把隱性知識提煉出來

最有價值的那些經驗，通常都沒人寫下來。

不是不想寫，是不知道從哪裡開始。你知道怎麼做，但真要你從頭講一遍，會發現整件事在腦袋裡是糊成一團的——沒有順序、沒有標題，也沒有步驟。

這篇想聊的是：怎麼把「知道怎麼做、但講不清楚」的那種經驗，變成別人看得懂、也照著做得出來的東西，還有 AI 在這件事上實際能接手哪幾段。

就拿做簡報來說

做一份簡報，真正的流程其實有五個步驟：先蒐集資訊，接著決定整份簡報的架構，再展開成逐頁大綱，然後填上細節，最後才設計版面。

但你實際上怎麼用 AI？直接丟一句「幫我用這些資訊做一份簡報」。

這不是照流程走，是把整包事情丟出去。步驟沒交代，AI 只能憑空亂猜——它猜得出一份看起來像簡報的東西，但那個架構是它自己編的，不是你的。

什麼是隱性知識？

隱性知識（tacit knowledge，你會做、但很難直接說清楚的那種經驗）跟顯性知識最大的差別，在於它能不能離開人。

顯性知識是寫得成文件、交接得出去的：規格、SOP、操作手冊。隱性知識留在人身上，人走了就跟著走。

你去問一個做了十年的人「你都怎麼判斷」，多半會得到「就是感覺」「看久就知道」。不是他藏私，是那些判斷早就被壓縮成直覺，中間那幾步連他自己都想不起來是怎麼走的。

難的不是寫，是沒有人問

自己坐下來寫，會一路寫你「記得要寫」的東西。真正的 know-how 常常卡在你覺得不用講的地方——因為對你來說那太理所當然了。

AI 在這裡至少能接手三件事：

追問。 你講一段，它問「那遇到 X 的時候你會怎麼處理」「你剛剛說『看情況』，是看哪些情況」。你不會這樣問自己，因為你早就跳過那一步了。

整理。 口述是跳來跳去的，前面講一半、後面再補回來。把講完的逐字稿丟進去，它排得出順序。

歸納。 你舉了五個例子，它從裡面抓出那條你從來沒說出口、但每次都在用的規則。

三件裡面，追問最關鍵。整理跟歸納是把已經講出來的東西弄整齊，追問才會讓沒講出來的部分浮出檯面。

這件事可以用在哪裡

任何「知識在某個人腦袋裡、但需要傳下去」的場合都用得上，不只是寫文章：

• 寫作：題目放在腦袋裡很久、一直沒動筆的那些
• 顧問：把幫客戶解過的問題，整理成下次可以重複用的方法
• 教學：把「我示範一次你看」變成有步驟、學生能自己練的課程
• 團隊知識傳承：資深的人離職前，至少把判斷邏輯留下來，而不是只留下一份交接文件

差別在流程有沒有先拆出來

差別不在你丟給 AI 的那段話寫得長不長，在於你有沒有先把流程本身拆解出來。

而且光把那五個步驟列出來還不夠。每一步都要補上它的原則跟規範：資訊要蒐集到什麼程度才算夠、架構用哪一種敘事順序、逐頁大綱一頁只講一件事還是可以塞兩件、細節要細到什麼地步、版面有哪些紅線不能踩。

這些判斷本來就在你腦袋裡——你做過幾十份簡報，每一步都有自己的取捨。只是從來沒有人要你講出來，所以你也從來沒寫下來。寫下來之後，AI 才知道要模仿什麼。

你不把流程講出來，AI 就只能用猜的——講出來之後，照著做得出來的不只是 AI，接手的人也是。

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