說明:
今天一整天的教學,其實只在做一件事:
把 AI 從「好玩工具」拉回「可長期使用的工作系統」。
上午,從 Windows 的 PDF 問題、macOS 更新、Chrome 轉向 ChatGPT Atlas,一路帶學生理解「AI 瀏覽器」的本質差異:不是多一個工具,而是讓資訊能被對話、被萃取。接著把 GPTs 升級成「專案型 AI 日記助手」,讓對話、檔案、指令都有歸屬,最後回流到 Heptabase,資料不再流浪。
下午,正式啟動 API Key、稜鏡流與 Heptabase,建立「知識有家可歸」的概念。不追求細分類,只抓大類,先讓系統活起來,再慢慢演化。
結論很簡單:
AI 的價值,不在模型多新,而在你有沒有一條走得通、走得久的流程。
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