電腦玩物

在前一篇文章介紹了 ChatGPT 4o AI 圖片生成的能力後（ 實測 ChatGPT 4o 超實用全新 AI 圖片：生成正確中文、寫實照片、資訊圖表 ）， 我就開始研究，ChatGPT 4o AI 繪圖的功能可以如何融入到我真正的「工作流程」中。 AI 可以畫出更寫實的照片、結合文字的圖表，甚至是替換照片成卡通風格是一回事，但在我的工作流程真的有用嗎？還是只是好玩呢？

OpenAI 今天推出了全新的「 AI 繪圖 」功能，這次的更新讓 ChatGPT 上的 AI 圖片更加實用，兩大重點是：「 可以在圖片中正確生成文字，包含中文！ 」以及「 用正確知識繪製寫實照片，重現更真實的物理場景。 」以應用來說，現在你有機會讓 AI 直接畫出一張 中文宣傳海報 ，或是設計出一張課堂上 解說科學原理的知識圖表 （ 例如本文開頭圖片，就是用 4o AI 繪圖生成的 ）。

Google NotebookLM 是我很常使用 AI 工具之一。可以上傳大量的文件、簡報、網頁、錄音檔、 YouTube 影片作為「我的資料庫」，讓 AI 從我的資料庫中整理、分析、生成各種需要的筆記、報告、說明等等，在工作與學習上都非常有幫助， 而最近 NotebookLM 開始推出一項新功能：「為資料庫畫出一張互動心智圖」，透過心智圖快速理解資料庫中所有內容的重點、邏輯、流程與架構。

你拍下一些照片，卻覺得照片的背景不夠完美？你是內容創作者，但找不到文章合適的配圖？你是電商賣家，想位產品設計更吸引人的配圖？你是老師，需要為教材找出一系列搭配的示範圖片？以前，我們修圖可能需要 學 Photoshop，需要花很多時間調整細節，或是要下載各種修圖 App，還要在圖庫中翻找適合自己的圖片檔案。

今天這篇文章想跟大家分享如何「邀請」 AI 一起來陪我閱讀英文原文書的工作流程。為什麼說是「邀請」呢？因為我不是讓 AI 幫忙摘要整本書的內容，也不是讓 AI 去閱讀然後我自己不讀。我認為「閱讀」這件事情還是要自己去讀、去吸收、去消化（延伸閱讀： 如何閱讀一本書？我的深讀、反芻、拆解三步驟 ）。所以，邀請的意思是：

每次開始專案流程、撰寫文章報告，每天早晨重新規劃行程、進行運動鍛鍊時， 你是否經常發現自己在重複規劃任務的筆記格式？我們日常許多任務都是有重複性的 ，例如專案規格、課程計畫、部落格文章架構、旅行準備清單，或每日習慣養成的記事，其實有固定的步驟、版面、基本邏輯，若是每次都要從頭開始，就讓工作失去應有的專注與效率。

ChatGPT 在 2025 年初針對目前最高階的 Pro 版帳戶推出了「 Deep Research 」功能，並在 2025/2/26 宣布將這個功能開放給 ChatGPT Plus、 Teams 版帳戶使用（有每個月使用 10 次的限制，最大上下文容量也和 Pro 版有差異） 。透過「 Deep Research 」，我們將獲得一位具有初階代理人（Agentic）能力的 AI 研究助理，只要指定題目， 他會「全自動」擬定研究計畫、上網搜尋資料、進行摘要統整、撰寫出研究報告。

我自己的工作流程中常常要「畫圖」，但不是畫出擬真的照片或情境圖，而是要能放在簡報、報告、文章中的解說圖、流程圖， 把原本長篇大論的資訊或理論，摘要出重點，然後用圖解的方式說明邏輯，設計出一看就懂的「資訊圖表」、「知識圖卡」 。

AI 時代有便利的自動圖解工具像是：「 Napkin 」， AI 分析文本後會生成各種流程圖、心智圖到特殊手繪圖解。 這時候，我們會需要一個「自己手動組合」的圖解工具嗎？

如果你的第二大腦常常越整理越混亂，或在大量資訊中難以行動，覺得筆記越做越多，但效率反而下降？這代表你可能陷入了「認知超載」的筆記陷阱。 這篇文章將帶你用三步驟減少認知負載，並在需要時精準運用資料，完成輸出。

  你是不是也有這種經驗？下載了很多習慣追蹤 App，設置了提醒，每天打卡，但一兩個星期後就放棄了？或者你試用「21 天養成習慣」的方式，卻感覺自己只是在機械性完成任務，依然沒有真正的改變？如果習慣養成不是靠提醒與數據，那麼更有效的方法是什麼呢？

很久沒有介紹 AI 繪圖 的相關工具，一方面是我的工作以文書為主， AI 生成圖片對我來說是輔助（例如簡報中的配圖、文章中的配圖），另一方面是工具很多，但我自己後來主要使用的無非就是 ChatGPT 內的 DALL-E ，以及 Cnava AI ，其他工具研究得也少。倒是最近常用的 Napkin （ Napkin 用 AI 幫你的簡報文章手繪視覺思考圖 ），他生成的不是一般的 AI 繪圖，而是 AI 繪製流程圖，倒是實用。

我在 電腦玩物 網站當中常常分享許多「工作上」如何利用 AI 來提升效率的應用。除此之外，我自己在日常生活中，經過了一兩年也慢慢累積出了一些使用頻率很高的「生活應用案例」。在我的哪些日常生活問題或任務需求能夠利用 AI 有效、合理的解決，並且我們有機會常常使用到呢？

ChatGPT 這兩天又推出了一個新功能：「 Task （任務提醒、排程生成）」 。 ChatGPT 目前的介面就像是一個我們慣用的 LINE 即時通訊軟體，在這類軟體當中我們應該已經很習慣讓它變成「某種工作上的通知工具」。例如，我們上面有跟團隊夥伴的專案討論串，夥伴會透過傳訊息的方式提醒我們要推進某種任務。而 ChatGPT 的任務提醒功能就可以在不同的專案討論串中發揮類似的應用。

過去一年（2024年）， Evernote 的新團隊帶來了很多實用的改進，也讓我在原本數位第二大腦工作流程中，有了一些新的應用方式，這篇文章做一次統一的分享。

最近收到幾個讀者的詢問，提到說他們在使用 AI 工具的過程，常常無法幫他們生成有效的報告草稿、簡報大綱，AI 給出的往往是比較膚淺、平庸，甚至充滿錯誤的生成結果？但是，當我回頭仔細詢問他們是怎麼應用 AI 工具的？常常發現很多朋友往往就是提出一個簡單的問題，就希望讓 AI 直接幫我們生成一個理想中的最終內容，而這當然是「不可能的任務」。

放鬆、休息，對人來說常常變成最困難的問題之一。當事情繁多、難題無解時，別人跟我們說：「放輕鬆一點！」我可能反而會更加緊張焦慮起來。你是否也有這樣的時刻，想放鬆卻反而越焦慮？

你是否因為不會寫程式，總覺得無法打造自己的自動化工作流程？每次設定 AI 工具都需要大量手動操作，效率難以提升？試試看一個實驗性的新工具： 「 tldraw computer 」，透過直覺的流程圖設計，就能將繁瑣 AI 指令與工作流程視覺化，打造高效率的 AI 自動化系統！

如果生成式 AI 不只會針對問題直接文字接龍出答案，而是會：「 先寫好一份研究計畫，接著自動根據計畫去蒐集資料，針對資料進行推理分析，最後把整理出的結果撰寫成研究報告。 」甚至能夠「 同時摘要數十篇參考資料，並一口氣自動完成3000字以上的文章 」，那這樣是不是在人與 AI 協同合作的過程中， AI 可以幫助我們獲得品質更好、更有效的內容草稿呢？這就是這篇文章想要測試的 Google Gemini Deep Research 目前可以做到的事情。