我如何利用 AI，將一集 Podcast 的製作時間從 8 小時縮短到 90 分鐘？完整工作流程公開

Daisy
2天前
讀畢需時 9 分鐘

真正壓垮 Podcast 創作者的，通常不是那 30 分鐘的錄音，而是錄音前後大量瑣碎的工作。

以一集約 30 分鐘的 Podcast 為例，在錄音之前，我需要先決定這一集要聊什麼、搜尋相關資料、閱讀文章，再將零散的資訊整理成自己的觀點。如果節目需要比較完整的架構，還要進一步撰寫大綱。

錄製完成後，真正耗時的工作才正要開始。過去我會重新聽過音檔，處理講錯的地方、過長的停頓與口頭禪，再進行降噪、音量調整與輸出。接著還要撰寫節目標題、Show Notes、整理逐字稿，最後將內容上架。

如果希望這集節目能在社群平台獲得更多曝光，還得另外挑選精彩片段、製作短影音，以及重新撰寫適合不同平台的社群文案。

這些工作單獨看起來似乎都不困難，但全部加在一起，一集 Podcast 花上七、八個小時其實並不誇張。

也就是說，真正讓 Podcast 創作者疲憊的，往往不是坐在麥克風前面的那 30 分鐘，而是圍繞著這 30 分鐘所產生的大量瑣碎工作。

這也是我開始重新思考 Podcast Workflow 的原因。我真正想解決的問題，不是「如何讓自己剪輯得更快」，而是：這些事情真的每一項都需要由我親自完成嗎？

< 本文目錄 >

我的 AI-native Podcast Workflow 長什麼樣子？

Step 1：利用 AI 完成 Podcast 選題與資料研究

Step 2：利用 AI 整理 Podcast 腳本｜15 分鐘

Step 3：完成 Podcast 錄音｜30 分鐘

Step 4：利用 AI 完成 Podcast 後製｜15 分鐘

Step 5：讓一集 Podcast 延伸成更多內容｜10 分鐘

最後算一次：8 小時真的可以縮短到 90 分鐘嗎？

結語｜AI 不是取代創作，而是把時間還給創作者

我的 AI-native Podcast Workflow 長什麼樣子？

當我開始重新檢視 Podcast 的製作流程後，我發現真正需要改變的並不是某一個步驟，而是整套工作的安排方式。

與其思考「哪一款 AI 工具可以幫我剪輯？」或「哪一款 AI 可以幫我寫腳本？」，我更希望先把一集 Podcast 從開始到發布的所有工作攤開來看，再判斷哪些事情需要由我親自完成，哪些重複又耗時的工作可以交給 AI。

目前，我將一集 Podcast 的製作流程大致分成幾個階段：選題、資料研究、腳本整理、錄音、後製、內容再利用，以及發布。

選題與研究階段：我會利用 ChatGPT、Claude 或 NotebookLM 協助整理資料與發想方向
準備錄音時：透過 AI 將零散的筆記整理成適合口語表達的節目架構。
完成錄音之後：逐字稿、音訊整理、Show Notes 與短影音等工作，也可以交由 Riverside、Descript 或其他 AI 工具協助處理。

整套流程最重要的觀念並不是「盡可能讓 AI 幫我做更多事情」，而是重新分配人與 AI 的工作。例如節目的觀點、個人經驗、故事與最後的內容判斷，我仍然希望由自己掌握；但是資料整理、逐字稿、格式轉換、內容摘要等大量重複性的工作，就沒有必要再全部手動完成。

因此，我的 AI-native Podcast Workflow 大致可以整理成：


💡 選題企劃 → 資料研究 → 腳本整理 → 錄音 → 
AI 後製 → 內容再利用 → 多平台發布

當這些原本彼此獨立的工作被串成一套完整流程之後，AI 帶來的價值就不再只是「幫我省幾分鐘」，而是讓整個 Podcast 的製作方式變得更加簡單。

接下來，我就會按照這套 Workflow，實際拆解每一個階段，看看原本需要將近 8 小時完成的一集 Podcast，是如何一步一步縮短到大約 90 分鐘。

Step 1：利用 AI 完成 Podcast 選題與資料研究

對我來說，製作一集 Podcast 最容易拖延的階段，往往不是錄音，而是「到底這一集要講什麼？」。

現在，我會把 AI 當成前期企劃與研究的助手。當腦中只有一個模糊的想法時，我可以先利用 ChatGPT 或 Claude 協助延伸題目，例如整理聽眾可能感興趣的問題、提供不同的切入角度，或將一個太大的主題拆解成幾個更適合 Podcast 討論的方向。

這個階段的目的並不是直接請 AI 決定節目內容，而是透過來回討論，幫助我更快找到值得深入發展的題目。

如果這一集需要大量資料，我則會進一步使用 NotebookLM。我可以把找到的文章、研究報告、PDF 或其他參考資料放進 NotebookLM，讓它協助整理重點、比較不同來源，並針對資料內容提出問題。

不過，我不會直接把 AI 整理出來的內容全部放進節目。AI 比較像是一位研究助理，負責幫我快速理解大量資訊，而哪些內容值得談、我對這件事情有什麼看法，以及最後希望帶給聽眾什麼，仍然需要由自己決定。

Step 2：利用 AI 整理 Podcast 腳本｜15 分鐘

接下來，我會先把前一個階段整理好的研究資料、自己的想法，以及想分享的個人經驗交給 ChatGPT 或 Claude，請 AI 協助將這些零散內容整理成一份完整的節目架構。

以一集 20～30 分鐘的 Podcast 為例，我通常會先規劃「開場 Hook → 問題背景 → 主要觀點 → 個人故事或案例 → 延伸思考 → 結尾」等段落，再根據自己的說話習慣調整內容。

不過，我並不建議直接輸入一句「幫我寫一集 Podcast 腳本」，然後照著 AI 產生的內容錄音。這樣雖然速度很快，卻很容易讓節目失去原本屬於創作者的語氣與觀點。對我來說，更好的方式是自己決定要說什麼，再讓 AI 協助整理我要怎麼說。


✍️ 因此，我通常會先提供自己的故事、觀點與素材，再請 AI 協助調整段落順序、補足轉場，並將過於書面的文字改寫成自然的口語表達。

最後，我還是會重新閱讀一次，把不像自己會說的句子刪掉或修改。

透過這樣的方式，原本可能需要一個小時以上的腳本整理工作，可以縮短到大約 15 分鐘。

Step 3：完成 Podcast 錄音｜30 分鐘

當選題、資料研究與腳本都準備完成後，接下來就是整個 Podcast 製作流程中最重要的一步——正式錄音。

對我來說，AI-native Podcast 並不是要讓 AI 取代主持人的聲音，因此即使現在已經有非常成熟的 AI 語音與 Voice Cloning 技術，我仍然會選擇親自錄製節目，保留自己的語氣、情緒與表達方式。

不過，AI 的加入仍然改變了我的錄音方式。過去錄音時，我常常會擔心自己講錯話、停頓太久或出現太多口頭禪，因此一旦講錯，就會停下來重新錄製一整段。現在有了 AI 剪輯與逐字稿編輯工具之後，我反而可以更專注在「把內容說好」，即使中間出現停頓、重複或小失誤，也可以留到後製階段再處理。

如果是遠端訪談或影音 Podcast，也可以使用 Riverside 這類錄製平台，在完成錄音的同時產生逐字稿，並將錄製內容進一步轉換成摘要、章節與短影音素材。換句話說，錄音結束後得到的不再只是一個音檔，而是一份可以繼續被 AI 整理與延伸的「原始內容」。

Step 4：利用 AI 完成 Podcast 後製｜15 分鐘

如果要選出 Podcast 製作過程中最耗費時間的工作，我認為「後製」絕對榜上有名。

現在，AI 已經可以大幅簡化這些工作。例如 Descript 可以先將錄音轉換成逐字稿，讓我們像修改 Word 文件一樣直接編輯文字，刪除某一句話的同時，也會同步刪除對應的音訊；如果節目中有太多「嗯」、「呃」等口頭禪，也可以透過 AI 快速辨識與移除，不需要再逐段尋找。

如果錄音環境不理想，則可以使用 Adobe Podcast 等 AI 語音增強工具處理背景噪音與人聲清晰度。原本需要具備一些音訊後製知識才能完成的工作，現在即使不是專業剪輯師，也能更快速地得到乾淨、清楚的聲音。

當然，AI 自動處理完成後，我仍然會快速檢查一次整集內容，確認剪輯沒有影響語意或讓對話聽起來不自然。

AI-native Podcast 的目的並不是完全省略人工檢查，而是把原本大量「尋找問題、重複操作」的時間交給 AI，再由人負責最後的品質判斷。

透過這樣的流程，我可以將過去動輒需要到一兩個小時的 Podcast 後製，縮短到約 15 分鐘。（是不是超有效率！）省下來的時間，也就能真正留給內容本身，而不是反覆處理相同的剪輯工作。

Step 5：讓一集 Podcast 延伸成更多內容｜10 分鐘

完成錄音與後製之後，如果只是把節目上架到 Podcast 平台，其實有點可惜。因為一集 20～30 分鐘的節目，背後已經包含了完整的觀點、故事與資訊，這些內容都可以進一步轉換成不同形式，繼續在其他平台發揮價值。

過去如果想做到這件事，我可能需要重新聽一次節目，挑選值得分享的段落，再分別撰寫社群貼文、部落格文章或短影音腳本。光是「內容再利用（Content Repurposing）」這個階段，就可能再花上一、兩個小時，因此也很容易成為最後被放棄的工作。

現在，我會直接把 Podcast 的逐字稿交給 AI，請 ChatGPT 或 Claude 從內容中找出適合延伸的主題，例如整理成一篇部落格文章、數則 Threads 貼文、電子報內容，或挑選適合製作成短影音的段落。


👉 因此，一集 Podcast 可以從原本的單一音訊，進一步延伸成：
Podcast → Blog → 電子報 → Threads → 
Instagram Reels → YouTube Shorts

這也是我認為 AI-native Podcast 最有價值的地方之一。AI 帶來的並不只是「更快完成一集 Podcast」，而是讓同一份內容可以被更有效率地重複利用。原本可能需要一個小時以上才能完成的內容轉換，現在大約 10 分鐘就能完成初步整理，再由我針對不同平台調整語氣與內容。

換句話說，Podcast 不再只是發布一次就結束的節目，而可以成為整個內容經營系統的核心素材。當每一次錄音都能持續延伸成不同形式的內容，創作者投入在 Podcast 上的時間，也就能產生更長期的價值。

最後算一次：8 小時真的可以縮短到 90 分鐘嗎？

走完整套 AI-native Podcast Workflow 之後，我們可以重新計算一次製作一集 Podcast 所需要的時間。過去從選題、研究、撰寫腳本，到錄音、剪輯與後續的內容整理，全部加起來大約需要 7～8 小時；導入 AI 之後，大量資料整理、剪輯與內容轉換的工作都能大幅縮短。

當然，90 分鐘並不是每個人都一定能達到的標準。實際製作時間仍然會受到節目長度、內容形式、剪輯要求，以及你對 AI 工具的熟悉程度影響。如果是多人訪談、影音 Podcast，或需要大量資料查證的內容，自然也會花費更多時間。

因此，我認為「8 小時縮短到 90 分鐘」真正值得關注的，並不是 90 分鐘這個數字，而是我們終於可以重新檢視那些過去習以為常的工作：哪些事情真的需要自己做？哪些重複又耗時的工作，其實已經可以放心交給 AI？

當這些工作被重新分配之後，AI 節省下來的不只是製作時間，更重要的是讓創作者有餘裕把時間重新投入內容本身，而這也是 AI-native Podcast Workflow 真正想解決的問題。

結語｜AI Podcast 製作不是取代創作，而是把時間還給創作者

從 8 小時縮短到 90 分鐘，真正重要的並不是追求更快的製作速度，而是重新思考自己的時間應該花在哪裡。當 AI 能協助完成資料整理、腳本架構、剪輯、Show Notes 與內容再利用，我們就不需要把大量精力消耗在重複性的工作上，而能將時間留給真正無法被取代的部分：你的故事、觀點、經驗，以及與聽眾建立的連結。

你也不需要一次改變所有流程，可以先從最耗時的一個環節開始，逐步導入適合自己的 AI 工具。當這些小小的改變慢慢串連起來，你也會逐漸建立一套真正屬於自己的 AI-native Podcast Workflow。