Trello團隊如何使用Trello?8個專案排程協作重點技巧
Trello團隊如何使用Trello?8個專案排程協作重點技巧
2017.02.20 | 創業

我最近讀到兩篇文章,對如何使用Trello進行專案管理很有收穫:第一篇是Zapier團隊去採訪Trello團隊成員如何使用Trello:「How Trello Uses Trello to Collaborate, Plan, and Communicate as a Team」。第二篇則是Trello團隊自己整理了前一篇文章的精華,重新解釋自己使用Trello時的管理邏輯:「 How Teams At Trello Use Trello 」。

100多人的Trello團隊,如何利用150多個團隊共用的Trello看板(不包含Trello成員自己建立的個人看板),來管理有1,700多萬用戶的Trello服務呢?

我身為Trello的使用者之一,仔細研讀了這兩篇文章裡提到的各種方法,並且實際嘗試一遍,加上我的理解、整理和個人看法,幫大家也重新詮釋一篇Trello 團隊自己使用 Trello 的工作哲學

裡面有些工作方法,我想不只是使用Trello,對使用其他專案管理軟體也應該會有所啟發。

同樣的,如果你是剛剛接觸Trello,對功能還不熟悉,歡迎先參考我之前的幾篇教學文章,今日之文我則會略過這些功能教學的部分,直接說明方法:

一、每個專案都有一個[收件匣]列表:

Trello團隊提到他們在各部門工作看板裡,會建立一個叫做「incoming list」的列表,我們就叫他「收件匣(收集箱)」,這個用意是讓任何其他部門的人要轉交任務時、其他團隊裡的人要提供建議時、部門內的人有什麼新點子時,都先一律丟入「incoming list」。

這個「收集箱(收件匣)」可以讓整個公司的人對任何部門、團隊提供各種建議,有一個「雜事統一收集處」,但又「不會干擾該團隊的正常工作流程」。

一個更具體的使用情境會像是:客服團隊接到一個客戶對某產品的回饋,於是把這個客戶回饋丟到「某產品開發團隊」的「收集箱(收件匣)」,於是產品開發團隊就可以自行決定如何處理他。

圖/ 電腦玩物

「收集箱(收件匣)」的概念真的太重要了,我們每天的工作流程都會出現很多雜事、瑣事、新任務,可能是別人交代的、自己想到的,需要一個「收集箱(收件匣)」先統一收納,再根據實際專案的輕重緩急判斷,來決定如何處理。

「收集箱(收件匣)」保證了每個看板都能隨時接收發生的所有問題、回饋、新要求,但是又可以有一個「緩衝」,先不要直接干擾目前的工作流程。這其實也正是時間管理的必要流程,如果你想更詳細了解,可以延伸閱讀:Evernote GTD 方法教學:我的「搞定」時間管理實踐 2016 版

二、看板根據「工作流程」自由設計:

Trello的優點就是直覺且富有彈性,看似簡單的看板列表,實則可以讓我們:「視覺化的排出清楚易懂的工作流程」。這一點對很多工作者來說很有吸引力,也難怪我之前介紹類似服務:「Zenkit一個專案多種視覺化管理:清單、看板、表格、月曆合一」,獲得很多迴響。

從Trello團隊的經驗分享中,可以看到Trello自己使用Trello時,大多時候也都是 根據「工作進度階段」 來分類列表的。

以Trello在發佈新功能時使用的看板,採用了如下的工作進度列表設計:

  • 專案基本資料
  • 待辦事項
  • 處理中
  • 準備發布
  • 已經發布

其中有一個也很有巧思的設計是一開始的 「專案基本資料」 列表, Trello團隊會在這個列表中放入說明專案的卡片,以及專案需要的一些基本模板的卡片(後面會介紹),這樣執行專案時就可以隨時參考與取用。

然後接下來的一系列「進度列表」,就是把任務卡片依據進度,調整位置,直到最終完成發佈。

圖/ 電腦玩物

三、利用卡片待辦清單,決定卡片是否移動到下個進度:

不過,Trello團隊提到他們在「決定任務卡片要不要移動到下一個進度列表」時,有一個很棒的設計,值得我們學起來。

這個方法是在卡片中,利用「加入待辦清單」功能,建立起這個任務在每個進度時必須完成的所有步驟,例如我下面舉例一本書要出版,企畫階段要完成什麼步驟?編輯階段要完成什麼步驟?準備出書階段要完成什麼步驟?

如果這張任務卡片的步驟只勾選到企劃階段,且尚未完成,那麼他就只能放在「待辦事項」列表中,表示還在準備。

圖/ 電腦玩物

如果這張任務卡片的步驟已經勾選到編輯處理階段了,那麼就表示負責人可以把這張卡片移動到「處理中」的列表。

依此類推,如果這張卡片的步驟都勾選完成,就可以進入「準備發布」的列表。

利用這個方法來明確的規範卡片的處理進度,而且也不會漏掉任何步驟,確實是個好方法。

圖/ 電腦玩物

四、利用空白卡片,建立可複製工作步驟模板:

因為上述的做法,任務的執行步驟變得很重要,而且一些大任務的執行步驟可能很多,如果這些大任務的執行步驟常常是類似的話,那麼 Trello 團隊就會在前面說的「專案基本資料」列表中,建立起空白的任務卡片模板。

圖/ 電腦玩物

空白任務卡片模板中,事先規範好執行這類任務需要的基本進度與待辦清單,以後要執行這類任務的團隊成員,只要[複製]模板,就能快速產生卡片。

一方面快速,一方面讓團隊工作不容易出錯。

圖/ 電腦玩物

五、另外建立資源看板,和專案流程看板區隔:

在 Trello 團隊利用大量看板管理工作流程的過程中,他們提到經過經驗累積,發現看板應該區分「專案流程看板」與「資源支援看板」

「專案流程看板」就是我前面介紹的,去完成某個專案工作進度的管理看板,裡面是任務的執行步驟。

圖/ 電腦玩物

而「資源支援看板」,則像是資料庫,可以用列表分類團隊需要的一些資源,讓團隊成員可以隨時取用。

專案執行與資源支援要分開,才不會搞得一團亂。這個邏輯,我在自己的 Evernote 筆記管理中也是如此分類,有興趣的朋友可以參考:Evernote 整理3部曲-3:用最少記事本完成高效率管理

圖/ 電腦玩物

六、建立最佳流程後,隨時可以複製使用:

除了任務卡片可以複製裡面的資料、步驟外,整個看板的流程列表也可以複製。

尤其公司裡如果有特定的專案流程,或是這次執行專案後發現這個流程很好用,那麼下一次可以直接[複製]這次專案的看板來使用,就不用多花時間重新建立流程

圖/ 電腦玩物

七、減少會議時間的技巧:

Trello 團隊還提到他們用 Trello 看板來減少會議時間的小技巧。

在執行工作時,本來就會發生一些「待解決、待討論」的問題,這時候他們就在有疑問的任務卡片加上[開會討論]的「標籤」

圖/ 電腦玩物

這樣一來,等到團隊會議進行時,就在團隊看板裡「過濾出」加上「開會討論標籤」的卡片,直接針對這些卡片討論,討論完畢就把標籤去除。

開會前可以簡單收集要討論的重點,開會時可以聚焦在要解決的問題,自然就加快會議速度了。(這個技巧你還可以延伸閱讀:開會浪費時間?用特製會議記錄格式開一次有效會議

圖/ 電腦玩物

八、減少通知噪音的技巧:

最後,因為 Trello 整個公司有超過 150 個團隊共用的看板,他們要如何降低大量看板隨時有更新通知的噪音呢?

Trello 團隊提到,他們會 善用「訂閱」 的功能,只訂閱自己需要的看板,只接收自己需要的通知。

電腦玩物
圖/ 電腦玩物

或者對某個特殊任務卡片有興趣(有需要),也可以單獨[訂閱]這張卡片,只接收這個任務裡的新變化。

以上,就是 Trello 團隊使用 Trello 的幾個關鍵的專案管理技巧,是不是對你也有所啟發呢?

延伸閱讀相關文章:

本文授權轉載自:電腦玩物

圖/ 電腦玩物
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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