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AI原生

關於「AI原生」的專欄文章

3 篇文章

共 3 篇文章

讓FDE成立的訪談技巧｜從現場引出真正洞察的聽法

FDE（Forward Deployed Engineer）的成敗，取決於能否從現場引出真正的需求，而不是寫程式的速度。我們的工程師在進入現場前接受過訪談技巧的訓練，但訓練能學到的「型」，與只有在現場才學得到的「察覺落差的眼力」是兩回事。本文整理發現、深掘、驗證三種訪談，以關鍵事件法與豐田的五個為什麼建立的提問設計，沉默與複述，兩人一組的記錄方式，以及AI逐字稿的分工，寫成工程師能直接使用的形式。

2026-09-15濱本隆太

WARP

FDE的一週｜從第一天交出程式碼，到星期五回流產品的實作流程

我們說「能最快實作」的依據，不是工程師手快，而是問、做、取得反應、回流產品的來回能收在一週之內。FDE實務系列第七篇把前六篇寫的技術配置進一週裡，具體寫出星期一的診斷與初版、星期二到四的觀察與版本累積、星期五的KJ法與辭典與型的判斷。也寫在45到90天的時間區隔中，當事人能自己修改辭典、我們不再被需要為止的週次累積，與委外開發工序的差異，以及一週內無法上線的東西是什麼，坦白寫下。

2026-09-15濱本隆太

WARP

AI原生工作必備的「抽象化與具體化能力」

用了程式碼代理之後，個人的工作明顯變快，組織的效率卻沒有提升。在METR的實驗裡，開發者相信自己快了20%，實測卻慢了19%；2026年的調查中，自評的「速度」是3倍，「價值」卻只有1.4到2倍。原因有兩個：加速的地方不是瓶頸，以及AI持有的脈絡越多，越傾向給出「符合這個脈絡」的答案，反而給不出抽象層次更高的答案。本文以一手資料整理：抽象化與具體化的來回如何在人與AI之間分工，以及如何鍛鍊「察覺事情不對勁、並把違和感說清楚」的能力。

2026-09-12濱本隆太

共 3 篇文章

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讓FDE成立的訪談技巧｜從現場引出真正洞察的聽法

FDE（Forward Deployed Engineer）的成敗，取決於能否從現場引出真正的需求，而不是寫程式的速度。我們的工程師在進入現場前接受過訪談技巧的訓練，但訓練能學到的「型」，與只有在現場才學得到的「察覺落差的眼力」是兩回事。本文整理發現、深掘、驗證三種訪談，以關鍵事件法與豐田的五個為什麼建立的提問設計，沉默與複述，兩人一組的記錄方式，以及AI逐字稿的分工，寫成工程師能直接使用的形式。

2026-09-15濱本隆太

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FDE的一週｜從第一天交出程式碼，到星期五回流產品的實作流程

我們說「能最快實作」的依據，不是工程師手快，而是問、做、取得反應、回流產品的來回能收在一週之內。FDE實務系列第七篇把前六篇寫的技術配置進一週裡，具體寫出星期一的診斷與初版、星期二到四的觀察與版本累積、星期五的KJ法與辭典與型的判斷。也寫在45到90天的時間區隔中，當事人能自己修改辭典、我們不再被需要為止的週次累積，與委外開發工序的差異，以及一週內無法上線的東西是什麼，坦白寫下。

2026-09-15濱本隆太

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AI原生工作必備的「抽象化與具體化能力」

用了程式碼代理之後，個人的工作明顯變快，組織的效率卻沒有提升。在METR的實驗裡，開發者相信自己快了20%，實測卻慢了19%；2026年的調查中，自評的「速度」是3倍，「價值」卻只有1.4到2倍。原因有兩個：加速的地方不是瓶頸，以及AI持有的脈絡越多，越傾向給出「符合這個脈絡」的答案，反而給不出抽象層次更高的答案。本文以一手資料整理：抽象化與具體化的來回如何在人與AI之間分工，以及如何鍛鍊「察覺事情不對勁、並把違和感說清楚」的能力。

2026-09-12濱本隆太