關於李肇原
我從法律與社會學的訓練出發，習慣追問一個說法根據什麼成立、忽略了誰，以及在什麼條件下會失效。
文科橘貓是我處理商業決策與 AI 知識工作的品牌：先把問題讀清楚，再一起做出能驗證、能回看，也能被實際操作者接走的下一步。
為什麼做這種工作
工具可以很快做出東西；如果判斷沒有被說清楚，速度只會讓混亂更快累積。
我長期用 AI 做研究、寫作、會議整理、商業判斷與工作流程，也陪非工程使用者在現場操作。真正反覆出現的問題，往往不是「不會用哪個按鈕」，而是資料正本不清楚、完成標準沒有被說出來，或方法始終黏在某一個人身上。
因此我的工作不從工具出發。若你卡在高成本選擇，我們把事實、假設、選項與反證拆開；若方向已定但工作反覆重做，我們才固定操作者、資料來源與品質門檻，再建置、測試與移交。
在未知中共同找路，把下一步做到可驗證。
我帶進合作的能力
這三層必須連在一起：只會分析，事情不會往前；只會做工具，混亂會被自動化；只有交付，方法仍留在顧問身上。
把逐字稿、筆記、商業正本與外部來源分層，知道哪些是事實、決定、建議或假說。
建立選項與判準，主動尋找反例，並寫下新證據出現時要如何重看。
把默會知識放進 Skill、SOP、模板與測試，讓實際操作者自己跑過。
不是履歷標籤，是工作證據
來自反覆執行的匿名化工作模式；未揭露客戶名稱與成果數字。
證明的是工作動作與產物類型，不代表已證明所有組織都會長期採用。
來自現場共建與教學觀察；長期獨立維護仍需持續累積紀錄。
工作原則
重要判斷回到逐字稿、文件與真實操作，不讓 AI 的流暢文字取代證據。
當事人的判斷與操作者的卡點要進入方法，成果不能只有我看得懂。
先做範圍最小、可驗收的一版，也留下失敗時回到哪裡與誰負責維護。
合作邊界
平常的觀察與實驗
AI 使用觀察、人文視角、一人公司的現場思考與尚未收斂的研究，多半先留在社群。
前往 Threads @cat__soc如果這種工作方式適合你
不用因為認同我的方法就立刻申請。先確認你的問題、材料與參與者，是否真的適合這兩種合作。