本工作坊以「軟體專案任務挑戰賽」為主題，融合密室逃脫遊戲化元素，讓學員分組合作、模擬從接收需求到成果交付的軟體專案協作流程。每一組將接收到多個專案任務，涵蓋必要的討論、目標共識建構、任務分解與分配。參與者需要靈活運用協作平台、知識庫、任務追蹤、流程自動化與 AI 助手等工具，蒐集資訊、解決問題並突破環環相扣的挑戰。

整個過程將強化小組溝通，磨練團隊協作，親身體驗現代軟體開發中跨部門協作、資訊整合與智能化輔助決策的重要性。最終，率先完成所有核心任務、成功解開最終密碼的團隊，將取得專案逃脫的榮耀！

• 適合對象：產品經理、專案經理、開發/跨部門團隊成員、對數位協作與 AI 應用有興趣者
• 活動形式：分組競賽、實作演練、遊戲互動

在當今變化快速的環境中，研發團隊的生產力已成為產品成功的關鍵之一。然而，研發效能並非能以單一公式計算的數學題。本場演講將帶領參與者從多角度出發，重新思考如何理解並提升研發效能。

我們將分享一種將生產力拆解為可衡量要素，並推導出代表團隊效能的「魔術數字」方法。過程中，也將比較來自不同學派與實務經驗中，實用且具啟發性的效能指標。

最後，透過多維度的分析框架，說明如何更有效地衡量、管理並持續增強研發團隊的生產力，協助組織實現資料驅動的持續改善。

聽眾收穫：

• 研發效能並非能以單一公式計算的數學題。
• 分享各學派與實務經驗中，實用且具啟發性的效能指標。
• 我們是如何思考和實作研發效能平台。

還在為 RxJS 訂閱管理頭痛嗎？Angular Signals 提供了一套全新的反應式模型，讓你能用更直覺且高效能的方式管理畫面與狀態，更棒的是，許多原來的開發習慣幾乎不用更改！本場工作坊邀請有 Angular 基礎但還在猶豫是否要開始使用 Angular Signals 的開發者，帶你從頭認識 Angular Signals，學習如何將 Angular Signals 導入實際的專案中，以及可能踩到的雷，都帶你一次看過，讓你更加無痛進入 Angular Signals 的世界！

在生成式 AI 與智慧工具快速發展的當下，Product Owner 的角色正經歷前所未有的變革。本場分享我將深入探討 AI 如何重塑 PO 的工作流程與核心職能——從需求蒐集、Product Backlog 整理，到基於組織知識進行決策與持續迭代。

我預計將結合多個實際案例，展示各類 AI 工具（如 Pperplexity、Notebooklm、Atlassian Rovo 等）如何實際應用於產品規劃與團隊協作之中，有效提升溝通效率與決策品質。

同時，分享將聚焦於 Product Owner 在 AI 驅動的新時代下，應具備的技能組合與思維模式，協助參與者重新定位自己的角色，成為推動 AI 與產品共創的關鍵推手。

聽眾收穫：

• 掌握 AI 對產品規劃流程的變趨勢
• 學習與 AI 協作進行需求拆解、優先排序與 roadmap 調整的實用方法
• 認識未來 Product Owner 所需的新技能樹與轉型策略
• 了解如何將 AI 工具整合進 Jira、Confluence 等既有平台

您是否曾仔細思考過，您所交付的功能背後真正的價值是什麼？在現今的產品開發中，成功的指標早已不僅僅是數字的堆疊，而是深度結合用戶需求與業務目標。本次演講將透過講者的豐富經驗，從新創公司到大型企業，涵蓋 B2C 與 B2B 的多元產品屬性，探索如何將研發成果與產品指標有效結合，並協助組織實現以資料驅動的持續改善與成功。

聽眾收穫：

• 對於管理階層: 讓產品指標與業務目標緊密結合，驅動策略規劃
• 對於產品經理: 讓團隊成員明確自己的貢獻對最終目標的影響，提升團隊效率與團隊氛圍
• 對於開發人員: 個人的技術努力轉化為用戶價值，並透過指標衡量自身貢獻

身為產品經理 (PM)，是不是常常覺得時間不夠用，被各種瑣事追著跑？文件寫不完、會議開不完，真正重要的策略思考時間卻少得可憐？別擔心，AI 將會是你最強大的神隊友！

我們將聊聊，如何讓 AI 不只是個工具，而是能跟我們深度協作的好夥伴。如何把 AI 系統性地整合到你的 PM 工作流程中，讓你徹底擺脫那些重複性高、耗時又費力的日常雜務。

透過實際案例，將具體說明 AI 如何幫我們快速生出文件初稿（像是 PRD 或用戶故事），加速起手式；如何加速設計迭代，從概念發想到精美原型，減少初期發想的耗時；甚至，透過自動生成切版程式碼，直接推進開發進度，減少開發與設計師的磨合！

最終，讓我們你一個忙碌的「產品管理者」，轉身成為「產品賦能者」，帶領團隊高效達成每一次的產品里程碑！

聽眾收穫：

這場演講適合所有希望提升效率的產品經理、專案經理、產品設計師、軟體開發者、技術主管，以及新創公司創辦人與團隊領導者。無論你的職位是什麼，只要你想用 AI 讓工作更聰明、更有趣，都歡迎來交流！

參與本次演講，將能學會用 AI 自動化日常瑣事，把精力留給最有意義的決策與創新；加速產品開發週期，掌握 AI 輔助文件生成、設計加速甚至程式碼自動化的技巧，最終，啟發你從「忙碌的管理者」轉型為「有遠見的產品賦能者」，並了解 PM 工作流程中的實戰應用訣竅，讓你的每一次投入都更有價值！

親愛的軟體開發夥伴們，您是否曾好奇，軟體從無到有，除了程式碼，還有哪些環節確保它穩定又好用？軟體測試，絕非只是等到產品完成才開始的「找 bug」工作！它更像一位默默守護品質的超級英雄，貫穿整個軟體開發生命週期 (SDLC) 的每個階段 。

這不僅僅是一場理論的分享，我們將透過生動的案例與您互動，讓您理解測試的真實價值。無論您是想轉職軟體測試、或是與開發團隊能更好地協作，或是單純對軟體開發流程感到好奇，這堂分享都將為您打開一扇全新的大門！

本次分享內容包含:

SDLC 是什麼？ 了解軟體從誕生到維護的完整旅程，以及常見的開發模型（如瀑布式、V 模型、敏捷式）如何影響測試節奏 。

「全集中」測試在 SDLC 中扮演什麼角色？ 從需求分析到系統維護，測試無處不在，並為品質把關 。我們將探討「為什麼測試是必要的」 。

各種測試活動大解密！ 靜態測試、動態測試、單元測試、系統測試... 我們將介紹測試規劃、分析、設計、實施、執行和完成等階段 。

為何要「左移測試」？ 提早發現問題，就像及早治療，能省下大筆金錢和時間 。

如何成為 SDLC 中的「全集中」測試小能手？ 建立測試思維，與開發團隊協作，共同打造高品質軟體 。我們將探討測試人員的關鍵技能，例如細心謹慎、溝通能力及技術知識 。

聽眾收穫：

透過本次分享，參與者將能夠：

基礎知識： 理解軟體開發生命週期 (SDLC) 的基本概念，以及循序開發、迭代開發、增量開發等常見模型的特點與差異 。

角色認知： 清楚了解測試活動如何在 SDLC 的不同階段（從需求到維護）中發揮關鍵作用，並理解測試活動範疇、時機、文件、技術、人員角色如何受 SDLC 模型影響 。

核心概念： 掌握測試的基本概念，包括測試目標、測試與除錯的區別、以及七個測試原則的重要性 。

實務應用： 理解靜態測試的價值（如早期發現缺陷、降低成本）及其與動態測試的互補關係 。

思維建立： 認識「測試左移」策略，理解為何提早測試能有效節省時間與成本 。

溝通協作： 體會團隊溝通與協作在軟體品質中的重要性，並了解測試人員如何與開發人員及其他利害關係人共同努力 。

在現代分散式系統中，傳統依賴手動撰寫程式與狀態管理的方式，常面臨錯誤處理與系統恢復的複雜挑戰，導致開發與維運成本持續攀升。

本次簡報將介紹 Temporal 工作流引擎，重點說明其 API 使用方式與核心架構

1. 1. 快速 Demo
2. 2. 流程痛點及簡介 Temporal 解決方案
3. 3. API 使用方式
4. 4. 原理及架構介紹
5. 5. Workflow 需要注意的設計守則

AI 正在重塑我們開發產品的方式，這場分享帶你走進我這幾個月的實驗歷程：從靈感發想到 AI 協助撰寫文件、透過 Vibe Coding 快速開發原型、再由 AI 回寫文件，實現真正可演化的「活文件」。全流程結合敏捷節奏，實際應用多款 AI 工具支援思考、執行與反饋。這不是理論推演，而是產品現場的實戰驗證，適合產品經理、工程主管與新創團隊，思考如何在日常開發中導入 AI，提升產出速度與決策品質。

聽眾收穫：

1. 啟發你重新思考 AI 在敏捷產品開發流程中的角色與價值，從思考、協作到交付的全流程參與可能性。
2. 看見從靈感到交付過程中，AI 工具如何實際支援需求釐清、快速迭代與原型驗證。
3. 提供新創團隊與主管導入 AI 的敏捷切入點，探索在短迭代、小增量下實驗與落地的可行策略。

1. 資訊架構學概念說明與實例 (30分鐘)

使用者的四種資訊搜尋需求

三種搜尋資訊方法

三種搜尋資訊模式

資訊架構的空間概念

資訊架構的四種體系

2. 資訊架構工作坊 (60分鐘)

以生鮮網站為主題

讓不同組別選擇不一樣的使用者

判斷主架構為「由上而下」還是「由下而上」

資訊階層(三階)的內容定義

採莓模式、滾雪球模式、還是二步驟模式

3. 工作坊產出

產出「生鮮超市」的資訊內容

資訊的分類方式

首頁資訊架構的雛型化

在 AI 工具快速進步的時代，我們該如何有效學習後端開發？這場演講將透過一連串 Side Project，從 CRUD 專案起步，到模擬真實場景的專案中，逐步建立技術直覺與實戰能力。

另外也會根據教學現場的經驗，討論如何設計出真正有學習價值的專案，協助開發者將練習轉化為職場實力。

這場演講適合正在學習後端開發、自學轉職或指導初學者的工程師，一起思考：Side Project 不只是作品，更是你思考架構、練習表達、鍛鍊技術邏輯的最佳場域。

聽眾收穫：

• 理解 Side Project 如何成為有效的學習策略，而不只是做出會動的東西
• 如何設計具有技術成長價值的小型實作專案
• 如何將 Side Project 轉化為面試作品的經驗
• 激發持續學習與實作的動力，培養屬於自己的技術學習節奏

一、前言

我們所屬金融產業的的設計團隊，負責金融產業數百套系統的重構與迭代，涵蓋人資、櫃員、授信、交易、審核等上百套系統，且使用者橫跨 20 至 60 歲，來自各單位、職級、角色與業務領域，操作習慣與需求差異極大。

同時，設計需兼顧法遵規範、資安要求與系統穩定性，並與 PM、工程、業務、法遵等多方單位協作，不僅重視單一系統的使用者體驗，也需兼顧跨系統操作的體驗一致性、效能、後續的維運成本、合規性等，在這樣複雜、多變、資源有限的條件下，設計不僅是介面優化，更是一場跨角色、跨領域的整合與溝通實踐。

二、專案溝通與協作五大挑戰

(1) 設計不能犯錯：高壓合規下的微調之道

→在金融產業，設計出錯的代價不只是體驗下降，而是後續的開發調整成本、潛在的資安風險。

(2) 1 個需求，5 種解讀：多部門協作下的翻譯修羅場

→設計師、工程師、PM、業務單位、法遵、稽核等部門各有自己的語言與優先順序，有時甚至是跨部門之間對同一流程圖各持立場，如何主動引導、釐清真實根因，推進專案前進達成共識。

(3) 從混亂到有序：高密度流程的資訊架構與設計實作

→金融系統功能眾多，牽一髮而動全身，不能只靠畫面好看，而要讓資訊分類、流程邏輯一眼就懂。

(4) 改動＝冒犯：設計如何對抗習慣與情緒

→舊系統用了十幾年，從 25 歲的新進人員到 60 歲的資深主管，早就建立起自己的操作慣性。核心目標是站在使用者視角，讓「被動改變」變成「主動信任」。

(5) 在技術舊骨架上：設計如何在限制中保有價值

→面對無法重構的舊系統，只能兼顧技術限制與操作體驗，在每次迭代中多爭取一點「能見度與價值感」。

三、跨域協作 - 七項實戰思維

(1) 在合規中設計體驗

→遵循法規與資安規則，協助流程與介面設計在不違規的情況下，維持清楚、順暢的操作體驗。

(2) 在多方限制中找平衡解

→同時考量使用者需求、技術限制與維運成本，提出實用且具執行力的折衷解法。

(3) 用觀察釐清真實需求

→從使用者行為與語言中辨識痛點，以訪談與測試驗證設計假設，避免只憑直覺推進。

(4) 預設誤解，運用中立引導對齊語意

→多角色協作中，我們預設誤解的存在，因此更需要刻意確認語意交集，當立場分歧時，不偏袒任一方，而是成為拆解語言落差的中立引導者，聚焦問題本質，讓對話持續、專案前行。

(5) 以分類與最大化概念整合複雜流程

→透過分類方式模組化的方式，整合並涵蓋所有流程，在有限資源下有效對齊專案目標與執行步驟，提升協作效率與設計效益。

(6) 讓「進行中」變得可視化

→即便不是最終交付，也用低保真畫面或流程圖協助團隊討論與校準，讓對齊變得具體而可操作。

(7) 即時共享，提升執行效率

→每一次的決策與異動都需即時向所有成員同步，並清楚界定後續行動項目與責任歸屬。同時，所有資料應集中管理、清楚歸檔，放在所有人都能存取的位置，確保資訊一致性與溝通順暢，避免因資訊斷層導致執行偏差或重工。

四、案例分享

我們將介紹 2 個金融產品的專案，來說明如何透過上述的「七項實戰思維」來應對我們所面臨的「五大挑戰」。

聽眾收穫：

在高度講求合規與精準的金融產業中，設計不只是介面優化，更是一場橫跨業務、技術與法遵等多方角色的協作實踐。面對數百套內部系統、需求混亂、資源有限的情境，設計師如何在「資深員工 vs 新進員工」、「流程定義模糊」和「系統架構難動」的限制下推進改版？

本場分享將透過真實案例，揭示多角色溝通背後的誤解與挑戰，並整理七項實務原則，說明我們如何透過觀察、對話與方法，協助團隊釐清問題、推動共識、穩步前行，讓體驗優化真正落地。

目標聽眾：

• 想增加數位產品溝通能力者
• 想了解跨部門溝通者
• 對 UX 在企業中的角色與價值感到好奇者
• 有興趣理解「金融產業系統設計」者

「體驗生態系」的使用概念，源自於服務設計的工具「顧客旅程」。我們常見的顧客旅程工具，多是描述消費者整個消費的歷程，並從中挑出可能的機會點；而「體驗生態系」的應用，則是將焦點放在消費者在完成一個主要消費的歷程中，接受了那些公司提供的服務，而這些公司就會形成一個完整的「體驗生態系」。

我們可以選擇合宜的公司協作，將他們的流量導流在我們網站，亦可以將我們的流量，導流到其他公司，達成生態系合作，或是流量變現的商業目的。

聽眾收穫：

1. 理解體驗生態系的內涵。
2. 從實例中理解實際應用的概念。
3. 思考如何從商業競爭轉化成共生合作。

1. 為什麼需要商品比價群組？

• 電商導購平台的角色與挑戰
• 使用者需求驅動：什麼樣的「比價體驗」才是有效的？
• 商品資訊碎片化問題與資料統整的重要性

2. 比價群組的技術挑戰：從概念到實作

• 看似簡單，其實困難重重：產品聚合的核心邏輯
• 關鍵技術決策：資料建模、比對演算法、資料管線設計
• 資料異質性處理（商品命名、價格格式、屬性缺失等）

3. 跨團隊合作的力量：PM、工程、資料、營運的共舞

• 不只是技術問題，更是產品與商業的協作挑戰
• 如何建立共識？如何快速試錯？如何與使用者驗證假設？
• 有效的工作流程與溝通方式：對齊節奏與目標

4. 從開發現況到未來展望

• 現階段的成效與實際應用案例分享
• 面對資料更新、商品多樣性與商家行為的新挑戰
• 下一步：更智慧的比價推薦、更即時的商品更新、更彈性的架構演進

聽眾收穫：

1. 認識導購平台與電商的差異
2. Rule-based 雖然過時，但在某些情形還是很管用
3. 如何善用 LLM 萃取與擴充資料
4. 一個商業問題必須考量 ML 技術與軟體工程、資料工程等問題