去年來到加拿大求職之後，我第一次真的進入一個需要大量用英文溝通的環境。

以前雖然一直都有學英文，但我沒有真正長時間在海外工作過。突然要開始用英文面試、和 recruiter 聊天、介紹自己的工作經驗，甚至回答一些需要講一、兩分鐘以上的複雜問題，對我來說其實是一個滿大的挑戰。

我那時候最直覺的做法，就是：

準備得越完整越好。

我上網蒐集了一大堆常見面試題，把每一題可能的答案先用中文想一遍，再請 ChatGPT 幫我整理成比較自然的英文，最後試著把它們背起來。

聽起來好像很合理。

但真的面試幾次之後，我慢慢發現，事情好像不是這樣。

背得很完整，不代表講得很自然

有一次，我找了一位英文母語者做 mock interview。

對方給我的其中一個 feedback 是：

你的回答太長了。

這句話我到現在都還記得。

因為我以前準備面試時，思考方式比較像：

「這題我有哪些東西可以講？」

所以只要覺得相關，就很容易一直往答案裡塞。

但幾次面試下來，我開始感覺到，面試其實不是把自己準備好的稿子完整背給對方聽。

比起「我準備了多少」，更重要的可能是：

我能不能先讓對方知道我的重點，再根據對方的反應去展開細節？

而且當我的腦袋一直忙著回想「下一句稿子是什麼」的時候，連我自己都感覺得到，那不是一個很自然的對話。

有時候明明準備很多，真正坐進面試裡，反而講得綁手綁腳。

後來我才慢慢發現，我真正缺的可能不是更多「正確的英文答案」，而是一個完整的過程：

把想法整理清楚 → 轉成自己的英文 → 反覆練習 → 最後真的說出口。

可是現在不是已經有 ChatGPT 了嗎？

不得不說，現在學英文真的比以前方便太多。

我可以直接把自己想講的東西丟給 ChatGPT，請它幫我改成自然一點的英文；不知道一句話怎麼表達，也可以馬上問它。

現在甚至還可以直接用語音和 AI 對話。

但我後來發現一個問題：

AI 幫我寫得出來，和我下次自己說得出來，是兩件完全不同的事。

尤其是面試、工作報告，或是要解釋一個比較複雜的想法時，我可能需要連續講一、兩分鐘以上。

這時候問題通常不只是「某個單字不會」。

而是：

• 我的重點到底清不清楚？
• 是不是講太長了？
• 有沒有哪一段其實根本不需要？
• 哪些地方應該再補一點背景？
• AI 改出來的英文，真的是我平常會說的話嗎？
• 我今天看懂了這個版本，下週還說得出來嗎？

我覺得 ChatGPT 很擅長幫我解決「眼前這一次」的問題。

但我缺的是一個可以持續累積的練習流程。

今天改好的句子，過幾天可能又忘了。

以前犯過哪些錯、哪些表達我已經練過、哪些地方我總是講太長或容易卡住，也沒有真的累積成一套屬於自己的學習紀錄。

所以，我想做的不只是「英文改寫器」

如果真的可以自己做一個英文溝通教練，我不希望第一步就是：

「把這段中文翻成英文。」

我反而希望它先從：

「你到底想說什麼？」

開始。

假設我要準備一題面試問題、一場工作報告，或是解釋一個比較複雜的想法。

我可以先用自己最自然的方式，把想講的內容說出來。

AI 先不要急著幫我翻譯，而是像一個 communication coach 一樣，跟我一起檢查：

• 我的重點清楚嗎？
• 是不是講得太深或太長？
• 有沒有缺少重要的背景？
• 哪些內容其實可以拿掉？
• 有沒有哪個地方應該多問我一題，才能把故事補完整？

我想像它會是一個來回幾次的過程。

等內容確定之後，再把它整理成自然，而且符合我自己用字習慣的英文。

接下來，我希望可以聽 reference audio，把內容拆成適合練習的段落，再做 Shadowing 或 rehearsal。

而不是看到一個改好的答案，就覺得：

「好，我學會了。」

因為我現在越來越覺得：

看得懂，不代表說得出口。

那練完之後，AI 可以給我 feedback 嗎？

這也是我現在還想繼續研究的地方。

有些回饋我覺得相對直觀，例如：

• 有沒有漏掉內容
• 哪幾段一直卡住
• 停頓是不是很多
• 說話速度是不是忽快忽慢
• 哪些句子練了很多次還是不熟

這些應該都有機會透過語音辨識、timestamp 或一些基礎分析做到。

但如果再往下走到：

• 哪一個音發錯了
• 重音對不對
• 語調自然不自然

事情就沒有那麼簡單。

語音辨識模型「聽得懂我在說什麼」，不一定代表我的發音就是好的。

所以我現在也還不想先假設答案。

這反而是我很想利用這 30 天真的去弄懂、實驗看看的問題。

我也希望它可以慢慢累積我的英文學習紀錄

我不希望每次練習完，所有東西就消失。

如果這個工具真的要變成一個「個人化」的英文溝通教練，我希望它可以慢慢累積：

• 我曾經準備過哪些內容
• AI 幫我修改過哪些地方
• 哪些表達是我比較習慣使用的
• 哪些錯誤我重複犯過
• 哪些句子已經練過，但可能值得再複習

這些資料之後也許可以再拿來做更個人化的練習。

而不是每一次都重新從零開始。

為什麼想做這個 30 天挑戰？

現在的我，已經走過那段海外求職的日子，也真的開始在英文工作的環境裡生活。

回頭看，我其實慢慢累積了一套自己準備英文面試、工作溝通的方法。

只是目前這套方法還很零散。

有些東西在 ChatGPT 裡、有些在自己的筆記裡、有些是曾經練過但後來又忘記的句子。

所以這次我想做的，不只是再找一個 AI 工具來學英文。

而是想把自己過去這套準備英文面試、整理想法、修改表達、反覆練習的方式，真的做成一個 AI Product。

身為 Data Scientist，這也是我想透過這次挑戰練習的另一件事：

從一個真實需求出發，去思考 LLM、語音模型、學習紀錄與回饋機制，要怎麼被整合在同一個產品裡；又要怎麼評估它到底有沒有真的幫上忙，而不只是「把幾個 API 串起來就算完成」。

接下來 30 天，我會一邊做、一邊學，也把一路上遇到的問題、做過的取捨，以及一些 AI Engineering 上的思考記錄下來。

我想做的，不只是讓 AI 幫我把英文改得更漂亮。

而是把我過去那套英文準備方式，變成一個真的可以反覆使用、持續累積的產品。

最後，讓那些原本只存在腦袋裡的：

「我想這樣說」

真的變成：

「這就是我說得出口的英文。」