這次準備給老師們的生成式 AI 研習時，我在準備時就在想：現在開始學 AI，壓力其實比三年前大得多。三年前很單純，打開 ChatGPT 輸入一句話，看它回答什麼就好。
現在光是一個 ChatGPT，就有一邊對話、Work 工作模式和 Codex。Codex 還分成本機端與雲端兩種用法，雲端版能接 GitHub。此外還有圖像生成、外掛程式與外部服務串接，甚至還能讓 AI 操作雲端電腦。旁邊還有 Gemini、Claude，以及每天都在改版的新工具，坦白說真的讓人眼花撩亂。更麻煩的是，這些產品介面從來沒回答大家最想知道的問題：我到底什麼時候該用哪一個？
研習當天，現場立刻印證了這件事。不少老師用學校公用電腦和免費帳號，畫面上根本看不到 Work 模式；Codex 一點下去就跳出安裝提示，公用電腦又有權限管制。原本規劃的示範只好當場改道，退回大家都打得開的對話模式。當下雖然有點狼狽，但也剛好呼應原本備課的核心想法：不要再增加老師們的工具焦慮。
所以，這堂課我想傳達的只有一句話：萬變不離其宗。先搞清楚你想完成什麼工作，工具後面再說。
從對話模式開始，不代表只能在框框裡一問一答。我認為現在所謂「會用 ChatGPT」的門檻，是讓它走出對話框，看看能連接哪些外部服務。習慣 Google 生態系就連 Google Drive、Gmail、Google 行事曆；習慣微軟生態系，就試著把平常在用的服務接進來。串起來之後，AI 才能真正碰得到你的工作，幫忙讀資料、整理檔案、找信件、排行程，甚至把幾個動作串成連續流程。
面對那麼多模式，分不清 Work、Codex 或 Agent 的差別時，不妨試試這兩個簡單做法。
第一個做法：先不管那些名詞，回到對話模式，直接把手上的工作流程跑順。很多老師都想過讓 AI 幫忙改作業，那就別挑工具，直接動手。在雲端硬碟建 input、process、output 三個資料夾：input 放學生作業，process 放評分標準與批改規則，output 放最終結果。接著告訴 AI：「這裡有十份作業，請依照 process 裡的標準批改，整理成 Excel 放進 output。」
接著再問它：「這件事可不可以固定在每週一、三、五早上六點執行？」你就開始接觸到排程概念了。再接著往下走，權限控管、資料來源、錯誤回報、人工覆核、檔案格式和例外狀況，全都會陸續浮上檯面。
這時候，你其實已經在建構 AI 工作流程了，甚至完全不必先懂什麼叫 Agent。等日後切換到 Work、Codex 或更完整的自動化環境，自然就會明白：「原來這些工具只是把我剛剛手動串的事情整合起來。」
所以學 AI，先別從產品名稱學起，從手上的工作開始。
第二個做法更單脆，也是我自己最常用的：直接拿現成的來拆，也就是反向工程。看到別人做出厲害的網頁、講義、動畫、圖片或整套流程，不必從零摸索，把成品丟給 AI 說：「我想做一個類似的東西，請先幫我拆解結構、內容安排、技術規格、視覺邏輯和可能的製作方式。」等它說明完架構，再接著問：「如果要換成我的課程、我的學生、我的教材，哪些地方需要調整？」
這個技巧大家用好幾年了，差別只在現在的模型理解力強上許多，不管是文字、圖像、網頁或流程都拆得動。課堂上我把自己做的動畫講義 HTML 檔給老師們看，示範讓 AI 改寫成生產管理的排程規劃，把角色抽換成野獸派風格、畫面轉為黑白，幾分鐘內就能做出一個專屬版本。
這也是我願意把教材、網頁、HTML、提示詞甚至整套課程內容公開的原因。說穿了，在這個工具唾手可得的環境下，產出物本身早已失去稀缺性。課堂上我展示了動畫、互動網頁、角色生成、配音與講義，幾年前做這些耗時費力，現在許多環節幾乎一次指令就能搞定。我們之間的差異就會是你清不清楚自己為什麼要這樣設計、到底想教給學生什麼、專業底子有多深，以及能不能看出 AI 產出的內容有沒有問題。像我這次那支動畫畫面全由 AI 算出來，但腳本是我反覆推敲修訂的；形式能交給工具代勞，核心價值的判斷終究在老師自己。
也因為這樣，老師們彼此藏私實在沒什麼必要。面對這波科技浪潮，教學現場的老師往往承受極大壓力，大家的專長領域互有不同，互相分享才能走得穩。
這堂課雖然帶了 ChatGPT、Work、Codex、外掛應用和 Gemini Notebook，但核心邏輯其實很單純：遇到一項工作，先把需求講清楚；讓 AI 讀到正確資料；把流程拆成具體步驟，跑過一次看看卡在哪裡，接著補上規則、防呆機制與人工審查，一步步把閒聊視窗調整成真正能派上用場的作業流程。
工具每隔幾天就換一套包裝，今天叫 Work，明天叫 Agent，後天又換了新名詞，這些都不必太在意。工具的演進只會越來越快，與其疲於奔命追著新功能跑，不如先扎實建立解決問題的基本能力：想清楚要處理的狀況、懂得找現成範例讓 AI 拆解、把自己的專業揉進去，並且具備檢視成果好壞的眼光。其餘的技術細節，遇到再補齊就好。
別再問「我還有哪個 AI 沒學會」，先問自己一句：
「我現在到底想完成什麼？」