老闆怎麼用AI？Claude工程主管的3個問法與提示詞範本
老闆想把 AI 用得更有野心，先改交辦方式：交代結果、指定做法、找人挑錯，再用 AI 以外的東西檢查答案。這套方法出自開發 Claude 的 Anthropic 公司工程經理 Felix Rieseberg 2026 年 10 月 13 日的教學文，他把用 AI 的野心分成速度、高度、深度、廣度。速度是同樣的事做快一點，他認為已很普遍，所以跳過。夢想智賦把另外三種整理成老闆和創業者用得上的 3 個問法：問結果（高度）、問做法（深度）、問該請誰（廣度）。
📌 30 秒看懂「用 AI 更有野心」
- 用 AI 更有野心是什麼意思？把 AI 用在比「做快一點」更接近你真正目標的事情上，分成高度、深度、廣度三個方向。
- 只用 ChatGPT 做得到嗎？大部分可以，要選有資料分析功能的版本；要 AI 天天自動盯營運，才需要串系統。
- 老闆先練哪一種？高度。交辦前先問自己：「做完之後，我希望發生什麼？」
- 叫 AI 扮演專家有用嗎？想調語氣可以，想讓答案更準就不太有用，研究發現它對答對率大多沒有明顯幫助。
- 開始前要準備什麼？三張門票：拿得到原始資料、有權限動手、有 AI 以外的裁判。
台灣的服務業用 AI，多半還停在「速度」。經濟部商業發展署 2026 年 10 月 30 日發布的調查顯示，商業服務業有 35.8% 已經在用 AI，但投入預算、規模化使用的只有 12.7%，其餘 23.1% 用免費版、試用版或只在特定場域試用。已導入的企業裡，88.2% 主要拿來提升工作效率，用來推動商業模式創新的只有 10.1%。
另一份調查看的是中小企業。《2025 年中小企業白皮書》調查 1,207 家員工 199 人以下的中小企業，AI 導入率只有 7.4%；導入障礙第一名是「尚無明確應用需求」，占 63.9%（可複選）。沒有明確需求，有時是真的用不到，有時是還沒想到 AI 能用在哪，後者正是「高度」要處理的問題。
資料來源：經濟日報｜商業發展署《2026 商業服務業年鑑》AI 轉型調查（2026 年 10 月）；經濟部中小及新創企業署｜2025 年中小企業白皮書（2025 年 12 月）
本文依據 Felix 的部落格原文整理，台灣媒體多稱他為「Claude 工程主管」。原文的虛構公司季報例子，夢想智賦換成台灣老闆常碰到的月報、客戶流失和募資簡報；Felix 本身在做 Claude，但寫明建議不限於 Claude。
一、用 AI 更有野心是什麼意思？速度、高度、深度、廣度一次看懂
Felix Rieseberg 說的「用 AI 更有野心」，是把 AI 用在比「做快一點」更大的地方，他分成速度、高度、深度、廣度四種。他說很多人還在問 AI「法國首都是哪裡」，或請它把一封信改得沒那麼火大。四種野心和老闆版的對應如下：
表1：用 AI 的四種野心，老闆可以怎麼用
| 類型 | 意思 | 老闆版例子 |
|---|---|---|
| 速度 | 同樣的工作，花更少時間。 | 寫信、整理會議紀錄、做簡報初稿。 |
| 高度 | 往上問一層，交代結果，不交代步驟。 | 「幫我做月報」改成「找出這個月最急的三個決策」。 |
| 深度 | 照頂尖專家的方法做，碰原始資料，再找外部驗證。 | 用 POS 和會計原始資料，重新檢查「業績掉是因為景氣」這個說法。 |
| 廣度 | 借用其他領域的方法，看同一份工作。 | 募資簡報除了排版美化，也請 AI 照會計師、創投的做法挑錯。 |
表格製作：夢想智賦
來源：Felix Rieseberg〈How to be more ambitious〉（2026-10-13）；「老闆版例子」為夢想智賦延伸整理
表1重點：速度大家都在做，Felix 直接跳過。後面三種都要先想清楚自己要什麼，所以比較難，做的人也比較少。
二、問法 1｜高度：別交代步驟，交代你真正要的結果
「高度」是把問題往上提一層：交辦前先問自己「做完之後，我希望發生什麼？」，再把這個結果直接交給 AI。四種野心裡，夢想智賦建議老闆先練這一種。Felix 的說法是，你交給 AI 的每個任務，都只是你對「怎麼達成目標」的猜測。他自己 2025 年初還在請 Claude 一個一個修 App 的當機問題，後來改成直接交代：「讓我們的 App 不再當機。」
台灣部落客 Wisely Chen 原本只請 AI 寫部落格初稿，後來把問題換成「怎麼用自媒體變成有影響力的人」，AI 才提出他沒想到的做法，像是定期拍 YouTube 口播證明自己是真人、用 GA 檢討流量。
1. 月報示範：同一份資料，三種問法
台灣中小企業最常見的是月報。同一份資料，可以一層一層往上問：
- 第一層：問變化和原因。別只叫 AI 把新數字填進範本。把營收、毛利、客訴、庫存都給它，問：「這個月變了什麼？為什麼？我們該怎麼做？」客戶名單、成本毛利這類敏感資料，交出去之前先看第五節的權限建議。
- 第二層：問決定。接著問：「根據你看到的所有資料，找出最急的三個決策，每個都列出贊成和反對的理由。」
- 第三層：問月報存在的目的。月報是為了早點發現問題，把錢和人調到對的地方。所以問：「請設計一個比月報更好的做法，用公司過去的資料證明它能更早抓到問題，再和現在的月報並行一季。」
三層一層比一層有野心。最後那句「並行一季」別省略：新做法先和舊月報一起跑，證明真的更早抓到問題再換。
2. 什麼事適合往上問一層？
Felix 的判斷方法是，做完之後還要開會討論的事，就適合往上問一層。月報、報價、庫存、客訴分析都是；品牌故事、廣告創意這類創作則比較不適合。Felix 也坦白，2026 年直接叫 AI「去幫我賺錢」，對多數公司還行不通。
3. 往上問一層的代價：先改流程
單次分析，匯出報表上傳就能開始；想讓 AI 長期盯一件事，就得先改流程。Felix 要讓 Claude 負責 App 不當機之前，先讓它能自己抓當機報告、對應每個版本的程式修改，還給它三種作業系統的電腦重現問題。換成老闆，就是讓 AI 自己拿得到 POS、會計、庫存的資料，也就是第五節說的「門票」。
三、問法 2｜深度：叫 AI「扮演專家」為什麼通常不會更準？
Felix Rieseberg 觀察到，叫 AI「你是一位資深分析師」，它常常只換了用詞、沒換做法；要做出深度，得要求它用專家真正會用的工具和原始資料，再找 AI 以外的東西驗證結果。他的標準是，做到連這個領域的專家看了都能學到東西。
研究也看到類似結果。華頓商學院 Basil、Mollick 等人 2025 年 12 月測了 6 個模型回答研究所程度的科學、工程、法律選擇題，加上「你是物理專家」這類角色後，答對率大多沒有明顯變化。南加州大學 Hu 等人 2026 年 3 月的預印本論文更發現，所有專家角色寫法都讓 MMLU 知識測驗的正確率下降，傷害最小的一種也從 71.6% 降到 68.0%。所以想調語氣，角色可以留著；要答案準，就改成指定做法。
1. 五個讓 AI 做出深度的方法
Felix 用客戶流失當例子，換成台灣情境，就像「老客戶回購率連續三個月下滑」：
- 堅持用專家的工具。AI 習慣丟給你一張整理好的表格，要求它改用資料庫和統計模型。專家用什麼，AI 通常知道。
- 目標訂得離譜一點。網站開啟要從 10 秒降到 5 秒？Felix 建議直接要求 0.2 秒；AI 說做不到，就告訴它做得到。這招只拿來逼 AI，員工的 KPI 不要照抄。
- 挑戰你以為的事。「我們認為老客戶不回購是因為運費漲了，請用原始資料檢查看看。」
- 順便挖出新東西。「用過去一年的紀錄建一個客戶行為模擬，找出我們還不知道的最早流失訊號，再用它沒看過的資料證明訊號準。」
- 找外部裁判。不要叫 AI 評自己的作品。Felix 說在 2026 年 10 月，一定要有外部驗證，最好是 AI 能自己執行、馬上拿到回饋的工具。
2. 可以直接複製的深度提示詞
Felix 附了一段常用提示詞，先讓 AI 想清楚頂尖專家會怎麼做，再改寫任務。把下面的【任務】換成你自己的工作，就能直接用：
【任務】下週經營會議要用的 10 月營運月報
我要的是做得更深，不是做得更多。先別急著動手，請你先回答：
- 如果交給這一行最頂尖的人，他會多做哪些我沒想到要交代的事？
- 他會去翻哪些最原始的資料？不要別人整理好的報表。
- 他會用什麼方法、什麼工具？
- 做完以後，除了你跟我說「好了」，還有什麼能證明結果是對的？
回答完，照這個標準把我的任務重新寫一次，再照新的版本做。
來源：夢想智賦依 Felix Rieseberg 原文提示詞的四個問題改寫（2026-10-13）
3. 為什麼一定要找 AI 以外的裁判？
哈佛商學院 Dell'Acqua 等學者和波士頓顧問公司（BCG）的實驗，2026 年 3 月正式刊登在期刊《Organization Science》。758 位 BCG 顧問用 GPT-4 做事，在 18 項 AI 擅長的任務上，平均多完成 12.2% 的任務、快 25.1%，品質也更好；但在一項超出 AI 能力的任務上，沒用 AI 的顧問有 84.5% 答對，用 AI 的兩組只有 60% 到 70.6%。
麻煩的是，兩種任務看起來難度差不多，研究者把這叫作鋸齒狀的技術邊界（jagged technological frontier）。Felix 也引述數學家陶哲軒的說法，形容現在的模型在某些方向驚人，在另一些方向還不夠。要 AI 做越大的事，越需要外部裁判，老闆身邊就有不少：
表2：常見工作的外部裁判
| 工作 | 交給 AI 的部分 | AI 以外的裁判 |
|---|---|---|
| 月報分析 | 找出異常和可能原因。 | 數字和會計帳、POS 結帳金額對不對得起來。 |
| 客戶流失預測 | 從紀錄裡找流失前的訊號。 | 拿 AI 沒看過的上一季資料測，看準不準。 |
| 新產品點子 | 整理客訴，寫出產品構想。 | 真的有客人願意付錢，例如試賣、預購。 |
| 補助計畫書 | 依評分項目寫初稿、檢查漏項。 | 計畫須知的評分標準、過去的審查意見、熟悉計畫的顧問。 |
表格製作：夢想智賦
來源：夢想智賦延伸整理
表2重點：外部裁判不一定是軟體，會計帳、客人有沒有付錢、審查評分表都可以。
延伸閱讀：創業市場驗證怎麼做？3步驟＋4層證據，砸錢前先確認有人買
四、問法 3｜廣度：把「名詞」換成「動詞」，找出要請誰進來
「廣度」是從比平常更多的領域看同一份工作；做法是先把工作的名詞換成動詞，再替這份工作組一支團隊。以前找一整隊專家做一份報告太花錢，現在 AI 可以分頭用不同領域的方法做。Felix 自己就是看到同事 Alex Albert 用 3D 軟體 Blender 做室內設計渲染，才想到請 Claude 替個人網站做 3D 場景。
1. 名詞換動詞
這是 Tom Kelley 與 Jonathan Littman 在《The Art of Innovation》寫過的老技巧。季報不是「一份簡報」，而是「在 30 分鐘內，讓一群很忙的人相信一個因果故事，並在不確定中做決定」。募資簡報則是「讓投資人相信市場在、團隊做得到、錢投進來會變大」。動詞寫出來，就看得出要借哪些專業，例如照分析師的做法估市場、照會計師的做法檢查財務預測。
2. 組一支團隊，再加一組紅隊
Felix 舉的例子很誇張：假設簡報做不好，外星人就會毀滅地球，人類會派誰來做？他會找分析師、記者和編輯，要上台報告就再加動態設計師和音效設計師，最後加一組專門挑錯的「紅隊」，包括押注股價會跌的放空者，和專查帳目漏洞的鑑識會計師。
Felix 特別提醒，不要叫 AI「寫得像放空者」，要叫它「做放空者會做的研究」。否則很容易變成角色扮演，對話越來越怪，成果卻沒變好。募資簡報最該請進來的就是紅隊，因為投資人在會議上做的就是挑錯。
延伸閱讀：別只會說技術！募資簡報成功的關鍵：從產品開發轉向商業價值
五、用 AI 更有野心之前，先檢查三張門票：資料、權限、外部裁判
Felix Rieseberg 在文中寫明，他說的所有做法，都要 AI 有一台能安裝軟體的電腦，而且拿得到相關資料。換成老闆的語言，就是先準備三張門票：原始資料、權限、外部裁判。
- 原始資料：AI 拿得到第一手資料嗎？例如 POS 交易明細、會計帳、客服紀錄。只給整理過的報表，它只能重複你知道的事。
- 權限：它能自己去拿，還是每次都要你複製貼上？先給「看得到、改不到」的唯讀權限。客戶個資、薪資、合約這類資料，先確認工具會不會拿資料訓練模型；客戶名單能去識別就先去識別，例如把姓名、電話換成代號。
- 外部裁判：做完之後，誰來說它對不對？至少準備一種 AI 以外的檢查方式，可以參考第三節的表2。
只用 ChatGPT、Claude、Gemini 這類對話視窗也能開始，但要選有資料分析功能、能實際跑程式的版本，否則 AI 可能自己編出統計結果。這樣就做得到第二節前兩層的問法和第三節大部分的資料檢查；要 AI 長期自動做事，才需要找人串系統。門票還沒備齊，就先從速度做起，一邊整理資料、規劃權限。
1. 一個人用得順，不代表整家公司複製得了
數位時代 2026 年 6 月報導 Felix 的工作術時就提醒，他示範的很多是個人用、用完就丟的小工具，沒有處理企業需要的協作、稽核和長期維護；他敢放手讓 AI 做，是因為很清楚模型的極限，一般人沒有這層判斷就放手，風險高得多。員工願不願意用，又是另一關。
2. 改流程要花錢，先算回本再查補助
串接系統、整理資料都要花錢，先算多久回本，再看補助能不能分攤。2026 年服務業店家導入商業發展署專區公告的 AI 方案，最多補一半、上限 10 萬元，但要訂閱至少 6 個月、用滿 3 個月才能請款，也有受經貿局勢影響等資格限制。製造業可以先申請專家進廠的 AI 診斷，費用大多由政府負擔，再依建議導入 AI 工具，工具最高補 10 萬元，但只給有公司登記的製造業，只有商業登記的行號領不到。公司一年投資 AI 產品或服務等項目滿 100 萬元，投資計畫經核准後，還能抵減營利事業所得稅。資格和申請順序整理在下面兩篇。
延伸閱讀：中小企業AI怎麼投資？3步算清投資報酬率
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六、為什麼多數人不敢對 AI 有野心？自我效能和三個突破方法
Felix Rieseberg 認為，很多人用不好 AI，是被「自己覺得做得到什麼」限制住了；心理學把一個人相信自己能完成某件事的程度，叫作自我效能（self-efficacy）。他舉例，米開朗基羅原本不想畫西斯汀禮拜堂，因為他認為自己是雕刻家，不是畫家。用 AI 也一樣，覺得「AI 不可能做這種事」，就連問都不會問。
Felix 認為自我效能可以練。他引用 Locke 與 Latham 回顧 35 年目標設定研究的結論：拿到具體又困難目標的人，表現比只被要求「盡力就好」的人更好。不過前提是目標在能力範圍內、當事人認同、過程中有回饋，這也是員工 KPI 不能訂得離譜的原因。他還整理了三種有紀錄的方法：
- 相信它做得到。1939 年，George Dantzig 把黑板上的兩道題當作業寫完，後來才知道那是統計學上還沒人解開的難題。
- 看到別人做到。1954 年 Roger Bannister 第一個在 4 分鐘內跑完一英里，46 天後就有人跟上。Felix 也提到，2026 年 4 月倫敦馬拉松，Sabastian Sawe 首度在正式賽事跑進 2 小時，同場第二名也做到了。
- 允許自己失敗。《網球的內在遊戲》的核心主張是，太用力想打好，反而打不出最好的球。
換到公司裡，就是讓團隊看到同業做到的例子，給一個小專案和試錯預算，講好失敗沒關係。
七、老闆怎麼用 AI 更有野心？下週就能試的 3 週練習
最省事的起點是一週練一種：第一週練高度、第二週練深度、第三週練廣度，每週只挑一件本來就要做的工作。成果直接用在工作上。
- 第 1 週練高度。挑一件下週要開會討論的事，寫下「做完後希望發生什麼」交給 AI。成果是三個待決定的事項，各附贊成和反對的理由。
- 第 2 週練深度。挑一個「大家都這麼認為」的原因，例如業績掉是因為景氣，把原始資料交給 AI 重新檢查。成果是一個被證實或推翻的假設，加上一種 AI 以外的驗證方式。
- 第 3 週練廣度。把一份常做的文件換成動詞，請 AI 列出該借用的專業，再做一輪紅隊挑錯。成果是一份被挑過錯的新版本，和一張「下次要補的資料」清單。
三週做完，你會知道 AI 卡在哪一張門票：拿不到資料、沒有權限，還是沒有裁判。再記下每週省下多少工時、AI 抓到幾個原本沒發現的問題，就是之後決定要不要串系統、找顧問或申請補助的依據。
八、夢想智賦顧問可以怎麼協助
高度和深度最常卡在資料在哪、權限怎麼開、誰來驗證，這正是夢想智賦兩位 AI 導入顧問的專長。
林鼎閔｜AI 導入規劃、資料與權限治理
林鼎閔是幫帳轉金融科技執行長，美國加州大學聖地牙哥分校電子與電腦工程碩士，有超過 15 年軟體開發與系統架構經驗，創辦過四家科技與金融科技公司。他擅長盤點企業流程，依效益、成本與難度排出 AI 導入順序，執行過營建辨識、保全影像偵測等專案；也協助企業建立 AI 使用規範，加強資料、權限和 API 金鑰的資安防護。卡在第二張門票、不確定該給 AI 多大權限的老闆，可以先找他談。
蘇浩榕（Ron）｜AI 導入診斷、工作流自動化
蘇浩榕是毛幫幫科技執行長，資訊工程系畢業，曾做資通產品國際業務，做過 15 年產險顧問，也經營過餐飲、進出口貿易、車隊管理和網紅經紀，熟悉中小企業的人力與現場問題。他專長 AI 導入診斷、工作流自動化和企業知識庫，會用 n8n、API、LINE 官方帳號把流程串起來，並保留由人把關的節點。想先從一個流程跑起來，或需要替老闆做決策支援的「AI 幕僚長」，可以找他談。
諮詢前先準備這 4 件事：
- 一件你最想交給 AI 的工作。寫下「做完之後，我希望發生什麼」。
- 這件事用到哪些資料。放在哪個系統、誰有權限、能不能匯出。
- 現在怎麼判斷做得好不好。有沒有現成的外部裁判，例如會計帳、客人回購、審查意見。
- 時間和預算。新做法願意和舊流程並行多久、能花多少，要不要搭配補助。
九、用 AI 更有野心常見問題 FAQ
Q1：用 AI 更有野心是什麼意思？
意思是把 AI 用在比「做快一點」更接近真正目標的地方。Felix Rieseberg 把它分成四種：速度是同樣的事做快；高度是交代最後要的結果；深度是照頂尖專家的方法、從原始資料做；廣度是借用其他領域的方法。
Q2：Felix Rieseberg 是誰？
他是 Anthropic 的工程經理，帶過 Claude.ai、Claude Cowork 和 Claude Code 桌面版的工程團隊。他也是開源框架 Electron 的共同維護者，之前在微軟、Slack、Stripe、Notion 工作過。2026 年 10 月 13 日，他發表〈How to be more ambitious〉一文，提出速度、高度、深度、廣度四種野心。
Q3：叫 AI 扮演專家有用嗎？
想調語氣可以，想靠一句「你是專家」讓答案變準，效果不穩定。華頓商學院和南加州大學的研究都發現，指定專家角色對答對率大多沒幫助，甚至會變差。Felix Rieseberg 的建議是指定做法：要求 AI 用專家平常用的工具和原始資料。
Q4：AI 做完的東西，可以叫它自己檢查嗎？
Felix Rieseberg 建議不要，以 2026 年 10 月的模型能力，一定要有 AI 以外的驗證。外部裁判可以是會計帳、AI 沒看過的測試資料、真實客人有沒有付錢。哈佛商學院與 BCG 的實驗也發現，在超出 AI 能力的任務上，用 AI 的顧問答對率反而比沒用的低。
Q5：不會寫程式、只會用 ChatGPT 的老闆，也能用高度、深度、廣度這套方法嗎？
可以，大部分用有資料分析功能的 AI 對話視窗就做得到。把 POS 或會計系統匯出的 Excel 上傳，客戶姓名、電話先換成代號，再把「幫我做月報」改成「找出這個月最急的三個決策，各列出贊成和反對的理由」，算出的數字要對回會計帳。要 AI 自動盯營運，才需要串接系統。
Q6：把公司資料交給 AI 安全嗎？
先分級再給，客戶個資、薪資、合約這類資料，不要貼進沒確認過條款的 AI 工具。先看條款會不會拿資料訓練模型、資料存在哪裡，權限先開唯讀。依《個人資料保護法》第 20 條，客戶個資原則上只能在當初蒐集的特定目的內使用，其他用途得符合法定例外，例如取得當事人同意。委託 AI 廠商處理個資，依施行細則第 8 條還要監督廠商，例如約定資料範圍、合作結束後刪除資料。
Q7：提示詞怎麼寫才有深度？
先別急著要 AI 動手，先要它回答四個問題，再照答案改寫提示詞。也就是問 AI：頂尖的人會多做哪些你沒交代的事、從哪些原始資料開始、用什麼方法和工具、什麼能證明結果是對的，再請它照這個標準重寫任務，第三節有可以直接複製的範本。
Q8：新創做募資簡報，可以怎麼用 AI？
先把「做一份募資簡報」換成動詞：「讓投資人相信市場在、團隊做得到、這筆錢投進來會變大」。有了這句，就知道該請 AI 照哪些專業的方法做：像分析師一樣估市場並附上數字出處、像編輯一樣把每頁刪到只剩一個重點，再請它當紅隊，照創投和會計師的做法挑財務預測的錯。數字出處記得自己點開確認。
想知道公司哪一件工作最適合先往上問一層？帶著上面 4 件事，到林鼎閔或蘇浩榕的顧問頁按「聯絡顧問」，一起定下第一個 AI 專案的範圍和驗收方式；需要整體規劃，也可以填寫合作留資。
[ 資料來源 ]
[1] Felix Rieseberg｜How to be more ambitious: A tutorial for humans with models（2026-10-13）
[2] 經濟日報｜服務業 GDP 達15.6兆元 AI 應用率升至35.8%（2026-10-30）
[3] 經濟部中小及新創企業署｜2025 年中小企業白皮書（2025-12）
[5] Hu 等｜Expert Personas Improve LLM Alignment but Damage Accuracy（2026-03）
[6] Dell'Acqua 等｜Navigating the Jagged Technological Frontier（Organization Science 37(2)，2026-03）
[8] 數位時代｜Claude工程主管揭私房工作術：用不好AI，問題出在你的想像力（2026-06-13）
[9] Wisely Chen｜如何更有野心的使用 AI：除了速度以外，要提升你的高度、廣度、深度（2026-10-18）
[10] 經濟部商業發展署｜商業服務業智慧轉型專區：單店導入補助
[11] 經濟部產業競爭力輔導團｜導入AI工具申請補助作業須知
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