協作方式與工作風格

我是 Kaine 朱璽，現職 AI 工程師，具備教育科技、研究計畫、網站開發與音樂製作等跨領域合作經驗。

我的工作方式偏向先理解問題、整理脈絡，再開始執行。我能獨立推進專案，也重視需求確認、文件紀錄、成果驗證與後續交接，讓主管、使用者與協作者能清楚理解目前進度、限制與下一步。

核心工作方式

先理解，再執行

面對既有專案或不熟悉的工作內容時，我通常會先盤點現況，理解檔案、資料、角色與流程之間的關係，再決定應該修改或新增什麼。

我重視：

先確認真正需要解決的問題
理解現有流程與限制
找出需求中尚未明確的部分
將抽象描述轉換成可確認的工作項目
在開始大量實作前，先建立可驗證的方向

這種方式能降低重工，也能避免只完成表面功能，卻沒有解決實際問題。

任務拆解與專案推進

我擅長將較大的目標拆分成可以執行與驗收的階段，例如：

釐清使用者與使用情境
定義功能、資料與完成標準
建立可測試的第一版
實際操作並記錄問題
根據結果調整方向
整理文件、部署與交接內容

在資源或時間有限時，我會優先完成最能驗證價值的部分，而不是一次展開所有可能功能。

溝通與需求整理

將模糊需求轉換成清楚方案

我經常面對來自主管、教師、研究人員或一般使用者的非技術需求。這些需求通常不會直接對應到明確的系統規格，因此我會先整理：

誰會使用
在什麼情境下使用
現在遇到什麼問題
希望最後得到什麼結果
哪些條件是必要的
哪些內容可以延後處理

接著再把需求轉換成功能流程、介面安排、研究問題或可交付成果。

依對象調整說明方式

我能根據溝通對象調整表達方式：

對主管：說明目標、進度、風險與需要決策的部分
對教師與一般使用者：以操作流程與實際使用情境為主
對研究團隊：說明資料、方法、baseline、評估指標與實驗限制
對開發協作者或 AI Agent：提供清楚規格、檔案脈絡與完成標準

我傾向使用條列、流程、畫面或範例降低理解成本，而不是只用抽象術語描述。

AI Agent 協作方式

我將 AI Agent 視為開發與研究協作者，而不是自動產生答案的工具。

Context Engineering

我會整理 Agent 執行任務所需的脈絡，例如：

專案目標與目前狀態
檔案與模組的角色
已完成與不可修改的部分
命名、格式與操作規則
已知錯誤與限制
本次任務的完成條件

透過文件、對話與交接內容，讓不同 Agent 能在長期專案中維持一致方向。

Spec-driven Development

我習慣先定義需求、流程與驗收條件，再讓 Agent 協助實作。

我會特別確認：

功能是否真的符合使用情境
Agent 是否誤解需求
修改是否影響其他模組
畫面與操作結果是否合理
是否存在未驗證的假設
文件與實際程式是否一致

多 Agent 與工作交接

當任務規模較大時，我會將工作拆分為研究、開發、測試、檢查與文件整理，再透過明確的交接內容維持連續性。

我的重點不是同時開啟最多 Agent，而是在產出速度、Context 完整度、Token 使用效率與成果驗證之間取得平衡。

文件與交接習慣

我重視讓專案不只存在於個人記憶中。

常見文件包含：

README
AGENTS.md
專案規格
技術設計紀錄
操作說明
實驗紀錄
問題與待辦清單
部署與重跑流程

我傾向保留重要決策、修改原因與目前限制，讓未來的自己、團隊成員或 AI Agent 能快速接續工作。

📌 交接原則

一份好的交接文件不只是說明「做了什麼」，也應包含「為什麼這樣做」、「目前還缺什麼」以及「下一步應從哪裡開始」。

驗證與修改方式

我不會把第一版視為最終成果，而是透過實際操作、錯誤訊息與使用者回饋持續修正。

我重視：

一次驗證一個主要流程
保留原始內容與可回復版本
優先進行最小且必要的修改
誠實記錄 warning、失敗與結果差異
不因為程式能執行，就直接認定產品可用
從一般使用者角度重新檢查畫面與流程

遇到問題時，我會先整理現象、影響範圍與可能原因，再決定需要修改程式、資料、需求或操作方式。

獨立工作與團隊協作

獨立工作

我能獨立完成：

問題整理
研究與資料分析
產品流程設計
網站原型開發
AI Agent 任務管理
測試、文件與部署

我適合需要快速學習、跨領域理解與自主推進的工作。

團隊協作

在團隊中，我能協助連接不同專業角色，將技術、研究、教育與使用者需求整理成共同可以討論的形式。

我不認為合作只是分配工作，而是需要持續確認：

團隊是否對目標有相同理解
每個人的成果如何銜接
哪些決策尚未完成
哪些風險需要提前說明
最後交付內容是否能被實際使用

跨領域合作經驗

教育與校內協作

與主管及教師討論 AI 工具、教學網站與數位流程，將教學或行政需求整理成可以展示、測試與持續修改的產品原型。

相關工作包含：

教師與學生使用情境整理
AI 工具導入與操作引導
知識庫與網站流程設計
教師培訓、工作坊與文件支援
將技術內容轉換成校內可理解的說明

研究協作

參與大學研究計畫，依照研究目標整理資料、建立 baseline、設計實驗流程、比較方法並記錄結果。

研究合作中，我重視資料切分、評估方法、可重現流程與結果解讀，而不只關注單一模型分數。

音樂與活動執行

曾參與並負責音樂會企劃、排練協調、指揮、演出、作曲與作品製作。

這類工作需要整合不同演奏者、場地、時程、曲目與現場執行，也讓我熟悉如何在創意目標與實際限制之間做出調整。

工作特性

能在資訊不完整時逐步建立問題結構
能快速進入不熟悉的領域並整理重點
重視實際使用價值與交付品質
習慣使用文件維持長期工作脈絡
能在工程、研究、教育與創意工作之間切換
能接受反覆修改，並根據證據調整原本判斷
適合需要自主性、跨部門溝通與快速原型的任務
能透過 AI Agent 放大個人產出，但仍保留檢查與決策責任