我先把市場看夠廣，再決定下一個小時值得花在哪裡。這樣我能把時間留給真正適合、值得投入的機會。
- 這站先看什麼？
- 完整 JD、供給訊號與硬門檻。
- 真正要判斷什麼？
- 這個機會適不適合？值不值得投入下一個小時？
- 下一站拿到什麼？
- 合格機會 brief
六站接力
我用 Claude Code，把反覆出現的 Marketing 判斷做成團隊能檢查、重跑與交接的 Skill。
我先延伸研究這個職位，讀懂團隊每天想把什麼事做好、用什麼語言談。我要在介紹自己以前，先知道這份工作真正需要什麼，也知道該向誰證明什麼。
- 這站先看什麼？
- JD、團隊公開訊號與角色權責。
- 真正要判斷什麼？
- 這個團隊想請人把什麼事做好？誰真正閱讀、裁決或影響？
- 下一站拿到什麼？
- 策略 brief
我先鎖定 HM 需要看懂的工作畫面，再讓 AI 依我沉澱的判斷邏輯，為每份 JD 建出客製化履歷。我要讓 HM 不用替我翻譯經驗，就能看見我進來後會怎麼判斷、怎麼推進，以及能把什麼做好。
- 這站先看什麼？
- 策略 brief、真實經驗與 proof gaps。
- 真正要判斷什麼？
- 選哪些經驗當證據、用團隊的什麼語言講，讓 HM 不用翻譯？
- 下一站拿到什麼？
- 買方可讀證據＋明確缺口
AI 產出客製化履歷後，我會核對版本、資料與每一句承諾，確認符合真實經驗，再親自送出。AI 負責快，我負責真：真正送出去的版本必須正確、可信，也確實代表我。
- 這站先看什麼？
- 真實表單、最新履歷與 canonical facts。
- 真正要判斷什麼？
- 版本對、資料全、AI 產出經人工核實了嗎——可以放行？
- 下一站拿到什麼？
- 已驗證申請紀錄
投遞只是第一次接觸。之後我會去認識該認識的人——這讓我更懂這份工作，也讓正確的人更容易看見我。
- 這站先看什麼？
- 完整對話時間線、關係狀態與承諾。
- 真正要判斷什麼？
- 該去認識誰？哪裡有變化、停滯、需要行動？
- 下一站拿到什麼？
- 最新關係狀態＋下一步
結果不如預期時，我先找出偏差發生在哪裡，再釐清人與 AI 哪裡沒有對齊。我要讓同類錯誤不再反覆發生，讓每一輪都從更強的起點開始。
- 這站先看什麼？
- 實際結果、原始成功標準與可比較模式。
- 真正要判斷什麼？
- 哪個結果該改變規則、配置——還是我這個產品本身？
- 下一站拿到什麼？
- 決策摘要＋調整提案
01 市場研究02 受眾策略03 定位與訊息04 行銷營運05 生命週期營運06 營收分析
Johanna Fan我設定 brief、路由正確專家、讀取漏斗、診斷瓶頸，再重新配置下一步。
我把這場真實求職跑成一個 closed loop：一份 brief 把判斷往前傳；結果回流，校準下一輪的 targeting、proof 或 workflow。
查看所有已公開 Skills ↗我怎麼把判斷做成 Skill
- 意圖＋證據
- 執行計畫
- Skill 建置
- 獨立審查
- 回歸測試
- 真實執行
- 結果寫回
/01
判斷怎麼變成可重跑的 Skill？
起點是一個只存在我腦袋裡、靠感覺的判斷。我和 AI 反覆對話，把它逼成講得清楚的話——背景、標準、邊界、什麼叫做完成。然後它跟著真實案例跑：每一筆案例都留下決定與理由；判斷跑偏，就依結果修邏輯。規律站穩，才包成團隊可重跑、可交接的 agent Skill。
判斷寫出腦袋，才能被檢查、被交接、被放大。
/02
為什麼清楚的意圖比寫死步驟更重要？
把意圖與原因講清楚——這件事為什麼重要、做錯的後果是什麼、好的結果長什麼樣——模型自己展開的做法，常常比替它寫好的步驟更貼切。所以我的規則先固定「什麼叫做好」：目標、原因、證據、邊界與驗收標準；只有順序依賴、對外放行與零例外的 gate，才寫成固定步驟。步驟寫得越細，系統綁得越緊在今天這代模型上；承載意圖的 workflow，模型升級時直接變好。
清楚的意圖能跨過模型升級；過度寫死的指令不能。
/03
執行時，人與 AI 怎麼分工？
執行時，AI 沿著我的判斷邏輯快速、重複地產出——研究、草稿、比對、整理——也替我盯住比一個人能顧到的更多細節；產物回到我手上做判斷：設定 brief、處理例外、對外放行與高影響決策，都是我的決定。
省下來的注意力回到人身上——真正重要的對外訊息，我親手寫。
/04
怎麼攔住流暢但錯誤的輸出？
AI 的故障像 tracking 斷掉但 dashboard 繼續渲染：無聲、流暢，而且看起來合理。所以每一關都有攔截點：進去前，Skill 只吃我整理過的完整 source context，料不齊就不跑；出來後，草稿由另一個看不到我推理的 AI 獨立審查正確性；有漏失，改的是規則——新版規則要在同一套 regression cases 上贏過舊版才能上線；攔不住的例外，浮上來給人決定。
Context grounded → claim checked → exception surfaced。
/05
結果怎麼回到下一輪？
每一筆結果都對回原本的成功標準，用同一套口徑歸因。只有帶分母、可比較、反覆出現的模式，才會改 targeting、proof、follow-through 或 workflow——單一結果不改規則，一次成功也不會變成方法。
規則寫回了不算學會，下一輪真的更準才算。