[LifeHack-18] 咖啡館師傅的啟示，如何正確跟他人學東西？|數位時代 BusinessNext

[LifeHack-18] 咖啡館師傅的啟示，如何正確跟他人學東西？

「一般網路文章可能也會直接給你一個所謂的磨豆刻度，但其實每一台磨豆機器都是不同的，每一款豆子也是不同的，到底什麼刻度好，其實有時候落差很大，所以更重要的是自己用舌頭去嘗試，如果這次覺得⋯⋯

之前到花蓮旅行，回程時到了花蓮火車站，發現還有一個多小時才到火車時間，於是想說找一家附近的咖啡館坐坐吧！用 Google 地圖搜尋一下，發現附近有一家「安娜咖啡館」評價不錯，就試著走過去看看。

順著Google地圖走過去，一開始還有點懷疑自己有沒有走錯，因為那是一片大空地上座落著一家獨棟的房子，這真的就是那家咖啡館嗎？一推門進入，發現這家咖啡館的裝潢很氣派，有點像是大飯店裡的高級餐廳那樣挑高，座位排得很鬆，有著典雅安靜的氛圍，還有一個很大的咖啡吧台，老闆正在吧檯忙著沖泡咖啡。

我們找了個位子坐下後，老闆送上了單子，我照著平常的習慣點了杯單品咖啡，老闆一聽我要點單品咖啡，馬上把菜單拿走，跟我說：「如果您要點單品的話，我這裡有很多單品的豆子沒有寫在菜單上，要不要我跟你特別推薦？」我說：「好啊！」老闆就一一詢問了我想喝什麼口味的咖啡，然後推薦了我一款莊園豆子，我也就順從老闆的推薦。

本以為就是坐著等咖啡上桌，又沒想到的是，過了一會，老闆用紅酒杯裝了磨好的咖啡粉來給我聞聞味道是否適合，我覺得味道很香，而且發現老闆的粉「磨得比我平常粗很多」（我平常也很愛自己手沖咖啡），好奇間，老闆回去手沖好豆子後，送上了一壺咖啡，我一喝之下，著實驚艷！不只是口味完全符合老闆跟我說的期待，更重要的是還特別的順口，但有保留咖啡香。

於是當我們品嚐完咖啡後，我自己走到吧檯跟老闆聊天，我問老闆：「你剛剛的粉好像磨得比較粗？但是喝起來順口又有單品的韻味，你是用多少刻度去磨豆的呢？我回家也想試試看。」我本以為就是簡單得到一個磨豆機刻度的答案，沒想到老闆卻說：

「你趕車還有時間嗎？如果有時間，那我要跟你說說『咖啡不能這麼學的』。」

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我一聽有了好奇，便說：「可以啊！你說說看。」於是這家咖啡館的師傅便侃侃而談：「一般網路文章可能也會直接給你一個所謂的磨豆刻度，但其實每一台磨豆機器都是不同的，每一款豆子也是不同的，到底什麼刻度好，其實有時候落差很大，所以更重要的是自己用舌頭去嘗試，如果這次覺得萃取太多，或許是刻度要粗一點，如果覺得太淡，那就要細一點，其實真的沒有標準，最好就是不斷調整，而不是硬要遵守一個刻度。」

我聽完之後，深覺有道理，我自己一開始學習手沖咖啡時，也是照著書上或網路上指示的刻度去磨豆，但有一段時間都覺得喝起來有點太苦，直到有一天我決定磨得粗一點，才發現味道原來是可以依據我的喜好去調整的，不用真的謹遵教導。

但是不是說書上或網路上寫的就是錯的呢？

我倒認為也不是，而是那就是這些作者的「經驗」，但就像咖啡館師傅說的：磨豆機不同、咖啡豆不同、要喝的人喜好不同，甚至環境溼度空氣不同，都可以影響品味的不同。

所以我應該學的是這個經驗背後的邏輯、方法，而非只是照著這個經驗的結果。

就像我後來看到那家花蓮咖啡館的師傅把粉磨得比我想像粗，而且我偷看到他手沖似乎是不斷水的方式，我一回家，立刻重新嘗試更大膽的把豆子磨得粗一些，試試看不斷水手沖，發現咖啡又展現了新的風味。而我學到的是，或許我以後可以更大膽的嘗試不同手沖法，不要只是照著規矩走。

這也就像平常我們從書中、網路上、課堂上，去跟他人學習了很多經驗，有時候我們覺得他人東西有用，有時候我們覺得他人東西沒有用，但真相是他人的東西可以簡單分成有用無用嗎？或許關鍵不在他人，而是在「我們有沒有正確跟他人學習東西」。

如果我只是照搬他人的做法，就想達到跟他人一樣的結果，那有用是矇到，無用其實也是運氣。

但如果我可以跟咖啡館老闆一樣，是去觀察他人經驗裡的原理、想法、方法，然後也去觀察自己的經驗，兩者相印，並且嘗試從不斷調整中去學習，那麼我相信會更容易「學到」對自己有用的東西。

「學習」，還是需要他人的經驗來參考，但我們不是從他人去找規矩，而是從他人經驗去發現自己經驗裡的窠臼，去找到那些自己沒想到但他人有想到的東西，去用他人的方法調整自己的方法，只有這樣相互印證，才是能像那位咖啡館師傅所說的，真正泡出一杯自己覺得好喝的咖啡！

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本文授權轉載自：電腦玩物

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方睿科技雙軌策略，讓 AI 成為商用地產的決策引擎

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為此，方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台，運用 AI 技術，將過去產業中破碎、非結構化的資料，重塑為可被運算、可驗證的標準化數據，並結合圖表與互動式介面，讓使用者能夠快速得到完整市場資訊，實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟，將不動產視為企業服務的核心載體，串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴，使空間不再只是靜態標的，而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄，平台得以發展「資料即推薦」模式，推動商用地產從單點交易，邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制，實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下，真正的競爭關鍵已不在模型本身，而是能否有效率地收集資料、提高資料品質，並將其與實際決策流程緊密結合。為此，方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪，回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題，成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

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創新 Data to win 模式，讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過，單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級，因此，方睿科技提出的第二條路就是，推動產業生態系聯盟，整合商用地產市場上不同角色的數據，讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

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為解決這些斷點，方睿科技提出「Data to win」模式，以資料取代傳統「Pay to win（付費買廣告）」思維，讓真正具備經驗與實績的服務夥伴，在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明，在廣告投放效益越來越低的情況下，企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」，而是「如何在對的地方被看見」，這將是未來的市場勝出指標；而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力，方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料，經過去識別化與結構化處理後，再嵌入企業決策流程中，讓推薦不再來自廣告投放，而是真實、可被驗證的使用經驗，透過這樣的機制，不僅提升企業決策的準確度，也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說，方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料，讓企業在選址階段，就能同步評估空間規劃方案，加速決策流程。又如，整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料，並呈現在地圖上，協助企業評估辦公據點的交通便利性，優化員工日常通勤與出行體驗。此外，平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊，協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓，提升進駐媒合效率。

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調，方睿科技已經透過投資與合夥模式，將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域，至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星，以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作，方睿得以更深入理解產業真實痛點，讓科技不只是工具，而能真正回應實際決策與服務需求。

此外，方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟，目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入；接下來，方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入，讓數據在安全、可控的前提下流動，進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值，為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳，透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。

圖／數位時代

方睿科技官網： https://www.funraise.com.tw