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近年來，AI 自動生成程式碼的技術爆發，我們幾乎每天都能看到這樣的故事： 
「沒有程式背景，一下午就做出一個 APP 上架！」
 
 

甚至麥肯錫（McKinsey）的研究也指出：透過 generative AI，開發者在不同任務上的效率可提升 **10% 到 50%**，在某些情況下甚至加速**接近一倍**。 
👉 [McKinsey & Company, 2023](https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/unleashing-developer-productivity-with-generative-ai)
 
 
聽起來非常夢幻，對吧？ 
但現實世界卻沒有那麼單純。AI 的確讓「寫程式」這一步比以往快了許多，但軟體專案最終能不能成功，從來不只是程式碼能不能跑而已。 
以下三個業界真實案例，帶你看看——**AI 的高效率背後，隱藏著哪三種致命陷阱。**

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## 陷阱一：做了很多功能，卻沒有與真實商業價值掛鉤

**📍 案例：某消費型平台的「功能爆炸」 disaster**

**背景** 
- 產業：消費型網站 
- 團隊規模：中型團隊（6–10 人） 
- 時間軸：2–3 個月衝刺期 

公司高層一次給出一張「功能願望清單」，希望在平台上加上一堆看起來很酷的功能： 
- 會員分級系統 
- 個人化推薦引擎 
- 多語言切換 
- 社群整合功能 
- 視覺化互動體驗

團隊也很爭氣，**用 AI 輔助工具很快地把這些功能都做出來。** 進度看似順利，大家都鬆了一口氣。 
 

但問題在後面才浮現： 
- ❌ 需求單位太忙，根本沒時間逐項驗收 
- ❌ 功能越多，反而讓驗收變得更難 
- ❌ 沒人用過，也沒人敢保證這些功能真的有價值 
- ❌ 上線後發現，**80% 的新功能使用率不到 3%**

結果就是：東西做了一大堆，但沒人敢說它是「對的」。
 
 

**💡 問題根源：AI 只加速了 11% 的環節** 
根據一篇 Medium 的分析文章指出，**工程師每天真正花在寫程式上的時間平均只有 11%（約 52 分鐘）**，其餘時間都用在開會、debug、溝通與確認需求上。 
👉 [Developers spend only 11% of their time coding – Medium](https://medium.com/@vikpoca/developers-spend-only-11-of-their-time-coding-what-3a53f65982df)

 
也就是說：AI 加速的其實只是這 **11%** 的環節，但剩下那 **89%** 的「溝通與驗收」仍然是瓶頸。 
當這些環節沒跟上時，AI 帶來的加速反而可能造成系統性壓力。

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## 陷阱二：漂亮的房子，沒有地基

**📍 案例：新創團隊的「效能災難」**

**背景** 
- 產業：企業軟體服務 
- 團隊規模：小型技術團隊（3–5 人） 
- 時間軸：3–4 週 MVP 開發 

團隊根據客戶需求，用 AI 很快生出一個 demo： 
- 介面漂亮，使用現代化 UI 框架 
- 功能完整，核心業務流程一應俱全 
- 測試資料跑起來一切正常（少量假資料）

但一旦把真實資料灌進去（數千筆真實業務資料），問題就來了： 
- ⚠️ 頁面載入從 **0.1 秒 → 20 秒** 
- ⚠️ 資料庫查詢沒有建立索引 
- ⚠️ 前端一次性載入所有資料，沒有分頁 
- ⚠️ AI 生成的 SQL 使用了 N+1 查詢 

最後後端重構、資料庫重寫、前端改用虛擬滾動，**又多花了一個月**才解決。
 
 

**💡 更大的隱憂：安全性** 
除了效能問題，還有更大的危機。 
Veracode 在 2023 年的研究中發現：**近一半（約 45%）的 AI 生成程式碼包含已知安全漏洞。** 
👉 [VERACODE – AI-Generated Code: A Double-Edged Sword for Developers](https://www.veracode.com/blog/ai-generated-code-security-risks/)
 
 

常見問題包括：SQL Injection、XSS、敏感資料未加密、權限控管邏輯錯誤。 
換句話說，AI 生出來的東西「能跑」，但未必穩定、也未必安全。 
這就像用 3D 列印蓋十層樓，一天蓋完；看起來很快、很厲害，但如果沒打地基、也沒工程師檢查結構，一遇到壓力就可能垮塌。

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## 陷阱三：完美執行錯誤的方向

**📍 案例：企業系統的「需求誤解」**

**背景** 
- 產業：企業級應用系統 
- 團隊規模：混合團隊（8–12 人） 
- 時間軸：3–5 個月第一階段交付 

這個狀況，或許是最可怕的。**方向錯了，AI 只是幫你更快地走向懸崖。**

 
客戶要求：「依不同客戶顯示不同畫面風格」 
團隊理解成： 
- 可以調顏色（theme color） 
- 換 logo 
- 改字體樣式（font family）

於是用 AI 快速建立了一套主題系統，還做了視覺化的編輯器。開發進度超前，demo 看起來很專業。 
但客戶真正要的是： 
- **整個畫面結構可以變化** 
- 某些客戶的選單要藏起來 
- 部分功能需要完全隱藏 
- 甚至整個導航邏輯都要不同

結果：前期所有開發方向全錯，花了不少時間，客戶一看卻說：「這不是我要的。」

**💡 方向錯誤的成本有多高？** 
IBM 的研究指出： 
- 需求階段修復成本 **1×** 
- 設計階段 **5×** 
- 開發階段 **10×** 
- 測試階段 **20×** 
- 上線後 **100×** 
👉 [OKQA – The Real Cost of Software Bugs and How to Avoid Them](https://www.ok-qa.com/post/the-real-cost-of-software-bugs-and-how-to-avoid-them)
 

這不只是技術成本，更是溝通與信任的成本。 
**AI 會讓你「更快執行」，但並不會幫你「確認方向」。**而當方向錯了，速度越快，代價就越高。

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## 💡 AI 時代的 3 個避坑技巧

那該怎麼辦？我整理了三個實際可行的方向，讓你在高速的 AI 專案環境中，保持穩定與清醒。

### ▶︎ 技巧一：先確認再動手 — 用原型驗證方向

**核心做法** 
- 在開發前，用簡單原型 / 繪圖和需求方確認方向

**為什麼重要** 
- 避免錯誤方向被高速放大

**實戰 Checklist** 
- 在寫任何一行 code 前，先用原型工具做出可點擊原型 
- 讓需求方「實際操作」原型，而不是只看靜態圖片 
- 記錄 3–5 個「如果……會怎樣？」的情境測試 
- 得到明確的「對，就是這樣」回應後再開始開發 

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### ▶︎ 技巧二：把省下的時間用來打地基

**核心做法** 
- 把 AI 節省的時間投入壓力測試、資料驗證、架構優化

**為什麼重要** 
- 提升穩定性與可維護性

**實戰 Checklist** 
- AI 生成 code 後，立刻用安全掃描工具檢查漏洞 
- 用真實數據量（至少 1,000 筆）測試效能 
- 建立至少 3 個關鍵路徑的自動化測試 
- 設定效能 baseline：頁面載入 < 2 秒、API 回應 < 500ms 

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### ▶︎ 技巧三：小步快跑，持續驗收

**核心做法** 
- 不要一口氣做完全部，先做少量功能試驗

**為什麼重要** 
- 減少風險，能早期攔截錯誤

**實戰流程（示例）** 
- 第 1 週：做 1 個核心功能 → 驗收 ✓ 
- 第 2 週：做 2 個相關功能 → 驗收 ✓ 
- 第 3 週：整合測試 → 小範圍上線 
- 第 4 週：收集回饋 → 調整方向

**實戰 Checklist** 
- 每週至少 1 次 demo 給需求方 
- 用「可以上線嗎？」標準檢視每個功能 
- 建立「功能開關」機制，隨時可以關閉有問題的功能 
- 用測試機制驗證新功能的實際價值 

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### 🚀 延伸觀點：AI 不只是加速器，也能成為「輔助煞車系統」

很多人提到 AI 都想到「加速」，但其實它也能成為**幫你確認方向**的工具。
 
 

**AI 在原型階段的潛力** 
AI 可以在幾小時內生成互動式雛型，讓使用者或需求方更早「看到真實畫面」並即時回饋。這不只是快，而是能在需求確認階段就避免後期重工。 
例如 *ProductTalk* 的團隊分享，他們用 AI 原型工具，**一天能測出 5 種不同流程**，讓決策更快更準。 
👉 [ProductTalk – How AI Prototyping speeds up validation](https://www.producttalk.org/ai-prototyping-lovable/)
 
 

**AI 也能幫我們打地基** 
AI 不只是會「生程式碼」，它其實能幫我們：**自動生成測試案例、偵測安全漏洞、輔助程式碼審查、建議效能優化方向**。 
最新研究（如 **DeVAIC, 2024**）顯示：結合 AI 自動化分析與人工審核，可以在不增加時間成本的情況下，**大幅降低安全漏洞率**。 
👉 [arXiv – DeVAIC: Detecting Vulnerabilities in AI-generated Code](https://arxiv.org/abs/2404.07548)
 
 

另一篇研究也指出，**AI 輔助的靜態程式分析（SAST）** 能以更低誤報率檢測漏洞，比傳統掃描器更有效。 
👉 [ResearchGate – The Impact of AI-Assisted Code Generation on Software Vulnerabilities](https://www.researchgate.net/publication/391706149_The_Impact_of_AI-Assisted_Code_Generation_on_Software_Vulnerabilities_and_the_Role_of_AI_in_Automated_Security_Testing)
 
 

所以，與其害怕 AI 造成的風險，不如學會用它來**降低風險**。 
AI 可以讓我們更快地「做對的事」，也可以幫我們「早點發現錯的地方」。

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## 結語：AI 加速了某些環節，但我們該思考整體的順暢度

AI 寫程式的時代已經來臨，這是不可逆的大趨勢。 
但它只是「加速器」，不是「萬靈藥」。 
 

真正讓專案成功的，永遠是那群能**把關、驗收、決策、協作**的人。少了這些角色，再快的產出也可能變成災難。
 

記住這三個核心原則： 
1) **速度要配合驗證節奏** — 不要讓產出速度超過驗收能力 
2) **地基比外觀重要** — 效能、安全、可維護性不能犧牲 
3) **方向對了才加速** — 用原型確認方向，再用 AI 加速執行

在這個被速度放大的時代，唯有清楚掌握方向、節奏與風險，**你**才是那個真正「握緊方向盤」的人。

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## 🔗 參考資料

- McKinsey & Company – *Unleashing developer productivity with generative AI* 
 https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/unleashing-developer-productivity-with-generative-ai
- Medium – *Developers spend only 11% of their time coding* 
 https://medium.com/@vikpoca/developers-spend-only-11-of-their-time-coding-what-3a53f65982df
- VERACODE – *AI-Generated Code: A Double-Edged Sword for Developers* 
 https://www.veracode.com/blog/ai-generated-code-security-risks/
- OKQA – *The Real Cost of Software Bugs and How to Avoid Them* 
 https://www.ok-qa.com/post/the-real-cost-of-software-bugs-and-how-to-avoid-them
- ProductTalk – *How AI Prototyping speeds up validation* 
 https://www.producttalk.org/ai-prototyping-lovable/
- arXiv – *DeVAIC: Detecting Vulnerabilities in AI-generated Code* 
 https://arxiv.org/abs/2404.07548
- ResearchGate – *AI-Assisted Code Generation and Security Testing* 
 https://www.researchgate.net/publication/391706149_The_Impact_of_AI-Assisted_Code_Generation_on_Software_Vulnerabilities_and_the_Role_of_AI_in_Automated_Security_Testing

AI 讓開發快 10 倍，但這 3 個陷阱讓 89% 的時間白費了

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## 開頭： 一個常見的問題

在軟體公司裡，每個人應該都看過這樣的檔名： 
`spec_v2.1_20250905_hotfix.docx` 

問題是，這到底代表什麼？ 
1. 線上版本？ 
2. 正在開發中的版本？ 
3. 還在前期討論的版本？ 

答案可能是其中任何一個，甚至同時被不同人解讀成不同東西。 

## 為什麼版本語義這麼重要 

每一種 spec 狀態都有存在的必要： 

- **線上版本**：讓客服、品管甚至客戶清楚知道，現在系統真實狀態是什麼 
- **開發中版本**：幫助工程團隊對齊，確定要開發的功能細節 
- **討論中版本**：讓團隊了解未來產品方向，參與規劃和決策 

更複雜的是，當線上版本需要 hotfix，且這個 hotfix 會影響到 spec，文件版本又多了一層變數。如果沒有明確的版控規則，文件很容易變得紊亂。 
 
很多團隊選擇「乾脆不做」，結果就是： 
PM 各自有不同習慣，有人用顏色標注，有人直接複製整份文件取新檔名；有人只維護一份檔案，但把所有狀態（上線、開發、提案）全混在裡面；團隊成員各看自己熟悉的版本，忽略其他文件。最後大家其實在看不同的草稿施工與驗收，中間差異只好靠口耳相傳補足，風險與誤解一路累積到專案後期才爆炸。 

### 🎯 真實案例 

我曾負責過一個大型專案，牽涉到日本客戶與台灣開發團隊。 

當時沒有嚴謹的文件控管，版本散落各處，加上翻譯時差與跨國溝通延遲，出現許多狀況： 

- 客戶不確定哪個才是真實版本，常問「這個需求到底做了沒？」 
- QA 經常開票說「跟 spec 不同」，但很多情況只是該功能不在這次 release 範圍 
- 最嚴重的一次，開發誤將客戶還在討論的功能上線，造成客戶端失序 

這次意外導致客戶必須重新花 3 天測試，開發團隊緊急加班 2 週回滾與修正，專案進度延後，雙方關係也因此受到影響。 
 
根本原因就是：沒有明確的主文件、沒有狀態標記、沒有版本同步。 

## 為什麼大家沒有感覺？ 

這個問題其實很嚴重，但常常被忽視，原因有三： 

1. **文件錯誤不會馬上爆** 
程式碼錯了，compile 會立刻失敗；文件錯了，往往要等到開發或測試階段才浮現，修正成本被延後數倍。 

2. **習慣用會議、Slack 補洞 → 問題被掩蓋** 
短期內靠口頭同步能 cover 錯誤，讓大家以為沒事；但這些額外會議與溝通其實就是隱形成本。 

3. **責任分散，沒人「own」文件品質** 
文件跨 PM、設計、RD、QA，結果就是「大家都有責任，但也都沒有責任」。 

## 借鏡程式碼世界 

從本質上來看： 

- **程式碼 = 給機器看的 spec** 
- **文件 = 給人看的 spec** 

程式碼需要 Git 來做版本控管，文件理論上也一樣需要。 
在 Git 普及前，工程師也是靠 `final_v3_latest.doc` 過日子，直到規模變大才爆炸。 
 
既然程式碼需要版本控管，文件有什麼理由不需要？ 

## 解法與建議：讓文件版控落地 

### 1. 建立「主文件」規則 
- 永遠有一份主文件（Single Source of Truth）：所有人找 spec 就看這份。 
- 這份文件只放「線上或最權威的狀態」，草稿或討論版必須放在其他位置（附檔、子頁、分頁）。 
- 讓客服、QA、開發團隊都知道，找 spec 就看這份，降低「各看各的」風險。 

### 2. 制定「標記 vs 分份」準則 
- **同頁標記**（小變動、短期）：直接在文件內用顏色、註解標註「In Progress」或「Draft」。 
- **分多份文件**（大變動、長期）：當變更影響結構、需要多人討論時，開新版本文件（如 `Spec_vNext`），標註 Draft，待確定後再合併回主文件。 

這樣能避免主文件被標註塞爆，也避免每次小修改就衍生出一堆檔案。 

### 3. 依工具特性訂規範 
- **Google Docs / Word**：檔名用 `Spec_main` 作為主文件，其他加 `Draft` 或 `Proposal`；利用版本歷史追溯，但要手動標記 release 節點。 
- **Figma**：主檔保留線上狀態；提案/討論開新分頁，名稱規範如 `Draft - Payment Flow v2`；決定後更新主頁並刪掉 Draft 分頁避免殘留。 
- **Notion / Confluence**：用階層管理，`Spec/Main` 放線上狀態，`Spec/Proposals/*` 放提案；利用狀態欄標記 Live/In Progress/Draft。 

## 推廣策略：讓規則真的落地 

好的規則不難寫，難的是讓大家願意遵守。以下是一些推動方式： 

1. **先收集痛點** 
訪談 PM、RD、QA、設計師，整理出大家遇到的文件紊亂案例，用真實痛點讓大家感受到問題的嚴重性。 

2. **團隊參與設計** 
不要把規則當命令直接丟下去，而是以這些痛點案例作為討論起點，邀請團隊共同設計解法，收斂成最適合當前團隊的版本。 

3. **小範圍試行** 
先在一個產品線或小組導入，收集成效（版本錯置減少、QA 票數下降），再逐步擴大到全公司，減低阻力。 

4. **設定角色與責任** 
指定文件 owner，確保主文件更新；建立簡單檢查流程，例如 release 前要檢查 spec 是否同步。 

5. **持續迭代** 
文件管理要隨團隊規模和流程演化，定期收集回饋，調整規則。 

6. **公開成效** 
把改善帶來的好處量化，例如 QA 票數下降、會議數減少，建立正向循環，讓大家看到遵守規則的價值。 

## 結尾：呼籲 

文件紊亂不是小事，它其實是大型專案協作中最隱形卻最昂貴的技術債。 

- 每一次誤解，都可能帶來一次額外的會議 
- 每一次版本錯置，都可能讓開發、QA、甚至客戶端跟不上真實狀態 
- 每一次補救，都比事前建立規則昂貴得多 

程式碼有 Git，是因為錯誤會立即爆炸；文件沒有 Git，看似沒事，實際上只是把代價往後丟。 

### 💡 立即行動建議 
今天就可以先做的三件事： 
1. **決定一份主文件**：所有人都知道「哪裡找最新 spec」。 
2. **定義標記規則**：哪些狀態用同頁標註，哪些要拆成多份文件。 
3. **標記版本狀態**：至少先加上「Live / In Progress / Draft」三種標籤。 

👉 **「程式碼有 Git，為什麼 spec 不行？」** 
👉 **「文件管理不是文書作業，而是專案成功的基礎設施。」**

final_v3_last_fixed.docx 的背後：大型專案中文件管理的隱形技術債

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# AI 時代的工作重組：從消失到重構

作為軟體業的 PM 兼開發者，我每天觀察 AI 工具如何改變工作流程。這場變化並不只是新聞中報導的大規模裁員，還有另一種靜默進行的重構——工作的形態正在慢慢改變。

## 看不見的萎縮

想像你依舊坐在熟悉的位置，但周圍的同事逐一消失，離職的人員不再補缺。隨著流程簡化，原本需要十人的任務，如今三個人就能完成，剩下的角色則悄然被抽離。
 
 
在實際專案中，我觀察到 AI 已能讓許多知識型工作節省超過一半的時間，但需求端並未同步放大，反而使部分人力被自然淘汰。
 
 
近年北美科技業的裁員潮正好呼應這一趨勢。大型軟體企業（如 Meta、Google、Amazon）在 2023–2025 年間頻繁裁員，原因除了 AI 提升效率，還包括疫情後的過度擴張、經濟下行與資本市場壓力等多重因素。類似現象也出現在其他產業，例如 Intel 近期大規模裁員，反映出組織調整的共通挑戰。

## 消失的中間環節

效率提升與需求不增之間的矛盾，直接壓縮了中間分工：

- 網站製作時間從一週縮短至半天，但客戶需求並未因此增加 14 倍。
- 市場分析報告從三人一月縮至一人一週，公司也不會因此要求十幾倍的報告。
- 教育內容生成讓 AI 一人就能完成策劃、測驗與互動設計，但學校不需要三倍數量的課程。

結果是，過去需要初稿作者、編輯、設計師、測試員等多角色協作的流程，如今往往只剩下一兩個人搭配 AI 工具就能完成，中間角色逐漸失去存在感。以我在軟體業的經驗為例，早期專案通常至少需要設計師、工程師和 PM 三人合作，才能把產品做出來。但在今天，如果只是製作一個 POC，往往只要一人加上 AI，就能滿足大部分的基本需求。

## 自由職業的擁擠化與技能壓力

許多人因應變化轉向 freelance、斜槓或內容創作。但 **MBO Partners 2024 年報告** 顯示，美國獨立工作者已接近 7,270 萬人，市場競爭空前激烈，收入的穩定性與安全感遠不如以往。
 
 
傳統 freelance 早已不只是「有專業技能」就能立足。自由工作者還必須同時承擔行銷、客戶開發、專案管理、合約談判與財務規劃等責任。對於多數程式設計師、分析師或設計師而言，要同時精通這些領域並不容易。加上平台抽成機制與演算法偏向，市場擴張的速度已不足以支撐初始模式，導致長期發展更具挑戰。

## 一個方向：模組化協作

在這樣的背景下，我認為未來自由職業可能會朝向更有結構的「模組化協作」發展。
 
 
這種模式的核心，不再是以工時計費，而是以價值與成果計費。傳統上，專案總報酬往往依據預估工時計算，時間縮短就代表收入減少。但在模組化協作裡，專家出售的不是「時間」，而是具備高價值、可清楚定義的「成果模組」。
 
 
舉例來說，一個網站專案的價值，不在於花了多少時間開發，而在於它能為客戶創造多少效益。假設某位專家憑藉熟練技巧與 AI 工具，只需半天就完成了過去需要一週的「UI/UX 優化模組」，他的報酬理應維持甚至提升，因為交付的價值沒有打折，反而因效率提升，更快替客戶帶來成果。
 
 
這與頂尖外科醫師的收費方式相似，他們並非依「手術室停留時間」收費，而是依「成功完成一場高難度手術」來定價。他們專注於核心的高技術模組，其他如術前評估、術後護理則交給其他專業人員。這種分工不僅讓他們最大化核心價值，也能在有限時間內承接更多案例。 

### 情境化範例 – 軟體開發專案

假設一個專案原本需 5 人 1 個月完成，透過模組化協作可以拆解為：

1. **需求分析模組**：AI 協助分析訪談資料，產出痛點與需求摘要。 
2. **系統架構設計模組**：利用 AI 輔助生成架構圖與部署腳本。 
3. **核心功能開發模組**：AI 生成程式碼骨架並優化演算法，由人工審核關鍵邏輯。 
4. **UI/UX 優化模組**：AI 快速生成設計稿並執行 A/B 測試。 
5. **測試與品質把關模組**：AI 自動生成並執行測試案例，整理缺陷報告。 
6. **協調角色**：負責跨模組協作，透過 Jira、Notion 等工具追蹤進度，主持週會並確保交付一致性。

透過這種拆解與效率提升，每位專家能以更高單價交付模組成果，並在同樣的時間內完成更多專案，最終實現更高的總收入。這種模式將報酬直接綁定在專業能力與最終價值，而不是單純綁在工時的長短。

## 仍待解的挑戰

然而，模組化協作並非萬靈丹，仍有幾個關鍵問題需要解決：

1. **市場總量問題**：若需求總量沒有增加，模組化是否只是切分同一塊餅？ 
2. **價值分配的複雜性**：如何公平衡量各模組的貢獻與難度？如何建立專業評價與定價機制？ 
3. **協作成本與協調角色**：誰來承擔跨模組溝通與進度管理？協調者的角色不可或缺。 
4. **品質一致性**：分工越細，風格與品質差異的風險越高，需要清楚的交付標準與審核流程。 
5. **信任與評價機制**：透明的評價與履約紀錄，是擴大合作的基礎。

## 持續探索

AI 的介入正在模糊傳統職位的邊界。未來的工作型態可能有人繼續選擇 freelance，有人轉向模組化合作，也有人會開闢全新模式。保持開放與實驗，或許能幫助我們找到更公平且更有效率的價值創造方式。

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## 延伸閱讀

- [MBO Partners State of Independence Report 2024](https://www.mbopartners.com/state-of-independence/) 
- [Tech Layoffs Tracker by layoffs.fyi](https://layoffs.fyi/)

AI 時代的工作重組：從消失到重構

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### 默認的會議紀錄邏輯

在許多職場裡，總有一個常見現象：

 

「開會的時候，會議紀錄最後總是 PM 寫。」

 

不管是不是明確規定，也不管這場會議是否真的與 PM 的決策責任有關，往往只要沒人指定，紀錄工作就默默落在了某個人身上。而最常見的那個人，通常就是 PM，或是團隊中最資淺、最「看起來比較好說話」的成員。依照文化不同，這種角色也可能不同，例如在某些日韓企業中，會議紀錄反而會由行政人員負責，因為他們扮演「事務支持角色」是制度的一環。

 

我們都知道這不是什麼大不了的事。

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### 深層的職場分工邏輯

但這種現象其實反映出一套深層邏輯：

- 會議紀錄不是核心工作 → 沒必要分配太多資源
- 誰時薪低、誰職稱輕或是誰最不會抱怨，誰就適合把這個事情撿起來
- 雖然不一定心甘情願，但總得有人撿起來做

雖然聽起來很務實，但會演變出一種職場現象，那就是除了會議紀錄，包含誰安排場地、誰幫忙訂餐、誰幫忙印資料... 這些「總要有人做」的工作都容易會落到做會議紀錄那個人的身上，因為這是一種默認的工作分配邏輯。

 

先不說這會不會造成能力與責任的錯位，這種職場文化，真的能培養出大家都想要的有 ownership 的人嗎？

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### 那我們為什麼需要會議紀錄？

如果我們先換一個角度思考這件事情：我們為什麼需要會議紀錄？

 

很常有的意見包含讓沒參與的人知道狀況、後續可以追蹤 action items，或是一段時間後可以回來看當初的脈絡。

 

如果這些意見是合理的，是不是代表這個會議紀錄本的資訊精準度需要很高，不然反而會造成誤導？也就是說這件事的本質不是打字，而是翻譯、理解甚至是建構共識。

 

我們還會輕易選擇把這樣的責任直接放在一個不一定對整件事情最理解的人身上嗎？或者說，如果做出來的會議紀錄達不到這個原始目的，那我們為何不乾脆不要做？

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### 讓懂的人來定義紀錄樣貌

從這個角度來看：

 

紀錄應該是找出一個最能理解討論中脈絡、或是最關心這個議題的延伸價值的人，讓他帶頭定義這個紀錄該長什麼樣子，因為那就是後續所有討論跟理解的基礎。

- 如果是一個技術的討論，就該由技術的人主導: 試想，一個會議裡面在討論要用 Pulumi 還是 Terraform，然後一個剛畢業的非資工背景的 PM 要去記錄下兩邊的優缺點跟細節討論，是否有些強人所難？
- 如果是一個設計的會議，就該有設計的人錨定: 一個在討論設計語彙與紅色在產品中表達什麼意涵的會議，然後是一個對設計語彙沒什麼感的直男軟體 PM 來記錄，他大概只能寫出：『大家可能比較喜歡紅』
- 而如果是一個關注跨部門協作或是產品價值的會議，那我覺得就是 PM 沒錯。因為 PM 要確保每個部門知道他們要做什麼，與產品方向沒有違背，並確保所有人認知一致

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### 那如果他們不想寫呢？

沒錯，這也是現實：資訊密度最高的人常常沒空，也沒意願寫，甚至在會議上如果還有分神寫紀錄根本就沒辦法全心全意參與討論。

 

但這正是技術與 AI 工具的切入點。

 

一些公司已經利用像 Google Doc 這樣的雲端共編文件，讓所有參與會議的人都可以共編，可以在別人專心討論時，幫忙補位做紀錄，或是在會前先開放出來，大家可以把想講的點先填好，再依照會議的進行去做微調就好。

 

而現在更有生成式 AI 等工具的輔助，就算當下來不及紀錄，AI 也可以協助生成逐字稿，可以會後再做補充。

 

補充一點，雖然很多 AI 軟體宣稱有 summary 跟 action item 的功能，但我不認期可以完全取代人工的會議紀錄。就如前面說的，會議紀錄的本質是溝通，傳達價值甚至是 commitment 的延伸，所以這部分我不認為短期是 AI 可以取代的。

 

這些 AI 與真人的邊界，可以大家再依照自己的經驗做思考。

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### 從「誰該做」到「怎麼做才有價值」

你可以還是認為 PM 該寫所有會議紀錄，也可以主張設計輪值制、或交由實習生、行政協助，但更重要的是：

 

我們需要理解，我們怎麼決定做這些事，就會建立怎樣的文化 —— 不再只靠角色職稱或價格邏輯來決定「誰來做」，而是根據參與程度、動機、理解深度，並結合技術支援，讓每件事被好好對待、也讓每個人能選擇以什麼方式參與。

 

以下是一些實際可行的調整方式，供團隊參考。

- 嘗試將「議題 owner」定義清楚，明確該角色需要 review 會議結論，而由所有參與會議同仁或是與議題連結較深的多個成員共同編輯
- 若使用共編紀錄或 AI 工具，建議會後由「議題 owner」簡短確認整理、補充任務分派。或是別人協助後，由 owner 做最後確認
- 在團隊中持續建立「紀錄 ≠ 打雜，而是建構共識」的共識。

因為，紀錄代表的是「我們」集體想留下什麼。

會議紀錄總是 PM 寫？我們是不是該重新想想這套分工邏輯

![](./pm-background-cover.webp)

# PM 到底要懂多少技術？從工程師到設計師，看不同背景 PM 的突圍之路

做為從軟體工程師轉職 PM，也帶過幾位來自不同背景的 PM 同事，我發現一個有趣的現象：**每個人都會問「PM 要懂多少技術？」但很少人問「我這個背景適合當 PM 嗎？」**

與其糾結技術深度，不如換個角度思考：**不同背景的人（設計、QA、業務...）各自有什麼優勢？又容易踩到哪些坑？**

但在深入之前，我想先簡單定義一下 PM 的職責。

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## PM 的兩種主流角色：Product 與 Project

一般來說主流 PM 大致可分為兩種：

### Product Manager（產品經理）

- 負責產品方向與規劃（包含願景、目標）
- 撰寫需求、定義產品規格與驗收標準
- KPI 是產品在市場上的表現，例如留存率、轉換率、商業成效

### Project Manager（專案經理）

- 確保專案能夠準時交付
- 協調跨部門、同步資訊與進度
- 處理風險預測、資源分配與時程控制

雖然大多數公司並不會這麼明確分類（我自己也不太建議硬切），但先用這個框架能幫助我們思考不同背景的人更適合哪種 PM。

這篇文章會先聚焦在 Product Manager。

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## 從不同背景看 Product Manager 的優勢與挑戰

每種背景都有天然優勢，也都有在轉職為 PM 過程中需要調整的地方。以下這些「需要留意的點」不是缺點，而是成長路上的自然轉換過程。意識到了，就能提前準備，也更容易走得穩定。

### 工程師背景的 PM

**優勢**：

- 能快速理解技術架構、估算開發成本
- 能與工程團隊深入討論不同解決方案
- 在開發者導向的 B2B 工具或 API 產品特別有優勢，因為自己就是使用者

**需要留意**：

- 容易專注在技術細節，忽略市場需求與使用者回饋
- 追求架構完美，但可能錯失快速驗證與調整的機會
 
→ 若能提醒自己「先做出可驗證的版本，再優化」，往往更能兼顧效率與品質
 

可以想像這樣的場景：一位剛從工程師轉任的 PM，在設計新產品後台時，投入大量時間打造優雅的 microservice 架構與模組設計，確保未來可擴充。但後來發現，若先用簡單方案驗證市場需求，再逐步優化架構，或許是更好的策略。

### 設計師背景的 PM

**優勢**：

- 擁有使用者角度的敏感度，重視體驗與流程
- 對 UI/UX 有直覺，能幫助產品更人性化

**需要留意**：

- 若對實作難度沒有基本認識，容易過度設計，花費大量開發資源在次要細節上
- 有時太快妥協，可能錯失堅持設計初衷並說服技術團隊的機會
 
→ 若能與工程師主動對話、釐清技術限制與彈性，就能找到更平衡的解法
 

可以想像這樣的場景：一位設計出身的 PM，花了兩週打磨 onboarding 動畫與過場效果，打造出完美的開場體驗。但上線後發現，該流程對用戶轉換率的影響不到 5%，主流程才是決定性因素。這提醒我們：「美感」不等於「效益」。

### QA 背景的 PM

**優勢**：

- 對順序、細節、邊界情境敏感，善於考慮 edge case
- 對品質準則有高度要求，有助於驗收標準的建立

**需要留意**：

- 如果延續 QA 習慣，容易想要列出所有情境與例外，導致規格冗長、團隊焦點分散
- 偶爾會落入「滿足邊界情境比優化主流程更重要」的誤區
 
→ 若能從使用者行為出發，並搭配簡化場景與優先級排序，反而能帶來更清晰的產品焦點
 

可以想像這樣的場景：一位 QA 出身的 PM，習慣將每個使用情境詳盡列出，需求文件厚重精密，一共 50 頁。但工程師讀完後反而無法抓重點。後來他們改用「使用者故事 + 補充條件」的格式，開發效率反而提升了。

### 業務 / Sales 背景的 PM

**優勢**：

- 對客戶需求與市場反應非常敏感
- 善於與商務單位溝通，有助於定義「能賣得動」的產品

**需要留意**：

- 若過度放大個別客戶需求，容易造成功能雜訊與技術債堆積
- 偶爾會忽略整體產品規劃與一致性設計
 
→ 可以多問一句「其他客戶也有這個需求嗎？」並與設計與工程團隊討論背後的共通模式，幫助產品更可持續
 

設想這樣的日常：Sales 出身的 PM 收到業務部門的請求，直接將客戶想要的功能寫進 backlog。功能開發後發現實際用途有限，只適用個別客戶，還拉高了維護成本。這也是業務導向 PM 最常遇到的問題之一：沒問清楚「為什麼」，就直接做了「什麼」。

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## PM 的本質：真正的 T 型人才之路

從上述幾種背景可以看出，一位 Product Manager 通常要顧慮的面向包含：

- 技術架構與可行性
- 設計體驗與邏輯完整性
- 客戶需求與商業價值
- 市場推廣與產品定位

實務上，很難有一位 PM 能在這些面向上全部精通。因此最理想的情況是：**能夠在團隊中互補彼此的盲點，並主動跨出自己的舒適圈**。
 
也就是說，每個人都需要擁有一項屬於自己的專業，那就是你在團隊中的話語權來源，也代表了 T 型人才中垂直的那一筆。而若能對其他領域有所理解，就能大幅提升你在合作與決策上的效率與敏感度。
 
這也是為什麼 PM 經常被稱為「產品 CEO」。雖然掛著 CEO 的名號，但實際上多數 PM 並沒有正式的權力，大部分時候只能依賴影響力與協作能力推動事情。而「專業」就是你影響力的基礎，「跨領域的理解力」則是你促進協作的關鍵。

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## 重點在修煉：學無止境，保持好奇心

我的結論就是，每種背景都可以成為優秀的 PM，但前提是除了自己的本職學能以外，要透過各種方式去突破自己習慣，讓自己能不斷進化，不然，別人憑什麼要聽你的呢?

可以從以下幾件事開始練習跨出舒適圈：

- **自己去嘗試做不同角色的工作** 
- **閱讀陌生領域的書或文章** 
- **主動請教不同角色的夥伴**

不用一次學會全部，只要願意多走一步，你就會開始看到原本看不到的風景，也能逐漸成為那個能統整多方觀點、看見產品全貌的 PM。

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## 自我檢視：你適合當 Product Manager 嗎？

1. **你目前最擅長的是哪個領域？**
2. **你是否願意理解陌生領域，並與不同背景的夥伴合作？**
3. **你能否在資訊不完整、需求模糊的情況下推進決策？**
4. **當事情出錯時，你願意承擔責任，還是傾向推卸？**
5. **你喜歡持續學習嗎？**

如果你對以上問題大多數能誠實地回答「可以」、「願意嘗試」，那你就很可能具備成為優秀 PM 的潛力。

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## 結語：做 PM，就像學會活出自己的人生

正如很多人說 Product Manager 是產品的 CEO，但我認為，更準確的比喻是：**PM 就像在經營一段人生。**
 
你擁有一個願景、一組資源、一段時間，要做出對世界有價值的東西。但沒人告訴你該從哪開始學，也沒有標準流程。你會碰到來自四面八方的挑戰，也會經歷選擇與取捨。
 
這份自由度，正是 PM 最吸引人的地方，也是它最困難的地方。因為沒人能幫你做完每一個選擇，也沒人會幫你承擔最後的結果。
 
你不需要什麼都會，但你需要願意為你的選擇負責，並且持續學習、調整、再出發。
 
當你願意主動承擔責任，誠實面對盲點，與他人攜手完成一個又一個產品，誰還敢說你不夠格呢?

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下一篇，我會來談談 Project Manager 的特性與適合的背景。特別是我認為 QA 或技術背景，反而更適合擔任 Project PM 的角色，敬請期待。

不同背景都能成為 PM？從工程師到設計師，看 Product Manager 的轉職優勢與挑戰

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上一篇介紹了 Vibe Coding 的概念與流程，但實際操作還是會碰到很多問題，
 
 

這篇我就用一個完整實例來說明——我太太是中文老師，這是她為了學生做的一個小遊戲，功能是讓學生練習「漢字與拼音配對」，另外搭配有機器朗讀和分數統計增加互動性。
 
 

下面我會依照三種常見情境：「啟動」「debug」「理解」，逐步拆解她在製作過程中怎麼問 ChatGPT、AI 給出什麼、我們又是透過什麼樣的 prompt 一步步修正成品的。
 
 

成品網址：[https://afangchinese.github.io/wordmatch/](https://afangchinese.github.io/wordmatch/?data=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)

＊ 關於 Vibe Coding 的適用範圍和限制，可以參考上一篇： 
[Vibe Coding 是什麼？誰適合用？能做到哪些事？](https://www.louisan.dev/zh/blog/vibe-coding-getting-started)

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## 情境一：啟動階段「我想做一個遊戲，怎麼開始？」

這是初學者最常遇到的第一步，往往會因為不知道從哪開始而感到卡關。

她的起手 prompt (指令) 是這樣的：

> 我想做一個拼音配對遊戲，請用 HTML + JS 幫我建立一個簡單的網頁，功能包括：使用者可以輸入多行「中文字 拼音」，然後點開始遊戲後顯示配對卡片。

AI 回了一個能動的 demo，支援：

- 使用者輸入多組「中文字, 拼音」
- 按下開始後顯示卡片
- 點選中文字可以播中文語音（SpeechSynthesis API）
- 配對成功的卡片會消失

**小技巧：**

- 附上「程度」、「偏好技術」、「使用環境」，能讓 AI 回答更貼近你
- 初版不完美沒關係，來回多試幾次就能調整
- 這邊說了 HTML, JS, server, local storage, ReactJS 等關鍵字，不懂是什麼沒關係，這是對應上一篇說的對初學者最簡單的開發組合，可以直接把下面範例的 prompt 複製後放在 prompt 最後面直接用即可：

> 補充說明，我完全不會寫程式，想直接用網頁開啟就能跑，不要用 server，也不要用 ReactJS 等框架，請用 HTML 和原生 JS，如果有資料要存放瀏覽器的 local storage 即可。

例如我幫她補充跟調整後的 prompt 是：

> 我想做一個中文的拼音配對遊戲，有一個輸入匡可以讓我放上多組中文漢字與拼音的組合，可以記憶上次輸入的內容，重新整理也不會消失，按下開始後，就會依照我輸入的內容，讓學生用卡片配對，到全部配對完成成功為止遊戲結束，如果答錯則該組合還是會重複出現，直到答對為止，最後會顯示答對答錯各幾題。補充說明，我完全不會寫程式，想直接用網頁開啟就能跑，不要用 server，也不要用 ReactJS 等框架，請用 HTML 和原生 JS，如果有資料要存放瀏覽器的 local storage 即可。

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## 情境二：Debug 階段「功能壞掉了怎麼辦？」

這是每個人都會遇到的過程，以下整理幾個常見問題與修正 prompt：

### 1. 配對成功後卡片變少

> 配對成功後，請從還沒配對的詞語中補滿至 4 組卡片，請幫我修正。

### 2. 答錯沒有紅色提示

> 答錯時，讓兩張卡片變紅色稍等後重設

### 3. 點擊拼音卡片也播音

> 請改成只有點中文字卡片才播放語音

**小技巧：**

如果你碰到錯誤，尤其是畫面完全跑不出來時，或是某個功能沒有理由的完全壞掉，可以嘗試下方 prompt ，這時 AI 會一步步指導你做更細節的修正：

> 我貼上程式後畫面沒反應，請一步步教我開瀏覽器的開發者工具，並貼給你錯誤訊息。

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## 情境三：理解階段「這段說明是什麼意思？」

有些功能 AI 給了，但她看不懂，或是直接請 AI 修改一直改不到想要的效果，可以請 AI 解釋他修改的邏輯，這樣我們就可以知道原理，並更精準的請 AI 修正。

例如：

> 你剛剛那段 `speechSynthesis` 是什麼意思？為什麼需要它？

> 你給的那段程式碼，我不知道這個 `element.classList.add("error")` 是做什麼的... 可逐行解釋嗎？

AI 通常會很有耐心地說明：
- 這段是做什麼的
- 每一行的功能
- 是否可以修改或省略

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## 想要做得更好時的延伸工具建議

### (A) ChatGPT (或其他 AI) + 瀏覽器就夠了

- 程式碼寫好貼在 `.html` 檔，用瀏覽器打開就能用
- 不需要裝任何開發工具

**但會有以下限制：**

- 只能在自己電腦開 
 → 可以透過本節的 (D) GitHub Pages 解決 
- 程式變複雜後，AI 常常會改壞，甚至常常把已經做好的功能移除 
 → 可以用 (B) 的 Cursor 這類工具，只改部分，也更知道 AI 改了什麼 
 → 可以用 (C) 提的 GitHub 做版本控管，改壞可以隨時回到之前的版本

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### (B) Cursor（AI Coding Editor）

- 將程式編輯與 AI 對話整合，可以清楚看到 AI 改了哪些地方
- 可以管理多個程式檔案、避免破壞原功能

**限制：**

- 需要費用（但可以先試用）
- 雖然可以減低改壞的機率，但要回到穩定版本，還是要搭配 (C) 的 GitHub 做使用

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### (C) GitHub（版本控制）(*進階功能，可先跳過*)

GitHub 是專業開發者用來備份程式的地方，功能強大但學習成本較高，初學者可以先跳過，想要版本控制時再研究。

**如果想要繼續，我把步驟簡化如下，可以一步步照做：：**

1. 開設 GitHub 帳號 
2. 在 GitHub 建立 repository 
3. 設定帳號連結 
4. 將本地資料夾連上 GitHub

以上步驟可以直接用這段 prompt 請 AI 帶你做一遍：

> 我要把我程式放上 github 保存請一步步告訴我怎麼做到 (1) 開設 Github 帳號 (2) 在 Github 建立 repository (3) 建立認證機制 (4) 把我電腦的程式放到這個 repository 做管理

當上方步驟完成後，就可以打開 Terminal（或叫終端機）這個程式，執行以下指令更新，這邊大概就是做把目前的更新全部更新到新版，並放到雲端的意思，這些指令看不懂沒關係，照著做就行：

```bash
cd [你的程式的資料夾位置]
git add .
git commit -m "Update"
git push -u origin main:main
```
把 [你的程式的資料夾位置] 改成你實際的資料夾路徑，複製貼上後，再按下 Enter 即可把你的程式更新到雲端！每次有穩定版本後要記得再來執行一次上述指令，保持雲端是最新的穩定版本。

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### (D) 免費發布到網路 - 可用 GitHub Pages 或其他服務

- 可讓作品免費發布到網路上
- 如果完成了 (C) 的 GitHub 設定，可以用下面的 prompt 讓 AI 教你發布。如果沒設定 GitHub，也可以請 AI 推薦其他免費的網站託管服務。

> 我現在把我程式放到 github 了，請告訴我怎麼透過 github pages 公開出來給大家用

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## 小結：從想法到作品，你其實可以自己做

寫程式的過程，我感覺到很多時候其實是不知道該怎麼問，或是對工具的不熟悉。

這次的專案，其實只花了兩晚，大部分時間都在試 prompt 和學習怎麼上線，反而真正「寫程式」的時間很少。

這也讓我更相信：

> AI 寫程式已經成熟，但「怎麼讓它變成可用的工具」，還有落地的最後一哩路。

希望這篇文章讓你也能試著做出第一個作品，體會把點子變成實體的成就感。

不會寫程式也能做！Vibe Coding 實戰：完整 Prompt 讓你的程式直接上線

![](./japan-market-challenges_cover.webp)

你也曾聽說：「日本人很龜毛」嗎？其實，日本人也是人，只是在文化背景、社會結構與商業風險觀念的影響下，對於細節、品質與信任的要求格外嚴謹。
 
日本，一個擁有高度消費力、成熟產業結構與對品質極致追求的市場，對許多海外技術產品而言，是極具吸引力的擴張目標。然而，不管是進軍日本，或是其他海外國家，實際上都有許多必須克服的議題。 
**但若以「要求嚴謹」與「導入門檻」來看，日本無疑是最具挑戰的其中之一。**
 
本文整理了筆者在產品導入日本市場過程中的常見問題，並比較與台灣、美國等 B2B 導入經驗的同與不同。希望能為有意進軍日本的朋友提供參考。 
 
*請注意：本篇僅為經驗分享，各廠商實際情況仍有差異。*

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## 挑戰一：嚴格的品質標準

**關鍵字：細節、預期管理、匠人精神** 
**同與不同：** 相同，但門檻更高
 
日本用戶與企業對於「穩定性」、「可靠性」、「細節體驗」的要求遠超過多數海外市場。常說的日本匠人精神正體現在此：bug-free 僅是基本要求，流程不順或缺乏引導即可能被視為不合格。
 
**實際案例：** 
我們曾在一次直播服務導入中，發現客戶對直播本身功能不甚關心，反而更重視周邊的使用者體驗。例如：提早入場時的提示機制、播放失敗的補救措施，以及事前排除風險的設計。甚至曾遇到客戶要求提供所有例外畫面的**截圖**，不接受僅用文字描述。這樣的溝通與準備成本往往比其他市場高出不少。
 
**文化背景：** 
這背後反映的是日本文化中「不造成他人困擾」的核心價值觀。產品不只是功能集合，更是一種體貼與責任的體現。
 
**應對法：** 
預測使用情境、沙盤推演各種異常狀況，主動提出處理方案。不等客戶問，先展現對細節的掌握與誠意。

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## 挑戰二：複雜且細膩的組織決策與內部溝通機制

**關鍵字：根回し、共識決策、窗口共推** 
**同與不同：** 各國大企業皆有，但日本更細膩
 
即使你對接的是主要窗口，他也未必能拍板定案，甚至不會直接轉達你的建議，因為他需要透過「根回し」──也就是事前的內部鋪路與說服。若忽略這點，可能會歷經數次提案流程才驚覺建議從未上報，或被上層以全然不同理由駁回。
 
**常見情境：** 
日本企業傾向採取**共識型決策**與層層協調。會議表面融洽，但實際上可能只是資訊蒐集階段，尚未進入真正的評估流程。
 
**風險提示：** 
若未能協助窗口梳理內部說法與推進節奏，專案容易在無形中拖延，甚至在最後一刻獲得意外驚喜。
 
**實務技巧：** 
與其讓窗口單打獨鬥地「賣方案」，更應主動陪他們**共推方案**。例如：

- 幫助窗口整理內部利害關係人的說法
- 提供圖表、整理簡報，讓對方好溝通
- 營造「站在同一陣線」的合作關係

**應對法：** 
把窗口當成夥伴，共同推動提案，而非只把責任交給對方去「說服上級」。

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## 挑戰三：對技術細節的深度把控與可持續性的執著

**關鍵字：技術透明度、長期維運、細節說明** 
**同與不同：** 不同，日本客戶真的會問得比其他市場更深。
 
許多日本客戶關心的不只是「好不好用」或「創不創新」，而是更進一步的結構性問題，例如：

- 底層系統是否穩定？
- 五年後還能維護嗎？
- 新增功能是否會破壞整體架構？

**實際案例：** 
某位日本客戶要求詳細說明我們系統的預處理與暫存邏輯，包括：

- 哪些資料會被預處理？
- 更新時間點與觸發條件？
- 如何驗證處理成功與否？
- 哪些狀況會啟動 fallback 或緩存失效？

這種深入程度遠超過我們在台灣、美國等市場的經驗，也促使我們強化內部技術文件與產品說明。
 
**應對方法：** 
若產品底層較多隱藏邏輯、又缺說明文件、維運計畫不清，會很難取得客戶信任。 
建議建立清晰的技術文件，展現「我們早就幫你想清楚了」的誠意與能力。

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## 挑戰四：不可忽視的在地法規與合規性要求

**關鍵字：在地法規、隱形風險、垂直產業規範** 
**同與不同：** 相同，但日本有更多獨有規範
 
即使你已遵循 GDPR 或美國的法規標準，在日本仍可能踩雷，特別是在以下面向：

- 個人情報保護法的細節要求
- 金融、醫療、教育等垂直產業的專屬規範
- 特殊的電子簽章格式（如 JPKI）、KYC 程序

**實際例子：**

- **Uber**：進入日本市場後，受到法規限制，無法像在其他國家一樣開放個人駕駛，而是被迫與既有計程車體系合作。
- **Airbnb**：因初期缺乏合規性，大量房源在法規上不符標準，導致平台可用物件數一度大幅減少。

這些例子告訴我們：**即使是國際巨頭，也需要花心力注重市場的特殊性。**
 
**應對方法：**

- 提前與在地合規顧問或專業律師合作
- 建立產品開發階段的合規 checklist
- 保留部分彈性設計，能依產業特性進行客製化調整

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## 挑戰五：從「交易」到「信任」的長期關係建立

**關鍵字：信任經濟、在地誠意、供應商風險感知** 
**同與不同：** 不完全相同，日本對合作深度有更高期望
 
在日本，B2B 合作更像是「長期交往」而非「一次交易」。對方在評估供應商時，看的不只是技術或價格，還包括：

- 是否使用日文溝通？
- 是否準時回信？
- 公司地址與規模是否穩健？
- 是否會讓他們在客戶面前丟臉？

**背後的原因：** 
因為日本企業對自身客戶負責，一個出錯的供應商可能讓他們背負信任危機。他們會把風險控制做到最前面，不容忍模糊。
 
**應對方法：**

- 設立在地法人或據點、聘用當地員工，讓當地員工幫你確保產品符合日本客戶需求
- 若無法設法人，也可考慮排懂日文、有文化理解力的負責人，能做第一線的溝通
- 展現「我們有長期經營日本的決心與資源」

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## 結語：打好地基，才能走得長遠

這些挑戰，都是筆者在與日本客戶合作中反覆遇見的議題，也許全球皆有，但日本的「深度」與「期望值」確實更高。
 
進入日本市場，除了堅強的技術實力與產品力，文化理解與溝通能力也是不能少。一旦準備充分，所獲得的信任與忠誠也將超過其他市場，並建立起一道競爭壁壘。
 
其實這些道理也不只適用於日本市場。 
從了解文化、注重細節，到扎實執行，在哪個市場都適用。

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**下一篇，筆者將嘗試分析每個挑戰背後的實際成本與導入時間預估，協助讀者更精確評估投入與產出。**

進日本市場不只靠技術力：我踩過的幾個坑與整理

![](./vibe-coding-getting-started_cover.webp)

你是不是也曾經有過這種想法：「要是有個小工具能幫我做這件事就好了。」 
但又想到——我又不會寫程式，算了啦。

以前，這個念頭只能留在腦裡。現在，有了 AI，你可以用一句話，讓 AI 幫你把它做出來，這就是 Vibe Coding。

想像一下，你只要對 AI 說：「我想做一個展示我家狗寶貝成長的網頁」，它就會自動生出畫面與功能，甚至還能幫你加上時間軸與可愛的照片展示區！

[點這裡直接跳到 part2 的實戰篇](https://www.louisan.dev/zh/blog/vibe-coding-part2)

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身為一位曾從事開發、後來轉為產品經理，最近又靠 Vibe Coding 做出四個新作品，還維護了一套舊系統的使用者，我希望整理出：

- Vibe Coding 對初學者或進階者的幫助各是什麼？
- 哪些情況它非常有用？哪些情況它會出現限制？
- 可以怎麼開始？需要學什麼？

## 1. Vibe Coding 是什麼？為什麼值得關注？

Vibe Coding 指的是「用自然語言請 AI 幫你寫出能跑的程式」，讓原本需要自己學寫程式才能做出來的東西，可以用說的、聊的方式完成。

對不同背景的人，它的用途與意義也不同：

- **對完全不會程式或是會一點點的初學者**：它是快速進入技術世界、累積實作經驗的敲門磚，幫助你建立信心。
- **對進階者**：它可以幫你把經驗延伸到新語言，或是跳過語法細節、迅速完成 MVP（最小可行產品）。

本篇將主要從初學者角度出發，帶你了解 Vibe Coding 的適用情境、如何開始、需要學習什麼，以及你能做到什麼程度。

## 2. 對入門者來說，應該怎麼開始？

很多人一開始對 Vibe Coding 有點興趣，但很快就會卡在一個點：

> 「我只是想試試能不能做出點東西，結果一查就要裝一堆環境、搞 server、資料庫、登入系統……是不是太複雜了？」

我的建議是這樣：**從一個小網頁開始**，原因有以下幾點：

- **幾乎什麼都不用安裝**：只要把 ChatGPT 給你的程式碼貼進一個空白純文字檔案（Windows 用「筆記本」、Mac 用純文字模式的「文字編輯」），再把副檔名改成 `.html`，用瀏覽器打開就能看到成果，完全不需要安裝開發工具或自己架伺服器。
- **沒有帳號、資料庫、伺服器這些複雜設定**：這些東西對一開始的你來說其實不是必要的，反而容易讓人卡住、失去動力。
- **每次修改、儲存、刷新，都能立刻看到變化**：這個回饋在一開始非常重要，能幫助你建立成就感與動力。

很適合做各種個人小助手或有趣的小工具。除了開頭提到的狗狗成長日記，比如我放這個部落格的網站（[louisan.dev](https://www.louisan.dev)），就是我用 Vibe Coding 快速搭出來的成果之一。

<div style="text-align: center;">
 <img src="./vibe-coding-getting-started_example.png" alt="Vibe Coding 範例" width="60%" />
 ▲ 用 Vibe Coding 實做的部落格頁面
</div>

 

雖然簡單，但這類作品可以讓你用最小成本體驗「自己做出一個能用的東西」的成就感，而這通常就是能不能繼續學下去的關鍵。

不過也要提醒，這種做法也有它做不到的地方。例如：

- 你無法讓不同使用者之間互相看到對方的資料，因為資料只存在個人瀏覽器裡
- 你無法讓使用者登入、儲存到雲端、跨裝置同步
- 當資料多了或需要權限控管（例如：只有管理員能編輯）時，就會不夠用

所以這種方法比較適合做「自己用的小工具」，或當作原型，拿來說明你的想法或驗證流程。

## 3. 有必備的基礎知識嗎？

如果想用 AI 開始寫程式，要先學習什麼？這其實要看你現在的狀況。對於需要的基礎知識，我們又可以分成兩種情況來看：

### ✅ 完全沒程式背景

這類人一開始其實可以完全不學程式，只要會跟 GPT 聊天就能開始。但有一些前提要能接受：

- 畫面不完全照想像的走
- 每次叫 AI 改可能會壞掉一些舊有功能
- 當東西「不太能動」時不一定知道為什麼

那就可以直接用 ChatGPT 生成網頁程式碼，在 Chrome 等瀏覽器開起來跑就行了。

如果之後想要更穩定、好維護、能微調的作品，或發現越來越難請 AI 改出你要的成果，那就是進一步學習的好時機。

### 📘 初學者（會一點點，希望能控制得更多）

這時候建議掌握一些基礎知識，像是：

- **HTML / CSS**：知道畫面是由哪些元素構成，能自己調整樣式與結構
- **JavaScript 基本互動邏輯**：像是事件觸發、條件判斷、資料儲存（localStorage）
- **API 概念**：知道怎麼從外部取得資料（像是翻譯、天氣、AI 回應）

為什麼要學這些？

1. 能更理解 AI 回給你的程式碼在做什麼 
2. 出錯時比較知道問題在哪裡 
3. 可以自己微調細節，比每次都請 AI 修改來得更快 

總之，學得越多，當然能跟 AI 協作得更順利。但別讓「我還不懂」這個念頭卡住你——只要開始了，很快就會知道自己該補什麼。

## 4. 對初學者來說，Vibe Coding 的極限在哪？

Vibe Coding 雖然強大，但對於初學者來說，有一個**很明顯的分水嶺**：

- 一開始可能會驚訝於 AI 好像短短時間做了一整個功能
- 但做到某個程度後，會開始發現：「怎麼改一點功能就壞掉了？」「想加個登入，結果 AI 開始講一堆聽不懂的專有名詞？」

這些情況，就是初學者最常遇到的卡點。因為：

- Vibe Coding 不一定會幫你顧到程式的結構、維護性
- AI 幫你改 A 功能時，可能會順便弄壞 B 功能，因為它處理問題都比較片面
- 如果你不了解像伺服器這類更進一步的概念，就很難做到登入、同步、多使用者等更完整的應用情境。

這個階段就像攝影：

- 你可以用手機 + app 套濾鏡，快速做出不錯的照片，分享、收藏都沒問題
- 但如果你想控制光線、層次、細節，那就要學光圈與快門以及更多修圖概念了

Vibe Coding 也是一樣：

- 如果你只想做出一個能用的工具、驗證一個概念，它真的非常夠用了
- 但如果你開始對品質、細節、架構要求更高，就會發現真的還有很多要學的

> 所以這個「極限」不是 AI 不夠強，而是我們要不要再進一步深入學習。如果你願意深入，程式世界沒有極限；但如果你只想做到能用、能 demo，那你其實也可以在這裡停下來，沒有任何問題。

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由於篇幅太長了我又想確保細節夠多，足夠有實用價值，所以這篇先整理到這裡，**下一篇我會繼續介紹實用的 Prompt 指令與推薦工具**。如果你現在腦中剛好有個小工具的點，不妨就用這篇說的方法，打開 ChatGPT，請它幫你試著做出第一個作品吧！

[點這裡跳到 part2 的實戰篇](https://www.louisan.dev/zh/blog/vibe-coding-part2)

不會寫程式也能做產品？這篇幫你搞懂 Vibe Coding 是什麼、適合誰、能做到哪些事


**AI 時代，產品開發不只一種方法：快速對齊需求的新選擇**

> **為什麼值得讀下去？**  
> 如果你曾因需求不明、規格難產、反覆溝通卡關而感到挫折，這篇文章會帶來一種新可能。我將分享一週內用 AI 完成 DocuSign 自動化整合的實戰經驗，並提出一種以原型為核心的對齊方式——Demo-Driven Development。在資源有限、需求又急的情況下，這種方式或許比畫規格更有效。不論你是 PM、開發者、或正在構思新產品，都能從中找到突破傳統流程的靈感。

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![](./demo_driven_development_cover.webp)

## 傳統流程的限制

在傳統的產品開發流程中，PM 定義需求、設計師出設計稿、工程師接手開發。這種清楚分工的模式在大型組織中非常合理，追求穩定、責任清晰、降低風險。然而，這樣的流程也意味著——每一段都有大量溝通與確認的成本。

更麻煩的是，對使用者而言，「看得懂」與「真的會用」是兩回事。

- 2B 的產品，也許我們要先帶著設計稿找客戶畫押「你們會這樣用吧？」
- 2C 的產品，也許我們透過問卷去模擬市場反應，但結果往往模糊。

說到底，人是很難光靠畫面或說明想像出行為場景的。沒有真正用過，很難給出有價值的回饋。這也就是為什麼 Scrum 強調快速迭代、兩週測一次。但就算這樣，整體成本依然不低。

## 用 AI 實現另一種選擇：一週內打造可用 prototype

現在，我認為我們應該有一種新的選擇：

直接用 1 到 2 人的微型團隊（例如 PM 與具備技術的夥伴，或是具備 builder 能力的 PM），在沒有完整規格書的情況下，直接打造 prototype。

這不是反對 alignment，而是將 alignment 的方式轉向更貼近真實需求的驗證——以 prototype 為核心對齊對問題的理解，而不是產出文件的形式對齊。

搭配 AI coding 工具，不論是 prompt-based 的快速開發、GitHub Copilot 的協助，或是 AI Agent 跑流程的方式，只要理解需求，就可以直接做出一個「用得起、改得動、看得懂」的產品雛型。

## 實例：DocuSign 流程自動化整合

最近我遇到一個案子，是公司業務端與客戶之間的文件簽署流程。

原本是靠 email 傳送各式表單與合約，但當客戶多了、流程需要等待確認庫存、最後才要簽名與付款……整件事變得無法 scale，也難以管理。

我決定導入 DocuSign 做流程自動化，但這過程本來可以很痛苦：

- 我不熟 DocuSign，要先研究整個 API、webhook、template 概念
- 要畫一份完整流程圖
- 要和業務反覆溝通需求，但他們也不確定客戶要什麼，無法畫押
- 畫不出 spec → 不敢做 → 無限 delay

這個案子已經半年沒有進展。

所以我選擇直接做。我還是先用幾頁簡單的 PPT 流程圖和業務端快速 alignment，然後進入開發階段。

我用 AI 協助寫 code、查文件、debug，直接做出了一個完整的流程：

- 使用 composite template 實現「先填單後簽署」
- 審核完再自動進入下一階段的正式簽名
- 自動 CC 給不同角色，並依據是法人或個人寄出不同版本
- 可嵌入使用者操作畫面、系統自動讀取模板、不需工程師協助設定

一週內完成第一個可用版本。不是完美，但能動，能試，能拿來討論。

現在業務拿著這個版本，直接 demo 給客戶，客戶可以親自操作填單，業務也能實際看畫面給建議。我們終於不再是猜，而是有真的東西可以改。

這種做法我稱為：**Demo-Driven Development**

## 為什麼不是萬靈丹？

我不認為這種方式適合所有情境。AI 寫出來的 code 可能會壞掉、不穩定、不一致，甚至會破壞原本功能。系統最後還是需要專業工程師維運。

但在需求不確定、商業模式未驗證、組織資源極度有限的情況下，這樣的方式能快速測水溫，證實方向是否可行。與其畫規格，不如直接做給你看。

最壞的情況是，prototype 丟出去沒人要用，那也不過就是一週的時間，沒有會議記錄，沒有浪費設計師與工程師的生命，連 spec 都不用補。

## 這其實也是 Lean MVP 的一種形式

嚴格來說，我這樣的做法，完全符合 Lean Startup 所強調的 MVP 精神：**用最小可用產品快速驗證假設**。只是，Demo-Driven Development 更聚焦在「先做出一個能 demo 的東西，讓需求對齊的過程自然發生」。

而不是從文件、流程或會議開始討論，而是用「可以操作的產品原型」作為對齊的起點。

重點不是 demo 本身，而是 demo 讓問題變得明確，讓反饋可以具體發生，也讓討論真正回到使用者體驗與實際限制上。

## 我想推廣的，是一種更輕盈、更行動導向的產品開發思維

這不是「PM 下海寫程式」的苦力美學，也不是「壓榨工程師」的幻想。

而是在 AI 降低技術門檻的今天，我們可以換一種更快驗證價值的做法。

如果你也是一個 builder，如果你正處在資源有限但需求急迫的早期產品階段，我建議你試著問自己：

> 「我是不是可以先做出點什麼，讓使用者用用看再說？」

說到底，產品不是靠共識誕生的，是靠行動催生的。


與其畫規格，我選擇直接做給你看：AI 時代的產品開發新思維


> **為什麼值得讀下去？**  
> 本文從實務出發，探討在 90% 以上的開發場景中，產品經理應該負責縱切（vertical cut）的完整功能責任，而非僅以橫切（horizontal cut）的職能分工為主。你將看到具體實務挑戰、組織結構的對照，以及實際可落地的策略與建議。

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## 為什麼「縱切」是更務實的產品思維？

縱切的意思是：PM 對一個完整的 user story 或功能負責，涵蓋從使用者訪談、功能設計、技術選型、開發協調、go-to-market，到成本管理與價格設定。

- 不是「我只負責 UX」、「我不負責 release」，而是對成果負責。
- 不只是要產出，還要把東西賣出去。
- 只有從頭到尾都能掌握，才能真正知道產品是否能解決問題，並用對的語言推向市場。

> **舉例**：曾有一個跨國 SaaS 專案，我負責的模組從 API 設計、前端操作邏輯、使用者教育素材，到定價策略都是我一手規劃，雖然壓力大，但每個決策都建立在一套邏輯體系裡，不會出現前後不一致或錯估風險的情況。

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## 橫切 vs. 縱切：效率與責任的拉鋸

| 比項     | 縱切型 PM            | 橫切型 PM         |
| -------- | ------------------- | ---------------- |
| 對象     | 一個完整 user journey | 一種職能（如 API） |
| 責任感    | 高（擁有成果導向）      | 易碎片化、被動支援     |
| 溝通效率   | 高（跨平台邏輯統一）     | 易出現大量同步成本     |
| 組織適用情境 | 小團隊、創新產品、新市場  | 大公司、穩定開發、流程導向 |
| 缺點     | 技能需求高、需跨領域      | 缺乏 ownership 感    |

### 為何縱切效率更高？

橫切的 PM（例如只負責 backend 或只寫 spec）必須與各個其他負責人同步整體需求，每一次更動都要花額外時間開會、釐清、修改。當需求模糊或開發場景快速變化時，這樣的溝通量會呈倍數成長，也更容易「掉球」。

反之，縱切型 PM 能主導全流程，減少來回確認，也更容易整合經驗、快速學習並優化下一輪開發，iteration 週期也能更短、更緊湊，產品演進速度自然提升。

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## 「PM 技能不夠廣」該怎麼辦？

這是反對縱切設計最常見的聲音：「一個人沒辦法掌握這麼多功能！」

我認為這是事實，但可以透過以下機制解決：

### 虛擬支援團隊（Virtual PM Team）

- 建立知識導向角色，負責撰寫 spec、行銷策略、定價架構等 best practice（例如：功能文件範本、不同商務語氣的回信句型、需求收斂與拆解流程等）
- PM 間彼此分享模板、案例、指引，或由主管階層 coach 較 junior 的 PM
- 搭配 AI 工具（如 ChatGPT、ToneFlow）輔助產出初稿，降低技能門檻

> AI 已降低進入門檻，現在的 PM 不必全會，但要知道「該問誰、怎麼查、要達成什麼」。

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## 縱切 PM 的配套措施

為了讓縱切的工作模式真正落地，還需配套以下制度與流程設計：

- **建立明確的 PM 權責分工表**：讓其他團隊清楚知道每個模組對應的 PM 是誰、該聯繫哪個角色確認什麼內容，避免資訊混亂或責任模糊。
- **定期 PM alignment meeting**：週期性召開 PM 之間的對齊會議，對齊目前各模組進度、策略是否一致，並及早發現衝突點或風險。
- **整合與文件化 best practice**：透過 Notion 或知識庫形式，彙整如撰寫規格、拆解需求、估時方式、技術合作流程等知識與經驗，讓 PM 團隊形成穩定輸出的共同標準。
- **建立交付流程透明的資料平台**：讓其他團隊如開發、設計、行銷可以即時查閱每個功能的 Owner、時程與設計方向。

這些配套制度讓 PM 可以獨立作戰，又能在系統性框架下互相協作，有助於團隊規模擴張時的知識傳遞與責任清晰化。

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## 模組劃分的實務建議

有些人質疑：「功能很難完整切分」，我認為這其實是 **MECE 原則（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）** 的問題。這個管理概念來自 McKinsey 框架，意指拆分的項目之間應該「互斥但完整覆蓋」，每一個 PM 的負責範圍不應有重疊，但又能完整涵蓋所有產品需求。

### 好的縱切模組長這樣：

- **推薦系統**：從資料蒐集 → 演算法 → 前端呈現，都交給同一位 PM
- **帳號模組**：從登入邏輯、權限管理，到第三方整合，同一人統整管理

### 不適合獨立切割的模組：

- 如 iOS / Android / Web FE / BE：這些是職能導向，不宜切成單 PM 管理

因此，我建議縱切應該是以**功能**為主軸，而非以技術或平台為主。

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## 誰對整體產品負責？

有人擔心：「如果每個人都只對自己的功能負責，那誰管整體產品策略？」

我認同要有一位產品總負責人（Lead PM 或 Head of Product）：

- 訂定產品方向與原則，負責整體組織運作
- 解決跨模組衝突
- 當模組 PM 經驗尚淺時，擔任 coach 與最後把關者

這樣的設計，既能讓每位 PM 獨當一面，也不會讓整體戰略碎片化。

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## 小結：從分工邏輯回到產品本質

PM 的角色從來不只是橋接需求與開發，而是要對產品成敗有實質影響力。  
當我們讓每個人都只專精一塊，就容易養出「這不是我負責」的文化。  
但產品的成功，是一連串完整環節的結果。

縱切的思維不是為了讓 PM 做更多，而是讓 PM 思考得更完整。  
讓每個功能、每段用戶體驗、每次商業決策，都有一個真正的 owner。  
也只有在這樣的架構下，PM 才能真正從執行者，成為推動成果的人。

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## 延伸思考：如果你想採用縱切架構，下一步可以怎麼做？

- **你的團隊適合什麼樣的 PM 分工模式？**  
  評估目前 PM 人數、背景差異與合作模式，是否已具備縱切運作的基礎？哪些部位仍需調整或補位？

- **模組切分是否符合 MECE 原則？**  
  回顧目前模組分工，是否具備互斥但完整覆蓋的邏輯？哪些功能模組其實應該由同一位 PM 統整負責？

- **如何幫助 PM 快速具備跨域能力？**  
  是否已有虛擬支援機制，例如內部 best practice、AI 工具、內部顧問制度，幫助團隊降低跨功能負擔？

這些問題沒有唯一解，但正是導入縱切分工之前，值得與團隊一起深入對話與設計的起點。


PM 工作該縱切還是橫切？從實務角度談責任與效率設計

**三語協作、分工整合與資訊流設計的現場筆記**

> **為什麼值得讀下去？** 
> 跨語言開發的挑戰，往往不在語言本身，而在於資訊如何被傳遞、誰負責什麼、決策如何確認。這篇文章整理了實際參與中日英三語專案開發過程中的六大常見問題，並搭配實務對應策略與可視化模型，幫助你理解並優化跨語言協作流程。不論你是 PM、開發者、協調者，或正在考慮產品國際化，都能從中找到可實踐的解法。

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![](./cross_language_collaboration_cover.webp)

## 為什麼語言只是冰山一角？

語言問題表面上是「聽得懂就能解決」，但實際上更常出現的情況是：

- 客戶提了一堆技術細節問題，翻過來翻過去花了三天才答完
- 日文 spec 跟英文原始版本不同步，工程師做出與客戶期望不一樣的東西
- 同一個模組的上下游工程師，根本沒看過對方怎麼實作

這些問題，光靠翻譯是解決不了的。

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## 六大挑戰與對應策略（實戰整理）

### 1. 日文客戶不看英文文件，直接打回票

我曾提供完整的英文技術規格，結果日方窗口直接說：「不是我看不懂英文，是我們客戶完全不會看，而且用日文才能確保我們不會對功能有所誤解。」但有些 spec 還在討論階段，若每個討論中的 spec 都需完整翻譯，所需時間將非常可觀。 
 
**對策**：討論時英文作為主文件，並附上 user journey，另附簡化版日文導讀（流程圖＋重點），先確保大方向正確後，再往後談細節，較完整後再整份直接翻譯成日文。

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### 2. 規格文件不同語版本不同步，導致實作錯誤

日文版更新了但英文沒改，或反之。結果兩邊開發依不同版本做，最終產出不一致。 
 
**對策**：明定英文為唯一 source of truth，並且嚴格禁止獨立一份翻譯的文件，由一段落一段落英文交雜日文的格式，讓客戶可以容易透過看英文的同時搭配日文理解，因為在同一份文件，團隊也不容易有更新了英文沒更新日文或相反的情況，流程也較容易制定。

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### 3. 日本窗口不懂技術，卻被迫回答技術問題

非工程背景的業務或 PM 被問 CDN 架構、串流細節，只能硬著頭皮回。 
 
**對策**：建立常見技術問答（含日文模板＋圖解），讓窗口能快速應答或明確轉交。補充建議：讓開發 PM 對單一功能有完整的 R&R，這樣前線人員只需詢問一人就能得到整體解答，也能避免只回應局部、忽略全貌的情況。

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### 4. 雙語 Q&A 回覆效率極低

一個問題從日文 → 英文 → 技術回覆 → 日文回覆，常常耗時 2–3 天。 
 
**對策**：設計 Q&A 模板：原文、翻譯、技術解法。將客戶原文與我方回答都統整在一個 spreadsheet 文件中，表格中可依序標示問題時間、語言版本、技術回應與最終交付版本，讓所有人都可以輕鬆找到 source of truth。再搭配 AI 工具（如 ChatGPT 或 ToneFlow）可隨時翻譯與產出建議語氣版本，大幅提升效率與一致性。

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### 5. 知識分散，沒人知道全貌

專案多人、文件散在不同資料夾、不同人各自記憶一部分。 
 
**對策**：建立知識中心（Notion + 標籤系統 + 基本模板），最關鍵的是：誰記、記在哪、什麼時候更新。這部分需要有明確的流程，並強迫執行。否則知識就只會存在於少數人腦中，一旦缺人或轉職，資訊就斷鏈。

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### 6. 跨語言會議人數過多，效率低落

十幾人參與的會議，翻譯、業務、技術、PM、顧問全到場，結果沒共識。 
 
**對策**：會前設定目的與角色分工，會中同步打共筆，會後發中英日摘要確認。同時透過角色分工，讓角色盡量是縱切（依照功能切），而不是橫切（依照職能切），這樣針對單一特定主題就容易拆出參與者，而不是全員到場。這部分其實牽涉到更深的組織設計問題，後續有機會再另文詳述。

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## 視覺化模型：人與人之間的總溝通成本

![](./cross_language_collaboration_diagram.webp)
▲ 左圖為「每人彼此溝通」的情境，總連線數為 n(n-1)/2，當人數增加時溝通成本會指數成長。右圖為「透過中心節點協調」的情境，連線數為 n-1，可顯著降低資訊傳遞的複雜度與重複成本。

 
 
想像每位成員是「一個點」，每次對話是一條「線」：
無任何協調機制時，每人都需彼此連線：總線數為 n(n-1)/2
若有中心節點（人/工具/知識庫），溝通線變成 n-1，資訊集中、責任明確
由於人數增加會導致溝通成本非線性成長，所以這也是為什麼我們需要流程與知識設計，而不是靠人力硬撐。
但這個中心節點也會有潛在的挑戰，請參考下段說明。

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## 中心化機制不是萬靈丹（人、工具、知識庫的取捨）

| 類型 | 優點 | 挑戰 |
|------------------------------|--------------|----------------------|
| **人**（懂語言+懂技術） | 彈性高、立即反應 | 成為瓶頸，負荷過重 |
| **工具**（如 AI RAG、 資料庫） | 快速產出、節省時間 | 須設計好 prompt，仍需人工確認 |
| **知識庫**（如 Notion） | 可多人協作、可版本控 | 維護門檻高，沒文化就會過時 |

中心節點（人/工具/知識庫）的一些重點請參考上表。實務上用什麼沒有標準答案，但是設計好「誰要維護、怎麼用、何時更新」確實是非常重要。

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## FAQ：跨語言產品團隊常見問題

**Q1：多語規格文件該怎麼管理才不會出錯？** 
建議設計「唯一原始語言」（如英文）作為 source of truth，其他語言僅為導讀用途，並使用版本控工具（如 Git 或 Notion）管理翻譯狀態與修改紀錄。

**Q2：日方客戶看不懂英文技術文件怎麼辦？** 
可額外提供簡化版日文摘要文件，搭配圖解與關鍵句，讓窗口更快掌握重點，也方便內部轉述。

**Q3：Q&A 一直來回翻譯，效率超差怎麼辦？** 
可以設計多語 Q&A 回覆模板，欄位包含「原文問題、技術回覆、翻譯建議語氣」，再搭配 AI 工具產出初稿或翻譯，提升效率並降低誤解風險。

**Q4：Notion 適合拿來做多語知識管理嗎？** 
非常適合。透過頁面標籤（如 EN/JA/ZH）、多語欄位與模板複製，可以設計出穩定且可維運的多語協作空間。

**Q5：是否可以用 ChatGPT 或 類似工具來處理語氣的禮貌或翻譯準確？** 
可以。工作中應該專注在內容而不是花更多心力在不同語言的文化顧慮，所以這部分更該交給 AI ，這也是我開發 ToneFlow 的初衷之一，讓翻譯與語氣調整更簡化、更自然。例如處理日文回信時的敬語調整、中文口氣轉商務英文等情境，都能快速完成，節省溝通時間。

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## 結語：語言只是表象，真正要設計的是責任與資訊流

做過幾次跨語言專案你就會知道，語言不是最難的，最難的是資訊如何流動，誰該負責哪些決策，誰該維護文件，誰該主持會議。

這些看起來像小事的流程，其實才是讓整個跨語言產品可以順利落地的關鍵。

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## 延伸主題預告

- 如何設計一個「能維運」的多語 Q&A 系統 
- 大型專案中跨文化跨公司的有效組織設計 
- 跨語言會議的簡化流程與共識確認方式