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市場不會因為你努力就買單 - 簡單但也不簡單的事

今天不講 AI ,來聊聊自己。 這幾年一路走下來,我越來越明白一件事情。 如果今天只是自己開一個小公司,或者只是帶一個小團隊,很多事情其實都還可以靠能力、靠意志力、靠自己撐過去。很多問題,就算方向沒有那麼完整,或者判斷沒有那麼成熟,可能都還不至於立刻出大問題。 因為小團隊有時候可以靠彈性、靠拚勁、靠創辦人的直覺,先把事情往前推。 可是當今天的位置,不再只是做一個小團隊的帶領者,而是要去經營一個企業、經營一個組織、經營一個部門,甚至是要為整個團隊的方向、資源配置、成長結果負責的時候,思考方式就完全不一樣了。 這時候真正重要的,往往已經不是「我會做什麼」,而是 「我到底應該怎麼看這件事情」 。 以前的我,很多時候還是很自然地會用技術的角度來思考。這也很正常,因為那本來就是我熟悉的語言,也是我長期最有信心的地方。遇到問題,我很習慣先拆解問題、理解邏輯、找方法、找工具、找系統性的解法。對我來說,技術不只是能力,它某種程度上也是我理解世界、處理事情的一種方式。 但走到現在,我慢慢發現, 真正困難的從來不是技術本身 。 AI 很厲害,工具很多,流程可以設計,系統可以導入,服務也可以包裝,可是這些東西,終究都只是工具。工具很重要,但工具不等於方向。技術很重要,但技術不等於市場。服務很重要,但服務也不等於真正的價值成立。 真正重要的事 你到底怎麼看市場? 你到底怎麼評估市場? 你看到的市場回饋到底是不是對的? 你的驗證到底是不是真的成立? 如果方向是對的,你要怎麼把它放大? 如果方向是錯的,你要怎麼承認、怎麼修正、怎麼轉向? 我越來越覺得,這些事情,才是真正重要的事情。 因為如果你對市場的理解是對的,理論上,市場會用很直接的方式回饋你。它不一定一開始就非常明顯,但它會慢慢用結果告訴你,你是不是走在一個對的方向上。那個結果不是掌聲,也不是稱讚,而是更實際的東西。是有人願不願意付錢,是客戶願不願意持續合作,是需求有沒有持續浮現,是你的產品或服務有沒有真正被需要。 如果方向對了,市場其實會講話,而且講得很直接。 它會用營收講話。 會用訂單講話。 會用續約講話。 會用採用率講話。 會用成長講話。 可是反過來說,如果你對市場的定義是模糊的,你對需求的理解是不準的,你只是覺得這東西很厲害、很有潛力、很值得做,那最後市場給你的回饋,很多時候就會停留在另...

算力取代人力的殘酷真相:利潤取決於你把 AI 放在「產出內容」還是「資源分配」

OpenClaw 造成一股熱潮,對於商業上是什麼意義? 這很少人探討,卻也是很值得探討的事情。 . 有人提到龍蝦,歡樂不已,覺得生產力直接頂天。 也有人提到龍蝦,恐懼不已,覺得他會刪檔案造成混亂。 . 很高興此次受到 James 邀請到『數位關鍵字』節目跟大家聊聊最近很紅的這條龍蝦 從應用面,商業面,架構面以及團隊面,倒底『你』該不該使用『龍蝦』。 . 2026 GTC 大會上黃仁勳在狂推 NemoClaw,AI 長出手腳,讓事情可以一步做到好做到完整。Claude Code 推出 Agent-team,Cowork,Perplexity Computer 也在試接管電腦,所有人都在瘋「養龍蝦(OpenClaw)」,想讓虛擬員工代勞一切。 . 問題與學習 . 真正的摩擦力從來不是工具不夠聰明,而是自己方向不明。 . 如果團隊連 ChatGPT 的基本效能都發揮不到 20%,導入 Agent 只會放大混亂。給一個沒有 SOP 限制的虛擬員工最高權限,它只會在一秒內搞砸你的資料庫。 . 這段時間最大的學習,就在主軸定義, 用於推進 Cymkube 智能製造,智能供應鏈, . 我們看 『龍蝦』 AI 代理人的視角完全不同。 不只是單純的讓 AI 寫漂亮公關信,而是試著讓它處理最簡單和最難的事情:跨職能溝通,弭平跨部門的數據斷層,再試著接上手腳。 . 同時試著將混亂中找到勝利方程式,把「客戶焦慮」變成了「定價槓桿」,轉換率跳升,交付的邊際成本卻趨近於零。 . 在《數位關鍵字》這一個半小時,跟 James 一起拆解這波 Agent 狂熱的底層邏輯。大家看到開源免費,卻沒算到除錯時間與系統重構的隱形成本。 . 真正的自動化,不是買一台 Mac mini ,也不是直接買一台最強的引擎。 . 而是組裝一台能穩定變現的系統,結合團隊與虛擬技能進行組裝。 . 很殘酷現實: . 算力取代人力的交叉點,取決於你把 AI 放在「產出內容」還是「資源分配」。 黃仁勳賣的是算力基礎建設,這些對於台灣 AI 產業鏈的確很有道理,但回歸到自己的企業營運以及利潤,往往藏在沒有人想碰的跨系統資料清洗,以及跨組織架構上。 . 這階段我所學習的是 『如果商業流程本來就是錯的,AI 代理人只是讓錯誤跑得快 10 倍。』 . 對於許多老闆來說,養龍蝦到底在養什麼?你到底應不應該進場?聽聽這...

「翻譯」 員工 0 人,我如何靠 Claude Code 獨自處理 60 家客戶的稅務與會計

https://x.com/kandmybike/status/2032817897119096855 2026年3月14日 發表於 X (Twitter) 今天,我要徹底公開我事務所幕後的運作機制。我的事務所裡 沒有任何員工 ,但我手頭上有 60 家顧問客戶 。在稅務行業的常態中,通常認為每 10 家客戶就需要 1 名員工,處理 60 家客戶至少需要 6 人,換算成人工成本每年超過 3,000 萬日圓。 但我用 0 人就做到了,核心工具就是 Claude Code 。 你可能會覺得「這是在吹牛吧?」,但這真的是事實。本文將從具體的系統架構到處理流程完整呈現,希望能為同業或從事後勤(Back-office)工作的人提供參考。 一、整體圖像:我事務所的系統架構 首先看整體架構。在我的事務所,以下機制每天都在自動運行: Claude Code(司令塔) 🤖 每晚 21:00:freee(會計軟體)自動分錄 🤖 每晚 22:00:X(Twitter)追蹤者數據記錄 🤖 MCP(Model Context Protocol)連接 :連結 freee API、Gmail、Google日曆、Notion、Slack。 Claude Code 扮演大腦的角色,將各個工具串聯起來。重點在於 「不需要人類每次下指令」 。系統分為「定時自動執行」與「我手動輸入指令啟動」兩種模式。 二、核心自動化流程:每晚處理 60 家公司的帳務 這是最具衝擊力的部分。每晚 21:00,Claude Code 會自動啟動,處理 60 家公司在 freee 上所有未處理的交易明細。 Phase 1:獲取未處理明細 透過 API 抓取各公司的銀行流水,鎖定「未處理」且「支出」的項目,並篩選出當前會計年度的數據。 Phase 2:兩階段自動判定會計科目 這是最關鍵的技術點,我採用兩階段邏輯: 【第 1 階段】關鍵字辭典匹配: 針對 14 個常用科目(如旅費、消耗品、通信費),建立超過 100 個關鍵字。系統會將摘要正規化(半角/全角轉換)後比對。如果是「法律事務所」則自動歸類「支付報酬」,並自動抓取廠商名稱。 【第 2 階段】Claude API 補位: 關鍵字無法判定時,才呼叫 Claude API。提供 14 個備選科目...

AI 是放大器,不是魔法:你的基數是 1 還是 10?

點出了一個在 AI 浪潮中很多人忽略的現實: AI 本質上是一個「放大器」(Multiplier),而不是「無中生有」的魔法。 它的價值取決於使用者本身的「基數」以及他們願意探索的「廣度」。 我們可以用數學的角度來拆解你這個深刻的觀察: 1. 永遠停留在起點的 $1^x = 1$ 如果一個人的思維被限縮,或者抗拒改變,他的能力基數就是 $1$。 封閉的心態: 把 AI 當作單純的 Google 搜尋,只問最表面的問題,得到淺薄的答案後就認為「AI 也不過如此」。 缺乏領域知識: 如果連自己要解決的問題是什麼都不知道,即使有了最強大的模型,也無法給出有效的提示詞(Prompt)。不管 AI 的能力這個指數 $x$ 有多大,最後的產出依然是 $1$。 2. 迎來爆發性成長的 $10^x$ 相反地,如果一個人具備深厚的實力與開放的心胸,他的基數就是 $10$。 領域知識的加乘: 當你在規劃複雜的系統架構、優化供應鏈管理的商業策略,或是設計客製化零售的自動化流程時,你本身的專業知識就是那個「10」。AI 在這個基礎上幫你快速生成程式碼、梳理邏輯或是提供架構靈感,這時 AI 就是那個指數 $x$。 跨領域的觸角: 打開心胸意味著你願意將 AI 應用在不同的節點上(例如從前後端開發延伸到 AI Agent 框架的整合),這會讓你的能力範圍產生 $10^x$ 的指數型躍升。 甚至還有 $0$ 或負數的風險 我們甚至可以把你的比喻再延伸一點:如果一個人不僅基數低,還盲目相信 AI 生成的所有內容(沒有能力去驗證程式碼或商業邏輯的正確性),那他的基數可能是 $0$ 甚至是小於 $1$ 的分數。在指數運算下,分數的指數成長反而會讓他越來越趨近於 $0$(例如 $0.5^2 = 0.25$),這在實際專案中就表現為技術債或是嚴重的架構錯誤。 總結來說: AI 賦能的極限,其實就是人類想像力與專業能力的極限。工具再強,駕駛員的眼界依然決定了這艘太空船能飛多遠。

All or Nothing: The Real Impact of AI

This is a short conclusion as of February 2026. In the AI era, senior people (those with ability and manpower) do not need to worry. Because human ability and experience are combined skills that AI still cannot replace. I still say the same thing: “Engineers will definitely still have work. Frontend will become even more important. People who build applications will never be unemployed. The only question is who you build for. Demand will only increase.” Now I will share three key points I see. Changes in Company Structure I believe there are several direct impacts and results. All or Nothing All If a company does not have people with this new ability, it will go backward. Such companies will first declare that “agents are useless.” The company structure and staff will still exist. People will still receive salary. Everything looks normal. But you will realize: The company making money has nothing to do with you. Nothing Entire departments may be removed. S...

2026 公司未來方向,沒有結論的 AI 還在持續

此時是 2026/02 的短暫結論,AI 局,(有能力和人力)的老人們,不用擔心,因為人力和能力是綜合能力,是目前 AI 無法替代的能力。 我還是那句話,『工程人員肯定還是會有事情做,而且前端只會更重要,做應用的人永遠不會失業,只是你做的標的是給誰,需求也只會更多。』 我直接先表達三個面向自己看到的關鍵, 公司體系改變 我認為直接的影響,有幾個直接的面向和結果, 全有或全無 全有, 如果沒有這樣能力的人,公司就還是會走回頭路,這樣的公司會先宣告 agent 無用論,基本上公司體制和人員編制還是會存在,大家薪水照領,舞照跳,但你會發現,公司賺錢跟你一點關係都沒有。 全無,全部門裁掉,簡單來說,現在一個人,就可以當作一個團隊。不會有行銷部門,而是行銷,管一堆行銷 agent,一個人當十個人打,10 個人就是以前一百人的公司規模,營收數億,大家開心。 效率至上無用論 『效率性』會完整呈現為『假議題』,只有增加速度完全不夠,要的就是『結果』。以前可以說分析數字,投放廣告,數位處理,但現在抱歉, AI 來了這些都是透過 Agent 做完的事情,並且可以做得很好,人,如果只剩下『背鍋』那就只能注定背鍋。 願意相信 願意才能往上,先相信才能看見,除非你已經看見過,那就不用再多談,畢竟有些事情,當信念足夠的時候,其實賺錢和擴大就是自然的事情,只是以前的擴大是團隊的擴大,才會發展到績效的擴大,現在的擴大是看誰有效率的使用 token 燒 token , 挑戰反脆弱思維 反脆弱(Antifragility),此時做了會比什麼都不錯來的少損失。 回歸到那句話,『誰能夠『持續時間燒足夠效率 Token 誰就能拿下天下。』 當你還在猶豫到底要花幾千元,幾百元來註冊的時候,當下已經有許多公司默默的正在燒 Token 餵養著自己的數位顧問,數位實體,數位資產,開始讓每一個關鍵人物都大量的使用 Agent 作為數位養分,除非有非常非常強大的敵情外洩理由。 『做比不錯損失更少。』 這場遊戲只能由上而下, 再多的 agent,導入再多的 AI ,再多的團隊,執行的腳步和速度角度就會是卡在人身上,因此導入角度是 Top-down,這件事情只有 1% 會有可能 bottom-up,但這樣太慢,畢竟如大家所說『負責』的人決定執行的效率,只有帶著大家親手做才有辦法。 『數位工作』流分配為結果論 連同其他的『數...

2026 AI Agent 框架大戰:不是打造 Agent,是打造 Skills

 前言:一場正在發生的典範轉移 2026 年初,AI Agent 框架的競爭已經白熱化。GitHub 上每週都有新的 Agent 框架問世,Reddit 的 r/AI_Agents、r/LocalLLaMA 充斥著「A 框架 vs B 框架」的戰文。 但如果你只看框架之爭,你會錯過最重要的一件事 —— Anthropic 在一場演講中揭示了 Agent 發展的真正方向:別再打造 Agent,打造 Skills 吧。 這篇文章結合了 Anthropic 演講的核心洞見、五大框架的實戰比較,以及社群論壇的第一線觀點,幫你看清 2026 年 AI Agent 的全景。 第一章:五大框架,五種哲學 1. OpenClaw — 最完整的個人 AI Agent OpenClaw 是 2026 年最具話題性的開源專案,48 小時內突破 10 萬 GitHub stars。由奧地利工程師 Peter Steinberger 打造,從 Clawdbot 改名而來。 核心理念:自託管的個人 AI 助理,連接你的 Telegram、WhatsApp、Discord,在你的電腦上本機執行任務 — 讀寫檔案、控制瀏覽器、排程 cron、管理記憶。 優勢: - 開箱即用的「個人助理」體驗 - Skill 生態系快速成長(第三方 Skills 已達數百個) - 社群龐大、文件豐富 - 支援 Claude、GPT、Gemini 等多種 LLM 隱憂: - ⚠️ 安全性被嚴格質疑:研究者發現 RCE 漏洞,惡意 Skill 供應鏈攻擊(ClawHavoc 事件) - Meta、Google、Microsoft、Amazon 禁止員工在公司設備使用 - RAM 消耗 >1GB - 創辦人已加入 OpenAI,專案轉向開源基金會管理 Reddit 觀點:「OpenClaw 是你現在最快能跑起來的 Agent,但我不敢在公司用。」 2. OpenFang — Agent Operating System 2026 年 2 月剛釋出 v0.1.0 的新星。由 RightNow-AI 團隊打造,用 Rust 從零寫起,137,000 行程式碼,14 個 crate,1,767 個測試。 核心理念:這不是聊天機器人框架,是 Agent 的作業系統。最大創新是「Hands」— 預建的自主任務套件,排...