《履歷寫「熟悉 AI 工具」要熟到哪才不算唬爛?》

我是獅姐不是師姐
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當 AI 已經可以幫你寫公式、寫程式,甚至直接代理操作,「熟悉 AI 工具」到底要熟到什麼程度才不算唬爛?從一套被 AI 操到腦袋暈的應收系統開始,我才慢慢發現:真正的差別,可能不是你會不會叫 AI 做,而是它做完以後,你接不接得住。

最近看到一個詞,叫做「逆分工」。
(參考文章:台灣大資訊長揭「逆分工」革命:導入AI不只是換工具,更要重塑流程與組織/天下雜誌)

簡單來說,以前公司把工作越切越細,會計做會計、IT 做 IT、行政做行政;但生成式 AI 出現之後,一個人能碰的工作範圍突然變大了。

我看到的時候只有一個感想:

靠,不就是我現在在幹的事嗎?

我明明是做會計的。

結果最近在公司做的事情,已經一路歪到 Google Sheets、GAS、自動化流程、AI Agent,甚至開始自己搞一套小型應收系統。

問題是,我根本不算會寫程式。

GAS 很多是 AI 寫的,公式也可以叫 AI 生,連系統出問題,我現在都可以把操作丟給 AI Agent 去跑。

那照這樣,我到底算不算「會 AI」?

更直白一點問:

如果今天我要在履歷上寫「熟悉 AI 工具」,到底要熟到什麼程度,才不算唬爛?

這陣子我剛好被公司一套用了很多年的團購流程燒光腦細胞,也順便把公司的 AI 額度燒得差不多,所以廢了一週沒寫文。

就拿這件事來講好了。

你問我為啥會燒沒?讓我跟你講點前因後果~~(廢話連篇)~~ XD。

我公司有一批私人賣家,前前後後 2XX 家,以下統稱「團媽」。

這套流程用了很多年,核心問題很簡單:同一筆訂單,窗口打一遍,會計再打一遍;月底再靠 Excel 人工整理請款,還有漏單風險。

原本流程大概是:

下單 → 出貨 → 月結請款

但實際上,中間夾著大量重複 Key 單、人工核對、不同付款方式與例外狀況。

所以我想做的,不只是「讓 Excel 快一點」,而是乾脆把流程從源頭重整:

下單 → 出貨 → 請款 → Email → 應收 → 催款,一氣呵成。

不久前上頭也知道我拿自己的 GPT 協助做出了對帳小工具,專門解析全聯對帳單、轉成 Excel 計算的工具。

所以我榮譽(?)獲得了可使用公司的專屬CODEX 帳號,不用自費燒自己的Token 使用量來做公司的工作,美其名為:幫公司導入AI 自動化。

順便再補我一槍:要教同事如何使用自動化工具,而且是像我這樣「妥善利用」(?)。

其實,我還真的有點不太開心,至於為什麼?

下次再談為啥不開心吧。

於是我把公司的CODEX 帳號拿來設計雲端式的小型對帳系統。

因為公司有資安管理的部分,所以我只設計成用Google Sheet + GAS (Google Apps Script) 來做連動系統。

一定有人會說,GAS跟巨集很像啊,巨集也是把重複的動作錄成一個模式去做,用巨集就好了,何必興師動眾呢?

其實有差,大大的有差。

巨集與Google App Script (GAS)的差異表/圖片來源:我是獅姐不是師姐

簡單來說,巨集是在「重複工作」,GAS 則可以進一步把「工作規則寫成系統」。

所以我學著做GAS。

一開始的訂單系統還可以,公式、GAS,都可以請GPT,帶我手把手的去修正出我要的部份。但是到了應收系統……

我丟給公司的CODEX 去代理操作了。

理由無他,太累。

下訂單、總結請款單,客人先訂貨後付款都還算簡單;但是預付狀況呢?預付你要怎麼去判斷「誰先付了?」、「付了多少?」、「叫什麼貨?」、「付款時間?」等等等。

A公司先訂後付,B公司先付後訂然後過兩天B公司又先訂後付……。2百多家,每個團媽各有各的問題(毛)。🙄

這些才是大頭。

所以我用代理模式(AI Agent)去製作應收系統。

可以看到GPT 的右邊視窗格(內建瀏覽器)跳出來,可愛的箭頭游標自己晃啊晃的(這個可不是農曆七月鬼故事喔)。

很爽,覺得很厲害。

代價就是兩天把8X%的使用額度燒光了,不光燒額度,還燒我的腦袋(因為要修正再修正,你沒把Prompt 下好 CODEX 會幫你自動腦補生東西出來)😑。

每天下班腦袋都是暈的。

你一定也會說,那就通通 AI Agent 不就搞定了,對吧?

我必須得說,使用生成式AI 很簡單,但也不簡單。或許打字、對話就可以生成文章、圖片、App、網站等。

最重要的能力是:

你如何理順你要的東西,讓生成式 AI 做出成果,再讓這個成果能夠保證成效、真的好用。

自己用,沒問題,因為是以你對話以及習慣產出的。

別人用呢?那又是另一種狀況了。

這幾天又看到104人力銀行發出來的文章:安靜離職退潮?當AI滲透率達68%,上班族在焦慮什麼?(資料來源:104 人力銀行《2026 CEO 報告》

滲透率達68%,但近8成人仍停留在「初階」。

我現在反而開始懷疑,未來真正拉開差距的,可能不是「會不會使用 AI」。

AI 要把東西做出來,現在真的越來越簡單。

難的是它做完以後,你接不接得住。

你知不知道它哪裡做錯?
知不知道這個流程到底能不能用?
出問題的時候,是你修 AI,還是 AI 說什麼你就信什麼?
我想,「熟悉 AI 工具」真正的差別,大概就在這裡。

至少做到現在,如果要我在履歷上寫「熟悉 AI 工具」——

嗯,我好像敢寫了。

但「熟悉 GAS」我還是不敢。🤣


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我是獅姐不是師姐我是獅姐。 一個還在交人生作業的媽媽、老婆,也剛好會看到靈的那種人。 靈異是真的,人更難懂。 這裡寫靈異、寫人性,也寫我看到的世界。 我不收驚、不賣符。只講真話。
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