我的 AI 腦：從雷蒙的 Claude Code 迷你課學到的兩件事

講到效能管理，在現在這個時代，怎麼能不提 AI 呢？

自從 ChatGPT 在 2022 年推出以來，人們就漸漸改變了一些生活與工作習慣。從最一開始，我們從大語言模型訓練的過去資料庫中得到問題解答，就已經覺得非常神奇。後來隨著 Perplexity 這樣的 AI 搜尋工具出現，我打開 Google 搜尋的次數大大減少，現在每個人都可以快速研究一個領域，整理出自己的知識素材。

用 AI 做影片這件事，原本已經不太讓人覺得新奇了，但 2026 年 5 月的 Google 發表會，又把製作影片的境界往上拉了一個層級。你可以用自然語言請它更改影片中的任何物體，它還能立刻辨識出那個物體，並依照真實的物理現象完成修改，例如泡泡破掉時會有類似煙霧狀的水的效果。

除了做這些酷東西，如果把 AI 也用在個人成長、提升個人的效能呢？

這堂雷蒙（侯智薰）的 Claude Code 迷你課，正是這樣的存在。

上完之後，我想跟你分享兩件最打中我的事，還有我自己動手做了什麼。

學 AI，不是把自己關進書房苦讀

這堂課第一個讓我意外的地方，是它根本不像一門傳統課程。

雷蒙刻意沒有拍十幾個小時的影片，而是做成三種東西：教學文、可以餵給 AI 的「武功秘笈」、還有裝了就能用的「技能書」。他的理由是一句我很喜歡的話：「最有效的學習，不是聽老師講，是遇到問題時，能跟自己的 AI 一來一往，把問題解掉。」

更有意思的是，雷蒙在課程裡明講：他不會幫學員解技術問題。一開始我覺得這也太狠了吧。但他的解釋讓我重新想了一遍學習這件事：如果他幫你解掉每一個問題，等於親手破壞了這堂課的價值。因為這堂課要教的，是一種能帶著走的能力：遇到不會的東西，你能不能跟 AI 一起把它搞懂。背指令從來不是重點。

這個能力可以帶著走一輩子，比任何單一工具都值錢。

課程裡有一個小技巧把這件事講得很白：當 Claude Code 卡住、跳出一堆英文紅字，你不用慌，也不用上網查老半天，直接截圖丟給手邊任何一個 AI，問它「這是什麼錯誤、怎麼處理」就好。一個 AI 不行，就換另一個，永遠有備案。

過去我學東西，習慣是「輸入再記憶」：把資料看完、試著理解、考自己。但跟 AI 協作的學習，比較像「協作再進化」：你不需要先把所有東西都記在腦袋裡，你需要的是知道怎麼問、怎麼修正、怎麼跟它一起逼近你要的答案。知識的重點，從「我記得多少」，慢慢變成了「我能不能調動 AI 把事情完成」。

每一個生活中的「淤泥」，都可能是一個 skill 的誕生

第二件打中我的事，要先從這節標題裡的那個詞說起——「淤泥」。

這個詞我是從《推力》（Nudge）借來的——書的作者之一、諾貝爾經濟學獎得主理查・塞勒（Richard Thaler），用「淤泥」（sludge）來形容那些卡在流程裡、讓你想把一件事做好，卻變得又麻煩又耗時的阻力，像是繁瑣的表單、藏得很深的取消鍵。生活裡其實處處是淤泥，只是我們太習慣了，常常沒察覺（延伸閱讀：善用《推力》做選擇，將你我都推向更好的明天）。

而這堂課讓我看懂了一件事：生活裡每撞到一塊淤泥，都可能是一個 skill 的開始。

這個觀念，就藏在課程拆解雷蒙自己 AI 分身的那幾篇。雷蒙的 AI 分身「雷小蒙」有三十幾個 skill（你可以把 skill 想成「拿來教 AI 的一套工作流程」）。但他強調，這些 skill 沒有一個是他一次就規劃出來的，每一個都是遇到具體問題時才長出來的。某次 AI 寫的文章太有 AI 味，他就動手做了一個拆解自己語氣的寫作 skill；某次 AI 把筆記搞亂，他就加一條規則。他說了一句我抄進筆記裡的話：「你沒辦法一次把它建到完美，你只能讓它慢慢長。每一次摩擦，都是一次新 skill 的誕生。」

關於「根據摩擦，讓 skill 慢慢長起來」這個做法，我最近就建立了一個 skill，解決我長久以來的痛點。近幾年網路上有非常多免費的直播可以看，內容常常乾貨滿滿。但我聽完之後，這些知識卻很少真正為我所用，我也沒有做下一步的整理，全憑記憶去判斷那些東西到底有沒有進到腦袋裡。每次想到這件事，我都覺得有點可惜。

於是，我做了一個專門整理這些直播的 skill。它會幫我把直播的內容整理好，然後跟我互動，問我哪些點有感、有沒有延伸的想法。等我們討論完，它會把「我有想法的知識」加上「我自己的延伸思考」，一起記進我的知識庫裡。當然，除了直播以外，它還能幫我處理網路文章、Podcast、線上課程筆記等等知識內容。從那之後，那些原本聽完就蒸發的乾貨，開始一點一滴累積成我自己的東西。

這就是雷蒙講的那件事實際發生的樣子，你並不需要先想好要建一套多完整、完美的系統（事實上也很難做到），反而必須先在生活裡撞到一塊「淤泥」——一件耗時、卡住、明明可以更好的事——然後想辦法把它清掉，久而久之，你的生活就會越來越順了。

我的做法：上完課，我把日記改得更貼近自己的生活

光是有感還不夠，這堂課最強調的就是捲起袖子去做。所以我也動手了。

課程裡附了一個現成的 Journal skill（每天的日記），我把它裝起來，每天用它幫一天收尾。我用的這個版本，會在開口問我之前，先去看我的 Google Calendar 和 Gmail，大致掌握我今天做了哪些事、開了哪些會、有哪些信還沒回，再根據這些挑一兩個具體的點來問我，而不是丟一句空泛的「今天過得如何」。

用了一陣子之後，我開始往裡面加自己想要的東西，讓這份日記不只記錄效率，也記錄生活。目前我加了兩題：

第一題，今天感謝的三件事。常常看到心理學家、暢銷作家劉軒關於感恩日記的分享，我一直也很想嘗試看看。某天我突發奇想，覺得何不把感恩日記加進我現在每晚都會記錄的 Journal skill 裡呢？於是我馬上動手進行更改。它會先從我今天的行程和信件裡，主動幫我提幾個值得感謝的候選，可能是某個幫了我的人、某件順利的事、一個小確幸，接著我再挑、再改。日記不該只拿來檢討哪裡可以更好，也該留一格給今天的好。

第二題，女兒的成長。我加了一題，專門記錄女兒今天學會了什麼、有什麼新的變化。可能是冒出一個新的詞、第一次自己做某件事，或只是一個可愛的瞬間。我想把她的成長一天一天記下來，我知道這在未來，會是無比珍貴的紀錄。

它會一步步詢問我問題，協助我寫下今日筆記。

最後會自動產出今日的日記，並且存檔。

有意思的是，這兩題都不是我一開始就想到的。是用著用著，某天突然覺得「欸，這個值得記下來」，才順手加進去的。女兒那一題，就是這樣冒出來的。

這就是前面那個道理的現場版本：天天用，天天就有新的優化想法。而每一個想法，只要你願意動手，它就會變成一份日記，同時也是未來無論多久都能回頭細細品味的回憶。

我的想法

老實說，在上這堂課之前，我對「學 Claude Code」的想像，跟學其他學科沒兩樣。

我們大部分人學一個新東西，都喜歡先規劃一段完整的時間，好好坐下來，坐在書桌前認真苦讀；甚至到了大考前，還會綁上「必勝」頭帶，挑戰熬夜奮戰。我一直在等的，也是這樣一個「可以好好坐下來研究」的完整時段，等到我計畫寫這篇文章，才終於騰出時間。

但上完課之後，我發現我錯了。

學 AI 並不是這樣子的，這也正是這堂課的特別之處。

它更像是一份文本教學，而不是一段你要乖乖看完的影片。它的價值，要等你看完之後，自己捲起袖子去執行、去撞牆、去跟 AI 一來一往，才會長出來。你坐在書桌前苦讀十個小時，遠遠比不上你真的打開 Claude Code，把一件原本很煩的事自動化掉。

對我來說，這堂課給我最大的禮物，是養出一顆「AI 腦」。

所謂的 AI 腦，就是讓你開始覺察生活中的那些「淤泥」：有哪些做法其實已經不合時宜、非常耗時間？有哪些事，是不是可以靠自動化省下來？當你有了這種 AI 思維、這種對生活的偵查，就算不是每一天，你每一週一定都能找出一兩個可以做得更好的地方。以我自己為例，我幾乎天天都在優化，天天都有新的優化想法。我不一定每天都有時間打開電腦去執行它們，但我一定會先把這些想法記錄下來，不管是寫在筆記軟體裡，還是隨手寫在紙上。因為我知道，一個沒被記下來的好想法，下一秒可能就會流逝，而我不想給它一絲絲溜走的機會。

還有一件事，這半年讓我越想越在意。最近除了 Claude Code，用 Codex 的人也越來越多，更強的 AI 三不五時就冒出一個。如果我把自己的知識、習慣、工作流全都綁死在某一個模型上，哪天它退流行、漲價或被關掉，我等於要重練一次。所以我跟雷蒙一樣，也把這些規則和偏好寫成一份份純文字的 MD 檔，這些檔案能同時餵給 Claude Code、Codex，或任何讀得懂文字的 AI。要換工具的時候，我只要整包丟過去就好。我們花時間養出來的這個 AI 分身，是個人的寶貴資產，它該握在我們自己手裡，而不是鎖進哪一家公司的產品裡。

查理・蒙格（Charlie Munger）說過一句深深影響我的話：「每年都打破自己的一個舊觀念，那年才不算白活。」這堂 Claude Code 迷你課，剛好幫我打破了一個關於「學習」的舊觀念。學習這件事，從來不必是把自己關進書房裡的苦行。在這個時代，它可以是你和一個越來越懂你的 AI 夥伴，一起把生活裡的淤泥，一塊一塊清掉。

這也是我對文章一開頭那個「效能管理」最新的理解。我們一談到效能，腦中浮現的常常是更嚴格的時間表、更多的待辦工具，然後把自己逼得更緊。但養出一顆 AI 腦之後，我看見了另一條路：把那些耗時、卡住、惱人的小事，一件一件交給 AI 去簡化、去自動化，省下來的時間和精神，就會慢慢流回那些值得的地方——你的創作、你的成長，還有你最在乎的人。

而我，會繼續用 AI 每天清掉一塊淤泥，讓生活慢慢長成自己想要的樣子。