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由新到舊
360 度回饋不僅是設計題目，更是機制的選擇。本文將深入探討匿名與否、題目統一或區分角色、自評的必要性、分數或文字回饋，以及全員或部分群體推行的五大機制設計選擇。釐清每個選項背後的邏輯與代價，幫助組織找到最適合自身情境的 360 回饋實踐方式，最終打造一面清晰的行為觀察之鏡。
作者分享如何利用AI Agent打造個人助理「蝦瞎貓」，並將其深度整合至日常工作流程。文章強調了AI作為「轉譯者」而非「決策者」的重要性，以及如何透過結構化資料管理與Skill機制，建立一個可信賴、可持續演化的AI工作系統。作者也分享了實踐過程中遇到的挑戰與解決方案，並提供了Skill供讀者交流。
深入淺出地拆解AI Agent的運作模式，從用戶、服務生（Agent）、廚師（工具）到廚房與食材（資料），闡述了AI Agent並非單純的模型升級，而是涉及工作流程重整、標準定義與邊界設計的結構性演進。強調了建立清晰的「業務邏輯」與「邊界」對於AI Agent穩定、可控運作的重要性。
許多公司在導入 360 度回饋時，雖然流程完整、工具到位，但結果卻常常淪為空泛的回饋或僅有分數比較。本文探討 360 度回饋題目的設計核心，強調應從「能力—行為—結果」的金字塔模型出發，並聚焦於「情境中的具體行為」，設計質化與量化題目，讓回饋成為促進個人成長與發展的真正鏡子，而非僅是印象評價。
本文探討360存在的目的與價值。
績效不應僅止於「成果」，更重要的是關注「行為」，因為行為是長期習慣的基礎，而 360能提供多角度的行為回饋，幫助個人與組織看見盲點、促進反思與改變。並探討了針對不同對象，設計 360的目的與策略，強調釐清目的與對象的重要性，最終讓 360 回歸「行為發展」的本質。
探討CMoney如何透過矩陣式組織設計，平衡「創造價值」與「能力成長」，並在部門與事業單位間建立雙軌系統，促進員工發展與組織效率。文章並分析此設計的優缺點及未來展望。
這篇文章深入淺出地解釋生成式AI的工作原理，以「餐廳點餐」的比喻說明AI模型、前端介面和使用者三者之間的互動過程，並探討在使用生成式AI時可能發生的偏差和調整方法。文章強調理解AI的工作流程，才能更好地利用其功能，並提升工作效率。
當企業紛紛導入 AI 工具以提升效率，真正的關鍵卻不在於「用什麼工具」，而是「是否準備好接住它」。本文從制度化、數位化、自動化到智慧化，提出人資導入 AI 的四個步驟，強調導入不是終點，而是一段持續優化、讓 AI 成為人類工作夥伴的過程。
領導者常遇到的五種情境：新創(Start-up)、徹底改造(Turnaround)、加速成長(Accelerated Growth)、調整重組(Realignment)和維持成功(Sustaining Success)，這個模型可以幫助分析機會與挑戰，協助領導者精準判斷情境並制定行動計畫。
探討績效的本質，並說明在問責與育才之間取得平衡的重要性。文章從「成果=(效能x效率)x環境變數」的公式出發，分析效能、效率及環境變數對績效的影響，並指出單純的問責或育才皆不可行，需兩者兼顧，才能在變動的環境中持續成長。
