[LifeHack-18] 咖啡館師傅的啟示,如何正確跟他人學東西?
[LifeHack-18] 咖啡館師傅的啟示,如何正確跟他人學東西?
2016.09.26 | 技能

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』。」

附註:知識的管理與學習真的都需要特殊技巧,歡迎延伸閱讀:

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!

本系列文章歡迎參考:

本文授權轉載自:電腦玩物

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
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企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

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AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
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OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

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真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

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這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

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10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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