與 AI 助手合作後的第二大腦系統，我在筆記方法上的變與不變
但是，是不是有了 AI 可以整理資訊，我們自己就不需要做筆記了？用 AI 做的筆記，還可以說是我的筆記嗎？ 當 AI 可以輕鬆整理大量內容時，真的可以解決第二大腦系統的終極問題：「需要的時候可以直接拿出來使用」嗎？
這篇文章，分享我目前具體實踐的作法。
為什麼「第二大腦」常常變成「資料沼澤」？
從數位筆記開始流行、到「個人第二大腦」、「知識管理系統」這些方法興起以來，各種工具與流程一直想解決同一個問題：人要面對越來越多雜亂資訊，到底要怎麼建立有效的整理系統？
其實我覺得或許是這個問題問錯了。我從《防彈筆記法》這本書開始，就一直強調一個概念：不要花太多時間做整理，而應該專注在自己的「任務筆記」。
當我們面對很多雜亂資訊的時候，如果我們想的是如何收藏、如何分類、如何整理出架構，那麼人就變成了為了資料而服務，這樣往往會陷入一個「資料沼澤」。雖然可能會有一個漂亮的結構，但那往往不是一個真正可以隨時拿出來使用的「第二大腦」。
真正的問題應該是什麼呢？
- 不是要怎麼建立一個有效的整理系統。
- 而是當我們面對這麼多雜亂的資訊時，我們要專注輸出的「專案」跟「任務」是什麼？
這才是我們真正應該問的關鍵問題。我們應該從這個問題出發，去建立我們的專案筆記、任務筆記。我們不是要去整理這些資料，而是要回頭整理自己的專案與任務。（延伸閱讀：不快速回訊、不整理郵件，專注任務筆記，才是最聰明的整理術）
當 AI 加上資料整理迷思，筆記會變得更雜亂
相信有使用 AI 的朋友，應該都可以發現，在整理資料上面，AI 可以做到下面幾件事情：
- AI 的搜尋摘要能力非常強大： 它可以一口氣深入到很多不同的社群、不同的網站中，幫我們把資料挖掘出來。（延伸閱讀：先用 Deep Research 掃清認知盲區，再用 Google 搜尋，我的 6 種學習新流程）
- 快速處理資料結構： AI 可以把找到的資料，根據我們需要的表格、清單或各種格式進行快速處理，讓它變成有結構的整理後內容。（延伸閱讀：活用三大 Google AI 教學神器，把複雜知識變成手繪心智圖、遊戲網頁、圖解簡報）
- 轉化為圖文視覺化工具： 像是 Google Gemini、 NotebookLM 這樣的 AI，還可以幫助我們把整理的內容，轉化成圖文並茂的流程圖或心智圖。（延伸閱讀：把混亂數據試算表丟進 NotebookLM：自動清理統計，直接變圖表簡報）
如果我們把筆記只視為資料的整理（當然，這是誤解），這時候 AI 快速找資料的能力，或許會讓人覺得好像不需要再做自己的筆記了，只要利用像是 Google NotebookLM 那樣的 AI 資料庫工具，就可以把資料做出有效的整理。
那麼，NotebookLM 會不會才是最好的筆記工具呢？我的回答是否定的。因為筆記並不是只有外部資料的整理分析而已。
例如我自己確實有一個 NotebookLM 的資料庫，專門處理每天想要稍後閱讀的文章，而上面的 AI 問答、工作室的各種圖表整理，也真的會讓學習吸收的過程更有趣、更快速。
但是，我不會把這樣的整理當作「筆記」。
真正的筆記應該是像下面這樣，他是我學習這個技術、知識後的「任務筆記」。
在任務筆記中，我不會直接剪貼 AI 生成的那一大堆資料，而是從中挑出我真正想要測試的，對我真正有啟發的部分，然後列出我的實際測試行動清單。
並且在實際測試後，把我的經驗、想法，以及下一次可以複製貼上的做法，記錄到同樣這則任務筆記中。
於是，這則任務筆記會記錄我完成任務的進度、過程，也可以在下一次要做類似任務時，拿出來參考使用。
相對的，這則任務筆記，不會是 AI 摘要生成大量資料的剪貼集中處。
AI 非常有可能讓喜歡做筆記的朋友陷入另一種情況，那就是筆記資料庫快速地擴充，結果更加混亂。
因為 AI 總能快速找到更多資料、整理出更多圖表，我們輕而易舉就能在筆記中（複製貼上）加入大量 AI 產生的內容。但這些內容只會讓筆記變得更加臃腫、資料變得更加混亂。
如果沒有重新定位筆記真正的用途：專案、任務，那麼 AI 的加入，就好像有一個快速新增資料的自動化工具，他可以不斷餵養，但最後，我們的「第二大腦」又回到那個資料很多、依然無法使用，且要用的時候找不到的困境。
可以交給 AI 的三種筆記內容，我更有時間自己動手的四種筆記核心
以結論來說，目前我的筆記系統與工作流程，會這樣跟 AI 一起分工：
- AI 做：記錄（語音轉文字／整理逐字稿）、資料（搜尋／摘要／比較）、格式（表格／圖表／架構化）
- 人做：決策（我選擇要完成什麼成果）、下一步行動（我接著要做什麼）、脈絡（我的思考與實驗過程）、復盤（做完後怎麼修正）
在 AI 時代，「記錄、收藏、格式整理」是 AI 非常擅長的部分。
如果人還要花大量時間做這些筆記，其實不符合 AI 時代的趨勢。而且老實說，這些筆記不是個人第二大腦的核心，很多時候只是讓我們整理時有快感、最後用不到。
所以現在我更想把它們交給 AI，讓人把時間花在「決策產出、推進行動、思考脈絡、覆盤調整」上。
當我擁有這四種筆記後，反而能跟 AI 工作流程相輔相成：AI 很會搜尋外部資料，但外部資料要能用，一定要跟我的背景、我的經驗、我的想法、我真正的任務有關。
所以我會：
- 讓 AI 整理外部知識資料，幫助我啟動某個專案任務。
- 我在自己的筆記中，記下行動步驟、關鍵決策、脈絡、復盤後更適合我的流程。
- 然後我再把這套「個人筆記系統」回到 AI 上，請它幫我找能刺激更好想法、更好做法的外部資料。
於是 AI 跟人結合的筆記系統，就會進入一個有效的正向循環。
一則學習型專案筆記，把外部資料交給 AI ，把個人執行留給自己：
以前我們為了保存資訊，可能存一大堆連結、截一大堆圖、剪貼一大堆文章。其實我從很多年前開始就很少做這類筆記，甚至我也不太使用「稍後閱讀」服務，因為我更想把筆記專注在任務真正的處理上。
到了 AI 時代，我更相信下面這樣的做法更有效：
以前收藏資訊，是希望需要時能快速找回。可現在像 ChatGPT 的強大搜尋、Deep Research 在找資料上非常好用，我更傾向在每一次「真正需要資料」的需求當下，直接利用 AI 的檢索、搜尋、Deep Research，去找最新、最即時，甚至深入挖掘社群的關鍵資訊。
既然如此，整個網路都可以當成我的資料庫，我又何必侷限在自己只為了收藏目的做出來的資訊系統中？
例如，我最近有一個專案，練習用 Vibe Coding 的方式建立一個單機個人筆記系統。我先建立了一則這個主題的專案學習筆記：
但我並不是去剪貼大量的相關文章來建立資料庫，而是把 AI 當作我的資料庫與外部資料助手，而我筆記只要專注在執行就好。
一開始的時候，我甚至連 GitHub 等等都不知道該怎麼設定，我就讓 AI 教我具體的操作步驟，並在我不懂的地方告訴我關鍵原理。這節省了我很多找資料、再重新整理資料的時間，讓 AI 找完資料後輸出的結果，直接對焦在我要具體操作的系統設定上。
所謂的專注在執行，就是不單純做資料的搬運工或收藏者，而是讓 AI 梳理資料後直接給我實踐步驟。
接下來，我也並非只是把 AI 給我的各種教學方法直接複製貼上到筆記中，而是根據 AI 的教學實際實踐看看。在實踐的過程中，產生我自己實做過有效的待辦清單。
而我真正寫進筆記的，是我到底做了什麼設定、做了什麼步驟，甚至截圖存檔。
這樣當我下一次又要開啟一個新的程式開發專案時，就可以照著這些設定直接完成。並且這些筆記不是大家的 AI 助手都能找到的資料整理，而是我自己實踐過最適合自己的行動清單。
接下來在執行這個 Vibe Coding 學習專案的過程中，我會一邊把下個階段操作的步驟（例如新功能如何開發、如何下好 AI 指令等等）持續累積在這一則專案筆記當中。
日積月累下，這則筆記會包含我在持續學習過程中累積出來的行動、經驗、想法以及成果背景資料。有了這份筆記，即使專案停滯一段時間，下次要重新開始或繼續規劃時，我可以直接複製筆記中之前累積的執行結果丟給 AI，請它分析下個階段可以做什麼。
AI 若要提供有效的建議，必須了解我執行背景的脈絡、明確的行動與想法，而我們往往無法提供足夠具體完整的資料給 AI，是因為之前沒有像這樣持續累積「自己的筆記」。
那些外部的資料，AI 本來就可以找到，本來就可以幫我們梳理、分析（所以，現在的第二大腦，這類筆記可以大量減少）；但 AI 不知道的，是我們那些在自己的筆記當中應該記下來、只有我知道的內容。（所以，現在的第二大腦，這類筆記可以大量增加）
如果有這樣的筆記，我們只要把累積出來的內容提供給 AI，它在下個階段就能幫我輸出更好的結果。
一則工作型專案筆記，把記錄分析交給 AI ，把判斷決策留給自己：
以前我們花很多時間做會議記錄、在課程中不斷低頭苦寫、抄寫書籍文章中的名言佳句。抄寫當然可能加深印象，但我的經驗是：很多時候也會讓我們在會議、課程、閱讀中，反而沒辦法專注思考核心問題、或真正聽懂講者背後想表達的意思。
在 AI 時代，這些「記錄」可以透過 AI 語音轉文字、AI OCR 等等功能處理完成。
這時候我們真正要動手做的，反而是：記錄完成後，我判斷的關鍵決策點、我心中想到的關鍵爭議點、我延伸出來的關鍵下一步，那才是人要動手寫的。
把紀錄留給 AI，把判斷與下一步留給自己。
例如最近我和趙胤丞老師一起完成的《高效職場生存法圖解》這本書的專案筆記，專案一開始，我們開了無數的討論會議，在公司中也有好幾次的報告會議，這時候，我已經非常習慣大量利用語音轉文字的工具，會議中專注討論並錄音，會後讓 AI 整理出逐字稿。
但是，真正的專案，並非這些雜亂的會議記錄、郵件剪貼、資訊整理。這些雜訊，就算紀錄得再好（也確實需要紀錄），但也只是把雜訊整理好而已，對記住有幫助，對專案沒效果。
真正的專案應該是：
- 把逐字稿變成有效的待辦清單
- 把雜亂的郵件訊息變成一個明確的目標企劃
所以，我的真正筆記並非是上述那些 AI 很方便轉出來的逐字稿，而是從裡面歸納出的重點。
當然，也可以讓 AI 歸納逐字稿重點，但最後一定有一步是我（人）判斷要留下哪些重點？以及如何把重點詮釋成下一階段目標與行動。
AI 或許能給建議、能分析資料，但 AI 沒辦法替我決定：我下一步要怎麼做、要交付給誰、我目前進度在哪裡。
所以我會用更多時間在任務筆記中記錄：
- 我到底實際做了什麼？
- 我在這過程產生什麼經驗？
- 觸及這個行動的人事時地物關鍵細節是什麼？
- 我之後要回顧這任務與流程時，有沒有一份準確依據的標準資料？
AI 資料整理得再好，但如果我不知道工作流程的進度、不知道下一步行動與交付，流程依然混亂。甚至 AI 帶來的大量資訊，反而可能變成雜訊，讓流程更混亂。
我目前也無法信任 AI 可以從大量的討論串紀錄中，或是自動爬梳我的行事曆、郵件中，幫我歸納出接下來要做的任務。
為什麼？不是說 AI 做不到這樣的資料分析，事實上它做得到。但問題是，AI 可能只是把一大堆的討論記錄、行事曆和郵件當中所有的行程，全部都列成待辦清單，但這裡面可能不是我自己判斷詮釋後，真正對我最有效的行動。
如果我認為 AI 可以自動爬梳行事曆、郵件、會議記錄，然後幫我找出接下來最有效的下一步行動，那就變成我好像只是一個接收 AI 老闆命令的機器人。
我可能只是可以把一些雜事瑣事完成，卻沒有真正去思考這當中我的目標、我的價值，以及我如何把事情做好的關鍵流程。
而後面這些，就需要我們有一則專案筆記，把我的判斷決策保留下來，讓我可以更有效地挑出自己最關鍵的行動。
一則生活型專案筆記，把資料研究交給 AI ，把經驗復盤留給自己：
生活中的大量問題，我確實已經很習慣跟 AI 討論。
AI 確實可以把資料搜尋、整理得很漂亮，但它沒辦法知道：我為什麼要選這個資料？我的判斷是什麼？我想拿來解決什麼問題？
例如，我讀到一篇很精彩的睡眠研究報告，我決定把它拿來改善我的睡眠習慣；我想利用裡面提到的一種休息技巧，放進我的日常工作流程做短時間放鬆。
AI 可以把研究整理得清楚易懂、做出更好複習的圖表，但我要決策用在我哪一段真實工作流程裡，這是我需要自己寫下來的。
我們有時候會花很多時間排版、分類、標籤，希望筆記整整齊齊，覺得以後更好用。但很多時候，我們花太多時間整理格式，卻沒時間思考資訊的用途，最後這些漂亮筆記反而不會再打開。
AI 的改變是：如果你真的想要漂亮的格式，不如讓 AI 幫你整理成資訊圖表、幫你整理出心智圖、幫你依照你想要的邏輯摘要整理成表格。
我們不需要再把大量時間花在筆記的格式整理上。
我們可以更多時間，專注在那些 AI 無法處理的資料，例如一個生活健康習慣的筆記中，我對每一天習慣的紀錄與反思。
這些看似簡單隨筆的記錄，卻是在 AI 工作流程裡面，讓 AI 接下來產出更有效任務成果的最佳素材。
以上面這則生活習慣筆記為例：
- 我每個月會把記錄起來的表格資料丟給 AI。
- 甚至把整則筆記中前面設定的習慣目標，以及想要達到的關鍵習慣，也提供給 AI 讓他去了解。
就跟前面的學習工作筆記一樣，一旦我提供給 AI 這些原本累積在筆記當中的脈絡，AI 就可以根據我的經驗做出有效的分析：為下一階段提供更好的目標建議。分析我的經驗後，指出其中某些我忽略或做錯的關鍵環節。
這時候 AI 就可以根據我的筆記，化身為一個「復盤助手」。
AI 確實可以幫助我們復盤，但在這之前，我們需要先留下經驗記錄。在 AI 幫我們復盤之後，我們不是照單全收，而是把 AI 提供的建議，轉化成我實際決定採用的改進，並繼續記錄實際嘗試後的結果。
那麼下一次跟 AI 合作時，我的筆記會成為 AI 最有效的素材，也會成為我自己推進生活健康習慣、最有效的專案任務流程。
當 AI 成為第二大腦助手：我更少整理筆記，但更專注把筆記變成成果
過去一年，我很明顯發現：自己更少做某些筆記、更常做某些筆記。例如我會讓 AI 大量摘要我的會議記錄、學習記錄，我不用逐字逐句整理；如果需要漂亮的格式、清楚易懂、深入淺出的圖表，我讓 AI 幫我做。（延伸閱讀：[實戰教學] 懶人也能持續的筆記法：記下來就好，讓 AI 整理架構）
但我把時間花在：會議、課程、學習之後，我做出的決策、我規劃的下一步行動、我思考要用在哪個具體任務上，以及我執行後產生的想法與經驗。
所以在 AI 時代，我覺得筆記工作流程可以有很大的改變：
我們不太需要再把力氣花在「整理筆記」上，但更需要專注在「設計任務筆記的下一步行動」。
我們其實不用怕資料整理不齊全、怕遺漏——因為一定會遺漏。而且人再怎麼自己收藏筆記，在 AI 時代也未必比得上一份 Deep Research 研究完整有效。重點是：把資料找回來，用在自己真正的專案任務上。
我們可以把筆記流程，從「收集的系統」轉成「輸出、交付、產出的系統」。
AI 時代不會取代筆記，而是讓筆記回到它更該做的事情。
這也回到我一直在講的「防彈筆記法」：以任務筆記為核心，把注意力導向正在要產出的成果，讓 AI 幫我整理資訊資料，讓人專注在下一步行動與經驗整理上。
延伸閱讀：
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- 2026/1 最新著作上市，歡迎支持：《高效職場生存法圖解》
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- 著作：《防彈筆記法》
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