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，
生活雜感
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
產品開發
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
商業思維
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、
經營管理
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。
經營管理
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。
生活雜感
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」
商業思維
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，
產品開發
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，
生活雜感
「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：「
產品開發
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-bench，