為什麼 Bookmarklet 昨天能用,今天突然失效?從看懂網頁 HTML 結構開始

上一篇:分享了 Bookmarklet 是什麼,也簡單聊到它為什麼在 AI 時代又開始值得被關注。

但如果真的開始使用 Bookmarklet,很多人很快就會遇到另一個問題:

「為什麼昨天明明可以用,今天就突然失效?」
或是:
「為什麼我叫 AI 幫我寫了 Bookmarklet,但貼上去之後完全沒反應?」

再不然就是:
「畫面上明明有這個欄位,為什麼程式就是抓不到?」

這些問題其實很常見,一開始我也會直覺覺得,是不是 AI 寫錯了?或是 JavaScript 哪裡壞掉?

但後來越用越發現,很多時候不是 Bookmarklet 本身不能用,也不是 AI 完全寫錯。

而是我們沒有先理解一件事:

Bookmarklet 不是用人的眼睛看網頁。它是用網頁背後的 HTML 結構在找資料。

這句話就是這篇文章最重要的核心,因為只要開始理解這件事,很多原本看起來很玄的問題,就會慢慢變得合理。

為什麼同樣叫「備註」的欄位,有時候抓得到,有時候抓不到?
為什麼按鈕明明在畫面上,程式卻點不到?
為什麼網站只是改了一點點版面,Bookmarklet 就壞掉?

其實答案大多都跟 HTML 結構、DOM、欄位名稱、CSS Selector 有關。


為什麼 Bookmarklet 昨天能用,今天突然失效?從看懂網頁 HTML 結構開始


這篇不會用很硬的方式介紹,因為我自己也不是要把 Bookmarklet 講成前端工程課程。

更何況對多數人來說,真正需要的也不是完整學會前端技術,而是先知道網頁背後大概是怎麼組成的,這樣在請 AI 幫忙寫小工具時,才比較知道自己要提供什麼線索。

我的想法比較簡單:

只要讓一般使用者知道,網頁背後大概是怎麼組成的,就比較有能力跟 AI 描述需求,也比較知道為什麼小工具會失效。

一、你看到的網頁,其實只是「畫面結果」



我們平常打開一個網頁時,看到的是:

【漂亮的按鈕、輸入框、下拉選單、表格、文字、圖片、彈出視窗、資料列表】

但這些只是瀏覽器呈現出來的結果。

就像你看到一間裝潢好的房子,你看到的是沙發、餐桌、電視牆、櫃子。

可是房子真正能不能穩定存在,背後靠的是:

【樑柱、水電、牆面、管線、格局】

網頁也是一樣,你看到的是畫面,但 Bookmarklet 真正在看的,是背後的結構。

這個背後的結構,大多就是我們常聽到的:

HTML

HTML 可以先不用想得很複雜,你可以把它理解成:

網頁的骨架。

例如一個最簡單的網頁,可能會有:

【標題、段落、按鈕、輸入框、表格】

每一個畫面上的東西,通常背後都有一段 HTML 來描述它。

例如:

這是一個標題
背後可能是一個標題標籤。

這是一個按鈕
背後可能是一個 button。

這是一個輸入框
背後可能是一個 input 或 textarea。

所以 Bookmarklet 在網頁上做事時,並不是像人一樣「看起來這邊有一個按鈕」。

它比較像是在問:

這個網頁裡,有沒有符合條件的 button?
有沒有名稱叫做某某欄位的 input?
有沒有某個表格欄位可以抓出來?

這就是為什麼要稍微理解 HTML,不是因為每個人都要變工程師。

而是當你知道網頁背後有結構,你就比較能理解:為什麼 AI 需要你提供更精準的資訊。

二、畫面上看到的文字,不一定就是程式抓得到的欄位



這是我覺得最容易誤會的一點,很多人會覺得:

畫面上有寫「問題描述」,那程式應該就可以直接抓到「問題描述」這個欄位吧?

不一定

因為畫面上看到的「問題描述」,可能有好幾種情況。

它可能是:

  • 真正對應到輸入框的標籤

  • 只是畫面上的文字說明

  • 只是 placeholder 提示文字

  • 被包在其他元件裡的顯示文字

  • 舊欄位名稱,實際欄位已經換了

  • 有兩個一樣名稱的欄位,但其中一個是隱藏的



這就是為什麼有些 Bookmarklet 會出現很奇怪的狀況。

例如:
明明畫面上有「備註」,但程式抓不到。
明明有兩個欄位都叫「處理狀況」,但程式抓到舊的那個。
明明新增頁面跟編輯頁面長得很像,但 Bookmarklet 只能在其中一個頁面正常運作。

這些都不是很罕見的問題。

因為很多系統在開發過程中,前端畫面可能會保留一些舊欄位、隱藏欄位、相同名稱的 label,或是不同頁面的 HTML 結構根本不一樣。

人的眼睛看起來差不多,但對程式來說,可能是完全不同的東西。

這也是我後來學到的一件事:寫 Bookmarklet 時,不要只跟 AI 說「幫我抓備註欄位」。

比較好的說法是:「請幫我找畫面上標題為『備註』且旁邊或下方有可輸入欄位的那一組,不要抓隱藏欄位,也不要抓標題後面有『舊』字樣的欄位。」

這樣 AI 寫出來的邏輯,就會比較接近真實需求。

因為你不是只告訴它欄位名稱,你也告訴它:

【哪些不要抓、哪些才是真正要抓的、遇到重複名稱時要怎麼判斷】

這才是比較實用的問法。

三、DOM 是什麼?可以先把它想成「瀏覽器整理後的網頁現場」



接下來常會看到另一個名詞:

DOM
這個字看起來很硬,但如果用白話說,我會把 DOM 理解成:

瀏覽器把網頁讀進來之後,整理出來的一份現場結構。
HTML 比較像原始設計圖。
DOM 比較像瀏覽器實際整理出來、正在運作中的網頁現場。

為什麼需要知道 DOM?
因為 Bookmarklet 執行時,通常是在目前這個網頁現場裡找東西。

例如它可能會找:

  • 目前頁面所有按鈕

  • 目前頁面所有輸入框

  • 目前頁面所有表格列

  • 目前畫面上某個標題旁邊的欄位

  • 目前彈出視窗裡面的資料



所以如果資料還沒載入完成,Bookmarklet 太早執行,就可能找不到。
如果資料在分頁切換後才出現,Bookmarklet 在切換前執行,也可能找不到。
如果資料藏在 iframe 裡面,Bookmarklet 可能也抓不到或需要特殊處理。
如果畫面是彈窗,實際資料可能不在原本頁面裡,而是在另一層結構裡。

這就是為什麼有些 Bookmarklet 會出現:

剛進頁面點沒反應,但等幾秒再點就可以。
在列表頁可以用,在編輯頁不能用。
在 Chrome 可以用,在某個內建瀏覽器不能用。
同一套系統 A 頁面可以用,B 頁面卻失效。

因為它看到的 DOM 現場不一樣。

四、CSS Selector 是什麼?可以先把它想成「網頁元素的地址」



再來是另一個很常見的名詞:CSS Selector

這個也不用想得太複雜,你可以先把它理解成:程式用來找到網頁上某個元素的地址。

就像你要去某個地方,要有地址。

Bookmarklet 想要找到某個按鈕、欄位、表格,也需要一種定位方式,常見定位方式可能包含:

  • 用標籤找,例如 input、button、table

  • 用 class 找,例如某個樣式名稱

  • 用 id 找,例如某個唯一編號

  • 用文字找,例如按鈕文字是「查詢」

  • 用相對位置找,例如「問題描述」標題下面的 textarea



但這裡也有一個問題存在,很多網站的 class 名稱,不一定是穩定的。

尤其現在很多前端框架產生的 class,可能長得像亂碼,也可能每次改版後就變掉。

例如今天叫:abc123

下次改版變成:abc456

如果 Bookmarklet 寫死抓這個 class,那網站一改版就壞掉。

所以我現在比較偏好的做法是:不要只靠很容易變動的 class。

如果可以,盡量讓 AI 用比較穩定的判斷方式。

例如:

  • 按鈕上的文字

  • 欄位旁邊的標題

  • 表格欄位名稱

  • 可見文字與輸入框的相對位置

  • 固定的 data-* 屬性



當然,這不是絕對。

每個網站狀況不同,所以這不是絕對標準。

但如果你是一般使用者,不知道怎麼跟 AI 說,可以先用白話描述:
「不要只依賴容易改變的 class 名稱,請盡量依照畫面上可見的欄位標題、按鈕文字、表格欄名來尋找。」

這句其實就很有幫助。

五、為什麼 Bookmarklet 會突然失效?



這大概是最多人會遇到的問題。

Bookmarklet 最常失效的原因,我自己整理大概有幾類。

1. 網站改版,HTML 結構變了

這是最常見的,畫面可能只是看起來改了一點點。
例如:按鈕位置移動、欄位排版改變、表格多一欄,但背後 HTML 結構可能已經完全不同。

對人來說只是小改版,對 Bookmarklet 來說,可能就是原本的路不見了。

2. 欄位名稱改了

例如原本叫:處理狀況
後來改成:處理狀況說明

或是原本叫:備註
後來改成:內容備註

人看得懂差不多,但程式如果原本是精準找「備註」,改名後就可能找不到。

3. 同名欄位太多,抓錯地方

這個也很常見。

畫面上可能有很多地方都叫「備註」。

例如:

  • 主要資料的備註

  • 歷史紀錄的備註

  • 審核區塊的備註

  • 隱藏舊欄位的備註



如果程式只是找第一個「備註」,就很容易抓錯,所以有時候 Bookmarklet 不是沒抓到,而是抓到不該抓的地方。

4. 資料是動態載入的

有些網站不是一打開就把資料全部放在畫面上,而是你點了查詢、切換分頁、打開彈窗後,資料才慢慢載入。

這種情況下,如果 Bookmarklet 太早執行,就會找不到資料。

這也是為什麼有些工具需要等畫面載入完成後再點。

5. 資料在 iframe 裡

有些系統會把某些畫面放在 iframe 裡。

你可以把 iframe 想成:網頁裡面又嵌了一個小網頁。

如果資料在 iframe 裡,Bookmarklet 不一定能直接抓到,尤其如果 iframe 來源不同,還可能受到瀏覽器安全限制。

這種情況就不一定適合用簡單 Bookmarklet 處理。

6. 權限或登入狀態不同

有時候不同使用者看到的欄位不一樣,主管看得到,承辦看不到。

A 角色有按鈕,B 角色沒有按鈕。
測試帳號有資料,正式帳號沒有資料。

這時候 Bookmarklet 也可能會出現某些人能用、某些人不能用的狀況。

7. 網站本身阻擋某些操作

有些網站基於安全性,可能會限制某些程式操作。

例如:不允許直接複製、不允許跨頁讀取、不允許自動送出,或是某些操作需要真實使用者點擊。

這種情況下,Bookmarklet 就不一定能處理。

所以我會說:Bookmarklet 很方便,但它不是萬能工具。

六、一般人要怎麼開始看 HTML 結構?



很多人聽到「看 HTML」會怕,但其實不用一開始就看懂全部,你只要先學會看幾個重點就好。

第一步:在網頁上按右鍵,選擇「檢查」

在 Chrome 或 Edge 裡,通常可以對某個欄位或按鈕按右鍵,選擇:檢查

或是英文介面叫:Inspect

接著瀏覽器會開啟開發者工具,畫面會突然出現一堆程式碼。

第一次看到會覺得很可怕。 但先不要急著關掉。

你不用看懂全部。

你只要先知道:它目前反白的那一段,大概就是你剛剛點到的畫面元素。

第二步:先找關鍵文字

例如你要找「處理狀況」。

可以在開發者工具裡按 Ctrl + F,搜尋:處理狀況

看看 HTML 裡面有沒有出現這個文字。

如果有,就代表這個文字真的存在於網頁結構中。
如果沒有,可能代表它是用其他方式顯示,或是你目前看的區塊不對。

第三步:看它旁邊有沒有 input、textarea、select

如果是表單欄位,常見的東西有:【input、textarea、select】

大概可以先這樣理解:


  • input:單行輸入框

  • textarea:多行文字欄位

  • select:下拉選單

  • button:按鈕

  • table:表格



你不需要一開始就完全懂,但只要知道這幾個字,就會比較有方向。

例如你看到「問題描述」附近有 textarea,那大概就知道它是多行文字欄位。
你看到「查詢」附近有 button,那大概知道它是一個按鈕。

你看到很多 tr、td,通常就是表格列與表格格子。

第四步:觀察有沒有重複欄位

如果你搜尋「備註」,發現出現 5 次,那就要小心。

因為 AI 如果只是寫:找到備註欄位

很可能會抓到錯的那個,這時候你可以補充告訴 AI:

「這個頁面有多個備註欄位,我要的是畫面中某某區塊內、標題為備註的可輸入欄位。」

你越能描述位置,AI 越有機會寫出接近需求的工具。

七、問 AI 寫 Bookmarklet 時,不要只說「幫我做一個工具」



這是我覺得最重要的實務心得。

很多人會直接問 AI:幫我寫一個 Bookmarklet,抓出這個網頁的資料。

這樣當然有機會成功,但也很容易失敗。

因為 AI 不一定知道你的網頁長什麼樣子。

不一定知道欄位在哪裡。
不一定知道有哪些同名欄位。
不一定知道你要抓的是列表頁,還是編輯頁。
不一定知道你要的是畫面上的文字,還是背後欄位值。

所以我現在比較建議,問 AI 時至少提供幾個資訊。

1. 先說你要解決什麼問題
我覺得問 AI 做工具時,不一定要一開始就想「程式要怎麼寫」。

更重要的是先說清楚:我最後想看到什麼結果?

例如:
我每天要檢查列表中,哪些案件超過 30 天未更新。
我想做一個 Bookmarklet,在目前頁面統計案件數量,並依照狀態分類。
我想檢查某個設定頁面中,資料是否有掛在正確的對象上。

這樣 AI 才知道你的工具目的,也比較能反推中間需要抓哪些資料、做哪些判斷。

2. 說明你在哪個頁面使用

例如:
【列表頁、新增頁面、編輯頁面、查詢結果頁、彈出視窗、設定頁面】

因為不同頁面結構可能不同,同一個系統裡,不同頁面也可能完全不一樣。

3. 說明你要抓哪些欄位

例如:
我要抓表格中的「號碼」、「名稱」、「狀態」、「最後更新時間」。
我要抓表單中的「問題描述」、「處理狀況」、「備註」。
我要找按鈕文字為「儲存」或「查詢」的按鈕。

欄位名稱越清楚越好。

4. 說明哪些情況要排除

這點很重要,但很多人會忘記。

例如:
不要抓隱藏欄位。
不要抓標題含有「舊」的欄位。
不要自動送出表單。
不要把資料傳送到外部網站。

不要修改頁面原始資料,只在畫面上顯示統計結果。

這些限制一定要講清楚,因為 Bookmarklet 是有能力修改頁面的。

如果你只要它統計,就要明確說不要自動送出或修改。

5. 提供你觀察到的 HTML 線索

如果你已經有用「檢查」看到一些資訊,可以貼給 AI。

例如:
這個欄位附近有 textarea。
表格欄位名稱是 th。
每一列資料在 tr 裡面。
按鈕文字是「查詢」。
欄位外層有某個區塊標題。

這些資訊對 AI 很有幫助,AI 不是神,它需要線索。[拍桌]

八、可以直接這樣問 AI



如果真的不知道怎麼問,可以用下面這種格式:

提示詞範例一:檢查欄位漏填

我想做一個 Bookmarklet,用在目前瀏覽器頁面,需求是檢查表單中指定欄位是否有填寫。

欄位名稱包含: 【問題描述、處理狀況、備註、事項緣由】

請幫我寫 JavaScript Bookmarklet。

需求限制:
1. 只檢查目前頁面,不要連線到外部網站。
2. 不要自動送出表單。
3. 不要修改欄位內容。
4. 如果欄位有空值,請在畫面上跳出提示。
5. 如果同名欄位很多,請優先找畫面上可見、且旁邊或下方有 input、textarea、select 的欄位。
6. 請排除隱藏欄位,以及標題包含「舊」的欄位。
7. 請提供可以放進書籤網址列的 版本。

提示詞範例二:統計表格資料

我想做一個 Bookmarklet,用在目前網頁的查詢結果列表。

表格欄位包含: 【編號、產品名稱、狀態、最後更新時間】

需求是:
1. 統計目前畫面上各狀態的數量。
2. 找出最後更新時間超過 30 天的資料。
3. 在畫面右上角產生一個浮動視窗顯示統計結果。
4. 點擊統計數字時,可以展開明細。
5. 不要連線外部網站。
6. 不要修改原始資料。
7. 不要自動點擊任何送出或刪除按鈕。

提示詞範例三:讓 AI 協助判斷 HTML 結構

我正在嘗試寫 Bookmarklet,但目前抓不到欄位,下面是我用瀏覽器檢查工具複製到的 HTML 片段。

請你幫我判斷:
1. 哪一段是欄位標題。
2. 哪一段是真正的輸入框。
3. 是否有重複欄位或隱藏欄位。
4. Bookmarklet 應該用什麼方式比較穩定地找到它。
5. 不要只依賴容易變動的 class 名稱。
6. 請用白話解釋,不要只給我程式碼。

這種問法就比「幫我寫一個 Bookmarklet」好很多,因為你不是只丟需求給 AI。

你是在引導 AI 幫你一起分析網頁結構。

九、我的實務看法:真正困難的不是寫程式,而是描述清楚需求



以前我會覺得,Bookmarklet 最難的地方是寫 JavaScript。(因為根本看不懂)

但後來我發現,AI 普及之後,寫程式反而不是最難的部分。

真正困難的是:你能不能把你的需求具象化並描述清楚。

例如:
你要抓哪個資料?
資料在哪個頁面?
是列表頁還是詳細頁?
是畫面文字還是輸入欄位?
有沒有同名欄位?
有沒有隱藏欄位?
要不要自動送出?
要不要修改資料?
資料能不能匯出?
可不可以連外?

這些問題如果沒有先想清楚,AI 寫出來的東西很容易偏掉。

而且不是 AI 故意寫錯,是因為需求本來就不夠明確。

這也是我覺得,一般使用者現在最應該學的,不一定是完整的 JavaScript 語法。

而是:
學會看懂一點點網頁結構。
學會把自己的需求講成 AI 能理解的規格。

這兩件事加起來,就已經能做出很多實用的小工具。

十、不是所有網頁都適合 Bookmarklet



這篇雖然是在介紹如何看網頁結構,但我還是想提醒:

Bookmarklet 不是每個網站都適合。

如果你觀察一個網頁,發現它有以下狀況,就要先保守一點:

  • 資料在 iframe 裡

  • 畫面要等很久才載入

  • 欄位名稱大量重複

  • 網站常常改版

  • 資料涉及高度敏感個資

  • 操作會影響正式資料

  • 公司規範不允許自行執行程式碼



這些情況不是完全不能做,但就不適合用太草率的方式做。

尤其是會修改資料、送出資料、刪除資料的工具,更要非常小心。

我自己比較建議,初學 Bookmarklet 可以先從這幾種開始:

  • 只讀取畫面資料

  • 只顯示統計結果

  • 只標示異常欄位

  • 只協助複製或整理資料

  • 不自動送出

  • 不連線外部網站



先從低風險的工具開始,會比較安全。

等你慢慢熟悉 HTML 結構、DOM、欄位定位後,再考慮更進一步的自動化。

十一、為什麼我覺得一般人也該懂一點 HTML 結構?



很多人可能會想:我又不是工程師,為什麼要看 HTML?

我以前也會這樣想,但現在我的看法有點改變。

因為 AI 已經讓寫小工具的門檻降低很多,以前你不懂程式,就很難開始。

現在你不一定要完全會寫,但你要知道怎麼問。

而要問得好,就需要知道一些基本概念。

不用很深,但至少要知道:

  • 網頁不是只有畫面,背後有 HTML 結構

  • Bookmarklet 是依照網頁結構找資料

  • 畫面上的文字不一定等於真正欄位

  • 同名欄位可能會讓程式抓錯

  • 網站改版可能會讓原本工具失效

  • AI 需要你提供更清楚的線索



這些觀念其實就夠了。

你不需要馬上變成前端工程師,但你會從「完全不知道怎麼問」變成「知道該提供什麼資訊」。

這個差異很大。

因為很多小工具不是做不出來,而是需求一開始就沒講清楚。

你只說:幫我抓這頁資料。
AI 可能會猜錯。

但你說:
幫我抓目前表格中欄名為「編號」、「狀態」、「最後更新時間」的欄位,只讀取目前畫面資料,不要連外,不要修改資料,並在右上角顯示統計結果。

這樣成功率就差很多。

十二、我的看法



如果上一篇是想讓大家知道: Bookmarklet 是一種被低估的小工具。

那這一篇我更想表達的是:
Bookmarklet 能不能好用,很大一部分取決於你是否理解網頁是有結構的。

很多人以為 AI 時代到了,只要丟一句話,AI 就會自動產出完美工具。

但實際用下來,我覺得不是這樣,AI 的確可以幫忙寫程式,也可以大幅降低技術門檻。

AI 可以幫你寫出工具,但工具能不能貼近需求,關鍵往往不是 AI 多厲害,而是你有沒有把自己的問題說清楚。

真正關鍵的是,你要先清楚知道:
你要解決什麼問題
你要抓哪裡的資料
你希望它怎麼判斷

哪些事情不能做
哪些資料不能碰
哪些操作不能自動執行

這些才是最重要的。

AI 很好用,但如果你讓它掌握你完全不了解的東西,你也會失去判斷風險的能力。

這句話我覺得放在 Bookmarklet 上特別重要。

因為 Bookmarklet 不是單純產生一段文字,也不是只幫你整理想法。

它是真的會在目前的網頁上執行程式。

它可能讀取畫面上的資料,也可能修改欄位內容,甚至如果程式裡面有不該出現的連線語法,還可能把資料送到外部網站。

所以我覺得,AI 時代不是什麼都不用懂。

而是不用每個人都變成工程師,但至少要知道自己正在讓 AI 幫你做什麼。

而 HTML、DOM、CSS Selector 這些東西,對一般人來說,不需要學到很專業。

但只要懂一點點,就能讓你跟 AI 溝通時更精準。

也能讓你更快判斷:這個 Bookmarklet 是不是因為網站改版失效?

是不是抓錯欄位?
是不是畫面還沒載入完成?
是不是欄位其實藏在其他結構裡?

我自己現在看 Bookmarklet,已經不會把它當成單純的「小程式」。

我更覺得它像是一種把日常工作流程拆解後,快速做出改善的方式。

很多工作上的小痛點,其實不需要等到正式系統開發,也不一定要花很多錢買工具。

如果需求夠小、夠明確、風險可控,有時候一個 Bookmarklet 就可以先解決 60 分、70 分的問題,這就很有價值了。

因為工作中真正讓人疲乏的,很多時候不是大問題,而是那些每天都要做、每次都差不多、但又不能不做的小事情。

如果能把這些事情稍微自動化一點,長期下來真的會差很多。


最後也一樣補充,這篇不是要把 HTML 或 DOM 講成完整教學。

真正前端工程師一定有更專業、更完整的說明。

我這邊比較像是從實際使用 Bookmarklet 的角度,整理出一般人需要先知道的觀念。

因為我覺得,對多數人來說,第一步不是學完整套前端技術。

而是先知道:
原來網頁不是只有眼睛看到的畫面。
原來小工具會失效,很多時候是因為背後結構變了。
原來問 AI 寫工具,也要把欄位、頁面、限制條件講清楚。

只要理解這幾件事,就已經比完全盲目複製貼上安全很多,也實用很多。

下一篇預告

如果這篇是在講:「為什麼要看懂網頁 HTML 結構。」

那下一篇我想更進一步分享:「如何把一個工作上的小痛點,整理成 AI 看得懂的 Bookmarklet 需求?」

因為很多人其實不是沒有想法。

而是不知道怎麼把自己的想法,整理成 AI 能理解、也能實際產出工具的需求描述。

但我後來覺得,問 AI 做工具時,最重要的其實不是一開始就想「程式要怎麼寫」。

而是要先想清楚:我最後想看到什麼結果?

例如:
我想看到哪些資料被標示出來?
我想看到哪些異常被提醒?
我想看到統計結果長什麼樣子?
我想點一下後,畫面要出現什麼?
我想節省哪一段人工操作?
我不希望工具碰到哪些資料?

因為你要的結果越清楚,AI 才越有辦法反推中間需要做哪些事情。

反過來說,如果一開始只說「幫我做一個 Bookmarklet」,但沒有說清楚最後想得到什麼結果,AI 就很容易寫出一個看起來有功能,但實際上不符合你工作流程的小工具。

所以下一篇會比較偏實務拆解。

我會從一個日常工作中的小困擾開始,一步一步拆解:

從「我覺得這件事很麻煩」
到「我最後想看到什麼結果」
再到「這個結果需要哪些資料與判斷」

最後整理成可以直接拿去問 AI 的需求描述。

也就是先把結果想清楚,再讓 AI 協助把過程做出來。
Jack|Google Sheet × Apps Script × 工作效率工具研究
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