我給青年學子的 16 個建議

我給青年學子的 16 個建議

今天下午在台大博雅館參與這場活動,作為與談嘉賓,活動後繼續回答了一個半小時的問題。針對今天的提問,有幾個核心觀念跟大家分享。

1. 學校不會給你東西,你得自己去找東西。其實學校跟老師們也不知道你需要什麼。

2. 學習最有效的方法不是嘗試,而是做到一定成果,淺嚐即止是不會學到東西的,要努力,就做有效的努力

3. 不是社會留了什麼工作給你,而是你自己創造了什麼工作。很多工作選擇,但每個工作薪水都 3 萬,不如只有 100 個工作機會,但薪水 10 萬

4. 工作中,無法創造價值,或者不知道如何創造價值是很可惜的,因為你沒有學會怎麼做生意,你就沒有學會怎麼賣自己

5. 一定要成為做選擇的人,而不要老是當被選擇的人。面試時,回過頭來看看對方適不適合自己,而不是對方單方面決定要不要你

6. 如果因為你很獨特而被刷掉,多面試幾家,找一間懂得欣賞你的公司,而非屈就於一家認為你可有可無的公司

7. 就算是經營社團,你也要有損益觀念,當你想做一件大事但沒錢,請去找錢,而不是放任活動虧損。沒錢又想做好怎麼辦?那你要不發揮創意,要不拿出你能交換的東西去換

8. 不要跟著大潮流走,而是趁早去找尋自己想要的,喜歡的,找到自己人生的潮流,比跟著大眾隨波逐流重要一百倍

9. 想著快、簡單、迅速是危險的,當你永遠在找簡單的方法時,你很難有一件事是真正做好的,因為困難的事,經常沒有捷徑。好好學,好好做,不要半吊子

10. 趁早開始學習怎麼做生意,衡量一件事你是否學會或做得好不好的標準,就是有人願意為這件事付錢

11. 不要只做一份工作,在不影響工作的狀況下,兼差或斜槓不罪惡

12. 要有理想,但不要理想化,要面對現實,但不要輕易妥協於現實。你一定還有其他解法

13. 加快學習速度的方法之一,找到一個專家,跟著他好好學,如果不認識,請去認識。比死皮賴臉更好的方法是,讓對方覺得指導你很有成就感,那他就會願意繼續指導你

14. 把心力放在自己最有熱情的事情上,把一個能力磨到 85 分會比每件事都 70 分好很多

15. 拒絕雜事最有效的方法,是讓自己手上永遠有超級重要的任務。去承擔重要任務,你才有機會免於處理很多雜事

16. 不要只學工具,而是搞懂工具要解決的問題,找出更有效解決問題的方法比工具本身重要很多。問題有點太多,但我一路回答到去搭車時,因為每個問題我都有舉例子,也盡可能說明為什麼,希望對大家有幫助

AI 對工作的影響必然存在,但你個人的思維習慣更重要,科技淘汰的永遠是不願改變、不願學習、不願投入與不經營自己的人。這些事,往後 10 年也不會改變。

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加快了速度,少了回饋

加快了速度,少了回饋

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,

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AI 在商業決策層面給我帶來的三層改變

AI 在商業決策層面給我帶來的三層改變

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,

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2026 年第一次深度復盤

2026 年第一次深度復盤

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

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近期 AI 寫 Code 的一些想法

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。那最後或許還是只有清楚的

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