策展?

最近常在 AI 對話時,看到這個名詞,我一直以為是籌辦展覽的人員。於是,我索性問了 ChatGTP,它現在是我雜事回答員。


ChatGPT

這三個詞常被混用,但其實「思考層級」不太一樣。你可以把它們看成同一條流程的不同位置

一句話先講結論

  • 策展:用內容「表達觀點」
  • 企劃:把想法「變成可執行方案」
  • 規劃:把事情「安排得有條理與步驟」

一、核心差異(本質)

1️⃣ 策展(Curate)

來自 策展學

重點在:
👉 意義與詮釋(Why + What it means)

你在做的是:

  • 選內容
  • 建立脈絡
  • 傳達一個觀點或故事

例如:

  • 為什麼這些內容要放在一起?
  • 觀眾看完要理解什麼?

本質是「觀點設計」。


2️⃣ 企劃(Planning / Proposal)

偏向商業與執行面

重點在:
👉 怎麼做(How to do)

內容通常包含:

  • 目標
  • 對象
  • 方法
  • 預算
  • 時程

本質是「把想法變成可執行的計畫書」。


3️⃣ 規劃(Arrangement / Structuring)

更偏結構與安排

重點在:
👉 怎麼排(How to organize)

你在做的是:

  • 排順序
  • 分階段
  • 建立流程或架構

本質是「讓事情不混亂」。


二、用同一個例子看差異

假設你要做一個「投資學習網站」:

策展在做什麼?

  • 決定主題:「散戶如何理解主力行為」
  • 挑選內容(文章、圖表、案例)
  • 安排閱讀順序(讓人一步步理解)

👉 重點:讓人「看懂一個觀點」


企劃在做什麼?

  • 設定目標(例如:3個月內完成)
  • 定義受眾(新手投資人)
  • 規劃功能(文章、圖表、工具)
  • 安排預算、人力

👉 重點:讓這件事「做得出來」


規劃在做什麼?

  • 網站結構(首頁 → 主題 → 文章)
  • 開發流程(設計 → 開發 → 上線)
  • 任務拆解(每週做什麼)

👉 重點:讓過程「不混亂」


三、關係圖(很重要)

可以這樣理解它們的層級:

👉 策展(為什麼 + 要傳達什麼)
→ 企劃(怎麼做出來)
→ 規劃(怎麼一步步完成)


四、最容易搞混的點

常見誤解:

  • 把「排版、分類」當成策展
    → 那其實只是規劃

  • 把「寫一份文件」當成策展
    → 那通常是企劃

👉 只要沒有「觀點」,就不是策展


五、一句話精準區分

  • 策展:我想讓你怎麼理解世界
  • 企劃:我打算怎麼把這件事做出來
  • 規劃:我怎麼把事情排好並完成

所以,企劃是 PM、規劃是 AP、策展是小編?

Karpathy LLM-Wiki

前陣子在客廳看 AI 相關的影片時,無意中看到這一則:


看完的當下,覺得想法滿有意思的,但執行起來應該有點困難吧?不過,我還是將它加入我的待辦清單之中。

後來,某一天的下午,想起 Karpathy LLM-Wiki 這個知識管理流程,於是上網 google 相關資訊,看到這一篇文章:

Karpathy LLM Wiki 是什麼?一個卡片盒筆記法使用者的實測 | WenHao Yu

作者應該也是一位筆記控,使用各種筆記軟體的經驗跟我有些類似 (但是他比我有堅持、有毅力),我好奇地看完他所有相關的文章,也看到他如何應用 Claude Code 在各種方方面面,甚至影響了一位沒有程式背景的心理師 使用 Claude Code 進行自家網站的改版。

隔天,我打開了「又」有一陣子沒使用的 Obsidian,建立一個新的 Vault,然後 將小小柯給我的上課筆記 md 檔放入,最後將 Vault 設為 Antigravity 的 Workspace。

然後,我開始跟 Antigravity 裡的 Agent 對話,請它照著 Karpathy LLM-Wiki 的文件說明,幫我建構 Wiki 知識庫。

其實,這一年多以來,我已經跟 AI 聊出不少「半手工」 (它說我做) 生成的玩具。最近,還進階利用 AI Agent「半自動」(我說它做) 生出更多~

不過,當我看到 AI Agent 只憑 Karpathy LLM-Wiki 的文件說明,它就「全自動」(我看它做) 組織小小柯的 md 筆記時...

我心頭一驚,眼睛為之一亮。這應該就是 Aha moment! 的感覺~

尤里卡效應 ( Eureka effect ),也被稱為 Aha moment,指的是人類突然理解一個以前無法理解的問題或概念時的時刻。

整理完全部的筆記後,我用 query 方式詢問 LLM:「期中考的時候,民事訴訟法最可能考哪三題?」

我將這三題 LINE 給上週剛考完期中考的小小柯~

小小柯:
第一題沒考,但確實應該要考。
第二題有考,也有寫到。
第三題有考,也有寫。
滿準的
什麼模型那麼厲害?

或許,這就是我多年來輾轉於各種筆記軟體之間,苦惱於要怎麼好好整理筆記的解方。

人類放棄 Wiki 是因為維護成本成長得比價值快。LLM 的優勢:不會無聊、不會忘記更新引用、一次可以碰 15 個檔案。維護成本趨近於零。

直到今天,我仍以 Karpathy LLM-Wiki 為基礎,使用 Antigravity 及 Cladue Code CLI 工具,夥同 Gemini Pro、Claude Pro、DeepSeek Pro 試圖打磨出一套適用於自己的筆記整理法。

在魔改的過程中,有時會感到懊惱:這個 LLM-Wiki 怎麼不早一點出來?不過,我也感到慶幸:就因為我走過太多彎路,我才知道接下來我應該走哪一條~

file

跳出框框~

小小柯最近考完期中考,開始著手準備「計算機概論」這門選修課程的報告,直接使用 Google Antigravity + Gemini 來幫他「拼湊」出上台報告用的 Demo 半成品程式。

原本小小柯使用 MindManager 來記上課筆記,前後足足記了兩年。ChatGPT 火爆全世界之後,因為它的回答都是用 Markdown 格式渲染,於是改用 Obsidian 來記上課筆記,方便資料整理。

又在 Antigravity + Gemini 的幫助下,花了一個多小時將 200 多篇 MindManager 的筆記轉為 MD 格式。因為他打算拿這些上課筆記來訓練 LLM。

這兩天,他又靠 Antigravity + Gemini 寫了一個 Obsidian 的插件工具,專門用來格式化他的筆記內容。

小小柯 Demo 給我看的當下,我是驚訝的。

使用 Obsidian 許久的我,從來沒有想過要自己寫插件。而他的這個小插件,其實是源自於我之前用 AHK 做出來的小工具,他把小工具內化成 Obsidian 的插件,讓自己在記筆記時更方便、順手。

當初,小小柯因為討厭數理,所以選擇第一類組,而在科系選擇上,我原本建議他就讀資訊或商管,沒想到他選擇了法律系。

當時的我,有一絲絲的失落,因為我在職場學了一身的「武藝」,沒有傳人...

在 AI 襲捲世界的洪流裡,沒想到小小柯跳出了自己的框框,也跳出了我對他認定的框框。


▲ 攝於 2005-04-18,小小柯四個多月,他的臉也跳出了蔡頭雙手圍起的框框...

AI 富翁

在小小柯的「加持」下,我成了 AI 富翁~

  • 兩個 Gemini Pro 帳號
  • 一個 Perplexity Pro 帳號
  • 一個 Claude Pro 帳號
  • 充值 5 美金的 Deekseek API

該怎麼好好利用,我來問一下 ChatGPT...

其實,因為免費的 Gemini Pro 快過期了,而免費的 Perplexity Pro 平常沒什麼在用,Claude Pro 最近才買一個月來玩,而 Deekseek API 最近打折打到骨折...

除了測試雲端的 AI,小小柯也在研究本地的 LLM。想必,面對未來的他,充滿希望,也充滿焦慮。

而我也轉變「工作」模式,從研究自己感興趣的專案,開始轉向幫小小柯研究 AI 怎麼落地、落實在自身的學習工作流之中。