生活雜感
一個人一早在無人的 Stanford 校園散步，在教堂牆上看到 Faith、Hope、Charity、Love 四個詞彙，有點感觸，坐在門口的椅子上，想想這陣子做的一些決策。 管理，是管事理人 這是很多年前古哥跟我說過的一個概念，核心思路是「你得在事情上參與，理解問題的本質，並把時間花在梳理人會卡關的議題，讓人可以朝好的方向前行」。 過往專業經理人時期，我理解這概念，但因為我會有短期的戰功需求，所以我會想盡快把事情解決，對人的耐性也相對有限。當 team member 的調整速度太慢時，我可能會插手處理。這樣的好處是事情會很快有進度，壞處則是對方的學習空間減少，潛力難以激發，工作動機也會在我一次次參與後逐漸減少。 現在我比較沒有短期成果壓力，所以在找出問題根因後會願意花時間去陪一個人成長。因為我相信，只要這人是對的，最終都是先苦後甘，前面慢一點，但後面就會快很多。 就像我以前分享過的培訓概念一樣，早期人的成長不明顯，因為培訓發揮效用要時間。可當培訓的效果開始發酵，他的績效就會逐步展現。而且這人因為被信任，備栽培，所以他的工作心態也會截然不同。長期能帶來的效益是難以估計的。
讀書心得
看《最有企圖的一天》看到這個漏斗。 這張圖與其說是漏斗，不如說是一個堆疊圖。 意圖堆疊 作者的觀點是當一件事符合你的價值觀，又是你生活的優先事項，同時也與你的目標契合，而你也設定了計畫要來完成他，那在即將要做的這個當下，你的意圖會極大化，這就是所謂的「意圖堆疊」。 我很重視助人成功，所以我在思考工作時總會往能影響更多人，解決更難的問題的角度思考。我選擇了教育產業，選擇擔任講師、顧問、Mentor；選擇軟體產業擔任 PM、架構師；選擇加入餐飲業，思考策略時往能改善門市現場，又能兼顧總部營運的方向發展。 助人成功是我的價值觀，影響更多人，解決更難的問題是我的優先事項。 我會找到符合這兩者的公司加入，因為與公司方向契合，所以設定目標時便有機會趨於一致。我在想跟做之間就沒有障礙，而沒有阻礙，意圖便可推疊，反之，意圖很可能會遭到打斷。 意圖持續時間 而「意圖的持續時間」概念是什麼呢？ 如果你只是當下想到要做，那意圖的持續時間是最短暫的，可能就是當下那一秒，可過了這個時間點，你的意圖可能就會消失了。舉個例子來說，我們都有過對一件事只有三分鐘熱度的狀況，像我曾經想學烹飪，
經營管理
還記得許多年前曾讀過一本書叫《無邊界組織》，這本書是由奇異公司前執行長傑克·威爾許（Jack Welch）提出，旨在打破企業內部的垂直與水平隔閡，以及公司與外部供應商、顧客間的藩籬，以促進靈活性、創新和知識流動。 當年讀這本書時覺得這概念很好，但 我也知道奇異本質上仍是一個高度強勢、績效導向、中心權力清楚的大型企業。無邊界並不等於弱化管理，反而是在強烈目標與績效要求下，移除妨礙執行的障礙。 所以我認為他當時提出這個概念時，更多的應該是對內的一種政令宣達 - 你們要好好合作，你們不要樹立穀倉。 思考的起源 最近因 AI 引入組織內，讓我對企業的組織分工與架構設計有了許多思考。近幾個月陸續有幾個人問我：「你覺得 AI 時代的組織架構會如何演進？會變得更扁平嗎？」 對於組織架構，我一直有個核心概念：「組織架構應該服務於目標。」(關於組織架構設計，可以參考：公司部門組織架構有哪些？四種常見的組織架構與優缺點) 組織架構，不是最重要的問題，優先思考的永遠是目標。 除了組織架構外，近幾年最常被談論的問題就是「工程師要被 AI 取代了」、「AI
生活雜感
距離上一次的復盤也過去將近兩個月了，過去兩個月我一樣做了許多事，但我的工作重點確實與之前不大相同。 二月份起，我花了大量的時間透過 AI 做了許多東西，發現 AI 的無窮可能，也讓我重拾對工作的深度熱情。而六月份則是在熱情稍稍消退，回歸客觀思考的一個過渡期。 四月份，我正式接任方圓策略長一職，把自己的角色放在思考三五年以上的策略。雖然還在適應中，但我還是有蠻多收穫的。很多艱難的決策是真的需要勇氣，可當經營階層願意支持時，策略就走得很踏實。 五六月份，我投入在方圓的時間超過三百小時，這讓我反思真要做到影響一家公司的整體策略，我得花上多少時間才夠。這個問題讓我對自己往後的工作方式有了新的啟發。 六月份，我跟一家合作很久的企業主提案，取消預計要上的年度課程，而是回到原先授課預計要解決的問題思考。我建議我們直接把課程改成系統顧問案，因為他們遭遇的問題其實完全可以透過系統來解決。 這幾個月是真的比過去一年都忙碌，但也很充實。 AI 改變了許多事，但也很多沒改變的 AI 改變了我做事的方式，因為他讓效率提升了，也讓很多問題的解決方案變多了；AI 也改變了我思考的方式，因為「做」變得
商業思維
在企業內推動 AI 也有半年左右的時光了，我覺得有幾個企業推動 AI 的經驗可以跟大家分享。 幫高階主管換上 AI 腦 我在五月初寫過一篇文章《AI 在商業決策層面給我帶來的三層改變》。 很多老闆都在談 AI 的重要性，可他們多數的 AI 知識都是「聽來的」，而非親身經歷。一個對 AI 沒有足夠了解的主管，是很難體會 AI 真正的強大，以及 AI 可能具有的限制。 當高階主管處於這種狀態，公司的各種決策很難進入 AI 時代。 他們的習慣用語會是： 「這不是用 AI 做一下就好了。」 「我朋友跟我說，這個 AI 就能搞定了。」 「我昨天在網路上看到人家說，這東西 AI 五分鐘做出來。」 「我看新聞，某某公司導入 AI 後砍了幾百人。」 高階對新科技的一知半解，
經營管理
2018-2019 年左右，線上學習在台灣整個大爆發，線上課程一大堆，每個禮拜都有很多線下學習活動。每天都可以看到大量的學習心得與活動心得，每個人講的內容都很有道理。全台灣好像瞬間變成一個知識島，所有人都學識淵博，而自己似乎懂得有點少。 知識焦慮年代 在那個時候，很多人染上了「知識焦慮」的病症。 害怕別人知道自己不知道的，擔心自己沒跟上世界的節拍，所以哪邊有新知往哪兒去，哪邊學習氛圍濃厚就往哪兒鑽。看起來是因為熱愛學習，但內心的煩惱其實是「害怕失去」。 害怕失去話語權，害怕失去社交談資，害怕失去機會，害怕失去競爭力，害怕自己不再是別人眼中領先的族群。 而克服焦慮最有效的方法，不是知道更多，而是實踐，從時間中獲得成果，獲得進步。 那些仍在學而沒有做的人，焦慮是無法停止的，因為他並沒有真的改變現況。 這也是當年為何我們想舉辦 case study、學習營、打卡、案例練習，並且鼓勵大家多多輸出的原因了。因為輸出，其實就是最輕量的實踐，而動手做，則是讓自己學有所用的基本配備。 在那個知識焦慮的年代裡，因為我本來就熱愛學習，也經常輸出，
產品開發
昨天到工程師場子分享，想說跟大家對照一下，現在是否多數人都跟我一樣，寫程式完全不手打任何一行 code，全部都是 AI 做的。 結果發現，現場只要有在用 AI 開發的人，多數時候真的都是讓 AI 來完成程式撰寫工作。 目前我的開發組合是 Claude Code / Claude Design / Fly.io / Github / Cloudflare，其他還有根據程式功能需要而使用的第三方元件。 做一個新系統的習慣是： 1. 跟 Claude 討論我想解決的問題，以及我的核心需求，中間我可能會用 Claude Cowork 做本地資料的分析，然後請他廣泛收集一下資訊，做幾輪 prototype 的模擬。確認方向是否是我所期待的。 2. 對完需求後，請他產出系統定位、限制、邊界與 PRD。 3. 把 PRD 跟幾個
產品開發
2022 年時我曾推出了一堂課《打造高效軟體開發團隊》。 在這堂課程中我繪製了一張軟體開發過程管理的架構，這張圖我從公司策略->產品策略->需求管理，一路到開發過程管理、交付、市場回饋，最後再回到產品需求管理。 當年我曾說過，軟體開發最重要的其實不是程式開發本身，而是 align 公司策略與產品策略，同時兼顧好短期需求，將需求管理做好。 但我們也可以看到產品需求管理是上述架構中最主要的節點，上承策略，下接短期需求，右邊則是成為所以開發計畫的起頭，同時還要承接來自市場回饋，並能持續優化管理過程與技術債務管理。 簡單的說，決定做什麼，決定了產品定位，決定先做什麼，則決定了策略重心。但要做出決定，除了對目標有清晰的認知外，更重要的是「回饋」。包含市場回饋、使用者回饋、利害關係人回饋(研發/行銷/客服...)。 這陣子透入 AI 開發後我對這張架構圖有一些新的想法： 首先，是生產力過剩。 因為 AI 不用休息，生產力幾乎沒上限，
商業思維
從二月開始，台灣就陷入一陣 AI 瘋，一堆人都開始投入龍蝦、Claude Code、Codex 等超級生產力的任務中。不寫程式的人開始寫程式，包含老闆、設計師、行銷、創作者。而其中最瘋狂的，莫過於身邊的一堆老闆們。 有人批評說：「這些老闆們放錯重點，應該好好回到自己的位置上去做出好的決策，讓專業的人來處理專業的工作，不要瞎搞。」 關於這個批評我個人極端不認同。 我的看法是老闆不多花點時間深入理解 AI，他在未來就很難做出好決策。 今天看到 Coinbase 的 CEO 在 X 上發布了裁員的消息。 而我也在 FB 寫下了我對這件事情的想法。 今年不知道第幾家公司了，幾乎都不是因為經濟不景氣，而是各家公司都在為變化儲糧。很多軟體公司之所以裁員，都是為了有更多的資本支出可以投入在 AI 的團隊、產品或基礎建設上。 扁平化只是一種不再需要「管理代理人」的訊息。現代的管理概念還是很崇尚那個一人最多管七人的科層組織管理概念。 為了「有效管理」，一個人管七個人是個看似科學，
長線思考，贏在未來
今天提早結束今天的顧問行程，中午回到住宿的飯店泡了個熱水澡，想著到底要休息還是繼續工作。但想了想，或許可以針對最近的一些想法跟經歷做一些復盤與總結。這篇文章內容比較雜一些，但都是我近期比較重要的一些想法。 重新燃起的工作熱忱 我的工作狂性格其實已經沉潛了好多年，我一直以為我對工作已經不像年輕時那麼有熱忱。沒想到工作狂性格只是悄悄地躲了起來，等待有一天再遇到讓人熱血沸騰的時機。 燃起我工作熱情的事主要有兩件，一件是方圓國際的策略長工作，另一件則是與 AI 有關的「Growth OS」計畫。 方圓的工作有一定的機密性我就不多說了，往後能揭露的內容會陸續讓大家知道，但我可以說這應該是我接觸迄今合作上最深入的案子，我覺得很開心。至於「Growth OS」是什麼？我下面會有獨立的段落跟大家說明。 但我可以先跟大家分享為什麼這兩件事會重新燃起我的工作熱忱。 我個人的工作熱忱主要來自幾個地方： * 有挑戰，這件事難不難，能否燃起我的挑戰慾望與好奇心。 * 能自我實現，我總有一些放在內心很想做的事，但可能是時機不到，又或者沒有碰到合適的場合。 * 能按自己價值觀來行事，這件事在我
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。
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、
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。
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。
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」
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 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，
「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：「
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-
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
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,
![[徵才]方圓國際誠徵四個新職務](https://storage.ghost.io/c/24/59/2459f1a5-5d20-4570-9360-42374a7107be/content/images/size/w600/2026/10/---------------------------.png)