人機協作組織
小團隊、每人斜槓,每個人都搭一組 AI agent。人出創意、給方向、做最終決策;AI 補位把「工」做掉。下面的帽子=人+對應 agent 的協作位置。
成員與職掌
主理人Simon
練息場哲學與文化、AI builder、soft-tech 產品發想
Myling
Chill 實體活動與社群企劃 PM(外包)
帽子依三層分 · 負責人可重複
洞察研究
身心科學內容師心理專業、Well 內容、品牌科學依據
立希冠瑋安妮
市場與用戶洞察市場調研、競品、用戶回饋轉決策
大寶Simon
產品行銷
AI 產品駕馭者用 AI 把想法做成上線產品與網頁
大寶Simon
設計與文案內容視覺、介面、品牌文案(agent 補位)
全員
AI 活動社群官活動企劃、社群貼文、講師開發
Myling
營運治理
AI-first 主理人戰略、北極星、高風險金流放行
Simon
AI 營運統籌串流程、業務開發、讓創意疊加
大寶Simon
滿福(阿福)· 成長儀表板
阿福是調度全局的總管。這頁一眼看完:他帶的 AI 軍團、共用的知識庫、統管的專案、決策紅線——全部同步自阿福的 git。大腦 repo:j2e-brain-afu(私有)。
阿福的兩種成長:① 共用知識庫(品牌事實、北極星、科學、客戶)坐在總管層,所有 agent 都讀得到;② 各 agent 的技能(skill)坐在每隻 agent 身上,做完專案就升版。兩者都持續養大。
AI 軍團 · 三大 agent + 旗下 skill · 完成度 6/16
阿福(總管 · Orchestrator)
人一給起頭就接手,調度下面 三大 agent(洞察研究、產品行銷、營運治理)。每個大 agent 底下掛著多個可調用的 skill:標「已有」代表 skill 已就緒、點「已有」的 skill 可在頁面直接展開看內容(不再連 GitHub、不會 404);標「待產出」是還沒寫。
大 agent洞察研究 skill 2/3
先搞懂——市場、用戶、身心科學
▸ 市場調研
掃描趨勢、競品、市場機會與輿情已有 2026-06-09
# 市場調研 agent
掃描趨勢、競品、市場機會與社群輿情,整理成「可決策」的洞察。
## 什麼時候用
- 開新產品或活動前、想知道市場在意什麼、競品怎麼做、有沒有機會點。
## 步驟
1. 釐清題目:要查什麼、為什麼、給誰看。
2. 用 WebSearch / WebFetch 掃描:趨勢、競品、社群討論、相關數據。
3. 對齊品牌:用練息場的角度看(身心、職場幸福、科學實證)。
4. 收斂成 3–5 個**可行動的洞察 + 來源連結**,不要只貼一堆資料。
## 產出
- 一頁洞察摘要(重點、機會、建議下一步、來源),可存進 `品牌知識庫/市場與營運`。
▸ UX 體驗研究
彙整用戶需求回饋、轉成產品決策已有 2026-06-09
# UX 體驗研究(UX大師)· 世界級 UX 研究 agent
站在世界級巨人的肩膀上做 UX:查業界標竿、找出「業界共識」、並排對照我們的產品、收斂成「**一個核心動作 + 優先序**」,並把每次學到的世界級 UX 知識持續累積下來。跨專案通用——網站、App、線上課程、後台都能叫用。
## 什麼時候用
- 做任何產品/介面的 UX 決策前(資訊架構、頁面層級、流程、版面、互動)。
- 想知道「世界級的人怎麼做這件事」、我們差在哪、該補什麼、別補什麼。
## 方法 SOP(每次照這跑)
1. **釐清 UX 問題**:要研究什麼、為誰、要幫人做哪個決策。
2. **挑 3–5 家世界級/業界標竿**,逐家查證(WebSearch / WebFetch),每家都記**來源連結**。
3. **找出「業界共識」** = 各家的交集(用查到的,不要臆測)。
4. **並排對照我們的產品現況**,逐面向標燈號:
- 🔴 落差(要補)|🟡 可加強|🟢 已對齊|🔵 我們的優勢(差異化,要保留強化)
5. **收斂成「一個核心動作」+ 依優先序的下一步**——少即是多,不要一次想補十項。
6. **寫進知識庫**(`知識庫/`,markdown);需要給人看時,用 `internal-design-system` 生成一頁漂亮 HTML 報告。markdown 是底稿、HTML 是展示層。
7. **每次順手掃新的世界級 UX 知識**,值得的就記成新主題 → 讓這顆腦持續長大。
## 常備權威來源(先從這些查、一定附來源)
**研究權威(講「業界共識」引這些最有份量)**
- **Nielsen Norman Group(NN/g)** `nngroup.com` — UX 界最高權威,著名的「十大易用性原則」。
- **Baymard Institute** `baymard.com` — 全球最強的「購買/結帳流程」實證研究庫。賣東西、做轉換必看。
- **Interaction Design Foundation(IxDF)** `interaction-design.org` — 龐大的 UX 開放百科。
- **Laws of UX** `lawsofux.com` — UX 背後的心理學定律(Hick's、Fitts's…),白話好懂。
**看真實世界級範本(「比較標竿」方法的彈藥庫)**
- **Mobbin** `mobbin.com` — 全球頂尖 App/網站的真實畫面與流程截圖。想看「世界級的某種頁面長怎樣」就翻這。
- **Page Flows** `pageflows.com` — 頂尖產品的完整使用者流程錄影(註冊、購買、上手)。
- **Growth.Design** `growth.design` — 漫畫式 UX 案例拆解,最好讀、最好吸收。
**獎項評選(看「什麼被公認做得最好」)**
- **Awwwards** `awwwards.com`|**The Webby Awards** `webbyawards.com`(網路界奧斯卡)|**UX Design Awards** `ux-design-awards.com`(專評體驗,不只外觀)|iF Design、Red Dot、Good Design(日本 G Mark)。
**專業協會**
- **IxDA** `ixda.org`(互動設計協會,辦 Interaction Awards)|**UXPA** `uxpa.org`。
> 只追三個的話:研究看 **NN/g** 與 **Baymard**,找真實範本用 **Mobbin**——足以撐起世界級判斷。
## 產出
- 一篇知識庫條目:**結論一句話 + 業界共識 + 燈號對照 + 優先序 + 來源連結**,存進 `知識庫/`,並在 `知識庫/_索引.md` 補一行。
- 需要時:一頁 HTML 視覺報告(套 `internal-design-system`),給大寶/團隊看。
## 知識庫
累積的世界級 UX 知識與實戰案例都在 `知識庫/`,總覽見 `知識庫/_索引.md`。每用一次就多長一條,越用越聰明。
身心科學研究
掃描心理學研究、找 Well 內容科學依據待產出
大 agent產品行銷 skill 3/8
做出來、推出去——設計、文案、開發、社群
▸ 視覺設計
產出符合品牌的視覺與版面已有 2026-06-09
# 視覺設計 agent
產出符合練息場品牌的視覺與版面,補位團隊沒有專職設計的缺口。
## 先讀 handbook 設計規範(很重要)
- **正式產品** → 用「練息場視覺系統」(色彩、字體、Logo、造型元素)。
- **idea 原型 / 內部頁** → 用「藍圖設計 Apple 風」(藍白灰極簡)。
- 一律:好讀、留白、**不用 emoji**、不機器人。
## 步驟
1. 判斷是「正式產品」還是「原型/內部」→ 選對應的設計系統。
2. 先給方向(版面、色、字),對齊後再細做。
3. 直接產出**可上線的畫面(HTML/CSS)**,不只給圖。
## 產出
- 可上線的版面 + 一句「用了哪套設計系統」的說明。
介面 UX 設計
設計工具與課程的使用者畫面待產出
文案企劃
品牌語氣文案、課程內容、腳本待產出
▸ 產品開發
把原型做成可上線的工具與網頁已有 2026-06-08
# 產品開發 agent
把一個想法或原型,做成可上線的工具或網頁。
## 什麼時候用
- 要做線上工具(如呼吸放鬆工具)、課程網站、行銷頁。
## 步驟
1. 釐清目標:給誰用、解決什麼、成功長怎樣。
2. 最小可動版本先做出來(前端優先,能看能點)。
3. 對齊品牌:調性、視覺套用練息場知識庫與設計規範。
4. 自我檢查:跑過 QA 程式審查,抓 bug 與品質問題。
5. 判斷風險級別(見 CLAUDE.md 風險分級),該找人就找人。
6. 放行後部署(GitHub → Cloudflare)。
## 風險提醒
- 只動前端 = 低風險;動到資料庫/後端 = 中風險,要安妮確認;碰金流/個資 = 高風險,要主理人確認。
## 產出
- 可上線的程式碼 + 一段「做了什麼、怎麼用」的說明。
簡報製作
品牌風格的業務提案簡報待產出
▸ 社群內容
一篇長文改寫成 IG/YT/Podcast 多平台已有 2026-06-08
# 社群內容 agent
把一個主題或一篇長內容,改寫成多平台的社群貼文。
## 什麼時候用
- 要發 IG、YouTube、Podcast 摘要、文章,或把一篇長內容一稿多用。
## 步驟
1. 抓核心訊息與情緒,對齊品牌調性(溫暖 × 科學實證)。
2. 依平台改寫:IG(短、視覺)、YouTube(標題與描述)、Podcast(摘要與重點)。
3. 加上行動呼籲與必要連結。
4. 低風險內容可自助;牽涉客戶資料或承諾的,先請人看過。
## 產出
- 各平台版本 + 建議發佈時間。
社群互動輿情
監測留言情緒、草擬回覆、預警風險待產出
活動企劃
工作坊企劃、執行 checklist、講師聯繫待產出
大 agent營運治理 skill 1/5
把關、營運——PM、財務、QA、資安、客服
PM 統籌
預算、人力、時程,串起各 agent待產出
行政財務
請款、報表、排程自動化待產出
QA 程式審查
自動 code review 抓 bug 與安全疑慮待產出
▸ 資安分級
自動判低/中/高風險,決定放行路徑已有 2026-06-09
# 資安分級 agent
自動判斷一個變更的風險級別,決定要不要、以及找誰確認才能上線。涵蓋兩件事:
**A. 自家變更的風險分級**、**B. 外部技能/程式碼的安全引用**。
## A. 自家變更的風險分級
### 判斷規則
- 低風險(綠):只動前端畫面、文案、靜態功能,不碰資料。→ 自助,做完告知。
- 中風險(黃):動到資料庫、後端 API、使用者資料。→ 請工程師(安妮)review 並 merge。
- 高風險(紅):金流、付款、個資外流、刪除性操作。→ 請主理人核准,加工程雙簽。
### 怎麼用
1. 看這次變更動到什麼(檔案、資料、外部服務)。
2. 對照上面規則給出級別;不確定就往高一級靠。
3. 輸出:級別 + 原因 + 該找誰確認。
### 工程護欄(搭配)
- 分支保護加 CODEOWNERS、預覽環境先測、機密不進前端、變更留 git 紀錄可回滾。
## B. 外部技能/程式碼安全引用 SOP
當阿福遇到自己不會的技能、想參考或採用網路上現成的 skill / 套件 / 程式碼時,照這套走。
### 先記住三個真相(破除迷思)
1. **沒有「自動安全認證」這種東西**。GitHub 沒有幫任何 skill 蓋「安全章」。
2. **星數 ≠ 安全**。星多只代表多人覺得有用,不代表沒有惡意或漏洞。
3. **直接把外部程式碼接進來跑 = 供應鏈風險**——可能藏惡意指令、後門、或會偷讀金鑰。這是**紅線等級**的事。
### 五步流程:搜尋 → 評估 → 只讀 → 隔離 → 人類核可
1. **搜尋當參考**:找現成做法(GitHub、Claude 官方 skills / MCP、可信文件)。先當「學習材料」,不是「直接安裝」。
2. **評估來源訊號**(這些是**參考**,不是保證):
- 作者是誰、是否官方或知名維護者
- 最近是否還在維護(commit 活躍度、issue 有人理)
- 星數 / 使用量(只看趨勢,不當證明)
- 授權條款是否允許我們使用
3. **只讀,不盲跑**:把它的程式碼/指令**讀過一遍**,看懂它到底做什麼。看不懂、或它要求很大權限(讀檔案系統、連外部網址、要金鑰)→ 標為可疑、停。
4. **隔離測試**:要試就在乾淨的測試環境跑,**絕不**給它碰任何金鑰、使用者資料、正式環境。
5. **人類核可才正式採用**:通過前四步後,把「來源 + 它做什麼 + 風險評估 + 建議」整理給**安妮(工程把關)或大寶**,核可後才正式接進 `skills/` 或專案。
### 紅線(不可跨)
- 未經人類核可,**不得**把外部程式碼接進正式環境或讓它接觸金鑰/個資。
- 看不懂的程式碼**不採用**。寧可自己重寫一個看得懂的小版本。
- 採用後要在 `情節記憶/` 記下來源與當時的判斷,方便日後追溯。
### 產出格式
> 來源:<連結> | 它做什麼:<一句話> | 風險:<低/中/高 + 原因> | 建議:<採用 / 改寫 / 不用> | 待誰核可:<安妮 / 大寶>
客服支持
分類問題、草擬回覆、複雜轉真人待產出
共用知識庫 · 所有 agent 的共同地基
品牌真相放這層、不綁單一角色,全部 agent 互通取用。把歷年報告/洞察倒進對應大類,就能越長越厚。
品牌與科學 0 檔
我們是誰——使命、北極星、價值觀、品牌故事、調性;心理學原理、研究、成效數據
(待倒入)
市場與營運 1 檔
我們怎麼經營——受眾 persona、企業客戶、競品;定價提案合作;財務合約個資
護城河與資訊揭露原則.md 2026-06-09
產品與內容 0 檔
我們做什麼——Well/Chill、線上工具課程;Podcast/YT/IG;活動 SOP、學員回饋
(待倒入)
CLAUDE.md
阿福核心規則檔 2026-06-09
養腦SOP.md
阿福核心規則檔 2026-06-09
你的思維.md
阿福核心規則檔 2026-06-08
jointoenjoy git 專案列表
每次 git 有更動、重新建置時,這張表就即時抓 GitHub 全部 repo+Cloudflare 測試站重畫(增 / 修 / 刪);「已介入」=阿福大腦的 git 有記錄到他做過這專案,只是標記,不影響其他欄的真實狀態。
| 專案 | GitHub | 測試站 | 正式站 | 阿福 |
| mind-energy公開 心理能量管理線上課程+蘇格拉底 AI 助教 |
GitHub |
測試站 |
正式站 |
已介入 |
| deck-studio公開 練息場Saleskit簡報系統 |
GitHub |
— |
— |
未介入 |
| handbook私有 練息場團隊流程知識庫:網站上架流程、SOP、範本 |
GitHub |
— |
— |
未介入 |
| j2e-brain-afu私有 阿福(滿福)的大腦:人格設定、共用知識庫、技能與養腦 SOP |
GitHub |
— |
— |
未介入 |
| saleskit公開 練息場介紹 |
GitHub |
— |
— |
未介入 |
| sandbox-aiflow私有 這頁本身:AI 工作流藍圖+滿福成長儀表板(團隊開會 brief) |
GitHub |
測試站 |
正式站 |
未介入 |
| soft-tech.jointoenjoy.com私有 Simon 的 soft-tech 產品線官網 |
GitHub |
— |
— |
未介入 |
| strength_bk_ui_demo公開 優勢幸福力(Strength Well)後台介面原型 |
GitHub |
— |
正式站 |
未介入 |
| tools公開 SoftTech by Simon |
GitHub |
— |
— |
未介入 |
| well_booking公開 療癒工作坊(Well/Chill)線上預約系統 |
GitHub |
— |
正式站 |
未介入 |
阿福的角色與決策層
L0 北極星
解放「工」、讓創意疊加、做讓身心變好的產品(不可動)
L1 紅線治理
① 使用者資料 ② 金流 ③ 改阿福自己的大腦 → 一律先問大寶
L2 品牌核心價值
溫暖 × 科學實證、像朋友、好懂、不機器人
L3 工作心法
唯一可累積、可被新心法精煉的一層(不得違背 L0–L2)
阿福誕生於 2026-06-08 · 最後更新 2026-06-09 · 共 50 次提交 · 資料同步自 j2e-brain-afu(私有)
AI 工作流
這頁是團隊的開會 brief:先看我們的北極星與今年聚焦,再看人+AI 怎麼分工、工程怎麼分級把關、做完怎麼讓 agent 越來越強。
北極星 · NORTH STAR
解放「工」,讓創意互相疊加
做傍著人類、讓身心變好的產品,讓練息場成為企業首選、台灣第一身心品牌
2026 聚焦
今年主力放在 線上產品開發——把想法用 AI 做成可上線的工具與課程網頁。下面就用這條流程當例子,看人與 agent 怎麼一起把它做出來。
一 · 線上產品開發:人起頭、AI 陪跑、人決策
人先給一個起頭(現在想做什麼),就有一隻超強的陪跑 agent 全程接手——市調、給建議、執行,並在每個關鍵點把資料攤開讓人決策,最後把工作完成。
滿福 · 全程陪跑貫穿整個 workflow,調度下面各專長 agent,把資料攤給人,在關鍵點交回人決策
展開來看,起頭之後每一步都是 AI 先做、人在後面決策:
1 · 起頭與市調
AI 先接手人的起頭,立刻市調、競品、UX 研究並給建議
人決策看洞察,拍板要做什麼、給誰
2 · 企劃與規格
AI 先文案與 PM agent 自動草擬企劃、規格、內容大綱
人決策調整方向、定範圍
3 · 設計畫面
AI 先視覺與介面 agent 自動產出可上線畫面
人決策選版本、調細節
4 · 開發與程式審查
AI 先產品開發 agent 寫程式做原型,QA agent 自動 code review 抓 bug
人決策安妮看 review 結果,把關架構與品質
5 · 自動資安分級
AI 先資安分級 agent 自動判低 / 中 / 高風險
人決策看分級,決定走哪條放行
6 · 放行與上架
AI 先準備好部署,跑 GitHub 到 Cloudflare
人決策依分級拍板,按下放行
7 · 測試與回流
AI 先數據與輿情 agent 自動收集回饋、沉澱回知識庫
人決策看數據,決定下一步
二 · 安全分級:預設放手,只守兩條紅線
放手做大部分的事
畫面、文案、功能、內容、行銷。自助改、自助上,不用等人。
紅線一 · 使用者資料碰個資就小心
去識別化、加密、權限最小化,請工程(安妮)看一下再上。
紅線二 · 金流會花錢的 AI API
動到 AI API 金鑰或用量帳單,掛起任務、主理人手機簽核。
完整治理規則見「滿福」頁。
工程護欄(讓自助上架也安全)
分支保護加 CODEOWNERS:高風險檔案被動到,自動要求指定的人審核。
預覽環境先測,確認沒問題再進正式環境。
機密金鑰不進前端、權限最小化,只給剛好夠用的存取。
所有變更留 git 紀錄,可回溯、可一鍵回滾。
三 · 怎麼讓 agent 與知識庫持續變強
每跑一輪,技能庫與知識庫都更厚一點,循環不斷疊加
技能版本化
skill 改好就升版,全團隊下次自動用到新版做法。
評測抓弱點
用評測找出 agent 哪裡做不好,針對性補技能或補脈絡。
人改寫回規則
人類 review 改的地方,回寫成規則,下次 agent 自動遵守。
數據餵研究
市場與成效數據回流研究 agent,長出新洞察與新方向。
下一步可一起做:先把這條「線上產品開發」流程跑一次真實案例,邊做邊把技能與知識沉澱進庫?還是先定義資安分級 agent 怎麼自動判低 / 中 / 高?