開源 WooCommerce x LINE 客服解決方案
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有經營 LINE 官方帳號的站長對以下情境一定不陌生：顧客在 LINE 上詢問「我的訂單什麼時候到？」但打開 LINE 官方帳號後台，看到的只是陌生的好友姓名，跟官網後台的會員名稱完全對不起來、也不知道這個 LINE 會員買了什麼、訂單狀態如何。 為了解決這個問題，我們團隊歷經三個月的開發，期間訪談了許多位第一線經營 LINE 官方帳號的電商業主，根據他們的回饋，開發出這套專為 WooCommerce 所設計的客戶管理解決方案，目前該外掛已經進入穩定期，也是我們團隊每日必用的 LINE 管理工具。 為了可以協助更多不同產業的使用情景，我們將該外掛開源出來，歡迎有需要使用的朋友自由取用，以下介紹該外掛件的主要功能： 一、好友管理截至目前撰文當下，在 LINE 官方後台是無法主動推播訊息給新加入或是尚未傳送過訊息的好友，透過本外掛可以將新加入的好友直接匯入網站會員資料庫，即可主動傳送訊息並開始進行聊天。
好友匯入有三種方式，分別是：當好友主動傳送訊息時自動匯入、從網站會員匯入以及從 LINE 官方帳號匯入，如果搭配 LINE 登入外掛如 OrderNotify，就可以直接將好友與網站會員進行綁定。之後在進行聊天時，就可以看到該好友的訂單資料。 如果近期有一些重點客戶需要將歷史的對話紀錄存放或備份到網站資料庫，本外掛提供的「匯入對話紀錄」功能，就能將指定好友的聊天訊息匯入到網站中，並供客服人員作為日後參考。 好友管理相關的具體操作方式可以參考此篇教學文件： 二、即時聊天本外掛可以直接在 WordPress 裡面與好友直接進行訊息傳送，聊天介面分為電腦版與手機版兩種，兩者功能完全相同，電腦版可以直接在後台 > OrderChatz > 聊天 選單中造訪，手機版可以用網站網址加 /order-chatz 進行瀏覽，像是 https://yoursite.com/order-chatz。手機版如果無法正常造訪，可重新儲存永久連結即可。
如果該好友已經綁定會員，就能在右側欄查看該顧客的基本資料以及歷史訂單列表，如果還沒有綁定，可以搜尋會員名稱或是電子郵件手動進行綁定。點擊訂單編號後會於同一畫面呈現訂單內頁資訊，以便直接查看該好友的訂單並回覆顧客，甚至是進行改變訂單狀態或是開立發票等操作行為，減少在不同畫面之間切換的時間浪費。 除此之外，還可以使用標籤以及備註來記錄好友相關的資訊，標籤的部分可以用來分類好友，如果之後要進行推播的話即可篩選出帶有特定標籤的好友，備註可以記錄客服人員回覆過程中所提及的資訊，可以使用分類來篩選不同的備註。 傳送訊息除了一般文字外，還可以傳送圖片、貼圖、商品卡片、預設訊息範本以及預約排程寄送，也能針對過往的訊息進行回覆。當有好友傳送訊息時，可以使用本外掛支援的瀏覽器推播功能，完成設定後，就可以透過手機或電腦接收到最新的訊息通知。 更多聊天功能的介紹，可以參考以下文件： 三、主動推播為了解決 LINE 官方帳號後台無法針對顧客的購買紀錄進行主動行銷推播的問題，本外掛整合了 WooCommerce 的訂單記錄，能夠實現以下的推播場景：
可傳送訊息類型文字、圖片、影片以及Flex Message，訊息內也可以帶入個人化資訊，像是會員資料與訂單資訊，也可以設定排程寄送，在適合的時間點進行推播。 更多主動推播的功能介紹，可以參考以下文件：
四、機器人客服為了解決電商站的客服成本，本外掛整合了 OpenAI 技術和 WooCommerce 資料庫，並結合Function Calling 技術，讓 AI 不只是「聊天」，而是真正能「執行動作」，主要有以下功能：
也可以先設定好固定的回覆內容，然後根據關鍵字直接回覆固定的訊息。 具體的設定方式可以參考以下文件：
外掛下載有興趣使用的朋友可以透過以下連結下載外掛主程式： https://github.com/oberonlai/woocommerce-line-crm/archive/refs/tags/v1.2.09.zip 外掛存放庫： https://github.com/oberonlai/woocommerce-line-crm 外掛安裝、啟用及 LINE Webhook 設定使用教學： https://oberonlai.blog/docs/order-chatz-doc/settings/line-messaging-api-webhook/ 本開源程式碼僅維護重大錯誤或是安全性問題，後續版本將不會更新，如果實際使用之後有功能建議或是維護需求，可以購買我們的付費版本以獲得完整的技術支援： https://oberonlai.blog/product/order-chatz-for-woocommerce/ 如果有更進一步的客製化需求可以加入我們的 LINE 官方帳號詳談： |
WordPress 開發日常
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...