前陣子剛好有講座分享的機會，分享自己培養個人優勢的經驗。藉此機會我也把部分分享內容整理成文章，和也在尋找方向、或已經有目標卻不知道如何繼續累積能力的人分享。
身為學生的我常常在思考一個問題，如果同一個職缺收到很多背景相似的履歷，大家都有科系專業與基本職場素養，那麼我究竟憑什麼脫穎而出？我在實習的公司裡看過一位很鮮明的例子，同事也是生醫相關科系出身，卻特別擅長電腦和軟體。在 AI 出現以前，他就能自己寫程式，替部門製作數位工具、改善工作流程。久而久之，部門只要討論流程自動化或新工具，主管們都會很仰賴他，使他在其中扮演很重要的角色。後來，他更是調到公司位於亞太區的數位工具相關部門。
這件事讓我看到，一項看似只是個人興趣的能力，如果能持續替團隊解決問題，就可能成為清楚的專業標籤，也能讓人看見原本職務之外的新機會。我因此開始問自己：如果有一天，同事遇到某一類問題也會想到我，那會是什麼？
先找到值得經營的強項
我用 80/20 法則來思考自己的潛在優勢。我很喜歡 USPACE 共同創辦人王佑哲學長分享的觀點：補救弱點是對天賦最大的浪費。與其把大量時間都花在補強弱點，不如辨認自己能創造價值的天賦，再投入心力把它發展起來。
我用三個指標尋找自己可能的強項：
- 同樣花一段時間，自己是否做得比別人快又好，或注意到別人沒注意的細節？
- 別人遇到這類問題時，會不會主動想到你、來問你的意見？
畢竟優勢不只是自己覺得擅長而已，也要能被周遭的人看見。- 自己是否有意願持續精進？
有些事雖然做得不錯，但每做一次都很內耗，就未必適合長期經營。
以我自己來說，我研究軟體和生產力工具時很有興趣，也願意繼續深入；身邊的人也會來問我相關問題。這些觀察讓我逐漸意識到，軟體與工具應用可能是值得刻意經營的方向。
如何有效與 AI 協作
在有意識地經營軟體和生產力工具一段時間後，AI 出現了。它讓我的學習方式和可以實踐的方向都產生很大的轉變。然而究竟怎樣才算正確使用 AI，目前我還沒有找到一套我認為完美的正解。以下想分享的，是我這幾年的使用心得，以及我從其他專家的觀點中整理出來的幾個做法。
一、預設讓 AI 協助解決遇到的問題
我曾聽 LINE 前總經理陶韻智 Sting 分享一個觀念：遇到問題時，要預設讓 AI 協助處理，不要還沒開始就先入為主的先替 AI 判定它做不到。當我們越清楚想要的成果，就越能把需求說明白，讓 AI 依照目標協助完成任務。
像是我現在製作簡報時，我都會直接和 ChatGPT 討論內容、整理大綱，再請 Claude Cowork 依照大綱製作簡報與動畫。之後我用註記說明希望修改的地方，讓它繼續調整，如此一來就可以省下調整排版的時間，可以專注在著重內容的呈現，也可以製作出以前因自己技術不足所無法實現的簡報設計。當然我是經過多次嘗試才找出我最習慣的工具組合，像是 Claude Design、Open Design、Gemini Notebook、Gemini、Gamma、Codex Work 和 Claude Cowork 我其實都有用過，也推薦大家找看看自己最趁手的工具。
我也曾因為太晚看到信件而錯過邀約，於是和 ChatGPT Codex 討論如何避免漏信。後來我依照建議設定重要郵件分級，再把最重要的信件用 LINE 通知我，最後就有了每天信件自動分級通知的功能。這些做法都是從實際遇到的問題開始，讓 AI 參與，再逐步做出真正能派上用場的流程。
二、讓 AI 反過來拷問自己、進化自己
軟體開發者與教育者 Matt Pocock 分享過「Grill Me」的做法：讓 AI 一題一題追問計畫或設計，釐清需求、假設和還沒想清楚的細節，再進入實作。
我除了將其應用在開發流程外，我也在準備重要事情時套用這個方法。準備碩士口試時，我曾請 AI 閱讀我的簡報和論文，扮演口試委員提出一連串問題。AI 的追問讓我能提早發現還沒想清楚的地方，並練習如何說明自己的研究。
另一方面我會請 AI 定期回顧近幾天的對話：哪些提示詞寫得清楚、哪些地方可以描述得更具體；以及定期健檢整套 harness，也就是我和 AI 合作時使用的流程與規則，有沒有可以優化的地方。透過持續檢視 prompt 和 harness，讓自己跟 AI 一起進步，也比較不會把思考過程整個外包出去。
三、邊做邊學，但也要對成果負責
AI 出現後，很多事不必等到完全熟悉才開始。可以先做出一個雛形，再快速修改、反覆測試；完成後也可以請 AI 解釋它剛才做了什麼，以及為什麼這樣做。從成果回頭學原理，不僅可以加快學習、更快獲得成就感，之後與 AI 的協作也可以更清楚的表達需求，就能越來越順暢，形成良好的循環。
像是我第一次寫 App 時，根本不知道版本控制是什麼，常常遇到新增功能後舊功能壞掉的問題，我問 AI 才知道可以用 Git 管理程式版本。理解這個概念後，後續開發時我就沒有再遇到同類問題，我也能夠精準的告訴他我現在想要 commit 或 merge 之類的相關操作，省下更多溝通成本。
不過，做中學不代表對於自己尚未熟悉的部分不需要負責。如果是自己做的小專案倒是無傷大雅，但如果一旦是要讓其他人使用，甚至是要收費，我認為就要衡量自己是否有能力處理可能出現意料之外問題，因為即使 AI 幫忙完成了作品，最後交付成果的人仍要負責。
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有效放大個人優勢
除了學會與 AI 協作，在找到個人優勢後，怎麼讓它持續成長、和其他能力連結，並留下看得見的成果呢？我把自己的觀察和經驗整理成五個方向。
一、讓學習本身有樂趣
長期學習的動力，最好來自對學習過程的興趣和成就感，而不只是靠意志力逼自己完成。我曾看過圖文作家洋蔥分享他所觀察到的 YouTuber 阿滴，裡面提到阿滴能在短時間接觸多種語言和興趣，是因為他以學習這件事情能讓他感到快樂作為原動力，這也是我目前在思考要如何達到的目標。到目前為止，我摸索到對我來說降低開始學習的門檻和阻力，會讓我更容易持續。這應該跟《原子習慣》的觀點是一致的：讓想養成的行為更容易開始，有助於把它變成日常。
二、理解並接受 J 曲線
學新工具或新方法時，前期可能比舊方法更慢，因為需要時間摸索。因此不要只看當下的效率，而是看之後能不能帶來長期的效益。我媽媽曾遇到需要處理績效資料、計算獎金和分批寄信的工作，她平常都要花約兩個小時處理，這次她詢問 AI 有沒有加速方法，後來花了一整個下午摸索 Excel 和 Outlook 的巨集，把原本繁瑣的流程自動化。流程做好後，之後不到十秒就能處理好所有的工作。這就是我理解的 J 曲線：前面雖然投入更多時間，但後期的效益是是顯著增加的。
三、在不同領域之間尋找交集
找到第一項優勢後，可以再看看它能和哪些興趣或能力結合。不同能力交會的地方，有時會開闢出更少人注意到的方向。
我平常會記下遇到的不熟悉單字，來源包括想到中文卻不知道英文怎麼說、閱讀文章碰到生字，或使用 AI 口說 App 練習時遇到的詞。我以前的做法是逐一查詢、貼到 Notion 再找時間背誦，但這樣很花時間，也不容易確認自己是否真的記住，於是我在能夠順暢使用 AI 後，把這些痛點整理出來，做成 Vocab Memorizer 這個 Web app，現在當我輸入中文或英文後，內建 AI 會依照我設定的格式產生包含解釋、例句、常用用法、同義反義等內容的單字卡，還能用選擇題、填充題和遺忘曲線協助複習，更有不少我自己新增的小功能，讓我能專心在學習單字這件事情本身。
如果你還沒有什麼想法，或許也可以問問 AI ，請它協助我們整理想法、把需求轉成原型。試著把自己已經有、或想培養的兩項能力放在一起，問問看它們能否解決一個實際困擾，或某個較少人留意的問題。
四、不要輕忽每一段學習經驗
有些經驗當下看不出用途，日後卻可能在意想不到的地方派上用場。Steve Jobs 在史丹佛大學畢業典禮演講中，曾以「connecting the dots」說明這個體會：他年輕時旁聽書法課，當時無法預料這段學習會有什麼影響；多年後，這段經驗影響了第一代 Macintosh 的字體設計。回頭看，那些看似無關的點才逐漸連成一條線。
我自己的例子是因為興趣學的攝影和修圖，後來實習的部門需要拍攝藥品外觀與建檔，這段經驗剛好就派上用場。因此不要只因為某一段經驗和未來工作沒有直接關係，就先認定它沒有價值。
五、讓投入留下看得見的成果
能力若只停留在「我會」，別人不一定知道，但把學習轉成具體成果，就能留下證明。我透過個人網站、文章、合作業配、自己開發的軟體、課程證照和講師經驗，呈現自己在軟體應用上的投入。
每個人適合的成果形式不一樣，也可以經營自媒體、舉辦讀書會、主持社群或考取證照。透過輸出整理所學，不只留下足跡，也能讓自己學得更紮實。
結語：在 AI 時代，如何保有身為人的價值
身處 AI 時代，可能是幸運，也可能是不幸。AI 像催化劑，會放大我們的想法與行動；它能把方向推向哪裡，仍取決於我們如何設定目標、判斷成果。工具會不斷更迭，但人的品味、判斷、直覺、交叉查證能力，以及願意對結果負責的態度，是 AI 沒有辦法取代的。當 AI 生成一份結果或提供多種選項，我們是否問過自己：成果真的有符合需求、解決問題嗎？我有理解各選項的優缺點後再做決定嗎？最後的選擇與後果，我是否願意承擔？
培養個人優勢，未必需要一開始就看清終點。可以先從一項願意長期投入的能力開始，把它和其他經驗連結，再透過實際輸出留下成果。多接觸、多嘗試，也持續回頭觀察自己；原本看似分散的經驗，可能會逐漸連成新的方向。對我來說，這就是 AI 時代需要練習的能力：善用 AI 放大行動，同時保留自己的判斷、理解與責任。
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