Hi 我是老布

I hope all is going well on your end.

前陣子完成了一項有趣的學習紀錄：參加了一個體適能健身C級指導員。

這個課程主要是訓練教練成為體適能健身C級指導員，內容涵蓋了許多運動方面的專業知識。

在課程中，了解到了基礎的人體運動知識，包含最主要的三個面向：矢狀面、額狀面、水平面，以及肌肉與關節在運動時，都會在這三個軸面向中產生對應的表現。理解這件事之後，就更了解健身器材被設計的緣由是什麼？各種運動器材會使用到哪些肌群和原由，也可以有個基礎概念，這讓我觀察運動需求時，能夠用更有系統的方式去分析與應用。

例如跑步後，也就知道需要盡快進行緩和運動，而不是隨意拉伸肌肉，而是讓使用跑步的肌群反向的去做舒緩拉伸動作；透過矢狀面、額狀面與水平面的概念，可以更有依據地判斷應該如何舒展肌肉，讓身體得到比較正確的放鬆與恢復。

除了動作面向之外，也了解到能量消耗系統的基本運作方式，包括磷酸系統、乳酸系統與有氧系統。磷酸系統主要負責最快速的爆發力，大約在 15 秒以內發揮作用；乳酸系統則是中間強度，大約在 3 分鐘內運作；而有氧系統則能讓身體持續運作，時間相對可以延長很多。這些知識對運動專業人士來說可能很基本，但對我而言，卻是在開發產品時非常值得參考與應用的基礎。

這個課程了解到實務層面的內容，例如訓練面、實際應用、各個肌群的使用方式，以及教練在教學時會需要注意的事情。這些經驗讓我對運動器材與運動使用情境有了更深一層的理解，也讓我更清楚知道產品開發時，可以如何從使用者的動作、肌肉、關節與能量消耗角度去思考。

這個課程可以視為一種通識課程，先學習運動知識的基礎學科。而這張證照是可以用來做商業用途，但覺得更重要的這些知識，能幫助我更容易打開運動科學領域的理解。這門課有系統性、基礎性，而且面向大眾的課程。

最近使用Codex這類AI Agent的工具，應用在用日常及工作上，也慢慢把一些日常的小事做成可重複使用者SOP，這一期就來聊聊這件事我怎麼做的。

常輸入，長輸出

在AI工具越來越方便的時代，覺的在想法的輸入輸出，做了一個調整，採取一個重要行動：「常輸入，長輸出。」；零散碎片化的輸入到一個地方，然後使用AI Agent分析及彙整，完整內容的輸出。

隨著 AI 工具愈來愈方便，彙整資訊的成本將持續降低，各種 AI 自動化工具也能協助我們整理分散的內容。然而，這套方法成立的前提，是日常產生的輸出必須先被完整捕捉。如果資訊一開始沒有留下來，後續就算有再強大的 AI，也沒有足夠的資料可以分析。

對 PM 而言，日常工作中非常常見、但最容易被忽略的一種輸出內容—— Email。

過去，一封 Email 寄出後，往往就被視為一個暫時中止的節點；但多數專案是由一封封彼此獨立的信件所組成，而持續發展的溝通往來脈絡，而建立完整的專案內容。

而在過去每一封Email發出後，有時候在收到回覆，也是隔一段時間，有時候也會需要再找出過去討論的內容，來補其脈絡，而如果PM同時手上有多個專案平行進行時，就有時會需要花一些時間，回頭找Email的內容，才會想起過去討論的內容。

而了解決這問題，做了一個自己專屬的 Skill，用來將所有寄出的信件內容持續彙整到同一份文件(.md)中。透過這份文件，我未來可以分析完整的對話內容、決策背景及專案脈絡，也能在下一次會議或討論前，快速找回前因後果，減少重複說明、重複確認及重複工作的情況。

常輸入的Skill怎麼做？

當所有 Email（節點資訊） 都被整理成具有連續性的討論紀錄後，我便能更清楚地理解自己與某個人、某個團隊，或某項專案之間的互動歷史。至於這些資料未來可以發展成什麼，目前還沒有完全確定。在累積夠多的Email內容後，或許可能可以進一步整理成工作上的 SOP，也可以作為會議前的背景資料與討論準備。

建立這個 Skill 的過程其實不複雜，也再次感受到 AI 工具的使用門檻正在快速下降。

第一步，先告訴 AI，我想開始累積自己的 Email 紀錄，並要求它註記每封信件的時間、地點與版本。

第二步，再與 AI 討論最適合自己的呈現格式。

第三步，要求每個版本都必須清楚區分，並且持續接續紀錄，將所有 Email 討論保存於同一份本機端 MD 檔案中。

在確認這些需求後，我便請 AI 直接生成一個 Skill，協助我執行整套 Email 管理流程。

這樣的流程就是，每次準備回信時，先將對方的信件截圖，再將圖片放進md檔，並輸入自己想要回覆的內容。

接著，我會要求它將信件的中文與英文版本一併加入追蹤檔案。透過這個方式，來回溝通的內容與脈絡都能被完整擷取及保存，而不會只留下最後寄出的單一封信。

之所以採用這種方法，是因為許多傳統產業公司仍在使用較舊的 Email 系統，不像 Gmail 或 Outlook，可以直接與 AI 工具串接。透過截圖與手動輸入的方式，即使面對較舊的系統，我仍能建立完整的溝通紀錄。

即使未來使用的是 Gmail、Outlook，或其他能直接與 AI 串接的 Email 工具，還是會需要一套能保存完整脈絡的方法；把目前的流程當基底，需要更新時就不會要重頭開始，就能適用於不同工具，讓 AI 在整理 Email 時，不只是保存單封信件，而是保存整段溝通歷程。

AI時代的資料管理方式

這項嘗試也改變了我對資料管理的看法。

在 AI 時代，個人經驗、工作紀錄及個人資料的累積，將變得愈來愈重要。每個人自行製作工具的門檻正在快速降低，因此，真正能形成差異的，可能不再只是使用哪一套工具或軟體，而是手中是否有獨特、完整且具有脈絡的資料內容。

這些具有前後關係的資料，形成一種新的個人資料庫內容。它不只是存放文件，更是在保存我的經驗、判斷、溝通方式與決策歷程。因此，我才會想建立自己的 Skill 來管理 Email。

未來，當 AI 對長篇資料的分析與整理能力持續進步時，這些長期累積的紀錄，也會變得更容易被重新理解與運用。

目前整個AI產業仍處於快速變動的階段，大型 AI 公司未必有餘裕提供非常完整的使用者服務，工具往往說變就變，使用者也被迫必須快速跟上，也所以如果能掌握自己的資料庫，想切換到那個習慣的AI 模型，都可以帶著走。

工具會快速變化，但資料在手，後續無憂。

只要核心資料、個人紀錄及長期文件仍由自己保存在自身可控本機端或雲端，AI 工具就只是解讀與運用資料的不同方式。相反地，如果資料長期綁在特定平台上，每次工具發生重大改版，就必須重新適應，甚至反覆搬移資料。若今天才完成搬移，隔天平台又改變規則，就會浪費許多時間與精力。

因此，真正需要長期掌握的，不是某一套特定工具，而是自己的 data、永久性文件，以及能夠跨工具使用的資料格式。

在工具快速變動的時代，真正值得累積的是自己的資料、脈絡與經驗。工具可以替換，但只要資料仍然完整，過去累積的價值就不會因平台改變而消失。

以上，是這期的電子報，

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老布