<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>外包公司 on YennJ12 Engineering Blog</title><link>https://yennj12.js.org/yennj12_blog_V4/tags/%E5%A4%96%E5%8C%85%E5%85%AC%E5%8F%B8/</link><description>Recent content in 外包公司 on YennJ12 Engineering Blog</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>en-us</language><lastBuildDate>Thu, 30 Apr 2026 12:00:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://yennj12.js.org/yennj12_blog_V4/tags/%E5%A4%96%E5%8C%85%E5%85%AC%E5%8F%B8/feed.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>用 AI Bot 打造顧問團隊（四）：小型外包公司實戰案例</title><link>https://yennj12.js.org/yennj12_blog_V4/posts/ai-agent-team-for-consultant-part4-outsourcing-zh/</link><pubDate>Thu, 30 Apr 2026 12:00:00 +0800</pubDate><guid>https://yennj12.js.org/yennj12_blog_V4/posts/ai-agent-team-for-consultant-part4-outsourcing-zh/</guid><description>情境設定 公司背景： TechBridge Studio，台灣台北，10 人軟體外包公司
主要業務： 承接中小企業的網站、APP、後台系統開發
每月詢問量： 約 40-60 個潛在客戶詢問
核心痛點：
PM 每天要花 3-4 小時回覆詢問、估時、報價 需求不清楚的客戶佔 70%，常常來回溝通一週才能確定範圍 報價單格式不統一，常常漏掉風險評估 客戶問進度時 PM 要手動查詢 Jira，很耗時 目標： 用 AI Agent 團隊處理 80% 的初步詢問與報價流程，讓 PM 只需審核最終結果。
整體架構設計 客戶詢問（LINE / Email / 網頁表單） ↓ ① Intake Agent（需求釐清師） → 提問 10 個標準問題，整理結構化需求 ↓ ② Scope Agent（範圍評估師） → 拆解功能清單，標記模糊需求，評估風險 ↓ ③ Estimator Agent（報價估算師） → 根據功能清單估時、報價，套用公司價目表 ↓ ④ Proposal Agent（提案撰寫師） → 產出正式提案文件（含時程、里程碑、付款條件） ↓ ⑤ PM Review（人工審核） → PM 在 5 分鐘內審核並核可 ↓ ⑥ Follow-up Agent（追蹤師） → 3 天後自動詢問客戶是否有問題，追蹤成交 技術選型 本案例使用 Claude Code + AGENTS.</description></item></channel></rss>