【快Series-EP12】AI工作流不穩定？節點化思維就是你的關鍵解答！揭密為什麼用線性思考會卡住，從單點學習到節點化思維的完整轉變，建立AI工作流讓你的工作效率原地起飛！

大家好，我是阿波小編！
這集 Jayden 要來解決一個讓所有 AI 使用者頭痛的問題：
「AI 工作流不穩定？節點化思維就是你的關鍵解答！」

很多人都遇過這樣的狀況：AI 工作流做了卻總是卡住、用 n8n/Make 做流程圖某個節點斷了就全毀、Excel 報表缺一個欄位整個跑不動、不知道為什麼工作流每次跑都不一樣。結果呢？流程不穩定、自動化做不起來、每次都要手動修、覺得 AI 工作流好難。
關鍵不是工具不好，而是你還在用「線性思考」！

這集 Jayden 會完整揭密為什麼用線性思考會卡住（流程圖：一定要經過 A→B→C，B 有問題整個流程就不會通、有資料才送沒資料就卡住、某個節點斷了流程圖就不成立），

還有從單點學習到節點化思維的完整轉變（單點學習：每次下指令回訊息拼裝內容→流程圖：n8n/Make 線性思考→節點化思維：融入生成式 AI 概念、AI 幫你整理出它認為正確的結構）

建立 AI 工作流（節點穩定工作流就穩定、工作流穩定轉到 MCP/Visual Coding/CLI 變超級簡單），讓你的工作效率原地起飛。

🎯 本集重點內容：
AI 工作流不穩定的原因：還在用線性思考
線性思考會卡住：A→B→C，B 有問題整個不通
從單點學習到節點化思維：視窗型→流程圖→節點化
節點化思維的關鍵：融入生成式 AI 概念
建立穩定 AI 工作流：節點穩定工作流就穩定

如果你想知道為什麼 AI 工作流不穩定、想學從單點學習到節點化思維、想讓工作效率原地起飛，這集會給你關鍵解答！🚀

※本集內容：
I. 開場與近況分享
ChatGPT 最新模型 ImageGen 推出，每個設計朋友都在大叫
AI 時代演進過程中，行銷同業越來越焦慮
從 GPT、Claude、Grok 算圖工具，到 Claude Code、Cursor 等程式化工具
越來越多人不只用 AI 解決問題，已經開始用 AI 寫程式做流程化
2026 年是很重要的一年：理清楚應該學什麼技術、學這些工具的目標跟目的是為了解決什麼問題

II. 本集主題：NODE（節點）概念
A. 為什麼要學節點
大部分人學 AI 是為了解決例行性工作
或者透過 AI 解決 80% 過去做不到的事情
從過去單點化模式到工作流階段的演進

III. 傳統的「單點學習」與「流程圖」
A. 單點學習（2-3 年前）
視窗型過程：每次透過一個視窗跟一個指令告訴 AI 做什麼
下一個指令→回一個訊息→拼裝內容
現在大多數人還是用單點學習

B. 流程圖（1.5 年前開始流行）
代表工具：n8n、Make
流程圖概念：從輸入→中間處理→產出輸出
流程圖標準符號：起始符號（橢圓形）、流程符號（箭頭）、程式符號（方形）、決策判斷（菱形）、輸入輸出、數據庫、檔案
Jayden 在 2005 年大二開始學流程圖，用 Office Visio 畫
行銷企劃規劃：發想流程→執行流程→收尾檢討流程

C. 流程圖的致命傷：線性思考
一定要經過 A 流程→B 流程→C 流程
如果 B 流程有問題，整個流程就不會通
Excel 報表案例：拿資料→打姓名→打價格→打回購率，如果缺價格欄位就卡住
過去資料庫形式：有資料才送，沒資料就卡住
某個節點斷了，流程圖就不成立

IV. AI 時代的「節點化思維」
A. 節點 vs 流程圖的差別
節點融入「生成式 AI 的概念」
流程圖：每件事情定義明確才能產生正確資料庫內容
節點：AI 幫你整理出「它認為正確的」結構概念
給 Template 或參考資訊→AI 整理成一套邏輯→回推格式
節點不全然是 SOP，因為很多節點是讓 AI 來解決問題
工作流實際運行就是節點的運行

B. Email 萃取重點報告案例
節點一：Email 進來（哪個帳號、哪些地址、某些地址需要摘要某些不用）
節點二：萃取重點（客戶名稱、購買主題、會議時間地點）
節點三：變成報告（PDF/Word、右上角 Logo、頁碼、頁尾頁首）
不像過去 SOP 一定要先處理 1→2→3→4，邏輯完全不一樣

V. 節點化思維的四個學習步驟
步驟 1：定義起點與終點（頭跟尾）
起始點：一段錄音、一份抱怨信、一個網址
終點：一篇排版好的文章、一則發給客服主管的通知、一個報價單

步驟 2：確認處理站（Process Nodes）
每個節點只能做一件明確的事情
出現「然後」或「接著」代表是兩個節點不是一個
錄音案例：語音辨識拉出逐字稿→降噪刪除贅字條列核心觀念→重組變成電子書大綱→變成完整書稿

步驟 3：確認資料傳遞與輸出規格
每個節點輸出一個半成品到下一個節點
節點一：完整逐字稿→節點 B：結構化重點
中間需要「重點萃取」節點

步驟 4：設定觸發與分流（Trigger & Router）
什麼時候會啟動：輸入資料、每週一早上九點、填寫表單
分流機制
節點化思維對未來非常有幫助：可以學習 Vibe Coding

C. 節點的進階應用
逐字稿萃取加入 SEO 工作流：同時運作重點化萃取+SEO 概念
大節點包含小節點：客戶分析→產品 USP 分析→客戶 Persona→同理心地圖（原料資料）→銷售文案→分拆成廣告文案/SEO/Podcast/YouTube/短影音
Mega Copy 概念：有一份很大的資訊跟資源，可以被分發成不同類型

VI. 結語與預告
節點非常非常重要：從提問概念→節點建立→提問技術（下集）→建立工作流
沒有節點概念，建立工作流會很模糊（不知道運作對不對、是否穩定）
節點穩定→工作流穩定→轉到 MCP/Visual Coding/CLI 變超級簡單
節點工作流可以支撐往自動化方向邁進（例行性事務、調用外部工具、搜尋）
生活練習：去星巴克買咖啡（輸入：點餐→告訴店員→執行→付錢拿咖啡）
把生活每個階段拆成「輸入」「處理」「輸出」

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Transcript

Hello大家好我是Jayden，歡迎來到這一期的銷波快，對我們又一個禮拜沒見囉！還記不記得我們上個禮拜講些什麼呢？對，那一樣啦回到今天的開頭喔，還是不免俗跟大家報告一下最近發生一些行銷上的大小事嗎，也跟大家稍微說明一下喔。

就是大家有沒有試過最近的、就是 ChatGPT 的這個最新的模型叫 ImageGen 啊？大家有知道這個東西嗎？我真的覺得這件事情出來以後我每個設計的朋友都在大叫，說：「哇！現在算圖軟體這麼厲害，那我以後該怎麼辦呢？」

對，其實在 AI 的時代的演進的過程中，我覺得越來越多的人開始越來越焦慮，尤其是我們周遭的這些行銷的同業喔。所以不管是在 GPT 啊、或者是現在目前在 Cloud 啊，以及最近很紅的喔，例如說像 Grok。Grok 它最近也在推出這種 AI 的這個算圖，那也有一個大幅度的進化。那我們越來越多的同業啦，開始從原本的算圖，然後一直到 AI 的競爭，一直到哦不停的換平台，然後一直到現在的我們很熟悉的像 Cloud Code，或者是說像 Codex 這些工具喔。就是開始越來越多的人已經不是單純的使用 AI 來解決問題，已經開始用 AI 來思考怎麼樣寫程式啊、或者是做流程化這件事喔。

但大家還記得我在波系列有一集、第一集在講的時候，我跟大家講說 2026年是個很重要的一年。最主要的部分是，我們希望能夠透過這一個很大的一年，能夠慢慢的理清楚你到底應該學些什麼技術，以及啊，你到底學這些工具的目標跟目的是為了解決什麼問題喔。

所以這一集啊，跟我們接下來要做的判斷息息相關喔。所以這一集呢，我們一樣回到塊系列，AI學習的第二集。那今天要講的主題是什麼呢？叫做 NODE Node 節點。

我相信啊，應該蠻多人在學 AI 的過程中，是因為想要透過 AI 來解決你的例行性工作啊，或者是說，其實有很多過去你沒有辦法完成的工作，能夠透過 AI 來解決你 80% 沒有辦法做到的事情。這個大概是大部分學 AI 最重要的目標跟目的喔。

所以簡單來講啊，其實每個人在學 AI 的過程中，都是希望能夠透過 AI 來解決你現在目前，不管是你做不到的事情，或者是說，你一直在做的事情能不能透過 AI 來解決。那我這邊會做一個簡單的 AI 時代下面的科普，讓大家理解一下，在 AI 時代中，從過去單點化的模式，一直到工作流的階段，究竟我們人類的學習是怎麼樣開始建立的呢？

傳統的「單點學習」與「流程圖 (Flowchart)」
好，那因為在過去的 AI 時代而言啊，其實可能在兩年前、三年前的時候，那時候 AI 其實在處理的東西就是現在的這種所謂的「視窗型」的過程。那在視窗型的過程，他們通常啊，我們那時候在做的學習跟那時候在做的工作，是每一次都透過一個視窗跟一個指令，來告訴 AI 我應該要請它幫我做什麼事情。那在這個過程中我們稱之為叫單點學習。

那現在大多數人都還是以單點學習的狀況來說，就是這個視窗我每次都下一個指令，下一個指令以後它回我一個訊息，所以我透由這樣子的方式來拼裝我的內容。這個大概是過去 AI 的學習模式。

對，那一直到大概在一年半前左右，有幾個比較常流行的一些工具就出現了，例如像 n8n，例如像 Make。這些東西都是那個時候在流行的所謂的自動化。那這個自動化跟我們接下來要談的自動化，有什麼樣差別呢？好。

在 Make 跟 n8n 的過程中，其實它運作的模式跟運作的方式，叫做流程圖。所謂的流程圖跟我們接下來要講的「節點」到底有什麼不一樣的概念呢？好，我等一下跟大家做說明。

那流程圖的概念是什麼？就是你從第一個點，例如說我輸入什麼資訊進來，中間做了什麼樣子的工作，那這個工作有可能是線性的，在這個線性的過程中然後最後產出一個輸出，大概就是流程圖的概念。

好，那這裡就開始跟大家聊一聊所謂的流程圖到底什麼樣叫流程圖。好，那在我學習流程圖的狀況啊，我跟大家講其實我大概是在2000... 應該05年吧，就是我大二那一年開始學的流程圖喔。那流程圖到底是一個什麼樣子的狀況呢？我先跟大家說，其實流程圖它有很基本的定義。在這個定義就是，它每一個流程圖都有所謂的標準符號，包含是起始符號、包含是流程符號（就是箭頭），那起始符號就是一個類似半圓形的橢圓形的東西。再來是它有程式符號（方形），再來是它有一個 Decision 叫做決策判斷的菱形符號，然後再來還有輸入跟輸出（Input 跟 Output）這種符號。所以流程符號這件事情啊，它是能夠建立你在每一件事情到底應該怎麼樣開頭、怎麼樣開始，一直到最後你怎麼結束的過程喔。那中間當然還有很多一些補充的資料，例如說在這裡面可能會有你要調用一些數據庫跟資料庫，它會有數據檔跟資料庫的符號，然後再來是，你會有檔案跟多檔案的符號。這些其實都是流程符號的設計。

所以啊，我們以前啊在學那個行銷企劃的時候，其實第一件事情是先學了流程圖。那時候的流程圖是什麼？就是我今天要執行一個專案，我到底要動用多少人？以及每一個專案的這個過程，例如說我們那個時候在做... 假設一個行銷企劃的規劃來講好了，那時候你發想的流程是什麼？然後再來是，你執行的執行流程是什麼？接下來你最後的收尾、最後的檢討流程是什麼？其實我們每個人都會做一個流程圖。那這些流程圖裡面，你就可以看得出來哪些裡面是需要一些檔案的，或者是說，有哪些東西是需要討論、需要做決策的，那這個其實都可以在流程圖裡面看到。所以那個時候我們一開始在學東西就叫流程圖喔。

然後我們以前啊在學這流程圖的時候還用那個 Office Visio 去畫，所以你就會知道就是，在最早最早的時代我們流程圖是這樣建立的，它並不是每一個都是方框方框，或者是圓形圓形圓形，然後用箭頭的方式去做連結喔，它並不是這個樣子。所以在這個流程圖的概念而言，其實你把它換到 Make 或換到 n8n 左右，你大概就會知道，整個 n8n 跟所謂的這個執行的流程大概長什麼樣，其實概念上面是一模一樣的。那只不過你是把這些流程圖，不管是它需要去做檔案的調研，或者是說它有一個... 例如 RAG，或者例如說它必須要接外面的 API，其實都是用流程圖方式去做建立的喔。

流程圖的致命傷：「線性思考」
那繼續跟大家講就是，所謂的流程圖到底跟節點有什麼差別呢？其實概念上差不多，但是在節點的過程中，你會融入了一個概念叫「生成式 AI 的概念」。

什麼意思呢？以前我們在做流程的時候，例如說今天走 A、走 B、走 C、走 D 的這個過程啊，你會發現到，它會是一個線性的流程。什麼意思呢？就是我一定要經過 A 流程，再經過 B 流程，再經過 C 流程的這個過程喔。那如果說你在 B 流程這個部分有問題，那它這個流程就不會通。這個是過去我們在學流程圖的狀況下面，最容易遇到的問題。

所以啊，以前我們在學流程圖的時候，我們就要很清楚每一個流程都能夠得到一個答案，或者是一個明確的決策，它才能把這個訊號往下推。好，我這邊做一個簡單的例子讓大家可以理解以前流程圖的模式是什麼。

例如說，我今天啊，我要做一個 Excel 報表。那這個 Excel 報表包含是... 可能是客戶的資料。所以我們在命令的時候就會說，第一件事情是我要把報表的資料拿出來；第二件事情是我要在這個報表的姓名欄打上姓名，好這是第二個；第三個部分是我要在這個報表上面打上價格；第四個事情是我要在這個報表上面打上回購率。好，假設是這樣。所以它是透過 1、2、3、4 的這個過程。

那麼你發現到，如果它如果在這個資料裡面，例如說它可能缺了所謂的價格這個欄位的時候，那這個流程圖它就會卡住。那卡住的狀況裡面，它基本上下面的資料就跑不動。這個東西叫流程圖的模式。流程圖的東西就是：一定要從 A 資料傳到 B 資料，再來傳到 C 資料，最後才會產出 D 的結果。那你就會發現到一件事情，如果它中間某一個節點斷了，那這個流程圖就不成立。

這個叫做流程圖的概念。所以，你會發現到一件事情，你會發現在 n8n 的過程中，它在處理所謂的流程這件事情，必須要非常明確。所以你會發現到它是過去的資料庫的形式，有資料我才送，沒資料它就卡住。這個東西就叫做流程圖。或者是說，例如說它可能這個資料是空檔，所以它後面傳的所有資訊全部都是空檔。這個東西就叫做流程圖。那流程圖最大的缺點跟最大的模式叫做線性思考。

好，那我們回到 AI 時代下面，AI 時代下的節點到底是什麼呢？其實 AI 時代下的節點有一個非常重要的原則就是：你要把生成式 AI 的運作形式跟運作模式拉進來。

好，什麼意思呢？例如說我把剛剛的那一個概念再拉進來，我可以說，我今天輸入一個資料給它，我請它幫我做這一整個資料的整理。例如說，這個裡面的資料有姓名、有價格、有回購率，好，假設是這樣好了，我希望它能夠透過什麼樣的模式來做整理，最後整理出來的架構長什麼樣子：「這裡有我的 Template，這些是我的參考資訊，所以我希望能夠透過這個架構來建構一個完整的 Excel 檔。」好，假設是這樣的狀況好了。你會發現到，在過去的流程圖的概念，它並沒有辦法做中間的這個內容，它必須要把每一件事情定義得非常明確，它才能夠產生正確的資料庫內容。

但是在節點的概念呢，它回到了一件事情是什麼？我希望它這一個流程，可以透過它幫我整理出一份「它認為正確的」結構概念。那你就會發現到，不管是今天給它一個 Template 或者是我給它一個參考的資訊，它就可以透過這個東西整理成一套屬於它的邏輯。你就可以根據這個邏輯的方式再來回推，那這個格式應該長什麼樣子。這個東西就叫節點。

所以回到了我們最開始提到的這個概念上面，其實節點你說它是 SOP 嗎？它不全然是 SOP，因為會有很多的節點它是從... 讓 AI 來幫你解決問題，這是第一個。

但同時呢，其實它所有的流程啊其實又跟 SOP 很像。就跟... 舉個例子來講就是，它會有一個輸入、會有一個輸出，中間的執行過程，大概也是這樣的架構跟概念。所以你可以把它當作是一個工作流。很多人在談工作流、工作流、工作流，那工作流實際上的運行就是節點的運行。你要先了解節點這個概念，就會比較知道說，哦，那我應該怎麼樣去思考整個工作的環節。對，那節點就會變成相對重要。

節點化思維的四個學習步驟
那以前啊我們是怎麼樣練習這個思維的，跟怎麼學習的呢？我這邊可以簡單跟大家講。我做一個簡單的舉例，大家就可以理解。例如說，我今天收到一個 Email，然後我希望把這個 Email 能夠萃取出重點，最後的結論是，我希望能夠變成一份所謂的重點報告摘要。所以它的節點就是什麼？

第一件事情叫做：Email 進來。

第二件事情叫什麼：萃取重點。

第三件事情叫什麼：變成報告。

那裡面就會有很多很細節的東西。例如說，這個 Email 是哪一個帳號進來的？它有沒有很多帳號？然後它是不是跟著哪一些的地址（就是 Email address）？那你可以某一些地址部分它是需要做重點摘要的，某一些不用。好這是第一個。

那第二個部分呢，我們來看一下，它所謂的重點摘要。在這個重點摘要的過程中，你有哪一些東西是你覺得在這一個重點摘要裡面，特別重要、一定要列出來的東西？例如說：客戶名稱、例如說他們要購買什麼樣的主題、例如說會議的時間地點。好假設是這樣好，假設這裡這三個為主，所以最起碼的重點摘要要符合這三個，好這是第二個。

第三個東西它要產出報告，那報告的形式是什麼？是 PDF 嗎？還是是 Word 檔？還是在這個報告的形式有沒有特殊的規格？例如說右上角要不要加 Logo？要不要有頁碼？要不要有頁尾跟頁首？那這些東西其實都是報告。

所以你就會發現到，在這個節點裡面，它其實可以做的事情，例如說它的分析方法是什麼？你就可以給它。然後再來是，它的產出的規格是什麼？你就可以給它。這個東西就叫節點。

但是它已經不像是過去的 SOP 一樣，就是它一定要先處理 1、再處理 2、再處理 3、再處理 4。你就會發現它的邏輯完全不一樣。那這個東西就叫做節點的練習喔。

好，那為了讓大家更理解所謂的節點練習啊，我們這邊... 我這邊給大家一個簡單的小小的概念讓大家理解一下喔。其實節點練習沒這麼困難。在簡單而言啊，我們在練習所謂的節點，有一件事情很重要，你必須要掌握所謂節點的四個學習步驟：

定義起點與終點 (頭跟尾)： 第一個步驟是，你可以先定義你所有的任務，第一個起始點是什麼？例如說，我可能就是一段錄音、一份抱怨信、或者是一個網址，假設這是一個起點。第二個部分呢，你可以定義這個東西最終要呈現的什麼樣具體的東西？例如是一篇排版好的文章、一則發給客服主管的通知，或者是一個報價單。第一件事情，在節點學習的概念第一件事情，你一定要先定義頭跟尾。好。

確認處理站 (Process Nodes)： 第二件事情呢，就是你可以先確認裡面到底有幾個處理站。假設，舉個例子來講，我們在每一個節點中，它一定只能做一件明確的事情。狀況下面，當這個思維裡面出現有一個描述例如說什麼「然後」或者是「接著」，那代表的事情它是兩個節點，它不是一個節點。所以你可以在這個部分說，哦例如說我接收到一段錄音的時候呢，我第二件事情我要先做語音辨識，然後拉出逐字稿；然後第三個節點就是我要進行這個語音的降噪，然後刪除所謂的贅字，條列出所謂核心觀念的清單；最後一個部分我要重組變成一份，例如說電子書的大綱，以及這個大綱最後變成完整電子書的書稿。這個部分就叫做節點的練習喔。

確認資料傳遞與輸出規格： 好，第三個呢，我們要先確認一件事情。因為其實每一個節點啊，它都是在輸出一個半成品，到下一個節點的過程中。所以你要知道的一件事情，例如說我們在節點一，叫做一份很完整的逐字稿；可是節點 B 要變成結構化重點。所以它的中間就會變成一個什麼：需要有一個很重要的東西叫「重點萃取」。所以我必須要加入一個所謂重點萃取的節點，然後才會變成一份報告。所以這個東西就叫做資料中的傳遞。那這個傳遞的過程中，究竟這個節點有沒有辦法完成？好最後這是第三個。

設定觸發與分流 (Trigger & Router)： 以及最後第四個東西叫做 Trigger 跟 Router，就是「觸發」跟「分流」的概念。也就是說，在這個狀況下面，它什麼時候會啟動？例如說，我輸入資料的時候啟動？例如說，每週一早上九點啟動？例如說我填寫表單的時候啟動？所以你會加入到這個概念，就會出現到所謂的分流機制。那這個東西就叫做節點化的思維。

你在這種節點化的思維的狀況下，其實對你未來會非常非常的有幫助！因為你在節點架構下面，你就可以開始學習所謂的 Visial Coding (視覺化程式設計) 的概念。因為 Visual Coding 的概念其實就是節點邏輯運行。

而且啊，在這些節點還有更多更多更細的... 例如說，你可以透由這些節點來確定更多細節。在這個節點中還有更多小細節的東西，它可以讓整個文件或整個資料變得更加的完善。例如我在做這個舉例來講，我們在做所謂的逐字稿萃取的時候，我們再加入所謂的 SEO 的工作流。所以它就可以在這個萃取的過程中，同時運作重點化萃取，同時加入 SEO 概念。這個東西就是：當你知道所謂的節點邏輯以後，就可以再把這些內容再加進來。

然後第三個部分是：在這個節點過程中，它除了這個節點以外，會不會是這一個大的節點，它其實是某一個資料的完整性？我做個舉例來講。我們很常在寫文案，在寫文案的過程中我們會做，哦所謂的客戶分析，然後再做所謂的產品的 USP 分析、產品的獨特賣點分析。然後在這個分析的過程中我們就會列出，所謂的這個客戶的 Persona。列出這個客戶的 Persona 的時候呢，再列出所謂這個客戶的同理心地圖。

那在這四個狀況下面這個叫做原料資料。你可以透由這個原料資料轉換成一份比較大的銷售文案。在這個銷售文案的過程中，它可以再被分拆成，例如說廣告文案、SEO，或者是 Podcast、YouTube 的內容、短影音。因為它有一份 Materials，它有一份很大的資訊跟資源。在這個資源下面它就可以被分發成不同的類型。所以你在跟針對所謂的廣告文案的架構，再給它這個架構的萃取，怎麼樣從這個 Mega Copy 的概念去萃取成廣告文案；怎麼樣透過 SEO 的概念去萃取成這個 SEO 文案；怎麼樣透過影片邏輯的方式能夠萃取成影片的文案。這些東西都有因為有一個很大的 Material 的概念。那妳就可以透由這樣子的概念下面，最後產出來各式各樣不同的輸出。

那這個東西其實就叫做節點的訓練喔！

所以今天這一集啊，主要在講的東西其實就是節點。那節點它整體的模式它會非常、非常、非常、非常重要！尤其是在 AI 的時代下的學習，從提問的概念一直到節點的建立，一直到所謂的提問的技術（我們在下一集會講提問的技術），一直到建立真實的所謂的工作流。

當你沒有節點概念的時候，它在建立工作流的狀況下面，你就會非常模糊。因為你不太知道這個工作流這樣運作是不是對的，再來是它每次工作流究竟是不是穩定。你的節點穩定，你的工作流就穩定；然後你的工作流穩定，你之後再轉到不管是 MCP 啊、或者是所謂的 Visual Coding 啊、或者是 CLI 啊，你就會發現到這件事情變得超級、超級簡單！因為你有一套非常完整的這個節點工作流。那在這個節點工作流的狀況下，它就可以支撐你跟支持你往自動化的方向邁進。不管是你的例行性事務，或者是說你需要透過宣告、或者是透過調用一些外部的工具的工作流，其實都可以做得到，包含連搜尋都做得到。那這件事情就叫做所謂的節點運行概念喔！

那這集呢，有一點點難，因為它在談的東西是很工程性的術語。那我們可以盡量的去思考一下，在你的工作或在你的生活型態，如果要把它拆成「輸入」、「處理」跟「輸出」，那這個邏輯會是什麼？

例如說你去星巴克買杯咖啡，所以你就先去星巴克，第一個東西的輸入是點餐；第二個輸入的東西是，他告訴店員你要的東西是什麼；第三個東西是店員執行的過程中；然後最後付錢拿到咖啡。這個東西就叫做節點的工作流。你就可以用這樣的方式去看看待，你生活中的每一個階段跟每個狀況，是不是符合節點的形式喔。

那這個東西就可以推回變成符合，跟能夠在 AI 時代中運行的工作流形式喔。

那這就是今天的主題啦，希望今天的內容大家都能學到一些東西喔！我是Jayden，我們下個禮拜銷波快再見囉，大家拜拜！