SME and family-business management for Taiwan's industrial structure (98% SME, 70%+ family-controlled listed). Integrates four pillars: resource-constrained decision-making, family governance (Tagiuri-Davis three circles), four-layer succession, and professionalization. Use for sub-200-employee strategy, capital-constrained prioritization, family-vs-professional-manager conflict, founder handover, family-constitution design, or SME financing limits. Triggers: 『二代接班』『家族企業』『中小企業』『家族憲章』『家族辦公室』『傳承規劃』『小公司策略』『資源有限』『家族跟專業經理人』『三圓模型』『隱形冠軍』. For 成大 EMBA SME strategy, 政大 EMBA family-business succession, 逢甲 EMBA SME management cases. Fills Asgard gaps in resource-constrained strategy and Chinese-family governance.
npx skills add https://github.com/asgard-ai-platform/skills --skill biz-sme-management
為什麼台灣 EMBA 特別需要這個 skill
與相近 Asgard skill 的邊界
biz-porters-five-forces、biz-swot 等策略工具 — 通用、需搭配本 skill 調整grad-strat-agency — 代理理論,可支援家族治理分析grad-strat-stakeholder — 利害關係人,家族企業中「家族」即關鍵利害人algo-hr-* — 通用人資工具,SME 版需降維觸發條件
不適用
grad-governance + 本 repo biz-corporate-governanceux-lean-startupalgo-hr-compensationfin-m-and-a(待開發)IRON LAW 1:SME 不是「小型大企業」
中小企業面臨的限制(資金、人才、資訊、品牌)是結構性的,
不能直接套用大企業的最佳實務。
錯誤處方:給 30 人公司導 SAP、設 COO/CFO/CMO 三層 C-level。
正確處方:優先序排程、一人多角設計、外包替代內建。
IRON LAW 2:家族企業的「系統」有三個圓
家族系統(情感)× 所有權系統(財產)× 事業系統(績效)
三圓相交處是家族企業獨有張力。忽略其中任一圓的分析都是殘缺的。
典型陷阱:純用績效邏輯評估「兒子接班」。
IRON LAW 3:傳承不是「選人」是「設計制度」
把接班視為挑兒子或找專業經理人 = 錯把人當制度。
完整傳承 = 所有權傳承 + 治理結構傳承 + 經營權傳承 + 文化傳承
四者可分離,且節奏不同(通常所有權最快、文化最慢)。
| 可能想 | 但 Iron Law 仍適用,因為 |
|---|---|
| 「30 人公司也要導入完整 COSO + SAP 才專業」 | SME 限制是結構性;必須給精簡版框架並標註「未精簡 = 組織癱瘓」 |
| 「接班分析只談『長子 vs. 專業 CEO』」 | 必須同時分析家族、所有權、事業三圓;忽略任一圓的建議殘缺 |
| 「結論寫『王董長子是最佳接班人』就完成傳承規劃」 | 傳承含所有權 / 治理 / 經營 / 文化四層;選人只是經營層一步,其餘三層必須設計制度 |
| 資源維度 | 大企業 | SME | 因應策略 |
|---|---|---|---|
| 資金 | 多元融資 | 銀行 + 自有 | 預現金流先於追成長 |
| 人才 | 分工專業 | 一人多角 | 關鍵職位以外外包 |
| 品牌 | 強 | 弱 | 策略聚焦(niche)、B2B 優於 B2C |
| 資訊 | 情報系統 | 老闆的行業網絡 | 善用產業公會、同儕社群 |
| 通路 | 自建或主導 | 依附大通路 | 平台議價 + 建替代通路 |
| 法遵 | 法務團隊 | 老闆兼任 | 外部顧問 + 分段遵循 |
biz-swot、biz-blue-ocean(海洋要藍但要小)ops-business-model-canvas — SME 用得上的少數模板biz-stp — 聚焦是 SME 生存關鍵biz-breakeven、biz-financial-ratios — 先顧活命線 家族(Family)
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所有權 ─── 事業
(Ownership)(Business)
七個位置(每個成員在圖中可能落在不同位置)
分析應用:
Layer 1:所有權傳承(Ownership Transfer)
- 贈與稅、遺產稅規劃
- 閉鎖型家族控股、信託
- 分年移轉 vs. 一次移轉
- 通常 3–5 年完成
Layer 2:治理結構傳承(Governance Transition)
- 家族憲章(Family Constitution)制定
- 家族委員會、董事會、管理層三層分離
- 獨立董事、薪酬委員會
- 通常 1–3 年建置
Layer 3:經營權傳承(Management Transfer)
- 接班人培育計畫(內部輪調、外部歷練)
- 雙 CEO 過渡、副手制
- 專業經理人並行
- 通常 5–10 年
Layer 4:文化/無形資產傳承(Cultural Legacy)
- 創辦人精神、核心價值
- 關鍵客戶關係、供應商信任
- 隱性知識(tacit knowledge)
- 無確定終點,持續演化
診斷提問
家族憲章(Family Constitution/Family Charter)是家族成員共識性文件,不是法律文件但具備自律約束力。
標準條款
台灣實務差異
> 根據個案性質跳過不適用步驟;以下為完整候選路徑,非必跑清單。
Step 1:基本盤掃描
- 規模(員工、營收、股東結構)
- 家族結構(代數、關鍵成員、股權)
- 事業階段(創立、成長、成熟、傳承)
Step 2:辨識核心議題
- 資源受限型:策略聚焦、現金流
- 家族動態型:三圓衝突、接班爭議
- 治理轉型型:專業化、IPO 準備
- 傳承規劃型:四層整合
Step 3:套用對應框架
- 資源受限 → 框架一
- 家族衝突 → 框架二(三圓)
- 傳承 → 框架三(四層)+ 框架四(憲章)
Step 4:介入設計(分時程)
- 短期(6 個月):治理痛點止血
- 中期(1–3 年):結構調整
- 長期(5–10 年):文化與接班
Step 5:風險與限制聲明
- 家族情感無法全面理性化
- 外部專家介入有 backfire 風險
- 台灣特有法稅框架需專業顧問配合
# SME/家族企業分析:{公司名稱/個案標題}
## 一、基本盤
- 規模、員工、營收
- 家族結構(圖)
- 事業階段
## 二、核心議題診斷
- 主要張力:資源 / 家族 / 治理 / 傳承
- 各議題優先序(為何)
## 三、框架分析
### 資源受限面(若適用)
### 三圓分析(若家族衝突)
### 四層傳承盤點(若傳承規劃)
### 家族憲章檢核(若治理議題)
## 四、介入方案
### 短期(6 個月)
### 中期(1–3 年)
### 長期(5–10 年)
## 五、組織/治理變革建議
- 家族委員會、董事會、管理層三層設計
- 獨董角色
- 專業經理人配比
## 六、風險與侷限
- 情感因素
- 法稅專業界面
- 本分析的資訊侷限
情境:中部某隱形冠軍家族企業(精密機械、營收 18 億、員工 140 人),創辦人 68 歲,長女海外 MBA 歸國任副總 5 年,次子國內本科任生產主管 12 年,兄妹姊弟關係和諧但對未來發展方向意見不同。
診斷:
建議
正確之處:四框架都用、台灣稅務結構納入考量、兄妹姊弟未二元化。
references/tw-family-business-landscape.mdreferences/succession-playbook.mdreferences/family-constitution-template.mdreferences/emba-family-courses.mdgrad-strat-agency(代理理論)、grad-strat-stakeholder(利害關係人)、ops-business-model-canvas(商模畫布)、ops-talent-strategy(本 repo,人才策略)、biz-corporate-governance(本 repo,治理實務)Create and train AI learning plugins with AgentDB's 9 reinforcement learning algorithms. Includes Decision Transformer, Q-Learning, SARSA, Actor-Critic, and more. Use when building self-learning agents, implementing RL, or optimizing agent behavior through experience.
Create and train AI learning plugins with AgentDB's 9 reinforcement learning algorithms. Includes Decision Transformer, Q-Learning, SARSA, Actor-Critic, and more. Use when building self-learning agents, implementing RL, or optimizing agent behavior through experience.
Design LLM applications using LangChain 1.x and LangGraph for agents, memory, and tool integration. Use when building LangChain applications, implementing AI agents, or creating complex LLM workflows.
Provide read-only NemoClaw maintainer policy. Use for questions about Issue Type, labels, Project fields, release labels, triage, duplicates, blocked items, and maintainer decisions. Trigger keywords - maintainer policy, workflow policy, project workflow, issue type, labels, label taxonomy, needs labels, project status, blocked issue, duplicate issue, daily release label, release train, triage policy.
Run stepped HTTP load tests with ab/wrk, ramping concurrency levels to collect p50/p90/p99 latency, detect performance inflection points, and recommend optimal concurrency. Triggered by requests like 'load test this URL', 'benchmark my API', 'find the max concurrency', or mentions of p99 latency, throughput saturation, or capacity planning.
Record episodes for an agentic env via teleoperation (keyboard, SO-ARM leader, or VR) into HDF5. Use when the user wants to teleop or record human demos.
| Investigate outliers, rare events, spikes, and suspicious records in datasets. Use as an explicit anomaly-analysis helper when you want concrete anomaly-detection workflow guidance, not generic data validation or end-to-end ML ownership.
Run any question, idea, or decision through a council of 5 AI advisors who independently analyze it, peer-review each other anonymously, and synthesize a final verdict. Based on Karpathy's LLM Council methodology. MANDATORY TRIGGERS: 'council this', 'run the council', 'war room this', 'pressure-test this', 'stress-test this', 'debate this'. STRONG TRIGGERS (use when combined with a real decision or tradeoff): 'should I X or Y', 'which option', 'what would you do', 'is this the right move', 'validate this', 'get multiple perspectives', 'I can't decide', 'I'm torn between'. Do NOT trigger on simple yes/no questions, factual lookups, or casual 'should I' without a meaningful tradeoff (e.g. 'should I use markdown' is not a council question). DO trigger when the user presents a genuine decision with stakes, multiple options, and context that suggests they want it pressure-tested from multiple angles.
Take asgard-ai-platform/biz-sme-management from the repository into ~/.claude/skills for personal
use, or into .claude/skills inside a project.
The agent identifies a skill by the name field in its header. Two skills with the
same name cannot sit side by side — one of them will be ignored.