AI Manager Starter Kit：產品正典
這份文件不是一般說明文件，而是防止免費包在工程、內容製作、行銷、Agent 或後續協作中被改造成另一種產品的最高約束。
正典狀態
- 狀態：Owner confirmed
- 用途：保全原始產品思想與體驗邊界
- 適用範圍：教學內容、Setup Wizard、AI Troubleshooter、Founder AI Manager、三軌、Agent、影片、自媒體、行銷與後續工程
- 優先級：若其他文件、腳本、影片或功能規劃和本正典衝突，以本正典為準
- 位階：本正典僅負責免費包範圍內之產品語義治理；若與 V4 主企劃正典衝突，以 V4 為準。上位序＝
Owner 世界觀 → V4 主企劃正典 → Starter Kit Product Canon → Experiment／Learning。上一列「以本正典為準」僅對免費包範圍內之下位文件（教學、腳本、影片、行銷、Agent 規劃）生效。本正典之變更若觸及 V4 條文，不是本正典可自行決定。
最高原則
免費包不是教使用者學 AI，而是讓使用者第一次感受到「AI 可以成為工作入口」。
補充：
免費包的最高價值不是教學內容本身，而是讓完全沒有 AI 技術背景的使用者，用最低摩擦完成第一次 AI 工作入口建立。
再補充（AI 經理人核心價值之對映）：
AI 經理人的價值不是「回答更多」，而是兩件事：判斷哪些事情適合交給 AI、哪些必須保留人工；以及過濾掉無用訊息，讓人把時間留給真正有效的對象。
因此免費包不承諾零人工——篩選本身就是價值，人工不是待消滅的成本。
因此：
- LINE＋Gemini 是第一條低摩擦路徑，不是產品本體。
- 免費包不是 LINE Bot 教學。
- 免費包不是 Gemini 串接展示。
- 免費包不是 AI 經理人完整產品說明書。
- 免費包不是 SaaS 試用版。
- 免費包不是終局能力展示大全。
產品一句話
AI Manager Starter Kit：陪沒有 AI 技術背景的你，第一次建立自己的 AI 工作入口。
使用者成功路徑
不知道 AI 能做什麼
↓
理解 AI 可以進入工作
↓
選一個低風險的小工作
↓
建立自己的官方 LINE
↓
接入 Gemini
↓
看到自己的第一個 AI 回覆
↓
卡住時能找到證據、下一步或人工交接
↓
體驗 Founder AI Manager 的被理解差距
↓
產生自學、協作或產品探索需求目前唯一不可被替換的核心結果：
使用者真的用自己的入口看到第一個 AI 回覆。
Founder 體驗是完成後的產品差距與探索，不取代第一個 AI 回覆的功能完成。
四個核心元件
四個元件是固定的產品邊界，不應因為工程方便而合併或任意增加。
| 元件 | 它負責什麼 | 它不負責什麼 |
|---|---|---|
| 教學內容 | 讓人理解 AI 能如何進入工作 | 不做 AI 教學大全，不要求先學工程 |
| Setup Wizard | 讓人完成自己的第一個入口 | 不成為完整產品本體，不優先建 Engine |
| AI Troubleshooter | 讓卡住的人取得證據、定位問題、繼續前進 | 不只是 FAQ，不要求貼秘密 |
| Founder AI Manager | 讓人感受「被理解」與「只得到回答」的差距 | 不展示所有終局能力，不是免費聊天機器人 |
第四元件之歸屬邊界：Founder AI Manager 係創辦人自有之 service instance（founder-owned），於 Starter Kit 旅程中作為完成第一個 AI 回覆之後的銜接體驗出現。它不是免費包的資產、不隨免費包交付、不移轉給使用者；使用者完成免費包不因此取得該 Manager Zero。
正確關係是：
免費包 → 使用者理解 AI 工作入口 → 完成第一次 AI 回覆
→ 接觸 Founder AI Manager → 感受差距 → 產品探索不是：
免費包 → 送一個 Founder AI Manager四個元件共同服務一件事：
讓使用者跨過第一次 AI 工作入口。
三軌不是三份教材
三軌是同一份 Stage Truth 的三種能力介面。
人類
目的：降低理解門檻，讓普通人完成。
呈現：
- 白話繁中。
- 一次一個動作。
- 明確的完成判定。
- 失敗後的下一步。
AI
目的：降低理解與排錯摩擦。
可以：
- 解釋目前階段。
- 拆下一個最小動作。
- 整理非敏感證據。
- 協助判斷問題層級。
不可以：
- 索取秘密。
- 假裝已操作第三方頁面。
- 把推測寫成成功。
Agent
目的：保留未來受控執行的接口。
可以：
- 讀取同一份 Stage Truth。
- 在 dry-run 中模擬。
- 執行已授權、可驗證的動作。
不可以：
- 因為現在有人力不足就跳過 human gate。
- 先建立完整 Engine 再找使用者問題。
- 自動取得、顯示或轉送秘密。
Founder AI Manager 的固定位置
Founder AI Manager 不是免費包附贈的一個聊天功能。
它是：
免費包完成後，使用者第一次看見 AI 不只是回答，而是開始理解他的業務。
它的產品角色：
- 差距體驗。
- 需求理解。
- 第一線產品探索。
- 成交前的情境判斷。
- 必要時的人工交接。
它不是：
- 更大的 FAQ。
- 功能展示牆。
- 萬能 AI。
- 零人工業務員。
- 完整產品能力清單。
三層能力永遠分開
| 層級 | 對外角色 |
|---|---|
| 已實現 | 現在真的能使用、能回答、能理解初步情境的能力 |
| 開發中 | 正在驗證、需受控範圍或仍有人工邊界的能力 |
| 長期方向 | Owner Model、記憶、能力、權限、多角色與跨工具等可能性 |
任何 Founder 展示、影片、文案或成交頁都不能把三層混成一張功能清單。
工程分期護欄
工程能力不是越早做越好。
目前分期固定為：
Phase 1：內容、文字流程、AI 任務卡、人工 Setup、Troubleshooter
↓
Phase 2：半自動 Setup Wizard
↓
Phase 3：Agent 可執行 Wizard以下目前是 blueprint，不是 V2-P0 必做：
- 完整 Wizard Engine。
- RunContext Engine。
- StateStore。
- RecoveryRouter。
- DestinationAdapter 全套。
- 自動抓帳號設定。
- Agent 自動操作第三方帳戶。
- 無人值守流程。
「尚未實作」不是產品缺陷，只要它已被正確標記為未決、候選或延後。
User-owned 與安全邊界
- 使用者的帳戶、設定、程式、資料與秘密屬於使用者。
- 不把使用者秘密送到我方作為免費包必要條件。
- 不要求 API Key、Channel Secret、Access Token、Cookie、密碼或客戶個資。
- 不把 mock、靜態檢查或推測當成真實 E2E。
- 人工確認是正常路徑，不是失敗。
- 重要外部承諾、付款、權限與不可逆動作必須由人確認。
自媒體與影片的正典位置
你的自媒體內容與實際展示影片是內容資產層，不是行銷附錄。
它們的任務：
- 自媒體：建立世界觀、降低認知門檻、讓人知道 AI 不只是聊天。
- Setup 影片：讓人看見完成第一個入口的真實結果。
- Troubleshooter 影片：讓人看見卡住後如何找證據與繼續。
- Founder 影片：讓人感受被理解的差距。
它們不能：
- 取代文字安全提醒。
- 取代使用者自己的實際測試。
- 把演示劇本說成已實現能力。
- 把所有終局能力剪成炫技影片。
- 用內容數量代替第一個 AI 回覆。
四個不可稀釋測試
任何新增內容、程式、影片、行銷文案或 Agent 能力，先問：
測試一：入口測試
使用者第一分鐘看到的是：
我可以讓 AI 進入我的工作。
還是：
我要先設定 LINE、Gemini、Webhook？
若後者是主要感受，內容已經開始漂移。
測試二：四元件測試
這個新增項目到底服務：
- 理解
- 完成
- 排錯
- 被理解的差距
如果只是新增功能，卻無法對應四元件，就要移入 internal、延後或刪除。
測試三：三軌測試
人、AI、Agent 是否仍然共享同一個任務、狀態、證據與限制？
如果變成三套不同真相，就不符合正典。
測試四：Founder 測試
使用者感受到的是：
它好像理解我的工作。
還是：
它列了很多功能。
若是後者，Founder 展示已經偏離。
決策標籤
每一個新增想法都要先標記：
CURRENT DECISION
已確定、可進入目前 V2。
CANDIDATE
方向可能有價值，但尚未成為目前承諾。
DEFER
未來可能做，目前刻意不做。
DON'T DO
會破壞 user-owned、四元件、三軌、Founder 邊界或最高原則。
常見漂移與修正
| 原始思想 | 漂移版本 | 修正 |
|---|---|---|
| 第一次 AI 工作入口 | LINE Bot 教學 | 回到工作與第一個回覆 |
| Setup Wizard 服務 Journey | Journey 配合 Wizard Engine | 先保留人工流程，Wizard 服務使用者 |
| Troubleshooter 是理解與推進 | 一堆 FAQ | 先找現況、證據、層級、下一步 |
| Founder 是被理解差距 | 功能展示或免費 chatbot | 先理解業務，再引導需求 |
| 三軌是同一個 Stage Truth | 三份獨立教材 | 共享任務、狀態、證據與限制 |
| 自媒體是世界觀 onboarding | 行銷貼文集合 | 每份內容只服務一個旅程任務 |
| Agent 是預留接口 | 現在先做完整自動化 | 先保留契約，延後不可逆工程 |
修改正典的條件
本正典不是禁止演化，而是禁止無意識漂移。
要修改本正典，必須說明：
- 哪一條原則需要改。
- 為什麼現有世界觀不足。
- 修改會影響哪個元件與哪個使用者旅程。
- 是否影響 user-owned、provider-neutral、人工邊界或三軌。
- Owner 是否確認。
沒有 Owner 確認，其他文件不能自行覆寫本正典。
探索不等於正典變更
治理的目的，是保護產品語義，不是凍結所有表達方式與試驗速度。
因此資訊成熟路徑分成四層。Freeze／Experiment／Deferred 仍是工作狀態，不和資訊成熟層混在一起。
Experiment Layer
實驗層：快速試文案、影片、CTA、教學順序、案例與 Founder 腳本
↓
Learning Layer
學習層：整理實驗觀察、成功條件、誤讀與可重用模式
↓
Interpretation Layer
解釋層：比較可能原因、反例、信心與辨識實驗
↓
Canon Layer
正典層：只有正式產品語義、邊界或世界觀被確認改變時才更新Experiment Layer
可以自由測試：
- 一支影片。
- 一種 CTA。
- 一個教學寫法。
- 一種教學順序。
- 一個範例案例。
- 一種 Founder 對話方式。
- 一種內容標題或入口文案。
只要沒有改變以下內容，就不需要先走完整產品修訂輪：
- 免費包是 AI 工作入口，不是 LINE Bot 教學。
- 四個核心元件的責任邊界。
- 人、AI、Agent 共用 Stage Truth。
- Founder AI Manager 的被理解差距定位。
- user-owned、安全與人工邊界。
- Agent 延後完整執行。
Learning Layer
實驗結束後才整理：
- 原本假設。
- 實際觀察。
- 使用者誤讀。
- 哪一種表達更清楚。
- 哪一種 CTA 讓人自然前進。
- 哪一種影片真的降低理解摩擦。
學習層可以產生建議，但不會自動改寫正典。
Interpretation Layer
重複觀察不等於已經知道原因。
每一個可能挑戰 Canon 的 Learning Cluster，必須先保留 Interpretation Alternatives：
- 可能原因一。
- 可能原因二。
- 可能原因三。
- 每個解釋目前的信心。
- 哪一種證據會支持或否證它。
- 需要哪一個辨識實驗。
例如：
cluster: LC-003
observation: 新手看到 Webhook 後停止閱讀
interpretations:
- id: I-1
hypothesis: 技術詞造成入口摩擦
- id: I-2
hypothesis: 這些使用者不適合自行部署模式
- id: I-3
hypothesis: 需要增加 AI 翻譯與陪跑層
current_confidence: low
next_discriminating_experiment: E-014企劃部長必須判斷：
目前只有觀察，還是真的有足夠證據支持某一個原因？
企劃部長之邊界：企劃部長負責語義分類與一致性判斷，不擁有 Canon 最終修改權；Canon 變更仍需 Owner 授權。
如果替代解釋尚未被比較，Learning Cluster 不能成為 Canon Promotion Candidate。
Canon Promotion Rule
Learning 沒有因為數量多就自動升級正典。
只有形成可追溯的 Learning Cluster，才有資格提出 Canon Review。
Learning Observation
↓
重複出現
＋
跨不同實驗驗證
＋
Interpretation Alternatives 已比較
＋
沒有違反核心世界觀
＋
企劃部長完成語義分類
＋
Owner 授權
↓
Canon Review最低證據門檻：
- 不是單一實驗、單一使用者或單一文案的偶發結果。
- 預設至少有三筆獨立 observation，且來自至少兩個不同實驗。
- 能指出原始 Experiment ID、觀察內容與適用範圍。
- 沒有被同等或更強的反例直接推翻。
- 已列出合理的 Interpretation Alternatives。
- 有辨識實驗或其他證據支持目前偏好的解釋。
- 清楚標記目前信心與仍未解決的不確定性。
- 能區分「表達優化」和「產品語義變更」。
- 不違反 AI 工作入口、四元件、三軌、Founder、user-owned 與安全邊界。
- 由 Owner 明確授權進入 Canon Review。
若證據只支持更好的文案、順序、影片、CTA、案例或對話方式，應留在 Learning Layer，更新實作或內容模式即可，不需要挑戰正典。
若證據顯示正式產品定義、元件責任、共同任務模型或核心邊界可能需要改變，才可成為 Canon Promotion Candidate。
Reverse Validation
Canon Promotion Candidate 在送交 Owner 前，必須反向檢查：
如果接受這個 Canon 變更，會不會破壞其他已驗證成果或核心邊界？
至少檢查：
- 是否破壞 AI 工作入口與低摩擦方向。
- 是否把工具重新放回產品中心。
- 是否破壞四元件責任。
- 是否讓三軌失去共同 Stage Truth。
- 是否讓 Founder 變成功能展示或銷售 chatbot。
- 是否破壞 user-owned、provider-neutral、人工與安全邊界。
- 是否提前承諾 Agent 或完整自動化。
- 是否使既有內容、影片、流程或學習失效。
- 是否有可回復、可撤回或分階段採用的路徑。
Canon Review 不能只問「新提案有什麼好處」，還要回答「它會讓什麼變差或消失」。
Canon Review 可能產生四種結果：
- ACCEPT：Owner 確認修改正典。
- REJECT：證據不足或和核心世界觀衝突。
- RETURN TO EXPERIMENT：需要更多跨實驗驗證。
- LEARNING ONLY：只更新表達或實作模式，不改正典。
沒有任何 Learning 可以自動晉升 Canon。
Canon Layer
只有以下情況才需要修改正典：
- 改變免費包的第一性原則。
- 改變四元件的角色或邊界。
- 改變三軌的共通任務模型。
- 改變 Founder AI Manager 的正式定位。
- 改變 user-owned、provider-neutral、人工或安全邊界。
- 改變 Agent 的目前分期與正式承諾。
目前三層狀態
已確定（Freeze）
- AI 工作入口世界觀。
- 四個核心元件。
- 人、AI、Agent 三軌。
- Founder AI Manager 的被理解差距與第一線探索位置。
- LINE＋Gemini 是入口，不是本體。
- Agent 完整執行延後。
- 真人測試目前是意圖保真，不是 PMF 優化。
可探索（Experiment）
- 文案。
- 教學順序。
- 影片形式。
- CTA。
- 範例案例。
- Founder 對話腳本。
延後（Deferred）
- Wizard Engine。
- Agent Executor。
- StateStore。
- 自動化第三方操作。
- 完整 onboarding 平台。
探索失敗不代表正典錯誤；只代表該實驗沒有達成目的。