這篇是「
三個類別：
第一類｜【效率直接翻倍】一學就能上班用的 AI 工具(4部影片)
第二類｜【從會問 → 會派工】AI Agent 讓 AI 接任務(3部影片)
第三類｜【把握AI浪潮】AI 時代的底層邏輯，你該如何搶佔最佳位置(3部影片)
這部影片，漢克蔡會一步一步帶你從零開始，用最簡單、最省錢的方法建立一個能自動幫你產內容、發文、甚至產圖的AI Agent。這套流程適用於任何想用自動化賺流量與賺錢的人，不論你是媽媽、上班族或創業者。漢克蔡在教學中也會示範如何結合 Gemini, NotebookLM 自動化 的概念，讓你的Agent能夠在資料蒐集、筆記整理與內容生成上做到更可靠、更有系統。
內容目錄
目錄
- 🔧 為什麼要用AI Agent？
- 🧭 我設計的六步工作流程概覽
- 📥 Step 1：註冊平台與準備素材
- ⚙️ Step 2：設定Trigger（以Google Sheets為例）
- 💬 Step 3：User Prompt 與 System Prompt 的設計
- 🔎 Step 4：整合搜尋工具（用Publicity/Perplexity降低幻想風險）
- 🖼️ Step 5：圖片生成與處理（從B64到可讀檔）
- 📤 Step 6：審核、條件發布與自動化發布策略
- 🧩 我給你的簡單模板與快速上手清單
- 📈 成功案例：弟弟的實驗與短期成效
- 🔁 把 Gemini, NotebookLM 自動化 放進你的Agent裡的幾個實務技巧
- 🧪 實務示例：化療患者關懷的IG Poll文範例
- 🛠️ 開始時的幾個實務提醒（避免踩雷）
- 📎 範本與資源
- 💡 我對創業與AI的觀點
- ❓ 常見問題（FAQ）
- 📌 結語：為何現在要行動
🔧 為什麼要用AI Agent？
AI Agent不是炫技的玩具，它是一個可以替你重複「產出、測試、發布」流程的自動化員工。用AI Agent的好處包含：
- 全天候工作：Agent不會睡覺，任何時間都能替你發文或回覆。
- 低成本運行：使用合適的模型（例如GPT-4o Mini或類似輕量模型）可以把每次運算成本壓到幾美分。
- 可量產內容：一個模板可以快速複製到不同主題，短時間內大量產出內容。
- 降低門檻創業：你不必辭職就能做副業，把創業變成兼職也能成長。
漢克蔡在教學中示範如何把 Gemini, NotebookLM 自動化 的理念應用到Agent設計上：用NotebookLM式的結構化資料與搜尋器（像是Publicity或Perplexity）來提供可靠來源，讓生成內容不再憑空想像，而是有事實基礎且能引用可靠來源。
🧭 漢克蔡設計的六步工作流程概覽
完整的AI Agent漢克蔡簡化成六個步驟，讓你容易理解與複製。這六步是：
- 觸發（Trigger）：例如Google Sheets新增一筆資料就啟動流程。
- 輸入解析（Input Parse）：把Google Sheets的欄位讀進來，確認Topic、目標受眾、審核email等。
- 內容生成（Content Generation）：透過語言模型產出文案。
- 來源搜尋（Research / Retrieval）：使用搜尋工具（Publicity/Perplexity）取得可靠資料來支持內容。
- 圖片生成（Image Generation）：用OpenAI Images或其他模型生成視覺素材。
- 輸出與發布（Output / Publish）：把結果email給審核者或自動發布到社群平臺。
把這六步想成一條流水線：當Google Sheets有新資料（Trigger）→ 資料流入處理節點（Input）→ Agent去查資料、產文案、產圖 → 最後匯出為可發佈檔案或寄送審核信。
📥 Step 1：註冊平台與準備素材
漢克蔡要用的平台是n8n，這是一個強大的低門檻Workflow自動化平台。註冊的步驟很簡單，註冊後有14天試用期。註冊完你會看到一個主頁，接著按Create開一個Workflow。
建議你先準備好：
- 一個Google Sheets表單（含Topic、Target Audience、Email三個欄位）
- OpenAI API key（或你要接的模型服務）
- Publicity/Perplexity或其他搜尋API帳號（用來做來源查證）
這些基礎準備好之後，整個流程就順暢很多。如果你想把自動化做得更專業，可以把資料夾結構與憑證（credentials）先設定好，這樣Workflow可以直接連到你的Google Sheets與API。
⚙️ Step 2：設定Trigger（以Google Sheets為例）
漢克蔡把流程的觸發點設在Google Sheets：當表格新增一行資料時，Workflow就會啟動。表格只用三個欄位，簡單但足夠：
- Topic：要討論的主題（例如Chemotherapy）
- Target Audience：目標觀眾（例如正在經歷癌症化療的人）
- Email：結果要寄給誰審核
把這些欄位加好，測試新增一行資料，確認n8n可以讀到。這一步很關鍵：只要Trigger穩定，整套Agent就能自動化運作。
💬 Step 3：User Prompt 與 System Prompt 的設計
這是核心。User Prompt決定每次輸入的變數（像Topic與Target Audience），System Prompt則是給Agent定位與工作流程的「工作指令」。漢克蔡把System Prompt想像成一份工作說明書，你要告訴Agent：
- 它是誰（定位）
- 它的目標是什麼（output要達到的效果）
- 要用哪些工具（例如要使用Publicity搜尋）
- 風格與格式（例如Instagram poll文、簡短有感情、可互動）
- 範例（給它一個範本讓它有参照）
舉例來說，漢克蔡會在System Prompt寫：你是一位專門寫Instagram互動式貼文的文案人，目標是幫助正在化療的人，每則貼文需要簡短、鼓勵、含一個互動問題，並引用可靠來源支撐資訊。然後指定去用Publicity搜尋Chemotherapy Tips for Patients 2023，再根據搜尋結果產出文案。
提示詞（Prompt）非常重要。漢克蔡估計提示詞工程大概占整個系統效果的七到八成。好的System Prompt能讓低成本模型（例如GPT-4o Mini）就產生高品質內容。
🔎 Step 4：整合搜尋工具（用Publicity/Perplexity降低幻想風險）
AI一個常見的問題是憑空生成不正確資訊。不想要「AI亂講」的內容出現在醫療或專業主題上，所以一定要用一個可檢索的搜尋工具來當作資料來源。漢克蔡的選擇是Publicity（或Perplexity），它可以自動到可靠網站抓資料，例如cancer.org或cancer.gov。
漢克蔡會在Workflow中加一個HTTP Request節點，把重要的搜尋指令發給Publicity的後端，請它回傳一組可靠的研究或權威資訊，然後把這些來源傳回給語言模型作為參考。這樣做有三個好處：
- 內容更可靠
- 可以在文案中引用或重述實務建議
- 降低AI「憑空想像」的風險
同時，漢克蔡也把 Gemini, NotebookLM 自動化 的概念放進來：使用類似NotebookLM的結構化筆記方式來整理搜尋到的來源。把每次搜尋的結果記成筆記片段，標注來源與重點，讓語言模型在生成時能夠直接引用這些筆記。
🖼️ Step 5：圖片生成與處理（從B64到可讀檔）
許多人以為AI只能產文案，事實上圖片也能自動生成。流程大致如下：
- 用一個生成圖片的節點（例如OpenAI Images API），把圖片的prompt傳給模型。
- 模型回傳一個B64編碼的JSON格式檔案。
- 用下一個節點把B64轉成實際的PNG或JPG檔。
- 把圖片與文案一起打包成可發佈格式或寄信給審核者。
整個過程可能花30秒到1分鐘，主要耗時在圖片生成。漢克蔡會把圖片大小（例如1024×1024）與品質參數設定好，並在System Prompt裡給一個範例，例如「鼓勵語句 + 柔和色彩 + 抽象人物剪影」。
最後把檔案轉好，就可以預覽。如果滿意，漢克蔡會把流程設計成自動寄到審核email；如果審核回覆OK，就自動發布到Instagram或LinkedIn。
📤 Step 6：審核、條件發布與自動化發布策略
直接自動發布雖然省事，但若面對敏感議題（例如醫療），漢克蔡建議設一個審核節點。流程可以是：
- 自動寄信給審核者（例如你或團隊）
- 在email中附上「批准關鍵字」（例如OK）
- Agent監聽審核回覆，若出現批准關鍵字，則自動發布
如果你對內容非常有信心，也可以跳過審核環節，直接在Workflow中加入社群發布節點（LinkedIn、Facebook、Instagram）。但漢克蔡還是會建議把初期設為審核制，等模型與提示詞成熟後再考慮自動化完全發布。
🧩 漢克蔡給你的簡單模板與快速上手清單
為了讓你能快速上手，漢克蔡把重點整理成一個簡單模板清單：
- 準備：Google Sheets（Topic, Target Audience, Email）
- 平台：n8n建立Workflow
- 模型：OpenAI GPT-4o Mini做文案（成本低）
- 搜尋工具：Publicity或Perplexity（做來源檢索）
- 圖片：OpenAI Images API + B64轉檔節點
- 審核：email節點 + 條件判斷（回覆OK則發布）
把這個清單照著做，你在30分鐘內就能建立一個基本可運作的AI Agent。這個版本是簡化版，但足夠讓你開始賺流量與測試市場。
📈 成功案例：弟弟的實驗與短期成效
漢克蔡實際把這套流程分享給我弟弟，他用Agent營運社群帳號，結果非常驚訝：
- 在48小時內成交第一筆訂單
- 短期內累積數筆訂單（快速量產商品）
- Agent不只發文，也可以協助產出產品說明或數位商品素材
這件事讓漢克蔡深刻體會到，當工具像 Gemini, NotebookLM 自動化 結合Agent時，創業的速度會呈指數成長。以前一天可能只能產一張infographic，現在一分鐘內就能產出相同品質的多張圖片，產能大幅提升。
🔁 把 Gemini, NotebookLM 自動化 放進你的Agent裡的幾個實務技巧
漢克蔡建議幾個實作要點，能讓你的Agent更穩定與可擴展：
- 把來源紀錄結構化：像NotebookLM那樣，把每次搜尋結果儲成筆記條目，包括來源、可信度分數與重點摘要。
- 使用向量資料庫（Vector DB）搭配Notebook結構：允許未來用語意檢索召回相關筆記，提高生成的精準度。
- 定期更新訓練資料：用自動化流程定期抓最新研究或政策更新，讓內容保持時效。
- 把審核回饋寫回Notebook：每次審核的改動都寫進NotebookLM式的資料庫，Agent會越來越聰明。
這樣的設計不只讓單篇內容更可靠，也讓整個系統學習並進化，這正是漢克蔡認為 Gemini, NotebookLM 自動化 的核心價值：把檢索、筆記、生成串成一個循環，使知識能被系統化與重用。
🧪 實務示例：化療患者關懷的IG Poll文範例
漢克蔡在示範中選取「Chemotherapy」當作主題，目標受眾是正在經歷化療的人。Agent的輸出會是：
- 一句鼓勵的主標（短而有力）
- 一個互動式問題（例如你比較需要什麼樣的支持？）
- 一段基於Publicity搜尋的簡短知識補充（引用來源）
- 一張鼓勵圖片（文字覆蓋）
範例如下（Agent生成）：
You are stronger than you think
哪一種支持讓你在化療期間感覺最好？A：朋友陪伴 B：專業資訊 C：實用物資 D：心理支持
提示來源：根據cancer.gov，面對化療時情緒與資訊支持同樣重要（來源連結）。
這樣的貼文在Instagram很容易帶來互動，進而提高曝光與追蹤數。
🛠️ 開始時的幾個實務提醒（避免踩雷）
- 敏感資訊一定要做來源查證，尤其是醫療、法律、金融相關內容。
- 測試期務必用審核流程，避免不適當自動發布。
- 模型選擇要考量成本與品質，GPT-4o Mini在成本效益上很適合初期使用。
- 把所有憑證（Google Sheets、API keys）保存在安全的地方，並在部署前確認權限設定。
📎 範本與資源
漢克蔡已把簡化版的Workflow範本放到資源連結中，你可以直接下載在n8n打開並套用。只需要替換Google Sheets的credentials與一些API金鑰就能馬上運行。
當你下載後，請務必先測試每個節點（n8n的Test功能非常方便），一步步把流程檢查完再放到正式運作。
💡 漢克蔡對創業與AI的觀點
這已經是漢克蔡用AI進行創業的第三次實驗，漢克蔡越來越相信：現在是最適合開始的小成本創業時代。AI Agent把從構思到執行、從行銷到產品產出都能部分自動化，讓創業門檻極低。
漢克蔡把這件事告訴朋友與家人，很多人因此開始行動，短時間就看到成效。你不需要放棄現有工作，只要利用下班或週末建立Agent，逐步把它調整成生產線，就能累積被動收入與流量。
同時，把 Gemini, NotebookLM 自動化 的想法套進系統化知識管理中，會讓你的Agent不斷變聰明，從而在一段時間後達到高效率的內容生產與產品創造。
❓ 常見問題（FAQ）
需要程式能力才能做這個AI Agent嗎？
使用哪種語言模型比較划算？
怎麼確保AI不會生成錯誤或有害資訊？
可以把這套流程用在非醫療主題嗎？
為什麼要把 Gemini, NotebookLM 自動化 加進流程？
開始需要多少成本？
你可以把成果直接賣產品或服務嗎？
如果AI生成的圖片或文案侵權怎麼辦？
📌 結語：為何現在要行動
漢克蔡真心認為，AI Agent代表一個創業與工作方式的變革。你不必成為技術專家就能開始，重要的是把流程做對、把來源做好、把提示詞寫好。當你把 Gemini, NotebookLM 自動化 的概念套入Agent設計，你的系統會更可靠、可擴展，也更能在長期中累積價值。
如果你還沒開始，給自己一個小目標：在週末花三個小時，搭起一個以Google Sheets為Trigger的簡單Workflow。測試一次產文、產圖、寄Email的完整流程。你會發現，真正的差距不是技術，而是動手把它做起來。
漢克蔡把簡化模板放在資源連結(youtube影片)，讓你可以直接下載並套用。
以上就是這部影片的內容摘要，希望對你應用AI上有幫助!