從上線失利到逆風成長：如何用數據、決策與迭代走出「不如預期」？
產品迭代案例分享：從挫敗到成長的過程並非幸運，而是透過數據觀察、問題拆解、定位重建與勇敢停損調整。
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產品思維
C Talk+ #13：打破邊界，重新定義「可能」
解析 AI 如何徹底改變工程與 PM 的工作方式：Claude Code + MCP 如何讓 AI 自動讀 Figma、寫程式並理解專案脈絡？
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從投資領悟出的產品哲學：用科學決策、投資組合與複利效果，打造能持續增長的產品
CMoney 從投資出發，發展出一套產品哲學：以科學決策快速試錯、以投資組合策略配置資源、以複利思維追求長期成長。
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AI 生成程式碼時代：工程師要快交付還是堅守品質？
效率與品質間如何抉擇？速度雖能帶來短期成果，但唯有建立 AI 驅動文化與嚴謹的 code review 流程，才能真正讓技術與信任並行。
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速度與穩定的抉擇：70 分的現在 vs. 100 分的未來
資源有限、需求不斷的情況下，我們最終選擇「快」，因為對用戶而言，速度比完美更重要。但如何建立機制，避免技術債無限累積？
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別怕技術債：CMoney 如何用「可變性」帶出產品速度
在產品高度不確定的階段，技術債與架構設計不該成為束縛？CMoney 選擇用可變性支持快速試錯與迭代升級，避免資源浪費。
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打破限制：Vibe Coding 讓團隊夥伴不需要工程底子，也能快速產出價值
透過 Vibe Coding，非工程背景的夥伴也能參與開發，三天內完成原本需要兩個月的專案，讓團隊文化從「等待」轉為「持續創造價值」。
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新創團隊決策法則：當團隊迷茫時，專注用戶才有活路
在新創團隊裡，對錯常常只是自我防衛，真正的決策關鍵是專注於用戶價值，但具體如何藉由有希望的提案引導團隊文化？
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C Talk+ #12 從思維重構到 AI 協作，CMoney 所提供的轉型支持
工程師分享 AI 協作工程師轉型的經歷，從 Python 轉向 ASP.NET，透過 AI 工具提升開發效率與學習速度，將 AI 視為「不會請假的隊友」。
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