我想分享一下我是怎麼用 Claude Code 和 Codex 這些 AI Agent 的。

很多人可能想過買 100 美元、200 美元的方案來讓自己做一點厲害的事，但實際上卻不知道要做什麼，常常發揮不了最大效益，最後覺得浪費錢。畢竟以軟體訂閱來說，這價格不算便宜。

我願意用，是因為它真的能帶來超出價格的產值。對我來說它不是沒用的花費，而是一筆必要成本，或者說投資。

不一定要用

第一點要先說清楚：不是每個人都需要用 AI Agent，或是買到一、二百美元的方案。

有些人的生活或工作真的不需要那麼多 AI。日常或工作上小地方適當用一下就好，並不是所有人都要追求把 AI 用到很深。過度去追，反而更焦慮，搞不好變得更忙。

但如果你的情境跟我類似，或單純就喜歡用，那很推薦善用現在的 AI Agent。它跟幾年前 ChatGPT 剛出來時已經很不一樣了，從對話式 AI 變成真的能協助各方面工作的助手。

以下是我自己常用的四種應用方式。

一、建立流程，把自動化交出去

過去我也用過 N8n 這類自動化工具，花過時間學。N8n 把自動化從寫程式變成介面化操作，門檻確實降低不少，但節點邏輯、甚至需要懂一點程式碼，還是有些門檻。更麻煩的是執行上不夠彈性，流程都要設定得很制式，遇到錯誤就直接卡住。

AI Agent 現在也能做自動化，而且更靈活。常見的做法是把流程包裝成 skills，類似一份 SOP 手冊餵給 AI。它照著步驟執行，但因為是 AI，遇到卡關或需要判斷的地方能臨機應變，比 N8n 這類工具靈活很多。

舉例來說，我會把多平臺發文交給 Agent 處理。或者請它爬資料時，順便依我的條件做分析、整理成報告。過去爬完還得自己另外做後續分析，現在一次到位。

自動化對我最大的價值不只是省時間，更是省心力。像排程發文這種事本身不難，但很耗神。

二、解決過去解決不了的問題

第二個價值，是它讓我多了一把利器，去處理過去比較難處理的事。

我會請它跟我搭配，做出工具或軟體去解決自己的問題，或幫客戶解決問題。遇到事情時不再完全卡關，可以依需求做出實際的東西來突破。過去我們的想法或困境只能自己想辦法克服，現在透過 AI 多了一條真的能走通的路。

三、擴展能做的事情廣度

第三點是我能做的事情變廣了。

過去我可能不會寫 Code，或在某些專業領域不夠了解，要在短期內處理一個陌生領域的任務幾乎不可能。現在有 AI，我不敢說自己變專家，但至少不再是從零開始。

AI 可以給我很多基底。研究新領域、新工具、新流程，都能很快找到參考資料和數據，還可以請它用我習慣的方式解釋，任何語言的資料都能取用。

再舉一個例子：以前參與軟體或網站開發，我大概只能負責視覺、文案的部分。現在我能參與前端程式，甚至直接做出可互動的 Prototype。能參與的範圍變大，能做的事也變多。

四、讓我能更好的把經驗累積

這是我在用 AI 一段時間之後才慢慢發現的。

過去我的經驗雖然不是說無法累積，但通常都要把一件事情做得夠多次、夠久，直到真的完全內化之後，才比較算是有所累積。而且假設有些事情一段時間不做，我可能也會開始變得陌生或不熟悉。

但 AI 讓我能把事情或經驗整理成文件或規範，這也讓我更好地將經驗累積起來，主要體現在以下幾個面向：

  1. 建立作業規範與標準
    我可以跟 AI 協作，將各種判斷標準寫成規範。例如：
    (a) 審核合約的標準
    (b) 判斷合作信件該如何回覆或是否接受
    (c) 判斷一張設計圖的標準
  2. 紀錄任務精華與解決方案
    現在我在執行大型任務結束時，都會讓 AI 把我們討論的精華記錄起來，包含：
    (a) 過程中遇到的錯誤
    (b) 學會的解決方法
    (c) 我在過程中隨時叮囑它「之後應該怎麼做」的指令
  3. 打造個人化知識庫
    我專門在 Obsidian 裡面幫 AI 建立了一個 Vault。我會讓它幫我把這些重要的知識存起來，之後它遇到相關問題時就可以直接調用，這也是我最喜歡的地方，因為這代表 AI 能持續進化，越來越好用。

透過這些方式，AI 會更符合我這個人的過去經驗，進而替我解決未來的問題。這就是為什麼我說 AI 能讓我的經驗得到更好的累積。

AI 是放大器

對我這種個人工作者來說（自媒體＋各類接案），要處理的工作內容非常雜，而 AI 讓我能把一些我不熟悉的事情做的更好，甚至有機會讓我做到過去做不到的事，這是它對我來說最有價值的地方。

大家可以放開思維去思考：把 AI 當作是一個放大器，能給你更多能力，去處理過去處理不了的事，這時你會想讓跟它一起做什麼？