01這個情境是什麼
在拿方案出去面對評審、長官、客戶或議會之前,先自己把它打一遍。這個情境的產出不是「一份漂亮的簡報」,而是「一份被攻擊過、補強過、知道自己弱點在哪的方案」。AI 在這裡最有價值的用法不是幫你寫得更好聽,而是當那個會提出尖銳問題的對手。
- 判準:如果你的方案會被人當場質疑,而你需要當場答得出來,它就在這個情境。
- 跟「研究與資訊整理」的分界:研究產出事實,這裡產出選擇與理由,以及對反對意見的回應。
- 跟「文書與表達」的分界:文書處理「怎麼寫出來」,這裡處理「寫出來之後扛不扛得住」。
02你要做哪一件事?挑最接近你手上那件事的,右邊就是對應的方法
- 方案比較
- 把幾個選項放進同一組欄位比較,而不是各講各的優點。
- 標案與提案攻防
- 預想評審會問什麼,先準備答案。
- 風險盤點
- 這個方案最可能在哪裡失敗。
- 反方論述
- 刻意站在反對方立場找漏洞。
- 決策備忘
- 為什麼選這個、放棄了什麼,留給未來的人。
- 對上簡報的問答準備
- 長官最可能問的五個問題與答案。
03這個情境的方法點進任一張卡就是完整做法;下面的地圖是建議順序,不要跳步
住在這個情境的方法4 個
標案或大型提案要上場簡報/答詢AI 標案與提案攻防提案骨架搭好之後,先讓紅隊自己人挑戰一輪,再上場。要選一個方案 · 進階|要先備料
適用:PM、業務、顧問 等 6 種
工具:ClaudeChatGPT查看方法 →幾個方案要選一個AI 方案比較欄位要在看到方案之前定——事後挑欄位,表做得越漂亮越看不出來。要選一個方案 · 進階|要先備料
適用:主管、顧問、PM 等 5 種
工具:ChatGPTClaude自訂 GPT/Project查看方法 →三家報價格式全不一樣AI 詢價比價AI 只負責把各家拉到同一個基準上,加總與換算一律回試算表。要選一個方案 · 進階|要先備料
適用:採購、會計/財務、公務員 等 5 種
工具:ChatGPTClaudeCopilot自訂 GPT/Project查看方法 →輔導或診斷案還沒到現場AI 輔導案快篩產出是「現場要看什麼」,不是「可以省多少」——沒量測就給百分比等於承諾。要選一個方案 · 要搭建|建助手或系統
適用:顧問、工程師/研發、主管 等 5 種
工具:ChatGPTClaude自訂 GPT/Project查看方法 →
適用:PM、業務、顧問 等 6 種
工具:ClaudeChatGPT查看方法 →幾個方案要選一個AI 方案比較欄位要在看到方案之前定——事後挑欄位,表做得越漂亮越看不出來。要選一個方案 · 進階|要先備料
適用:主管、顧問、PM 等 5 種
工具:ChatGPTClaude自訂 GPT/Project查看方法 →三家報價格式全不一樣AI 詢價比價AI 只負責把各家拉到同一個基準上,加總與換算一律回試算表。要選一個方案 · 進階|要先備料
適用:採購、會計/財務、公務員 等 5 種
工具:ChatGPTClaudeCopilot自訂 GPT/Project查看方法 →輔導或診斷案還沒到現場AI 輔導案快篩產出是「現場要看什麼」,不是「可以省多少」——沒量測就給百分比等於承諾。要選一個方案 · 要搭建|建助手或系統
適用:顧問、工程師/研發、主管 等 5 種
工具:ChatGPTClaude自訂 GPT/Project查看方法 →
這裡也用得上主場在別的情境
手上有 Excel 報表要分析趨勢、找異常、做圖表AI Excel 分析把一堆數字變成能看的分析——別讓它在你沒注意時把口徑和分母算糊。一堆數字要整理 · 入門|貼上就能用
適用:行政、會計/財務、業務 等 7 種
工具:ChatGPTClaudeCopilotGemini查看方法 →每週要交週報、月報或對上報告AI 寫報告把散在各處的進度與材料,收成一份數字不亂編的報告。要寫一份文件 · 入門|貼上就能用
適用:主管、行政、PM 等 7 種
工具:ChatGPTClaudeGeminiCopilot查看方法 →每天憑感覺抓備料量AI 需求預測與備料用自己的歷史紀錄推下週該備多少——AI 要給的是區間與理由,不是一個看起來很準的數字。一堆數字要整理 · 進階|要先備料
適用:營運、業務、採購 等 7 種
工具:ChatGPTClaudeGemini查看方法 →主管要一份競品分析AI 競品分析先定評分面向再看對手——順序反了,就會變成幫已經看順眼的那家寫理由。要查一堆資料 · 進階|要先備料
適用:行銷、業務、顧問 等 5 種
工具:ChatGPTGeminiClaude查看方法 →同一職缺要面試多人AI 面試題與評分表題目要從這個職位實際的難題長出來——通用題每個人都準備過,答得好只代表準備得好。要教會別人 · 進階|要先備料
適用:HR、主管、法務 等 5 種
工具:ChatGPTClaudeCopilot自訂 GPT/Project查看方法 →長官一句話丟下來AI 政策研究把政策、法規與長官指示變成能執行的方案——對外講話前,先搞清楚你代表誰。要查一堆資料 · 進階|要先備料
適用:顧問、主管、法務 等 5 種
工具:ChatGPTClaudeGemini查看方法 →要做市場調查、競品分析或主題研究AI 研究整理巡競品、看風向、整理多方來源——每個結論都附得出來源,不踩法律紅線。要查一堆資料 · 進階|要先備料
適用:行銷、業務、顧問 等 6 種
工具:ChatGPTGeminiClaudeNotebookLM查看方法 →想知道客人到底在意什麼、抱怨什麼AI 社群聆聽與客群輪廓只看公開內容、只做群體歸納——一旦開始拼個人輪廓,就從行銷變成個資問題。要查一堆資料 · 進階|要先備料
適用:行銷、業務、營運 等 7 種
工具:ChatGPTClaudeGemini查看方法 →拿到一份 30 頁的需求書或一大段客戶描述AI 需求拆解把落落長的需求文件,拆成能認領、能驗收的工作包。案子要追進度 · 進階|要先備料
適用:PM、工程師/研發、顧問 等 4 種
工具:ClaudeChatGPT查看方法 →編預算花時間的不是加總AI 預算編列每一筆都要說得出「這個數字哪來的」——「依往例編列」是審查會上最貴的四個字。一堆數字要整理 · 要搭建|建助手或系統
適用:會計/財務、公務員、PM 等 5 種
工具:ChatGPTClaudeCopilot查看方法 →改善方案要不要做AI 效益與回本試算AI 攤開假設,試算表算數字——它會把你沒給的電價與時數自己補上。一堆數字要整理 · 要搭建|建助手或系統
適用:顧問、工程師/研發、會計/財務 等 5 種
工具:ChatGPTClaude自訂 GPT/Project查看方法 →想查個數字每次都要拜託工程師撈AI 資料查詢(唯讀)不求工程師,自己查業績、庫存、退貨率——連線鎖成唯讀,只准讀不准寫。一堆數字要整理 · 要搭建|建助手或系統
適用:業務、營運、工程師/研發 等 5 種
工具:ChatGPTClaude查看方法 →一個職缺收到兩百份履歷AI 履歷初篩AI 只做條件比對與標記,不排名不評分——排名等於決定,而決定要有人負責。怕看漏、怕出包 · 要搭建|建助手或系統
適用:HR、法務、主管 等 5 種
工具:ChatGPTClaudeCopilot自訂 GPT/Project查看方法 →已經有 SOP 或固定做法AI 工作流程設計把人的 SOP 改造成人機分工的工作流:AI 做哪段、人把哪關。同一件事一直重做 · 要搭建|建助手或系統
適用:主管、PM、營運 等 5 種
工具:ClaudeChatGPT查看方法 →
適用:行政、會計/財務、業務 等 7 種
工具:ChatGPTClaudeCopilotGemini查看方法 →每週要交週報、月報或對上報告AI 寫報告把散在各處的進度與材料,收成一份數字不亂編的報告。要寫一份文件 · 入門|貼上就能用
適用:主管、行政、PM 等 7 種
工具:ChatGPTClaudeGeminiCopilot查看方法 →每天憑感覺抓備料量AI 需求預測與備料用自己的歷史紀錄推下週該備多少——AI 要給的是區間與理由,不是一個看起來很準的數字。一堆數字要整理 · 進階|要先備料
適用:營運、業務、採購 等 7 種
工具:ChatGPTClaudeGemini查看方法 →主管要一份競品分析AI 競品分析先定評分面向再看對手——順序反了,就會變成幫已經看順眼的那家寫理由。要查一堆資料 · 進階|要先備料
適用:行銷、業務、顧問 等 5 種
工具:ChatGPTGeminiClaude查看方法 →同一職缺要面試多人AI 面試題與評分表題目要從這個職位實際的難題長出來——通用題每個人都準備過,答得好只代表準備得好。要教會別人 · 進階|要先備料
適用:HR、主管、法務 等 5 種
工具:ChatGPTClaudeCopilot自訂 GPT/Project查看方法 →長官一句話丟下來AI 政策研究把政策、法規與長官指示變成能執行的方案——對外講話前,先搞清楚你代表誰。要查一堆資料 · 進階|要先備料
適用:顧問、主管、法務 等 5 種
工具:ChatGPTClaudeGemini查看方法 →要做市場調查、競品分析或主題研究AI 研究整理巡競品、看風向、整理多方來源——每個結論都附得出來源,不踩法律紅線。要查一堆資料 · 進階|要先備料
適用:行銷、業務、顧問 等 6 種
工具:ChatGPTGeminiClaudeNotebookLM查看方法 →想知道客人到底在意什麼、抱怨什麼AI 社群聆聽與客群輪廓只看公開內容、只做群體歸納——一旦開始拼個人輪廓,就從行銷變成個資問題。要查一堆資料 · 進階|要先備料
適用:行銷、業務、營運 等 7 種
工具:ChatGPTClaudeGemini查看方法 →拿到一份 30 頁的需求書或一大段客戶描述AI 需求拆解把落落長的需求文件,拆成能認領、能驗收的工作包。案子要追進度 · 進階|要先備料
適用:PM、工程師/研發、顧問 等 4 種
工具:ClaudeChatGPT查看方法 →編預算花時間的不是加總AI 預算編列每一筆都要說得出「這個數字哪來的」——「依往例編列」是審查會上最貴的四個字。一堆數字要整理 · 要搭建|建助手或系統
適用:會計/財務、公務員、PM 等 5 種
工具:ChatGPTClaudeCopilot查看方法 →改善方案要不要做AI 效益與回本試算AI 攤開假設,試算表算數字——它會把你沒給的電價與時數自己補上。一堆數字要整理 · 要搭建|建助手或系統
適用:顧問、工程師/研發、會計/財務 等 5 種
工具:ChatGPTClaude自訂 GPT/Project查看方法 →想查個數字每次都要拜託工程師撈AI 資料查詢(唯讀)不求工程師,自己查業績、庫存、退貨率——連線鎖成唯讀,只准讀不准寫。一堆數字要整理 · 要搭建|建助手或系統
適用:業務、營運、工程師/研發 等 5 種
工具:ChatGPTClaude查看方法 →一個職缺收到兩百份履歷AI 履歷初篩AI 只做條件比對與標記,不排名不評分——排名等於決定,而決定要有人負責。怕看漏、怕出包 · 要搭建|建助手或系統
適用:HR、法務、主管 等 5 種
工具:ChatGPTClaudeCopilot自訂 GPT/Project查看方法 →已經有 SOP 或固定做法AI 工作流程設計把人的 SOP 改造成人機分工的工作流:AI 做哪段、人把哪關。同一件事一直重做 · 要搭建|建助手或系統
適用:主管、PM、營運 等 5 種
工具:ClaudeChatGPT查看方法 →
照這個順序做推薦方法地圖
把數字弄對
被攻擊時最先倒的通常是數字。
自己打自己一遍
這個情境的核心方法。
流程層級的決策
當決策對象是「流程怎麼改」時。
04對應角色這些職位最常做這件事
05–14整個情境怎麼運作(含流程圖)10 段:現在怎麼做、哪裡卡住、要準備什麼、AI 能介入哪一段、哪幾關不能下放、做完長什麼樣。想搞懂整件事再看;只想動手做的話,上面挑一個方法點進去就好。
05目前流程(還沒用 AI 之前)先看清楚現在怎麼做,才知道哪一段值得改
| 序 | 步驟與說明 |
|---|---|
| 1 | 先有一個偏好的方案 多數時候心裡已經有答案,後面的分析是為了支持它。 |
| 2 | 找資料支持 會自然地忽略不利的資料,這是人的本能,不是不誠實。 |
| 3 | 寫成簡報 把方案寫得很完整,弱點的部分寫得比較模糊。 |
| 4 | 上場 被問到一個沒想過的問題,當場卡住。 |
| 5 | 回來補做 補的東西如果早三天想到,結果會完全不同。 |
06流程困難點卡住的位置,不是「做得慢」而是「做不下去」的地方
- 確認偏誤認知
- 最根本的困難。你會不自覺地只找支持自己的證據,而且完全沒有感覺。
- 沒有比較基準結構
- 只講一個方案有多好,沒有跟其他選項放在同一組欄位比,等於沒有說服力。
- 弱點寫得含糊誠實
- 自己知道哪裡弱,但寫的時候會下意識模糊化,結果現場被戳破更難看。
- AI 太配合工具
- 你叫它評估方案,它會傾向認同你。要它真的攻擊,需要明確指示與角色設定。
07常見錯誤與風險
- AI 編造有利的佐證
- 要它「找支持這個方案的資料」,它會產出看起來像研究結論的東西,而那些研究不存在。
- 把 AI 的建議當決定
- AI 沒有承擔後果的能力。它的排序只是一種意見,不是決策依據。
- 模擬評審變成自我安慰
- 如果提示詞寫得太客氣,AI 提的問題會全部是你已經想到的。
- 把未公開的策略貼進外部工具
- 標案底價、併購標的、人事布局,一旦外流後果不可逆。
- 只做一輪就收工
- 第一輪的攻擊通常很表面,真正的弱點要追問到第二、三層才會出現。
- 把方案打死
- 另一個極端:攻擊得太徹底,導致什麼都不敢做。攻防的目的是補強,不是否決。
08需要準備的輸入資料備料決定成品;標「必要」的沒有就先別開始
- 方案本身(必要)必要
- 完整版本,包含你自己知道但沒寫進去的弱點。要 AI 攻擊就不能藏。
- 決策情境(必要)必要
- 誰做決定、他在意什麼、他的限制是什麼。
- 備選方案(必要)必要
- 至少兩個,包含「什麼都不做」這個選項。
- 評分標準或評審背景可選
- 標案有評分表;對上簡報有長官的偏好與歷史立場。
- 已知的反對意見可選
- 過去有人反對過的理由,是最準的攻擊素材。
- 可公開範圍可選
- 哪些資訊不能離開內部。
09AI/Agent/Tool 可以介入的位置
| 流程位置 | 誰 | 做什麼/怎麼做 |
|---|---|---|
| 結構化階段 | AI | 產生比較欄位 讓 AI 先提出「這幾個方案應該用哪些共同欄位比較」,欄位由你確認後再填。 |
| 攻防階段 | AI | 扮演敵意評審 明確指定角色(挑剔的評審/持反對立場的委員)與強度,要求它只提問不安慰,並追問到第三層。 |
| 補強階段 | AI | 整理問答庫 把攻擊過的問題與你的回答整理成問答對照表,現場可直接翻。 |
| 查核階段 | Tool | 原始資料與試算表 所有被引用的數字回原始資料核對,不採用 AI 提供的佐證。 |
10人工必須保留的判斷這幾件事不下放,下放了出事的是你
- 最終選擇
- 選哪一個方案是人的決定,而且要留下理由。
- 風險承受度
- 願意冒多大的險,只有承擔後果的人能決定。
- 弱點要不要揭露
- 主動說出弱點通常加分,但揭露到什麼程度是判斷。
- 佐證真偽
- 任何 AI 提供的佐證都要回原始來源查證,這一步不能省。
- 現場應對
- 準備得再好,現場的分寸仍然是人的事。
11實際案例
標案提案攻防:讓 AI 當那個最討厭的評審
第一手拆解:標案提案攻防 Agent →
當時的狀況:提案書寫完了,自己讀起來沒問題,但正式簡報只有一次機會。過去的做法是找同事幫忙看,同事通常客氣,指出來的都是錯字。
AI 做了什麼
- 依評分表逐項扮演評審提問,並針對回答繼續追問到第三層。
- 指出提案中「講了效益但沒有講怎麼量測」「講了時程但沒有講相依風險」這類結構性空洞。
- 把所有問題與回答整理成現場可翻的問答對照表。
人做了什麼
- 把 AI 提出的佐證全部退回,改用自己查得到原始出處的資料。
- 判斷哪些弱點要主動揭露、哪些只需準備好答案。
- 決定方案要不要因為這些攻擊而修改——攻防的目的是補強,不是被打死。
結果:上場前就知道自己最弱的三個地方在哪,而且準備好了答案。
待補資料:本站不提供得標率或評分提升的量化數字——這類數字受評審組成與競爭對手影響極大,任何通用數字都不可信。
12最終輸出做完之後手上應該有這些東西
- 方案比較表
- 共同欄位、含「什麼都不做」的選項、各自的代價。
- 攻擊問題清單
- 分層級的尖銳問題,標註哪些你答得出、哪些還不行。
- 問答對照表
- 現場可直接翻的一頁,問題與精簡答案。
- 弱點與補強計畫
- 哪些弱點要在上場前補、哪些坦白說明。
- 決策備忘
- 最後選了什麼、放棄了什麼、理由是什麼。
13驗收標準全部打勾才算完成
- 至少比較了三個選項,且其中包含「維持現狀/什麼都不做」。
- AI 提出的每一項佐證都已回原始來源查證,未查證的一律不採用。
- 攻擊問題已追問到第三層,不是只有表面的一輪。
- 每一個尖銳問題都有準備好的答案,或明確標記為「還答不出來」。
- 方案的弱點有被寫出來,沒有被含糊帶過。
- 最終選擇與理由已寫成決策備忘,可供日後回溯。
- 沒有任何未公開的策略資訊被貼進未授權的外部工具。
14流程困難點與介入點圖
下圖把摺疊區前面 9 段收成一張:輸入 → 步驟 → 困難點 → AI/Agent/Tool 介入 → 人工檢查 → 產出。紅框是這個情境最常出事的位置,綠框是不能下放的人工檢查點。
純文字流程表(手機/螢幕閱讀器建議看這張)
| 序 | 類型/角色 | 流程步驟 | 這一步的困難點/中止條件 |
|---|---|---|---|
| 1 | Human | 完整方案 + 至少兩個備選(含什麼都不做)+ 評分標準 含你自己知道但沒寫進去的弱點 | — |
| 2 | AI | AI 提出共同比較欄位,由你確認後才填 | — |
| 3 | Human | 人把各方案填進同一組欄位,含各自的代價 | 困難點/風險確認偏誤:只找支持自己的證據,而且完全沒有感覺 |
| 4 | AI | AI 扮演敵意評審逐層追問,只提問不安慰,追到第三層 | 困難點/風險AI 太配合,提的問題全是你已經想到的 |
| 5 | Tool | 所有被引用的佐證回原始資料與試算表查核 | 困難點/風險AI 編造看起來像研究結論的佐證,實際不存在 |
| 6 | Checkpoint | 人工判斷弱點補強或揭露,並拍板最終選擇 | 困難點/風險只做一輪攻擊流於表面,真正的弱點在第三層才出現 失敗與中止條件任一關鍵佐證查不到原始出處 → 不得上場引用,先換掉或拿掉 |
| 7 | Output | 方案比較表 + 問答對照表 + 弱點補強計畫 + 決策備忘 | — |
回流線:人工判斷弱點補強或揭露,並拍板最終選擇 → AI 扮演敵意評審逐層追問,只提問不安慰,追到第三層(問題太表面就加強攻擊再跑一輪)
Mermaid 原始碼(貼進 Mermaid Live 或 draw.io 可再編輯)
flowchart TD
in1(["<b>Human</b><br/>完整方案 + 至少兩個備選(含什麼都不做)+ 評分標準<br/><small>含你自己知道但沒寫進去的弱點</small>"])
a1[/"<b>AI</b><br/>AI 提出共同比較欄位,由你確認後才填"/]
s1["<b>Human</b><br/>人把各方案填進同一組欄位,含各自的代價"]
a2[/"<b>AI</b><br/>AI 扮演敵意評審逐層追問,只提問不安慰,追到第三層"/]
t1[("<b>Tool</b><br/>所有被引用的佐證回原始資料與試算表查核")]
c1{{"<b>Checkpoint</b><br/>人工判斷弱點補強或揭露,並拍板最終選擇"}}
o1(["<b>Output</b><br/>方案比較表 + 問答對照表 + 弱點補強計畫 + 決策備忘"])
r1>"<b>Risk</b><br/>確認偏誤:只找支持自己的證據,而且完全沒有感覺"]
r2>"<b>Risk</b><br/>AI 太配合,提的問題全是你已經想到的"]
r3>"<b>Risk</b><br/>AI 編造看起來像研究結論的佐證,實際不存在"]
r4>"<b>Risk</b><br/>只做一輪攻擊流於表面,真正的弱點在第三層才出現"]
x1[/"<b>Stop</b><br/>任一關鍵佐證查不到原始出處 → 不得上場引用,先換掉或拿掉"\]
in1 --> a1
a1 --> s1
s1 --> a2
a2 --> t1
t1 --> c1
c1 --> o1
s1 -.->|風險| r1
a2 -.->|風險| r2
t1 -.->|風險| r3
c1 -.->|風險| r4
c1 ==>|中止| x1
c1 -.->|問題太表面就加強攻擊再跑一輪| a2
classDef clsIn fill:#FFFFFF,stroke:#2C4459,stroke-width:2px,color:#141E2B
classDef clsHuman fill:#FBFCFD,stroke:#7A8CA0,stroke-width:2px,color:#141E2B
classDef clsAI fill:#FFF6EA,stroke:#DE9A45,stroke-width:2px,color:#141E2B
classDef clsAgent fill:#FDEBD2,stroke:#B87A2E,stroke-width:2px,color:#141E2B
classDef clsTool fill:#EDF2F6,stroke:#2C4459,stroke-width:2px,color:#141E2B
classDef clsCheck fill:#E8F2EC,stroke:#3F7A5A,stroke-width:2px,color:#123024
classDef clsOut fill:#141E2B,stroke:#141E2B,stroke-width:2px,color:#F2F6F9
classDef clsRisk fill:#FCEFEA,stroke:#C0552F,stroke-width:2px,color:#5E2110
classDef clsStop fill:#F7E1DB,stroke:#8E2F17,stroke-width:3px,color:#5E2110
class in1 clsIn;
class a1 clsAI;
class s1 clsHuman;
class a2 clsAI;
class t1 clsTool;
class c1 clsCheck;
class o1 clsOut;
class r1 clsRisk;
class r2 clsRisk;
class r3 clsRisk;
class r4 clsRisk;
class x1 clsStop;取得 AI 實戰工具與更新
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