AI 把寫 Code 的門檻打下來之後，每個工程師都能在週末 vibe 出一個從 0 到 1 的小玩具。但你有沒有發現，小玩具滿天飛，真正長成產品的卻沒幾個？因為卡住我們的從來不是 code，而是「到底該做什麼？」「為什麼？」這些事，過去一直有人替你決定好了。

當實作不再稀缺，工程師的價值該往哪裡移？如果再往前走一步，走進上游，成為 Product Builder 呢？當你用 AI 寫 Code，你和 AI 就組成了一支最小的開發團隊，AI 是你的 Dev Team，而你，得學會當自己的 PO。好消息是，你需要的工具其實早就有了：痛點分析、User Story、Acceptance Criteria，這些敏捷 PO 打磨多年的工法，在這個 AI 時代，也是我們工程師可以跨過去的技能包。

我是工程師出身，有超過十八年的技術底，後來也做過 PM，從需求探索到程式實作都親手走過。這場分享，我會帶大家走一遍我的真實旅程：從一個 coding 靈感出發，與 AI 協作完成痛點分析、機會探索（Opportunity Solution Tree）、User Story 到 Acceptance Criteria 的完整上游過程。至於拿到清楚的 Story 和 AC 之後，怎麼接上 OpenSpec 這類 SDD 框架往下開發？那是各位的主場，我點到為止就好。AC 寫得清楚，交棒就順。

從「會把東西做出來」到「知道該做什麼、並且驗證它值得做」。這場分享，就是想陪你往前再跨一步。

聽眾收穫：

1. 一套可帶走的上游工法：痛點分析 → OST 機會探索 → User Story → Acceptance Criteria 的完整流程，知道每一步在解決什麼問題、怎麼與 AI 協作完成，以及 AC 如何順利交棒給 SDD 框架（OpenSpec 等）往下開發。

2. 重新校準 AI 時代的個人定位：當實作被 AI 加速，判斷力成為新的槓桿。工程師若再往前一步，不再只是等別人把需求想好，而是有能力從一個靈感出發，把自己的想法做成自己的產品。