147 · 2026-06-18 · 75:48

把 AI 接進輸入到輸出的流程

瓦基（閱讀前哨站站長）

瓦基二訪，拆解自己怎麼用 AI 處理讀書心得與訪談準備：哪些交給 AI，哪些留給自己思考，還有公私領域、任務矩陣、個人風格這幾套用法。

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E　開始帶人

這一題：AI 會取代誰

147 瓦基的答案147 的瓦基也說 AI 放大的是原本的方法論。

同一題，別人怎麼答

127李佳達不同意「會用 AI 的人取代不會用的人」，他說工作只要能拆成技能包，會不會用 AI 都會被複製。
163張國洋再往前推一步，說焦慮的源頭不是 AI，是只靠一招。
090 Sting 從使用的那頭講：他親手寫程式，做到第 80、90 個軟體時一天可以做一個，但問題問錯，AI 照樣做得很好，只是把缺點放大，產出的天花板是使用者本人的素養。
082張榮貴和 046 的 Shirney 替中小企業踩煞車：先找出最痛的點、先把流程梳理清楚，不是 AI 該解的就不要用，因為 AI 很貴。
155范大是業務版本：客戶自己查得到資料，業務剩下的價值是陪著客戶走。

這一題的結論三邊在回答不同的問題：李佳達和張國洋問「你的工作能不能被拆開複製」，Sting 和瓦基問「AI 到你手上之後放大了什麼」，張榮貴和 Shirney 問「這件事到底需不需要 AI」。

這集的 6 個重點

AI 是加速器，也是放大器瓦基本來就有一套化輸入為輸出的流程，AI 加進去後省下時間，換來更多認知頻寬。他說 AI 放大的是原本的思想與方法論，不是自己會生錢的金雞母。
留下享受的部分，其餘交出去讀書心得從每本 10 到 15 個小時，縮到一個多小時。他自己對著語音轉文字講想法、最後當總編輯加 OS，找資料、排結構、改格式都交給專案包。
用兩條軸決定怎麼用 AI內在／外在、過程／結果切成四個象限，心情反思、讀書心得、工作決策、觀點與故事各自適用不同的專案包。外在加結果的決策要小心把個人偏見帶進去，因為模型會討好使用者。
公領域只講關鍵字，私領域大量餵MECE、SWOT 這類框架 AI 早就懂，一句話帶過就好；專案的來龍去脈、組織文化這些 AI 不知道的資訊要寫多，產出才不會是大雜燴。
先給 AI 一份「你是誰」不交代風格就只會得到平均值、AI 味很重。他把自己的文章、Email、簡報丟去分析，做成個人風格包，並建議每個人做自己的，不要拿他的來用。
工具會變，流程與文字不變他的訪談 Notion 流程用了四五年幾乎沒改，改的是中間的工具。圖片、表格這些花俏成品最後都回到文字，他說抓住高品質的文字，工具再怎麼換都用得上。

時間軸

點時碼從那一刻開始看。

01:11二訪開場查理提到瓦基這幾個月又出書、又開新課，周更照舊；查理自己用 AI 多半只拿來產訪綱、處理文件。

02:43從抗拒到當加速器瓦基三年多前怕 AI 奪走創作者的靈魂、取代自己，後來選擇大量使用，發現它是原有輸入到輸出流程的加速器。

04:01解放認知頻寬AI 省下時間，讓他有空多讀書、多對話；另一條路是產量從一篇變十篇，結果把自己用得更忙。

07:35工具太多怎麼選工具幾天就更新，他願意付費試，但先想原本創造的價值是什麼；用半個月不行就砍，快速放棄也是能力。

09:54專案包與放大器炫目的做圖功能不是核心，留下來反覆迭代的是專案包；他說 AI 不是金雞母，是思想的放大器。

12:28不跟風，但別用免費版查理的理解是用慣哪個就用哪個：他自己剛從 GPT 轉到 Claude，GPT 後來推出新的圖片功能也沒追回去；他也呼籲還沒用過 AI 的人別再用免費版。

15:15早期採納者的位置瓦基把自己放在早期採納者，不是最前面追新的人；追新是記者那類人的本分，早期採納者的價值來自把工具用上 100 次、真的把工作做好。

18:21舊的讀書心得流程以前每本書要花 10 到 15 個小時：抄重點、打字寫觀點、查原始研究、排結構、想標題、排版、改成各平台格式。

21:08現在的讀書心得流程電子書劃線匯出，對著語音轉文字講想法，指令做成專案包，他只當總編輯加自己的 OS，約一個多小時。

24:11思考不外包思考本身有價值，不該丟給 AI；他不想當無情的產稿機器，要的是更多認知頻寬去跟人學習。

29:19人的品味與溫度知識工作者在傳遞知識落差，AI 能幫忙，但判斷、價值觀這些品味得由人注入；人與人互動的價值在溫度。

32:07AI 任務矩陣用內在／外在、過程／結果兩條軸切出四個象限，心情反思、讀書心得、工作決策、觀點與故事各有各的用法。

36:43外部決策與可重複策略分析屬外在加結果，要避開自己的偏見；模型會討好你，流程要設計成可重複，才不會怪 AI 變笨。

40:52命名與客製化他把這套框架命名為「AI 的任務矩陣」，致敬艾森豪矩陣；現成的專案包是給魚，叫 AI 照自己的想法與品味改過才是釣竿。

45:15訪談的 Notion 流程一場訪談一個頁面，放訪綱、注意事項、發布時間與剪輯師、小編的子頁面，所有人都看同一版。

47:19AI 在訪談的位置訪綱製作先請 AI 給三種方向讓他選，再生成幾十題，他挑 8 或 10 題；好流程用了四五年幾乎沒改。

52:27下指令與對話單向指令適合小任務，大任務要雙向對話；很多人聊了五六輪越講越歪，就氣得不用了。

54:46個人風格與原廠設定不交代就只會得到平均值；把自己寫過的文章、Email、簡報丟去訓練成風格包，讓 AI 活得像自己。

58:51公領域與私領域框架這種公領域的東西只講關鍵字，把專案的來龍去脈這些私領域資訊大量餵進去，產出才不平庸。

1:07:05底層邏輯與大道至簡方法論不會被工具淘汰，換工具只是換外殼；各種花俏成品最後都回到高品質的文字。

1:10:55AI 是工具，不是焦慮瓦基要的是幸福、從容，AI 是服務這件事的工具；他覺得現在最好玩，所以想分享。

1:14:04進步不靠焦慮查理收尾：進步不必靠焦慮，抓住高品質文字這個本質就好，這跟頻道的宗旨一樣。

值得記的話

AI 不是金雞母它是你思想的放大器
11:42
這麼有價值的東西你怎麼捨得叫 AI 做
24:26
不是 AI 變笨是你沒有讓它變聰明
39:35
如果你什麼都沒跟它講你直接叫它給你東西的話它就給你平均值
55:01
拜託你不要解釋給他聽你就跟他說請你用 MECE 幫我做什麼事情
1:01:09

名詞與人物

閱讀前哨站: 瓦基經營的讀書內容品牌，他說做它是因為市面上沒有這樣的東西。
認知頻寬: 有餘裕去學、去聽、去想的腦力與時間，瓦基認為 AI 的最大好處是把它釋放出來。
專案包: 把一套反覆改良的指令做成可重複使用的設定，在 GPT 叫 GPTs、Gemini 叫 Gem、Claude 叫 Claude Project。
AI 任務矩陣: 瓦基自創的框架：橫軸內在與外在，縱軸過程與結果，用來判斷這件事該怎麼跟 AI 合作。
公領域／私領域: 公領域是網路上人人皆知、AI 本來就懂的資訊；私領域是個人想法、經驗或組織內部資料，AI 一無所知。
原廠設定: 查理的用語，指讓 AI 知道使用者是誰、風格與產出習慣的那份設定，瓦基稱為個人風格包。
早期採納者: 瓦基給自己的定位，位於最前面追新的人之後，靠把工具用到熟來創造價值。
MECE: 不重複、不遺漏的結構化分析框架，瓦基舉為公領域裡 AI 早就會的例子。
卡片盒筆記: 瓦基自己使用的筆記方法，會請 AI 把讀書心得轉成卡片格式。
Notion: 瓦基用來排訪談時程、放訪綱與資訊的筆記軟體。

這集沒展開的

瓦基這次是二訪，查理開場時提到上一集聊的是他在台積電養成的思維邏輯。

原片標題：不是花更多時間，而是重新設計輸入到輸出的每個節點——瓦基帶你拆解他的 AI 協作工作流 ft.「閱讀前哨站」站長瓦基【查理的創業化合物】