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案例分享2026-09-12·閱讀約 4 分鐘

那一天最大的幸運,是我們遇到了一大堆難題

我陪一位認識很久的顧問朋友卡了兩個多小時,最後解開的只是一個授權問題。但那天真正有價值的,是讓他學會:遇到不會的東西時,怎麼透過 AI 把它拆開。

AI 落地問題解決顧問陪跑AI 協作

那一天最大的幸運,是我們遇到了一大堆難題。

那天早上,一位認識很久的顧問朋友問我,這兩天有沒有空,他想聊一下目前卡住的地方。我看了一下行事曆,下午剛好有三個小時的空檔,就約了當天下午。

他從一個會議中間跑出來,一路跑到北投來找我。我們在一家咖啡館坐下,吃幾口東西,就打開電腦開始做事。

卡住的那一關是授權。網站要接上他原本的資料庫,中間隔著權限與金鑰,只要有一個環節沒對上,畫面就是一片空白,或是一行看不懂的錯誤。

兩個多小時裡,我們改了設定、查了文件、又推翻重來。中間他停下來說:「還是先停在這裡就好?」

我沒接話。我們又試了一次。後來授權解開了,網站從只能在他自己的電腦上跑,變成獨立放在外部空間,也接上了他原本的資料庫。還沒正式上線,但已經能動了。

但那天真正有價值的,不是我們把問題解掉了。

其實我沒有辦法直接教他。他遇到的問題我也沒遇過,我根本不會。我是透過這個過程,跟他一起學會的。


上一次,是讓他看見可以走到哪裡

他是顧問,不是工程師。

上一次我們一起做的,是用 Scrum 的方式,從跟 Codex 發想、討論、定規格,一路把「第二大腦」網站做出一個 POC 雛形。那次的目的很單純,讓他看見「原來可以走到這裡」。

那次結束時他很興奮,也開始想著要往最小可行性產品(MVP)走。

但看得見跟走得下去,是兩件事。這次的目的不一樣:讓他自己能往下走。


我那天做得最多的事,是提醒他「這件事可以問 AI」

過程中我幾乎沒有下任何一行技術指令。我做得最多的,不是幫他寫,也不是幫他改,而是不時提醒他:你現在遇到的這個東西,是可以對話的。

卡住的時候,把他卡住的樣子描述給 AI 聽。拿到答案之後,再追問「為什麼是這樣」。試錯了,回頭問「那我剛剛漏掉了什麼」。

上次他是看我做,這次是他自己動手,我在旁邊。


我還特別交代他兩件事

第一,遇到錯誤畫面、甚至奇怪的藍屏,就截圖丟給 AI,請它幫你解決。不要自己猜。

截圖比描述有用得多。你覺得「講不清楚」的那些細節,其實都在畫面裡。

第二,要逼 AI 去解決,不要急著自己動手。因為在逼它解決的過程裡,你才會真的知道這件事是怎麼被解決的。

這句話是我那天最想留給他的。如果每一次卡住,你都是自己去試、自己去找答案,那你就只是在解決眼前這一題。但如果你是讓 AI 去解,並且盯著它怎麼解,你學到的是一整套方法。

甚至可以再進一步,直接告訴它:你現在需要什麼 skills 或 MCP 資源,才能幫我把這件事打通。讓它一步一步把你的開發環境搭起來。

我自己的例子是,上一個開發期的兩個禮拜內,我裝了二十幾個 skills,也打通了十個 MCP 服務。不是我本來就知道要做這些,是 AI 告訴我它需要什麼,我因此才學到。


為什麼這件事對非技術背景的人特別重要

如果沒有真的遇到那些問題,你很難理解為什麼需要這麼多設定、為什麼需要這麼多工具去連接你的 AI。

工具清單看起來很嚇人,但那是結果,不是起點。起點永遠是「我現在卡住了」。從一個真實的卡點出發,你才會知道那個工具是為了解決什麼而存在。


結束前我說的話

今天解掉的問題不重要。

重要的是你剛剛體驗了一件事:遇到不會的東西時,你知道怎麼把它拆開。

Problem solving 在未來只會更多、更難。技術會換,工具會換,但這套方法會跟著你走,他也開始有能力自己規劃下一步。

現在回頭看,那天最幸運的事,就是問題夠難。如果它五分鐘就解決了,我們什麼都不會學到。

當顧問久了,很容易變成「給答案的人」,因為給答案最快,也最有存在感。但 AI 已經把答案變得很便宜。還稀缺的是另一件事:陪一個人走過卡關的那一段,然後讓他有能力再走一次。

那天我沒有教他技術。我在練的是讓自己少講一點,讓他多問一點。

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