奕酉的閱讀、學習與觀察 #040｜當 AI 能一秒給出解答，客戶為什麼還願意為你的「諮詢」買單？

嗨，我是奕酉。 在前一期的電子報中，我提到了日本戰略學者野中郁次郎在《知略の本質》中提到的「戰局眼」概念，頂尖指揮官之所以能擺脫陷入消耗戰的困境，關鍵在於擁有全景式的洞察，能一眼看穿局勢，從而精準找到一擊必中的破局點。 後來，有幾位擔任顧問與講師的朋友私訊我，順著「戰局眼」的話題延伸問了一個非常實際的問題： 「現在 AI 這麼強，輸入 prompt 幾秒鐘就能給出非常完整的策略分析、溝通架構甚至解決方案。那我們的客戶為什麼還需要我們？當 AI 能一秒給出解答，客戶憑什麼還願意為我們的諮詢與培訓買單？」 「真的。不過我倒是有意外驚喜。」 他們聽我這樣說，都覺得很好奇。於是我繼續說 「有幾家客戶找上我，說是 AI 推薦我的，連報價行情都有揭露。當下我是有點傻眼，但也不清楚到底客戶的 AI 是怎麼描述我的？」 不過我還是從問題釐清出發，而不是按需求回應，最後也談成了幾件案子。 話說回來，那幾位顧問與講師的朋友的問題，確實是許多知識工作者、專業顧問以及創作者此刻最真實的生存焦慮。

奕酉的閱讀、學習與觀察 #039｜別讓努力變成消耗戰：用「全局視角」找到一擊必中的破局點

嗨，我是奕酉。 前陣子和一位朋友聊到日本戰略學者野中郁次郎的著作《知略の本質》 書中提出「戰局眼」這個令我印象深刻的概念。作者分析歷史上許多以弱勝強的逆轉戰事，發現頂尖指揮官能擺脫消耗戰，關鍵不在於盲目的執行力，而是在混沌中能瞬間看穿局勢、找到破局點的洞察力。 書中也指出，真正具備戰局眼的指揮官在關鍵時刻的決策有兩個關鍵： 一｜懂得捨棄。明白哪些局部利益能放棄，以換取整體戰局的空間與時間。 二｜精準的時機感。知道何時該蓄力、何時該果斷傾全力下注。 這讓我聯想到，這不正是多數人在面對競爭時最欠缺的「全局視角」嗎？ 常有人問我：奕酉，為什麼我每天拼命生內容、趕專案，產出卻總是像消耗品一樣，價格總是拉不起來，甚至愈做愈累？ 答案其實很簡單：你是在用微觀的戰術勤奮，掩蓋戰略上的懶惰。 這期電子報，我想和你聊聊什麼是全局視角？能帶來哪些具體效益？又該如何在生活與工作上培養這種全局視角？ ．．． 擺脫低價內耗，用全局視角架設「迷宮無人機」 你是否也有過這樣的無力感？ 沒日沒夜都在趕報告、生內容，還要處理客戶需求，忙得不可開交，但產出卻總是被當成消耗品，難以產生更大價值？

奕酉的閱讀、學習與觀察 #038｜2026 知識衛星高峰會：在集體加速的時代，你拿什麼定義自己？

嗨 我是奕酉。 這個周末，我剛結束知識衛星高峰會的一場對談，對談人是瓦基。 這是一場以「加速的時代，如何建立觀點、用結構放大影響力」為主題的對談，在準備時我也在思索：已經這麼多人在談 AI 的各種面向、各種應用技巧，我們還能說些什麼？什麼又是前來參加的聽眾想要聽到的？ 「肯定不是網路上查得到，也不會是你問 AI 會得到的內容。」 抱持著這樣的心情，我和瓦基決定以各自扮演的角色說些自己的深刻感受，包括創作者、學習者，還有自雇者、商業顧問的視角來回答「加速的時代，如何建立觀點、用結構放大影響力」這個問題。 不知道前來聆聽這場對談的你，最有印象的是哪個部分？又有哪句話在你心中留下了一個位置？ 這期的電子報，我想和你分享這場對談的重點摘要，還有沒說的部份。 我會聚焦在對談中我所分享的三個思考核心，希望能幫助你從「時間輸出」的勞務中解放，拿回人生的主導權。 ．．． 集體加速、各自焦慮：你是在前進，還是有效率地迷路？ 「兩位認為 AI 時代最常見的盲點有哪些？」 在對談中的這道問題很有意思。

奕酉的閱讀、學習與觀察 #037｜打破完美主義的最小可行產出：如何用一張圖或一頁紙，在一天內驗證你的想法？

嗨，我是奕酉。 你是否也曾有過雄心壯志，想寫一篇結構嚴謹的深度長文、規劃一個顛覆現狀的完美專案、或是開發一堂系統化的線上課程？結果在行事曆上拖了三週，每次打開工作視窗或 筆記軟體，看著空白的螢幕，最後又默默把它關掉。 我們常常誤以為，要等到「準備周全、想得完美」了才能開始交付，卻不知在瘋狂快進的變動時代，思考是內顯的、只有行動產出是外顯的。 那些卡在腦中、沒有轉化為產出的完美想法，對市場或職場而言都是不可見的，並不會產生任何價值。而這種高思考、低產出的盲點，正是阻礙我們建立個人品牌與專業影響力的大魔王。 這期電子報我想與你聊聊，如何利用商業上的「最小可行產品」（Minimum Viable Product，MVP）概念，將其「降維」應用在個人產出上。 教你如何用一隻筆、一張紙，在三小時內完成一次有效的專業價值驗證。 ．．． 重新定義個人工作者的 MVP 在軟體開發中，MVP 是指用最低成本、最快速度做出一個包含核心功能產品，直接丟進市場測試，以此決定要不要繼續修正或加碼。 而個人工作者的 MVP，

書選閱讀｜從《商品決勝點》看一人公司，如何用「地基衝刺」打破產品自嗨，找出與市場一拍即合的商品定位？

「團隊開了無數次的會、做了密密麻麻的市場調研；」 「為什麼產品推向市場後，依然像丟進水裡一樣沒有回音？」 多數人遇到這種困境，直覺會怪罪執行力不足或計畫不夠完美。 但有沒有可能我們從一開始，就精準地朝著錯誤的方向狂奔？如果我們能在事前就先驗證，或許就可以避開偏誤、做出市場根本不需要的「自嗨」產品。問題是，幾乎沒有一個團隊或組織認為自己會犯下這個錯誤。 「只要大家一起開會，集思廣益肯定能避免這個盲點的。」 聽起來很合理。不過糟糕的是，傳統組織的會議模式，如馬拉松式的團體腦力激盪，非但無法解決問題，反而容易引發「群體思維」與高階主管個人偏好的認知偏誤，最終還是會產出流於平庸、自以為市場需要的產品。 那該怎麼辦？這本《商品決勝點》就是在解決這個問題。 兩位作者 Jake Knapp 和 John Zeratsky 曾出版過《Google衝刺工作法》這本暢銷書。在這本新書中，他們結合了自身在打造 Gmail、Google Meet、YouTube 等成功產品的經驗，以及十多年來輔導超過三百個團隊的創投實務，共同研發出一套能在兩天內（十小時）

奕酉的閱讀、學習與觀察 #036｜從手藝達人到一人公司：AI 時代知識自雇者的生存革命

嗨，我是奕酉。 這陣子，不論在社群上還是實體交流中，我都注意到大家普遍帶著一種焦慮：擔心產量不夠快、擔心工具學得不夠多。更有不少講師朋友和內容創作者問我：你現在用了哪些工具？開發了多少 Skills？ 我不禁想問：你原本的問題是什麼？ 是產量跟不上變現的速度？品質不夠符合市場水準？還是希望藉此多些曝光或變現機會？ 如果沒想清楚，非但沒能解決原本的問題，更可能製造新的問題和焦慮感。無論是任何時代，知識工作者最容易犯的錯誤，就是把焦慮放錯了地方。 上週我就這個主題分享了一篇文章。 核心概念提到，我們天天掛在嘴邊、搞得自己睡不著覺的技術焦慮其實都有解法；相反地，那些讓我們覺得流暢、無痛、甚至感到無比放心的高效體驗，才是真正需要提高警覺的隱性危機。 當你習慣讓 AI 幫你搞定一切時，你可能正在悄悄交出自己的主體性，陷入三個認知盲區： 第一個盲區，是把「工具效能」誤認作自己的能力。誤以為三秒生成精美報告、長篇文章就是搞定問題，卻失去了重新定義問題的洞察力。 第二個盲區，是深度思考被「餵養式摘要」取代。習慣給摘要、拿結論，跳過了痛苦卻必要的資訊解構與思考鍛鍊，

誠品書店開卷夜讀講座《你的人生，他們六個說了算》｜調製你的天使特調，用大腦神經科學，微調你的高效與幸福人生

謝謝松菸誠品和皇冠文化的邀請。 讓我有機會在這次的開卷夜讀講座和大家分享《你的人生，他們六個說了算！》這本書，謝謝各位讀者的參與，也很意外不少路過的民眾佇足聆聽這場講座。 結束後，還和幾位我的忠實讀者辦了一場奈米簽書會。 晚上，有位讀者私訊我獲益良多，如果只有少數參與的讀者可以聽到這些內容，似乎有些可惜。我想想也對，這場講座和簡報，我的確花了不少時間準備，未來也不一定還有機會用到，不如分享給有需要的朋友們。 這篇文章，是整場講座最精華的部分，少了現場即興發揮、插科打諢的話，但多了結構化的知識彙整與生活應用。 ．．． 各位朋友，大家晚上好。 我想先問大家一個問題：你是不是也常常有這樣的感覺？ 明明知道有很多重要的事情該做，但一到週末、甚至每天早上醒來，就是覺得提不起勁？又或者，面對職場上排山倒海的壓力，你總是覺得焦慮、疲憊，只能靠意志力硬撐？ 如果我告訴你，你每天的焦慮、疲憊、缺乏動力，其實都可以透過「自主調配」你體內的化學物質來改善，你相信嗎？ 今天我想跟大家分享的這套方法，核心來自於風靡全球的神經科學研究。 這套內容最打動我的，不在於它講了多少高深的科學理論，而

奕酉的閱讀、學習與觀察 #035｜同時擁有喜歡與高薪的工作，有可能嗎？愈是努力去尋找 完美職缺，就愈不可能得到它

嗨，我是奕酉。 深夜時分，你是否也曾有過這樣的經驗？ 打開求職網站、刷著 LinkedIn，在無數個職缺需求之間來回比對。你想找一個既能發揮熱情（喜歡）、薪資福利又足夠體面（高薪）的「完美職缺」 但你愈滑愈迷茫，總覺得那些開出來的條件，要嘛薪水好但看來要爆肝，要嘛看似有趣但薪資低得可憐。甚至現實可能是：既要爆肝，薪資也低得可憐。 還是乾脆躺平好了。這期的電子報，我想先給你一個或許有點殘酷、但可能幫你省下幾百個小時迷茫時間的真相： 「你愈是努力去尋找那個完美職缺，你就愈不可能得到它。」 「因為真正既喜歡又高薪的工作，從來不會在人力需求表單上被找出來；」 「它只能是被你創造出來的。」 為什麼會這樣？當你在喜歡與高薪之間抉擇，其實是用「線性思維」在看待這個問題，覺得這是個二擇一的零和遊戲，魚與熊掌無法兼得。 但如果我們用「系統視角」來思考這個問題，拆解這背後的核心邏輯，你會發現破局的關鍵和你想得不一樣。 它不會是被找出來的，但你完全可以把它創造出來。 ．．． 為什麼「完美職缺」在求職市場上是個偽命題？ 當一家公司會在求職網站上公開發布一個職缺，意味著這個「職務」

奕酉的閱讀、學習與觀察 #034｜讀者不想看、作者不想寫：AI 時代的創作精神分裂與輸出代價

嗨，我是奕酉。 最近你是否感受到一股微妙的氛圍？讀者不想看、作者不想寫，彷彿進入一種內容生態的創作精神分裂；然而社群上的內容產出卻有增無減。 從社群、文案到電子報，讀者正被各種結構嚴謹、排版精美，但讀起來卻毫無靈魂、不痛不癢的文章塞滿。 「高效成長的三個底層邏輯」 「提升認知的五個步驟」 「你該管理的不是時間，而是能量」 類似的標題重複出現，讓人感到注意力疲勞。讀者不想看，是因為看多了只覺得內容空虛，在一些負面聲音的推波助瀾下，便直覺認為這肯定是 AI 寫的。 但不對呀！在 AI 正式進入我們的生活之前，這些不都是吸睛的建議寫法嗎？不正是因為有效，所以 AI 才會仿效這些寫法，結果現在反倒成為了反感的理由。 與此同時，創作者也陷入了巨大的內耗。 我聽到不少朋友告訴我，明知道 AI 工具能大幅提升產出效率，卻因為害怕被貼上敷衍、沒原創性、偷懶的標籤，於是陷入了想用又不敢用、用了又要費盡心機隱藏技術痕跡的焦慮中。 甚至，有些創作者為了自證清白，不惜在文章中故意留下錯字、使用不夠通順的倒裝句，

奕酉的閱讀、學習與觀察 #033｜加壓的是環境，減壓的是本事：第六本新書出版背後的策展思維

嗨 我是奕酉。 最近身邊的朋友問我：看你同時進行好幾個案子，還要兼顧顧問與培訓，竟然還能在這段時間陸續完成四本書的書稿。你到底是怎麼做到的？難道都不會累嗎？ 累啊，但沒你想像中累。 我一天工作不超過八小時。當然，如果把閱讀和寫作這種「像呼吸一樣自然」的習慣也算進去，嗯，那就十二小時了（笑）。 但我忙的很快樂，因為主導權都在自己手上。 的確，環境不斷在給每個人加壓。有人選擇正面硬扛、有人選擇轉身逃避，也有人選擇將其轉化為動力。那麼你又是哪一種呢？ 我認為，人生不需要只用一種態度面對所有的壓力。有些我們不必硬扛、有些躲開了之後還是會遇到；如果真的避不掉，不如改變自己應對壓力的視角。 視角改變了，做法、結果和感受也可能不同。 就如同我在新書中寫下的那句話：「加壓的是環境問題，減壓的是本事。」 離正式出版還有一週的時間。 這期電子報，我想分享這本書出版背後的幾層思考。不僅是關於寫書，更是關於我如何在這個時代為自己疊加出選擇厚度的思考脈絡。 ．．． 為什麼在這個時間點出版這個主題？ 在不少人看來，出書是作者在「求」一個機會。 也許是。但在獲得這一個機會之後呢？

奕酉的閱讀、學習與觀察 #032｜不拚勤奮拚深度：當 AI 能秒讀萬卷書，你的閱讀變現憑什麼比別人貴？

嗨，我是奕酉。 最近在整理關於閱讀與寫作的書時，我突然猶豫了。這批書單還有留存的價值嗎？當然，我仍然覺得它們很棒，但作為推薦書單，好像不再重要了。 那麼幾年後呢？你知道我在說什麼嗎？ 幾年前讀這些書時，我們還在討論如何精進筆記技巧，但現在再看，這個世界已經大不相同了。AI 的出現，徹底改變了我們與資訊對話的方式，也重新定義了閱讀變現這件事。 所以這期的電子報，我想從一個做為知識變現領域近十年的過來人角色，來談談在 AI 時代的未來幾年，閱讀變現的核心邏輯與轉變。 ．．． 閱讀要如何變現？從解決問題出發，轉化為信任 當然不是讀完書就能領錢，十年了我也沒能做到。 所謂閱讀變現，本質上是從輸入、內化到輸出的價值轉換過程。更具體地說，是透過閱讀獲取資訊、經過思考轉譯觀點，最後透過內容產出，將價值傳遞給需要的人。 根據我自己的實踐與觀察，要完成這套轉換過程，至少需要具備三種核心能力：閱讀力、寫作力、影響力。 閱讀力，是能在資訊爆炸中精準選書、快速抓取重點，而不只是死讀書；寫作力，能將硬核的知識轉化為讀者看得懂、

奕酉的閱讀、學習與觀察 #031｜重新定義高產出：人人都能產出的時代，如何靠獨特偏誤打造你的品味？

嗨，我是奕酉。 這陣子，我觀察到身邊許多優秀的創作者與專業人士，正陷入一種前所未有的存在焦慮。這種焦慮甚至讓不少人開始自我懷疑，逐漸失去了持續產出的動力。 這種不安主要來自兩股推力的夾擊： 一方面，是產出門檻的崩塌。愈來愈多人利用 AI 快速產出內容，並以驚人的頻率奪取關注與流量。這對深耕多年的創作者來說無疑是一記重擊，讓人不禁自問：當機器寫得更快、結構甚至更有條理時，人的核心價值究竟在哪裡？ 另一方面，是讀者認知的轉向。許多讀者開始產生質疑：既然 AI 隨手就能給出解答，我們是否還有必要花費數年去累積經驗、磨練智識，或苦思那些不確定的創意？ 這些焦慮，其實源於我們沿用已久的「價值標準」失效了。 在人人都能產出的時代，速度與產量已不再是標籤。現在真正的稀缺資源，是你對資訊「選擇」與「轉化」的能力，或者說：你的品味。 ．．． 重新定義高產出的方程式 我們要先認知到一件事：AI 的運作邏輯是「機率最大化」的選擇，它產出的是集體認知的「平均值」