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AI 斷點修復
AI 落地

讓你的每位員工,都有一個住在自己電腦裡、知道他工作流程的 AI 助理。真正的問題不是「要不要用 AI」,是「我的公司哪些工作環節是 AI 真的能幫上忙的」— 我們把這些「重複到值得自動化、但目前還靠人在做」的環節,叫做斷點


WHERE AI MEETS ENTERPRISE
What We Do

我們在做什麼。

不是賣 AI 工具,也不是純講課。不管選哪種合作方式,都用訪談+你們公司真實工作流設計案例 — 不是通用講課、也不是外包成品。

01

找出組織裡的 AI 斷點

用結構化方法盤點工作斷點 — 哪些環節重複到值得自動化、但目前還靠人在做。

02

修復高 ROI 的斷點

用 Claude / Skill / API 整合,做出真的能運作的工作流 — 不是 demo,是每天在跑的東西。

03

AI 落地到員工日常

讓每位員工有自己的 AI 助理,以後新斷點他們自己能修,不依賴外部顧問。

大多數企業 AI 顧問的兩個極端:純講課(講完就走,「學了不知道怎麼用」)或完全外包(高 lock-in,「用了不知道怎麼維護」)。我們做的是中間那條路。
Start Here

開始的方式:1.5 小時診斷諮詢。

訪談你的工作流 → 用斷點框架診斷你的組織 → 產出 3–5 個高 ROI 斷點地圖+優先順序建議。我們再一起決定接下來選 A 還是 B — 或者你拿斷點地圖自己回去做也可以,零負擔。

1.5 hr 診斷諮詢
這個階段不賣 AI 工具,純粹是診斷 — 即使後續不合作,這份斷點地圖你也可以拿去自己做。
線上完全免費
現場另計車馬費:北/中 NT$1,000 · 南部 NT$3,000(含高鐵+計程車)
Plan A

A / 一日 公司內訓工作坊 — NT$60,000

6 小時讓 AI 真的住進你員工的電腦。適合想先給員工一個完整可用起點的公司。基於前置診斷的斷點地圖客製課綱、公司內訓包班(8 人以內同價、不混外部學員),不用會寫程式,用說的就好。

M1

AI 工作環境建置(1.5 hr)

每位員工電腦裝好 Claude Code+workspace,寫好 CLAUDE.md 個人化設定 — Claude 認識他的職位、偏好、常用流程。

帶走 · 每位員工有自己的 Claude Code AI 助理
M2

目標和工作管理系統(1.5 hr)

用 Weekly Commitments+WAM 機制管理本週交付;每天打「規劃今天」AI 自動排任務、週末跑週會檢討 — 對應企業 KPI 節奏,不是個人人生規劃。

帶走 · 本週工作追蹤表+daily/wam 兩個自動化指令
M3

知識管理 Obsidian+Atlas(1.5 hr)

建一個找得到東西的工作資料庫;個人+部門雙層設計 — 員工累積的知識同步成公司資產,新員工 onboarding 加速。

帶走 · 個人+部門知識庫架構(含 3 篇示範筆記)
M4

客戶真實工作流實作(1.5 hr)

用前置診斷找出的 2 個最痛工作流現場做(學員自己動手,不是看 demo)— 典型痛點:會議全流程(會前 prep → 錄音 → 紀錄+follow-up)+依你們公司情況客製第二個。

帶走 · 2 個量身打造的工作流,回家直接用
交付承諾:學員那天晚上回家就能用 Claude Code 處理真實工作 — 自己電腦上有了一個認識他的 AI 同事+一套能跑的工作系統。個人想學請看 公開招生版(個人付費、固定課綱、混班)。
Plan B · 主推

B / 9 週 AI 落地計畫 — NT$120,000

12 小時實戰(4 hr × 3 次)+中間實戰練習+訓練後 4 週 on-demand 諮詢,陪你的團隊從零到能自己擴展、能教接班人。含客製化系統訪談與教材設計、公司內訓包班(8 人以內同價),不用會寫程式。

三次 Session
隱喻
這堂結束時團隊有的東西
Session 1(4 hr)
搬進去 — 把 AI 搬進你的工作
AI 認識你們公司,並完成第一個真實的工作任務(基於訪談找出的具體斷點)
Session 2(4 hr)
住進去 — 把日常工作搬進來
公司日常的幾個重複工作流 AI 接手+一套能運轉的任務管理系統
Session 3(4 hr)
自己裝修 — 學會自己擴展
個人 Skill 庫+Atlas 知識資產+雙 Claude debug 自救 — 新斷點以後不用每次找我們
每次 Session 中間給團隊 1–2 整週消化練習;三次跨 5–7 週+4 週 on-demand = 全程 9–11 週。為什麼是 9 週不是 1 天:Skill 化、Atlas 累積、撞牆自救這些能力「不能教、只能長」— 需要週與週之間的真實工作場景。三堂課的弧線已在真實企業先導課完整驗證。
交付

完整交付內容

3 次 Session 共 12 小時實戰訓練 · 過程中產出的 AI 工作流(2–3 個,視訪談決定)· 個人 Skill 庫 · 公司 Atlas 知識資產 · 客製化操作手冊(新員工 onboarding 用)· 客製化訓練教材 · 4 週 on-demand 諮詢(LINE 隨時提問+必要時視訊,不限次數)· 後續擴展指引文件。

Process

合作流程(B 計畫)。

從第一次接觸到結案的完整路徑。A 一日工作坊流程較短(診斷 → 客製課綱 → 上課),可另行索取。

P1

前期準備

填寫需求表單(3–5 分鐘)→ 預約 1.5 hr 診斷諮詢(線上免費;現場收車馬費 — 那不是諮詢費,是我們跑這趟的真實成本)。

P2

診斷 → 簽約啟動

診斷會議產出完整斷點地圖+優先順序建議 → 確認合作範圍、簽約、訂金 50%(涵蓋訪談+教材設計+Session 1)→ 建立 LINE 工作群組。

P3

客製化系統訪談+教材設計

深度訪談你們的工作流(請備妥現況 SOP、範例檔案、參訓名單 — 建議 1 個部門規模:第一線員工為主+1 位主管)→ 產出訓練計畫書供確認。不建議全主管班 — 主管腦補的痛點和員工真正的痛點常常不一樣。

P4

三次 Session 實戰訓練(跨 5–7 週)

搬進去 → 住進去 → 自己裝修。每次之間 1–2 整週消化練習(中間作業是學習效果的關鍵)。Session 3 結束 = 完課驗收 = 尾款 50% 請款時點。

P5

訓練後 4 週 on-demand 諮詢

LINE 隨時提問+必要時視訊、不限次數 —「沒問題不打擾,有問題就有人撐腰」。結案時另附書面斷點擴展建議:哪些未來團隊可自己處理、哪些建議找專家。與請款並行、互不 block。

不可拆分:3 次 Session、訪談+客製教材、4 週 on-demand — 三者是「自己 build」能力的最小單位。費用不含 Claude 訂閱費(建議每位學員 1 帳號)與第三方 API 用量。結案後可選:顧問諮詢 NT$10,000/小時(4 hr 起算)。
A vs B

怎麼選。

兩種都會走完「AI 住進員工電腦+跑通客製化工作流」這個核心(A 通常 2 個、B 通常 2–3 個),差別在時間沉澱

項目
A / 一日工作坊
B / 9 週落地
核心承諾
6 小時,AI 住進員工電腦
9 週,團隊能自己擴展、教接班人
形式
6 hr 集中(上午 3+下午 3)
4 hr × 3 次(跨 5–7 週)+中間實戰
帶走
AI 助理 · 工作管理系統 · 知識庫 · 2 工作流
+ Skill 庫 · Atlas · 卡點自救 · 能教新人
Follow-up
4 週 on-demand 諮詢期
半年後新需求
找講師
員工自己加 Skill
人數
8 人以內同價
8 人以內同價
費用
NT$60,000
NT$120,000
我們建議 B 的理由:如果你們預算允許+想看員工 6 個月後而不是 1 天後的狀態,選 B — Skill 化、Atlas、雙 Claude debug 這些能力需要 9 週反覆撞牆、修、沉澱,1 天給不到。想先試一次再決定要不要深入,A 也是合理選擇。
FAQ

常見問題。

Q1

我們公司還沒用 Claude,可以開始嗎?

可以。診斷諮詢不需要任何前置條件;若決定做 A 或 B,我們會協助完成 Claude 帳號設定。

Q2

我們資料涉及機密,AI 安全嗎?

Claude 提供企業級資料隱私保護(不會用來訓練模型)。高度敏感的資料,我們會建議「人在 loop」型工作流 — AI 草擬、人工審核後送出。

Q3

我們團隊沒有工程師,可以用嗎?

可以。Skill 是自然語言設計的,會基本電腦操作就能維護;Session 3 會教團隊怎麼自己串接行事曆/Email/Sheet 等,不需工程師背景。

Q4

時程很急,3 次 Session 能擠在 1 週內嗎?

強烈不建議。中間消化練習=學習鞏固期,跳過會讓學員學完不會用 — 擠在 1 週等於只買到 12 小時講課,不是落地計畫。

Q5

團隊超過 8 人怎麼辦?為什麼上限 8 人?

分批訓練(例如 16 人分兩班)。這堂課大量實作,學員會撞牆、需要講師當場 debug — 超過 8 人照顧不到每個人,結果就是有人課堂沒搞定、回家沒人解、白學。

Q6

中途可以中止合作嗎?做完效果不如預期?

可以中止:已完成的 Session 結算,未啟動的全額退費(訂金涵蓋的訪談+教材+Session 1 不退)。訓練後 4 週 on-demand 會陪到團隊真正上手;若根本性方向錯誤,我們會誠實告知。

Start Here

1.5 小時 免費診斷開始。

即使後續不合作,這份斷點地圖你也可以拿去自己做。零負擔。

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