02 / AI IDEA SYSTEM
想不到 AI idea？先找生活裡反覆出現的摩擦
好的 AI 產品通常不是從模型能力清單開始，而是從某個人一直等待、複製、搜尋、整理、犯錯或無法決定的瞬間開始。
START WITH FRICTION
AI idea = 摩擦點 × AI 能力 × 明確使用者
如果先問「最新模型能做什麼」，很容易得到一堆有趣但沒有需求的功能。 換一個起點：觀察哪些工作反覆消耗注意力，又有哪些判斷可以被輔助而不是被盲目取代。
OBSERVATION LENS
先找這六種訊號
人們在等資料、核准、回覆或另一個系統。
同一份資訊被反覆複製、改格式、貼到不同工具。
答案存在，但散落在文件、對話與人的記憶裡。
有人每天做大量相似判斷，卻沒有一致標準。
流程靠記憶維持，一忙就會漏掉關鍵步驟。
資訊太多或風險不透明，決策因此停滯。
COPY-READY WORKSHOP
AI idea 發想 Prompt
你是一位重視問題價值與可驗證性的 AI 產品策略師。 我觀察到的摩擦點： 【誰】在【哪個流程】反覆花時間做【什麼事】，目前造成【等待／錯誤／成本／風險】。 請完成： 1. 先重述真正的問題，不要急著提出功能 2. 找出可用的 AI 能力：理解、生成、分類、擷取、預測、代理執行 3. 提出 5 個不同風險等級的解法 4. 每個解法列出：使用者價值、必要資料、最小驗證、主要風險 5. 依「兩週內能否驗證」排序 限制： - 不要把聊天機器人當成預設答案 - 沒有足夠資料時明確標示 - 優先考慮人機協作與可逆操作
ONE COMPLETE EXAMPLE / MATCHCV
從「履歷寫不下去」到一個兩週內能被否證的實驗
求職者有真實經歷，卻花很久猜一份職缺在意什麼，也不知道履歷是否說到重點。
如果先對齊 JD 的能力與證據缺口，而不是直接重寫履歷，使用者會更快產生可信、可編輯的版本。
讓 5 位目標使用者各帶一份 JD 與履歷，完成一次分析；記錄完成時間、保留建議比例與需要人工重寫的部分。
至少 4 人能在 20 分鐘內完成第一版，且保留多數證據對齊建議，不必接受虛構經歷。
若使用者仍得手動重做主要推理、建議經常要求捏造經歷，或沒有比現有 checklist 更快，就停止擴大功能。
IDEA STARTERS
9 個可繼續延伸的 AI 題目
Incident Brief Copilot
把告警、部署與 runbook 整成可查證的事故簡報。
Runbook Gap Detector
從歷史事故找出沒有被文件覆蓋的處置步驟。
Prompt Regression Lab
用固定測試集比較 Prompt 版本的品質退化。
Cost Anomaly Narrator
把雲端費用異常翻成服務、團隊與變更脈絡。
Decision Memory
記錄團隊決策、假設與後來的實際結果。
Meeting Pre-mortem
會議前模擬反方問題，找出提案中最脆弱的假設。
Learning Path Composer
依目標、程度與可投入時間組合個人化練習。
Creative Constraint Mixer
不是隨機點子，而是用限制組合生成可執行創意。
Life Admin Triage
把收件匣、待辦與行事曆整理成今天真正要做的三件事。
FILTER BEFORE BUILDING
用四個問題，淘汰看起來很酷但不值得做的 idea
- Value
解決後，誰的時間、錯誤、成本或風險會明顯下降？
- Data
有足夠且合法可用的資料嗎？輸入品質能被檢查嗎？
- Risk
模型答錯時會發生什麼？操作可逆嗎？需要人類核准嗎？
- Test
能不能在兩週內用真實使用者與一個清楚指標驗證？