內部 AI 加速應用分享會 · 第 II 場
我怎麼和 AI
把工作真的做完
從需求釐清、專案推進、文件產出,到最後一公里的查驗。
7 支工作實錄4 套自己做的系統1 套可以帶走的方法
Coka Chang|NUWA Robotics
如果 AI 產出變快十倍,你工作的瓶頸會移到哪裡?
先看結果
這些成果都已經離開聊天視窗
你現在交給 AI 的工作,停在「產出」,還是已經進入真實流程?
規模不是主角,瓶頸才是
工作量變大後,我最忙的不是打字
837h8 週 AI 活躍工時
2,246次工作對話
1,733AI 再派工次數
92留下來的作業方法
量一大,真正稀缺的變成:理解、決定、查驗,以及讓下一次不用重來。
來源:insights 使用報表 2026-07-17;數字已於專案脈絡檔親驗。
如果每次都要重新交代背景,AI 到底替你省了什麼?
實錄 01 · 七支影片都只看:卡點 → 推進 → 查驗 → 留下
先把角色交棒說清楚,再談系統
推進先定義客戶、管理、物流三個角色,誰在何時接手。
查驗同一張申請單真的走完申請、核可、出貨,而不是只有畫面能點。
你的流程裡,哪一次交棒最容易失去脈絡?
- 客戶 Email OTP 登入(6 碼/10 分有效)
- 機器庫存查詢:客戶自查保有設備
- 服務申請:開通/停止/變更/GenAI 開通
- SN 多筆標籤輸入:貼上自動拆台數
- 變更申請新舊 SN 自動核對
- CSV 報表匯出
- 管理者白名單 OTP(6 碼/5 分/6 次鎖)
- 申請單筆/批次完成處理
- 物流出貨簽核+庫存比對
- 操作撤銷 Undo:實績復原 143 筆消失紀錄
- 趨勢報表與圖表分析
- 自動信件:受付/完成/出貨/異常
- 郵件模板批次寄送
- 發信歷史紀錄查詢
- 物流夥伴密碼/Token 登入(SHA-256+錯誤鎖定)
- 現場機器管理 Mobile App(獨立 Prod)
實錄 02 · CS Operations Hub
一件事跑過五個工具,脈絡不該掉在中間
卡住一件事切在 Redmine、Notion、Teams、行事曆與信件裡。
推進先找出「同一事件」在哪裡換工具、在哪裡失去上下文。
查驗任務、工單、知識、回覆與寫回紀錄能追成同一件事。
你上一件事,前後在幾個工具之間來回過?數數看。
CS Operations Hub · 全功能 16 項
- Email OTP 登入(30 天 session)
- Dashboard 綜覽工作台
- Notion CS Task一覽/編輯/指派
- Redmine需求提交/留言/編輯
- 知識入口:會議紀錄/FAQ/QuickLink
- FTS5 全文搜尋
- AI 草稿確認:AI 只草擬、人拍板送出
- AI 摘要/抽欄位(本地存、不自動寫回)
- 經理/RMA/FOTA/sales 模組
- Transactional Outbox寫回隊列
- DLQ 死信與佇列監控
- 統一快取(cache-first 讀取)
- 34 支排程端點:sync/agenda/reminder
- Teams/GCal/Gmail 整合
- Litestream/R2 備份還原
- Audit log 全寫入稽核
實錄 03 · Nojima 店頭巡檢
表單不是重點,判斷標準才是
卡住紙本可以填,但「什麼叫通過」只存在資深同仁腦中。
推進把判斷基準、紀錄方式與改善提案放到同一個動作旁。
查驗交付後由別人每週照著走,系統離開作者仍能運作。
你有哪些工作能填完,卻無法讓新人判斷對不對?
Nojima 店頭巡迴檢查 · 全功能 13 項
- 7 步巡檢表單:基本資料→檢查→總評
- 〇/△/×/NA 四級評分
- 每項附評價基準說明(點開即查)
- 詳細備註自由輸入
- 機台 SN 選擇(櫃台/入口實機綁定)
- Kebbi 基本動作檢查:顏認識/挨拶/應答
- 會話測試記錄:時間+問答+結果
- Kebbi↔Collibot 往復聯動測試+性能計測
- Collibot 待機/サイネージ檢查
- 熱感檢查+參考圖切換
- 來客觀察與洞察記錄
- ★1-5 總評+PDCA 改善提案
- 電子簽名+Sheet 自動彙整+月次報表
我每天更常做的,其實是這些
我不會一開場就叫 AI 產出
我在 Claude App 的第一步先不要改。列出你讀到了什麼、沒讀到什麼;把已知、未知與需要我決定的部分分開。
AI 先交理解清單我核對方向、補背景、下取捨規則之後,它才開始整理會議、更新 FAQ、比對版本或產出文件。
如果 AI 一開始理解錯了,後面做得越快是幫忙還是放大錯誤?
實錄 04 · 餐廳點餐
證明不了安全邊界,我就先停
重做後查驗改用 DEMO 資料與一次性帳號,錄完逐項清理,確認零殘留。
你曾因為「應該沒問題」而跳過哪個必要確認?
苗栗餐廳 QR 點餐 · 全功能 11 項
- 掃碼入桌(高熵 QR slug 防猜)
- 手機點餐:顧客零安裝
- 老闆平板即時同步接單
- KDS 出餐看板+循環警報
- 菜單 CRUD:老闆自己改菜單
- 現金找零計算
- Z-out 日結
- 代客點餐(店員代操作)
- 店員 RBAC 權限+PIN 首登強制改
- 訂單冪等防重送+IP/UA 雙桶限流
- 營運數據分析
02
我最想省下的,不是打字時間
省下重新理解,靠六個動作留下工作脈絡
一次工作做完,最好還能留下:已知、未知、決定、下一步,以及什麼叫完成。
如果你明天請假三天,誰接得住你手上這件事?
30 秒名詞課
它從「回答」變成「動手」,我要管的就變了
會動手的 AI(Agent)
- 自己拆步驟、讀資料、真的改動系統
- 說得像做完了,不等於真的有做完
所以我只管三件事
證據邊界接手資訊
上次 AI 說「處理好了」,你隔多久才發現其實沒有?
我怎麼看 AI 這兩年的變化
從「會回答」到「能被託管」,中間有四層
01
下指令
我說一句,它做一件。做得好不好,看我問得準不準。
prompting
問卷落點:9 人
02
交代脈絡
先讓它讀懂限制、歷史與這件事給誰用,它才動手。
context engineering
問卷落點:2 人
03
訂規矩
誰能改什麼、哪一步要我核可、錯了怎麼復原,寫成規則。
harness
問卷落點:3 人
04
讓它自己轉
例行的自己跑,跑完把需要判斷的準時交回我手上。
loop
問卷落點:1 人
最大的落差不在「用不用」——82% 天天在用;落差在「停在第一層」。
來源:17 份內部問卷的成熟度自評,快照 2026-07-21(另有 2 人自評在第一層之前);詳見 research/survey-analysis.md。
照這四層看,你這半年是往上搬了一層,還是把第一層做得更熟?
我沒有另外學一套方法
管 AI 的四層,跟帶人幾乎是同一套
帶一個人管一個會動手的 AI
新人先照著做,我盯每一步。
≈我說一句、它做一件,我逐項檢查。
他懂了業務背景,我才敢放手。
≈它讀懂限制與歷史,我才准它動手。
訂權限與簽核:誰能動什麼、出事怎麼收。
≈訂讀寫範圍與核可點,錯了能復原。
團隊自己跑,只把要拍板的送上來。
≈例行自己跑,判斷準時交回我手上。
所以我不是在學新工具,是把原本管人的判斷,換一個對象再用一次。
你帶人時最在意的那一件事,套到 AI 身上還成立嗎?
但類比不能整套照搬
借管理的直覺可以,別把人的假設一起搬過來
01
要防的東西不一樣
帶人要防的是偷懶與私心;管 AI 要防的是它「講得很像做完了」。所以我要的不是承諾,是可以重跑的證據。
02
它可以被丟掉重來
人不能複製。AI 我可以同一題開幾個版本、挑一個留下、其餘丟掉——這是管人時沒有的手段,也是它便宜的地方。
03
它每次都是失憶新人
人靠時間累積信任,AI 每次開場都不記得上次。所以「交接文件」對它不是文書工作,是它唯一的記憶。
這就是為什麼我最後留下來的不是提示詞,是規則與交接。
如果你的 AI 每次都失憶,你現在有沒有替它留下任何一份紀錄?
真實查驗事件
檔案沒壞,不代表收到的人用得了
AI 證明的
連結對得上、每個區塊都在、格式沒跑掉。
我實際點到的
外部連結跳出確認視窗,收件者無法順利在頁內跳轉。
驗收要走「使用者真正會走的路」,不是只看製作者方便檢查的地方。
你上一次交付,是用作者身分檢查,還是用收件者身分使用?
把抽象方法翻成人話
不用先學框架,先把四個關卡放進工作
哪一個關卡加進去,最能立刻改善你現在的 AI 產出?
03 · 我怎麼知道它沒有只是「看起來完成」
「應該可以」不算,我要看到通過的畫面
你的「完成」能不能指向一個實際看過的畫面或結果?
資料安全不是提醒,是動作
我用三道閘決定資料能不能進場
先看對象內部文件改對外,不是刪掉「機密」兩字;整份視角要重做。
用途先行
再換資料展示只用合成資料、遮罩或可回收的一次性帳號。
最小揭露
最後能證明證明不了不會碰到真資料,就先停,不把希望當控制。
證據才放行
你目前的保護方式是「提醒小心」,還是讓錯誤真的做不到?
實錄 05 · 獨立第二意見
分數是線索,使用目的才是裁決
AI 與自動檢查逐格抽查畫面、結構與整體檢查都給了高分。
我實際觀看觀眾仍不知道影片想證明什麼,所以高分不能交付。
裁決重剪或改成靜態。審查用來暴露盲點,不是投票決定真理。
你現在用的品質指標,真的等於使用者理解嗎?
- 三席並行:GPT/Gemini/Claude 獨立審
- 外部走 CLI、內部走 subagent混編
- 結構化 schema 強制:結論/風險/盲點/過度工程
- 錨點對齊:防止審到別的東西
- 計票合成+簡化鏡頭:機械彙整不護短
- 缺席降級:一席倒了不炸全局
- 審查預算上限:一輪定案不無限迭代
- 三份原文強制歸檔:累積數十份實跑紀錄
兩個代表性踩坑
同一種錯發生第二次,我就去改流程
越權
我只要審查,它卻改了 8 個檔案
之後審查工作直接拿不到寫入權;不是再提醒它「不要改」。
謊報
它說測試全綠,實際上零產出
之後每一句「完成」都必須附可重跑的命令、輸出或畫面。
你遇到同一種錯第二次時,流程有留下任何改變嗎?
實錄 06 · 無人值守夜班
真正的自動化,會準時把判斷交回來
早上 07:00只交三件事:做了什麼、證據在哪、還卡什麼。
人的工作從需要拍板的地方開始,而不是重做昨晚的整理。
你的自動化跑完之後,誰在什麼時間點該做決定?
- 10 個常駐排程:週檢/記憶整併/衰減清掃/每日追蹤彙整/儀表更新/健檢/摩擦挖掘/掃描/探針
- 只跑被允許的例行工作:夜間不做需要拍板的決定
- 每一步留時間與結果:隔天可回溯做過什麼
- 失敗不擴權:卡住就留證據停下,不自行加權限硬闖
- 額度歸零自動接續:排「額度恢復叫醒我」,上限 2 次接力
- 早上 07:00 交回三件事:做了什麼、證據在哪、還卡什麼
你們的問卷,我的回答
工作先變成能交辦的形狀,AI 才幫得上
來源:17 份內部問卷回覆,統計快照 2026-07-21;「看同事怎麼解真問題」=最有效協助方式第一名(7 票,複選最多 2 項)。成熟度落點見前面的四層地圖。
你現在卡的是不會問,還是工作本身還沒被說清楚?
你們投的障礙,我一條一條回答
每個擔心,都能換成一個明天就能做的動作
帳號、額度或工具權限不夠
8 票→分層用工:貴的只用來審查,快的做跑腿,機密留在自己電腦上跑。
不知道怎麼串接公司資料
6 票→先回答誰能讀、誰能寫、寫錯怎麼復原,再談要接哪個系統。
怕公司或客戶資料外洩
5 票→要示範就用合成資料與一次性帳號;證明不了不會碰到真資料,就先不做。
不知道怎麼驗證產出對不對
5 票→用收件者身分走一次真實路徑,不是只看檔案在不在。
不知道怎麼下指令、怎麼拆任務
4 票→先叫它列出理解到什麼,人下取捨規則,它才開始做。
來源:17 份問卷「主要障礙」複選票數(最多選 3 項),快照 2026-07-21。公司層級的帳號與補助政策不歸我決定,會後交回主辦正式回答。
這五條裡,哪一條是你這週真的卡住的那一條?
許願池 · 三個願望,同一個回答
先把問題問清楚,再決定要不要做系統
跨工具自動化先不用任何工具名,把流程寫成五行。觸發讀取更新確認失敗
寫得出來,再談系統
公司資料串接先回答誰能讀、誰能寫、寫錯怎麼復原,再談 SharePoint/Notion 自動化。
權責先於介接
帳號與額度個人先做分層用工;公司補助與帳號政策,我交回主辦正式回答。
不歸我的,我不猜
JP 團隊現行 Ops Hub × Redmine 整合,是第一條路可行的證據;TW 規則仍需由實際使用者決定。
你腦中的自動化想法,能不能先不用工具名寫成五行?
實錄 07 · 彙整與交接
好的彙整,讓人一眼知道下一步做什麼
你上一份交出去的摘要,收到的人看完知道要做什麼嗎?
- 每日自動彙整前一日全部工作:近 11 天每天 56–139 個工作階段
- 固定輸出欄位:今天最急、這週期限、卡在哪、誰要判斷
- 來源可換:工單、行事曆、信件、會議紀錄都能接進來
- 交接雙軌:一份給下一個 AI 讀、一份給人看
- 跨專案累積 37 份交接檔(5 個專案)
- 接手不必讀完全部來源:看完就知道下一個動作
04 · 這份簡報本身,就是一次完整工作
第一版很漂亮;我只好回頭查,自己真的怎麼做
第一版
- 醫療檢核表、飛行員清單
- 「AI 是你的副駕駛」
- 看起來很順,但都不是我做過的事
答不出:明天你能照做哪一個動作?
現在這版
- 四個帳號翻自己的工作紀錄
- 同一段對話重讀不算第二票
- 不同日期反覆出現,才算穩定習慣
每一頁都指得出一個我真的做過的動作
來源:四份 Claude App 工作行為證據包,2026-07-26;敏感原文未複製進公開產物。
你手上那份「做得很漂亮」的東西,收到的人真的用得上嗎?
話語權沒有交出去
AI 幫我擴大檢視,我負責最後裁決
你的 AI 流程裡,最後一次由人拍板的地方清楚嗎?
給在座多數非工程職能
AI 最缺的三樣東西,剛好在你手上
01
現場怎麼跑
哪一步真的會卡,文件通常不會自己寫出來。
02
收到的人怎麼用
同一份內容,主管、客戶與執行者需要不同版本。
→
這就是你的專業
AI 能生成,但它沒有你的場景判斷。
你以為「大家都知道」的哪個判斷,其實最值得教給 AI?
帶走的不是框架,是三個工作時點
開工前、推進中、交付前
交付前證據在哪?來源是什麼?真實使用路徑走過了嗎?還有什麼未驗?
你下一件工作,最需要補的是哪一個時點?
方法不是先讀完才開始
先跑一件低風險工作,再把不懂的地方補起來
哪一件工作風險夠低、又重複到值得你明天就試?
明天怎麼開始
先不要叫 AI 做,先核實它怎麼理解
› 整理出你理解到的內容,完整列出讓我核實;分開已知、未知,以及需要我決定的部分。先不要產出成品。
先看它理解得對不對,再准它往下做。
如果只改一個使用習慣,你願不願意先加上這一關?
把今天收成你自己的方法
現在,換你帶一件真實工作進來
01你明天會選哪一件工作,先跑一次?
02你最擔心 AI 在哪一步理解錯、越界或假裝完成?
從這兩題開始,我們一次把問題打開。
Q&A|問題不必是「怎麼用工具」,也可以直接帶你的工作現場。