【場景：貝老闆在公司週會上穿著休閒西裝，一臉得意地拿著一張彩色海報走進會議室。小可撐著頭，AI 實習生亮著眼，King 手上還有未 merge 的 PR，好威在電話另一端靜靜聽著。】

貝老闆（興奮）：來來來，我這三十天悟出一個真理，叫做「人機協作十誡」！還有我們下個季度的 AI OKR 都幫你們想好了，整個 Roadmap 我印出來了！

小可（翻白眼）：我們才剛收尾本季回顧耶，你又來硬塞新目標……

AI 實習生（舉手）：請問這些誡命是要直接寫入我的 Prompt 裡嗎？

King（皺眉）：我們還有二十張卡在 In Progress……

好威（電話另一端冷冷地）：你那個 Roadmap 是畫來開心的還是真有資源編列？

📜 人機協作十誡（Beta 版）

1. 不假設 AI 知道背景，要給足上下文。
2. 版本需鎖定，避免模型漂移造成結果不一致。
3. 輸出需可觀測、可追蹤，不能只是「看起來對」。
4. 有 Ground Truth 再導入模型，無驗證就別信任。
5. 每次變更要能回滾，設計 Kill-Switch 與 Feature Flag。
6. Prompt 是規格，寫前先想 DoR/DoD。
7. 產出不等於完成，要有測試與驗收機制。
8. 跨人機協作流程要明確，避免責任模糊。
9. 模型會學壞，治理要持續，紀錄版本與權限。
10. 團隊文化重於工具，AI 是放大器，團隊是底座。

小可（點頭）：這還比較像樣。

King（小聲）：第十條我同意。

AI 實習生（困惑）：那我現在是底座？還是放大器？

貝老闆（咳嗽）：呃你是我最棒的實習生，功能型吉祥物！

下一季 OKR v1.0

O1：強化 AI 開發流程自動化與治理

• KR1：導入 Model Registry 並記錄版本變更
• KR2：建立 Prompt Cookbook 與範本系統
• KR3：每次上線自動跑 Regression Test + hallucination 檢查

O2：提升跨部門協作效率與透明度

• KR1：打造可視化任務看板 + 自動生成每日摘要
• KR2：每週一次 Retro，優化流程瓶頸與責任歸屬
• KR3：建立 incident timeline 模板與 response checklist

O3：穩定輸出 MVP 與學習成果

• KR1：至少完成三個可交付 MVP 並追蹤成效指標
• KR2：每週一篇技術/流程反思文章上傳知識庫
• KR3：舉辦兩場內部分享會，AI + 人類搭配實戰分享

📘 概念拆解

📌 策略回顧與 Roadmap 不只是表面功夫

貝老闆這次終於沒有只畫 PPT，而是把過去 30 天踩雷經驗整理成可落地的「人機十誡」。這種反思能力，才是 AI 時代的管理者該具備的能力——不是只靠直覺衝，而是從實驗中萃取原則。

例如他提出的「版本需鎖定」和「要能回滾」，都是從模型更新惹禍中學來的慘痛經驗。這些原則的價值，不在於形式，而在於團隊每天有沒有照這個準則過生活。

如果你是剛入門的新手，可以這樣問 AI：

• 「你可以幫我整理出這段系統該遵守的開發流程與原則嗎？」
• 「我有個流程要用 AI 協助，能幫我設計可觀測與可回滾的做法嗎？」

📌 OKR 不只是寫給投資人看的高空宣言

很多人把 OKR 寫得很夢幻，實際沒人看得懂。但這次貝老闆列的三個 Objective，每個都有對應的工程與團隊行動：自動化、協作效率、MVP 輸出。每個 KR 也都明確對應到了「能否追蹤」與「是否可落地」。

這些關鍵成果（KR）其實也可以交給 AI 協作，像是讓 AI 寫 test case、整理 Retro 會議內容、回報 Incident timeline，都是降低人力成本、強化品質的好方法。

你可以這樣問 AI：

• 「幫我依據這個 OKR 產出具體每週任務分解與優先順序」
• 「幫我根據 Retro 紀錄總結流程瓶頸與優化建議」

Takeaways：未來 3 個月，你可以這樣開始練功

1. 訂出團隊的人機協作「基本守則」，AI 就不會變成背鍋怪獸。
2. 每次用 AI 時，練習補上下文、確認輸出、標記版本、便於回滾。
3. OKR 不是 PowerPoint，而是週週追進度的行動指南。
4. 讓 AI 幫你節省時間，而不是花更多時間救火。

🎯 今日提問：你的團隊有自己的「人機協作十誡」嗎？你最想先導入哪一條？

🌀 Prompt 小作業：
「我希望在團隊內導入 AI 協作流程，請你依據以下原則幫我產出一頁指南：可觀測、版本可追蹤、可回滾、合規。」