將每週重複的工作，轉化為自動化指令

過往案例 · 房地產研究工作者，報名前只用過聊天版

拿到手冊不到兩週，三條資料線自己排程跑起來

每日新聞十幾個來源自動抓取判讀、十萬多筆政府交易資料每十天自動更新，都是他照手冊自己做出來的，比原本規劃快了將近一個月。第一堂我們沒有從頭教，改成練習怎麼證明畫面上的「成功」是真的。

過往案例 · 職涯教練，零程式背景

篩履歷的指令做出來，她自己拿舊資料反向驗證命中率

先拿離職員工的履歷回頭測，再到後台逐一核對名單，五六成以上才放心推廣到其他職缺。AI 把會議發言人認錯，她自己推導出規則寫進設定檔，之後遇到新問題都回到「人怎麼做、AI 少了什麼」去找答案。

過往案例 · 公司主管，一人扛多個專案

五堂之間，跟 AI 協作的工作從兩成變成五六成

沒等指定作業，自己做出公文和提案書兩個工作流；三十份報價單派四個子助手分頭讀，她只看整理好的結果。她的說法是：以前是別人執行、我審核，現在是 AI 執行、我審核。

過往案例 · 金融業分析師，非工程背景

他說「你要先知道怎麼用，才知道自己不知道什麼」

社群觀察儀表板每六小時自動更新、筆記庫三台機器自動同步、四千多份 PDF 轉成 AI 讀得懂的格式，這些是他上完課自己搭起來的。本機轉錄的品質他自己做了對帳，結果比付費服務好。

過往案例 · 實體店經營者，公司事情忙不過來

第一堂清出 22GB，當場做出語音轉逐字的指令

之後他自己寫了五階段的工作框架來復盤跟 AI 的協作，第三堂已經能自己請 AI 生成一個收尾用的指令。我覺得他最大的變化是知道要把每次跑順的步驟落成檔案，不再只留在對話裡。

過往案例 · 8 人服務團隊

每月 160 小時手動報表 → 12 小時

三週內把月報整條 pipeline 拆解成指令，由原本一人專職整理變成全團隊都能跑。