近年 AI 技術發展迅速，各大科技公司爭相推出最新 AI 產品，例如 OpenAI 嘅 GPT-40、Google 嘅 Gemini 以及 Amazon Nova，令市場上充滿各式各樣嘅 AI 工具與更新。但面對咁多資訊，點樣學習 AI 先至可以真正提升生產力，而唔會被資訊淹沒？

三大常見 AI 學習障礙與解決方案

挑戰 1：AI 工具選擇癱瘓（AI Tools Paralysis）

每隔一段時間，就會有新 AI 工具推出，聲稱更強大、更智能，令我哋難以決定應該使用邊款工具。例如，OpenAI 推出新模型時，雖然 Benchmark 成績超越舊版本，但實際使用時，舊版本可能更快、更便宜，反而更符合日常需求。

🔹 解決方案：最小可行工具組（Minimum Viable Toolkit）

1. 確定自己日常需要解決的問題——例如，研究市場趨勢時，發現 ChatGPT 太容易幻覺，而 Gemini 速度太慢。
2. 測試不同 AI 工具，選擇最佳方案——比較過 Consensus 與 Perplexity，最後發現 Perplexity 速度快、操作簡單，最適合用作市場研究。
3. 熟練掌握該工具，確保高效使用——堅持使用 Perplexity 進行所有研究，直至變成日常工作流之一。

最重要係，唔好盲目追逐新工具，而係專注建立一套可行、穩定嘅 AI 工作流程。

挑戰 2：提示詞困擾（Death by Prompts）

使用 AI 工具時，常常需要輸入一大段提示詞（Prompt）來獲得最佳效果。但每次手動輸入，效率極低，令 AI 工具變成一個繁瑣嘅過程。

🔹 解決方案：減少輸入摩擦（Friction）

1. 使用文字展開工具（Text Expander）——例如，在 Mac 上使用 Alfred 或 Raycast，在 Windows 上使用 Beeftext，輸入簡單指令，即可自動填充完整提示詞。
2. 將提示詞內嵌入日常工作流——例如，當每週需要寫報告時，直接將最佳提示詞存入 Google Calendar 事件描述內，確保可以隨時調用。
3. 建立提示詞資料庫（Prompt Library）——用 Notion 儲存所有常用提示詞，並建立快速連結，在需要時立即使用。

透過這些方法，可以極大降低 AI 工具使用時嘅「摩擦力」，令 AI 真正成為提升效率嘅助手。

挑戰 3：資訊過載（Update Suffocation）

每日 AI 領域都有新消息，例如新 AI 代理（AI Agents）、更強大嘅模型等，令人容易陷入資訊焦慮，不知應該學咩，亦難以決定邊啲技術真正有用。