我的100天AI學習之路:從0到自己做AI商模產品!如何寫code、做研究、生影片?
我的100天AI學習之路:從0到自己做AI商模產品!如何寫code、做研究、生影片?

今年二月,我決定開始 all in AI。這不是一句口號,而是實際用行動投入:

  • 用AI寫 code
  • 用AI解各種問題,做產品,做研究,做策略,做簡報,生圖,生影片,podcast…
  • 用AI…

這個 All In AL的過程,週週都卡關,週週也都有前進。這個過程到現在,我知悉了AI的各種面相、使用了更多的AI產品,站到了未來。

實際動手做了50個AI產品,因此了解了怎麼管理AI在商業上,能產生的降本,增效與新商機的巨大機會。

以下是我這 25 週的歷程記錄,有困惑、有突破,也有很多還搞不太懂的地方。

第一週:探索AI時代下新的名詞

除了Chatgpt, 我開始使用所有主流的GPT工具,包括 Gemini, Grok, Claude, Perplexity,…還包括研究各種專有名詞,例如MCP, Agent….並且思考他們在新時代帶來的商業意義。

第二週:看更多的AI應用

我想看矽谷的人透過AI看到怎樣的未來,最好的方法就是去看這些新創們做了甚麼,所以我找前五十強AI的榜單,不認識的就點過去看一看他們做的是什麼。

後來,覺得這樣很落後,我就上Product Hunt,以及專門在收集最新AI新創的地方去看這些AI新創作了甚麼,不錯的也就把產品用用看,體會體會。

這樣,我對整個AI可帶來的變化有了豐富的見解。

其中也看到了某些賽道比其他賽道更快速地成熟,其中一個就是coding ai copilot這個賽道。

然後,我就想為什麼我不用AI Coding來寫寫看產品。

第三週:開始在電腦上直接安裝大語言模型

夥伴介紹了bolt,可以自架在電腦上,這樣就可以不用去買需要訂閱的coding服務。

筆者過去二十年都在做管理職,創業創新活動,沒有一個正式工作是寫code,但對電腦還是有興趣。

我就在我32GB ram的Mac Mini上面自架了open source的大語言模型服務,也架了bolt寫程式的服務,跑得很慢,但竟然也能跑出”用自然語言就能寫出網站”的結果。

在自己電腦上目睹了LLM的威力,我開始思考,如果這一切都能更快,世界規則會怎麼改變?

第四~五周:開始使用Cursor coding

因為自架的Vibe Coding工具太慢了,因此開始用Cursor來開發。

經歷了一些學習曲線,我還是把第一個應用幾天就做出來了,還部署上了Cloudflare,後續有很快地做了其他幾個遊戲 – 單字挑戰,AI Or NOT, 2048….

這原因並不是我很厲害,而是Cursor太厲害了,我搞不懂的事情我就問Cursor,請他分析現在發生的問題是什麼,請他分析現在的流程是怎麼寫的,請他幫我deploy到cloudflare,請他幫我commit到Github….

從這個實作,我開始感受到AI First這件事的重要性。

第六週:進階解演算法問題

那時候看到一個tweet說,一行就可以把魔術方塊做完,還能解題,我就去try了一下。

結果發現旋轉的畫面生成錯誤,解題也只是倒推轉回來,並不是聰明的解法。搜尋了一下,網路上世有人有演算法可以解決這題的,因此我決定試試,看看是不是很困難的題目也能靠AI來協作。

成果在這裡,經歷在這裡,感想在這裡。

結論:AI時代下,學習力仍是必要的核心競爭力,更要學會怎麼帶領AI一起做事。

第七~十週:AI轉型的迫切性

因為非技術的我寫了一個又一個的小遊戲,我感受到生產力的10x增加。

開始跟管理公司的朋友們分享 All in AI的迫切性,企業應該要立即行動,把握這次的AI革命,降本增效創造新商機。

同時間,我繼續挑戰帶著AI員工,來作desktop app,儼然成為一個初階工程師+初階PM+初階designer,花了七天,竟然也給我做了出來。

第11周到第16周:感受到AI帶來的降本增效新商機

開始理解,知不知道AI,有沒有使用AI,以至於懂了怎麼使用AI搭建千人部隊,是這個時代與前一個時代在搭建公司競爭力上最重要的能力。

從明確策略意圖,到發現應用場景,再到建立評估體系和培養AI人才,每一步都至關重要。

我意識到企業與企業之間的競爭條件中的人才壁壘,以及做任何事所需要的資源投入都起了100x的變化,現在把AI用的好,只要想得到的,都是做得到的。每個專業知識工作者的產出可以差距100x。

因此,我開始把我平常在做的事開始用AI自動化,例如:
1. 研究主題,寫文章,用 gpt-s agent,設定好他的任務,並理解了我的要求,寫文章時間從三小時縮短成 5分鐘,大部分時間是花在 review。例如這個文章這個文章

  1. 想很久要做的podcast,試著用notebooklm做做看,用chatgpt生圖,編輯傳上youtube。

  2. 開始 Vibe Coding自己要用的工具,例如上課我要用的 timerbomb, 或是短網址轉址工具。

第17周到現在:AI無所不能,萬事問AI

  1. 調整網站的SEO設計,請AI做。
  2. 怎麼放google ads,請AI做。
  3. 開始會「問對問題」。Prompt 開始有結構、有條理,效果提升超多。
  4. 挑戰 Web App 的完整性。怎麼處理使用者登入、資料儲存、上傳圖片?RAG(Retrieval Augmented Generation)開始研究怎麼做。
  5. 理解什麼是 Agent,不只是單純問答,而是 AI 能幫我分步驟做事。開始寫自己的 agent flow。
  6. 變成 AI 開發工廠模式。五個產品一起改,AI 幫我寫 code、測試、改 bug。
  7. 遇到問題,不是查文件,而是直接用 AI 把解法變成工具自己用。
  8. 試著用 AI 做出 real value 的東西,做出有價值的功能給人用。
  9. 第一個正式的 AI 工具上線,開始測使用者回饋、定價方式。
  10. 快速再做幾個工具,從語言生成到圖像處理,各種垂直應用。
  11. 用最小可行性產品(MVP)開始測市場,交代 agent 要做什麼也越來越順。
  12. 開始進入疊代模式。以週為單位更新功能、優化使用體驗,持續修 bug、加 feature。

給剛開始使用AI的人

25 週過去了,列出我做的幾個服務,陸續增加功能中

我變得非常熟練如何用 AI 做事,從 coding 到 business。我也更相信:AI 不是取代人,而是加速人。

如果你剛開始走這條路,我建議你不要怕卡關。就像我一樣,每週卡、每週破、每週前進。

企業的話,更需要走知用做管的道路,快速把核心流程重新檢視,熟稔AI,做出新的與AI共舞的10x流程

關鍵字: #AI
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外送平台變軍師!foodpanda用數據當武器,殺進轉型顧問市場
外送平台變軍師!foodpanda用數據當武器,殺進轉型顧問市場

台灣餐飲業正面臨「三高」壓力——店租高、物價高、人力成本高。疫情後商圈景氣逐漸回流,店面需求攀升帶動餐飲業租金持續上揚;與此同時,根據行政院主計總處統計,台灣食物類物價自2021年起連續四年上漲,累積漲幅達13.98%;儘管2025年基本工資調漲4%,仍難以紓解餐飲業缺工困境,勞動部人力需求調查顯示,住宿餐飲業人力缺口估計高達24萬人。

面對嚴峻挑戰,餐飲經營者必須追求單位產出極大化,方能在有限資源下維持營運效益。對此,全台最大外送平台 foodpanda 憑藉每日百萬活躍用戶的數據優勢,透過精細化分析平台數據金礦,提出「極效經營」新思維,協助餐飲業者投入極小資源、創造極大效益,開啟可持續的經營新常態。

foodpanda拋出新極效思維,以數據洞察助攻極效經營

餐飲經營效益的關鍵,或許不只在於菜好不好吃。許多店家面對業績不振時,直覺反應往往是延長營業時間、加碼廣告投放或更換菜單,卻不一定能看到改善效果。攸關經營效益的問題,難道只能憑感覺判斷?

Foodpanda
圖/ 數位時代

foodpanda 商務總監簡紫涵指出,這些「憑感覺」的決策缺乏數據支持,所以適得其反。例如延長營業時間雖能多開放時段,但若缺乏消費需求,只是徒增人力與水電成本;顧客評價不佳,也未必完全與餐點味道相關,可能是包裝體驗造成印象扣分;為了衝業績而進行廣告投放,若沒有精準鎖定目標客群,流量依舊難以轉化為營收。

「工具不缺,缺的是以數據為基礎的問題意識與策略思維。」對此,foodpanda 率先提出「新極效思維」,將經營效益拆解為三個核心變數:人效、時段效、通路效,將平台累積的海量消費數據金礦轉換成深度洞察,以營運顧問的角色協助店家重新理解營收從哪裡來、何時來,以及如何放大,取代傳統的經驗式判斷。

集結產學資源,打造接地氣的數位轉型方案

從POS系統、訂單系統到報表介面,儘管數位工具普及,實際能將數據轉化為經營策略的餐飲業者卻少之又少。深耕台灣13年的 foodpanda,累積超過 10 億筆訂單,合作店家逾萬間,實地輔導過上千商家;平台所累積的數據不只包含訂單紀錄,也涵蓋消費者輪廓、消費頻率、地區飲食習慣、客群結構與品項偏好等,對多數中小餐飲業而言,都是難以自行蒐集的珍貴經營資產。

為了讓數據真正轉化為行動力,foodpanda 自2024年起組建百人商業顧問團隊,經過內部的商務學院專案分享、跨部門培訓與餐飲實戰演練,將平台 know-how 轉化為輔導實力。同時,foodpanda也攜手財團法人商業發展研究院以及 AMT 亞太行銷數位轉型聯盟協會,補強數位轉型方法論,針對不同餐飲業者量身打造成長方案,在台率先推出「餐飲錢力股計畫」,以「診斷-訓練-優化」三階段打造轉型模型:

  1. 數據認知期 :透過12題線上檢測,免費協助店家快速盤點經營現況,建立數據意識。
  2. 行為調整期 :針對檢測結果與平台分析,產出「客製化錢力數據報告」,內容涵蓋曝光數、轉換率、回購率、客群結構與市場趨勢,並由顧問解析機會點,制定行動方案,如新客優惠、廣告投放策略、商品組合優化等,並以月度、季度或半年度為單位持續追蹤與調整。
  3. 數據經營期 :透過「錢力股實戰坊」4小時濃縮課程與顧問小組,協助店家從認識數據、活用數據,到發展長期經營策略。
Foodpanda
圖/ 數位時代

簡紫涵指出,推動數位轉型的最大阻力往往來自「心態」。許多商家老闆秉持「東西好吃就好」的傳統觀念,對於改變現狀抱持疑慮。因此,foodpanda 顧問的角色不僅是提供數據分析,更要與店家並肩作戰,明確告知投入成本、執行時間與預期成效,並透過同業成功案例創造「跟進效應。」

而顧問服務的核心,則是將數據洞察落地為行動——從菜單設計、商品攝影到促銷搭配,確保流量變現。例如:北部一間便當店,新客轉換率低,經雙軌策略(新客優惠+廣告曝光)半年營收翻倍並展店;一間早餐店則在調整商品組合並搭配廣告後,成功帶動業績與客數雙成長;還有一間滷味店透過菜單 A/B 測試,成功提升高客單價品項的銷售比例。

不只是外送平台,foodpanda也是專業餐飲轉型顧問

外界談到外送平台,往往聚焦於抽成比例與外送服務,卻鮮少注意到,它們同樣能成為餐飲業的成長推手,就像 foodpanda 發起的「餐飲錢力股計畫」,為合作商家全面賦能、提供全額免費的顧問服務,除了客製化潛力數據報告,非合作商家也可透過12題線上檢測進行數位轉型健檢,並免費參加實體工作坊。

首波實戰坊將於9月啟動,首批輔導50間潛力商家,目標逐步擴大至每年1,000間,協助業者翻倍成長。「我們與餐飲業是互利共生,商家成長,我們才有長期合作的基礎。」簡紫涵強調,只要有改變意願且具成長潛力,合作商家皆能獲得顧問服務。

據統計,創業後三個月是餐飲業的存活關鍵期,奠定能否進入長期成長循環的基礎。「數位轉型不是少數大型商家的專利,而是餐飲業的新常態。懂得善用數據的店家會不斷成長,不懂的則可能被淘汰。」

不侷限於外送平台的角色,foodpanda 更願意擔起專業餐飲轉型顧問的責任,發揮數據力與企業影響力,讓餐飲業能站在巨人的肩膀上成長,從存活走向壯大,更帶動餐飲產業發展更上層樓。

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