當我感到職涯迷惘時:我把個人日記和思想導師一起餵給 AI,得出了專屬於我的發展藍圖

最後更新時間: 2025 年 08 月 26 日

兩位頂尖的創作者,生產力大師 Tiago Forte 和知識型 YouTuber Ali Abdaal,不約而同地發布了影片,主題都是關於 AI 如何成為我們的個人教練。

他們都投入了海量的個人資料,與 AI 進行了一場又一場深度的對話。

然而,他們選擇的工具與提問的方式,卻展現了兩種截然不同的路徑:

一條是系統化的數位考古,另一條則是多個有趣的Prompt以及數種資料的收集。

這篇文章,前半部分將說明他們如何實踐,後半部分——我如何受到啟發,打造自己的系統,以及在這趟旅程中的發現、困惑與未來想完成的事情。


第一站:Tiago Forte 的系統化考古

Tiago Forte 的方法,是建立一個龐大的個人歷史檔案庫。

他整理了自己過去數十年的生命軌跡,將近 15 萬字的資料,一次性地餵給 AI。

他的目標,是在最短時間內,讓 AI 掌握相當於人類教練需要 10 到 15 年才能建立的深度脈絡。

他選擇了專一而強大的 Google NotebookLM,將所有資料集中分析。

這些資料被他劃分為三大支柱:極度誠實的私人筆記、反映公開思考的公開寫作 ,以及持續多年的年度回顧 。

他的從盤點優缺點先測試理解跟資料否都正確

逐步深入到「意圖與行為的矛盾」

甚至反問 AI:「有什麼問題是我該問,卻沒有問的?」

最終,Tiago 的結論是:AI 是人類教練的完美補充,而非替代品。

AI 擁有無與倫比的脈絡處理能力,卻缺乏人類教練對微表情、身體語言當下的理解、人類擅長的情緒、直覺

有趣的是作者提到這次的AI Coach最有常被引用的就是跟人類教練互動的參考資料。


第二站:Ali Abdaal 的心靈煉金術

相較於 Tiago 的系統化,Ali Abdaal 的方法更像一場流動的、充滿實驗精神的心靈煉金術。

他的核心理念是:AI 的答案不追求「真實 」,而追求「有用」。

他的工具箱是分散且多元的,用 VoicePal 記錄語音、用 Grain 轉錄 Zoom 會議、用 Readwise 對話閱讀筆記,將部分資料匯入 ChatGPT 或 Claude 進行深度互動。

他的提問框架充滿創意

像是讓 AI 扮演「90 歲的自己」提供智慧 (所羅門方法)

扮演「魔鬼教官」痛斥自己的藉口 (多重人格扮演)

模擬一場有兩位嘉賓的Podcast 去進行訪談,讓他們針對自己的困惑進行辯論。

最後是一個 「直面恐懼的終極提問」,這個 Prompt 要求 AI 毫不留情地挖掘他內心深處的潛台詞跟隱藏敘事。


我的旅程:打造通往內心的個人化系統

看完了 Tiago 和 Ali 的實踐,我沒有選擇完全複製

選擇擷取我認為各自的優點:Tiago的資料蒐集 以及 Ali 的多個有趣的Prompt 將他們的經驗當作地圖,最終還是要走出一條屬於自己的路。

這是一條從輸入、互動,到最終整合的個人化旅程。

優質的輸入,決定了輸出的高度

他們之所以能與 AI 進行如此有意義的對話,並非 AI 單方面的神奇。 而是來自於他們平日大量的、誠實的紀錄,積累了足夠豐富且高品質的素材。

這趟旅程的起點,不完全在如何提問,而在於如何找到夠多有用的紀錄

▋ 我的實驗過程:打造一個流動的反思系統

要建立高品質的資料庫,關鍵原則只有一個:讓紀錄的習慣變得極其容易

之前我為了搞懂我的每一天建立一個 Line 機器人,它會把我隨時傳送的任何內容,自動寫入 Google Sheet。這個設計徹底改變了我的紀錄習慣,因為它幾乎沒有任何阻力,一則與機器人的對話,就能立刻轉化為一篇日常反思日記。

坦白說,我沒有像 Tiago 那樣有數十年的龐大資料。我的方法更像是「有多少,就放多少」。我把 2024 年至今的日記、過去寫過的文章、我的人類圖錄音諮詢、八字解析都放了進去。

我稱之為一個「系統」,正因為我希望它能持續長大,讓我每個月、每一季都能與一個更懂我的 AI 對話

我的提問與延伸:從模仿到創造

在互動中,我反覆使用了幾個 Prompt:

  • 「我反覆出現的挑戰或障礙是什麼?」
  • 「根據這些筆記,我什麼時候最快樂?(要具體、找出原因、說實話…)」
  • 以及 Ali 那個威力強大的「找出隱藏敘事」的終極提問。

除此之外,我還做了自己的延伸:

  1. 導入思想導師:我會把我喜歡的作者的資料也放進去,讓 AI 可以根據我的日記和這位作者的思想,共同給我建議。
  2. 設計「元提問」:我設計了這樣一個 Prompt:「我覺得人要有辦法突破,是確實知道目標在哪,現在在哪,是否問對問題。請你根據我的資料,告訴我:我可以持續對自己進行哪些自我提問,幫助我更好的突破盲點?有沒有事情是我可能不知道,但是你發現了?
  3. 根據這所有的資料,我最適合的職涯發展、挑選另一半、與另一半相處、與父母相處的最佳準則是什麼?我有在對的軌道上嗎?我應該時時問自己什麼問題,去提醒自己跟看見自己?

最深的困惑與解答:如何相信「啊哈!」時刻

在 AI 給出的資訊洪流中,如何分辨真實的洞察與看似合理的雜訊?

AI在回答這樣問題的時候,會一口氣吐出一大段資料,我認

這個困惑,讓我想到了《象與騎象人》——我們的理智(騎象人)是否只是在為我們的情感(大象)編造故事?

但這次,我的諮商經驗給了我答案。 在諮商中,真正的突破點,往往不是某個完美的邏輯推論

而是當我們無意中說出一句話或一個故事,內心突然產生強烈共鳴的時刻。

將「身體的感受」作為最終的篩選器。 當我看到 AI 的答案時,如果我的身體出現了「啊哈!原來是這樣」的感覺

一個強烈的、被擊中的感覺,那它對我來說就是真實的。

一個真正的洞察,會像一把鑰匙,同時打開你好幾個記憶的房間。 如果 AI 的一個觀點,能串起我生命中多個、具體的、看似無關的事件,那它極有可能是真的。

你可以如何開始?一個簡單的四步驟指南

看到這裡,你可能也躍躍欲試。這件事並不複雜,你可以遵循以下四個步驟,開啟你自己的旅程:

  1. 步驟一:建立你的「反思捕撈網」 選擇一個讓你最舒服、阻力最小的工具(手機備忘錄、錄音筆、日記本 App 皆可),在接下來一個月,有意識地捕捉你當下的感受、反思與困惑。此刻的目標是「持續」,而非「完美」。
  2. 步驟二:彙整你的「人生資料庫」 將你過去一個月紀錄的內容,連同你電腦裡的其他個人資料(舊的文章、日記、工作報告等)全部集中起來,放進一個單獨的文件裡。
  3. 步驟三:開啟一場「深度對話」 將這份文件餵給 AI 工具(如 NotebookLM, ChatGPT, Claude)。先問一些簡單問題測試它是否理解(例如:「總結一下我的優點」),然後開始進行更深入的提問,例如:「我反覆出現的挑戰是什麼?」、「根據這些筆記,我什麼時候最快樂?」
  4. 步驟四:用身體「確認」洞察 當 AI 給出答案時,最重要的不是用腦袋去分析,而是用你的身體去感受。如果某個答案讓你產生「啊哈!原來是這樣」的強烈共鳴,或像一把鑰匙,同時打開你好幾個記憶的房間,那它對你而言,就是真實的。

我對自己的發現:從「內耗」到「聚焦」

過去很長一段時間,我都是個標準的「內耗仔」。

我的精力非常分散,一下想經營 Thread,一下想拍短影片,追逐著各種可能性。

但 AI 透過分析我上百篇的日記,清晰地呈現了一個我沒看見的模式:我所有真正感到快樂與能量飽滿的時刻,都來自於「深入研究」和「長篇寫作」。

解釋了為什麼我對環境感知極度敏感、為什麼獨處對我是最好的充電方式——因為這些特質,都是為了保護我能進入深度工作的狀態。

這不僅是理論,也帶來了實際的改變。

我更有意識地為自己安排公園散步、綠地獨處的時間,睡得也更多。我清晰地感覺到自己變得更快樂,而這個最重要的「啊哈」時刻就是:原來,我的快樂是這麼的源於自己

下一步行動:從「探究原因」到「複刻亮點」

發現問題,跟知道如何解決,是兩回事。

如果我每週都深度檢視自己,卻發現挑戰都一樣,那會令人失望。

這讓我想到「焦點解決短期治療」的核心思想:不再深究「為什麼我會這樣」,而是去問:「這個問題不存在的時候,是什麼樣子的?

我的下一步,不是反覆分析我的缺點,而是利用 AI,幫助我找到並分析我的「亮點時刻」,然後思考如何有意識地去「複刻」那些讓亮點得以出現的時機與方法。

我決定將這個深度對話的頻率,設定為每一季一次,給自己足夠的時間去行動、去創造變化。

我的未來藍圖:從質化到量化的整合

最後,我為我的系統規劃了下一步的進化。

目前的分析,主要基於日記、文章等「質化」的資料。 但我相信,一個更完整的自我認知,需要整合「量化」的數據。

我想將 TickTick 的任務完成記錄匯入,去分析我的執行力與拖延模式。 我還想把 Apple Health 的數據匯入,去分析我的睡眠品質時間,與我的精力水平之間的關聯。 這將幫助我更客觀、更真實地看見自己,實現真正的突破。

個人頭像照片
Sophie
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