AI & Automation
重複處理、文件處理與分派，由人手步驟改為可排程、可監察的自動化。我們先自動化已經清楚的部分，再向外伸展。
了解更多工作範疇
四個主要方向
多數項目由其中一個方向開始，流程摸清楚之後，再伸展到下一個。
Custom Software
內部工具、dashboard、網頁應用及對外系統，按團隊實際工作方式來建。範圍緊貼要解決的運作問題。
了解更多Data & API Integration
把資料庫、第三方 API、試算表與檔案交接成可排程、可重試、出錯時可檢查的數據流程。
了解更多AI Integration
把 language model 用在具體工作上——分類、擷取、摘要、草擬——嵌進現有系統，並加上驗證與後備做法。
了解更多工作方式
由流程到上線，步驟不多
四個階段，每階段都有明確產出。如果某一階段顯示不值得做，也是有用的結論。
- 01
了解
我們會把現有流程、限制、涉及的數據來源，以及營運上怎樣才算做好，一一對清楚。
流程走查、數據檢視、限制、成功準則
- 02
設計
實施前先議定技術架構、workflow 與接駁做法，包括輸入不對或依賴中斷時，系統應怎樣表現。
架構、數據模型、接駁界線、故障處理
- 03
建立
分可覆核的增量實施。驗證、logging、權限、部署這些生產問題，屬於建造本身，不是之後才補的階段。
增量交付、測試、部署、文件
- 04
改進
系統投入使用後，對着原來目標量度表現與成本，下一輪改動按這些證據排先後。
監察、量度、迭代、交接
工程
我們用甚麼來做
沒有徽章，也沒有供應商 logo。只列出我們實際做的範圍，以及常用的工具。每個項目按團隊日後能否維護來選。
Languages
TypeScript · Python · SQL
Interfaces
REST APIs · Webhooks · Server-side rendering
Data
Relational databases · Object storage · Structured logging
Platform
Cloudflare · Serverless runtimes · CI-based deployment
AI
Hosted AI APIs · Prompt versioning · Output validation
架構原則
- 可以靜態就靜態
- 實際可行就 serverless
- API 界線清楚
- Secrets 最小權限
- 結構化數據
- 服務可觀察
-
AI / LLM Integration
針對具體工作使用 model，並有驗證、後備做法與成本可見度。
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APIs
有版本的 HTTP 介面、webhook，以及經認證的服務界線。
-
Automation
按時間或事件執行的工作，有重試、logging 與例外隊列。
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Data Processing
對結構化與文字數據做正規化、驗證與轉換。
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Cloud Infrastructure
Serverless 與 edge 部署、環境分隔、managed secrets。
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Web Applications
可及、適應不同畫面的介面，全程在伺服器端驗證。
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System Integration
營運系統之間的接駁，每個欄位的擁有權寫清楚。
-
Analytics
營運報表與量度，建基於系統本身使用的同一份數據。
應用場景
通常用在甚麼地方
以下是我們較常被問到的問題類型。以類別說明，而不是個案研究，因為公開客戶工作需要客戶同意。
Workflow Automation
把人手、重複的步驟變成可監察、可重跑、並由依賴它的團隊維護的自動化流程。
- 定期處理
- 審批與分派規則
- 例外隊列
Internal Tools
Dashboard、營運畫面與管理介面，對準現有流程，而不是逼團隊遷就通用產品。
- 營運 dashboard
- 紀錄管理
- 按角色的權限
Data Processing
把不同來源的結構化與非結構化數據清理、轉換並集中，以便查詢與報表。
- 格式正規化
- 驗證規則
- 定期匯出
AI-assisted Operations
在工作已界定、輸出可以核對的前提下，加入分類、摘要、擷取與決策支援。
- 文件擷取
- 分流與標記
- 草擬後再覆核
API Integration
接駁收款、CRM、通訊與數據供應平台，界線清楚，並有錯誤處理與重試。
- 收款與賬務流程
- CRM 同步
- 通知派送
合作方式
項目通常怎樣開始
開工前先以書面確定範圍。收費視乎項目形態，不是固定套餐。
評估
短時間檢視流程、數據與限制，最後提出建議及估價。
既定項目
按已議定範圍實施：自動化、系統接駁或應用程式。
持續開發
為仍在演變的系統，預留可預計的工程容量。