時間管理工具「Amos」獨立開發者:我用假期、週末還有旅行的時間完成這款軟體
時間管理工具「Amos」獨立開發者:我用假期、週末還有旅行的時間完成這款軟體

吳昱珂,80後浙江人,是時間管理應用程式Amos的獨立開發者。

吳昱珂畢業於紐約長島大學,目前從事投資和貿易工作,同時正為美國埃默里大學的心理學實驗室做資料分析的工作。

作為一名業餘的開發者,吳昱珂一直從事市場行銷方面的工作,之前在北京網路公司「E家潔」的工作經歷,讓他對未來網路和電腦的影響力有了深刻的理解,於是在離開「E家潔」後,他開始自學程式設計,嘗試開發一些用於自我管理和提高效率的軟體,時間管理軟體、運動記錄軟體等。

除了開發Amos,吳昱珂還是個心理學愛好者,他會把心理學理論融入到開發的每一款軟體上。在考取了心理學三級諮詢證書後,他正準備申請北美的心理學博士學位。前段他跟隨埃默里大學團隊,到非洲對野生動物進行資料監測,分析動物社交行為,希望以此給人類社交帶來一些啟示。

Amos
吳昱珂在非洲觀察動物。

以下是訪談內容:

MindStore:能介紹一下你正在做的產品嗎?

我正在做的App叫「Amos時間規劃」,這是一款簡潔且功能齊全的時間管理應用程式。

之所以這麼說,是因為我將10,000小時累計、番茄鐘、自動記錄、提醒、倒計時、子項記錄等主流的時間管理方法重新設計後結合在了這同一款軟體中,但在使用上又異常簡單,沒有很複雜的設置。所以這款軟體是沒有引導頁的,打開後你就創建專案,然後在需要記時的時候點一下開始,甚至不需要結束。

Amos
吳昱珂的產品 Amos。

MindStore:跟同類時間管理軟體相比,Amos有什麼特點嗎?

其實我用過很多時間管理軟體,做Amos的時候也會參考這些軟體。

而我做的Amos,除了基本的功能外,還有以下這些特點:

統計頁面使用雷達圖,讓用戶查看自己每天的努力情況時,就像看球員的屬性圖那樣帶感。並且邊上還會有每天的番茄數量和漏斗數量,非常直觀。

延伸閱讀:Runtastic Timer 語音報時的番茄鐘工作法

軟體內建願望清單功能,使用者可以將自己想要的記錄上去,不僅可以隨時查看,還可以在實現後劃掉。

內建賴床時間統計,用戶可以設置一個賴床或者晚睡的限制,在鬧鈴後限制的時間內在首頁點擊睡覺欄,或者直接點擊提醒進入軟體,就可以確認真實睡覺時間。提醒時間和用戶確認的時間就是賴床時間,這也會在每日的時間線上呈現。以幫助我們更好的減少這個時間。

豐富的iOS特性,Amos不僅支援Apple Watch 3.0,也支援下拉欄操作。而且都不僅僅是看資訊,還可以進行交交互操作。包括Icon的3D TOUCH和頁面內也支援peek點按查看統計資訊等。

Amos
Amos介面。

MindStore:目前,Amos的產品發展狀況如何?

由於Amos上線不久,是徹徹底底的新App,所以現有用戶不是很多,而且國外用戶的下載比例也更大。就目前的用戶回饋來看,那些下載並真正使用Amos的人,確實因此解決了他們生活中存在的問題,這款易上手的App能幫助他們堅持下去。

我認為這款App在個人時間管理的細分領域,具有很大的潛力。

MindStore:當初為什麼會開發Amos?

最開始做Amos是給自己使用的,我希望有合適的工具幫助我在忙碌的時候,有意識地提高自己在單位時間內的效率。

然而在使用現有的大部分時間管理軟體後,我並不滿意。例如我會忘記結束一個專案,又或者在重複做同一件工作之後無法記錄每一次的細節。有需求加上無方案,就直接導致我開始構思自己的的解決方案。

其實我自己是個很懶的人,如果市面上已經有成熟的解決方案,我還是會傾向于使用現有軟體,甚至會寫長篇的意見説明開發者改進產品,並不會自己開發Amos。所以我做應用通常都是有了需求後,實在找不到最佳解決方案後的現實主義妥協。

MindStore:Amos從構思到出品,中間花了多長的時間?哪個部分花費最多的時間和精力?

從最初有這個想法開始,大概中間經歷了幾個月,利用了我所有的假期、週末、旅行的時間完成並完善了這款軟體。

要說存在的難點,主要還是Apple Watch的適配,和多語言的內建。

由於Apple Watch的資料傳輸限制比較多,有時候可能iPhone被鎖資料就傳不過去了,要等解鎖資料才能放行,以至於我許多的想法都沒能實現。只留下了最實用的一些主要功能,但這已經算充分利用Apple Watch了。

MindStore:在Amos推進的過程中遇到過什麼困難嗎?最後怎麼解決?

工程師都清楚,經常預估一個功能的製作時間是這麼長,但到了實際操作的時候卻會冒出來各種意想不到的問題,或者奇怪的bugs。這就會導致工期超過預期很多,幸虧我作為獨立開發者,有許多亦師亦友的朋友可以進行討論。

而且老婆也很支持我做我想做的事,軟體內文字的翻譯都是她幫忙完成的。

Amos
吳昱珂和老婆的合照。

MindStore:你有想過Amos的商業模式嗎?

剛開始的時候沒多想,在決定銷售後就直接掛到了App Store上面採用購買下載的方式提供給使用者使用。

不過有一些用戶回饋,再加上我自己切身體會過,在還沒有試之前就花錢買一個軟體確實非常不友好。所以我決定改成了免費試用結合一次性付費解鎖的方式進行銷售。定價還是和之前一致。

日後除了在時間管理這個大方面的一些功能反覆運算之外,我考慮引入競爭模式等説明使用者培養習慣的機制,以及讓時間管理達人展示自己的平臺,讓初學者更好的借助工具和經驗的幫助更快成長。

MindStore:作為一個獨立開發者,你有什麼經驗可以跟大家分享一下呢?

在尋找靈感方面,如果你經常使用軟體,就一定會在使用的過程中產生許多「要是這樣就好了」的念頭,而這些正是靈感的來源之一。平時我會把這些念頭寫下來,然後在程式設計時把自己的思路轉變為一個產品經理,統一將不適合的修改去掉。

還有在用戶回饋上,個人開發者可以更靈活一點。我做的所有軟體都非常重視使用者回饋的管道,我不喜歡讓用戶寫長篇郵件,也不喜歡給一堆選項讓他們選擇。在Amos時間規劃中我甚至內建了一個聊天軟體,專程用來和使用者聊天。

因為這樣,我收穫了許多來自用戶的想法,其中很大一部分都成了軟體中的更新內容。每天吃飯就是我和用戶聊天的固定時間,我想這可能就是個人開發者的優勢所在吧。

本文授權轉載自:愛范兒

關鍵字: #數位工作術
往下滑看下一篇文章
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓