之前他跟我們分享了很多他和女友一起做的這個案例。這一次他也要延續這個主題，來分享他加入卡柏蒂單位的資訊，然後把組織推進、進化，大幅提升效率。那麼他今天的主題是，把整個公司變成 context。那麼再次給我們的 Jackle 一個掌聲歡迎！

開場：工程師、PM 與我的美妮 Summer

大家好，我是 Jackle，陳泰呈。我想問一下，現場有沒有也是工程師背景的，可以舉一下手嗎？好，那沒有舉手的請幫工程師鼓個掌好不好？這是我的北鼻，Summer。有沒有背景是 PM 的？好，請 PM 幫自己鼓個掌好不好？

創辦台灣狗語：不請第三個人類員工

我們兩個在 2025 年的時候創辦台灣狗語，這是一個寵物訓練的平台。我們是幫助家裡狗狗有困擾的四足爸媽。那時候我就定下一個原則，就是我們的公司不會有第三個人類員工，有什麼問題就衝著我們兩個來。果然問題就來了，我們每天都在上演分手擂台。小團隊的氣氛很重要，輕的話停擺一兩天。

AI 會議主持人：把開會內容變成 context

「這個項目已經完成了，昨天開會之後有發現一些流程沒有適合的地方，無法修改。」「好的，謝謝大家的分享，那我們就繼續往下進行。導演，接下來請你分享一下 1 號線上直播講座目前的進展如何呢？」「沒有問題，今天晚上 8 點開始直播。」「導演，謝謝導演的更新，那我們就繼續往下進行。」

要做到這件事情，其實技術上沒有太大的困難，確認 GPT 語音模式就可以。重點，你要讓 AI 知道你們要開會的內容，跟接下來要做的事情。

加入卡柏蒂：把整間公司變成 context

從 AI 會議主持人開始，今天我分享的案例都跟 context 有關。今年 3 月我加入卡柏蒂，卡柏蒂是賣喜餅、彌月跟年節禮盒的，算是烘焙產業，我們有自己的工廠，研發、生產、銷售一條龍，所以你可以把它想成是傳產製造業。我們想要導入 AI。如果我的目的就是要把整間公司所有大大小小的資訊，都當成 context 收集起來的話——從台灣狗語到卡柏蒂，差別我發現其實它的核心概念跟項目都差不多。

記錄音，記錄給 AI 整理。台灣狗語有 Skill，開完會後就把錄音檔丟進去，自動轉成逐字稿，逐字稿會寫回會議記錄。開發台灣狗語網站，有些訓練師和事主的流程需要確認，理想上是 Summer 跟訓練師討論好規格給我，我把它實現。更好的話，我直接把規格丟給 AI，我只要去 review，AI 幫我把它做完。現實總是殘酷的，還沒有 AI 以前，這張圖可能是工程師的日常。現在我跟 Summer 直接開會，我們就說清楚，然後我們就在會議上把規格都講明白，所以開完會這個服務流程就出來了。

讓 AI 讀流程需求，轉成軟體開發規格，管它是 SDDI、SDD 之類的，就可以節省開發溝通成本，加速產品開發。

會議記錄系統「無為」：把全公司的 context 收好收滿

但卡柏蒂怎麼做？我有用 Skill 做會議記錄，但卡柏蒂的人很多，有門市人員、業務、客服、研發的烘焙師傅，你要叫他們去用 Skill 去做會議記錄，我看我八成是收不到會議記錄的。所以我開發一個系統給大家用，叫做無為。無為的目的就是把全公司的 context 收好收滿。

我們今天公司開了 16 場會，然後每一個會議他都可以點進去看，一看他就很清楚地知道大家有沒有在他的想法上面。

如果你也有讓 AI 幫你產生過會議紀錄——剛剛 Office Hour 有人來問我——那你可能遇過以下劇本：就是你每次用那個 AI 軟體，或是 Claude 啊、或什麼 XXX 之類的，你就產生了會議紀錄嘛，然後你每次開會產生會議紀錄，你就覺得好爽喔，然後你就一直用，但是你不會再回去看它。

所以無為做了很多優化去讓會議紀錄可以更正確，像與會者的標注、會議紀錄的簽核、逐字稿的詞庫、內部跟外部人員的名單、相關專案跟相關任務的註記。我們就持續去追求讓會議紀錄可以百分之百正確，對後續的應用才不會擔心產生更多的幻覺。

PDCA 永動機與無為 dashboard

好，那這麼嚴格的會議紀錄可以幹嘛？我去年忘年會的時候，我就跟北鼻一起去分享我們台灣狗語的會議記錄，然後沉澱，然後到知識庫。PDCA 永動機，沒看過的可以去看回放。簡單說就是把會議記錄提取出我要做的任務。

但那個時候台灣狗語是用 Cursor 去跑這個流程的，因為只有我在操作，所以我就把這個流程封裝成一個無為的功能。所以大家只要開完會，AI 就會幫大家把那個任務建起來。所以會議記錄要很正確，不然那個任務就會寫錯、會發錯人，或是寫錯內容，那這樣就不好用了，不好用大家就不用了。

所以一開始，就算我這個很嚴格、沒有寫錯內容，一開始大家使用率也不高，然後我很難過。

然後我就發現，因為我很難過，然後我就跟我的北鼻說。然後我發現我北鼻是個天才，他每天就叫他的 AI 產生當天任務的 dashboard，然後就按表操課。這樣台灣狗語推進新產品的速度，會比以前還好。我想說好，那我也一樣做個 dashboard。所以我就做一個無為的 dashboard 給大家用。

首先要有儀式感，先看一段心靈雞湯啟動你的一天之後，無為會根據你今天的行事曆，跟所有待辦任務的 deadline，還有相關的會議紀錄，給你建議你今天要做的事情。然後另外旁邊有一個全公司的動態，做法有日、周、月的方式可以看公司的 recall。所以就有一種一目了然、是在衝三小的感覺。

無為而治的第一個 moment

這個 dashboard 功能是我第一個無為而治的 moment。

會議衝突偵測

會議記錄還有另外一個應用。我們之前有遇到一個問題，就是要上市新品。

那時候在研發的時候就遇到一個問題，商品部門他們就開會、就討論，然後就決定要延後新品上市的時程，但是沒有人去通知行銷部。所以行銷部就按照原定排好的時程，廣告素材、活動檔期這樣排。通常什麼時候會爆掉？就是時間快到的時候，然後突然間就爆炸。但是現在呢，無為就會告訴你說，你這次會議的決議跟其他的會議有衝突，你要不要去看一下。這是亨利傳給我的截圖，你看老闆半夜 12 點還在那邊看大家的會議記錄，你就知道他已經上癮了。

結構化數據與「大掌櫃」系統

再來第二個是結構化資料，像是訂單、廣告數據、行銷數據、data 數據，這些數據類型的資料，應該要把它梳理成 AI 好閱讀的結構。

台灣狗語本質上它就是電商，所以絕大部分的數據都已經在資料庫裡面，所以我可以很簡單地做個 tool，就可以讓 agent 去讀取這些資料庫裡面的資料，他就可以去做分析了。

Excel 表單的痛點

卡柏蒂有很多手工活，這是他們業務部門在用的 Excel 表單，大概有 25 個業務共同在使用這份表單。

他們只要一個人填錯，其他 24 個人全部就跳起來，就有人說剛剛那個數字是誰按的，我把它標成黃色，其他 24 個人就要去看那個黃色的字，他剛按的。你可以看一下這個表單有多長，最大的問題就是這個表單違反人性。我覺得我光是要學會怎麼操作這個表單，我不知道要花多久，而且我可能永遠都學不會，我可能會一直填錯。然後客人來電，他要查個資料，幾千筆的資料，我可能光打開這個 Excel 就要十秒，還要在那二十幾個欄位裡面找到我要的東西。所以這個東西它不符合人類使用，但是它是一個寶藏，它有大量的 context，其實可以為 AI 去做分析的。

所以我又開發了第二個系統，叫做大掌櫃。

它負責收集行銷廣告數據、業務訂單的管理，還有客戶關係的記錄。未來它還會負責去做門市的 POS、工廠的 ERP，相關數據類型的記錄。

目標我就是要把所有的數據資料都統一收在大掌櫃裡面。大掌櫃對營業單位來說，它就優化了剛剛說的那些問題，所以就不會有 Excel 的問題了。

中秋省下 50 萬與行銷表單

去年中秋節——現在差不多是今年中秋節的檔期——去年中秋節檔期的時候，因為要聯絡的客戶跟客服電話太多，效率又不夠好，所以請了很多 PT 來接電話、打電話，去年花了 50 萬，今年有大掌櫃就省下了。行銷部門以往是用 SurveyCake 或 Google 表單去蒐集潛在客戶的名單，有個痛點是因為它是用嵌入的 iframe，所以沒辦法做 Meta 或是 UTM 的追蹤。現在表單就是由大掌櫃去建立的，所以我可以從漏斗的上游就達到數據自主。表單我也可以把它做得美美的，我愛怎樣就可以怎樣。

外部溝通的 context：視訊諮詢簡報與評分機制

有了結構化的數據資料之後，外部溝通產生的 context，對企業來說我覺得也是超級有價值。

台灣狗語在這件事情上有遇到過一個問題。台灣狗語的服務流程是這樣：有一個人他的狗會亂尿尿，他就上網 google 狗狗亂尿尿，然後他就看到台灣狗語的廣告，接著他就花 1929 去做視訊諮詢。聽完老師說明，他如果很滿意，他就會購課，所以我有兩層轉換。

簡單來說，視訊諮詢就是訓練師它銷售的場景。事實是訓練師的轉換率有的有 70%，有的只有 20%。

他會根據客人的資料，自己就做一份簡報。然後我就把過去所有那些成功有轉單的視訊諮詢，我就丟給 AI 去做分析，然後就分析出一個框架，然後我就把這個框架拿來生成視訊諮詢的簡報。

所以這 30 分鐘，訓練師就拿這個簡報，他就先自我介紹，然後確定這個狗狗的問題是什麼，從狗狗的品種跟習性去跟飼主爸媽解釋，提出一個訓練計畫和其他的說明。

這個框架完成之後，AI 就把這個簡報做好丟給訓練師，訓練師也樂得輕鬆，因為他現在有現成的簡報可以用。

但是事情也沒那麼簡單，因為不是所有的訓練師都願意去配合的，所以我給他簡報他也不一定會用。所以我在視訊諮詢結束之後，我就再傳一個訊息給這個訓練師，告訴他，剛剛這個視訊諮詢 100 分裡面，你 75 分啦，然後附上說明。因為這個框架嘛，我有給訓練師簡報，所以我只要把剛剛他們視訊的那個錄影轉成逐字稿，然後我就可以讓 AI 去判斷、去比對，根據他剛剛視訊的過程有沒有符合這個簡報的框架，他能不能夠乖乖地照這個去講，然後就可以叫 AI 幫我給我一個分數，然後給我一個理由。這樣一來訓練師就會知道，第一個是他知道我們有在看，所以他就不會亂講，再來呢，他使用簡報的意願率會比較高。

人都是追求分數的，你只要給他打一個分數，然後告訴他哪裡可以做得更好，他下次就會努力地去調整。這個方式，只要訓練師他使用簡報去做諮詢，不知不覺他就 follow 了這個成功的模式，他就成為 Top Sales。

卡柏蒂的通話記錄與撥號殺手功能

但卡柏蒂有一樣的場景，差別是卡柏蒂的業務是專業的，難的是在收集客戶的需求，讓業務在一通電話裡面問到他應該要知道的，然後在電話結束之後，即時把重要的資訊跟想法記錄下來。

大掌櫃還有一個重要的任務，就是收集業務跟客戶的通話。我幫大掌櫃做了一個通話記錄功能，它會把卡柏蒂的所有電話都記錄下來，不是只有電話號碼，是所有通話的內容，然後用 AI 去分析這通電話的目的跟摘要。

有沒有，是不是又跟會議記錄很像？這個就是篩選出來的客訴的通話記錄，像是這樣的資訊，不管是對客服的主管還是 AI 去做分析，都會很有價值。

Demo：客人打電話進來，這個就彈出個視窗，只要點下去，馬上就會跳到客戶的資料頁面。你知道這個功能，客戶看到會怎樣嗎？直接哭了。再來是撥電話，系統幫你打電話，可以省下撥錯號碼的尷尬。它有一個殺手功能，我們來看一下。「我這邊是卡柏蒂，我是那個 Pora 鄭小姐。」「你現在方便嗎？好，那我這邊跟你約明天方便聯繫嗎？」「好，那我明天上午就電給你囉，謝謝。」「好，掰掰。」

一樣，業務在通話的過程中，雖然我們會有逐字稿可以記錄下來，但是其實有很多是要閱讀空氣的喔，這件事情目前 AI 還辦不到。

LINE 群組的 context：無為書記官

LINE 裡面有多少是跟公司有關的對話？有一堆是跟同事之間的討論，還有一堆群組，有內部部門的、有專案的、還有跟外部廠商的，他們也是有大量的 context 在裡面。

我有一個困擾，就是 LINE 的群組裡面，我要找一個對話記錄，有夠難找，不然就是有一堆人 at 我，然後那 at 我的我還沒有回完，又有一個新的 at 又出來了。所以我要把它當成很像在打字進行的會議。

無為有個 Line OA，我就把 Line 裡面的討論對話當成會議紀錄的延伸。無為的 Line OA 就像書記官，他就默默地幫我做會議紀錄，尤其是跟外部人員的溝通都是用 Line。本來是因為公司群組有太多人跟我許願，所以我要整理大家的願望清單，所以我做的這個功能其實是給我自己用的，大家看了就很想要，就把這個功能 release 給大家。結果現在無為被加到的群組有 52 個，沒有做之前我不知道 LINE 的 context 被我低估這麼多。

總結：無為是大腦，大掌櫃是手腳

以上這些就是我目前整理收集的 context，讓各個系統去收集完整的 context，這樣子的 AI 系統可以做到以前很難辦到的事情。無為就像大腦，大掌櫃就是手腳，兩個系統都有用 AI，但目的不同：無為是幫助夥伴去分析、去思考，大掌櫃可以靠 AI 去增加大家的工作效率。

我覺得我已經沒救了啦，我滿腦子都想要把 context，把卡柏蒂都變 context，讓我沉浸在這個 context 的大海裡面喔。

秘密武器：中秋兵推與按表操課

接下來我要講卡柏蒂現在的秘密武器。中秋節送禮是卡柏蒂其中一個很重要的戰場，從現在開始一路到九月中秋節，全部訂單都插進來，業務它會火力全開，所以訂單會一直一直一直進來，但不能馬上做嘛，因為沒有人想要在七月、八月就收到中秋節的禮盒。所以呢，我們會持續地接單，最後工廠在八月才會瘋狂地生產，最後在九月就累死黑貓。

所以在這段時間內，各個部門的人會發生什麼事？行銷要根據訂單去調整廣告預算，業務要根據訂單去調整銷售策略，工廠要看訂單安排生產排程，採購要決定買多少料——買太多變庫存，買太少工廠不夠做——要是能夠知道即時的訂單狀況，他還可以去大量採購，去壓低他的成本。客服最累，越是要到中秋節那天，越多客人要跑來給你臨時追加，所以客服要能馬上知道還有沒有貨可以出。

所以以上這些工作以前怎麼應付？人不夠就加更多人。現在有 AI 幫忙，我可以先模擬最好的狀況跟最爛的狀況：如果賣得太好，我的原物料還買得到嗎？工廠做得出來嗎？組裝線出得了貨嗎？如果賣不好，我要不要喊停？倉庫庫存的保存期限會不會過期？AI 就是時間保時捷，我可以像奇異博士一樣看完所有劇本，幫我想到很多大家都沒有想到的。比如中秋節是九月嘛，但七、八月是颱風旺季，如果颱風來、貨進不來怎麼辦？這是 AI 問我的，我也不知道。

然後我就把那個劇本收起來，我就召開部門中秋戰前會議，把所有部門主管都找來，我就說發生這個狀況，你要怎麼處理，然後就開會嘛，無為就幫我做會議記錄啊，然後就整理給我。所以我們就把這些所有的事情，對應到大掌櫃的數據去 mapping 起來，然後把這些規則都寫進系統了，它就變成一張兵推表。所以到時候就怎樣？按表操課，不管發生什麼事，我們早就料到了，所以打開錦囊照做就好。這就是我們的秘密武器。

無為是保底地板，也是無為而治

我在卡柏蒂觀察到一個現象：透過無為，我不斷推出新功能，不管是主動還是被動，大家都會去移動。這個積極程度堪稱商鞅變法。無為成為了卡柏蒂的保底地板，改變了大家的工作方式，才有機會把公司的天花板再推上去。無為的「無」不是不做事，是讓事情用它該有的方式自然地發生，這就是我對組織跟 AI 協作的想像。

成本與技術紅利期

最後我講一個很現實的事情，就是成本。因為 context 是我自己的東西，所以我沒有被綁在任何的服務商上面，所以我可以隨時替換背後的模型。昨天年會的講者寶哥跟海總理也有提到模型成本的優化。接下來我覺得模型成本比較低，你以為是一種優勢，所以如果要擴大你成本的優勢，你現在就應該要開始。

這是過去 30 天我用 AI 訂閱使用的 token 數量的統計，如果是打 API 費用的話，大概是 4 萬 5 美金，換算台幣大概是 145 萬，但是我只花三萬六。我目前有六個 Claude 跟 Codex 的訂閱帳號，這大概是四十倍的補貼啊，所以你越早投入呢，你的補貼享受的就越多，就跟之前臉書紅利期一樣。這在座應該不少人 lost 掉臉書紅利期了嘛，技術紅利期這個關鍵字，現在就是 AI 的紅利期，但是這個紅利期可能更短。如果說你想要導入 AI 的話，那你就一定會經過一段燒 token 試錯的過程，那你越晚做，你的補貼值會越少，試錯的成本就會越高。

結語：種樹最好的時間是現在

種一棵樹最好的時間是十年前，第二好的時間是現在。以上就是我在卡柏蒂第三個月試用期的成果，謝謝大家。