一、問題背景：為什麼大家覺得有機會，但不知道在哪？

這一兩年，AI 幾乎成為所有產業的共同語言。

但當你真的想問「那我可以做什麼？」時，多數資訊會變得很分散：有人談模型，有人談工具，有人談趨勢，卻很少有人提供一個能判斷機會的結構。

AI 討論很多，但缺乏結構

多數資訊停留在「技術 / 模型」

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關注AI設計、Agent 與系統落地，
相信好的技術不只是能做，而是能被用、產生價值。

這裡，記錄我對軟體與現實世界的思考。

James Hsieh 謝碩峯

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[完全AI產生的範例] AI 創業機會：結構化理解框架

本文探討如何解決AI使用時常出現的結果不穩定、缺乏重點的問題。作者分享了一個簡單卻有效的方法：不是直接讓AI執行任務，而是先請AI協助生成一個高品質的Prompt（提示詞），再利用此Prompt來驅動AI完成任務。這種做法將「思考」與「內容產出」分開，讓AI能更專注於執行，進而提升輸出的穩定性...

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[教學] 為什麼你用 AI 有時很好，有時很爛？問題不在模型在提示詞

本文探討當 AI Agent 的輸出不再是確定性時，「對」不再是唯一答案。文章指出，許多客戶期望 Agent 能夠「turn-key」且結果正確，但這常忽略了「標準未對齊」的核心問題。在傳統軟體中，輸入輸出明確，對錯分明；但在 Agent 系統中，由於輸出可能存在多種合理情況，需要使用者定義偏好..

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Turn-key Agent 的幻覺：當客戶說「不夠聰明」時，其實發生了什麼









一種很簡單的判斷方式

我後來用三個維度在看一個問題：

這個問題，有沒有標準答案？

如果做錯，代價是什麼？

你是在「組合已知」，還是「探索未知」？

當這三件事放在一起，其實就會自然分出四種完全不同的問題類型。




第一種：可以被 vibe coding 解掉的問題

這類

工程師

不是誰會 Vibe Coding，而是你在解哪一種問題

多數人在談 Agent，會把優化集中在：

模型能力（更強的 reasoning）

工具能力（更多 tool）

Prompt engineering

但如果你實際跑過 production 級 Agent，你會發現真正的瓶頸通常不是這些。很少有機會可以看到這麼完整的 agent 設計細節（通常

音樂藝文

設計

污染

有機

核心

傳統

測試

文件

這不是一個更聰明的 Agent，而是一個更「保護注意力」的思考系統

AI 的出現讓人們輕易跳過解決問題時所需的「卡住時刻」，直接獲得答案。然而，這可能導致「能力幻覺」，讓人誤以為自己學有所成，實則根基不穩。文章深入探討 AI 在組織中帶來的雙重期待，員工視其為效率工具，老闆則視為生產力工具，揭示了這背後關於人性、組織心理、風險分配及權責歸屬的根本衝突。從 Cop..

組織

心理

老闆

員工

風險

被跳過的「卡住時刻」：AI 帶來的能力幻覺與組織心理張力

本文深入剖析了一個創新的 AI 系統架構，強調「系統」而非單一模型。該架構分為 Agent、Planner/Executor、Workflow、Skill、Service 等五層，以「可控性」為核心設計理念。文章詳述了各層的職責與價值，例如 Agent 作為統一入口，Planner/Execut..

數據

限制

階段

機器學習

統一

Agent 系統架構：將思考流程系統化，打造可控、可追蹤的數據分析工具

責任感，更深的是害怕代價規避損失。

我發現一件震撼的事

讓我有點不舒服但也坦率承認！我變強了，但也變弱了。

原來的習慣限制了我的想象！

最近在看我們家的設計師做東西。他其實不會寫程式，但他用 AI 做出一堆我直覺覺得「這很難」的東西，而且還真的能用。

我第一個反應不是驚嘆。

是拆解。



自我成長

責任

設計師

專業

失敗

損失

當我太早變得專業，我開始失去想像力

本文深入探討 AI Agent 導入的常見誤解，指出許多企業將其視為單純的工具導入，卻忽略了其本質是「決策系統重建」。文章剖析了企業在迭代、Context 獲取、使用者學習意願、客製化成本以及企業內部流程問題上所面臨的真實挑戰。結論強調，AI 導入的成敗關鍵在於企業是否已準備好被系統化，並提出...

商業

企業

專案

客製化

挑戰

AI 導入的迷思與真實挑戰：為什麼你的 AI 專案可能正在失敗？






在過去兩年，生成式 AI（如 ChatGPT、Gemini）快速普及，讓使用者第一次體驗到「用自然語言與系統互動」的可能性。然而，當這些能力被帶入企業場景時，卻出現了一個明顯的落差：

為什麼在日常使用中看似「聰明」的 AI，一旦進入企業環境，就變得「不可靠」？

更關鍵的是 — —

為

ChatGPT

生成式AI

落地

互動

業務

輸入

為何企業導入AI後，反而變得「不可靠」？揭開生成式AI落地三大誤區