程式衝撞未來,做沒人做但有趣的事:野生的程式學習者 TonyQ
程式衝撞未來,做沒人做但有趣的事:野生的程式學習者 TonyQ
2016.08.01 |

在資訊圈,王景弘(TonyQ)這個名字赫赫有名。當他協助台北市長柯文哲打贏選戰、加入蔡玉玲政委辦公室擔任研究員之後,知名度更從資訊圈擴及普羅大眾。然而,回到起點,王景弘是如何開始接觸程式,運用它扭轉人生的呢?

「小學的時候,我非常缺乏社交關係。如果用直白的話來講,就是沒朋友。」回憶童年,王景弘劈頭就說,「我在班上只有一兩個朋友,然後家裡有一台電腦,所以大部分時間都在玩電腦,包含學一些指令啊、跟它對話,還有控制程式的記憶體使用。那些事情對我來講就跟遊戲一樣,為當時的我帶來很多樂趣。那時候如果要我跟其他人打交道,我不太願意。但是如果要我透過程式去跟其他人打交道,好像滿好的。」

圖說明

今年30歲的王景弘,雖然早已是業界名人,但是提到小時候與程式的相遇,平靜無波的臉上就會突然綻放出男孩般的笑容,像在回憶當年最好的夥伴一樣。

因應政府數位化政策,九零年代開始,幾乎每位公務員都被配發電腦做為公務使用。王景弘的父親是基層公務員,當時也被派去上電腦課。父親隨後買了一台電腦和一些電腦書回家,沒想到從此替年幼的王景弘開啟一個嶄新世界,「我爸本來想自己學,但那些全部都被我吸收了。」他呵呵大笑。

後來,父親的電腦難題總是靠王景弘解決,「我突然意識到,好像這件事情是跟真實世界有界接的。」於是慢慢開始試著做一些應用,又或者自己想一些題目來做。「所以我算是還滿野生的。當時純粹是因為無聊,所以深陷其中玩得很開心。小時候也沒有太功利的想法,覺得學了之後會怎麼樣,只是因為很有趣,就一直玩下去。」

第一次接案,是為了解決生計

十歲時,王景弘替自己立下三個志向,其中一個就是程式設計師。大學填志願的時候,他填了資工、資管相關科系,後來進入元智大學資管系。

原本就對程式設計有興趣的他,上大學後更是如魚得水。進入資管系前,他從學長姐那裡得知系上要學Java,暑假期間花了整整三天建置Java環境。開學後,他很快就超前系上進度。「我印象很深刻的是,因為我是很喜歡問問題的人,第四堂Java課的時候,老師跟我說:『如果你已經看到這裡,可以問這些問題,那接下來的課可以不用來,考試有過就好了。』」

不過,因為父親賭博的關係,從高中開始,家中財務每況愈下。到了大一下學期,經濟狀況跌到谷底,不得不自己想辦法謀生。「那是我人生很重要的轉捩點。」

那時連續三個月沒有從家裡拿到生活費,每個月必須將生活所需壓到一兩千元,甚至得硬著頭皮跟人借錢過日子。眼看這個家已經沒有經濟能力支撐他,再算算自己已滿18歲,最好的選擇就是靠自己走下去了。因為身材瘦弱,去便利商店應徵沒人敢要,於是跑到學校行政單位詢問工讀,「我不好意思把自己的情況講出來,支支吾吾地說『我真的很需要這份工作』。他們沒有多問,就說『好,我們找事情給你做。』」

沒人做但有趣的事情更值得

雖然工讀酬勞穩定,但是他自認這份工作「沒辦法累積專業和credit」,於是思考如何將專長和工作結合。碰巧在大二那年,他在Ptt接案版看到一份原文書進口商的行事曆系統維修案。他當時從沒寫過動態網頁,卻在半天內完成案子,並且順利拿到5千元報酬。「那時候就覺得,哇,一天賺了過去要兩個月才能賺的錢。生活的擔子少了一大半,挺好的。」到了大四,他開始全職上班,正式展開工程師的職涯。

王景弘從資訊圈跨足政治參與,現在又回業界擔任資訊長。儘管已打拼多年,至今從未停下腳步。「我在工作上已經幾乎不寫程式了,都是做管理和任務分派。自己的專案雖然還是會寫,但是都是不收錢的。我一個月大概花6至7千元租伺服器,做自己想做的事。」包括2013年的Facebook廣告社團檢查器、2014年的跳針留言小幫手,再到最近的好友邀請小幫手,都是他近年來的作品。

「重點是題目啦。」王景弘說,地點都不是問題,只要有空檔,不管咖啡店、火車上都可以寫,有沒有網路也不太重要。不過,還是要夠「有趣」才能打動他。

對他來說,什麼樣才能稱得上是有趣的題目?「沒有太多人做過,或是大家覺得會失敗,但是失敗也沒關係的東西。」他補充,「能做的事情很多,但是『能做的事』不等於『重要的事』。我會優先處理『能做的事』裡『有趣的事情』,再從裡面找重要的事情來補。但是我不覺得重不重要是一個關鍵的要素。我覺得,重要的事情只要有人做就好,去做『沒有人做但有趣的事情』對我來說更重要。而且有時候,反而因為你做了,所以它變重要了。」他輕輕說。

王景弘 TonyQ
出生年|1986年
學經歷|元智大學資訊管理系。JavaScript.tw社群創辦人、JSDC論壇共同發起人。曾任柯文哲競選團隊網路部工程師、蔡玉玲政委辦公室研究員。現為集善地國際科技資訊長。
會寫哪些程式語言|專精JAVA、PHP、Javascript,但幾乎所有程式語言都接觸過。


圖說明

攝影/郭涵羚

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關鍵字: #工程師文化
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

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。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

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。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

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。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

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。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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