三個部門，
把複雜拆開，效率翻倍

困境：同一份報告，三種人都看不懂

過去，策略投資部在推動新創併購時，常陷入溝通瓶頸。一份併購評估報告動輒數十頁，卻要同時面對三種讀者，每一種都有自己的困擾：

解方：對上、對中、對下，各給一份剛好的資訊

為破解困局，團隊導入了 Larry 的「分層資訊轉譯與風險管考」方法論。在最新的關鍵股權投資案中，團隊不再寫一份「給所有人看」的報告，而是依讀者精準拆解：

1. UP對上
   CFO：30 秒完成決策聚焦
   將龐雜的溢價分析，收斂為高層最關心的「未來 EPS 影響」與「AMT 稅務風險」兩個問題。
2. MID對中
   審計：提前築起合規防線
   預判會計師查核痛點，事先備齊 DD 盡職調查等佐證文件，不等被問才補。
3. DOWN對下
   專案 PM：一張清單就能動手
   將抽象規範轉化為「8 大類無形資產清查清單」，讓第一線人員能直接向標的公司精準對齊資產。

成果

好的報告不是寫得最完整的那份，而是讓每一位讀者都知道「下一步要做什麼」的那份。— 策略投資部案例啟示

困境：數萬字的會議紀錄，誰都抓不到重點

企劃管考部經常要處理數萬字的跨部門高層會議紀錄。整理一次就要花上大半天，結果卻常常兩頭落空：

解方：一套提示詞架構，兩階段自動產出

Evan 建構了「結構化提示詞（Prompt Master）架構」，引入嚴密的防幻覺約束與角色設定，把長文處理變成可以重複使用的標準流程。

第一階段：資訊收斂。精準萃取會議的核心爭點，並產出包含權責單位、完成期限與管考重點的「PMO 追蹤矩陣」，讓每一項決議都有人負責、有時間點。

第二階段：三版精準轉譯。同一份內容，自動轉成三種讀者各自需要的版本：

1. LEADER主管版
   1 分鐘掌握決策點
   採用「結論先行（BLUF, Bottom Line Up Front）」與風險預判，先講結論，再講理由。
2. TEAM同仁版
   看完就知道自己要做什麼
   轉化為明確的任務分工與執行步驟。
3. PUBLIC對外版
   完全去除專業門檻
   轉譯為通俗易懂的便民效益，讓一般民眾也能理解。

成果

提示詞寫得好，不只是讓 AI 更聽話，而是把團隊的工作方法，變成每個人都能重複使用的模板。— 企劃管考部案例啟示

困境：模型跑得快，產品卻上不了線

邊緣 AI 研發部在將物件偵測模型部署至工業邊緣裝置（如 NVIDIA Jetson Orin）時，常卡在兩個技術瓶頸，導致產品軟硬體整合延宕：

解方：從架構到部署的全鏈路拆解

Jerry 導入了「YOLOv10 NMS-Free 邊緣端部署架構」技術評估方案，針對工程落地逐層拆解：

1. ARCH架構層
   推論期徹底移除 NMS 節點
   解析 Consistency Dual Assignments 機制，讓 End-to-End Latency 降低 20%–50%。
2. OPTIMIZE優化層
   克服量化噪聲
   針對 PSA 模組導入混合精度（INT8 + FP16）與 EntropyCalibrator2 校準。
3. DEPLOY部署層
   從選型到實作都有指引
   建立涵蓋 Micro 至 High-End Edge 的模型選型矩陣，並提供零複製（Zero-Copy）記憶體管理與動態批次（Dynamic Batching）實作指引。

成果

一份技術評估最大的價值，是讓下一個專案不必再從零開始。— 邊緣 AI 研發部案例啟示

三個部門、三種專業，放在一起看，會發現大家走的是同一條路：先拆解讀者，再分層轉譯，最後沉澱成可以重複使用的標準。