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)
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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。