在 Day 17，我們檢視了 Notion 架構，並設計了 Notes / Knowledge / Tasks / Tracker 四大核心 Database。
但要讓這套系統真正流暢，不只是架構設計好，更要在收集 (Capture) 與整理 (Organize) 階段盡量自動化，減少重複性工作。

今天，我要聚焦在 Notion AI —— 它不只是 Notion 的附加功能，而是一個能夠深度融入日常工作流的 AI 助手。

1. 為什麼要用 Notion AI？

傳統的 Notion 筆記，需要我們自己輸入、整理、分類，常常會卡在：

• 寫筆記的空白焦慮：不知道怎麼開頭。
• 資訊太散亂：會議紀錄、學習筆記、任務追蹤彼此分離。
• 整理成本過高：做一次回顧需要翻很多頁。

而 Notion AI 的價值，就在於 降低輸入與整理成本，提升應用價值。

2. Notion AI 的核心功能（結合我的工作情境）

Notion AI 功能很多，今天我們會聚焦於「即時生成」和「筆記整理」兩個面向來討論。

2.1 AI Meeting Notes（會議筆記助手）

不知道大家有沒有遇到這樣的情境：
每天的工作排滿了各種會議與討論，平均下來常常超過 3 小時以上。以我遇到的情境來說，會議通常包含：

• Daily Standup (RCA)、Internal Sync
• Domain 知識分享：新流程、新規範、公司決策變動
• 技術討論：ETL Pipeline、Data Quality、SQL/Python
• 跨部門溝通：與 Data Analyst、PM、Infra 協作

問題是：會議結束後，我還得再花不少時間，重新整理誰負責什麼、下一步該做什麼、有哪些待釐清。這就導致時間被「二次消耗」，效率降低。
在這個困擾下，Notion AI Meeting Notes 帶來很好的解法。不論是線上的會議或是線下的討論，它都能根據音訊自動生成結構化的摘要，分門別類成「決策」、「待辦」、「問題清單」。這讓我能更專注在當下會議討論上，而不是邊聽邊忙著打字整理，可能最後還看不懂自己的筆記XD。

實際案例：A產品的計費邏輯調整會議
在我們 Data Team 在日常工作裡，常常要面對 商業邏輯與數據一致性 的問題。有一次，我和 Data Analyst 討論 A產品的計費邏輯調整，核心議題是：
「當系統採用新的費率規則後，要不要回頭調整歷史資料？」
這不只是技術細節，因為歷史資料處理方式會直接影響趨勢圖 (Trending Chart)的呈現：

• 回溯修改 → 趨勢更平滑，但改變了歷史。
• 保留原始 → 保持真實，但會在某一時間點出現「斷層」。

有了 AI Meeting Notes，我不用邊聽邊打，會後也不用再花半小時整理，而是立刻得到結構化輸出，甚至能直接同步到 Tasks DB，變成可追蹤的行動項目。AI Meeting Notes產出的結構範例如下：

Meeting Overview
Current Situation
Options
    方案一：
        Pros: 
        Cons: 
    方案二：
        Pros: 
        Cons: 
Action Items

2.2 AI Writing（寫作與改寫）

另一個常見場景是 技術筆記 → 報告 / 簡報轉換。

例如：

• 技術會議的結果，常常需要整理成「專案更新簡報」。
• 我平常也會上技術課程（Data Engineering、AI/ML、Cloud），課程素材往往是長篇逐字稿、PDF、零散筆記，整理起來相當花時間。

這時候 AI Writing 就能幫忙：

• 初稿生成：把零碎 bullet points → 簡報草稿。
• 語氣轉換：技術細節 → 對 PM / Leader 好讀的版本。
• 摘要整理：從 5 頁逐字稿壓縮成 1 頁重點。

實際應用：Airflow 學習筆記
我在學習 Airflow for Data Pipelines 時，原始筆記寫的是：

DAG = Directed Acyclic Graph，用來排程任務。

Notion AI 幫我擴充成：

DAG（有向無環圖）是 Airflow 的核心結構，用來定義任務的執行順序。每個節點代表一個 task，邊則代表依賴關係，能確保 pipeline 任務正確運行。

甚至可以再讓 AI 改寫成「教小白版本」：

想像你在做早餐：先煮咖啡，再烤吐司，最後炒蛋。DAG 就像食譜流程圖，確保步驟順序正確，不會互相打架。

這樣一來，不管是要給自己複習，還是要跟同事、朋友分享，Notion AI 都能幫我把學習素材轉換成「可用的內容」。

3. Notion AI 在「收集 → 整理」的角色

對照 Day 17 的「三階段筆記框架」的收集與整理：

1. 收集 (Capture)
   • AI 幫你把會議逐字稿轉為重點。
   • AI 生成初稿，降低寫作阻力。
   • 建議：Inbox 可以先放「亂筆記」，然後用 AI 一鍵整理。
2. 整理 (Organize)
   • AI 幫忙自動分類、建議 Tag。
   • 幫你格式化、轉表格，讓 Notes DB 更結構化。
   • 建議：可以每週固定用 AI 做一次「整理會議紀錄 → Tasks」。

4. 小結與下篇預告

在今天的分享裡，我結合自己的工作情境，示範了 Notion AI 如何在「收集 → 整理」階段大幅降低成本。
對我來說，Notion AI 最大的價值不是炫技，而是真正幫助我 「把時間花在更重要的事情上」。
無論是 會議筆記（AI Meeting Notes），還是 學習輸出（AI Writing），都能讓我把更多時間放在「思考」與「應用」上，而不是被筆記本身消耗精力。

作為一個 Data Engineer，我每天要處理的資訊量非常龐大：

• 上午是一場跨部門會議，討論數據規則如何調整；
• 下午接著技術討論會，釐清 pipeline 與資料品質細節；
• 下班前還要 review 一份 RCA 紀錄。
• 隔天再一次循環...

原本，常常需要在「會議參與者」與「紀錄者」之間來回切換，邊聽邊打，最後還得額外花時間整理出清晰的紀錄。這樣的模式不僅效率不高，也容易讓注意力分散。
但現在，有了 Notion AI Meeting Notes 幫我自動生成摘要，我能更專注在會議討論，把紀錄的工作交給 AI。
同樣地，在整理學習筆記或撰寫專案更新時，AI Writing 讓零散的素材轉換成系統化的內容，甚至能根據需求調整語氣與層次，成果也能快速應用在不同場景。

💡 我想分享給正在閱讀這篇文章的你：
我們不一定要把所有事情交給 AI，但我們可以把「最耗時、最重複」的部分交給 AI。
這樣一來，我們就能把心力留給真正有價值的部分——思考、決策、創作。
如果你也和我一樣，覺得每天被會議或資訊淹沒，不妨試試把 AI 當作你的「第二大腦」，看看它能替你釋放多少時間與專注力。

在 Day 19，我們要更進一步介紹一個能真正幫助 Notion 「自動收集外部資料」的工具 —— n8n。我會分享：

• n8n 是什麼？
• n8n 可以如何搭配 Notion?
• 為什麼這樣的自動化，能讓我的 Notion 變成一個真正的「動態知識中樞」。

參考資料

• Notion AI Meeting Notes
• Notion AI