TRIZ實作系列 1 - TRIZ 工具僅是起點，培養系統思維脈絡與問題建模能力才是應用關鍵

TRIZ 工具僅是起點，培養系統思維脈絡與問題建模能力才是應用關鍵 

過去參加研討會時，曾經有人問我：

「TRIZ 有那麼神嗎？真的可以幫企業解決研發難題嗎？」

 

我說：「真的可以，但，別神化。」

 

關鍵字：TRIZ, 創新, 問題模組, 系統思維, 技術脈絡

本文長2800多字，閱讀時間約15分鐘。

TRIZ 是一套強大的創新工具，但它不是解方的終點。

我長期協助企業進行創新產品技術開發，解決困難問題，深知TRIZ 當然是一套有邏輯嚴謹、可系統操作的方法工具。但如果你對工具一知半解、只想看案例、只想模仿操作流程、不懂如何正確使用，卻忽略背後的技術系統脈絡思維與不會解析問題本質，那就很難體會TRIZ應用關鍵—問題建模能力，那 TRIZ 很可能對你來說只是個複雜表格的工具代名詞！

甚至有可能，不但沒幫上忙，還可能讓你一團霧水，甚至用不明就裡的使用發明原則誤導決策，導致失敗，最後認為TRIZ沒用，而束之高閣。

TRIZ 應用的關鍵在於：正確使用問題建模

要能體會TRIZ大用，首先要挑戰解決困難技術問題開始，這個解決困難問題並非僅僅提供創意或概念方案，而是要能進一步找出POC方案，再篩選出具體實施方案，但這一步非常難，如果本身沒有熟悉的技術領域不容易突破，但突破這一層後，就可以踏入產品開發架構設計，甚至根據新產品開發的經驗，進一步了解如何解析商業模式、根據需求開發出適合技術核心的商業模式了。然而根據我多年解決技術問題、新產品開發問題與輔導商業模式開發設計的經驗來看，TRIZ應用的關鍵核心在於正確的使用問題建模！

 

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🎯 案例學習 ≠ 有效複製

脫離系統思維與技術脈絡，TRIZ 很容易失靈

 

這幾年我觀察到一個常見現象：

很多人學 TRIZ，是從看案例開始。他們會說：

 • 「這個案例用了矛盾矩陣第 39 對 20，所以我也可以這樣套用。」

 • 「那家公司用標準解 1-2-1 解決了設計問題，我也試試看。」

 

問題來了——

你知道他為什麼選這個工具嗎？

你知道背後的技術背景、工程參數選擇的條件是什麼嗎？

你知道參數與問題模型的對應本質是否一致？

 

如果不知道，那麼你只是表面模仿，沒有真正理解。

模仿的失敗往往不是工具用錯，而是背景不同，導致效果完全相反。

 

在我過去遇過的案例中，常常看到他人模仿失敗往往不是因為工具用錯，而是背景不同、技術條件與使用工具的方式很有可能會讓效果完全不同！

 

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工具不是主角，系統思維的技術脈絡才是靈魂

 

TRIZ 最大的價值不在於它有多少張表、多少個發明原則或標準解。

而是：

TRIZ幫助我透過系統性的結構化方式思考描述問題，重構思維框架建立正確的問題模型，選擇適合的思維模式推導出最適合的創新策略。

 

這其中的關鍵步驟，不在工具本身，而在於：

 1. 否理解問題的技術本質？這不是問你知不知道問題痛不痛，而是問你是否知道正確選擇技術系統範圍與限制！

 2. 否正確建構出問題模型？確認系統技術範圍與限制後，確認適合的問題模型以及正確而嚴謹的建立問題模型，例如矛盾在哪？哪一種矛盾層次，相關參數是否可量化或轉換為其他定性描述或結構化的方式組合？

 3. 是否知道什麼時候該用哪個工具、又有哪些工具不能用？我們知道因果鏈CECA挖掘問題很好用，但系統過於複雜的時候，並非適合所有場景，例如多系統層次整合的問題，這時候如何適當的結合其他工具發揮，就很重要！

 

這些TRIZ應用關鍵能力，完全無法靠「看案例」學會，只能靠你在熟悉系統化的技術思維脈絡中實際應用與反覆推演，或可推知一二而學會。

 

TRIZ 的三層操作結構：你在哪一層？

三層 TRIZ 應用架構：

🔧 工具操作層：  懂工具 → 工具操作有效性評估

 

📊 問題建模層：  建構正確模型 → 產生優質方案組合

 

🏗 技術脈絡層：  對接應用背景 → 精準設計架構系統方案策略

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我通常會把 TRIZ 的應用分成三個層次：

1. 工具理解層，這一層主要是熟悉triz解題工具，了解不同工具的使用範圍與限制，進一步能根據實際情況設計出適合的就提工具組合與應用流程。 這裡我會使用流程設計有效性指標來評估。

2. 問題解析與問題建模層，這一層非常重要，如何選擇並放在適當的應用流程位置，能決定未來概念方案的有效性、方案品質與方案數量。 這裡我會使用問題解析和建模有效性指標來評估。

3. 最後就是技術系統脈絡思維，也可以說是在具體特徵銜接系統架構設計的關鍵，這個需要深入理解技術背景、應用情境場域，否則很容易錯判系統範圍，造成系統分析過於複雜而無法精準鎖定應用有效區間而導致無法使用triz工具或使用失敗。 這裡我會使用系統架構分析模組來進行評估。而這也是最重要的應用技能，決定triz工具是否能應用，但這往往難以透過案例學習，需要透過長期的實務操作經驗累積。

 

TRIZ三層操作架構，你在哪一層？

第三層（技術脈絡層）是最關鍵也最困難的，因為這不僅需要 TRIZ 的工具理解，更仰賴你對技術領域的深刻認知與實戰經驗以及應用技巧組合。

 

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TRIZ 不能解決的三種情境

 

 1. ❓問題定義不清楚

如果你還在說「我覺得這是個問題」，那 TRIZ 幫不了你。TRIZ 處理的是明確技術問題，不是模稜兩可的痛點。

 

 2. 🧾沒有具體技術參數可操作

TRIZ 的工具多半需要具備從定性分析到量化或結構化的分析條件，例如「壓力 vs 強度」、「成本 vs 效率」。如果你連這些基本參數都理解不明確，就很難進入工具選用階段。更何況使用複雜參數組合所建立的問題模型矩陣了！

 

 3. 🧪脫離實際工程背景

很多創新方法在白板上都看起來很美好，但一旦離開現場、缺乏脈絡、沒有工程背景經驗，就會像是拿著精密手術刀卻不知道該切哪裡或是手中拿著筷子卻無法在宴會餐桌上夾起任何美食。空談創新方法、缺乏現場經驗，只會讓 TRIZ 成為紙上談兵。

 

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我在企業實務中的 TRIZ 操作心得

 • 專利迴避設計：在協助客戶做專利迴避設計時，我從不先選工具，而是先搞清楚客戶實際需求、技術限制與市場競爭定位下的應用範圍。

 • 研發技術人員卡關：當發現技術人員用問題模型解不了問題，我會回頭檢查：是不是問題描述出問題？是不是選擇的問題模型根本無法對應系統特徵和需求？

 • 技術專家說問題無解：我也遇過不少「技術專家」說：「這問題沒法解」，但我用不同的解題流程組合對應的建模方式（例如極限模型或矛盾問題模型矩陣）找出突破點。

 

這些都不是工具本身多厲害，而是是否能夠理解深度工具、建構正確問題模型、設計出有效的解題流程與選擇適合解題策略。

 

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結語：TRIZ 要落地，請帶著「現場智慧」操作

 

TRIZ 不是魔法，更不是萬靈丹。

TRIZ是你在理解技術、正確建構模型、根據需求選擇策略後的高效率創新輔助系統工具組合包。

 

當你真正進入技術問題現場，理解技術背後邏輯與技術限制，再用 TRIZ 工具做搭配時，你會發現它就像打開了系統盲點的一把鑰匙——不是關鍵本身，但能引導你找到關鍵。

 

TRIZ 是打開創新盲點的鑰匙，不是答案本身，卻能指引你找到關鍵。

 

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📌 你也遇到 TRIZ 落地困難的情況嗎？

 

💬 歡迎留言交流

你是否也曾遇過 TRIZ 落地困難？歡迎分享你的經驗，或是私訊我討論~

讓創新真正發生在研發現場，而不只停留在白板上。

 

作者：汪周禮

TRIZ實戰專家創新顧問

自2008年起，累積將近17年TRIZ應用輔導企業產品技術與商模創新實務操作經驗，協助企業成功獲得多項創新成果，累積創造超過19億(接近20億)新台幣經濟價值(客戶自評)。

2025© 複製或轉發請來信取得授權

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未來知識學- 在 AI 輔助創新的時代需要的能力

2025.04.21 汪周禮

在 AI 輔助創新的時代，什麼能力才不會被取代？

解決問題、迴避設計與創新能力，將成為未來知識學的核心

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在過去，專業知識與技術能力是個人成長與企業競爭力的核心。但隨著 AI 技術的快速演進，我們正在進入一個全新的時代：大量流程化、重複性、低認知的工作，將被 AI 迅速取代。

製造、程式撰寫、資料分析……這些技能過去或許門檻高、價值高，但如今只要掌握幾個工具，每個人都能用 AI 實現原本需要團隊才能完成的任務。那麼，我們該怎麼在這個「AI 隨手可得」的時代中不被邊緣化？

答案是：認知能力的升級與認知技能的重構。

世界經濟論壇(WEF)近日針對2030年職場核心技能提出未來職業報告，該報告指出2030年，預計將有六成職場技能將會被取代，以及2030年最重要的十大核心技能，其中認知技能(2,3,4,7,8,10)共6項，前10占比超過50%！

Full report: https://reports.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_Report_2025.pdf

#AI, #AI輔助創新, #未來知識學, #認知能力, #2030職場技能

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🔺 認知能力金字塔：AI 時代每個人都必須培養的三層技能

當技術執行逐漸交由 AI 處理，人類的價值將轉移到思考的層次。我們整理出 AI 輔助創新時代的三大關鍵認知能力，形成一個思維升級的金字塔模型：

1. 解決問題能力：找到「對的問題」才是關鍵

多數人在遇到問題時，第一直覺就是「馬上解決」。但這往往導致解決的只是表層現象，而非真正的根因。

在 AI 助力下，我們可以快速分析資料、建立情境模型，但若缺乏「挖掘本質」與「重新定義問題」的能力，就會誤用資源、錯失機會。

✅ 關鍵技能包括：

• 問題拆解與邏輯建構

• 問題樹與假設模型建立

• 情境分析與再定義

🧠 工具輔助建議：

• 使用 ChatGPT 建立問題分析流程

• 讓 AI 幫你模擬不同問題路徑下的潛在因果關係

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2. 迴避設計能力：設計一個「不容易出錯」的方案

真正有價值的設計，不是找到一個解法，而是找到一個經得起現實條件考驗的解法。

這層能力強調風險意識與周延性。你要能在設計前就預見問題，在設計中消除風險，最終讓方案在變動條件下依然能運作。

✅ 關鍵技能包括：

• 解法風險分析（如 FMEA）

• 邊界條件推演與限制參數管理

• 使用 TRIZ 技術矛盾/物理矛盾進行迴避創新

🧠 工具輔助建議：

• 用 AI 找出過往類似設計失敗案例

• 輔助建立風險矩陣與備援機制

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3. 創新能力：需求對齊與價值重構的能力

創新不等於靈光乍現，而是一種能動態對齊市場需求、重構資源與價值的認知能力。

這是一種策略性的視角，需要你具備「看穿變化本質」的洞察力，能夠透過重新定義問題與資源配置，在現有限制下創造出差異化解法。

✅ 關鍵技能包括：

• 對需求的動態建模與再定義

• 創造差異化價值主張

• 商業模式思維 × 技術應用思維的整合

🧠 工具輔助建議：

• 利用 AI 協助進行價值主張設計與使用者旅程圖分析

• 生成多個創新原型並驗證可行性

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🧠 認知能力的養成，才是「未來知識學」的核心

在未來，重點將不再是**「知道什麼知識」，而是「能不能用對認知方法去創造有價值的知識」**。

這種從知識記憶 → 知識結構 → 知識創造的轉變，是一種嶄新的學習觀，也是一種職場永續競爭力的保證。

而這三層金字塔的能力，本質上正是未來知識學的三個核心支柱：

1. 知識解析力（解決問題）

2. 知識轉換力（設計迴避）

3. 知識創造力（價值創新）

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🚀 小結：AI 正在重新定義「人才」的價值

當 AI 可以寫程式、製造產品、甚至自動設計介面，那麼真正難以取代的，是有能力「問出對的問題、設計不出錯的方案、提出有競爭力的新解法」的人。

未來不是沒有工作，而是對「認知力強」的人才需求暴增。

現在，就是你重新思考學習與工作方式的時刻。

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📌 你目前的學習與工作，是否正在培養這三種能力？

💡 如果想了解如何導入這套能力培養架構到企業訓練、AI導入或創新流程中，歡迎聯絡與我交流(service@iiiinnovation.com)

下一篇文章我會談談——如何設計一套針對這三層能力的 AI 輔助創新訓練系統。

從生成式AI造成資訊混亂中找出知識創新機會

生成式ai帶來資訊混亂，也推動 知識、技術與技能的發展以及創新速度！

 

從生成式AI之亂找出知識創新的機會

智者的言論總是振聾發聵，容易啟發我們對時代的深層思考。

提到生成式AI，我總喜歡從知識經濟的超系統架構切入。站在更高的視角，我們能更清楚地看見生成式AI所帶來的深層變化與長遠影響。

趨勢不可擋｜知識載體的演化與資訊熵增

知識的傳遞形式歷經多次重大轉變：從古代的口耳相傳，到文字出現後的竹帛紙，印刷術的發明更徹底改寫了知識的流通方式，讓紙本書籍成為主導數百年的核心知識載體。直到網際網路（.com）出現後，數位平台逐漸取代紙本，不僅承載文字，更整合了影音內容與互動功能，大幅提升了知識傳播的速度與範疇。

如今，我們迎來了生成式AI的時代，它讓知識的創作、處理與傳遞更加快速、平易、普及。但伴隨而來的，是一個符合熵增定律的現象：隨著生成門檻降低、資訊總量暴增，資訊品質與真實性卻日益難以辨識，整體的混亂度與不確定性也隨之上升。

混亂是機會｜從熵增中看見創新的土壤

根據熵增定律，在一個近似封閉的系統中，秩序將自然走向無序。而從統計學的最大熵原理來看，在缺乏明確判準的狀況下，系統傾向於採取最無偏但也最不確定的資訊分布。

這正好對應了當前生成式AI所帶來的資訊環境特徵。越是自由、開放、多元的資訊生成與傳遞環境，越容易產生內容泛濫、標準模糊、真偽難辨的現象。

但同時，越混亂的環境，反而也孕育出越多的創新機會。

關鍵在於，我們能否在雜訊中辨識出真正的問題，挖掘底層需求與痛點，進而提出對社會真正有價值的解決方案。這樣的創新不只是產生新點子，更在於設計出符合多數人需求、能夠落地執行的可行路徑。

資訊雜質化與價值選擇的挑戰

生成式AI讓知識普及化變得前所未有的容易，但也帶來資訊雜質化與內容失真的問題。

即使是看似專業的知識內容，也可能包含錯誤、拼湊、杜撰，甚至被有意操弄成商業或政治宣傳的工具，而這一切在資訊流中越來越難被識別。

是否該建立更嚴格的資訊檢核制度？是否該迴避那些缺乏倫理審查的生成工具？這些都是值得深思的議題。但與其只是試圖「防堵」資訊的混亂，更重要的是建立一套以「價值」為核心的判讀與篩選能力。

我早在五、六年前研究AI協助撰寫專利時，就注意到網路上出現許多兜售AI代寫論文的平台，價格低廉、品質粗糙。到了近年ChatGPT迅速進化後，這些平台表面上逐漸消失，但實際上AI協助生成論文、甚至引用錯誤與虛假資訊的現象仍然時有所聞。

這提醒我們：不是生成方式的問題，而是 #內容價值的問題 。一段文字是否具有價值，不在於是人寫的還是AI寫的，而在於它

是否提出了值得思考的問題 、並能 #引發可靠的解決方案構想。

創新是AI尚未越界的稀有領域

我這兩年在輔導企業創新專案中觀察到，在知識提煉與問題分析和問題解決這些碎片化的能力上，現階段頂尖的生成式AI 能力已經超越多數沒有受過訓練的一般人。

這代表了一種巨大的轉變：AI不僅能生成語句，還能進行初步的邏輯推理與知識組合。對於不具備專業素養的個體來說，AI正在快速取代其在資訊生產與使用中的角色。

然而，有一個領域，生成式AI仍難以觸及——創新。

真正的創新，是一種跨領域的高階能力，需要結合系統思維、跨域知識整合、價值判斷、需求探索與趨勢預測等多重複雜技能。它要求人類不僅能理解既有架構，更能跳出框架重新定義問題與價值。

靈魂拷問在於，我們未來能否在具備分析問題、定義問題與解決問題的能力同時，是否具備重新定義問題的能力?

這在創新領域是基礎能力題目。

未來，生成式AI對知識結構與思考邏輯的衝擊，勢必將挑戰我們過去對創新的定義。

它會讓我們從「創意等於創新」的狹隘想像中解放出來，走向「創新即為提供未來問題解決方案」的更完整創造力實踐。

結語｜從生成式AI之亂中鍛鍊我們的創新肌肉

熵增是不可逆的趨勢，但並不代表我們只能被動接受。

我們可以選擇更高層次的回應方式：不是追求資訊整齊劃一的表象秩序，而是善用AI與人類的協作，在混亂中建立新的價值邏輯與判斷標準。

當生成式AI為知識創造開啟一個又一個混亂之門，也為我們打開了創新的可能性。這場「生成式AI之亂」，會不會正是下一波知識創新浪潮的起點?

 

生成式AI加速 知識、技術與技能變現，培養創新能力刻不容緩！

 

2025©汪周禮@智合創新

剖析AI時代：未來職場兩項不可或缺的核心技能

🔍前提背景：AI Coding 的變局與意涵

隨著大型語言模型（LLMs）如 GPT-4、Claude、Gemini 的進步，「自然語言變成程式語言」的時代已經來臨。這意味著程式開發的門檻不再只是掌握語法，而是能否精準設計需求並轉譯成AI可以執行的內容生成邏輯。

換句話說，在AI工具幫助下：

「Coding 不再等同於程式編碼，而是『將想法結構化，並將概念系統化設計』的能力」

隨著數位轉型浪潮加速推動AI工具應用範圍拓展，目前AI工具已經從技術工具演變成職場技能的一部分。

 關鍵字：Digital Transformation, AI LLM Application, Systematic Thinking, Structured Prompting, Semantic Coding, Vibe Coding, 

 

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那麼，面對數位技能轉型時代，AI工具玲瑯滿目，我們到底該培養哪些真正關鍵且具有AI時代競爭力的能力？

🧠 核心能力一：系統化描述能力（Systematic Descriptive Competency）

➤ 定義：

能將模糊概念、需求、場景、問題，轉化為具邏輯性、可模組化、可實作的描述結構，其核心包括：

• 系統架構理解（System Thinking）
• 系統化提問（Problem Structuring）
• 任務與角色建模（Actor-Task Modeling）
• 邏輯流程拆解（Flow Breakdown）
• 模塊設計與接口描述（Interface Design）

➤ 為何它是未來基本功？

● 技術邏輯面（Technology Layer）

AI 模型並不理解你真正的意圖，它只是在文字語意空間的組合中進行模式比對/匹配。若沒有經過系統化的邏輯拆解與引導，AI 很容易產出偏離目標的結果。這也正是為什麼 Prompt Engineering 正在逐步轉向 Semantic Process Engineering 的關鍵原因。

🔧 應用：

• 用多輪 prompt 設計來驅動 LLM 生成一個複雜應用（multi-shot or chain-of-thought prompts），例如利用MSM(Multi-shots Models)可任意開發出符合需求的多層次系統語意模型架構。
• 撰寫對應的 API specs、邏輯結構圖，交由 AI 自動生成 microservices

● 應用邏輯面（Application Layer）

當你需要跨部門、跨語言、跨平台協作時，受限於彼此的專業背景與領域認知，通用語言往往不是自然語言，是結構語言 —— 例如 user story、data flow、system I/O specs。

🔧 應用：

• 與UX/UI協作設計MVP時，需清楚傳遞系統行為與狀態轉換
• 用LLM做業務流程自動化，描述需涵蓋流程邊界條件與例外處理

● 市場邏輯面（Market Layer）

你必須把「市場需求」轉換成「可驗證、可迭代的設計參數與功能邏輯」，這就是**需求工程（Requirements Engineering）**的專業本質，而系統化描述能力正是需求工程的基礎功。

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🌀 核心能力二：Vibe Coding（語感式程式邏輯能力）

➤ 專業定義：

不是傳統意義上的寫code，而是一種融合語言邏輯、功能直覺與系統設計的「語感式表達能力」，能透過自然語言與AI互動，快速構建可執行的原型邏輯。

這種能力的形成，不只是語法熟練，而是：

• 熟悉 Prompt → Function Mapping 模式
• 理解語言背後的技術語意與架構轉換（Language-to-Structure Mapping）
• 能用語言描述資料流、演算法、條件邏輯與元件結構，是一種用語言設計模塊、任務邏輯流程、整合不同角色與完成需求任務的方法，逐步取代傳統的語法手動撰寫過程。
• 擅長將人類語言轉譯成 LLMs/Agents 可解析的行為流程

 

➤ 為何這項能力正在崛起？

● 技術邏輯面

未來的開發模式是「Co-pilot型共創開發」：人提出高層抽象描述 → AI完成底層生成 → 人再優化修正。
Vibe Coding 是這種人機共創的中介橋樑。

🔧 應用：

• 在AI IDE（如 Cursor、Replit Ghostwriter）中，用語言構建整體應用框架
• 透過Prompt寫一個Agent行為流程（事件觸發→行動→記憶→條件決策）

● 應用邏輯面

未來的「寫code」是用語言設計模塊、邏輯、角色與任務。這不再只是語法遊戲，而是能不能用語言塑造一個**「可運行世界」**。

🔧 應用：

• 構建 Chatbot agent，描述其角色、對話邏輯、資料輸出結構
• 讓LLM讀懂使用者的複雜需求，轉譯為 API 行為邏輯與輸出結構（JSON/SQL/Python function）

● 市場邏輯面

能夠快速產出可展示（Demoable）的解決方案，在未來將是高價值人才的必要關鍵能力。而 Vibe Coding 就是能讓你「1小時內構建出AI原型」的超能力。

  

結論

 

一、       系統化描述能力是 LLM 使用效能的前提，但不是應用落地的終點

當你能清楚描述一個系統的結構、流程、角色、功能與限制條件，LLM 就能產出可讀的內容、流程設計、甚至部分程式碼。然而，這些產出仍只是“語意模擬層”的結果，距離真正「可執行的工具」仍有重大差距。這就是現今很多人「會用 ChatGPT，但做不出工具」的真實原因。

因此，系統化描述能力可以提升使用效率，但不等於創造商業價值，需要整合vibe coding工具和累積足夠的軟體產品開發經驗和技巧。

 

二、從0到1將創意變成可交付的AI應用，需要Vibe Coding

Vibe Coding 並不僅指寫程式語法的熟練度，而是指：能夠用語言與LLM協同構建邏輯、功能模塊與程式語意的能力。它是一種將語言邏輯 + 概念建模 + 技術系統串接語感的混合技能，本質上是：

「用自然語言+模擬語法方式，去建構一個可執行的邏輯化數位系統。」

 

然而目前的 LLM/AI IDE 開發環境（如 Replit, Cursor, etc.）仍假設使用者具有基礎開發思維、模組邏輯概念、甚至資料結構常識，想要真正落實創造具體市場應用價值，這對提倡創造力和創意能力將會成為AI時代且無開發背景的社會大眾來說仍是高牆。

Vibe Coding 是從創意 → 原型 → 工具的關鍵橋樑

 

三、為什麼 Vibe Coding 將成為 AI Coding Automation 市場的關鍵需求？

 1.     AI Coding 正從語法自動化邁向「系統生成自動化」

早期是寫小功能、寫函數；現在是「設計一整個系統架構」，不只要 AI 懂語法，更要它懂邏輯組織、模組關聯、流程依存，Vibe Coding 提供這種「模糊→模塊」的語言過渡層，扮演“語言工程師”。

 2.     工程複雜性爆炸式提升，專業分工難以回到「全能開發者」的時代

即便是筆者從高一就自學程式、大學熟悉多種程式語言的開發者，現在若從0做軟體產品也難以獨立完成，原因在於：不只是寫程式難，而是架構、資料流、API、前後端、DevOps、驗證系統全都綁在一起，需要大量時間學習累積技巧。

 這導致「語言驅動協作模型」將成為主流 —— 一人定義需求，AI + 專業模組補完實作

 

3.     未來用戶的需求，是：「我有想法 → 快速生成可用工具 → 拿去市場驗證」而不是：「我開始學寫code，三年後上架MVP」

 

所以，Vibe Coding 將變成新時代的 MVP 實現語言，Vibe Coding 是解決技術落地與創意轉換的瓶頸，也是 AI 自動化從「工具」進化為「創業平台」的核心驅動因子。

 Vibe coding不等於no code，在AI Coding進入自動化的破曉時代，程式語言不再是產品技術開發的唯一語法，語意語感才是 AI 時代的關鍵能力。

系統化描述能力，讓你精準與AI溝通；Vibe Coding，讓你真正將想法變成工具。這兩項能力，將是下一波 AI 開發人才與產品設計者的職業技能入場門票。

 

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🚀 為什麼這兩項能力是你未來最值得投資的能力？

 以下從使用者、能力類型以及實際應用價值的表格說明

使用者角色	需要能力類型	實際應用職能與價值說明
🔧 產品經理	系統化描述	將使用者需求轉化為功能邏輯、建立用戶旅程與模塊架構、與AI共創原型
🧠 AI 工程師	系統化描述 + Vibe Coding	建立多輪Prompt流程、設計AI模組間協作、建構Agent或自動化服務架構
👨‍💻 軟體開發者	Vibe Coding	跨LLM平台應用程式邏輯建構、程式自動補完優化、與語言模型共創架構與控制流程
💼 業務／顧問	系統化描述	解構客戶需求、建立流程圖與決策邏輯、快速產出AI協作範本作為解決方案模板
🎨 創作者／設計師	Vibe Coding	將創意敘述轉化為互動工具（Chatbot、動畫腳本、作品互動模組）、與AI共創多媒體原型
🌐 一般社會大眾	系統化描述 + Vibe Coding	用自然語言產出專業級報告、創建小型應用（如計算器、流程表單）、控制AI處理日常任務或小型創業應用

 

🔑 最後提醒：

AI會越來越會「執行」，但永遠不會主動「定義問題、拆解邏輯、設定價值指標」。而這三件事，正是系統化描述能力與 Vibe Coding的交匯點，更是我們未來工作價值核心所在！

 

2025©汪周禮@智合創新

探索AI技術的三大圓滿基石：無限算力、無限資料與完美模型 [TRIZ創意發想]

 [TRIZ創意發想] 

探索未來AI技術的三大圓滿基石：
無限算力、無限資料與完美模型

現今這個科技日新月異的時代，我們正見證著人工智能（AI）和數位科技的飛速發展。這些進步背後有三大關鍵支撐點：運算速度、數位資料以及演算模型。這篇文章將以假設的角度，想像去除這三大關鍵限制，也就是在算力無限大、資料無限大以及完美演算模型的情境下，探討這三大要素及其對未來技術發展的意義。

無限大算力：技術的加速器

無限大的算力是指能夠快速處理和分析大量數據的能力，數位運算不受算力限制，或是算力強大到完全可以滿足現有情境。隨著雲端運算、分散式運算和量子運算等技術的發展，我們正朝向這一目標前進。

無限算力可以加速從氣候模擬到金融市場分析的所有過程。然而，這也帶來了運算需要大量能源與冷卻資源方面的能源消耗和發展可持續性的挑戰。

無限量資料：知識的海洋

數據是現代數位科技的石油。從社會生活中的社交媒體到支撐企業商業運行的物聯網，數據資料正在以前所未有的速度指數生成。無限量的資料為人工智慧技術的機器和深度學習模型(Machine Learning & Deep Learning)提供豐富的學習資源，加速了演算模型的發展，從而提高準確性和泛化能力下的應用範圍。然而，這也帶來了資料使用、傳遞與保存上的隱私、安全和品質的問題。

完美模型：智能的巔峰

完美模型是指能夠在任何情境下都提供準確結果的AI模型，滿足情境改變的需求。這需要不僅僅是大量的數據和強大的算力，還需要創新的演算法和模型設計。然而，這是一個極具挑戰的目標，涉及到技術、理論和倫理的多個層面的跨領域整合發展。

 

三大支柱之間的相互影響

這三大要素彼此之間存在著密切的相互依賴和影響。無限的算力可以加速資料的處理和模型的訓練。同時，豐富的資料資源是推動模型發展的重要因素。而高質量的模型則可以更有效地利用這些資源，從而提升整體系統的性能與使用範圍和應用效果。

 

未來趨勢：三大基石如何塑造未來

根據前面的內容我們可以知道，這三大要素將共同塑造數位科技發展的未來趨勢，並有著不同層面的影響，這些影響包括：

1. 全球化與地緣政治：全球化趨勢將促進計算資源和數據的共享，但也受到地緣政治的影響。
2. 永續發展與環境影響：隨著技術進步，對能源效率和環境影響的關注將增加。
3. 消費者行為與市場需求：技術進步將引領消費者行為和市場需求的變化。
4. AI倫理與社會責任：在AI的設計、開發和應用中，伦理和社会责任将成为不可或缺的部分。 5. 技術普及與教育：教育和培訓的調整將對應技術的普及，以培養未來所需的技能。

6. 安全和隱私挑戰：隨著技術的發展，安全和隱私將成為更加複雜的挑戰。

 

可見未來的科技風格

未來科技的發展將呈現出一種超現代、前瞻性的風格。我們可以期待看到更多融合了動態數字元素、顯示屏、全息和擴增實境元素的互動式設計。這些元素不僅反映了技術的進步，增加了更多應用想像空間，當這些科技深入社會大眾後，更預示著社會和文化將隨著數位科技的轉變而開始轉變，例如平台經濟後，出現的網紅經濟與網紅引發的社會現象，逐漸將數位文化嵌溶至當代社會文化中。

 

總結

可以預見到，無限大算力、無限量資料和完美模型是構築未來理想科技發展的三大基柱，這三大基柱所打造出來的AI技術應用，將持續加速推動新的創新機會，無可避免的，同時也帶來風險和挑戰。隨著這些技術的進步，我們將見證一個更智能、更互聯和更可持續的世界的誕生。

在這一過程中，我們必須注意平衡技術進步與倫理、社會責任和環境可持續性之間的關係。隨著全球化、永續發展、消費者行為、AI倫理和安全等因素的共同作用下，未來的科技發展將是多元、動態且更加複雜。

或許這就是未來科技的景觀——一個由無限的可能性和挑戰共同塑造的世界。在這個世界中，無限大算力、無限量資料和完美模型將是我們探索未知、推動創新和實現夢想的關鍵。

2024©汪周禮@智合創新 --- 傳遞創新知識與服務
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AI 研究與產業發展方向探索- 利用CHATGPT開發創意想法 - TRIZ4AI

利用CHATGPT開發創意想法

 

題目：利用CHATGPT結合TRIZ系統創新思考術 開發創意想法
創意想法主題：AI 研究與產業發展方向探索

 

TRIZ創新工具應用前端 ─ 識別問題

 

識別問題的目的在於建立具有價值的問題模型，更進一步地，讓根據問題模型的解決方案，如果無法取得目標上的成功，就算是失敗，也能具有相當的參考價值，藉此有機會創造出更符合目標底層意義上的成功方案。

  

基本流程：

[初始問題現象分析 ─> (定義問題 ) ─> 初始系統分析 (內部初始系統/外在標竿系統) ─>資源分析─> 挖掘問題因果鏈分析 ─> (重新定義問題 ) ─> 問題模型]

 

在TRIZ系統創新的應用領域中，為了要讓解決方案的更有價值，因此如何讓解決系統問題的方案符合發展趨勢的問題模型，在深入挖掘問題與建立問題模型之前，也就是一開始的初始系統分析後，會使用包括資源分析的工具。

 

透過資源分析找出限制來源種類與特徵，這對建立正確的問題模型非常重要，畢竟創新種子一開始，就是從突破環境土壤層層限制下，逐漸存活下來。

 

換個角度看，只要我們能找到限制，運用反向思考，根據系統工具，就可以判斷系統資源限制的大小，決定創新的難易程度。

在TRIZ系統工具中，這一塊比較偏向系統理想性(Ideality)的概念。

 

AI核心：資料、算力與演算模型

 

為了能夠更清楚AI發展趨勢，因此我在這邊使用AI 三大基礎架構的概念，也就是，數位資料、硬體算力與軟體模型(演算法)的巨觀角度來觀察發展限制，從發展限制中，根據資源與競爭現況，尋找最適合的發展目標。

 

基於上面的概念下，使用CHATGPT結合TRIZ系統工具，針對AI發展方向從SWOT、交互作用分析、價值(重要性)、限制與可行性多種角度，與CHATGPT對話以嘗試挖掘更多有趣的想法。

 SWOT探索：

發現：這個分析表格描繪了理想狀態下 AI發展的主要優勢、劣勢、機會和威脅。我們可以更容易看到，在算力、資料和模型的發展過程中，我們需要平衡這三者之間的推進力道與相關的挑戰和風險。

無限假設探索：

發現：每個要件的增強都會提升其他兩個要件的發展。

重要性探索：

發現：在不同的應用情況下，三大要件的重要性會彈性改變因此，平衡這三者的發展，可以有效提升AI的價值。

限制探索：

發現：或許我們可以從限制來探索短期、中期與長期的AI研究與發展策略。

可行性探索：

發現：根據可行性評估的內容或許可以協助產業找出發展方向。

 

短評：根據CHATGPT的輸出結果，判斷完滿演算法最不可能實現，而無限算力相對可能實現。

當然，以上這些內容僅供參考。畢竟，真實情況的發展，往往出人意料之外，這也是創新迷人之處。

補充：

當然如果要更完善的發展一個策略，光憑SWOT並不足夠，可以加入更多管理與策略分析工具，例如PESTELE分析，包括全球化和地緣政治影響、永續發展與環境影響、消費者行為變化、AI倫理和社會責任、技術普及與教育與安全和隱私挑戰等等多重競爭的巨觀角度觀察多重視角分析。

結論：
AI LLM - CHATGPT(GPT4) 結合現有方法與工具的應用，完善了知識領域的概念創造與知識傳遞的效率，雖然提升知識經濟發展，但也加速知識競爭的層次，可能會讓知識經濟朝向M型化結構的方向發展，加大知識應用上的能力隔閡。

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2024©汪周禮@智合創新

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