Codex＋AI 知識庫教學：讓 AI 記住你的工作經驗，不用每次重新開始
2026-10-22
Ai短劇Aimo
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你是不是也有這種困擾？明明存了很多資料、上了不少 AI 課程，真正要工作時，卻找不到需要的檔案，甚至每次使用 ChatGPT，都要重新介紹自己的需求。 問題不是 AI 不夠聰明，而是你還沒有建立自己的 AI 知識庫。 這篇文章分享我如何運用 **Codex＋AI 知識庫**，整理 Google Drive、工作筆記與過去經驗，讓 AI 先讀懂資料，再協助完成文章、課程規劃及日常工作。 你會了解如何從一件重複性工作開始，逐步建立 AI 知識管理系統，把每次完成的工作方法留下來，形成可以持續使用的 AI 工作流程。 不需要程式背景，也能開始學習讓 Codex 成為自己的 AI 工作助手。
資料明明都存了，工作時為什麼還是找不到？我用「知識庫＋Codex」讓經驗真正被用起來
很多人應該都有跟我一樣的經驗。
明明學習很多課、做了一堆筆記，也存了很多檔案、網址、聊天紀錄。
結果真的要工作的時候，還是會重新問 AI：
「這個之前我是不是做過？」「那份資料到底放哪裡？」「這一份是最新版嗎？」「我上次最後到底是怎麼決定的？」
我自己在整理課程、AI 短劇、文章內容，還有AI 工作流程的時候，就很常遇到這個問題。不是我沒有資料。
而是資料太多，而且散得到處都是。
有些在 Google Drive，有些在聊天紀錄，有些在筆記裡，有些又放在不同資料夾。
最麻煩的是，找到資料還不算結束。
我還要再想：
這份是不是最新版？
這個內容是我已經確定要用的，還是以前隨口想到的？
這個方法現在還適用嗎？
做到後來我才真的發現一件事：
資料存起來，不代表你真的用得起來。
資料很多，不一定叫知識庫 
以前我想到「知識庫」，第一個反應也是：
把資料全部丟進去不就好了？
但真的開始用之後，我才發現事情沒有這麼簡單。常常找不到，常花時間在找資料，沒效率
所以我會先確認幾件事情：
這份資料到底是什麼？
放在哪裡？
哪一份才是目前正式使用的版本？
找到之後，我要拿它做什麼？
這幾件事情如果沒有先整理好，就算換一個再厲害的 AI，讓它更快地進入我的「倉庫」裡面找東西。
我後來不再一次整理全部資料
我自己以前常犯一個錯誤。
就是一想到整理知識庫，會覺得：
「好，我今天來把所有資料全部整理好。」
結果整理兩三個小時之後，就開始累了。
而且你會發現資料永遠整理不完。
所以我現在反而不這樣做。
我會先選一件我真的常常在做的事情。
例如：
- 寫一篇符合我自己定位的文章
- 準備一堂課
- 回覆學員常見問題
- 整理客戶需求
- 把一篇文章改成短影音腳本
- 做一支 AI 短劇
我會想我要如何完成這一件工作，到底需要哪些資料？
例如我要寫一篇屬於我自己口吻的文章。
我需要的是：
我的定位是什麼？
我要跟誰說話？
我有哪些真實案例？
我的文章通常怎麼說話？
哪些事情我可以講？
哪些成果不能亂承諾？
文章做到什麼程度，我才會覺得「這個像我」？
這些整理後，AI 才是使用你的資料資產作為依據。
所以我現在覺得，知識庫不是資料越多越厲害。
是「需要的資料能不能馬上找得到」
我現在使用 Codex 時，現在會先叫它找資料
我以前用 AI 的方式，其實也跟很多人一樣。
開一個新對話框。
然後開始重新介紹自己：
「我是誰、我做什麼、我的客戶是誰、我要什麼語氣……」
每次都講一次。
真的很累。
而且你這一次如果少講一件事情，AI 做出來的東西可能就完全不一樣。
所以我現在在使用 Codex 或其他 AI 工作流程時，會慢慢改成另外一種方式：
先叫它讀資料，再開始做事。
像我自己在做的時候，會先把我手上的資料，還有我現在想表達的重點丟給 AI，請它先幫我整理，再按照我的觀點改寫成文章。
寫完之後，我還會自己再看一次，把太像 AI、不是我會說的話，或根本不是我做過的事情刪掉，修成是像我的內容，也是訓練我的ai
我現在越來越覺得，真正重要的不是提示詞寫得有多厲害。
而是：
AI 到底知不知道，答案要去哪裡找。
來源清楚，它做出來的內容才比較穩定。
做完一次工作，不要又讓經驗消失
這也是我最近很有感的一件事。
我們常常完成一個工作之後，就結束了。
下次再遇到同樣的事情，又重新來一次。
但其實每一次工作裡面，都會產生很多新的經驗。
例如：
哪個方法有效？
哪一段最後被我刪掉？
客戶問了什麼問題？
學員卡在哪裡？
如果這些東西都沒有留下來，下次還是得重新想一次。
所以我現在會覺得，真正有用的知識庫不是「整理一次」。
每一次做完事情，把已經確認過的經驗放進去。
下一次做相似的事情，就不用從零開始。
這時候，資料才慢慢從「存檔」，變成真的可以使用的工作經驗，變成我的ai資產
AI 真正幫我留下來的，不只是答案
我現在越來越覺得：
AI 真正有價值的地方，不只是幫我生出一篇文章、一份簡報、一個答案。
而是它有沒有辦法幫我把「我怎麼做事情」這件事慢慢留下來。
哪些資料是我要用的？
哪些規則不能違反的？
什麼叫做我認可的成果？
上次發生什麼問題？
這次又改了什麼？
這些東西累積久了之後，才會慢慢形成真正屬於自己的知識系統。
所以如果你現在手上也有一大堆檔案、筆記、聊天紀錄，我反而建議你先不要想著：
「我要把所有資料整理完。」
先選一件每個禮拜都會一直重複做的工作。
再讓 AI 按照這些資料，真的完成一次工作。
如果這個流程跑得動，再慢慢擴大。
因為我現在很相信一句話：
資料很多不叫知識庫，能在對的時間找到、看懂，而且真的拿來完成工作，才叫知識系統。
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我是aimo, 陪零基礎創作者把複雜的 AI 用進工作。我用 Codex 整理知識、拆解任務，建立實用的 AI 員工與工作流程；再以 AI 短劇、AI 自媒體和內容網站，把想法變成看得見的作品。希望幫助能從零開始，建立一套適合自己、可以持續運作與累積成果的 AI 內容生產線。