3個 ChatGPT 輸入到輸出實驗，第二大腦筆記用 AI 生成文章報告

作者：


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 Evernote、 Notion、 Heptabase、 Obsidian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 Copilot、Claude 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


2024/6/8 更新， Google 的資料庫 AI 分析與輸出工具：Google NotebookLM 免費中文 AI 筆記實例教學，老師、學生、創作者利器


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。

    （歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：3個 ChatGPT 輸入到輸出實驗，第二大腦筆記用 AI 煉成文章報告）
    文章分類：
    電腦玩物站長 Esor （異塵行者），在電腦玩物上的文章有別於單純的軟體和服務介紹，而是更強調軟體和服務背後的數位工作思維及方法，並說明實際應用後帶來的生活改變。著有《電腦玩物站長的筆記思考術》、《大腦減壓的子彈筆記術：用Evernote打造快狠準系統》、《比別人快一步的Google工作術：從職場到人生的100個聰明改造提案》等暢銷書籍。

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