Ops Digital Transformation

What it does

When your agent uses it

• DX roadmap design
• Transformation governance (CDO/PMO/Steering Committee)
• Data/AI/cloud platform planning
• Core-system upgrade

Example prompts

• “/ops-digital-transformation”

Workflow steps

3 steps, taken from the step headings in SKILL.md.

1. 1：Why（為何要 DX）
2. 2：What（轉型方向）
3. 3：How（執行路徑）

What it can do on your machine

Read from SKILL.md and the folder at commit 4e7f4f8. It shows what the files ask for, not the result of running them.

• Tool permissions

  Pre-approves nothing: there is no allowed-tools line, so your agent's usual permission prompts apply.

  From allowed-tools in the SKILL.md frontmatter.

• Runs code

  No scripts in the folder and no shell commands in SKILL.md (its code samples are markdown).

  From the folder's file list and the shell code blocks in SKILL.md.

• Network

  No URLs in SKILL.md.

  From URLs in SKILL.md, links to its own repository left out.

• Credentials

  Names no API keys, tokens, secrets or passwords.

  From names ending in _API_KEY, _TOKEN, _SECRET, _KEY or _PASSWORD in SKILL.md.

Context cost

Ops Digital Transformation loads about 2.6k tokens when it runs, and up to ~13k if it reads all its reference files. Until then it costs about 198 tokens; SKILL.md has 646 words of instructions outside code blocks.

Always · name and description, kept in context so the agent knows when to use it

~198

When it runs · the whole SKILL.md, loaded when a task matches

~2.6k

With references · SKILL.md plus every file in references/, read only if the agent opens them

~13k

Estimates: characters ÷ 4, the usual rule of thumb; real counts depend on the model's tokenizer. Scripts and assets cost tokens only if the agent reads them.

Safety

Automated static check — not a guarantee. Review scripts before installing. It scans the text of SKILL.md for risky patterns (piping downloads into a shell, reading credential files, hidden Unicode, destructive commands); files beside SKILL.md are not scanned.

SKILL.md

The full file from asgard-ai-platform/skills at commit 4e7f4f8, republished under its MIT licence (© asgard-ai-platform). 646 words, ~2,615 tokens.

name

ops-digital-transformation

description

Digital-transformation execution playbook: maturity assessment, transformation roadmap, Operating Model redesign, PMO and transformation governance, data/AI platform deployment, process digitization, organizational agility, digital talent, and change management. Use for DX roadmap design, transformation governance (CDO/PMO/Steering Committee), data/AI/cloud platform planning, ERP or core-system upgrade, traditional-industry digitization, or DX organizational resistance. Triggers: 『DX 從哪開始』『數位長』『資料平台』『AI 落地』『傳產數位化』『ERP 要不要換』『轉型辦公室』『員工不配合數位化』『Operating Model』『敏捷轉型』『PMO』. For Taiwan EMBA info-management/DX/strategy/operations/change courses. Focuses on execution; theory layer: use Asgard `grad-digital-transformation`, `grad-sociotechnical`, `grad-tam-utaut`.

metadata.category

WP-09 商學院—管理

metadata.tags

digital-transformation, dx, operating-model, data-platform, ai-deployment, pmo, change-management, emba

metadata.audience

台灣 EMBA 在職學員、CEO、CDO、CIO、事業主管

IRON LAW 1：DX 是營運模式，不是技術專案
買系統、導工具 = Digitization，不是 Transformation。
真正的 DX 改變：
（1）價值主張（你賣什麼、怎麼賣、誰買）
（2）營運模式（流程、組織、能力）
（3）收入模式（訂閱、平台、數據）
沒改變以上三者的「DX」是花錢裝潢。

IRON LAW 2：CEO 不親自帶 = DX 必死
DX 涉及跨部門整合、資源重分配、文化變革、短期 EPS 犧牲。
這些決定只有 CEO 能做。
把 DX 交給 CIO / CDO 獨立推動 =
「給一個人一把掃把、要他清空一座山」。
CEO 至少每月親自主持一次 DX 指導委員會。

IRON LAW 3：成熟度不能跳級
L1（手工） → L2（流程數位化） → L3（資料驅動）
→ L4（智慧決策） → L5（生態平台）
跳級常見錯誤：L1 企業直接買 AI 平台
→ 無資料基礎、使用率 < 10%、2 年後被砍。
應先做地基（L2 流程數位化 + 資料治理），再上智慧層。

┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 支柱 1：策略與價值主張                         │
│   為誰創造什麼價值？如何獲利？                  │
└─────────────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 支柱 2：客戶體驗（CX）                         │
│   接觸點、旅程、個人化、全通路                  │
└─────────────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 支柱 3：營運流程                              │
│   核心流程的數位化、自動化、智慧化              │
└─────────────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 支柱 4：資料與 AI                             │
│   資料治理、分析能力、AI 落地                  │
└─────────────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 支柱 5：技術架構                              │
│   雲端、API、微服務、資安、資料平台             │
└─────────────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 支柱 6：組織與人才                            │
│   敏捷組織、數位人才、文化、領導               │
└─────────────────────────────────────────────┘

Step 1：Why 診斷
  - 策略動因
  - 外部威脅
  - 內部需求
  - 不可接受的 Why 篩掉

Step 2：成熟度盤點
  - 六大支柱現況
  - 與標竿對照
  - gap 分析

Step 3：What 定義
  - 主軸（效率、體驗、新模式、重塑）
  - 3 年目標
  - 成功指標

Step 4：How 藍圖
  - Phase 1（基礎）、2（流程）、3（智慧）
  - 各支柱具體行動
  - 里程碑

Step 5：治理設計
  - Steering Committee
  - DX 辦公室
  - 新職位（CDO 等）
  - KPI 與 PMO

Step 6：組織與人才
  - 營運模式重構
  - 人才招募與再培訓
  - 文化變革

Step 7：投資與財務
  - CAPEX / OPEX
  - 3 年回報預估
  - 風險資本

Step 8：風險與限制
  - 執行風險
  - 組織阻抗
  - 技術不確定性

# 數位轉型藍圖：{公司／個案}

## 一、轉型動因（Why）
- 策略動因
- 外部威脅 / 內部需求
- 不做的代價

## 二、成熟度盤點
### 六大支柱現況
| 支柱 | 現況等級 | 目標等級 | gap |
### 標竿對照

## 三、轉型主軸（What）
- 主軸類型
- 3 年目標
- 成功指標

## 四、轉型藍圖（How）
### Phase 1（0–12 個月）
### Phase 2（12–30 個月）
### Phase 3（30–60 個月）

## 五、治理設計
- Steering Committee
- DX 辦公室
- 新設職位
- KPI 與 PMO

## 六、營運模式重構
- 組織
- 流程
- 人才
- 資料與技術
- 文化

## 七、財務影響
- 投資需求
- 3–5 年 ROI 預估
- 風險資本

## 八、風險與限制
- 執行風險
- 組織阻抗
- 技術不確定性
- 關鍵假設

© asgard-ai-platform, MIT. Rendered from Markdown: HTML in the file is shown as text, images as links, and headings moved down two levels. Raw file

Files

SKILL.md and 8 other files (references) in ops-digital-transformation of asgard-ai-platform/skills.

• SKILL.md
• examples/manufacturer-smart-factory.md
• examples/retail-omnichannel-dx.md
• references/agile-change.md
• references/data-ai-enablement.md
• references/dx-maturity.md
• references/emba-dx-courses.md
• references/operating-model.md
• references/tw-dx-context.md

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