【生活】當 AI 學會測試自己的技能,我也在做一樣的事
從 Anthropic Skill Creator eval 功能出發,分享個人打造 19 個 Claude Code Skills 的實戰經驗,以及如何用測試 …
最近 Berkeley 出了一份研究。
結論很嚇人:83% 的員工表示,用了 AI 之後,工作量反而增加了。
這個現象他們叫它 Workload Creep—— AI 沒有幫你減少工作, 只是讓你有能力做更多事, 然後你就真的做了更多事。
我看完這個數字, 第一個反應不是擔心。
而是:你們問錯問題了。
先說我自己。
用 AI 之後,我的工作量的確增加了。
每天可能多花 1-2 小時在 AI 工具上—— 學習新功能、調整工作流程、檢查 AI 輸出的內容。
但同時, 很多以前要親手做的事消失了: 資料整理、初稿撰寫、格式轉換、跨平台發文……
所以問題不是「工作量增加了嗎?」 而是:增加的是哪種工作?
這讓我想到工業革命。
工廠機器出現之後, 人類的「工作量」也沒有減少—— 反而出現了一堆新職業、新需求、新流程。
但那個時代帶來的是生活水準提升,不是崩潰。
AI 現在的狀況, 跟那個時候很像。
工具進步,帶來的不是「做更少事」,而是「做不同的事」。
如果你現在多出來的工作時間, 是在思考策略、寫有深度的內容、做高價值的判斷——
那這個「更忙」是好現象。
如果多出來的時間, 是在檢查 AI 的錯誤、回應老闆增加的需求、 做一堆原本根本不必做的事——
那才是真正的問題。
這裡有個詞很重要:心流(Flow)。
心流是一種你全神貫注、 做事有成就感、時間感消失的狀態。
我用 AI 之後,雖然更忙了, 但很多工作進入了心流——
因為 AI 把那些讓我分心、耗神、低智力的重複工作接走了, 剩下的都是我真正想做的事。
這跟被老闆壓榨加班的感覺, 完全不一樣。
一個是你「被迫更忙」, 一個是你「選擇更忙」。
我確實也看過有人用了 AI 之後變得更慘。
他們的共通點很清楚:
沒有目標,只有工具。
他們聽說 ChatGPT 很厲害,就試著把工作丟給它。 結果 AI 輸出了一堆東西,他們還得花時間改、花時間驗、花時間解釋給別人聽。
最後發現:媽的,自己做比較快。
然後他們說:「AI 沒有用。」
其實不是 AI 沒有用, 是他們沒有方向地用。
我剛開始用 AI 的時候, 也以為是「交辦就好,AI 搞定一切」。
試了一段時間之後, 我發現我搞錯方向了。
不是你把大任務丟給 AI,讓它生出完整結果。
而是你從最小的核心開始,先規劃、先交辦、先跑—— 然後把有效的流程包成 SOP,讓 AI 重複執行。
舉個例子:
我的部落格工作流, 現在是 Notion 草稿 → Hugo 文章 → 英文翻譯 → SEO 優化 → 社群貼文 → 自動發文, 每個環節都有 AI 在跑。
但這套系統不是一天建出來的。
是從「先讓 AI 幫我轉換一篇文章格式」開始, 慢慢疊加,直到整個管線成形。

這跟我上篇聊到 AI Skill 測試的概念一樣:
先做小的,確認有效,再放大。
Workload Creep 的根本原因, 不是 AI 變強了, 而是人和組織沒有改變使用方式。
AI 交出更多產出, 老闆就覺得可以要更多。 員工沒有說不,工作量就真的變多了。
這不是 AI 的問題, 是影響圈的問題—— 你有沒有能力管理自己真正能控制的部分?
如果你能控制的只有「怎麼用 AI」, 那就把這個用好。
如果問題在老闆、在組織文化, 那 AI 本來也救不了你。
不是理論,是我試過有效的:
不要從「最重要的任務」開始, 先找一件你最討厭做、最花時間、最沒意義的事。
把那件事交給 AI。
你才會真正感受到解放感, 才有動力繼續深入。
別想一次搞定全部。
先把 AI 幫你做這件小事的流程固定下來, 寫成 SOP,讓它每次都能重複執行。
這個 SOP 就是你的資產。
每週記一次: 「這週 AI 幫我省了哪些事情?」
有意識地看到省下的時間, 你才不會讓別人(或自己)把那些時間又填滿。
這個概念跟懶人重構法一樣—— 先看清楚結構,再優化。
AI 很強,但不是全知全能。
它需要你給清楚的方向, 需要你驗證輸出, 需要你在它跑錯時修正。
把它當成一個聰明的助理, 而不是一個可以取代你判斷力的機器。
Berkeley 說 83% 的人用了 AI 之後更忙,這個數字是真的。
但「更忙」不等於「更慘」。
問題從來不是工作量增加了多少, 而是那些增加的工作,有沒有讓你往前走。
工業革命也讓人更忙—— 但那個忙,建出了現代世界。
AI 的忙法是一樣的。
你能做的事情:
工具是中性的, 方向是你選的。
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