不懂裝懂、沒時間想除錯,新創CTO常見的五大問題
不懂裝懂、沒時間想除錯,新創CTO常見的五大問題
2017.12.05 | 創業

當一位新創公司的技術總監(CTO)或技術創辦人不是一件簡單的事情,而且很多新創公司的技術創辦人犯的錯誤都是可以避免的。

1.搞不清楚工程專業和職務分配

雖然工程師都要寫程式,但事實上每一位工程師的專業和適合的職務都不一樣。舉例說明,資料科學工程師(Data Scientist, Data science engineer)、系統工程師(Systems Engineer)、DevOps工程師、前端介面工程師與解決方案工程師等,所需技能和適合職務都不同,而這些專業都需要時間培養,沒辦法馬上互轉。

可惜的是,通常一家公司的CTO的背景都是上面其中一種,因此都有偏見,這也是新創公司在科技管理上很大的盲點。

打個比方,一位資料科學(尤其是學術界)出身的CTO,其經驗多專注於資料採集、資料篩選和訓練機器學習模型,很少需要設計一可應付高流量、高附載與無間斷性的軟體架構。因為自己不懂、認為不重要,因此請的人也常常不懂且認為不重要,這種CTO可能會做出叫機器學習博士去設計伺服器資源配置的蠢事。

最簡單的解決方法,就是多了解不同工程專業在工程組織內的重要性,而不是從自己的工程專業評估什麼重要、什麼不重要。

2.每天想開發,沒時間想除錯

軟體開發最大的時間成本是用在哪裡?不是開發,而是維護和除錯。而多數資淺的CTO,常常只注重開發,完全沒有為維護和除錯做準備。

每當產品發生問題,很多CTO只能帶隊慢慢閱讀logs和錯誤訊息,但很多問題發生以後就很難模擬當時情況。若沒有為除錯做準備,開發團隊常常光確認問題發生的位置就花上幾個小時。故此,在開發之餘,CTO應該要輔導團隊進行基本的測試、系統控管和問題分析,問題發生時才不會兵荒馬亂。

首先,測試的部分,不光是功能性測試(functional testing)就可以了,因為任何功能都可能因為小部分變動而改變,當問題發生時,功能性測試沒有辦法告訴你問題在哪裡。

故此,團隊應養成習慣至少對公司的核心技術設計基本的單元性測試(unit testing)和整合測試(integration testing),確保軟體核心的各函式庫和商業邏輯執行無誤。當問題發生時,單元性和整合測試至少可快速地告訴團隊問題發生的位置,節省大量的除錯時間。

再來,很多團隊只使用AWS Cloudwatch或類似的陽春控管和警鈴服務偵測錯誤,這類控管很難幫助團隊蒐集更全面、更完整的資訊。

CTO應該要養成習慣控管整個平台,從平台每天的網路連線、前端介面載入、伺服端程式碼執行到資料庫效率的一切執行速度和各類錯誤都要有基本的概念(NewRelic提供很完整的入門級的工具)。

最後,資料庫常常是許多軟體平台的瓶頸,一些控管軟體和效能分析軟體(Performance Profiler)可提供資料庫查詢效能分析。

這些很簡單的控管和分析都可以幫助團隊在瓶頸發生前未雨綢繆。

3.沒有責任感、推卸責任

說到責任感,這是年輕CTO常常犯得錯誤。原因很簡單:因為一位工程師和一位CTO的責任範圍不同,而通常剛當CTO的工程師心理上還沒有準備好要為整個團隊的工作負責。

理論上,一位CTO不單單要為自己寫的程式碼負責,更要為任何他管轄範圍內的生產力負責。

一位沒經驗的CTO常常碰到問題就會把責任推至其他隊友身上,甚至將其他工程師推到創辦人面前頂罪,這是非常荒唐糟糕的做法。

身為一位CTO,當問題發生時,你該做的第一件事情是安撫其他創辦人、穩定軍心,在最短的時間內訂出解決問題的時間表,給整個公司一個交代。

4.不懂得平行和垂直分工

什麼是工程上的平行和垂直分工?

假設你設計的平台和商業邏輯有許多不同的軟體介面和元件,可視為針對各介面或元件進行分工為垂直分工;但同時,你可能會有不同的版本、客戶、功能群組,而針對不同版本、客戶和功能群組進行分工可視為平行分工。

通常新創公司在草創時期,因人手不夠,以平行分工為主:每一位團隊成員可能需要負責服務一位客戶、負責開發一個版本(如網頁版本、行動app版本)。但是,這種分工模式當公司的人力資源和客戶人數開始成長時,很快地就會碰到問題。

這可以回溯到先前討論過的不同類型的工程師,當公司成長到一個程度時,專注於機器學習或是演算法的工程師,不應有事沒事被拉去做使用者介面,否則團隊成員都會變成技能多而不精的通才。

當公司成長到一定程度,必須從平行分工轉為垂直分工,讓各類工程專業發揮所長。打個比方,如果你的公司做影音串流,那做資料壓縮的工程師,應該是這方面的專家,而不是叫團隊隨便一位工程師跑來土法煉鋼。

可惜的是,很多新創公司會因為事情太多、管理不當,不知道如何有效管理人手,而持續用平行分工應付新功能與新客戶,最後導致軟體品質出問題,未來需要繳學費來還。

5.不懂裝懂

創業家都有的特質是什麼?沒別的,就是過度自信。較資淺新創公司的CTO和技術創辦人也不例外。

這也回到不同工程專業的差異,創業家通常都固執己見,多方學習說得簡單,真正捲起袖子做事時,CTO通常很多話是聽不進去的。最嚴重的是團隊擴張時,CTO認為自己的作法永遠是對的,對新進工程師的建議嗤之以鼻。

這是非常大的問題,因為新創的CTO一開始什麼都得做,自然變成通才。而後進員工因為垂直分工,通常工程專業會比CTO更在行。如果CTO以為自己最行,反而會衍生出外行帶領內行的笑話,不少新創的工程團隊最後鬧翻都是從這邊開始。

以上是一些自身和輔導新創的經驗談,希望對於訓練中的CTO或是在尋找共同創辦人的朋友多少有些幫助。

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從「存資料」到「用知識」:網創資訊攜手浪LIVE,讓 AI 成為最懂企業的內容幫手
從「存資料」到「用知識」:網創資訊攜手浪LIVE,讓 AI 成為最懂企業的內容幫手

對已經成熟發展的企業來說,最大的挑戰不是如何創新,而是經驗無法有效傳承,而生成式 AI 的價值正在於此,它讓分散的知識從「共同保存」走向「即時運用」,使組織得以在既有經驗之上,持續累積能力並向上成長。

由旭瑞文化傳媒成立、全台最大直播平台浪LIVE,正是這種轉變的最佳寫照。「我們其實一直都有在整理內部的知識、技術文件和作業流程規範,但做法比較像是集中在倉庫裡,雖然找得到,卻不一定用得快。」旭瑞文化傳媒技術研發中心技術總監黎欣捷(James)形容。

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浪LIVE 攜手網創資訊導入 AI 知識管理系統 NAVI,打造出一顆可以分析與調用歷史資料並產製新內容的「企業智慧大腦」
圖/ 數位時代

為此,浪LIVE 攜手網創資訊導入 AI 知識管理系統 NAVI,打造出一顆可以分析與調用歷史資料並產製新內容的「企業智慧大腦」,讓經驗不再只是被保存,而能實際參與日常營運流程。網創資訊總經理吳炳鈞進一步說明,這是因為 NAVI 將浪LIVE既有資料整理成可被運用的知識基礎,並在此基礎上生成內容,故能真正融入浪LIVE使用場景,提升文章產製與活動規劃的效率。

用 AI 提速,回應高頻、快節奏的營運需求

作為直播產業的領導平台,浪LIVE 不僅市占率超過 50%,每月活躍用戶數更高達 40-50 萬人。能夠寫下高黏著度、高互動率的成績,除了堅持以才藝直播為主軸、在市場上做出差異化特色,快速更新的內容與密集的行銷活動,同樣是浪LIVE 維繫用戶黏著度的關鍵。

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旭瑞文化傳媒技術研發中心技術總監黎欣捷表示,透過NAVI能夠有效提升文章產出與活動企劃的效率。
圖/ 數位時代

黎欣捷表示,浪LIVE 每日都會更新社群貼文與文章內容、每個月平均規劃約 20 至 25 檔活動,不僅內容產出量龐大,對速度的要求也極高。編輯團隊在完成採訪後,必須在最短時間內產出文章,且要符合品牌的風格和版型,而營運團隊不僅要不斷發想新的玩法,還得預先估算不同設計下的投資報酬率、參與人數等機率,以確保活動能兼顧創意與成效。

這種高頻的營運節奏不僅極具挑戰性,還容易使團隊感到疲憊。因此,浪LIVE 開始思考如何利用 AI 來提升文章產出與活動企劃的效率,而 NAVI 正是思考後的最佳解答。

應用場景1:文章產製,不再從零開始

吳炳鈞進一步說明,網創資訊如何協助浪LIVE 將 NAVI 應用於文章產製與活動企劃。

先就文章產製來看,網創資訊將浪LIVE 過往累積的大量文章匯入 NAVI,由系統學習品牌文章的語氣與編排方式,及不同編輯的寫作風格並加以分類。之後,編輯只要提供採訪逐字稿或相關素材,並指定想要的文章風格,NAVI 便可依此生成初稿,再由編輯進行調整與潤飾,大幅加快整體產出速度,也讓編輯可以將更多心力投入內容品質的把關與主題發掘,用快速更新而主題有趣的文章,吸引會員持續留在平台。

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網創資訊總經理吳炳鈞進一步說明, NAVI 將浪LIVE既有資料整理成可被運用的知識基礎,並在此基礎上生成內容,才能真正融入浪LIVE使用場景。
圖/ 數位時代

吳炳鈞強調,NAVI 不是憑空寫文章,而是根據企業過去累積的內容與規範來生成,這樣的產出結果,才會更貼近原本的品牌風格與實際需求。更重要的是,網創資訊還能根據客戶使用情境進行客製化調整。例如,NAVI 可以整合圖片和文字,生成一篇圖文並茂的文章,並同步輸出對應的 HTML 程式碼,浪LIVE 編輯只需貼至後台系統,就能完成上稿作業,不必再花費大量時間去調整版面配置。

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網創資訊業務經理Hailey Ouyang表示,NAVI 在產出文章的同時,可以同步輸出對應的 HTML 程式碼,減輕浪LIVE 編輯的上稿作業負擔。
圖/ 數位時代

應用場景2:活動規劃,從歷史經驗找出新玩法

再就活動規劃來看,網創資訊同樣先將浪LIVE 的歷史活動範本、禮物清單與獎勵機制導入 NAVI,由系統學習營運團隊在發想活動時的思維脈絡,之後,團隊成員只要輸入關鍵字,NAVI 就能建議相應的活動方式與獎勵組合,作為活動規劃時的參考。

黎欣捷認為,NAVI 就像一位資深顧問,不僅提供更多元的視角與玩法建議,縮短活動規劃所需的時間和心力,也能即時調閱過往經驗,協助團隊跳脫個人思考盲點,避免重複規劃過去已經做過的活動內容。

吳炳鈞進一步以禮物清單為例,說明 NAVI 帶來的效益。浪LIVE每一檔活動都需要重新設計禮物或做不同的組合搭配,因此資料庫已累積上百種不同類型的禮物,這使得團隊成員在規劃活動時,常常要花很多時間去發想新禮物或搜尋資料。而在導入NAVI後,系統可以根據歷史資料提供合適的禮物搭配建議,協助團隊在規劃新活動時,更有效率地運用既有資源。

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NAVI可以根據歷史資料提供合適的禮物搭配建議,協助浪LIVE團隊在規劃新活動時,更有效率地運用既有資源。
圖/ 網創資訊

不只生成內容:NAVI 三大特色,讓 AI 真正嵌入企業流程

在資料管理與內容生成外,網創資訊也從企業管理需求出發,規劃出以下 3 大系統特色,使 NAVI 得以真正融入企業的營運流程中。

第一,NAVI 支援至少 20種大型語言模型,能因應不同使用需求,處理文字、圖片、音訊和影片等多種形式的內容。第二,系統可部署於私有雲或地端環境,讓資料能留在企業內部,降低被外部 AI 模型使用的疑慮。第三,整合 AD 身份驗證與授權機制,可依部門和角色別去設定資料存取權限,確保 AI 在回應問題或產生內容時,只會引用該使用者可存取的資料範圍,避免誤用或資料外洩的風險。吳炳鈞補充,由於系統可進行部門切割,也能進一步統計各單位的使用量,方便企業進行內部成本分攤與管理。

「企業需要的是能嵌入流程的 AI,而不是只會回答問題的工具。」吳炳鈞指出,因此 NAVI 一開始就定位在企業知識管理系統,從而發展上述系統設計。近年來,因應 AI Agent 趨勢,網創資訊亦將相關概念融入 NAVI,使系統具備更高的主動性,能依任務需求串接不同資料庫與內部系統,協助使用者完成特定工作流程。

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網創資訊PM Keith Hsu指出,NAVI 融入 AI Agent 概念後,具備更高的主動性,能依任務需求串接不同資料庫與內部系統,協助使用者完成特定工作流程。
圖/ 數位時代

未來,網創資訊將持續與浪LIVE 深化合作,逐步導入更多內容至系統中、拓展更多應用場景。也期待在與客戶合作的過程中,共同發掘更多具體的應用靈感,並視需求開發對應功能,持續放大知識與經驗的價值,讓技術不只停留在工具層次,而能真正轉化為企業成長的動能。

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