2026 上半年績效摘要
謝家蓁 ｜ 軟體專案主管
在工程團隊全數換血期間，以 AI 協作 + 數據決策，讓 PM 從「寫需求」變成「能直接交付」的角色。
團隊產能：換血期逆勢成長
舊團隊全離職、核心工程師人數零成長，整體產能卻較去年成長 1.6–1.9 倍。
工程交付量
+78%
94 → 167 支（git 實測）
開發週期
5.1 → 3.0 天
89% 功能 7 天內完成
Bug 處理週期
5-7 → 0.5-2 天
縮短 70–85%
.NET 9 升級
15 工作天
原估 2–3 月、不敢動
三大系統效能改善（實測）
資料來源：Azure Query Store ＋ Mongo 列印 log。
問卷查詢
153 秒7 秒
月耗 DB CPU 千倍量級下降
結帳副線 SQL
3,000ms0.13ms
約 20,000 倍、結帳 0 timeout
批量列印黑貓單
9.3 分1.3 分
約 7.2 倍、解倉管列印 timeout
AI 產品與 Skill：從 0 到 1 落地
皆實際上線運作，非構想階段。
後勤知識助手
RAG 整合三來源、690+ 文件、全公司通用
訂單管理 Bot
無 Claude Code 也能用 Teams 查 DB
2 個 Claude Skill
排查工作流 ＋ 每日報錯分析
跨部門影響力：化解數據信任摩擦
農產嘉年華補助報表 ｜ 營運 ↔ 工程長期「數據對不起來」。
營運質疑「系統少撈了快 800 筆」。我用 AI 逐筆對等比較後釐清：差異是「主副單顯示單位不同」放大的——換算成主單唯一數後，我們 3,119 vs 營運 2,861，反而多 258 張、不是少。真正差異僅：我們漏 9 筆（時區）、營運多包 139 筆 0 元不可核銷單、406 筆待業務裁決。
啟發：跨部門「數據不信任」多半是定義沒對齊，不是有人出錯。並把報表做成 skill，未來營運能自助產出。
下半年布局
從「被動救火」轉為「主動建設」。
數據分析平台
把資料變資產、串 GA／Meta 做歸因
主動監控 Dashboard
潛在 bug 影響使用者前先發現
時間配比 80/20 → 50/50
工程部從救火導向開發
誠實的成長點
主動承認三項待補強：① 未預設量化目標（下半年改以 OKR）② 一對一員工發展著力較少 ③ GitHub 遷移需要進修／外部顧問才敢規劃執行。
數據來源：Azure Query Store · Mongo 列印 log · Bitbucket git 實測