創作邦週報 #052 — AI 最厲害的不是回答，而是幫你把問題釐清
本文為當期電子報存檔，活動、優惠與工具狀態以原發布時間為準。
【編輯室手記】The Editor's Note
最近有幾週沒有發電子報，主要是因為這段時間一直在準備各種顧問相關的工作，加上一些接案也比較忙。
不過，我也趁這段時間累積、規劃了不少更完整的內容，包含許多實際使用 AI 的心得與應用方式。接下來會再陸續整理出來，慢慢跟大家分享。
【本週目錄】Table of Contents
- 【每週隨筆：觀點與實戰】AI 最厲害的不是回答，而是幫你把問題釐清
- 【Kevin 的分享誌】AI HOT／Reve／Canva Code 2.0
- 【每週更新精選】近期社群分享／設計週報／AI 設計快訊
【每週隨筆：觀點與實戰】
AI 最厲害的不是回答，而是幫你把問題釐清
很多時候，我們不是沒有想法，而是一次要處理的事情太多，連自己都不知道該從哪個問題開始說起。
大家使用 AI 時，常常會把需求一次講完，接著請它直接產出結果。這種方式處理簡單任務沒有太大問題，但事情一複雜，就很容易出現落差。
AI 收到不完整的資訊後，往往會自己補上缺口，最後產出的內容看起來很完整，卻不一定真正符合我們的想法。
後來我發現，與其努力寫出一份很長、很完整的提示詞，不如讓 AI 用訪談的方式，一次問我一個問題。
AI 不是替我檢查，而是幫我把問題問清楚
以產品功能檢查為例，AI 可以先理解產品的內容、功能與目前的背景，但實際看著畫面、操作產品和判斷體驗的人，仍然是我。
我會讓 AI 依照產品內容逐一提問。我一邊看著畫面，一邊回答自己的實際感受：這個介面是不是需要調整、功能哪裡看起來奇怪、文案是否不夠清楚，或者操作流程有沒有不符合預期。
AI 不需要假裝代替我體驗產品。它更像是一位很有耐心的訪談者，負責引導我把觀察說出來，確認哪些地方還沒談到，並且把前後資訊連起來。
真正的體驗與價值判斷仍然來自我，AI 則負責讓這些原本散在腦中的想法，不會講到一半就漏掉。
一次只問一題，比一次把所有事情講完更有效
複雜工作最累的地方，常常不是沒有答案，而是不知道該從哪一段開始講。
如果有人叫你一次說完網站的定位、所有頁面、功能問題、介面感受和文案調整，光是整理順序就很有壓力。即使真的講完，內容也很可能東一塊、西一塊，之後還要花時間重新分類。
訪談模式會把一個大問題拆成很多可以回答的小問題。
AI 每次只問一題，我只需要專注看現在這個功能或畫面。回答後，AI 再根據我的內容追問下一個缺口。整個過程不只是減輕回答壓力，更重要的是讓問題可以被一層一層梳理清楚。
如果某個回饋還不夠具體，AI 可以繼續追問：「你覺得奇怪的是畫面配置、操作方式，還是文字說明？」如果我提出修改方向，它也可以確認理想結果應該是什麼，避免最後只留下「這裡需要調整」這種難以執行的紀錄。
訪談結束後，AI 會把內容變成可以執行的結果
訪談不是結束在一份逐字稿。
AI 會把完整內容有條理地記錄下來，整理不同問題之間的關係，再依照需求補充建議和待辦事項。原本只是邊看畫面邊說出的感受，最後可以變成一份清楚的產品檢查紀錄。
當我確認整理結果沒有誤解，還可以讓 AI 接著協助執行。例如修改文案、調整內容、整理規格，或者將工作拆給後續使用的工具。
這讓訪談不只是一種收集意見的方法，而是把想法轉成行動的入口。
同一份訪談內容，可以延伸到不同工具
我覺得這套流程最有價值的地方，是整理完成後，內容不需要停在原本的對話裡。
它可以繼續往不同方向使用：
- 連接專案管理工具，例如把產品檢查結果送到 Linear，依照不同功能或問題拆成一張張可執行的工單
- 製作成社群內容，把值得分享的方法、踩坑或觀點整理成貼文，依照平台需求調整格式，後續甚至直接安排排程
- 匯入個人知識庫，保留當時的問題、判斷與做法，之後遇到類似情況時就能重新使用
同一段訪談，因此不只是一次工作的紀錄。它可以同時成為專案執行資料、內容素材和未來能繼續累積的知識。
這是一種互動式思考，不只是讓 AI 自己深度思考
我很喜歡訪談模式，因為它和單純請 AI 自己「想得更深入」不太一樣。
AI 自己思考，可以補充架構與可能性，但如果缺少我的經驗、偏好和判斷，它仍然可能產出一份看起來正確、卻不像我的內容。
訪談是一種互動式思考。AI 提供問題，我提供真實觀察；AI 整理內容，我再確認是否準確。透過來回溝通，原本模糊的想法會越來越具體，也更容易變成能真正執行的工作。
這個方法不只適合產品檢查。規劃網頁、整理大型修改、製作簡報、撰寫文章或設計課程時，都可以先讓 AI 訪談。需要更深入地檢查假設時，也可以使用 Grill Me 這類 Skill，請 AI 從不同角度追問，直到重要問題都被說清楚。
如果你也想試，可以直接告訴 AI：
先不要產出結果。請根據我的目標一次問一個問題，每次等我回答後，再決定下一題。當資訊足夠時，先替我整理完整內容、建議與待辦，等我確認後再執行。
對我來說，AI 訪談最重要的不是讓我少說幾句話，而是幫我把複雜問題梳理清楚，接著把內容送往工單、貼文、知識庫或實際執行。
事情不只變得更有條理，也更容易真正被做好。
【Kevin 的分享誌】
🔥 AI HOT：快速掌握近期 AI 熱點
AI HOT 會透過 AI 收集並挑選社群上較有熱度的各類 AI 新聞。
我覺得很實用的一點是，它會比較同一則消息被多少個不同信源提及，再將熱門內容整理、排序，讓我們不用逐一瀏覽大量資訊，也能快速掌握目前大家正在關注的 AI 話題。
如果你平常想追蹤 AI 熱點，可以把它當成其中一個資訊入口。
🎨 Reve：更貼近設計師工作方式的 AI 圖像工具
Reve 除了能用 AI 生成圖片，也提供更貼近設計師使用習慣的編輯功能。
它的 Live Layers 可以將文字、圖片、Logo 與圖形分成不同圖層，個別調整位置、尺寸、透明度與排列順序，不需要每次修改都重新生成整張圖片。對設計師來說，這種操作方式有更高的控制感，也更容易繼續完成後續排版。
👉 前往 Reve
💻 Canva Code 2.0：生成之後，還能像 Canva 設計一樣直接編輯
Canva Code 2.0 可以透過文字提示生成網站、App 與互動式內容，但我覺得更值得注意的是它生成之後的編輯方式。
你可以直接在熟悉的 Canva 編輯器裡修改文字、圖片、字體、顏色與品牌素材，不需要每次調整都重新下提示詞。它也支援匯入 HTML，讓你把其他 AI 工具產生的內容帶進 Canva 繼續編輯。
對不熟悉程式的人來說，這讓 Vibe Coding 更接近原本熟悉的視覺設計流程。
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【結語】
前陣子雖然比較忙，也有幾週沒有寄出電子報，但這段時間其實累積了不少想深入分享的 AI 應用心得。
接下來我會陸續把這些內容整理出來，希望不只是介紹新工具，也能分享它們如何真正進入設計、內容與工作的流程。
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