Evernote台灣駭客松第一名Slidenote，要站在巨人的肩膀上拼流量|數位時代 BusinessNext

在前不久獲得Evernote 2012 台灣駭客松第一名優異成績的團隊「Slidenote」，經由這次採訪和我們分享團隊創作的過程。Slidenote是出自一群熱愛Evernote服務的開發團隊之手，也因為如此，當提起創作動機，團隊臉上笑容滿面、展現自信神采肯定的說：「我們的理念和Evernote一樣，我們只做我們自己想用的產品。」

團隊左至右戴克任Andy、連軒甫Randy、許文昌Tim、陳暉鈞Rex。(攝影/侯俊偉)

團隊成員共4人，他們都是一群相當喜愛Evernote的重度使用者。也因為本身有著大量需求，產生開發Slidenote的動機。團隊成員之一、同時也是粉多交友網站的工程師陳暉鈞，舉例說明，「當我們代表公司出去參加活動、研討會，就需要做簡報跟主管報告，但用2個小時做成的筆記，卻要花上4個小時做成簡報！」當時便想著：如果能有個程式可以直接把我們打好的筆記立即轉為簡報該有多好！

想法不斷在腦中迴盪，直到報名Evernote 2012台灣駭客松，才決心化作行動，將想法做作實際產品。在比賽之前，一干人開始利用零碎的時間討論，畢竟4人都各自有不同的正職(分別來自趨勢科技、粉多交友及好客民宿)，能湊起來的時間並不多，只能利用在競賽中密集的30個小時內，做出第一個雛型。

透過Slidenote，使用者在Evernote所做的筆記內容就會同步轉成簡報，幫你自動排版、加上特效，產生連結後即能分享出去，接收者透過瀏覽器可跨平台觀看。他們難忘的回憶著：「去參加比賽時，別人一開始都是狂寫程式，到最後一天才在做簡報，而我們是第一天就在做簡報了。」

最令團隊感到驚訝的是，在後來飛到舊金山參加的Evernote Trunk Conference發表會上，有一位來自韓國的參賽者在他們不知情的狀況下使用他們的服務。成員之一的開發者戴克任說，「當他站在台上簡報的時候，即便內容滿滿是我們看不懂的韓文，還是很開心有人肯定我們的服務！」因為對於開發團隊來說，沒有什麼事比得上有人願意使用他們的服務來得有成就感。

在發展過程中，還有個鮮為人知的小插曲，陳暉鈞等人向我們透露，「EverKeynote」是他們產品做出來的第一個命名，團隊顯然非常滿意，因為在服務尚未做出時就已經搶先將網域註冊好了。但因為命名和商標與Evernote過於接近，因而被禁止使用，才改為現在大家看到的Slidenote。

即便如此，團隊仍不受影響，依舊對於產品信心滿滿。不只針對個人用戶，對於商務應用的規劃他們也已開始著手構想。由於可同步的特性，只要在筆記上修改內容，簡報也會同步更新，許文昌表示，「無論到底改了幾次，保證資料都是在最新版本。」下一步會隨著使用者的需求開發客製化版型、企業CIS標準版型。

隨著使用Evernote的人數大幅增加，市場上早已佔有一席之地，Slidenote在推廣上明顯省力許多，也難怪團隊成員之一的連軒甫會笑著說：「搭上Evernote的使用流量，我們的服務是站在巨人的肩膀上。」

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1973 年，良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家，半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過，伴隨規模擴張帶來的不只是成長，還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆，加上跨部門協作頻繁，行政耗損與知識傳承的缺口，成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧，從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營，作為 3C 零售業者，良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能，就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化，從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴，而賴志達評估合作夥伴的標準很明確：技術能力是基本，產業知識（Domain Know-how）的深度是關鍵，回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上，良興選擇攜手 Data-DI，看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的，良興與 Data-DI 合作的第一個專案，就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節：會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果，對企業很傷！」賴志達說，他每天參加許多會議，但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理，常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤，讓會議效果大打折扣。

為了解決會議記錄的痛點，Data-DI 業務副總包威棣指出，在導入工具以前，團隊須先釐清三件事：場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入，以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問，都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後，良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統，透過模糊比對技術校正語音辨識誤差，並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫，不僅將行政人員從重複性作業中釋放，也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享，現在他去外部開會也會用這個工具，運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報，很快就能完成，更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子！也提醒想做 AI 的老闆們，與其急著搞大架構，不如先從小工具讓公司嘗試 AI，建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後，良興接著切入更深層的營運核心：知識傳承。過去，頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上，新人培訓耗時三個月，員工離職即帶走知識資本。與此同時，網路資訊發達，消費者進店前早已掌握基本規格，3C 通路門市人員要如何發揮更多價值？「我要門市的人不是死背規格，而是面對客人時，能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此，Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡，串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報，主管僅需在核心節點審核；員工透過手機語音對練，系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示，目標是將新人培訓期縮短至一個月，讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而，要讓這套系統真正運作，得先解決兩個根本問題：資料從哪裡來？以及訓練如何更準確？

「以前大數據時代，講的是資料要大、全、細、實；現在 AI 要做到的是準（準確）、合（合乎場景）。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊，Data-DI 除了整合內部資料，也補充加入外部市場評測內容以填補空缺，再透過人員審核機制過濾雜訊，搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定，確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

賴志達則看得更遠：「這些教育訓練的內容，也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問，帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中，雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步，賴志達表示，公司各部門很早就建置 Power BI 報表，但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤，如果沒有梳理，就沒有用了。」因此，他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流，以精實的人力持續驅動成長。

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察：AI 導入需要高層認同、由上而下推進，像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者，就是不可或缺的推手；而單點工具的價值，終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構，人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革，這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後，對於仍在觀望AI應用的企業，他則建議：「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大，人會變成超級工作者，企業會變成超級企業。開始做就對了，先做一個三個月的小任務，降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑，讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任，這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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