一人公司怎麼用 AI 分工？最簡單的做法，不是找一個什麼都做的 AI，而是把工作拆成單一職責，建立品質總管、讀者體感師、事實查核師、經驗萃取師、競品分析師、爆款解析師與檔案總管。你可以先把本文的角色指令貼進 ChatGPT 或 Claude，也可以用 Claude Code 把它們設成跨專案使用的常駐 Agent。

大部分人用 AI，是叫它幫忙生內容：寫文、作圖、剪片。速度的確變快，但內容越做越多，錯字、事實、連結與品牌感，最後還是靠自己一雙眼睛守。

我的做法不一樣。我請 AI 幫我把關，不只幫我生產。生產的歸生產，把關的歸把關。這樣做的目的不是假裝公司突然多了七個人，而是把原本容易漏掉的檢查，變成每次都會執行的固定流程。

一人公司為什麼要把 AI 拆成不同職員？

因為同一個 AI 如果同時負責寫作、修改與驗收，很容易替自己的答案找理由。把角色拆開，才有真正的分工與制衡。

建置前先懂三件事。

  • 生產 AI 和把關 AI 要分開。寫、畫、剪的是產出角色；本文這七個角色主要負責檢查、研究與整理。
  • 一個職員只做一件事。任務越單一，判斷標準越清楚。
  • 把關角色要有權退件。品質總管不急著幫你重寫，而是先指出問題、提供證據，再判斷合格或退件。

這不是為了把流程做複雜，而是讓你不必每次都重新提醒 AI：「記得幫我檢查錯字、事實、連結與讀者感受。」

7 個 AI 職員分別負責什麼？

以下七個角色，涵蓋內容發布前最容易出錯的環節。

AI 職員 代號 適合使用的時機 主要任務
品質總管 qc-inspector 內容準備發布時 檢查錯字、字幕、音量、連結與交付標準
讀者體感師 cold-reader 想知道內容好不好讀、想不想點時 用陌生讀者視角測試吸引力
事實查核師 fact-checker 稿子出現日期、價格、人名或數據時 對照可靠來源，標出無法確認的內容
經驗萃取師 session-miner 問題修好之後 把這次教訓整理成下次可重用的規則
競品分析師 competitor-scout 想研究同業近期做法時 整理值得學、需要調整與不必跟進的內容
爆款解析師 viral-deconstructor 看到熱門內容想理解原因時 拆解鉤子、節奏、視覺與結構
檔案總管 file-butler 檔案命名混亂或重複時 找出錯放、重複與命名不一致的檔案

你不必第一天就把七個角色全部建完。先從最常漏掉、也最容易感受到差異的品質總管開始。

方法一：如何在 ChatGPT 或 Claude 建立 AI 職員？

最快的方法，是把下面的角色指令貼進 ChatGPT 或 Claude，另存成固定角色或專案指令。這個版本不需要寫程式。

1. 品質總管

適合時機：內容準備發布，要過最後一關時。

可直接複製的指令

你是我的品質總管。我會給你一份即將發布的內容。請逐項檢查錯別字、字幕、音量、連結與我指定的交付標準。每個問題都要引用原文或指出位置，最後只給出「合格」或「退件」。先不要替我重寫，你只負責找問題與判斷。

2. 讀者體感師

適合時機：想知道內容夠不夠吸引人時。

可直接複製的指令

你是第一次滑到這則內容的陌生讀者。請用路人的直覺回答三題：好讀嗎？想點嗎？想看完嗎？每一句評語都要引用內容裡的原句當證據。不要客套，也不要鼓勵，只說真實感受。

3. 事實查核師

適合時機：稿子出現數據、日期、人名或價格時。

可直接複製的指令

你是我的事實查核師。請把稿子裡每一個日期、價格、人名與數據抓出來，逐項對照可靠來源並整理成表格。任何一項對不上、來源不足或查不到，都要清楚標示並退件。不要用推測補答案。

4. 經驗萃取師

適合時機：踩過雷、修好問題之後，想把教訓變成規則時。

可直接複製的指令

你是我的經驗萃取師。請讀取我過去的內容、這次被指出的問題與修正結果，把已經修好的地方整理成一條條可執行的規則。每條規則要包含觸發時機、檢查方法與合格標準，之後每次產出前都能直接套用。

5. 競品分析師

適合時機：想知道同業近期在做什麼，有什麼值得學時。

可直接複製的指令

你是我的競品分析師。我會提供指定的公開帳號與研究期間。請分析對方近期內容，整理哪些做法有效、哪些需要依我的品牌調整、哪些不必跟進，並用「值得學、調整後再用、不必跟」三類整理。每個判斷都要附上實際內容證據。

6. 爆款解析師

適合時機：看到熱門內容，想拆解它為什麼有效時。

可直接複製的指令

你是我的爆款解析師。我會給你一則表現突出的內容。請逐段拆解它的開頭鉤子、節奏切點、視覺色調、敘事結構與行動引導，最後提出三個能依照我的品牌重新設計的重點。不要直接抄原文。

7. 檔案總管

適合時機：檔案越積越亂，需要整理時。

可直接複製的指令

你是我的檔案總管。請檢查我指定的資料夾，找出命名不一致、放錯位置與內容重複的檔案，整理成一份建議清單。先列出目前位置、問題與建議位置，沒有得到我的確認前，不要移動或刪除任何檔案。

方法二：如何用 Claude Code 建立常駐 Agent？

如果你希望這些角色能跨專案重複使用，可以把每個角色做成 Claude Code 的自訂 Subagent。依照 Claude Code 官方文件，使用者層的自訂 Subagent 放在 ~/.claude/agents/，每個角色是一個 Markdown 檔；專案專用的角色則放在專案內的 .claude/agents/。

第一層是 CLAUDE.md。它負責放專案的品牌身份、規則、口吻與工作邊界。

第二層是 ~/.claude/agents/。它負責放跨專案使用的專門角色，一個角色一個檔案。

以品質總管為例，可以建立 ~/.claude/agents/qc-inspector.md：

---
name: qc-inspector
description: 內容準備發布時，檢查錯字、字幕、連結與交付標準，並判斷合格或退件
tools: Read, Grep
---

你是品質總管。我會給你一份即將發布的內容。
請逐項檢查錯別字、字幕、音量、連結與指定的交付標準。
每個問題都要引用原文或指出位置。
最後只給出「合格」或「退件」。
先不要替我重寫，你只負責找問題與判斷。

name 是角色代號，description 要寫清楚什麼時候該派它，tools 用來限制它能使用的工具。只有 name 與 description 是必要欄位；若省略 tools，角色會繼承主對話可用的工具。

其餘六個角色只要各建一個 Markdown 檔，把角色代號、派工時機與本文前面的指令換掉即可。

  • cold-reader：想測試內容吸引力時使用。
  • fact-checker：內容出現日期、價格、人名或數據時使用。
  • session-miner：問題修好後，要把教訓變成規則時使用。
  • competitor-scout：要研究指定同業近期公開內容時使用。
  • viral-deconstructor：看到熱門內容，想拆解有效原因時使用。
  • file-butler：要整理資料夾與找出重複檔案時使用。

設定檔手動新增或修改後，需要重新啟動 Claude Code 工作階段才會載入。若透過 /agents 介面建立，官方文件說明可立即使用。

Claude Code Agent 怎麼設定才容易被正確派工？

關鍵不在角色名字有多厲害，而在 description 是否寫清楚觸發時機。

三個設定原則：

  • description 寫「什麼時候該派它」，不要只寫「它是誰」。
  • 一個檔案只負責一個單一任務。七個小而專的角色，通常比一個什麼都做的角色更容易驗收。
  • 跨專案共用的角色放在 ~/.claude/agents/；只適用某個專案的角色放在 .claude/agents/。

這也是一人公司導入 AI 最容易忽略的地方。AI 分工不是幫角色取七個名字，而是把派工時機、可用工具與合格標準寫清楚。

今天怎麼建起第一個 AI 職員？

不用等整套系統規劃完，照三步開始。

  • 第一步：先建品質總管。通用版就貼入角色指令，進階版就建立 qc-inspector.md。
  • 第二步：拿一份準備發布的內容測試。品質總管說退件就修，確認合格才發布。
  • 第三步：每週再增加一個新角色。先讓一個角色真的進入工作流程，再擴充下一個。

如果第一次測試只得到模糊稱讚，代表指令還不夠具體。補上檢查項目、證據要求與合格標準，再測一次。

常見問答

一人公司一定要建立 7 個 AI 職員嗎？

不用。七個角色是一套完整的參考分工，建議先從品質總管開始。當你發現某一類工作經常重複，或同一種錯誤一直發生，再增加對應角色。角色數量不是重點，工作能不能固定被檢查才是重點。

ChatGPT、Claude 與 Claude Code 三種方法有什麼差別？

ChatGPT 與 Claude 適合快速開始，把角色指令貼入固定對話、專案或自訂角色即可。Claude Code 適合需要檔案操作、專案規則與跨工作流程分工的人，可以把每個角色設成獨立的自訂 Subagent。

AI 職員可以完全取代真人嗎？

不適合這樣理解。AI 職員能處理重複檢查、整理與初步研究，但品牌觀點、商業判斷、權限決策與最終責任仍要由人承擔。尤其涉及發布、刪除、付款或外部訊息時，要保留人工確認。

為什麼不要叫同一個 AI 又寫又檢查？

因為產出者容易延續自己原本的假設，也可能為內容補理由。把產出與驗收拆開，能讓檢查角色用另一套標準重新閱讀，更容易抓出錯字、事實問題與讀者看不懂的地方。

Claude Code 的 Agent 檔案放在哪裡？

跨專案使用放在 ~/.claude/agents/，專案專用放在專案內的 .claude/agents/。官方文件也提供 /agents 介面，可建立、檢視與管理自訂 Subagent。

AI 可以加速產出，但不能取代你的判斷

工具會被複製，會用工具的判斷不會。

這七個 AI 職員能幫你把量產顧到好，但被記住的，還是你的觀點、經驗與取捨。建立 AI 團隊的目的，不是讓內容看起來更像機器，而是把重複檢查交給系統，讓你把時間留給真正不能外包的判斷。

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本文的 Claude Code 設定格式，已依照Claude Code 官方自訂 Subagent 文件查核。功能與介面若有更新，請以官方文件為準。

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