Product Builder 實體工作坊

AI 時代的新 PM 之術|Product Builder 課程

Product Builder 實體工作坊

PM 不用逼自己成為工程師,但可以用 AI 把模糊想法整理成可執行規格,並做出可展示的 Prototype。

這是一場小班實戰工作坊:帶著你自己的題目來,現場走過一次完整的 Product Builder 工作流,
把模糊想法拆清楚,整理成可驗收規格,再做出可展示 Prototype,
讓你跟工程師與 AI 協作時不再靠「通靈」。

別再讓 AI 通靈:把需求講清楚,做出可驗收規格 × 可展示原型




近期梯次

梯次
下一梯場次籌備中
時間
待公告(確認後優先通知登記名單)
地點
台北市(場地確認後公告)
名額
限量 12 位小班工作坊
費用
NT$5,000(未稅)/需發票 NT$5,250(含 5% 稅)

下一梯日期確認後,會優先通知登記名單。填表後我會依順序寄出開課與付款通知。




Product Builder 實體工作坊|AI 時代的新 PM 之術

課程定位

這不是一堂單純的 AI 工具操作課。

AI 工具每天都在變,真正重要的是你是否有一套可遷移的 Product Builder 工作流。這套工作坊會帶你從模糊需求出發,透過 AI 協作完成痛點分析、需求規格、驗收條件與可展示原型。

工具會變,但 Product Builder 的工作流不會變。

課程設計理念

從「AI 通靈」到「需求可執行」的實戰體驗

在 AI 工具與 Vibe Coding 盛行的今天,越來越多產品經理與新創老闆開始嘗試:

  • 用 AI 寫程式
  • 用 AI 生成 Prototype
  • 用 AI 加速產品實驗

但實際操作後,卻常遇到同一個困境:

AI 做出來的東西,常常不是你心中想要的那個產品。

問題往往不在於 AI 不夠強,而在於 需求沒有被講清楚。

AI 能不能做好,關鍵在於「你怎麼跟它說話」

這場工作坊,不是教你某一個 AI 工具的操作技巧,

而是要讓你親身體驗一件事:

  • 當需求是模糊的,AI 只能通靈。
  • 當需求被梳理清楚,AI 才能開始變得可靠。

課程設計的核心,是帶領學員完整走過一次需求形成的流程:

從模糊想法 → 痛點釐清 → 找出真正的機會 → 梳理成需求 → 定義邊界 → 整理成 PRD → 視覺化驗證

這是一場聚焦在「需求怎麼想清楚」的實戰工作坊。課程將帶你完整走過一次,從模糊想法到可被執行需求的思考流程,讓你在未來不論是與工程師、AI,或跨部門溝通時,都能有一套可依循的方法。

課程基本資訊

課程形式

工作坊形式

  • 觀念講解:約 30%(建立共同思考框架)
  • 個人實作練習:約 60%(實際操作、即時體驗)
  • 討論與分享:約 10%(對齊理解與反思)

適合對象

  • 產品經理(PM)、產品負責人(PO)
  • 商業分析(BA)、產品企劃、營運、行銷、研究相關角色
  • 新創公司創辦人 / 共同創辦人
  • 想用 AI 推動產品落地、想帶著自己的題目現場做出成果的人

課程工具與前置條件說明

本課程不會教 AI 工具或 IDE 的基本操作(我們聚焦在「需求怎麼想清楚」與「規格怎麼寫到可執行」)。工具只作為示範與輔助,不是課程主角。

必備條件 A:你能使用任一 GenAI 工具(擇一即可)

  • Gemini / ChatGPT / 其他你常用的也可以

必備條件 B:你能操作任一 AI 開發工具 / AI IDE(課程會用它完成練習):

  • Cursor / Claude Code / Antigravity / Google AI Studio 等皆可
  • 不需要很熟練,能開啟工具並跟著操作即可。

如果你完全不熟 AI 開發工具:也沒關係,但請在課前先完成基本安裝與登入;我會在課前問卷/群組提供「行前準備清單」與最小設定指引,確保你能順利跟上。

備援方案:若現場遇到任何因素導致工具無法使用,將以 Google AI Studio 作為替代工具,確保流程與產出不受影響。

學習目標

這場課將帶你走過一套完整的 Product Builder 工作流:

從模糊想法 → 痛點分析 → 找出真正的機會 → 釐清為什麼要做 → 梳理成明確需求 → 整理成可執行的需求文件 → 視覺化為可展示的 Prototype

讓 AI 能夠按照你的意圖工作,而不是通靈亂猜。

完成課程後,你將能夠:

將模糊想法講清楚

  • 釐清痛點,區分表象與本質問題
  • 找出真正的使用者需求與動機

找出值得投入的機會(Opportunity)

  • 不再一開始就跳到功能解法
  • 能透過機會解決方案樹(OST)梳理「為什麼現在要做這件事」

寫出清楚、可被執行的需求

  • 用驗收條件明確定義需求範圍與完成標準
  • 整理出可與工程師或 AI 協作的 PRD Draft

做出一個可展示的 Prototype

  • 在真正投入開發前先驗證方向
  • 大幅降低走錯方向與返工的成本

課程內容

課程內容分成兩層:穩定核心是不隨工具改版而過時的 Product Builder 工作流;工具快照則是隨 AI 工具演進持續更新的示範補充。

穩定核心|可遷移的工作流

  • Product Builder 是什麼?AI 時代 PM 為什麼需要這個能力
  • 從模糊想法到問題定義 — 把「我想做一個…」拆成可討論的問題
  • 痛點分析(Pain Analysis) — 區分表象與本質
  • 機會解決方案樹(OST) — 找出真正值得做的機會
  • User Story — 角色、情境、動機與價值(課程重點)
  • Acceptance Criteria — 讓 AI 不再通靈的關鍵(課程重點)
  • PRD — 需求全貌的主文件:背景、痛點、User Story、關鍵 AC、目標數據(定義什麼叫「有成效」),用來向產品團隊、老闆與團隊報告需求
  • Spec — 要動手做時,從 PRD 擷取出開發範圍:User Story + 細節 AC
  • Prototype — 依 Spec 範圍寫 Prototype Brief 讓 AI 產出原型,再對照 AC 檢查成果

工具快照|會隨 AI 演進更新

課程會用實際工具示範整個工作流,目前涵蓋:

  • Cursor
  • Claude Code
  • Google AI Studio
  • Antigravity 2.0
  • 其他 AI Prototype / Vibe Coding 工具
工具示範會隨著 AI 工具演進持續調整。重點不是記住某個按鈕,而是理解如何下指令、如何檢查成果、如何修正方向。

學員回饋 / 過往場次

2026 年 3 月已完成兩梯 Product Builder / AI PM 實體小班課程,共 24 位學員參與。

課程最讓我有感的有三點:賦能非技術 PM、把抽象流程變可視化、以及需求整理速度的明顯提升。特別是 Acceptance Criteria 的 Skill 設計——透過逐步提問引導你把需求想清楚,而不是讓 AI 一次做完,更省 token,也更符合人類思考的節奏。

— Leo|產品經理

謝謝 Jugg 提供了一套完整的框架,讓我能更系統性地定義問題。在處理複雜專案時,透過結構化分析進行進度管理與資源調度,大幅提升了開發效率,也讓團隊溝通更有根據。這是一堂能幫助技術人轉化為產品思維的必修課!

— Josh|科技救災分隊隊員

課程費用與名額說明

課程費用

NT$ 5,000/人(未稅)

實體工作坊,聚焦 Product Builder 工作流與實作引導

名額限制

限量 12 位(小班制)

為何採用小班制?

本課程為「高互動、重思考、重實作引導」的需求工作坊,每位學員都會實際體驗從需求釐清到 Prototype 的完整流程。

為確保:

  • 每位學員都能完成實作,而非只聽觀念
  • 講師能即時回饋需求寫法與思考脈絡
  • 討論聚焦於「把需求講清楚」,而非工具操作展示

因此本課程 不開放大量招生,採 12 人小班制 進行。

發票與稅額說明

  • 課程費用為 NT$ 5,000(未稅)
  • 如需開立發票,將依法加計 5% 營業稅
  • 發票金額:NT$ 5,250/人
請於報名時註明是否需要開立發票,並提供公司抬頭與統編。

講師簡介

講師 劉兆恭 Juggernaut|Product Builder 實體工作坊

劉兆恭(Juggernaut)

派森科技 Founder | 產品經理 | 軟體工程師 | 敏捷教練

YouTube《JUGG 聊敏捷》頻道創作者 | LinkedIn

擁有超過 18 年軟體產業經驗,曾任職於 Appier、17 Live、Trend Micro 等國際化大型軟體公司,橫跨工程、產品、管理與敏捷教練等角色,具備少見的 跨技術與產品視角。

長期協助企業導入敏捷與產品管理實務,擅長將複雜的想法轉化為可執行的需求與流程,並在技術、產品與商務之間取得平衡,幫助團隊打造能真正落地的開發模式。

近年專注於 AI 工具在產品開發流程中的實務應用,包含需求釐清、規格文件撰寫、AI 協作開發與跨職能溝通,協助企業提升需求清晰度、縮短開發週期,並降低 PM 與工程師之間的溝通成本。

同時經營 YouTube 頻道《JUGG 聊敏捷》,以貼近實務的方式分享敏捷開發、產品思維與 AI 協作經驗,特別關注 如何在 AI 時代把需求講清楚,而不是只靠 Vibe Coding「通靈」開發。

亦長期投入敏捷社群推動,曾主辦 RSG Taipei 2021,現任台灣敏捷協會理事,致力於推動敏捷實踐與產品思維在台灣落地。

經歷摘要

  • 18 年軟體開發與產品管理經驗
  • 10 年敏捷導入與教練實務經驗
  • 8 年公開演講與互動式工作坊設計經驗
  • 曾任職於:Trend Micro、HandsUP、17 Live、Appier 等外商與新創公司
  • 曾任角色:工程師、產品經理、專案經理、團隊主管、敏捷教練
  • 現任台灣敏捷協會理事

專業領域

  • 敏捷導入與團隊教練(Scrum / Kanban / DevOps)
  • 產品開發流程優化與需求思考
  • AI 協作應用於產品探索、需求撰寫與開發交付
  • 產品探索與共創工作坊設計

報名方式

報名流程

  1. 點選「搶先登記 / 候補通知」填表(下一梯確認後優先通知)
  2. 梯次確認後,我會依填表順序寄出付款通知,付款期限 48 小時
  3. 完成匯款並回填匯款資訊 → 報名成功(你會收到:課前問卷+課程群組連結)

候補規則

若額滿,會依序候補;超額匯款可退款或候補下一梯。

聯絡方式

  • LINE:juggernaut
  • Email:juggernaut.liu@prodsence.com

我通常會在 24 小時內回覆訊息(若沒收到付款通知,請先看垃圾郵件匣)

取消 / 改期 / 退款

本課程為 12 人小班工作坊,名額與教材/流程會依報名狀況準備,謝謝理解與配合。

名額保留

以「完成匯款+回填匯款資訊」為準;若逾期未完成,名額將釋出給候補。

若因同時多人匯款導致超額:可選擇 全額退款 或 候補下一梯。

學員無法出席(擇一)

  • 可轉讓名額給他人:請於開課前通知我受讓者姓名與聯絡信箱,以便課務通知。
  • 可保留到下一梯:等額抵扣下一梯課程費用(需於下一梯開放報名後確認)。

退款(主動取消)

  • 開課 7 日(含)前取消:全額退款(如有轉帳手續費將由學員負擔)。
  • 開課前 6 日內取消:原則上不退款,改以「轉讓名額」或「保留到下一梯」處理。

不可抗力因素

若因颱風、地震、政府公告停班停課、重大交通中斷等不可抗力因素,導致課程無法如期舉行,我會 優先安排改期 並於群組與 Email 公告。

已報名學員可選擇:

  1. 保留名額至改期場次(優先),或
  2. 保留到下一梯(等額抵扣),或
  3. 若學員確實無法配合改期/下一梯,提供 全額退款(如有轉帳手續費將由學員負擔)。

加值回饋與備註

加值回饋

希望你不只帶走方法,也能把這套流程真正用在工作裡、把價值放大:

  • 企業內訓引薦回饋:若你在課後成功引薦並促成本課程相關方法之企業內訓合作,將可獲得 本次學費全額回饋。
    • 回饋以「實際內訓合作成立」為準(確認簽約/收款後辦理)
  • 進階課學員優惠:曾參加本實體工作坊的學員,日後若報名本系列之完整公開課或進階實作課程,可享 學員專屬 6 折優惠(以正式課程公告價格為基準)。

備註

本課程會依學員背景與現場節奏微調流程與示範內容;核心目標與產出不變。

還有另一種學習方式:Product Builder 線上課

線上課學方法,實體課帶你把自己的題目做出來。如果你想先自學、建立基礎,可以先登記線上課通知。

類型 線上課 實體工作坊
適合對象 想先自學 Product Builder 方法的人 想帶題目現場實作、需要引導回饋的人
學習方式 錄影課程、自主學習 小班制、現場共作
主要價值 建立觀念、流程、模板 完成自己的需求規格與 Prototype
互動程度 低到中 高
進度安排 可自行安排 固定日期與地點
價格定位 較低 較高
適合階段 入門、暖身、建立基礎 實戰、突破卡關、產出成果

常見問題

Q1:這是工具教學課嗎?

不是。這堂課不會只教某個特定 AI 工具的操作。工具會快速改版,真正重要的是建立一套可遷移的 Product Builder 工作流,讓你能把模糊需求整理成 AI 能接手的規格與原型。

Q2:我不會寫程式,可以參加嗎?

可以。這堂課特別適合 PM、PO、BA、企劃、營運等非工程背景角色。你不需要先成為工程師,但會學會如何用 AI 協作,把需求整理到足以產生 Prototype 的程度。

Q3:線上課和實體工作坊有什麼不同?

線上課適合先自學方法、建立流程與模板;實體工作坊則適合帶著自己的題目,在現場透過講師引導與回饋,完成一版需求規格與 Prototype。

Q4:實體課適合帶自己的題目來嗎?

適合。實體工作坊的最大價值,就是可以帶著真實題目,在現場把模糊想法拆解成需求、驗收條件與 Prototype。

Q5:沒用過 AI 開發工具可以參加嗎?

可以,但請課前完成安裝登入;現場若遇到狀況會提供 Google AI Studio 作備援。

延伸閱讀

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