天數

思考習慣

任務內容

Day 4

#比較組

Chatgpt, Gemini, Perplexity 平台深度研究大比拼

Day 6

#系統描繪

在 Chatgpt 當中畫出系統圖

Day 15

#最佳化

用 Claude 從頭開始設計一個最好用知識庫轉檔 AI 技能

收件匣

[Day 15/21] AI 超級大腦課 21 天挑戰：#最佳化

嗨，

昨天你讓 AI 把一個模糊的現實問題畫成系統地圖，第一次看清楚了哪個要素才是根本原因。

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本週主題：打造你的 AI 技能作品集（Day 15–21）

這一週，你不再只是使用別人做好的工具，而是要親手打造屬於你自己的 AI 技能包。

三個學習目標：

1. 從安裝現成技能包到自己動手打造，掌握 Claude Skill 的完整生命週期
2. 學會用 GitHub 尋找最佳實踐、整合優化，生產比現有方案更好的工具
3. 把三週的學習成果整合成一個可展示的個人 AI 作品集

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今天的思考習慣：#最佳化（#optimization）

最佳化的核心問題是「在給定的限制條件下，如何讓結果更好？」

但很多人誤解了最佳化的起點——他們從頭開始造輪子，而不是先研究已有的輪子長什麼樣。

最佳化不是天才靈光一閃，而是系統性的改進思維：蒐集最佳案例 → 分析設計邏輯 → 識別每個方案的弱點 → 整合優點補上弱點。這是工程師、設計師、研究者都在用的方法。

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示範：從零散的 PDF 到結構化知識

想像你每週要處理 10 份 PDF 文件（報告、論文、合約），裡面有混亂的格式、掃描的圖片、表格。

一個天才想法是「我自己寫個轉換工具」——從零開始。結果花了三週仍然卡在邊界情況。

更聰明的做法是：

1. 去 GitHub 搜「PDF to Markdown」，找出星星最多的幾個方案（例如 marker、pymupdf、pdfminer）
2. 研究它們的設計邏輯：有的擅長保留格式，有的擅長提取文字，有的擅長處理中文
3. 發現它們各有弱點——沒有一個方案同時優化了「保留表格結構」+「識別中文縱向排版」+「替換圖片為符號」
4. 把這三個優點整合成新的技能包，填補他們都沒處理好的缺口

結果：你不是從零創造，而是「站在三個巨人的肩膀上」做出了比任何一個都更好的工具。

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你的任務（預計 30 分鐘）

步驟 1：初始化技能包（8 分鐘）

打開 Claude，在對話框輸入：

按照 skill-creator 的引導完成前置設置。注意記下生成的 skill ID——這是你今天的作品編號。

步驟 2：研究 GitHub 最佳實踐（8 分鐘）

讓 Claude 搜尋 GitHub 上關於「PDF to Markdown」的熱門 repo，並輸入搜尋關鍵字：

• pdf-to-markdown
• pymupdf
• pdfminer
• marker（最新的 AI 輔助方案）

要求 Claude 找出 1–3 個星星數高的 repo，並為每個 repo 說明：

• 核心設計思路是什麼
• 它相比其他方案的主要優點是什麼
• 它明顯的弱點是什麼

步驟 3：整合設計與最佳化（10 分鐘）

基於這些 repo 的優點，請 Claude 幫你設計並生成一個「PDF 轉 Markdown 技能包」。

關鍵提示詞——強調這三個需要最佳化的點：

• 中文直排文字的正確識別與轉向
• 複雜表格的結構保留（不只是文字提取）
• 圖片的智慧替換（用 [圖：xxx] 符號而不是刪除）

步驟 4：成果對比分析（4 分鐘）

把生成的新技能包和你參考的原始 repo 進行對比。記下：

• 新技能包解決了哪 2–3 個原版都沒有處理的問題
• 你整合後的方案比單獨用任何一個 repo 的優勢是什麼

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遞交你的成果

請在課程社群貼出以下內容：

• Claude 搜尋 GitHub 結果的截圖（至少包含 2 個 repo 的信息）
• 生成的技能包摘要截圖
• 與原始 repo 的比較分析（可用簡表或圖片形式）
• 一句話心得：「整合後的技能包比任何一個原版更好在哪裡？」

標籤： #第十五天 #最佳化 #我的AI技能包 #21天挑戰

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今日積分

項目	積分
完成任務並貼出截圖	+40
附完整 GitHub 研究過程截圖	+5
寫詳細心得（說明最佳化的具體改進點）	+10
回覆其他學員的貼文	+5
本日最高可得	+60

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課程觀點

最優秀的工程師不是那些能從零創造的人，而是那些知道如何「站在巨人肩膀上」的人。開源世界之所以強大，就是因為每一個新方案都是對前人的理解、批判與改進。

最佳化的本質是「有品味的整合」。你看了五個方案，能夠判斷哪個部分最好，哪個地方有空缺，然後有意識地把它們拼在一起——這個能力，比單純的創新更值錢。

今天你做的，就是把這個思維從「看別人怎麼做」升級到「拆解、對比、整合、改進」。

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明天預告

明天（Day 16），你會安裝一個老師提供的「問對問題 v2.0」技能包。

然後用它重新分析一個新的現實問題，並把結果和你 Day 1 的成果做一個三方對比——你會看到，經過這 15 天的訓練，你提問的品質到底進步了多少。

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你已經完成了 15 天，還剩 6 天的挑戰。每一天都在為最後一週的作品集積累素材。加油！

AI 超級大腦課程團隊

第 15 天｜難度：★★★｜思考習慣：#最佳化（#optimization）｜平台：Claude｜預計時間：30 分鐘

天數

任務內容

思考習慣

AI 技能

Day 1

#問對問題 #合理性評估 #偏誤檢驗 #行為塑造

AI 導入
診斷師

Day 2

#拆解問題 #可驗證性 #證據基礎 #演算法

AI 驗證
助手

Day 12

#受眾 #語義內涵 #專業素養 #可驗證性

客戶痛點
洞察顧問

天數

主題

任務內容

Day 01

預算分配

美國最大法律 AI 新創的發展難題
該加強客戶教育還是研發殺手應用？

Day 12

品牌戰略

印度最大美妝新創的發展難題
該走全球化 + AI 濾鏡和虛擬明星還是加強印度審美 × 印度妝容？

Day 21

設計你的 AI 超級大腦

AI 熟練度

主題

Before

After

一句話收穫

新手

工作流整合

問 AI 只拿到通用建議，「如果你有需要，請尋求其他專業資源」——但我就是那個專業資源

AI 整合進流程，從輸入端介入，同步完成紀錄與分析

「原來我以前都在把 AI 當一個問問題的地方，但它真正可以做的是跟著我一起工作。」

老手

知識庫重整

存了超過 300 篇知識筆記，要寫書的時候不知道從何整理起，AI 無法取用和編輯他的資料

統一知識庫格式、建立知識圖譜，可以自由編輯、組合

「我一直以為我已經在累積，但原來我累積的那些東西，AI 根本讀不了，我其實是在做一個人類在做的事情，不是在做 AI 能夠協作的準備。」

高手

跨領域加值

每次提資安需求，老闆第一句就是「同行怎麼做的？」，十年經驗卻老是被財務、業務、法務視角否決

分析老闆思考習慣 + AI 專業分身組隊想論點，提出更有說服力的提案

「你每次進會議室，帶的不只是老闆熟悉的那一套說法，還有老闆沒想到的最新同行作法，甚至國際案例。」