AI 導入顧問
從問題盤點、資料評估到 PoC，找出真正值得做的 AI 切口。
YCAIR
晏呈空氣
一間小型工作室，處理 AI 導入、研究原型、系統建置與教學工作坊。從問題盤點到落地，盡量把模糊的需求變成可驗證的東西。
about the studio
不是接案工廠，是能把研究帶進現場的小型工作室。
YCAIR 的日常工作有兩種：一種是把研究想法做成可以驗證的原型；另一種是把已經驗證的模型接進真實流程，讓它被使用、被監控、被維護。
我喜歡從限制條件開始：資料夠不夠、現場能不能即時推論、人員怎麼理解結果、之後誰要維護。這些問題會決定技術選擇，而不是反過來。
合作方式可以是短期的技術顧問、專案原型，也可以是長期的系統建置與教學陪伴。
studio --services
ai-adoption 研究與導入評估
prototype 模型 / agent 原型
build API / 容器 / 自動化
teach 課程 / 工作坊
studio --availability
open for collaboration
services
可以做什麼
從一個問題開始，選擇適合的合作深度。
研究原型開發
把論文或想法做成可驗證的原型，包含模型、推論與評估流程。
系統建置與自動化
把模型接進實際流程：API、容器化、監控與 n8n 自動化。
課程與工作坊
為團隊設計可動手的 AI 課程，從 prompt 到 agent workflow。
process
合作流程
不一定要照順序，但通常會先確認這四件事。
01
探索
盤點問題、資料、限制條件與真正想達成的結果。
02
原型
建立最小可驗證系統，先確認方向，再投入更大的工程。
03
落地
接進實際流程：API、容器化、監控、自動化與人員操作。
04
移交
留下文件、訓練與判斷依據，讓團隊能自己繼續維護。
selected work
工作室的技術底氣
不是作品展示，而是「這些問題我們真的做過」。