從蒐集公開資料、查核來源、做出看板，到把做法打包成 Skill（技能包）帶回分行
提示詞、檔案和各組的成果都放在白板上。公司網路打不開本頁的連結時，也可以從白板拿資料。
https://live-board-mvp.vercel.app/?slug=2882用國泰的企業版帳號登入。今天的練習都在這個帳號裡進行，不使用個人帳號。
舊對話裡的內容會影響新的答案。換一件事做，就開一個新對話。
左側看不看得到「空間」？能不能切換到工作模式？名稱以你的畫面為準，帳號基本設定會一項一項確認。
先用三層來看 AI 的現況：
下面每一件作品，都可以問兩個問題：這是怎麼做出來的？花了多少時間？
裡面有可以轉動、拆解的車用頭燈 3D 模型，以及只用一句「我需要酷炫一點的」做出來的 3D 印表機介紹影片。
建築物全部由 AI 建模，整個校園只是一份 HTML 檔。串接天氣與放假資訊，元智下雨，畫面就跟著下雨。
約四十分鐘的概念動畫，旁白用講師本人的聲音樣本複製聲線，中文與英文各一版。
從一整天的課堂錄音挑出五個橋段，做成約四分鐘的簡報影片，配音和配樂都由 AI 生成。
把一整天的上課錄音、白板留言與課堂作品，整理成一份可以回頭查的教學紀錄。
把管理思想家做成街機風格的格鬥角色。講師只告訴 AI 要用哪幾位思想家，並請它不要使用真實的頭像。
這一段不必操作。講師的工作模式連到講師的 Google Drive，裡面放著台中示範分行的資料夾。只下一個提示詞，AI 會照下面的順序做完。
在工作模式裡建立網站的功能。企業版要由管理員開啟，發布對象也要選擇只限指定的人；今天的示範不會公開發布。
先把帳號設定好，下午的實作才不會因為找不到功能而停下來。每一項確認之後，按「完成」或「找不到」；全部按完，組內比一比，誰的帳號可以操作工作模式和空間。
| 項目 | 要做的事 | 結果 |
|---|---|---|
| 個人化 | 寫入職業、職務與負責的業務，回覆語言設為臺灣繁體中文。寫法可以參考 P1。 | |
| 記憶 | 確認記憶有沒有開啟。建立專案時，記憶選「預設」，不要選「專案專屬記憶」。 | |
| 外掛（Plugins） | 看看自己能用哪些服務。公司沒有核准的服務，不要自行連接。 | |
| 工作模式 | 確認有沒有工作模式、怎麼切換。沒有的同仁，跟同組同仁的畫面一起看。 | |
| 模型與點數 | 推理強度越高，消耗的點數越多。找到查看用量的地方。 | |
| 空間（Space） | 確認左側看得到「空間」，實作一會用到。 | |
| 資料紅綠燈 | 看過下方的資料紅綠燈，知道哪些資料可以放進來、哪些不行。 |
找不到的項目，先看同組同仁的畫面。工作模式或空間找不到，多半是公司帳號的設定，不是你操作錯。
AI 排序和評分不穩定，所以分行看板的雷達圖只用算得出來的指標：新聞與公告則數、行銷活動次數、牌告利率與匯率。分數一律用程式計算，旁邊附上原始數值。
分行裡有哪一份報告，是請 AI 直接打分數或排名次？換成算得出來的指標，要用哪一個數字？
這一段要留下：一個放好資料的空間、一份 dashboard.html，以及至少一則你自己打開原文查核過的情報。
這一段要留下：一個設定好的排程，以及一張你算得回去的雷達圖。
| 軸 | 計算方式 | 期間 |
|---|---|---|
| 新聞與公告則數 | news.csv 裡各同業的則數 | 近 7 日 |
| 行銷活動次數 | campaigns.csv 裡各同業的次數 | 近 30 日 |
| 一年期定存牌告利率 | rates.csv 前一天的數值 | 昨日 |
| 美元即期賣出匯率 | rates.csv 前一天的數值，越低對客戶越有利，反向換算 | 昨日 |
每一軸在六家銀行之間換算成 0 到 100；六家數值都一樣時，全部給 50。前一天沒有資料時（例如週末），取最近一個有資料的日期。讀不到的價格寫「未取得」，不估算。
一年期定存牌告利率：六家之中最低是 1.69%，最高是 1.76%，本行是 1.70%。
（1.70 − 1.69）÷（1.76 − 1.69）× 100 ≈ 14.3美元即期賣出匯率要反過來算：最低 30.991，最高 31.016，本行 30.998。
（31.016 − 30.998）÷（31.016 − 30.991）× 100 = 72這些數字都是課堂虛構的示範資料，不是真實的牌告價格。
由 AI 直接寫出情境演練腳本：秀珠姐扮演櫃檯，一位同仁扮演客戶，收尾是三句今天就能用的提醒。
教材撰寫者先寫，資深櫃檯檢查提問會不會太像審問，最後由 Reviewer（審查者）檢查來源與時間。
| 狀況 | 處理方式 |
|---|---|
| 看不到 Skills 分頁或安裝按鈕 | 多半是公司帳號的管理員設定，不是你操作錯。直接跳到最後一列的做法。 |
| AI 說已安裝，但清單裡找不到 | 重新整理 Skills 頁面；入口通常在「設定」或側邊欄「外掛」裡的 Skills 分頁。 |
| 清單裡有，但對話叫不到 | 開一個新對話再叫一次；一般對話叫不到時，改到工作模式試試看。 |
| 顯示已安裝，卻說這個對話無法使用 | 請 AI 重新打包一次 ZIP，或把名稱改成新的名稱再上傳。 |
| 上傳後顯示「需要審查」或「已封鎖」 | 這是上傳時的安全檢查結果。已封鎖的 Skill 不能使用，請改用最後一列的做法。 |
| ZIP 產生失敗 | 開一個新對話，送出「請把剛才的 Skill 內容重新產生成可下載的 ZIP 檔」。 |
| 以上都不行 | 解壓縮 ZIP，把 SKILL.md 的內容貼進一個新專案的專案指令，references 資料夾裡的檔案放進專案的檔案區。之後在這個專案裡開的對話，都會照 SKILL.md 的流程做。 |
安裝之後，在其他專案和對話裡也叫得出這個 Skill；放進專案指令，只有在這個專案裡開的對話才會照著做，離開這個專案就用不到。
先判斷你的工作該停在哪一層：
例如請 AI 改寫一封給客戶的通知信。
需要同一批資料，例如每天更新的分行情報看板。
換一個主題也照同一套步驟，例如每週一的晨會教材。
再寫一個 MVP（最小可行的試行）：先挑一件最小的事試一次。下面是林雅婷寫的例子。
組內聊一聊：
ChatGPT 設定裡的「個人化」。這是林雅婷的寫法，請照你自己的職務改寫，不要寫入客戶資料或帳號。
我是國泰世華台中示範分行（虛構）的襄理，帶領理財與櫃檯同仁，負責分行的業務推動、晨會與同仁訓練。 請用臺灣繁體中文回覆，使用台灣金融業的常用說法。 回答數字、法規或同業資訊時，請附上來源與日期；查不到就直接說查不到，不要自行推測。 不要提供投資建議。
空間裡的新對話。先附上「00_核心提示詞.md」再送出第一句；之後依需要，一次只送出一個指令。
請依照附件的核心提示詞開始。
指令：產生看板（用空間裡現有的資料做出看板）
產生看板
指令：併入新情報（上網蒐集新資料，寫回 CSV，再更新看板）
併入新情報
指令：檢查資料（只檢查，不改任何檔案）
檢查資料
空間裡的對話。排程執行時不一定讀得到檔案，所以來源、類別與欄位都寫在指令裡。
請建立一個排程，每週一到週五早上 7:30 執行下面的工作，完成後通知我。 你是「台中示範分行」的情報助理。台中示範分行是課堂用的虛構分行，屬於國泰世華。每次執行時： 1. 上網蒐集昨天到今天早上的公開資料，類別只用這六種：政策法規、利率與匯率、房市與房貸、地方發展、同業動態、詐騙與風險。每一類最多 2 則。 2. 來源只用這些網站：國泰世華、台中商業銀行、彰化銀行、中國信託、玉山銀行、台新銀行的官網，金管會、中央銀行、台中市政府，以及主要媒體的財經新聞與中部地方新聞。不要使用論壇、內容農場，也不要使用看不出發布者的網站。 3. 每一則都要打開原文，寫出發布機關或媒體、發布日期與你實際打開的網址。找不到就說找不到，不要補出不存在的規定、活動或數字。 4. 把結果整理成 CSV，欄位依序是：情報編號、收錄日期、發布日期、來源名稱、來源網址、標題、類別、涉及同業、和分行的關係、影響程度、建議動作、查核狀態、資料性質。 - 情報編號寫「待編號」，併入 news.csv 時再接著編。 - 「涉及同業」只填上面六家銀行的名稱，本行寫「國泰世華（本行）」；和這六家銀行都無關就留空。 - 「影響程度」填高、中、低其中一個。 - 「查核狀態」填「已開原文」或「待確認」。 - 「資料性質」一律填「實際蒐集」。 5. 如果你能存取空間裡的 news.csv，就把新資料列加在檔案最後並存回；如果不能，就把新資料列放在回覆裡的一個程式碼區塊，讓我可以直接複製。 6. 回覆的最後，用三句話寫出今天最值得主管注意的三件事。 不要寄信，不要刪除或改名任何檔案，不要提供投資建議。
晨會教材工坊專案的新對話。看完 AI 的問題，用自己的話回答。
我是台中示範分行的襄理林雅婷（虛構）。下週一的晨會，我要用十分鐘帶櫃檯與理財同仁複習「臨櫃防詐關懷提問」。對象是在櫃檯服務一年到二十年不等的同仁，有人經驗很多，有人剛上手。 請先不要寫教材。請你先列出你需要我確認的事情，例如教材要達成什麼、要涵蓋哪些詐騙手法、要不要演練、要附哪些參考資料。每一項用一句話說明為什麼需要確認。
同一個對話。先附上「虛構情境素材.md」與「公開資料來源清單.md」，再送出這段提示詞。
這份教材的資料標準如下： 1. 只使用公開資料：內政部警政署 165 全民防騙網、金管會、銀行公會，以及主要媒體報導的公開統計。可以從我附上的〈公開資料來源清單〉開始找。 2. 每一則資料都要打開原文，寫出發布單位、發布日期與網址。找不到就說找不到，不要補出不存在的規定或數字。 3. 法規、主管機關要求與媒體報導要分開標示。 4. 情境只使用我附上的〈虛構情境素材〉，不要另外編造真實人名或案件。 請依照這個標準，找出近一年最常見的三到五種臨櫃相關詐騙手法，以及適合臨櫃使用的關懷提問方向，整理成表格。表格最後一欄寫「我查核過的原文網址」。接著說明〈虛構情境素材〉的每個情境，對應到哪一種詐騙手法。
同一個對話。大綱確認之後，從這一則回應開出兩條分支。
請依照前面確認的內容，先寫出十分鐘晨會教材的大綱：開場一分鐘、手法說明三分鐘、演練五分鐘、收尾一分鐘。每一段寫出要講的重點與使用的資料來源。先只寫大綱。
第一條分支。
請依照大綱，直接寫出完整的晨會教材： - 演練使用〈虛構情境素材〉的第一個情境，由秀珠姐扮演櫃檯、一位同仁扮演客戶。 - 腳本寫出櫃檯可以怎麼問、客戶可能怎麼回答，以及聽到哪些話要提高警覺。 - 收尾整理成三句同仁今天就能用的提醒。 - 每一段標出使用的資料來源。
第二條分支。
請依照大綱，用三個角色分工完成晨會教材： 1. 「教材撰寫者」寫出完整內容，演練使用〈虛構情境素材〉的第一個情境。 2. 「資深櫃檯」從秀珠姐的角度，檢查提問是否太像審問、客戶聽了會不會不舒服，並提出修改。 3. 「Reviewer」最後檢查：每一個說法是否都有公開來源、有沒有把媒體報導寫成主管機關規定、有沒有出現真實客戶資料、十分鐘講不講得完。 請依序呈現三個角色的產出，最後給我修正後的完整版本，並列出 Reviewer 改了哪些地方。
在你選定的那一條分支裡送出。
請回顧這整段對話，把我們從確認需求、定資料標準、查核來源、寫大綱、寫教材到檢查的做法，整理成一個可以重複使用的 Skill，名稱是 morning-briefing。 - SKILL.md 寫流程、每一步的判斷原則，以及什麼情況要停下來問我。 - references 資料夾（參考資料）放資料標準、晨會教材的段落結構，以及 Reviewer 的檢查清單。 - assets 資料夾（範例素材）放這次完成的教材，作為範例。 - 這個 Skill 不能綁定防詐這個主題，換成其他晨會主題也要能用。 請產生可以下載的 ZIP 檔。
安裝完成後開一個新對話，打「@」或「/」選 morning-briefing。
@morning-briefing 下週三晨會，請幫我準備十分鐘的「高齡客戶理財商品適合度說明」教材，對象是理財專員。
課後再看一次：同一件事交給 AI 做三次，答案為什麼會不一樣，三次都一樣又代表什麼。
用剪頭髮講要求、範例和守則，再把請 AI 辦一件事的過程，對照成一張符。
講師把講義、工具與教材都公開放在個人網站，可以依主題查找。
公開資料：銀行官網的牌告利率與匯率、主管機關的新聞稿、媒體報導。課堂的虛構示範資料。
不含客戶資料的內部文件，例如晨會簡報、作業說明。依公司現行的資訊安全規範確認可以使用，才放進來。
客戶的姓名、身分證字號、帳號、交易明細與聯絡方式；未公開的業績與內部數據；密碼與系統帳號。
一次下載今天所有的練習檔案：Space 示範包與晨會教材工坊。
⬇ 全部下載（ZIP）五位角色都是虛構的，任職於同樣虛構的台中示範分行，與真實的分行和同仁無關。
