策展筆記 Vol.17
躍遷
🗞️社群新知 PLAYBOOK
Awesome Claude Skills：複製 SKILL.md，一鍵安裝「專家級大腦」
（圖片來源：ComposioHQ/awesome-claude-skills）
你是否覺得每次用 Claude 處理複雜任務，都要像擠牙膏一樣一步步下指令？GitHub 上的 「Awesome Claude Skills」 清單解決了這個痛點。它收錄了全球頂尖玩家寫好的「技能模組（Skills）」。這些不是普通 Prompt，而是寫給 AI 的 SOP。
核心概念拆解：
⇨ 模組化思維（Skill as a Plugin）： 把 Claude 想像成你的電腦，「Skill」就是你可以安裝的 App。你不需要每次重新教它怎麼做，只要把這段定義好的 SOP 貼給它，它就瞬間學會某項專業技能。
⇨ 觸發與執行（Trigger & Action）： 這些 Skill 的設計核心是「一句話觸發自動化流程」。原本需要 A → B → C → D 五次對話的流程，現在只要輸入特定關鍵字，Claude 就會自動跑完整套 SOP。
操作示例：
讓 Claude 變身「會議心理分析師」 我們從清單中挑選 “Meeting Insights Analyzer” 來示範，看看它如何讓分析更具結構性：
找檔案： 在 GitHub 頁面點進
communication-writing資料夾，找到meeting-insights-analyzer裡面的SKILL.md。一鍵複製： 點擊檔案右上角的 「Copy raw file」圖示（兩個重疊小方塊），複製整段 SOP。
貼上並執行： 不需要複雜設定，直接把複製的內容貼到 Claude 的對話框中，並補上一句：「請按照這個 Skill 的指示來執行任務」。 接著丟入會議逐字稿。這時，Claude 等於是收到了一份「詳細的工作指南」。
效果差異：
沒有 Skill：Claude 可能會給出較通用的會議摘要或流水帳。
例如：「本次會議討論了三個議題，A 提出方案，B 表示同意，C 建議修改……」
有了 Skill：Claude 會嚴格遵守其中定義的分析維度與輸出格式。雖然分析的深度仍取決於你提供的逐字稿是否完整，但你會明顯發現，輸出的觀點變得更有結構、更具針對性。
例如：「權力結構：發言時長比例為 A(45%) > B(30%) > C(25%)，顯示決策權集中。 衝突迴避：C 在提出異議後立刻妥協，可能存在『假共識』。 領導風格：A 傾向指令式決策，團隊參與度需改善。」
進階用法： * 如果你經常需要分析會議，可以在 Claude 的「專案」功能中， 把這個 Skill 加入「自訂指示」， 這樣專案內的所有會議分析都會自動套用這個框架。
這個清單的價值在於「不重複造輪子」。你不需要自己苦思怎麼寫 Prompt，直接把別人驗證過最高效的「AI 思考路徑」複製過來，讓你的 Claude 瞬間擁有專家級的生產力。
💡 創作者觀點 INSIGHT
藍衣劍客：AI 的最高用法，是引發大腦的「認知湧現」
（圖片來源：藍衣劍客公眾號 - 心之鑰：AI 助你思维飛躍）
我們常把 AI 當作「超級搜尋引擎」或「自動寫作機器」，用它來提升效率。但你是否發現，過度依賴 AI 產出，有時反而讓我們的思考變得懶惰？公眾號《藍衣劍客》提出了一個深刻的觀點：AI 不該只是外包工作的工具，它應該是幫助我們突破認知侷限的「思維夥伴」。
「AI 擅長在看似無關的不同領域、學科或概念之間，發現隱藏的深層聯繫。它好比幫我們在不同的『知識地圖』之間找到了隱藏的路徑，使得原本孤立的知識點得以連接，形成更宏大的認知網絡。」
觀點拆解：
⇨ 蘇格拉底式解構
與其問 AI 答案，不如讓 AI 問你問題。讓 AI 扮演蘇格拉底，通過連續的追問來審視你的信念。這能暴露你思維框架中未經審視的假設和邏輯漏洞，迫使你進行更深層的反思 。
⇨ 主動尋求「毀滅」
穩固的認知往往是僵化的。你應該主動設定 AI 扮演「魔鬼代言人」，對你的核心觀點進行系統性的攻擊 。這種「認知失調」的痛苦，正是你打破舊框架、產生新洞察（湧現）的必經之路 。
⇨ 「冷思考」的反芻
我們很難看清當下的思考盲點。利用 AI 記錄並分析你過去的對話軌跡，讓它總結你思維中的「脈絡與分叉」或「隱藏的偏見」 。這是一種抽離當下的上帝視角，能幫你捕捉那些被遺忘的靈感線索 。
行動應用：
反向提問：下次寫完大綱，不要叫 AI 寫文章，試著對它說：「請扮演魔鬼代言人，列出這個觀點最站不住腳的 3 個邏輯漏洞。」
思維覆盤：把一段你與 AI 的長對話丟回去，輸入指令：「分析我剛才的提問邏輯，我有沒有陷入某種固定的思維模式或偏見？」
AI 遞給了我們一把解鎖高維度理解的「心之鑰」，但這把鑰匙不會自動開啟未來，能否用它來洞察世界，取決於握著鑰匙的我們 。
⚙️ 創作工具 TOOL
NotebookLM 重磅更新：Deep Research 與圖片支援，終於補齊了最後一塊拼圖
（圖片來源：NotebookLM X）
官方說這是大家「真正期待已久的時刻」，一點也沒錯。過去我們用 AI 做研究，最痛苦的不是讀不懂，而是「來源太少」和「格式受限」。你是不是常看著手邊的書本截圖、手寫筆記，或者面對茫茫網海嘆氣？NotebookLM 這次更新直接解決了這兩個痛點。
工具解決方案：
⇨ Deep Research： 這功能現已推出，它不只是搜尋，而是會自動「瀏覽數百個網站」。它能將龐雜的網路資訊，轉化為一份條理清晰的報告，並且附上「帶註釋的資源列表」。你不必再手動開幾十個分頁，它會幫你讀完並整理好，讓你直接加入筆記本。
⇨ 圖片作為素材： 這真的是殺手級功能！現在 NotebookLM 看得懂圖片了。無論是手寫筆記的照片、教科書的截圖，甚至是網頁上的圖表，它都能綜合識別並產出觀點 。這意味著你不再需要把紙本筆記慢慢打成字，只要拍張照，AI 就能直接「看懂」並納入分析。
應用情境：
想像你要研究「2025 AI 硬體趨勢」：
啟動 Deep Research：給它一個指令，讓它去瀏覽數百個網站，生成一份包含最新技術的報告與資源列表。
匯入視覺素材：把你在一場研討會上拍的手寫筆記照片，以及幾張白板上的架構圖截圖上傳進去。
綜合輸出：要求 AI：「結合剛查到的網路報告，以及我手寫筆記裡的觀點，分析我們公司的機會點。」它能同時理解「網路上的數據」與「你照片裡的筆跡」。
這次更新展示了 「AI 學習筆記的終極形態」：它不再只是一個被動的紀錄工具，而是能主動協助你擴充知識邊界的系統。
Deep Research 負責向外探索，自動爬梳並整理數百個網頁的資訊；圖片支援則負責向內整合，讓你手寫的筆記、截圖或圖表能直接被系統理解。這解決了過去筆記軟體只能存文字、無法讀懂視覺資料，且缺乏主動研究能力的痛點。
所謂的完全體，就是打破了「找資料」與「做筆記」的界線，讓你能在同一個介面中，無縫串聯外部的網路世界與個人的思考片段。
✍️ 個人反思 REFLECTION
這期的反思，我想聊聊前幾天讀到創作者周加恩探討「資訊馬爾薩斯陷阱」的文章他在探討一個核心命題：在 AI 時代下，我們到底要怎麼傳遞智慧？ 文章中一個大哉問讓我十分有感：「孔子三千年前說『三十而立』，但今天這句話還是成立。我們的工具進步了千倍，為什麼我們在『智慧』的學習曲線，並沒有加速到『十五而立』？」
加恩說：我們似乎陷入了一種「資訊馬爾薩斯陷阱」——資訊是指數增長，但我們將資訊轉化為智慧的能力，卻依然是線性的。 為什麼會這樣？
我認為是因為「智慧」其實有兩層結構：
第一層是「資訊處理」：把資料變成知識。這一層，AI 確實已經幫我們加速了百倍。
第二層是「人生經驗」：把個人經歷消化成自己的價值觀與行動準則。像是被背叛一次的感受、搞砸一個專案後怎麼收拾爛攤子、在低潮裡還是得把孩子接回家的那種硬撐等等的人生經驗。這一層依然受限於物理時間（與機運），AI 無法代打。
但在看了「藍衣劍客」的文章後，我又看見了一條可能的突圍路徑——「認知湧現」。 雖然 AI 無法替我們過真實的生活，但它能透過「高強度的思維碰撞與視角重組」，協助我們主動打破既有的認知框架。
這意味著，我們現在擁有了另一種主動權：透過與 AI 的深度互動，去觸發那些原本可能需要漫長摸索才能獲得的「思維躍遷」。
這或許就是加速集體智慧的新形式：用 AI 處理資訊的廣度，用人機協作的「深度對弈」，提供我們另一種快速升級個人思維的全新路徑。