一週四家大廠同時發新模型，我一個都沒換
九月初，Anthropic、OpenAI、Google、Meta 四十八小時內接連發新模型，業界開始討論「模型疲勞」。這篇談為什麼追新常常是把 Direction 沒寫清楚的問題，誤當成模型不夠力。
實戰文章
從你的工作問題開始，
不要先從最多文章開始。
這裡不是單純的 AI 文章列表。
你可以依照目前卡住的問題、學習階段與工作情境，找到最適合的學習順序、方法與下一步。
看得懂很重要，但能開始做更重要。
依階段閱讀
你卡住的地方不一樣，該看的內容順序也不一樣。
先找到你現在最接近的狀態，會比從頭到尾亂看文章更有效率。
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我已經有在用 AI，但結果不穩
你已經試過 AI 工具，但常常覺得輸出不夠準、要改很多次，或不知道為什麼別人的 prompt 對你沒有用。
建議閱讀：DEL、提示詞結構、常見失敗原因、模板使用方法
先改善輸出穩定度 → 依任務閱讀
如果你不是要「學 AI」，而是要先解決一件工作，從這裡開始。
先選任務，再看文章，會更快找到真正有用的內容。
推薦學習路徑
不要把系列當成文章合集，把它當成你的一條上手路徑。
如果你不想自己判斷順序，可以直接跟著這些路徑一路往下。每條路徑都對應一個明確目標。
從系列開始
如果你想系統化地學，先從一個系列讀起。
全部文章
如果你已經知道要找什麼，直接從全部文章瀏覽。
依主題篩選
Salesforce 幫 AI 同事取名字之後，我也幫自己的 AI 團隊寫了職位說明書
Salesforce 最近推出七個具名 AI 代理，各司其職。這篇示範怎麼用 DEL 框架，把「文案組長」這個角色寫成一份 AI 真的看得懂的職位說明書。
讀者已經聞得出 AI 味，內容再製不能只顧效率
調查顯示消費者對 AI 搜尋內容的信任度一年內大幅下滑，愈來愈多人看到品牌重度使用 AI 反而降低信任。內容再製追求效率之外，得先解決真實感這個問題。
AI 幫你裝的套件，可能是駭客等你上鉤的陷阱
AI 寫程式時會自己掰出一個聽起來很合理、但根本不存在的套件名稱，駭客早就搶先註冊等你安裝。這篇整理三個真實案例，教你裝套件前的自檢清單。
AI 團隊帶大之後：加入真人協作者，分工要怎麼重新畫
AI 團隊上手之後，案子一大就得找真人幫忙。這篇教你怎麼幫 AI 跟外部協作者重新分工，誰負責量產，誰負責判斷跟掛名。
報價、提案、合約：讓 AI 幫接案者把業務往前推一步
報價怎麼開口、提案怎麼寫、合約條款怎麼看，是接案最容易卡關的三件事。這篇用 DEL 框架示範怎麼讓 AI 幫你把業務往前推。
一份素材餵六個平台之後：怎麼知道哪個平台該多寫、哪個該收手
六個平台都在發，不代表六個平台都值得繼續餵。這篇公開我怎麼用三個判斷指標，決定哪個平台該加碼、哪個該收手，重點不是流量數字本身。
90 分鐘能做完的事，不是靠早起，是靠先篩選：我的任務優先順序怎麼定
這篇公開我怎麼用三個問題，把一天裡真正重要的事從一堆待辦裡篩出來，在僅有的 90 分鐘裡做完。
AI 會不會取代我？在對資安要求很高的產業做了十多年，這是我想清楚後的答案
AI 曝險最高的職位是程式設計師、客服、財務分析師，曝險高的意思是很多任務可以交給 AI 執行，工作本身還在。這篇拆開「取代」這個詞，也講在對資安要求很高的產業做十多年，AI 幫我省下的時間都花在哪、又是哪些事一直得靠自己判斷。
Vibe Coding 前，我會先幫自己畫三條線：安全底線怎麼定
動手讓 AI 寫程式之前，先畫三條線：什麼資料不能碰、什麼權限一定要人簽核、什麼事要先想清楚才能動手。在對資安要求很高的產業做了十多年，這是我每次開工前的固定動作。
看完文章不是終點。
把理解變成工作流程，才是真的有用。
當你已經知道問題出在哪裡，下一步就不是再多看幾篇，而是選一個模板、用一個工具，讓 AI 真正進入你的工作。