不要每次都讓 AI 猜：把固定格式整理成可以重複使用的技能
2026年6月24日 · AI應用 · 工作流程 · 簡報製作 · 教育科技
在教育單位工作久了，常常會遇到一種很微妙的任務。
它不算難，甚至說出口還有點不好意思：做一張固定格式的圖片、改一份簡報、整理一份活動資訊圖，或是把某份文件變成比較像單位正式產出的樣子。
可是說真的，這類事情真正耗掉人的，往往不是「做圖」本身，而是那些小到不能再小、卻又不能亂掉的規格。Logo 要放哪裡？底色是哪一組？標題可不可以換位置？簡報模板裡哪些只是範例，哪些又是單位形象的一部分？
這些東西如果每次都重新說一次，山人我只能說，挺累的。
更麻煩的是，當我們請 AI 幫忙時，它很容易理解成「請幫我做一份漂亮的東西」。但教育單位很多時候要的不是漂亮而已，而是穩定、可辨識、不要走鐘，最好還能讓不同人接手時不至於重新摸索一輪。
所以這次我想做的一件事是把單位既有的 Logo、簡報模板與使用規則，整理成一個可以讓 AI 重複參考的 skill。
不要每次都讓 AI 從零猜
這次的材料其實很單純：一份單位簡報模板，一個 Logo 檔。
以前如果遇到這樣的任務，大概就是把檔案丟進去，然後說：「請依照這個風格幫我做。」看起來很直覺，也很符合現在使用 AI 的習慣。
但回過頭來看，這個做法有一個問題：我們每次都在要求 AI 從零開始猜。
把檔案交給 AI，不代表它就真的理解這個單位的脾氣。它可能抓得到顏色，抓得到版面，也抓得到 Logo 大概放在什麼地方，可是它不一定知道哪些東西不能亂改。
這就像學生做作業時，如果老師只說「你做得有創意一點」，孩子可能真的很努力，只是最後交出來的東西跟任務目標完全錯開。大人的規格沒有說清楚，小孩肯定不會通靈做出對的方向。
AI 也是一樣。
所以比較穩的做法，花點時間把規格整理出來：
- Logo 應該怎麼使用。
- 品牌色與字體大概有哪些限制。
- 常用版型有哪些。
- 產出前後要檢查什麼。
- 下次可以直接交給 AI 助手的提示語。
這些整理好之後，再來講「請照這個風格」。這聽起來只是多走一步，但對重複性的行政與教學支援工作來說，差很多。
出錯時，不要只叫 AI 重做
當然，理想很美好，實際操作通常會有一點小劇場。
例如這次 AI 說已經整理完成，也提供了完整 ZIP。結果下載後解壓縮，發現只有檔案目錄，裡面沒有真正的檔案。
這種時候很容易陷入一種循環：再下載一次、再問一次、再叫它重做一次。可是這樣其實很浪費時間，而且不一定會變好。
比較務實的做法，是把問題講清楚，讓 AI 回頭檢查打包方式、檔案路徑或編碼問題。如果已經有可用的 skill 套件，也可以直接把 ZIP 放到 AI 工作資料夾，請它安裝成可呼叫的技能。
要記得過程中的修正都要變成下次可以沿用的流程。否則每次遇到格式、路徑、檔名、編碼這些問題，都要重新排查一次。
說真的，這種時間花下去，看似只有幾分鐘，累積起來很可觀。若只是偶爾玩一次 AI 當然沒差；但如果這是單位固定會做的事，就不適合一直用碰運氣的方式處理。
用技能製作，不代表可以不檢查
安裝完成後，就可以要求 AI 使用這個品牌簡報技能來製作簡報。像這次就是把一份 PDF 資料交給 AI，請它依照單位的品牌簡報規格整理。
不過，完成後最重要的事情不是開心地直接拿去用。
而是打開來看。
這裡要誠實一點。AI 做出來的第一版，有時候已經很接近可以用，但它也常常會出現一些讓人眼角抽動的小問題：
- 只是照搬原始資料，沒有真正幫忙整理。
- 頁面看起來像模板，但還殘留占位文字。
- 顏色、標示或底部資訊被遮住。
- Logo、標題或頁碼位置不穩。
- 摘要寫得很順，可是跟原始資料重點有落差。
如果只是單位內部討論，這些問題還有機會慢慢修。但如果要對外發布，就不能把第一版當成成品。這不是對 AI 太嚴格，而是我們本來就不應該把沒有檢查過的東西交出去。
AI 像一個很勤快、很敏捷，但有時候會太有自信的助理。它可以幫我們把泥土先挖開，把路先鋪出來，可是最後要不要讓學生、家長或同事走上這條路，還是需要人來看。
把修正寫回規格，才會越用越穩
這次檢查後，發現底部標誌與文字可能會被深色區塊蓋掉。這種問題如果只在當下修正，下次很可能又會再出現。
所以我會把修正要點明確告訴 AI，並要求它寫回 skill 裡。同一個洞採兩次真的是要自我檢討一下。
這也是我覺得 AI 比較適合放在教育單位日常工作的地方。
值得整理的就是那些重複出現、規格清楚、每次都讓人覺得「怎麼又要重講一次」的工作。
如果只是偶爾做一張圖片，為了建立完整 skill 花太多時間，反而不划算。這個方向不是不能做，而是不適合。因為你花在整理規格的時間，可能比直接打開簡報修改還多。
可是如果同一類圖片、簡報或公告每個月都會出現，那就不應該每次都重新描述需求。那是浪費時間，也會讓產出品質一直停在忽高忽低的狀態。
比較合理的分工，大概是這樣：
- 人先定義單位的標準與不能妥協的地方。
- AI 協助整理規格、產出初稿與建立檢查清單。
- 人檢查內容正確性、版面可讀性與對外使用風險。
- 每次修正後，把規則補回技能或提示語。
回過頭來看，提醒我們能不能把那些一直消耗人的小工作，慢慢整理成可以被交接、可以被修正、也可以被累積的流程。教育現場有太多事情靠著人的記憶與善意在運轉。某位老師知道 Logo 要怎麼放，某位行政知道簡報不能改哪一頁，某位同事知道上次出錯是因為哪個檔名。這些經驗如果沒有被整理下來，就像一條一直被人走過、卻沒有鋪好的小路。下雨時泥濘，換人時迷路，大家都辛苦。
用點心在 AI上，較像是在替工作現場減壓，而不是只是又多了一個看起來很新、其實更忙的工具。