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共有 25 則文章
鐵人賽 AI 自動化 DAY 26

技術 Day 26|「應該是」不是答案

用AI Debug,最需要小心的三個字是:「應該是」。「應該是套件版本的問題。」「應該是編碼造成的。」「應該是那個服務沒有回傳資料。」AI講這些話的時候非常有自...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 25

技術 Day 25|claude負責寫,codex負責驗

同一份需求,丟給不同的AI,做出來的東西可以差非常多。一開始只是好奇做了比較,後來慢慢變成一種固定的工作方式:讓claude負責寫,codex負責驗。 為什麼不...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 24

技術 Day 24|排程: 交出去給AI的不是工作,是「記得」

今年暑假做了一個小實驗:用排程,讓AI每天固定時間,幫孩子準備一份小小的練習,原本只是想省一點時間。 做了之後才發現,真正被省下來的不是時間,而是「記得」這件事...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 23

技術 Day 23|不是每件事,都需要一份計畫

Day 5說過:別急著Coding,先定義什麼叫完成。今天要補一句,免得大家走到另一個極端:不是每件事,都需要這樣做。 AI有一個很有趣的特性,它很認真。認真到...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 22

技術 Day 22|給AI一份.md:不是限制它,是不用每次重講

每次開一個新對話,AI都是一位全新的同事,很聰明、很有能力,但對你一無所知。 所以你會發現自己一直在重複同樣的話:「我用的是Windows。」「請用繁體中文回我...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 21

技術 Day 21|動手之前,先問一句:這個我是不是做過了?

用AI久了,會遇到一個很好笑的狀況。請AI幫我整理一個主題,做到一半突然覺得好眼熟,疑~這個,之前是不是做過? AI讓「產出」這件事變得太容易,容易到我們根本不...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 20

技術 Day 20|固化程式碼:同一件事,不要每次都請AI重寫

之前分享過一個合約去識別化的案例,裡面有一個小細節,後來變成我教Skill的起點。當時每次要處理文件,都請AI重新幫我生成一次對照表。結果每一次生成的東西都不太...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 19

技術 Day 19|Skill不是提示詞的收藏夾

教Skill時候,給大部份同學的第一個感受是:「喔,就是把好用的提示詞存起來。」不能說錯,但只對了一小部分。 嘗試思考一下,如果Skill只是一段存起來的提示詞...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 18

技術 Day 18|老師跑得很順的流程,不代表學員走得過去

準備部門案例的時候,有一個陷阱踩過不只一次。案例是Yuno老師設計的,流程是Yuno老師跑過的,從頭到尾Yuno老師都很順。實際上帶到課堂上,第一步就有人卡住。...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 17

技術 Day 17|好工具的第一條規矩:絕不覆蓋原始檔

帶同學用AI做自己工作上應用的工具,功能通常很快就做出來了。但Yuno老師會多要求幾條「看起來跟功能無關」的規矩。 第一條:絕不覆蓋原始檔。輸出資料一律另存新檔...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 16

技術 Day 16|換得掉,也要換得回來

去識別化教到一半,常常會有同學問:「老師,那AI處理完之後呢?我拿回來的文件全部都是C1、P2,怎麼用?」這一題就算同學沒問,其實也是Yuno自己工作流程上探索...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 14

技術 Day 14|去識別化:把名字換掉,但把數字留下來

教去識別化的時候,同學的第一個直覺幾乎都一樣:把金額遮起來。感覺很合理,數字最敏感。 但實際做一次就會發現,金額全部打碼之後,AI什麼都算不出來,也什麼錯都抓不...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 13

技術 Day 13|同一個檔案,差別只在「是誰讀」

企業內教AI,一定會被問到一題:「老師,我的資料可以丟給AI嗎?」這題很重要,但當被回答成「不行」兩個字,然後大家就什麼都不敢做了。 現在只講一個觀念:同一個檔...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 12

技術 Day 12|每一章,只讓同學帶走三件事

備課最痛苦的不是內容不夠,而是內容太多。每個細節都覺得重要,每個坑都想先提醒,每個延伸都想補充。結果一章講完,同學的表情是:「嗯……好像都聽過了,但不知道剛剛學...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 11

技術 Day 11|第一個範例教得很慢,是為了第二個範例可以很快

一堂實作課如果要帶三個範例,我的時間分配會很不平均。第一個範例,慢到不行,每一步都攤開: 現在在哪裡、先讓它跑、看它做了什麼、怎麼檢查結果。同學的手還不熟,每一...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 10

技術 Day 10|教新工具之前,先帶大家反思: 如果是你,你怎麼做?

教AI工具很多時候容易犯一個錯: 一上來就展示新工具有多厲害。台下的反應通常是:「哇,好強。」然後就沒有然後,回去後也不知道這幾個小時發生什麼事情。因為那是老師...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 9

技術 Day 9|教學簡報三分之二是截圖,不是偷懶

做提案簡報的時候,我們習慣放示意圖、放流程、放漂亮的圖表,但教學簡報不一樣。提案簡報是給「聽的人」看的,期待爭取到更好的機會;可是,教學簡報是給「跟著做的人」看...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 8

技術 Day 8|學員最常迷路的地方,不是指令,是資料夾

帶零基礎實作課一段時間後,發現一件有點意外的事......同學卡住的時候,原本以為問題會是: 指令打錯、提示詞不會寫、看不懂AI回什麼。 結果走下去一看,最常見...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 7

技術 Day 7|先讓它跑起來,再講觀念

以前備課,順序都很「正確」:先講觀念,再講原理,最後才讓大家動手。感覺這樣才扎實,同學知道自己在做什麼,才不會亂按。 結果課堂上常出現一個畫面:同學貼上提示詞、...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 6

技術 Day 6|想不清楚需求?那就讓AI反過來問你

前幾天一直在講:先把需求想清楚,先定義什麼叫完成。課堂上最常聽到的回應是:「老師,我想不清楚。」 這句話很誠實。對零基礎的人來說,「把需求寫下來」本身就是一件很...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 5

技術 Day 5|為什麼開始要求學員: 先別叫AI寫程式

2年前帶AI Coding,會很期待那個瞬間:需求丟進去,AI開始寫Code,幾分鐘後——「很多人興奮的說,跑起來了!」 這真的讓所有人超有成就感。但教得越多,...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 4

技術 Day 4|一個Excel工具,讓我重新理解什麼叫「教懂」

準備零基礎AI課程時,做一個Excel/Word去識別化工具的案例。 一開始很自然地想:是不是應該跟大家解釋程式架構?資料怎麼讀?欄位怎麼判斷?Python做了...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 3

技術 Day 3|不要叫AI幫你做,要叫AI教你做

這可能是最近教AI自己最常對自己講的一句話:「不要叫AI幫你做,叫AI教你做。」 兩句話只差幾個字,結果差很多。「幫我做一個網頁。」「幫我寫 Python。」「...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 2

技術 Day 2|教零基礎學Claude,第一件事不是教Prompt

教學兩年到此時此刻都還是常問自己:今天要教一群完全不會程式的人使用AI Coding,會先教什麼?很多人第一個想到的可能是:「Prompt怎麼寫?」 但帶了近兩...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 1

技術 Day1|400人直播,深刻體驗:大家不是不會AI,是一直把AI當聊天室

前陣子,完成一場超過400人同時在線的Claude Desktop直播課……教的不是「怎麼問AI問題」,而是Claude Code x Cowork。準備這堂課...