跟 AI 協作久了，我發現最核心的心法其實就兩個字：收斂跟發散。不斷地在這兩個模式之間切換，就是我每天的工作流。
收斂與發散
我把 AI 的用法整理成兩大分類，八個動作：
收斂： 收集、整理、分析、摘要。把散亂的資訊壓縮成結構化的東西。
發散： 發想、創作、模仿、開發。從結構化的東西展開成新的產出。
舉個實際例子。我想開發一個輔助分析的工具，流程長這樣：
- 收斂：先把範例資料送給 AI，加上我獨立的分析結果，請它整理我的分析重點，比對數據告訴我哪裡遺漏。
- 發散：請它發想遺漏的部分可以怎麼判斷，有哪些額外建議可以加進來。
- 收斂：把新建議整合進去，提煉摘要出一個分析 Guidebook。
- 發散：用 Guidebook 的精神創作指令，讓 AI 模仿我去分析一份新的資料。同時我也獨立分析一次。
- 收斂：比對 AI 跟我各自產出的結果，回來校準 Guidebook。
- 發散：最後把 Guidebook 開發成自動化程式或工具。
中間你還要不斷保持追問的精神。覺得做得不好就告訴它哪裡不好讓它修正，覺得不知道怎麼溝通，也可以請它告訴你：要完成你的目的需要經過哪幾個流程，讓它帶著你一步一步來。
你的靈活思考，才是 AI 能夠發揮軍師力量的關鍵。
個人知識庫：瘋子式錄音法
我現在做任何事情都會記錄我是怎麼做的。方法很簡單也很瘋：邊做邊用語音自言自語，錄下來。有跟人接觸的場合，也會在徵求對方同意後錄音。然後通通轉成文字。
大概十個樣本以內，就能建構個人的做事 know-how 知識庫助理。從此之後工作效率大增，因為你的 AI 不再是一個通用的語言模型，而是真的了解你做事方式的分身。
建議用 Gemini API 搭配批量轉錄腳本。影片、文章、課程建議全部先文字化，按內容做初步分類。確定分類沒問題後，開始蒸餾，把冗言贅字去掉，只留精華。我自己 80 萬字、350 多個檔案，蒸餾完剩 12 萬字、50 幾個檔案。
最後還要回來比對原文，確保蒸餾過程沒有遺漏重要內容。這一步不能省。
多 Agent 並行的日常
現在四個終端視窗同時跑已經是常態。一個在處理影片搬運，一個在做影片翻譯，一個在跑網站 SEO 最佳化，第四個在跑個人財務模擬。每個視窗裡面可能還有多個 sub-agent 並行。
200 USD 的 Claude 訂閱，體感上可以用出 2000 甚至更高的價值。
但我也想說一句：很多人真的不需要用到最極端的配置。先學會在工作專注的時間把 agent 管理好，學會管理 AI 做事最優先。不在電腦前的時間讓自己好好休息，不是嗎？
工作與生活的界線
有了 AI 之後，工作與生活的界線變得模糊。無時無刻都可以跟 AI 交互，壓力會很大。就像住在公司隔壁最方便，但我們還是需要一個通勤來當時間跟距離的分隔，達到 work-life balance。
我自己的做法是：讓 AI agent 幫我加班工作到凌晨五點，但我本人十一點就睡了。AI 跑的時候我不會閒著的時間，拿來思考怎麼驗收、怎麼給明確指令、嘗試理解它改動的邏輯。但該休息的時候就休息。
哪些要交給 AI，哪些要交給自己，整個工作流需要不斷動態重構。這不是一次性的決定，是每天都在做的判斷。