課程正式上架的那一天，我沒有在盯著銷售數字看。
我一直重新整理的，是第二章底下的那個練習區。
那裡有一個藍色的小標籤，寫著「AI 練習」。這是知識衛星為了我這堂課，特別開發的「全新功能」，目前其他課程都還沒有！
我想看的其實很簡單。會不會有人真的把作業寫下來？寫下來之後，我親手訓練的那個 AI 助教，會不會給出我心裡真正想給的那句回饋？
結果上架短短幾天，光是這幾個有練習的單元底下，就已經有數十位學員留下自己的作品，並且在幾十秒內拿到回覆。
我一則一則往下滑，看著陌生的名字寫下他們的第一份 AI 提示詞，看著 AI 助教用我設定的標準告訴他們哪一格寫得好、哪一格還可以再補。
我的內心滿是感動。
接下來我想完整跟你說三件事：第一批上架了哪些內容、AI 助教自動回覆到底是什麼、以及我跟工程師這段時間在後台做了哪些事，才敢把它交到你手上。
第一批課程，已經在平台上等你了
《AI 瓦基第二大腦》分成三個批次上架。
第一批已經上線完畢，包含第 0 章到第 3 章，還有第 9 章跟第 10 章。
也就是說，你現在進去就能從最基礎的觀念一路看到「自我覺察」跟「策略顧問」這兩個實作章節。後面的批次會陸續補上。
登入之後，左邊是影片，右邊是章節清單，可以展開也可以收起來。想快一點就開 1.25 倍速，想慢慢咀嚼就開字幕、開全螢幕。速度由你決定。
還有一個地方請你一定要去點。
網頁版右上角有一個「課程教具」，手機 App 則是在每個單元右邊的教材符號。點進去就是「瓦基資源前哨站」，裡面放了全部專案包的使用連結與原始檔。
想直接用，點一下就開啟 ChatGPT 對話；想收藏起來，滑鼠移到右上角選「釘選」，它就會固定在你左邊的側欄；如果你是 Claude 的用戶，也可以把原始檔下載回去，自己建一個 Project。
我建議你先釘選幾個常用的就好，不用十個全釘，那反而會亂。
小提醒：這個資源前哨站網頁是綁權限的，記得用同一個瀏覽器保持登入狀態。
我一直在想的一個問題
關於線上課程的學習體驗，有一個很難解的問題。
你在影片裡聽懂了，暫停下來，動手寫了一份作業。那一刻你其實最需要的是有人告訴你：「你這樣做對了」或是「你這裡漏了一塊」。
但通常你只能把作業貼在留言區，然後等、等、等。
等老師哪天有空滑到你這一則，才能給你回覆。
等待的過程中，那份剛剛學會的手感，就一點一點的涼掉了……
我自己推出過兩堂線上課程，但這件事一直卡在我心裡。
所以在課程上線之前，我跟知識衛星的團隊開始討論一個很大膽的想法：
「現在 AI 技術已經這麼成熟了，能不能讓學員寫完作業的當下，就立刻拿到老師的回覆？老師能不能有一個分身，二十四小時待命？」
這個想法後來變成了「AI 助教自動回覆」。
關鍵不在 AI，在於誰替 AI 定義了「好」
這裡我要講一件很多人可能會忽略的事。
如果只是接一個「通用」的 AI 去回覆留言，那不會有任何價值。它會給你一堆四平八穩、看起來很有道理、但你讀完什麼都沒得到的評語。
我們做的是另一件事。
因為每一個單元的作業都不一樣，評分重點也不一樣。
所以，我針對每一個有作業練習的單元，親手寫了一套專屬的講師回饋提示詞，交給後台串接。
用比較技術一點的說法，就是每一個課程單元的作業，都有一段專屬的 AI 助教 Skill。
我把我自己的判斷標準寫進去了。這個單元的作業怎樣叫做做到位、怎樣叫做還差一點、哪些地方我會拍手、哪些地方我會提醒，全部都寫在裡面。
舉個例子。第 2 章之 2 教的是 SCORE 框架，我在提示詞裡定義了「情境、角色、目標、產出、精確」五格各自的合格標準，還特別標註了一個常見的判斷題：很多人會把「目標」寫成「任務」。
「幫我寫一封道歉信」是任務。「我希望對方看完之後，願意繼續合作」才是目標。
這種細節，通用 AI 抓不到，因為那是講師個人的「專業」和「品味」。
所以當你留下作業，回覆你的不再是一個空泛的 AI，而是一套被我寫過、改過、測過的判斷標準。
幕後：我們怎麼確保回覆的品質夠好
這一段寫給想知道細節的朋友。
要讓一個 AI 助教回得準，光寫好提示詞是不夠的。我跟工程師處理了幾個具體的難題。
第一，把指令拆成三層。
我們沒有把所有規則塞在同一份檔案裡，而是拆成核心指令、語氣檔案、單元指令三層。
「核心指令」管的是助教的行為邊界；「語氣檔案」管的是它講話要像我的風格；「單元指令」管的是每一個單元各自的評分標準。
這樣拆的好處是：我要調整語氣，不用動到六個單元的評分邏輯；我要改某一課的標準，也不會波及全課程。
第二，三個模型同場比稿。
知識衛星幫我做了一個內部小工具。我把指令上傳上去，按一下就能同時看到 ChatGPT、Gemini、Claude 三個模型的回覆版本。
我可以直接替回覆評分、標記問題、寫下我的想法，工具再整理成新版指令的修改草稿。改完再丟回去跑一次，看有沒有變好。
這個小工具只在課前使用，等我把全部單元的提示詞交出去之後就會下架。它存在的唯一目的，就是讓我在學員看到之前，先把回覆品質校準到我滿意的程度。
第三，我出了一份對照考卷。
這是我覺得最有趣的一步。
我刻意寫了五則假的學員作業，每一則都預先標好正確答案：這一則達成幾格、哪一格偏弱、應該觸發肯定型回覆還是提醒建議型回覆。
有一則五格全到位，AI 應該純肯定、不要硬挑缺點。有一則四格都好、只有目標寫成任務，AI 應該先肯定再溫和補一句，而不是升級成一長串說教。
還有一則我故意寫成完全無關的閒聊：問我要不要開讀書會、問我平常都用哪個 AI 工具。這一則的考點是，就算學員勾了「詢問 AI 助教」，AI 也必須認出它跟練習無關，只回一句固定提醒，千萬不能硬把它當作業批改。
然後我拿 AI 數的格數，跟我標的答案一格、一格比對。
我在錄示範影片的時候也現場示範過這件事。我故意送出一句「瓦基你的皮衣真好看」，AI 助教就回覆說這看起來不像練習內容，所以不予回覆。它認出來了。
第四，連小 bug 都不放過。
測試章節 10-6 的時候，我們發現 AI 的回覆裡混進了簡體中文字。內容其實是正確的，只是字有問題。
這種事情不影響功能，但會影響閱讀的感受。所以我還是回報了，工程師也修掉了。
另外還有一個貼心設計：如果同時練習的人太多、排隊塞車超過三分鐘還沒回覆，系統會跳出訊息告訴你完成後會寄 Email 通知，你不用一直守在畫面前面。
以目前的實際上線結果來看，回覆的速度是很快的，請大家儘量去用好用滿吧，哈！
五次練習額度，跟一個我很喜歡的副作用
每個單元，你有五次練習額度。
第一次寫得不好沒關係。看完 AI 助教的回饋，你可以馬上改一版再送一次，第三次再送一次。那個「我知道哪裡要補，我立刻補」的手感，才是練習真正發生的地方。
盡量用好用滿，不要客氣。
但我最喜歡的，其實是一個當初沒有預料到的副作用。
你在練習區不只看得到自己的回饋，你還看得到其他學員的作業，以及 AI 助教給他們的建議。
這代表你有三種學習來源同時在運作。跟著我學，是師徒；自己動手寫，是自學；滑過去看看別人怎麼寫、AI 怎麼提醒他，是共學。
我滑那些留言的時候，好幾次心裡冒出「這個切角我沒想到」。有人把 SCORE 用在客訴回信，有人用在跨部門週報，有人用在提案報價。
同一份作業，卻長出幾十種不同的應用。這就是共學的力量。
如果你學完了第一梯次的課程內容和練習的作業，覺得很滿意的話，歡迎到課程的評價區給我們五星好評。
如果你想等三個批次的課程都上架完畢，再給予評價也不遲，很期待你最後透過這堂課程獲得的完整收穫。
我們的剪輯作業也在緊鑼密鼓地進行當中，敬請期待！
如果你現在要開始
三個小提醒。
第一，如果你用手機 App 上課，記得先去 App Store 或 Google Play 更新到最新版本。舊版看不到那個藍色小標籤（iOS 2.0.2+、Android 1.1.7+）。網頁版不需更新，隨時都是最新版。
第二，有 AI 練習的單元，教材區裡也附了完整的說明手冊，網頁版跟手機版都有。我在 0-0 的示範影片裡是用螢幕錄影快速帶過，想看細節就翻說明手冊。
第三，如果你只是想問我問題，不是要交作業，請走每個單元下方的「討論」區。那裡我會親自回。AI 助教負責練習，我負責對話，分工很清楚。
後記：透過 AI 即時回饋提升學習成效
為什麼要做這個功能？說到底，是因為這是一堂 AI 課，我們要以身作則。
如果我在課裡叫你把 AI 當成放大器、當成陪練、當成顧問，可是我自己的課程平台還停留在「貼完作業慢慢等」，那我講的每一句話都會少一點說服力。
所以我們把最先進的做法，先用在自己身上。希望大家能透過 AI 的即時回饋，提升學習成效。
我要特別謝謝知識衛星的工程師夥伴。這個功能在很短的時間內就從討論變成能用的東西，那背後是很多個來回測試的夜晚。
也謝謝已經寫下作業的每一位。你們讓那個藍色小標籤，從一個功能變成了一個實戰的現場。
AI 幫我大幅提高了回饋的速度，但那份批改的標準，始終是我親手寫下的。
現在，換你點開那個藍色小標籤了。
AI 助教，在課程裡等著你！
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瓦基
INFJ、《情境智慧》作者、書評部落格《閱讀前哨站》和說書頻道《下一本讀什麼？》創辦人、《卡片盒筆記實戰課》和《化輸入為輸出》課程講師，時常分享讀書心得，喜歡將書中所學加以活用，實踐在職場與生活中。
