AI做起事來半調子？那是因為你沒有替他把工作分析清楚！
本書教你把最強大的AI體系（Google AI）轉化成為能力放大器
在 AI 工具越來越普及的時代，很多人以為「會用 AI」就是會打 Prompt，知道怎麼下指令、怎麼要求格式、怎麼讓 AI 寫得更像樣，但本書真正要提醒讀者的是：使用 Google AI 的關鍵不在於工具本身，也不只是 Prompt 技巧，而是在開啟 Gemini、Google Workspace AI、NotebookLM、Gemini Omni 或 Nano Banana 之前，使用者有沒有先把任務想清楚。因為 AI 不是替人思考的魔法棒，而是能力放大器。你給它清楚的目標、完整的背景與明確的規格，它就能放大你的思考成果；你給它模糊的問題、含混的需求，它也只會放大模糊，產生一份看似完整、其實不適用的答案。
你要什麼結果？先想清楚
作者教讀者拿到任務時，第一步不是立刻打開 Google AI，而是先停下來分析任務。這個「停下來」並不是拖延，而是避免把錯誤方向交給 AI 加速執行。很多人接到「做一份簡報」、「寫一封信」、「整理一份報告」時，會馬上輸入：「幫我做一份簡報」或「幫我寫一篇報告」，AI 便很快地就會給出東西，而且通常格式整齊、文字流暢，但問題是它未必能回答真正的需求。
因此，作者提出 AIQ 三問法。第一問是：我要的結果長什麼樣？這不是只回答「我要一份報告」或「我要一份簡報」，而是要具體想像成品的樣子。它是給誰看的？長度多少？用在哪裡？讀者看完後要做什麼決定？第二問是：這件事最難的決策在哪裡？每一項任務背後都有一個真正需要人判斷的核心；例如季報簡報最難的地方，不是把數字排成表格，而是判斷這季要呈現「問題嚴重」還是「轉機出現」。第三問是：哪部分必須由我完成，哪部分可以交給 AI？當這個分界清楚後，讀者就不會把本該由自己負責的判斷，也推給 AI 處理。
任務拆解三結構：目的、內容、格式
當讀者知道自己要什麼之後，下一步是把任務整理成 AI 能理解的結構。作者強調，AI 不像熟悉你的同事或主管，它沒有共同記憶，也不懂你的隱性語境。人類說「幫我寫一封給客戶的信」，同事可能會根據過往經驗知道是哪個客戶、什麼語氣、目前關係如何；但 AI 不會知道。它只能根據你明確提供的資訊來生成內容。如果你不說受眾是誰、背景是什麼、目的為何、語氣要如何，它就只能猜，而猜出來的往往是平均化、普通化的答案。
因此，作者把任務拆解成三個維度：目的、內容、格式。目的維度，是要先說清楚這件事要達到什麼效果，受眾是誰，希望對方看完後有什麼感受或行動。內容維度，是要列出必須包含什麼、不能出現什麼、哪些資料已經有了、哪些需要 AI 協助補充。格式維度，則是明確規定輸出形式，例如字數、語氣、段落結構、是否要標題、是否要條列。這三個維度，就是把人的想法翻譯成 AI 可執行的任務規格。
例如，與其對 Gemini 說：「幫我寫一段保健品 IG 文案」，不如先分析受眾是 28 到 35 歲的都市上班族女性，她們的痛點是睡眠品質差、下班後精神不振，產品主打晚間修復；再要求 AI 寫 150 字以內、語氣溫暖、有共感，結尾加上行動呼籲。這樣一來，AI 得到的不再是一個空泛的要求，而是一份明確的工作說明。輸出自然不再只是通用文案，而會更貼近品牌與讀者。
先把腦袋用清楚，再讓 AI 把自己的思考放大
作者真正想教讀者的，不只是如何把工作交辦給 Google AI，而是如何重新理解人與 AI 的分工。AI 擅長整理資料、生成文字、提出多角度想法、快速製作草稿；但它不擅長判斷這件事在特定情境中是否重要，也不理解主管、客戶、老師或讀者背後的隱性期待。換句話說，AI 可以協助執行，但不能替人完成價值判斷。
這也是本書最重要的工作方法：先由人確認方向，再讓 AI 加速完成。讀者在交辦任務前，要先決定核心立場、受眾需求、成功標準與輸出規格；接著再把這些判斷轉成清楚的指令，交給 Gemini、Workspace AI 或 NotebookLM 等工具處理。當任務需要整理特定資料時，可以交給 NotebookLM；需要寫作、分析、腦力激盪時，可以用 Gemini；需要在文件、郵件、簡報中加速日常工作時，則可以使用 Google Workspace AI。工具各有分工，但使用工具前的思考方法是一致的。
因此，作者教讀者的不是一套會過時的操作步驟，而是一套可遷移的 AI 工作思維。工具會更新，介面會改變，但「先定義問題、再拆解任務、最後交給 AI 執行」的流程不會過時。當讀者養成這種習慣，就不會只是被動等待 AI 給答案，而能主動設計 AI 的工作方式。真正會用 Google AI 的人，不是把腦袋交出去，而是先把腦袋用清楚，再讓 AI 把自己的思考放大。
本書特色
★ 一套可遷移的 AI 工作思維：打造永久的SOP
AI工具變化快速，規則、網頁形式動輒更新，但是底層運算的基本原則不變，因此在你交付AI工作時，分析工作的原理不變。比如說，你交代一個同事做事，他在公司工作了一段時間，因此，你一個簡單的提示，他就知道前因後果，你們有「共同記憶」，但AI可沒有，它是到處找資料湊出答案給你，得到的結果自然難以應用。
本書提出一套基於AI底層邏輯的工作分析方法，讓它可以準確地達成你的要求。
★ 完整的Google AI說明
市場上提供AI服務的工具不少，但是Alphabet是最被看好的一家，也是股神巴菲特所投資的相關企業。
本書介紹Alphabet旗下的AI工具，Gemini、Google Workspace AI、NotebookLM、Gemini Omni及Nano Banana。你只是AI的使用者，採用最有可能笑到最後的公司的工具，比較省事哦！
作◇者◇序
你學的AI，可能是假的
我想先說兩個人的故事。Vivian 是一個快消品牌的行銷經理，32 歲，在業界算是 AI 早期使用者。她曾經很自豪地告訴我：「我早就在用了，Gemini、ChatGPT 我都在用。」
James 是一家新創公司的產品經理，26 歲，做事很快，習慣把所有事情壓縮到最短時間完成。他第一次來上課，坐下來前問了一句：「這堂課不會只教我怎麼打 Prompt 吧？那個我會。」
有一次，我給他們一個相同的任務：「你的主管下週要見一個新客戶，叫你準備一份提案簡報。」
Vivian 的第一個動作是打開 Gemini，輸入：「幫我寫一份給新客戶的提案簡報。」AI 很快給了一份，她稍微改了格式，30分鐘搞定，她覺得很有效率。主管看了之後說：「這份簡報沒有讓我知道我們能幫客戶解決什麼問題。」
James 沒有立刻開 AI。他先停下來，想了10分鐘：這份提案要讓客戶做什麼決定？客戶現在最大的痛點是什麼？我們比競品強在哪裡？這次提案「成功」的定義是什麼？想清楚之後，他才打開 Gemini，給了非常精確的指令。簡報花了一個小時，主管看完後說：「這正是我要的。」
同樣是用 AI，結果差了多遠？
Vivian 當時有點沉默，然後她說了一句話，我覺得是這本書最好的起點：「原來我一直在用 AI，但我從來沒有在用腦。」這本書就是為了解決這個差距而寫的。
問題不在工具，在思維
過去幾年，AI 浪潮席捲了各行各業，幾乎每個人都在說「要學 AI」。書店裡的 AI 書籍滿坑滿谷，網路課程一個接著一個。但我觀察到一件事：大家學的，幾乎都是「怎麼打 Prompt」――用什麼句型、加什麼關鍵字、試什麼技巧。
沒有人在教「打 Prompt 之前，你的腦子裡應該想什麼」。
身為一個長期教人使用 AI 的人，我越來越確信一件事：真正讓結果天差地遠的，不是你用哪個 AI 工具，也不是你的 Prompt 技巧有多高超，而是你在開啟工具之前，對自己的任務究竟有多清楚的認識。
AI 是一個放大器。它會把你的想法放大――如果你的想法清晰，AI 幫你放大成精準的成果；如果你的想法模糊，AI 幫你放大成一堆看起來像樣，但對你毫無用處的廢話。
這本書要教你什麼
這本書會教你兩件事。第一，在使用任何 AI 工具之前，如何整理自己的思維――我設計了幾個可以立刻上手的框架，讓你每次使用 AI 前都有明確的方向。第二，針對 Google 的幾個主要 AI 工具，告訴你每個工具的核心定位、最適合的場景，以及使用前最重要的思維準備。
書裡的每個概念，都會搭配真實的職場與學習場景說明。不是理論課，而是讓你邊讀邊想「對，這就是我平常遇到的問題」的那種書。
還有一件事很重要：這本書教的思維框架，不綁定任何特定的 AI 工具。當你掌握了這套思維，即便明天換了一個全新的 AI，你也能在幾分鐘內弄清楚它、駕馭它。因為讓你無往不利的從來不是工具本身，而是你使用工具之前的那10分鐘。
準備好了嗎？我們從頭開始。
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