13:06，第一個站上來的，是公司年資最長的人——QA 工讀生十二年，一路做到帶 QA 團隊。
我不是學會 AI 的工程師——
我是在 AI 裡長大的工程師。
他把人生五階段攤開講，但這不是履歷，是一份「AI 在每一階段如何改寫他」的觀察報告。他列了四種能力——執行力可以外包給 AI，但判斷力、整合力、說服力不行：你要去哪裡、為什麼去、過程中經過哪幾站，AI 不替你想。
他用一個比喻收束全場：AI 像每個人手上多了一台頂級相機。攝影師不會被相機取代，他會變得更專業——因為判斷光線、構圖、敘事的能力，反而被放大了。尾段他現場 demo 了一個自製工具：客戶郵件進來、AI 解析、自動建單、推薦團隊、標示嚴重性、寫入摘要——90 秒走完全程。一個 PM 主管，現場寫了一個 RD 工具。
攝影師不會被相機取代——他會變得更專業。
13:38，兩個四月新進的人接著上台。一個學 Vue 卻面對 Angular，一個從電路板廠來面對規格核對。
以前用大腦思考；
AI 時代是把大腦外包——但你要懂目的地。
Tom 原本只會 Vue，進來面對 Angular，光讀懂架構要兩天——AI 把這段砍到半小時：架構翻譯、Figma MCP 切板 1 小時 0→100、RWD 三版型初稿、輔助除錯、學習筆記。切板從 3-4 小時壓進 1 小時。
葉俞宏的背景更跳躍：電路板廠設備工程師十年，機器停擺每一秒都是損失。她把每天的痛點封裝成三個 Skill——自動建單、Test 導頁、Fix 修復，把規格核對從 120 分鐘壓到 15-30 分鐘。她立下一條紀律：個人化的帳密習慣放 Memory，流程 SOP 放 Skill——後者才能分享給別人。
個人化放 Memory，流程 SOP 放 Skill——後者才能分享給別人。
14:00，入職第三天的設計師上台。他分享的不是工作，是他用 AI 蓋的一座小島。
情緒有太多組合，沒辦法人工分類——
這正是 AI 最擅長的地方。
工業設計 → UI/UX → 產品設計，跨過影音、遊戲、電商三個產業，讓他習慣用「逆向工程」看待產品。他帶來的不是任何案件，是個人作品「島嶼」——一座源自榮格「積極想像」的 AI 心理探索遊戲。
使用者選擇情緒後，AI 即時生成一隻獨一無二的情緒生物，住進一座運算內在狀態的沙盤；每隻生物的語氣由角色化 prompt skill 決定，回話模式按真實心理諮商規範設計——不急著給答案，先聆聽。AI 模型只是執行器，設計者的判斷力，寫在 prompt 的字句裡。
為自己做的東西，往往才是真正的設計。
14:30，去年那個做出早會看板的 Sean 又站上來——那個看板至今跑過 730 場早會。今年他宣告 Round Two。
Skill 是老師傅的食譜——
把資深廚師腦袋裡的天平，留存給菜鳥廚師。
一年前他帶三個人做出內部早會看板，每天 13 個 RD、45 分鐘對焦，累積 730 場。今年的主題是 Skill 化：把 CMS 的切版、套版、納版分別封裝成 Skill——切版 3-4hr→5min、套版 9-18hr→50min（24 個主題版一次跑完）、納版 4hr→10min。一個官網改版案晚了八天才開工，他的團隊用 23 天追完原訂 31 天的進度，還預跑了下一階段——內部第一次出現「切版超前」的紀錄。
Aaron 在他之後接話，不點評技術、點評演繹：「我們太專注在 AI 身上，忘了介紹自己。」他丟下三個詞——題感、聽感、品味——成為整本年刊的暗線。
AI 時代五秒就調完了——重點是你怎麼 measure 一場 show：題感、聽感、品味。
14:51，半年的轉職後端上台。她的第一個任務是搬 30 篇官網文章——她沒讓 AI 做一次，她讓 AI 之後都做對。
自動化最有價值的——
不是幫你做一次，而是讓你之後都可以做對。
第一件事是把 30 篇官網文章手動上稿，一篇 3 小時、20-30 次來回。三階段演化：全人工 → 小工具（人工反而變 60%）→ 把累積的十幾篇經驗寫成一個 Skill，AI 拿著 Skill 跑 10 步驟標準化流程，人工降到 10%、每篇 5 分鐘。
現在她開發 Garden CMS 後端，每個新功能都讓 AI 先爬一次、寫成 Skill；儀珊拿著她寫的 Skill，兩三天就能做出基本管理功能。這就是複利——每一次犯錯都被整理成流程，每個新人都從前一個人的 Skill 之上起步。
真正有效的不是工具給的指令——而是我們把經驗寫成一套標準化。
15:02，SRS 守門員上台。他曾列了 10 條撰寫規則，同仁完美規避了 10 條——Aaron 當年罵：「你們的 SA 是精神分裂嗎？」
規則才能量化——
量化才能自動化。
他講的是過去兩週用 AI 把 SRS 撰寫流程徹底自動化的故事。100 多頁、動輒 200-300 頁的金融規格，以前一個人要寫一個月。三階段：純人工 → 小工具 → 完整七步工作流（Figma → Codex MCP 解析 → Skill 規範化成 JSON → 自製 HTML 編輯器框選修改 → AI 補述潤飾寫回 JSON → 一鍵產出 PPT 對位現行交付）。
現場 Live Demo：點一個按鈕，AI 0.5 秒補上行為說明、標示「請 SA Approve」，SA 核可後寫回單一資料來源，再一鍵輸出 PPT。他秀出帳單——整整兩週測試，API 成本不到 NT$1,518。
100 頁全部丟給 AI，API 成本 NT$10，人力節省 NT$15,288。
SRS、SDD、CMS、操作手冊——我們不是在做一份份文件，我們是在解一個問題。
我們不是一間很會寫 SRS 的公司，也不是很會寫 SDD 的公司——我們是一間，想做到 SSOT 的公司。客戶不需要更多文件，他們需要一份能對的事實。
SRS 改了，SDD、操作手冊、CMS、工單、會議紀錄，每一處都要改，每一處都是災難；但只要有一份事實，AI 就能穩定地往各處派發。SSOT 不是工程概念，是商業策略——而且全球的人現在都有這個災難，這是商業外溢的市場。
16:10，一個在台中的後端，一個從前端跨到後端的設計者——AI 把跨地理與跨角色，壓成同一條工作流。
我從未接觸過後端——
但透過 Lily 寫的 Skill，我兩三天就能做出基本的管理功能。
崴智在台中，CS 系統開發長期靠人工，複雜需求過去只能靠資深同事的記憶。他現在用 AI 做四件事——需求規範化、大型表單批量產出、資料對應自動化、自動測試，一個原本兩週的功能幾天收尾，而且台中、台北用同一條 workflow。
儀珊原本是前端，AI 把後端的知識盲區變成跨界練習——她拿著 Lily 寫的 Skill，在 Garden CMS 後端做基本管理功能。跨地理、跨角色，被壓成同一條工作流。
跨地理、跨角色——AI 壓成同一條工作流。
16:26，一小時的最後一個分享。Howard 下定決心，把 CMS 的所有東西，攤給 AI 看一次。
就是把核心所有東西攤給 AI 看——
那就是 SSOT。
他把一年的 AI 投入分成三層：個人層（降低使用摩擦——iOS app、CLI、TUI、跨 session 共享）、平台層（ToolHub 從 2 欄升級 4 欄、140+ 工具、Agent Skill 自動上架）、Agent 層（龍蝦 → OpenClaw → Hermes，自我迭代的個人 Agent）。他形容 OpenClaw 像手排車、Hermes 是會自己迭代的自動駕駛。
故事弧從一通電話開始——某金控銀行要 demo、CMS 所有功能要整合一次。以前這種整合要拉熟悉每個坑的資深工程師；這次他把所有資訊攤給 AI 看：新登入頁、多網站管理、AI 卷文案、編輯器內擴寫濃縮潤稿翻譯，模型在背景跑、使用者只看見結果。九場分享，最後收束在同一個詞。
OpenClaw 像手排車——Hermes 是會自己迭代的自動駕駛。
我們不再數工具。
我們數真相。
THE YEAR WE STOPPED
COUNTING TOOLS,
AND STARTED COUNTING TRUTH.
九場分享 · 九個視角 · 同一個句號 | 2026.04.30
彭翔 · Tom · 葉俞宏 · ZC · Sean · Lily · Author 亞瑟 · Aaron · 張崴智 · 陳儀珊 · Howard
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