by bruce6731 | 2 月 24, 2026 | AI相關應用
最近幾週，OpenClaw幾乎霸佔了整個AI討論圈。 （不懂什麼是OpenClaw的人沒關係，你也可以閱讀這篇文章） 有人研究如何部署，有人分享如何串接大模型，有人已經開始讓它幫自己做報表、整理資料、甚至自動操作電腦。 大家都在討論功能，但我腦子裡反覆出現的問題是，這波熱度裡，錢到底流向哪裡？ 不是因為我特別現實，而是因為技術浪潮從來不只是技術問題，它同時也是一個分配問題。 （身為一個經濟學博士，看事情有時候還是離不開經濟觀點） 當生產力提升，誰會得到紅利？當效率提高，誰會獲得利潤？...
by bruce6731 | 2 月 23, 2026 | AI提示詞, AI相關應用
商業市場的活動規劃（Campaign planning）正在變成一套可系統化流程 行銷最耗能的階段，其實不是執行。 是前期規劃，想主題、排時程、寫brief、定訊息、畫客戶旅程，每一步都要腦力。 但現在，這整段流程正在被重寫，不是被取代，而是被結構化。 一、時間軸不再靠腦袋硬排 過去做市場活動時程（Campaign timeline），是拿白板排週期、寫階段、標節點。 現在更成熟的做法是，先把活動資訊丟給AI，讓它幫你畫出時間結構。 你可以這樣告訴AI： 我們要規劃一場為期3個月的行銷活動。 目標是提升新品曝光與轉換率。 請幫我：...
by bruce6731 | 2 月 23, 2026 | AI相關應用
很多品牌現在都有一種錯覺，我們內容已經很多了,文章一篇接一篇，頁面也不少，資訊量絕對夠。 那為什麼在 AI 搜尋的答案裡，卻常常看不到自己？ 答案可能很簡單，不是你不夠多，而是 AI 看不懂。 人看故事，AI 看結構 這是最根本的差別。 人閱讀時會理解脈絡、感受語氣、抓重點。 AI 在處理內容時，優先判斷的是： 有沒有明確定義 有沒有清楚結論 有沒有邏輯順序 有沒有一致的定位 如果你的重點藏在段落中間，或散落在整篇文章裡，AI 會很難抓到核心。 很多內容的問題，是太像文章 這句話聽起來有點奇怪，但很準確。...
by bruce6731 | 2 月 22, 2026 | AI相關應用
AI正在把資訊過載，變成可判斷的結構…………. 很多人以為自己效率低，是因為工作太多。 但真正拖垮專注力的，往往不是任務，而是： 郵件太多 文件太長 報告看不完 訊息一直跳 問題不是事情太難，而是資訊沒有被整理。 大腦長時間處在半理解狀態，會極度消耗能量。 🧠 舊模式：靠意志力硬讀 我們習慣的做法是： 把報告從頭讀到尾 一頁一頁看完 一邊看一邊猜重點 但其實很多文件真正重要的內容，只佔其中一小部分。 人類不擅長在大量資訊中快速抽出結構。 🔄 AI介入後的改變：先結構，再細讀...
by bruce6731 | 2 月 21, 2026 | AI相關應用
在傳統流量邏輯裡，有一條幾乎沒人否認的規則，預算越多，聲量越大。 廣告投得夠密、曝光買得夠滿，自然會被看見。 但在 AI 搜尋的場景裡，這套邏輯開始鬆動。 因為 AI 在回答問題時，並不優先思考，誰花比較多錢？ 它優先思考的是，哪一段資訊，最適合被用來回答這個問題？ 廣告是曝光邏輯，AI 是整理邏輯 這兩種邏輯完全不同。 廣告世界裡，你買的是版位，只要出現在眼前，就有機會被注意。 AI 搜尋的世界裡，它不賣版位，它在組答案。 它的任務是： 整理 比較 摘要 建議 這些動作，和誰花錢多寡沒有直接關係。 AI 的成本考量跟人不一樣...
by bruce6731 | 2 月 21, 2026 | AI相關應用
AI讓風險不再模糊，而是可以被預演 很多人做決策時，其實並沒有真的評估風險。 只是覺得，應該還好吧，感覺可行，大概不會出問題。 這些都不是分析，是直覺安慰。 問題是，在複雜環境下，直覺常常低估風險。 🧠 為什麼人容易忽略風險？ 因為大腦有一個本能，傾向相信事情會朝順利方向發展。 我們會高估成功機率，低估失敗代價。 而且人在壓力下，很少願意主動想： 如果失敗怎麼辦？ 最壞會發生什麼？ 連鎖影響是什麼？ 這些問題太耗能。 🔄 AI帶來的改變：可以預演風險 現在更成熟的做法，是在決策前，讓AI幫你做一件事，模擬最壞情境。...
