重啟 2024 AI 那堂課：二部曲上半部

在 Review 二部曲前，先說說最核心的事

如果你是講師，在六小時內，除了講概念、說功能，還要讓學生真的「用 AI 完成六大行銷任務」，並且最後要學會打造GPT，你會怎麼設計？

六大情境是：SEO 內容、行銷簡報、社群貼文、短影音腳本、生成圖像、數據分析。

聽起來很酷，但現場卻有很多關卡得突破：學生程度 M 型化、動機差異大、專注力更是南轅北轍。

記得有家公司派了三位同仁來上課，三個人都上完、都給了六~七分低分回饋，回公司後也完全沒人用。
主管覺得奇怪，因為是她好朋友推薦這堂課，她乾脆自己來上，最後給了 10 分。

還有一位同學，課前沒預習、沒交作業，想說自己做電商，應該電腦很熟，結果帶著 Mac 來上課、工具完全不熟，整堂課只能神遊。

從學生角度出發，讓案例說話

那時我採取的解法是：預設每位同學的品牌狀況，直接「我上場示範」寫 Prompt。
用他們自己的產業、自己手上的問題，模擬出最實際的應用情境。

我知道這樣教很硬、很花時間。
但我真心想讓學生看到——「AI怎麼用在真實工作裡」，也不想講那種看似厲害、實際無感的範例。

老婆常虧我說：「你的課只適合學霸上。」
的確，有時候教到一半我也會懷疑，是不是太紮實、知識點太密集了？

但我清楚，最高境界是教得越少，學得越多。
真正有價值的，是能被用出成果的知識。
我還沒到那個境界，當然費用也沒到那裡（笑），所以持續不停地優化。

二部曲的目標：從會問，到能用

整個「二部曲」的設計原則很單純：
從同學的行銷情境切入，直接做出成果。

這一篇（上半部）有四個模組：
SEO 文章、行銷簡報、社群內容、影音腳本。

每個情境都圍繞同一件事，讓 Prompt 能產出「八十分以上」的內容。

我每次開課前，都會先收集問券，依學員的需求改掉六成以上的內容。

說實話，這樣做超累。
但我就想往這方向來優化。

SEO文章開場：最熟悉的戰場，最好入手的場域

這堂課我從 SEO 開場，由於 ChatGPT 本身是文字生成模型，且 SEO 是電商同學最常問、最想用的功能。

幾乎每一份問券都會出現：「能不能讓 AI 幫我寫 SEO？」而這正好是最容易驗證、最適合練習 Prompt 架構的任務。

我延續首部曲的「提問三步驟」——任務 → 背景 → 格式。用同樣的骨架，讓大家把文字內容變成邏輯結構。學會這套語法，後面要做社群、影音，都能直接套用。

這場課有個特別的插曲。
有位同學課前問券寫到：「老師，AI 能不能模仿我的文字風格？」我覺得這題太棒了，直接示範如何讓 AI 讀懂她的文章、抓出語氣、再用她的口吻重寫。

當畫面上出現一段「像極了她自己」的貼文時，全場安靜三秒，然後爆笑。那一刻大家懂了——AI 不只是回你答案，而是能學會你。

從資料到創意：森林跑站的雙 11 提案

第二個模組是行銷簡報，我模擬了現場學員本人：森林跑站的負責人可能的提案情境。

我幫他設計了一個「年度提案」的模擬場景。
用「解決問題五步驟」：從資料 → 假設 → 策略 → 創意 → 行動，這樣的結構能讓 AI 幫你理清思路。

課堂上我特別強調：AI 不會幫你想點子，但它能幫你打光。
那些你以為是雜訊的資料，其實是能說服主管的證據。

另外，我還偷偷塞了一個「亮點加碼」——
用 GPT 生成 VBA Code，一鍵做出能直接輸出成 PPT 的簡報。

操作步驟有點複雜，而且比較像炫技，但每次問卷都有人寫：「這段超有收穫！」
所以，偶爾會把這內容加回來。

從文字到視覺：社群內容與廣告交給 AI

社群永遠是行銷的核心場域。
我事前特地去看了幾位學員的投放廣告，現場示範怎麼讓 AI 協助文案與圖像。

那時還是 DALLE 時代，但其實已經能做出不錯的成果。
我分別選擇了兩個同學的產業當案例，示範如何用 Co-STAR 架構 寫 Prompt。

最後一段，我讓大家看到：只要結構清楚、素材準備好，老闆或客戶臨時要提案，一小時內就能生出有樣子的文字＋分鏡腳本。

如果再來一次

這堂課最難的地方，不是內容，而是平衡。
要在六小時內讓每個人都有學到東西，同時又不讓學霸覺得太慢，這真的很難。

這幾年看著市場上滿滿的 AI 課，
有的把模型講成神，有的把 Prompt 教成口訣。

我也曾懷疑：這樣實作型的課，會不會太慢、太笨重？

但我還是想堅持——
我想做的，不是炫技的 AI，而是能上場的 AI。

就算人類只複製貼上，也能產出能提案、能成交、能上線的內容。
這樣的 AI，才叫協作者。

而我，也還在努力讓自己，往最高境界前進：「教得越少，學得越多。」

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