我與 AI 各自需要一套第二大腦：五個層次管理個人筆記、專案資料、AI 記憶與規則

我前一陣子分享自己怎麼讓 Codex 進入專案資料夾，協助整理課程簡報素材、第二大腦資料庫。於是有讀者問：「我們的筆記不是都存在 Notion、Evernote 這類筆記工具裡嗎？那 Codex 還要處理什麼專案資料夾？如果 AI 已經可以整理資料，我還需要自己手動做筆記嗎？」

這個問題，其實關連到 AI 時代個人第二大腦系統到底應該如何管理？是否還需要管理？

• Notion、Evernote 還要保留什麼？
• Google 雲端硬碟、本機資料夾又放什麼？
• ChatGPT 的 Memory 和 Projects 可以幫什麼？
• Codex 的規則文件與 Skills 又扮演什麼角色？
• 為什麼 AI 愈能整理資料，我反而愈需要手動留下任務與經驗？

因為現在 AI 工具真的很會整理資料。ChatGPT 可以幫我做研究與改寫，NotebookLM 可以根據一批文件整理成表格或語音摘要，Codex 可以進入本機或雲端專案資料夾整理文件、建立流程。

看起來，好像 AI 都能幫忙整理了，我們只要把資料交給 AI 就好。

但我這幾年的 AI 應用經驗，卻讓我更確定：

AI 愈會整理資料，我反而愈需要自己的第二大腦，甚至，也要管理 AI 的第二大腦。

原因不是 AI 不夠好。剛好相反，正是因為 AI 整理資料太快、產出反而變得太多卻太分散，我才更需要一個地方，把任務目標、我的經驗、關鍵判斷、下一步進度，和值得之後參照的規則，「整理」在一個我可以隨時取用的地方。

延伸閱讀：

• 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
• AI 時代建立筆記系統的關鍵是「任務／經驗」而非「資料／知識」

為什麼 AI 時代更需要管理第二大腦？

以前資料分散，是因為網頁、Email、檔案、會議紀錄、稍後閱讀各自散落。

現在又多了一層分散：ChatGPT 幫我整理一份資料，Codex 幫我處理一批檔案，NotebookLM 根據文件產生一張表格，Gemini 又補了一輪搜尋。每一個 AI 工具都產出一點有用內容，但如果沒有一個共同的任務脈絡，它們很快也會變成另一種新的混亂。

所以在 AI 時代，當人（我）跟 AI 協作時，我們應該重新理解這個工作流程需要的第二大腦，如果沒有管理好，就會變成一個混亂易失控的工作流程。

例如我誤以為 AI 可以準確掌握我的工作流程與經驗，但發現常常搞錯最細節但也最重要處的準確決策判斷。或是我誤把 AI 可以大量摘要與重整資料的能力以為是第二大腦，但又發現這些 AI 搜尋問答不一定有助於產出。

這個「個人第二大腦」的定義與分工，在 AI 時代應該做一些調整，我們需要兩套第二大腦，五個管理層次：

• 「人的第二大腦」，包含：
• 人的經驗筆記：記錄做過什麼、如何判斷、哪裡失敗、下次怎麼調整。
• 人的專案任務筆記：管理目標、進度、已採用內容、待確認問題與下一步行動。
• 人與 AI 共用的成果檔案：逐字稿、簡報、素材、影片、PDF 與正式產出。
• 「AI 的第二大腦」，則包含：
• AI 的工作記憶：對話、專案現況、偏好與近期脈絡
• AI 的明確規則資料庫：專案說明、來源文件、規則檔、Skills、驗收標準

這五個層次如果分清楚，人可以專注在任務、行動、判斷與經驗，AI 則可以在正確的資料範圍與規則中工作，兩邊才有機會形成真正有效的正向循環。

先用一個課程製作案例說明：看懂五個層次，人與 AI 的第二大腦怎麼分工？

例如我在製作知識衛星線上課程「工作流改造術｜用更少時間，結合協作 AI 重塑工作方式」時，會同時使用筆記工具、雲端硬碟、ChatGPT 與 Codex 來管理與合作整個工作流程。

第一層案例：人的經驗筆記（人的第二大腦）

在規劃每個單元內容時，我會在 Evernote 專案筆記中記錄：

• 哪個案例放在開場比較容易理解？
• 哪個練習對學員來說太困難？
• 實際演練後，哪個步驟需要拆小？
• 哪些內容應該怎麼解釋更好？
• 等等

這些內容不是一般課程資料，而是我真正執行後累積的經驗。

而且這個經驗，通常是 AI 無法給我的，反而是「我應該教 AI 的」，如果我沒有自己的個人經驗第二大腦，那就變成我無法引導 AI ，反而是被 AI 牽著鼻子走。 

第二層案例：人的專案任務筆記（人的第二大腦）

同一則 Evernote 專案筆記還會記錄：

• 這門課要解決什麼問題？
• 目前完成哪些單元？
• 下一步要撰寫、錄製或修改什麼？
• 哪個 AI 產出已經採用？
• 哪些內容仍待確認？ 或是修改？

它比較像整個課程專案的控制台，隨時掌控這個專案最新進度、下一步行動。

這樣隨時變動、邊做邊修改的流程，也是 AI 無法給我的，並且同樣是「我應該告訴 AI 的」。AI 只能給我理想的工作流程，但「真實」的流程卻必須我自己管理，當我沒有管理好，那麼就無法引導 AI 照著我的流程去完成任務。

第三層案例：人和AI 合作取用的成果檔案與參考資料（人的第二大腦）

課程實際製作時，會產生：

• 課程逐字稿
• 簡報
• 練習表格
• 教學案例
• 圖片與影片素材
• 拍攝完成的影片

這些真實成果不需要全部塞進筆記工具，而可以放在 Google 雲端硬碟或本機專案資料夾中，再由專案筆記連結過去，這是人需要的管理。

當我需要製作一份錄課提詞簡報時，就可以讓 Codex 讀取專案資料夾裡我自己寫出來的逐字稿與案例，依照前面我累積的經驗與工作流程，產生簡報。

當我自己的經驗、流程、成果、資料的第二大腦管理好，那麼就能更輕鬆地交付任務給 ChatGPT 或 Codex 處理，讓他們真正變成我的員工，依照我的思考、計畫、獨特想法來工作，而不是取代我的專業思考。

第四層案例：AI 的工作記憶（ AI 的第二大腦）

但是當我們希望 AI 真正為我所用，那麼「管理 AI 的第二大腦」將會變得重要。

如果這是一個持續數個月的課程專案，我會把相關對話集中在同一個「 ChatGPT 專案」裡管理（參考教學：一般人也能用 ChatGPT 打造你的 AI 團隊：管理多個 AI 員工的實戰流程），因為我要管理 AI 的記憶、資料與規則。

AI 可以逐漸掌握：

• 這堂課的讀者是誰
• 我慣用的課程設計原則
• 最近討論到哪裡
• 我對哪些做法已經有明確偏好

ChatGPT 專案本身可以集中相關對話、檔案與指示，並利用專案內脈絡延續長期工作。這就是管理 AI 的記憶。

第五層案例：AI 的明確規則資料庫（ AI 的第二大腦）

但如果只是讓 AI 記得過去對話，還不夠穩定。

所以我還會建立明確的規則，例如：

• 提詞簡報每頁不超過多少字
• 一頁只處理一個重點
• 案例必須先說問題，再說解法
• 不要把工具功能當作課程主角
• 產出後要檢查哪些項目
• 完成的檔案要回存到哪個資料夾

在 Codex 中，我可以利用 AGENTS.md 或 Skills，讓它在每次工作前讀取共通規則與專案規範；OpenAI 官方文件也把這些機制定位為可持續提供專案脈絡、標準與工作方式的指引。

於是這個工作流程，就會變成是人與 AI 各自的第二大腦做好管理，一起合作：

兩種第二大腦的五個層次	保存內容	主要功能
人的經驗筆記	實作心得、錯誤、調整、最佳做法	讓下次做得更好
人的任務筆記	目標、進度、判斷、下一步	掌握專案全貌
專案資料與成果	逐字稿、簡報、素材、影片	讓人與 AI 都能取用
AI 工作記憶	對話脈絡、偏好、近期狀態	減少對 AI 重複說明
AI 規則資料庫	規則、範本、檢查清單、Skills	讓 AI 穩定照標準工作

第一層解說：人的經驗管理，留下 AI 找不到的個人資產

AI 可以整理資料，但 AI 不會替我產生我的經驗。

經驗來自我真的做了一次任務、遇到一個難關、做出一個取捨、修正一個錯誤，最後知道下次應該怎麼做。這些東西如果沒有被我留下來，AI 之後再聰明，也很難重現我的經驗。

例如我第一次整理一份課程資料，可能一開始只是自己手動做：

• 先把學員需求放進同一則筆記。
• 再把可以引用的案例集中。
• 接著重排課程單元。
• 最後發現某個例子不適合放在第一段。

這些行動軌跡看起來零碎，但它們其實是我工作方法的一部分。

下次我要做相似任務時，這些紀錄就不再只是回憶，我可以自己拿出來使用，也可以拿來訓練 AI 助理。AI 可以讀懂我上次怎麼做，幫我把流程整理成規則、檢查清單，甚至變成一個可重複使用的工作模板。

所以手動筆記在 AI 時代沒有消失。它的角色從「幫我記資料」轉成「幫我留下自己怎麼工作、怎麼判斷、怎麼修正的痕跡」。

這種筆記不需要很漂亮。它可能只是幾段補充、幾條待辦、幾句提醒：

• 這次先不要從工具教學開始，要先講學員情境。
• 這個案例放在第二段效果比較好。
• 下次企業內訓前，要先問對方是否有內部資料限制。
• 這個練習太難，應該拆成 10 分鐘版本。

這些內容，才是我的第二大腦中最有價值的部分。因為它們不是網路上可以重新搜尋到的外部資料，而是我真的做過、判斷過、修正過的工作方法。

例如我在個人第二大腦中已經累積「6年」的親子溝通筆記，裡面的經驗與反省，是 AI 無論如何都無法給我的真實個人重要資料。（參考：筆記，累積的效應，2024 開始撰寫我們的第一則 10 年筆記）

相反的，這些經驗如果拿去跟 AI 討論，反而會給我更多有效的啟發和真實的幫助。

第二層解說：人的專案任務管理，把不同 AI 產出收回同一個工作流程

我一直很喜歡也實踐「一個任務，一則筆記」這個方法。（參考：高效工作法：如何用防彈筆記打造提升生產力的支持系統（實戰案例總集））

到了 AI 時代，這個方法對我更重要。因為我可能同時用好幾個 AI 工具處理同一件事。ChatGPT 幫我發想角度。NotebookLM 根據來源整理表格。Codex 幫我讀本機資料庫或專案資料夾。

如果這些產出都留在各自工具裡，我很快就會忘記：

• 哪一段是為了哪個任務？
• 哪個結果最後有採用？
• 哪個只是暫時素材？
• 哪個其實已經被我否決？

任務筆記的功能，就是把這些分散的 AI 產出收回同一個工作流程。在這則筆記裡，我會留下：

• 任務目標。
• 目前進度。
• 使用過哪些 AI。
• 各自產出什麼。
• 我採納了什麼。
• 我放棄了什麼。
• 下一步要做什麼。

它不是資料倉庫，比較像任務的控制台。

這也讓 AI 更好接手。下次我請 AI 幫忙時，不需要從零解釋整個專案任務。我可以把這則任務筆記給 AI ，讓它知道：這件事做到哪裡、哪些判斷已經確定、哪些資料只是參考、最後要交付什麼成果。

如果沒有這則任務筆記，AI 可能還是能整理很多資料，但那些資料很難回到我的下一步行動。

這也是我覺得許多人在 AI 時代會遇到的新混亂：

原本我們以為 AI 可以整合資料，結果每個 AI 工具都變成新的資料入口。最後不是沒有資料，而是有太多半成品、太多草稿、太多摘要，卻沒有一個地方告訴自己：「我到底採用哪一版？接下來要做哪一步？」

這時候，一個任務一則筆記，反而是最簡單的解法。

把各種資訊放回同一個任務脈絡裡，讓自己看得懂，也讓下一次的 AI 接得上。

例如我用各種 AI 工具打造一個個人理財系統，雖然是在 AI 上處理，但我還是會把各種做法、作對做錯的經驗、實際處理的流程，整理回我的開發專案筆記，因為這樣我才不會混亂，才能更有效的回顧、複製工作流程。

第三層解說：外部資料與成果檔案，交給 AI 搜尋、整理與取用

以前我們會嘗試把所有相關資料都整理進筆記系統，希望未來可以快速找回。

但在 AI 時代，這些外部參考資料不一定都要由人細緻分類。例如：

• 原始文章與研究資料
• 會議逐字稿
• 簡報與文件
• PDF
• 圖片與影音
• 舊專案成果

只要保留清楚來源、檔案位置、專案歸屬與必要說明，就可以讓 AI 在任務需要時搜尋、摘要、比對或轉換。

更簡單的理解是：

原始資料留著查證，可用素材留著組合，人的方法與規則另外保存，正在產出的成果則放回專案。

這一層可以大量交給 AI 處理，讓人把更多注意力留給任務、決策、行動與經驗。（延伸參考我的實作經驗：AI 結合卡片盒筆記法，人不再操作軟體，用對話流程讓 Codex 搭建資料整理系統：我的兩個月實測心得）

AI 也需要一套第二大腦

前面三層，都還是在談人的第二大腦。

但這個時代出現了一個新的管理問題：

AI 自己在工作時，也需要一套穩定的記憶與規則系統。

我這裡說的「AI 的第二大腦」，不是指 AI 有人的意識或經驗，而是指：我們需要有意識地管理 AI 工作時會使用的脈絡、記憶、規則與資料來源。

這套系統可以再拆成兩個部分：

• AI 的工作記憶
• AI 的明確規則與知識庫

第四層解說：管理 AI 的工作記憶，避免對話愈多愈混亂

AI Memory 比較像對話與互動的回憶。

它可能記住我的偏好、目標與常用習慣，讓我不必每次都重新說明。ChatGPT 的官方說明也把記憶定位為保留有用背景資訊、讓回覆更個人化，並減少重複解釋。

而在 ChatGPT 專案裡，AI 還能利用專案中的對話、檔案與指示延續工作脈絡。

這些能力很方便，AI 的記憶管理好，就能掌握：

• 我通常怎麼工作
• 目前專案大方向是什麼
• 我有哪些偏好
• 最近討論到哪裡

所以我一直以來，都會用下面幾種方法，主動維護 AI 的工作記憶：

• 1. 一個長期任務放在一個專案中
• 工作、寫作、家庭、健康等不同任務，盡量不要全部混在同一串對話。
• 2. 對話盡量聚焦在同一個任務脈絡
• 如果只是無關的測試、暫時聊天，便不需要持續留在重要專案裡。
• 3. 發現 AI 理解錯誤時，明確修正
• 我不會只是繼續使用錯誤前提往下聊，而會重新寫出目前最新版，讓後續工作以新版本為準。
• 4. 重要最新版仍要寫入明確文件
• 專案做到哪裡、規格最新版本、已經否決什麼，不應只期待 AI 自己記得，而要回存到任務筆記或專案現況文件。

也就是說：

AI 的對話記憶管理好，可以幫我降低解釋成本，但還不能取代正式的專案狀態與規則。

我一直覺得，好的 AI 對話分類，就是做好 AI 記憶管理最有效、最簡單的關鍵第一步。（參考：ChatGPT 的 PARA 聊天室分類法：增強 AI 協作威力實戰案例分享）

第五層解說：建立 AI 的規則資料庫，讓 AI 工作有明確流程與索引

AI 的明確規則資料庫，跟 AI 記憶不一樣。

• AI 記憶比較像：「大概記得我平常怎麼做。」
• 規則資料庫則像：「這一次工作，必須依照哪些明確標準完成。」

例如在 ChatGPT 專案中，我可以在專案指令、資料來源中放入：（參考教學：一般人也能用 ChatGPT 打造你的 AI 團隊：管理多個 AI 員工的實戰流程）

• 專案指示
• 讀者設定
• 品牌語氣
• 課程規格
• 參考來源
• 檢查清單

在 Codex 中，我則可以利用 AGENTS.md 與 Skills，讓 AI 每次進入專案時先讀取工作標準、測試要求、檔案結構與完成條件。

對我來說，這些規則文件就是 AI 的明確知識庫，這也是「人」需要去管理的，或者主動指引 AI 去管理。（延伸閱讀：養成讓 AI 復盤工作流程的習慣，你的 ChatGPT、Codex、OpenClaw 助理就會愈做愈好）

小結：AI 時代，我們需要同時管理兩套第二大腦

AI 時代的第二大腦，不只是讓 AI 幫我們搜尋舊筆記，也不是讓 AI 取代人的記憶。

它更像是重新安排人與 AI 工作記憶的分工。

人的第二大腦負責：

• 累積自己的經驗
• 掌握專案任務
• 做出判斷與取捨
• 留下下一次可複製的流程

而 AI 的工作第二大腦負責：

• 延續對話與專案脈絡
• 記住有用偏好與近期狀態
• 讀取明確資料來源
• 遵守規則、驗收標準與回存位置

AI 的第二大腦中，AI 記憶可以降低重新解釋的成本，但明確的 AI 知識庫、規則文件與技能，才能讓 AI 在特定工作中可靠行動。

而這些規則，本質上也沒有離開我們以前建立第二大腦的核心方法：

• 聚焦真正的任務
• 維護正確的最新版
• 移除不必要的雜訊
• 留下可以反覆利用的經驗
• 讓新成果與工作流程回存成下一次的資產

當人的經驗、人的任務、外部資料、AI 記憶與 AI 規則這五個層次都能互相接續，我們才真正有機會在 AI 時代建立一套更穩定、更有效，也會愈做愈好的工作流程。

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