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30秒內說服主管:流傳於牛津大學的「IREP法」

2017-01-25 整理‧撰文 高士閔
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電梯簡報,就是利用主管在電梯裡無法做別的事情時,只能聽你說話,進而被你說服的方法。但由於搭乘電梯的時間通常不到30秒,所以如何「簡潔有力」就是關鍵。

然而,牛津大學比較悲劇,裡面多數老建築是沒有電梯的。所以研究生只能另闢蹊徑,利用英國人愛喝茶的習慣,在教授們喝茶時去請教問題。

想當然爾,休息時間被打擾,跟電梯裡不得不聽人講話是不一樣的。所以牛津人只能將電梯簡報做進一步提升,創出「IREP法」。

先從結論說起,再說明得出結論的理由及根據,然後舉出具體事例佐證,最後再強調一次結論

I 是 Issue 的 I,開門第一句先說「主張」

被打擾一定很不開心,此時第一句話就得引起對方興趣,讓人想知道為什麼你是這樣以為的。所以請先以簡潔明瞭的「總結性方式」,表達自己的中心「思考」或「主張」。

比方說:
「A方案和B方案都很有希望出線,但我贊成A方案。」
「我贊成同性婚姻合法化。」

R 是 Reason 的 R,第二句說支持結論的「根據」

接下來,對方一定會問你「憑什麼這樣認為?」,所以你得端出足以支持主張的「根據」和「理由」。

然而,不是任何理由都能成為根據,毫無根據的主張,不過是個人感想或印象。能夠成為「根據」的,必須像下面這樣的內容:

  1. 學術書籍或論文
  2. 憑藉學習得來的知識
  3. 他人的建議、見解
  4. 資料、數據、統計數字等客觀資料
  5. 自己的親身體驗
  6. 對方的親身遭遇、經驗
  7. 周遭的環境、方針

不過舉出根據時,還得觀察當下處於在什麼環境。假設參加的是學術會議,卻用「根據自己的實際經驗」作為根據,就很難得到認可。所以請先依據場合好好整理自己的「根據」吧。

E 是 Example 的 E,第三講出「實際案例」

許多人講的根據會像這樣:「因為結婚率降低與晚婚等原因,造成太晚生小孩或不生小孩得比例年年提高。」表面上聽起來邏輯是正確的,但卻沒有「背景」、「前因後果」或「資料來源」等,不免讓聽的人感到疑惑。

此時,可以考慮引用一些數據,像是「根據厚生勞動省的資料,日本人首次結婚的平均年齡,在1975年女生為24.7歲,男生27歲。但到2000年時,女生上升到27歲,男生則為28.8歲。」

具體例證,尤其以「資料、數據」特別具有客觀性,如何能順便附上資料來源,幾乎在任何場合都能發揮高度說服力。

P 是 Point 的 P,最後重複「結論」

最後,再將結論(主張)重複一次,確保自己想傳達的資訊,已確實傳遞。

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攝影 / 賀大新

消滅「手動」的煩人庶務!掌握 Vibe Coding 三原則:一天做完8件事,保留更多時間給自己

2025-08-18 林柏源
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8 年前,中文系出身的 Webbrain AI 共同創辦人 Sofia 決定嘗試學 Python。當時,她滿懷期待地報名了線上課程,卻在最基本的環境設定就被卡住。只為了跑出一行「Hello World」(程式設計的第一個小測試,代表環境設定成功),她耗掉兩周時間,卻什麼都看不懂。

終於,她選擇放棄。這段經驗,成了她心裡的陰影 ——「學程式」,似乎是文科生跨不過的鴻溝。

好消息是,近年生成式 AI 的出現,徹底改變了她的想法。也為許多文科人才,開啟 Coding 的新可能。

文科人才正在起飛!掌握3原則,用 Vibe Coding 解決煩人庶務、開啟全新機會

Sofia 回憶,第一次透過自然語言指令,讓 AI 生成並運行一段程式碼時,她驚訝地發現:原來語言本身,就是最強大的程式能力。 而這,便是 Vibe Coding 的核心:只要能清楚描述需求,就能讓 AI 自動產出可部署的程式模組。

Sofia 的第一個 Vibe Coding 專案,就是解決工具切換後的難題。公司決定「全面匯入 AI」後,原本依賴 Asana 的行銷工作流被撤換,她必須在 Google Workspace 裡重新建立流程。過去,四面八方的訊息透過 Asana 自動化分類;但現在,這個系統不見了。

總不能每天人工去翻吧?於是,她透過 Google Apps Script,把 Email、網站表單、社群訊息通通接到 Google Chat 的同一個 Space;接著,再用 OpenAI 的 API 自動產生摘要,判斷訊息是否有用,甚至幫忙過濾掉 spam。

結果,團隊能更快聚焦在真正需要回覆的訊息上。當訊息一口氣變得清爽、只剩下真正需要處理的內容時,大家都鬆了一口氣。這就是 Vibe Coding 的 first win —— 一個小小的腳本,馬上把混亂變有序,省下無數零碎時間,也讓團隊第一次真切感受到 AI 的威力。

這段經驗讓她體會到,寫程式的重點不在語法,而是 Prompt 是否說得清楚:要處理什麼情境、要完成什麼任務、最後要輸出到哪裡。 這三個原則,看似簡單,卻是文科生最能駕馭的地方。因為核心並不是「會不會寫程式」,而是「能不能清楚表達需求」。

關鍵原則 Prompt 說明 Sofia 的案例
明確情境 先描述清楚工作場景 客服訊息分散,需要集中管理
清楚任務 指定 AI 要完成的具體工作 自動分類、產生摘要、先擋掉垃圾訊息
具體輸出 說明要在哪裡、以什麼形式落地 生成能在 Google Apps Script 部署的程式碼

「你不需要完全看懂所有程式碼,只要理解哪個 function 代表哪段邏輯,剩下的 debug 都交給 AI 來解決。」

不事事求人、用說的就能寫程式!一套「工具箱思維」讓專業被看見

原來,Vibe Coding 的主要進入門檻,是透過自然語言把「需求」講清楚。想清楚這一點,或許會讓許多文科生豁然開朗:寫程式不再是懂 Code 人的專利,而是人人能擁抱的新機會。

Sofia 比喻,AI 像是永不翻白眼的同事,不管問題多「笨」,都能耐心回答。過去學 Python 時,複雜的設定和艱澀的邏輯讓她挫敗,即便找到同事請益,也會擔心打擾對方。

如今,AI 能直接協助 debug、解錯誤訊息,讓學習過程變得安全而有信心;這種分工方式,也讓她更快跟上公司的全 AI 浪潮。「AI 幫我解決了寫 Coding 會遇到的基礎、初階問題,真正無法解決時再請人協助。」

有了幾次成功經驗了後,她進一步建立了一套自己的「Vibe Coding 工具箱」。在她眼裡,每一個 AI 模型、每一個小工具,就像是工具箱裡的不同零件 —— 有的擅長生成文字,有的擅長寫程式,有的更適合做跨平台整合。關鍵不是死守一個工具,而是懂得比較、測試,找到最適合自己工作的組合。

這樣的「工具箱思維」,也成為她在 《職場必備 Vibe Coding 實作課》 微型線上課的設計核心。在微型線上課裡,Sofia 會帶著你親手打造屬於自己的工具箱:

  • 學會怎麼描述需求,挑對 AI 模型來產出成果
  • 學會用 Google Apps Script、各種小模組,把工作瑣事自動化
  • 實作成果可應用在職場中,包括團購表單、名片掃描小幫手、互動提案網站、導購產品頁面
  • 獲得示範成品,直接套用整理過後的程式碼,小幅修改就能上線

Vibe Coding 不只是 Prompt 技巧,而是一個讓你能靈活組裝的工具箱。當這個工具箱在你手裡,你就能在職場裡隨時拿出最合適的解法,讓你的專業被看見。

省下更多時間給更重要的事!效率鬼速提升,5 分鐘就看見成果、展現專業

Sofia 說,自從兩年前開始用生成式 AI 幫忙處理日常工作後,時間大幅縮短。過去需要一周完成的 8 件事,如今一天就能完成;這讓她能把更多心力投入到行銷策略規劃上,而不是被重複性的貼文、報表埋沒。

效率好壞,往往是團隊能否成功推進多個專案的關鍵。台灣不少公司人力有限,卻要同時承擔策略與執行。能善用 AI,才有餘裕專注在最有價值的部分。

或許你也曾經覺得,Coding 離自己很遠;或許你也像 Sofia 一樣,曾經被複雜的語法和環境設定嚇退。但現在,新的機運之門已經打開了。

在這個 AI 時代,別再把自己鎖在 PPT 和文件裡。勇敢試試 Vibe Coding,讓你的文字與想法,成為世界看見你的舞台。

《職場必備 Vibe Coding 實作課》

資料來源: 《職場必備 Vibe Coding 實作課》 微型線上課、數位關鍵字 EP 192. 文組人也能上手的 Vibe Coding!AI 如何協助行銷人員解決重複性工作

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