看懂不等於學會：我用 AI 找出自己的理解缺口

我平常會整理不少 AI 相關文章和筆記，看到 Workflow、Loop、Agent、Skill 這些概念，都會順手把定義和案例記進 Obsidian。

但真正遇到可以使用這些方法的情況時，我常常還是想不起來該從哪裡開始，甚至得回去翻筆記重新確認它適合什麼情境、怎麼設定檢查標準。

這時我才發現：我只是把資訊整理進筆記，還沒有真的把它變成自己的理解。

一句話結論

如果只記得一件事：

AI 可以先讓你回答，再從回答中找出理解缺口。

這篇適合誰？

這篇比較適合：

• 平常會收藏大量 AI 文章和教學的人
• 使用 Notion、Obsidian 或其他工具整理筆記的人
• 看完文章覺得理解，真正要使用時卻想不起來的人
• 準備把知識寫成文章、簡報或教學內容的人
• 想把 AI 從摘要工具變成學習教練的人

為什麼整理不等於理解

以前我會覺得，只要把一篇文章整理完整，未來需要時就能直接使用。但實際上，不管是我自己整理的筆記，還是請 AI 產出的摘要，都比較像一個外部資料庫。它可以幫我重新找到資料，卻不能保證我已經理解。

真正的差異會出現在需要輸出的時候：能不能不看筆記解釋 Loop 是什麼？能不能判斷眼前的任務適不適合用？能不能自己設定檢查條件？假如每次都要先回去重新閱讀，那這個知識還停留在「我看過」，還沒走到「我會用」。

AI 摘要也是同樣的狀況。把文章交給 AI，它能很快整理出重點摘要、比較表、行動清單，降低整理資料的成本。但從頭到尾負責整理與解釋的都是 AI，我們只是從閱讀原始文章，變成閱讀 AI 整理後的內容。AI 寫得越清楚，我們越容易產生「我好像已經懂了」的感覺。真正要自己說明或處理新問題時，才會發現熟悉感和實際理解之間仍有一段距離。

學習研究裡的「提取練習」，指的是試著從記憶裡把內容重新說出來。研究顯示，反覆提取對長期保留的幫助，通常優於只重複閱讀。

所以我後來調整了 AI 的角色。以前是「請幫我摘要這篇文章」，現在改成「請先不要告訴我答案，先檢查我是不是真的理解」。

我怎麼判斷自己到底懂不懂？

我現在會把理解程度分成四個層級。

以前我很容易把「看過」誤認成「理解」。看到 Loop、Agent 或 Skill 覺得熟悉，就以為掌握了。但真正的理解，是遇到問題時能判斷這個方法適不適合、需要哪些條件、和相似方法差在哪。為了檢查這些，我用了一套四步流程。

我的 4 步 AI 理解檢查流程

第一步：找出核心概念，但先不要看解釋

我會先把文章或筆記交給 AI，請它找出三到五個最重要的概念，但只要列名字，先不要解釋。

先列出概念，不要提供完整解釋。

例如：

請從這份資料中找出 3 到 5 個最需要理解的核心概念。

先只列出概念名稱，不要解釋，也不要提供答案。
我會先用自己的話回答，再請你檢查。

原本常見的做法，是直接讓 AI 產生概念地圖和簡單定義。

這確實比較省時間，但也可能讓我們再次進入被動閱讀的狀態。

我現在會讓 AI 先出題，等我回答後再提供解釋。

第二步：不看答案，先用自己的話說明

接著，我會選一個概念，先回答四個問題：

• 它是什麼？
• 它解決什麼問題？
• 什麼情況下適合使用？
• 我能想到什麼例子？

回答不需要寫得很正式。

這一步要檢查的是，我能不能在沒有提示的情況下，把概念重新說出來。

可以使用這個格式：

我對這個概念的理解是：

它主要在解決：

適合使用的情況：

我想到的例子：

這一步常常會卡住，而卡住的位置剛好能讓我看到，哪些內容只是看起來熟，其實還說不出來。

第三步：讓 AI 找出理解缺口並追問

回答完之後，我不會只問 AI：

我說得對嗎？

這種問法很容易只得到「大致正確」或一段鼓勵。

我會要求 AI 分開檢查：

• 哪些地方正確
• 哪些地方太模糊
• 哪些關鍵條件被忽略
• 是否混淆了不同概念
• 哪些句子只是換句話說，沒有真正解釋
• 哪些內容需要回到原始資料確認

接著，再請它針對缺口追問。

問完「這是什麼」之後，我還會繼續檢查使用條件、差異和限制：

• 為什麼需要這個方法？
• 它和另一個相似概念差在哪裡？
• 什麼情況下不適合使用？
• 假如條件改變，做法會不會不同？
• 有沒有反例？
• 哪一個環節仍然需要人工判斷？

這些問題會把「記得定義」和「理解使用邊界」分開。

第四步：換一個新情境重新應用

最後一步，我會把修正後的理解放進一個原始資料沒有提到的新情境。

例如把 Loop 應用到：

• 修改專欄文章
• 檢查網站部署
• 整理每週 AI 新聞
• Coding Agent 除錯
• 簡報內容檢查

換一個情境重新應用，才能檢查自己是否掌握了概念的使用條件。

當我能換一個情境，仍然說明它該怎麼執行、怎麼檢查、什麼時候停止，才比較接近真正理解。

完整案例：Prompt、Workflow、Loop

以我之前整理過的 Prompt、Workflow、Loop 為例。

假如沒有先看筆記，我可能會這樣解釋：

Prompt 是問 AI 一個問題。 Workflow 是把任務拆成固定步驟。 Loop 是讓 AI 重複執行一件事。

這個答案看起來沒有太大問題。

但進一步檢查後，會發現第三句仍然過度簡化。

理解缺口在哪裡？

完整的 Loop 會讓 AI 執行任務、檢查結果、進行修正，最後依照條件停止。

一個比較完整的 Loop，通常還需要：

• 執行任務
• 檢查目前結果
• 判斷是否符合標準
• 不符合時進行修正
• 再次執行與驗證
• 達到條件後停止
• 遇到無法判斷的問題時交回人工處理

只有重複執行，卻沒有檢查標準和停止條件，AI 很可能一直重做，整個流程也無法穩定收斂。

另外，Workflow 和 Loop 也不一定是完全分開的概念。

一套 Workflow 裡面，可以包含一個或多個需要反覆檢查的 Loop。

接著可以怎麼追問？

為了測試是否真的理解，可以繼續問：

• 每一個 Workflow 都需要加入 Loop 嗎？
• 沒有客觀分數的任務，要怎麼設定停止條件？
• 哪些工作不適合讓 AI 自動反覆執行？
• 定時檢查部署狀態，和反覆修改文章，是同一種 Loop 嗎？
• Loop 遇到什麼情況，應該停止並交回人工決策？

這些問題比「Loop 是什麼」更容易找出理解缺口。

把概念用在新的情境

假設現在的任務是修改一篇 Level UP 官網專欄。

只使用 Prompt 時，可能會這樣問：

請幫我修改這篇專欄文章。

改成 Workflow 後，會先拆出固定步驟：

請依照以下流程檢查文章：

1. 確認文章主題與讀者對象。
2. 檢查開頭是否說清楚問題。
3. 檢查每個段落是否支撐核心觀點。
4. 檢查是否有具體案例。
5. 檢查語氣是否符合 Level UP。
6. 檢查 SEO、FAQ 與內部連結。
7. 整理修改建議。

加入 Loop 後，則會多出檢查與停止條件：

每次修改後，請重新依照發布檢查表驗證。

如果仍有未通過的項目，只修改與該問題直接相關的內容，再重新檢查。

遇到以下情況時停止：

1. 所有必要項目均已通過。
2. 剩餘問題屬於作者偏好，無法客觀判斷。
3. 修改可能改變文章原本觀點。
4. 缺少必要資料，需要作者補充。

停止後，請整理：
通過項目、剩餘問題，以及需要人工決定的地方。

走完這一輪後，Prompt、Workflow、Loop 就不再只是三個記在筆記裡的名詞。

我會更清楚知道，它們分別適合什麼任務，以及設計時要注意哪些條件。

還不熟悉三者差異，可以先看：

Prompt、Workflow、Loop 差在哪？從一次性問答到可重複 AI 工作流

可直接複製的 AI 理解檢查提示詞

下面是我目前整理後的通用版本。

ChatGPT、Claude 或其他可以進行多輪對話的 AI 都能使用。

我想檢查自己是否真的理解以下內容。

請只根據我提供的資料進行檢查。
不要先替我摘要，也不要直接提供完整答案。

請依照以下流程進行：

第一步：找出核心概念
從資料中列出 3 到 5 個最重要的核心概念，但先不要解釋。

第二步：讓我先回答
每次選一個概念，請我用自己的話說明：

1. 它是什麼？
2. 它解決什麼問題？
3. 什麼情況下適合使用？
4. 什麼情況下不適合使用？
5. 我能想到什麼實際案例？

第三步：檢查理解缺口
根據我的回答，分別指出：

1. 正確的地方
2. 模糊或缺漏的地方
3. 可能錯誤的地方
4. 被我混淆的相似概念
5. 需要回到原始資料確認的地方

不要只回答「大致正確」。

第四步：追問與應用
針對我的缺口，追問我 2 到 3 個問題。

問題應該檢查：

1. 原因
2. 限制
3. 適用邊界
4. 和相似概念的差異
5. 反例

最後，要求我把這個概念應用到一個原始資料沒有出現過的新情境。

執行規則：

1. 每次只進行一個步驟。
2. 在我回答之前，不要自行繼續。
3. 不要為了鼓勵我而降低判斷標準。
4. 無法根據資料判斷時，請直接說明不知道。
5. 不要補充資料中沒有出現的事實，除非清楚標示那是額外資訊。

這段提示詞能不能正常運作，取決於三個限制：

不要先給答案。 等我自己回答。 每次只進行一個步驟。

少了這三個條件，AI 很容易一次完成整套流程，最後又變成另一份看起來很完整的摘要。

什麼情況適合使用這套方法？

我只會把這套方法用在準備實際使用的重要知識上，不會對每一篇收藏的文章都完整執行。

我通常只會用在三種內容：

• 未來準備實際使用的知識
• 可能寫成文章、簡報或教學的內容
• 對自己的工作或判斷有明顯影響的觀念

其他資訊仍然可以只閱讀、摘要或收藏。

使用 AI 檢查理解時，最容易犯的錯

錯誤一：只會解釋，卻不會判斷使用時機

能說出 Loop 的定義，只完成了第一步。遇到真實任務時，還要判斷它是否適用。

除了定義之外，還要檢查：

• 適合情境
• 不適合情境
• 必要條件
• 停止條件
• 人工判斷點

錯誤二：把 AI 當成絕對正確的老師

AI 可以幫助找出回答中的問題，但它也可能誤解資料、補充錯誤資訊，或對模糊概念做出過度肯定的判斷。

涉及技術規格、研究結論、投資資訊或重要決策時，仍然要回到官方文件與原始資料確認。

AI 可以協助檢查理解，重要資訊仍要回到原始資料確認。

錯誤三：一次檢查太多概念

一篇長文章可能有十幾個值得理解的概念。

但一次全部檢查，最後很容易變成另一個龐大的學習任務。

我現在通常只選一到三個真正會用到的概念。

先把最重要的部分練到能解釋、能判斷、能應用，再處理下一個。

總結

我以前會覺得，只要把一篇文章整理得夠完整，未來需要時就能直接使用。

但後來我發現，筆記完整和真正理解，是兩件不同的事。

筆記解決的是：

我之後能不能重新找到這份資料？

理解解決的則是：

當問題真的出現時，我知不知道該使用什麼方法，以及應該怎麼開始？

AI 不一定要一直負責告訴我們答案。

有時候，它更適合站到另一邊，要求我們先解釋，再找出那些以為自己已經懂了、其實還說不清楚的地方。

可以先找一篇最近看過、覺得很有收穫的 AI 文章。

先不要重新打開它，也不要先叫 AI 摘要。

試著用自己的話說明其中一個概念，再把上面的提示詞交給 AI，看看它能不能找出你漏掉了什麼。

當這件事只做一次，它是一個 Prompt。

當你每次整理重要知識後都固定執行，它就會慢慢變成一套屬於自己的學習 Workflow。

參考資料

• Karpicke 與 Roediger 在 2008 年的研究發現，當學習者已經成功回想一項資訊後，繼續練習從記憶中提取內容，比持續重複閱讀，更有助於一週後的記憶保留。
• Karpicke 與 Blunt 在 2011 年使用科學教材進行研究，結果發現提取練習的效果不只出現在單字記憶。在測驗理解與推論能力的題目中，提取練習的表現也優於製作概念圖。
• Karpicke, J. D., & Roediger, H. L. (2008). The Critical Importance of Retrieval for Learning. Science, 319(5865), 966 至 968. https://doi.org/10.1126/science.1152408
• Karpicke, J. D., & Blunt, J. R. (2011). Retrieval Practice Produces More Learning than Elaborative Studying with Concept Mapping. Science, 331(6018), 772 至 775. https://doi.org/10.1126/science.1199327