用 AI 備一堂教 AI 的課

最近接了一場醫院內訓，題目是「AI 簡報工作流」，台下三十幾人，從醫師到行政都有。這篇是我的備課筆記——先從一個我差點走錯的方向講起。

一開始我差點走錯路

接到題目，我的直覺是：要教「做好簡報」，那總得先定義什麼叫好簡報吧？於是打算去蒐集一堆別人分享的「優秀簡報原則」。

想一想不對。我的長項不是做簡報，是跟 AI 協作——論簡報本身，台下不少人搞不好做得比我好；但 AI 哪裡強、哪裡會出包，加上寫軟體的心法，我有把握比他們熟。

角度就定了：這堂課不教簡報技巧，教的是怎麼讓 AI 幫你把簡報做出來。我乾脆拿「這次備課」本身當示範——讓他們看真實的來回，不是做好的成品。

痛點：同一份內容你做了三次

同一份報告，要給同科同仁、給主治、給院長——你是不是每個都重做一次？

這不只醫院——任何公司都一樣，同一份東西給同事、給主管、給客戶，每換一個對象就得重做。醫院只是特別痛：對口太多、流程太長，光「換個對象再講一次」就吃掉大把時間。所以我把它當成貫穿全場的主線：不分科別、不分職場，人人都遇得到。

先把結論講在前面：真正省時的不是「生」第一份，是「重製」——第一份簡報跟 AI 來回好幾輪，但換對象的第二份、第三份，幾乎一句話就改完。下面從頭講這條流程怎麼跑。

用 AI 做簡報，其實有三層

大家都在用 AI 做簡報，但落在很不一樣的層次：

第一層：跟 ChatGPT 討論完，把結果一段段複製、貼到簡報裡。 第二層：找一個專門生簡報的 agent（能自己跑完整套步驟的 AI 工具，像 Gamma 那種），自己擬好大綱，丟給它一次生成。 第三層，也是這篇要講的：一條完整工作流，從原始素材到輸出，每一步都跟 AI 來回。

前兩層不是不能用，是天花板低——第一層你自己當搬運工，第二層它生什麼你大致只能收什麼。差別在你握著多少主導權。

要爬到第三層，心態得先轉：AI 不是「簡報生成器」，是一個會跟你一起想的同事。問它之前先想三件事——要什麼、給誰看、要對方做什麼決定——然後跟它來回。一句話收斂：迭代 > 一次到位，拆解 > 一次丟一坨。

這條流程可以拆成可重複的五步：原始素材、萃取重點、結構規劃、視覺化、輸出。我會用一份會議紀錄走完整遍，從一坨逐字稿長成能上台的簡報。重點從來不是工具——我自己是用 Claude，但心法跟工具無關，好工具只是把同一套心法跑得更快。

真正省時的不是「生」，是「重製」

把「給同仁」的版本，用一句 prompt（給 AI 的指令）改寫成「給院長」——結論先行、決策導向、資訊密度拉高。

第一份簡報你還是得跟 AI 來回好幾輪；但第二份、第三份「換對象」的版本，幾乎是一句話的事。AI 真正幫你省下的，是這裡。

一句話總結

最後想破除一個迷思：很多人想「一步到位」，但這沒大家想的簡單。原因不在 AI 不夠強，在於每個人要的根本不一樣——人跟人要的東西天生就分歧，這本來就是撐起整個人類文明的東西。所以別指望抄一條別人的流程貼上就能用，自己提煉一條適合自己的，才有機會往「一步到位」那個方向靠近。

我拿來備這堂課的工作流，就是這堂課要教的東西——與其給他們看做好的簡報，不如讓他們看我一步步把它做出來。

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