從 Prompt 到 Product
摘要提示
- 主題重複分享: 作者在三場不同研討會都以「從 Prompt 到 Product」為題進行分享，並集中整理相關資源。
- 資源彙整: 文章以「參考資訊與相關連結」為主，收錄三場活動的簡報嵌入連結與共筆。
- GenAI 開發者年會: 提供 2025/05/23 場次的簡報連結，方便回看內容。
- DevOpsDays Taipei: 提供 2025/06/05 場次簡報與大會共筆連結，利於延伸閱讀與討論追蹤。
- STUDY4LOVE 公益講座: 提供 2025/06/28 場次簡報與活動視覺（敘畫）圖。
- 後續補充預告: 作者表示後續會再補上心得、QA 與補充內容。
- Q&A 收集: 列出多個提問，聚焦 AI 導入效益量化、vibe coding 的適用性、維運與協作方式等。
- 溝通與角色轉型: 問題反映開發者面對 AI 時的職能變化焦慮（例如不想溝通但需轉型）。
- 工程實務關注: 問題涵蓋 prompt 檔案化、既有功能小改是否要建 prompt、前後端分離下的整合測試與維護策略。
- 學習焦慮: 亦包含「AI 很強時初學者要學什麼」等學習路徑與心態問題。
全文重點
本文是一篇以資源整理為主的文章，主題為「從 Prompt 到 Product」。作者表示自己已在三場不同研討會分享過相同主題，因此將簡報、共筆等相關連結集中收錄於此，方便讀者回看與延伸。文章同時預告：後續會再補上心得、QA 與更多補充內容，形成更完整的系列整理。
文章核心段落以「參考資訊與相關連結」為主軸，依時間與活動列出三個場次：第一場是 2025/05/23 的 GenAI 開發者年會，提供簡報嵌入連結；第二場是 2025/06/05 的 DevOpsDays Taipei，除簡報外也附上大會共筆連結，讓讀者可參考社群協作紀錄；第三場是 2025/06/28 的 STUDY4LOVE 公益講座，提供活動視覺圖與簡報嵌入連結，並在該場次下方列出一系列 Q&A（依推文排序）作為後續撰寫補充內容的基礎。
Q&A 題目反映聽眾最關心的實務問題與心理期待：在組織導入 AI 時，如何提供老闆/企業主可接受的量化指標來衡量效益；在複雜且高度依賴 domain knowledge 的企業系統中，vibe coding 的幫助是否會受限；偏好專注寫程式、不想大量溝通的工程師，面對 AI 時代的職涯轉型該如何自處；前後端分離的網站開發在 vibe coding 情境下，是否需要調整專案維護與 prompt 管理方式以降低整合成本；以及在既有功能小修改或維運情境中，prompt 檔案與 AI 協作流程應如何落地。最後也出現更宏觀的提問，例如「AI 這麼厲害，初學者還要學什麼」，顯示社群對學習策略與競爭焦慮的討論需求。整體而言，本文目前扮演「入口頁/索引頁」角色，先把三場演講資源與討論問題集中，等待作者後續補寫更完整的內容沉澱。
段落重點
前言（作者說明與更新預告）
文章開頭說明此主題已在三場研討會分享過，作者將「簡報、共筆連結等」集中整理到同一篇文章中，降低讀者分散搜尋成本。作者也明確預告後續會再補上心得、Q&A 與補充內容，表示本文目前以「先彙整資源、後補內容」的方式逐步完善。
參考資訊與相關連結
本段為全文主結構，目的在彙整三場「從 Prompt 到 Product」相關公開資源，包含簡報嵌入與共筆連結。讀者可依活動場次回看投影片，也可從共筆與提問列表了解聽眾關注點，作為二次學習與內部推廣的材料來源。
GenAI 開發者年會（2025/05/23）
此段提供該場次的簡報嵌入連結，讓讀者能直接在文章內回看投影片內容。段落本身未展開演講內容文字摘要，定位偏向「簡報入口」。
DevOpsDays Taipei（2025/06/05）
此段同樣提供簡報嵌入連結，並額外附上「大會共筆」HackMD 連結。相較其他場次，這裡多了社群共筆資料來源，意味著讀者除了投影片外，也能透過共筆掌握現場討論脈絡、重點摘錄與延伸資源。
STUDY4LOVE 公益講座（2025/06/28）
此段包含活動視覺圖（敘畫）與簡報嵌入連結，並整理一串依推文排序的 Q&A 題目，作為後續補充文章的重要素材。問題涵蓋：AI 導入效益如何量化以說服決策者、vibe coding 在高 domain complexity 的企業系統是否受限、工程師轉型與溝通需求的取捨、前後端分離下的整合與 prompt 管理策略、既有功能小改是否需要新增 prompt file、維運情境如何使用 vibe coding，以及初學者在 AI 時代的學習方向等。整體呈現出「從 prompt 走向可維運、可衡量、可交付產品」時，實務落地與團隊協作面最被關注的議題。
資訊整理
知識架構圖
- 前置知識：學習本主題前需要掌握什麼？
- 軟體開發基本流程：需求→設計→開發→測試→部署→維運
- 基本的 LLM/GenAI 使用經驗：用提示詞（prompt）與模型互動、理解「輸入→輸出」的不確定性
- 產品思維入門：效益/成本、KPI、利害關係人溝通（文中 Q&A 明確提到「如何量化導入 AI 效益」）
- 核心概念：本文的 3-5 個核心概念及其關係
- 從 Prompt 到 Product：把「一次性的 prompt」變成可交付、可維護、可衡量的產品能力
- Vibe coding：以 AI 輔助開發新功能/修改功能/維運（Q&A 多題圍繞「新功能 vs 小修改」「維運如何用」「前後端整合」）
- 量化指標（KPI/ROI）：導入 AI 需要能向老闆/企業主交代效益（Q&A）
- Domain knowledge 與企業級系統限制：在特定產業、複雜知識下，AI 輔助的邊界與落地方式（Q&A）
- 工程師角色與學習：面對 AI，工程師轉型、溝通、初學者要學什麼（Q&A）
- 技術依賴：相關技術之間的依賴關係
- Prompt/指令組織（如 prompt file 的管理觀念）→ AI 產生程式/內容 → 前後端整合測試 → 專案維護/維運（Q&A 明確提到 prompt file、前後端分離與整合測試）
- 效益量化（指標設計）依賴：有可觀測的交付物與流程（例如：產能、品質、交付速度等能被追蹤的指標）
- 應用場景：適用於哪些實際場景？
- 研討會/團隊導入分享：作者於三場活動分享同一主題（GenAI 開發者年會、DevOpsDays、公益講座）
- 產品/團隊導入 AI：需要「量化效益」與「可維運方式」的組織情境
- Web 專案開發：前後端分離下如何配合 Vibe coding（Q&A）
- 企業級/高 domain 系統：評估 Vibe coding 的可行性與限制（Q&A）
學習路徑建議
- 入門者路徑：零基礎如何開始？
- 先學會用 AI 協助完成「小功能/小任務」並記錄提示詞（對應 Q&A 的「初學者要學什麼」與「prompt file」概念）
- 練習把需求說清楚：輸入條件、驗收標準、失敗情境（為後續量化與測試打底）
- 進階者路徑：已有基礎如何深化？
- 針對既有專案：練習用 AI 做「小修改」並比較是否需要建立/更新 prompt 檔案管理（對應 Q&A）
- 加強整合與驗證能力：在前後端分離架構下，建立整合測試與回歸測試習慣（對應 Q&A）
- 實戰路徑：如何應用到實際專案？
- 以「可量化」為目標選用例：先挑能衡量改善的流程/模組（對應 Q&A：如何給老闆量化指標）
- 把 AI 融入維運：不只新功能，也用在維護流程（對應 Q&A：維運上的應用）
- 面對企業級 domain：盤點哪些知識能結構化（文件/規則/案例），哪些需要人工把關（對應 Q&A：domain knowledge 複雜時的限制）
關鍵要點清單
- 從 Prompt 到 Product：把一次性提示詞轉為可重複交付的產品能力與流程 (優先級: 高)
- Vibe coding：以 AI 輔助開發的工作方式，涵蓋新功能、修改與可能的維運情境 (優先級: 高)
- 量化導入效益：需要能向老闆/企業主說明的 KPI/指標設計 (優先級: 高)
- 企業級 domain 限制：產業知識越複雜，AI 輔助越需要結構化知識與人類審核 (優先級: 高)
- 前後端分離下的整合測試：AI 生成後仍需整合與驗證，測試策略會影響落地成本 (優先級: 高)
- Prompt file/提示詞資產化：用檔案/規範管理提示詞，提升可追溯與可維護性（文中提問點） (優先級: 中)
- 新功能 vs 小修改的操作差異：既有功能的小變更是否要新增 prompt 檔案，需依團隊習慣與成本決定 (優先級: 中)
- 維運導入 AI：除了開發，也要思考維護/修 bug/改需求時的使用方式 (優先級: 中)
- 工程師角色轉型與溝通：不想大量溝通的工程師如何自處，是導入期常見焦慮點 (優先級: 中)
- 初學者學習策略：AI 很強時仍需學會基礎能力與驗證能力，否則難以掌握品質 (優先級: 中)
- 分享資源集中：文章主要彙整三場活動的簡報與共筆連結，作為後續補充的入口 (優先級: 低)
- Q&A 驅動的落地問題清單：文章列出多個實務問題，可作為導入檢核題庫 (優先級: 中)
