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把工作中的觀察、踩過的坑、做過的取捨，還有那些「我原本想錯了」的時刻，慢慢整理成文字。標示「轉折」的文章，可以先看四步摘要。
- 簡報改到第 9 版，我才發現差點搞錯重點我們一直很努力證明 AI 做了多少事情，卻差點忘了證明，這些事情創造了什麼價值。轉折 02
- 不到 3 小時做出一個網站之後，我開始反省怎麼提需求有些需求，不是想清楚了才做得出來，而是先做出來，才有辦法真正想清楚。轉折 03
- 當所有品牌都想被 AI 推薦，誰來確保 AI 的推薦值得信任？從 SEO 到 GEO：曝光可以靠行銷推動，長期轉換需要經得起驗證的信任。轉折 13
- 最需要管理的，是「我們還不知道什麼」好的管理，不是要求團隊永遠知道正確答案，而是答案還不清楚時，也知道如何繼續往前走。轉折 11
- 每個人都完成了工作，為什麼整件事還是做錯了？功能通過測試，是技術驗證；問題獲得改善，才是業務成果。轉折 04
- API 串起來，不代表系統真的整合了Connectivity ≠ Integration ≠ Production Ready。轉折 08
- 為什麼我開始認真寫 LinkedInAI 可以幫我們整理知識，但人生的體悟，還是得自己走過。工作日記
- 平台最大的敵人，不是舊系統，而是沒講清楚的流程平台化真正困難的，不是 Development，而是 Standardization。轉折 07
- FDE 變熱門，代表企業終於承認的一件事AI 最難的，從來不是把功能做出來，而是把問題真正做掉。轉折 01
- 收到問題時，我先不給答案主管如果把所有坑都先填平，同仁就永遠學不會怎麼走路。轉折 05
- AI 拿得到 OTP，不代表它什麼都可以做Agent 時代要重新設計的不只是 Login，而是 Delegation。轉折 12
- 越來越少調 Prompt 之後：Context Engineering模型會一直換，企業真正能累積下來的，是自己的 know-how。轉折 10
- AI 越快，越要小心「更有效率地做錯事情」我們只是讓一個不知道怎麼選的人，更方便地自己選。轉折 01
- 功能需求，不等於真正的需求真正的數位轉型，不是把需求做完，而是有能力回頭問：這個需求原本就應該存在嗎？轉折 01
- Model 決定 AI 多聰明，Harness 決定它能不能把服務做完企業真正的競爭力，最後會留在模型外面那一層 Harness 裡。轉折 10
- AI 到底正在重寫 Healthcare 的哪一部分？先不要急著做 AI，先去看 Workflow：Data → Prediction → Decision → Action → Behavior → Outcome。轉折 09
- 健康幣真正要設計的，不是幣，而是人的下一個行動AI 判斷下一步，健康幣讓這個行為真的發生。轉折 09
- 先刪掉，再自動化：AI 不該加在不該存在的流程上AI Transformation 最難的不是模型，而是我們願不願意重新設計工作本身。轉折 06