你用 AI 都在做什麼？改錯字、整理會議紀錄、把信寫得客氣一點……這些都很好用，但如果 AI 只幫你「做得更快」，其實只用到它很小一部分的能力。
💡 這篇方法從哪來？
Anthropic 負責 Claude.ai、Cowork 與 Claude Code 桌面版工程的主管 Felix Rieseberg，2026 年 10 月 13 日在個人部落格發表〈How to be more ambitious: A tutorial for humans with models〉。他把使用 AI 的「野心」分成四個方向：
．速度：同樣的事做得更快（大多數人停在這裡）
．高度：交代想要的「結果」，不只交代單一任務
．深度：用該領域頂尖專家的方法和原始資料來做
．廣度：借用其他領域的知識、工具和技巧
速度大家都會用，下面拆解另外 3 招，每招都附上可以直接改寫的職場例子。
1️⃣ 第一招「高度」：從交代任務，改成交代結果
他舉自己的例子：以前請 Claude 修一個一個當機問題，後來改成請它「讓 App 保持不當機」，並讓它能讀當機報告、對應程式版本、在不同作業系統上重現與驗證修正。
套到上班族的「季度檢討簡報」，可以一層一層往上拉：
．一般版：幫我把這季數字填進簡報範本
．高一層：說明這季哪些地方變了、為什麼變、接下來該怎麼做
．再高一層：找出最急的 3 個決策，幫每個決策先寫好正反兩方的論點
．最高一層：設計一個比季度簡報更好的檢討方式，用過去的資料驗證，並跟現行做法並行一季比較
自問一句：「這件事做完之後，我真正想發生什麼？」答案就是你該交給 AI 的目標。
2️⃣ 第二招「深度」：要求用專家的方法，而不是更長的答案
深度不是要 AI 寫更多字，而是要它像該領域最頂尖的人那樣做事。例如分析客戶流失：
．不要只要一張整理好的表格，請它用資料科學家和統計學家會用的方法
．不要先假設「流失是新手引導沒做好」，請它從原始資料重新驗證這個假設
．目標也可以訂得更積極：他舉例，網頁載入要 10 秒時，與其要求改成 5 秒，不如直接要求 200 毫秒，並告訴 AI 這個目標是合理的
可以先把這段話貼在任務前面（依原文概念改寫）：
「我要的是更深入的版本，不是更長的版本。請先告訴我：
① 這個領域的頂尖專家會做、但我沒要求的事是什麼？
② 他們會從哪些最原始的資料開始？
③ 他們會用哪些具體的方法和工具？
④ 除了你和我之外，有什麼方法可以確認結果是對的？
接著，請把我的需求改寫成要求上述做法的版本。」
3️⃣ 第三招「廣度」：把名詞改成動詞，找來跨領域的專家
他建議把任務的「名詞」換成「動詞」，就會想到其他領域的人能幫忙。例如「季度檢討」改寫成「讓很忙的人在 30 分鐘內相信一個因果故事，並在不確定中做出決定」，你就會想到：分析師、記者、編輯都能派上用場。
要找漏洞時，也可以請 AI 從「放空的投資人」「鑑識會計師」這類角度挑毛病。
注意：他特別提醒，要請 AI「做」這些專家會做的事，而不是「模仿」他們的口吻寫作，單純角色扮演不會讓結果更好。
⚠️ 三個常見錯誤
❌ 目標訂太空泛：「幫我賺錢」這種指令，在 2026 年對多數工作還行不通，目標要具體、可檢查
❌ 讓 AI 自己打分數：他明確提醒，現階段模型還不適合評斷自己的成果，要用外部方式驗證，例如回原始資料重算、用沒看過的資料測試、跟過去紀錄比對
❌ 每件事都硬拉高度：高度最適合「看結果」的工作，例如報告、分析、流程改善；偏創意的工作不一定適用
✏️ 小練習
挑一件你這週要交給 AI 的工作，用三個問題重寫一次指令：
．高度：做完之後，我真正想發生什麼？
．深度：這個領域最厲害的人會怎麼做？從什麼資料開始？
．廣度：把任務改成動詞，還有哪個領域的人能幫上忙？
比比看，兩個版本的 AI 回答差在哪裡。
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．【免費課程】AI工作術 第1堂｜用AI寫企劃（先定讀者、目的，再請 AI 給主張和大綱）
．【免費課程】AI工作術 第2堂｜用AI做研究（比對來源、區分事實與推測）
．【免費課程】AI工作術 第3堂｜用AI看數據（把疑問寫成決策問題）
．【免費課程】AI工作術 第4堂｜用AI審提案（請 AI 扮演反方）
你平常用 AI 最常停在哪一層？速度、高度、深度還是廣度？歡迎留言分享你改寫前後的指令！
資料來源：
※ 文中提示詞為依原文概念改寫的中文版本，季度簡報、客戶流失、網頁速度等例子出自原文。
