用 AI 製作 Podcast：選題、腳本、Show Notes、宣傳文案一條龍

你終於排出半天時間錄完一集 Podcast，正想鬆一口氣，卻發現真正的苦工才剛開始：選題卡了一整週、訪綱寫得零零落落、逐字稿要從頭聽到尾、Show Notes 怎麼寫都不滿意，最後還得擠出四個平台的宣傳貼文。很多人不是做不出好內容，而是被錄音「前後」這些瑣事拖垮，做幾集就無聲斷更。

這篇要解決的問題：教你用 AI 把 Podcast 從「選題」到「宣傳」的整條製作鏈打通，讓你把心力留給最值錢的事——說好一段話、訪到一個好來賓。

適合誰讀：個人主持人、Podcast 製作助理、品牌內容團隊、想經營聲音自媒體卻常常斷更的創作者，以及任何覺得「錄音不難、難在後製與行銷」的人。

讀完你會得到：一套「選題 → 訪綱 → 逐字稿 → Show Notes → 宣傳」的固定 Workflow、五個可直接複製的 Prompt 範本、一張文字版流程圖，以及一個台灣知識型主持人把單集製作時間砍半的真實導入案例與成果數據。

為什麼 Podcast 最該被 AI 接手的是「錄音以外」

多數人想到「用 AI 做 Podcast」，第一反應是 AI 配音、AI 主持。但對真正想經營節目的人來說，AI 配音通常不是重點——聽眾要的是有溫度、有觀點的真人聲音，這正是你的核心資產，不該外包給機器。

真正讓人斷更的，是錄音前後那些重複又耗時的工作。一集 30 分鐘的節目，前置選題與訪綱可能花掉兩小時，後製的逐字稿整理、Show Notes、剪輯點標記又是三四小時，最後分四個平台寫宣傳貼文再耗一小時。換句話說，真正會錄音的時間只佔整條製作鏈的兩成，剩下八成都是「文字工」——而文字工正是 AI 最擅長的。

把 AI 放在對的位置，你的工時結構會徹底翻轉：人負責企劃、訪談與判斷，AI 負責草稿、整理與改寫。這就是這篇要教你建立的分工。如果你想更全面理解這種「人機分工」的設計思路，可以先讀〈AI 長文寫作教學〉，裡面對「AI 寫初稿、人潤定稿」的原則有更完整的拆解。

核心概念：把 Podcast 製作拆成「一條生產線」

很多人卡關，是因為把做 Podcast 當成一件大事，而不是一條可以拆解的流程。其實只要把它拆成五個工站，每一站都有固定的 AI 角色與產出，整件事就會變得可重複、可規模化。

下面這張表，是這套生產線的全貌：

這張表的關鍵在於：AI 在每一站的角色都不同，所以 Prompt 也要不同。用一句「幫我做 Podcast」打天下，產出一定零散；把任務拆細、各站各給專屬指令，品質才穩。這種把大任務切成多步驟、前一步的產出餵給下一步的做法，就是所謂的 Prompt 鏈，想深入可參考〈Prompt 鏈：把複雜任務拆成多步驟〉。

打個比方：這就像開一家便當店。你不會一個人從種菜、煮飯、打包、外送全包，而是把流程拆成站，每站專人專責。AI 就是你請來的那幾位工讀生，每位只負責一件他最拿手的事——你則是那位掌握全局、決定味道的老闆。

實際教學：五個 Step 把整條製作鏈打通

Step 1：用 AI 發想選題與角度

選題不該靠靈感，而該靠系統。先寫好一段「節目設定」，固定貼在每次選題 Prompt 的開頭，讓 AI 永遠記得你的節目是給誰聽、調性如何。

下指令時，重點是要求 AI 一次給多個、並標出差異化角度。如果只要它給一個，你會被它第一個想到的平庸答案綁架；要它一次給十個，你才有篩選的空間。記得請它避開「人人都在講」的角度，逼出真正有記憶點的切入點。

最後一定由你篩選。AI 給的是素材，不是決定。你對受眾的理解、對時事的嗅覺，才是選題會不會中的關鍵。

Step 2：生成訪綱與口語腳本

選定主題後，請 AI 產出訪綱骨架：一個能勾住聽眾的開場、三到五段主軸提問、一個有記憶點的收尾。這裡有兩個一定要寫進 Prompt 的要求。

第一，用台灣口語、可以直接念出來的句子。書面語念起來會卡，要明確要求短句、保留語氣詞。第二，要的是提問與引導，不是逐字稿。Podcast 的魅力在臨場感，給自己念稿的空間反而會僵；訪綱負責確保不漏重點，對話的血肉留給你現場長出來。

如果是訪談型節目，再加一段：請 AI 根據來賓背景，列出三個「只有這位來賓能回答」的獨家問題。這是讓你的訪談跟別人不一樣的關鍵。

Step 3：錄音後把音檔轉成乾淨逐字稿

錄完音，先用任一語音轉文字工具（多數轉檔服務或剪輯軟體都內建）把音檔轉成原始逐字稿。原始稿一定很亂：滿是「然後」「對對對」「那個」，也沒有標點。

這時把原始稿交給 AI，請它做三件事：清掉口頭禪與贅字、補回標點、依語意分段。切記要求它「不要改寫語意、不要美化用詞」，只做清理。否則 AI 很容易順手把你的話「潤」成它的腔調，失去你原本的語感。整理過的逐字稿，是後面 Show Notes 與宣傳文案共用的母素材，乾淨與否直接影響下游品質。

Step 4：逐字稿一鍵變 Show Notes

把整理好的逐字稿交給 AI，請它產出四個部分：一段 100 字內的單集摘要、條列式重點時間軸、三到五句金句、以及延伸閱讀／來賓連結。

這一步最省時間，但也最需要人工把關。AI 標的時間軸幾乎一定有誤差，金句也可能被它斷章取義。正確流程是：讓 AI 寫好初稿結構，你對照原音檔把時間點與金句校正一遍。這樣你省掉的是排版與打字，但內容的正確性仍掌握在自己手上。事實查核這件事為什麼不能全交給 AI，可延伸閱讀〈AI SEO 內容產製流程〉。

Step 5：產出多平台宣傳文案

最後一站，用同一份 Show Notes，請 AI 一次改寫成四個平台版本：IG 貼文（短、有標籤、視覺感）、FB 貼文（可長、有脈絡）、Threads（口語、像在跟人聊天、拋問題引討論）、電子報導言（完整、有溫度）。

關鍵是讓 AI 知道每個平台的語氣差異，而不是同一段話複製貼上。一次產出四版後，你只要挑最順的、改幾個字就能發。這套「一稿多投」的改寫邏輯，跟短影音的多平台改寫一脈相承，想看更多技巧可參考〈用 AI 寫短影音腳本〉。

範例：Prompt 與 Workflow

下面是這套流程最關鍵的兩個 Prompt，可直接複製修改。

選題發想 Prompt：

你是一位資深 Podcast 內容企劃，服務台灣聽眾。

【節目設定】
- 節目名稱：{你的節目名}
- 主題定位：{例如：給上班族的個人成長與職涯}
- 目標聽眾：{例如：25-35 歲、想轉職或副業的上班族}
- 節目調性：{例如：輕鬆但有料、像朋友聊天}

【任務】
請針對上述設定，一次發想 10 個單集選題。每個選題請用以下格式：
1. 暫定標題（要有點閱慾，符合台灣用語）
2. 一句話切入角度（要避開人人都在講的老梗）
3. 為什麼這集會吸引我的聽眾（30 字內）

最後，從這 10 個中幫我推薦你認為最值得先做的 3 個，並說明理由。

逐字稿轉 Show Notes Prompt：

你是 Podcast 後製編輯。以下是一集節目的逐字稿，請整理成 Show Notes。

【規則】
- 用繁體中文、台灣用語，禁簡體與中國慣用詞
- 不要杜撰逐字稿裡沒有的內容
- 時間軸請依逐字稿出現順序標示，我會自行校正秒數

【請輸出】
1.【單集摘要】100 字內，讓沒聽過的人想點開
2.【重點時間軸】條列 5-8 個段落主題
3.【本集金句】挑 3 句最有記憶點的原話（不要改寫）
4.【延伸連結】列出稿中提到、值得補充的人事物

逐字稿如下：
{貼上整理過的逐字稿}

文字版 Workflow 流程圖：

節目定位／受眾設定（固定模板）
        ↓
〔Step1〕AI 發想 10 選題 → 你篩選 1 題
        ↓
〔Step2〕AI 產訪綱骨架（口語、可念）→ 你補觀點
        ↓
      錄音 / 訪談
        ↓
〔Step3〕語音轉文字 → AI 清贅字補標點分段
        ↓
        ├──→〔Step4〕AI 產 Show Notes → 你校正時間軸與金句 → 發佈單集頁
        │
        └──→〔Step5〕AI 一稿四改（IG／FB／Threads／電子報）→ 你挑版發佈
        ↓
   發佈後回收數據 → 回饋下一輪選題

注意流程圖末端那條回饋線：發佈後的數據（哪集完播率高、哪則宣傳互動好）要餵回 Step 1 的選題判斷，整條生產線才會越跑越準。

常見錯誤

錯誤一：讓 AI 寫逐字念稿。 Podcast 的命脈是真人感，照稿念一聽就出戲。AI 該給的是訪綱與引導，不是台詞。

錯誤二：Show Notes 的時間軸不校對就發。 AI 標的秒數常常錯，聽眾點進去發現對不上，信任感直接扣分。一定要對照原音檔。

錯誤三：用同一段宣傳文案貼遍所有平台。 IG 的語氣放到電子報會太乾，Threads 的碎念貼到 FB 又顯得隨便。分平台改寫只多花兩分鐘，效果差很多。

錯誤四：把 AI 潤過的稿當成自己的話。 整理逐字稿時若沒要求「不改語意」，AI 會悄悄把你的個人語感換成它的腔調，久了你的節目就沒有辨識度。

錯誤五：每次都從零開始下指令。 沒有把「節目設定」做成固定模板，每集重打一次背景，既慢又容易讓 AI 跑題。

最佳實務

• 建立你的「節目設定模板」：把定位、受眾、調性寫成一段固定文字，每次選題與宣傳 Prompt 都貼在最前面，讓 AI 永遠在你的世界觀裡工作。
• 餵風格範本給 AI：把你過去一兩集的逐字稿或宣傳貼文當範例，請 AI 模仿語氣，產出會更像「你」。這招對維持節目調性特別有效，原理可參考〈ChatGPT 提示詞教學〉裡的少樣本示範。
• 把錄音以外的工序全部流程化：選題、Show Notes、宣傳都用固定 Prompt，唯一保留純人工的就是「說話」與「最終判斷」。
• 每集留 15 分鐘做人工校對：AI 省下的時間，撥一小段回來查時間軸、核金句、潤台灣用語，品質與效率才能兼顧。
• 用數據回饋選題：定期回看哪類主題完播率高、哪則宣傳互動好，把結論寫進節目設定模板，讓 AI 的選題建議越來越準。

實際案例：台灣知識型主持人把單集製作時間砍半

阿哲是一位在台北做職涯主題 Podcast 的個人主持人，白天有正職，節目是下班後的副業。導入 AI 前，他每集要花約 6 小時做錄音以外的工：選題常常週一就開始煩、週四還沒定案；逐字稿整理與 Show Notes 撰寫吃掉一個晚上；四個平台的宣傳貼文又是另一個晚上。撐了半年，他平均兩週才擠得出一集，好幾次差點斷更。

導入這套 Workflow 後，他做了三件事：把節目定位與受眾寫成固定模板、為選題與 Show Notes 各建一組 Prompt、宣傳改用「一稿四改」一次生成。流程跑順之後，單集錄音以外的工時從約 6 小時降到約 2.5 小時，主要省在 Show Notes 與宣傳這兩段，過去各要近兩小時，現在加起來不到一小時。

成果不只是省時間。穩定產出後，他從兩週一集變成每週一集，三個月內單集平均下載量成長約 35%（更新頻率穩定後演算法與訂閱回流的綜合效果），電子報訂閱數因為宣傳量增加而成長近一倍。阿哲的心得很實在：「AI 沒有讓我變成更會講話的人，但它讓我有時間繼續講下去。」

這正是這套流程的價值所在——它不取代你的聲音，而是幫你把那些會磨掉熱情的瑣事自動化，讓你撐得久、做得遠。想把這種「人機分工」套用到其他內容形式，可以延伸看〈Prompt 鏈：把複雜任務拆成多步驟〉。

結論

用 AI 做 Podcast，重點從來不是讓機器替你說話，而是讓它替你扛下錄音前後那八成的文字苦工。把製作鏈拆成「選題 → 訪綱 → 逐字稿 → Show Notes → 宣傳」五個工站，每一站給 AI 專屬角色與固定 Prompt，再保留「說話」與「判斷」這兩件最值錢的事給自己——你就能把單集工時砍半，把斷更的風險降到最低。

別再讓後製與行銷拖垮你的好內容。今天就從建立你的「節目設定模板」開始，把這篇的五個 Prompt 存成自己的工具包，下一集就用得上。

❓ 常見問題 FAQ

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