每天使用 AI 寫文章、整理資料與準備工作，不代表每一種用法都值得繼續。
有些工作確實變快，有些卻要反覆修改，甚至比自己完成更花時間。
今天只學一個方法：把 AI 工作分成「保留、改善、停止」三類。
第一步：列出最常交給 AI 的工作
不用一次檢查所有對話。
先挑出最近一個月最常使用 AI 的五項工作，例如：
- 整理新聞與研究資料。
- 撰寫文章初稿。
- 修改電子郵件。
- 準備社群貼文。
- 規劃工作流程。
Claude 使用者可以參考 Reflect 顯示的常見主題與任務類型，也可以直接根據自己的聊天紀錄整理。
先檢查最常做的五件事，比一次回顧所有 AI 使用紀錄更容易開始。
第二步：放進「保留」
符合以下情況的工作，可以放進保留：
- 能穩定產生可用成果。
- 明顯減少重複工作。
- 只需要少量修改。
- 沒有增加不必要的風險。
- 省下的時間能用在更重要的事情。
例如，AI 每次都能把會議內容整理成清楚的決定與待辦，而且只需要幾分鐘檢查，就適合繼續使用。
第三步：放進「改善」
有些工作不是沒有價值，而是現在的使用方法不夠好。
符合以下情況，可以放進改善：
- 經常需要重新說明背景。
- 每次輸出格式都不同。
- 需要反覆修改才能使用。
- AI 常遺漏重要條件。
- 人工檢查時間仍然很長。
改善方式可以包括：
- 建立固定 Prompt。
- 把資料集中到同一個 Project。
- 提供正確範例。
- 要求 AI 先規劃，再開始執行。
- 增加完成標準與人工確認點。
例如，文章初稿經常方向錯誤，就不要只叫 AI「重寫一次」。
應先補上讀者、目的、文章結構、不能出現的內容與完成標準。
第四步：放進「停止」
符合以下情況的工作，可以考慮停止：
- 產生的結果幾乎沒有使用。
- 修改時間比自己完成更久。
- 只是因為有 AI 功能才勉強使用。
- 需要開放過多敏感資料。
- 沒有帶來時間、品質或收入改善。
例如，每天請 AI 產生十個題目，最後卻一個都沒有採用，這項工作就不一定值得持續。
停止沒有價值的 AI 使用，不代表你不會使用 AI，而是你開始懂得管理 AI。
可以直接使用這個 Prompt
以下是我最近一個月最常使用 AI 處理的工作。請逐項整理成「保留、改善、停止」三類。判斷時請檢查：成果是否被實際使用、需要修改多少次、是否真正節省時間、是否存在資料或品質風險。不要只根據使用次數判斷。每一項都要說明分類理由，以及下一個最小改善行動。
接著把五項工作與自己的實際使用情況貼在後面。
不要只讓 AI 自己評分
AI 不一定知道一項成果是否真的被你採用，也不知道你最後花了多少時間修改。
因此，每項工作最好補上：
- 一個月大約使用幾次。
- 每次需要修改多久。
- 結果是否真的發布或交付。
- 原本自己完成需要多少時間。
- 使用後有沒有減少錯誤。
資料愈具體，分類愈有意義。
一個簡單範例
工作一：整理長篇研究資料。
結果大多可用，只需要確認來源，可以放進保留。
工作二：撰寫完整文章。
方向經常需要修改，但仍能縮短整理時間，可以放進改善。
工作三：每天產生大量沒有採用的題目。
沒有實際成果，只增加篩選工作，可以放進停止。
每月只做一次就夠了
這個回顧不需要每天進行。
每個月選一個固定時間，花十分鐘重新檢查三類清單即可。
下個月再比較：
- 保留項目是否仍然有用。
- 改善項目是否減少修改。
- 停止項目是否真的不再需要。
工作目標改變時，原本的分類也可以重新調整。
今天只記住這個方法
- 保留：穩定產生實際成果。
- 改善：有價值，但流程仍需調整。
- 停止：沒有成果，反而增加工作。
真正有效的 AI 工作流程，不是使用愈多愈好，而是留下真正創造價值的部分。
今天，和 AI 一起進步一點。
每天學會一個 AI 技巧。
每天節省一點時間。
每天提升一點能力。
SasaDaily，陪你一起成長。
