團隊開始用 AI ,但大家都只是把它當 Google 在搜尋? PM 想靠 AI 加速,卻不知道從哪個環節切入?已經在用 AI 工具,但總覺得好像少了什麼?這集《職涯履行家》邀請到的來賓,他從台大電機和 UCLA 畢業,是創業超過 10 年的創業家,而今年二月發布的 OpenClaw AI 手冊,更在一個月內突破 4,000 下載,他是 Portaly 創辦人林啟維,這集要與大家分享, Portaly 團隊導入 AI 後,團隊角色如何被重新定義。

PM 竟能讓產品在四週內上線
傳統產品開發的節奏大概是:PM 畫 Wireframe、設計師刻 Figma、工程師寫程式,三個部門來回確認,光是溝通就先消耗不少時間,但在 Portaly,正在壓短這段開發時間,啟維哥說,他們的 PM 現在會用 Lovable 產出介面,搭配 Claude 的 Prompt 生出程式碼,從原型到部分實作,一個人就能跑完,所以用四週的時間就讓產品上線。
當執行效率提升,整個團隊的工作重心也跟著轉移,這不只是工作流程改變,而是每個職能都在被重新定義。

AI 導入組織後,為工程師跟 PM 的角色更進化
工程師不再只是程式碼的執行者,在 AI 合作的環境裡,他們的工作重心往前端移動,參與更多產品規劃的前期討論,技術核心的部分,像是後端資料處理、API 串接、金流與會員系統,以及 LLM 整合,仍然是工程師負責的領域。此外,AI 產出的程式碼是否有邏輯錯誤、安全漏洞或資料外洩風險,也需要工程師把關。另個新角色是引導,幫助 PM 這類非技術成員熟悉 AI 工具的實作流程,在遇到技術瓶頸時協助排除。
PM 的轉變則更明顯,過去工作多為規劃,現在需要直接參與執行,用 Claude、Lovable、Claude Code 完成資料收集、介面設計,甚至跳過畫 Wireframe 和 Figma 的步驟,直接進到產品製作與部署。但啟維哥也指出,當做產品變簡單,PM 反而需要把更多精力放在用戶訪談和市場需求的理解上,確保做出來的東西真正解決問題。
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使用 Vibe Coding 很容易,但要「如何排錯」最難
執行門檻降低了,但判斷力的要求反而變高。啟維哥點出了 Vibe Coding 最容易被忽略的陷阱「能否發現 AI 做錯」當工具產出邏輯看似完整的程式,裡面卻藏著幻覺或錯誤,識別這件事需要的判斷力,其實比下 Prompt 更難培養,會用工具只是起點,能判斷產出好不好,才是真正的門檻。

AI 時代的員工夢幻福利!Token 燒完 那就全員升級 Claude Max
啟維哥自己是 Claude 的重度使用者,他觀察到高階模型在處理複雜邏輯和長篇內容時,表現明顯優於一般版本。某天他問工程師 AI 工具的使用狀況,才發現員工經常遇到額度不夠的問題。他的回應很直接:全員升級 Claude Max,每個月固定投資,讓大家不用再盯著使用次數,也不必在尖峰時段排隊等回應。他說升級之後,員工眼睛裡有光。不是因為有什麼新功能,而是那種工作節奏不被打斷的感覺回來了,對他來說,這筆錢不是員工福利,是維持團隊產出品質的必要成本。
面對 AI 焦慮,非技術背景可以從這些事下手
OpenClaw AI 手冊一個月 4,000 下載,啟維哥說這個數字讓他意識到,大家對 AI 的焦慮比想像來得大,但卻都不知道從何開始。
他的建議是,不要盲目追所有新工具,先判斷哪些工具跟自己的工作相關,專注在那裡,如果某個工具現在門檻太高,也可以先等,因為技術本來就會持續降低入門成本,但最重要的是直接動手,他觀察到,很多人的恐懼其實來自未知,實際操作後,往往會發現沒有想像中那麼困難。
此外啟維哥觀察到,工程師本身會有盲點,無法理解非技術人員哪裡看不懂,導致累積溝通斷層,而他的建議是主動開口問,不需要懂程式碼的細節,但要學會如何清楚描述自己的需求,不只是截一張圖說壞了,而是能說清楚哪裡壞、期待的結果是什麼,這種溝通能力,在 AI 協作的工作環境裡會愈來愈重要。
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不想被 AI 浪潮淹沒?這三種思維比工具更重要
AI 壓縮了執行的時間,但沒辦法替你想清楚方向。啟維哥認為,未來真正能領先的工作者,靠的不是多會用工具,而是三種思維的底層支撐。
一、產品思維
不只是做出東西,而是能把流程想清楚、結構化,再透過精準的 Prompt 引導 AI 去執行。這跟傳統說的企劃能力有幾分相似,差別在於執行者換成了 AI,你得先把需求想清楚,它才能做對的事。
二、商業思維
要能解決真正的問題,在 AI 能快速產出的環境裡,最大的風險反而是做出沒人要的東西。用戶訪談、市場觀察這些基本功,在 AI 時代只會變得更重要。
三、市場溝通能力
AI 縮短開發週期,也縮短了驗證想法的時間。願意在社群上持續分享實作經驗的人,幾週內就能收到市場的真實回饋,過去可能要花好幾個月。這種「超級個體」的影響力,會是下一個時代最有效的競爭方式之一。
從把 AI 當 Google 搜尋,到讓 PM 四週跑出產品、工程師往產品端移動——林啟維的團隊走的這條路,某種程度上是在示範一件事:AI 能帶你走多遠,取決於你有沒有想清楚要去哪裡。AI 改變工作的速度不會等人準備好,但想清楚這三件事的人,會比其他人更早找到自己的位置。


