我要誠實說，這30天的文章，幾乎沒有任何一段是我手寫的，都是以Vibe的方式，請AI與我協作出來的(明天後我要回頭去看看寫了些什麼？)

一句話精華：
「AI 不會取代創作者，但會放大有系統創作的人。」
這篇是我用 AI 寫完 30 天鐵人賽後的完整回顧與指南。

一、前言：從「不可能」到「可以被設計」

還記得一開始有人問我：「你真的打算每天寫一篇嗎？還是交給 AI 寫？」
那時我笑著回答：「不是交給 AI 寫，而是讓 AI 成為寫作夥伴。」

這場 30 天的挑戰，不只是生成內容，更是如何整合人類洞察與 AI 的生產力。
從資安框架、AI 審計，到倫理議題，我發現一個模式：

AI 可以快速生成素材，但真正的價值在於「人」如何組織、判斷、補強。

二、我用了哪些工具 🧰

這一場「AI 寫手實驗」，核心工具分為三層：

💡 提示：
「AI Studio」可快速建立微型模型（如 SBOM 分類器）。
而 NotebookLM 則能整合課程筆記與法規原文，幫助交叉驗證。

三、要準備什麼素材 📚

根據心智圖，我的素材來源分為三個層次：

1️⃣ 課程知識庫

• Coursera：《Google Cybersecurity Certificate》
• IBM RAG & Agentic AI 系列
• 七大免費 AI 安全課程（含 Deep Research 模組）

2️⃣ 案例資料庫

• 國際安全事件（Equifax、SingHealth、Colonial Pipeline、Petri）
• 台灣法規更新（資通安全管理法、個資法修法、ISO/IEC 27701:2025）

3️⃣ 研究方法論

• AI Red Teaming、情境工程（Context Engineering）
• CVSS × EPSS 風險量化
• TIVM 四象限風險分析

這些素材在 ChatGPT的專案對話內 裡彙整成「每日素材包」，讓每篇文章都能引用到實證來源。

四、如何讓 AI 寫出像「人」的文章 ✍️

🧠 核心心法：雙層編寫法

「AI 負責內容結構，人負責語氣與價值觀。」

範例提示（Prompt）：

請根據下列素材，幫我生成一篇兼具專業與故事性的文章：
- 主題：AI 自動化紅隊審計（Petri）
- 結構：定義 → 案例 → 應用 → 延伸思考
- 參考來源：Anthropic、CISA、ISO 27001
語氣：專業中帶有思辨，風格參考《Day 14》《Day 29》

五、想要怎麼做 💡

心智圖右半邊的流程是我每天的固定節奏：

🕐 日常流程（30 天循環）

這個流程讓我每天都能「先完成 80%，再打磨 20%」。

六、想要更精準 🎯

在過程中，我也逐步建立了三個「品質保證」機制：

🔍 小訣竅：
我會在每天結束後，讓 AI 回答「今天這篇文章的關鍵字是什麼？」
若關鍵字不在主題軸心，就代表語意偏移，需要回修。

七、如何保持人味 ❤️

AI 的效率很高，但真正的挑戰是「保持靈魂」。

我在每篇文都保留三個「人性段落」：

1. 故事開場：用真實事件引入（例：Equifax、Vibe Coding 帳單事件）
2. 觀點插曲：用「教授講解」或「比喻」讓讀者喘口氣
3. 反思結語：回到學習者角度——我今天學到了什麼？

這樣的結構讓 AI 寫出來的文章仍然「有溫度、有節奏、有立場」。

八、輸出品質與時間控管

平均每天 3.5 小時，AI 幫我節省了至少一半時間，
而內容品質卻比以往更穩定。

九、我的 AI 寫作建議清單

十、反思：AI 寫作不是取代，而是升級

「AI 讓創作變成一場協作，而不是一場競賽。」

AI 讓我能更快連接「專業 → 故事 → 教學」。
但 AI 永遠無法取代「你為什麼寫」。
我相信真正的價值，不是 AI 幫你寫了什麼，而是你用它學會了如何思考。

📘 結語：鐵人賽之後

這 30 天我寫了超過 8 萬字，包含：

• 20+ 張 Mermaid 圖表
• 50+ 個國際與台灣案例
• 100+ 條 NIST / ISO / CISA 引用

而最難的不是寫，而是「堅持」。
AI 幫我克服了速度與資料的限制，但靈魂的部分——仍然得靠自己。

🧭 AI 是放大鏡，不是代筆機。
如果你懂得用它，它能讓你成為更快、更準、更有溫度的創作者。

🧩 視覺化：AI 寫作流程圖

📚 延伸學習

• Google Cybersecurity Certificate
• Gemini AI Studio
• NotebookLM 官方網站
• NIST Cybersecurity Framework
• Anthropic Petri 研究頁