等待人工審核
情境邊界
知識依據
轉真人判定
BUILT FROM REAL OPERATIONS
把現場的混亂，
做成可靠的工具。
TaskKing AI 從真實營運問題出發，拆解流程、守住邊界，再用 AI 與軟體做出能被日常工作信任的產品。
FIELD NOTE · 001
先理解人怎麼工作，
再決定 AI 要做什麼。
01 / 定位
Ryan 是現場工作者，
也是產品的第一位使用者。
TaskKing AI 不是展示技術的實驗室。我從房產營運與團隊協作裡找出反覆發生的摩擦，把它們整理成小而清楚、能驗證、可長期維護的工具。
PRODUCTS
五個產品，一條共同的路
每個產品都從具體症狀開始，逐步找到更可靠的工作方式。
發現 3 個差異
營運概況
租務變化
Drift 查核
權限檢查中
群組授權
真實提及
工作區交接
覆蓋持續補齊
資料存檔
案場去重
尚缺清單
服務運作中
選擇時段
資料確認
通知交接
NOW BUILDING
目前正在打造
讓 AI 學會適時沉默，也學會把工作交給對的人。
現階段集中在 LINE 可信助手的整合，以及訓練平台的安全 gate。比起回得更多，我更在意它是否知道何時不該回。
HOW I WORK
做事方法
讓每次改進都有依據，也保留人做最後判斷的位置。
- 01
從症狀開始
先看現場卡在哪裡，不急著套技術答案。
- 02
畫清楚邊界
確認資料、權限與人工接手的界線。
- 03
做小、實際驗證
用可控範圍測試，再根據證據修訂。
- 04
留下可追溯歷程
記住怎麼改、為什麼改，持續校準。
LATEST NOTES
最新歷程
產品不是一次完成，而是在真實使用裡慢慢變得可靠。
不是每則訊息都需要 AI 回覆
重新整理群組授權、真實提及與靜默規則，讓介入有明確理由。
把口徑差異變成查核線索
與其藏起不同答案，不如讓差異可見，幫助團隊回到判定來源。
先存檔，再決定何時使用 AI
將案場資料保存與 AI 處理解耦，讓流程更安靜也更可控。
START A CONVERSATION
有一個真實問題，
值得被做成更好的工具？
聊聊現在卡住的流程，以及什麼樣的改變才真正有用。