3個 ChatGPT 輸入到輸出實驗,第二大腦筆記用 AI 生成文章報告



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 EvernoteNotionHeptabaseObsidian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 CopilotClaude 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

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。

有興趣的朋友還可以進一步研究:


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。

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