＊防疫 On Air！本集再次遠端錄音，出現視訊通話般的對話音質請多包涵，我們持續吸取經驗，製作品質將滾動式修正。＊

INSIDE 遠端上班一個月，工作上使用包括編輯事務以及開會的工具有哪些心得呢？怎麼安排工作流程、又怎麼挑選適合的軟體？

本週來聊：
遠端上班好想廢
編輯事務怎麼完成
遠端開會軟體怎麼挑
心得太多啦！下集待續

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＊防疫 On Air！本集再次遠端錄音，出現視訊通話般的對話音質請多包涵，我們持續吸取經驗，製作品質將滾動式修正。＊
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本週來聊：
<ul>
<li>遠端上班好想廢</li>
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<li>遠端開會軟體怎麼挑</li>
<li>心得太多啦！下集待續</li>
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👩‍💻 遠端工作法！編輯、開會的效率神器

#本集節目與屏東縣政府交通旅遊處合作製播

近年屏東縣政府在交通發展投入大量心力，從爭取高鐵延伸屏東、鐵路高架化、屏南觀光鐵路，到設立屏東縣智慧運輸中心、推出整合旅遊與交通資訊的 App，希望藉由「打底、佈建、智慧、優化」的概念，將融合智慧科技與區域發展，打造「居民更順暢，遊客更便利」的南國之都。

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🎙️Podcast《塞掐 Side Chat》
每週一 12:45 深入訪談大人物
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張恭文：屏東縣政府交通旅遊處綜合規劃科科長｜「一車到底」暢行屏東，縣府打造智慧交通新面貌！【塞掐 Side Chat】特輯

#本集節目與PressPlay合作製播

在用戶注意力極度稀缺的數位經濟浪潮下，企業單純「說服」顧客已不足夠，科技新創必須設計出一套能激發內在團隊向心力、快速打造高黏著度產品與服務的策略。周郁凱老師的八角動機框架已影響全球許多新創企業，並與Google、Tesla、Uber等頂尖企業展開合作。

📢本集來聊：

產品高黏著與高轉換的秘訣，周郁凱將客戶旅程拆解成四個關鍵階段：
Discovery（探索）：決定用戶為什麼會選擇嘗試你的產品，例如下載App或購買試用。
Onboarding（入門）：用戶在接觸產品的第一天或第二天，如何學習並體驗產品。
Scaffolding（持續使用）：用戶為什麼會每天、每週或每月持續回來使用產品。
End Game（終局）： 雖然稱為終局，但真正的設計是讓玩家無限地玩，即使玩了十年、二十年仍想回來。

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在用戶注意力極度稀缺的數位經濟浪潮下，企業單純「說服」顧客已不足夠，科技新創必須設計出一套能激發內在團隊向心力、快速打造高黏著度產品與服務的策略。周郁凱老師的八角動機框架已影響全球許多新創企業，並與Google、Tesla、Uber等頂尖企業展開合作。
📢本集來聊：
產品高黏著與高轉換的秘訣，周郁凱將客戶旅程拆解成四個關鍵階段： Discovery（探索）：決定用戶為什麼會選擇嘗試你的產品，例如下載App或購買試用。 Onboarding（入門）：用戶在接觸產品的第一天或第二天，如何學習並體驗產品。 Scaffolding（持續使用）：用戶為什麼會每天、每週或每月持續回來使用產品。 End Game（終局）： 雖然稱為終局，但真正的設計是讓玩家無限地玩，即使玩了十年、二十年仍想回來。
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周郁凱：用遊戲邏輯驅動科技新創的成長動能！揭秘周郁凱「八角框架」如何賦能產品黏著與人才留存【塞掐 Side Chat】特輯

本集塞掐邀請到 Mirror Mirror AI 創辦人林郁珊，分享她從凱渥名模轉身攻讀電腦科學博士，以及在 Visa 和 Amazon 等大公司工作後，受到生成式 AI 快速發展的衝擊而決定離職創業的心路歷程。節目中，郁珊分享矽谷創業的殘酷實戰，她也討論了創業期間的多次轉型（pivot），並總結了她對於 AI 新創公司的建議，強調深入了解垂直產業痛點、與客戶密切合作，以及在基礎模型技術飛速進步的時代避免資源浪費在模型訓練上的重要性。

📢 本集來聊：
從時尚伸展台到電腦科學博士：沒輟學很不酷？
進入 Amazon 和 VISA 的工作經驗
Mirror Mirror AI 創業的過程，初期的三次轉型（Pivot）
給 AI 創業者的心得：如何縮短試錯的過程？
怎麼看外界對 AI 應用只是「套殼」的質疑？
關於入選 a16z Speedrun 計畫的募資經驗與建議
東西方的思維差異：歐美時尚圈對 AI 較為抗拒
提示工程將會消失？未來跟 AI 溝通方式會怎麼演變
AI 在時尚產業的應用將會是「爆發式」的！

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本集塞掐邀請到 Mirror Mirror AI 創辦人林郁珊，分享她從凱渥名模轉身攻讀電腦科學博士，以及在 Visa 和 Amazon 等大公司工作後，受到生成式 AI 快速發展的衝擊而決定離職創業的心路歷程。節目中，郁珊分享矽谷創業的殘酷實戰，她也討論了創業期間的多次轉型（pivot），並總結了她對於 AI 新創公司的建議，強調深入了解垂直產業痛點、與客戶密切合作，以及在基礎模型技術飛速進步的時代避免資源浪費在模型訓練上的重要性。
📢&nbsp;本集來聊：
<ul>
<li>從時尚伸展台到電腦科學博士：沒輟學很不酷？</li>
<li>進入 Amazon 和 VISA 的工作經驗</li>
<li>Mirror Mirror AI 創業的過程，初期的三次轉型（Pivot）</li>
<li>給 AI 創業者的心得：如何縮短試錯的過程？</li>
<li>怎麼看外界對 AI 應用只是「套殼」的質疑？</li>
<li>關於入選 a16z Speedrun 計畫的募資經驗與建議</li>
<li>東西方的思維差異：歐美時尚圈對 AI 較為抗拒</li>
<li>提示工程將會消失？未來跟 AI 溝通方式會怎麼演變</li>
<li>AI 在時尚產業的應用將會是「爆發式」的！</li>
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