Morris 講完框架，換 Dora 上場。她的開場第一句話，是拿手上這份簡報自己當例子：
「這份簡報啊，除了這些看起來彩色的地方以外，應該十成都是 AI 做出來的。」
她做了近八年的前端工程師，這幾年轉型做系統導入，現在在公司裡負責帶大家導入 AI。她還補了一句自黑：「我是數學很差的工程師。」
她的故事，從焦慮講起：
「AI 剛出來的時候我超級焦慮。我以前要寫兩三個小時的程式，他一下子就寫好了。我就拚命一邊學、一邊覺得很累，想說會不會一下子就被取代？」
轉捩點來自幾次「美好的體驗」。她用 AI 做出幾個連自己都覺得「哇塞太厲害了」的東西，然後突然想通了一件事：
「其實不一定要對這件事情很焦慮。而是我應該透過 AI，建立出一套屬於自己的系統。當我建立好這套系統跟使用方式，它真的可以讓我變得超厲害。」
她給這套系統取了一個名字：Jarvis，鋼鐵人身邊那位 AI 管家。這一整晚，她要回答的就是一個問題：怎麼從零，把屬於你自己版本的 Jarvis 蓋出來。
開工前：先搞懂你是怎麼「卡關」的
進工具之前，Dora 先攤出一張卡關地圖。人做事會卡住，其實不外乎幾種樣子：完全沒有頭緒、想法很散還沒收攏、沒有執行力、選項太多不知道選哪個、做到一半卡住、還有明明知道要做卻一直拖。她接下來要教的四招，就是分別對付前面幾種。
四個招式
第一招，讓 AI 幫你「上網搜尋」再拆解。 對付「沒有頭緒」。Dora 反覆提醒一個很多人會忽略的小地方：你的 prompt 裡，一定要明確寫上「上網搜尋」這四個字。
「現在的 AI 都有上網搜尋的功能，但如果你沒有叫它上網，它有可能還是用自己腦袋裡舊的知識回答你。AI 的模型有一個訓練截止日，之後發生的事它就不知道了。你沒跟它說『上網搜尋』，它可能就直接給你舊資訊，你就沒拿到最新的。」
第二招，讓 AI 反過來問你。 對付「想法很散」，就是你已經有一些想法，但還沒收成一個完整的東西。Dora 給了一句超好用的 prompt：
「請你想一些問題來問我，讓我們一起產生這份檔案。」
心法是反過來操作：不是你問 AI，是讓 AI 問你。你一題一題回答它丟出來的問題，腦袋裡本來模糊的東西，就一路被整理成清楚的方向了。
第三招，用「說」代替「打」。 她的觀察很具體：我們打字的時候常常會選錯字、打得慢、打一打又發現不順回頭改，這個過程一來一往，你腦袋裡本來想講的東西，就被磨掉、散掉了。結果送出去的，只是想法的精簡版，AI 拿到殘缺的脈絡，當然只能給你普通的回應。
她現場做了個對比：同一份自我介紹，用打字，一行就草草結束；改成用講的把想法倒出來，卻能一路講到執行力、學習偏好、旅行節奏，涵蓋好幾個面向，正是那些打字會被磨掉的部分。「說話的速度跟思考的速度比較接近，腦袋裡的東西更容易直接流出來。你只要說出來，剩下的交給 AI 整理，不用擔心講得漂不漂亮。」
第四招，好的 Prompt ＝ 角色 × 任務 × 格式。 對付「AI 回得不精準」。Dora 把大家常見的抱怨換個角度講：與其嫌 AI 回得普通，不如給它一個框架，它才好好回你。公式是：
「你是一個 ___（角色），請幫我 ___（任務），以 ___（格式）呈現。」
角色，讓 AI 站在對的位置幫你想，「有十年經驗的行銷人」跟「朋友」給出來的東西差很多；任務，越具體越好；格式，你要條列、段落還是表格，一次講清楚。她現場攤出一個真實案例：一位夥伴遇到棘手的商業合作溝通，她用「請扮演有十年經驗的專業顧問、企業經理人跟公司執行長」當開頭，請 AI 先給三個角度的建議、再擬三種語氣的回覆信。「後來那段產出直接複製貼出去，對方的回應非常好，順利解決。」
然後，蓋你的 Jarvis
四招講完，Dora 切到一個彩色過場頁：「來打造你的 Jarvis 吧！」
為了讓沒有工程背景的人也跟得上，她搬出楓之谷來比喻，把整條升級路徑分成三段：
- 初心者：純用 ChatGPT、Gemini 對話。像剛創帳號的玩家，穿最普通的衣服、拿一根木棒去打怪，能做一點事，但沒特別厲害。
- 十等轉職：把
Claude.md設定好。像角色終於搞清楚自己的定位跟武器，弓還是弩、補血在哪，基本盤都設好了。 - 四轉技能：在 Claude Cowork 裡裝上 Skill。像弓箭手學會了連環箭、冰凍箭。
接下來的內容，就是照這條路一階一階往上爬。
Claude.md 是 AI 的大腦。 這是它每次開工都會先讀的一份規則，你設定一次，它就永遠記得。裡面其實沒放什麼玄的東西，大概就幾件事：資料夾怎麼分、哪些只能讀哪些能寫、每種任務開工前要先讀哪些檔、寫作跟溝通的原則、還有哪些事不能亂動。Dora 特別提到「溝通」那一條為什麼重要：她常遇到 AI 還沒跟她討論清楚，就自己跑去執行了，所以她乾脆寫進去：「每次請先跟我確認完要做的事，再開始。」她自己還加了一條偏好，因為她喜歡結論先講，要 AI 一開頭就先說「這件事我們應該怎麼做」，後面再解釋為什麼。
about-me.md 是你的個人說明書。 你是誰、平常在做什麼、會拿 AI 來幹嘛、希望它怎麼跟你互動。有了這份，每次開工它就已經知道你的脾氣跟節奏，不用每次重新認識你。Dora 自己的版本寫得很坦白，像是：「我的執行力很高，我需要的是具體建議，不是鼓勵。」「給我選項，但要有立場，如果有好幾種做法，列出來讓我挑，但要說你覺得哪個最適合、為什麼。」「不要講得太篤定，有風險或不確定的地方，直接說。」
她還搭一個 anti-ai-writing-style.md，記下哪些詞不能用、哪些句型一看就是 AI 在講話，讓 AI 寫出來的東西真的像你在說話，而不是一台努力假裝自己是人的機器。
Connector 是神經元。 把它接上 Google 日曆、Gmail、雲端硬碟、Notion、Slack 這些之後，它就能查你的行程、幫你寄信、幫你整理未讀信、翻你的筆記。你問「我這週哪個晚上有空約朋友吃飯？」，它查完日曆直接告訴你時段，你再說一句「幫我發邀請」，它就發出去了。
Skill 是技能樹。 這剛好接回 Morris 的四象限：你重複在做的事，就值得做成 Skill。特別是那些每次都走一樣流程、有固定產出格式、或每次都要提醒它去讀某份資料的事。道理很簡單：每次重講一遍，等於每次都在浪費你的時間；把流程存成 Skill，它需要時才載入，而且你可以一直改，越用越順手。怎麼建？她說你不用會寫程式，只要講清楚「這件事我希望怎麼做」，剩下讓 AI 反問你（就是第二招）、讓它先寫一版你來確認，用幾次不對再修。每修一次，它就更懂你一點。
一天可以長這樣
Dora 直接示範了三個她自己每天在跑的 Skill：
- 早安開工（說一聲「早安」）：它幫你整理今天的行程、開好今天的筆記、問你今天最重要的事、確認待辦。
- 下班收工（說一聲「下班」或「關機」）：它先問你今天有沒有想記下來的東西，再幫你把明天的筆記建好。「每天收工都有個確實的句點，不會把今天的事帶進明天。」
- 熱量追蹤（拍一張餐點照片）：它幫你認出食物、估熱量、標 GI 值、告訴你今天還剩多少額度。「吃得好它稱讚你，吃太差它直接罵你。」（她現場自招最近在認真減肥。）
她也順手把界線講清楚了：Claude Cowork 跟 ChatGPT 的 GPTs、Gemini 的 Gems 不太一樣。後面那兩個比較像「客製化的聊天助理」，你設定好一個角色，它專門做那件事，你要切換工作就得切換資料夾；Claude Cowork 比較像一個「會自己把任務做完的助手」，你給它目標，它會自己想、自己試，一個方法不行就換一個，而不是一失敗就停在那邊等你下指令。
越清楚自己，它就越能幫上忙
收尾之前，Dora 把開場的焦慮線拉了回來。
「我花了很長一段時間焦慮地追 AI，怕被取代、怕跟不上。後來我明白一件事：我越清楚自己要什麼、怎麼工作、想去哪，它就越能幫上忙。與其一直追著工具跑，不如花點時間，建立一套屬於你自己的方式，才能真的把這麼強的工具，變成改變你生活的幫手。」
這段話，跟 Morris 的「自己 ∩ 世界」剛好接得起來。Morris 講的是框架，為什麼在 AI 時代要回過頭認識自己；Dora 講的是每天怎麼做，怎麼用 Claude.md、about-me.md、Connector、Skill 這一套，把「越清楚自己」變成一件可以動手做的事。
兩段合起來，就是火花小聚 Vol.1 想留下的那句話：AI 越強，認識自己這件事，越是你的底氣。