Vista電子報 No.124：知識工作者的數位資產：我用 AI 蓋了簡報庫與工具實驗室
標籤想清楚了，然後呢？這一期帶你參觀 slides.vista.tw 與 lab.vista.tw，兩個全年無休替我工作的網站，以及你這週就能照做的三個步驟。
嗨，我是 Vista。
在上一期的電子報，我跟大家談了個人品牌標籤：讓對的人，用對的標籤記住你。發出去之後，有讀者回信問我一個很實際的問題：標籤這件事我想清楚了，然後呢？光是把內容發在社群上，過三天就沉下去⋯⋯呃，難道要我一輩子追著演算法跑嗎？
嗯，這個問題問得太好了。所以這一期，我想帶你參觀我的兩個網站：一個是公開簡報庫 slides.vista.tw，另一個是 AI 工具實驗室 lab.vista.tw。它們一天二十四小時替我工作，不用打卡、不用休假，而且都不是工程師蓋的，是我用 AI 一磚一瓦搭建出來的。
我想用這兩個實際案例，跟你聊一個知識工作者遲早要面對的課題：你的專業，有沒有一個家？
發文像倒水，資產像蓄水
先說一個殘酷的觀察：多數知識工作者的內容策略，本質上只是在倒水。
舉例來說，你花了一個小時寫一篇臉書貼文，觸及在四十八小時內歸零。你花兩週準備一場演講，講完之後，簡報就躺在硬碟深處，再也沒有人看過。你在某次諮詢裡給出精彩的建議，說完就蒸發在空氣裡，等到下一位客戶來，你得再講一次。
努力是真的，但累積是假的，因為大家看不到。因為這些珍貴的產出，都沒有一個可以持續被找到、被使用與被引用的地方。
相反的，資產的邏輯是蓄水。同樣的三小時、同樣的兩週，如果產出物放在一個固定的位置，它就會開始替你工作：被搜尋引擎收錄、被 AI 讀取、被潛在客戶在你不知道的時刻默默審視。上一期我提過 GEO（生成式引擎最佳化）：當別人問 ChatGPT 誰擅長某個領域，AI 會從它讀過的內容裡找答案。話說回來，你有沒有一個穩定輸出的家，直接決定你會不會出現在那個答案裡？
理解這個差別之後，我做了兩個實驗。
實驗一：把講過的每一場演講，變成公開資產
第一個實驗是 slides.vista.tw，這是我的公開簡報庫。
身為講師，我每年至少要講幾十場演講與工作坊。以前的流程是：備課、講課與事後存檔，然後這份心血就鎖進了冷宮。某天我算了一下，硬碟裡躺著上百份簡報，每一份都代表幾天的深度整理，而它們的觀看人次，就停在演講當天那一百多人。
嗯，這不是很可惜嗎？於是我把它們搬上網，做成一個任何人都能瀏覽的簡報檔案庫，目前分成七個主題區：AI 家教班十模組課程、Claude Code 與 Vibe Coding、知識管理與副腦計畫、學術寫作與研究、企業 AI 應用、媒體內容敘事，以及入門與公共服務模板。每講完一場，當天就上架。
上線之後，發生了三件我原本沒預期的事。
第一，它變成我的立體履歷。當企業人資窗口評估講師時，最想知道的其實是這個人上課到底講什麼？與其在提案信裡寫滿一千八百字的自我介紹，不如附上一句：我過往的簡報都公開在這裡，請自行參考取用。可想而知，信任感的建立速度完全不同。
第二，它變成邀課的入口。有承辦人看完某份簡報後直接來信，指名要那個主題的內訓。我沒有多做任何推銷，簡報自己完成了銷售。
第三，它變成 GEO 的養分。這些頁面都是純網頁、可被檢索的文字，搜尋引擎與 AI 都讀得到。舉例來說，當有人問 AI 臺灣有誰在教 NotebookLM 或 Claude Code，這座簡報庫就是我的答案候選資格。
當然，代價是紀律：講完就上架，聽起來簡單，執行起來需要一套流程支撐。我的做法是把上架變成備課收尾的固定步驟，跟開關投影機一樣自然。資產不是靠靈感堆出來的，而是靠流程長出來的。
實驗二：把重複給過的建議，變成小工具
第二個實驗是 lab.vista.tw，我的 AI 實驗室。
起點是一個觀察：我在課堂與諮詢裡，有些建議重複給了幾十次。例如幫學員檢查一個點子值不值得做、幫寫作者把模糊的想法收斂成明確的定位、幫研究生把研究問題問得更好。每一次都是口頭講、白板畫，講完就消失。
我問自己：這些重複的思考框架，能不能變成別人隨時可以自助使用的工具？
答案顯而易見，自然是可以的。我的 AI 實驗室目前累積了 32 個小工具，每一個都是把我腦中的某個判斷流程，做成互動式的網頁。舉幾個例子：點子體質自測包，幫你在投入之前檢查一個點子的體質；觀點先決器，逼你在動筆之前先想清楚立場；定位收斂器，把發散的自我描述收斂成一句話；GEO 體檢器，檢查你的內容對生成式引擎友不友善；研究提問鷹架與文獻回顧矩陣，則是給學術寫作者的鷹架。
比工具本身更值得聊的，是這個網站的營運機制。AI 實驗室裡只有部分的工具完全公開，其餘放在會員區，而每個工具都設了一個公開日：訂閱者第一時間就能使用，等日期一到，同一個網址自動對外開放，不用搬家、也不用修改連結。
這個充滿巧思的設計，一次解決了兩個問題。對訂閱者來說，訂閱的理由變得具體：不是抽象的支持我，而是搶先用到所有新工具。對我來說，每個工具都有兩段生命：先作為會員福利，之後再當公開的名片。一份工，希冀有兩次回收。
你不會寫程式？我也不會
讀到這裡，你心裡大概冒出一個聲音：聽起來很棒，但我又不是工程師。
我懂，因為我也不是。這兩個網站，從版面、功能到會員閘門，都是我用 Claude Code 以 Vibe Coding 的方式完成的：我用中文描述我要什麼，AI 寫程式、我驗收，來回修改直到滿意為止。整個過程比較像在指揮一位工程師，而不是自己寫程式。
這正是我一直在說的一人公司新常態：公司裡沒有別人，只有你和一支 AI 軍團。以前要外包、要組隊才能做的事，現在一個人加上 AI 就能完成。門檻真的變低了，低到你今天就可以開始。
進一步來說，這些工具都只是放大器，真正值錢的是你要放大的東西：你重複交付的專業。這意味著，起點不是學技術，而是盤點自己。
這個週末就能啟動的三個步驟
如果你想開始累積自己的數位資產，我建議從這三步著手。
第一步，盤點你的資產。打開你的硬碟與雲端，列出過去兩年做過的簡報、教材、模板或檢核表。再回想一下，哪三個建議你在工作裡重複講過超過十次？把它們寫下來，這就是你的資產候選清單。
第二步，挑一個最小的開始。不要一上來就想蓋一整座圖書館。從清單裡挑一份最有把握的簡報，或一個最常重複的建議，把它變成一個可以公開分享的網頁。嗯，只要一個就好。
第三步，讓 AI 當你的工程師。打開 Claude Code 或任何你慣用的 AI 工具，用中文把需求講清楚：我要一個一頁式的網站，用來存放我的簡報目錄；或者，我要一個互動式的自我檢測工具，題目如下⋯⋯先做出第一版，發給三位朋友試用，之後再迭代。
三步走完，你就擁有了第一件全年無休替你工作的資產。之後的事，就是重複與累積。
結語：讓你的專業有一個家
現在，讓我們回到開頭那位讀者的問題：標籤想清楚了，然後呢？
我的答案是：給你的標籤搭建一個家吧！標籤是別人腦中的印象，資產是支撐這個印象的實體。印象會慢慢淡去，但實體的東西可以累積。當你的簡報庫替你面試、你的小工具替你服務潛在客戶，你就從追著演算法跑的人，變成讓別人找得到的人。
歡迎來逛逛我的這兩個實驗網站：slides.vista.tw 是簡報庫，lab.vista.tw 是工具實驗室，其中點子體質自測包與 AI 人格產生器目前完全公開，你可以直接體驗看看。
也歡迎回信告訴我：如果要為你的專業搭建第一件數位資產，你會從哪一份簡報、哪一個重複的建議開始？我會認真讀每一封回信。
我們下期見！
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