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開會嗰陣你係咪咁:一邊聽一邊搏命抄,抄抄下漏咗句「呢樣你跟返」——散會之後問返,個個都話:「吓?邊個負責㗎?」🤷我哋而家開會,係一個字都唔抄嘅。開會前喺 Notion 撳一下,佢就自動聽、自動筆記。開完會,攤喺你面前嘅係:成份會議摘要、討論...
25/08/2026

開會嗰陣你係咪咁:
一邊聽一邊搏命抄,抄抄下漏咗句「呢樣你跟返」——
散會之後問返,個個都話:「吓?邊個負責㗎?」🤷

我哋而家開會,係一個字都唔抄嘅。
開會前喺 Notion 撳一下,佢就自動聽、自動筆記。
開完會,攤喺你面前嘅係:
成份會議摘要、討論重點、邊個負責邊樣嘢——列晒。
(呢個功能,就係帖 5 我哋建議直上 Business plan 嘅最大原因。)

但真正嘅魔法喺後面。
開完會,同 AI 講多一句:
「將啲 action items 入落我個任務櫃,負責人同死線都填埋。」
會議變任務,自動入櫃,冇嘢會跌落地。

最後留一個尾巴:
你而家有客戶櫃、任務櫃、會議紀錄……
其實啲櫃同櫃之間,係可以互相拖手仔嘅——
客戶連住會議,會議連住任務。
一連起上嚟,就唔再係「筆記」咁簡單。
呢個局,我留返落嚟先拆。下一篇,先陪你行返轉頭,睇下你已經行咗幾遠。✨

📌 口訣:開會齋傾,紀錄佢寫。

✨ 今篇送你嘅 AI 指令(copy 得):
「幫我將呢份會議紀錄入面嘅 action items,入落我個任務資料庫,每一項填埋負責人同死線。」

#會議紀錄 #第二大腦 #生產力工具

呢個場景你可能好熟:去完交流會,收咗成疊卡片,返到公司放喺枱角,話「遲啲先入」。一個月後——邊張卡係邊個?點解會有佢張卡?完全冇印象。😅以前嘅做法:的起心肝,逐張睇、逐個字打入 Excel。打到第十張已經開始懷疑人生。而家嘅做法,三步:1....
20/08/2026

呢個場景你可能好熟:
去完交流會,收咗成疊卡片,
返到公司放喺枱角,話「遲啲先入」。
一個月後——邊張卡係邊個?點解會有佢張卡?完全冇印象。😅

以前嘅做法:的起心肝,逐張睇、逐個字打入 Excel。
打到第十張已經開始懷疑人生。

而家嘅做法,三步:
1. 攞部電話,影低張卡片(記得影清楚啲字!)
2. 掉入 Notion
3. 同 AI 講:「幫我將呢張卡片嘅資料,入落我個客戶櫃——公司名、人名、職位、電話、電郵,逐欄擺好。」

影 20 張,就係 20 張自動入晒。
你由「人肉打字機」,變返做「決定入邊個櫃」嘅人。

呢招唔止限於卡片:
白板 brainstorm 完?影低佢,叫 AI 變返做文字紀錄。
紙本表格、報價單、單據?一樣得。
AI 係有眼睛嘅——睇得明你影嘅嘢。👀

📌 口訣:影低佢,唔使打。

✨ 今篇送你嘅 AI 指令(copy 得):
「呢張相係一張卡片,幫我將入面嘅公司名、人名、職位、電話、電郵抽出嚟,入落我個客戶資料庫。」

下一篇:開會連筆記都唔使抄——真係一個字都唔使。

#第二大腦 #生產力工具

AI 再強,都要問:邊個有權按掣?今個星期三件 AI 大事,表面上一件講網絡安全、一件講企業權限、一件講生物研究;其實都在問同一條問題:能力升級之後,治理有冇一齊升級?1️⃣ OpenAI:Astra 可能觸及「關鍵級」網絡能力OpenAI...
20/08/2026

AI 再強,都要問:邊個有權按掣?

今個星期三件 AI 大事,表面上一件講網絡安全、一件講企業權限、一件講生物研究;其實都在問同一條問題:能力升級之後,治理有冇一齊升級?

1️⃣ OpenAI:Astra 可能觸及「關鍵級」網絡能力
OpenAI 8 月 7 日表示,未發布模型 Astra 的初步評估顯示 agentic coding 同網絡安全能力大幅提升,目前仍不能排除已達 Preparedness Framework 的 Critical 門檻。公司暫停未符合新安全控制的相關內部活動,並加強隔離測試、工具與網絡權限、監控及外部評測。

最重要唔係模型有幾勁,而係能力一過界,研發流程真係要識得減速。

AE 解讀:做企業 Agent,都應該先定能力分級、可用工具、人工中止點同異常監控,唔好等出事先補權限。

2️⃣ GitHub:Copilot 權限可以按團隊分層
GitHub 8 月 3 日更新 enterprise managed settings,企業可以在中央基線之上,按 enterprise team 配置模型、bypass permissions、plugins 同 marketplaces。

換句話講,公司導入 AI 唔再只得「全開」或「全關」。受訓團隊可以先試新能力,其他人沿用保守設定,關鍵合規規則仍然鎖實。

AE 解讀:學校、企業同 NGO 都可以借用同一個做法,按角色、培訓程度同工作需要逐級開放 AI。

3️⃣ Evo:AI 設計出 16 種可運作新噬菌體
8 月 6 日刊於《Science》的研究中,Stanford 與 Arc Institute 團隊用生成式基因模型 Evo 設計候選基因組;285 個合成候選之中,16 個形成能感染細菌並繁殖的噬菌體。

研究只處理感染細菌的系統,亦避開已知人類病原體資料,所以唔等於 AI 已能製造人類病原體。但它證明了:生成式 AI 已由「建議序列」走到「功能實驗驗證」。

AE 解讀:AI 教育唔可以只教點用,亦要教資料邊界、審批、雙重用途風險同「邊啲事唔應該自動化」。

📌 口訣:能力愈高,權限、驗證同責任邊界愈要清楚。

三件事之中,邊一件最值得你帶返公司、學校或團隊討論?

來源:OpenAI(2026-08-07)、GitHub Changelog(2026-08-03)、Science/Stanford/Arc Institute(2026-08-06)

每次企業培訓去到呢個示範,成間房都會靜低一兩秒。然後先至有人細細聲:「吓,咁就得?」我哋對住 Notion,講咗一句:「幫我建一個客戶管理資料庫,要有公司名、聯絡人、電話、上次跟進日期、跟進狀態;狀態分『傾緊』『報咗價』『成交』『暫停』。」...
18/08/2026

每次企業培訓去到呢個示範,成間房都會靜低一兩秒。
然後先至有人細細聲:「吓,咁就得?」

我哋對住 Notion,講咗一句:
「幫我建一個客戶管理資料庫,要有公司名、聯絡人、電話、上次跟進日期、跟進狀態;狀態分『傾緊』『報咗價』『成交』『暫停』。」

唔使十秒。
成個櫃起好晒——欄位有齊、選項有齊、連顏色都執埋。🤯

以前?開個表、逐欄 set、逐個選項加、加完仲要諗 view——
唔識就上網搵教學,睇完都未必敢郁手。
所以好多人一直以為:「資料庫呢啲嘢,我學唔識㗎啦。」

但真相係——你從來都唔需要「識砌」。
你只需要講得出:你想追啲乜。

記唔記得帖 4 講過?
Notion 嘅上限,唔係佢嘅功能,係你嘅想像力。
你想像到嘅系統,只要講得出口,佢就起得出嚟。

📌 口訣:你出把口,佢出雙手。

✨ 今篇送你嘅 AI 指令(copy 得,照住改):
「幫我建一個___資料庫,要有___、___、___呢幾個欄位;狀態分___、___同___。」
套落你自己嘅場景:如果你係補習老師,就用「學生名單、科目、級別、上堂時間」;做活動嘅就用「活動報名、參加者、聯絡、繳費狀態」——乜都得。

下一篇:連打字都慳埋——影張相就得。📸

#資料庫 #第二大腦 #生產力工具

教企業培訓教得多,我哋發現一件事:學員唔係學唔識 Notion,係俾「要學嘅嘢好似好多」呢個感覺嚇窒咗。所以呢篇幫你砍到最少。初學者日日用嚟用去,其實得五句:1️⃣「幫我整理」腦入面一堆嘢唔知點入手?唔使諗結構,先 dump 晒落去,再講一...
13/08/2026

教企業培訓教得多,我哋發現一件事:
學員唔係學唔識 Notion,
係俾「要學嘅嘢好似好多」呢個感覺嚇窒咗。

所以呢篇幫你砍到最少。
初學者日日用嚟用去,其實得五句:

1️⃣「幫我整理」
腦入面一堆嘢唔知點入手?唔使諗結構,
先 dump 晒落去,再講一句「幫我整理好佢」。
(我係 ADHD,呢句我日日用——個腦負責亂,AI 負責執。)

2️⃣「幫我總結」
篇嘢太長唔想睇?「幫我總結做五點。」

3️⃣「幫我起個表」
想追住客戶/開支/功課?「幫我起一個表記錄___。」

4️⃣「幫我翻譯」
睇緊篇英文文獻?「幫我翻譯做中文,keep 返重點。」
寫咗但語氣唔啱?「幫我改寫得正式啲/簡單啲/似人話啲。」

5️⃣「幫我搵返」
帖 3 嗰個世紀難題「張紙放咗喺邊」——
答案就係一句:「幫我搵返上個月講過___嗰頁。」

有冇發現?
五句冇一句係問「點做」。
舊時代學軟件,係研究「呢個掣做咩」;
新時代係你講你想要乜——「點做」係 AI 嘅工作。

📌 口訣:唔好問佢點做,直接叫佢去做。

✨ 今日功課:五句揀一句,而家打開 Notion 講一次。
講完你就明,點解我哋成日話——成個 Notion,係用把口寫出嚟嘅。

下一篇:我哋喺培訓現場講咗一句話,十秒之後,成間房靜晒。

#第二大腦 #生產力工具

上一篇最尾,我留咗一句:成個 Notion,其實得三樣嘢。今日兌現。好多人第一次打開 Notion,覺得複雜到想熄機——選單一大堆、模板一大堆,唔知由邊度開始。但同你講一個秘密:成個 Notion 拆到最底,得三樣嘢。📄 第一樣:Page(...
11/08/2026

上一篇最尾,我留咗一句:成個 Notion,其實得三樣嘢。
今日兌現。

好多人第一次打開 Notion,覺得複雜到想熄機——
選單一大堆、模板一大堆,唔知由邊度開始。
但同你講一個秘密:成個 Notion 拆到最底,得三樣嘢。

📄 第一樣:Page(一張紙)
開一頁新嘅 page,就係攞一張白紙出嚟。
寫嘢、貼相、記數,全部由一張紙開始。
張紙入面仲可以放紙——好似 folder,但自由一百倍。

🧱 第二樣:Block(一舊磚)
紙上面每一樣嘢——一段字、一張相、一條片、一個 checklist——
全部都係一舊「磚」。
舊磚可以隨時搬、隨時換位,好似砌 LEGO 咁。
(例如你可以將一段字由頁頂拖到頁底,唔使 copy paste。)
所以喺 Notion 冇「排版排到崩潰」呢回事——
因為根本唔係「排」,係「砌」。

🗄️ 第三樣:Database(一個櫃)
同一類嘅嘢——客戶、任務、會議紀錄——
唔好隨處放,入晒落同一個櫃。
個櫃識自動排、識篩選、識幫你搵返。
(記唔記得帖 3 講嘅「十個抽屜不如一個櫃」?就係佢。)

📌 口訣:紙上面砌磚,砌好咗入櫃。

以後你見到人哋啲 Notion 版面幾靚幾複雜都好,
唔使羨慕又唔使驚——
全部,都係呢三樣嘢砌出嚟。

✨ 今篇送你嘅 AI 指令(copy 得):
「幫我開一頁新嘅 page,叫『我嘅工作枱』,分三個區:今日要做、等緊回覆、遲啲先做。」
貼畀 Notion AI,睇下你嘅第一張紙係點砌出嚟。

下一篇:唔使學撳掣——學識講五句嘢就夠。

#第二大腦 #生產力工具

由呢篇開始,正式教 Notion。但我要先講明——我唔會教你撳任何一個掣。我要教你嘅,係你原來可以做到啲乜。🙅諗返你上次學新軟件嘅經歷:上堂嗰陣抄步驟——撳呢度、set 嗰度、第三步去邊。兩個禮拜之後,唔記得晒,又要由頭學過。唔係嗰啲課程唔...
06/08/2026

由呢篇開始,正式教 Notion。
但我要先講明——我唔會教你撳任何一個掣。
我要教你嘅,係你原來可以做到啲乜。🙅

諗返你上次學新軟件嘅經歷:
上堂嗰陣抄步驟——撳呢度、set 嗰度、第三步去邊。
兩個禮拜之後,唔記得晒,又要由頭學過。
唔係嗰啲課程唔好,係時代唔同咗。

而家嘅玩法:
你唔需要記住「點做」,
你只需要知道「有咩可以做」——然後同 AI 講。
「點做」嗰 part,係 AI 嘅工作,唔係你嘅。

上堂嘅時候,我哋會叫學員合埋眼,做一個想像:
你腦入面,起緊一間屋。🏠
呢間屋,就係你嘅記憶宮殿——你識嘅嘢、記低嘅嘢,全部擺入去。
但有一個規則:
一件你從未見過嘅傢俬,你係冇辦法擺入去嘅。
你認識嘅嘢越多,間屋就可以起得越大、越豪華。

📌 口訣:你認識幾多,決定你可以建造幾多。

所以之後嘅每一篇,都唔係教學步驟,係一個又一個「原來 Notion 做到」——
每篇仲會送你一段 copy 得、直接貼畀 AI 用嘅指令。✨
你要做嘅唔係死記,係識講。

下一篇:成個 Notion,睇落好複雜,其實得三樣嘢。

#第二大腦 #記憶宮殿 #生產力工具

Notion 使唔使俾錢?每次開班,呢條問題實有人問。呢篇冇廣告,係我哋畀學員嘅真心建議。💰1️⃣ 免費版:夠你開戶、試玩、複製範本。第一步,一蚊都唔使俾。唔好聽人講要俾錢先開始——開咗個戶先。2️⃣ 但如果你認真想要一個「識聽你講嘢」嘅系...
04/08/2026

Notion 使唔使俾錢?
每次開班,呢條問題實有人問。
呢篇冇廣告,係我哋畀學員嘅真心建議。💰

1️⃣ 免費版:夠你開戶、試玩、複製範本。
第一步,一蚊都唔使俾。
唔好聽人講要俾錢先開始——開咗個戶先。

2️⃣ 但如果你認真想要一個「識聽你講嘢」嘅系統——
你需要嘅係 AI。而完整嘅 Notion AI,喺 Business plan。
分別喺邊?冇 AI 嘅你,係自己郁手砌;
有 AI 嘅你,係講一句,佢起好。
(Business plan 約 USD $18/月,一個月一杯咖啡嘅價錢☕)

3️⃣ 點解我哋唔叫你慳呢筆錢?
因為成套新用法,就係用把口去寫:
「幫我開個客戶資料庫」「幫我整理今日嘅會議」「幫我將呢堆嘢分類」——講完,佢做。
冇 AI 嘅 Notion,你就要返去逐個掣撳,嗰個係舊時代嘅玩法。

📌 建議路線:
免費開戶 → 試兩個禮拜 → 覺得係你嘅嘢 → 直上 Business。
中間嗰啲 plan,唔使諗。

儲存呢篇,開戶嗰日用得返。📌
錢嘅問題搞掂——下一篇正式開始教。
但我哋嘅教法,可能同你想像嘅完全唔同。(提示:我唔會教你撳任何一個掣)

#第二大腦 #生產力工具

打開 Notion 第一秒:我是誰?我在哪?我要做啲乜?⬜呢個唔係講笑。我哋做培訓見得最多嘅,就係呢一幕:學員好有心機咁下載咗,打開——一片空白。唔知撳邊、唔知做乜、唔知下一步應該點。好多人就係喺呢三個問號度,放棄咗。你唔係唔識。係 Not...
30/07/2026

打開 Notion 第一秒:
我是誰?我在哪?我要做啲乜?⬜

呢個唔係講笑。我哋做培訓見得最多嘅,就係呢一幕:
學員好有心機咁下載咗,打開——一片空白。
唔知撳邊、唔知做乜、唔知下一步應該點。
好多人就係喺呢三個問號度,放棄咗。

你唔係唔識。係 Notion 同你用開嘅所有 App 都唔同——
其他 App 一打開,就話你知撳邊度;
Notion 一打開,咩都冇。一張白紙。

我哋成日同學員講:
佢嘅好處,係一張白紙。
佢嘅唔好處,都係一張白紙。

白紙嘅意思係,冇人規定你用嚟做乜——
有人用嚟寫筆記,有人用嚟砌習慣表;
我哋就用嚟裝住成間公司:開會、教案、財務、客戶,
連我啲貓嘅獸醫紀錄都喺入面 😼
同一張白紙,起出嚟嘅嘢完全唔同。

以前呢張白紙,要你自己一格一格咁砌,好多人就係喺呢度放棄。
但而家有 AI:你講你想點,佢幫你起。✨
你唔使識砌,你只需要知你想要乜。

📌 金句:Notion 嘅上限,唔係佢嘅功能,係你嘅想像力。

下一篇,答你最實際嗰條問題:使唔使俾錢?俾幾多先夠用?💰

#第二大腦 #生產力工具

今個星期嘅 AI 新聞,有三個字可以記住:煞車、落地、信任。AI 發展唔再只係「邊個模型更勁」。更重要係:出事時有冇制停?公司點樣真正落地?創作者同讀者點樣建立信任?1️⃣ 美國議員推 AI Kill Switch Act美國兩黨議員提出 ...
29/07/2026

今個星期嘅 AI 新聞,有三個字可以記住:煞車、落地、信任。

AI 發展唔再只係「邊個模型更勁」。更重要係:出事時有冇制停?公司點樣真正落地?創作者同讀者點樣建立信任?

1️⃣ 美國議員推 AI Kill Switch Act
美國兩黨議員提出 AI Kill Switch Act,目標係要求大型 AI 公司在嚴重 loss-of-control 場景下,具備按政府命令暫停、降速或關停高風險 AI 系統嘅能力。

最重要唔係「政府想熄 AI」,而係 AI 安全開始由公司自願承諾,走向制度化問責。

AE 解讀:當 AI agent 開始可以連工具、跑流程、處理高風險任務,企業唔應該只問「做到幾多」,也要問「出錯時邊個可以叫停」。
來源:The Verge,2026-07-23

2️⃣ NTT DATA 將 Codex 擴展至約 9,000 名員工
OpenAI 公布 NTT DATA 案例:在公司級 ChatGPT Enterprise 採用基礎上,NTT DATA 將 Codex 擴展至約 9,000 名員工。官方案例指,一個原本要 5 名工程師做 3 日嘅事故分析,用 Codex 30 分鐘完成。

最值得留意係,Codex 唔只俾工程師寫 code,而係開始進入文件、Excel、重複流程、內部工具等日常工作。

AE 解讀:AI 落地唔係叫每個人變工程師,而係幫非技術同事把自己熟悉嘅工作拆成清楚任務,再交俾 agent 協助執行同驗證。
來源:OpenAI,2026-07-22

3️⃣ Substack 加入 Pangram AI 偵測工具
Substack 支援文件顯示,平台加入 Pangram AI 偵測功能,讀者可在 Substack Reader、iOS app、Notes、留言等位置掃描文字,估算內容是人手撰寫還是 AI 協助。

呢件事提醒創作者:AI 內容嘅問題唔只係「有冇用 AI」,而係有冇透明交代、編輯判斷同對讀者負責。

AE 解讀:未來內容團隊最重要嘅能力,未必係完全不用 AI,而係建立清楚嘅 AI 使用標準:邊啲可以自動化,邊啲一定要人審。
來源:Substack Support,工具適用於 2026-07-21 或之後發布嘅內容;頁面 2026-07-26 更新

今週三件事放埋一齊,其實講緊同一個方向:AI 真正進入工作同內容流程之後,下一步唔係盲目加速,而係要有煞車、有治理、有人的判斷。

你覺得香港公司最急要補邊一樣?
A. AI 使用守則
B. Agent 工作流程
C. 內容透明標準

#內容創作 #香港中小企

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