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用開車分層與藏片實測,把AI月報改造成十分鐘排片單的方法

YouTube 影片筆記

用開車分層與藏片實測,把AI月報改造成十分鐘排片單的方法

原片標題:5 萬人收藏的 AI 教學,Claude 工程主管到底寫了什麼?

原片說明
免費加入 Fanko AI 範式社群,領本期 skill 和完整做法:https://www.skool.com/fanko-ai-6497/about Claude 的工程主管 Felix 寫了一篇 AI 教學,被收藏了五萬次,核心只有一句話:我們用 AI,太沒野心了。 OpenAI 創始成員 Karpathy 也算過:真正把一整件事交給 AI 做完的人,大概只有千分之二。 這支影片把 Felix 的三個方法翻成三句話:往上想一層、往下挖一層、往外借一招。每一個,我都拿自己頻道的真實資料,讓 AI 實際跑了一遍。 ⏱ 章節 00:00 你用 AI 太沒野心了?五萬人收藏的教學 01:43 Karpathy 漏斗:你在第幾層? 03:14 方法一:往上想一層(別只交代動作,要講結果) 06:02 實測一:用 AI 做頻道月報 08:26 方法二:往下挖一層(照這行最厲害的人那樣做) 11:14 實測二:先請 AI 回答四個問題 12:57 方法三:往外借一招(借別的行業的眼光) 15:32 實測三:五個 AI 分身排片單,三個專門挑毛病 17:43 總結:交出去之前,先想好怎麼對答案 18:32 本週小作業 📚 原文與原片來源 ・Felix Rieseberg〈How to be more ambitious: A tutorial for humans with models〉 https://felixrieseberg.com/how-to-be-more-ambitious-a-tutorial-for-humans-with-models/ ・Felix Rieseberg 在 X 的原帖:https://x.com/felixrieseberg/status/2110023283169247623 ・Andrej Karpathy 在 X 的「能力認知漏斗」原帖:https://x.com/karpathy/status/2109361546505966046 ・片中原片:How I AI〈How the engineer behind Claude Cowork actually uses Claude〉https://www.youtube.com/watch?v=-tdNsYi8AXs ・片中原片:Y Combinator〈Andrej Karpathy: Software Is Changing (Again)〉https://www.youtube.com/watch?v=LCEmiRjPEtQ ・片中原片:Anthropic〈Claude Code on desktop〉https://www.youtube.com/watch?v=zrcCS9oHjtI 📊 數據說明 ・五萬收藏:Felix 原帖在 X 的收藏數 50,369(2026/10/18 抓取)。 ・千分之二、75%:Karpathy 原帖裡的估算,不是正式調查。 ・片中三段實測都是真實操作:Codex 桌面版(GPT-5.6 Sol)讀我自己頻道的後台資料,畫面是真實錄屏,AI 跑的等待段落有快轉。 💬 你覺得自己現在在漏斗的第幾層?是偶爾問問題,還是已經開始把一整件事交給 AI?留言告訴我。 Fanko AI 範式:給不寫程式的上班族,把 AI 用成真的能交工作的同事。 #AI教學 #Claude #ChatGPT

我每次叫 AI 做月報,它交回來的東西都漂漂亮亮,然後我下個月照樣不知道要拍什麼。Felix 這篇被收藏五萬次的教學,一句話就戳中我:我們用 AI 太沒野心了。Karpathy 算過,真正把一整件事交給 AI 做完的人只有千分之二,等於你請米其林主廚來家裡,只叫他煎一顆荷包蛋。範式把 Felix 的三個方法翻成往上想一層、往下挖一層、往外借一招,還拿自己頻道的真實數據實際跑了一遍。

請主廚來家裡只煎一顆蛋
請主廚來家裡只煎一顆蛋00:46
  1. 01:43用開車分四層,講 Karpathy 的能力認知漏斗
  2. 03:20用零售店員上架,說明交代動作與交代結果的差別
  3. 04:40Felix 的季報三步:講清楚變化、挑三個決定、設計更好的辦法
  4. 06:39範式第一次實測,只叫 Codex 整理數據,交回一份網頁月報
  5. 07:14改成先講結果再給條件,做出「拍攝前的標題閘門」
  6. 09:03往下挖一層:請 AI 用這行真正在用的工具去算
  7. 09:39講 1939 年 Dantzig 把難題當作業解掉的故事
  8. 12:04藏起五支影片讓 AI 猜播放數,有一支差了將近十倍
  9. 15:53開五個分身排片單,三個專門挑毛病
  10. 18:32收尾,出了把常交給 AI 的事重新交代一次的小作業
兩道黑板難題其實是未解懸案
兩道黑板難題其實是未解懸案09:54

那句「太沒野心」到底是什麼意思

Felix 的定義很具體:如果你用 AI 大多隻是問問題、回 email,沒真的把一整件工作交出去,那就是沒野心。Karpathy 的漏斗把使用者分成四層,第一層是全世界約七成五幾乎沒用過 AI 的人,第二層是有駕照但只開去家樂福買菜,第三層才是那千分之二,第四層是 AI 公司內部拿內測模型的人。關鍵在第二層跟第三層用的可能是同一個 AI,差別在野心,你交給它的事越大,它能幫你的就越多。

你負責讓軟體不要再當掉
你負責讓軟體不要再當掉03:58

要它負責,就得讓它看得到也動得了

往上想一層不是把話講得漂亮就好。Felix 讓 AI 負責軟體不再當掉,同時開放當機紀錄讓它自己查、給它三台不同系統的電腦讓它重現問題、自己確認修好了沒有。正規化照這個邏輯重寫交代,把整包頻道資料丟進去,要求先拿過去影片試算、證明能提早看出哪支會冷掉。結果 AI 交出「拍攝前的標題閘門」,用九月影片回測抓到四支冷片,也誤報兩支,而且它自己老實說資料裡沒有點閱率跟觀看時長,只能猜。

把「沒人看」拆成好幾種失敗
把「沒人看」拆成好幾種失敗11:33

往下挖一層,關鍵是找一個它沒辦法作弊的檢查

範式先請 Codex 回答四個問題:會多做哪些沒交代的事、先翻哪些第一手資料、用什麼方法工具、拿什麼證明結論對。其中一條回答是他沒想到的:把「沒人看」拆成沒人點、點了就走、看完不分享、題目太小,別把所有冷片都怪到標題頭上。接著他另開新對話、藏起五支影片讓 AI 猜播放數,五支裡三支誤差在三成內,但有一支真實一萬六、它只猜一千六。方法一那次 AI 說自己試過了,其實是自己出題自己改考卷,這次檢查方式是他先定好的。

往外借一招,是去找該請哪幾種人來看

正規化把月報重新定義成「十分鐘內決定下個月拍哪三支」,再想哪一行最會做這件事,答案是電視台排節目的人。他讓 Codex 開五個分身:資料分析師算數字、節目編排總監排片單,另外三個只拿到成品、看不到推導過程,分別是路人觀眾、同類頻道經營者、算產能的製片。三個挑毛病的都挑出東西:路人看到「Skill」這個詞就猶豫、同類頻道說第三個題目容易被真實案例搶走、製片算出第一支要三家工具一起比最可能拖。片單照意見改過,拿掉那個詞、換成拆失敗案例、加一條降級退路。

值得下載嗎

值得,尤其是你已經天天在用 AI 卻只拿它問問題的話。這支把抽象的方法論綁在真實數據上跑給你看,連 AI 猜錯、誤報、自己承認資料不足都留著沒剪,比多數只會吹效果的教學誠實得多。

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YTGet 編輯室|看完影片整理的筆記,細節以原片為準。

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