三種可以嘗試的做法:分段請 AI 做、建立自己的 AI Bot、改用波特玩專案。
審查官的工作方式很清楚:先說明自己的角色與目標,再一次提供這件事需要的所有資料,請 AI 依指定格式寫出文稿。通話中提到兩個例子:
| 例子 | 提供的資料 | 請 AI 做的事 |
|---|---|---|
| 寫審定書草稿 | 1 份 PDF、2 份 DOCX(申請人理由書、先前發出的通知、審定書格式) | 以審查人員的角度比對證據,依格式寫出審定書草稿,產出 DOCX |
| 檢視一份文稿 | 4 份檔案(兩次案件的理由、案件內容、待檢視的文稿) | 參考前一次的結果,檢查文稿有沒有錯誤或不合適的地方 |
同樣的做法過去曾經順利完成。這次的狀況是:執行時間很長,有時停在畫面上沒有動作;其中一次隔天打開,AI 回報已經做完,也產生了 DOCX,但檔案打開是空的。
先說結論:這是很常見、也很合理的使用方式,操作本身沒有做錯。可以調整的是「一次交給 AI 的工作量」。
延伸閱讀:檔案格式也會影響等待時間,同一份內容用 DOCX 通常比掃描型 PDF 快很多。詳見 [ AI 讀 PDF 到底快不快、安不安全? ]。
打開美波就能用的黃色圖示波特人,可以直接沿用。差別在於一次只交代一件事,每一步讓 AI 把重點寫出來、由你確認,再進到下一步。講師自己的習慣是把任務切成五到十分鐘內能完成的大小。
第一輪: 我接下來要請你協助〔任務,例如:以審查人員的角度寫一份審定書草稿〕。開始之前,請先問我三個問題,幫助你掌握這件事的重點。 第二輪起(每份資料一輪): 我會依序提供〔3〕份資料。這是第 1 份〔資料名稱與用途〕,請列出〔要抓的重點〕。列完先停下來,等我提供下一份。 確認原則: 請把你目前要依據的原理原則條列出來,讓我確認。 產出: 請依據以上對話中整理並經我確認的重點,〔要做的事〕,先做成 HTML 網頁給我,並把網頁網址印出來。 轉檔: 內容可以了,請把這份 HTML 的內容轉成 DOCX 檔給我。
為什麼要讓 AI 先把重點寫出來?AI 回答時可以依據對話內容,也可以依據上傳的檔案;這次觀察到,依據對話中已經寫出、你也確認過的重點,結果比較穩定。通話中用了一個比喻:拿到一份二十頁的 PDF,快速翻過兩三頁就說「我知道了」,其實可能沒有讀仔細。請 AI 先說出它讀到什麼,就是在確認它真的讀到了。
如果同一類工作會反覆做,可以把固定的說明、技能和資料設定成一個專用的 AI Bot,之後打開就能用,不用每次重新說明與上傳。
| 技能 | 用途 | 這類工作建議 |
|---|---|---|
| HTML生成技能 | 把成果做成網頁,方便先檢查 | 勾選 |
| csv-sqlite-query | 上傳 CSV 時,協助解讀與查詢 | 勾選 |
| docx | 產出 Word 檔 | 勾選 |
| 解讀上傳的 PDF | 勾選 | |
| nano-banana-generate-image | 產生圖片 | 文書工作通常用不到,可以不勾 |
| refusal-notice-draft、trademark-refusal-screening | 商標核駁課程使用的審查技能 | 先不勾,避免和你的工作指示混在一起 |
| 互動式圖表技能、流程圖製作技能 | 在 HTML 裡畫互動圖表、流程圖或時序圖 | 產出以文字為主時可以不勾 |
| 用法 | 知識庫放什麼 | 適合 |
|---|---|---|
| 一個案件一個 Bot | 通用資料+這個案件的資料 | 單一案件需要來回討論很多次 |
| 一個對話一個案件 | 只放通用資料(規定、範本、格式) | 同類案件會反覆處理;每次開新對話,再用迴紋針上傳該案件的資料 |
第二種用法是審查官在通話中提出的想法:Bot 本身只放通用的東西,每個新對話就是一個案件,設定一次可以一直沿用。
| 想要的 | 可以選 | 要留意 |
|---|---|---|
| 推論能力較強 | Claude Sonnet 5、Gemini 3.1 Pro Preview | 能力較強不代表比較快 |
| 回應較快 | Flash 系列(如 Gemini 3 Flash Preview) | 品質由自己把關 |
| 處理不公開的資料 | Gemma-4-31B-it | 推論能力不如商用模型;工作要拆得更細,逐步檢核 |
不公開的資料:建立 AI Bot 時要自己選到 Gemma-4-31B-it。預設的 Claude Sonnet 5 等商用模型,適合處理可以公開的資料。資料分級以機關規定為準,不確定時請先詢問。
為什麼不公開的資料要選 Gemma?重點不在聰明與否,而在安全:模型與資料要留在境內。Gemma 4 是開放下載的模型,可以放在境內的算力中心運作,資料不需要送到國外廠商的機房;其他商用模型目前沒有開放下載。
可以試試看:做兩個 AI Bot,提示工程、知識庫、技能完全一樣,只有模型不同(例如一個選 Claude Sonnet 5,一個選 Gemma-4-31B-it),用公開資料問同一個問題,就能看出兩種模型的差別。也要記得:不論哪個模型都可能出現錯誤的內容(幻覺),能力較強的模型比較少,但不是沒有,重要的內容請自行核對。
有明確目標、要分好幾個步驟、又要搭配好幾份檔案的工作,也可以改用波特玩。波特玩以「專案」為單位,使用方式和 AI Bot 很像,而且技能預設已經開好、模型也已經選好,你只要做兩件事:寫下要做什麼、上傳需要的資料。
tipo-agent.botrun.ai。美波和波特玩是兩個系統,需要各自登入,同一個帳號就可以。輸入框下方顯示的 Gemma-4-31B 就是地端模型,在國網中心運作;下拉選單裡標示「波特塔」的選項,在卡米爾的算力中心運作,兩者都在臺灣。主機在境內,資料存在你的帳號底下。
在波特玩也建議拆步驟:地端模型推論能力不如商用模型,資訊太多太雜時容易出錯。把工作拆成一步一步、每一步檢核,它會很扎實地做完。
| 情境 | 可以嘗試 |
|---|---|
| 臨時的一次性工作 | 做法一:在預設的波特人分段做 |
| 同類工作會反覆做,資料可以公開 | 做法二:AI Bot,選推論能力較強的模型 |
| 資料不公開 | 做法三:波特玩專案;或做法二的 AI Bot 選 Gemma-4-31B-it |
| 多步驟、多檔案、目標明確 | 做法三:波特玩專案,搭配分步驟 |
這次是電話說明,還沒有看到實際操作畫面。如果試了之後還是很慢,或有其他想做的工作,歡迎回信;也可以預約線上會議或現場,一起看實際操作。一位同仁遇到的困惑,往往也是其他同仁的困惑;你的回報會讓這份教學持續更新。
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|---|---|
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