精遊趣工作坊

精遊趣 AI 日報｜2026／06／10

🚀 AI 正在加速進化，而真正的競爭已經不是工具本身

這幾天 AI 圈又出現一連串重大更新。

從 OpenAI、Google、Apple、Anthropic 到 Kimi、小米，幾乎所有主流 AI 團隊都在做同一件事：

讓 AI 從工具，逐漸變成能自主完成任務的夥伴。

如果把 AI 發展比喻成交通工具：

2023 年我們還在學騎腳踏車。

2024 年開始學開汽車。

而現在，

2026 年的 AI 正在朝向「自動駕駛」邁進。

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🔥 本日三大重點觀察

① AI 正在變得更快

小米 MiMo UltraSpeed、

Kimi Code v0.12、

OpenAI Codex 新版，

幾乎都把重點放在：

✅ 更快執行

✅ 更少等待

✅ 更強任務拆解

過去需要人工一步一步操作的流程，

未來 AI 會自己拆解並執行。

這意味著：

比起學會工具操作，

未來更重要的是學會設計工作流程。

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② AI 開始彼此合作

Apple 開放 Foundation Models

支援 Claude、Gemini。

Apple Intelligence 也開始整合更多外部 AI 能力。

這代表未來不再是：

「哪一家 AI 最強？」

而是：

「如何讓多個 AI 協同工作？」

就像一支球隊不只需要明星球員，

更需要團隊合作。

未來最有價值的人，

會是懂得整合不同 AI 的人。

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③ AI 正朝向 AGI 邁進

OpenAI 最新路線圖提到：

目標打造 AI 研究員與個人 AGI。

並預估到 2028 年，

大部分研究工作將由 AI 協作完成。

這句話真正值得注意的不是技術。

而是提醒我們：

未來競爭力不再只是知識量。

而是：

📌 提問能力

📌 判斷能力

📌 創造能力

📌 整合能力

因為資料查找這件事，

AI 會越來越擅長。

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🎯 精遊趣觀點

最近許多人都在問：

「AI 會不會取代我？」

我認為比較值得思考的是：

「當 AI 能做更多事時，我準備好做更有價值的事了嗎？」

AI 不會讓每個人都變得一樣。

反而會放大每個人的思考能力。

善用 AI 的人，

像是多了一支專業團隊。

不善用 AI 的人，

則可能還停留在單打獨鬥。

因此，

2026 年最值得投資的能力，

不是學更多工具。

而是學會如何與 AI 協作。

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🌱 今日行動

試著問自己：

如果今天有一位不會累、不會下班、24 小時待命的 AI 助理，

你最希望把什麼工作交給它？

答案裡，

往往藏著你下一個效率突破點。

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✍️ 江孝昇 Arthur

精遊趣 AI 日報

2026／06／10

「未來最大的差距，不是誰擁有 AI，而是誰懂得指揮 AI。」

你有沒有遇過這種情況？

GPT 生圖時：

✅ 第一張超驚艷
✅ 第二張還不錯
⚠️ 第三張開始變髒
⚠️ 第四張開始出現噪點
❌ 最後整張圖直接走鐘

很多人以為是提示詞問題。

其實有時候是 AI 在反覆修改同一張圖時，把原本的噪點、壓縮痕跡和破碎細節一起繼承下去了。

最近整理了一套我自己實際在使用的：

🔹 去噪補強法
🔹 線稿重建法
🔹 人像海報修復流程

可以有效降低圖片越改越糊、越改越油的問題。

今天把實戰經驗整理成圖卡分享給大家。

完整提示詞與操作流程放在群組裡👇

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歡迎加入【精遊趣 AI 共學社群】

一起少走彎路，把時間花在真正有價值的創作上。

【精遊趣課程日誌｜5/18 城市經濟偵探隊】

今天的課，不在教室裡。
我們把課本收進包包，把問題帶進城市。

5月18日，帶著曉明女中國三同學走進台中舊城區，進行一場《城市經濟偵探隊》的任務行動。

這一天，同學們不是單純散步、拍照、吃冰，也不是把景點走完就算完成任務。

我們真正要練習的是——
用「經濟的眼睛」重新閱讀城市。

從綠川開始，我們看見一條河岸如何讓人願意停下腳步。
空間不只是空間，它可以創造停留、情緒與記憶。

走進印菲商店，同學們開始觀察商品背後的生活需求。
那些貨架上的零食、調味料、生活用品，不只是商品，也是一群人對家鄉、飲食與日常的連結。

來到宮原眼科，我們討論品牌、故事、包裝與體驗。
一支冰淇淋，為什麼可以不只是冰淇淋？
當老建築、視覺設計、服務動線與消費儀式感被整合起來，商品就開始有了記憶點。

而在第四信用合作社，我們看見老建築如何被重新轉譯成新的消費場景。
城市不是只有新才有價值，有時候，舊的故事經過好的設計，反而會長出新的光。

這堂課最想讓學生思考的問題是：

「城市裡，什麼東西會讓人願意花錢？」

答案不一定只有價格。
可能是方便。
可能是漂亮。
可能是故事。
可能是情感。
可能是限定感。
也可能只是那一瞬間——
「我想停下來看看。」

當學生開始觀察人流、店面、商品、招牌、空間與消費行為時，他們其實已經不只是走在城市裡。

他們正在讀懂城市。

這也是我很喜歡任務式學習的原因。
它不急著把答案塞給學生，而是先給他們一雙新的眼睛。

課程最後，我請各組帶回三件事：

一張最有經濟意義的照片。
一個最有趣的商品或消費現象。
一句自己的觀察結論：

「我們今天發現，城市裡最容易讓人願意花錢的是＿＿＿＿，因為＿＿＿＿。」

這句話，會成為下週課程的起點。

下週回到教室後，學生將把今天的城市觀察，整理成自己的產品想法、品牌故事與成果發表內容。

所以，今天不是結束。
今天是把課堂帶進城市，
再把城市帶回課堂的開始。

教育最迷人的地方，也許就在這裡：

當學生發現生活可以被觀察，
城市可以被解讀，
而自己的想法可以被設計成作品，
學習就不再只是完成作業。

它會變成一場真的冒險。

今天，國三的城市經濟偵探們，任務完成。
下週，準備把發現變成成果。

#精遊趣工作坊
#城市經濟偵探隊
#曉明女中
#任務式學習
#境遊旅學

#從城市走進課堂
#從觀察走向創作

2026 年 5 月 18 日 AI 重要新聞摘要報告
本報告整理了 2026 年 5 月 18 日（昨日）
👉人工智慧領域最具影響力的五則新聞。
👇當天的動態顯示出 AI 產業正進入「深度監管」與「超大規模基礎設施擴張」並行的階段，同時市場競爭格局與社會倫理反思也呈現出新的趨勢。

一、 新聞詳細內容

1. 監管邊界的突破：最強 AI 模型的預審制度
昨日，一項關於 AI 監管的重大協議被披露。包括 OpenAI 與 Google 在內的五大美國 AI 領先企業已秘密同意，將在發布其最強大的「前沿模型」（Frontier Models）之前，先交由聯邦政府進行安全性與國家安全風險的預覽審查。這項轉變反映了川普政府在「AI 行動計畫」下對技術主權的強勢掌控，也引發了業界對於政府可能過度干預技術創新速度的擔憂。

2. 算力驅動的基建狂潮：能源與併購的連鎖反應
知名投資人 Kevin O’Leary 與多份經濟報告指出，當前 AI 資料中心的建設規模已成為自 130 年前電力系統普及以來，人類歷史上最大規模的單一基礎設施波浪。目前，AI 相關的資本支出已占美國 GDP 的 1% 以上。為了應對激增的電力需求，全美正計畫新建超過 3,000 座資料中心。這種需求直接導致了電力產業的大規模併購潮，旨在透過整合資源來應對日益嚴峻的能源供應挑戰與電價上漲壓力。

3. 消費者端的版圖移動：Claude 的崛起
Comscore 發布的 2026 年 3 月市場報告顯示，雖然 ChatGPT 以超過 3,300 萬的月獨立訪客數繼續統治市場，但競爭格局正在發生變化。Anthropic 的 Claude 模型憑藉其在長文本處理與安全性上的優勢，市場份額顯著攀升。同時，Google Gemini 也藉由與 Android 生態系的整合實現了近 30% 的月增長。數據顯示，消費者對於 AI 工具的使用已不再僅限於獵奇，而是逐漸轉化為日常的生產力需求。

4. 國家戰略的落實：聯邦 AI 合約的激增
布魯金斯學會（Brookings Institution）昨日發布的分析報告顯示，2026 年聯邦政府在 AI 領域的合約簽署量與金額均創下歷史新高。這些支出不僅涵蓋了軍事與情報領域，更廣泛應用於行政效率提升與數據治理。這項動態顯示，AI 技術已正式從「實驗性採購」進入「國家基礎設施級部署」，成為維持美國競爭力的核心戰略資產。

5. 技術繁榮下的反思：批判性思考的危機
《自然》（Nature）雜誌與 BBC 昨日分別對 AI 的過度應用發出警示。科學家呼籲企業停止所謂的「Tokenmaxxing」——即盲目追求生成大量 AI 內容以填補數位空間的行為。格林威治皇家天文台的專家更進一步指出，當 AI 能即時提供所有問題的答案時，人類大腦可能會因缺乏深層思考與問題解決的練習而出現智力退化。這種「認知外包」帶來的長期風險，正成為學界與教育界關注的焦點。

二、 當天 AI 領域整體動態總結
2026 年 5 月 18 日的動態反映出 AI 產業已進入「大國治理與重基建」的雙軌道時代：

1. 治理模式轉型：從自由發展轉向「事前審查」，顯示 AI 已被視為與核能、生化同等級別的國家安全戰略技術。
2. 實體經濟的聯動：AI 競爭已完全溢出數位領域，直接引發了能源、電力與房地產等傳統實體產業的劇烈變革。
3. 從工具到代理的過渡：消費者與聯邦政府對 AI 的應用正從簡單的「對話工具」轉向能自主執行任務的「代理系統」，這對技術穩定性與社會倫理提出了更高的要求。

總體而言，昨日的新聞顯示，AI 已經不再僅僅是科技圈的熱點，它正以驚人的規模與深度，重塑著國家的監管框架、經濟結構以及人類的認知模式。

精遊趣 AI 日報｜2026／05／16

NotebookLM 簡報一直改不好？問題通常不是 AI，而是你還沒給它「定稿規格」

寫給正在追蹤精遊趣、也常用 AI 做簡報、教案、課程整理的你。

最近很多人開始用 NotebookLM 生成簡報，但也常遇到一個很崩潰的狀況：

產出很快，但一直改。
看起來完整，但不像定稿。
每次重新生成，又變成另一種版本。

這不是你不會用，也不完全是工具不好。
真正的問題通常是：
你沒有先讓 NotebookLM 知道「怎樣才算完成」。

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一句話講重點

NotebookLM 不是幫你猜簡報，而是根據來源幫你重組。

所以，來源越乾淨、任務越清楚，成品就越接近定稿。

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先做可行性驗證

NotebookLM 的確正在從「資料整理工具」變成更強的多模態輸出工具。Google 先前已讓 NotebookLM 能產生 Video Overviews，也就是從使用者提供的資料中整理出旁白式投影片影片；Studio 分頁也支援產生多種內容輸出，例如 Audio / Video Overviews、心智圖與報告。

後續 NotebookLM 的影片摘要也升級到更動態的 Cinematic Video Overviews，能把筆記與研究資料轉成動畫式解說影片；外媒報導指出這類功能以使用者上傳資料為基礎，適合把複雜資料轉成更容易理解的視覺內容。

另外，研究簡報生成評測的 PresentBench 也指出，自動簡報生成需要更細緻、可檢核的評估標準，不然很容易只看「整體感覺」卻忽略內容是否真的符合任務。這正好呼應我們今天講的重點：AI 簡報要定稿，不能只靠生成，要先有評估規格。

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兩大原則｜讓 NotebookLM 更接近定稿

原則一：先定義「簡報用途」，不要只說「幫我做簡報」

很多人會這樣下指令：

請幫我把這份資料做成簡報。

這句話看似清楚，其實對 AI 很模糊。

因為簡報有很多種：

* 對主管報告
* 對學生教學
* 對家長說明
* 對客戶提案
* 對社群分享

每一種簡報的語氣、重點、頁數、視覺節奏都不一樣。

#精遊趣建議你改成：

請將這份資料整理成「給國小老師看的 15 分鐘教學說明簡報」，目標是讓老師理解 AI 生圖如何用在學習單與活動設計上。簡報需要清楚、少字、可直接上台講。

這樣 NotebookLM 才有方向，不會在雲霧裡抓蝴蝶，抓到最後抓出一隻資料蟑螂。

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原則二：先給「頁面結構」，再讓 AI 填內容

NotebookLM 很會整理來源，但如果你不指定架構，它可能會自己決定頁次。
問題是：AI 自己覺得重要的，不一定是你要拿去講的。

比較好的做法是先給頁面結構，例如：

1. 為什麼需要 AI 簡報工具
2. NotebookLM 可以做什麼
3. 常見錯誤：資料太多、目標不清
4. 實作流程：來源整理 → 提示詞 → 產出 → 修正
5. 教學現場案例
6. 注意事項與下一步

這樣它就不會一直「換劇本」。
你先定骨架，它再幫你補肉。骨頭先站好，內容才不會像水母上台報告。

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一組可直接使用的提示詞

你可以直接貼進 NotebookLM 或搭配 Gemini 使用：

請根據我提供的來源資料，產出一份可直接定稿的簡報大綱。

簡報用途：
這份簡報要給【填入對象，例如：老師／主管／學員／客戶】觀看。

簡報目標：
看完後，觀眾要能理解【填入核心觀念】，並知道如何實際應用在【填入場景】。

頁數與時間：
請規劃【填入頁數】頁，適合【填入時間】分鐘說明。

每頁格式：
1. 頁面標題
2. 本頁核心訊息（一句話）
3. 三個以內重點
4. 建議搭配的視覺圖像
5. 講者可以怎麼說

限制條件：
- 不要加入來源資料沒有提到的內容
- 不要使用簡體中文
- 不要塞太多文字
- 若資料不足，請標註「資料不足」
- 請保持教學現場可直接使用的語氣

請先輸出完整頁面規劃，再列出需要我補充的資料。

#精遊趣實戰用法

如果你要做課程簡報，我會建議流程這樣跑：

1. 先整理來源：只放真正要講的資料，不要把整包雜訊丟進去。
2. 先做大綱：不要急著生完整簡報，先確認頁序。
3. 再做單頁內容：一頁一頁確認重點。
4. 最後才美化：圖片、版型、視覺風格放在最後處理。

很多人順序反了。
一開始就想要漂亮簡報，結果內容還沒定，視覺先開花。這就像營隊還沒設計流程，先買煙火；很熱鬧，但可能燒到隊輔。

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這篇對你最有用的地方

如果你是老師、講師、企劃或內容創作者，NotebookLM 的價值不是「幫你一鍵做簡報」。
真正的價值是：

把大量資料轉成可講、可教、可交付的結構。

而要做到這一點，你不能只給資料。
你要給它：

* 對象
* 目的
* 頁數
* 成功標準
* 限制條件

這份簡報到底要完成什麼任務。

工具越強，越需要人把方向定清楚。
NotebookLM 可以幫你生簡報，但「哪一份算好」，還是要由你決定。

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【精遊趣AI旅學筆記】EP.10

AI 生成的是畫面，設計者生成的是路徑

這個系列從一張
《台中中區境遊旅學宣傳地圖》 開始，
一路整理到第十段。

原本只是想分享一張 AI 圖像作品，
但慢慢拆解之後，才發現真正值得留下來的，不只是圖片本身，
而是背後那套可以重複使用的設計流程。

這一路，我們整理了幾個重要觀念：

01｜AI 可以生成畫面，但人要設計方向
漂亮只是開始，能不能符合用途才是關鍵。

02｜第一版作品需要被檢查
地點、路線、文字、比例與使用情境，都需要人工判斷。

03｜提示詞不是越長越好，而是要有結構
主題、用途、風格、元素、文字規範與品牌標示，要說清楚。

04｜一張圖可以延伸成一套內容系統
課程導入、任務卡、招生海報、地方導覽、社群輪播，都能由此展開。

05｜社群經營不是一直發資料，而是設計慢慢收穫的節奏
讓大家看得懂、學得到、用得上，才會願意持續關注。

這也是我想透過 【精遊趣AI旅學筆記】 分享的核心：

AI 不是取代設計者，
而是讓設計者的想法更快被看見、被整理、被應用。

工具會更新，
但方法會留下來。

當我們懂得如何選主題、定用途、拆元素、寫提示詞、檢查修正、延伸應用，
AI 就不再只是生成圖片的工具，
而會成為課程設計、活動宣傳、地方旅學與品牌經營的好夥伴。

這一段旅程，也讓我更確定一件事：

真正有價值的，不是把圖做漂亮，
而是讓人願意走進故事裡。

後續我會把這一系列的完整流程、提示詞拆解、案例修正與應用方法，持續整理在資訊交流群裡。

想把 AI 用在 教學設計、活動企劃、地方旅學、品牌內容與社群經營 的朋友，
歡迎一起進來慢慢學、慢慢試、慢慢收穫。

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精遊趣｜境遊旅學家



#境遊旅學

#提示詞設計
#課程設計
#活動企劃
#地方旅學
#品牌經營
#社群經營

今晚的桌上，
不是一份行程表而已。
而是一場「把地方變成學習」的準備。

明天，要帶著第三人生大學的學員走進鹿港。
不是走馬看花，
也不是只有拍照打卡。

而是試著用自己的腳步，重新閱讀一座地方。

從鹿港天后宮、老街、第一市場，到民俗文物館。
我們想看的，不只是古蹟，
而是：

「文化，怎麼還活在現在的生活裡。」

所以今晚，除了確認動線、聯絡餐廳、安排節奏，
也把這次專屬的《鹿港老街旅學手冊》一本一本整理完成。

因為我一直相信：

真正有記憶點的活動，
不是只有去過哪裡，
而是你曾經在那裡「看見了什麼」。

精遊趣一直在做的，
也不是單純導覽。

而是把：
地方文化 × 任務探索 × 生活觀察 × 交流反思
慢慢變成一場有溫度的旅學體驗。

明天，鹿港見。
一起用比較慢的方式，讀一座城市。

#精遊趣
#境遊旅學
#鹿港老街
#第三人生大學
#地方文化
#旅學設計

#文化不是展示是生活本身

【精遊趣AI旅學筆記】EP.9

把案例整理成一套可以被複製的 AI 應用流程

前面幾段，我們從一張
《台中中區境遊旅學宣傳地圖》 開始，慢慢拆解：

AI 圖像生成｜地圖校正｜文字修正｜提示詞結構｜教學延伸｜內容節奏｜系列經營｜群組學習場

這次第九段，想談更實用的一步：

如何把一次成功的 AI 案例，整理成一套自己也能重複操作的流程。

很多人看到 AI 作品時，會覺得很精彩，
但看完之後，常常會卡在：

「那我要怎麼開始？」

所以我會把這次的地圖案例整理成 6 個步驟：

01｜選主題
先決定要做地圖、海報、課程圖卡，還是活動宣傳。

02｜定用途
想清楚這張圖是給學生、家長、客戶，還是社群朋友看。

03｜拆元素
列出一定要出現的內容：地點、路線、角色、標題、品牌標示。

04｜寫提示詞
依照主題、用途、風格、元素與文字規範來整理，不是把想法全部塞進去。

05｜檢查與修正
確認位置、文字、畫面比例與使用情境是否合理。

06｜延伸應用
把完成品轉成貼文、簡報、學習單、任務卡、招生海報或活動素材。

這樣一來，AI 就不只是一次性的嘗試，
而會慢慢變成一套可以重複使用的工作方法。

工具會一直更新，
但流程會留下來。

就像旅學的地圖會換，
但「怎麼帶人看見地方」的方法，
會越走越清楚。

我會把這次案例的完整流程、提示詞拆解、修正重點與延伸應用方式，整理在資訊交流群裡。

想把 AI 真正用在 教學設計、活動宣傳、地方旅學與品牌內容經營 的朋友，
歡迎一起進來慢慢學、慢慢試、慢慢收穫。

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精遊趣｜境遊旅學家



#境遊旅學
#提示詞設計
#課程設計
#地方旅學
#品牌經營
#社群經營

【精遊趣AI旅學筆記】EP.8

讓群組不是資料倉庫，而是一個慢慢收穫的學習場

前面幾段，我們從《台中中區境遊旅學宣傳地圖》開始，慢慢拆解：

AI 圖像生成｜地圖校正｜文字修正｜提示詞結構｜教學延伸｜內容節奏｜系列經營

這次第八段，想談的是：

加入一個群組，真正能收穫什麼？

我不希望這裡只是一直丟資料、工具、連結。
資訊太多，有時反而會讓人不知道從哪裡開始。

我更希望把這裡整理成一個可以慢慢累積、慢慢內化的學習場：

✅ 看得懂案例
✅ 學得到方法
✅ 拿得到提示詞
✅ 知道怎麼修正
✅ 想得到應用場景
✅ 能把 AI 用在自己的課程、活動、品牌或社群內容裡

所以接下來，我會用比較 小段落、慢節奏、可消化 的方式，持續拆解 AI 應用案例。

不是一次給大家一大包，
而是像走一條旅學路線：

今天看一個觀念，
明天學一個方法，
後天整理成一個可以使用的小工具。

真正有價值的 AI 學習，
不是追逐最新工具，
而是一起練習把工具變成能力。

我會把完整案例、提示詞拆解、修正流程與應用方式，持續整理在資訊交流群裡。

想把 AI 真正用在 教學設計、活動宣傳、地方旅學與品牌經營 的朋友，
歡迎一起進來慢慢學、慢慢試、慢慢收穫。

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