你是不是也把 ChatGPT 當成「超級 Google」在用？
很多人每個月花 600 多台幣（$20 USD）訂閱 ChatGPT Plus，結果每天的操作方式就是：打開對話框 $\rightarrow$ 輸入問題 $\rightarrow$ AI 給一個答案 $\rightarrow$ 覺得不對 $\rightarrow$ 繼續追問 $\rightarrow$ AI 開始胡說八道 $\rightarrow$ 你崩潰地決定自己寫就好。
如果你也是這樣，那你其實是在「浪費錢」。
其實 AI 的使用邏輯不需要複雜的 Prompt Engineering（就是那些像寫程式一樣的指令），你只需要改變一個觀念：不要試圖讓一個 AI 成為全能神，而是把它們當成你的「專才團隊」。
什麼是「AI 分層協作法」？
你可以把寫一份報告或企劃想像成在公司裡跑流程。你不會要求一個實習生同時負責「創意發想」、「結構規劃」和「文字校對」吧？如果強行要求，最後出來的東西一定很混亂。
AI 分層協作（Layering AI） 就像是把任務拆解，讓最擅長該項目的 AI 在對的時間進場。你可以想成這是一個接力賽，第一棒跑完交給第二棒，最後由最細心的隊員收尾。
第一層：創意發想 $\rightarrow$ 交給 ChatGPT
ChatGPT 的強項在於「發散思考」。當你面對空白螢幕不知道怎麼開始時，它是最好的腦力激盪夥伴。無論是想廣告標題、想 YouTube 腳本，還是想給老闆的週報切入點，先讓它大量產出，不要在意品質，重點是「量」。
第二層：結構搭建 $\rightarrow$ 交給 Gemini
有了很多點子後，最痛苦的是「整理」。這時候請把 ChatGPT 給你的亂糟糟點子，全部貼給 Google 的 Gemini。Gemini 在處理邏輯結構和資訊整理上非常強大，它可以幫你把碎片化的想法變成一份有條理的大綱（例如：前言 $\rightarrow$ 現況分析 $\rightarrow$ 解決方案 $\rightarrow$ 預期結果）。
第三層：文字精煉 $\rightarrow$ 交給 Claude
最後一步是「修飾」。很多 AI 寫出來的東西有很重的「AI 味」（例如：總之、此外、綜上所述），讀起來很像高中生在寫作文。這時候把 Gemini 整理好的結構丟給 Claude。Claude 的文字風格最接近人類，能幫你把生硬的文字改成自然、有溫度且專業的口吻。
具體操作步驟：從 0 到 1 完成一份企劃
假設你現在要在公司提案一個「員工福利改善計畫」，你可以這樣操作：
步驟 1：在 ChatGPT 進行發散（耗時 5 分鐘）
- 指令： 「我想改善公司福利，請幫我想 10 個台灣年輕員工會喜歡的福利方案，要包含非金錢類的。」
- 結果： 你得到了 10 個點子（例如：彈性上下班、寵物日、健康檢查升級等）。
步驟 2：在 Gemini 建立框架（耗時 5 分鐘）
- 指令： 「以下是 10 個福利點子 [貼上 ChatGPT 的內容]，請幫我挑選出最可行 3 個，並將其擴展成一份正式的提案大綱，包含目的、執行方式與預期效益。」
- 結果： 你得到了一份結構清晰的提案草稿。
步驟 3：在 Claude 進行潤飾（耗時 5 分鐘）
- 指令： 「這是一份提案大綱 [貼上 Gemini 的內容]，請幫我將其改寫成適合呈報給總經理的語氣，要專業但不要太死板，讓主管覺得這對公司文化有幫助。」
- 結果： 一份可以直接貼進 PPT 的高品質文案。
進階技巧：利用 Project 功能建立你的「知識庫」
如果你覺得每次都要複製貼上很麻煩，現在 ChatGPT 和 Claude 都有推出 Projects（專案） 功能。這就像是給 AI 一個「專屬資料夾」。
你可以把公司的產品手冊、過去成功的企劃案、甚至是你的寫作風格範本全部丟進去。這樣 AI 就不會每次都像個陌生人一樣回答你，而是像一個已經在公司工作三年的資深同事，知道你的喜好和公司的禁忌。
最後，如果你有大量的參考資料（例如 5 份 PDF 報告、3 個網頁連結），建議把最終成品丟進 NotebookLM。它可以幫你快速總結所有資料，甚至能直接把你的內容轉化成類似 Podcast 的對話討論，讓你從另一個視角檢查邏輯有沒有漏洞。
總結：追求「Prompt ROI」
我們不需要學習複雜的指令工程，我們需要的是 Prompt ROI（指令投資報酬率）。也就是說，不要花 30 分鐘去調教一個 AI 讓它變聰明，而是花 3 分鐘把任務移交給另一個更適合的 AI。
快速對照表：
- 想點子 $\rightarrow$ ChatGPT
- 理邏輯 $\rightarrow$ Gemini
- 修文字 $\rightarrow$ Claude
- 管資料 $\rightarrow$ NotebookLM
現在就打開這三個工具，試試看把你的下一個任務分層處理吧！
