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想讓你的團隊 用 AI 把日常做得更快?

我是陳彥彤 YC。教 Claude Code、AI Agent、AI 工作流—— 課程內容就是我自己每天在 production 用的同一套工具。 學員下課就能照著做,下週就能在自己工位繼續用。

AI 企業內訓主力:Claude Code、AI Agent、工作效率提升
AI 顧問實作:醫療決策輔助、Breeze-ASR-25 語音辨識、會議 RAG
6 repo
AMI 醫療平台微服務
10-50
場企業內訓
Java + AI
雙棧背景
AZ-900
Azure 認證
[ what makes me different ]

內訓現場的範例,
就是我自己 production 系統的同一段 code。

today
我每天用 Claude Code、AI Agent 寫 production
this month
整理成你團隊一天可上手的內訓
your team next week
下課就能在自己工位繼續用
production ai cases · 顧問實作經驗

三個真的上線在跑
AI 顧問實作

下面三個是我實際做過、教學現場可直接拆解的案例。 細節為配合 NDA 已抽象化,但工程實踐是真的。

醫療領域

決策輔助系統的反饋學習機制

AI 模型隨臨床實際使用持續修正的閉環設計——讓模型不是上線就停在那,而是真的越用越準。

fit for · 適合你們的場景
想做模型持續優化、避免 AI 上線後就靜止的團隊
企業語音辨識

用聯發科 Breeze-ASR-25 落地

協助企業導入繁體中文語音辨識(基於聯發科開源 ASR 模型),含部署、領域術語調教、品質監控。本土模型也能用得上。

fit for · 適合你們的場景
客服中心、醫療逐字稿、會議記錄、客訴分析
企業內部

會議記錄 RAG 檢索

跨部門會議檔的向量檢索與語意問答,含 ACL 權限切割——不同角色看到不同會議,不靠 prompt 攔截,靠 retrieval 層先過濾。

fit for · 適合你們的場景
知識管理、企業內部問答、跨部門資料檢索

▸ 看到對應到你們的場景?這些案的選型、踩坑、最後怎麼結,可以在內訓 / 顧問現場直接拆給你工程團隊看。

portfolio · 看得到的作品

code 都公開在 GitHub
不是 PPT 上的口頭專案

上面 Production 案是顧問實作(受 NDA 保密)。下面這些是公開可看、可 clone、可審視的—— 判斷我這個人寫不寫 code,看這裡最快。

▸ 完整作品清單在 github.com/yanchen184 ——產品、教材、玩具專案、實驗 repo 都在。

about me

關於我

陳彥彤 · Bob Chen
陳彥彤 YC — 來吧

Java 後端 8 年、AI 工程師 2 年。 出身電商核心系統團隊(WMS / MOX / MIX),主責架構設計、跨團隊整合、線上事故處理。

近兩年主導 AMI 照護平台從零到上線——6 個 repo 的醫療微服務體系, 涵蓋醫師工作台、民眾端 LINE LIFF、HIS 介接、AI 服務(OCR + 去敏 + Hermes Multi-Agent + RAG)。 要過資安、要接 SSO、要評估成本、要監控品質、要長期維運。 這些不是 demo——是真的在跑、真的要對 PM 解釋為什麼 token 預算超標的系統。

另一條線是教學:政府 職訓局 AI 概論初級班講師、 企業內訓 10-50 場(Claude Code、AI Agent、Docker、Kubernetes、Java 高併發), 教材全部公開在 GitHub,學員下課可以直接 clone 回家繼續看。

我不是「以前是工程師現在轉講師」——我是邊做 production 邊教書的工程師。 今天卡的 bug,下個月變成內訓現場的真實 case。

AI 落地
Multi-Agent · RAG · OCR
後端專精
Spring Boot · Java 8 年
職訓局講師
AI 概論初級班
企業內訓
10-50 場累積
tech stack

技術專長

AI ai
  • LLM 應用
  • RAG
  • Agent
  • 語音辨識
  • Prompt 設計
後端 backend
  • Spring Boot 4
  • Java 21
  • Maven
  • JPA / Hibernate
資料 data
  • MySQL
  • MSSQL
  • Redis
  • RabbitMQ
前端 frontend
  • React 19
  • TypeScript
  • Vite
  • Tailwind CSS
雲端 cloud
  • Azure (AZ-900)
  • Docker
  • GitHub Actions
  • Firebase
who are you · 對應方案

告訴我你是誰,
我給你對應方案

下面三種角色找我的需求最常見。挑一張像你的卡片,直接點下方 CTA 寄信,主旨已經幫你寫好

01
if you are
HR / L&D / 學習發展窗口

AI 培訓菜單 · 工程師教工程師

你的痛:老闆說要做 AI 培訓,但你怕找錯講師被工程同事嫌。

我給你
  • 半天 / 一天 / 兩天三種規格,內容客製不是統一講義
  • 給你一份大綱、上課流程、Q&A 預演,可以直接上呈簽核
  • 結訓後給學員一份能帶回工位繼續用的 cheat sheet + 範例 repo
時長:半天 ~ 兩天 寄信聊 →
02
if you are
CTO / 技術主管 / 工程經理

AI 導入顧問 + 內訓套餐

你的痛:你想推團隊用 AI,但團隊抗拒、不知從哪下手、怕做白工。

我給你
  • 先做場景盤點:哪些痛點適合 AI、哪些不適合,講白話
  • 給可落地的技術選型 + 預算範圍 + 風險清單
  • 內訓 + 雙週 review,讓團隊邊做邊學、不是一場性消費
時長:單次顧問 / 季度合作 寄信聊 →
03
if you are
業務 / PM / 產品主管

半天 AI 場景 Workshop

你的痛:你想搞清楚「AI 對我們業務能做什麼、不能做什麼」,又怕被技術名詞繞暈。

我給你
  • 半天 workshop,講白話、不丟英文縮寫
  • 帶著你跟團隊一起列 10-20 個業務場景,現場篩可行性
  • 結束後給一份「下一步該做什麼」的優先級清單
時長:半天 workshop 寄信聊 →
frequently asked · 寄信前先看這裡

常見問題

下面這些是 HR / 主管最常在第一封信前想知道的事——直接寫在這裡,省你多寄一輪。

Q01 收費怎麼算?網站上為什麼看不到報價?

我選擇「先聊需求再報價」,不放固定價格表。原因很直接:我想用「你們的需求對不對」來篩第一輪,不是用「價格能不能負擔」來篩——這兩件事篩出的客戶很不一樣。聊 30 分鐘了解你們團隊規模、對象、想做到什麼程度,價格我會直接告訴你,不繞圈子、不會有「先聊聊再追加」的情況。

Q02 客製化流程是怎麼運作的?

收到你的需求後我會回一份「課前訪談題庫」(你們團隊現在用什麼工具、卡在哪、想學完做到什麼),約一次 30-60 分鐘對焦會議,之後產出客製大綱給你內部簽核。簽核通過後我才開始備課、寫範例 repo——所以你拿到的東西會是針對你們團隊的,不是通用講義。

Q03 可以開公司發票嗎?月結可以嗎?

可以。我有公司行號,能開二聯 / 三聯發票,月結 30 / 60 也都接受。確認需求後我會發報價單,你內部簽核完回傳,課後 7 個工作日內開立發票。

Q04 結訓後團隊還能繼續問問題嗎?

可以。基本款:結訓後一個月內 email / Slack 群組 Q&A 不額外收費,避免學員回去卡住就放棄。延伸方案:雙週 review 顧問合作——做完一場內訓後最常被選的後續方案,把 AI 工具真的長到你們團隊的工作流裡。

▸ 還有其他疑問?直接寄信問就好—— bobchen184@gmail.com

next step · 下一步

挑你最舒服的下一步

不用先想清楚才能聯繫。挑一個對應你現在狀態的入口, 對應的信件主旨已經幫你寫好,回信節奏通常 1-2 個工作日。

direct contact bobchen184@gmail.com · github.com/yanchen184 · 地點:台灣(線上 / 北中南實體皆可)
latest posts · 還想多看一點?

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手機跑本地 LLM 怎麼裝?iPhone 15 Plus / Android 完整教學(PocketPal AI 安裝、模型選擇、踩坑)

想用手機跑本地 LLM,但不知道要裝什麼 app、能跑多大的模型、能不能進開發工作流?本文拆解 2026 年 5 月最熱門的三個 on-device LLM app(PocketPal AI / LLMFarm / MLC Chat)怎麼選、iPhone 15 Plus 真實能跑哪些模型(1B-2B 是甜蜜點,3B 卡頓、4B+ 跑不動)、PocketPal AI 從 0 開始安裝、5 個踩坑(記憶體爆掉、發燙降頻、context window 太短、token/秒掉到不能用、Apple Intelligence 跟本地 LLM 的關係),最後解釋為什麼「手機算力幫電腦」是死路、什麼情境真的值得在手機跑 LLM。

[AI 工具] · 2026/05/20

MemPalace 知識管理工具完整教學:3.3.5 救援、HNSW 修復、claude -p proxy 省 API 錢

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[AI 協作] · 2026/05/20

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我把舊站 yanchen184.github.io/ai-lecturer-bob 搬到自有網域 yanchen.app,整個流程交給 Claude Code 跑。人類負責的事只有 15 分鐘:刷卡、改 nameserver、按 GSC verify、按 Bing 匯入。AI 負責的 1.5 小時包含:跨來源比價、17 個檔案批次改 URL、跑 CI/CD 自我除錯、寫 SEO 設定、監看 SSL 簽發。本文拆解 8 步驟、AI 該做 vs 你該做對照表、整個流程踩到的 5 個坑(1.1.1.1 stale cache、GSC Change of Address 灰掉的真相⋯⋯),給「想搬家但被 DNS / SSL / redirect / SEO 嚇到」的人一條完整路徑。

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