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當一個人可以做到過去一整個團隊的產出量，這不是口號，而是正在發生的事。數位時代創新長黃亮崢 James 邀請巨思文化新商業發展副總監、「一天一 AI」電子報創辦人韋惟珊（珊珊），從她自己用 AI 打造電子報工作流的實戰經驗出發，深入探討什麼是「超級工作者」（Super Worker）、怎麼做到、又有什麼代價。

從複製貼上地獄到 AI 小團隊

珊珊坦言，一開始用 AI 做電子報的過程其實很「搬運」：每個段落用不同的 prompt 產出，寫完文案貼去生圖，生完圖再貼去排版，整天最常按的按鍵是 Ctrl+C 跟 Ctrl+V。她甚至試過號稱能串接 Canva 的 MCP，結果超級難用。轉折點是有一天她不再限定做法，直接跟 AI 描述想要的商業結果，AI 反而提出用 Python 腳本把圖文合成的方案。雖然她完全看不懂程式碼，但就像跟美編討論版面一樣，把元素的位置和規格告訴 AI，最後就真的做出來了。這次經驗讓她意識到：只要清楚自己要什麼，AI 已經能解決中間所有流程。

用 Skill 讓 AI 像團隊一樣協作

嚐到甜頭後，珊珊進一步用 Claude 的 Skill 功能設計了一套完整的電子報生產系統。運作方式像一個小團隊：一個「大主管」接收今天的題目和參考檔案，分派給負責思考內容定位的員工、負責撰稿的員工、負責製作圖卡的員工，層層接力自動完成。中間有一個關鍵的人類審核環節：所有產出會匯入 Google表單，珊珊在上面標注修改意見，AI 確認後不只執行修正，還會把學到的規則寫回 Skill，下次不再犯同樣的錯。她形容 Skill 就像交給新人的 SOP，裡面放的是自己想事情的方式、討厭什麼樣的內容、貓咪配圖不能被裁掉耳朵等各種細節。正因為這些標準沒有絕對的對錯，如果不主動告訴 AI，它就會隨便做。

超級工作者不只是做得快

什麼是超級工作者：國際知名人力資源分析師 Josh Bersin 提出的概念，定義為透過 AI 大幅提升生產力、績效與創造力的工作者。關鍵在於「大幅」！不是用 AI 回一封信，而是有系統地重新設計工作，讓 AI 成為基礎架構。這不是菁英專屬，任何職能都適用。 

珊珊認為超級工作者的核心不在於速度，而是一個人能 cover 的職能比以前多更多。過去在專業分工的時代，編輯只能當編輯；現在有了 AI，編輯可以往前做使用者研究、往後做設計排版，甚至寫出過去需要工程師才能完成的試算工具。珊珊也分享了 Josh Bersin 提出的四個階段：從單純跟 AI 對話、到給它公司與部門的 context、到建立多個 Agent 協作的工作流、最後到完全自主代理。她認為自己目前在第二到第三階段之間，而對內容工作來說，完全自主未必是該追求的目標——需求的判斷和品質的把關，目前還是得由人來做。

AI 讓你更強，也可能讓你更累

珊珊坦承，用 AI 加速工作後反而更累、更焦慮。因為知道有一個不休息的數位員工隨時待命，就會忍不住一直下指令，完全失去離線時間。更深層的問題是，AI 把所有簡單的搬運工作都做完後，留給人類的全是需要深度思考的高強度認知工作。她也分享了一個反直覺的觀察：過去那些看似無聊的複製貼上，其實是讓大腦喘息的緩衝。如果人整天只做困難的事，真的做得下去嗎？這是每個開始深度使用 AI 的人都會面臨的課題。但珊珊的選擇很明確：她沒有因為做得快就多發電子報，而是把省下的時間拿去做 AI 做不到的事：跟更多不同領域的人交流，採集只有人能帶回來的故事與洞察。

給個人與主管的行動建議

對於想開始善用 AI 的個人，珊珊建議直接開啟任何一個 AI，把自己的工作角色、主要任務、KPI 告訴它，然後問「我的工作如果要請 AI 幫忙，可以怎麼開始？」跟 AI 學習如何用 AI，是目前最好的起步方式。對於企業主管，珊珊則強調「一定要自己下場玩」，不能只在旁邊喊加油。只有親身體驗 AI 能做什麼，才能重新設計團隊的工作流程。更重要的是，主管需要想清楚：當員工都被 AI 加速之後，有沒有準備好更多有價值的事情給他們做？當超級工作者開始 burn out 的時候，誰來關注他們的身心狀態？這些才是 AI 時代管理者真正該面對的課題。

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