02持續迭代
SELF-INITIATED PRODUCT
AI 專案營運與追蹤平台
- Original problem
- AI 協作的背景、交付與驗收散落在不同對話和文件裡。
- My role
- 流程架構、產品方向、AI 協作管理與驗證治理
- Core decision
- 先建立任務邊界、狀態與審查制度，再增加自動化。
- Current result
- 核心工作已有一致的任務脈絡與證據位置；主要使用者目前是 Mavis 本人，平台持續迭代中。
SELECTED WORK
從問題、判斷到實際落地。
每個案例都不是從功能清單開始，而是從真實工作中的混亂、限制與使用方式開始。
先看問題與決策，再看工具。預估結果不會寫成已實現成果。01／FLAGSHIP CASE
跨系統訂單流程自動化平台
已正式驗收／已移交
四大業務流程／五類作業功能已正式上線，並完成正式驗收與移交。
- Problem
- 兩套內部系統格式不相容，訂單、出貨與對帳需要大量人工清洗、重排與核對。
- My role
- 業務流程盤點、規則與例外定義、產品方向、AI 協作開發管理、驗收、文件、教育訓練與正式移交
- Core decision
- 可安全唯一判定才自動處理；有歧義則保留人工複核，不為提高自動化率而猜測資料。
- Current result
- 四大業務流程／五類作業功能已正式上線，並完成正式驗收與移交。
02—03／OTHER CASES
解法不同，判斷仍從限制開始。
Warroom 是自發性的 AI 協作產品，持續迭代中；施工排程保留現場熟悉的入口。兩案都沒有以「全面自動化」取代人的判斷。
03已上線
施工排程與通知流程改善
- Original problem
- 排程藏在 12 個 Excel 分頁與顏色標記裡，更新後還要逐一傳給現場人員。
- My role
- 流程盤點、資料結構、操作設計與實作協作
- Core decision
- 保留現場熟悉的 LINE，讓網站與通知共用同一份排程資料。
- Current result
- 單次排程更新與通知：約 30 分鐘 → 約 5 分鐘。
HOW TO READ THE WORK
案例不是成果牆，而是判斷紀錄。
三個案例分別處理 AI 協作、現場排程與資料轉換。版面不同，但都用同一個順序交代問題、角色、決策、證據與目前狀態。
- 01
問題先於工具
先說工作怎麼卡住，再說用了什麼解法。
- 02
限制寫進設計
使用習慣、內網、權限與人工判斷都不是附註。
- 03
狀態保持誠實
已上線、正在驗證與 demo 證據分開呈現。