從不可能到可能，超越技術的高牆

我原先用ChatGPT大概就是解Bug、翻譯文章、問問題。但在我參加六角的NodeJS特訓班的期間，我因為大量需要去實作從未用過的新技術、完成團體專題，因此那段時間很頻繁的在使用ChatGPT。

ChatGPT的carry程度，一再刷新我的認知。

我印象最深刻的是，我們這組規劃要導入Docker到後端程式的部署當中。當我靠著ChatGPT的指示成功上線的時候，那感覺簡直太不可思議。

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也是這次的經驗讓開始有信心去挑戰有點難度的技術。看看現在網路上有一堆無程式基礎的人在各種花式炫技，有寫出小遊戲的、計算薪水的小工具，也有寫出股市爬蟲的......等等。這些人用實際行動告訴我們：技術的高牆看起來沒這麼高了！只要敢想，就有機會可以實現。

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改變工作思維，發揮更大的價值

改變思維的契機與突破

執行者與指揮者，這兩種身份上的轉變，是一個很重大的差異。

一開始用ChatGPT，通常想的都是怎麼用它一起 協作 來完成日常的工作——這也是我們習慣的「執行者思維」。但現在有ChatGPT去幫我們完成那些困難的部分，自己顯得看起來有點沒用（？）。

於是我開始思考，在整個開發流程中，我在哪些地方具有一定的「不可取代性」或「獨特性」？
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從執行者到指揮者

經過一番思考，我認為我們本身的「企劃與整合能力」會是決定工作成敗的關鍵。

說到底，不管AI再強大，Prompt還是由我們去下，現實世界的情境資訊也是由我們去傳達，要做什麼專案、用什麼技術也是由我們決定——也就是說，最終掌握方向盤的人還是我們自己。因此，只有學會站上指揮者的高度去思考、做好規劃性的工作，我們才能發揮更大的價值。

我們可以大膽的向ChatGPT許願、諮詢可行性。當然為了避免被它BS，我們事前還是得稍微Study一下（當然這是問ChatGPT）。真正實作時候我們會收到許多方案，我們無可逃避要學會篩選資訊、評估哪個方案最適合我們。漸漸地你發現，你已經從最初的執行者轉變成指揮者。
【圖】據說很會叫別人做事的人，ChatGPT都會用得不錯XD

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用正確的打開方式，提升你的工具力

1. 學習規劃從這裡開始：「工具停看聽」

大家應該有發現，在每個任務開始前都有這樣一個段落。為什麼要有這個段落呢？ 這是為了在動手作之前，先想一下工作的 主線（進行功能發想）與 輔線（希望工具幫忙處理什麼）。

相信各位在職場都曾經帶過新人一起協作專案，你在交派任務前會先盤算這個人可以幫什麼忙、要切什麼工作給他，你是負責hold專案的人。這個分工的概念，也可以用在運用工具上，減少盲目導入工具帶來的挫敗感。

【圖】大家帶新人的時候不會這麼狠吧ＸＤ
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2. 指揮者必不能少的基本功：詳閱使用說明

這是一個老掉牙的提醒，但不代表不重要！

血淋淋的例子就是這次我在使用Uizard前，因為忽略了畫Wireframe的Sketching Guide，導致我手繪的框線稿在轉換到Uizard發生了問題。

其實延伸來說，不只是看說明，我們也要了解這個工具的定位、長處與短版等等，才能更好的去運用它。比方說在ChatGPT剛推出的時候，有些人在尚未多認識ChatGPT一點就拿「任何」問題丟給它，例如像是：「台北市大安區有什麼好吃的?」、「明天的天氣怎麼樣?」、「岳飛是誰?」。然後再來嘲笑它給出很BS的答案，這其實就是沒搞清楚產品定位的NG案例。
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3. 找到你順手的使用方法：滾動式調整

學習工具是需要時間的，要怎麼讓工具真正有效的參與到自己日常的工作中，也需要時間去磨合、去踹。

網路上的教學文章可以讓你更快的知道這些工具的長短處，但終究還是需要你實際去使用、試錯，才能知道這是不是那個對的工具。就像我們都知道自己的鞋子穿幾號，但買鞋的時候還是會想要試穿一下，去實際體驗過後才知道適不適合自己。

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工具真的適合我嗎？——火眼金睛3秘訣

我所指的即戰力，是指真的可以在既定的工作項目中幫上忙的。我最簡單會有幾個判斷方式：

1. 執行度：

白話文： 我下的指令，是否能確切的執行出來

這應該是大家拿到新玩具最直覺會做的事，所以我們跳過XD
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2. 適用性：

白話文： 有哪些功能可以在既定的工作項目中幫上忙

這很容易會被忽略，因為我們很常被一些炫砲的功能給驚住了，然後忘了這根本用不到or幫不上忙。

以Uizard的工具做舉例來說，它的一鍵產生模板的功能真的厲害，「執行性」也很不錯，你想要的風格它可以透過改變主色系、字體風格、矩形的邊角來呈現。然而參與過畫面討論的人都知道，在設計稿的會議上最耗時間的通常不是UI的問題，而是資訊架構方面的，像是可能會為了某個欄位的按鈕可以僵持一個多小時。

因此，就工作場合的適切性來說，這個功能就沒有那麼有用。但對於行銷、業務的提案，如果只是需要案秀一下畫面「感覺」的話，這是可以幫上忙的。另外對Side project這種非商用的的設計需求，screenshot scanner絕對可以幫上忙。

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3. 了解 使用意圖 的難易度：

白話文： 是否可以簡單的了解我的使用意圖 (抱歉我想不到更好的名詞來描述)。

這是我這次在使用Uizard體會到的。延續剛剛的話題，Mockup涉及了更多資訊架構上的UX細節，而我們很難將這些訊息全部傳遞給Uizard，讓Uizard了解我們的需求，進而一鍵產出我們要的設計稿。

放眼望去其它如雨後春筍般的AI工具，這個角度也很適合拿去篩選工具，或是判斷這個問題適不適合交給AI工具來處理。像我們工作上遇到的bug，如果需要涉及很多details才能完整交代情境的問題，就很難拿去問ChatGPT。

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今日心得

是誰想出這麼變態的賽制。