練息場 AI-FIRST 工作流

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

大寶

營運企劃

立希 與 冠瑋

Well 服務內容提供(外包)

Myling

Chill 實體活動與社群企劃 PM(外包)

珍妮

Well 與 Chill 行政大總管

安妮

AI 工程師,從數據洞察新研究方向(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
工程與資安把關

真實功能與資料、QA、風險分級

安妮
AI 行政財務

請款、報表、行政流程自動化

珍妮

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)。

6/16
AI 軍團(已做/總)
1/10
已介入專案/全部
1
知識檔
50
git 提交
2026-06-09
最後更新
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

教訓.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

人起頭
現在想做什麼
阿福陪跑
讀 handbook、調度、執行
人決策
看資料拍板
阿福完成
commit、部署

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
人起頭
現在想做什麼
陪跑 agent 接手
市調、建議、執行
人決策
看資料拍板
agent 完成
做到上線

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

做專案
人加 agent 一起做
收回饋與數據
市場、成效、人類修改
升級技能與知識
回寫成新版技能與事實
下次更強
更快、更準、更懂品牌
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?
點任何文字即可修改