一句話結論
Andrej Karpathy 10 月 2 日在 X 上建議：與其讀 AI 寫的長篇大論，不如叫它「用 HTML 輸出」，做成看得懂的網頁。我拿同一份會議筆記實測三種要法：只加這一句，版面跟純文字版差不多；多講清楚「30 秒要看到什麼、哪些要並排」，才變成一頁看懂的比較表和時間軸，連前兩次被漏掉的 C 方案都現形了。
同一份會議筆記，我叫 AI 整理了兩次，兩次都把 C 方案弄丟了，我也都沒發現。第三次我多講清楚「30 秒要看到什麼、哪些要並排」，它把三個方案並排，漏掉的東西當場現形。
這件事以前不太要緊，因為寫東西的是人，寫得慢，你讀得完。現在 AI 一分鐘生一份，瓶頸就換到你身上了。
Karpathy 10 月 2 日那則貼文在講什麼
Andrej Karpathy 是前 Tesla AI 總監、OpenAI 創始成員之一。2026 年 10 月 2 日他在 X 發了一則貼文，開頭的意思是：以後我們會花更多時間，去看懂語言模型的產出（原文：“understand the outputs of language models”）。到 10 月 7 日已超過 750 萬次瀏覽。
原文：Andrej Karpathy 於 X，2026-10-02
👉 x.com/karpathy/status/2105819303471976479（建議點進去看原文，這裡只做意譯）
他給了讓 AI 產出變好懂的四招，一招比一招「更好」，前三招的結尾都寫「但還有更好的」：用航太業寫維修手冊的「簡化英文」規則寫（ASD-STE100）；改叫 AI 畫圖，因為圖比較好消化、好理解；叫 AI「用 HTML 輸出」，拿到漂亮、能互動的網頁；最後是他最看好的格式——任何主題都生成一支客製解說影片。總結時他說，AI 越強，人的工作會往上移到「監督和理解」（“oversight and understanding”）。
台灣已經有媒體把這四招翻成中文了。我想回答的是另一個問題：對一個每天收 AI 報告的人，這到底改變什麼？
一年多前他就講過：人才是瓶頸
往回翻 2025 年 6 月 17 日，Karpathy 在 Y Combinator 的 AI Startup School 演講〈Software Is Changing (Again)〉。大約 22 分鐘處，他說現在是「AI 負責生成、人負責驗收」，要讓這個循環轉得越快越好；而讀文字很費力、又不好玩（“Reading text is effortful and it's not fun”），看東西則是直達大腦的高速公路（“a highway to your brain”）。▶ 從 22:07 開始看
他接著舉例：丟一份一萬行程式碼的修改給他，對他沒有用，因為他還是瓶頸（“I'm still the bottleneck, right?”）。▶ 從 22:53 開始看
把兩件事放在一起看：演講講的是問題——人讀字太慢；一年多後的貼文給的是工具——把產出換成圖、網頁、影片。要先講清楚，這個連結是我的推論，貼文本身沒有提到這場演講，但兩邊的原話方向一致。
我實際做了一次：同一份會議筆記，三種要法
我寫了一份模擬的會議筆記（公司、人名、數字都是虛構的）：一家公司討論新品「燕麥奶拿鐵」怎麼上市，有 A、B、C 三個方案、各自的預算和預估營收、四個人的待辦和期限，還有兩件沒定案的事。
然後用同一個模型（Google Gemini 3.8 Flash，透過 API，2026 年 10 月 7 日）跑了三次，提示詞只差最後一句：
- 純文字版：「請把以下會議筆記整理成會議決議摘要，給沒有出席的總經理看。」
- HTML 版：同上，最後加一句「請用 HTML 輸出。」
- 講清楚版：同上，最後改成「請用 HTML 輸出，做成總經理 30 秒就能看懂的一頁：三個方案並排比較、待辦用時間軸、還沒定的事另外標出來。」
第一個發現有點反直覺：純文字版其實不差。這次 Gemini 的純文字回答本身就有小標、條列和表格，不是你想像中的「文字牆」。
第二個發現：只加一句「請用 HTML 輸出」，差別沒有想像中大。它給了一個有底色、有框線的網頁，但結構幾乎跟純文字版一樣——標題、條列、表格，只是換了顏色。
三次的提示詞都寫了「給沒有出席的總經理看」，所以差別不在講了給誰看。
差別出在第三次。我多講清楚了「30 秒要看到什麼、三個方案並排、待辦排成時間軸」，它交出這個：
三個方案並排，哪個超出預算一眼就看到；四個期限排成一條時間軸，最關鍵的包材下單（10/20）標紅；沒定案的定價和網紅合作另外框起來。
這跟 Karpathy 在同一場演講 24:29 之後講的方向一致：他引述一篇談 AI 協作的文章時說，提示詞太模糊，AI 就做不到你要的，只好重來；需求寫具體，一次做對的機會才高。▶ 24:29
用 HTML 輸出是格式，要看到什麼才是內容。
一份資料、一個模型、各跑一次，這是示範，不是評測。
好讀的格式，讓漏掉的東西現形
回頭對原始筆記，最嚇人的一件事是：前兩版都沒有提到 C 方案（北部超商試賣，預算 300 萬）。它不是寫錯，是整個不見了。純文字版和 HTML 版讀起來都很完整、很通順，我讀第一遍完全沒察覺少了一個選項。
第三版因為我要求「三個方案並排比較」，C 方案才被放回來。版面先畫好三個格子，空一格你就會發現。這就是 Karpathy 說的「看比讀快」——不是因為圖比較漂亮，是因為結構把缺口露出來了。
另外兩個小地方也值得一提：純文字版多了一句筆記裡沒有的「無需向總經理申請追加預算」；筆記寫的是「去問超商能不能保留 3 月檔期」，它寫成「預計於 3 月進軍實體超商」。它們不會自己舉手說「這句是我補的」。
四招怎麼用：一張表看完
| 招式 | 適合什麼 | 怎麼開口 | 要注意 |
|---|---|---|---|
| 簡化英文（ASD-STE100） | 英文信件、英文 SOP | 「請用八成接近 ASD-STE100 的英文改寫」（他說規範太嚴，就要「八成像」） | 這套規範在 1980 年代由歐洲航太工業協會（AECMA）應歐洲航空業要求發展出來，是英文規則；對中文有沒有效，查無可靠資料、我也還沒實測。中文可以借它的精神：一句一件事、主動語態、不用模糊的詞 |
| 畫圖 | 流程、關係、先後順序 | 「把這段畫成一張流程圖」 | 圖會省略細節，數字要回原文對 |
| 用 HTML 輸出 | 比較、時間軸、給主管的一頁摘要 | 「用 HTML 輸出，做成○○ 30 秒看懂的一頁：要有…」 | 只說 HTML 差別不大，要講清楚他要看到什麼。他說 AI 做網頁越來越強 |
| 解說影片 | 教學、新人訓練、產品說明 | 他的例子是 3Blue1Brown 風格的解說影片 | 要能跑程式的 AI 工具，配音還要 API 金鑰（Karpathy 說也可以請 AI 找本機能跑的免費替代方案）。門檻最高，先把圖和 HTML 用熟 |
交辦清單：明天就能用
下次叫 AI 整理會議紀錄、週報、比較方案，交辦時照這幾句講：
- 講清楚給誰看。總經理、新人、客戶，對象不同，版面就該不同。
- 講清楚 30 秒要看到什麼。例如「選了哪個方案、誰在哪天前做什麼、還有什麼沒定」。
- 指定要並排的東西。叫它「全部列出來並排比較」，漏掉的最容易現形。
- 一頁版附原始資料。一頁版讓你快速看懂，原始資料讓你回頭對。只有一頁版，你只能選擇相信；只有原始資料，你又回到讀長篇大論的老路。
- 小步要。照 Karpathy 自己的習慣，不要一次要一份完整企劃，先要一頁摘要確認方向，再要下一塊。
至於拿到之後怎麼驗它對不對，下週另一篇講。
你是機長，AI 是機組人員
駕駛艙的儀表板長什麼樣，是照機長要先看什麼來排的，不是照機器想報告什麼來排的。
你帶 AI 也一樣：報告長什麼樣，是你說了算。沒講，它就給你一份二十頁的引擎報告。
常見問題 FAQ
Q：我不會寫程式，拿到 HTML 要怎麼看？
很多 AI 工具會直接在對話裡顯示網頁預覽。沒有的話，把 AI 給的程式碼複製下來，貼到記事本，存成「摘要.html」，再用瀏覽器打開就好，不需要懂程式。
Q：只說「用 HTML 輸出」不夠嗎？
以我這次實測，只加這一句，版面跟純文字版差不多。真正拉開差距的是多講清楚「要看到什麼」（例如三個方案並排、待辦用時間軸）。這只是一次示範，但把需求講具體，本來就是讓 AI 一次做對的基本功。
Q：公司資料可以丟給 AI 做成網頁嗎？
這跟丟給 AI 做文字摘要是同一個問題：先看公司對 AI 工具的使用規範，機密資料用公司核准的工具和方案。做成 HTML 本身不會讓資料比較安全或比較危險，風險在你把資料丟去哪裡。
Q：ASD-STE100 用中文也有效嗎？
目前查無可靠資料，我也還沒實測。它是航太業的英文寫作規範；中文可以借它的精神：一句一件事、主動語態、不用模糊的詞。
資料來源
以下於 2026 年 10 月 7 日查證：
- Andrej Karpathy 於 X 的貼文（x.com/karpathy/status/2105819303471976479，2026-10-02）：四招的內容與排序、文中英文短引句。瀏覽數為 10 月 7 日抓取時的數字，之後會變。
- Y Combinator 官方 YouTube〈Andrej Karpathy: Software Is Changing (Again)〉（youtube.com/watch?v=LCEmiRjPEtQ，2025-06-17 演講）：22:07 起「AI 生成、人驗收」與讀文字費力的段落、22:53 起「我還是瓶頸」、24:29 起提示詞要具體的段落。引文依 YouTube 英文自動字幕，時間碼可能差 1～2 秒。
- 講者經歷：Tesla AI 總監依影片開場介紹；OpenAI 創始成員依 Wikipedia：Andrej Karpathy。
- ASD-STE100 背景：Wikipedia：Simplified Technical English。官網 asd-ste100.org 擋程式抓取，未能直接讀原文。
- 實測：作者自行撰寫的模擬會議筆記（虛構公司與人名），以 Google Gemini 3.8 Flash API（temperature 0.2）於 2026-10-07 各跑一次三種提示詞。文中兩張實測截圖是 AI 輸出的原樣畫面；純文字版是把 AI 回覆的 Markdown 原文照原樣排版後截圖，內容未經修改。
查證說明（誠實揭露）：①貼文與演講的英文引句都只摘短句，中文是意譯，完整原文請點連結。②「演講講問題、貼文給工具」是我的推論，貼文本身沒有提到這場演講。③ASD-STE100 的背景來自二手整理，官網原文未能直接讀取；它對中文輸出的效果查無，本文未實測。④實測只有一份模擬資料、一個模型、每種提示詞各一次，不是模型評測，換模型或重跑結果可能不同。⑤本文未使用演講畫面與貼文附圖，文中字卡為自製。
AI 的報告長什麼樣，你說了算
我會持續把這種「拿到就能用」的 AI 工作方法整理出來，電子報大約一到兩週一封 → startupforyou.substack.com
如果你是主管：企業內訓裡，我會用貴公司自己的會議紀錄、週報當練習題，現場示範「同一份產出、三種要法」，再一起訂出團隊的 AI 交辦範本，每次只換資料。想聊聊寫信到 ai@autolab.cloud，或看看 AI 顧問教練團。
關於作者
黃敬峰（AI峰哥／阿峰老師），企業 AI 實戰培訓專家，服務客戶包含國泰人壽、工研院、士林電機、電通、城邦媒體等。聯絡方式：ai@autolab.cloud