AI 寫得出程式，就能自己上線嗎？卡住企業 GenAI 專案的不是模型，是上線那條路。本工作坊以預錄實作搭配現場實機操作，學員在自己筆電上建置映像檔並推送，於現場提供的輕量叢集上走完「一句需求→AI 產出→人審查→自動部署」，再往下延伸：同一套自動化，如何用來佈建 AI 執行環境本身。

理解 AI 交付流程的組成與責任交接： 

從一句需求到自動部署之間有哪幾段、每一段的輸入與產出是什麼。這套做法不綁定特定工具、模型或雲，換掉其中任何一個元件都還適用。

掌握人工審查在架構中的正確位置： 

理解人工關卡為什麼該站在「程式進入主線」那一刻，而不是部署失敗之後；並能把它對應回自己公司既有的變更管理與職責分離要求。

具備把這個流程在自己環境實作的判斷力： 

依照自己手上的 Kubernetes 型態與 AI 資源條件，判斷哪幾段可照抄、哪幾段要換、哪一段該交給產品化的平台處理；同一套自動化也能延伸到多據點的輕量叢集，或 dev／UAT／Prod 這類多環境。

再往下一層：

讓 AI 執行環境本身也被自動佈建： 當要跑的是 AI 工作負載時，執行環境本身同樣可以被宣告與自動佈建。

1. 可上網、使用瀏覽器的筆電。
2. 可以在自己的設備上 build image（建議安裝 Rancher Desktop；佔用太多資源的話可以關閉它的 Kubernetes。Podman 或 Docker Engine 亦可）。
3. GitHub 帳號，commit code、開 Pull Request 使用。
4. Docker Hub 帳號，push image 使用。以上兩個帳號請於活動前完成註冊並確認可以登入（信箱驗證信不一定當場收得到）。
5. 現場 AI 產出的部分為預錄示範，不需要自備 AI 工具；活動後想自行重現時再準備即可。
6. 若公司控管的筆電無法安裝容器工具，仍歡迎報名：該段落有預錄影片可看，完整步驟、教材與錄影會全數提供，帶回去可自行重現。

具備雲原生概念即可。