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想解決問題,第一步該怎麼做?你該學會的「假說思考法」

2017-11-06 整理‧撰文 高士閔
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大前研一在《思考的技術》曾寫道,「為了達成某個目的,假說(假設)和驗證是很重要的。」然而,我們可以觀察到,在日常工作中,其實很少人真的養成這種習慣。

針對這點,經手過《東大特訓班》等賣座作品的佐渡島庸平,在其新著《我們用假設創造世界》認為,不先設立假設,就容易淪為「前例主義」,依靠資料做事,導致被過去束縛。

然而,未來將會有愈來愈多事,過去從未發生過,如果依靠過去資料來決策,只是慢性自殺。

資料愈多、束縛愈深,最後讓你錯失機會

他以其創辦的公司為例,在創辦三年後,員工人數從原本的3人變成了30人。某天他在看財務報表,思考下一季度的計畫時,想到「為了支付這30人的薪水,明年至少也要有這麼多營業額吧。」

這時,他猛然發現「所謂的公司,原來就是這樣進入守成的階段,逐漸失去戰力的啊!」在結算過去的資料時,以過去的資料為基礎,當作對明年願景的假設建立的基礎,如此就只會從「本期的成績」延伸出靈感,等於一開始就把自己侷限住,陷入所謂的「前例主義」之中。

所謂「前例主義」,是指以「情報 −> 假設」的順序來想事情,因為想認真的面對問題,就事先收集一堆資料,再從中間產生想法、建立假設。

但這其中隱藏著陷阱。例如當市場縮小時,帳面的數字不會好看,經營者為了降低風險,就會否決一堆可能創造更高營收的決定,被數字牽著鼻子走。佐渡島庸平強調:「數字是人類創造出來的,背後多半隱藏某種意圖。」也就說,單純根據數字做的判斷很可能有誤,但我們往往以為它是絕對正確的。

為了不錯過原本該屬於自己的機會,佐渡島庸平建議調整思考順序,從原本的「情報 −> 假設 −> 實行 −> 檢證」,變成「假設 −> 情報 −> 假設 −> 實行 −> 檢證」。

每次遇到難題,不要急著蒐集資料,而是依靠「日常生活中不知不覺收集到的情報,如經驗」以及「自己心中的價值觀。」先建立假設,再看到數字時,如果數字與假設相違背,我們就會想難道沒有其他資料了嗎?進而開始蒐集資料。這個方法,更有機會讓你發現新的假設和新的解法。

依靠經驗建立假設,靈感就會不斷湧出

佐渡島庸平的作品之一《宇宙兄弟》剛推出時,讀者反應不是很熱烈。這和他最開始的假設不符,畢竟《宇宙兄弟》作者小山宙哉很有特色,作品十分有趣,應該會暢銷。

他去找讀者回函,發現回信的讀者多半是30、40歲的人,所以他假設「讀者回函的管道落伍,導致反應低迷。」或許只要轉變成「年輕人也能輕易寄出回函」的做法,市場反應就會完全不同。

因此,他著手以手機網站來進行問卷調查,果真回函的平均年齡比用傳統明信片回函的讀者年輕了五歲以上,而且這群新的讀者對小山宙哉的評價都非常好,從中證明《宇宙兄弟》不是不好,而是讀者為年輕人。

從上述案例就能看出,佐渡島庸平先以「年輕讀者應該能理解小山宙哉的感性」的假設為基礎,再透過手機問卷蒐集「情報」來驗證假設。如果事先相信當時的讀者回函(舊有資料),就只能和小山宙哉討論漫畫要怎樣修改,《宇宙兄弟》就不會大賣1600萬冊,還拍成連續劇和電影了!

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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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