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萬用 AI 管理術:打造可控、可複製的 AI 協作系統與隱形護欄
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TheWeeklyBlend

萬用 AI 管理術:打造可控、可複製的 AI 協作系統與隱形護欄

你可能已經會用生成式 AI 做整理摘要,甚至開始讓 AI Agent 幫你讀檔案、拆任務,或執行工作流程,但當 AI Agent 做的事情越多,問題也會越明顯,本課程會以 GUARD 方法為主軸,帶你「先定義任務,再讓 AI Agent執行」
Hahow AI 學習升級
4.8 k 的人也在觀看
募資倒數03天11時21分
進度 910%
預計於 2026-11-04 凌晨 04:00 開課

關於課程

預計包含

預計 6 章 28 單元、6 項作業

預計課程時長

4 時 10 分鐘

當前購買數

91 位同學

觀看限制

不限觀看次數,還會附贈完課證書

學習升級

Hahow AI 學習助教
無需額外付費
即時問答、重點整理、測驗理解,讓知識派上用場

課程內容

獲獎及獲邀經歷

  1. 【天下換日線Podcast】未來需要的不只是工程師:黑客松如何培養青年解決問題的能力? (115/10/03上線)
  2. 新北市政府「2026新北市AI智慧城市黑客松競賽」青年局組第一名 (115/09/13) (民視)。

The Weekly Blend為青年局「青年資料AI整合」提解方

政府出題AI解題!新北市AI智慧城市黑客松競賽登場-民視新聞

「沒有規則的 AI Agent 系統,遲早會出問題。」

❗️當 AI 開始替你讀資料、執行任務時,你是否也曾想過:

► 輸出依據了哪些來源的資料?

► 有沒有誤解任務需求?

► 哪些內容還需要做人工的審核?

► 下次輸入同樣的指令能不能有同樣穩定且可重複執行的流程?

這堂課補上的,就是帶你建立一套管理 AI Agent 的日常工作方法 🌟

讓 AI Agent 成為你最可靠的數位分身 (The Weekly Blend)

目前我所架構的 The Weekly Blend 網站,正由這套受規則約束的 AI Agent 體系自動運行 — 從文獻查核到 Notion 寫入,全部在 GUARD 框架下精準達成!

每週,它會自動橫跨「醫藥、能源、香氛、咖啡」四大專業領域,精準捕捉全球最新時事,從海量文獻的交叉比對,到結構化的週報文章撰寫,全部由系統自動化生成,而我只需要扮演「總編輯」的角色進行最終查核。

👉 這套經過實戰壓力測試的成功模式,現在將完整為你拆解:讓我手把手帶你建構一套專屬於你的「絕對可控、具備專業深度、且與你極度有默契」的最佳 AI agent數位分身!

AI Agent 常見管理痛點包括回答快速卻常答偏、背景每次重講、任務複雜就亂補,以及引用與數據需要重查;GUARD 系統以任務卡、檔案脈絡、流程拆解與來源風險標示,提供可控、可驗證、可複用的治理方法。

👀 人類查核規範 x AI Agent治理

直接叫 AI Agent做事 ⁀➴ 升級成「有規則地管理 AI Agent 如何做事」

🌟 GUARD 讓 AI Agent 的產出不再只是「看起來合理」,而是有來源、有邊界、有查核點,並能根據每次任務結果與人工回饋持續改善!

GUARD 系統的 Governance 規則,強調先設定規則,讓 AI Agent 照著既定規則、流程與標準完成任務,建立個人 AI Agent 治理準則與任務邊界清單。「學會底層邏輯」課程介紹 GUARD 系統,將專業與知識轉化為 AI 的運行法則;相較其他 AI Agent 治理工具,強調可控、可驗證、可複用,設計 Human-in-the-loop、隱形護欄與跨平台治理邏輯,建立標準化、可預測的 AI 工作流。


GUARD 方法應用案例分享 1️⃣ - 手沖咖啡新手入門

💭 輸入指令:我平常喝拿鐵,想開始嘗試手沖咖啡。請用新手能理解的方式,推薦適合入門的咖啡豆、器材與沖煮方式,並提供相關數據作為參考?

💎 導入 GUARD 後:AI Agent 會先整理任務卡,釐清這是一項「手沖咖啡新手入門與器材選擇」任務

⟡ 使用者偏好的風味、預算及現有器材。

⟡ 標記資料來源層級,將沖煮標準、品牌規格與經驗型建議分開

⟡ 保留建議邊界,不把特定粉水比、水溫或器材組合描述成唯一正確答案

⟡ 分離事實與解讀,清楚區分可查核的沖煮參數與依個人口味提出的調整方向

⟡ 涉及購買選擇時,也會保留由使用者確認預算及偏好的決策節點。

內容資料管理示範:面對「想從拿鐵開始嘗試手沖咖啡」的需求,先整理任務卡供確認,再撰寫新手看得懂的入門豆子、器材與沖煮方式,並提供相關數據參考。


GUARD 方法應用案例分享 2️⃣ - 每週內容製作與網站發布

💭 輸入指令:我要開始製作本週的 Notion 長文、文章文摘與相關圖片,並將內容同步至網站。請先閱讀既有文件與 SOP,整理完整任務與執行順序,確認後再開始製作。

💎 導入 GUARD 後:AI Agent 會先整理任務卡,將需求界定為「多階段內容製作與發布流程」。以既有人類查核關卡 ( Gate)、SOP 與審查文件作為主要依據:

⟡ 盤點目標期數、資料搜尋期間、內容分類、證據數量與審查狀態。

⟡ 依序拆分長文撰寫、Notion 寫入、文摘製作、圖片生成、網站同步、QA 與版本發布等階段。

⟡ 保留執行邊界,在使用者確認前不撰寫文章、不生成圖片、不修改 Notion、不變更網站,也不執行 Git 操作。

⟡ 在資料審查、內容定稿與正式發布前設置人工確認節點。

內容資料管理的提問聚焦於任務整理與確認:先將編寫 Notion 文章、文件與圖片生成,以及把相關資訊上傳網站等工作整理成任務卡,再依文件與 SOP 執行。


募資達標解鎖四項內容:300% AI Agent 日常工作流模板包;600% 文獻引用與交叉查核加值包(價值 NT990,含 TheWeeklyBlend 四大領域文章網站訂閱12個月);1200% AI Agent 圖片輸出穩定化 SOP包;2250% GUARD 投資分析技能包(價值 NT1980,含訂閱24個月)。

募資達標解鎖活動說明

本課程的募資達標解鎖福利將統一依據以下流程發放,請務必留意相關資訊:

🎁 領取資格與募資期間
📍 募資期間:2026/08/12 12:00 起至 2026/09/29 23:59 止(若募資延長,則以最終延長結束時間為準)
📍限定資格:本達標解鎖福利為募資期間購課學員限定!請於結帳頁面正確填寫 Email 資訊並完成付款,即可取得福利解鎖資格,募資期結束後購買將不適用此解鎖福利。
⚠️ 您的資訊僅作為開課單位 The Weekly Blend 課程相關聯繫使用。

📩 發放時間與形式
📍因需配合整體開課進度與學習資源整理,解鎖福利將於 2026/11/11 23:59 前,公佈於購課學員限定公告,請於公告發布後,依照公告內的指示取得解鎖福利資源。
📍請務必確保結帳時留下的電子信箱填寫正確。

填寫收件資訊頁面,說明參加活動即同意將資料提供給 Hahow、本課程教師及配合的行銷與物流公司;頁面提供不參加商品寄送活動的勾選框與必填 Email 欄位。


講師介紹:Jimmy Huang

Jimmy Huang 發表 4+ 論文,包含學術論文 RSC Advances,涵蓋藥學法規、數據與 AI,並為 GUARD 治理法提出者;分享 AI Agent 底層邏輯,教人拆解工具、完成真正有價值的事。

學員實證:來自醫療保健、藥學法規、金融分析與製造業的專業人士共同見證

課程「解析AI agent的「靈魂」與世界觀構建邏輯」的講師表現、節奏掌控與整體滿意度皆為4.82分(滿分5分),學員回饋涵蓋製造業、研究生、醫療保健、法律與金融等領域。

📚 課前問題 & 作業回覆與頻率

1️⃣ 課前回答問題的頻率

• 募資期間講師將每 3 天回覆一次討論區問題,歡迎大家隨時提問與交流

2️⃣ 開課後回答問題的頻率

• 課程討論回覆:課程中討論區的問題,預計在 10 天內進行回覆

3️⃣ 批改作業的頻率

• 同學繳交作業後會在 10 天內批改,如果在學習過程中有課程內容相關的問題,可在「問題討論區」中提出!

課程作業說明:每堂課設計小作業,將抽象的治理邏輯轉化為日常操作習慣,檢視 AI 使用習慣並填補邏輯漏洞;第五堂課完成個人專屬 GUARD 治理計畫書。

哪些人適合這堂課?
✅️ 已經會用 ChatGPT、Claude、Gemini 或其他生成式 AI 做摘要、整理、草稿、問答的人。 ✅️ 開始使用 AI Agent,但常覺得 AI Agent 會跑偏、漏查或自作主張產生幻覺敘述的人。 ✅️ 內容工作者、研究者、知識管理者,希望建立可查核的資料整理與寫作流程。 ✅️ PM、營運、自由工作者或小團隊負責人,希望把重複任務整理成 SOP、模板與檢查清單。 ✅️ 經常需要處理公開發布、資料引用、醫療、投資、法規、商業判斷等高風險內容的人。 ✅️ 不只想學 AI Agent 工具操作,而是想建立一套長期可重用 AI Agent 工作方法的人。
你可以學到
✅️ 如何在 AI Agent 開始工作前,先建立任務卡,定義目標、範圍、輸入、輸出、限制與驗收條件。 ✅️ 如何用 GUARD 拆解 AI Agent 工作流:Governance、Understanding、Alignment、Reliance、Deployment。 ✅️ 如何判斷哪些步驟可以交給 AI Agent,哪些地方必須保留人工確認。 ✅️ 如何要求 AI 標記資料來源、區分事實與推論,降低幻覺與錯誤引用風險。 ✅️ 如何為高風險任務建立人審節點,例如醫療、投資、法規、公開發布內容。 ✅️ 如何把一次成功的 AI 任務,蒸餾成下次可重用的 SOP、模板或檢查清單。 ✅️ 如何用 REWARD Checklist 判斷哪些經驗要保留、更新、新增或捨棄。 ✅️ 如何建立自己的個人 AI Agent 部署計畫,讓不同 AI 工具都能遵守同一套工作規則。
上課前的準備
需要準備的工具 / 軟體(若購買課程前不清楚版本是否支援,請先留言與老師確認。)
✅️ 一台可以正常使用瀏覽器與 AI 工具的電腦。 ✅️ 至少一個你平常使用的 AI Agent 工具(CODEX 可免費使用,額度有相對應的限制)。 ✅️ 課程提供的 guarded-task-learning 模板技能包,課程中會帶你下載、放到工作區並完成第一次測試。 ✅️ 若想未來跟著持續更新的 guarded-task-learning 模板技能包,可以準備 GitHub 帳號,但不是必要條件。
需要具備的背景知識
✅️ 不需要程式基礎,但需願意跟著課程完成自己的任務卡、檢查表與工作流文件。 ✅️ 不需要懂企業級 AI Governance、資安或法規框架。 ✅️ 建議要有基本 AI 使用經驗(如生成式 AI ),例如曾經請生成式 AI 幫你整理資料、寫草稿、摘要文章、產生表格或規劃流程。 ✅️ 建議可以先準備一個你真實想改善的工作情境,例如內容產出、研究整理、知識庫建立、簡報製作、例行報告或專案管理
預計單元
預計 6 章 28 單元|預計總時長 250 分鐘
全部展開
1
課前安裝與 Before 測試
影片單元
單元 1 - 顯性知識、隱性知識、人機協作、記憶連結及回寫機制介紹
影片單元
單元 2 - 為什麼要先做 Before 測試?
影片單元
單元 3 - 六個測試題:看見一般 AI Agent 的限制
影片單元
單元 4 - 安裝 guarded-task-learning 模板包
影片單元
單元 5 - 第一次任務卡 Gate 測試
作業單元
作業 1 - 完成你的 Before 測試紀錄表
2
Governance 規則篇
影片單元
單元 1 - AI Agent 為什麼需要治理
影片單元
單元 2 - 為什麼需要任務卡 Gate
影片單元
單元 3 - 哪些操作需要人工確認,例如改檔、刪檔或發布
影片單元
單元 4 - 法律位階關係:從法、準則到自我規範
作業單元
作業 1 - 完成個人 AI Agent 治理準則與任務邊界清單
文章單元
單元 5 - 補充資料:給 AI Agent 學習的作業框架|工作原則及流程法及安全法(內含法條)
3
Understanding 協作篇
影片單元
單元 1 - 把任務拆成 AI Agent 能理解的工作流
影片單元
單元 2 - 可自動化、半自動化、不可自動化任務分類
影片單元
單元 3 - 中段確認點:避免 AI Agent 一路做錯
影片單元
單元 4 - 建立人機協作流程表
作業單元
作業 1 - 完成你的工作流拆解圖
文章單元
單元 5 - 補充資料:給 AI Agent 學習的作業框架|指令準則(內含法條)
4
Alignment 靈魂篇
影片單元
單元 1 - 為什麼AI Agent 做完不代表對
影片單元
單元 2 - 讓 AI Agent 對齊你的角色、語氣與專業標準
影片單元
單元 3 - 建立 AI Agent 角色設定
影片單元
單元 4 - 用 Before/After 案例校準 AI Agent 的用字遣詞
作業單元
作業 1 - 完成你的 AI Agent 角色設定與校準文件
文章單元
單元 5 - 補充資料:給 AI Agent 學習的作業框架|AI Agent 法(內含法條)
5
Reliance 防線篇
影片單元
單元 1 - AI Agent 的回答不能只看流暢度:來源、事實與推論分離
影片單元
單元 2 - 案例 1:FDA 新藥核准資訊如何避免誤用
影片單元
單元 3 - 建立防幻覺查核清單與人審節點
作業單元
作業 1 - 完成你的 AI Agent 輸出查核清單
文章單元
單元 4 - 補充資料:給 AI Agent 學習的作業框架|資料庫使用準則(範例)
文章單元
單元 5 - 補充資料:給 AI Agent 學習的作業框架|文獻引用法(範例)
6
Deployment 實戰篇
影片單元
單元 1 - 把前四堂成果整合成個人 AI Agent 系統
影片單元
單元 2 - REWARD Checklist:判斷哪些經驗值得保留
作業單元
作業 1 - 提交個人 AI Agent 工作流總整理及個人心得
文章單元
單元 3 - 補充資料:給 AI Agent 學習的作業框架|AI_Agent部署與運作準則(範例)

關於講師

TheWeeklyBlend
1堂課程
0篇文章
91位學生
TheWeeklyBlend結合藥學、香氛、咖啡及能源四大領域,帶你認識這個世界發生的事情。
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購課前問答

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愛心數
Halul
2026-08-21
精選問題
請問這是給AI agent新手的課嗎?看了大綱其實不太知道在講什麼?需要用到什麼軟體?需要付費嗎?課程簡單來說是學會有架構的下指令給AI,然後請他幫你執行重複的工作嗎?
TheWeeklyBlend
授課老師
2026-08-23
Halul 您好, 謝謝您的提問。 1. 這門課適合「AI agent 新手」,但建議至少曾經使用過 Codex、Claude 等AI agent工具進行基本問答,不需要具備程式設計能力。付費的狀況可以看學員自己的需求進行選擇。如果只是想要學習整個課程架構,可以先試試看免費版的AI agent,但如果會想要多花一點心力投入打造屬於自己的AI agent,也可以選擇付費。 2. 課程簡單來說,是教你把「請幫我完成這項工作」轉換成「AI agnet看得懂、能分階段執行、遇到問題會停下確認、完成後可以驗收,並且能再次使用的工作流程」。因此,確實包含「有架構地下指令」,但不只是提示詞或 Prompt 教學。 課程還會帶你學習: ✅如何把一個模糊需求拆成 AI 可以執行的任務卡。 ✅哪些步驟可以自動化、哪些需要人工確認。 ✅AI agent遇到資料缺漏、條件衝突或方向偏移時,應該在哪裡停下。 ✅ 如何避免 AI agent為了完成任務而自行推測或假裝完成。 ✅ 如何檢查成果、保留紀錄,並將流程變成可重複使用的工作方法。 3. 這堂課也希望可以給大家學習人機協作 (Human-in-the-loop)以及批判性思考 (Critical thinking)。因為人是決策者也是方向的定調者,我們要學會跟AI agent溝通,讓資訊透明化,這樣也才能更相信AI agent給我們的答案,重複的工作就可以慢慢變成固定SOP幫你運行。
回覆
3 人想問
anne175
2026-09-06
老師您好, 我本身有在使用Codex+ChatGPT協作進行軟體開發,有使用Alignment、Governance等方法進行協作(是從與ChatGPT的討論中,逐步建立的,本身對於這個概念偏向一知半解,知道目的與原理,但需要仰賴ChatGPT進行工程師語言的轉譯才能下決策,但我清楚知道決策權需要把握在自己手上) 對於AI幻覺的對應、以及prompt的下法都還算熟悉,也有透過Codex、My GPTs、Gem創建自己的工作流,目前尚未高度自動化的原因在於AI代理的安全性尚有疑慮,短期內暫不打算導入。因為我本身具有統計背景與法律背景,具有撰寫簡單程式碼(R & SAS)的能力以及基本邏輯,且對於AI的相關法規同樣有在追蹤。 我想詢問,本堂課適合我這樣的客群嗎? 我的核心目標偏向於,是否能夠真正讀懂Alignment、Governance等架構,幫助我在閱讀相關的資訊時,不至於毫無判斷能力。 謝謝您的回答。
TheWeeklyBlend
授課老師
2026-09-07
Anne 您好, 謝謝您的提問,也很開心聽到您的分享。您已經是「已有協作與工作流經驗,希望把零散做法整理成可理解及可判斷架構」的使用者。以這個目標而言,我認為這門課仍然適合您,但仍需要先說明本課程的定位。 課程會從實際協作出發,逐步整理出幾項核心問題,而您所提出的「理解AI agent提供的資訊」也是其中一環。在我使用的AI agent過程中,我會強調我們不是只要去看到結果,而是透過與AI agent溝通的過程中學習到更多。這堂課我也會帶大家如何去看以及如何理解AI agent所說明的事情,透過GUARD所設計出來的任務卡,我相信應該可以達到您想要的「資訊透明」及「讀懂理解」並進一步下決策。 本課程是實務工作流與治理方法應用課程,不是專門研究技術型 AI Alignment、模型訓練或治理理論的學術課程,也不會取代完整的AI法規或政策研究,此課程使用的法律會是我自己在利用AI agent納入我的工作中所替他界定的法條,而非像是目前歐盟提出的 AI act。 如果您的目標是理解相關概念如何落實到日常協作、建立自己的判斷與控制方法,課程會很合適。但如果期待的是深入閱讀 Alignment 或 Governance等學術理論訓練,這就不是屬於本課的主要方向。 這堂課有助於您把已經在做的事情整理成一套更清楚安全也更能自行判斷的架構,而且在最後一個章節的Deployment也會把我部署的經驗分享給大家,希望以上說明有回答到您的問題😊
回覆
我也想問
Truda Hsieh
2026-08-13
預售成功熱銷一空
TheWeeklyBlend
授課老師
2026-08-14
Truda 您好, 謝謝您的支持,期待這堂課可以讓AI agent成為您的數位分身😊
回覆
我也想問
鄭
2026-08-12
希望經過學習之後,可以更掌握使用技巧
TheWeeklyBlend
授課老師
2026-08-13
鄭 先生/小姐 您好, 謝謝您的反饋,後續課程如有任何問題都可以聯繫團隊,團隊將會協助答覆😊
回覆
我也想問
名男
2026-08-12
想詢問這堂課主要期望的TA主要會是哪些人? 因為看起來比較專業學術,怕自己跟不上
TheWeeklyBlend
授課老師
2026-08-13
名男 您好, 這堂課主要是以邏輯的角度進行切入,適合以下族群: ✅ 常用 AI 寫稿、做摘要,但想再讓自己的AI架構更穩固。 ✅ 用過 AI Agent,但常被它亂編、漏查搞到不放心。 ✅ 做內容、研究、知識整理,想要「每句都查得到來源」。 ✅ PM、營運、接案、小團隊,想把重複工作流變成 SOP 和模板。 ✅ 作為輔助,大幅降低出錯幻覺:發布、引用、醫療、投資、法規、商業判斷。 ✅ 不只想學工具,想建立一套長期能用的 AI 方法。
(已編輯)
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