大多數人用 AI，是把它當搜尋引擎——丟一個問題、拿一個答案、不滿意就關掉。但 Peter Yang 一個人用 AI 做完了過去一整個團隊的活：經營 14 萬人的電子報、做 podcast、發社群，幾乎全靠 AI。差別在哪？他把 AI 用法分成 5 個層級，而關鍵是你願不願意往上爬。這篇整理他的做法，加上我自己的實戰體會。
這套說法是誰講的？
Peter Yang 花了十年在 Reddit、Meta、Roblox 做產品，現在一個人經營一份 14 萬訂閱的電子報，沒有全職團隊。他做了一件很多人沒做的事——把「用 AI」這件事拆成清楚的 5 個層級。
AI 應用的 5 個層級，你在哪一層？
| 層級 | 你在做什麼 |
|---|---|
| L1 日常問答 | 用 ChatGPT 問問題、查答案 |
| L2 日常工作 | 用 projects 處理工作，但還是一直複製貼上 |
| L3 做原型 | 用 lovable／replit／Codex 把想法做成產品原型 |
| L4 做 App | 做個人小工具、丟上 Vercel 給人用 |
| L5 個人 Agent | 用 AI 自動化盡可能多的工作流（目標） |
多數人卡在 L1、L2，因為每次都要複製貼上、來回搬資料。往上爬的關鍵，是接下來這幾招。
往上爬的 4 個關鍵動作
1. Skills 就是「文字檔」，把它們串起來
Peter 強調：skill 不神祕，就是一個寫滿指令的 text file。他編一篇電子報，是把好幾個 skill 串起來跑：
草稿 →「整理成逐字稿」skill →「last 30 days」skill（自動加最新研究）→「no AI slop」skill（讓文字清楚）→「social writer」skill（轉成一串貼文）。一條龍下來，省掉大量重複工。
2. 讓 skill 自我改進，用 learnings.md 當記憶
最簡單的自我改進：用完一個 skill、跟 AI 來回對話後，跟它說「根據我們剛剛的對話，更新這個 skill，讓下次一次到位」。它改完你 review，下次就更準。
他還讓 AI 維護一個 learnings.md 記憶檔，每次對話後判斷有沒有值得記的 pattern、問你要不要存——重點是「一兩句就好、別寫長段」，這樣你才讀得完、才管得住，不會變成一堆 slop。
3. 做一個「個人顧問」skill，這是他最有用的
Peter 說他最有用的 skill 其實超簡單：一個 text file，寫「給我誠實的建議、你是我信任的人生與商業顧問、語氣保持溫暖」，再連到一個 Google Doc，裡面放你的目標、原則、商業背景、什麼給你能量／什麼耗你能量。
4. 最後 10% 一定要人的手
Peter 反覆強調：AI 做 90%，最後 10% 一定要加上你的人味。他很反感那種「一小時生 10 篇貼文、slop 爆紅」的玩法。
我自己怎麼用：其實我已經在 L5 了
看完最有感的是——Peter 描述的這套，幾乎就是我這陣子在走的路。我用 Claude Code 搭了一個叫「小達」的個人助理，平常透過手機就能交辦：整理影片字幕、寫部落格、發社群、查資料，都靠串起來的 skills 在跑。這就是他講的 L5。
更巧的是「個人顧問」這招。我看完這支影片，當天就照他的做法，做了一份「我的目標與原則」文件——把我的職涯目標（成為公司 AI 應用 Top 1%、走向講師個人品牌）、我的原則、什麼給我能量、什麼耗我能量都寫進去，讓我的 AI 助理每次給我建議時都先讀它。Peter 說這是他最有用的 skill，我自己做完也有同感：它不複雜，但幫我守住焦點、不亂接事。
我是做教育訓練的，這套「5 層級」我打算直接拿來當教材——讓學員先定位自己在哪一層，再給「怎麼往上一層」的具體動作。比起空泛地說「AI 很強」，這個框架能讓第一線同仁清楚看到自己的下一步。
動手前，有幾點要先想清楚
要先「建系統」才看得到成果。Peter 誠實提醒：AI 工作流不是裝了就爽，要先花時間把系統建起來，大概要花一天，而且它不會一次到位，得有耐心來回調。回報是攤在後面每一次的省力。
最後 10% 的人味不能省。愈是用 AI 加速，愈要守住那最後一層的判斷與手感，不然就只是量產 slop。
這是一個人的玩法、也是一家之言。Peter 沒有全職團隊、走的是創作者路線，他的做法不見得每個職位都照搬，但「把重複工作 skill 化、往 L5 爬」這個方向，幾乎適用所有知識工作。
如果你還停在「把 AI 當搜尋引擎」那一層，Peter 的建議很簡單：這禮拜辦一個 $20 的 ChatGPT、下載 Codex，挑一件你每天都在重複做的事，把它做成第一個 skill。從消費模式，切換到建造模式。
▶ 完整對談影片
本文整理自 Peter Yang 的專訪影片「AI-First Playbook: Do a Team's Work With AI (2026)」，層級框架與做法摘錄自影片，案例與心得為作者本人補充。原始影片：https://youtu.be/Yu0z7-KMHpo
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