寫給要做決定的人：AI 能幫公司省下哪些人力、怎麼開始、哪些錢不必花。每天一篇。
老闆要不要自己學 AI？要，但老闆學的不是操作，是判斷：哪些工作交給 AI、交到什麼程度、出錯時誰負責。員工學操作。這篇說明兩邊各該學什麼，以及只叫員工學通常會卡在哪裡。
用 AI 排一個月的社群貼文，重點不是一次生出 30 篇，而是把「生產」和「發布」拆開，並留下安全庫存。這篇分享完整流程，以及我們自己的排程斷更 12 天的原因。
中小企業導入 AI，第一步通常不是買工具，是挑對第一個部門。這篇用「量多、規則清楚、出錯代價低」三個條件篩選起點，並分享我們自己導入 AI 客服時踩過的三個坑。
很多店家發案時寫「優先找在地業者」，擔心售後找不到人。這篇說明在地與遠端製作各自的優缺點，以及找遠端業者時，怎麼用五個問題確認售後有保障。
一頁式網站適合活動報名、單一商品；形象網站適合要長期被搜尋、要放很多服務的店家。這篇從用途、頁數、價格、搜尋效果四個面向比較，幫你判斷自己該做哪一種。
用 AI 做網站不是丟一句話就好。把實際接案流程拆成六步：訪談、架構、樣稿、文字圖片、上線、交接，每一步 AI 做什麼、人做什麼、花多久。
越來越多人直接問 AI「附近哪家好」。網站要怎麼做才容易被 AI 讀懂與引用？整理小店做得到的 5 件事，也說清楚 llms.txt 能做到哪裡。
小店做官網，報價從幾千到十幾萬都有。這篇用三種常見做法拆開來看：自己用平台套版、請人用平台架設、請人量身製作，各自的價格區間、每月費用與適合誰。
叫 AI「幫我寫一篇廣告文案」，得到的通常是一篇誰都能用的空話。這篇整理 7 個實際在用的提示詞，從客戶原話、鉤子、反對意見到合規檢查，每一個都附改寫前後的對照。
AI 客服可以接手營業資訊、流程說明這類有標準答案的問題，但退費、議價、客訴、合約、個資、繳費回報一定要轉給真人。這篇整理我們實際運作 AI 客服後畫出的分界線，以及三個差點出事的案例。
自動化不是越多越好。五個環節各有 95% 成功率，串起來只剩 77%；十個環節各 90%，串起來只剩 35%。這篇講清楚為什麼多做一個反而會讓你變慢，以及留下一個自動化該過的三個條件。
一間十四個人的 AI 新創估值衝到一百億美元，很多人拿它證明「小團隊靠 AI 就能打敗大公司」。這篇把這個故事拆開：哪一段是真的可以學，哪一段學了會害你做錯決定，以及一人公司該把 AI 用在哪裡。
被 AI 取代的工作，前十名多半是資料輸入、客服、電話行銷、行政助理、基礎文案這類「規則清楚、可重複」的職務。這篇交叉比對世界經濟論壇、微軟與史丹佛三份研究，並說明老闆該怎麼看這份名單。
這三種選擇最大的差別不是價格，是三年後誰手上有資產。這篇比較帳號所有權、數據歸屬、know-how 累積與切換成本，並列出簽約前一定要問清楚的五個問題。
這本書被當成自我管理書在賣，但它最有價值的部分其實是在講制度設計。這篇挑三個可以直接搬進公司營運的觀念，並說明為什麼「訂目標」通常沒用，而改環境幾乎一定有用。
LINE 官方帳號的自動回覆（LINE Auto Reply）有三層：歡迎訊息、關鍵字回應、一般自動回覆。多數人只設了一層就以為做完了，這篇講清楚三層分工、什麼時候該接 AI，以及哪些問題絕對不能讓 AI 回。
同樣是用 ChatGPT，為什麼有人問完就結束、有人卻能讓它穩定產出可以直接用的東西？差別不在提示詞寫得漂不漂亮，而在有沒有把它當成一個有職責、有流程、有紅線的員工來設計。
免費的 AI 生圖不是「比較差」，是差在別的地方。這篇用實際做過幾千張商用圖的經驗，說清楚免費與付費真正的四個差距，以及一個所有工具都做不好、但很多人不知道的致命限制。
請不起全職行銷不是問題，沒有固定節奏才是。這五件事不用增加人力，一個人也能做，做完你會知道哪些工作真的需要請人、哪些現在就能交給工具。
AI 寫出來的貼文很像廣告文，問題不在 AI，在你給的資料太少。這篇給 5 個可以直接複製的提示詞，附前後對照，讓 AI 寫出像人講話的貼文。
月薪 4 萬的行銷人員，公司實際一年要付出約 65 萬——多出來的 17 萬藏在勞健保、勞退與看不見的管理成本裡。這篇把每一筆算給你看。