AI 課程：告別「AI 焦慮」，打造個人化的開課工具鏈網站 (心得)

先說這堂課的結論：

你會帶走一個真正屬於自己，而且課程結束之後，還可以繼續慢慢修改、調整的「開課工具鏈網站」。

這個工具，基本上已經具備一位講師在準備開課時，可能會用到的大部分功能。從最基本的課程介紹、報名通知、名單追蹤，到後續的金流模組，幾乎都已經包含在裡面。

但我覺得更重要的是，這個工具不是老師直接做好一份給你，也不是給你一段提示詞，叫你回去複製貼上，而是讓你一步一步，透過和 AI 對話，把整套系統慢慢建構出來。

AI 的進化，讓我在這一年當中，學習、接觸，也看了非常多非常多的 AI 課程。但後來，這反而讓我產生了一種「AI 焦慮」。

可能是因為我同溫層裡面的大神實在太多了，多到有時候會覺得自己好像劉姥姥進大觀園，樣樣都很神奇，樣樣都想摸摸看，結果學到最後，反而把自己搞得更混亂。

我覺得焦慮的來源，不一定是工具不會用，而是不知道該怎麼拆解問題、怎麼分配任務，也不知道當 AI 卡住、跑錯方向，或結果不如預期時，到底應該從哪裡開始修正。

尤其是在自己不懂程式碼的情況下，還能不能大概知道 AI 現在正在做什麼？它為什麼這樣做？又要怎麼讓它完成我交代的任務？

這些問題，在這次沛儒老師的教學中，讓我稍微建立了一些概念。

為什麼我只說「建立了一些概念」？

因為 AI 這個領域的廣度與深度，真的太大了，不可能透過一天的課程就全部學會。

不過，AI 進化的速度，也確實讓後面開始學習的人越來越輕鬆。

我們現在需要學的，已經不完全是技術層面的操作，而是如何拆解 AI 的工作流程、如何正確分析自己真正需要完成的事情，以及如何把一個模糊的想法，整理成 AI 可以執行的任務。

這次沛儒老師的教學，主要分成上午和下午兩個部分。

上午的部分，她先把 AI 的對話流程拆解給我們聽，用比較一般人可以理解的方式，解釋 API、CLI，以及 AI 工具彼此之間是怎麼溝通的。

我自己的理解是，API 或 CLI 就像是一把鑰匙，也像是進入別人家裡的一張通行證。不同的通行證有不同的等級，不同等級可以執行不同的任務，也會擁有不同的權限。

我們不一定要完全理解裡面的程式碼，或每一個技術細節是怎麼運作的，但至少要知道三件事情：

第一，我們希望 AI 執行的流程是什麼？

第二，我們要怎麼確認 AI 執行的方向是正確的？

第三，我們在提供資料給 AI 時，它需要哪些正確而且完整的資訊？

這三件事情，聽起來好像很基本，但實際操作之後，我才發現，很多時候 AI 做錯，不一定是 AI 不夠聰明，而是我們自己根本沒有把任務說清楚。

下午的部分，則是把上午學到的概念，實際做成一個可以被使用的工具、系統或網站。

從外部使用者看到的課程介紹頁面、報名流程，到內部管理端的報名資料、內容調整、通知與金流設定，都是一步一步透過 AI 建構起來的。

我覺得這裡有一個很重要的問題：

為什麼要讓我們自己透過 AI 建構？為什麼老師不直接把提示詞和網站做好，再交給我們就好？

因為如果全部都做好給我們，我們最後學會的，可能只是複製貼上。

當有一天，我們想改課程內容、增加欄位、調整功能，或遇到錯誤的時候，還是會立刻回到原點，不知道該從哪裡開始。

所以這堂課比較像是一種陪伴式的引導。

老師不是直接告訴你答案，而是不斷帶著你透過和 AI 對話，慢慢把 AI 引導到你想要的方向。

這個過程有時候其實會卡住，也會出錯，但我覺得，真正有價值的反而就是卡住和修正的過程。

因為你會開始慢慢理解，當 AI 沒有做到你想要的結果時，不一定要整個重來，而是可以回頭檢查，到底是需求沒有說清楚、資料不完整、步驟拆得不夠細，還是 AI 同時被交代了太多事情。

對我來說，這堂課最大的收穫，不只是完成了一個網站。

更重要的是，我開始理解，AI 不是一個你丟一句話，它就會自動把所有事情做好的工具。

它比較像是一個能力很強、速度很快，但需要被清楚交代、分配工作，也需要被檢查與管理的團隊。

真正需要學習的，可能不是每一個工具怎麼按，而是怎麼把自己的想法說清楚，怎麼把一件複雜的事情拆成可以執行的流程，以及當結果不正確時，怎麼找到問題，慢慢把它修正回來。

 講師 臉書 Facebook陳沛孺