為什麼開始學

其實一開始，就是從大環境 AI 大爆發開始，各家 AI 都表現得不錯，所以我就四處嘗試，一家一家去用，用一用發現每家的脾氣都不一樣，有的你一開始覺得它很聰明，真的交一件事給它做又沒那麼好，有的你一開始覺得它很平常，用到後面又發現它其實會做很多事，所以我的用法，從一開始的「試一試」，變成「每天都在用」，就是說，以前那時候是比較像測試，現在是每天都會用到的東西，我這段時間對 AI 的看法也跟著變了，所以我其實沒有很系統地在學，就是我一家一家去試，試了之後就試著讓它們做一些小東西，然後看著它們的產出，才慢慢知道哪一家的強項在哪裡，哪一家的弱項又在哪裡，也知道哪一種事該丟給哪家，下一次要做東西時先試哪家。

我做了二十年的網站，現在的工作室加上我總共六個人，而我又自己獨立一個部門是專門開發協助提升內部效率工具的。我每天在做的事情其實就是三件：研究 AI，然後想怎麼把工作流程變順，然後提升工作效率，我這三件事，不是接案、不是寫程式、也不是管人，這三件事也不是三件分開的事，我每天研究的，就是丟東西給這些 AI 做，然後看產出，想哪裡要調、SOP 要放哪裡，這就是在想怎麼把工作流程變順，以前我自己做的事，現在交給 agent 做，我只看結果，效率就提上去了，所以我真的覺得，這就是我最大的變化，因為我以前的「一條龍」，是說我自己全做，從想需求、畫介面、寫程式、上線到維運，都要我自己，就是說一個案子從接到到做完，中間沒有人可以幫我，現在的一條龍，已經不是那個意思了，是我建了一套會自己長大的流程，然後讓 agent 在那個流程裡面工作。

怎麼學的

我的學習方式其實沒有什麼方法，就是看到什麼都丟給它們做一次，然後看它交出來的東西能不能用，能用的留下，不能用的換一家再丟一次，比如說要一頁 landing page，我就丟給它，它做完我看，畫圖也是，動畫也是，我就是這樣一家一家、一件事一件事地體會各個 AI 的產出結果，這個過程裡我慢慢摸出每家的脾氣，一開始我並不知道這些脾氣，就是丟、看結果，丟得多、看得多，自然就會出來了，如果要用一句話講，我會說 Claude 是做事最規矩的那個，你給它一件事，它會很老實地照著做，要什麼給什麼，比較不會自己跑去別的地方，所以這種事交給它最穩，因為你不用一直盯著，我可以去做別的事，它做完了我看，看得過去就可以。

其他幾家，ChatGPT 是綜合能力最強的，你丟什麼過去它都接得住，而且大部分時候結果真的比較可用，所以我有東西要做的時候，第一個想到的通常是它，不是因為它最規矩，是因為「我丟」跟「它做到」之間的距離最近，很多事我都是先丟它。Gemini 基本上就是油嘴滑舌的業務，講得都挺好聽，你真的要看產出的時候就發現，有些還差很多，所以它講的東西我會聽，但最後拿去做事還是看結果，業務說得再好，產出不行就是不行，這是最早的時候用它們，最容易吃虧的地方，講得漂亮跟做得出來是兩件事。Meta 跟 Grok 呢，是 ChatGPT 不能用時的替代品拿出來用，但說實話，表現不如預期，如果只用一家，那一家不能用時東西就真的做不了，所以它們對我來講，就是保證我不會被卡住而已，不要期許太高。

至於我花多少時間在這上面，我只能講的就是，每天 5～6 個小時，每週 5 天，每天都在跟這些 AI 聊天，用它們畫圖、做 landing page、做動畫，然後自己看結果，這就是我唯一的學習方式，就是用，然後看產出，看不慣就換一家用，因為換一家再做一次，我才知道另一家做同一件事的結果長什麼樣，兩家做同一件事放在一起看，差距最清楚，你問我怎麼知道它行不行，答案很簡單，就是做一件真的要做的事丟給它，看它交出來的東西能不能用，這比看它會不會講話可靠多了。很土法煉鋼吧！

工作哪裡變了

這裡就要講我講的「一條龍 2026 版」了，也就是 AI 版的一條龍，我照我實際做的順序寫，它不是一件事一件事各不相干的清單，是一步一步長出來的，後面的一步都建立在前面一步上面，就由最開始怎麼試的那些事講起。一開始，我是一家一家個別測試，了解差異化，看哪一家適合做哪一種事，因為當時我根本不知道「好」是怎麼樣的，所以只能自己一家一家做下去，做完了看產出，才知道這一家的差距在哪裡。後來，我開始用 openclaw 跟 hermes agent，它們一開始也只是跟我聊天、做點小東西，但接著發生的事是，它們變成有記憶會成長的 agent，就是說它上次學到的東西，這一次它還記得，下次做會比這次好，它不再是每天一個樣子的工具，它是會一直在長的。

再後來，我給它們信箱與硬碟，還有 headless 瀏覽器，等於給它們手腳，它們就不再只是跟我聊天了。讀，是它們自己去找資料來讀。存，是它們把自己做的東西收回來存好，上網頁，是它們自己開頁面看內容，然後自己決定下一步，它們的自我進化能力就是這樣提升上去的，因為以前我只會告訴它們事情，現在它們可以自己去找資料了。到這裡，它們可以獨立完成系統開發，不需要我一步一步帶，是我講我要做什麼，它們自己去做，我只要看產出，從想怎麼做到寫出來、看動不動得了，它們自己會處理，以前這種事是我要自己寫程式，現在是它們寫，我驗收。

還有，我可以透過 Discord 或 Telegram 直接下指令，看到什麼要它們做的，不用坐到電腦前面，發一個訊息就出去了。接著，我建立看板，讓各個不同 agent 協作，建立工作流程並優化流程，不是我跟它們每一個單獨交代，是它們在看板上討論、分工，我在旁邊看，看哪裡不對就調，調的就是改由哪個 agent 做哪一段。

到目前，它們已經可以自行完成不少任務，例如主機管理、系統開發、做 wireframe、畫 UI 介面、圖片生成、影片生成、簡易影片剪輯、聲音剪輯等等，你看到它們能做的範圍，已經不是只有寫程式，是連到圖、影片、聲音、主機都有，這些事以前的我全做，做錯了要自己重做，現在它們做，做錯它們重做，我只看結果。我把這一段寫下來，才發現最重要的其實不是「它們會做多少事」，是升級的順序，先個別試，再給它們記憶，再給它們手腳，最後才建看板讓它們協作，這是一條你真的可以照著走的路，我就走在那個流程裡面，它長到哪裡，我的工作範圍就跟到哪裡，所以標題才叫「一條龍 2026 版」，舊版是一條龍全在我身上，新版是一條龍在我建的流程裡。

現在怎麼分工

目前我用 Claude Code 做 agent 們的主管，主管就是巡看板、調 SOP、改流程的那一個，所以我就三不五時去巡一下看板，調整、優化 SOP，其他 agent 都會自行作業並透過看板做討論，意思是說，它們不是要等我開會才動，是它們自己會講、自己會分，誰做哪一段、做完交給誰，是它們自己談出來的，不是我在前面派工，我只負責巡。目前我使用 opencode go 搭配 openclaw 做副主管，副主管就是主管不在時自動代理、接手負責的那一個，所以就算我哪天沒看，事情不會停在那裡等，該走的流程照走。然後再搭配三個 hermes agent 去做企劃師、設計師的角色，企劃師就是把企劃的事情做掉的那個，負責把要做的事想清楚、排出來，設計師就是把設計的事情做掉的那個，負責把畫面做出來，各管各的那一段，自己那一塊做完了，就把東西丟回看板上讓下一段接，目前運作起來還蠻不錯。

你會發現我的位置真的變了，我以前是「做事的人」，現在我比較像「巡看板、改 SOP 的人」，我現在管的其實是流程，不是案子。我甚至不需要自己盯時程，有個 hermes agent 會做到這件事！我現在做的事，說到底就是把自己從流程裡面抽出來，變成流程外面的那個人，流程自己會轉，我只看哪裡不對，以前我看哪裡不對，要自己動手，現在我就只是把哪裡不對告訴它們，我看到不對的地方就一輪一輪去修，流程就一輪一輪變順，agent 就一輪一輪做得更多。

最後一句話

用自己喜歡的工作流程來建立 AI agent 的工作流程，並且逐輪優化，才是真的能提升生活的用法。

如果你也希望跟我一樣使用claude code 歡迎使用我的邀請連結https://claude.ai/referral/8XAxS5siuA，你將可以免費試用一週。