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頭銜小、資源少,更要懂談判!談判高手的4大特質,拿回你應有的權益

2016-10-24 整理‧撰文 張玉琦
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你開車來到兩條巷子的交會處,發現另一輛車也來到路口。你已經很有經驗知道這時該減速,評估一下,和另一位駕駛眼神接觸,然後其中一位駕駛會做出「你先請」或者「請讓我一下」的全世界通用手勢。猶豫一會後,其中一位駕駛先開過,另一位再過。

也許你沒有體會到,你剛剛已經完成了一場談判。談判是什麼?華頓商學院高階主管談判研訓班主任理查 ‧ 謝爾(Richard Shell)將談判定義為「是一種互動的溝通過程,發生於我們對別人有所求,或別人對我們有所求的時候。」換句話說,當你開車來到十字路口,和另一輛車上的駕駛決定誰先通過的時候,談判就自動開始了。

華頓商學院談判課教授史都華‧戴蒙(Stuart Diamond)指出,多數人覺得他們每周談判時間約 14 小時;實際上,幾乎每個人每周談判的時間都超過 40 小時,只是他們沒意識到罷了。工作上請求跨部門協助執行專案、向老闆要預算、開會達成協議、和客戶談契約、與供應商議價,無一不是談判。如果從謝爾對談判的基本定義來看,我們和家人談判的次數,不會少於在會議桌上;在家庭和工作以外的生活場域亦是如此,我們也得和店家、銀行、航空公司等談判。

一般人會以為,商場與職場,有權力的人得到的多,沒權力的人得到的少,有什麼好談判的?

哈佛談判專案中心(Harvard Negotiation Project)創始人羅傑 ‧ 費雪(Roger Fisher)也承認,當情勢一面倒向對方時,很難有所作為。但是,熟稔談判的思考架構和交涉原則可以幫助你做出最符合自己利益的決議;也可以提醒你什麼時候應該選擇破局;甚至找出你原先料想不到的資源,增加你的籌碼。

南非總統尼爾遜 ‧ 曼德拉(Nelson Mandela),在監獄中被囚禁 27 年,培養了「與敵人談判」的習慣。他曾說,囚犯生命中最重要的一個人,既不是司法部長,也不是典獄長,而是管理他那一區的獄警。他沒有挑戰獄警的權威,也不是無條件屈服,而是學習他們的語言(南非荷蘭語),了解他們的價值觀和背景,跟他們閒聊,從而改善了監獄的環境。曼德拉逐步擴大談判規模,最終改革了南非的政治體制。

理想談判者的4大特質

英國兩位學者尼爾 ‧ 瑞克漢(Neil Rackham)與約翰 ‧ 卡萊爾(John Carlisle)費時 9 年觀察 49 位勞工和合約協商者在職場上的表現,歸納傑出談判者具備的共通點。

1. 具備「合作」特性

談判高手平均每小時提出 2.3 個刺激點(強調對自己有利的條件,侮辱對方或攻擊對方的提案),遠少於一般人(平均每小時提出 18 個)。

2. 花更多時間找出共同利益

研究也發現談判者愈有經驗,就愈能在事前規畫時想出雙方的共通點,其中也包括可行的和解方案。高明的談判者花4成的時間研究雙方的共同利益,是普通人的四倍。

3. 想出更多可能方案

談判高手想出的可能方案是普通談判者的兩倍之多,也更努力設想對方會提出哪些方案。能準確判斷對手利益的人,比只注重自己目標的人更成功。

4. 著重接收資訊,勝於釋出訊息

問出資訊並釐清資訊花費的時間比例:談判高手 38.5%,一般談判者 18%。談判高手的提問次數是一般談判者的兩倍,確認自己理解對方的發言後,才歸納重點。

(資料來源:《華頓商學院的高效談判學》,經濟新潮社出版;《求歡式說服術》,商智文化出版;圖片來源 / OECD Organisation for Economic Co-operation and Development via flickr, CC licensed)

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攝影 / 賀大新

消滅「手動」的煩人庶務!掌握 Vibe Coding 三原則:一天做完8件事,保留更多時間給自己

2025-08-18 林柏源
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8 年前,中文系出身的 Webbrain AI 共同創辦人 Sofia 決定嘗試學 Python。當時,她滿懷期待地報名了線上課程,卻在最基本的環境設定就被卡住。只為了跑出一行「Hello World」(程式設計的第一個小測試,代表環境設定成功),她耗掉兩周時間,卻什麼都看不懂。

終於,她選擇放棄。這段經驗,成了她心裡的陰影 ——「學程式」,似乎是文科生跨不過的鴻溝。

好消息是,近年生成式 AI 的出現,徹底改變了她的想法。也為許多文科人才,開啟 Coding 的新可能。

文科人才正在起飛!掌握3原則,用 Vibe Coding 解決煩人庶務、開啟全新機會

Sofia 回憶,第一次透過自然語言指令,讓 AI 生成並運行一段程式碼時,她驚訝地發現:原來語言本身,就是最強大的程式能力。 而這,便是 Vibe Coding 的核心:只要能清楚描述需求,就能讓 AI 自動產出可部署的程式模組。

Sofia 的第一個 Vibe Coding 專案,就是解決工具切換後的難題。公司決定「全面匯入 AI」後,原本依賴 Asana 的行銷工作流被撤換,她必須在 Google Workspace 裡重新建立流程。過去,四面八方的訊息透過 Asana 自動化分類;但現在,這個系統不見了。

總不能每天人工去翻吧?於是,她透過 Google Apps Script,把 Email、網站表單、社群訊息通通接到 Google Chat 的同一個 Space;接著,再用 OpenAI 的 API 自動產生摘要,判斷訊息是否有用,甚至幫忙過濾掉 spam。

結果,團隊能更快聚焦在真正需要回覆的訊息上。當訊息一口氣變得清爽、只剩下真正需要處理的內容時,大家都鬆了一口氣。這就是 Vibe Coding 的 first win —— 一個小小的腳本,馬上把混亂變有序,省下無數零碎時間,也讓團隊第一次真切感受到 AI 的威力。

這段經驗讓她體會到,寫程式的重點不在語法,而是 Prompt 是否說得清楚:要處理什麼情境、要完成什麼任務、最後要輸出到哪裡。 這三個原則,看似簡單,卻是文科生最能駕馭的地方。因為核心並不是「會不會寫程式」,而是「能不能清楚表達需求」。

關鍵原則 Prompt 說明 Sofia 的案例
明確情境 先描述清楚工作場景 客服訊息分散,需要集中管理
清楚任務 指定 AI 要完成的具體工作 自動分類、產生摘要、先擋掉垃圾訊息
具體輸出 說明要在哪裡、以什麼形式落地 生成能在 Google Apps Script 部署的程式碼

「你不需要完全看懂所有程式碼,只要理解哪個 function 代表哪段邏輯,剩下的 debug 都交給 AI 來解決。」

不事事求人、用說的就能寫程式!一套「工具箱思維」讓專業被看見

原來,Vibe Coding 的主要進入門檻,是透過自然語言把「需求」講清楚。想清楚這一點,或許會讓許多文科生豁然開朗:寫程式不再是懂 Code 人的專利,而是人人能擁抱的新機會。

Sofia 比喻,AI 像是永不翻白眼的同事,不管問題多「笨」,都能耐心回答。過去學 Python 時,複雜的設定和艱澀的邏輯讓她挫敗,即便找到同事請益,也會擔心打擾對方。

如今,AI 能直接協助 debug、解錯誤訊息,讓學習過程變得安全而有信心;這種分工方式,也讓她更快跟上公司的全 AI 浪潮。「AI 幫我解決了寫 Coding 會遇到的基礎、初階問題,真正無法解決時再請人協助。」

有了幾次成功經驗了後,她進一步建立了一套自己的「Vibe Coding 工具箱」。在她眼裡,每一個 AI 模型、每一個小工具,就像是工具箱裡的不同零件 —— 有的擅長生成文字,有的擅長寫程式,有的更適合做跨平台整合。關鍵不是死守一個工具,而是懂得比較、測試,找到最適合自己工作的組合。

這樣的「工具箱思維」,也成為她在 《職場必備 Vibe Coding 實作課》 微型線上課的設計核心。在微型線上課裡,Sofia 會帶著你親手打造屬於自己的工具箱:

  • 學會怎麼描述需求,挑對 AI 模型來產出成果
  • 學會用 Google Apps Script、各種小模組,把工作瑣事自動化
  • 實作成果可應用在職場中,包括團購表單、名片掃描小幫手、互動提案網站、導購產品頁面
  • 獲得示範成品,直接套用整理過後的程式碼,小幅修改就能上線

Vibe Coding 不只是 Prompt 技巧,而是一個讓你能靈活組裝的工具箱。當這個工具箱在你手裡,你就能在職場裡隨時拿出最合適的解法,讓你的專業被看見。

省下更多時間給更重要的事!效率鬼速提升,5 分鐘就看見成果、展現專業

Sofia 說,自從兩年前開始用生成式 AI 幫忙處理日常工作後,時間大幅縮短。過去需要一周完成的 8 件事,如今一天就能完成;這讓她能把更多心力投入到行銷策略規劃上,而不是被重複性的貼文、報表埋沒。

效率好壞,往往是團隊能否成功推進多個專案的關鍵。台灣不少公司人力有限,卻要同時承擔策略與執行。能善用 AI,才有餘裕專注在最有價值的部分。

或許你也曾經覺得,Coding 離自己很遠;或許你也像 Sofia 一樣,曾經被複雜的語法和環境設定嚇退。但現在,新的機運之門已經打開了。

在這個 AI 時代,別再把自己鎖在 PPT 和文件裡。勇敢試試 Vibe Coding,讓你的文字與想法,成為世界看見你的舞台。

《職場必備 Vibe Coding 實作課》

資料來源: 《職場必備 Vibe Coding 實作課》 微型線上課、數位關鍵字 EP 192. 文組人也能上手的 Vibe Coding!AI 如何協助行銷人員解決重複性工作

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