Yan.
Systems / Operations / AI

把複雜流程,變成會自己往前走的系統。

我從現場問題出發,重新整理流程、資料、權責與回饋,再決定哪些部分值得交給 AI 與系統。 這裡記錄的不是軟體功能,而是事情怎麼被重新組織、最後怎麼自己往前走。

observe → structure → automate → feedbackhuman direction, system execution
01 / PROBLEM FIRST先處理真正的耗損

不是先找 AI 能做什麼,而是先找哪裡正在浪費人的注意力。

02 / INVISIBLE SYSTEM讓系統退到背景

正常流程自己跑,使用者不需要一直操作另一套「新工具」。

03 / EXCEPTIONS SURFACE只把例外送到人面前

人保留判斷與責任,機器負責搬運、追蹤、規則化判定與可重複執行。

System stream

看資料怎麼流,
比看功能列表更有意思。

這裡不是只有三個精選案例。每個新系統都會沿著同一條流繼續往下長,並保留自己的資料流、節點與回饋。

01 / LEARNING INFRASTRUCTURE

Learning Hub

把 SOP、情境演練、OJT 與能力資料接在一起,讓訓練不再是一堆散落的教材與表格。

入口
LINE
對象
第一線同仁 / 幹部
核心
內容 → 練習 → 考核
回饋
能力資料持續回寫
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02 / OPERATIONS INTELLIGENCE

Complaint Intelligence

問卷與客訴進站後自動整理、判讀與分流,再流向 LINE 處置與營運戰情室;結果回來後,系統繼續累積脈絡。

輸入
問卷 / Excel
判斷
AI + 人工確認
核心
語意判讀與路由
輸出
LINE / BI
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03 / MENU / PROCUREMENT INTELLIGENCE

Menu Economics

從套餐經濟性往外展開,把銷售、BOM、財務、供應商報價,以及詢價、比價、議價與採購決策接成同一個回饋網路。

起點
套餐經濟性
資料
銷售 / BOM / 價格 / 財務
決策
詢 → 比 → 議 → 人
回流
成交事實 → 成本模型
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04 / DELIVERY SYSTEM

Agent Team Workflow

把 Opus、Gemini、Luna、DeepSeek 放進不同工作節點,讓需求整理、架構拆單、施工、驗證與 review 自己接力往前。

架構 / Review
Opus
整理 / 輕任務
Gemini / Luna
施工
DeepSeek
閉環
Build → verify → review
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05 / REQUIREMENT INTAKE

Wish Pool

把一句模糊的「我想要這個」先接住,保留原意、追問、收斂,再讓需求者自己確認;確定需求後才交給 Owner 與 Agent Team。

入口
LINE / Human intent
判斷
Requester / Owner
核心
Capture → clarify
出口
Confirmed requirement
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Build notes

最近在做什麼

全部紀錄 →

餐廳真正難算的不是成本,是「這個價格到底算不算數」

我本來只想知道一道套餐到底賺多少,做到後來才發現:真正該解的不是一張成本表,而是從價格事實、供應商報價,到詢價、比價、議價與採購決策的整條鏈。

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不是每個願望都要立刻實現,但每個願望都不該消失:我做了一個會接住需求的許願池

同仁從 LINE 丟進來的需求,常常不是完整規格,而只是一句模糊的「我想要這個」。許願池先把原意接住,再陪他把需求收斂清楚,之後才交給 Owner 判斷、AI 施工與雙方驗收。

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讓每一間門市,都被一個看不見的系統好好照顧

這張未來藍圖想藏起來的,不是人,而是那些原本要靠人記住、反覆計算、四處追問的瑣事。

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客訴貼完圖沒人回、十筆只追到一筆:我把每天千份問卷變成追得回的系統

每天千份客訴問卷,人工篩、截圖貼群組,十筆追到一筆就算賺到。直到老闆一句「為什麼同樣的事一直發生」,我才發現:訊息滿天飛,但它沒有家。

↗

不是讓 AI 看起來很厲害。
是讓系統真的少需要人。

我在意的不是多一個介面、多一個 chatbot,而是原本必須靠人記得、轉貼、追問、彙整的事情, 最後能不能安靜地自己完成。需要人的地方,才浮上來。