作者: 玖駿資訊股份有限公司

  • Vibe Coding 在 2025：定義、適用情境與落地建議

    Vibe Coding 在 2025：定義、適用情境與落地建議

    什麼是 Vibe Coding

    在軟體開發的世界裡，「程式碼」曾經是人類與機器之間最直接的溝通語言。
    然而到了 2025 年，我們正見證一種全新的開發思維──Vibe Coding。

    這個概念由前 OpenAI 研究員 Andrej Karpathy 在社群上提出。他形容 Vibe Coding 是一種「忘記程式碼存在，完全交給 vibes（直覺）」的開發方式；而開源社群開發者 Simon Willison 則將其定義為「直接用 LLM（大型語言模型）生成程式碼並建構軟體」。

    換句話說，Vibe Coding 不再要求開發者親手撰寫每一行程式，而是以自然語言表達意圖，讓 AI 自動生成可執行的程式碼。
    它的精神不在於取代工程師，而是讓人類以「更接近創意與思考」的方式去構建數位產品。

    從靈感到雛形：Vibe Coding 的適用場景

    Vibe Coding 最適合被運用在「構思驗證」與「互動原型開發」階段。
    在這樣的場景中，開發速度往往比完美架構更重要。你可以直接對 AI 說出需求，像是「我想做一個可讓使用者上傳照片、再生成 NFT 的頁面」，AI 就能在幾秒鐘內構出第一版的骨架。

    這樣的流程讓產品設計師、PM、甚至非工程背景的人都能參與創造過程。
    他們不再需要面對陌生的程式語法，而是透過自然語言溝通、觀察結果、再逐步微調。

    然而，Vibe Coding 並非萬靈丹。
    在需要嚴格法規、資安或可靠性要求的系統中（例如金融、醫療或企業核心資料），若缺乏審查與測試，AI 所生成的程式碼很可能會埋下潛在風險──從可維護性下降，到套件授權衝突、甚至資料外洩。
    因此，Vibe Coding 應該被視為一種「創新引擎」，而非「全自動工廠」。

    為何仍值得企業導入？

    Vibe Coding 的價值在於「快速成形、再由人類打磨」。
    它讓企業能在最短時間內驗證構想是否可行，縮短從概念到可執行 Demo 的距離。
    而真正的挑戰，是如何在這股速度之上，建立穩定的治理機制。

    在玖駿資訊，我們建議企業以雙軌並行的方式導入。
    首先，在探索階段用自然語言與 AI 共同生成「能跑的版本」；接著，再由工程師接手審查，補上型別檢查、測試與日誌，確保系統符合內部品質要求。

    我們也會協助團隊把關鍵 Prompt 與邏輯假設紀錄下來，就像撰寫設計文件一樣，讓每一個 AI 生成的決策都有跡可循。
    對我們來說，Prompt 本身也是一種規格文件——它承載著需求、邏輯與假設，是人與 AI 合作的橋樑。

    管理風險，而非逃避它

    要讓 Vibe Coding 真正落地，關鍵不在於拒絕，而在於管理。
    企業可以建立一套明確的審查流程，例如：
    當 Reviewer 無法理解 AI 生成的邏輯時，該段程式就必須重生或重構。
    同時，在 CI/CD 流程中加入安全與授權掃描，防止 AI 自動引入含漏洞或授權不明的套件。

    在我們的實務經驗中，另一個常被忽略的要點是「資料安全」。
    在與 AI 溝通時，Prompt 裡往往可能出現金鑰、內部代號或客戶資料。
    因此，我們會導入型錄化變數與密鑰占位字的機制，所有敏感資料都只透過安全密管服務注入，確保資訊安全不因效率而犧牲。

    建立可回退的機制，確保掌控權仍在自己手中

    Vibe Coding 並不代表完全依賴 AI。
    相反地，它應該是一種「可自由切換」的開發策略。
    對於關鍵模組，我們會預先定義「人工接手」的標準作業流程——包含模組邊界、替換接口、回歸測試與性能基準。
    如此一來，即使 AI 生成的部分日後需要重構，團隊也能快速介入、回到傳統開發節奏。

    此外，我們也鼓勵企業持續量化 AI 的效益，例如追蹤從需求到 Demo 的平均時間、AI 生成碼的保留比例，以及後續缺陷率。
    若某類模組的缺陷率持續偏高，就應暫停使用 Vibe Coding，回到穩定的手工開發流程。
    這樣的制度，讓 AI 成為助力，而不是變數。

    人與 AI 的新分工

    在這樣的開發模式下，團隊的角色也正在重組。
    PM 與設計師負責將需求寫成可被 AI 理解的行為描述；（參考 Spec-kit 介紹）
    工程師則專注於審查、抽象化與架構穩定；
    同時，新興的「Prompt Editor」角色應運而生——專門負責將人類語言轉換為高品質的提示，並維護其版本。

    這不只是技術上的變革，更是工作文化的革新。

    玖駿資訊的實踐經驗

    在 玖駿資訊，我們已將 Vibe Coding 的理念落實於多個跨領域專案。
    無論是結合生成式 AI 的 Web App、以 Django 與 Next.js 為核心的 SaaS 產品，還是整合區塊鏈與 Token 機制的應用，我們都能協助客戶以 Vibe 的方式快速原型化，同時保有企業級的安全與維運標準。

    我們深信，Vibe Coding 的真正價值不在於取代工程師，而是釋放人類創造力，讓 AI 成為夥伴，讓程式回到它的本質──讓想法成形。

    想將 Vibe Coding 應用於您的專案？

    玖駿資訊擁有從 AI、Web App 到 Blockchain 的跨領域開發經驗，能協助您：

    • 將構想以 Vibe Coding 方式快速轉化為可運行原型
    • 建立自動化測試與部署流程，確保品質與安全
    • 將生成式 AI 整合進企業產品與工作流程

    📩 歡迎與我們聯繫：kevin@kjhuang.com

  • 3 個推薦的 WordPress SEO 外掛

    3 個推薦的 WordPress SEO 外掛

    在 WordPress 的生態系中，SEO 外掛始終是網站經營者不可或缺的工具。無論你是剛架設網站的新手，還是想進一步優化內容的行銷專家，選擇合適的 SEO 外掛，往往能決定網站在搜尋引擎上的曝光表現。其中玖駿建議客戶使用最具代表性的三款外掛，分別是 All in One SEO、Yoast SEO 與 Jetpack。它們各有特色，適用於不同階段與需求的使用者。

    以下的介紹順序沒有排名意味。

    All in One SEO 是 WordPress 最早問世的 SEO 外掛之一，自 2007 年推出以來，已累積超過三千萬次下載。它的設計理念非常明確——讓 SEO 成為「隨裝即用」的工具。安裝後，系統便會自動處理多數優化工作，例如文章與頁面的關鍵字設定、網站標題與描述生成、Sitemap 建立、以及對 WooCommerce 商品頁的基礎 SEO 支援。對於不熟悉 SEO 設定或希望快速上線的網站來說，這樣的自動化設計相當友善。不過，All in One SEO 少了針對單篇內容進行焦點關鍵字分析與建議的功能，也沒有提供詳細的優化提示。這樣的簡化設計對某些使用者而言是方便，對另一部分人則可能顯得受限。它的界面設計稍顯老舊，加上付費升級提示偏多，這些細節也讓一些使用者選擇尋找替代方案。不過從穩定性與歷史累積的角度來看，它依然是許多老牌網站長的長期夥伴。

    相較之下，Yoast SEO 幾乎可以說是現今 WordPress 世界的 SEO 代名詞。它的安裝次數早已突破五百萬，並擁有超過兩萬則近乎滿分的評價。Yoast 最大的特色在於「焦點關鍵字」與「紅綠燈評分系統」。當使用者在編輯文章時，只要輸入欲優化的關鍵字，系統便會根據內容給出清楚的分析建議。綠燈代表內容表現良好，黃燈表示仍可改進，紅燈則指出明顯問題，而灰燈則是尚未設定。這種可視化的評分方式讓 SEO 不再抽象，而成為一種明確可執行的優化流程。更重要的是，Yoast 會即時顯示文章在搜尋結果中的預覽畫面，讓使用者能同時掌握桌面版與行動版的呈現效果。它也會自動生成 Sitemap，確保網站能被搜尋引擎更快收錄。若沒有特別需求，安裝後使用預設值即可獲得相當完整的 SEO 基礎配置。Yoast 的團隊持續更新外掛內容，確保符合最新搜尋演算法。然而，免費版本僅能設定一組焦點關鍵字，且缺少 404 錯誤偵測、重定向管理與進階分析等功能，這些都需升級至付費版才能使用。

    最後是由 WordPress 官方母公司 Automattic 推出的 Jetpack。與前兩者不同，Jetpack 並非單純的 SEO 外掛，而是一套多功能網站管理工具。它將安全性、效能、行銷與 SEO 整合在同一平台，特別適合希望全面提升網站品質的使用者。Jetpack 內建的 SEO 模組能自動生成 Sitemap，提供標題與描述的優化建議，並協助搜尋引擎更有效率地索引網站內容。除此之外，它還擁有強大的數據分析能力，能追蹤訪客來源、瀏覽行為與內容表現，幫助網站主從數據角度理解流量趨勢。值得一提的是，Jetpack 的「Social」模組也相當受到青睞，使用者可以透過它自動同步文章至各大社群平台，排程發佈貼文，甚至利用自動影片生成工具提升社群互動率。唯一的缺點是，Jetpack 功能繁多、設定稍顯複雜，且部分進階功能需付費解鎖，不若前兩款外掛來得輕量。

    總的來說，All in One SEO 適合追求簡單安裝與快速部署的使用者；Yoast SEO 則是想深入掌握內容優化細節的最佳選擇；而 Jetpack 更像是一套網站經營的全方位解決方案，適合重視整體行銷策略與流量分析的網站經營者。沒有哪一款外掛是絕對的贏家，重點在於選擇最符合自身網站目標與維運風格的工具。唯有理解每款外掛背後的設計理念，才能在 SEO 這場長期戰役中，讓網站穩定地站上搜尋結果的高峰。

  • 與 AI 共存：品質 vs. 效能

    與 AI 共存：品質 vs. 效能

    生成式 AI 與大型語言模型（LLM）的快速發展，正深刻改變我們的學習與工作方式。對於許多初入行的工程師或學習者來說，AI 既是便利的助手，也可能成為學習路上的阻礙。本文將從「品質（Quality）」與「效能（Efficacy）」的角度，探討 AI 在協作中的角色與影響。

    AI 的登場：看似聰明的「鸚鵡」

    AI 給人，或是我們期待 AI 該有的第一印象是：不知疲倦、思考很有結構化、能夠自動化處理事情、反應迅速，且人們將高度依賴工具。然而，本質上它不比一隻「會說話的鸚鵡」更具理性——只是學習得足夠好，能在對話中偽裝成人類。

    隨著技術的進步，AI 的潛力與風險並存。從心理健康應用到資安議題，LLM 的影響不容小覷。即便如此，對許多學習者而言，AI 仍無法取代真正的導師關係。

    從端到端的思考：深度大於規模

    摩爾定律帶來了運算能力的倍增，但 AI 的出現則將這種成長推向了另一個層次。

    • 電腦革命的影響： 改變了我們連結、娛樂、商業的方式，影響力約為 10 倍。
    • AI 革命的影響： 不僅是自動化，更是能力與複雜度的加速成長，其影響力可達 1000 倍。

    差異不在於「數字變大」，而在於深度轉變。
    就像 100 萬秒（約 11 天）與 10 億秒（約 31 年）之間的差距，並非簡單的數字延伸，而是時間尺度上的根本不同。

    AI 的新角色

    如果說 SaaS 的爆發是上一代的「水果」，那麼如今的「果實」則是 LLM、AI Agents 與 MCP servers。

    AI 正在扮演「認知負載平衡器」的角色，幫助我們處理那些繁瑣、耗時且重複的任務：

    • 自動整合文件成簡報
    • 建立應用程式雛形
    • 代為處理例行性溝通

    甚至許多僅需數十行程式碼就能完成的邏輯，現在也可以交給 AI Agent 去執行。

    學習者的掙扎：AI 是助力還是阻力？

    對於許多初學者而言，AI 可能帶來矛盾：

    • 一方面，它能快速解決問題，提升效率；
    • 另一方面，它可能掩蓋學習過程中的「深度思考」，讓人錯失真正掌握知識的機會。

    在缺乏導師與專業回饋的情況下，學習者往往依靠 AI 進行「自我實驗」。雖然 AI 能扮演指導角色，但終究無法取代專業人士的建設性批評與指引。

    AI 的影響力不僅在於速度與規模，更在於它帶來的深度轉變。對學習者而言，如何在效率與深度之間取得平衡，是未來持續需要面對的課題。

  • Gamma vs Felo vs Canva 生成簡報工具實測分享

    Gamma vs Felo vs Canva 生成簡報工具實測分享

    隨著 AI 技術的進步，現在製作一份專業、有設計感的簡報，不再需要耗費大量時間排版、美編。市面上越來越多 AI 簡報生成工具，今天要和大家分享三款近期熱門的簡報工具——Gamma、Felo 以及 Canva，各自的特色、適合的使用情境，以及實際的操作心得。

    1. Gamma：極速生成、介面簡潔

    Gamma 主打極速 AI 生成簡報，只需輸入簡報主題或提供重點內容，AI 就會自動產生結構完整、搭配合適配圖的投影片。

    • 優點：
      • 操作直覺，生成速度快
      • 自帶配圖，不需再額外找圖片
      • 免付費帳號可生成 10 頁簡報，可下載成 PPT 檔
    • 限制：
      • 免費頁數有限，若內容多、需要分多次產生
      • 客製化程度較低，進階排版和樣式需再自行調整

    2. Felo：多點數模式、支援文件上傳

    Felo AI 簡報 支援上傳 Word、PDF 文件或貼上內容，由 AI 幫你自動產生含配圖的投影片，完成後可下載成 PPT 檔。

    • 優點：
      • 支援文件直接上傳，適合快速把報告、企劃書變成簡報
      • 配圖豐富，畫面感強
      • 免費註冊（透過好友推薦連結）即可獲得至少 4700 點，可產生數十份簡報（每次產生會扣點）
    • 限制：
      • 每次產生簡報會扣點，點數用完須付費或邀請朋友獲得
      • 有時中文內容格式需再手動微調

    3. Canva：專業模板與自訂彈性

    Canva 是近年設計圈、行銷圈的愛用工具，除了豐富的設計模板，也有「AI生成簡報內容」的新功能。

    • 優點：
      • 模板選擇多元，排版風格專業
      • 可自訂各式元素（圖片、插圖、動畫等）
      • 支援團隊協作、多人編輯
      • 付費版（Canva Pro）可解鎖更多高級模板與圖庫元素
    • 限制：
      • AI 生成內容需要先挑選模板，再自行填入內容，非全自動化
      • 高級模板及部分元素需付費

    操作建議與心得分享

    如果想要最快速產生一份有基本設計感的簡報，Gamma 和 Felo 都很適合，尤其是需要將 Word、PDF 內容快速轉成簡報的時候，這兩款工具可以極大節省編輯時間。

    如果公司已經有 Canva 付費帳號，那麼直接使用 Canva 的模板加上 AI 生成內容，靈活調整每一頁版型，會比單純用 AI 工具更有彈性、更能符合企業品牌需求。

    總結來說：

    • 想要「一鍵產生簡報」——選 Gamma 或 Felo
    • 想要「有豐富設計感、彈性自訂」——選 Canva

    最後提醒，AI 產生的簡報內容雖然方便，建議產生後還是要自行審核、優化內容，讓簡報更符合個人/團隊需求！

    （本文資訊僅供參考，實際工具規格及使用限制以各官方網站公告為準。）

    如果需要更多工具實測、操作教學，歡迎留言討論或關注我們的最新分享！

  • Spec-Kit 與 Kiro：規格驅動開發工具的比較與選擇

    Spec-Kit 與 Kiro：規格驅動開發工具的比較與選擇

    在 AI 開發工具快速演進的時代，「規格驅動開發（Spec-Driven Development）」逐漸受到工程師與企業的重視。這種方法強調先釐清 需求與規格（What/Why），再進一步拆解成技術方案與任務（How），避免開發過程陷入誤解與反覆重工。

    目前在這個領域有兩個熱門的工具：GitHub 的開源專案 Spec-Kit 與 AWS 所製作的 Kiro。兩者皆以 Spec-Driven Development 為核心，但定位與特性有所不同。本文將帶你深入了解兩者差異，並提供適合不同團隊與專案的選擇建議。

    什麼是 Spec-Kit？

    Spec-Kit 是 GitHub 推出的開源工具包，設計目的是讓團隊能以更結構化的方式進行規格驅動開發。它透過一系列 CLI 工具，協助工程師完成以下流程：

    • Specify：撰寫需求與規格，專注於產品場景與目標。
    • Plan：將規格轉化為技術設計與計劃。
    • Tasks：拆解為具體任務，交由團隊執行。

    Spec-Kit 的設計理念強調「人主導、AI 輔助」。AI 助手（如 Copilot、Claude、Gemini 等）可以在生成規格與任務時提供幫助，但最後的審查與決策仍由工程師負責。

    什麼是 Kiro？

    Kiro 則是一個 Agentic IDE，主打把 AWS 的工作流程呈現在這個 app 中，從 原型到生產（Prototype → Production） 的完整工作流整合。它提供直覺化的使用者介面，讓開發者能在同一環境中完成：

    • 撰寫與管理規格文件
    • 自動生成技術設計與測試條件
    • 任務拆解與追蹤
    • 與 AI Agent 即時互動，快速從需求轉換為程式碼

    與 Spec-Kit 相比，Kiro 在 IDE 層面有更強的整合與自動化，讓「規格、任務、程式碼」能更即時地保持同步。

    Spec-Kit vs. Kiro：差異比較

    面向Spec-KitKiro
    性質開源工具包（MIT 授權），可自由修改與整合商業化 IDE 平台，由 AWS 維護
    工作流CLI 工具驅動，適合融入既有 Git/CI 流程完整 IDE 體驗，從需求到程式碼，三個步驟完成
    AI 角色AI 協助，但工程師需負責審查與決策AI 與 IDE 深度整合，自動化程度更高
    導入成本輕量、彈性高，可逐步試行學習曲線高，需要接受新 IDE 工作流
    適合專案中大型專案，需求穩定、重視一致性與審查快速原型、需求變動頻繁、希望快速交付

    哪些團隊適合使用？

    • 選擇 Spec-Kit：
      如果團隊已有穩定的開發流程（版本控制、CI/CD、Issue 管理），希望導入更嚴謹的規格驅動方式，但又不想全面更換環境，那麼 Spec-Kit 是低成本且彈性的選擇。
    • 選擇 Kiro：
      如果團隊希望在 IDE 裡享受「需求 → 設計 → 程式碼」的無縫轉換，並且專案性質偏向快速原型與高頻迭代，那麼 Kiro 提供的自動化與整合體驗將會更有優勢。

    結語

    不論是 Spec-Kit 還是 Kiro，它們都反映出軟體開發的一個趨勢：AI 與規格驅動的結合。

    • Spec-Kit 提供了開源、可控、可漸進導入的解決方案，適合追求穩健與透明的企業。
    • Kiro 則以高度自動化與 IDE 整合吸引需要快速創新的團隊。

    最終，選擇哪一個工具，取決於團隊的文化、專案特性與對 AI 工作流的接受程度。

  • NAS 選購建議：中小企業與實驗室的資料管理解方

    NAS 選購建議：中小企業與實驗室的資料管理解方

    在數位轉型的過程中，資料安全與有效管理 是企業與研究單位的核心課題。對於中小企業、工作室或實驗室而言，NAS（Network Attached Storage，網路附加儲存）是兼具 資料集中管理、協作共享 與 備份容災 的最佳選擇。

    NAS 選購建議與玖駿資訊協助方案

    在選購 NAS 時，首先必須考量 容量與可擴充性。對於初期建置而言，2-Bay 或 4-Bay NAS 足以應付日常需求，並且能在未來透過加裝硬碟或外接擴充櫃提升容量。建議選擇支援 RAID 的設備，以確保在硬碟發生故障時，仍能快速恢復資料，保障業務持續運作。

    其次是 效能需求 的評估。如果 NAS 主要用於檔案共享或備份，入門型產品已能提供足夠效能。然而，若涉及影音編輯、資料分析，甚至是 AI 訓練，就需要配備更高階的 CPU、更大的記憶體，以及更快的網路頻寬，以應付高強度的讀寫負載。

    在 網路速度 方面，一般辦公環境使用 1GbE 網路即可滿足需求。但若是實驗室或必須頻繁處理大量檔案的團隊，則應考慮具備 2.5GbE 或 10GbE 的 NAS，以降低存取延遲並提升資料交換效率。

    安全性 也是不可忽視的重點。理想的 NAS 應提供完善的使用者權限控管與加密存取，確保敏感資料不會外洩。此外，具備自動備份至異地（如 AWS S3 或其他雲端服務）的功能，更能強化容災能力，確保在意外發生時仍可維持營運。

    最後是 應用功能的整合。對中小企業而言，NAS 可以成為文件共享、會計與專案資料集中管理，以及 ERP/CRM 系統資料庫的存放核心；對實驗室來說，NAS 則可用於實驗數據的歸檔、版本控管與跨部門協作，甚至作為 AI/ML 模型的資料倉儲基礎。

    玖駿資訊的角色

    玖駿資訊在多年系統建置與維運經驗的基礎上，能協助企業與實驗室量身規劃 NAS 解決方案。首先，在 需求評估與選型 階段，我們會依據組織的規模、員工數量與應用場景，例如辦公檔案、影音製作、AI 訓練或實驗數據管理，提出最合適的設備規格建議。

    在 實際架設 層面，玖駿能協助於企業或實驗室內部建置 NAS，並整合既有內網，讓團隊成員能於安全環境下高速存取資料。同時，若存在遠端存取的需求，我們亦能搭配 VPN 或安全閘道，確保外部連線的加密與安全性。

    最後，在 維運與教育訓練 階段，我們會提供使用說明與實務培訓，讓沒有資訊背景的使用者也能快速上手。同時，玖駿提供持續的維運服務，包含容量監控、故障排除、版本更新與效能優化，確保 NAS 系統能長期穩定運作。

    對中小企業與實驗室而言，NAS 不僅僅是單純的硬碟替代品，而是保障 知識資產的保險箱。一套規劃完善的 NAS 架構，能讓組織安心專注於核心研究與業務，並避免因資料遺失或權限混亂而產生的風險。

    玖駿資訊不僅能協助您挑選與導入最合適的 NAS 設備，更能針對 資料安全、效能需求與長期維運 提供完整的顧問服務。對於希望在數位化浪潮中強化資料管理能力的企業與實驗室而言，玖駿將是您值得信賴的合作夥伴。

  • 一張表還是多張表？企業資料庫設計的取捨與最佳實踐

    一張表還是多張表？企業資料庫設計的取捨與最佳實踐

    在規劃資料庫 schema 時，我們經常會遇到一個問題：「到底要把資料切成幾張表？」有時候，一開始會根據功能把資料拆得很細，讓每個功能對應一張專屬的表。但當系統開始需要跨功能整合，或有某些頁面需要同時查詢多張表時，過多的分表反而會影響效能。這時候，也可以考慮為了讀取效能，在某些情境下設計一張專門給首頁查詢用的冗餘資料表（Denormalized Table），雖然會犧牲寫入效率，但大幅提升查詢速度。這也是軟體工程常說的「沒有銀彈，只有取捨」。

    舉個例子：像使用者的「虛擬貨幣餘額」資料，由於更新頻率高、但和其他使用者基本資料無強關聯，這種資料最好獨立一張表。這樣設計的好處有二：

    1. 可以減少 users table 的鎖定（Lock），避免寫入衝突。
    2. 可以善用快取（Cache），提升熱門資料的讀取速度。

    設計資料表時還有一些常見的 best practice：

    • 複合主鍵（Composite key）只在有特定需求時才使用，否則盡量單欄主鍵，便於管理與維護。
    • 外鍵（Foreign key）預設都要加 index，加速 JOIN 查詢。例如：
      CREATE INDEX idx_user_items_user_id ON user_items(user_id);
    • 每張表建議都加上 created_at 和 updated_at 欄位，追蹤資料建立與修改時間。為了確保 updated_at 能自動更新，可以用 PostgreSQL 的 trigger：
    CREATE OR REPLACE FUNCTION update_updated_at_column()
RETURNS TRIGGER AS $$
BEGIN
    NEW.updated_at = CURRENT_TIMESTAMP;
    RETURN NEW;
END;
$$ language 'plpgsql';

CREATE TRIGGER update_users_updated_at
    BEFORE UPDATE ON users
    FOR EACH ROW
    EXECUTE FUNCTION update_updated_at_column();

    玖駿資訊的服務價值

    玖駿資訊多年協助各類企業設計與優化資料庫架構，從需求訪談、資料庫正規化（Normalization）、效能調校、快取策略設計，到大型資料遷移與自動備份方案，協助客戶用最有效率的方式解決資料查詢速度、寫入瓶頸、跨系統整合等難題。我們不只追求「正確」的資料設計，更重視在真實商業情境下如何取得最佳的效能和彈性。

  • 玖駿資訊協助 AI 社群經營里程碑分享

    玖駿資訊協助 AI 社群經營里程碑分享

    很榮幸與大家分享，玖駿資訊自 2023 年 2 月 14 日起，協助 AIUC 社群投入 AI 應用推廣與交流，已經陪伴超過 9 萬名成員一起在人工智慧的浪潮中成長與前行！

    AIUC 社群平台

    • Facebook 社團：「ChatGPT應用社群」
      目前已突破 92,000 名成員（統計至 2025/5/24），聚集了企業主、專業人士、AI 愛好者及實際用戶，一同交流最前線的 AI 應用技術、發展趨勢、產品經驗與學習心得。
    • YouTube 頻道：「ChatGPT應用社群」
      超過 2,480 名訂閱者，每月定期分享 AI 相關知識、工具教學與產業觀察。

    AIUC 的經營理念

    「ChatGPT應用社群」聚焦於人工智慧應用，歡迎來自各行各業的夥伴一同交流、學習、互相啟發！我們致力於推動生成式 AI 在企業、教育、學習、生活等領域的落地，協助成員提升生產力與個人、企業的數位競爭力。

    AIUC 里程碑活動

    • 已舉辦 70 場「大咖開講」線上講座
      每場均邀請產業、學界、公協會等關鍵領袖，深度剖析 AI 最新應用趨勢。
      平均每場報名 100~200 人，現場同時上線 100 人以上。
    • 已舉辦 70 場「QA 時間」
      線上即時討論社群夥伴關心的各類 AI 問題，由專家主持、與社友深度交流。
      每場平均報名 100 人，社群互動熱烈。

    恭喜 AIUC 如此發光發熱，未來我們將持續協助 AIUC，讓 AI 交流與應用持續發光發熱！

  • MCP：打造 LLM 新時代的標準通訊協定

    MCP：打造 LLM 新時代的標準通訊協定

    Source: https://github.com/modelcontextprotocol

    什麼是 MCP？

    MCP（Model Context Protocol）是一套由 Anthropic（Claude 團隊）推出的新型通訊協定，目標在於建立「大型語言模型（LLM）」與外部服務之間的標準溝通語言。簡單來說，MCP 定義了一個通用介面，讓 LLM（如 Claude、ChatGPT）能夠安全且靈活地串接各式各樣的服務（MCP server），如查詢資料、執行操作，甚至與各種企業內外部 API 整合。這種設計打破了以往 LLM 只能單向回應問題的限制，讓 AI 能真正「行動」起來。

    Source: https://modelcontextprotocol.io/introduction

    MCP host 與 MCP server 是什麼？

    • MCP host：負責執行 LLM 並處理來自用戶的自然語言指令。
    • MCP server：對外提供特定服務（如資料查詢、下單、轉帳等），並遵循 MCP 規範與 host 互動。

    雙方只要遵守協定，就能彈性連接，不再需要一對一開發整合，降低技術門檻與維運成本。

    和 OpenAI Function Calling 有什麼不同？

    以往 OpenAI 的 function calling 或「工具使用」功能，需將特定函式直接嵌入到 LLM 應用程式中。這代表如果想要新增一個外部功能，開發者就必須調整應用程式本身，耦合度高、擴充困難。

    MCP 最大的突破在於「解耦設計」：

    • MCP host 和 MCP server 可獨立部署、發展。
    • 實作一次 MCP server，理論上所有支援 MCP 的 LLM/應用都能共用這項服務。
    • 同一個 MCP host，也能即時接入更多不同 MCP server，形成模組化、積木式組裝的 AI 生態。

    舉例：某電商平台如果支援 MCP，你可以直接在支援 MCP 的聊天機器人上查詢商品、下單，不需另外寫 API 整合程式。甚至企業內部只要有現成 API，也能很快包裝成 MCP server，讓 LLM 用自然語言驅動內部作業（如自動報表、流程派工、知識查詢等）。

    MCP 的應用想像

    • 金融業：用戶可直接用自然語言查詢餘額、轉帳、設定提醒，打造真正的 AI 金融助理。
    • 電商／物流：查詢訂單、追蹤配送、推薦商品一氣呵成。
    • 智慧客服：企業可彈性對接各種 MCP server，讓客服機器人變得更強大、更懂流程、更能解決實際問題。
    • 企業內部數位轉型：將企業內各種 API、資料庫、流程包裝為 MCP server，讓 LLM 成為新一代「數位協作入口」。

    哪些企業正在導入 MCP？

    目前 MCP 由 Anthropic 領頭推動，尚屬早期階段。不過隨著 LLM 技術爆發性成長，MCP 有望成為產業新標準。未來，任何企業都能快速將自身服務包裝為 MCP server，讓 AI 平台輕鬆接入。

    玖駿資訊如何協助企業導入 MCP 生態？

    玖駿資訊深耕 AI 服務與 API 整合多年，具備完整的企業級 LLM 導入、API 封裝、AI 生態串接經驗。針對 MCP，我們可協助企業：

    1. 企業 API 快速 MCP 化
      • 協助分析現有 API，設計符合 MCP 標準的 server 介面。
      • 提供 MCP server 樣板與 SDK，加速開發與測試。
    2. LLM 應用系統 MCP host 打造
      • 建置支援 MCP 的聊天機器人、智慧助理或自動化工作平台。
      • 客製化工作流程整合（如內部表單流程、ERP/BPM/MIS 串接）。
    3. 跨平台整合與安全規劃
      • 協助企業將外部合作夥伴或供應鏈 API 納入 MCP 生態。
      • 強化身份驗證、權限控管與資料安全防護。
    4. 教育訓練與顧問服務
      • 針對企業 IT 團隊與業務單位，提供 MCP 開發、維運、最佳實踐培訓。
      • 持續追蹤 MCP 標準演進，協助企業搶占市場先機。

    想進一步了解 MCP 生態與 LLM 導入策略，歡迎聯絡玖駿資訊

    我們能協助企業用 AI 技術，打造模組化、低耦合、高彈性的數位轉型方案，搶先迎接 AI + 自然語言介接的產業新時代！

  • 拆解功能與透明化進度，讓專案管理更有效

    拆解功能與透明化進度，讓專案管理更有效

    在專案開發過程中，專案的關鍵人物往往希望能即時掌握專案的整體進度，以及明確了解哪些工作尚待完成。然而，實際運作中每個團隊的需求清單、組成方式與協作習慣都各不相同。例如，有些團隊成員來自不同部門、同時參與多個專案，甚至有不少是兼職、遠端或彈性工時。這使得傳統 Agile/Scrum 所依賴的「Story Point」估算法，在這類多工、多元組成的團隊裡，難以精確反映出實際的投入與進度。

    玖駿資訊服務眾多客戶的經驗發現——專案管理並非只有一種模板可套用。我們強調根據團隊實際結構、需求內容與協作型態，量身設計專案拆解、進度追蹤與預估時程的方法，才能真正協助關鍵人物做出有效決策，加速專案向 MVP 上市目標邁進。

    替代方案思考

    我們建議採用「人天（Person-days）」的估算方式。具體做法是：

    • 將 Features（功能清單）視為 EPIC（史詩級任務），再拆分成更細的 Trello Cards（Story/Task）
    • 每個 Story 用 Gherkin 語言描述（例如：As a user, I want to…），讓需求更清晰，也方便技術團隊判斷要做哪些工作
    • 所有 Trello 卡片完成後，該功能才算真正完成
    • 團隊討論並確認「Ready（可以開始）」和「Done（算完成）」的標準，例如：
      • Ready: 任務目標明確、需求清楚
      • Done: 功能達成驗收標準、UI 能被用戶接受、程式碼符合架構設計、通過效能測試等

    如此一來，我們可以：

    • 針對每個 Trello 卡片用人天估算工作量
    • 匯總後有個整體時程預估，再根據這些數字繪製專案進度表與 Roadmap
    • 把功能切細、需求明確，估算會越準確
    • 也能讓專案負責人及團隊隨時掌握進度

    最後，與其一開始就要求 UI 設計到位，我們可以先用 Wireframe 確認功能流程，等主要功能完成後再逐步美化。這樣一來可以讓產品經理有更多精力聚焦產品本身的目標與進度管理，而不是陷入細節與瑣事。

    玖駿資訊如何協助提升客戶專案管理能力

    玖駿資訊在協助客戶導入專案管理流程時，會結合敏捷開發（Agile）及客戶實際組織狀況，協助團隊建立以下能力：

    1. 專案拆解與需求釐清：協助團隊將大功能切分為可執行的小任務，並用清楚明確的語言描述需求。
    2. 目標明確化：建立「Ready」與「Done」標準，讓團隊清楚知道每個任務的開始與結束定義。
    3. 工作量與時程估算：依據團隊實際人力狀況，採用適合的工作量估算方式（如人天估算），避免高估或低估。
    4. 專案透明化與可視化：建立如 Trello 這樣的進度看板，讓所有人都能清楚看到專案全貌與每一項任務的進展。
    5. 流程最佳化：針對團隊實際運作情境，協助制定適合的開發、測試、驗收與上線流程。

    這些方法能有效提升團隊協作效率、降低溝通誤差，也讓專案進度與風險都能被即時掌握。