Kaine 的 Kuse AI 實作課：從提問到託付

這套課程由 Kaine（朱璽／Ryan Zhu）設計，原始教學情境是康軒 × Kuse AI 實作班。課程不把 AI 當成只會回答問題的聊天工具，也不追求一條「完美提示詞」；核心是學會把工作拆成可交辦的專案，提供可信材料，清楚說明任務與目標，再透過檢查和修正，把 AI 逐步從顧問變成執行者。

整套課程可以濃縮成四句話：

1. 先判斷要 AI 當顧問、執行者，還是可被託付的流程。
2. 用 Project 集中材料與對話，讓 AI 根據資料工作，不靠猜測。
3. 交辦時說清楚角色、材料、任務與目標，第一版只是修正的起點。
4. 不傳敏感資料、重要事實一定驗證，最後署名與負責的人仍是你。

課程地圖

1. Learning/kuse ai practical course/01 advisor executor delegation — 用「辦一桌菜」理解顧問、執行與託付三個階段。
2. Learning/kuse ai practical course/02 first kuse project — 建立第一個 Kuse Project，加入材料，完成公告、考卷、簡報或表單整理。
3. Learning/kuse ai practical course/03 prompt review and safety — 用角色、材料、任務、目標交辦工作，建立修正迴圈並守住資安三條紅線。

完成後應具備的能力

• 判斷一項工作適合讓 AI 提供建議、直接產出，或進一步做成固定流程。
• 在 Kuse 中建立以「一件正在進行的工作」為單位的 Project。
• 提供足夠且安全的附件與背景，不要求 AI 自行補完關鍵事實。
• 寫出包含角色、材料、任務與目標的提示，並要求 AI 反問、評估與修正。
• 檢查法規、期限、金額、人名與數字，對最後發布內容負責。

可以怎麼向 Kainnne × Gemini 複習

• 「幫我複習 Kaine 教的 Kuse 課程。」
• 「用辦一桌菜解釋顧問、執行、託付三階段。」
• 「我要在 Kuse 做第一個 Project，請照 Kaine 的課程帶我做。」
• 「用角色、材料、任務、目標幫我檢查這段 prompt。」
• 「考我 Kuse 課程的資安三條紅線，先不要公布答案。」

課程立場

AI 可以協助網站、表格、簡報、通知公告、影音圖片與其他工作，但「做得出來」不等於「可以直接發布」。使用者必須知道自己交辦了什麼、結果哪裡與預期不同，以及下一輪要如何調整。真正要學的不是某個按鈕，而是一種可驗證、可修正、可負責的新工作方式。