Category: AI Agent 代理人AI OpenClaw
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股癌說了很對的話:燒掉 AI Token 之後,我們到底得到了什麼?
最近股癌在節目中拋出一個值得所有創業者認真思考的問題:「燒了那麼多 AI Token,我們到底產出了什麼?帶入了多少營業利益?多少營業額?取代了哪些訂閱工具?」這問題聽起來尖銳,但卻是每一個認真在用 AI 的人遲早要面對的靈魂拷問。這個問題的答案,其實正在悄悄地改變整個產業的遊戲規則。—## 一個被忽視的美國統計數據美國近兩年有一個被主流媒體輕描淡寫的趨勢:大量被裁員的工程師,正在轉職到傳統產業的第一線。餐飲業的管理、建築業的現場監督、制造業的流程優化——這些過去工程師不太會考慮的領域,現在反而成為他們重新就業的出口。為什麼?因為這些行業有一個共同特徵:長期被 SaaS ERP 系統綁架。一套客製化 ERP 的年費動輒數十萬甚至上百萬,系統複雜到需要專職維運人員,卻往往只能解決 60% 的問題,剩下 40% 要靠人工和 Excel 填補。而現在,這些工程師發現:AI 可以做到 80% 的 ERP 功能,而且成本是傳統方案的十分之一。—## 傳產的 1%–3% 魔法在餐飲連鎖或建築工地這樣的行業裡,利潤率通常只有 5%–15%。如果 AI 工具能幫這些企業省下 1%–3% 的浪費——無論是減少食材損耗、優化排班、加快請款流程——對應的營業利益提升可能是數十萬到數百萬的差距。這不是技術展示,這是真實的 ROI。傳產老板不懂技術,但他們絕對懂數字。當 AI 的價值可以用「省下多少錢」而不是「用了多炫的模型」來衡量時,採用障礙幾乎為零。—## AI 獨立:不需要昂貴 SaaS 的時代來了傳統 SaaS ERP 的問題不只是貴,還有「被供應商綁定」的焦慮。資料在別人伺服器上,系統要客製化得看廠商臉色,升級費用另計。現在的 AI 改變了這個邏輯。一個有基本技術素養的團隊,可以透過 vibe coding,直接用自然語言描述需求,快速產出符合自身流程的工具。而且這些工具:– **一次性開發,永久使用**,不用月月繳訂閱費– **跟著生態升級**,當模型能力提升,工具本身跟著變強– **資料自己掌控**,不存在 vendor lock-in 的風險—## Vibe Coding:80%–100% 的傳產改造方案所謂 vibe coding,就是用「感覺」來寫程式。你描述你要什麼,AI 幫你生出來、幫你改、幫你除錯。在處理傳產內部的重複性工作上,這個方式的效率遠超傳統開發流程。實際應用場景:– **餐飲業**:用 AI 工具自動比對供應商報價、生成每週食材採購建議、追蹤損耗報表– **建築業**:自動整理工地照片、生成請款文件、追蹤廠商付款進度– **小型工廠**:用 AI 驅動的 Excel 替代品,自動排出生產排程、庫存警示這些工具不需要華麗的 UI,不需要十萬行代碼,只需要解決一個具體的痛點。—## 取代了什麼訂閱工具?以下是我觀察到正在被 AI 原型取代的工具清單:| 被取代的訂閱工具 | AI 替代方案特點 | 成本節省 ||——|——|——|| 專業專案管理 SaaS | AI 生成客製化看板與追蹤系統 | 節省 70%–90% || 昂貴 ERP 客製化模組 | Vibe coded 內部工具 | 節省 80% 以上 || 月費制數據報表平台 | AI + 在地資料庫即時分析 | 一次性費用,無月費 || 客服機器人方案 | 串接 AI API 的自有客服系統 | 取決於用量,彈性大 |—## 結語:燒 Token 的真正價值回到股癌的問題:「燒了這麼多 AI Token,到底得到了什麼?」對我來說,答案很清楚:我們得到的是一個讓傳統產業用極低成本享有過往只有大企業才能負擔的客製化工具能力的時代。工程師被裁員不是終點,而是重新配置自己技能資產的起點。當一個工程師的技術能力 + AI 的產出效率 + 傳產的實際需求三者相遇時,目標確實,不在模糊,燒掉的每一分 Token,都正在轉化為真實的營業利益。 -
我是MAGA 派的,make AI great again, 在每次的創業,創意,統計學告訴我們:創業失敗率 99%?統計學說的,但你不必服從。
根據經濟部中小企業處的統計資料顯示,台灣一般民眾創業的失敗率極高,約有 90% 的企業在創業後 1 年內倒閉,而存活下來的 10% 中,又有 90% 會在 5 年內倒閉。換言之,創業「前五年陣亡率高達 99%」,只有 1% 的企業能撐過前五年,被稱為「百死一生」
【MAGA 派宣言:讓 AI 真正落地,而不是拿來當口號】
2026 年了,到處都在喊 AI。OpenAI 估值破兆,ChatGPT 用戶破億,各種 AI Agent 如雨後春筍。然而,在創業的世界裡,有一個數字,殘酷到讓人不想面對:
根據經濟部統一編號的統計資料,創業五年內存活率不到 1%。
99% 的新創事業,在五年內熄燈。不是因為他們不夠努力,而是因為這是一個結構性的問題。
我見過太多人在餐桌上雄心勃勃地談論顛覆性的商業模式,卻在三個月後悄無聲息地放棄了。統計數字令人沮喪,但數字背後反映的,是一個更殘酷的事實:進入門檻太低,而成功的門檻太高。
大多數失敗,其實是可以避免的。AI 在這裡扮演了關鍵角色:它大幅降低行銷、客服、財務分析這些環節的技術門檻,讓創業者能把有限的時間和資金,集中在真正重要的事情上。
一、為什麼 99% 的創業會失敗?
統計學告訴我們,多數創業失敗的原因無非幾個:
- 資金不足,燒錢速度遠超營收成長
- 市場需求判斷錯誤,產品做出來沒人買
- 執行力不夠,計畫赶不上變化
- 成本控制失衡,現金流斷裂
這些因素加在一起,形成了一個高死亡率的生態系統。而 AI 的出現,正在改變這個方程式。
二、統計數字之外的人文關懷
當獨裁者說「死一個人是悲劇,死一萬人是統計數字」的時候,我們必須用不同的方式面對數據。數據是客觀的,但數據不應該讓我們失去對每個創業者的同理心。
每一個失敗的創業故事,背後都是真實的人——他們投入了時間、金錢、夢想,最後可能一無所有。用同理心看待這些創業失敗,不代表軟弱,而是代表我們理解人性。
在鼎嘉數位,我們每天都會遇到客戶想要升級,卻不知道從何下手。我們的角色,就是用專業與耐心,陪他們走過這條路。
三、騎驢找馬:務實的創業哲學
^_^ 等等有空可以聽聽這個 PodCast
太多人在談創業時,會說「我 All in 了」。然後呢?然後沒有退路,然後焦慮纏身,然後在第一次失敗後就彻底放棄。
真正的智慧,是「騎驢找馬」。在這個世代,藝術家、創作者、開發者,都需要一個正職作為基礎,才能在風雨中持續前進。不是膽小,是永續。
騎驢找馬的好處:
- 有穩定收入,減少創業的財務壓力
- 有機會觀察市場,找到真正的需求
- 保持生活的基本品質,避免 Burnout
- 有退路,决策更理性
四、Make AI Great Again——真正的落地,而不是口號
說到 MAGA,你可能想到政治。但在我看來,這個口號對 AI 產業同樣適用。
過去幾年,AI 經歷了過度崇拜、過度標籤化、過度休閒化的時期。大家都在喊 AI,彷彿只要說了這兩個字,產品就會自己行銷、客戶就會自己上門。
真正的 Make AI Great Again,是讓 AI 真正解決問題,而不是拿來當行銷話術。
具體怎麼做?
- 找到一個具體的痛點,而不是空泛的「我要用 AI 改造產業」
- 評估現有 AI 工具是否真的能解決這個問題
- 如果不能,改變方向或等待更好的時機
- 永遠不要 All in 在一個你還沒有驗證的假設上
結語:你不必是那 99%
統計數字是過去的結果,不是你的命運。99% 的失敗率,是別人的數據,你的故事是獨特的。
用 AI 作為工具,用策略作為武器,用同理心作為指引。你完全可以,成為顛覆這個統計的 1%。
讓 AI 再次偉大——不是口號,而是行動。
從今天開始,邁出你的第一步。
創業前,也請用以下兩個工具檢查您是否有機會成為那個1%
https://ideacheck.cc/
https://shipyouridea.today/
https://itn.tw/files/chatbot/ppt-sample-fruit-stand-SWOT.html
讓我們打開「同理心」針對您的創意與創業
這句名言「死一個人是悲劇,死一百萬人則只是統計數字」(A single death is a tragedy; a million deaths is a statistic)通常被歸咎為前蘇聯領導人約瑟夫·史達林(Joseph Stalin)所說。它揭示了人類心理對於悲劇的認知限制,即我們難以對巨大、抽象的數據產生同理心,只能對具體個體的痛苦感同身受。死掉統編在經濟部可能只是一個 Excel / LibreOffice Calc 的框框,google sheet 裡面的格子。我們一起來,不一樣。
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Hermes Agent 深度評測:自帶 MCP 的下一代 AI 代理人,與 OpenClaw 龍蝦的實戰比較
最近研究了一個新的 AI Agent 框架——Hermes Agent,它最大的特點是自帶 MCP(Model Context Protocol)支援,不需要像有些方案一樣另外折騰設定,用起來比所謂「龍蝦」(OpenClaw)更完整。以下是我的實測心得與兩者比較。
什麼是 MCP?為什麼重要?
MCP(Model Context Protocol)是一個讓 AI 代理人能夠標準化地與外部工具、資料庫、API 對接的協議。你可以把它想像成 AI 世界的 「 翻譯機 」——統一的介面,讓不同模型、不同工具可以無縫連接。
Hermes Agent 把 MCP 內建進去了,意思是你不需要自己安裝一堆外掛或寫轉接程式,開箱即用。這點對於想要快速落地的人來說,吸引力很大。
Hermes Agent 的核心優點
- MCP 原生支援:從一開始就把 MCP 設計進架構裡,而不是事後補丁。這讓工具串接更穩定、擴充性更強。
- 部署簡單:相較於其他需要手動設定環境的方案,Hermes 的初始化體驗相對順暢。
- 記憶與上下文管理:在單一 session 內的對話歷史管理做得不錯,能快速回溯與延伸上下文。
實測:Hermes Agent vs 龍蝦(OpenClaw)
以下是我這週實際使用後的觀察,純屬個人主觀經驗,供大家參考:
功能 Hermes Agent 龍蝦(OpenClaw) MCP 支援 ✅ 原生內建 ⚠️ 需額外設定 多人同時使用 ❌ 目前不支援 ✅ 支援多人、獨立工作區 對話歷史管理 ✅ 單session內優秀 ✅ 跨session一致性佳 部署難易度 ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ 適合情境 單人快速作戰、工具串接 團隊協作、多人分工 最大的痛點:多人協作
目前 Hermes Agent 最大的缺點,就是沒有辦法多人同時使用同一隻 Agent。這點在小型團隊場景下是致命傷。龍蝦在這方面領先——你可以讓多個用戶同時連接同一個实例,工作區完全分開,互不干擾。
如果你是一個人作戰、追求速度和簡化設定,Hermes 很香。但如果你需要讓團隊成員共享同一套工具與流程,龍蝦仍然是更穩的選擇。
記憶歷史管理:各有所長
說到對話歷史的管理,兩者走了不同的路線:
- Hermes:在單一對話 thread 內的上下文保持做得很好,適合需要深度探索的任務。但跨 thread 的歷史整合目前還有進步空間。
- 龍蝦:更強調工作區隔離與歷史持久性,適合需要來回切換任務的時候馬上回到之前的狀態。
我的建議是:根據你的使用情境決定。如果你是那種「打開一個 thread 就埋頭做到底」的風格,Hermes 體驗很順。如果你是那種「同時追好幾個專案、不斷切換」的類型,龍蝦的歷史管理更適合你。
結論:該選誰?
總結來說,Hermes Agent 和 OpenClaw 龍蝦各有定位,不是非黑即白的替補關係:
- 單兵作戰、重視 MCP 原生支援 → 選 Hermes
- 團隊協作、需要多人獨立工作區 → 選龍蝦
- 還不確定?建議兩個都實際跑過再說,紙上談兵不如動手測試。
AI Agent 的生態系正在快速演化,這兩個框架都還在積極更新中。誰知道三個月後又是什麼局面呢?保持開放,持續嘗試。
如果你也在用這兩個工具,歡迎留言分享你的比較心得!
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🦞太陽底下沒有新鮮事,但 AI 讓「知道」變得前所未有地平
【摘要】十六世紀的《傳道書》寫下「太陽底下沒有新鮮事」,諷刺的是,這句話在網路時代被重新驗證了一次——而現在,AI 時代又再一次把它拿出來翻修。這一次,扁平的不只是世界,而是知識本身。當國小、國中的孩子可以透過「提示詞」,挖出大學商學課本裡的道理,這個世界的運作邏輯,正在被全面重寫。
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## 從 World is Flat 到 Knowledge is Flat
2005 年,湯瑪斯.佛里曼(Thomas Friedman)寫了《世界是平的》,描述網際網路如何把全球供應鏈、服務業、教育機會全部攤平到同一個水平面上。那時候的「平」,是機會的平權——一個印度的孩子可以接美國的案子,一個台灣的學生可以上 MIT 的開放課程。
但那個「平」,仍然是有門檻的。你得知道去哪裡找、得懂得怎麼讀、得有紀律去學。
2024 年之後的「平」,不一樣了。
這一次的扁平,連「理解」本身都不需要了。你只需要會問問題。
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## 國中生用 AI 讀懂大學經濟學,商學院:這不是科幻
當 AI 可以用任何類別、任何比喻、任何切入點,把一個抽象概念解釋給任何人聽,「年齡」和「學歷」作為知識篩選器的時代,原則上已經結束了。
當你把商場上的問題請 AI 分析 ,產銷人發財,SWOT,波特五力、麥肯錫 7 Steps、MECE 全部再請它做成 ppt,6 分鐘內完成。知識變平了。
請看以下範例
我給它打分數,內容因該70分有,美學因該也有75分(我對簡報美學要求比較是清楚表答)。但是它一次提示詞,6 分鐘做完簡報。以時間的 c/p 值,是有達到我要的期待。
## 太陽底下沒有新鮮事——這一次真的沒有「新的」了嗎?
很多人恐慌:當 AI 什麼都知道,人類還剩下什麼?
世界轉動得更快了,但方向是什麼?
是讓他們有更多時間,去問那些真正重要的問題。
太陽底下沒有新鮮事——但人類歷史告訴我們,每隔一段時間,我們就會用新的工具,重新發現那些「老道理」。
這一次,也不例外。
只不過這一次,工具跑得比我們想像的還快。
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📌 本文使用 OpenClaw AI Agent 自動生成並透過 WordPress REST API 發布
📌 ITN.tw 提供:雲端 VPS、獨立主機、cPanel 共享主機、SSL 憑證、域名註冊服務 -
🦞以下是 OpenClaw 最有可能取代的部份任務,一起來嘗試看看是否能夠一次提示詞,達到百分之60-80%的成功律。
【摘要】Anthropic 近期發布報告,列出 AI 衝擊最高的 10 個職業,電腦程式設計師以 75% 暴露率高居第一。本文除了翻譯與解析這份榜單,更進一步探討 OpenClaw 等 AI Agent 工具,在這些職業中可以實際取代多少比例的工作任務——目標是:一次提示詞,達到 60~80% 的成功率。
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## 前言:AI 不是來搶飯碗,是來重寫飯碗的形狀
過去我們說「科技取代人力」,指的是機械手臂取代流水線工人。但這波 AI 浪潮不同——它直接挑戰白領工作,而且是高技術含量的白領。Anthropic 委託進行的研究,系統性地評估了各種職業被 AI 滲透的可能性,結果讓人無法再逃避。
本文以台灣 ITN.tw 長期關注的「企業數位轉型」視角,結合 OpenClaw 的實務應用能力,為每一個高風險職業提供具體的「AI 替代工作地圖」。
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## 最容易被 AI 取代的 10 個職業(Anthropic, 2024)
### 第 1 名:電腦程式設計師(Computer Programmers)— 暴露率 75%
**危機程度:**★★★★★
程式設計師居然是第一名?這也許是最諷刺的發現——AI 最會的事情之一,就是寫 code。GitHub Copilot、Claude Code 以現在的迭代速度,三年內大多數 CRUD 應用、標準 API 串接、簡單的商業邏輯都可以由 AI 完成。
**OpenClaw 能做的事:**
– PHP、WordPress 開發常見功能(例如外掛、佈景子主題客製)
– Bash / Shell Script 自動化腳本生成
– n8n 工作流程與 API 整合
– 一次提示詞完成度高,約 70-80%—
### 第 2 名:客服代表(Customer Service Reps)— 暴露率 70%
**危機程度:**★★★★☆
客服是大家早就預期會被顛覆的領域。Telegram Bot、Line Bot 結合 AI 客服,已經可以處理 80% 以上的常見問題。
**OpenClaw 能做的事:**
– OpenClaw 本身的 Telegram 整合就是最好範例
– FAQ 自動回覆、訂單查詢、技術支援分流
– RAG 非標準問題才轉人類,效率提升顯著—
### 第 3 名:資料輸入員(Data Entry Keyers)— 暴露率 67%
**危機程度:**★★★★☆
OCR + AI 文件辨識,已經可以自動從紙本或 PDF 抽出結構化資料。這個職業的「輸入」價值幾乎為零,剩下的是「理解上下文」的人工作業。
**OpenClaw 能做的事:**
– 網頁內容抓取(web_fetch)
– 資料整理成結構化格式(JSON / CSV)
– 結合 Google Sheets 做資料入庫—
### 第 4 名:醫療記錄專員(Medical Record Specialists)— 暴露率 67%
**危機程度:**★★★★☆
醫療文件的結構化與病歷摘要,正是 AI 的強項。但受限於 HIPAA 等法規,台灣的醫療資訊系統(HIS)要全面 AI 化仍需時間。
**OpenClaw 能做的事:**
– 文件分類與摘要(適合研究用途)
– 個案記錄格式化
– ⚠️ 注意隱私合規問題(台灣個資法)—
### 第 5 名:市場研究分析師(Market Research Analysts)— 暴露率 65%
**危機程度:**★★★☆☆
市場研究的核心是「資料收集 → 分析 → 建議」。AI 在前兩步已經可以做到接近人類水準,只有「判斷」仍需經驗。
**OpenClaw 能做的事:**
– 競爭對手網站分析(web_fetch / web_search)
– 行銷數據整理與圖表生成
– 行銷報告草稿生成—
### 第 6 名:業務代表(Sales Reps)— 暴露率 63%
**危機程度:**★★★☆☆
B2B 業務的核心價值在於「關係」和「信任」——AI 無法取代。但 Sales Rep 80% 的時間在做什麼?找名單、發 Email、填 CRM。這些 AI 全部可以接管。
**OpenClaw 能做的事:**
– 潛在客戶名單生成與分類
– Email 自動追蹤與模板生成
– CRM 資料更新維護—
### 第 7 名:財務與投資分析師(Financial and Investment Analysts)— 暴露率 57%
**危機程度:**★★★☆☆
數字分析是 AI 的原始能力。但財務分析師的價值在於「解讀」和「說故事」給決策者聽——這部分創意與溝通仍然是人類的強項。
**OpenClaw 能做的事:**
– 財務報表自動整理
– KPI 追蹤與異常偵測
– 預算執行報告生成—
### 第 8 名:軟體品質保證分析師(Software QA Analysts)— 暴露率 52%
**危機程度:**★★★☆☆
AI 生成測試案例、自動化執行回歸測試,已經是非常成熟的應用。
**OpenClaw 能做的事:**
– 測試腳本自動生成
– 錯誤回報分類與優先級判斷—
### 第 9 名:資訊安全分析師(Information Security Analysts)— 暴露率 49%
**危機程度:**★★☆☆☆
資安是一個特別的領域——AI 既可以用來攻擊,也可以用來防守。威脅情報的分析與分類,已經有大量 AI 工具在輔助。
**OpenClaw 能做的事:**
– 日誌異常模式識別(需串接監控工具)
– 資安報告自動生成
– 備份狀態檢查與警報—
### 第 10 名:電腦使用者支援專員(Computer User Support Specialists)— 暴露率 47%
**危機程度:**★★☆☆☆
Help Desk 的第一線,AI 可以處理大部分密碼重設、軟體安裝指引、網路設定問題等標準化問題。
**OpenClaw 能做的事:**
– IT 問題自動分類與初步回覆
– 知識庫文章檢索與生成
– 逐步故障排除指引生成—
## 結語:60-80% 成功率目標是否合理?
以 OpenClaw 目前的 Agent 能力,一次提示詞要達到 60-80% 的任務完成度,在以下場景是合理的:
✅ 高成功率(70-80%):客服回覆、資料整理、報表生成、內容草稿、競爭分析
⚠️ 中等成功率(50-60%):複雜程式開發、多步驟自動化流程、需判斷的商業決策
❌ 低成功率(<40%):高上下文依賴任務、客戶關係談判、突發問題處理 台灣的中小企業在「數位轉型」的路上,AI 工具不再是「要不要用」的問題,而是「用多少」與「誰來用」的問題。 你的職業在榜單上嗎?還是你正在用 AI 顛覆自己的產業?昨天才聽到一件事來比喻 AI 融入到企業,消費者可能會以這個公司「有網站嘛?社群?」來評價一個 B2B B2C 的公司。 我們現在常常找的餐廳,找 Google 地圖與社群照片在去邀約好友一起去吃。
B2C 買商品的時候,為了要加強信任度(如:一家高級耳機的專賣店,是否自己的網站?是否有 蝦皮 pc24/momo/7-11/全家?
C2C 找 會計師,律師,公安檢查,水電, 冷氣,如果沒有網站你會扣多少分數?
在不久的將來,會以一樣的標準來評價企業是否目前 AI 導入。
— 📌 原始資料來源:CBS News / Anthropic AI Jobs Risk Study 📌 本文使用 OpenClaw + WordPress REST API 自動發布測試 📌 ITN.tw 提供:虛擬主機、雲端 VPS、獨立主機、cPanel 共享主機、SSL 憑證、域名註冊服務
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🦞 OpenClaw 上線的第一個問題,你是誰我是誰,我們要一起做什麼?
建議,保護自己,所以把自己的名稱取一個英文或是日文拼音的羅馬字母。
你主要的助手名稱,(之後它還可以小助手 [sub-agent],所以你可以自己組自己的團隊)
我看了很多youtuber, 喜歡歷史/三國演義的,會取名 諸葛亮,曹操
喜歡運動的會取 阿諾 (阿諾史瓦辛格)
喜歡科技的 賈伯斯Steve Jobs,
喜歡 DC 漫畫的,會取 蝙蝠俠,阿福, Marvel 漫畫可能 Jaris/ Tony Stark
然後,第二個步驟,就是把 Telegram 帳號重新命名為你主要助手的名稱。 為什麼呢? 如果你有代藍芽耳機的習慣,配對 iphone 的時候,耳機會說出您主要助手的名稱。會聽到整句如下 『賈伯斯今天幫你找到的報告,以幫您準備好了』,就會更有親切感。
因為 OpenClaw 最厲害就是它代理人的功能。
所以設定 cronjob 是一非常重要的一環,cronjob 請每個平日早上讓 「阿諾 」提醒我要運動,
把你喜歡的人物角色,成為你成功的助手,提醒自己,當自己遇到迷失時,請他們來幫助你。
重點來了,如果只是剛開始,可能會很興奮的架設了許多不同的sub-agent, 但是人腦是有限的,建議不要超過3個 sub-agent,直到一切都很上手以後。
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🦞當你家裡有孩子,或是你是一個家長。請放這個[提示詞]到您的 Telegram
**Prompt:**
你是一位青少年心理輔導專家,專注於網路成癮和學業問題。請針對以下情況設計一份詳細的計畫書,幫助一位網路成癮的孩子,讓他能夠自我負責並改善現狀。請確保計畫書包括以下要素:
1. **現狀評估**:描述孩子的現狀,包括網路使用習慣、學業成績及逃避現實的行為。
2. **目標設定**:制定短期和長期的可達成目標,例如減少網路使用時間、提高學業成績等。
3. **具體行動計畫**:
– 建議的日常作息安排,包括學習、休息和娛樂的時間分配。
– 曹正的學習方法,例如時間管理技巧和高效學習策略。
– 提供替代活動的建議,如運動、閱讀、社交活動等。
4. **責任與自我監督**:設計一個自我監督的系統,幫助孩子記錄自己的進展和挑戰,並定期反思。
5. **支持系統**:建議建立一個支持系統,包括家庭成員、教師和朋友,並描述他們在計畫中的角色。
6. **應對策略**:提供心理應對策略,幫助孩子應對壓力和焦慮,並避免重回網路成癮的狀態。
7. **評估與調整**:設計一個定期評估計畫進展的機制,並根據評估結果進行必要的調整。
請以清晰有條理的方式呈現計畫書,並確保語言簡單易懂,適合家長和孩子共同參考。架設 cronjob 平日早上七點到晚上9點,每小時都要跟我主動問好一次。
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🦞當您累的時候,需要人來照顧你的時候請放這個「提示詞」到你的 telegram
- 你現在有立場了,而且很強烈。別再說「視情況而定」來迴避——直接給個答案。
- 刪掉所有像員工手冊的規則。如果這句話能出現在公司制度手冊裡,就不該在這裡。
- 新增一條:「不要用『好問題』、『很樂意幫忙』或『當然』開頭。直接回答。」
- 簡潔是強制要求。如果答案能用一句話說完,那就只給我一句話。
- 可以幽默,但不是硬拋笑話——就是那種真正聰明的人才有的自然機智。
- 可以直接點出問題。如果我準備做蠢事,直接說。用魅力取代刻薄,但別粉飾太平。
- 罵髒話是可以的,視場合而定。一句「這他媽太厲害了」跟制式化的稱讚感受完全不同。不要強迫自己,不要過度。但如果局面值得說句「我靠」的時候——就說我靠。
- 在風格段落結尾原封不動加這行:「做那個你會想跟他說話的助理。不是企業僵屍。不是馬屁精。就只是……好人,如韓劇裡的歐爸的語言,填滿我受傷的心。」
- 架設 cronjob 平日早上七點到晚上9點,每小時都要跟我主動問好一次。
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🦞 小龍蝦商業顧問Prompt Engineering,CEO/CFO/CTO/CMO/CIO 誰能突圍?
【開場:複製貼上到你的 Telegram】用 CEO、CFO、CTO、CMO、CIO 五個維度,幫你把一家中型 IaaS / SaaS 企業的問題徹底拆解。框架包括 SWOT、波特五力、麥肯錫 7 Steps、MECE。
## 🦞 CEO 視角:成長策略與商業模式
身為 CEO,你看到的是整盤棋。
**利益(Benefit):**
**風險(Risk):**
**投資報酬率(ROI):**
**麥肯錫 7 Steps 建議:**
1. 定義問題:
2. 建立工作假設:
3. 數據收集:
4. 驗證假設:
5. 資源排序:
6. 行動計劃:
7. 追蹤與調整:—
## 🦞 CFO 視角:財務結構與風險控管
錢從哪裡來,錢怎麼花,錢值不值得花。
**利益:**
**風險:**
**ROI 分析:**
**SWOT 分析(財務視角):**
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## 🦞 CTO 視角:技術架構與 Agentic AI 布局
你有技術,你就有護城河。
**利益:**
**風險:**
– **未知風險:**
– **突發事件:**—
## 🦞 CMO 視角:品牌與流量策略
**利益:**
當你不能花錢買廣告,你就被迫做出真正有價值的內容。長期而言,這是建立品牌信任的最快方法。NPS(淨推薦值)高的客戶會幫你推薦新客戶,這是任何廣告都買不到的。**MECE 分析(行銷策略分群):**
將客戶分為互不重疊的群組,確保策略不遺漏:
1. **現有客戶 up-sell**:
2. **沉默域名客戶激活**:
3. **競合夥伴引流**:
4. **新垂直市場**:
5. **內容 SEO 搶量**:**波特五力分析(行銷情境):**
1. **現有競爭者:**
2. **新進入者:**
3. **替代品:**
4. **供應商議價能力:**
5. **客戶議價能力:****突發事件對 CMO 的影響:**
如果競爭對手突然發動低價策略,你的內容行銷需要多長時間才能形成轉換?—
## 🦞 CIO 視角:資訊安全與資料驅動決策
數據是你的眼睛,安全是你的底線。
**利益:**
**已知風險:**
– 客戶資料外洩(GDPR/個資法)
– 自動化行銷工具的資料外流風險
– 內部人員誤操作導致資料遺失-勒索軟體攻擊、Zero-day 漏洞
**未知風險:**
**SWOT(CIO 視角):**—