Steve 的方法論

The Steve Method · Manifesto

Steve 的方法論

不是學 AI，
是開始用 AI

AI 不是一門課，也不只是工作的工具。
它正在變成生活的一部分。

Steve 的方法很簡單： 遇到問題，就問 AI。 有想法，就馬上做。 先做出第一版，再一路修到能用。

往下

Key Message 01

工作使用 AI

8hrs

8 小時

生活使用 AI

24hrs

24 小時

如果 AI 只用在工作，一天只有 8 小時。
如果 AI 進入生活，就是 24 小時。

01AI for Life

工作，本來就是
生活的一部分。

很多企業第一個問題都是：
「AI 可以怎麼用在工作？」

但 Steve 的看法不同。

寫信、旅行、寫歌、做影片、整理會議、分析報表、做網站、規劃聚餐、處理工作、解決工廠問題，看起來完全不同，但背後其實是一樣的：

先想到 AI。

當 AI 從工具變成習慣，使用方式才真正開始改變。

AI is
always there.

  1. 想法
  2. 工作
  3. 會議
  4. 訊息
  5. MVP
  6. 聚餐
  7. 創作
  8. 旅行規劃

02不要等學會才開始

AI 變化的速度，
大於人類上課的速度。

傳統方式

  1. Learn
  2. Learn More
  3. Learn More
  4. Still Not Started

Steve 的方式

  1. Problem
  2. Ask AI
  3. Try
  4. Result
  5. Learn

AI 工具一直變。
今天學完的功能，幾個月後可能已經換了一種方式。

所以 Steve 不相信：
「先學完 AI，再開始。」

因為 AI 根本學不完。

真正有效的方法是：

  • 有需求，再學。
  • 有問題，再找。
  • 做到哪裡，學到哪裡。

工具永遠學不完，有問題的時候再學，才學得最快。

Key Message 02

03Brand Concept

一次，就要做到。

不是一次就變成專家。
而是第一次就要真正完成一次。

  • 第一次寫歌做出一首歌
  • 第一次做圖片生出自己的作品
  • 第一次做網站網站真的上線
  • 第一次做 MVP用自己的問題做
  • 第一次用 AI帶成果回家

熟練可以回家慢慢練。
但第一回，就要知道怎麼開始。

04Zero to One

不要先追求 100 分。
先讓不存在的東西存在。

  1. Idea
  2. First Draft
  3. MVP
  4. Feedback
  5. Better Version

很多事情卡住，不是因為太難。

而是第一版一直沒有出現。

Steve 的方式：
先做出來，再討論。

沒有第一版，大家只能想像。
有了第一版，才有東西可以修改。

05The Cost of Waiting

等待，
是最昂貴的成本。

  1. Meeting
  2. 整理
  3. 等待
  4. 報告
  5. 修改
  6. 再開會

可能需要數天

  1. Meeting
  2. AI 整理
  3. MVP
  4. 現場修改
省下的等待

當天完成

時間最寶貴。

等待最昂貴。

未知的成本最高。

— Steve

實際案例

  1. 訪談
  2. 約 10 分鐘
  3. 訪談報告
  4. 再約 10 分鐘
  5. 第一版 MVP

重點不是「10 分鐘」本身。而是：

從等待下一次，
變成現在就可以看。

06Meeting 2.0

會議不是結束，
是完成。

Traditional Meeting

會議中
  1. 討論
  1. 散會
  2. 會後整理
  3. 指派
  4. 等待

Steve Meeting

會議中
  1. 討論
  2. AI 整理
  3. Action Items
  4. MVP
  5. 當場確認

Meeting should create outcomes, not homework.

會議，不應該製造更多會後工作。

07Re-express, Don't Redo

不要重新做資料。
讓 AI 重新表達資料。

原本資料

  • Excel
  • Email
  • PDF
  • 會議逐字稿
  • 財務資料
  • 議事手冊

產生

  • Dashboard
  • Website
  • Summary
  • Chart
  • Action Items
  • Management View

已有議事手冊，
就不應該再人工重做 PPT。

已有 Excel，
就應該直接轉成管理者能閱讀的介面。

08Problem First

懂 AI，
不代表懂問題。

AI Tool Skill≠Problem Solving

Know-how×AI=Real Value

懂 Claude、GPT、Gemini、Suno 或 Grok，不代表知道企業真正的問題在哪裡。

製造、生管、財務、營業、設計，每個領域都有 Know-how。

  • 製造
  • 生管
  • 財務
  • 營業
  • 設計

AI 的力量不是取代這些 Know-how。
而是放大它。

09Coach & Player

我不是提供答案，
我是培養能力。

Coach教練

  • 幫你看見
  • 陪你做第一次
  • 幫你修正
  • 幫你找到方法

You選手

  • 自己操作
  • 自己練習
  • 自己建立能力
  • 自己延伸

我不是替你一直做。
我是陪你第一次做出來。

清晨山頭上，一個人張開雙臂迎向日出

我帶你看見，
任你翱翔。

10Ignition

很多人不是不想學 AI。

而是不知道：
「這到底跟我有什麼關係？」

Steve 的方式不是先講一堆理論。
而是先做給他看。

一旦他真的看見：
「原來這件事情我也做得到。」

他就會開始自己研究。

  1. See
  2. Try
  3. Believe
  4. Explore
  5. Create

所以真正的目標不是灌輸。而是：

點火

11Coach, not Lecturer

AI 教練，
不是 AI 講師。

AI 講師

  • 教工具
  • 教功能
  • 教 Prompt
  • 教知識
  • 課程結束

Steve 的 AI 教練

  • 理解問題
  • 現場拆解
  • 馬上實作
  • 做出 MVP
  • 陪跑改善
  • 讓使用者學會自己做

懂多少 AI，不是最重要。

真正重要的是：
能不能理解問題，並讓成果快速出現。

12The Method

Steve Method

  1. 1

    See the Problem

    看見問題

  2. 2

    Ask the Right Question

    問對問題

  3. 3

    Build Immediately

    馬上做

  4. 4

    0 → 1

    先完成第一版

  5. 5

    See the Result

    用成果討論

  6. 6

    Improve

    持續改善

  7. 7

    Own the Capability

    讓使用者自己會做

Steve Method

From idea to result, shorten the distance.

從想法到成果，把中間的距離縮短。

Cases

方法不是理論，
是做出來的。

真實案例持續增加中。
每一個，都是從一個真實問題開始。

Key Messages

  1. 01

    AI 只用在工作，一天只有 8 小時；
    把 AI 用在生活，就是 24 小時。

  2. 02

    工具永遠學不完，
    有問題的時候再學，才學得最快。

  3. 03

    我不是來教你 AI，
    我是讓你第一次就把東西做出來。

不要先問 AI 怎麼學。

先問：
「我現在有什麼問題
想解決？」

  • Start with the problem.
  • Build the first version.
  • Learn from the result.