出題、複習）
測驗的目的，是快速讓 Gemini AI 分析出我在這個主題上，哪一個領域還可以深入研究？
這時候我可以回到 NotebookLM 該主題的資料庫，請 AI 索引出我之前可能「忽略」、「漏看」的部分，於是又能讓學習把握住更多細節。
以上，就是我最近利用 Google NotebookLM 搭建的一個稍後閱讀、學習輸出的工作流程，我覺得非常有效，也節省很多時間，提供各位讀者參考。
大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：
2024/6 最新著作上市，歡迎支持：《高效人生工作法圖解》
「個人數位生產力」線上課程（可使用電腦玩物老讀者折扣碼 ESOR500 ，獲得 500 元折價喔！）。
時間管理、筆記系統、AI 工具相關課程：「課程介紹連結」
著作：《防彈筆記法》
訂閱追蹤 podcast 節目：「高效人生商學院」（Apple podcast 訂閱、 Google Podcast 訂閱）
訂閱「電腦玩物電子報」，不定期出刊。
我的電子郵件是 [email protected] ，如果你有任何關於筆記術、時間管理、提升工作效率的問題，歡迎寫信跟我討論。
（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：我用 NotebookLM 搭建 AI 稍後閱讀、學習輸出工作流，操作教學與延伸應用）
上週 Google Gemini AI 推出了一項新功能：「Canvas Quizzes」，簡單來說，就是幫助我們用 AI 設計出個人學習後的「測驗題」，而且在回答後會提供各種學習提示，還可以透過總分計算，提供一份「學習報告」，明確指出我們目前學習中應該強化的部分！
透過 Gemini 裡的 Canvas 功能（之前是用來生成網頁、程式碼、文件報告的工具），可以針對任何主題快速生成練習小考。你還能透過下面這些功能讓這個測驗更有效：
透過指令，生成符合特殊需求的測驗。
上傳文件，讓 AI 分析教材後，生成測驗。
利用 Gemini 的 Deep Research 撰寫報告後，再生成更深入的測驗。
遇到不會的題目，Gemini 也能提供提示，引導你找出正確答案。
做答之後，會即時收到回饋與補充說明，讓你可以馬上針對學習重點加強理解。
Gemini 會自動生成「互動式」小考，題型包含選擇題或是是非題。不僅是學生用得到，商務人士也可以利用這功能來複習知識，例如在客戶會議前重新檢視重點。
雖然目前這個「Canvas Quizzes」功能要 Gemini Pro 付費版帳戶才能開啟，但我實際測試過各種使用情境後，覺得對下面這些需求很有幫助：
老師、學生上傳教材，快速設計課前、課後測驗。
自學者上傳讀書筆記，完成延伸測驗與複習。
準備考試時上傳教科書、單字表，進行自我測驗練習。
下面就來分享幾個實際應用案例。
個人學習最佳流程：Gemini Deep Research 做知識研究，然後 Canvas 生成測驗複習
你可以透過 Gemini 建立下面這樣的工作流程：
在 Gemini 啟動 Deep Research，輸入主題 → 產出報告。
或者上傳教科書 PDF。
針對報告，完成一鍵出題，利用 Gemini Canvas 生成測驗卡片。
完成測驗，測試自己的學習成果。
延伸出題，針對自己不熟的領域繼續生成新測驗。
剛好我最近寫完一篇：「先用 Deep Research 掃清認知盲區，再用 Google 搜尋，我的 6 種學習新流程」，這是快速學習的新方法。
我想學習台灣自然知識，所以我先用 Gemini Deep Research 撰寫了一份台灣自然環境、生態、氣候的研究報告。
接著，在這份深度研究報告的右上方「建立」選單，選擇「測驗」。
我還可以透過指令，要求測驗要讓一般人也能理解。
這樣就能啟動「Canvas Quizzes」，開始設計互動測驗題。
因為有 Deep Research 的研究報告，所以測驗的內容也有很多深入、專業的知識細節，再透過 AI 產出的互動練習，讓學習的過程更有趣。
Gemini 測驗功能還會提供各種提示互動，引導我們回答出正確答案，或是在答錯時告訴我們原因。
完成測驗後提供詳細評估，指出可以進一步強化的知識方向。
於是我可以根據評估中我需要加強的地方，在 Gemini 中繼續追問，請他生成針對這個角度的新測驗，複習我的學習成果。
如果手邊有教材、教科書、單字表，可製作複習小考：
像是我手邊剛好有一份英文單字學習用的 PDF ，我可以先把 PDF 上傳到 Gemini。請 AI 根據這份文件，生成我需要的練習測驗。
很快的， Canvas 測驗功能就會生成需要的測驗問答。
這看起來是一個可以有效複習教材文件重點的好方式。
還能設計有趣的親子問答遊戲：
我的小孩最近喜歡超人力霸王，總是喜歡跟我玩裡面的角色知識問答遊戲，於是我嘗試讓 Gemini 設計這個主題的測驗，小孩玩過後也覺得很有趣。
透過 Gemini Canvas 功能右上方的新選單，「測驗」幫助我們可以快速學習、複習各種知識主題，如果有 Gemini Pro 版的用戶值得試試看。
大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：
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（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：個人學習、考試新利器！ Google Gemini 測驗功能，一次完成知識研究、出題、複習）
在每天需要挖掘、研究大量資訊的工作與學習生活中，以前我長期仰賴 Google 搜尋、社群瀏覽、RSS 訂閱服務，這往往會花費我大量的時間，其中很多還是好奇引發的分心時間，而找資料不一定有結果，任務則開始拖延......。
但當最近幾個月 ChatGPT、 Google Gemini 推出 Deep Research 功能後（Google 版本甚至免費可用），我的學習、筆記、任務工作流程開始有所改變。
深度研究（Deep Research）的本質，是讓 AI 成為我的研究助理——主動幫我搜尋新資訊、統整知識架構，整理出有出處、有結構、有邏輯的完整報告，不只是快速取得資訊，更是能「理解問題全貌、擬定後續行動」的助手。（在 ChatGPT 中，複雜任務我會用 Deep Research，中度任務我會用 o3 模型，我覺得都能達到上述效果。）
深度研究（Deep Research）與 ChatGPT o3 可以幫助我在尚未深入理解或掌握數據時，幫我快速建立「基本知識架構」。
2025/5/25 更新：個人學習、考試新利器！ Google Gemini 測驗功能，一次完成知識研究、出題、複習
先用 Deep Research ，再用搜尋，為什麼可以提升效率？
以結論來說，「先用 Deep Research 」（或 ChatGPT 的 o3 ）快速掃清認知盲區、建立資料準備架構，有需要再去 Google 搜尋、社群網路研究，這個順序可以帶來幾個明確效果：
AI 先建立基本知識架構，可以更準確的深入搜尋研讀資料。
很多任務先有基本知識架構就能推進，反而減少在準備資料上的分心。
AI 先建立基本知識架構，讓自己腦中的推論可以有更具體的數據資料佐證。
AI 為了建立基本知識架構所做的多角度研究，可以幫助我發現平常搜尋不到的隱藏資料。
例如我最近要做一個產品的企劃，我利用 Deep Research 的功能幫我寫出一份完整的市場分析報告，以我製作產品這麼多年，我覺得這是一份對我非常有啟發，而且幫我找到非常多更具體、真實、深入參考資料的報告。
這裡面當然有些關鍵流程讓這份報告做得更好：
首先，我「不是」從零開始，憑空讓 ChatGPT 幫我生成一份深度研究報告。我其實已經在 ChatGPT 的這個討論串把我對這個產品的一些初步的想法、實際內容，跟AI進行了幾輪的討論。
接下來，我請 AI 當一個產品專案經理，根據前面討論掌握的產品細節出發，進行延伸搜尋資料、摘要資料、整理資料的動作。
這兩個流程搭配在一起效果更好！
首先，AI 寫出來的產品企劃不是一個憑空想像的東西，裡面有很多原本我要放進產品中的具體內容，但是透過深度研究（Deep Research）的大量搜尋，幫我節省了非常多去做判斷、決策的時間，更快確定我想的對不對，以及掌握延伸的參考資料。
例如像消費者分析的這一塊， Deep Research 在我原本對這個產品痛點認知的基礎上，幫我找到很多具體的研究資料，讓我從模糊的想像，變成更確定具體的族群面貌。 Deep Research 也透過資料收集幫我找到一個我原本沒有想到的可能痛點，我可以透過參考資料進一步了解，於是在這個產品上又可以加上更好的功能。
深度研究（ Deep Research ）跑十分鐘的時間，就能幫助我獲得確認自己論點的數據，並看到一些自己之前沒有注意到的細節！
但以前我自己來做這些分析跟研究，可能是要花上起碼半天資料搜尋、準備跟整理，更因為「一旦搜尋資料」，就會不小心多花很多時間在「讓人分心的資料上」，而且永遠覺得看得不夠，整個資料研究的過程說不定會拉長到好幾天，導致任務遲遲無法推進。
現在，我覺得確實可以讓 ChatGPT 的 Deep Research 優先處理。十分鐘之後，或許我還會點開 AI 引用的一些來源去看一些更深入的報告跟資料，但是絕對比我以前先從模糊的網路上進行探索要節省非常多的時間。
而且，以前我為了蒐集資料，常常得跑遍好多網站、翻看各種資料庫，花費很多時間，但還是會遺漏一些關鍵的資訊。現在，透過深度研究模式（Deep Research），AI 一次就能整合多方資訊，把相關內容「自動抓過來」並整理，過程中很輕鬆也更容易獲得多角度的、冷門但需要的資訊。
就算免費工具，也能使用 Deep Research：
深度研究模式（Deep Research）的功能，在 ChatGPT 上需要 Plus、 Pro 用戶才能使用（不過效果確實更好），在 Google Gemini 上則是免費用戶即可啟用。想了解操作的朋友，可以參考我下面兩篇教學文章：
教學文章：
ChatGPT Deep Research 寫出專業報告的 AI 深入研究助理教學，實測 5 種應用案例比較
Google Gemini Deep Research 實測比較：自動蒐集資料、推理分析、撰寫報告的 AI 研究助理
基本功能：
AI 自動幫你整理跨來源、跨平台的資料
省去開十幾個分頁找資料的時間
資訊有引用來源，內容可追溯
能即時修改研究計畫、提出追問
現在，我真正的資訊搜尋流程是：先用 Deep Research （搭配 ChatGPT o3 ）來「掃清認知盲區」，再展開後續任務。
接下來這篇文章，我想分享自己目前最常使用的幾種具體應用情境，幫助大家思考如何讓 Deep Research 成為你學習、筆記、決策與創作的起點。（延伸閱讀：AI 如何與寫筆記結合？我最常利用的 6 種提升筆記效率功能與案例）
Deep Research 應用一：資訊、想法、概念很模糊時，快速啟動任務
當我要開始一個新的專案、任務時，如果對這個主題的現狀還有點模糊：
例如不確定最新資訊、還沒有具體想法、也沒有先備知識概念時，常常會覺得「自己了解的還不夠」，但是要花時間研究資料又暫時沒時間，於是變得裹足不前。
但是現在我會先利用 Deep Research 快速建立「基本知識架構」，克服了解不夠的迷思，任務變得可以更快開始啟動。
例如前面例子中，我針對一個書籍產品先讓 Deep Research 完成基本市場分析，我就建立了一個可以馬上開始著手推進這個專案的角度。當然，在真實進行過程中，這些市場洞察、產品設計會被持續修正：
但我需要的也就是一個快速啟動任務的角度，而不是因為資料不足而停步不前。
下面這個生活化的例子也是，我想要帶小孩進行一次宜蘭之旅，但有一段時間沒有追蹤、研究宜蘭的旅遊資訊了，以前我可能會再找時間慢慢用 Google 搜尋各種資料，但這可能不知不覺就會花上幾個小時時間，也可能這個旅遊想法因為沒時間研究而最後無疾而終。
這一次，我直接把旅遊基本需求交給 AI ， ChatGPT Deep Research 用 17 分鐘左右時間幫我完成一份旅遊資訊報告（這過程我可以先去做其他事情）。
下面這個報告夠新也很深入，幫助我發現許多自己之前不知道的活動（例如蘭陽博物館的考古活動）與景點、餐廳，在交通乃至行程安排建議上，都提供給我一個「立即可以開始推動任務」的基礎。
真實情況中，我最後的行程跟這個規劃還是有很大不同，我還是會進一步去用 Google 搜尋找一些我想了解的深入資料。但是這份 Deep Research 的報告讓我馬上有了一個具體任務想像，我可以快速完成訂房，也知道進一步往下挖掘的角度，我的旅遊任務立即可以開始啟動。
Deep Research 應用二：產品與選項之間的比較決策
當我要進行選擇型的決策時，例如要在幾種產品之間購物選擇？要決定選擇哪一種服務？要選擇哪一條產品策略？
這時候需要大量的資訊收集、比較、整理，然後分析裡面的各種數據，一樣是要花掉許多時間研究。
現在我也會先用 Deep Research 來進行一次選項之間的比較研究。
例如之前有一次看牙醫，要選擇使用植牙或牙橋，我就先讓 Deep Research 做了一番深度研究，結果 AI 不只比較了兩者之間的價格，還包含了兩者優缺點、長期副作用、可能保持時間等等，都給了我大量的資料細節。
當然，我自己還會針對其中一兩項數據一定要正確的資料，去看看 AI 提供的延伸網站，或是自己上 Google 再深入搜尋一下，但是也就多個 10 分鐘的時間而已。
這比起之前類似決策，我可能會上網搜尋時間一兩個小時，要看過許多篇文章相較，一來一往其實節省了非常多時間。
Deep Research 應用三：補足自己不知道，也沒想到要這樣搜尋的知識盲點
面對一個需要研究的全新知識主題時，
如果我完全沒有先備知識，我可能連要搜尋什麼關鍵字都不知道，這時候搜尋也很難找到我需要的資訊。
但是有了 Deep research ，我可以直接說出我的需要，讓 AI 自己分析並用有效的關鍵字幫我搜尋，往往還能找到許多我自己不一定找得到的資料，幫我破除許多盲點。
例如小孩慢慢長大了，暑假期間開始可以自己去參加許多夏令營活動，於是想要來開始研究這類課程，只是第一次研究，我完全沒有概念，但是雖然我「不知道」要用什麼關鍵字搜尋，可是我「知道」自己想要的需求。
於是我嘗試用需求來問 ChatGPT ，並請他提供我一份 Deep Research 報告。
十分鐘後， Deep Research 給了我下面這樣的報告內容，他幫我細分了科學大主題下還有哪些具體的子主題（於是我自己要延伸搜尋的話，我知道可以用哪些關鍵字），他也幫我找到了符合我需求的熱門營隊選項，甚至適合的年紀、內容細節、價格區間、評價等等，都幫我整理出來。
後來我針對自己有興趣的，打開 Deep Research 給我的官方網站去看詳細資料，或是自己再延伸做 Google 搜尋時，都發現第一次 Deep Research 給我的資料幾乎都是正確、有效的。
我自己回想以前這類「自己完全沒有概念的主題」，如果我慢慢去 Google 搜尋，除了要花很多時間，還可能找不到很多關鍵資料，因為不知道怎麼搜尋才好。
但是這一次用 Deep Research ，反而很快的就掃清了我的知識盲區，我很快地知道可以進一步研究哪些營隊、搜尋哪些子主題，以及往哪個方向規劃！
Deep Research 應用四：挖掘新聞事件背後更多細節資料
之前在 Google 搜尋、社群踏查的時候，我常常會發現要找到「冷門但我想看的資訊」其實並不容易，搜尋有排序，社群有過濾，往往我要花上更多工夫一層一層探查，才能找出某些隱藏在角落的訊息。
而現在，我認為用好 Deep Research 的話，會更容易挖出這些冷門資訊。
一個近期有趣的例子，我在看 NBA 比賽的新聞時，覺得這些報導都很類似，於是我想找找看有沒有更深入的消息，例如「比賽後球員訪談的逐字稿」，但我不知道應該怎麼搜尋才好，於是我動用了 Deep Research 的功能。
我只是很簡單的請 AI 用 Deep Research 幫我挖掘出某一場比賽的球員賽後訪談，結果他真的幫我找到了許多常見新聞媒體沒有報導的內容，讓我增添了許多閱讀樂趣。
或者一些嚴肅、複雜的新聞主題，可能主流媒體的報導難免省下許多細節，這時候我也會利用 Deep Research 幫我快速挖掘出歷史、社會、政治背景，甚至做一些延伸分析。
之前我看新聞，想要了解報導背後更多細節，會額外花上我許多時間去延伸搜尋，現在我會善用 Deep Research ， AI 分析的過程我可以去做其他事，回來後，一篇完整的深入整理報導就產生了。
Deep Research 應用五：想快速入門一個只是感興趣，但還不值得花太多時間搜尋的新知識領域
我以前會在「上網」這件事情上花不少時間，因為我對很多「新知識」充滿好奇，
這些知識不一定是我立即用得到的，但是如果我在網路文章、社群貼文中看到這些新鮮關鍵字，我會想要了解背後的知識，但這樣一來，我就要額外花上很多搜尋時間。
現在，我讓 AI 的 Deep Research 代勞，我不需要花時間研究，但卻同樣可以獲得之前了解新知識的樂趣。
例如最近我在一篇文章中看到「肌少型肥胖症」這樣的關鍵字，我很感興趣，但又不想花太多時間研究，於是我請 Deep Research 代勞。
幾分鐘之後，他給了我一個很全面的報告，有些東西可以納入我目前的健康計劃，有些東西則滿足了我的好奇心。
重點是，我沒有額外花上太多時間！
Deep Research 應用六：為某個創作、課程、報告準備 AI 資料庫，方便後續 AI 討論
我認為要用好 AI （讓 AI 生成品質更好的內容）有一個關鍵原則，就是：
「先讓 AI 建立對專案、任務資料的正確理解」（延伸閱讀：如何用 AI 工具提升工作效率？三個關鍵步驟讓生成結果更精準有效）。
而這時候，我們可以先讓 AI 用 Deep Research 建立一份針對某個專案的深入報告，這時候就像是建立了數千字到上萬字的專案資料庫，後續以這個資料庫為基礎來跟 AI 討論，往往會有更好的結果。
我不是要用這份 Deep Research 的研究交報告，而是把這個當作 AI 對專案的認識基礎，在這個有數據、有資料的基礎上作進一步討論。
接下來在同一個專案討論串（延伸閱讀：ChatGPT 的 PARA 聊天室分類法：增強 AI 協作威力實戰案例分享），我跟 AI 來回討論新的想法、企劃，往往這樣可以獲得更好的專案討論結果。
現在的網路世界中有非常多值得探索的資料，但是如果我們沒有先備知識，往往搜尋也找不出需要的細節。就算可以找出大量細節，又可能因此耗費很多時間，任務開始拖延，我們缺少的是「能幫自己探索細節、整合資料、歸納重點、指出方向的工具」。而 Deep Research 就是那個改變資訊工作邏輯的轉捩點。
從現在開始，試著把 Deep Research 放在你的工作或學習流程的第一步。
有了 Deep Research，啟動任務的門檻變得更低，我不再因為「了解不夠」而遲疑，可以快速建立對任務的基本理解。
Deep Research 不只縮短了我決策的時間，透過一次全面的比較分析，我能更安心、更果斷地做出正確決定。
當我不知道要如何搜尋陌生主題時，Deep Research 就是最好的起點工具，快速破除知識盲區，節省許多摸索時間，直接找到重要資料與下一步行動方向。
利用 Deep Research 探索新聞事件背後更多細節與資料，讓我獲得更有深度的知識，避免表面資訊帶來的誤解或片面理解。
Deep Research 輕鬆滿足我對各種新知識的好奇心，不再擔心因為什麼都想知道而花費大量時間搜尋。
以 Deep Research 為基礎建立 AI 專案資料庫，能有效提升後續與 AI 討論專案的品質。
你會發現，你不只找資料快了，更重要的是：你理解問題的方式也變得更立體、更全面，並且可以更快開始任務。
大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：
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最近在好幾次的時間管理、防彈筆記課程中，常常被問到一些類似的問題，這些問題其實也都是時間管理上的經典難題：「每天的事情太多太亂，要怎麼有效利用四象限區分輕重緩急？」「工作常常被打斷、干擾，要如何維持工作效率？」「我常常無法專注，很容易分心，要如何提升我的專注力？」
是不是要學什麼工具來排序任務？是不是要想辦法提升專注力？是不是要用什麼很厲害的生產力軟體？這些解決角度其實也很好，但學習工具需要花時間，提升專注力也不是一蹴可幾，有些現實環境更是想改變也改變不了。
或許，我們可以試試看從「工作流程的思維」來解決上述時間管理難題。
也就是說，面對這些難解困境，暫時放下去歸咎責任、改變自我的想法（因為很難也常常無解），而是從「調整一下我自己平常工作的步驟」入手，說不定能夠找到更簡單、有效的解套方法。
下面這篇文章，分享我多年來實踐後，慢慢調整出來的 4 種不太一樣的工作流程，幫助我改變時間管理習慣，更有效的產出。
一、減少精確安排時間，用「情境任務流程」有效推動進度
我們在學習時間管理時，往往第一個動作都是希望替自己規劃出一個看似理想的「完美時段」，例如連續好幾個小時讓自己能夠充分專注地完成某個任務。有時候，我們甚至會費盡心力，刻意提前排除掉其他可能的干擾與行程，期望自己到了那個時候可以有最佳的動力、最好的狀態去完成一份重要報告。
但是，在真實的職場中，我們經常面臨的情況卻不是如此理想：
很可能到了原本預先排好的專注時間，會突然有其他臨時更緊急的任務、會議或意外事件插入，讓我們根本無法如期完成原本設定的任務。
就算真的沒有任何干擾，現階段的我也無法完全保證未來那個時段中的自己是否真的具備足夠的精神、動力，甚至必要的資訊與資料，能有效推進任務的進度。
因此，過去我常發現，精確安排特定時間來完成某些任務，往往最後都還是得不斷地重新調整，甚至很多時候所謂的「時間安排」，就只是變相的拖延藉口罷了。明明現在可以就此開始推進一些任務，但我卻刻意將任務排在兩三天後，表面看似在規劃、安排，實際上只是讓自己有理由暫時延遲這個任務。
後來，我在自己的時間管理流程上做了一個很大的改變：我不再刻意為大部分任務預先安排精確時間，除非它就是一個固定某個時間必須進行的會議，或某個需要事先約好的行程拜訪，這些才需要真正放入行事曆做精確安排。
至於其他多數任務，例如：進行市場研究調查、撰寫一份報告、設計一個新產品、處理行政文書作業等等，其實這些任務早上十點做、下午吃完飯做，還是會議之間短暫的空檔來做，並沒有什麼實質上的差別。這類任務，更適合採取的是「情境任務流程」的方式來管理。
什麼是「情境任務流程」？也就是不再用特定的時間點來規劃任務，而是把這些任務拆解成各種情境下適合執行的小步驟：
當我一旦遇到符合的空檔或情境時，就能夠隨手挑出適合此時此刻執行的小任務，逐步推動進度。
具體來說，我們可以從大方向思考，將任務分為幾種情境（在工具上的應用可參考：如何用標籤管理上萬則筆記？Evernote, Notion, obsidian 都適用）：
需要動腦思考的任務：
例如：構思某個報告的架構、思考某個產品的功能需求，或是分析下一步的企劃方向。
需要動手蒐集資料的任務：
例如：透過手機或電腦快速搜尋某個研究所需的資料、先蒐集完成報告需要的數據。
需要專注產出內容的任務：
例如：坐下來集中精神，把某個企劃草稿真正寫出來，或者是完成報告初稿。
需要精細操作的任務：
例如：在電腦前使用特定軟體進行細緻的編輯、製作與處理文件。
當任務能夠明確地區分為這幾種情境後，我就不再刻意排定特定時段，而是充分利用一天中各種零碎的情境。例如：
通勤在車上時，可能腦袋正好可以專心思考，我就會利用這個情境思考一下某份報告的大綱，或初步構想一下某個計畫的簡單流程。
午餐後、等待會議開始的短暫空檔，我可能隨手拿起手機，就能夠快速進行一些資料的蒐集與整理，替稍後更複雜的任務做好基礎準備。
當我回到辦公桌，剛好沒有其他事情干擾，能夠集中精神三十分鐘到一個小時時，就從任務清單中挑選出那些必須靜下心、精細操作的行動來完成。
「情境任務流程」的最大優勢就在於：
我們通常無法精準地預測哪一個時刻自己會有足夠精神、足夠專注去處理某件事。
我們也無法完全掌控每天會被打亂多少次。
但我們可以掌控的是，把我們的任務提前做好情境區分與行動拆解，讓自己在遇到任何適合的情境空檔時，都能快速地拿出適合的任務推動進度。
也因此，時間管理的關鍵並不是精確地安排特定的時段，而是從任務的本質出發，將任務拆解成適合不同情境的行動，並且在一天中隨時遇到這些情境時，即時、靈活地推動任務的進度。
當你試著用這樣的工作流程思維來管理時間，你會發現，不論工作生活中被多少突發狀況切割、干擾，你依然能夠持續有效地往目標前進。
二、如果無法完美長時間專注，用「衝刺流程」維持高效率
過去我常常看一些提升專注力、鍛鍊意志力的書籍後，也曾經希望自己能安排出三到五個小時這種理想的長時段，讓自己能夠充分投入、徹底地完成某件重要的工作。
但經過多年真實的經驗與實踐，我發現這樣的想法雖然美好，卻在現代職場或日常生活中難以實現。
首先，就像前面所提到的，在現實的工作環境中，要找到連續三到五個小時不受干擾的專注時段，其實非常困難。就算勉強排出了這樣的時間，當我們真正坐下來開始工作，通常也會發現理想與現實還是有落差：
剛開始時，我可能會花二、三十分鐘調整自己的狀態，緩慢地進入到專注的心流（flow）狀態。
當終於進入狀態後，能夠真正高效推進任務的時間，通常也頂多維持一個多小時左右，接著便開始感到疲倦，專注力明顯下降，容易分心，效率逐漸降低。
這種情況下，就算勉強硬撐在任務上，也只是勉強維持表面的「專注」，但實際的產出品質和效率卻大幅降低，效果自然不佳。
後來我嘗試改用「衝刺流程」的任務管理方式來應對專注力的問題，發現反而更容易維持高效率與穩定的產出。
所謂的「衝刺流程」就是每次設定較短的專注時間，例如每次只做一個小時，甚至只有三十分鐘。這樣的短時間當然不足以一次完成一個複雜任務的全部，但卻能讓我快速地推進任務其中一個明確的小目標或具體步驟。（延伸參考：[影片] 什麼是番茄鐘工作法？如何實踐？短時間專注衝刺真的有效嗎？）
例如：
告訴自己接下來三十分鐘，我要專注地把這個專案企劃的「初步架構」寫出來。
或者限定自己一個小時內，把這份報告的草稿先完整地「從腦中倒出來」。
或是規定自己三十分鐘內，把目前手邊已經收集到的資料整理成「一個可行的簡報架構」。
透過這樣的短時段衝刺，我反而更容易維持穩定的高產出狀態。具體來說，這種「衝刺流程」的方法在我的實踐中，有以下幾個非常明顯的好處：
降低任務心理門檻，更快速進入專注狀態
短時間內只要專注推進一小部分具體任務，因為步驟明確簡單，就不再需要長時間的調整或準備。這種具體而簡短的任務設定，更容易讓我迅速進入真正的高效產出狀態。
有效提升行動動力，避免拖延
因為時間非常短暫（例如只有三十分鐘或一個小時），我知道馬上就會結束，反而會產生更強的動力，迅速投入產出，而不會再像以前一樣，心裡總覺得後面還有大把時間，可以慢慢來、慢慢調整狀態。
避免長時間工作後的效率疲乏
每次專注時間設定在比較短的範圍內（例如三十分鐘或一小時），當我感覺到疲累或注意力開始下降時，馬上就可以進行有效的轉換，不必強迫自己繼續硬撐在任務上，避免後續效率低落所產生的挫折感。
更適合現代零碎化的工作環境
在現代工作環境中，我們的時間常常會被各種突發狀況打斷、干擾。短時間的衝刺任務更容易適應這種零碎的工作節奏，即使只有短暫的空檔，依然能有效推動任務。
此外，傳統的時間管理上有一個經典的問題是：「如果我們給自己太多時間去做某件事，最終這個任務總是會耗盡所有的時間，甚至遠遠超過原本的預期。」換句話說，當我們沒有明確限定自己在短時間內完成任務，許多事情會不斷地拖延與疊加，最終導致任務遲遲無法完成。
但當我改用衝刺流程的方式來執行任務，把時間安排流程做了下面的翻轉：
不是任務需要花多少時間完成，而是我決定只要花多少時間來完成任務。
舉例來說，當我規定自己一定要在一小時內寫出某篇文章的草稿，我便會自然而然地放下很多不必要的猶豫與擔憂，也不再去追求無法達成的完美細節。我會將自己當下想到的具體內容與細節，快速地產出來。往往這樣的方式，反而會讓我在短短的一個小時內取得明顯的進展，而不是像以前東摸摸、西拖拖，三四個小時都還在原地踏步。
透過「衝刺流程」，我們不需要再追求長時間、完美的專注狀態，反而能更有效地利用每一次短暫的專注時刻，穩定推進真正的任務進度。
三、不糾結分輕重緩急，用「專案成果」與「減法」調整流程
相信許多人都聽過時間管理經典的「四象限理論」：將任務依照「緊急」與「重要」維度，區分出我們該優先處理的重要任務，或暫時擱置那些看似緊急但其實價值不高的瑣事。
理論上這個方法非常清楚易懂，但現實的職場情境往往不那麼簡單。許多時候，我們會發現大部分的任務似乎都同時緊急又重要。例如：
VIP 客戶臨時傳來一封要求協助處理問題的郵件，看起來既緊急也非常重要。
臨時收到主管交辦要製作某個報告，主管的要求感覺也是既緊急又影響。
這樣的情況下，似乎所有的事情都落入「緊急又重要」的象限？
其實，並不是四象限方法本身有問題，而是我們的工作流程中，往往只從片段的、表面的待辦事項去進行分類，例如：
「收到郵件要回覆一份資料」
「臨時要做某個報告」
「一個突然插入的會議需要準備」
當我們從這種片段而零碎的角度去看待每件事，很容易都會覺得任務緊急且重要，因為每個任務負責人都會期待我們儘快完成，每件事情似乎都影響著某個人眼中的「重要價值」。
但事實上，我們更應該做的是「退一步思考」：
先去釐清這些零碎交辦背後真正要達成的「專案成果」是什麼，從專案成果來釐清價值。
比如說，同樣是「臨時插入的會議」，它背後的真正成果可能大不相同：
一個可能是影響公司未來半年業績的重要產品專案會議。
另一個則可能只是公司內部某個次要行政流程的討論會議。
儘管表面上看起來都是緊急要處理的事項，但實際對公司、對自己真正的長期成果卻有天差地別。
所以，比起一開始就把零散的待辦事項直接分類到四象限中，我更建議的做法是：
先以「專案成果」釐清價值：
先明確每個交辦事項背後最終要達成的具體專案成果與價值。是影響公司核心業務、長期累積價值的重要成果？還是只是解決眼前行政瑣事、短期效果有限的小任務？
再用四象限思維輔助決策：
以專案成果來區分，哪些任務成果是需要長期投入時間，最終能夠帶來重大價值的？哪些專案任務成果看似緊急，卻無法帶來長遠價值？透過這樣的專案成果區分，我們才知道每個任務真正應該得到的優先順序。（延伸閱讀：在經典的時間管理矩陣中，如何克服壓力處理重要又緊急的事情？）
舉個例子來說，同樣是收到臨時會議通知，我們就能依據背後的專案成果價值來有效篩選：
如果會議是針對重要產品專案的規劃，當然應該優先投入準備。
如果只是行政例會、流程討論，我們甚至可以考慮放棄或最小化投入，把更多時間留給更有價值的任務。
但有時候，可能同時有很多重要的專案成果都需要推動，這時候而除了專案成果思維之外，我們也可以搭配另一個重要的時間管理原則：「減法流程」。
我們傳統在做時間管理時，常常不自覺地進入一種「加法思維」，也就是：
想做的事情通通加進來，試圖塞滿每個時段，期望自己能夠完成所有安排的任務。
但這種方式通常事與願違，因為最終不是時間不夠，就是精力難以維持，導致每件事情都做不好。
真正有效的時間管理，更應該是一種「減法思維」：
先清楚界定自己每一天、每週能夠真正掌控且有效投入的時間有多少。
然後決定在這樣有限的時間內，自己可以完成的最有價值的產出是什麼。
例如我面臨小孩的課業壓力越來越重，如果繼續用「加法思維」，可能會試圖把原本小孩玩樂休息的時間也用來讀書、練習，甚至再加上更多補習、練習題，導致最後小孩變得更累、更排斥學習，效果反而更差。
但如果轉為「減法思維」：
每天只有一個半小時能專注讀書準備，先明確知道自己只有這麼多時間，然後在這樣的限制內思考：「能夠達成的最大成果是什麼？」
進一步篩選出最有效的練習、排除低效又枯燥的內容，甚至提前在下課零碎時間就完成部分作業，讓晚上可以更輕鬆完成作業任務。
又或者將練習題提前幾天開始，每天少量練習三十分鐘，比起考試前一天花三個小時硬記硬背，更容易維持動力且效果更佳。
透過「減法流程」，我們可以先明確界定每天真正有效、能掌控的時間，然後在這個限制內，聚焦於產出最大的成果。
總結來說，當我們面對「事情太多太亂」的時間管理難題時：
不要直接從零散待辦事項進行四象限分類，而是以背後「專案成果價值」判斷優先順序。
不要採取「加法」，試圖把所有事情都做到，而是從「減法」思維出發，先確認時間限制，再決定最有價值的投入方式。
這種調整工作流程的思維，不僅更貼近真實職場環境，也能讓我們更有效地掌握自己的時間與精力，專注於真正有價值的事情上。
四、不怕工作被打斷，用「拆解下一步行動」穩定推進任務
我們在前面已經學會如何運用專案成果來分清輕重緩急，也懂得如何運用減法流程來確保精力與時間的真正聚焦。但是，很多時候即使有了清楚的輕重緩急安排，現實的工作環境卻總是讓人措手不及。
相信大家都有這樣的經驗：明明已經在行事曆上安排好了要處理一份重要報告的三個小時，卻總是碰到突然的會議、主管的臨時交辦、客戶的緊急需求等等，這些干擾把原本安排好的專注時段切割成無數零碎片段，最後不得不把重要的報告或專案延後到晚上甚至週末，才能真正安靜下來完成。
但事實上，職場的真實狀況是：「工作被打斷、干擾」其實才是常態，而非例外。
如果我們的時間管理方法仰賴的是一張規劃得非常細緻的時間表，那就等於將自己的工作效率建立在一個很脆弱的基礎上，因為只要任何突發狀況出現，我們就得重新規劃一次又一次的時間表，徒增焦慮與挫折。
面對這種難以避免的現實狀況，更好的解決方法，是用「下一步行動」的工作流程來推動任務進度。
什麼是「下一步行動」呢？簡單來說，就是把每一個複雜的任務拆解成數個簡單而明確的下一步操作，這些行動只需要 10 分鐘、20 分鐘，或最多不超過半小時即可完成。（延伸閱讀：拆解下一步行動的思考流程圖範本，你也做得到專注不瞎忙的參考步驟）
如此一來，每當我們遇到突發的空檔、會議之間的小空隙，甚至是通勤的零碎時間，都可以拿出手機或隨手的小筆記，立刻從清單中選擇一個適合此刻情境的「下一步行動」來完成。
例如，主管突然臨時要求我兩天後必須交出一份企劃報告，如果用傳統的方式，可能我會規劃兩天後早上的三小時專注時段來完成報告內容。但在實際情況下，誰能保證這個三小時時段不會再次被其他任務打亂？就算真的保住這三小時，又有誰能確保到時候的自己一定有足夠的想法與專注力馬上進入狀態？
這時候，我們不妨將任務分解成多個簡單而明確的下一步行動，例如：
先花 15 分鐘，把腦袋中的想法寫成一個初步的大綱，不用是最完整的版本，但起碼是讓思考更清晰、更具體的初步結構。
再花 20 分鐘，透過手機或電腦快速搜尋資料，補足大綱中明顯缺乏的佐證素材。
接著花 30 分鐘的短暫專注時間，根據蒐集的資料，快速寫出報告的初步草稿或關鍵段落。
透過這樣的方式，我們其實已經用一些零碎的 10 到 30 分鐘，把原本預期可能要用三、四個小時才能完成的報告，逐步地往前推進了約三分之一的進度。
在實際工作經驗中，我常常利用這種方法，在看似無法掌控的零碎時間裡，穩定地推進原本認為必須長時間專注才能完成的重要任務。
再舉個另外一種情況的真實例子。
過去我可能為了寫一篇長篇文章，刻意安排三個小時的專注時間，但一旦臨時出現其他任務干擾，整個計劃就必須重頭調整，最後反而拖延了許久，總是無法如期完成。
但後來我改變做法，我開始為文章設定幾個更簡單明確的下一步行動，例如：
第一步：花 10 分鐘寫下文章的核心論點。
第二步：利用 20 分鐘找出相關的研究資料。
第三步：用 30 分鐘快速寫出文章初稿的一個重要段落。
如此一來，即使這三個步驟分別發生在不同的時間片段（例如在開會的間隔、等人或通勤途中），我也能逐步而穩定地把這篇文章推進下去，不再害怕臨時的干擾與打斷，反而更加穩定地掌握了任務的節奏。
也許你會擔心：「這種做法是否會讓任務變得零碎而缺乏完整的思考？」
但實際上恰恰相反，透過這種方式，我們反而更能從容地進行逐步的醞釀與整理，在每個片段的行動之間，都會給我們帶來更多的靈感與反思的機會，而最後反而更容易在短時間內整理出有邏輯、有架構的完整產出。
總結來說，當我們遇到工作經常被打斷、干擾的情況，不需要刻意去追求不切實際的連續專注時間，也不需要每次都重新調整細緻的時間表，而是運用「下一步行動」工作流程，把每個任務拆解成數個短小而明確的行動步驟，這樣的工作流程不僅能有效應對職場中必然存在的干擾與突發狀況，更能讓我們在碎片化的時間中，穩定而從容地完成每個重要的專案與任務。
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2025-06-13 AMD公布Instinct MI350加速器與8晶片互連平台，2026年Instinct MI400直球對決NVIDIA Vera Rubin平台
AMD在Advancing AI 2025活動公布新一代AI HPC加速平台Instinct MI350，強調AI運算性能提升4倍、推論性能更一口氣提高35倍，除了硬體架構的進化以外，同樣受益於推論性能提升4倍、訓練性能提升3倍的ROCm 7.0；此外AM還展望2026年即將公布的Instinct MI400，以及整合Instinct MI400、「Venice」EPYC CPU與Pensando「Vulcano」NIC的全新AI機架架構「Helios」，以更完善的產品陣容與系統向NVIDIA全面進攻。 採用CDNA 4架構與288GB HBM3e記憶體的Instinct MI350X與Ins
2025-06-13 太划算 RJ45、4K HDMI、SD讀卡機8合1集線器特價才549元 再送100W快充線
集線器的選擇有很多，但有些要價上千元，便宜的集線器又大多只有USB和HDMI可以用。不過這款Antian的8合1集線器具備有線網路、SD與microSD卡讀卡機，還有4K解析度HDMI輸出，在USB方面則有USB Type-A與USB Type-C，並且支援PD快速充電。產品原價1699元，如今在PChome特價只要549元，不只如此還送1條100W快充線，功能完整又便宜真的可以考慮。如果外出辦公需要用到多功能集線器，這款商品或許會是不錯的選擇，若猶豫也可點此瞭解更詳細的商品資訊。 集線器買哪種才好？這3種功能較稀有 現在的筆電為求輕巧纖薄，有時候介面數量較少，如果有外接螢幕或是連接記憶卡的需
2025-06-13 2025年618電信優惠總整理：中華電信、台灣大哥大、遠傳電信
2025年618年中促銷活動起跑，台灣3大電信業者中華電信、台灣大哥大、遠傳電信都推出相關優惠吸引用戶前往。以中華電信為例，中華電信「618夏拚日」活動即日起開始，用戶於活動時間內於網路門市申辦指定服務，將可抽最高6萬點Hami Point點數。其他優惠還有預付卡、國際漫遊優惠等，以下介紹2025年618購物節中華電信、台灣大哥大、遠傳電信的活動方案，詳細優惠內容、活動時間以各家業者官方網站公告為準。 中華電信：申辦指定服務抽點數、暑期漫遊優惠 2025年618購物節中華電信推出「618夏拚日」活動。即日起至6月20日，用戶於網路門市申辦中華電信指定服務，將可獲得6萬點Hami Point的抽
2025-06-13 Syitren 賽塔林 CD 播放器限時 5 折，不到 3000 就能重拾復古儀式感
在 1980 年代，Sony 掀起了卡帶與 CD 隨身聽的風潮，需要手動更換專輯，快轉倒帶，聽音樂在當時屬於一種特別的儀式感。近年復古風潮再起，懷舊的情懷高漲的同時，肯定有不少人也想要重新回味，甚至是體驗專屬於自己的播放儀式吧？ 不論你是屬於哪一種，Syitren 賽塔林這款 CD 播放器有過去的老靈魂，可以連接耳機隨身聽，也有現代都市感的外觀，連結藍芽耳機音響，現在下殺超過半價優惠，只要 2983 元，不到三千塊的價格超甜，若你有點心動點我搭配文章閱讀 復古配色，簡約線條設計機身，低調卻高雅 ▲ 不退流行的經典款，簡而言之就是耐看 ▲ 賞心悅目的 CD 播放器，就算擺著不用也好看 ( 圖片來
2025-06-13 技嘉16吋i7+RTX 4060電競筆電一日限定免三萬 直升32GB記憶體還送耳機滑鼠
對於電競筆電而言，GeForce RTX 4060是一個基本分水嶺，因為更低一階的GeForce RTX 4050的VRAM僅有4GB，隨著GeForce RTX 5060電競筆電陸續上市，近期也有不少GeForce RTX 4060筆電開始促銷優惠，也不乏下殺3萬元的機型；在三萬元以下機型當中，技嘉Gigabyte的GIGABYTE G6不僅搭載比其它競品更高一階的第13代Core i7處理器，而且在2025年6月13日一日限定優惠還加贈多項優惠好禮，包括免費升級雙通道32GB記憶體、加贈羅技滑鼠與Razer耳麥。 主流、夠用的16吋電競機型 ▲搭載16:10 FullHD+ 165Hz螢幕
2025-06-13 soundcore 發布 Liberty 5 降噪真無線耳機，5 色登場、支援 LDAC 高解析音訊
(硬是要學／手哥 HANDBRO 報導)
來自國際音訊品牌 soundcore 近期推出 Liberty 5 降噪真無線藍牙耳機 不僅擁有 2 倍強效降噪、 Dolby 3D 沉浸音效，還有升級的通透模式與超長續航力，價格只要 3,490 元，堪稱今年夏天最划算、最值得入手的降噪耳機之一。接下來就帶大家一探究竟這款耳機有什麼特色吧！
本文 soundcore 發布 Liberty 5 降噪真無線耳機，5 色登場、支援 LDAC 高解析音訊 最早出現於 硬是要學。
2025-06-12 適合 AI 運算的顯示卡怎麼挑？入門到進階 AI 愛好者、創作者必看選購指南
(硬是要學／手哥 HANDBRO 報導)
AI 熱潮席捲全球，從圖片生成、影片剪輯，到 AI 聊天機器人，越來越多使用者開始投入 AI 創作與開發。不論 […]
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2025-06-11 讓靈感不卡關！SanDisk 最新儲存裝置專為創作者設計
(硬是要學／手哥 HANDBRO 報導)
SanDisk 正式推出專為內容創作者量身打造的全新 SanDisk Creator Series 系列產品， […]
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2025-06-11 如何購買比特幣？中港台初學者完整指南與平台推薦
(硬是要學／特別企劃 報導)
如果你最近對比特幣這個名詞產生興趣，不奇怪。隨著全球通膨壓力、地緣政局動盪和科技革命深化，加密貨幣已逐漸成為中港台年輕投資族群的新寵。許多人開始思考我該如何購買比特幣這個問題，這篇文章就是為你量身打造的操作指南。
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2025-06-04 三星 618 購物節來囉！旗艦手機、穿戴裝置 65折起！三大優惠一次看
(硬是要學／手哥 HANDBRO 報導)
台灣三星從即日起到 6 月 30 日推出「三星 618 購物節」，無論你是手機控、穿戴裝置迷，還是智慧家電愛好者，都有機會在這波優惠中撿到寶！想拿點數回饋、入手超殺折扣，還有機會把限量好禮帶回家？別滑錯頁，這篇通通幫你整理好啦～
本文 三星 618 購物節來囉！旗艦手機、穿戴裝置 65折起！三大優惠一次看 最早出現於 硬是要學。
2017-01-01 XOOPS PHPMailer Security Patches Released
The XOOPS Development Team is pleased to announce the release of security patches for XOOPS 2.5.8 and XOOPS 2.5.7.2. These patches includes the latest version of PHPMailer to address a serious vulnerability. All XOOPS users are encouraged to update as soon as possible.Both full distributions and patch files (from the most recent prior release) for both the 2.5.7 and 2.5.8 series are available.Any users that are running older XOOPS versions are advised to update to XOOPS 2.5.8.1 now.Get XOOPS 2.5.8.1Release files are available on GitHub.The 2.5.8.1 files are also mirrored on the XOOPS File Repository on SourceForgeGet XOOPS 2.5.7.3Release files are available on the XOOPS File Repository on SourceForge
2016-11-29 XOOPS Website in transition
In the next few weeks the XOOPS Website will be very busy, with a lot of work happening in the front of you! Instead of making a secret out of it, and then creating a huge splash out of it, we've decided to just go ahead and make changes to the Website as we go.What is happening: 1) We are moving to PHP 7. Originally we were on 5.4, and this weekend we moved to PHP 5.6, as as soon as our host offers PHP 7, we'll be ready.2) We've also moved the Website to the latest XOOPS Core, so we can test it here before we officially release it.3) We are also updating all modules that are being used here, which will help us, of course with your help, to discover any bugs We have updated the NewBB Forums to the latest version, as well as News. We'll be converting soon the News to Publisher, as strategically that's what we want to invest our time in. And we'll be adding some new cool modules, like the one upcoming wgTimelines developed by Goffy from Germany. We'll transition our "XOOPS Innovators" and "XOOPSer of the Month" awards there. The work on the converting the "XOOPS Innovators" to the wgTimelines has already started - you can check it out herehttps://xoops.org/modules/wgtimelines/What else? We have moved modules developed by Wishcraft to one location on GitHub (read more here), so you can check them out, fork, and contribute back.We have also created one GitHub location for various XOOPS D3 modules. If you're curious what the D3 modules are, please read more hereOf course, we hope that you'll help us on this journey as we're moving closer to the next release of XOOPS And in case you were wondering, yes, we're looking for a new responsive theme for this updated Website! So if you would like to design a new theme for us, please let us know...
2016-10-03 10 Bootstrap Themes converted to XOOPS (Alpha release)
I started a conversion of 10 Bootstrap themes to XOOPS, but I'll need help from some of our XOOPS Design Experts! AnyarButterflyCompanyDayKnightMedicioMyResumeSailorSybarMagazineValeraI also played a little bit with Materialize, so maybe somebody can continue with it:https://github.com/mambax7/theme-xmaterializeIMPORTANT NOTE: This was only a "Proof of Concept" study about how quickly could we convert Bootstrap Themes to XOOPS. These themes are in ALPHA release, and will need some help from our XOOPS Designers before they become usable. Therefore please DO NOT use them on production sites. However, please fork them, improve them, and help us with development. AnyarDemo/Info Download/Development
2016-10-02 XOOPS GitHub Twitter Block added
If you would like to see what is XOOPS doing on GitHub, you can subscribe to our GitHub Twitter: https://twitter.com/xoopsgithubI have also added a block with recent tweets timeline:Our other Twitter Accounts:XOOPS News: https://twitter.com/xoopsnewsXOOPS Forums: https://twitter.com/xoops_forums
2016-09-13 MyMenus 1.52 Final, with Drag & Drop, Is Released
MyMenus 1.52 Final for XOOPS 2.5.8+ and PHP 5.5+ (incl. PHP 7) has been released - this release fixes issues with static methods discovered by Goffy. Thanks to Bleekk and the XOOPS Germany team, we have now "Drag & Drop" incorporated into MyMenus Module.In the picture above, you can see the links as bars that you can drag around to set the sorting, as well as the sub-links: Also incorporated are changes from Luciorota, who added an option to use skins from the theme.As always, it is great to see when developers are working as team and are helping each other! Download: GitHubIssues/Bugs: please report them directly on GitHubAs always, we encourage everybody to fork it and help us by contributing back to the development.Development: GitHubTutorial: GitBook You can contribute to the tutorial, as well as provide translation, on GitHub XOOPS Docs Check out XOOPS on GitHub: Let's Get involved!
2021-05-13 小米 11 Lite 正式在台推出，小米史上最輕薄 5G 旗艦手機，售價新台幣 9,999 元起
不喜歡越做越厚、越做越重的手機嗎？今日（5/13）小米台灣推出小米 11 Lite 超輕薄旗艦手機，重量僅有 159g、厚度僅 6.81mm，搭載 6.55 吋 FHD+ AMOLED 螢幕、高通 Snapdragon 780G 旗艦級處理器、4250mAh（typ）大電量電池、6400 萬像素 AI 三鏡頭相機，成為小米史上最輕薄的 5G 手機，小米 11 Lite 在台灣市場 3 種顏色，分別...
2021-05-13 ASUS Zenfone 8 / 8 Flip 發表會懶人包，最強效能單手操作手機，售價新台幣 18,990 元起
華碩於台灣時間凌晨 1 點舉行「線上新品發表會」，會中發表了最新旗艦級手機 ASUS ZenFone 8 及 ZenFone 8 Flip，主要訴求分別為「單手可掌控的高效能」手機、「翻轉鏡頭」手機，其中 ZenFone 8 是一款 5.9 吋的超級小剛砲，在極限空間裡，塞入了 4000mAh 的大電池、最新高通 S888 旗艦級處理器及 120Hz 螢幕更新率螢幕。ZenFone 8 Flip ...
2021-05-12 限時特價 Windows 10 和 Office 2019 一起買只要 1058 元
最近朋友要買電腦，傳訊息來問說最近有沒有什麼好優惠？不查還不知道，一查才知道這也太划算了！取得 Windows 10 專業版 + Office 2019 專業增強版的限時優惠，價格真的是超級划算、牛到很划算，只要一張小朋友加上幾個硬幣就可以購得，以現在的匯率來計算只要台幣 1058 元，若你剛好組台新的電腦，該有的系統與文書工具也一併買齊，便宜到不用再找盜版軟體，本篇文章將簡易的測試購買教學，剛好...
2021-05-12 法國羅浮宮線上歷史文物收藏網，共有 48 萬件作品讓你免費下載！
想到法國參觀羅浮宮中的收藏品，卻因疫情沒辦法出國怎麼辦？沒關西！最近法國羅浮宮官網有開放一個全新的 Louvre 線上歷史文物收藏網，在 Louvre 網站中共有 48 萬件收藏藝術作品，讓你不用出國就能在家欣賞羅浮宮的這些豐富收藏品，此外 Louvre 網站還有提供線上互動地圖功能，讓你可以選擇樓層，觀看該區域所有展覽品與實際館內圖片，且館內所有藝術品照片都可免費下載做個人或教育用途，但千萬不能...
2021-05-12 限時免費 WinToHDD Profession 5.1 重灌 Windows 不用再使用光碟或是隨身碟
很多人的電腦早就沒有配備光碟機，像我的電腦大概已經有超過五年了，要安裝 Windows 都是靠隨身碟居多，這次限時免費的 WinToHDD Profession 算是有特異功能的工具，主打重灌、新安裝第二個 Windows 系統不用再使用到光碟與隨身碟，拷貝系統到第二顆硬碟或是 SSD 的功能，以及自己建立多版本系統的安裝隨身碟，Profession 版本支援企業版的作業系統，在拷貝速度上也比較快...
2025-06-07 ChatGPT 串連 Gmail、Google 雲端硬碟、 Outlook 行事曆，我的 8 種高效工作新應用
AI 工具如果只能從工具內建知識庫裡面找答案，往往會有資料太舊、資訊錯誤的問題。所以，後來 AI 工具大多都內建了網路搜尋功能，透過即時的資料搜索，一定程度提升了回答的正確性與即時性（延伸閱讀：先用 Deep Research 掃清認知盲區，再用 Google 搜尋，我的 6 種學習新流程）。而現在，許多 AI 工具開始可以「連結」使用者自己的資料庫，例如郵件、行事曆、雲端硬碟的內容，於是 AI 開始可以幫助用戶更直接分析工作問題、設計專案企劃，用既有的資料生成更準確的新內容。
AI 生成結果很大程度取決於「我們輸入的資料」。例如我「下指令」時，會詳細說明任務的背景資料與輸出規格，這往往可以幫助 AI 生成更有效的結果（延伸閱讀：我和 ChatGPT AI 工具如何一起工作，提示語、常用案例指南）。而當我要完成複雜工作時，我甚至會先透過幾輪討論，「餵給」 AI 詳細的參考資料、專案細節，這很大程度會讓 AI 產出更細緻、高品質的結果（延伸閱讀：如何用 AI 工具提升工作效率？三個關鍵步驟讓生成結果更精準有效）。
NotebookLM 這個 AI 工具會有用的一個關鍵原因，也就在於可以用使用者自己的文件，建立使用者自己的資料庫，然後驅使 AI 生成需要的結果。
現在， AI 工具的新趨勢則是直接連結我們日常工作慣用的 OneDrive、 Google 雲端硬碟、 Outlook、 Google 行事曆、 Gmail 郵件等等外部資料庫，常見的生成式 AI 都具備類似功能：
Gemini：可連結 Google 自己的雲端硬碟、郵件、行事曆與各種服務，生成用戶需要的客製化內容。
Copilot（付費版）：可連結 Office 與 OneDrive 等生成用戶內容。
Claude（付費版）：可連結 Google 雲端硬碟等服務生成用戶內容。
ChatGPT（付費版）：可連結 Google 雲端硬碟、行事曆、郵件，微軟 Outlook 郵件、行事曆， Box、 Dropbox 等等不同雲端資料庫。
根據 ChatGPT 隱私條款，這些連結的外部文件資料，不會成為 AI 訓練的材料。（不過要使用前，還是要確認符合自己公司的資安規定。）
這篇文章，根據我平常使用的 ChatGPT ，連結我日常工作流程中的 Google 系列服務、 Outlook 系列服務，分享我會用在哪些工作流程中。
當 ChatGPT 連結個人資料庫，新的工作邏輯：
下面我會列舉 8 個過去一週實際發生的應用案例，總結來說，當 AI 可以連結我們的資料庫，就可以加速並深化下面的工作流程：
用 ChatGPT 針對自己的資料庫做「蒐集→分類→摘要→產出」，大幅減少手動整理時間，協助從既有資料改寫新報告，或是發現忽略的重點。
背後的工作邏輯是共通的，都是可以將下面原本我們要分段手動操作的流程加以「自動化」：
抓取並集中處理分散資料：引導 AI 用關鍵字或標籤在 Gmail / Drive / Outlook 搜尋，抓出需要資料。
進行語意萃取：ChatGPT 讀取抓出的資料（郵件、行程、PDF、簡報、試算表），提煉重點或進行詮釋。
重組成新的輸出： AI 根據提煉後的重點，依照我們的新需求，進行改寫重組，完成新內容生成。
還能延伸新企劃，或週期性復盤：不只是資料的重組生成， AI 也能用在資料分析，產出新的觀點、想法與下一步方向。
實戰案例一：研讀專案文件，寫成果報告
工作流：AI 索引特定文件 → AI 摘要分析 → AI 統整與寫稿輸出
解決痛點：在分散文件中複製、整理的繁瑣工作流程
在日常工作中常常遇到下面這樣的情況：我執行一本新書產品專案，過程中產生企劃文件、文稿編輯、活動規劃文件、銷售數據試算表等等各種內容。有一天，老闆忽然來了一個命令：「這個專案做得不錯，交一份成果報告上來。」
這時候我可能需要到之前分散的文件中去找出有用的資料，重新組合成一份完整報告，要耗費不少時間，也是許多人在工作中可能覺得「很煩」的一件事（怎麼又要交報告？）。
於是這次我利用 ChatGPT 連結 Google 雲端硬碟的功能（需要開啟「深度研究 Deep Research」，才能連結這個外部資料庫），這樣提問：
「根據我的 Google 雲端硬碟中的「2024-01 高效時間管理超圖解」資料夾內容，寫成一份完整詳細的專案成果報告。
請一步一步分析，先仔細研究資料夾中的文件檔案，抓出《高效人生工作法圖解》這本書的各種成果，包含目標、讀者、內容特色、宣傳活動、成果數據等等。
接著以專案成果報告的角度，分析這本書籍產品，說明設計理念、列舉具體成就，詮釋成功邏輯，要以真實數據與成果任務為依據，完成專業報告撰寫。」
ChatGPT 深度研究反問了我幾個需求，就開始到我的 Google 雲端硬碟做資料搜尋。
搜尋後，從找到的企劃文件中撰寫出需求設定，從找到的各篇文稿中整理出每個章節的內容特色。
最厲害的是，這個書籍產品我做了很多場活動，分散在很多企劃文件中，這一次地檢索也把這些分散的內容抓出來，並且具體的時間、場次、對象等等也都正確理解，整理出簡單具體的活動企劃報告。
實戰案例二：抓出資料重點，寫出核心文案
工作流：AI 爬梳分散資料 → AI 分析共通重點 → AI 重組輸出
解決痛點：在分散文件中重新整理重點
像是我要寫文案的時候，往往要在很多參考資料文件中重新爬梳關鍵字，抓出這些可用關鍵字後，我重新撰寫成統整重點。
這個過程，也可以交給 ChatGPT 連結資料庫來處理，最後文案當然還要再修改，但可以先利用 AI 把關鍵字重新組合成有效的重點，方便我進一步發揮，我會這樣提問（需要開啟「深度研究」，才能連結這個外部資料庫）：
「針對「 Google 雲端硬碟 」中的「文稿編輯：ChatGPT VBA 吳承穎」資料夾中的文件。
仔細閱讀文稿，找出最吸引人的案例，撰寫一份宣傳這本書的社群貼文。
請一步一步分析，務必先主動閱讀相關文稿，抓出重點，把重點重新整理成說服人的邏輯，用這個邏輯撰寫宣傳這本書的貼文。」
ChatGPT 讀了十幾篇文稿後，抓出兩個 AI 覺得最有吸引力的案例，而且準確根據文稿中的教學流程，改寫成更通俗易懂的職場應用說明。
實戰案例三：分析專案既有文件，找出盲點，研究新方法
工作流：AI 爬梳既有資料 → AI 分析目前架構 → AI 找出盲點
解決痛點：在大量資料與文件中，重新發想新創意
我最近正在撰寫一本新書，目前已經有許多進度，但我還希望可以加入更多「我沒想到」的有用方法。
如果我希望讓 AI 刺激我想法，我需要先提供 AI 足夠的資料，而現在 ChatGPT 可以直接讀取外部資料庫內容，就可以把流程變得更簡單。
我這樣問 AI （需要開啟「深度研究」，才能連結這個外部資料庫）：
「你是職場生產力專家，根據 @Google 雲端硬碟中「2025_Esor_胤丞_高效職場生存法圖解」資料夾裡的內容，分析這本書還可以有哪些寫作題目的建議。請一步一步分析，根據資料夾中的書籍企劃、目前設想的題目，以及模組一中已經完成的文稿，先閱讀一遍，然後從職場生產力的角度分析還有哪些我沒有注意到的盲區、觀點、方法，再以書中目前的題目、寫作架構，設計出這本書可以發展各種新題目。」
而在深度研究功能反問時，我決定給 AI 一個更嚴謹的分析流程，告訴他應該先讀資料庫中的哪一份文件，然後再去查看那些文件：
「優先查看「新書資料卡」確立本書目標與核心規劃，再查看「Esor 和趙胤丞老師合作新書：會議管理，這樣開會更有生產力」確定目前發想，再根據「模組一」資料夾中的文件，一步一步進行分析。」
然後我發現， ChatGPT 會確實根據我指引的邏輯，一步一步研讀需要的資料文件，然後產出我需要的延伸思考建議。
實戰案例四：判讀既有專案時程、特色、架構，發展新專案企劃
工作流：AI 爬梳文件、時程 → AI 分析目前專案流程 → AI 建立新企劃
解決痛點：整理大量資料、文件、時程，設計未來專案企劃
當我需要在目前已經進行的專案基礎上，根據目前時程，繼續規畫下一個新專案，我可以這樣詢問 ChatGPT（需要開啟「深度研究」，才能連結這個外部資料庫）：
「根據 Google 雲端硬碟中「00-每日推進的專案」資料夾裡的內容，分析適合我的新專案企劃。
請一步一步分析，先研究資料夾中我完成與進行哪些專案，分析哪些已經具備完成文稿，哪些還在進行。
在理解我目前進行專案後，分析出我目前擅長的領域與其成效、邏輯。
最後由此進行新產品分析，從我的領域相關，但我可能忽略的盲區入手，根據我擅長的邏輯，設計出適合我往下發展的新產品。專案」
分析後， AI 正確建立了對我目前已經完成專案的理解，然後「延續目前專案類型」、「我需要的專案邏輯」，做出有效的新專案企劃。
實戰案例五：抓取既有試算表，做出數據摘要
工作流：AI 爬梳文件、試算表 → AI 分析重要數據 → AI 整理關鍵數據報告
解決痛點：整理大量數據資料，挖掘出裡面的關鍵數字，形成報告
首先，在這個嘗試中， ChatGPT 似乎還無法做出我們想像的「統計運算」，所以如果你期待的是直接分析一大堆亂七八糟的數字，然後做出最終統計分析，畫出數據圖，那麼可能這個流程做不到。（或是你可以參考樂咖老師的新書《ChatGPT × Excel VBA 資料整理自動化聖經》會教你如何輔助 AI 做才有效。）
所以我這裡所做的還是在「抓出有效資料」的範圍，我有大量的數據資料表，我請 AI 幫我從裡面找出有效的數據，並且做出延伸詮釋：
「根據 Google 雲端硬碟中「15-記帳💲帳簿」內的試算表，分析我平常的支出狀況，並提供具體建議。請一步一步分析，先理解與閱讀每一個試算表中的數據內容，然後進行支出狀況的分類，從分類中理解、統計數據，建立有意義的詮釋，然後用你的理財知識，建議接下來的改進方向。」
這裡你看到的一些數字，其實是試算表中已經做好的樞紐分析，不是 AI 自行統計出來，而是索引資料後抓出已有但零散的數字。
但是 AI 進一步幫我們快速整理重點，然後做出有效的延伸詮釋。
實戰案例六：分析特定任務的分散郵件討論，彙整目前進度
工作流：AI 爬梳 Gmail、 Outlook 郵件 → AI 分析郵件內容 → AI 整理任務報告
解決痛點：整理大量零散的郵件對話，重新拼接成完整的任務現況
我同時有 Gmail、 Outlook 信箱，裡面各有相關任務的討論，討論可能分散在許多郵件。這時候，我可以利用 ChatGPT 針對某一個任務，爬梳所有相關郵件，然後整理出目前任務狀況：
「分析我的郵件中跟「防彈筆記法」有關的討論，整理出這個主題的需求、常見問題與待辦事項。請一步一步分析，先搜尋郵件中相關內容，分類出完成的任務需求、常常討論的問題、需要處理的下一步行動，整理成任務清單。」
ChatGPT 確實可以把分散郵件中的任務討論，整理出任務目前的全貌。
也能進一步針對尚未解決問題進行整理，讓我掌握這個任務的下一步行動。
實戰案例七：分析既有行事曆、郵件，設計下週待辦清單
工作流：AI 爬梳 Gmail、 Outlook 郵件、行事曆 → AI 分析未完成任務 → AI 整理待辦清單
解決痛點：整理大量零散的郵件、行程，輔助確認未完成的重要任務
雖然我自己有習慣的規劃待辦清單方法，可參考：「比較持續 5 年的列每週行動清單習慣，復盤我的待辦清單筆記技巧」。
不過我也想挑戰看看 ChatGPT 如果讀取我的行事曆後，可以規劃任務到什麼程度，於是我這樣提問：
「規劃出接下來一個禮拜的行動清單。請一步一步分析，以每天為區隔，以具體任務成果為單位，拆解出下一步行動，規劃出一週待辦清單。」
我開啟深度研究，並且同時連結 Gmail、 Outlook 郵件、 Google 行事曆、 Outlook 日曆。
ChatGPT 能夠去查看行事曆的行程，也能讀取近期相關郵件。
針對郵件中尚未答覆的需求，行事曆上的重要行程，也確實可以改寫成有效的任務安排。（不過，當然需要我再調整一下才會更有用。）
實戰案例八：回顧過去一週郵件、行程、文件，進行每週復盤
工作流：AI 爬梳特定時間內所有工作內容→ AI 分析工作成果 → AI 進行復盤分析
解決痛點：解讀大量零散的郵件、行程、文件，確認自己的工作狀態，找出問題點
最後我還進行了一個嘗試，很多朋友喜歡每週進行工作復盤，這時候 ChatGPT 直接讀取行事曆、郵件、文件資料庫後，根據實際工作情況幫助我做復盤，還頗有效果：
「針對我過去一周的工作成果與任務，提供一份週復盤報告。請一步一步分析：
-先檢查過去一個禮拜，我在郵件上的回應、修改的文件、行事曆上的行程。
-讀取其中的內容，找出我完成的成果、需要推進的任務、尚須解決的問題。
-針對好的結果，提供有效的鼓勵與延續。
-針對有問題的地方，提供具體的改進步驟。
-針對還未完成的任務，提供下一步行動建議。
-從如何有效延續、提升生產力，獲得更好工作節奏的角度，完成週復盤的總結。」
不僅能夠抓出過去一週我完成的工作，並且也確實提供了正向、反向的檢討。
上面分享了過去一週，我透過 ChatGPT 連結外部雲端硬碟、郵件、行事曆，完成的幾個真實工作案例。
總結來說，目前大概是三種工作流程：
一，郵件 ➜ 任務清單整合
操作範例：從 Gmail 或 Outlook 中搜尋「防彈筆記法」相關郵件，並讓 ChatGPT 自動歸類成「已完成任務」與「待辦事項」。
解決的痛點：解決郵件分散、資訊遺漏的問題，避免重要事項被遺忘。
背後流程邏輯：
搜尋相關關鍵字或主題的郵件；
讓 AI 摘要內容、抽取關鍵任務語句；
加上標籤與狀態分類（例如：待回覆、已處理）；
生成任務清單，整理為具體行動項目。
二，行事曆 ➜ 每週行動清單整合
操作範例：讀取 Outlook 或 Google Calendar 上的會議與活動排程，並由 ChatGPT 自動產出一週行動清單。
解決的痛點：整理分散的行程，提高任務安排效率。
背後流程邏輯：
掃描下週行事曆所有會議與已排程工作；
根據空檔時間、優先順序、任務需求建立任務分配；
依每日單位分配具體待辦事項；
最終生成完整「每週待辦與預排任務清單」。
三，雲端文件／試算表 ➜ 實際內容產出整合
操作範例：讀取 Google Drive 中的書籍草稿，讓 ChatGPT 生成 Facebook 宣傳貼文、讀取記帳試算表、產出統整報告。
解決的痛點：避免重複複製、人工整理與分析文檔，降低內容重組所需工時。
背後流程邏輯：
從 Google 雲端硬碟導入文件（例如 Word、Google 文件、試算表等）；
ChatGPT 讀取並進行結構分析與摘要重組；
擷取重點資訊，轉為實際內容輸出（如貼文、報告、腳本）；
如有需要，補充行動建議或加值分析。
如果有使用付費版的 ChatGPT、 Gemini、 Claude、 Copilot 的朋友，都可以試試看上面的整合流程。
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（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：ChatGPT 串連 Gmail、Google 雲端硬碟、 Outlook 行事曆，我的 8 種高效工作新應用）
2025-05-31 我用 NotebookLM 搭建 AI 稍後閱讀、學習輸出工作流，操作教學與延伸應用
古老的 Pocket 稍後閱讀工具最近決定收攤，近年火紅的 Readweise reader 我付費使用一段時間後，又覺得自己用不到那麼多功能，目前我的閱讀與過濾資訊方式，更像我之前寫的這幾篇文章：「如何過濾資訊與稍後閱讀？2022年五個克服資訊爆炸的學習技巧」、「從讀不完的稍後閱讀轉念：當下讀完，當下處理」，雖然有收集資訊的流程，但更聚焦在之後的輸出與任務上，而非在建構大量稍後閱讀的資料庫。所以，大多時候我反而沒有使用特定的稍後閱讀工具來整理資訊，因為最後的「任務輸出整理工具」才是我更想建立的第二大腦。
大方向上，我希望資訊不要停留在稍後閱讀、知識庫中太久，應更快進入「專案、任務筆記」中。
所以最近我在嘗試利用「 Google NotebookLM 」作為我的「稍後閱讀緩衝跳板」，把當下無法細讀的資訊放入，利用 NotebookLM 內建的許多優秀 AI 索引、摘要、整理功能，加快把雜亂資訊輸出成有效筆記、任務的過程。
今天這篇文章，跟大家分享我的實際「 NotebookLM 稍後閱讀」工作流程。
用 NotebookLM 稍後閱讀的核心流程，基本操作教學：
下面是我目前每天、每周會重複循環的 NotebookLM 稍後閱讀流程：
每天隨意瀏覽資訊時，把有興趣的文章、影片先傳入 NotebookLM。
下一次空檔時，點開 NotebookLM ，快速看過 AI 自動產生的各項中文摘要。
針對摘要後還想深入了解的文章，進行 AI 問答，並產出筆記。
把筆記匯入自己真正的專案任務第二大腦（ Evernote ）永久管理。
一段時間後，把這個 NotebookLM 刪掉，再建立一個新的稍後閱讀跳板。
現在有許多工具，可以讓我實現「隨手」把「網頁文章、YouTube影片、PDF文件」等等需要稍後閱讀的內容丟進 NotebookLM 中，這樣一來， NotebookLM 也可以是一個簡單實用的稍後閱讀收集載體。
例如在手機上，最新推出的 NotebookLM App 可以讓手機上的內容隨手分享到資料庫記事本中。
在電腦端，我會安裝「 NotebookLM 網頁匯入器 」的 Chrome 瀏覽器外掛，也可以一鍵把網頁文章、 YouTube 影片網址丟進 NotebookLM。
如果是 PDF 文件，例如論文、研究報告，我也可以上傳到 NotebookLM 做統整。這樣一來，其實 NotebookLM 也可以看做一個頗為全面的稍後閱讀收集工具。
這些內容隨手丟進 NotebookLM 時，通常我不會特別做分類，就先統一丟進一個「我的稍後閱讀」記事本中，因為我的目的是快速輸出，輸出後就會放入我目前使用的 Evernote 真正的專案整理架構 ，因此不需要在 NotebookLM （或稍後閱讀工具）花太多時間。
並且我通常每一個禮拜（七天左右，大概會收集30~50篇文章），就把這個「我的稍後閱讀」記事本「直接刪除」，然後再建立一個新的「我的稍後閱讀」記事本，處理新的一周的稍後閱讀文章。
利用接下來的空檔，在手機上打開 NotebookLM App ，或是在電腦上打開網頁，點開任何一篇之前收進來的文章、影片、PDF，就會看到預設已經分析好的「中文摘要」。
各國語言的文章、影片，都會自動完成中文摘要，幫助我快速了解文章主題，判斷是否有興趣繼續往下閱讀。
雖然在 NotebookLM 的這個記事本已經匯入大量文章，但我有時候會先取消勾選所有文章，然後反過來「只勾選」看完中文摘要後特別有興趣的一兩篇文章（尤其是長文章），開始針對這一兩篇文章做深入的 AI 索引與問答。
所以無論是要針對單篇、多篇、整個稍後閱讀清單做 AI 資料分析，都能在 NotebookLM 被輕鬆滿足。
而 AI 分析出來的摘要、筆記或任務企劃，我則會複製到 Evernote 中長久保存。
如果說在這樣每日 AI 輔助稍後閱讀的過程中，發現自己想要「深入探索」的新主題，例如先隨手丟幾篇看到後感興趣的醫療文章進來「我的稍後閱讀」記事本，讀一讀發現對健康新生活主題有興趣，接下來一段時間想要「繼續探索更多相關資料」，這時候我才會建立一個「新主題的記事本」，以後相關主題的稍後閱讀文章就丟進這個新主題的 NotebookLM 記事本中處理。
應用一：轉換成 Podcast ，用聽的也能理解今天感興趣的各種文章內容
除了上述基本的 NotebookLM 稍後閱讀流程，我還會在有時間、有想法時，做下面這樣延伸應用。
因應 NotebookLM 最近推出：「NotebookLM 語音摘要支援生成台灣中文對話 Podcast！口音節奏都很逼真」，我也用來生成稍後閱讀文章的「語音摘要」。
例如我收集了幾篇跟時間管理有關的新文章，還有幾篇跟 AI 趨勢相關的文章，還有一篇比較有趣的電影心得報導。到了中午午休，我就按下 NotebookLM 上的「語音摘要」，通常在不用特別自訂指令的情況下，就會生成一段兩人中文對話的 Podcast，而內容就是像新聞摘要報導一樣，會跟我介紹這幾個不同主題的內容。
現在更棒的是，在 NotebookLM 手機 App 上，也可以聆聽這一段大約 8~10 分鐘的 Podcast ，幫助我用「聽的」，快速消化早上收集的多篇文章重點內容。
有時候昨天收集的舊文章已經聽過 Podcast ，如果今天又有新的收集文章，我會先刪掉前次生成的對話節目，然後「只勾選」新文章的項目，就能重新生成「針對新文章」的 podcast。
應用二：針對感興趣主題，利用「探索」搜尋更多相關資料後，進行分析
NotebookLM 的「探索」功能可以在這個稍後閱讀流程發揮很大效用（延伸閱讀：Google NotebookLM 自動搜尋匯入影片文章！幫老師、學生無痛建立研究資料庫）。
例如我在 NotebookLM 上讀到最近一篇文章，跟如何用心理學原理設計 AI 指令有關，我覺得很有意思，還想要深入挖掘更多想法。
於是我打開 NotebookLM 左上方的「探索」，打下幾個 Google 搜尋指令，讓 AI 幫我去挖掘更多的資料來源。
在找到的來源中，我會主動過濾，只勾選自己真正感興趣的幾篇文章，繼續匯入這個「稍後閱讀」資料庫中，然後利用上述方式來閱讀、處理。
應用三：讓 AI 整理、延伸需要的知識、任務筆記，放入筆記系統
當我真正讀到一篇覺得有用的文章時，我會用下面幾種方式，請 AI 將文章整理成真正有用的筆記，而這是我覺得用 NotebookLM 做稍後閱讀工具時最棒的一點，因為我需要的就是「可以使用的筆記」：
單純整理重點摘要
變成自己需要的知識筆記架構
延伸對任務應用的思考
進行反思與討論
有時候文章已經很棒，我會請 NotebookLM 針對這一篇或這幾篇文章（可以在左方資料清單勾選），協助摘要出內容當中的細節。這時候的目的是盡量保留原文中的內容（但預設都自動進行中文翻譯），放入我的筆記（Evernote）後可以更有效參考原始資料。
當有多篇文章有用時，我喜歡勾選這幾篇，然後讓 NotebookLM 用表格整理與比較，快速完成綜合不同想法的知識筆記。
如果某篇文章已經讓我可以聯想到某個具體任務，我會讓 NotebookLM AI 幫我思考如何實作的步驟，這時候整理出來的就更接近可以放入任務筆記的操作內容。
甚至我可以跟 AI 對話，討論自己的延伸想法，請 AI 去跟原始文章做辯證，然後統整出可以放入我自己的思考筆記的反思內容。
應用四：結合整套 Google Gemini 流程提升文獻整理效率
還有一些更進階的搭配用法，利用 Google Gemini 互相搭配的幾個工具，我可以這樣做：
在 NotebookLM 稍後閱讀處理時，發現有一個主題可以深入分析。
打開 Gemini Deep Research 針對這個主題做深度研究。
把深度研究報告匯出成 Google 文件，再把 Google 文件直接匯入 NotebookLM。
再次利用上述技巧，在 NotebookLM 中完成閱讀、聆聽、筆記處理。
延伸閱讀：先用 Deep Research 掃清認知盲區，再用 Google 搜尋，我的 6 種學習新流程
例如讀到某篇健康文章，但第一時間沒有找到更完整的報告，那麼不如讓 Gemini Deep Research 直接寫一篇。
Deep Research 寫完後，直接把報告匯出到 Google 文件。
再把 Google 文件匯入 NotebookLM 稍後閱讀。
應用五：請 AI 整理出知識架構，讓 Gemini Canvas 生成延伸學習測驗
如果是認真閱讀的主題，當收集了足夠多文章，並且一定程度閱讀與理解後，我會利用 NotebookLM 內建的一個「研讀指南」功能，生成一份測驗。
這個「研讀指南」，預設會把資料庫中的文章生成各種問答題，引導使用者去學習、複習。
但現在我會把 NotebookLM 生成的學習指南，複製到 Gemini ，利用 Canvas 中的測驗功能，生成可互動測驗，這樣就能更有趣、有效地完成複習。（延伸閱讀：個人學習、考試新利器！ Google Gemini 測驗功能，一次完成知識研究、出題、複習）
測驗的目的，是快速讓 Gemini AI 分析出我在這個主題上，哪一個領域還可以深入研究？
這時候我可以回到 NotebookLM 該主題的資料庫，請 AI 索引出我之前可能「忽略」、「漏看」的部分，於是又能讓學習把握住更多細節。
以上，就是我最近利用 Google NotebookLM 搭建的一個稍後閱讀、學習輸出的工作流程，我覺得非常有效，也節省很多時間，提供各位讀者參考。
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2025-05-25 個人學習、考試新利器！ Google Gemini 測驗功能，一次完成知識研究、出題、複習
上週 Google Gemini AI 推出了一項新功能：「Canvas Quizzes」，簡單來說，就是幫助我們用 AI 設計出個人學習後的「測驗題」，而且在回答後會提供各種學習提示，還可以透過總分計算，提供一份「學習報告」，明確指出我們目前學習中應該強化的部分！
透過 Gemini 裡的 Canvas 功能（之前是用來生成網頁、程式碼、文件報告的工具），可以針對任何主題快速生成練習小考。你還能透過下面這些功能讓這個測驗更有效：
透過指令，生成符合特殊需求的測驗。
上傳文件，讓 AI 分析教材後，生成測驗。
利用 Gemini 的 Deep Research 撰寫報告後，再生成更深入的測驗。
遇到不會的題目，Gemini 也能提供提示，引導你找出正確答案。
做答之後，會即時收到回饋與補充說明，讓你可以馬上針對學習重點加強理解。
Gemini 會自動生成「互動式」小考，題型包含選擇題或是是非題。不僅是學生用得到，商務人士也可以利用這功能來複習知識，例如在客戶會議前重新檢視重點。
雖然目前這個「Canvas Quizzes」功能要 Gemini Pro 付費版帳戶才能開啟，但我實際測試過各種使用情境後，覺得對下面這些需求很有幫助：
老師、學生上傳教材，快速設計課前、課後測驗。
自學者上傳讀書筆記，完成延伸測驗與複習。
準備考試時上傳教科書、單字表，進行自我測驗練習。
下面就來分享幾個實際應用案例。
個人學習最佳流程：Gemini Deep Research 做知識研究，然後 Canvas 生成測驗複習
你可以透過 Gemini 建立下面這樣的工作流程：
在 Gemini 啟動 Deep Research，輸入主題 → 產出報告。
或者上傳教科書 PDF。
針對報告，完成一鍵出題，利用 Gemini Canvas 生成測驗卡片。
完成測驗，測試自己的學習成果。
延伸出題，針對自己不熟的領域繼續生成新測驗。
剛好我最近寫完一篇：「先用 Deep Research 掃清認知盲區，再用 Google 搜尋，我的 6 種學習新流程」，這是快速學習的新方法。
我想學習台灣自然知識，所以我先用 Gemini Deep Research 撰寫了一份台灣自然環境、生態、氣候的研究報告。
接著，在這份深度研究報告的右上方「建立」選單，選擇「測驗」。
我還可以透過指令，要求測驗要讓一般人也能理解。
這樣就能啟動「Canvas Quizzes」，開始設計互動測驗題。
因為有 Deep Research 的研究報告，所以測驗的內容也有很多深入、專業的知識細節，再透過 AI 產出的互動練習，讓學習的過程更有趣。
Gemini 測驗功能還會提供各種提示互動，引導我們回答出正確答案，或是在答錯時告訴我們原因。
完成測驗後提供詳細評估，指出可以進一步強化的知識方向。
於是我可以根據評估中我需要加強的地方，在 Gemini 中繼續追問，請他生成針對這個角度的新測驗，複習我的學習成果。
如果手邊有教材、教科書、單字表，可製作複習小考：
像是我手邊剛好有一份英文單字學習用的 PDF ，我可以先把 PDF 上傳到 Gemini。請 AI 根據這份文件，生成我需要的練習測驗。
很快的， Canvas 測驗功能就會生成需要的測驗問答。
這看起來是一個可以有效複習教材文件重點的好方式。
還能設計有趣的親子問答遊戲：
我的小孩最近喜歡超人力霸王，總是喜歡跟我玩裡面的角色知識問答遊戲，於是我嘗試讓 Gemini 設計這個主題的測驗，小孩玩過後也覺得很有趣。
透過 Gemini Canvas 功能右上方的新選單，「測驗」幫助我們可以快速學習、複習各種知識主題，如果有 Gemini Pro 版的用戶值得試試看。
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2025-05-19 先用 Deep Research 掃清認知盲區，再用 Google 搜尋，我的 6 種學習新流程
在每天需要挖掘、研究大量資訊的工作與學習生活中，以前我長期仰賴 Google 搜尋、社群瀏覽、RSS 訂閱服務，這往往會花費我大量的時間，其中很多還是好奇引發的分心時間，而找資料不一定有結果，任務則開始拖延......。
但當最近幾個月 ChatGPT、 Google Gemini 推出 Deep Research 功能後（Google 版本甚至免費可用），我的學習、筆記、任務工作流程開始有所改變。
深度研究（Deep Research）的本質，是讓 AI 成為我的研究助理——主動幫我搜尋新資訊、統整知識架構，整理出有出處、有結構、有邏輯的完整報告，不只是快速取得資訊，更是能「理解問題全貌、擬定後續行動」的助手。（在 ChatGPT 中，複雜任務我會用 Deep Research，中度任務我會用 o3 模型，我覺得都能達到上述效果。）
深度研究（Deep Research）與 ChatGPT o3 可以幫助我在尚未深入理解或掌握數據時，幫我快速建立「基本知識架構」。
2025/5/25 更新：個人學習、考試新利器！ Google Gemini 測驗功能，一次完成知識研究、出題、複習
先用 Deep Research ，再用搜尋，為什麼可以提升效率？
以結論來說，「先用 Deep Research 」（或 ChatGPT 的 o3 ）快速掃清認知盲區、建立資料準備架構，有需要再去 Google 搜尋、社群網路研究，這個順序可以帶來幾個明確效果：
AI 先建立基本知識架構，可以更準確的深入搜尋研讀資料。
很多任務先有基本知識架構就能推進，反而減少在準備資料上的分心。
AI 先建立基本知識架構，讓自己腦中的推論可以有更具體的數據資料佐證。
AI 為了建立基本知識架構所做的多角度研究，可以幫助我發現平常搜尋不到的隱藏資料。
例如我最近要做一個產品的企劃，我利用 Deep Research 的功能幫我寫出一份完整的市場分析報告，以我製作產品這麼多年，我覺得這是一份對我非常有啟發，而且幫我找到非常多更具體、真實、深入參考資料的報告。
這裡面當然有些關鍵流程讓這份報告做得更好：
首先，我「不是」從零開始，憑空讓 ChatGPT 幫我生成一份深度研究報告。我其實已經在 ChatGPT 的這個討論串把我對這個產品的一些初步的想法、實際內容，跟AI進行了幾輪的討論。
接下來，我請 AI 當一個產品專案經理，根據前面討論掌握的產品細節出發，進行延伸搜尋資料、摘要資料、整理資料的動作。
這兩個流程搭配在一起效果更好！
首先，AI 寫出來的產品企劃不是一個憑空想像的東西，裡面有很多原本我要放進產品中的具體內容，但是透過深度研究（Deep Research）的大量搜尋，幫我節省了非常多去做判斷、決策的時間，更快確定我想的對不對，以及掌握延伸的參考資料。
例如像消費者分析的這一塊， Deep Research 在我原本對這個產品痛點認知的基礎上，幫我找到很多具體的研究資料，讓我從模糊的想像，變成更確定具體的族群面貌。 Deep Research 也透過資料收集幫我找到一個我原本沒有想到的可能痛點，我可以透過參考資料進一步了解，於是在這個產品上又可以加上更好的功能。
深度研究（ Deep Research ）跑十分鐘的時間，就能幫助我獲得確認自己論點的數據，並看到一些自己之前沒有注意到的細節！
但以前我自己來做這些分析跟研究，可能是要花上起碼半天資料搜尋、準備跟整理，更因為「一旦搜尋資料」，就會不小心多花很多時間在「讓人分心的資料上」，而且永遠覺得看得不夠，整個資料研究的過程說不定會拉長到好幾天，導致任務遲遲無法推進。
現在，我覺得確實可以讓 ChatGPT 的 Deep Research 優先處理。十分鐘之後，或許我還會點開 AI 引用的一些來源去看一些更深入的報告跟資料，但是絕對比我以前先從模糊的網路上進行探索要節省非常多的時間。
而且，以前我為了蒐集資料，常常得跑遍好多網站、翻看各種資料庫，花費很多時間，但還是會遺漏一些關鍵的資訊。現在，透過深度研究模式（Deep Research），AI 一次就能整合多方資訊，把相關內容「自動抓過來」並整理，過程中很輕鬆也更容易獲得多角度的、冷門但需要的資訊。
就算免費工具，也能使用 Deep Research：
深度研究模式（Deep Research）的功能，在 ChatGPT 上需要 Plus、 Pro 用戶才能使用（不過效果確實更好），在 Google Gemini 上則是免費用戶即可啟用。想了解操作的朋友，可以參考我下面兩篇教學文章：
教學文章：
ChatGPT Deep Research 寫出專業報告的 AI 深入研究助理教學，實測 5 種應用案例比較
Google Gemini Deep Research 實測比較：自動蒐集資料、推理分析、撰寫報告的 AI 研究助理
基本功能：
AI 自動幫你整理跨來源、跨平台的資料
省去開十幾個分頁找資料的時間
資訊有引用來源，內容可追溯
能即時修改研究計畫、提出追問
現在，我真正的資訊搜尋流程是：先用 Deep Research （搭配 ChatGPT o3 ）來「掃清認知盲區」，再展開後續任務。
接下來這篇文章，我想分享自己目前最常使用的幾種具體應用情境，幫助大家思考如何讓 Deep Research 成為你學習、筆記、決策與創作的起點。（延伸閱讀：AI 如何與寫筆記結合？我最常利用的 6 種提升筆記效率功能與案例）
Deep Research 應用一：資訊、想法、概念很模糊時，快速啟動任務
當我要開始一個新的專案、任務時，如果對這個主題的現狀還有點模糊：
例如不確定最新資訊、還沒有具體想法、也沒有先備知識概念時，常常會覺得「自己了解的還不夠」，但是要花時間研究資料又暫時沒時間，於是變得裹足不前。
但是現在我會先利用 Deep Research 快速建立「基本知識架構」，克服了解不夠的迷思，任務變得可以更快開始啟動。
例如前面例子中，我針對一個書籍產品先讓 Deep Research 完成基本市場分析，我就建立了一個可以馬上開始著手推進這個專案的角度。當然，在真實進行過程中，這些市場洞察、產品設計會被持續修正：
但我需要的也就是一個快速啟動任務的角度，而不是因為資料不足而停步不前。
下面這個生活化的例子也是，我想要帶小孩進行一次宜蘭之旅，但有一段時間沒有追蹤、研究宜蘭的旅遊資訊了，以前我可能會再找時間慢慢用 Google 搜尋各種資料，但這可能不知不覺就會花上幾個小時時間，也可能這個旅遊想法因為沒時間研究而最後無疾而終。
這一次，我直接把旅遊基本需求交給 AI ， ChatGPT Deep Research 用 17 分鐘左右時間幫我完成一份旅遊資訊報告（這過程我可以先去做其他事情）。
下面這個報告夠新也很深入，幫助我發現許多自己之前不知道的活動（例如蘭陽博物館的考古活動）與景點、餐廳，在交通乃至行程安排建議上，都提供給我一個「立即可以開始推動任務」的基礎。
真實情況中，我最後的行程跟這個規劃還是有很大不同，我還是會進一步去用 Google 搜尋找一些我想了解的深入資料。但是這份 Deep Research 的報告讓我馬上有了一個具體任務想像，我可以快速完成訂房，也知道進一步往下挖掘的角度，我的旅遊任務立即可以開始啟動。
Deep Research 應用二：產品與選項之間的比較決策
當我要進行選擇型的決策時，例如要在幾種產品之間購物選擇？要決定選擇哪一種服務？要選擇哪一條產品策略？
這時候需要大量的資訊收集、比較、整理，然後分析裡面的各種數據，一樣是要花掉許多時間研究。
現在我也會先用 Deep Research 來進行一次選項之間的比較研究。
例如之前有一次看牙醫，要選擇使用植牙或牙橋，我就先讓 Deep Research 做了一番深度研究，結果 AI 不只比較了兩者之間的價格，還包含了兩者優缺點、長期副作用、可能保持時間等等，都給了我大量的資料細節。
當然，我自己還會針對其中一兩項數據一定要正確的資料，去看看 AI 提供的延伸網站，或是自己上 Google 再深入搜尋一下，但是也就多個 10 分鐘的時間而已。
這比起之前類似決策，我可能會上網搜尋時間一兩個小時，要看過許多篇文章相較，一來一往其實節省了非常多時間。
Deep Research 應用三：補足自己不知道，也沒想到要這樣搜尋的知識盲點
面對一個需要研究的全新知識主題時，
如果我完全沒有先備知識，我可能連要搜尋什麼關鍵字都不知道，這時候搜尋也很難找到我需要的資訊。
但是有了 Deep research ，我可以直接說出我的需要，讓 AI 自己分析並用有效的關鍵字幫我搜尋，往往還能找到許多我自己不一定找得到的資料，幫我破除許多盲點。
例如小孩慢慢長大了，暑假期間開始可以自己去參加許多夏令營活動，於是想要來開始研究這類課程，只是第一次研究，我完全沒有概念，但是雖然我「不知道」要用什麼關鍵字搜尋，可是我「知道」自己想要的需求。
於是我嘗試用需求來問 ChatGPT ，並請他提供我一份 Deep Research 報告。
十分鐘後， Deep Research 給了我下面這樣的報告內容，他幫我細分了科學大主題下還有哪些具體的子主題（於是我自己要延伸搜尋的話，我知道可以用哪些關鍵字），他也幫我找到了符合我需求的熱門營隊選項，甚至適合的年紀、內容細節、價格區間、評價等等，都幫我整理出來。
後來我針對自己有興趣的，打開 Deep Research 給我的官方網站去看詳細資料，或是自己再延伸做 Google 搜尋時，都發現第一次 Deep Research 給我的資料幾乎都是正確、有效的。
我自己回想以前這類「自己完全沒有概念的主題」，如果我慢慢去 Google 搜尋，除了要花很多時間，還可能找不到很多關鍵資料，因為不知道怎麼搜尋才好。
但是這一次用 Deep Research ，反而很快的就掃清了我的知識盲區，我很快地知道可以進一步研究哪些營隊、搜尋哪些子主題，以及往哪個方向規劃！
Deep Research 應用四：挖掘新聞事件背後更多細節資料
之前在 Google 搜尋、社群踏查的時候，我常常會發現要找到「冷門但我想看的資訊」其實並不容易，搜尋有排序，社群有過濾，往往我要花上更多工夫一層一層探查，才能找出某些隱藏在角落的訊息。
而現在，我認為用好 Deep Research 的話，會更容易挖出這些冷門資訊。
一個近期有趣的例子，我在看 NBA 比賽的新聞時，覺得這些報導都很類似，於是我想找找看有沒有更深入的消息，例如「比賽後球員訪談的逐字稿」，但我不知道應該怎麼搜尋才好，於是我動用了 Deep Research 的功能。
我只是很簡單的請 AI 用 Deep Research 幫我挖掘出某一場比賽的球員賽後訪談，結果他真的幫我找到了許多常見新聞媒體沒有報導的內容，讓我增添了許多閱讀樂趣。
或者一些嚴肅、複雜的新聞主題，可能主流媒體的報導難免省下許多細節，這時候我也會利用 Deep Research 幫我快速挖掘出歷史、社會、政治背景，甚至做一些延伸分析。
之前我看新聞，想要了解報導背後更多細節，會額外花上我許多時間去延伸搜尋，現在我會善用 Deep Research ， AI 分析的過程我可以去做其他事，回來後，一篇完整的深入整理報導就產生了。
Deep Research 應用五：想快速入門一個只是感興趣，但還不值得花太多時間搜尋的新知識領域
我以前會在「上網」這件事情上花不少時間，因為我對很多「新知識」充滿好奇，
這些知識不一定是我立即用得到的，但是如果我在網路文章、社群貼文中看到這些新鮮關鍵字，我會想要了解背後的知識，但這樣一來，我就要額外花上很多搜尋時間。
現在，我讓 AI 的 Deep Research 代勞，我不需要花時間研究，但卻同樣可以獲得之前了解新知識的樂趣。
例如最近我在一篇文章中看到「肌少型肥胖症」這樣的關鍵字，我很感興趣，但又不想花太多時間研究，於是我請 Deep Research 代勞。
幾分鐘之後，他給了我一個很全面的報告，有些東西可以納入我目前的健康計劃，有些東西則滿足了我的好奇心。
重點是，我沒有額外花上太多時間！
Deep Research 應用六：為某個創作、課程、報告準備 AI 資料庫，方便後續 AI 討論
我認為要用好 AI （讓 AI 生成品質更好的內容）有一個關鍵原則，就是：
「先讓 AI 建立對專案、任務資料的正確理解」（延伸閱讀：如何用 AI 工具提升工作效率？三個關鍵步驟讓生成結果更精準有效）。
而這時候，我們可以先讓 AI 用 Deep Research 建立一份針對某個專案的深入報告，這時候就像是建立了數千字到上萬字的專案資料庫，後續以這個資料庫為基礎來跟 AI 討論，往往會有更好的結果。
我不是要用這份 Deep Research 的研究交報告，而是把這個當作 AI 對專案的認識基礎，在這個有數據、有資料的基礎上作進一步討論。
接下來在同一個專案討論串（延伸閱讀：ChatGPT 的 PARA 聊天室分類法：增強 AI 協作威力實戰案例分享），我跟 AI 來回討論新的想法、企劃，往往這樣可以獲得更好的專案討論結果。
現在的網路世界中有非常多值得探索的資料，但是如果我們沒有先備知識，往往搜尋也找不出需要的細節。就算可以找出大量細節，又可能因此耗費很多時間，任務開始拖延，我們缺少的是「能幫自己探索細節、整合資料、歸納重點、指出方向的工具」。而 Deep Research 就是那個改變資訊工作邏輯的轉捩點。
從現在開始，試著把 Deep Research 放在你的工作或學習流程的第一步。
有了 Deep Research，啟動任務的門檻變得更低，我不再因為「了解不夠」而遲疑，可以快速建立對任務的基本理解。
Deep Research 不只縮短了我決策的時間，透過一次全面的比較分析，我能更安心、更果斷地做出正確決定。
當我不知道要如何搜尋陌生主題時，Deep Research 就是最好的起點工具，快速破除知識盲區，節省許多摸索時間，直接找到重要資料與下一步行動方向。
利用 Deep Research 探索新聞事件背後更多細節與資料，讓我獲得更有深度的知識，避免表面資訊帶來的誤解或片面理解。
Deep Research 輕鬆滿足我對各種新知識的好奇心，不再擔心因為什麼都想知道而花費大量時間搜尋。
以 Deep Research 為基礎建立 AI 專案資料庫，能有效提升後續與 AI 討論專案的品質。
你會發現，你不只找資料快了，更重要的是：你理解問題的方式也變得更立體、更全面，並且可以更快開始任務。
大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：
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2025-05-08 別再排滿行事曆！試試看這4種「工作流程」讓你的時間管理更有效
最近在好幾次的時間管理、防彈筆記課程中，常常被問到一些類似的問題，這些問題其實也都是時間管理上的經典難題：「每天的事情太多太亂，要怎麼有效利用四象限區分輕重緩急？」「工作常常被打斷、干擾，要如何維持工作效率？」「我常常無法專注，很容易分心，要如何提升我的專注力？」
是不是要學什麼工具來排序任務？是不是要想辦法提升專注力？是不是要用什麼很厲害的生產力軟體？這些解決角度其實也很好，但學習工具需要花時間，提升專注力也不是一蹴可幾，有些現實環境更是想改變也改變不了。
或許，我們可以試試看從「工作流程的思維」來解決上述時間管理難題。
也就是說，面對這些難解困境，暫時放下去歸咎責任、改變自我的想法（因為很難也常常無解），而是從「調整一下我自己平常工作的步驟」入手，說不定能夠找到更簡單、有效的解套方法。
下面這篇文章，分享我多年來實踐後，慢慢調整出來的 4 種不太一樣的工作流程，幫助我改變時間管理習慣，更有效的產出。
一、減少精確安排時間，用「情境任務流程」有效推動進度
我們在學習時間管理時，往往第一個動作都是希望替自己規劃出一個看似理想的「完美時段」，例如連續好幾個小時讓自己能夠充分專注地完成某個任務。有時候，我們甚至會費盡心力，刻意提前排除掉其他可能的干擾與行程，期望自己到了那個時候可以有最佳的動力、最好的狀態去完成一份重要報告。
但是，在真實的職場中，我們經常面臨的情況卻不是如此理想：
很可能到了原本預先排好的專注時間，會突然有其他臨時更緊急的任務、會議或意外事件插入，讓我們根本無法如期完成原本設定的任務。
就算真的沒有任何干擾，現階段的我也無法完全保證未來那個時段中的自己是否真的具備足夠的精神、動力，甚至必要的資訊與資料，能有效推進任務的進度。
因此，過去我常發現，精確安排特定時間來完成某些任務，往往最後都還是得不斷地重新調整，甚至很多時候所謂的「時間安排」，就只是變相的拖延藉口罷了。明明現在可以就此開始推進一些任務，但我卻刻意將任務排在兩三天後，表面看似在規劃、安排，實際上只是讓自己有理由暫時延遲這個任務。
後來，我在自己的時間管理流程上做了一個很大的改變：我不再刻意為大部分任務預先安排精確時間，除非它就是一個固定某個時間必須進行的會議，或某個需要事先約好的行程拜訪，這些才需要真正放入行事曆做精確安排。
至於其他多數任務，例如：進行市場研究調查、撰寫一份報告、設計一個新產品、處理行政文書作業等等，其實這些任務早上十點做、下午吃完飯做，還是會議之間短暫的空檔來做，並沒有什麼實質上的差別。這類任務，更適合採取的是「情境任務流程」的方式來管理。
什麼是「情境任務流程」？也就是不再用特定的時間點來規劃任務，而是把這些任務拆解成各種情境下適合執行的小步驟：
當我一旦遇到符合的空檔或情境時，就能夠隨手挑出適合此時此刻執行的小任務，逐步推動進度。
具體來說，我們可以從大方向思考，將任務分為幾種情境（在工具上的應用可參考：如何用標籤管理上萬則筆記？Evernote, Notion, obsidian 都適用）：
需要動腦思考的任務：
例如：構思某個報告的架構、思考某個產品的功能需求，或是分析下一步的企劃方向。
需要動手蒐集資料的任務：
例如：透過手機或電腦快速搜尋某個研究所需的資料、先蒐集完成報告需要的數據。
需要專注產出內容的任務：
例如：坐下來集中精神，把某個企劃草稿真正寫出來，或者是完成報告初稿。
需要精細操作的任務：
例如：在電腦前使用特定軟體進行細緻的編輯、製作與處理文件。
當任務能夠明確地區分為這幾種情境後，我就不再刻意排定特定時段，而是充分利用一天中各種零碎的情境。例如：
通勤在車上時，可能腦袋正好可以專心思考，我就會利用這個情境思考一下某份報告的大綱，或初步構想一下某個計畫的簡單流程。
午餐後、等待會議開始的短暫空檔，我可能隨手拿起手機，就能夠快速進行一些資料的蒐集與整理，替稍後更複雜的任務做好基礎準備。
當我回到辦公桌，剛好沒有其他事情干擾，能夠集中精神三十分鐘到一個小時時，就從任務清單中挑選出那些必須靜下心、精細操作的行動來完成。
「情境任務流程」的最大優勢就在於：
我們通常無法精準地預測哪一個時刻自己會有足夠精神、足夠專注去處理某件事。
我們也無法完全掌控每天會被打亂多少次。
但我們可以掌控的是，把我們的任務提前做好情境區分與行動拆解，讓自己在遇到任何適合的情境空檔時，都能快速地拿出適合的任務推動進度。
也因此，時間管理的關鍵並不是精確地安排特定的時段，而是從任務的本質出發，將任務拆解成適合不同情境的行動，並且在一天中隨時遇到這些情境時，即時、靈活地推動任務的進度。
當你試著用這樣的工作流程思維來管理時間，你會發現，不論工作生活中被多少突發狀況切割、干擾，你依然能夠持續有效地往目標前進。
二、如果無法完美長時間專注，用「衝刺流程」維持高效率
過去我常常看一些提升專注力、鍛鍊意志力的書籍後，也曾經希望自己能安排出三到五個小時這種理想的長時段，讓自己能夠充分投入、徹底地完成某件重要的工作。
但經過多年真實的經驗與實踐，我發現這樣的想法雖然美好，卻在現代職場或日常生活中難以實現。
首先，就像前面所提到的，在現實的工作環境中，要找到連續三到五個小時不受干擾的專注時段，其實非常困難。就算勉強排出了這樣的時間，當我們真正坐下來開始工作，通常也會發現理想與現實還是有落差：
剛開始時，我可能會花二、三十分鐘調整自己的狀態，緩慢地進入到專注的心流（flow）狀態。
當終於進入狀態後，能夠真正高效推進任務的時間，通常也頂多維持一個多小時左右，接著便開始感到疲倦，專注力明顯下降，容易分心，效率逐漸降低。
這種情況下，就算勉強硬撐在任務上，也只是勉強維持表面的「專注」，但實際的產出品質和效率卻大幅降低，效果自然不佳。
後來我嘗試改用「衝刺流程」的任務管理方式來應對專注力的問題，發現反而更容易維持高效率與穩定的產出。
所謂的「衝刺流程」就是每次設定較短的專注時間，例如每次只做一個小時，甚至只有三十分鐘。這樣的短時間當然不足以一次完成一個複雜任務的全部，但卻能讓我快速地推進任務其中一個明確的小目標或具體步驟。（延伸參考：[影片] 什麼是番茄鐘工作法？如何實踐？短時間專注衝刺真的有效嗎？）
例如：
告訴自己接下來三十分鐘，我要專注地把這個專案企劃的「初步架構」寫出來。
或者限定自己一個小時內，把這份報告的草稿先完整地「從腦中倒出來」。
或是規定自己三十分鐘內，把目前手邊已經收集到的資料整理成「一個可行的簡報架構」。
透過這樣的短時段衝刺，我反而更容易維持穩定的高產出狀態。具體來說，這種「衝刺流程」的方法在我的實踐中，有以下幾個非常明顯的好處：
降低任務心理門檻，更快速進入專注狀態
短時間內只要專注推進一小部分具體任務，因為步驟明確簡單，就不再需要長時間的調整或準備。這種具體而簡短的任務設定，更容易讓我迅速進入真正的高效產出狀態。
有效提升行動動力，避免拖延
因為時間非常短暫（例如只有三十分鐘或一個小時），我知道馬上就會結束，反而會產生更強的動力，迅速投入產出，而不會再像以前一樣，心裡總覺得後面還有大把時間，可以慢慢來、慢慢調整狀態。
避免長時間工作後的效率疲乏
每次專注時間設定在比較短的範圍內（例如三十分鐘或一小時），當我感覺到疲累或注意力開始下降時，馬上就可以進行有效的轉換，不必強迫自己繼續硬撐在任務上，避免後續效率低落所產生的挫折感。
更適合現代零碎化的工作環境
在現代工作環境中，我們的時間常常會被各種突發狀況打斷、干擾。短時間的衝刺任務更容易適應這種零碎的工作節奏，即使只有短暫的空檔，依然能有效推動任務。
此外，傳統的時間管理上有一個經典的問題是：「如果我們給自己太多時間去做某件事，最終這個任務總是會耗盡所有的時間，甚至遠遠超過原本的預期。」換句話說，當我們沒有明確限定自己在短時間內完成任務，許多事情會不斷地拖延與疊加，最終導致任務遲遲無法完成。
但當我改用衝刺流程的方式來執行任務，把時間安排流程做了下面的翻轉：
不是任務需要花多少時間完成，而是我決定只要花多少時間來完成任務。
舉例來說，當我規定自己一定要在一小時內寫出某篇文章的草稿，我便會自然而然地放下很多不必要的猶豫與擔憂，也不再去追求無法達成的完美細節。我會將自己當下想到的具體內容與細節，快速地產出來。往往這樣的方式，反而會讓我在短短的一個小時內取得明顯的進展，而不是像以前東摸摸、西拖拖，三四個小時都還在原地踏步。
透過「衝刺流程」，我們不需要再追求長時間、完美的專注狀態，反而能更有效地利用每一次短暫的專注時刻，穩定推進真正的任務進度。
三、不糾結分輕重緩急，用「專案成果」與「減法」調整流程
相信許多人都聽過時間管理經典的「四象限理論」：將任務依照「緊急」與「重要」維度，區分出我們該優先處理的重要任務，或暫時擱置那些看似緊急但其實價值不高的瑣事。
理論上這個方法非常清楚易懂，但現實的職場情境往往不那麼簡單。許多時候，我們會發現大部分的任務似乎都同時緊急又重要。例如：
VIP 客戶臨時傳來一封要求協助處理問題的郵件，看起來既緊急也非常重要。
臨時收到主管交辦要製作某個報告，主管的要求感覺也是既緊急又影響。
這樣的情況下，似乎所有的事情都落入「緊急又重要」的象限？
其實，並不是四象限方法本身有問題，而是我們的工作流程中，往往只從片段的、表面的待辦事項去進行分類，例如：
「收到郵件要回覆一份資料」
「臨時要做某個報告」
「一個突然插入的會議需要準備」
當我們從這種片段而零碎的角度去看待每件事，很容易都會覺得任務緊急且重要，因為每個任務負責人都會期待我們儘快完成，每件事情似乎都影響著某個人眼中的「重要價值」。
但事實上，我們更應該做的是「退一步思考」：
先去釐清這些零碎交辦背後真正要達成的「專案成果」是什麼，從專案成果來釐清價值。
比如說，同樣是「臨時插入的會議」，它背後的真正成果可能大不相同：
一個可能是影響公司未來半年業績的重要產品專案會議。
另一個則可能只是公司內部某個次要行政流程的討論會議。
儘管表面上看起來都是緊急要處理的事項，但實際對公司、對自己真正的長期成果卻有天差地別。
所以，比起一開始就把零散的待辦事項直接分類到四象限中，我更建議的做法是：
先以「專案成果」釐清價值：
先明確每個交辦事項背後最終要達成的具體專案成果與價值。是影響公司核心業務、長期累積價值的重要成果？還是只是解決眼前行政瑣事、短期效果有限的小任務？
再用四象限思維輔助決策：
以專案成果來區分，哪些任務成果是需要長期投入時間，最終能夠帶來重大價值的？哪些專案任務成果看似緊急，卻無法帶來長遠價值？透過這樣的專案成果區分，我們才知道每個任務真正應該得到的優先順序。（延伸閱讀：在經典的時間管理矩陣中，如何克服壓力處理重要又緊急的事情？）
舉個例子來說，同樣是收到臨時會議通知，我們就能依據背後的專案成果價值來有效篩選：
如果會議是針對重要產品專案的規劃，當然應該優先投入準備。
如果只是行政例會、流程討論，我們甚至可以考慮放棄或最小化投入，把更多時間留給更有價值的任務。
但有時候，可能同時有很多重要的專案成果都需要推動，這時候而除了專案成果思維之外，我們也可以搭配另一個重要的時間管理原則：「減法流程」。
我們傳統在做時間管理時，常常不自覺地進入一種「加法思維」，也就是：
想做的事情通通加進來，試圖塞滿每個時段，期望自己能夠完成所有安排的任務。
但這種方式通常事與願違，因為最終不是時間不夠，就是精力難以維持，導致每件事情都做不好。
真正有效的時間管理，更應該是一種「減法思維」：
先清楚界定自己每一天、每週能夠真正掌控且有效投入的時間有多少。
然後決定在這樣有限的時間內，自己可以完成的最有價值的產出是什麼。
例如我面臨小孩的課業壓力越來越重，如果繼續用「加法思維」，可能會試圖把原本小孩玩樂休息的時間也用來讀書、練習，甚至再加上更多補習、練習題，導致最後小孩變得更累、更排斥學習，效果反而更差。
但如果轉為「減法思維」：
每天只有一個半小時能專注讀書準備，先明確知道自己只有這麼多時間，然後在這樣的限制內思考：「能夠達成的最大成果是什麼？」
進一步篩選出最有效的練習、排除低效又枯燥的內容，甚至提前在下課零碎時間就完成部分作業，讓晚上可以更輕鬆完成作業任務。
又或者將練習題提前幾天開始，每天少量練習三十分鐘，比起考試前一天花三個小時硬記硬背，更容易維持動力且效果更佳。
透過「減法流程」，我們可以先明確界定每天真正有效、能掌控的時間，然後在這個限制內，聚焦於產出最大的成果。
總結來說，當我們面對「事情太多太亂」的時間管理難題時：
不要直接從零散待辦事項進行四象限分類，而是以背後「專案成果價值」判斷優先順序。
不要採取「加法」，試圖把所有事情都做到，而是從「減法」思維出發，先確認時間限制，再決定最有價值的投入方式。
這種調整工作流程的思維，不僅更貼近真實職場環境，也能讓我們更有效地掌握自己的時間與精力，專注於真正有價值的事情上。
四、不怕工作被打斷，用「拆解下一步行動」穩定推進任務
我們在前面已經學會如何運用專案成果來分清輕重緩急，也懂得如何運用減法流程來確保精力與時間的真正聚焦。但是，很多時候即使有了清楚的輕重緩急安排，現實的工作環境卻總是讓人措手不及。
相信大家都有這樣的經驗：明明已經在行事曆上安排好了要處理一份重要報告的三個小時，卻總是碰到突然的會議、主管的臨時交辦、客戶的緊急需求等等，這些干擾把原本安排好的專注時段切割成無數零碎片段，最後不得不把重要的報告或專案延後到晚上甚至週末，才能真正安靜下來完成。
但事實上，職場的真實狀況是：「工作被打斷、干擾」其實才是常態，而非例外。
如果我們的時間管理方法仰賴的是一張規劃得非常細緻的時間表，那就等於將自己的工作效率建立在一個很脆弱的基礎上，因為只要任何突發狀況出現，我們就得重新規劃一次又一次的時間表，徒增焦慮與挫折。
面對這種難以避免的現實狀況，更好的解決方法，是用「下一步行動」的工作流程來推動任務進度。
什麼是「下一步行動」呢？簡單來說，就是把每一個複雜的任務拆解成數個簡單而明確的下一步操作，這些行動只需要 10 分鐘、20 分鐘，或最多不超過半小時即可完成。（延伸閱讀：拆解下一步行動的思考流程圖範本，你也做得到專注不瞎忙的參考步驟）
如此一來，每當我們遇到突發的空檔、會議之間的小空隙，甚至是通勤的零碎時間，都可以拿出手機或隨手的小筆記，立刻從清單中選擇一個適合此刻情境的「下一步行動」來完成。
例如，主管突然臨時要求我兩天後必須交出一份企劃報告，如果用傳統的方式，可能我會規劃兩天後早上的三小時專注時段來完成報告內容。但在實際情況下，誰能保證這個三小時時段不會再次被其他任務打亂？就算真的保住這三小時，又有誰能確保到時候的自己一定有足夠的想法與專注力馬上進入狀態？
這時候，我們不妨將任務分解成多個簡單而明確的下一步行動，例如：
先花 15 分鐘，把腦袋中的想法寫成一個初步的大綱，不用是最完整的版本，但起碼是讓思考更清晰、更具體的初步結構。
再花 20 分鐘，透過手機或電腦快速搜尋資料，補足大綱中明顯缺乏的佐證素材。
接著花 30 分鐘的短暫專注時間，根據蒐集的資料，快速寫出報告的初步草稿或關鍵段落。
透過這樣的方式，我們其實已經用一些零碎的 10 到 30 分鐘，把原本預期可能要用三、四個小時才能完成的報告，逐步地往前推進了約三分之一的進度。
在實際工作經驗中，我常常利用這種方法，在看似無法掌控的零碎時間裡，穩定地推進原本認為必須長時間專注才能完成的重要任務。
再舉個另外一種情況的真實例子。
過去我可能為了寫一篇長篇文章，刻意安排三個小時的專注時間，但一旦臨時出現其他任務干擾，整個計劃就必須重頭調整，最後反而拖延了許久，總是無法如期完成。
但後來我改變做法，我開始為文章設定幾個更簡單明確的下一步行動，例如：
第一步：花 10 分鐘寫下文章的核心論點。
第二步：利用 20 分鐘找出相關的研究資料。
第三步：用 30 分鐘快速寫出文章初稿的一個重要段落。
如此一來，即使這三個步驟分別發生在不同的時間片段（例如在開會的間隔、等人或通勤途中），我也能逐步而穩定地把這篇文章推進下去，不再害怕臨時的干擾與打斷，反而更加穩定地掌握了任務的節奏。
也許你會擔心：「這種做法是否會讓任務變得零碎而缺乏完整的思考？」
但實際上恰恰相反，透過這種方式，我們反而更能從容地進行逐步的醞釀與整理，在每個片段的行動之間，都會給我們帶來更多的靈感與反思的機會，而最後反而更容易在短時間內整理出有邏輯、有架構的完整產出。
總結來說，當我們遇到工作經常被打斷、干擾的情況，不需要刻意去追求不切實際的連續專注時間，也不需要每次都重新調整細緻的時間表，而是運用「下一步行動」工作流程，把每個任務拆解成數個短小而明確的行動步驟，這樣的工作流程不僅能有效應對職場中必然存在的干擾與突發狀況，更能讓我們在碎片化的時間中，穩定而從容地完成每個重要的專案與任務。
大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：
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