模組二|選題與素材庫(Day 6–11) 我做了一條把新聞素材整理成 podcast 講稿的自動化產線,素材庫裡目前有 438 則資料。為了讓每一則都能直接...
模組二|選題與素材庫(Day 6–11) 模組一講產線的形狀,從今天開始進裡面。第一站是最前端:新聞要怎麼存,才能直接拿來口播。 我的答案是一個 438 則...
模組一|為什麼不做全自動(Day 1–5) 模組一的最後一天,來算帳。 前四天講的都是「哪裡不能自動」。今天講反面:能自動的地方,到底省了多少。 這一篇會比...
模組一|為什麼不做全自動(Day 1–5) 昨天講了五道閘門各自想擋什麼。那份 27 行的文件裡,給出的理由只有一句話: 這個流程每一輪都要吃進不可信的外...
模組一|為什麼不做全自動(Day 1–5) 我做一個中文新聞 podcast,上架不到一年、五十集以上,從選題、腳本、剪輯、封面到發布文案,每一步都有 AI...
模組一|為什麼不做全自動(Day 1–5) 昨天說這條產線每一步都有 AI,只有錄音跟發布是我按的。今天把整條線攤開,讓你看清楚那五道閘門實際站在哪裡。 先...
模組一|為什麼不做全自動(Day 1–5) 先給你三個數字,全部是我自己跑指令量出來的: 上架不到一年,五十集以上。 兩個 repo 加起來 1,513 個...
5 年前,當我剛接下 Tech Lead 的重擔時,迎接我的不是可以大展身手的舞台,而是一個深不見底的開發泥沼: 沒有/混亂的版控:程式碼的傳遞,靠的是通訊...
同一篇文章要發布到多個內容平台,真正困難的通常不是「複製貼上」,而是如何讓每個版本符合平台語境,同時保留來源、登入狀態與公開頁證據。 這次以一篇關於迪麗熱巴與法...
My Story|從紙本混亂到線上創新 在實習期間,我被分派負責部門的行政支援工作,其中一項任務是整理同仁的文具申請。過去大家都是用紙本登記,再由我手動彙...
My Story|從紙本混亂到線上創新 在實習期間,我被分派負責部門的行政支援工作,其中一項任務是整理同仁的文具申請。過去大家都是用紙本登記,再由我手動彙...
我第一次讓 AI 幫我寫程式的時候,心情有點複雜。一方面很興奮:「哇!我以後不用 Debug 到三更半夜了!」另一方面又很懷疑:「這 AI 真的懂我想要的功能嗎...
前幾天我們聊的比較多,都是 AI 在寫文案、產出報告上的應用。不過 AI 的價值絕對不只是在文字內容上。 今天我想把焦點放到另一個場景:自動化流程。在我平常用自...
一、前情提要:30 天的旅程走到最後一步 還記得我們這一路走過的流程嗎? ✅ Day15:Make 串接 Gmail,成功收到客戶信 ✅ Day16:Gmai...
一、前情提要:從 Tag 到產品 從 Day27 到 Day28,我們完成了兩個關鍵任務: ✅ Day27:AI 能依照客戶需求,自動對應 Google She...
一、前情提要:從 Gmail 分類到資料維護 昨天的 Day27,我們完成了: ✅ 用 AI 整理 Odoo Tag,建立產品規格字典 ✅ 收到 Gmail 後...
一、前情提要:從 LINE 到 Gmail 的延伸 昨天的 Day26,我們談到為什麼選擇 Make an API Call,而不是直接用現成的 Odoo 模組...
一、前情提要:昨天我們啟動了 AI 的大腦 昨天的 Day25,我們打造了一條真正沉浸式的詢價客服流程: ✅ AI 有記憶 ✅ 會判斷哪些資訊缺少 ✅ 還會主動...
一、前情提要:幫 AI 裝上記憶力 昨天的 Day24,我們完成了一個關鍵性的技術基礎: ✅ 使用 Google Sheets 讓 AI 擁有「記憶力」 ✅ 解...
一、前情提要:從商機到交流感 昨天的 Day23,我們完成了「LINE 詢價 → Odoo CRM 商機」的自動化流程: ✅ 客戶詢價 → AI 整理 → Od...
一、前情提要:從新增公司到提供服務 昨天的 Day22,我們完成了最後一塊拼圖: ✅ AI 幫忙判斷 → 新增公司資料 → 寫入 Odoo → LINE 回覆完...
一、前情提要:從聯絡人到公司 昨天的 Day21,我們完成了 「相同公司 → 新增聯絡人」 的流程: AI 幫我們判斷訊息 → 取得 email → 到 Odo...
一、前情提要:從分類到落地執行 昨天的 Day20,我們已經讓 AI 幫我們判斷客戶訊息的三種情境: 第一次對話 → 引導輸入公司信箱或完整公司資料 相同...
一、前情提要:從「訊息分類」到「理解客戶」 昨天的 Day19,我們已經讓 AI 正式「上工」,不再只是單純回覆訊息,而是能夠幫我們判斷客戶需求(查單據 / 查...
一、前情提要:AI 從「能回覆」到「能判斷」 昨天的 Day18,我們已經把 Gemini 串進 Make,測試過它能夠回訊息。 不過,如果 AI 只是單純「會...
一、前情提要:AI 終於要上線啦! 昨天的 Day17,我們聊了 Prompt 設計的核心:AI 不是在猜答案,而是在執行指令。 昨天講完 Prompt 後,我...
一、前情提要:不是要叫 AI 多厲害,而是你得先會「開口」 昨天的 Day16,我們完成 Gmail 的自動標籤化,正式進入 AI 舞台 的預備動作。 但從這裡...
一、前情提要:串接完成後,下一步就是自動標籤 昨天的 Day15,我們經歷了滿滿的9個步驟,終於把 Make × Gmail 的串接搞定 👏。 這意味著我們已經...
一、使用者情境:另外的戰場_每天 300 封信的痛苦 想像一下,你早上打開 Gmail: 新商機要建立在Odoo CRM Odoo 系統排程報表 Google...
一、前情提要:從單號到明細,互動再升級 在昨天的 Day13,我們已經完成第一個互動功能: 客戶傳「查訂單」 → 系統回傳 quickReply → 客戶點選單...