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。
