Hi，
這一場的朋友是一家生鮮線上商店的管理者，大家叫他小白。
一坐下來他就跟我說，他用 AI 做了很多很多東西。聊了十分鐘我就知道，我原本準備要講的那些，他大概都聽過了。
他的工作裡有一件固定要做的事。線上商店要定期出促銷的 banner，一檔活動好幾張，尺寸各不相同，每一張都要符合品牌的視覺規範。
所以他自己做了一套工具。
他把過去做過的 banner 一張一張拆開來看，七十二張，每一張的構圖、配色、字型骨架、商品擺在哪一邊、文字分幾層，全部寫成文字，整理成八個維度。活動型態十九種、版型七種、輸出尺寸七種、商品位置六種、字型檔三十個。
這些東西被他整合進一個網頁表單裡面。要出圖的時候，在上面把活動選一選、商品填一填，按下去就生出一大串 prompt。然後他把那一串 prompt 複製起來，貼到 ChatGPT 去生圖。
他另外還做了一支，把線上商店的報表丟進去，跑出買方資料跟哪些產品賣得特別好。他自己的形容是，這根本就是一個小型的專屬 ERP。
我那天請他做的第一件事，是把這幾個網頁全部丟回去給 AI 看。
AI 很快就讀懂了。它看懂那個表單在做什麼、看懂他的品牌規範長什麼樣子、也看懂他平常的工作順序。然後它給的建議，跟他原本的做法是反過來的。
原本的流程是，所有東西都寫成一段 prompt，整張圖交給生圖模型。問題有兩個，一個是來回修改很燒錢，另一個是結果掌握不住。
改過之後，生圖只負責需要設計的素材，標題的設計字和商品照。排版留在網頁上。標題放哪一個位置、促銷價錢放哪裡、尺寸多大，全部在網頁上決定，確定之後再一次生成所有尺寸。
這樣做省下的不只是生圖的成本。更重要的是減少了 prompt 的隨機性，排版的結果變得可控，而且換尺寸變成一件很簡單的事。
有意思的是，他那套規範裡本來就寫著「商品照片必須用原圖嵌入，不要把商品重畫一遍」，還附了一整段專門防止生圖模型自己亂改的指令。他們早就吃過模型重畫商品的虧。
也就是說，他已經把規則寫得細到足以直接驅動一個網頁去排版了，卻還在把這些規則翻譯成自然語言，再賭模型會不會照做。
我覺得這一場最值得抄走的是那個動作本身。他手上那套土法工具，就是最好的說明書。那裡面有他的品牌判準、他的工作順序、他踩過的坑，而且是已經寫成文字的狀態。一般人會以為要先學會怎麼跟 AI 講清楚自己在做什麼，其實那份東西常常早就存在，只是以一個很土的形式躺在你的電腦裡。
那天還有一條時間線我印象很深。下午一點四十五分我拍到他的螢幕，上面是他自己那套藍色的表單工具。三點三十九分再拍一次，螢幕上是 ChatGPT 桌面版的下載頁。
兩個小時，他決定把 AI 裝到自己的電腦上。
Kidult
