怎麼讓 AI 為自己所用？我自學 AI 幾千小時，靠的是多看、多想、多做

我從 2025 年 4 月領失業補助開始自學 AI，到現在累積好幾千個小時，最有用的方法就是多看、多想、多做連成循環。多看別人用 AI 做了什麼，多想能不能用在自己身上，再動手做出來。能力長最快的時候，是我把多做這一步交給 AI Agent 去跑，自己只負責挑方向和驗收結果。想讓 AI 為自己所用，從手上的工作開始最容易上手。

我在 2025 年 11 月第一次靠 AI 賺到錢，2026 年 1 月上了 n8n 年會當講者，9 月開了 AI Agent 自學網，現在付費學員超過 1000 位。這一路沒有人帶，都是自己摸出來的，所以這篇把我實際在用的方法整理給你，也講清楚哪些地方我也還在試。

多看、多想、多做，三件事要接成循環

有一次分享會上我問大家，多看、多想、多做，哪一個最能讓 AI 能力變強，聊天室最多人選多做。

我的經驗是三個都要。

• 多看，看別人用 AI 做了什麼、又發現了什麼新東西。這也是我一直做自媒體、一直看別人分享的原因。
• 多想，看完想一下，這個我能用嗎？能用在哪裡、適不適合我、還能怎麼改？
• 多做，想完就動手，把它做出來，有做就有收穫。

只有多做，很快會卡在不知道要做什麼，所以要靠多看補新點子，看完想清楚，再去做。循環轉得越多圈，能力長得越快。

把多做這一步交給 AI，能力長得最快

幾個月前，我都是自己研究開源模型，一個就要花一兩天，一週只能做幾個。

現在我把多做這一步交給自己做的 AI Agent。有一天我受邀去 NVIDIA 的活動，整天在外面，剛好看到一個新的開源生圖模型。我只是好奇能不能用，就用手機問家裡的 AI Agent，它說可以裝，問我要不要裝。裝好之後生了一兩張圖，質感還不錯，我就讓它繼續做實驗。

配音模型也一樣。先裝起來，用我的課程試配，接著試遊戲配音、廣播劇、不同情緒。它在家裡的電腦下載、實測、比較、寫好做法，一路回報給我，我回到家，事情都做完了。

做完之後，我會叫它把這次的事記下來，檔案放哪、用哪個模型、流程怎麼跑。我只要記得「有什麼事可以叫它做」就好。這種讓 AI 記得你、記得做過什麼的做法，我另外寫在 AI Agent 記憶怎麼做。

別人的成功經驗，就這樣變成我自己實驗過的經驗。如果你還不太清楚 AI Agent 跟一般聊天 AI 差在哪，可以先看 AI Agent 是什麼。

學新東西時，我讓 AI 當伴讀

自學最花時間的地方，是不知道哪些教學值得看。我現在學新東西的流程大概是這樣。

1. 請 AI 幫我找教學影片，並且要求找最新的，太舊的內容很可能已經過時。
2. 把字幕丟給 AI 先看，請它整理重點，再問它「這跟我的目標相符嗎」。相符才自己去看原片，不相符就跳過，省下一兩個小時。
3. 邊看邊問，字幕已經在 AI 那裡，看不懂的地方直接問，把它當家教。

有一支教人純用 Python 寫 AI Agent 的影片，內容很好，但講者口音重，我開了字幕翻譯還是看到睡著。後來我把程式碼丟給 AI，請它用白話解釋邏輯，再請它把原本串第三方 API 的地方改成跑我自己電腦上的模型。最後我用一份 .py 檔跑通了人設、記憶、工具呼叫和本機模型，對 AI Agent 怎麼運作才真正有感覺。

要提醒的是，如果你要學的是開發技能，光看重點摘要不夠，還是要親自看實際操作的畫面。AI 摘要的價值在幫你篩掉不相關的內容。更完整的做法我寫在 AI 輔助學習方法。

從你手上的工作，或天天在用的工具開始

要交給 AI 做什麼，最簡單是從手上的工作開始。我以前當 PM，整理數據報表要花一整個上午，現在幾句話就弄完。

工作跟電腦沒什麼關係也沒關係，可以把你常用、但用得不順手的 App 自己做一個。我的畫筆工具、影片下載器、手機跟電腦的存檔工具，都是一週內讓 AI 做完的。

只要開始做，你就會想一直往下做。看到它真的做得出來，會很想知道它還能做到哪。

我每天在用的 AI 用法，分成五類

2026 年 11 月，我從自己每天的工作裡挑了 12 個真實在用的 AI 用法，由淺到深分成五類，放上票選頁讓大家選最想學哪幾個。你可以拿這張表對照，看自己現在在哪一層、下一步可以往哪走。

類別	我實際在用的例子	需要的門檻
日常助手	買設備、看市場前，先叫 AI 做一份附來源的研究報告；盤前整理大盤和新聞的投資情報小助手	不用寫程式、不用買設備
內容創作	課程影片丟進去，字幕、配音、封面一起出來；用簡報加講稿配上自己的聲音做成影片	會用現成工具
商業變現	AI 先寫社群草稿，我只負責看與修改；AI Agent 自學網就是我和 AI 一起做出來的	要有自己的內容或專業
AI Agent	用手機叫家裡的 AI 寫程式、查資料；一個畫面同時指揮筆電、Mac 和家裡主機上的 Claude Code	要讓 AI 能動手做事
地端 AI	家裡 128GB 的 AI 主機在本機生圖、語音、聊天；一個畫面看好幾台機器誰開著哪個模型	要有夠力的電腦

前兩類大部分人馬上就能開始，後兩類需要時間和設備。我自己是從 n8n 自動化一路做到 AI Agent，再到在家裡跑模型，花了一年半。你不用照我的順序，挑跟你手上工作最近的那一類開始就好。

剛開始最容易卡住的地方

我自己踩過最大的坑，是一開始請 GPT 教我寫程式呼叫 API，悶著頭手寫了一個月，後來才知道早就有現成的免費工具可以用，這段經驗我寫在 AI 學習誤區。後來我會先問「有沒有現成的方法能做這件事」，也多跟真的在做的人交流，少走很多冤枉路。

另一個常見的卡點是覺得要先學會寫程式。我到現在大部分的程式都是 AI 寫的，我花力氣的地方是把需求講清楚，還有判斷它做出來的東西對不對、能不能用。這部分沒辦法交給 AI，也是我覺得最值得練的能力。

我也還在學。新模型、新工具每週都在冒出來，我也常常裝了試過才發現不適合，所以我沒辦法說哪套方法照做就會成功。我能說的是，循環轉起來之後，每一圈都會比上一圈快一點。

從今天手上的一件事開始

挑一件你這週本來就要做、又覺得麻煩的事，交給 AI 試一次。做完之後想一下哪裡可以更好，再去看看別人怎麼做，你的循環就開始轉了。

如果你想有一套完整的路線跟著做，我把自己摸索好幾千個小時的經驗整理成 AI Agent 自學網，從把第一個 AI Agent 做出來開始，一路到做出一個記得你、能幫你做事的 Agent，前面的入門課是免費的。