雷蒙超級 AI 個體課 aka AI Agent 訓練營值得上嗎？心得分享

最近上完雷蒙的《超級 AI 個體》，也就是 AI Agent 陪跑大課。

先講結論。

我有從這堂課拿到一些真的會繼續用的東西，但如果單純看「課程內容值不值快四萬」，我會覺得偏貴。

這堂課最有價值的地方，是它提供了一套相對完整的方法，教你怎麼建立自己的 AI Agent 工作環境，怎麼把自己的經驗整理成 Skill，怎麼把別人的知識萃取成 AI 能使用的能力，以及怎麼讓 Agent 在實際工作中慢慢進化。

尤其 Pro-Kit 這種「直接給 AI 讀，讓 AI 反過來帶你做」的學習方式，我自己滿喜歡。

但另一面也很明顯。

有些章節的資訊密度不高，花很多篇幅講 Why 跟 What，真正能拿回去操作的 How 比我預期少。Vibe Coding、n8n 自動化等部分有點水，甚至直接 Google 或 Youtube 就能找到更好的內容。

所以這堂課值不值得，我覺得很吃兩件事：

你現在到底多會用 AI，以及你的工作內容&時間多值錢。

如果你原本幾乎沒碰過 AI Agent，又有很多高價值工作可以交給 AI，這堂課可能很容易回本。

如果你已經每天在用 Claude Code、Codex、Skills、MCP、自動化，平常也習慣自己翻 GitHub、官方文件，那你花快四萬買到的新增價值會少很多。

這大概也是我上完整堂課最大的感想：你越會用 AI，這堂課的邊際效益越低。

我為什麼會買這堂課？

我買之前已經會用 ChatGPT、Claude，也已經知道 AI 可以幫忙寫東西、研究、分析、寫程式。

但以前很多時候還是：AI 說，我來做。

我要問 AI 怎麼處理，它給我步驟，我再自己開工具、複製貼上、測試、遇到錯誤，再把錯誤丟回 AI。

這件事其實很微妙。AI 明明讓很多事情變快了，但你也會開始做更多原本不會做的事情、學更多新工具，最後工作時間不一定真的變少。

這也是雷蒙反覆在講的一個問題：從 ChatGPT 這種問答型 AI，往能讀資料、操作工具、完成任務的 AI Agent 前進。甚至把目標定成讓沒有工程背景的人，也能打造能實際幫忙做事的「AI 超級員工」。

這個方向是當初最吸引我的地方。我想知道：

有沒有辦法把我自己的知識、偏好、工作方式整理起來，讓 AI 長期幫我工作？

我不想每次重新開一個 ChatGPT 對話，又從頭解釋一次我是誰、我要什麼、我平常怎麼做。

我想要的是一個真的逐漸「懂我」的 Agent。

而且最好不要綁死 Claude、Codex 或某一個特定 AI。以後哪個模型比較強，我可以換掉底層模型，但自己的資料、Skill、工作流程還留著。

這堂課在教什麼？

簡單講，它想教的是：怎麼從「會問 AI」進到「會管理 AI」。

從目前課程的架構來看，大致可以分成幾件事。

前面先建立 AI Agent 的工作環境，包含基本設定、資料夾、個人資訊、記憶。
接著開始把自己的做事方式整理成 Skill。
再往後學習怎麼萃取外部專家的知識，讓 AI 可以調用這些方法。
開始進入真實工作流程，讓 Agent 接工具、自動化、處理任務。
Vibe Coding，讓沒有工程背景的人也可以用 Agent 做網站、App、小工具。
最後則回到長期管理，包含 Agent 怎麼複盤、怎麼更新自己的 Skill、怎麼持續進化。

先讓 AI 懂你，再讓 AI 能使用專家的方法，最後讓 AI 實際幫你完成工作。

光看課綱其實滿完整的。而且我覺得真正值得講的，還不只這六章。

旁邊搭配的 Pro-Kit 跟 Skills，反而是我覺得這堂課比較有特色的部分。

我最推薦的地方：Pro-Kit

如果問我上完之後，哪一個東西最有可能繼續留在我的工作流程裡，我會選 Pro-Kit。

它有一個我滿喜歡的設計：教材不只寫給你看，也直接寫給你的 AI 看。

一般的線上課程流程大概是：老師教我 → 我學會 → 我回去自己做。

Pro-Kit 是：老師把經驗整理好 → 我的 Agent 先讀 → Agent 問我問題 → Agent 根據我的狀況帶著我做。

所以有些東西，我其實不需要自己先全部讀完、理解、背起來。

我可以先把能力包交給 Agent，讓它知道應該怎麼做，遇到我的實際狀況時，再讓它來問我缺少的資訊。

這也是課程自己很強調的一個學習方式。雷蒙甚至直接說，希望降低影片時數，把更多內容改成「給 Agent 吃的東西」，讓 AI 學完之後反過來引導學員。

我覺得這個方向滿合理。

因為 AI 時代有一個很大的改變，就是：我不一定要把每個技能都學到自己會執行。

有些事情我只需要知道它大概在幹嘛、怎麼判斷成果好不好，剩下的操作可以讓 Agent 學。

這跟公司老闆也不需要自己會做設計、剪影片、架 Server 的道理差不多。

如果我的主要工作是做決策，我需要掌握的是怎麼定義問題、怎麼設定標準、怎麼驗收。

把自己的經驗，變成 AI 可以使用的 Skill

AI Agent 要真的越來越好用，靠的其實不只是模型能力。

你平常怎麼做事，也要慢慢變成它能理解的東西。

例如我寫文章有哪些習慣。
我怎麼判斷一篇文章好不好。
我回客戶的時候在意什麼。
我做研究時先找什麼資料。
我怎麼整理資訊。
我做完一個專案之後怎麼檢查。

這些以前很多都只存在我們腦袋裡。

你真的要教一個新員工時，才會發現：「靠，我原來根本沒有寫下來。」

課程裡面有一個我滿喜歡的類比，就是把 Agent 當員工。

最上面先有公司的基本原則，再來有不同工作的 SOP，接著是每天實際工作的紀錄，最後定期複盤，把反覆發生的問題整理成新的規則。

Skill 就比較像中間那一層 SOP。

平常不用全部塞給 AI。

今天遇到寫文章，它才讀寫文章的 Skill。

要剪影片，就讀剪影片相關的 Skill。

要處理客服，就載入客服的流程。

這種設計對我來說，比以前瘋狂收藏 Prompt 實用很多。

因為 Prompt 很容易變成：「這個 Prompt 好像很強，先收藏。」然後永遠沒有第二次打開。

Skill 比較接近一個真正可以維護、測試、修改、重複使用的工作流程。

更有趣的是：還可以萃取別人的知識

再往下一層，就是課程講的「專家蒸餾」。

就是把一個人的文章、課程、案例、做事原則整理起來，找出他的：判斷規則、工作流程、思考框架、範例、常見錯誤，以及他覺得什麼叫做好的結果。最後整理成 AI 可以調用的 Skill。

我覺得這個概念本身滿有啟發。

以前遇到不會的東西，我們大概有三種選擇：自己學、花錢請人、做得很爛。

現在多一種：讓 Agent 先去學。

當然，這件事也沒這麼簡單。丟一本書進去，不會突然得到一個真的跟作者一樣厲害的 AI。

來源資料品質、萃取方式、Skill 寫法、測試案例、回饋修正，都會影響最後能不能用。

但「把知識整理成可重複執行的能力」這個思考方式，我上完之後確實會留下來。

沒有把整套東西綁死在單一 Agent

另一個我自己比較在意的點，是可攜性。

這幾年 AI 工具真的換太快。

今天 Claude 很好用，過幾個月 Codex 可能又有新的東西，再過半年不知道又跑出什麼。

所以如果我花很久訓練了一套 AI 工作系統，我不太希望所有東西都鎖在某個平台的聊天紀錄裡。

這堂課比較傾向把核心東西放在你自己的檔案、Markdown、Skill、Git repository 裡。

雷蒙也一直強調，希望把知識跟記憶留在自己身上，底層 AI 模型可以更換。

這個方向我認同。

因為真正花時間累積的東西，其實是：

我的工作方式。我的資料。我的 SOP。我的判斷標準。我的 Skills。

模型只是來執行這些東西的引擎。這樣未來要換 Agent，至少不用全部重來一次。

每週複盤

第六章四個單元裡，我自己真正會留下來用的，大概是 6-3。

概念很簡單，讓 Agent 在工作過程裡留下紀錄。過一段時間之後，再一起回頭看：

最近哪些地方一直出錯？
哪些事情我已經糾正 AI 三次？
有沒有某個規則我一直重複講？
有哪些工作每個禮拜都在重做？
有沒有新的做法值得整理成 Skill？

如果有，就更新規則。

這個想法我覺得很實際。因為不可能一開始就設定出一個「完美 AI 分身」。

它比較像帶人，你讓它真的去做工作。發現哪邊很雷，修一次，下次又雷，再修。

如果同一件事情一直發生，就把它正式變成規則。

課程裡也是把這套方法整理成「原則、流程、工作紀錄、定期複盤」，希望把實際工作的摩擦慢慢變成 Agent 可以學會的規則。

這種會越用越完整的感覺，我覺得才比較接近 AI Agent 真正長期有價值的地方。

接下來講我比較不推的地方

前面講了不少喜歡的。

接下來就是我覺得這堂課最大的問題：資訊密度真的很不平均。

有一些章節我會覺得：「喔，這個我以前真的沒有整理成一套系統。」

也有一些看完之後，我會想：「嗯？就這樣？」

尤其這門課價格已經接近四萬元，我自然會用比較高的標準看內容。

有些單元 Why 跟 What 很多，How 不夠

這可能是我上完整堂課最常出現的感覺。

很多章節的 Why 都講得很好。

為什麼 AI Agent 很重要。為什麼要建立記憶。為什麼要 Skill。為什麼要管理 Agent。為什麼未來工作方式會改變。

我大部分都同意。

可是當我已經買了完整課程，我期待的東西會開始往下面走：那到底怎麼做？

具體的架構是什麼？什麼情況用 A，什麼情況用 B？做到什麼程度才算完成？哪些做法試過其實沒用？真實專案裡遇到什麼坑？

這些才是我覺得付費內容比較難被免費資料取代的部分。

有些章節有做到，有些就講的很淺。以下簡單分享幾個我覺得最水的地方。

Ch5 Vibe Coding：整堂課最水的一章

如果要選整堂課最讓我覺得「這需要放在快四萬元的課裡嗎？」的一章，我會選 Ch5。

內容從 Vibe Coding、brainstorm、MVP，一路講到前端／後端、localhost、Git、部署網站，中間用 Chrome Extension 做實作。內容沒有錯，問題是免費替代品真的太多，而且重疊程度很高。

我後來特地用英文去 Google、YouTube 搜了一輪，現在免費教學已經可以從 Claude Code planning、做 Web App、localhost、GitHub，一路帶到正式部署；Chrome Extension 也有從 Manifest V3 教到上架的完整課程。前端、後端、Git、部署這些更是標準 Web Development 101，MDN、Cloudflare 官方文件本身就寫得很完整。

甚至我原本覺得比較有價值的「先 brainstorm、定義 MVP 和驗收標準，再叫 Agent 寫程式」，Anthropic 自己的 Claude Code 教材也已經在教類似的 Plan Mode 工作流程。

所以 Ch5 真正的價值，我覺得主要是幫完全沒開發背景的人整理、篩選，再排成一條容易跟著走的路。

這當然有價值，但放在一堂快四萬元的旗艦課裡，我期待的是更多免費資源難取代的實戰經驗：怎麼 debug、怎麼做架構取捨、Agent 常踩什麼坑、什麼時候不能相信它，以及安全性、測試、維護和技術債怎麼處理。

Ch6 四個單元，我真正會留下來的大概只有 6-3

Ch6 也是類似問題。

6-1、6-2、6-4 有很多對 AI 時代、工作方式、Agent Team 的觀點。有些觀點我也認同。

但以一堂高單價實作課來看，我會覺得比較像作者的觀點文章。

看完會想一下。不一定會改變我明天怎麼工作。

相比之下，6-3 的每週複盤很明確。今天就能拿回去裝進自己的 Agent。

所以如果單純從「可執行性」來看，Ch6 對我來說最有用的只有 6-3。

4-6 n8n：有案例，但實作內容偏淺

n8n 這段也是我有點失望的地方。

課程有講 n8n 跟 AI Agent 的搭配方式，也有談到什麼情況還需要 n8n、自動化流程怎麼想，以及實際案例。

所以我不會說它完全沒內容。

但我原本期待的深度更像：怎麼讓 Agent 真的建立 n8n workflow？

怎麼 debug？怎麼決定一段流程應該寫成 Skill、Script，還是丟進 n8n？錯了怎麼追？資料格式怎麼處理？長期怎麼維護？

實際上這個單元比較偏概念跟案例。

如果完全沒碰過 n8n，還是能知道它在整套架構裡扮演什麼角色。

而最讓我有點問號的是，如果想深入 n8n，最後又會碰到雷蒙自己另外一門 n8n 課程。

我都已經買快四萬的旗艦 AI Agent 課了，講到自動化的重要環節，結果深入內容還要去另一堂課補，多少會覺得少了點東西。

而且我實際用去 Google、YouTube 搜，Claude Code + n8n、n8n MCP、AI build n8n workflow 之類的關鍵字，完整免費教學一大堆，還講的更好更完整，有些甚至直接從安裝、連接 MCP、建立 workflow、修改、執行一路示範到 Debug。

更不用說 n8n 官方自己就有免費 MCP、Skills 和 Academy。現在你直接跟 Claude 或 Codex 說需求，讓它建立、執行、讀錯誤再修改，本來就是官方主推的使用方式。

而且我不覺得一定要把 n8n 的所有技術細節學很深才有價值。既然這堂課本來就在講「讓 Agent 幫你做」，那重點就是最後能不能把 workflow 做出來。

偏偏如果只看這個結果，Google 跟 YouTube 隨便搜，就有更完整、更新，而且免費的內容。

所以這章對我來說相對比較有價值的，只剩雷蒙自己的實際營運案例作為參考；至於「怎麼讓 AI 幫你做 n8n」，就不是這堂課的核心價值。

更現實的問題：這些東西現在能不能更便宜，甚至免費學到？

這其實是我覺得評價 AI 課一定要問的一題。答案當然是：很多都學得到。

Skills、MCP、Agent、Vibe Coding、Git、部署、n8n，現在官方文件、GitHub、YouTube、部落格文章都多到看不完。

甚至最荒謬的是：你現在已經可以叫 AI 教你怎麼用 AI。遇到一個不知道的名詞，貼給 Claude 或 ChatGPT。

叫它解釋。叫它看官方文件。叫它帶你實作。錯了把錯誤丟回去。

理論上，很多東西真的可以自己慢慢摸出來。

連雷蒙自己也講得滿直接：如果願意不斷嘗試跟試錯，當然可以自己慢慢摸索；付費課主要想提供的是他已經踩過的坑、整理好的方法和更快的路徑。

所以我覺得這堂課真正賣的東西要重新定義一下。

你買的其實是：有人幫你整理、篩選、中文化、做出案例、準備好 Pro-Kit / Skills，再加上社群跟陪跑。

這些東西當然有價值。但價值多少，很看你自己搜尋跟學習的能力。

如果你看到官方英文文件就頭痛，也不知道 GitHub 在幹嘛，叫你自己研究三個月可能最後什麼都沒做出來，那有人整理好一條路給你，價值就很高。

如果你平常的習慣已經是：遇到問題 → 搜官方文件 → 找 GitHub → 問 AI → 自己測 → 改到能用，

那你對「有人幫忙整理」這件事情願意付的錢，自然會比較少。

p.s. 後來我用 AI 拆解課程內容，在國外找到一套只要 200 美金的同類型課程，好奇買來實測後，發現核心效果跟雷蒙的課幾乎差不多：

相同點：前面提到的核心精華都有涵蓋，一樣是用類似 Pro-Kit 的文檔引導 AI。雖是英文但對實際操作影響不大，實際做出的結果也大同小異。
缺少的部分：沒有 Vibe Coding、n8n、個人 Wiki，也不包含專屬社群與每月直播。

如果你預算有限，只想要核心工作流，可以參考看看：https://dupecourse.com/course/super-ai-agent

所以到底什麼人最適合？

我覺得最適合這堂課的人，大概是：本身已經有很值錢的專業，但 AI 能力還比較初階的人。

例如顧問、自由工作者、老闆、業務、內容工作者，或各種有多年工作經驗的專業人士。

因為他們身上已經有很多值得被放大的東西。

有 SOP。有客戶、有案例、有資料、有判斷經驗。有大量每天都在重複的工作。

他現在缺的是怎麼把這些東西交給 Agent。

這種人一旦成功把幾個高頻工作交出去，課程很可能很快就回本。

例如原本每個禮拜要花五個小時做一件事。

Agent 幫你縮成一個小時。

一年累積下來，省掉的已經不是一點時間。

如果這些時間可以拿去接案、做產品、服務客戶，四萬其實沒有想像中那麼大。

超級小白也很適合，但要看四萬對你的壓力有多大

如果完全不知道 AI Agent 是什麼，課程確實會從滿前面的地方帶。

而且因為 Pro-Kit 可以讓 AI 反過來帶你操作，我覺得它對小白其實滿友善。

問題只有價格。

如果快四萬對你來說是一筆滿大的支出，我會覺得沒有必要因為 FOMO 馬上衝。

AI 免費學習資源真的太多了。

先用 ChatGPT、Claude。再自己玩 Claude Code 或 Codex。

做一兩個真正跟工作有關的小專案。你會更清楚自己缺的是什麼。

那時候再判斷要不要付錢買一套完整系統，可能比較合理。

反過來，越會用 AI 的人，課程價值下降得很快

如果你現在已經每天重度用 Agent：

自己有 AGENTS.md / CLAUDE.md。
自己寫 Skills。
資料跟知識庫都有結構。
用 Git 管版本。
知道 MCP、API、CLI。
會叫 Agent 幫你寫程式。
自己做過網站部署。
自己串過自動化。
甚至已經在做定期 review 跟更新 Skill。

那你要更仔細看這堂課。因為你花快四萬元，買到的很可能主要剩下：雷蒙自己的工作方法、案例、整理好的 Pro-Kit，以及社群和直播。

這些還是有價值。只是「新增能力」可能不會像小白那麼大。

所以我才會說：這堂課最大的特性之一，就是你的 AI 能力越高，邊際效益越低。

那快四萬元的學費到底值不值得？

我覺得這題要拆成兩種看法。

如果只看「課程內容」

我會覺得偏貴。

尤其現在是 2026。AI Agent 相關的教學、官方文件、開源專案、YouTube、GitHub repo，更新速度非常快。

課程裡又確實存在一些滿基礎的單元。

所以如果你問我：「這些知識本身值快四萬元嗎？」

我自己會很猶豫。有些部分甚至會讓我覺得有點水。

但如果看「最後產生的結果」

答案就完全不同。

一堂課是不是划算，最後還是得看你拿它去幹嘛。

假設你工作的價值很高。

你每個月都有大量重複性的研究、整理、客服、行政、內容製作、開發工作。

你原本一天工作八小時，透過這套方法真的省下其中一兩個小時。

那它很容易回本。

又或以前某個流程每個月都需要外包，現在 Agent 可以處理掉一大部分。

這種情況，價格可能反而不是最大的問題。

最後總結：所以我推不推薦《超級 AI 個體》？

如果你問我「這堂課有沒有用？」

有。

我確實從裡面拿到一些之後會繼續用的東西。

尤其是 Pro-Kit、Skill、專家萃取，以及讓 Agent 定期複盤的整套思路。

它也讓我更明確地開始把 AI 當成一個長期工作系統，而不是每次有問題才打開 ChatGPT 問一下。

這個轉變我覺得有價值。

但如果問：「值不值快四萬？」

我的答案真的很看人。

如果你本身有成熟的專業、有高價值工作、有很多流程可以交出去，但 AI 還停留在 ChatGPT 問答階段，我覺得這堂課有可能滿值得。

因為一個工作流程成功改掉，省下來的時間就可能超過課程價格。

如果你已經是 Claude Code、Codex 這類 Agent 的重度使用者，平常就會自己看 GitHub、查官方文件、寫 Skill、做自動化，我覺得你要很仔細想：

這四萬元，到底能不能買到你自己拿不到的東西？

至少對我來說，這堂課最大的優點是提供了一套相對完整的 AI Agent 工作系統，以及一些可以直接讓 Agent 使用的 Pro-Kit。

最大的缺點則是內容資訊密度不平均。

精彩的地方真的有料。基礎的地方也真的很基礎。而且 AI 變化這麼快，很多「知識本身」會快速變便宜。

最後真正值錢的，可能還是那些經過實戰驗證的工作方法、Skill、判斷標準，以及你把它套進自己真實工作的能力。

所以我最後大概會這樣總結：

對適合的人，一個工作流可能就回本。

對已經很會用 AI 的人，確實可能會有點盤。

而這兩句，可以同時成立。

p.s. 如果有任何問題也可以 mail 給我：hi@312211.xyz