接案・幫企業 AI 化 接案

2026 年,企業的問題已經不是「要不要用 AI」,而是「這個流程到底怎麼 AI 化、誰來落地」。

多數公司卡在同一個地方:知道該自動化,卻不知道從哪開始;想導入,又怕成本太高、怕資料外流、怕做完沒人會維護。坊間多的是賣課、賣簡報、賣願景的,真正能把需求變成一套會跑的系統的人很少。

我做的就是補上這段距離——不是給你一份顧問報告,是交付一套你自己跑得動的東西。下面這幾塊,我都在自己的專案上天天跑,不是學著做的實驗。

流程自動化:把重複的工,交給會自己跑的系統

企業裡最貴的不是難題,是每天有人手動搬資料、貼報表、回一樣的訊息。我用 API 串接把這些接起來:訂單進來自動分類、資料跨系統同步、該發的內容定時自己發、該通知的自動通知。

我自己的自然界偵探局就是這樣一套系統——每天自動選題、寫文、配圖、發佈,中途沒有人盯著,月成本接近零。同一套「無人值守」的邏輯,能搬到你的客服回覆、行銷貼文、進銷存對帳、報表彙整。

AI 內容產線:圖文、影片、社群,從生成到發布一條龍

想穩定產出內容,卻養不起一個小編團隊?我把內容做成產線:一個主題丟進去,文章、配圖、影片、字幕、封面、排程上架,自動跑出來。

健康Hello 的衛教長片、思哲慢讀的圖文,都是這樣量產的;我甚至能用克隆的指定聲音配音。可以幫你建一條自己的內容線,日後你自己餵題目就好,也可以整批代製。

企業知識庫與 AI 客服:把你的文件變成會回答的助理

你的產品手冊、報價單、SOP、保固條款、FAQ,現在只是一堆沒人想翻的檔案。我能把它們接成一個 AI 問答助理(RAG 檢索增強):客戶或員工用「問」的,它從你自己的資料裡找答案,而不是亂編。

放在官網,它是 24 小時不下班的客服;放在公司內部,它是新人即問即答的知識庫。資料是你的,答案的依據也只來自你的資料。

本地與私有部署:資料留在你家,不上別人的雲

很多老闆想用 AI,卡在一句「我的資料不能丟給 OpenAI」。這正是我的路線。

我整條影片產線,是用一張消費級顯卡、本地開源模型跑出來的,完全不經過任何雲端 API。同樣的方式,能幫你把 AI 部署在你自己的機器或私有伺服器上:照樣用得到 AI 的能力,但客戶名單、報價、內部文件,一個位元組都不出公司的門。對在意營業秘密與個資合規的企業,這是雲端服務給不了的安全感。

被 AI 搜尋看見:GEO / AEO 曝光優化

搜尋正在從「Google 給你十條藍色連結」,變成「ChatGPT、Perplexity、Google AI 直接給你一個答案」。你的品牌有沒有被 AI 讀懂、願不願意被它引用,是一個全新的勝負點。

我做的結構化資料(JSON-LD)、llms.txt、AI 爬蟲友善那一整套,目的就是:當有人問 AI 相關問題時,你是它拿來回答的來源,而不是被略過的那一個。這是傳統 SEO 之外,接下來幾年的新戰場。

官網、形象站與系統整合

前面這些,最後都要有個落地的地方。Astro + Cloudflare 打造的高速官網、多語站、資料站,載入快、結構化資料完整、SEO 到位——再把上面的 AI 客服、自動化、內容產線整合進去,成為一個會自己運轉的數位門面。onewayoil 機油 B2B、jlinks 科技多語站,都是這樣做出來的。

為什麼找一個人,而不是一間公司

AI 化最貴的隱形成本,是溝通和落差。一間公司要業務、PM、工程師層層轉手,你的需求傳到真正動手的人手上,常常已經變形。

我是同一個人:聽你的業務問題、設計方案、寫程式、部署、交付,中間沒有翻譯損耗。成本更低、改得更快,而且我交給你的,是我已經替自己跑順過的東西。一個人能扛起一條產線,本來就是這個站想證明的事。

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如果你想 AI 化,卻不知道從哪一塊開始,可以先從公司裡最煩、最重複的那個流程聊起——通常那裡,就是投資報酬率最高的起點。