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2025 iThome 鐵人賽
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生成式 AI

生成式 AI 生產力挑戰:30 天從需求打造工作凱瑞工具 系列

上班族往往有許多讓工作更簡單的想法,但需求與技術之間存在巨大鴻溝。工程師懂程式,卻未必懂痛點;同仁有需求,卻難以歸納表達。為了縮短這個 Gap,我希望透過良好的訪談架構與需求歸納方法,搭配生成式 AI ,提供上班族一套能自主找出痛點、轉化為解法的「釣竿」,讓科技真正貼近工作場景,而不再只是冷冰冰的工具。

參賽天數 24 天 | 共 24 篇文章 | 0 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 1

[01] 再次挑戰鐵人賽

前言 分享去年參加鐵人賽的量化數據、頒獎典禮以及今年對我自己的期望 內文 去年鐵人賽的量化資料分享與簡易分析 漣漪與回饋是證實我的想法的最好依據 去年是...

2025-09-15 ‧ 由 polartsai 分享
DAY 2

[02] 今年的著重點:聚焦在需求、PRD(需求說明書)

若結合我在公司的工作心得,一般上班族,一定、絕對有很多想法,很多希望工作可以變得更簡單更省時的想法,但常常是卡在,要嘛無法好好把需求說出來,條列出有價值的資訊;...

2025-09-16 ‧ 由 polartsai 分享
DAY 3

[03] 為什麼著重在需求聚焦及其重要性

前言 上一篇提到,我期望提供良好的需求訪談架構、好的 PRD(產品需求文件),讓一般上班族也能搭配生成式 AI 動手做出工具,本篇將與大家分享更細節想法 內文...

2025-09-17 ‧ 由 polartsai 分享
DAY 4

[04] 把需求寫清楚的第一步 - 一個給上班族的輕量指南

前言 上一篇跟各位很粗略分享了 PRD 的概念,本篇與大家說明在這次鐵人賽,我們會應用 PRD 概念做到什麼階段以及所扮演角色 內文 如同上一篇提到的,PR...

2025-09-18 ‧ 由 polartsai 分享
DAY 5

[05] 訪談過程:從排班案例看需求歸納

前言 如果你曾經在餐飲業或零售業工作過,一定知道「排班」這件事有多讓人頭大。要顧及法規、滿足營運需求,還要兼顧同事的請假、突發狀況,排班的人往往就像在玩一場複...

2025-09-19 ‧ 由 polartsai 分享
DAY 6

[06] 訪談過程:從排班案例看需求範圍與其邏輯規則

需求範圍與限制條件 這邊我理解為專案範圍以及排班本身的限制條件,水獺所負責班表只需要處理該店鋪外場人員的班表。至於限制條件,則是要思考如何將水獺寫入外部人事系統...

2025-09-20 ‧ 由 polartsai 分享
DAY 7

[07] 訪談過程 - 主要使用角色盤點

前言 在第二部分,則進入到盤點需求所牽涉的角色,這將攸關找到利害關係人與命題的關係,也會影響後續開發的方向 內文 在水獺所待的餐飲業外場,排班會攸關到以下幾...

2025-09-21 ‧ 由 polartsai 分享
DAY 8

[08] 訪談過程 - 流程分解

前言 盤點好痛點、期望、角色後,就能接著將工作情境梳理成流程,讓相關角色所影響的流程都能考量到,避免關鍵資訊遺漏,例如每個角色在各個環節所扮演的角色為何?資訊...

2025-09-22 ‧ 由 polartsai 分享
DAY 9

[09] 訪談過程 - 工具對應

在水獺朋友的對話過程,我取得了以下關於現成資料庫、存放位置以及與外包打卡系統整合的需求。 現階段水獺所待店鋪是採雙軌並行,一開始先透過繪製一個月的紙本與同事確認...

2025-09-23 ‧ 由 polartsai 分享
DAY 10

[10] 訪談過程 - 驗收標準

前言 前面我們已經利用 4 篇篇幅聚焦在需求整理,本篇將探討如何「驗證工具可用性」,如何確認開發出來的工具是好用的? 內文 在與身為排班負責人的水獺不斷訪談...

2025-09-24 ‧ 由 polartsai 分享