Day 7｜SKILL, 成就一個數位化的「心流」

Day 7

SKILL 的使用彈性極高，它可以單獨使用，也可以互相組合。

甚至，SKILL 可以呼叫另外一個 SKILL。

這很像人類工作的方式。

想像一下。

公司有個旗艦產品是 Digital Frame 電子相框。

這幾年 Computex 展覽時，陸續有新加坡的貿易公司來接觸，希望代理販售。

於是主管突然丟下一句：「幫我分析一下，新加坡市場有沒有機會。」

時間很趕，沒有預算實地調查，也不可能突然找市調公司。

那怎麼辦？

這時候，人類真正做的事情，其實不是「直接寫報告」。

應該是：開始拆解。

你開始思考、轉換視角：我從哪裡可以看到市場的運作？

• 電商平台
• Google SEO
• YouTube
• 論壇與社群

因為每個地方，都代表不同的市場訊號。

AI 時代的作法可以是這樣：Ecommerce Research SKILL

你可能會去看：

• Shopee SG
• Lazada SG
• Amazon SG

看什麼？

• 價格帶
• 規格分布
• 熱銷產品
• Review

而這時候你會發現：「Review 分析」本身，其實又可以再拆成另一個 Skill。

例如：

• 負評抽取
• 使用場景分類
• 痛點聚合
• 情緒分析

於是你想了想，開始在 SKILL 的過程裡呼叫 SKILL，把 A 的產出，讓 B 去接收使用。

情境會像是：執行 「Review分析」SKILL

• 主功能：連結至不同電商網站的產品留言區，開始收集、拆解裡面的用戶名稱、留下的評論文字
• 模組1：呼叫使用場景分類，找出它是家用/商用/展示?
• 模組2：呼叫痛點聚合，3顆星評論以下的用戶，抱怨的使用情境有哪幾種?
• 模組3：呼叫情緒分析，整理所有評論，分析愉快的評論、生氣的評論各佔多少%

SEO Research 也是。

你不是只是搜尋而已。

• 品牌官網
• 當地媒體評測
• Reddit 討論
• Threads 使用者心得

每一種資訊來源，都在代表不同的消費者視角。

而這些分類、整理、摘要，本身也都可以是 Skill。

這時候你會慢慢發現，很多知識工作，其實不是「做一件事」。

其實你需要在很多的認知能力中間切換，然後將它們組合在一起。

像是：

• 搜尋
• 分類
• 比較
• 判斷
• 摘要
• 驗證
• 推論

而 SKILL 的本質，

就是把這些能力，逐漸模組化。

以前的工作者會覺得：「市場分析」是一份報告，是個體力活。

但真的要將 AI 落地使用，你需要了解另一種邏輯：「市場分析」這件事，其實是一連串認知流動的過程。

SKILL，只是讓你開始能將這個過程數位化了。

It is part of what it is.