想把一個高品質的英文開源教學站變成繁體中文，以前你要怎麼做？逐行複製程式碼到 Google 翻譯？還是看著螢幕一句句打字？太慢了，這根本是燃燒生命的無效勞動。 目標很明確：把 Cursor for Product Manager 的英文教學站「搬」回來。全站繁體中文化，並且利用 GitHub Pages 免費部署，不用付任何伺服器費用。 核心工具就這幾樣：GitHub、Terminal、AI 模型（GPT-4/Claude/Google 皆可）與編輯器。文末附上原版與繁中版對照連結，不想看過程的可以直接拉到最後。 前置作業：Fork 與 Clone 專案第一步不是翻譯，是把原始碼弄到手。去原始專案的 GitHub 頁面，點擊 Fork。這一步是為了把專案複製到你自己的帳號下，確保你有完全的修改權。 接著把 Fork 後的網址複製下來。打開 Terminal，輸入 git clone 指令把它抓到本地端。用 Cursor 或 VS Code 開啟資料夾，準備開工。 123git clone [https://github.com/你的帳號/repo-name.git](https://github.com/你的帳號/repo-name.git)cd repo-name AI 翻譯策略：Prompt 文件化技巧很多人用 AI 改 Code 的習慣不好。直接把程式碼貼到對話視窗，效率極低且容易出錯。這裡建議採用 Prompt 文件化 的高階打法。 在專案根目錄建一個 docs 資料夾，或直接新增一個 prompt.md。你要在這個檔案裡，把 AI 當成一個剛入職的資深翻譯。寫清楚角色設定：你是專業 PM、資深譯者。 定義目標受眾是台灣或香港的 PM 與工程師。強調語氣必須是「繁體中文」且「去中國化」。 例如：看到「視頻」要翻成「影片」。 例如：看到「激活」要翻成「啟用」。 執行邏輯：Context 管理與指令下達接著把這個 prompt.md 拖進 AI 的對話視窗（Context）。下達指令：「執行文件內的翻譯任務，將 src/app 下的網站內容中文化」。這樣做的優點是 Context 穩定，不會翻到一半 AI 突然忘記自己是誰。 這裡有個關鍵技巧：指令要兇，權限要給足。 告訴 AI：「請自動完成以下工作，不需要中途確認。」若要處理多個檔案，直接下令「批次翻譯剩餘檔案，不要停下來」。 實戰除錯：應對 AI 幻覺與遺漏當然，AI 目前還不是神，它比較像個會偷懶的實習生。實作過程通常不會一鍵完成，你會遇到幾種狀況。 AI 偷懶： 翻一半就停下來問你「要繼續嗎？」。 解法： 指令要強硬：「不要問我，直接完成所有工作。」 內容遺漏： 特別是側邊欄（Sidebar）這種結構複雜的地方。 解法： 不要用文字描述，直接截圖貼給 AI，讓它自己去對應程式碼位置。 破壞性修改： 有時 AI 翻得太嗨，會把程式碼邏輯也刪了。 解法： 你需要保持警覺，如果發現檔案變小太多，通常就是出事了，請務必 Review diff。 部署流程：Next.js 到 GitHub Pages原專案通常是 Next.js 架構，官方推薦用 Vercel 部署。但為了極致的免費，我們改用 GitHub Pages。直接問 AI：「這是一個 Next.js 專案，教我怎麼部署到 GitHub Pages。」 AI 通常會叫你改 next.config.mjs。加入 output: 'export'，讓 Next.js 吐出靜態檔案（Static HTML）。 12345// next.config.mjsconst nextConfig = { output: 'export', // 其他設定...}; 注意： 圖片優化元件 <Image> 在靜態匯出時可能會報錯，這部分需視情況調整。 接著請 AI 生成 GitHub Actions 的 workflow 檔案。路徑通常在 .github/workflows/pages.yml。流程不外乎：Checkout code → Setup Node → Build → Upload → Deploy。 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748name: Deploy GitHub Pageson: push: branches: [main] workflow_dispatch:permissions: contents: read pages: write id-token: writeconcurrency: group: pages cancel-in-progress: truejobs: build: runs-on: ubuntu-latest defaults: run: working-directory: website steps: - uses: actions/checkout@v4 - uses: actions/setup-node@v4 with: node-version: 20 cache: npm cache-dependency-path: website/package-lock.json - run: npm ci - run: npm run build - run: touch out/.nojekyll - uses: actions/upload-pages-artifact@v3 with: path: website/out deploy: needs: build runs-on: ubuntu-latest environment: name: github-pages url: ${{ steps.deployment.outputs.page_url }} steps: - id: deployment uses: actions/deploy-pages@v4 收尾與上線：Git 流程與自動化驗收最後就是標準的 Git 流程。 123git add .git commit -m "feat: 完成全站繁體中文化與部署設定"git push origin main Git push 上去後，到 GitHub Repo 的 “Actions” 分頁看戲。只要燈號全綠，GitHub 就會給你一個網址。原本全英文的介面，現在變成了你專屬的繁體中文版。這不只是翻譯，這是建立了自己的知識庫。 資源傳送門：原版與繁中版對照光看不練沒有用，這裡把資源都整理好了。原版適合練英文，享哥的繁中版適合直接學觀念。想自己動手改的，Repo 連結也都在這，Fork 下去就是你的。 原始教材網站： Cursor for PMs 原始 GitHub： carlvellotti/cursor-pm-course 享哥繁中版網站： Cursor for PMs (繁中版) 享哥繁中 GitHub： chengyunm1313/cursor-pm-course

做行政工作最怕什麼？不是難度高，而是重複性高。比如做一百張顧問聘書，或者兩百張學員證書。傳統做法是打開 Word 或 PPT，複製名字、貼上、另存新檔，重複一百次。 如果你還在這樣燃燒生命，那真的太委屈自己了。這種機械式的動作，應該交給機器來做。今天要解構的，就是享哥的「Canva 大量製作」工作流。 必備工具清單這套流程的核心邏輯是「設計」與「資料」分離。你需要以下工具來建構自動化系統： Canva (建議 Pro 版)： 負責皮囊，功能才完整。 Google Sheets： 負責靈魂，用來整理名單資料。 至於底圖素材，現在也不用自己畫了。搭配 AI 生成工具（Gemini、Midjourney 或 Canva 內建），幾秒鐘就能搞定一張具備國際感的底圖。 第一階段：搞定底圖設計 (AI 輔助)首先，我們要準備一張乾淨的「容器」。你可以直接在 Canva 內使用「建立圖像」功能，輸入提示詞。 12直式 A4 尺寸、極簡風格、具國際感的講師聘書設計 選一張順眼的，或者上傳你自己設計好的圖片。如果 AI 生成的圖上有奇怪的亂碼文字，別擔心。使用「編輯圖片」裡的「魔法橡皮擦」或「抓取文字」，把它們擦乾淨即可。 第二階段：建立 Google Sheets 資料庫打開你的 Google Sheets，這裡掌管著所有變數。第一列必須是清楚的標題（Header），這將對應到 Canva 的變數欄位。 12姓名, 職位, 聘期 接著填入所有人員資料。如果是測試流程，也可以請 AI 幫你隨機生成一堆假名單。確認資料無誤後，這份表格就是你的自動化燃料。 第三階段：Canva 排版與變數設定回到 Canva 編輯畫面，按下鍵盤 T 新增文字框。我們要建立三個對應的「佔位符」：講師姓名、職稱、日期。 這裡有個關鍵細節，字體請選最安全的黑體（如 Noto Sans）。把字體大小調整好（例如 88 號字），並拖曳到正確位置。這一步做對了，後面才不會跑版。 第四階段：開啟 Canva「大量建立」功能重頭戲來了，點選 Canva 左側邊欄的「應用程式 (Apps)」，搜尋並開啟 「大量建立 (Bulk Create)」。 系統會問你資料哪裡來，請點選「選取資料來源」。你可以選擇以下兩種方式之一： 直接上傳 CSV 檔。 連結剛剛做好的 Google Sheets。 只要 Canva 讀取到表格，第一關就過了。 第五階段：資料欄位連結 (Connect Data)這是新手最容易卡關，也是最重要的一步。 點選畫布上的「姓名」文字框。 按右鍵（或點選 …），找到 「連結資料 (Connect Data)」 這個選項。 選擇對應的欄位名稱（如：姓名）。 成功後，原本的文字會變成 {姓名} 這種括號格式。依樣畫葫蘆，把「職稱」與「日期」也都綁定好。 第六階段：批量生成與檔案輸出點擊左側面板的「繼續」，確認名單都已勾選，按下 「建立 xx 個設計」。 Canva 會自動彈出一個新分頁，裡面是已經套用好所有名字的幾百頁文件。檢查沒問題後，點擊右上角「分享」→「下載」： 印刷用： 選 PDF 列印。 電子檔： 選 PNG 或 JPG。 實戰防雷小筆記雖然流程簡單，但有幾個坑不要踩： 字體選擇： 如果生成後文字消失或變亂碼，通常是字體不支援，換回通用黑體就對了。 長度預覽： 生成前要確認最長的名字會不會超出邊界。 工具版本： 強烈建議使用 Pro 版帳號。無論是 AI 生成底圖的質感，還是去背修圖的魔法工具，省下的時間絕對超過訂閱費的價值。 把重複的動作自動化，把時間留給更有價值的思考。這才是現代工作者該有的節奏。

做一套 LINE 貼圖，最痛苦的不是畫不好，而是畫不完。手繪當然有靈魂，但如果你追求的是效率與變現，死磕手繪只會讓你的熱情在第 3 張圖就燃燒殆盡。 這裡要解決的核心問題只有一個：如何利用 AI 工具鏈，快速生成「角色長相統一」且「去背完整」的貼圖包。 我們不需要單一超級工具，我們需要一套組合拳。 工具配置與分工邏輯別指望一個 AI 搞定全部。這是一條迷你生產線，每個環節都要用最強的工具。 大腦擔當：Google Gemini 負責企劃與咒語（Prompt）生成，解決「不知道畫什麼」的卡頓。 繪師擔當：Nano Banana（或任何支援參考圖生圖的工具） 負責實際產出圖片，重點在於「吃參考圖」的能力。 後製擔當：專用貼圖分離去背工具 負責把 AI 生成的大圖切開、去背、加邊框，這是完稿的最後一哩路。 第一階段：企劃與咒語生成系統提示詞 - LINE 貼圖企劃與生圖提示詞專家 不要自己想破頭寫英文 Prompt。直接把你的需求丟給 Gemini，讓它幫你翻譯成繪圖 AI 聽得懂的話。 你需要給 Gemini 明確的「規格書」： 情緒風格（中二、厭世、可愛） 角色設定（姓名、性格、年齡） 張數需求（建議一次設定 9 或 12 張，剛好湊成一張九宮格大圖） 如果不自定義 Gem，直接下指令也行： 1請用附件圖片的角色，製作 12 款 Q 版 LINE 貼圖，動作要生活化、多樣化。 Gemini 會吐出一串包含動作描述的精準英文 Prompt。 Gem:LINE 貼圖企劃與生圖提示詞專家 第二階段：鎖定角色一致性拿到 Prompt 後，轉場到 Nano Banana。這裡最大的挑戰是「角色一致性」（Consistency）。你不能第一張是米老鼠，第二張變成皮卡丘。 操作關鍵在於 「Reference Image」（參考圖）。 輸入 Gemini 給的 Prompt。 同時上傳你設定好的角色原圖。 這能強迫 AI 記住角色的臉和畫風。 按下生成後，你會得到一張包含 9 到 12 個小動作的 Sheet（大圖）。這時候還是連在一起的，別急。 第三階段：切割與參數調校貼圖分離與去背神器 這一步是把「圖片」變成「產品」的關鍵。將生成的大圖丟進「貼圖分離與去背神器」。 參數設定不能憑感覺，這裡有試錯過的黃金數值： 物件間距（Distance）：目前範例建議設為 17。太遠會切到別人，太近會留白過多，17 是個甜蜜點。 自動去背（Remove Background）：務必開啟。這能省下你用 Photoshop 鋼筆工具摳圖的幾個小時。 第四階段：生死攸關的白邊這點值得單獨拉出來講。在後製設定中，增加白底或白邊（White Stroke）是絕對必要的。 很多人忽略了 LINE 的深色模式（Dark Mode）。如果你的貼圖去背後是深色衣服，又沒加白邊，用戶換個黑色主題，你的貼圖就會直接隱形。 這不是美感問題，是使用者體驗的災難。請確保輸出設定中有包含這一步。 第五階段：品管與補救AI 產出的東西，離完美通常差 10%。你需要進行人工篩選（Quality Control）。 檢查三大地雷： 肢體是否扭曲（AI 不會畫手是常態）。 文字是否亂碼（AI 生成的字通常不能用）。 浮水印（Google 體系常在右下角藏個菱形 Logo）。 用 Canva 或修圖軟體把亂碼蓋掉、把 Logo 修掉。如果肢體崩壞太嚴重，直接捨棄。LINE 貼圖上架單位是 8、16、24 張，湊不齊就回頭再生成一組，與其修爛圖，不如重新抽卡。 最後提醒雖然 AI 讓門檻變低了，但規則還是要守。製作過程雖然全自動，但仍需注意原創性。 不要直接用知名動漫角色的名字或特徵去生成。AI 產圖雖快，但版權意識是你帳號存活的根本。把白邊加好、把圖切好，這套流程就是你的量產武器。

PDF 這種檔案格式，閱讀體驗極佳，但要整理或再利用時，簡直是場災難。我們都試過直接複製貼上，或者丟給傳統轉檔工具。結果往往令人崩潰：排版跑位、亂碼橫生、段落碎成一地。 如果你的目標是把資料餵給 AI（如 NotebookLM）或是做成簡報，那你真正需要的，不是「轉檔」，而是把內容清洗成 AI 最懂的 Markdown。這不需要複雜的程式碼，只需要一個懂事的 AI 助手。 這裡的核心工具是 Google Gemini（特別是 Advanced 版更好）。我們要利用它的「Gems（自訂 AI 助手）」功能，把這件事變成一套固定的自動化流程。 建立你的專屬轉檔 Gem別每次都重新下指令，那太沒效率。請依照以下步驟設定你的專屬工具： 直接進到 Google Gemini 右側的「Gem 管理器」。 點選「新增 Gem」。 幫它取個直白的名字，例如「PDF 轉 Markdown 助手」。 接下來的重點在於「使用說明（Prompt）」。千萬不要只寫「幫我轉檔」，那樣你會得到一堆垃圾。你需要植入一套有邏輯的結構化指令。 PDF 轉 Markdown 助手提示詞 設計 Prompt 的核心邏輯想哥特別強調，我們要設計的是「工作流」，而不是單一指令。這套 Prompt 必須包含三個關鍵原則，缺一不可： 內容完整性：確保 AI 不會自作聰明刪減資料。 結構化呈現：指定使用 Markdown 語法。 分階段執行：這點最反直覺，但最重要。不要妄想一步到位，要讓 AI 慢下來。 建議的操作順序為：第一階段，請 AI 先「閱讀並校對」，確認有無錯別字或識別錯誤；確認無誤後，第二階段才進行翻譯（若需要）並輸出繁體中文 Markdown。分兩步走，準確率會大幅提升。 實戰中的除錯技巧：解決引用代碼干擾把 PDF（例如 NVIDIA 的財報）丟進去後，AI 會開始跑流程。但這裡有個 Gemini 目前的小 Bug，很搞人心態。當你直接複製生成的內容時，它會連同「引用來源代碼」一起複製。 貼到筆記軟體時，這些代碼會讓格式再次亂掉。解決方法很粗暴，但很有效。等 AI 生成完，多補一句指令： 1去除資料來源 AI 會乖乖吐出一份乾淨、沒有干擾連結的 Markdown。這時候你再複製，就能得到完美的標題層級與內文。這才是我們要的純淨數據。 Markdown 格式的後續應用槓桿拿到這份乾淨的 Markdown 後，用途就廣了： 最直接的，貼到 NotebookLM 進行更深度的 RAG 分析。 或是利用這些結構化文字，快速轉成 Google Slides 或 PPT。 這個方法的精髓，在於「分段處理」與「格式清洗」。不求快，先求準，最後再把雜質濾掉。把最難搞的 PDF，變成最聽話的素材。

這套流程解決了影片創作者在製作字幕時的三個核心問題： 專業術語準確率：確保 GenAI、LLM、Python 等詞彙不被聽錯。 閱讀體驗優化：自動加中英空格、去除口語贅詞（然後、那個）、符合人眼閱讀的斷句。 極速同步：利用「文稿匹配」功能，免去手動對時間軸的繁瑣過程。 🛠️ 準備工具 剪映 / CapCut 電腦版 Google AI Studio (網頁版，建議使用 Gemini 3 Pro 模型，免費且 Token 上限極高) 步驟一：音頻導出在剪映/CapCut 完成剪輯後，先不要上字幕，執行以下操作： 點選 導出。 僅勾選 「音頻導出」 (格式選 MP3 或 AAC 即可)。 💡 優化點： 處理長影片（超過 30 分鐘）時，建議每 15-20 分鐘切一段導出，避免剪映免費版「文稿匹配」的字數限制。 步驟二：AI 聽寫與校正這是最關鍵的一步。我們不只是要「轉錄」，更是要讓 AI 幫我們「潤飾」。 前往 Google AI Studio。 模型選擇 Gemini 3 Pro。 將導出的 MP3 檔案拖入對話框。 輸入下方的 【提示詞】： AI 影片字幕提示詞 為什麼這樣設計？ Step 1 術語確認：把 “Notion” 聽成 “Nation” 是不專業的。先讓 AI 問你，只需 30 秒確認，就能保證後面 100% 正確。 斷句控制（優化點）：手機直式影片（Reels/Shorts）字幕不宜過長，提示詞中已加入控制，確保閱讀體驗。 💡 使用小撇步 遇到極短音頻（< 3分鐘）：Gemini 通常會很有自信，它會直接跳過 Step 1 給您全文，達到「秒出」的效果。 遇到新專案/新主題：如果你這支影片是講一個全新的工具（例如突然要講 “Cursor” 編輯器），您在貼上 Prompt 之後，可以順手在 # Context & Vocabulary 那邊補上 “Cursor” 這個字，這樣一次就會準。 關於「文稿匹配」：複製 AI 輸出的文字後，在剪映中選擇「文稿匹配」時，記得檢查一下第一句是否對齊。只要第一句對了，後面通常 99% 都是準的。 您可以現在就拿一段最近錄製的音檔（或上面那支 YouTube 影片的音頻）去 Google AI Studio 試跑一次，看看效果是否符合您的期待！ 步驟三：極速匹配拿到 AI 生成的完美文本後： 複製 AI 輸出的全部文字。 回到 剪映 / CapCut。 點擊 「文本」 -> 「智能文本」 -> 「文稿匹配」。 貼上文字，點擊「開始匹配」。 實測結果： 99% 準確的字幕會自動對齊音軌。 🌟 進階場景分流根據您不同的產出需求，這裡提供兩個分支技巧： 場景 A：製作「雙語字幕」短影音如果您想做像國外科技博主那種中英雙語字幕： AI 生成 SRT：在 Google AI Studio 完成中文稿後，多加一道指令： 「請將上述內容翻譯成英文，並將兩者合併為 SRT 格式（第一行為中文，第二行為英文）。」 導入剪映：將 AI 生成的代碼存為 .srt 檔，直接拖入剪映。 場景 B：超長課程影片 (>30min)剪映的「文稿匹配」有時對長文本不穩定。 分段處理：如筆記所述，將音頻切成 10-15 分鐘一段。 SRT 暴力解法：如果不想分段，直接請 Gemini 輸出「帶時間軸的 SRT 格式」。 Prompt 補充指令：「請直接輸出 SRT 字幕格式，不需要與我確認術語。」 雖然 Gemini 的時間軸不如專門軟體（如 Whisper）精準到毫秒，但對於說話清晰的教學影片通常夠用，導入後只需微調。 參考文章： AI 字幕工作流完整教學／提示詞 秒殺剪映的AI字幕工作流！准確率高達99%，完全免費！

做自媒體最痛苦的，不是沒靈感，而是你以為寫文章、拍影片、做圖表是三件事。如果你分別去執行，累死是遲早的事。 你需要的是一套「一次產出，無限分發」的邏輯。核心觀念很簡單：抓準一個痛點，錄完一支影片，剩下的全交給 AI。 靈感來源：從學員痛點獲取素材不要坐在電腦前空想，直接從學員的問題、社群的痛點下手，這些就是最真實的需求。 針對這個問題，直接錄製一段教學影片。不用追求完美，重點是把問題講清楚。這支影片，就是接下來所有內容的「母體」。 自動化產線：影片轉文字的高效應用影片錄好了，難道要自己聽打嗎？當然不。透過以下步驟，建立你的自動化產線： 把影片直接丟進 Google AI Studio。 請它幫你整理出詳細筆記。 接著，將這份筆記丟給 Gemini 的「社群文章格式轉換工具」。 社群文章格式轉換工具 轉眼間，一篇結構完整的粉專長文就誕生了。 視覺設計：AI 輔助生成封面與圖表文字搞定，接下來是視覺呈現。同樣利用 Gemini 的 Nano Banana 工具，可以達成以下效果： 資訊圖表：讓它根據內容產出對應的圖表，搭配生成的長文，就是一則高品質的 FB 貼文。12製作資訊圖表，使用台灣繁體中文，日式可愛風格:{{文章內容}} 多尺寸封面：順手生成 16:9 的 YouTube 封面圖，以及 3:2 的部落格封面圖。12345678910你是一位專業的 YouTube 封面設計師，專門幫百萬訂閱頻道製作封面 請參考影片主題，幫我設計一張畫面生動、誇張，使用顯眼綜藝字的封面 影片主題：{{舉例：同學問：開會錄音轉成文案，哪個AI比較好用？}}素材使用：上傳圖片與人物照片 人物照片：請把人物穿搭改成與google AI 工具主題搭配，人物表情則與主題情緒搭配 尺寸：16：9 注意：人物主體與主題要清晰，文字放底部“”“{{影片筆記或粉專長文}}”“” 1圖片尺寸比例調整成3:2 松音的Magic Eraser：自動消除圖片中的星星水印電腦王阿達 Nano Banana Watermark Remover 平台發布：YouTube 影音最終組裝回到 YouTube 這條線，使用影片字幕工作流，自動產出 SRT 字幕檔。這是標準化動作，不需要耗費腦力。 最後進行組裝： 解決痛點的原始影片 SRT 字幕 剛剛做好的封面圖 上傳，發布。你的 YouTube 更新完成了。 AI 影片字幕工作流：結合 Gemini 與剪映的極速上字幕教學 內容變現：部落格文章的最後一哩路別浪費那篇寫好的粉專長文。把它丟進 Gemini 的「Hexo Markdown 專家轉換器」，讓 AI 幫你潤飾成適合網站閱讀的格式。 搭配那張 3:2 的封面圖，直接發布到部落格。 結論：一次錄影的工，你已經完成了三個平台的內容佈局。 Hexo Markdown 專家轉換器

錄音檔一長，處理起來就是災難。想要丟進 AI 偷個懶，結果系統第一步就卡關，告訴你檔案太大，請你另請高明。 這時候你需要的不是放棄，而是搞清楚你手上的工具，到底哪一把才切得動這塊肉。 各大 Google AI 工具的真實門檻面對 MP3 這類音訊檔案，你得先看清楚檔案大小，再決定用哪把刀。別拿水果刀去砍大樹。 1. Google Gemini 網頁版這是大家最常用的工具，但限制最嚴格。 單一檔案上限： 100 MB。 實測結果： 182MB 直接報錯，84MB 才能過關。 解法： 如果堅持要用這個介面，唯一的解法就是手動轉檔。把 Bitrate 降到 16kbps，用音質換體積。 2. NotebookLM進階一點的選項，寬容度稍微大一點。 單一檔案上限： 200 MB。 適用場景： 中型檔案。丟進去，直接問答，或者生成摘要。 優勢： 介面友善，還會自動幫你整理筆記，算是不錯的中繼站。 3. Google AI Studio (終極解法)如果你面對的是真正的巨獸，例如好幾個小時的馬拉松會議，前面這兩個工具可能都會吃鱉。這時候，請直上 Google AI Studio。 單一檔案上限： 2 GB。 建議模型： Gemini 3 Pro Preview 或同級模型（支援超長 Context Window）。 實測能力： 影片示範裡，3 小時、182MB 的音檔，它吃得輕輕鬆鬆。 處理超大音檔的標準作業流程當你的錄音檔超過 200MB，或是會議長達數小時，請放棄網頁版對話框。這才是最穩定的路徑。 第一步：前往 Google AI Studio直接前往 Google AI Studio。別走錯棚，這裡才是開發者的後花園，也是一般用戶的強力外掛。 第二步：切換模型在右側或上方選單，確認版本。選 Gemini 2.5 Pro 或最新的 3 Pro Preview，Token 夠大才跑得動。 第三步：上傳檔案點擊那個顯眼的加號，選擇 Upload File。MP3 等主流格式通通支援。 注意： 系統會把檔案暫存到你的 Google Drive。如果上傳失敗，先別罵 AI，去檢查一下你的雲端硬碟是不是爆了。 第四步：下達指令等檔案讀取條跑完，直接在對話框輸入需求。 1幫我生成逐字稿 或者： 1總結會議重點與待辦事項 第五步：執行按下 Run。讓 AI 去跑，你喝口水。分析結果隨後就到。 魔鬼藏在細節裡使用 AI Studio 雖然爽快，但它吃的其實是你的 Google Drive 空間。免費用戶那 15GB 如果滿了，這招一樣行不通。 關於 Token 的消耗量，不用太擔心。 3 小時的音檔大約消耗 36 萬 Tokens。 目前的模型都支援到 100 萬甚至 200 萬。 這意味著，處理半天甚至全天的會議紀錄，這容量是綽綽有餘的。 最後，如果你真的不想切換到開發者介面，還有一個最原始的物理外掛：壓縮音質。對於語音辨識來說，高音質其實是浪費。 轉檔建議把 MP3 降到 32kbps 甚至 16kbps AI 照樣聽得懂，但檔案大小會顯著縮水。有時候，暴力解法也是一種解法。 參考連結： Google Gemini 說明 Google AI Studio 格式與限制說明

AI 工具爆炸成長的這兩年，你是不是也常覺得——「我每天都在用AI，可是不太確定自己到底用到什麼程度？」 其實，我們可以把 AI 應用的成熟度，分成五個層級。從最初的一問一答，到最後的多AI協作，這五層就像一張地圖，幫你看清楚自己目前在哪裡，以及下一步該怎麼升級。 【給各階段讀者的閱讀建議】 如果你是 AI 新手 (第 1 層)： 請重點閱讀第一、二層的說明，並親手完成「從 0 到 1 的第一步」練習。這將是你最大的收穫。 如果你是進階使用者 (第 2-3 層)： 第三、四層的框架將幫助你思考如何將 AI 系統化，並找到突破的方向。 如果你是開發者或專家： 第四、五層的細化分類和工具鏈，可以作為你建構自主 Agent 系統的參考框架。 先掌握自己所在層級的知識，再將後面的內容當作未來的升級地圖。 🌱 第一層：單次問答關鍵詞：臨時查詢｜工具使用者｜一問一答 這是大多數人剛開始用 AI 的樣子：打開 ChatGPT 或 Gemini，問一句「幫我寫篇貼文」、「幫我翻譯這段話」，AI 給你一個答案——然後結束。 💡 重點提示AI 在這層只是「工具」，不是夥伴。 📌【給新手的動手玩】練習：5分鐘打造你的第一個「文案助理」 目標： 建立一個能穩定產出符合你品牌風格貼文的 GPTs (需 ChatGPT Plus)。 打開工具： 前往 ChatGPT 的「探索 GPTs」頁面，點擊「創建 (Create)」。 設定指令 (Configure)： 在「指示 (Instructions)」欄位中，貼上下方的模板：1234# 角色你是一位資深的社群文案專家...# 任務當我給你一個[主題]時，請你按照以下SOP產出一篇完整的社群貼文... 測試與發佈： 滿意後儲存。恭喜！你已經成功踏入第二層。 你不再是臨時提問，而是建立了一個可重複使用的 AI 工作流程。 🧰 第二層：工作流交互關鍵詞：模板化｜任務助理｜SOP化 你是否覺得，每次和 AI 對話，都像在跟一個記憶力只有三秒鐘的新同事說話？你必須不厭其煩地重複你的背景、風格和要求。 第二層的核心，就是為你的 AI 打造一個「專屬大腦」或「長期記憶」。而目前最直觀的工具，就是 ChatGPT 的 GPTs (或 Gemini 的自訂指令)。 你在 GPTs 的「指示 (Instructions)」欄位裡所做的事情——定義角色、給予規則、設定輸出格式——本質上就是在建立一個專屬的溝通協定 (MCP)。在第二層，你不需要把它想得太複雜，可以把它理解成一份給 AI 的、不會被忘記的「角色設定＋工作手冊」。這份手冊，就是你們之間穩定協作的基礎。 第一層與第二層的具體差異： 特徵 (Feature) 第一層 (臨時問答) 第二層 (使用你的「文案助理GPT」) 你的操作 每次都要重複：「請扮演社群專家，用風趣語氣…」 直接說：「主題：AI協作」 AI 的表現 每次風格可能都不同，像在開盲盒 風格穩定、格式一致，永遠記得你的要求 效率 低，大量時間花在「解釋規則」上 高，所有時間都花在「核心任務」上 心態 你在「請求」AI 幫忙 你在「調用」一個你訓練好的助理 💡 重點提示第二層的本質，不是學會複雜的理論，而是善用 GPTs 這類工具，把你的經驗和要求「產品化」，讓 AI 成為一個真正懂你的專屬助理。 🧠 第三層：系統自動化關鍵詞：流程夥伴｜資料導向｜系統整合 第二層雖然高效，但它仍有一個瓶頸：你，依然是那個負責複製貼上的中間人。你需要手動從 Email 複製內容，貼到 GPTs，再把結果複製到 Notion 或 Slack。 第三層的核心，就是徹底消滅「複製貼上」這個動作。你不再是 AI 的使用者，而是 AI 工作流程的設計師。你透過 Make 或 n8n 這類視覺化自動化工具，將 AI 作為一個「超級員工」，整合到你現有的軟體流水線中。 一個具體範例：自動化處理客戶回饋 第二層的做法 (手動)： 收到新回饋的 Email 通知。 打開 Google Sheet，複製回饋內容。 切換到你的「回饋分析 GPT」。 貼上內容，等待 AI 分析總結。 複製分析結果。 切換到 Notion，新增一個項目。 貼上結果，手動加上標籤。 (…重複循環) 第三層的做法 (全自動)： 你設計一個 Make/n8n 流程，然後…就沒你的事了。 觸發 (Trigger)： 系統偵測到 Google Sheet 有新的一行。 動作1 (Action)： 自動將該行的回饋內容，連同你預設好的提示 (MCP)，一起發送到 OpenAI API。 動作2 (Action)： 接收 AI 返回的結構化分析結果（例如：情緒、摘要、標籤）。 動作3 (Action)： 自動在 Notion 中建立一個新項目，並將分析結果填入對應的欄位。 在這個過程中，AI 扮演的是一個被整合到流水線中的「流程節點」。流水線自動給它分配任務，它高效完成後，再交給下一個站點。 💡 重點提示第三層的本質，是將 AI 從一個需要你手動操作的「對話框」，變為一個可以被其他軟體自動調用的「超級 API」，徹底消除重複的複製貼上工作。 🚀 從第三層到第四層的關鍵跳躍：AI 何時學會「自己思考」？這正是整個 AI 協作地圖中最重要、也最容易混淆的區別。 一個比喻： 第三層的 AI 是「裝配線上的機器手臂」。它被精確地編程，在固定的時間、對固定的零件、執行固定的動作。它效率極高，但不會思考。 第四層的 AI 則是「工廠的總監」。你給他一個目標，他會自己去分析數據、調度流程、達成目標。 核心差異對照表： 特徵 (Feature) 第三層：系統化運作 第四層：自主代理 核心驅動力 流程驅動 (Process-Driven) 目標驅動 (Goal-Driven) AI 角色 流程中的「執行者」 流程的「規劃者」與「管理者」 工作流程 靜態的、預先定義的 (由人設計好每一步) 動態的、即時生成的 (由AI根據目標自行規劃步驟) 決策能力 ❌ 無 (只會執行被指派的單一任務) ✅ 有 (能自主規劃、選擇工具、拆解任務) 你的角色 你是「編劇」，AI 是聽話的演員 你是「製片人」(設定目標和預算)，AI 是能隨機應變的導演 所以，兩者最關鍵的差異在於「決策權」。在第三層，流程的每一步都由你定義；在第四層，你將規劃和執行的決策權下放給了 AI。 ⚙️ 第四層：自主智能介面化關鍵詞：流程驅動｜自主代理｜介面化｜Agent誕生 第四層的關鍵轉變在於 AI 開始擁有自主決策能力。但光有聰明的「大腦」還不夠，如何讓團隊成員或客戶也能輕鬆使用這個大腦？這就引出了第四層的另一大核心：「介面化」。 介面化：將 AI Agent 的能力「產品化」如果說自主代理是 AI 的強大引擎，那「介面化」就是為這台引擎打造方向盤和儀表板，將其封裝成一個可供人操作的互動式應用。 這條實踐路徑，恰好體現了在「快速實現創意」與「專業技術深度」之間的平衡： 想法驗證與原型設計 (Prototyping)：在正式打造應用前，可以利用像 Gemini Canvas 這樣的互動式空間，快速驗證 Agent 的流程與產出，形成一個可互動的「雛形」，專注於快速驗證創意。 互動式應用建構 (Interactive App Building)：此階段的核心，是採用 Vibe Coding 這類平台所代表的新範式：將 AI Agent 的能力「產品化」為一個互動式應用。這不僅僅是建立一個表單去觸發後端流程。它的概念是讓你能可視化地建構一個完整的前後端閉環：你可以設計一個操作介面 (Frontend)，並將介面上的按鈕或輸入框，直接與後端的 AI 工作流 (Backend Agents) 連結。使用者可以在這個你打造的 App 中，不僅啟動 Agent，更能即時看到 Agent 的執行進度、中間產出，並與之互動。這讓 AI 從一個黑盒子裡的「自動化腳本」，變成了使用者可以協作的、有具體形貌的「AI 工具」。 專業級 Agent 開發 (Professional Development)：對於追求更高自訂性與效能的開發者，Google AI Studio 的 Build 功能則提供了更底層的控制權。但這也意味著你需要開始思考更深層的技術問題，例如 API Key 的安全管理、雲端部署的架構、以及資安防護等專業知識。 💡 重點提示第四層的關鍵在於自主決策與介面化：不僅要讓 AI 能自主規劃與執行，還要透過互動式應用的建構，將這份強大能力「產品化」，讓更多人可以使用。 🌐 第五層：生態化協作關鍵詞：AI網絡｜持久化角色｜自我運行系統 如果說第四層是組建一支「AI 專案特種部隊」來完成特定任務，那麼第五層就是建立一家「AI 自動化運營公司」。 在這一層，AI Agent 不再是為臨時任務而生，而是擁有了持久化的崗位職責，形成一個能長期運行、甚至自我優化的商業生態系統。 一個具體範例：一個全自動的電商公司 市場分析 Agent (崗位：市場研究員) ：7x24 小時監控社群媒體和供應商數據，自主發現潛力爆款商品。 內容創作 Agent (崗位：行銷文案) ：一旦發現爆款，自動生成商品描述、廣告文案和社群貼文。 廣告投放 Agent (崗位：廣告投手) ：自動將內容佈署到各個廣告平台，並根據即時成效，自主調整預算和投放策略。 庫存管理 Agent (崗位：運營經理) ：監控銷售數據，當庫存低於安全水位時，自動向供應商下單補貨。 你的角色 (崗位：CEO) ：你只負責設定最高階的戰略目標（例如「本季利潤提升15%」），並審視整個系統的最終報表。日常的運營決策，都由這個 AI 組織自主完成。 第四層與第五層的本質區別： 特徵 (Feature) 第四層：自主代理團隊 (Agent Team) 第五層：AI 生態系統 (AI Ecosystem) 規模 專案級 (Project-level) ：為完成一個特定目標而存在 組織級 (Organizational-level) ：為實現一個長期商業目標而存在 Agent 壽命 任務導向，臨時性：任務結束，團隊可能就地解散 角色導向，持久性：Agent 擁有固定崗位，長期在線履行職責 協作模式 線性或簡單分支流程：更像一個精心編排的劇本 複雜、非線性的網絡化協作：各部門 (Agent) 之間動態觸發、互相溝通 優化方式 人類手動調優流程：你需要覆盤並修改 Agent 的工作流程 系統具備自我學習與優化能力：例如廣告 Agent 能根據 ROI 自主優化策略 你的角色 專案經理 (Project Manager) 系統架構師 / CEO (System Architect / CEO) 💡 重點提示第五層的本質，是從「管理AI專案」轉變為「設計一個能自我運行的AI組織」，你的角色也從執行者和管理者，變成了整個生態的架構師。 💡 踏上 AI 協作之路的常見問答 (FAQ)我只是個普通上班族，追求到第四、五層有意義嗎？我的「甜蜜點」在哪？ 對 80% 的非技術專業人士來說，學習的甜蜜點在於「精通第三層」。因為它提供了最高的投資回報：你可以用 Make 或 n8n 等無程式碼工具，將大量重複、瑣碎的工作自動化，而無需投入不成比例的學習成本。 要達到更高層級，每個月的「訂閱預算」大概是多少？ 可以這樣估算： 第二層： 約 $20 美金/月（如 ChatGPT Plus 訂閱）。 第三層： 約 $20 - $50 美金/月（包含核心 AI 訂閱 + 自動化工具入門方案）。 第四、五層： 約 $50 - $500+ 美金/月，此時 AI 已是商業基礎設施。 什麼是 MCP (模型上下文協定)？它跟這五層有什麼關係？ MCP 的概念會隨著你的層級提升而深化。 在第二層， 你可以把它理解成一份給 AI 的「角色設定＋工作手冊」。 在第三層以上， 它的技術本質——「標準化的AI與外部工具和數據連接及交互協定」——才真正顯現出來。它是實現穩定、可擴展的 AI 應用的基礎架構。 進化路徑： 你手動定義 MCP (第二層) → 系統自動生成 MCP (第三層) → Agent 自主生成並傳遞 MCP (第四層) → MCP 成為整個生態系統的標準溝通協定 (第五層)。 🗺️ 結語：從「用AI」到「和AI共事」當我們從第一層一路走到第五層，AI 不只是你的工具，而成為你的「夥伴」、「團隊」甚至「生態」。 你不需要一口氣到第五層，但你可以從現在開始： 動手建立你的第一個 GPTs，實踐 AI 助理（第二層）。 嘗試用 Make 或 n8n 把 AI 串進你的工作流（第三層）。 探索將你的流程「產品化」為一個互動式應用（第四層）。 就像打造自己的賈維斯一樣，你從第一個鋼鐵人原型開始，一步步擁有屬於你的 AI 軍火庫。 💡 一句話總結：「第一層你在問AI，第二層你在教AI，第三層AI幫你做事，第四層AI自己行動，第五層AI彼此協作。」 而理解這五層，就是踏入 AI 協作時代的起點。

想先看原文細節的話，可以去這篇文章閱讀：低成本自動化線上課程銷售 — Portaly + YouTube 在數位課程銷售領域，許多講師與創作者都希望能用「最低成本」完成課程銷售流程。由於將本求利，很多人會把常用的一頁式銷售網站 1shop 拿來應用。雖然它本質上是電商用平台，並不是專門為開課設計的，但它擁有成熟的金流模組與行銷工具。對於許多剛起步的講師或一人公司來說，知識變現的核心考量就是「如何讓利益最大化」。 在數位課程銷售領域，「最低成本」是許多創作者的首要考量，但這絕非唯一指標。一個好的平台，除了幫你省錢，更應該符合你的個人品牌調性與長期經營策略。 本文將跳脫單純的利益導向，從創作者類型、行銷模式、多元變現等角度，為您提供 Portaly 與 1shop 更全面、更中立的深入比較。 方案一：Portaly — 為「個人品牌」而生的整合方案Portaly 的核心定位是「創作者經濟」的整合入口，而不單是一個銷售頁。它的設計哲學是讓創作者在一個頁面上，就能完成品牌展示、內容聚合、粉絲互動與多元變現。 Portaly 的獨特優勢1. 極致簡潔與品牌形象對於許多藝術家、設計師或內容創作者來說，時間精力應該花在「創作」本身，而非研究複雜的後台。Portaly 的最大優勢在於 5 分鐘內就能打造出一個極具質感的個人頁面，這個頁面本身就是你的線上名片，完美整合社群連結、作品集與銷售項目，品牌感遠優於傳統的電商銷售頁。 2. 多元變現模式整合除了賣單堂課程，Portaly 讓你輕鬆實現多元化收入： 數位商品： 販售電子書、模板、圖檔等。 一對一諮詢： 直接在頁面上預約並銷售你的時間。 輕量級訂閱/贊助： 讓鐵粉可以透過小額、持續的支持來換取專屬內容，建立更深的連結。 這種一站式的整合，讓粉絲能在同一個地方獲得你的所有服務，體驗流暢。 3. 更適合社群行銷的模式如果你的主要流量來自 Instagram、TikTok 或 Facebook，Portaly 的「link-in-bio」模式會是絕佳的行銷工具。粉絲從你的社群主頁點進來，看到的是一個清晰的品牌入口，而非一個目的性過強的銷售頁，這有助於降低防備心，引導他們探索你的不同產品。 Portaly 的缺點 抽成偏高： 約 18% 的抽成 + 金流費，對於高單價或高銷量的課程來說，成本壓力確實較大。 行銷工具較陽春： 缺乏如 CRM、A/B Test、強力促銷模組等進階電商行銷功能。 📌 本段重點：Portaly 適合重視品牌形象、追求快速上架的創作者。它將課程、諮詢、訂閱等多種變現方式整合在一個精美頁面，特別適合以社群媒體為主要流量來源的使用者。其核心代價是較高的交易抽成。 方案二：1shop — 為「銷售轉換」而生的電商方案1shop 的核心是電商，它的一切設計都圍繞著「如何提升轉換率與客單價」。它是一個強大的銷售機器，特別適合目標明確、希望將流量變現效率最大化的使用者。 1shop 的核心優勢 極低的交易成本： 無月費方案僅收 1% 成交費，在成本上幾乎無可匹敵。 成熟的金流與行銷模組： 支援多種付款方式，並內建 CRM、分眾行銷、優惠券、加價購等專業工具，能有效刺激銷售。 數據追蹤與優化： 可輕鬆埋設各種追蹤碼，方便進行廣告成效分析與再行銷，適合數據驅動的營運模式。 高擴充性： 可搭配 LINE 官方帳號等工具，建立完整的行銷漏斗與自動化流程。 1shop 的缺點 品牌感較弱： 頁面設計以「商品銷售」為導向，較難營造個人品牌氛圍。 設定相對複雜： 雖然是一頁式網站，但後台功能繁多，對於技術新手仍有一定學習曲線。 功能單一化： 主要聚焦在「賣商品」，若要實現訂閱或諮詢等服務，流程上不如 Portaly 直覺。 📌 本段重點：1shop 是一套為「銷售轉換」而生的電商工具。其最大優勢在於極低的抽成與專業的行銷功能，適合想規模化經營、透過數據分析來提升利潤的課程講師或商家。它更像一個銷售機器，而非個人品牌頁面。 總結比較：你該怎麼選？與其問哪個平台「比較好」，不如問哪個平台「比較適合現在的你」。 比較維度 Portaly 1shop 目標客群 內容創作者、藝術家、社群影響者 課程講師、電商賣家、行銷人員 主要優勢 品牌形象、快速上手、多元變現整合 低成本、高轉換率、專業行銷工具 收費模式 較高抽成 (約 18%) 極低抽成 (1%) 或固定年費 行銷重點 社群流量承接、粉絲經營、品牌展示 廣告投放、數據分析、銷售漏斗 適用情境 剛起步，想快速驗證市場的創作者 專注於規模化課程銷售的講師 需要整合諮詢、訂閱等多種服務 追求利潤最大化、擅長數據分析者 重視個人品牌形象與美感 需串接 LINE 等工具做深度會員經營 情境應用：我到底適合哪一個？讓我們透過幾個虛擬人物的案例，看看他們會如何選擇。 情境一：副業探索的設計師「小雅」 背景： 上班族 UI 設計師，想利用下班時間經營個人品牌，分享設計知識，偶爾賣一些自己做的模板和一小時的作品集健檢服務。 需求： 快速、好看、低維護成本的個人頁面，不想花時間研究金流或複雜設定。 最佳選擇： Portaly。她可以在 10 分鐘內建立好品牌頁，整合 IG 連結、作品集，同時上架課程、模板和諮詢服務。雖然抽成較高，但在銷售量不大、時間更寶貴的初期，Portaly 為她節省的心力成本遠大於金錢成本。 情境二：全職的理財講師「李老師」 背景： 專職線上課程講師，主力課程單價 $8,000 元，每月穩定帶來數十位學員，並且會投放廣告來擴大招生。 需求： 盡可能降低交易成本、有效追蹤廣告成效、方便管理學員名單進行再行銷。 最佳選擇： 1shop。對李老師而言，每筆交易省下的 17% 抽成（相較於 Portaly）是極大利潤。他需要 1shop 強大的數據追蹤功能來優化廣告預算，並利用 CRM 系統來經營學員社群、推廣進階課程，實現利益最大化。 情境三：多角化經營的健身教練「阿文」 背景： 小有名氣的健身教練，在社群上擁有不少粉絲。他有免費的教學影片、販售單次的飲食菜單，還有一個高單價的「八週線上改造計畫」。 需求： 一個能整合社群的品牌中樞，同時也需要一個能高效銷售高價課程的管道。 最佳選擇： 混合使用。阿文可以使用 Portaly 作為他社群主頁的「link-in-bio」連結，粉絲點進來可以看到他的所有免費資源、聯繫方式，並購買低單價的飲食菜單。而當要推廣高單價的「八週改造計畫」時，他可以從 Portaly 頁面連結到一個專門用 1shop 打造的銷售頁，享受其低抽成和強大促銷功能，達成完美互補。 常見問答 (FAQ)Q1：這兩個平台負責寄存我的課程影片嗎？不，兩者都不負責。Portaly 和 1shop 主要處理的是「銷售」和「授權」環節。課程影片本身，你仍然需要上傳到 YouTube (設定為不公開) 或 Vimeo (需付費版)，再將影片連結提供給付費學員。你也可以搭配 Google Classroom 來做更完整的課程管理。 Q2：如果我的課程單價很高，Portaly 的高抽成是不是完全不用考慮了？不一定。如果你的高價課程是「服務性質」極強的項目（例如：高強度教練課、一對一深度諮詢），且極度依賴你的「個人品牌魅力」來成交，那麼 Portaly 精美的頁面和流暢的體驗可能依然有其價值。但如果純粹是影片課程，且銷售量較大，那麼 1shop 或其他低抽成平台在成本上會更具優勢。 Q3：我剛開始，完全沒有預算，哪個真的最省？如果你預期「短期內一筆訂單都沒有」，那麼兩者都是 0 成本。但只要你開始有「第一筆」訂單，1shop 的無月費方案 (1% 抽成) 就會比 Portaly (約 18% 抽成) 更划算。從第一塊錢的淨利潤來看，1shop 是絕對領先的。 最終建議 選擇 Portaly 的你，可能更像是一位「創作者」：你追求的是快速將你的才華與知識變現，不想被複雜的技術設定所困擾。你重視與粉絲的連結，希望在一個統一的頁面上展現你的多面向，收入來源也不僅限於課程。對你而言，時間與心力成本，遠比金錢成本重要。 選擇 1shop 的你，可能更像是一位「經營者」：你將線上課程視為一門生意，目標是透過精準的行銷與數據分析來擴大營收。你願意投入時間研究後台，設定最佳的銷售流程來追求最高的轉換率與利潤。對你而言，每一分錢的成本效益，都是決策的關鍵。 兩者都是優秀的工具，但解決的是不同層面的問題。釐清你的核心目標，就能做出最適合的選擇。

想開設自己的線上直播課程來變現專業知識，卻覺得要上架到 Hahow、YOTTA 等大型平台門檻太高？或者，你不想花費心力自己串接 LINE 官方帳號、開發聊天機器人，更不想每天都耗費時間在「學員匯款、回報帳號後五碼、人工對帳」這種繁瑣的循環中嗎？ 其實，對於獨立講師和小型創作者來說，存在一個更聰明、更輕量化的最佳開課決策。 這套方法就是利用 Portaly 的便捷金流與 YouTube 的隱私設定組合，讓你用最低的前期投入成本，打造一套幾乎全自動的收費、上課、觀看回放的完整流程。如果想進一步增加學員的互動性與歸屬感，還可以無痛整合 Google Classroom。 接下來，我們將一步步拆解這個高效的線上課程銷售流程。 🚀 第一步：如何使用 Portaly 建立收費入口？首先，我們需要一個處理金流的工具。 在 Portaly 建立「產品/課程」頁面： 填寫課程基本資訊：課程名稱、舉辦時間、內容簡介、課程價格。 設定付款方式：Portaly 支援信用卡等多種方式，方便學員支付。 完成後，你會獲得一個專屬的「付款連結」。 費用結構解析（重要更新）： Portaly 的費用並非一般認知的 2-3% 金流費，而是由「系統抽成」和「附加費用」組成，總費用佔比較高，規劃定價時務必將此成本計入。 根據官方資料，個人帳戶的費用結構大致如下： 系統抽成費：依會員等級而定，例如「基本會員」為 **12%**。 附加費用：包含電子發票開立與金流串接服務費，約 **6%**。 總計費用：對基本會員而言，總抽成約為 **12% + 6% = 18%**。 註：此費率為撰文當下資訊，最新且最準確的費率請務必以 Portaly 官方網站公告為準。 👉 學員付款後，Portaly 會自動記錄付款成功，你完全不需要手動對帳。 第二步：設定自動化付款成功通知當學員付款成功後，我們需要自動化地將後續資訊傳達給他們。 利用 Portaly 的「通知/整合」功能： 你可以串接 Zapier / Make / Webhook 等自動化工具。 設定流程：當學員付款成功時 → 自動寄送 Email（或 LINE 訊息）。 信件內容應包含：直播課程連結 以及 收集 Gmail 權限的表單連結。 替代方案： 如果不想設定串接，也可以簡單地利用 Portaly 的「付款成功頁」，在頁面上直接顯示下一步指示。 第三步：建立與進行線上直播課程選擇你熟悉的直播工具來進行教學。 使用 Zoom / Google Meet / StreamYard 開設直播課程： 將直播的會議連結，放在上一步設定的自動化通知信件中。 學員在課程時間到時，直接點擊連結即可進入教室上課。 第四步：如何設定 YouTube 課後回放影片權限？課程結束後，提供回放是提升課程價值的關鍵。根據你的需求，可以選擇兩種不同的隱私設定。 方案一：最高安全性的「私人 (Private)」影片如果你最重視影片的安全性，不希望連結外流後被任何人觀看，請使用此設定。 將課程錄影檔上傳至 YouTube，影片隱私設定為「**私人 (Private)**」。 在「分享」選項中，找到「邀請」功能，將預先收集到的學員 Gmail 帳號逐一或批次加入。 優點：只有被你授權的 Google 帳號才能觀看，即使連結被分享出去也無效。 限制：此方式無法與 Google Classroom 整合。 方案二：整合 Classroom 使用的「不公開 (Unlisted)」影片如果你計畫使用 Google Classroom 來做課程管理與互動，必須使用此設定。 將課程錄影檔上傳至 YouTube，影片隱私設定為「**不公開 (Unlisted)**」。 優點：影片不會出現在 YouTube 搜尋結果中，只要有連結的人就能直接觀看，方便整合進 Google Classroom。 風險：如果學員將連結分享給非付費者，對方也能觀看。 完整流程總覽：從付款到回放 學員點擊 Portaly 連結付款。 Portaly 自動寄送 Email / LINE 通知信（內含直播連結與 Gmail 收集表單）。 直播課程結束後，你將錄影上傳至 YouTube（根據需求選擇私人或不公開）。 如果是「私人」，則將學員 Gmail 加入觀看名單；如果是「不公開」，則直接取得影片連結。 將回放連結透過 Email 或 Google Classroom 提供給學員。 ✨ 進階應用：結合 Google Classroom 增加學員互動重要前提：若要將 YouTube 影片整合進 Google Classroom，影片權限必須設為「不公開 (Unlisted)」。 如何操作：建立一個 Google Classroom 課程，邀請所有付費學員加入。在「課堂作業」或「訊息串」中，貼上你設為「不公開」的 YouTube 影片連結。 優點：可以集中管理課程資料、發布公告、解答學員問題，創造更好的學習氛圍。 參考資料：若對 Google Classroom 的基本操作不熟悉，可以參考這份 Google Classroom 操作手冊。 🎯 這個流程的核心優點是什麼？ 免對帳：金流全部自動化處理，省下大量人工核對時間。 無固定月費：採用按成功交易抽成的模式，沒有營收時就沒有固定成本。 彈性高：可根據安全性需求，在「私人」與「不公開」設定之間自由選擇。 學員體驗佳：整個流程如同購買電影票，從付款到觀看回放，形成一個完整的閉環。 💡 常見問答 (FAQ)Q1：如果學員付款的 Email 和用來觀看回放的 Gmail 不一樣怎麼辦？最佳解法是在自動化通知信件及 Gmail 收集表單中，用粗體字明確提醒學員：「請務必填寫您登入 YouTube 使用的 Gmail 帳號，以確保能順利觀看回放影片。」 Q2：我應該用「私人」還是「不公開」？它們有什麼不同，又該如何選擇？這取決於你的安全性與便利性權衡： 選擇「私人 (Private)」：當你最在意影片不被外流，且不需要使用 Google Classroom 等平台整合時。安全性最高。 選擇「不公開 (Unlisted)」：當你需要將影片嵌入 Google Classroom，或希望學員能最方便地觀看時。若要用 Google Classroom，只能用此選項。 Q3：學員付的款項，多久會進到我的銀行帳戶？根據 Portaly 官方說明，請款流程如下： 結算：每月底結算當月帳款。 申請：次月的 15 日至 20 日之間，開放提款申請。 撥款：款項將於同月的 26 日至 28 日完成撥款。 手續費：單次請款金額若低於 $5,000 元，需額外扣除手續費 $100 元。 Q4：Portaly 的總手續費為何這麼高？跟一般金流的 3% 差在哪？一般聽到的 2-3% 是純粹的「金流處理費」（例如信用卡公司收取的費用）。Portaly 作為一個平台，其較高的總費用（例如 18%）除了包含前述的金流處理費外，還涵蓋了以下平台服務： 平台系統維護與開發費。 代開電子發票的服務與稅務成本。 簡易的銷售頁面建置功能。 金流與訂單管理後台。 簡單來說，你支付的是一個整合式服務的費用，而不僅僅是處理付款的費用。 總結：給獨立講師的開課決策分析對於許多知識創作者而言，「自己架設一個功能齊全的開課平台」是一個美好但遙遠的夢想。這背後不僅是高昂的開發成本，更包含了後續持續的系統維護、金流串接、資安維護等看不見的心力。 本文提出的 「Portaly + YouTube」工具組合，正是在這樣的背景下，為你提供一個務實、低前期風險的起點。 專注核心價值：你不需要懂程式碼，也不需要處理繁瑣的行政。這套流程讓你將 100% 的精力專注於最有價值的事情上：打磨課程內容、提升教學品質、以及與學員互動。 成本效益分析：雖然交易抽成費率較高，但優點是沒有前期建置成本與固定月費。只有在真正產生營收時，才需支付平台服務費。這讓你可以在沒有資金壓力的情況下，輕鬆驗證市場對你課程主題的反應。 敏捷的起步：與其花費數月時間籌備一個完美的平台，不如用幾天時間搭建好這個輕量化流程，快速推出你的第一堂課。先求有，再求好，從市場的回饋中不斷迭代。 總而言之，與其等待一個完美的時機或完美的平台，不如從現在就開始。利用這些唾手可得的成熟工具，組合出最適合你現階段需求的開課流程，才是踏出知識變現第一步最聰明的決策。