把廣告後台報表匯出，用毛利計算每個活動的真實獲利，找出不划算的投放，再用測試確認能不能砍。

先用工具量測，再請 AI 分析，避免憑感覺優化。

不犧牲品質，把 API 帳單降下來的實際做法。

把批次資料和不良紀錄合併，用隨機森林找出最可疑的製程參數，再用小規模實驗驗證，不直接改參數。

用 Python 建立預測基準線、計算誤差與再訂購點。複雜模型必須贏過基準線才值得用，下單由人確認。

用 Google OR-Tools 的 CP-SAT 求解器排出符合人數、請假與輪班休息的班表，AI 負責把規則轉成程式。

用影片與訪談把只存在腦袋裡的經驗記錄下來，讓 AI 整理成步驟與判斷條件，再由師傅和新人實測修正。

用一週時間盤點工作，算出每件事的自動化價值，再決定 AI 該做到哪一級。