近期 AI 寫 Code 的一些想法

之前用 AI 寫程式，比較 free style，簡單說，就是功能能運作就好，反正就解決單點問題，就算是個商業應用，也大多設計成可以離線使用，架構很簡單。 但最近為了要完成我 Growth OS 的野望，我又回到以前工程師年代，會很在意目錄架構、資料結構、資料流、權限控制，甚至也會思考更多關於擴展性、多租戶、系統邊界設計的問題。 也因為有較深入的思考，對於 AI 參與開發這件事，我有了多一點的體悟。 Rule-baesd 模式 從前的程式開發大多是建立在有明確規格之後，演算法就像數學公式一樣，輸入什麼樣的參數，往往就能得到一個可預期的結果。 簡單的說，就是「確定性」，所以以前的測試根據的是輸入 A/B，是否得到 C 結果。 直到現在，如果我們對一個程式的執行結果，最主要看的是「確定性」，也就是執行一百次都要得到可預期的結果。

自媒體困境，我的思考

昨天在 Facebook 上提到長期經營自媒體的困難，從 2006 年開始寫文章以來，迄今剛好 20 年，以內容產製來說，我應該也算是高產，中間也遭遇了一些挑戰。 不過自媒體一直都是一種放大器，而非我的主要收入源。 早期，我有一份正職工作，所以自媒體只是我用來分享經驗、與人連結、獲得影響力的方式之一。 中期，我成為自由工作者，自媒體是我創造營收的漏斗上層，讓我有穩定的案源，也讓我賣課程、推書、辦活動時可以順順的完成。 現在，自媒體算是我生活中的一種調劑，我沒有設定太明確的流量目標或轉化目標，比較像是隨興而做，暫時沒有特別目的。至於未來會不會改變不好說，但現階段就是這個樣子。 從影響力走到變現，看起來是兩種不同路徑，但對我來說其實我一直都把關鍵放在「影響深度」以及「影響對象」兩件事情上。 所謂的「影響深度」，指的是我能讓多少人採取行動，而且會願意為我所說的事情付出一定的代價，這個代價包含錢、時間、習慣的改變。所以我從文章、影片、營隊課程、

年度策略會議的幾點提醒

最近幾次的會議，因為大家都在談年度策略、OKR 跟關鍵任務，以下是一些我會特別提醒的地方，也供大家做參考。 如果只有一個目標要追求，那是什麼？ 很多時候我們會想著要同時提高營收，提高利潤，有時兩者不容易兼顧，如果非得做個選擇，那你會選哪一個？同樣的選擇也會發生在要流量還是要轉化，要品質還是要速度。多數時候我們都會得到一個兩者都重要的結論，但兼顧，往往就等於要同時完成兩件事。策略的重點之一就是要做出選擇，不願意選擇，不願意捨棄，不願意定義優先順序，那策略其實也等於白做了。 目標必須被進一步釐清，所謂的清晰往往與數字的組成有關 當我們說目標是兩億台幣的營收，可當我細部問：「有沒有限定產品別？」、「有沒有限定銷售區域？」、「除了 B2C，能做 B2B 嗎？」這時往往會聽到許多的回應，包含 「新產品要一定占比」，我會問「占比多少？」 「希望能擴展到海外去」，我會問「哪個區域或國別？」、「占比多少？」 「那好像不是我們過去的商模」，我會問「那可以還不行？」 當這些問題被逐一回答後，所謂的「營收兩億」的定義才算被釐清了。

我讀麥肯錫的《注意力方程式》報告

近期花了點時間閱讀麥肯錫的《注意力方程式》(The Attention Equation)報告，從中獲得了一些不錯的啟發，也跟大家分享這篇報告所提到的內容，以及我獲得的收穫。 報告背景 報告的內容大約是 20 多頁的原文，核心放在談論注意力方程式(Attention Equation)這個概念，那什麼是注意力方程式，為什麼麥肯錫要特別談論這個概念呢？首先我們得回到近幾年大家經常在談論的幾個概念： 1. 流量愈來愈貴，數位廣告的 ROI 持續下探。 2. 演算法愈來愈迷，多數的數位廣告媒介都被演算法給操控，不容易破解之虞，還經常更動。 3. 傳統的文字內容不再受到流量青睞，長影音也愈來愈沒人想看，反而短影音似乎成為新的流量王者。 過往我們在看待廣告或其他行銷媒介，或者進一步探討企業獲客(Customer Acquisition)的方式時，我們大多會談論自有媒體(Owned media)、付費媒體(Paid media)與贏來的媒體(Earned media)三者的比例，以及企業應該強化的重點。

普通人悖論

今天跑步時聽了一本書，書中提到一個「普通人悖論」。聽著有趣，因為似乎解答了我這幾年的一些自我認知的疑問。 「我們一般人....」 「對普通家庭來說....」 我們總看著成功人士的故事，閱讀那些不平凡的案例，可到最後，我們還是會回過頭來告訴自己「我們就是個普通人」。 我們渴望不凡，渴望能活出屬於自我的人生，但我們卻又認為自己無法脫離普通人的路徑。20 多歲出社會，謀得一份工作，接著兢兢業業數十年，從基層爬到高層，一輩子在職場上與人競爭。當我們看到那些跳脫這種路徑的人時，我們又說服自己「那是別人」、「那是獨特個案」。 我們心理渴望自己也能是獨特個案，但又不斷說服自己「我只是個普通人」。 這種心境，讓我們沒有勇氣去追求屬於自己的人生。 在聆聽這段時，為什麼我會特別有感觸呢？ 在我今年撰寫的新書《用商業思維優化你的人生選擇》中我提到，每個人的人生都是獨一無二的。你不見得要像他人一樣功成名就才算非凡，你能做自己喜歡的是，成為自己想要成為的樣子，活出自己的人生，那你就是個非凡的人。 因為其他人很難活得像你這樣。 我內心是堅定相信這件事的。但我卻又經常在一些時刻，會將「我們一般人」

如何快速熟悉一個產業？

什麼是產業，什麼又是行業？ 有人會說電子業、食品業，也有人會說製造業、零售業、服務業，這兩者指的是相同的概念嗎？其實這邊隱含了兩個概念，也就是業種跟業態。 業種，是行業種類，以販售的「商品種類」區分所屬行業。例如賣建材的建材行、賣文具的文具店、賣水果的水果店或賣米的米店等。這些業種店看招牌名稱就可得知該商店販賣哪種商品。 業態，是行業型態，則是以該店家的「經營型態」區分所屬行業。例如提供即時、方便服務的便利商店；提供專櫃及流行品的百貨公司；提供量大、低價的開架式民生消費品的量販店等。這類商店，無法從其名稱辨別產品。通常是提供「一站式購買服務」為訴求，並提供其他相關的附加服務。 典型的業態，其實分兩大類，製造與流通。製造商負責製造產品，流通商負責將貨物流通到消費者手上，並因應消費者的需求，擴大產品品項，增加服務，而大家常講的零售與批發，其實也歸屬於流通範疇中。 舉例來說，生鮮食品經生鮮處理中心，將生鮮品分類分裝，這是製造的範疇，大盤商集中所有產品，

當 vibe coding 已成必然，軟體開發會有什麼變化？

當 Vibe coding 興起後，有愈來愈多的資深工程師的工作重點轉換到修復 AI 寫出的各種 bug。因這個現象，有些資深工程師們打趣地說，他們現在的任務像是專門處理這些 vibe coder 寫出來的爛 code。而這個職務稱為 Vibe Coding Cleanup Specialist。 我個人絕對支持 vibe coding，因為這是軟體開發的典範轉移，用得好的話可以大幅提升生產力，加上 AI 顛覆職場的趨勢幾乎不可逆。擁抱變化會比抗拒變化更明智。 這讓我回想起 2005 年剛出社會時，因為我起步的程式領域是 C#.net，使用的開發工具是 Visual Studio。C# 的好與壞我就不提了，但在當年，Visual Studio 這工具被稱為地表最強 IDE 應該是沒問題的。 它有多方便呢？所見即所得，元件直接拉到畫面上，出來的畫面就長那樣，

主動改變或被動被改變

「像恆溫器（thermostat）一樣改變環境，而不是像溫度計（thermometer）一樣被動測量環境」 如果環境不好，但你又想繼續待在這個環境，那你能做些什麼？ 分享兩個以前團隊中年輕夥伴的故事，一個剛畢業，另一個則只有兩年工作經驗。 第一位是當時公司招募的儲備幹部，剛進公司月薪就有兩萬人民幣，這薪資高過公司內最少 80% 以上的員工。公司對這些人有著高期待，也為他們安排了一系列入職培訓，希望將他們培養成公司未來的骨幹。 而在計畫開始時我也擔任了面試官的角色，在面試過程我聊到一位很適合做產品的年輕夥伴，他在幾家網路公司都有實習經驗，而且能清楚的說明他負責的工作項目，針對我的提問「如何優化數字」、「如何做計畫」、「如何修正錯誤」等問題都能回答得很好。 面試後我跟 HR 說，我想跟這位談談能否放棄儲備幹部計畫直接到我們部門任職。HR 說只要對方同意就沒問題。 我找這位年輕夥伴聊，清楚地跟他說我為什麼希望他能加入我們團隊，可同時也跟他說我們給的薪資肯定不如儲備幹部，而少了這個光環，他要被看見就得靠自己的表現了。但我能跟他保證的是我們部門這個職務能讓他成長得更快。 他跟我說：「

大語言模型對軟體開發的影響

近期閱讀了一份文件，內容是關於大語言模型對軟體開發工作的影響，文件的連結在這：Assessing and Advancing Benchmarks for Evaluating Large Language Models in Software Engineering Tasks 這份文件聚焦於大型語言模型(LLMs)應用於軟體工程(SE)領域的效能評估。這是個有趣的題目，所謂的效能，簡單的說就是能直接在該工作任務中大幅增進效能的比例。 大家都知道現在的 AI 寫 code 已經不是什麼大不了的事，但透過 vibe coding 寫出來的 code 真的可以用嗎？符合需求嗎？品質可以嗎？能被維護嗎？ 關於這些問題，我們要如何衡量 AI 的有效性呢？目前的答案是透過 Benchmark(基準)。 舉例來說，之前有的 benchmark 叫 SWE-

溝通，不是把能說服自己的話拿來說服他人

還記得幾年前有個朋友私訊給我說了一段趣事。 他說公司有個同事援引了我在演講中提到的一句話：「敏捷走不出研發，就不能真正敏捷。」 他試圖用這句話來告訴業務團隊們「業務必須要參與到敏捷中，開發團隊必須要更了解業務狀態，我們才能真正發揮敏捷的效益。」 我那句話的本質跟他說出來的話，在意義上其實毫無分歧。 但他獲得的結果卻是被業務部門修理了一頓。業務部門告訴他：「這不是你該管的範圍，你應該專注把你的任務搞定。」 這邊姑且不論誰的想法才是對的，但我想跟大家分享一個我在溝通過程很重要的體悟。 「所謂的溝通，不是把能說服自己的話拿來說服他人。」 「所謂的溝通，不是把能說服自己的話拿來說服他人。」 「所謂的溝通，不是把能說服自己的話拿來說服他人。」 很重要，所以得說三遍。 我們讀書總會讀到很多很有道理的話，並且被這句話說服了。但千萬要記得，這句話能說服自己，不意味著能說服他人。因為我們的立場不同，遭遇的挑戰不同，先備知識也不同。所以一段自己覺得非常有道理的話，我們必須加以轉換後，才有可能說服他人。 舉個例子來說，做研發的會希望根本的理解一個需求背後的商務價值，因為這

Meta 高薪挖來的 AI 人才，一個月後紛紛離職 - 論薪資公平性

最近兩天看到好幾個談論 Meta 人才跳槽的消息，甚至連七月份從 OpenAI 高薪挖角的高手，也在入職一個月後決定離開 Meta 重回 OpenAI。當時的高薪挖角引起了眾多同業 CEO 的抨擊，覺得這種以錢為誘因的做法對 AI 的推進沒有幫助，終將會失敗。 Sam Altman：「用金錢驅動招聘，這會破壞以使命為中心的工作文化，真正的長期回報在於共同願景而非一次性高額薪資。」Dario Amodei：「極高的薪資策略可能破壞組織文化，雖然能吸引人才，但未必能吸引與其價值觀一致、長期投入願景工作的員工。」我相 信願景真的很重要，那是凝聚一群優秀人才的關鍵因素之一。但高額薪資背後的問題是什麼？ 除了 Dario Amodei 提到的，會破壞組織文化外，我覺得 Michael Dell 的詮釋更直接。 Michael Dell：「這種高額薪資極有可能引發內部員工的不滿與文化上的緊張感。」 一樣從事 AI 研發工作，我在公司內已經是頂天的存在，但我的年薪不過就 1,

對情緒控管能力的反思

前陣子跟大家分享了我自己對「情緒管理」與「承壓能力」的反思。 假設我們試著量化一個人的情緒承載能力，如果這個數值是 100，只要超過這個數字時，人的情緒就會崩潰。 而多數時候，我們會將自己的情緒壓力控制在 100 分以下，如果要自在一點的話，可能在 60 分以下是比較輕鬆自在的狀態。而那些工作壓力較大，或者內耗特別嚴重的人，很可能長期處在 80-90 分的狀態。 如果一個人的情緒壓力愈接近 100，那情緒就愈難自控，很容易沒耐性、暴躁、坐立難安。 過往我總認為自己是將情緒壓力控制在 80 分以下，所以自己在高壓工作下其實有許多的餘裕。 但最近發現，我可能只是為自己上了 buff。 所謂的 buff 是個遊戲用語，在遊戲中，有時我們可能會拿到道具，或者被施了魔法，讓我們的能力項注射了腎上腺素一般有個很明確的提升。 例如提升力量 5 點，增加 30% 血量，