WHO / WHEN / WHAT
先確認這是不是現在該做的事。
企業最有價值的經驗，往往從來沒有被寫下來。報價怎麼抓、客訴怎麼撫、什麼狀況要往上呈報，這些判斷邏輯只存在當事人的直覺（只有老員工才知道的眉角）裡。一旦這個人離開，經驗就跟著消失，新人只能重新摸索。
- 誰 / WHO
- 高度依賴少數資深員工或老闆本人經驗的企業
- 何時 / WHEN
- 關鍵經驗仍只存在少數人的記憶裡，或離職、退休後可能無法傳承。
- 先做什麼 / WHAT
- AI 工作系統的知識源頭：把老闆腦袋裡的眉角整理出來，將個人經驗轉化為組織資產
常見的適用情況
- 高度依賴少數資深員工或老闆本人經驗的企業
- 擔心關鍵人員離職、退休後經驗無法傳承的企業
- 想建置讓 AI 照店裡規矩回答的資料或 AI 小幫手，但發現自己其實沒有可用資料的企業
SCOPE
這項能力如何協助
實際交付依資料、權限、整合與驗收範圍確認；以下用來理解工作內容，不是固定套裝或已完成成果。
- 01
透過訪談、實際案例回顧與流程拆解，協助企業把核心人物的經驗轉換成文字化、有結構的內容，包含判斷依據、例外狀況處理方式與常見情境的應對邏輯，作為公司可長期保留與使用的資產。
- 02
這是整套 AI 工作系統的第一站，整理出來的內容，會直接成為建置 AI 知識庫的原始資料來源。
HUMAN IN THE LOOP
AI 協助工作，人負責確認。
核心人員透過訪談、案例回顧與情境提問說明實際判斷；整理工作協助把直覺轉成可描述內容，最後仍需由熟悉工作的人核對。
METHOD / PROCESS
把責任、交接與驗收接成一條線。
這項能力沿用木塑的導入與驗收方法；每一步都要依實際資料、權限、負責人與工作情境確認。
- 01
界定一項工作
確認現在怎麼做、哪裡反覆卡住，以及誰會使用結果。
- 02
核對資料與權限
盤點可用來源、敏感資料、查看權限與負責維護的人。
- 03
建立可審核流程
讓 AI 協助整理或提出草稿，把核准、例外與接手留給對的人。
- 04
用真實情境驗收
逐項確認輸入、輸出、人工接手、回讀與未解邊界，再安排維護。
ACCEPTANCE
怎樣才算完成，先寫在前面。
測試方法、部署紀錄與實際通過證據分開記錄；未解項目維持未解。
- 輸入資料、適用範圍與查看權限符合開始前的約定。
- AI 協助範圍、真人確認與例外接手能在真實工作情境中被核對。
- 輸出能對應原始資料；未知、缺漏與未解項目不被包裝成確定答案。
- 實際通過證據與待處理項目分開記錄，再確認維護責任。
FAQ
開始前常見問題
整理工作眉角需要員工配合很多時間嗎？
會需要核心人員投入一定的訪談時間，實際時數依眉角複雜度而定，會在前期評估時一併討論，盡量降低對日常營運的影響。
整理出來的內容會是什麼形式？
以文字為主，依實際情況整理成易於後續查詢與引用的格式，作為資料庫建置的基礎資料。
如果核心人員不擅長表達自己的經驗，怎麼辦？
這是常見的狀況。我們會透過實際案例回顧、情境提問等方式，協助當事人把直覺反應轉換成可描述的判斷邏輯，而不是要求對方自己寫出完整文件。
眉角整理完成後，一定要接著建置讓 AI 照店裡規矩回答的系統嗎？
不一定，整理好的資料企業可以自行保存運用。但若希望這些知識能被 AI 系統查詢與應用，建議銜接下一階段服務。