自動化的悖論，我們遺漏的東西
上週我們團隊為了提高生產力，交給 Claude Code 一個小實驗。要求在 Windows 桌面和 Mac mini 上記錄每天發生的所有工作，並分析模式。
一開始，我們預期理所當然的結果。
確認電郵 2 小時、整理試算表 1.5 小時、訊息應用程式 0.8 小時…… 這種感覺。
但當我們收到 3 天追蹤數據時，我們感到驚訝。
數據說出的真相
Claude Code 呈現的圖表中，最大的時間塊是出乎意料的項目：「詢問他人的工作進展」。
具體來說：
• 用 Slack 訊息問「你完成了嗎？」：43 分鐘
• 進入同事的 Google 試算表反覆查看：37 分鐘
• 對 3 個人分別詢問相同內容：24 分鐘
總共 1 小時 44 分鐘都浪費在「確認工作」上。
我們認為應該自動化的東西（Excel 排序、電郵分類）實際上只占總工作時間的 5-10％。
「啊，我們應該自動化的是這個」
我們立即與 Claude Code 制定了改進計畫。
第一步：自動化狀態儀表板
在共享 Google 試算表上建立簡單的進度板。每個人開始工作時在單元格中輸入名稱，機器人會自動更新「進行中」、「等待」、「完成」狀態。
用 Slack 訊息詢問 → 看一次試算表
（0.5 秒足夠）
第二步：自動生成定期報告
每天上午 9 點，機器人自動生成昨天的工作統計並發到團隊頻道。不再需要逐一詢問「誰做了什麼」。
第三步：自動檢測瓶頸
如果同一項目在 3 天以上仍為「進行中」狀態，機器人會自動向負責人發送「有沒有被卡住？」訊息。
一週後的變化
• 確認工作時間：1 小時 44 分鐘 → 12 分鐘（減少 93％）
• Slack 訊息數：日均 34 條 → 8 條
• 團隊成員的被騷擾感：「為什麼總是問？」→ 消失
最有趣的是，實際工作速度加快了。
因為瓶頸一目瞭然，不再有「工作是否在進行？」的焦慮。透明度增加，信任也隨之增加。
結論：自動化是技術，更是診斷
從這次經驗中學到的最大教訓是：
選擇自動化的部分不是技術能力問題，而是**「正確理解什麼真正被浪費」**開始。
Claude Code 這樣的工具只是在 3 天內揭示了那個真相。
下次應該在哪裡自動化？也許取決於機器人這次會發現什麼。