3個 ChatGPT 輸入到輸出實驗，第二大腦筆記用 AI 生成文章報告

作者：


能夠有效使用 ChatGPT 這類內容生成 AI 的人，大致分為兩類。第一類是深刻理解任務專業邏輯的人，能夠設計出有效的提示語，引導擅長文字接龍的 AI 根據專業邏輯生成符合需求的內容。第二類則是擁有第二大腦的知識管理工作者，我們在第二大腦系統中儲存的筆記，可以通過 AI 進行結構化處理，最終有效生成並輸出所需的各種內容。

為了證實這一點，並探索 AI 結合第二大腦的可能性，我在這篇文章中進行了三項實驗：

  • 第一項實驗，我利用儲存在自己第二大腦筆記系統中的資料，透過 AI 輸出成類似我撰寫的文章內容。
  • 第二項實驗，同樣利用第二大腦中的筆記，快速地將原本雜亂無章的資料轉變為條理分明的專案企劃。
  • 第三項實驗，我使用第二大腦中的資料快速生成各種問題的解答系統，產出符合我的邏輯的問答內容。

透過這些實驗，我想分享一種 AI 的應用方式。我們在 Evernote、 Notion、 Heptabase、 Obsidian等工具上累積的第二大腦筆記，先透過搜尋過濾出相關資料。這些資料可能一開始看起來雜亂，但我們可以將搜尋到的結果匯出，然後放入 AI 中分析。 （如 ChatGPT 的付費版可上傳檔案，或是微軟的 Copilot、Claude 免費版也可上傳檔案。）通過幾個階段的整理，讓AI將這些雜亂的資料重新輸出成我們需要的專業內容。

這樣的輸入輸出過程，不僅可以提升效率，還可以產出符合我們獨特見解、想法的文字，甚至直接引用我們原本筆記中的文字資料進行改寫。

接下來就讓我分享自己的實踐步驟。

搭配這個功能，可以讓輸出的討論過程更有效率：活用 ChatGPT Reply 新功能 3 種方法，對話再亂再長也能準確修改


2024/6/8 更新， Google 的資料庫 AI 分析與輸出工具：Google NotebookLM 免費中文 AI 筆記實例教學，老師、學生、創作者利器


歡迎收看影片分析版本：




匯出第二大腦資料庫，讓 AI 進行輸出的基本流程：

卡片盒筆記法說如果我們串聯自己的想法卡片，就能產出不同主題的新文章。那麼，能不能試試看讓 AI 去組織這些想法卡片，轉換成一篇有條理且是我所寫出來的新文章呢？

  • 1. 首先，在我嘗試在 Evernote 第二大腦系統中搜尋即將撰寫的文章主題相關的關鍵字。
    • 例：搜尋“防彈筆記”，找到幾篇防彈筆記相關的筆記內容。
  • 2. 勾選跟這次寫作任務相關的筆記，然後選擇把它們匯出成一個資料檔案。
    • 因為我的筆記都很長，可能選出 5 則最相關筆記，就已經是 30000 字以上的內容。
  • 3. 為了讓 ChatGPT 好分析，我選擇匯出成 HTML 的檔案內容。
  • 4. 這時候就可以上傳到 ChatGPT，讓它分析 HTML 檔案當中的文字。




除了 ChatGPT 付費版本可以上傳並分析筆記資料庫檔案，也可以試試看免費或付費版本的微軟 Copilot、 Claude（免費版本可上傳文件檔案，但分析長度、次數會有一定限制），都可以滿足下面的實驗結果。

或者如果你的筆記系統中已經內建了類似下面的 AI 工具或外掛，也可以用同樣邏輯試試看。





下面三個上傳檔案資料檔案，利用 AI 輸入到輸出的實驗，我大致上都是運用下面幾個階段的流程進行分析與產出：

  • 第一階段：梳理重點清單，建立索引錨點
    • 上傳資料庫檔案後，先讓 ChatGPT 針對內容做基本梳理，讓 ChatGPT 從大量的資料文件中梳理出重點清單。
    • 建立清單的目的是建立「索引錨點」，這樣之後要引用或重新整理資料時，AI 可以根據這些錨點回頭去找出相關資料。
  • 第二階段：分析出原始資料背後有邏輯的系統
    • 請 ChatGPT 回到原始文件，找出更多原文，並梳理原本雜亂的資料，建立整理表格。
    • 建立表格的目的是先做原始資料的系統分析，開始針對找到的重點，把原本雜亂的筆記重新整理出一個有邏輯的系統架構。
  • 第三階段：提出我的輸出需求，根據前面理解的重點與系統，重新設計一份要輸出的文章、專案、問答大綱
    • 在 ChatGPT 根據原始資料做了合理的整理、分析與理解後，開始讓其發揮一些延伸想像（文字接龍）的能力，重新設計出我真正需要的新大綱。
    • 區分三個階段的目的是，先讓 AI 充分解析輸入的原始資料，然後再進行我需要的輸出改寫，這樣更能讓其符合原始資料的內容與獨特性。
  • 第四階段：根據產出的新文章、專案、問答大綱，分段引用原始資料撰寫新草稿
    • 前面三個階段， AI 分別建立了重點清單的錨點、對原始資料的系統理解，對新大綱的設計，現在可以讓 AI 去做資料的連結對應處理，請其根據新大綱，回頭去找重點清單中的原始資料，並用符合系統理解的方式，撰寫出新草稿。
    • 「分段」撰寫很重要，例如先寫文章第一段再寫第二段，先寫專案開場白再寫目標設計，這樣可以讓 AI 生成的內容更深入更嚴謹。

如果你問我，為什麼不直接上傳資料庫檔案後，就讓 AI 直接產出我想要的文章、專案報告呢？

也不是不可以，只是這時候生成的內容可能會缺乏很多細節，裡面的邏輯不夠嚴謹。所以如果是要認真的進行草稿的產出，分成上面四個階段，是我實驗後覺得更好的做法。

不過，雖然這樣的實驗，其實已經確保「 AI 生成的內容是來自於我的內容，不是 AI 憑空生成的」（如下圖，就是其中一段生成的結果，從我的角度來看，已經很像是我寫出來的內容），因為都是從我的筆記資料庫中去分析、整理、改寫、引用，但還是要提醒，這只是「草稿」，正式的文章、報告，我們依然還是要經過人的潤飾與寫作喔！





我的第一個實驗：從第二大腦快速產出新文章，並確實使用原始筆記內容撰寫

下面就讓我展開三個實驗的結果。首先第一個實驗，我想達到的效果是：

  • 我有許多雜亂的心得、想法筆記。
  • 讓 AI 從這些零散的筆記中梳理出一個可以分享的新文章架構。
  • 讓 AI 撰寫的新文章可以引用、使用、改寫我筆記中自己寫出來的原始內容。
  • 於是我會獲得一篇包含我的想法、用語、邏輯的文章草稿。

首先，我上傳自己筆記中的資料庫檔案給 ChatGPT ，然後這樣題問："我想撰寫一篇如何建立筆記整理系統的文章，根據檔案資料，梳理出文章大綱。請一步一步分析，根據我的需求，一段一段分析檔案中相關的重點，列出重點清單，並盡量提供原文引用。先完成到這個步驟即可。"




AI 先梳理出重點清單後，我接著這樣題問："請用繁體中文回答。上面的標題都很棒，請回頭到文件找出相關的原文，然後根據如何整理筆記系統的邏輯，製作出一份整理系統運作的表格。"




當 AI 從雜亂資料中，理出一個我需要的系統架構後，我繼續提問請他推進下一步："很棒的整理，現在假設你是一位知名的熱門生產力文章作家，請用繁體中文，幫我規劃一份「如何整理筆記系統」的大綱。根據上面討論後的整理重點，參考原始文件的內容，設計解決讀者痛點的開場、有特色的方法論、幫這個方法論命名、列出這個方法的具體操作步驟清單、結合一個符合痛點的模擬應用案例。"

這邊我還用了一個小技巧，就是讓 AI 根據前面我的筆記中分析出來的邏輯，幫我取一個方法論的名稱，結果他取了一個「索引動力筆記法（IDN）」，我覺得還滿有意思的。




有了邏輯架構、延伸想像的大綱後，再讓 AI 回頭根據原文來進行改寫。使用原始內容，分段開始撰寫文章。

例如下面是我嘗試讓 ChatGPT 引用原始筆記中的內容，撰寫那個「索引動力筆記法（IDN）」的介紹。

從下圖的結果來看，雖然一定還需要我的修改，但基本上撰寫出來的內容，確實就是我的筆記中的內容的改寫，而且使用了許多筆記資料庫中的原始案例、想法，是一個我可以在其基礎上修正的草稿了。




如同前面所說， AI 可能沒辦法一次輸出全部內容，如果強制他這樣做，後面的內容可能會變得很精簡，反而造成問題。所以最好的方式是運用前面一樣的邏輯，分段進行原始內容與新大綱的改寫輸出。







第二個實驗：從第二大腦快速製作專案企劃，企劃中有效引用筆記資料

接著，來看看我的第二個實驗，這裡我想測試的效果是：

  • 專案企劃過程，可能留下許多雜亂的想法筆記。
  • 把這些想法筆記交給 AI 去分析出架構與特殊性。
  • 然後讓 AI 輸出一份符合我的想法，又具有一定獨特性的專案企劃

這邊我是搜尋自己 ChatGPT 如何做知識管理的相關筆記，然後匯出 HTML 資料檔案。

我先上傳相關的筆記資料庫，然後這樣提問："我想製作一堂「ChatGPT知識管理實戰技巧」課程，根據檔案資料，用繁體中文梳理出課程大綱。請一步一步分析，根據我的需求，一段一段分析檔案中相關的重點，列出重點清單，並盡量提供原文引用。先完成到這個步驟即可。"





有了重點清單後，但看起來還相對雜亂，接著請 AI 用表格梳理出有系統的背後邏輯："請用繁體中文回答。上面的標題都很棒，請回頭到文件找出相關的原文，然後根據如何運用 ChatGPT 進行知識管理的邏輯，製作出一份整理系統運作的表格。"

結果 AI 分析出了下面這個收集、輸入、整理、輸出的流程表格。




有了我覺得可以的架構分析後，開始請 AI 生成新的課程專案大綱："很棒的整理，現在假設你是一位生產力顧問與課程講師，請用繁體中文，幫我規劃一份「活用 ChatGPT 做好知識管理」的課程大綱。根據上面討論後的整理重點，參考原始文件的內容，設計解決學員痛點的開場、有特色的方法論教學結構、並幫這個方法論取個特殊名稱，以及如何用案例教授這個方法的具體操作步驟清單。"

我一樣讓他試試看，根據前面我的原始資料分析出的方法，取個方法論名稱，這次他取名為「知識融合演算法（KFA）」，我也覺得滿有意思的。




假設我滿意這個課程大綱（如果不滿意，就跟 AI 來回討論），我進一步請他根據課程大綱的「其中一段」進行課程內容的規劃，我這樣提問："很棒的架構，根據「KFA 方法論的實戰技巧」，可否回頭分析前面上傳的原始檔案中的內容，引用其中的原文，用繁體中文，盡可能詳盡的解說這個實戰技巧的思維、方法、操作步驟。"

雖然這個案例中，他不小心生成為簡體中文，不過這其實好解決。

關鍵是他分析出來的這個方法，真的來自我筆記中原始的想法與資料，並幫我快速梳理出可以使用的方法、步驟、案例。




跟前面一樣的邏輯，一段一段讓 AI 分段從原始資料中生成新內容，確保其穩定性，於是可以繼續這樣提問："很棒的撰寫，接下來根據「如何用 ChatGPT 進行內容創作的實戰案例」，可否回頭分析前面上傳的原始檔案中的內容，引用其中的原文，用繁體中文，盡可能詳盡的解說這個實戰技巧的思維、方法、操作步驟。"




第三個實驗：快速產出問答：利用原始資料進行回饋

讓我來做最後一個實驗，這邊我想上傳自己的筆記資料庫，建立一個快速問答系統：

  • 請 AI 梳理出我的筆記資料庫中的內容與邏輯。
  • 後續有不同的客服問題提出時，AI 可以用我的資料、想法來做出回答。

一樣先搜尋我的筆記，匯出相關資料庫，上傳 AI 後，這樣提問："根據檔案資料，用繁體中文梳理出「防彈筆記法」的方法論重點。請一步一步分析，根據我的需求，一段一段分析檔案中相關的重點，列出重點清單，並盡量提供原文引用。先完成到這個步驟即可。"




接著，讓 AI 處理出背後的邏輯，建立系統思考：“請用繁體中文回答。上面的標題都很棒，我想先針對「防彈筆記的核心思想」，請回頭到上傳的檔案文件找出相關的原文，然後根據其方法論邏輯，製作出一份解析防彈筆記核心思想的表格。”




最後，就可以提出問題，請 AI 嘗試用我的邏輯去回答："很棒的解析，現在我們需要解決這樣一個問題：「如何面對規劃目標後總是一直變動，甚至沒有動力去執行的難題？」，運用前面解析的防彈筆記法核心思想、方法論步驟，並回到上傳的檔案文件引用原文，撰寫出一份詳細的問題解決文章。"

下圖可以解決問題的回答，看起來已經很符合我的想法與方法。




以上就是我的三個實驗，透過自己的第二大腦累積的筆記系統，在 ChatGPT 這類 AI 工具中進行快速的輸入輸出，提供給需要的朋友參考。

有興趣的朋友可以進一步研究：



    大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：


    我的電子郵件是 esorhjy@gmail.com ，如果你有任何關於筆記術、時間管理、提升工作效率的問題，歡迎寫信跟我討論。

    （歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：3個 ChatGPT 輸入到輸出實驗，第二大腦筆記用 AI 煉成文章報告）
    文章分類：
    電腦玩物站長 Esor （異塵行者），在電腦玩物上的文章有別於單純的軟體和服務介紹，而是更強調軟體和服務背後的數位工作思維及方法，並說明實際應用後帶來的生活改變。著有《電腦玩物站長的筆記思考術》、《大腦減壓的子彈筆記術：用Evernote打造快狠準系統》、《比別人快一步的Google工作術：從職場到人生的100個聰明改造提案》等暢銷書籍。

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    之前電腦玩物曾經寫過：「 Rainlendar 2.0.2 免費行事曆小技巧教學 」這樣的介紹，這篇文章其實寫得比較簡略，主要是在提醒一些Rainlendar可以應用的功能，但是文章對於基本設定方式並沒有太詳細的介紹。不過這篇文章卻得到不少讀者的喜愛，也有許多人透過搜索引擎看到這篇文章，並對於Rainlendar這一款桌面行事曆軟體產生興趣。而這中間有些朋友可能會進而詢問我在該篇文章裡疏漏的一些基本操作說明。所以今天這篇分享，主要是說明 如何製作「免安裝版」的Rainlendar ，以及 如何將其中文化 ，我也會更詳細的說明 設定、轉移「行事曆iCalendar」的方法 ，以及如何 在免安裝中加入新的外觀 。算是對於之前那篇小技巧教學的補完，主要是讓剛接觸Rainlendar的朋友，可以有一篇更快的上手教學。 Rainlendar Lite 2.2： 官方下載網頁 、 精選外觀下載 、 語言檔下載 特別推薦： 繁體中文語言檔下載 、 晝夜變化世界地圖外觀 Rainlendar 2.2 桌面行事曆基本安裝設定完全攻略 Rainlendar 2.0.2 免費行事曆小技巧教學 Rainlendar 行事曆軟體中的 TO DO、 EVENTS 有什麼不同？ 如何在 Rainlendar 桌面行事曆添加RSS、天氣預報、倒數計時面板？ Rainlendar行事曆的小型網路協作應用 首先來到官網的下載頁面，選擇Lite(Free)後方Windows下的「Download」，就可以下載最新版的免費程式，然後到語言檔的下點頁面選擇自己需要的語言下載，繁體中文的朋友可以直接點擊上方連結。你也可以到外觀下載處選擇喜歡的外觀下載，雖然我自己覺得預設的Shadow4功能性最豐富、提供的任務圖示最完整，但是那個最新的晝夜變化地圖外觀還真的滿炫的，值得試試看。 免安裝與中文化設定教學 執行主程式，在第一個設定頁面時，選擇「 Portable Installation 」的安裝方式，你會看到下方勾選了「 Portable Installation 」，在這個模式中，你的重要行事曆資料與設定檔， 都會儲存在安裝資料夾中 ，所以你便可以「移動」安裝資料夾到任何一個地方，而資料也不會跑掉了。 接著選擇你要「安裝」免安裝版的資料夾位置，這邊其實就是將Rain...
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