講師 Alex Hsieh · 謝明宏
職場打工人最常遇到:同事已經 AI 處理發票、資料分析、做各種簡報。你還發票堆成一疊、Excel 開了六個視窗、報告還沒開始想——不是你工作用不到AI,是沒有教練教你學習AI工具。
上完課你手上就有 5 個模板,加上 5 位 AI 同事幫你做事——改成工作資料上班就能馬上用
原價 NT$2,499 · 早鳥價只到 10/15,之後漲回原價。
我們常常 AI 工具裝了一堆 但每次都只在「問答」,問完chatgpt 還是要自己動手做
買的是工作交付解決方案:教你學會要交付什麼,再讓 AI 讀資料、幫你做成果,學員說節省50%工作時間,都怕被同事發現做太快!
課程場次 7/24 7/27 7/30 台北
日常雜務交給我,我判斷這件事自己處理,還是分給對的專員接手。從今天起,做不完的事你不用再一個人扛。
簡單來說,你只要開口交辦一句話,Alex 會決定自己動手還是分派給團隊——你不用記住五個人各自的專長。
重點來了:這 5 位專員不用你自己打造——課程附完整 Team Kit,裝進資料夾就全員到齊。你要學的不是造人,是帶人:交辦、驗收、把關。
Alex 替你把工作分派給這 5 位專員 ↓

把每天的雜務接手——收件、報帳、歸檔,跑過一次就固化成 SOP。

替你把外面的情報一次撈回來——競品、產業、關鍵字,整理成看得懂的一頁。

把又多又亂的資料讀懂、對齊、算對——分析正確性是他的底線。

把結果變成給人看的東西——一頁儀表板、一份簡報,直接能報告。

把想法寫成能寄出去的東西——報告、會議紀錄變待辦、文案與 Email。
整條路徑只有一個方向:從「AI 會回答」走到「我知道怎麼帶 AI 團隊交付」。第一步小到不會失敗——M0 只是幫 AI 布置一個資料夾、交辦一句話;最後一關,你已經在帶一支 3 人 AI 小隊。中間每一關都只加一塊積木:工作記憶(Memory)、可重跑技能與排程(Scheduler)不是拿來背的名詞,而是在實作裡真的用到時才學。
這門課會使用 Claude Pro 帳號,主要操作環境是電腦版 Claude Desktop 的 Cowork。手機/平板可以看課,但完成實作請準備電腦。無需先備知識——課前章節從安裝開始一步一步帶。
準備好 Claude Pro 帳號,安裝 Claude Desktop,確認可以使用 Cowork;語音輸入工具 Typeless 是選配——先把主要工作環境準備好。
幫 Alex 布置辦公室,30 分鐘做出第一份看得懂的產出:0050 前三大成分股分析表。
先判斷任務、風險與交付,再選 Claude 的 Chat、Cowork 或 Code 入口,練習把目標與接受標準說清楚。
做出可審核的個人工作背景與 Alex 指揮規則——決定哪些背景可以保存、哪些不能,不必每天重新解釋自己。
做出兩條固化成可重跑技能的工作流程:報帳流程(22 張發票 → 自動去掉重複的發票 → 一張報帳總表)、下載項目歸檔。適合的步驟可以排程;需要本機檔案時要使用本機執行,金額與搬檔仍保留確認關卡。
6 份混合格式檔案 → 一張總表+一份簡報(7 組指令分三階段完成,確認數字與呈現重點後再交付)。
第一次體驗多代理協作(Multi-Agent):Alex 先讓 Iris 蒐集(獨立來源可平行),再交給 Andy 分析、Vivi 呈現,完成一份可檢查的競品簡報草稿。
AI 流利度 4D 框架(委派/描述/辨別/盡責)心法課——這塊早鳥就含。
5 個實際職場 Lab,模板套用變你的AI——每個模組都是我實際跑過、工作中實際在用的真實任務。課堂上學會,用你的資料跑一次,直接上班用起來。
每個 Lab 都附「撞牆心法」——Alex 自己實測時卡住的地方,先幫你踩過一次。
這門課已在企業內訓交付 3 場,16 位學員留下回饋(推薦度 9.6/10、實用度 4.7/5)。
就省了大概一半以上的時間。
電商產業行銷助理 · 林小姐
做一個報告出來需要花一天的時間,用 AI 做可能一兩個小時就可以做完。
製造業設計師 · Andrew
製造分身,它還可以製作出每一個的團隊。
製造業專案管理 · Darren
來喔!沒上會後悔!
改變的瞬間:分派工作
會教你如何應用 Claude,指導整個 Claude 的概念,不只是皮毛。
改變的瞬間:Lab 5 分工工作流的方式
很實用。
改變的瞬間:自動化
專案管理部分很實用,一定要上!
改變的瞬間:專案管理
簡單直白,可以帶上自己工作上的問題來問 Alex。
改變的瞬間:Team 協作
讚!
改變的瞬間:M2 就覺得可以固定產月報
上就對了。
改變的瞬間:Skill+pipeline
通體舒暢。
改變的瞬間:Dashboard
6666 推薦。
改變的瞬間:M3
不上後悔。
改變的瞬間:AI 團隊
從搜集資料到會議簡報,直接一次搞定。
改變的瞬間:分析彙整省時
可以快速工作。
改變的瞬間:連接團隊
可以減少找資料和彙整的時間。
改變的瞬間:製造多工分身
更有效率地完成文書工作。
改變的瞬間:團隊分工
老師把困難的概念變得非常簡單。
改變的瞬間:團隊協作
學會很實用。
改變的瞬間:自動化雜務
看完整評價牆 →Udemy 92 則公開評價 + 企業內訓、社群回饋的原始截圖
前段的環境設定與 Lab 1–2 比較吃力,得摸索一下;檔案量大的 Lab 跑起來會慢。這是真的——所以每個 Lab 都附「撞牆心法」,把我自己實測時卡住的地方先寫出來。
與其等你買了才發現不適合,不如先講清楚——省你退費的麻煩,也省我們彼此的時間。
還有一條我看得比工具重的界線:這門課不會教你把腦子外包給 AI。每個實作都附「🧠 人該決定的/🤖 AI 幫你做的」分界表,先劃清楚誰負責什麼:AI 負責收集資料、整理格式、寫初稿、重複執行;目標取捨、對外承諾、金額與數字把關,這些判斷留在你手上。
教的是帶團隊,不是被團隊帶著走。AI 給草稿,你給判斷——外包了判斷,你就外包了價值。
如果有 2-3 條課程成果讓你有共鳴,那這門課就「適合你」;如果沒有,先想清楚再決定是否購買,退費規則見常見問題。
真正標了價的只有基礎班本身。
ChatGPT Work 對應課程是承諾、不是已交付。完成實測後早鳥免費開通;現在不承諾交付日期,也不賦予金額。細節見常見問題。
老實說為什麼這麼便宜。我希望讓每個人都能用最短的時間學會 AI 工作實戰,不要為了價格卻步。10/15 之後漲價、最終回到定價 NT$2,499,已購買的人後續更新一樣不加價。
很多示範停在「AI 能做什麼」。但你回到公司,還要面對資料能不能給、數字怎麼核、誰來批准、成果能不能交。重點來了——這中間卡住的,往往不是技術難,是流程分析難:誰有權限、資料能不能出去、責任算在誰頭上。我能接住這段落差,不是因為一項更亮眼的頭銜,而是因為我同時走過技術與治理、企業與教學、工作經營三個現場。
我更在意的,不是你會不會叫 AI 做事,而是你交出去的東西,品質撐不撐得住。
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這門課處理的是你天天在開的那幾個檔案:Excel、Word、PowerPoint。
如果你的工作完全不碰試算表、文件與簡報,那這門課對你的幫助有限,不用勉強。
開過。同一套內容已經在企業內訓現場交付過 3 場。
另外,開通後 7 天內做完 Lab 1,覺得不適合、還沒開始 Lab 2,就能來信申請全額退費(條件與流程見下方「可以退費嗎?」)。
可以,只要準備好三樣東西就能開始。
免費影片能幫你認識功能,但這門課要帶你把一件工作真正跑完整。
因為我希望讓每個人都能用最短的時間學會 AI 工作實戰,不要為了價格卻步。
基礎班買斷不限期,可以分好幾天慢慢完成。
完成綠界付款後,24 小時內會收到兩件事。
可以,退費有明確的條件與時間框。
可以。付款走綠界,可開立公司統編發票。
不會——這正是這門課刻意防範的事,做法寫在上面「這門課的邊界」。
正在籌備,還不能上。目前正式實作版是 Claude Pro + Claude Desktop Cowork。
準備好了 → NT$699 超值早鳥價,點我