前陣子受邀到宜蘭南澳的一所偏鄉小學辦教師培育。前期對焦會議我一如往常先問主任：「目前手上有沒有什麼工作是卡住的？」這個問題我每場師培前都會問——因為比起講完一份預設的課綱，把當天的 AI 教學跟學校真正的痛點接起來，遠遠重要得多。
主任那次提到他們正在規劃一套「泰雅文化 × 英語」的校定課程。架構其實已經有初步雛形，卡點不在方向，而是——不知道怎麼把每節課的教案內容快速展開，也不知道簡報圖卡要怎麼系統化產出。簡單講就是：有方向，但做不完。
我聽完跟主任說：可以試試，說不定培訓當天我們就把這件事做完。主任聽了半信半疑，但還是答應當天會把所有手邊的課程資料寄給我。
進入懷舊的 DOS 模式，向 Claude Code 精靈許願
上課當天，簡單開場後，我沒有先打開上課簡報。我直接打開電腦上的終端機，把老師寄來的整包課程資料丟進去餵給 Claude Code。
接著我請現場老師一起寫下他們的願望：
送出指令之後，我就把視窗縮小，打開當天的授課簡報、開始講 AI 提示詞的基礎。台下開始出現各種 murmur：
「蛤？這樣就行了嗎？」
「真的會生出 Word 檔嗎？」
「會不會當機？」
「這樣要花很多錢嗎？」
我笑笑跟他們說：「我也不知道，我們下課前再來看看結果吧！」
接下來的課，我帶老師們回到大家比較熟悉的工具，從 Google Gemini Canvas 到 Nano Banana、NotebookLM，做資料整理、RAG 萃取、簡報生成。一輪走完，老師們已經覺得收穫滿滿——但這場師培真正有趣的，是最後 10 分鐘。
AI 不只協助，甚至能夠接手
下課前，我們一起回去看 Claude Code 精靈的工作成果。我打開了《一年級教案.docx》。
第一頁——完整的封面，主題、年級，全都正確。
第二頁——課程總覽。
第三頁——單元節數分配。
第四頁——第一節課完整教學設計。
再往下滑，第五頁、第六頁……我直接把捲軸拉到最底。總共 90 頁，整整 80 堂課，每一頁都是一堂完整的 40 分鐘教學規劃。然後我打開二年級——也是 90 頁。
現場一片安靜。過了好幾秒，老師們才開始驚呼：
「這也太快了吧！！！！！」
「好誇張，怎麼可能！！！」
下課時間到了，負責的老師有點不好意思地問我是否趕時間——因為他們想等五、六年級的教案全部跑完，一次把六個檔案打包帶走。那個「想把檔案帶走」的瞬間，對我來說比任何滿意度問卷都重要。
先說清楚：那份教案大概只有 60 分
我必須誠實。Claude Code 一口氣產出的這份教案，大概只有 60 分。
它的骨架完整、邏輯通順、格式統一——一個老師如果要從零開始寫一到六年級共 480 節課的教案，光排版就會崩潰。但它欠缺真正在地的泰雅文化情境，部分活動設計偏向通用英語教學的套路；評量與學習單的細節，也需要現場老師依學生程度補強。
這份檔案的價值不在「直接拿去上課」，而是在把老師從 0 推到 60。剩下的 40 分——文化深度、學生差異化、評量精準度——本來就只有教育現場的老師做得到。AI 把那塊「沒人想動但必須做」的骨架解決了，老師才有餘力把專業放在真正需要專業的地方。
這也是我在 AI 時代我的第三選擇 那篇一直在講的事——AI 不是來取代老師，是把老師從「教案排版工」的角色解放出來，讓他們回到「教學設計師」的位置。
從「用 AI」到「駕馭 AI」
今年三月，OpenAI 提了一個新詞：Harness Engineering（駕馭工程）。
如果 AI 是一匹很快的馬，CLI 就是那個讓你能駕馭牠的馬具。也因此，大家慢慢不再滿足於只用 ChatGPT 這種聊天工具，開始嘗試更多形式的「駕馭」：
- CLI（命令式操作）：像 Claude Code、Gemini CLI、Codex CLI——把 AI 變成一位住在你終端機裡、能讀你資料夾、能寫檔案的精靈。
- Codex / Cursor 這類 AI Coding 工具：直接做事，不只是回答你。
- 各種 AI Agent（自動跑流程）：給目標，它自己拆解、自己執行、自己回報。
這場南澳師培對我來說，最重要的不是「完成了一場工具教學」——是最後那個畫面：老師們想把檔案帶走。那代表他們已經從「聽說 AI 很厲害」，走向「我想開始用」。這中間那一步，靠 10 場 ChatGPT 教學都跨不過去；但一次「眼睜睜看著 AI 把整件事做完」的衝擊，可以。
這就是 Harness Engineering 之所以是 2026 年最值得碰的關鍵字——它不是新工具，是新的認知重組。原本以為 AI 只是來幫忙，但 Claude Code 這次魔法展現的是：AI 不只是幫忙，它開始「接手」。
給還沒碰過 CLI 的你一個小建議
我最近拍了一支 Gemini CLI 的安裝教學影片，放在 YouTube「欸那個 AJ」頻道。如果你還沒試過 CLI 或 Codex，我會建議你：
不用急著學會，但一定要去碰一次。
只要你看過 AI 幫你把一整件事情做完，你就回不去了啊啊啊！
因為一旦你親眼看過那個「整包資料夾餵下去、整份 Word 跑出來」的瞬間，你對 AI 能做什麼、你自己能做什麼，會有完全不一樣的想像。