WooCommerce 訂單的團隊通知管理最近被感冒找上門,整週身體無力卻又沒有明顯的感冒症狀,以為是最近工作太累,所以都把這禮拜的喝咖啡時間取消,想說乖一點不要亂跑,結果昨天以為沒事了,想不到到今天睡醒喉嚨才開始有感覺,只能狂吞 B 群跟 C,看能不能壓下來… 這禮拜把我們的主要產品 OrderNotify 新增了一些實用的功能。首先是支援公司內部使用的聊天軟體,讓相關部門的同事可以直接在通訊軟體裡面看到 WooCommerce 的訂單通知,像是如果你們團隊內部有在使用 Slack 或是 Discord 的話,就能直接在有新訂單產生時收到: 目前支援的頻道有以下六種:
具體的設定方式可以參考設定文件:https://oberonlai.blog/docs/ordernotify-for-woocommerce/settings/team-channels/ 其次是困擾不少客戶許久的簡訊發送問題:因為現在詐騙猖獗,很多都是利用簡訊來發送詐騙訊息,導致國內的簡訊商控管越來越越嚴格,如果要使用 API 發送的話,都需要把主機 IP 綁定到簡訊平臺的白名單,而且有些還會要求 IP 必須是在國內的機房才行。 直到上次看到某間簡訊商的 API 又出問題時,有另外一家專門在做 LINE 機器人的公司也推出了他們自己的簡訊服務,看到他們的後台介面驚為天人,終於有人做出 21 世紀的簡訊管理服務了 (你有用過老牌台灣簡訊商的介面就知道我在說什麼XD)。 除了給 AI 串接的提示詞都幫你準備好了,另外像是發信、查看發送狀態、剩餘點數等功能的介面都非常清楚好找,也有提供 MCP 可以讓你直接使用 AI Agent 來進行簡訊發送,這對於要做一些自動化的排程簡訊發送來說非常方便。 最大的亮點是現階段要透過 API 發送簡訊還不用綁定 IP,就算真的要綁,我相信他們都會把設定放在後臺裡面,不像其他簡訊商都還需要透過客服處理,公司要設定 IP,來回可能就要兩三個工作天了。 所以我們把 OrderNotify 也整合了他們家的簡訊服務,讓你在做訂單簡訊通知時有多一個備援方案: 具體的設定方式可以參考這篇文章:https://oberonlai.blog/woocommerce-sms-notify-maac-go/ 最後是因為之前有客戶詢問過是否能另外出一個不用綁定 WooCommerce 也能做推播的版本,主要用在表單外掛以及會員註冊登入事件的推播,在經過密集開發與測試後,我們完成了另外一個不需依賴 WooCommerce 的版本叫做 Notivo: 這個產品會主推海外市場,所以沒有整合台灣的簡訊服務商,而是整合 Twilio 與 WhatsaApp,如果你或你的客戶有需要可以回信跟我說,我再提供電子報讀者專屬的優惠連結給你~ 關鍵字哪裡找?就躺在每天的客服訊息中前陣子在 X 上面看到 Yoast SEO 創辦人 Joost de Valk 分享關於做 SEO 的關鍵字策略是要用目標客戶實際會用的字來做規劃,於是靈機一動,何不去把這幾年在 LINE 官方帳號上面跟客戶的聊天內容去除敏感資訊變成一份關鍵字列表,然後以後寫文章就可以從裡面找靈感。 有了想法後就派出 Claude Code 來去爬我官網的資料庫裡面的 LINE 對話紀錄,也幸好有用 OrderChatz 來管理,不然要去 LINE 官方帳號後台匯出全部對話也是滿麻煩的,東西爬到後再用 14 個 sub agent 去分析對話內容找出關鍵字,具體的設計過程可以參考這篇文章: https://oberonlai.blog/seo-keyword-research-from-customer-chat/ 打掉重練個人品牌上週六終於下定決心去上「個人品牌大帝國」實體課程,講師是業界教個人品牌經營非常資深的于為暢(暢哥),一整天從早到晚的課程非常扎實,不管是傳授的內容、運課的方式、與學員的互動都非常讓我難忘,也有具體的實作清單可以讓我照表操課。 我的心得整理在這邊: https://oberonlai.blog/personal-branding-empire-wendellyu/ 小結最近在緊鑼密鼓地的籌備 AI 教學的相關課程,除了上週提到的免費工作坊以外,最近也有安排一對一的付費教學,一直在苦思對於非工程背景的人來說,該如何用一班人最熟悉的方法來運用最強大的工具,也因為透過這樣的思考對於新的產品線似乎有了一些新想法。 如果你對本週電子報有什麼想法想要跟我或是其他讀者交流,歡迎加入 AI x 自由工作者的 LINE 社群: 以上就是本週電子報的全部內容,準備來養病了,希望下週還能準時出刊! |
之前朋友約出來喝咖啡時他分享下一個階段的 AI 可能會發展成監督式的 AI,也就是當 AI 自己在跑的時候,會有另外一個 AI 來檢查它現在做的每一件事情是否都真的有往正確的方向推進。 當下聽到覺得這個 idea 很棒,但具體要怎麼實作完全沒有概念,更不用說這樣子 token 消耗的成本會不會變成兩倍?而且監督 AI 的 AI 需要有什麼能力?該以哪一種方式來進行監督?然後又該如何把找出的問題回報給原本的 AI 呢? 這一切問題在我最近研究 Claude Code 以外的工具時意外發現了解決方案,那就是之前我拿來做為 Discord Bot 的 AI 引擎 OMP。 OMP 是 PI 的分支,想理解什麼是 OMP 可以先從 PI 開始理解,PI 是一套開源且輕量化的 Coding CLI,也是跟 Claude Code 一樣跑在終端機的寫程式 Agent。 相較於 Claude Code 的封閉,PI 完全開源,並且支援多家不同的模型,PI 強調有需要什麼工具再自己額外安裝,就不會像 Claude Code 一樣原廠給你什麼就只能用什麼。 而 OMP 是 PI 的分支,它的概念跟...
之前分享我請 AI 設計的一套專門用來管理手邊待辦清單的專案管理軟體,邊用的時候我就在邊思考著:當我新增這些任務之後,我還是要回到終端機去把這些任務的描述、相關的文件以及完成的目標告訴 AI,然後等它跑完之後我再驗收,再回到我的計時軟體裡面來記錄是已完成還是該暫停。 如果可以在開立任務的時候,就能直接指派 AI 來做這件事情,是不是就可以少一個重複描述、開發需求的流程?剛好有了這個想法之後,就在 YouTube 上面看到一個叫做 Auto Claude 的專案。 它把 Claude 直接跟看板軟體整合,並且可以在裡面詢問 AI 關於專案的細節以及產生開發藍圖,也能設定專案的亮點與相關資訊。 我看到後驚為天人,覺得這似乎是另外一種理想的 AI 開發軟體,本想直接下載裝起來用,但請 Claude 研究後發現它有一些問題,於是就想說自己來開發,順便理解關於整個 Loop Engineering 的概念。 Claude Orchestrator 這次一樣是使用 Glaze 來開發,請它建立好專案的環境之後,然後再回到終端機去接手後續的多工並行。我的做法是先請 AI 去參考 Auto...
常常在社群媒體上看到各種自動化工具的廣告,從早期的 n8n 開始到現在 AI Agent 自動完成任務,這些工具跟流程都很棒。但是回到使用者本身,我們真的知道自己有哪些工作是可以被自動化或是應該「自動化」的嗎? 這就讓我回想起以前給自己的工作要求,那就是要把手上所做的每一件事情都記錄下來,並且可以明確看到每項任務的執行時間以及頻率,這樣事後才有辦法做回顧,我把這樣的理念也應用到承接專案的層面上。 這也是為什麼我有一些專案都是採取時薪計價的開發模式,因為我需要讓客戶知道他的預算都花在哪些項目,來藉此把資源用在合適的任務上。 我最早使用的即時軟體叫做 Ora,這是一套結合看板管理、敏捷開發流程、時數統計,甚至還有內建聊天討論串的一套強大工具。 它長期都是免費的,付費方案是團隊成員超過計算,所以我都是使用它來進行與客戶的專案管理,它的介面十分清楚且一目瞭然,可以縱觀地知道是哪一類型的任務花最多時間,也可以細看到具體是在處理哪一個問題所消耗的時數。 但當某天我打開準備使用它的時候,發現它被另外一套專案管理軟體 ClickUp...