2025/11/10

小型企業主如何建立 流程圖(Process Mapping)

 https://www.youtube.com/watch?v=dXnYltybKOA


這部影片 「Why Every Small Business Should Use THIS in 2025」 是一個教導小型企業主如何建立 流程圖(Process Mapping) 以便系統化經營的完整教學。以下是影片內容重點與可執行流程整理:


🧭 一、流程圖的目的


目標: 把企業中「發生的事」具體化,讓團隊能夠明確分工、改進流程,最終達到系統化經營。


流程圖能幫助你:

  • 清楚了解「業務從哪裡開始、哪裡結束」。

  • 把混亂的工作拆解為「可測量、可委派」的行動。

  • 為未來建立 SOP、培訓與自動化基礎。


🧩 二、流程圖的基本符號

符號

含義

▭ 長方形

動作(Action):可觀察的行動

◇ 菱形

決策點(Decision):需要選擇不同路徑的地方

→ 箭頭

流程方向(Flow):顯示動作間的順序

⭕ 橢圓形

開始 / 結束(Start / Stop)

⧉ 雙框

預定義流程(Predefined Process):子流程或模組,可稍後展開細化


🔍 三、選擇要繪製的流程

  1. 找出痛點與價值點交集:

    • 哪個區域「很有價值但讓你頭痛」?

    • 從那裡開始系統化。

  2. 定義範圍:

    • 例:「從預約通話(Book Call)」到「建立專案計畫(Project Created)」。

  3. 命名流程:

    • 如「銷售到上線流程」。


🧱 四、繪製流程圖步驟

  1. 建立起點與終點。

  2. 持續問自己:「接下來會發生什麼?」

    • 例:Book Call → 發送確認信 → 進行銷售通話。

  3. 遇到決策時加上菱形(例如:客戶是否合適?)

    • 是(Yes)→ 下一步

    • 否(No)→ 其他處理(例如放入後續名單)

  4. 持續延伸至終點。

  5. 檢查:

    • 是否所有步驟都有連接?

    • 所有決策是否標明 Yes/No?

    • 是否所有實際動作都在圖上?


📒 五、標註未展開區域


當發現某區塊過於複雜(例如「品質檢查」),

  • 用「雙框 ⧉」符號標記。

  • 在筆記本上記下該子流程名稱。

  • 之後再單獨繪製。


⚙️ 六、後續深化的五步系統化模型


影片最後總結了一個系統化企業的五步框架:

步驟

問題

目的

1️⃣ What

我們做了什麼?

建立流程圖

2️⃣ Why

為什麼要做?

確認商業目標與價值

3️⃣ Who

誰負責?

明確指派負責人(Process Owner)

4️⃣ When

何時執行?

記錄頻率與觸發點(每日、每週、每季)

5️⃣ How

如何執行?

建立 SOP、模板、範例等指導文件


🔁 七、建立「持續改進循環」

  1. 每次錯誤或反饋都是改進的輸入資訊。

  2. 負責人(Who)根據反饋更新「How」與「When」。

  3. 持續回饋 → 更新 → 提升 → 穩定運作。


✅ 八、可執行流程總覽(你可以照此實作)

  1. 選定流程(高價值 + 高痛點)。

  2. 定義開始與結束點。

  3. 使用符號繪出每個主要步驟。

  4. 加上決策點(Yes/No)。

  5. 檢查流程完整性。

  6. 標出需展開的子流程。

  7. 補上 What → Why → Who → When → How 五層。

  8. 建立持續改善機制(回饋與更新)。



2025/11/04

給資訊工程師的「自我演化式學習法」

 

💡 AI 啟發的學習策略指南

——給資訊工程師的「自我演化式學習法」


🚀 前言:從「做事的人」到「學會學習的人」

DeepMind 的 meta-learner 不只是學會解任務,而是學會如何學會
這對工程師來說極具啟發性:

在知識更新週期縮短的今天,最強的能力不再是「知道什麼」,而是「能快速學會任何新技術」。


🧠 一、以「系統思維」學習,而非任務導向

AI meta-learner 不被任務束縛,而是尋找能通用的學習規則。
對工程師來說,與其學十種框架,不如學「怎麼學框架」。

可實踐方式:

  • 在學新技術時,同時記錄學習模式(你怎麼理解概念、怎麼 debug、怎麼吸收)。

  • 將「學習框架」抽象化成流程:

    Input → 實作 → 錯誤 → 修正 → 應用 → 教人

  • 建立自己的「學習 pipeline」,像 CI/CD 一樣能自動迭代。


🔁 二、快速迭代:把學習當產品開發

AI 透過獎勵信號(reward)不斷微調演算法。
同理,你的學習也該有「反饋回圈」。

可實踐方式:

  • 使用「學習回顧 sprint」:每週檢討哪個學習法提升最多。

  • 建立「學習 metrics」:例如

    • 新技術實作時間(cycle time)

    • 知識 retention rate(下週仍記得比例)

  • 用 Notion / Obsidian 等工具紀錄迭代結果。


⚙️ 三、從「照抄技術」轉為「生成理解」

AI 自創更新規則,不靠人定義的模板。
工程師也該從「跟著教學做」轉為「生成自己版本」。

可實踐方式:

  • 看完技術文後,嘗試自己重構教學內容(rebuild with your own code)。

  • 任何新知識 → 轉成三個層次:

    1. 我理解了什麼?

    2. 我能應用在哪裡?

    3. 我能改進或重新定義嗎?

這樣會讓你成為「創造知識的工程師」,而非被動執行者。


🌍 四、跨領域訓練,打造「遷移力」

DeepMind 的演算法能在不同任務中泛化。
對資訊工程師而言,這代表——

你要能把一個領域的知識轉移到另一個技術棧上。

可實踐方式:

  • 學前端時思考:哪些原則能應用在後端(如狀態管理、資料流)?

  • 把 ML pipeline 的思維,用於 DevOps 自動化。

  • 定期挑戰「跨 stack 專案」:例如用 Python 工程師的視角學 Rust。


🧩 五、自我監控與持續演化

AI 的強大在於持續學習、修正演算法。
對工程師來說,這就是持續技能治理(Skill Governance)

可實踐方式:

  • 每季檢查技能矩陣(Skill Map):

    • 哪些領域在成長?

    • 哪些技術正在老化?

  • 為自己建立「技能 debt log」:像技術債一樣記錄待補能力。

  • 把學習排進個人 CI/CD 流程,例如每週 dedicate 一次「refactor 自己」時段。


🔍 六、建立「學習自動化工具鏈」

AI 學會優化學習過程,你也可以用工具提升學習效率。

推薦做法:

  • 用 ChatGPT / GitHub Copilot 作為「學習 pair partner」,請它幫你解構概念。

  • 用 Notion + Obsidian 建立「知識知識網絡圖(Knowledge Graph)」。

  • 用 spaced repetition 工具(如 Anki)強化記憶。

  • 每月生成一份「學習 changelog」,像維護專案一樣維護你的腦。


💡 七、從 AI 學到的學習哲學

AI 的學習特徵工程師可模仿的行動
不被規則限制勇於重構學習方法
不斷自我優化建立反饋迴圈與迭代流程
多環境泛化能力跨技術棧應用概念
自主 meta-learning建立個人學習 pipeline
獎懲機制自調整設定明確回饋與成效追蹤

🧭 八、總結:成為「自我演化的工程師」

AI 已經能自己發明學習法,
工程師也應該學會「進化自己的學習法」。

🔹 不追求一次到位,而是持續優化。
🔹 不迷信既有教材,而是創造新規則。
🔹 不只是學技能,而是學會演化。

🧭 AI 啟發的學習策略指南

 

🧭 AI 啟發的學習策略指南

——向 DeepMind 學會「學會學習」


🎯 一、從「學會知識」到「學會學習」

AI 不只是學習怎麼解題,而是學會怎麼學會解題
對學生來說,最重要的不只是記住內容,而是學會學習流程

實踐方法:

  1. 每次學習後問自己三個問題:

    • 我今天是怎麼學的?

    • 哪種方法最有效?

    • 哪裡可以改進?

  2. 每週回顧一次自己的「學習策略」,不只是成績。


🧩 二、勇於實驗,不怕改變方法

AI 並不是照人類給的公式學習,而是自己試出最好的方式
學生也可以像 AI 一樣——嘗試不同學習法,找到最適合自己的路徑

實踐方法:

  • 這週用筆記法,下週試教學法(把內容講給別人聽)。

  • 觀察哪種方式讓你更記得久、更理解深。

  • 把學習當「實驗」,不是「考試」。


🌍 三、跨環境學習,提升應用力

AI 在許多不同的遊戲與環境中訓練,因而能舉一反三。
學生也要學會在不同情境中應用知識,而非只為考試。

實踐方法:

  • 把課本知識應用到生活例子。
    例:學物理的慣性時,觀察騎車煞車的動作。

  • 嘗試用不同方式學習同一主題(影片、圖表、討論)。


🔁 四、建立回饋迴圈:學習也要有「獎勵機制」

AI 透過回饋信號(reward)不斷修正行為。
學生也應該透過反饋調整學習節奏與策略。

實踐方法:

  • 設立小獎勵,例如:完成一章內容就休息或看影片。

  • 用「錯題日記」找出常見錯誤類型,定期複習。

  • 每週問自己:「哪個方法真的讓我進步?」


🧠 五、建立個人「學習演化系統」

AI 的關鍵是「能持續改進的學習規則」。
學生若能持續自我檢查、修正策略,也能讓學習越來越高效。

實踐方法:

  1. 每月檢查一次學習流程:

    • 我的筆記有用嗎?

    • 我的複習週期有效嗎?

  2. 把「學習策略筆記」變成自己的學習演算法。


💡 六、AI式學習心態

AI 的特點學生可以這樣做
不怕犯錯,勇於試驗把錯誤當作學習信號
不斷自我修正維持反思習慣
在多樣環境中訓練多元化學習素材
自主探索規則找出最適合自己的方法

🪄 七、老師可引導的實踐活動

教師也可以用這些概念幫學生實踐:

  • 🌱 「學習實驗日」:讓學生嘗試不同學習法(心智圖、教別人、遊戲化學習)。

  • 🧩 「學習反思卡」:課堂結尾讓學生填寫今天的學習方法與成效。

  • 🧭 「個人學習演算法計畫」:讓學生設計一套屬於自己的學習流程。


✨ 結語

AI 不再只是「被教」,而是「學會學習」。
學生若能模仿這樣的心態,也能讓自己進入「持續進化」的學習模式。

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