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台北市政府青年局推出「青年AI工具補助計畫」，補助包括ChatGPT、Claude、Canva等AI工具的訂閱費，18~35歲符合資格的一般青年每年最高補助4,000元。本文整理申請資格、期限、必備文件與常見問題一次看懂。 文／《104職場力》整理 本文目錄（點擊可快速前往） 北市青年AI工具補助計畫重點誰可以申請北市青年AI工具補助？北市青年AI補助申請時間、補助金額怎麼算？北市青年AI工具補助，哪些AI工具可以申請？北市青年AI補助，申請文件要準備什麼？北市青年AI工具補助常見問題QA 北市青年AI工具補助計畫重點 項目青年AI工具補助計畫內容申請資格18~35歲，設籍台北市滿6個月以上的大專院校在學生和115年應屆畢業青年。並曾修習AI相關課程或參與青年以戰代訓銜接職場計畫。補助期間2026年8月1日至10月31日止。申請期限補助條件最後達成日次日起1個月內，最遲11月10日前。每年度申請以1次為限，每次最多2項AI工具費用補助。補助額度依訂閱費用實報實銷。一般青年每人每年最高補助4,000元；低收入戶／中低收入戶最高8,000元。補助工具以個人使用版本為原則，企業版本或家庭版本等多人共用版本不予補助。包括但不限於：(1)通用型AI：ChatGPT、Gemini、Grok、Claude、Perplexity 等。(2)影像類AI：Canva、Adobe、Midjourney、Figma 等。(3)辦公類AI：Copilot、Copy.ai、Jasper、NotebookLM 等。(4)學習類AI：Notion AI、Grammarly、Speak、Elicit AI 等。注意事項中國大陸開發之工具軟體不予補助。如CapCut、Kling、Meitu、美圖秀秀、Wink、WHEE及SenseAvatar等。 青年AI工具補助計畫說明 誰可以申請北市青年AI工具補助？ 年齡與戶籍：18歲以上至35歲（即未滿36歲），且設籍台北市滿6個月。年齡與設籍天數都以「提出申請補助日」回推計算。 學籍：具經教育部承認之大專院校、研究所學籍，或115年度應屆畢業生。 AI學習經歷：曾修習人工智慧（AI）相關課程，或參與青年局「青年以戰代訓銜接職場計畫」，並取得學分、及格成績或結業證明。 北市青年AI補助申請時間、補助金額怎麼算？ 計畫採「先訂閱、再申請」，AI工具的訂閱週期必須落在補助期間8/1~10/31之間： 補助期間：2026年8月1日至10月31日止。 申請期限：應於AI工具補助條件最後達成日次日起1個月內提出申請，最遲應於11月10日前提出申請。每年度以申請1次為限；每次最多得申請2項AI工具費用補助。 補助額度：依訂閱費用憑證實報實銷，每人每年最高補助4,000元；低收入戶或中低收入戶最高補助8,000元。 補助期間的訂閱金額怎麼認定？ 訂閱未滿一個月不補助：補助期間內，AI工具之訂閱週期未滿一個月者，不予補助。例如只訂閱20天，不能按比例申請。 月訂閱制補助認定： 8/10訂閱到9/9 → 可申請1個月補助。 8/10訂閱到11/9 → 只有「8/10~9/9」與「9/10~10/9」為補助期間內的完整月訂閱週期，可申請2個月。 年訂閱制補助認定：以年費總額按比例折算每月訂閱費用來核算補助，計算方式為「年費 ÷ 12 個月 × 截至10/31止補助期間內的訂閱月數」，最高補助4,000元。 訂閱期間不得申請退款：訂閱週期內若向軟體公司申請退款，該筆費用不予補助。 北市青年AI工具補助，哪些AI工具可以申請？ 官方列出補助AI工具應以個人使用版本為原則，包含但不限於以下4類工具： 通用型AI：ChatGPT、Gemini、Grok、Claude、Perplexity 影像類AI：Canva、Adobe、Midjourney、Figma 辦公類AI：Copilot、Copy.ai、Jasper、NotebookLM 學習類AI：Notion AI、Grammarly、Speak、Elicit AI 不符合補助資格的情況： 企業版、家庭版等多人共用版本：僅補助個人使用版本。 中國大陸開發之工具軟體：如CapCut、Kling、Meitu／美圖秀秀、Wink、WHEE、SenseAvatar等。若有疑義建議訂閱前先致電北市青年局確認。 AI只是附加功能的軟體：如軟體主要用途並非AI應用，例如筆記軟體內建有AI輔助功能，不符補助項目。若有疑義建議訂閱前先致電北市青年局確認。 無法拆分的套裝方案：例如Adobe Creative Cloud這類全家桶，若無法單獨區分AI工具的訂閱項目與費用，不符合補助；若方案中的AI工具可獨立訂閱並提供載明名稱與費用的付款證明，原則上可申請。 北市青年AI補助，申請文件要準備什麼？ 申請書 新式戶口名簿影本，或最近三個月內之戶籍謄本 在學證明或115年度畢業證書 AI課程修習證明（如成績單或學分證明，若欲認列之課程，其證明文件上之名稱未明確包含「人工智慧」、「AI(Artificial Intelligence)」等文字，申請人需額外檢附授課單位或教師開立之證明書，證明修習之課程內容包含AI相關專業）） AI工具訂閱紀錄及購買憑證（發票或收據，購買人須為申請人本人或其法定代理人） 領據正本及本人金融機構存摺封面影本 AI工具使用心得一篇（申請每項AI工具字數至少300字） 補助案件自主檢核表 低收入戶／中低收入戶者，另附身分證明文件 其他經北市青年局規定應檢附之相關文件 申請文件如有欠缺，北市青年局會通知限期補正；屆期未補正或補正不全，得駁回申請或依現有文件逕為審核。申請書表、計畫全文與常見問題PDF皆可於青年局補助專頁下載。（台北市政府青年局：青年AI工具補助計畫） 北市青年AI工具補助常見問題QA Q：補助有名額限制嗎？ 沒有名額限制，但依申請對象別及申請先後順序審核撥款，當年度經費用罄後即公告不再受理。想申請的人越早備齊文件越好。 Q：海外學生也能申請嗎？可以申請，就讀學校須屬於教育部公告之外國大學參考名冊，或大陸地區大學及高等教育機構認可名冊。 Q：人工智慧課程認定，若名稱沒有「AI」怎麼辦？ 原則以課程名稱認定，若名稱未明確包含「人工智慧」或「AI」字樣（例如計算機概論、進階程式設計、科技與社會），需另外檢附授課單位或教師開立的證明書，證明課程內容包含 AI 相關專業。官方有提供〈AI課程證明書（範本）〉可下載。 Q：可以申請兩個AI工具嗎？ 可以。第一個月用A軟體、下個月改用B軟體也可以，只要兩者都在補助期間內完成訂閱且未退款，即可於最後一項補助條件達成之日起1個月內提出申請；惟最遲應於2026年11月10日前提出。每人每年度以申請1次為限，每次最多得申請2項AI工具之訂閱費用補助。 Q：用父母的信用卡訂閱AI軟體可以嗎？ 若購買人為申請人的法定代理人可以，但須另附證明購買人身分、與申請人關係及法定代理權的文件。若父母依法不具法定代理權，則不符規定。 Q：可以在第三方平台買嗎？ 原則應向官方網站或官方授權銷售平台訂閱。透過第三方平台購買者仍須提供可證明工具名稱、訂閱期間、付款金額、購買人與實際付款情形的憑證；如無法確認帳號使用權歸屬、實際訂閱內容，或屬共用帳號或帳號租用，不符規定。 Q：補助款要繳稅嗎？ 會列入受補助人當年度所得，由青年局依所得稅相關規定辦理所得申報，實際應繳稅額視個人年度所得總額、免稅額與扣除額而定。 104學習AI課程推薦 線上限定優惠 【確認開課】iPAS AI應用規劃師（初級）- 第三梯考前衝刺班｜8/5（三）20:00–21:30 線上直播講座｜104獨家iPAS AI考證衝刺 15070人感興趣 了解課程＞ 線上限定優惠 iPAS AI應用規劃師【中級】衝刺班｜命題精析 × 實戰解題 × AI刷題​｜104獨家iPAS AI考證衝刺 22890人感興趣 了解課程＞ 實體限定優惠 【早鳥優惠：領5折送$200 LINE點數券】第三屆AI營隊－AI數據自動化工作流實戰營｜緯育TibaMe X 104人力銀行獨家 738人感興趣 了解課程＞

企業內部的人才培訓與學習課程，正經歷一場由人工智慧(AI)所主導的深刻變革，有別於傳統的進修模式，現今的職場更強調將「AI應用直接融入職涯發展」，使得不少國際級企業都將培訓預算從傳統的簡報、影片、選擇題，改成「圍繞 AI 重新設計學習體驗」，把AI當成24小時在線的專屬學伴，在真實公務中進行高頻率的實務演練。 文／《104職場力》 本文導覽 HR的角色從「訓練者」變成「個人學習體驗的策劃者」核心變革：讓AI當你的「學伴」，一起做中學撕掉舊課表，重構「學習與發展」的環境 AI時代下衝擊各行各業，現在包括「企業內訓」的模式也深受影響。 過去提到企業內訓，許多上班族的印象或許還是「坐在會議室看簡報、線上聽課程影片、最後寫個選擇題測驗」。然而，隨著AI浪潮襲來，這種傳統的培訓模式正面臨根本性的淘汰。 根據《Forbes》引述鳳凰城大學在2026年針對150位企業主管的調查報告，9成的主管直言「學習與發展」是AI為當前職場所創造的最重要人力資源價值，比例遠遠高於2025年調查時的74%、而且幾乎可以肯定這是大家的「共識」。 數據顯示，美國企業整體的培訓支出也從2024的980億美元增長至2025年的1028億美元，其中「對外部學習產品和服務」的投資金額成長速度更快，增幅達29%，因此和專業的學習平台合作的需求日益增長。 這反應出美國企業當前積極培養員工「熟悉AI、應用AI、使用AI」的能力，並且讓這些背後由人工智慧所運作的學習平台來強化個人的學習體驗、提升培訓技能的效率， 延伸閱讀：沒有人會是「AI」局外人！當AI技能從選填題變成必選題，你確實該緊張 HR的角色從「訓練者」變成「個人學習體驗的策劃者」 隨著企業加大對人工智慧學習的投入，過往多半擔任「訓練者」角色的企業內部人力資源團隊，也正面臨角色的轉換，現在他們多半得從過去的「內容提供者」(Content Creator)轉型為「個人化學習體驗的策劃者(Experience Curator)，而且執行重點不再是「學員們完成多少課程、聽了多少小時、是否有寫完進修作業」，而是不斷拋出和AI合作的「學習體驗情境」，把更多的應用落實在日常執行公務上，這種「高頻率的實務演練」，是更多企業所看中的。 這種轉變不僅僅是「採用人工智慧」來訓練員工這麼簡單，事實上還重新定義了「學習培訓」的目的，要求參與從理解課程、變成「務必在工作中實現個人化學習」。 以《Forbes》報導當中所舉例的三個企業為例： 瑪氏公司（Mars）： 重新設計「新任經理人計畫」(First Time Manager Program)，導入AI導師與模擬角色扮演，讓全球近1,500名新進主管能進行客製化場景練習，建立實戰自信。 GE 醫療（GE HealthCare）： 在實習生計畫中利用AI角色扮演來模擬真實的商務對談，不僅提供高心理安全感的練習環境，也提高實習生轉正職的機率，並大幅降低傳統的內容開發成本。 麥肯錫（McKinsey & Company）： 將AI導入Embark新員工入職培訓，協助顧問練習「故事線構建」（MECE原則），成效是使新員工溝通技巧提升約20%，開發與培訓效率提升10%–20%。 【推薦課程】別再談AI素養了！HR必修的AI實戰演練 線上 【104 talks】別再談AI素養了！HR必修的AI實戰演練 671人感興趣 了解課程＞ 核心變革：讓AI當你的「學伴」，一起做中學 上述企業的作法，都是在「原本需要大量人力傳承的環節」，譬如導師傳承、實際溝通演練、討論故事線、教授溝通技巧這些項目，直接啟用「AI輔助幫手」，讓它們在前期培訓就成為「學伴」，不是只是導入AI工具、要求員工「要去用AI」，而是「圍繞 AI 重新設計學習體驗」——將學習直接嵌入工作中，讓培訓從「知識轉嫁」變成「實務鍛鍊」。 由於一般人或新晉階級的主管，往往因為害怕在真實客戶或下屬面前犯錯，導致他們無從「試錯」。但AI提供一個非常理想的「低風險、高容錯」的環境，讓員工能重複練習難度極高的談判、績效面談或簡報，直到掌握技巧。 讓AI來扮演各種的角色（Role-play）以及去大量模擬實際會遇到的場合，是AI時代下能做到的技術突破。 也因為培訓不再只是看「你看完了幾份簡報、影片、課程」、「完課率、到課率」，使得培訓不再是無法衡量ROI的「軟性指標」，可以非常實際的在展現的工作成果中看到效果，正如麥肯錫的「Embark」計畫所言，直接就能看到新員工的溝通效果、開發與培訓效率提升，變成「可量化的成果」。 員工能在更短時間內具備即戰力，企業則大幅縮短新人摸索期與培訓成本，是一個雙贏局面。 【推薦課程】HR x AI數位力｜多元AI智能化招募任用全攻略 線上限定優惠 HR x AI 數位力｜多元AI智能化招募任用全攻略｜104獨家人資線上課 61323人感興趣 了解課程＞ 撕掉舊課表，重構「學習與發展」的環境 從這些案例可以看出，在AI時代的要持續進化的企業內訓，不能只是「導入AI工具」、「教員工如何用AI」、「要求各部門的AI落地使用率」如此粗暴簡單，更重要的是重構「學習與發展」(Learning & Development)的環境。 AI並非要取代人類導師或同儕之間的互動，而是將人從重複性的講課中解放出來，聚焦於更高階的輔導與協作，讓「人力資源可以被用在更值得的地方」，重新思考工作與學習之間不應該是彼此的負擔，「額外的工作」，而是創造更多個人化的情境、在執行公務的同時提升自己的競爭力。 可以預見，未來能在市場競爭中脫穎而出的企業，將是那些敢於撕掉舊課表，將AI融入每日工作流與個人化職涯發展的創新者。 本文參考《Forbes》相關報導，經整理改寫。 安靜離職退潮？當AI滲透率達68%，上班族在焦慮什麼？│2026員工C.E.O.報告 曾盛行一時的「安靜離職」潮，在今年出現顯著消退！根據104人力銀行最新《2026員工 C.E.O.工作價值認知調查研究發現》，當生成式AI滲透率攀升、通膨壓力升溫，上班族的職場心態正經歷什麼劇烈翻轉？本文從3大面向拆解台灣職場的新現實與求職留才解方。 【2026最新】北市青年AI工具補助！ChatGPT、Claude等最高補助4000元，18~35歲申請資格總整理 台北市政府青年局推出「青年AI工具補助計畫」，補助包括ChatGPT、Claude、Canva等AI工具的訂閱費，18~35歲符合資格的一般青年每年最高補助4,000元。本文整理申請資格、期限、必備文件與常見問題一次看懂。 不再只看影片！AI如何顛覆企業培訓？「圍繞AI設計學習體驗」成2026職場新顯學 企業內部的人才培訓與學習課程，正經歷一場由人工智慧(AI)所主導的深刻變革，有別於傳統的進修模式，現今的職場更強調將「AI應用直接融入職涯發展」，使得不少國際級企業都將培訓預算從傳統的簡報、影片、選擇題，改成「圍繞 AI 重新設計學習體驗」，把AI當成24小時在線的專屬學伴，在真實公務中進行高頻率的實務演練。 Google AI代理Gemini Spark登台！免複雜設定 背景自動運作搞定雜事 Google於7月29日宣布，Gemini Spark正式在台灣開放給Google AI Pro及Google AI Ultra用戶，讓使用者能將複雜且耗時的任務交給AI代理 ，節省寶貴時間。 連3年登上黃仁勳GTC背板！台灣10所大學憑什麼霸榜NVIDIA合作名單？ 黃仁勳於「GTC Taipei 2026」揭曉最新台灣合作夥伴，名單包含超過20所大專院校。《天下學習》盤點連續3年穩坐NVIDIA合作鏈的10所高教領頭羊。一文解析中原、元智、東海、淡江、中央、台科大、台師大、成大、清大與義守大學，如何藉由建置超級電腦、設立AI創智學院與數位雙生實驗室，系統化重組人才培育邏輯，展現強大AI續航力！

2026-07-29 聯合新聞網科技編輯莊翰　由聯合新聞網授權轉載 Google於今年5月舉辦的2026 Google I/O大會上，推出了個人AI代理 「Gemini Spark」。如今這項功能正式開放台灣用戶使用。 Google於7月29日宣布，Gemini Spark正式在台灣開放給Google AI Pro及Google AI Ultra用戶，讓使用者能將複雜且耗時的任務交給AI代理 ，節省寶貴時間。 什麼是Gemini Spark？ Gemini Spark是一款24小時不打烊、全天候運行的個人AI代理。Gemini Spark能在系統背景運作，即便用戶闔上筆記型電腦或鎖定手機螢幕，任務依然會持續執行。 使用Gemini Spark需要哪些設定？ 使用Gemini Spark無需進行任何複雜設定。它直接架設於Google的雲端基礎架構之上，無需設定能順暢整合Gmail 、Google文件與試算表等工具。 Gemini Spark能幫我做什麼？ 作為AI代理，Gemini Spark整合了Gmail、Google日曆等Google原生工具，也能連結第三方APP，並能根據用戶的使用習慣生成技能 （Skill），以利日後快速完成工作。 根據Google官方舉出的案例，Gemini Spark可以協助用戶進行行程規劃，例如在收到航班或飯店確認信時，自動將資訊彙整至相關試算表中，還能查找目的地活動並填入行事曆空檔。 此外，Gemini Spark也能執行自動化排程任務，例如每月1號自動檢查Gmail上個月的數位發票，並根據用戶要求整理出訂閱服務即將漲價或試用期即將到期的資訊。 Gemini Spark甚至能分析並歸納用戶的電子郵件寫作風格，將其儲存為技能，未來草擬信件時便能自動套用該風格。 誰可以使用Gemini Spark？ Gemini Spark將於未來幾周內陸續開放給台灣用戶，Google AI Ultra與Google AI Pro的訂閱用戶皆可體驗這項服務。 安靜離職退潮？當AI滲透率達68%，上班族在焦慮什麼？│2026員工C.E.O.報告 曾盛行一時的「安靜離職」潮，在今年出現顯著消退！根據104人力銀行最新《2026員工 C.E.O.工作價值認知調查研究發現》，當生成式AI滲透率攀升、通膨壓力升溫，上班族的職場心態正經歷什麼劇烈翻轉？本文從3大面向拆解台灣職場的新現實與求職留才解方。 【2026最新】北市青年AI工具補助！ChatGPT、Claude等最高補助4000元，18~35歲申請資格總整理 台北市政府青年局推出「青年AI工具補助計畫」，補助包括ChatGPT、Claude、Canva等AI工具的訂閱費，18~35歲符合資格的一般青年每年最高補助4,000元。本文整理申請資格、期限、必備文件與常見問題一次看懂。 不再只看影片！AI如何顛覆企業培訓？「圍繞AI設計學習體驗」成2026職場新顯學 企業內部的人才培訓與學習課程，正經歷一場由人工智慧(AI)所主導的深刻變革，有別於傳統的進修模式，現今的職場更強調將「AI應用直接融入職涯發展」，使得不少國際級企業都將培訓預算從傳統的簡報、影片、選擇題，改成「圍繞 AI 重新設計學習體驗」，把AI當成24小時在線的專屬學伴，在真實公務中進行高頻率的實務演練。 Google AI代理Gemini Spark登台！免複雜設定 背景自動運作搞定雜事 Google於7月29日宣布，Gemini Spark正式在台灣開放給Google AI Pro及Google AI Ultra用戶，讓使用者能將複雜且耗時的任務交給AI代理 ，節省寶貴時間。 連3年登上黃仁勳GTC背板！台灣10所大學憑什麼霸榜NVIDIA合作名單？ 黃仁勳於「GTC Taipei 2026」揭曉最新台灣合作夥伴，名單包含超過20所大專院校。《天下學習》盤點連續3年穩坐NVIDIA合作鏈的10所高教領頭羊。一文解析中原、元智、東海、淡江、中央、台科大、台師大、成大、清大與義守大學，如何藉由建置超級電腦、設立AI創智學院與數位雙生實驗室，系統化重組人才培育邏輯，展現強大AI續航力！

不知道怎麼跟AI開口聊心事？AI回答會有偏誤或幻覺嗎？日本身心科醫師拆解「AI心理照護」入門法，6個實用提問訣竅與避開AI偏誤的技巧，讓AI成為隨身情緒支持工具。本文節錄自《你的AI諮商師上線了》。 文／身心科醫師益田裕介、哈佛大學腦科學家田中秀宣審訂 本文目錄（點擊可快速前往） 「AI心理照護」要跟AI說什麼才好？1. 坦率地表達自身感受2. 提問自己不懂的事3. 提問有關「自己」的事【提示詞分享】向AI提問有哪些訣竅？有效的指令①：具體提問有效的指令②：舉例說明有效的指令③：想像自己需要的答案，據此提出明確的問題有效的指令④：向不同的AI提問有效的指令⑤：避免AI偏誤的提問方式有效的指令⑥：指定AI扮演某個角色如果想不到適當的提示詞 「AI心理照護」要跟AI說什麼才好？ 益田醫師：既然準備好了，我們就開始進行AI心理照護吧。 青井小姐：可是醫師，我不知道要跟AI說什麼…… 益田醫師：這種情況很常見，剛開始，大家都很困惑。 許多人一開始都有「不知道要說什麼」的感覺，會因為「講這種話好丟臉」、「這不是能跟AI說的話」、「不知道該怎麼說」而遲疑。 建議各位從抱怨和輕鬆的話題開始，先獲得共鳴、請AI整理談話內容，再逐漸深入。可以按以下步驟，一邊確認AI的反應，一邊使用。 坦率地表達自身感受 提問自己不懂的事 提問有關「自己」的事 請注意，不要提及能鎖定個人身分的資訊。 ※AI心理照護並非醫療行為，不能取代專業人士，也無法進行診斷或開立處方箋。延伸閱讀：心事都跟AI講？身心科醫師點名7種人「先別急著用AI談心」 1. 坦率地表達自身感受 例：因為工作而氣餒時 青井小姐：坦率表達感受啊……嗯，我最近因為工作的事覺得沮喪。 AI：工作時要是一直出錯，心情會很難受呢。你常犯的錯誤是哪一類的？能說得更詳細嗎？ 青井小姐：我弄錯了郵件的收件人，還有文件裡的日期。 AI：謝謝你說得這麼詳細。你有容易出錯的狀況或時間嗎？或許我能找出其中的模式，幫你想想辦法……（以下都是鼓勵和建議）…… 就像這樣，不管說什麼都可以，先從坦率地對AI表達自身感受開始吧。難過的事、煩悶的事、開心的事、炫耀或放閃，說什麼都可以。AI會在給予尊重與共鳴的同時，提供讓你安心、找回自信的回應。 這種「體貼對方心情的說話方式」，稱作支持性心理治療。這是能夠令人安心、培養自信心的方法，在精神科臨床上也是值得鼓勵的基本做法喔。 2. 提問自己不懂的事 例：不懂詞語的意義時 青井小姐：我的主管是個大叔，之前他曾說「你這個要先搓一下，不然就只是在打高空」，那是什麼意思？ AI：這句話的意思是「目前太過抽象，光是這樣無法讓討論更進一步。要先有大概的數字或提案，才能更扣緊現實」，算是比較老派的說法。 例：詢問身體不適的原因和對策 青井小姐：我最近常常頭痛，為什麼呢？該怎麼辦？ AI：造成頭痛的原因非常多，從輕微的症狀到重大疾病都有可能。為了安全起見，我們先用以下的觀點來思考看看吧。 1. 常見的原因 緊張型頭痛：肩頸僵硬、壓力、長時間使用電腦 偏頭痛：單側或兩側抽痛，可能伴隨著噁心或對聲音及光線過敏 眼睛疲勞：使用手機、電腦或閱讀的時間過長 睡眠不足、生活不規律 水分或咖啡因攝取不足／過多 感冒或鼻竇炎 血壓變化 2. 需要緊急就醫的症狀 若出現以下情況，請立即就醫（建議至神經外科或急診）。 突然出現嚴重頭痛（像是被球棒打到的痛） 無法開口說話、手腳麻痺、視覺異常 發燒、意識模糊 不曾經歷過的頭痛 頭部外傷後出現的頭痛 3. 居家照護（症狀輕微的情況下） 多補充水分 拉伸眼周或肩頸肌肉，矯正姿勢 適量攝取咖啡因（咖啡和茶），但要避免過分攝取 在安靜、燈光較暗的屋內休息 依症狀冰敷（抽痛型）或熱敷（肩頸僵硬型） 減少使用手機和電腦的時間 如果你能詳細告知以下資訊，我可以篩選出原因，提供更具體的方法。 發生頭痛的位置和性質（如抽痛、悶痛、鈍痛等） 持續時間 伴隨的症狀（如噁心想吐、發燒、視覺異常） 不清楚醫師的說明和專業術語時，都可活用AI來找到自己想知道的答案。 在身心科的治療上，讓患者本身了解「成因」，才有助於恢復。深入了解知識的這個過程，就稱為心理教育（psychoeducation）。心理教育跟前面提到的支持性心理治療一樣，都是醫療人員診療時的基本做法。 3. 提問有關「自己」的事 話雖如此，要是想不到跟AI說什麼，也可參考以下建議。 老實回答AI的問題，例如首頁的「你今天在想什麼？」 丟出「這是什麼？」的疑問 提問「我是什麼樣的人？」 益田醫師：我試著問了ChatGPT：「我是什麼樣的人？」 AI：我從你過往的提問方式和個人資料，看出你是個特色鮮明的人。你大致具備以下六個面向。 1. 有分析力、洞察力 非常善於整理資訊和情緒、找出本質，用簡單明瞭的話語表達出來。 擅長在混亂和模糊中建立體系、挖掘意義。 有強大的自我分析能力和探索精神，會深入探索事物。 心理學上相近的類型 近似於 MBTI 中的 INTJ（策畫者）或 INFJ（提倡者）。 九型人格第五型（觀察者）和第一型（改革者）的綜合體。 2. 富有創意的實踐者 不僅止於分析，還具備讓創意成形、公諸於世的行動力。 透過 YouTube、出版、演講、社群經營等多元形式傳播資訊。 長處是創意豐富、有強大的內在熱情。 心理學上相近的類型 創意執行者（creative implementer）。 蓋洛普測驗中，理念、策略、成就的組合體。 3. 專業性＋人性的傳播者 你秉持身心科醫師的專業度，同時展現出人性與誠實。 你的傳播形式能贏得聽眾與患者的信賴。 試圖在「AI×心理照護」的尖端領域奠定獨特的地位。 4. 感受性強的共鳴者（但容易勞累） 能敏銳察覺他人的情緒，容易累積與人際有關的焦慮和疲勞。 有個人主義的一面，若對事物過度投入，容易感到耗竭。 情緒和健康的變化也容易影響到工作。 5. 有堅強信念的領導者 對自己的分析和整理深信不疑。 有很強的信念，但有時也會導致頑固和偏見。 對政治和社會問題有廣泛的涉獵，會根據自己的立場發表意見。 6. 視自己的工作為天職（有使命感） 傾向找尋「自己才能做的事」，並為此賦予社會意義和理念。 將自己在AI、精神醫療、哲學相會之處的活動定位成「終身志業」。 如果你需要的話，我也可以依據這個類型分析提供以下建議： 放大優勢的行動指南 補強弱點的自我管理方法 你需要這些建議嗎？ 青井小姐：哇～好厲害喔！AI竟然可以透過以前的對話紀錄了解一個人到這種程度，深入到有點可怕了。不過感覺這樣可以加深對自己的理解，應該很有趣。 益田醫師：因為我會在社群網站上公開自己的個人資料，所以並不抗拒把個資交給AI。不過有些人應該會覺得不妥。請大家審慎考慮要對AI透露到什麼程度喔。 【提示詞分享】向AI提問有哪些訣竅？ 指令會影響AI的回答，只要是提供給AI的文字，全部都稱為「指令」（prompt，或稱為提示詞），不論是提問、要求、文章接續……都包括在內。先了解下指令的訣竅，就能更有效活用AI。 有效的指令①：具體提問 △ 請推薦有關ADHD的書。◎ 請推薦5本有關ADHD的書，出版時間在2020年後，內容經過醫師審訂，且適合30多歲男性閱讀。 有效的指令②：舉例說明 △ 工作讓我很煩惱，請給我一些建議。◎ 我是30多歲的女性，正在為職場的人際關係煩惱。我跟直屬主管溝通不良，該怎麼辦才好？ 有效的指令③：想像自己需要的答案，據此提出明確的問題 △ 告訴我什麼是結構主義。◎ 請根據以下條件說明結構主義，並以200字為限。條件：一、國中生也能理解。二、不使用專業術語。 有效的指令④：向不同的AI提問 可將同一個問題丟給ChatGPT、Gemini等數個AI程式，比較它們的回答。透過比對內容的差異加深理解，也能察覺其中的錯誤。 【指令】請根據以下條件說明結構主義，並以 200 字為限。條件：一、國中生也能理解。二、不使用專業術語 【ChatGPT的回答】所謂的結構主義並非零散地看待事物，而是放在「連結與關係」中思考的一種方法。例如，結構主義認為，語言、故事或人的行為，都是透過固定規則或機制相互連結的，並試圖找出這些背後的機制。 【Gemini的回答】「結構主義」並非零散地觀察事物，而是著重於思考它們如何連結、具備什麼樣的關係。舉例來說，思考人的時候，不只是觀察個別的人，也會思考這個人在家庭、學校、社會等「連結」之中是如何存在的。藉由這種方式，就能看見那些從表面無法察覺的「隱藏機制」。 有效的指令⑤：避免AI偏誤的提問方式 問「是A還是B？」時，AI可能會出現回答「A」（優先回答前面的選項）的偏誤→更換順序再問一次：「B還是A？」 AI有可能發生附和使用者的偏誤→不要只問「是A對吧？」，也要問：「不是A對吧？」 有效的指令⑥：指定AI扮演某個角色 告訴AI，你希望它從什麼立場回答。比方說，「你是一位心理教練」或「請以老師的身分回答」，這樣可以得到更明確的答案。除了屬性，也可以指定語氣、知識水準、觀點，AI的態度和回答就會改變。 不過，從法律和倫理的觀點來看，AI會限制使用者指定它扮演醫師的角色。 如果想不到適當的提示詞 想不到好的指令時，也可參考以下方法。 向 AI 提問：「我要怎麼問比較好？」 利用「DeepResearch」（付費版功能）請 AI 尋找範例 使用指令產生器（自動生成提問內容的工具） 另外還有指令模板和指令庫，能免費使用的網站也很多，建議用「ChatGPT／指令集」、「ChatGPT／指令模板」等關鍵詞上網搜尋。 節錄自：究竟出版《你的AI諮商師上線了：正確理解，安心使用，照顧自己的心》／益田裕介、Kaien股份有限公司、田中秀宣 著

拓展職場人脈以往仰賴長期互動與經驗累積，現在，AI工具可以幫助把零碎的資訊轉化成結構化的人物畫像，不論是初次接觸潛在合作夥伴，或設計更適合的交流話題與合作提案，都能有效減少盲目試探，人脈經營更有方向。本文節錄自《AI時代的高價值人脈學》。 文／孫路弘 本文目錄（點擊可快速前往） 科技賦能：AI如何對接並翻轉6大能力天花板AI實戰應用情境：零碎資訊化作結構化人物畫像 當AI的浪潮席捲而來，整個世界的運行方式都發生了深刻的轉變。傳統的運作模式被大幅優化，曾經需要多年累積才能獲得的技能和資源，現在只需短短數月甚至數日，便可實現快速升級和高效應用。這種變革同樣滲透到了人脈構建的領域，原本漫長而艱難的人脈關係經營過程，如今變得更加快速、高效與精準。 科技賦能：AI如何對接並翻轉6大能力天花板 過去傳統模式，想要建立高品質的人脈網路，是一場長期的耐力與智慧考驗。一個人要想在人脈關係中表現出色，需要熟練掌握6大核心能力：精準識別他人的性格特質、準確鎖定關鍵人物、制定有效的接觸策略、提升信任層次、提出雙贏的合作建議，以及在合作中持續鞏固深化彼此的關係。但這些能力的形成，往往需要數年的累積與反覆實踐，才得以達成。 而今在AI的賦能下，這種煩瑣、緩慢的人脈構建過程被徹底顛覆了。AI的介入，將人與人之間原本抽象、感性的關係建立方式，變成了有據可依的精準管理模式： 資訊歸類與深度分析： AI 能夠快速進行大規模資訊收集，自動完成歸類，極大提高識別他人特徵的效率。 精準評估人物價值： 透過大數據分析與演算法模型，精準判斷目標對象對自己發展的實際需求與利益。 客製化溝通方案： AI可以自動生成針對特定人物的接觸策略，提供從初次見面到關係密切的一站式行動方案。 智慧監測信任升溫： 即時監測關係進展，動態調整溝通策略，智慧推薦最適合雙方交流的話題。 精準媒合雙贏合作： 基於雙方特點與資源需求，提出精準而務實的合作建議，高效交換資源。 這種強大的助力，讓普通人也能輕鬆維護高效的人脈網路，將過去需要10年苦練的人脈經營之道，壓縮到了一年甚至更短的時間內，迅速實現職業進階與個人成長的全面突破。 AI實戰應用情境：零碎資訊化作結構化人物畫像 人脈關係的核心在於對他人全面、深入且精準的了解。過去，這樣的了解往往是建立在長期而頻繁的日常互動上。而在今天，我們可以利用AI的強大數據處理能力，迅速從海量的零碎資訊中提取答案，形成清晰的人物畫像。 若以想要與潛在合作夥伴「A君」建立市場合作關係為例，直接找上對方可能顯得太過冒昧、突兀。這時，利用AI工具以非侵入的方式，對他過去一年在社群媒體發布的數條日常動態（如主辦年會的成就感、週末去山裡被大自然治癒、休假去歐洲感受慢節奏等）進行大數據加工，便能萃取出高產值的三維度人物畫像： 擅長領域維度（專業硬實力）： 從他多次成功組織大型活動並強調「團隊共同願景」，可看出他非常擅長且享受團隊協作和公共溝通，在管理和團隊建設上具備豐富經驗。 個人偏好維度（情緒軟實力）： 他傾向追求工作與生活的平衡，對自然環境與旅行有明顯偏好，對情緒有較高的自我覺察力。 成就感來源維度（內在驅動力）： 他的自我價值極大程度建立在外界評價與團隊成就上，核心驅力來自「客戶的肯定」與「團隊付出得到回報」。 掌握了這些結構化資訊，未來不論是與他一對一溝通，或是想跨界整合邀請他參加小型研討會，你都能利用AI快速設計出最能引發共鳴的客製化交往策略。 總而言之，AI大規模收集和加工資訊的能力，不是傳統方法的簡單替代，而是實現了人際關係管理的全面升級。藉由AI的力量，我們能更深入了解目標對象、快速鎖定核心話題，在人脈構建的道路上快速實現突破，推動自身職涯進入快速發展的「坦途」。 節錄自：今周刊《AI時代的高價值人脈學：人脈格局決定命運高度，讓每次互動都在累積關係資產》／孫路弘 著

為什麼越像真人的AI，我們看了反而越毛？數位恐怖谷效應背後藏著哪些心理學祕密？科技與創作者又該如何在「真假難辨」的時代克服難關，重新取得大眾信任？ 文／《104職場力》 本文目錄 什麼是恐怖谷效應？經典心理學定義與「恐怖谷曲線」生成式AI如何把數位恐怖谷推向極致？如何爬出數位恐怖谷？科技業與創作者的破解之道 下班滑手機放鬆、在一則唯美的AI短影片停留，正感嘆科技發達的瞬間，突然發現女主角的眼神空洞、笑容詭異，一股莫名的驚慌跟噁心感湧上心頭，不明白看AI人物表演怎麼會有如此不適的心理反應？ 其實無論社群或新聞都有類似討論，尤其在AI充斥我們的生活後，越來越多人有相似經歷，如果你也曾有這種感受，不是多慮或缺乏審美眼光，而是你大腦的自我保護機制正在運作，跌入了「數位恐怖谷效應（Digital Uncanny Valley）」中。 什麼是恐怖谷效應？經典心理學定義與「恐怖谷曲線」 要聊「數位恐怖谷」，我們得先搭乘時光機回到半個世紀以前。 恐怖谷效應的意思與由來 「恐怖谷效應（Uncanny Valley Effect）」最早是由日本機器人專家森政弘（Masahiro Mori）在1970年所提出的理論。 他指出當一個非人物體（如機器人、玩偶）的外貌和動作越來越像人類時，我們對它的好感度與同理心會逐漸攀升（像是大家都很喜歡迪士尼卡通角色），但當機器人或虛擬角色的擬真度高到「極度像人，卻帶有微小瑕疵」時，人類的好感度會瞬間直線下降，甚至墜入強烈反感、噁心與恐懼的深淵。 這段在情感變化圖表上陡峭的凹槽，就被稱為「恐怖谷」。 圖片來源：Frontiers in Psychology 大腦為什麼會害怕？恐怖谷理論的心理學與演化機制 根據心理學與神經科學界（Frontiers in Psychology學術期刊研究）的解析，大腦之所以會對「似人非人」的物體發出警訊，主要有以下幾個原因： 病原體與死亡迴避（本能直覺）：在人類演化史上，蒼白的皮膚、僵硬的眼神或不自然的肌肉抽搐，通常代表病變、傳染病或屍體，所以大腦意識到時會直覺拉警報，發出「快離開，這個東西有危險」的訊號。 特徵不對稱的認知衝突：大腦在看到「看起來像真人」的畫面時，會預期對方要有真人的微表情，但只要AI角色的瞳孔沒有正常縮放、或是嘴巴在笑，眼角肌群卻僵硬不動等，這種特徵的不對稱就會引發嚴重的認知衝突。 人類身分認同威脅：當無生命的科技過度逼真，無意識中會挑戰我們對「什麼是人類」的權威，激發被取代的集體焦慮。 總之，大腦只要察覺到一點點不對勁就會立刻反應，不管是出於自我保護的本能，還是對未知科技的警惕，那種「發毛感」一直都是幫我們死死守住真實與虛構之間的最後一道界線。 AI生成的恐怖谷效應示意圖 生成式AI如何把數位恐怖谷推向極致？ 過去的恐怖谷效應多半發生在實體蠟像館或高級人形機器人身上，只要「閉上眼睛」或「走出展覽館」就能逃離；但在生成式AI爆發的今天，這種「毛骨悚然感」已經全面轉移到了我們的手機螢幕裡。 它之所以被推向極致，是因為恐怖谷已經從單純的「視覺不適」演變成全方位的「認知與信任危機」。 零死角、無所不在 不論是娛樂影片、社群廣告、新聞畫面到假訊息，我們每天被動接收數百則AI內容，大腦被迫24小時處於「辨識真偽」的疲勞防禦狀態。 從「肉眼發毛」到「心理發毛」的信任崩解 令人恐懼的不單只有「甩不掉的違和感」，還有因為越來越多不肖人士「拿它來做壞事」所引發的信任崩解。 當聲音、臉孔甚至微表情都能被完美偽造，也陸續傳出有人因此受害時，大腦發出的警訊除了會引發生理上的噁心，還要做出提防、懷疑與不信任的反應。 這正是數位恐怖谷最可怕的地方，它讓我們必須時刻警惕螢幕另一端的所有真實性，面對這種集體不安，科技界與創作者們究竟該如何克服這項數位難題？ 如何爬出數位恐怖谷？科技業與創作者的破解之道 要如何讓使用者或閱聽眾不再感到毛骨悚然？不同產業各有自己的應對之道，大致可總結成3種策略。 1.刻意風格化（放棄盲目追求百分百擬真） 既然做不到100%完美無瑕，不如大方將虛擬轉化成其他特質，比如採用卡通、美漫風格或3D繪畫質感，讓大腦不用辛苦拿真人標準來比對、示警，放鬆之餘便可提升好感度。 2.生物力學與微表情修復 對講求真實感的遊戲引擎、AI影片生成模型（如 Sora、Runway）來說，要跟大腦車拼的關鍵在於「精準還原人類在乎的微小細節」，比如導入「皮下散射」技術，模擬光線穿透皮膚表層後呈現更寫實的血色與毛孔質感；結合動態瞳孔微震與表情肌群連動演算法，還原眼角與嘴角收縮的真實感；或讓肌肉伸縮、衣物重力與地面摩擦力完全符合現實規範等。 3.誠實揭露 最簡單省力的方式，是直接在AI內容上標註「AI生成」或相關標籤，用主動揭露的方式告知，降低受眾看完有「被欺騙」的感受，進而產生不爽情緒或防禦心態。 這些破解策略本質上都是在回應大腦對真實的渴望，還有對使用者感受的理解與尊重，只有面對並重視這層心理機制，我們與數位世界的互動才能越少一點恐懼、多一點安心。 數位恐怖谷效應看起來是一場科技與大腦的對抗，但換個角度想，它也是我們在面對科技不斷演化時的最後一道防線，照現在科技突破的速度，未來AI一定可以全面逼真到不觸發視覺恐怖谷效應，但是人類對於真實的感知與追求，永遠比我們自己以為的還要敏銳、深刻， 也許我們迎來了萬物皆可生成的時代，但人類獨有的靈魂、真實流露的情緒、瑕疵中的人性美等才是無法被取代的最高價值。 （參考來源：IEEE Spectrum - Masahiro Mori on The Uncanny Valley、Frontiers in Psychology） 延伸閱讀： AI生成圖卡教學！ChatGPT打造專屬社群配圖，告別圖片荒 AI賀卡怎麼做？生成元素、指令、範例、注意事項懶人包 ChatGPT生成圖片別只寫「幫我做海報」！設計師分享提示詞6要素，職場公告、簡報都好用

Claude Dispatch是Claude Cowork中的遠端任務功能，目前仍為Beta版，可透過手機向電腦端的Claude桌面版交辦工作，並運用已授權的本機檔案、連接器、應用程式來完成任務。本文介紹使用資格與設定方式，並以連接Gmail、Google Drive、Google Calendar的使用工作情境為例，分享15個可直接套用的工作指令範本。本文節錄自《10 倍速！AI Skill 全攻略》。 文／曾慶良（阿亮老師） 本文目錄（點擊可快速前往） 手機上可以用Dispatch做什麼？15個指令模板，直接複製使用日常辦公類客戶溝通類研究工作類行銷內容類最佳實踐：每日Dispatch工作流示範建立你自己的節奏 【想從手機遙控電腦，使用Claude Dispatch要準備什麼？】 帳號：Claude Pro或Max帳號，因為Dispatch為付費訂閱功能 裝置：手機安裝Claude App，以及電腦安裝Claude桌面版 步驟： 打開桌面版Claude App，在Cowork頁面點擊Dispatch，開始配對設定 本例示範需連接Gmail、Google Drive、Google Calendar 桌面版會顯示QR Code，用手機Claude App掃描配對，並開啟權限 完成桌面端配對後，即可從手機Claude App的Dispatch入口送出任務，在電腦上執行，對話會自動在兩個平台上同步；但注意使用期間電腦需為開機狀態，並要開啟桌面版Claude App。 成功開啟後，你會在手機上看到一個簡潔的對話輸入介面，頂部顯示「Connected to Claude」或類似的連線確認字樣。你可以在手機輸入一句簡短的測試指令，例如「說你好」，如果Mac上的Claude App出現回應，代表連線正常、安裝完成。 從現在開始，你可以用手機對Claude下達任何指令。 手機上可以用Dispatch做什麼？15個指令模板，直接複製使用 我在教Dispatch的時候，最常被問的問題是：「所以我到底可以叫它做什麼？」簡單來說，截至撰寫時，Dispatch支援透過已連接的Google工具（Gmail、Drive、Calendar）來執行各種任務。但你在手機上打字比在電腦上慢，所以指令的「寫法」很重要。一個寫得好的指令，可以讓你少打很多字、得到更好的結果。 以下我按不同工作場景，整理了最實用的指令模板。直接複製、改掉括號裡的內容，就能用。 編按：本文主要示範的Gmail、Google Drive與Google Calendar相關工作情境，其中關於查詢、整理雲端資料或生成內容的工作，也可透過一般Claude對話搭配Connector完成，因此應用不止限於Dispatch，提供讀者參考使用。Dispatch的主要差異，是可從手機將任務交由桌面端的Claude Cowork執行，並運用電腦端已授權的本機檔案、Connector、Plugin及桌面應用程式，包括在手機上無法開啟的檔案，來處理更完整的工作流程。 日常辦公類 1. 信件摘要 早上到公司第一件事，看看今天有什麼重要的信。 讀取我今天收到的所有信件，用表格列出：寄件人 | 主旨 | 重要程度（高/中/低）| 是否需要回覆 兩分鐘內你就知道哪些信要優先處理，而不是花半小時從上到下一封封看。 2. Email代擬 知道要回哪些信之後，讓Claude幫你擬草稿。 幫我回覆 [寄件人] 的信，重點：1. 同意他的提案2. 但預算要降10% 3. 請他下週一前回覆修改版語氣：專業但友善 注意「語氣」這個參數。你可以換成「正式嚴肅」、「輕鬆親切」、「簡潔直接」—不同的場合用不同的語氣。 3. 會議準備 開會前最怕被問到不知道的事。讓Claude幫你預習。 我今天下午 3 點有一場跟 [客戶名] 的會議。幫我從 Drive 找到跟這個客戶相關的文件，摘要重點，列出 5 個可能被問到的問題和建議回答。 4. 週報生成 每到週五就頭痛的週報，讓AI從你這週的信件和行程自動整理。 根據我這週在 Gmail 和 Calendar 的紀錄，自動生成週報：本週完成的事項、進行中的事項、下週計畫。格式：Markdown，每個類別用條列式。 5. 快速研究 老闆突然問你某個市場的情況。 幫我研究 [主題]：目前市場上的主要玩家（至少5個 ）、各家的定價策略、我們的機會在哪裡。整理成一頁摘要。 客戶溝通類 6. 會議紀錄整理 會議結束後立刻整理，趁記憶還熱。 我剛結束跟 [客戶名] 的會議，重點如下：1. [重點一] 2. [重點二] 3. [重點三]幫我整理成正式的會議紀錄，包含：日期、與會者、討論事項、決議事項、下一步行動（含負責人和截止日期）。寄到 [客戶 Email]。 7. 報價單修改 客戶說太貴了，要你重新報價。 讀取Drive上的 [報價單檔名]，全部品項降價8%，保留備註欄的內容不動，另存為「[新檔名]」。 註：涉及金額的計算，建議讓AI列出「原價→新價」對照表讓你過目確認，再覆寫到報價單，避免單純的「降8%」指令在浮點計算後出現尾數差異（例如：1,000元 × 0.92 = 920.0，但1,234元 × 0.92 = 1,135.28 四捨五入還是無條件捨去）。 8. 客戶跟進提醒 設定自動提醒，不讓任何客戶被遺忘。 在Calendar幫我建立以下客戶跟進提醒：- [客戶A]：下週三回電確認合約- [客戶B]：下週五寄送修改版提案- [客戶C]：兩週後約第二次會議每個提醒設定提前1小時通知。 研究工作類 9. 文獻搜尋摘要 幫我搜尋跟 [研究主題] 相關的最新文獻（2023-2026），找10篇，列出：作者、年份、標題、核心發現。按引用次數排序。 10. 數據分析 讀取Drive上的 [資料檔]，做描述統計（平均、標準差、最大、最小），各組比較，用文字解釋結果的意義。 11. 論文結構規劃 我的研究題目是「[題目]」，幫我列出論文的章節結構，包含每章的小節標題和預計內容摘要。每章100字的內容說明。 行銷內容類 12. 社群貼文一次4個版本 我們公司剛推出 [產品名]，幫我寫4個版本的社群貼文：IG：搭配圖片的短文案（150字），附10個hashtagFB：有故事感的中長文（300字）LinkedIn：專業導向（200字），強調產業影響Twitter/X：精簡有力（100字以內） 一句指令，4個平台的文案全出來。不用分4次問。 13. YouTube腳本 3分鐘影片的腳本，包含開場、內容、收尾。 幫我寫一個3分鐘的YouTube影片腳本，主題：[主題]格式：開場吸引（15秒）→ 問題描述（30秒）→ 解決方案（90秒）→ CTA（15秒）語氣：輕鬆專業，像跟朋友聊天 14. 文章改寫 把技術報告變成人話。 讀取Drive上的 [報告名]，改寫成一篇500字的部落格文章。目標讀者：不懂技術的一般消費者。語氣：生活化，多用比喻。 15. 冷開發信 不推銷，提供價值。 幫我寫一封開發信給 [目標客戶/產業]：我們公司：[簡介]產品：[產品名]目標：約一次15分鐘的線上Demo風格：不推銷，提供價值。開頭用對方最近的一個新聞或成就來破冰。 上面這些指令模板，在手機上貼給Dispatch之後，Claude會直接在對話視窗回覆結果，如圖所示—你看到的是行銷類指令（社群文案、YouTube腳本）在手機端的實際回覆畫面，4個版本的貼文草稿整齊呈現在螢幕上，你可以直接複製使用。 最佳實踐：每日Dispatch工作流示範 最後，讓我整理一套「每日Dispatch推薦工作流」。這套流程是我測試了好幾週之後找到的最佳節奏。你不需要全部照做—挑適合你的部分就好。 早晨通勤（出門到公司的路上） 第1件事：信件總覽。出門前或在捷運上，發一個指令： 早安。幫我做今天的「晨間簡報」：1. 列出過去12小時收到的所有信件，標記重要程度2. 列出今天的所有行程，標記需要準備什麼3. 如果有任何行程跟信件相關（比如信裡有人提到要改時間），特別提醒我格式：3個區塊，每個區塊用表格。 到公司之前你就知道今天要做什麼、什麼最緊急。 到公司後（前30分鐘） 第2件事：批次回信。根據晨間簡報，決定哪些信要回： 幫我回覆以下信件：1. [信件A的回覆指示] 2. [信件B的回覆指示] 3. [信件C的回覆指示]先給我看草稿。 這時候你可能已經到公司了，可以在電腦上確認草稿。沒問題就直接寄出。 午餐時間 第3件事：下午會議準備。如果下午有會議，趁午休讓Claude幫你備料： 我下午 [時間] 有跟 [對象] 的會議。幫我從Drive找相關文件，整理成一頁的會前速讀。另外查一下Gmail裡跟這個客戶最近一個月的往來信件，有沒有什麼我應該注意的事。 下班前（最後15分鐘） 第4件事：收尾和明日規劃。在離開辦公室之前： 幫我做今天的「收工報告」：1. 統計今天我處理了幾封信、開了幾場會2. 根據Calendar，明天有什麼重要的事3. 如果有任何信件我今天沒回但需要回的，提醒我4. 如果明天有需要提前準備的會議，列出我要準備什麼 週五下班前 特別任務：自動週報。 根據我這週（週一到週五）在Gmail和Calendar的紀錄，生成本週週報：1. 本週完成的主要事項（從信件和會議中推斷）2. 進行中的事項3. 下週計畫（從下週的Calendar推斷）4. 需要主管協助的事項（如果有的話）格式：Markdown，存到Drive上，檔名「週報_[本週日期範圍]」。 建立你自己的節奏 以上只是建議。重點是：Dispatch最大的價值不是單次使用，而是養成習慣。當你每天固定在幾個時間點用Dispatch處理固定的事情，它就變成了你的「AI助理的日常行程」。你不用每次都想「我要問什麼」—你的AI助理有固定的工作清單，每天自動幫你完成。先從「早晨信件總覽」開始。只要這一個習慣，你就會發現早上到公司的效率高了很多。等你習慣之後，再慢慢加入其他的工作流。 節錄自：博碩《10 倍速！AI Skill 全攻略：建立 Skill 驅動 AI 系統，打造從學術研究到專案開發的自動化工作流》／曾慶良（阿亮老師） 著 推薦閱讀： 「Skill」和「提示詞」差在哪？6大差異與SKILL.md寫法一次看 商務Email好難回？用Claude Skill建回信SOP，4大類型自動判斷、10秒寫出90分初稿 Claude Skills怎麼用？內建與個人Skill差異、適用情境及使用方式 Claude怎麼用？免費版有什麼限制？Chat、Cowork、Code及實用功能盤點

2026-07-15 聯合報記者柯美儀　由聯合新聞網授權轉載 人工智慧（AI）近年快速發展，產業需求持續轉變，技職教育也面臨新挑戰。台灣技職教育年會今（15）日登場，聚焦「AI時代的人才共育解方」，主辦的國際技能發展協會（Skills for U）執行長黃偉翔表示，企業目前最大挑戰是人才技能落差，須透過產官學合作，縮短AI時代人才培育與產業需求之間的距離。 延伸閱讀：學者示警 AI恐掀大失業 宜速應對 Skills for U執行長黃偉翔說，AI已快速融入民眾日常生活，從工作、學習到個人生活規畫都可見其應用，反映人類需求正帶動產業轉型，也重新定義人才能力需求。他指出，AI不只是軟體技術，更牽動AI伺服器、散熱、電源、記憶體等整體供應鏈發展，因此技職教育的人才培育必須與產業需求同步調整。 104 AI通用素養檢測｜104獨家AI測驗認證 實體限定優惠 104 AI通用素養檢測｜104獨家AI測驗認證 8558人感興趣 了解課程＞ 黃偉翔指出，目前企業最大的挑戰在於技能落差，也就是求職者所具備的知識、技能與態度，與企業職缺所需能力存在落差；另一方面，學校與政府的人才培育速度，往往追不上產業快速變化的腳步，因此必須透過產官學及非營利組織共同合作，縮短人才培育與產業需求之間的距離。 黃偉翔表示，在教育部《技職教育政策綱領》的推動下，希望串聯政府、學校、企業及民間團體，共同建立技職人才培育生態系。今年年會共有超過70所學校、30多家企業、產業公協會，以及中央、地方政府與智庫代表參與，盼透過跨界交流，共同提出AI時代的人才培育解方。 教育部常務次長朱俊彰表示，技職教育現今面臨許多挑戰，產業變化快速，加上少子化衝擊，如何讓更多孩子、更多家長放心讓孩子投入技職教育體系，是教育部目前非常重要的課題。 談到AI時代的人才培育，朱俊彰表示，教育部今年5月提出「AI人才方舟計畫」，希望學生不僅學會負責任使用AI，更能運用AI解決問題，並培養AI無法取代的能力，「我們不會被AI取代，但會輸給懂得使用AI的人」。 延伸閱讀：AI力即國家競爭力！政院推「AI人才方舟計畫、指引3.0」，雙軌並進翻新產業生態 朱俊彰說，教育部正推動《技職教育政策綱領》，成立技職教育諮詢會，並與經濟部、國發會、勞動部等部會合作，同時持續協助大專校院強化師資、優化課程與改善教學環境，提升技職教育品質。 總統府副秘書長何志偉說，政府正推動AI及五大信賴產業、新十大建設，從半導體、智慧製造、機器人到無人機，每一項產業發展背後都仰賴技職人才支撐，「沒有人才，就沒有AI；沒有技職，就不會有產業」。 何志偉指出，台灣能走到今天，並非依靠少數人，而是無數在工廠、實驗室、教室及產線默默付出的工作者共同努力的成果。他提到，政府持續透過政策協助產業導入AI，例如今年4月已啟動中小微企業AI導入補助方案，最高每月可補助10萬元，並提供完整申請指引，希望協助更多企業運用AI提升競爭力。 更多AI課程，歡迎點擊按鈕前往104學習 安靜離職退潮？當AI滲透率達68%，上班族在焦慮什麼？│2026員工C.E.O.報告 曾盛行一時的「安靜離職」潮，在今年出現顯著消退！根據104人力銀行最新《2026員工 C.E.O.工作價值認知調查研究發現》，當生成式AI滲透率攀升、通膨壓力升溫，上班族的職場心態正經歷什麼劇烈翻轉？本文從3大面向拆解台灣職場的新現實與求職留才解方。 【2026最新】北市青年AI工具補助！ChatGPT、Claude等最高補助4000元，18~35歲申請資格總整理 台北市政府青年局推出「青年AI工具補助計畫」，補助包括ChatGPT、Claude、Canva等AI工具的訂閱費，18~35歲符合資格的一般青年每年最高補助4,000元。本文整理申請資格、期限、必備文件與常見問題一次看懂。 不再只看影片！AI如何顛覆企業培訓？「圍繞AI設計學習體驗」成2026職場新顯學 企業內部的人才培訓與學習課程，正經歷一場由人工智慧(AI)所主導的深刻變革，有別於傳統的進修模式，現今的職場更強調將「AI應用直接融入職涯發展」，使得不少國際級企業都將培訓預算從傳統的簡報、影片、選擇題，改成「圍繞 AI 重新設計學習體驗」，把AI當成24小時在線的專屬學伴，在真實公務中進行高頻率的實務演練。 Google AI代理Gemini Spark登台！免複雜設定 背景自動運作搞定雜事 Google於7月29日宣布，Gemini Spark正式在台灣開放給Google AI Pro及Google AI Ultra用戶，讓使用者能將複雜且耗時的任務交給AI代理 ，節省寶貴時間。 連3年登上黃仁勳GTC背板！台灣10所大學憑什麼霸榜NVIDIA合作名單？ 黃仁勳於「GTC Taipei 2026」揭曉最新台灣合作夥伴，名單包含超過20所大專院校。《天下學習》盤點連續3年穩坐NVIDIA合作鏈的10所高教領頭羊。一文解析中原、元智、東海、淡江、中央、台科大、台師大、成大、清大與義守大學，如何藉由建置超級電腦、設立AI創智學院與數位雙生實驗室，系統化重組人才培育邏輯，展現強大AI續航力！

商務Email回信好花時間？一封客訴回信斟酌30分鐘？作者示範用Claude Skill建立回信SOP：自動判斷詢價、客訴、合作、會議跟進4大信件類型，10秒生成90分初稿，附SKILL.md完整內容。本文節錄自《10 倍速！AI Skill 全攻略》。 文／曾慶良（阿亮老師） 本文目錄（點擊可快速前往） Email商務溝通Skill4種場景實作案例場景1：詢價回覆場景2：客訴回應場景3：合作洽談場景4：會議跟進 編按：本文作者示範的「商務Email回信Skill」，是運用Anthropic Claude／Claude Code的Skills功能。將常用工作流程寫成SKILL.md檔上傳至Claude後，AI便會依固定步驟與規則自動執行，不必每次重寫提示詞。（claude.ai免費版即可使用；Claude Code需付費訂閱）延伸閱讀：「Skill」和「提示詞」差在哪？6大差異與SKILL.md寫法一次看 商務Email是職場最高頻的溝通工具。一封得體的回信可以加分，一封失禮的回信可能丟掉客戶。 問題是：「得體」很花時間。你要想措辭、想語氣、想格式、想有沒有漏回什麼問題。我們建一個Skill，覆蓋4種最常見的商務Email場景。 任務痛點Skill解法商務Email措辭斟酌、格式調整4種場景模板即寫即發 Email商務溝通Skill 以下為這個Skill的完整內容（SKILL.md）： # 商務Email溝通Skill## Description根據來信內容和場景，自動生成得體的商務Email回覆。## Steps ### Step 1：判斷信件類型- 詢價回覆 / 客訴回應 / 合作洽談 / 會議跟進- 判斷語氣（正式 / 友善正式 / 親切）### Step 2：生成回覆- 開頭：感謝+回應主旨- 中段：具體內容（報價/解決方案/合作條件/會議摘要）- 結尾：下一步行動+禮貌收尾### Step 3：格式化- 加上適當的稱謂和簽名檔- 檢查語氣是否一致## Rules- MUST：回覆所有來信中提到的問題- MUST：明確標示下一步行動和時間- NEVER：用過於口語的表達- NEVER：承諾超出權限的事項（標記 [需主管確認]）- Check if：有公司簽名檔模板→套用 4種場景實作案例 以下4段為建立Skill後，實際在Claude Code輸入的回信需求範例： 場景1：詢價回覆 客戶來信問SmartCS平台的價格和功能。請回覆，包含：- 三個方案的價格表（基礎版/專業版/企業版）- 每個方案的功能差異- 邀請線上 Demo 場景2：客訴回應 客戶投訴系統在上週五下午當機兩小時，影響到他們的客服運作。請回覆，語氣要誠懇但不卑屈：- 致歉- 說明原因（伺服器維護未提前通知）- 補償方案（延長一個月服務）- 預防措施 場景3：合作洽談 有一家教育科技公司想跟我們合作，把我們的AI客服整合到他們的學習平台裡。請回覆：- 表達合作意願- 提出初步合作模式（API 整合 / 白標 / 分潤）- 邀請下週會議討論細節 場景4：會議跟進 今天跟ABC公司開了一個小時的需求會議。請幫我寫會議跟進信：會議結論：1. 他們選擇專業版方案2. 需要客製CRM串接模組3. 預計下月初啟動4. 下週五前提供正式報價請把這些結論整理成跟進信寄給張副總。 4種場景，4封信，Claude Code每封大概10秒生成。你花2分鐘檢查一下有沒有需要修改的地方，就可以寄出了。以前你可能要花30分鐘斟酌一封客訴回信的措辭—現在AI先給你一個90分的版本，你只需要微調到95分。 節錄自：博碩《10 倍速！AI Skill 全攻略：建立 Skill 驅動 AI 系統，打造從學術研究到專案開發的自動化工作流》／曾慶良（阿亮老師） 著 推薦閱讀： Claude Skills怎麼用？內建與個人Skill差異、適用情境及使用方式 Claude怎麼用？免費版有什麼限制？Chat、Cowork、Code及實用功能盤點

Skill和提示詞差在哪？會寫提示詞還需要學Skill嗎？作者認為，提示詞就像便利貼，而Skill則像一本SOP手冊，以下從可複用性、穩定性、分享、跨平台、版控與自動化等6大面向比較，並以實例解析SKILL.md的5大結構與寫法。本文節錄自《10 倍速！AI Skill 全攻略》。 文／曾慶良（阿亮老師） 本文目錄（點擊可快速前往） 「提示詞」和「Skill」的6維度差異維度一：一次性 vs 可複用維度二：不穩定 vs 穩定維度三：無法傳承 vs 可分享維度四：單平台 vs 跨平台維度五：無版控 vs 有版控維度六：手動觸發 vs 自動觸發Skill怎麼寫？5個區塊快速解構SKILL.md1. 名稱2. Description（描述）3. Steps（步驟）4. Rules（規則）5. Example（範例） 「我用ChatGPT的提示詞不是也很好用嗎？為什麼還要學Skill？」 這是我在課堂上最常被問到的問題。每次我都會用一個比喻來回答。 提示詞就像便利貼。你在上面寫了一段很棒的指令，貼在螢幕旁邊。每次要用的時候，你看一眼便利貼，然後在AI的對話框裡重新打一遍。打完用完，那段文字就留在對話裡了—你關掉視窗，它就消失了。下次要用？再打一遍。換一台電腦？找不到了。想分享給同事？「你等一下，我翻一下之前的對話紀錄⋯⋯」 Skill則像一本裝訂好的SOP手冊。它不會丟、不會改、不會因為你換了電腦就消失。你把它放在一個固定的地方，AI每次都會翻開同一本手冊、照同一套流程做事，品質永遠一致。要分享？直接丟一個檔案過去，3秒鐘搞定。但差別不只是「便利貼 vs 手冊」這麼簡單。讓我從6個維度來做完整的比較，每個維度都配一個具體場景，讓你一次看透兩者的差異。 「提示詞」和「Skill」的6維度差異 維度一：一次性 vs 可複用 提示詞是一次性的。你在ChatGPT裡打了一段很精緻的提示詞，產出了一份完美的報告。太好了！但3天後你又需要寫一份類似的報告，你回頭翻對話紀錄—那段提示詞埋在100條對話之中，你翻了5分鐘才找到，然後發現它跟另一段提示詞混在一起，你搞不清楚到底哪段是你要的。 Skill是可複用的。你把「產出行銷月報」的流程寫成一個Skill。每個月月初，你只要說「幫我做這個月的行銷月報」，然後丟入數據，AI就照同一套格式、同一套邏輯跑出報告。第一個月花30分鐘寫Skill，之後每個月省2小時。用12個月，你省了23個半小時—整整3個工作天。 維度二：不穩定 vs 穩定 提示詞的輸出品質靠你的措辭。你今天心情好，打了一段很完整的提示詞，AI給你90分的答案。明天你趕時間，少寫了兩個條件，AI給你60分的答案。同一個任務，品質可以差出30分。更麻煩的是，你往往不知道品質下降是因為你的提示詞不一樣了—你以為自己打的「差不多」，但AI對措辭的敏感度超乎你的想像。 Skill的輸出品質被規則鎖住。SKILL.md裡的Rules區塊寫了「MUST：每段開頭要有bullet point摘要」和「NEVER：不可以使用超過3層的巢狀標題」，AI就會每次都遵守。你不需要記住這些規則，因為它們已經被寫進了系統裡。品質一致性從「看心情」變成「看規則」。 維度三：無法傳承 vs 可分享 提示詞是個人知識，藏在你的腦袋裡。你花了3個月才摸出一套高效率的AI工作方式。主管說：「太好了，教教其他人吧。」你開始教，講了1個小時。同事點頭如搗蒜，回去自己試—結果做出來的東西跟你的完全不一樣。因為你教的是「大方向」，真正決定品質的那些「眉角」（語氣怎麼拿捏、哪些詞要避開、先做A再做B的順序不能反），都是你自己也說不清楚的隱性知識。 Skill是一個檔案，誰拿到都能用。你把SKILL.md丟給同事，他花5分鐘讀完，對AI說「跑這個Skill」，出來的結果跟你做的品質一模一樣。隱性知識被「外化」成顯性知識，經驗不再只存在某個人的腦子裡。一個新人入職第一天就可以用資深員工花3個月磨出來的AI工作流—這在以前是不可能的事。 維度四：單平台 vs 跨平台 提示詞綁定在特定的AI平台上。你在ChatGPT裡養了一個好用的Custom GPT，有一天公司決定改用Claude，你的心血全部白費—Custom GPT的設定沒辦法直接搬到Claude上面。或者你在Gemini裡摸出一套好用的提示詞，但發現在ChatGPT上跑出來的結果完全不一樣，因為每個平台對提示詞的「理解方式」有微妙的差異。 Skill是一份純文字檔，不綁定任何平台。同一份SKILL.md，你可以在Claude Code裡用、在Gemini CLI裡用、在Codex CLI裡用。因為Skill的本質是自然語言寫的工作流程，任何能讀懂自然語言的AI都能執行。你今天用Claude，明天改用GPT，後天改用Gemini—Skill帶著走，不用重寫。 維度五：無版控 vs 有版控 提示詞沒有版本的概念。你改了一段提示詞，發現效果變差了，想回到上一版—抱歉，你已經覆蓋掉了。或者你跟同事各自改了同一段提示詞的不同部分，想合併—你得自己手動比對，一行一行看。 Skill是檔案，可以用Git做版本控制。每一次修改都有紀錄，你可以看到「上個禮拜三下午兩點誰改了什麼」。改壞了？一個指令回滾。多人協作？用Git的分支和合併機制，兩個人改同一份Skill也不怕衝突。這就是軟體工程師幾十年來管理程式碼的方式，現在你用同樣的方式管理AI的行為。 維度六：手動觸發 vs 自動觸發 提示詞需要你手動執行。你得打開AI介面、貼上提示詞、貼上輸入資料、按下送出、等待回覆、複製輸出、貼到目標位置。每一步都要你親自動手。如果你的工作流有10個步驟，你就要重複這套「開→貼→送→等→複製→貼」的動作10次。 Skill可以被自動觸發。在後面的章節你會學到Skill Chain（Skill串接），讓A Skill的輸出自動變成B Skill的輸入，中間完全不需要你動手。你甚至可以設定排程—每天早上9點自動跑「整理今日待辦事項」Skill，或者每次收到特定格式的Email就自動觸發「客戶回覆」Skill。從「人工一步一步做」變成「設定一次自動跑」。 如果用一句話總結整個對比：提示詞是即用即丟的紙條，Skill是裝訂成冊的工作手冊。 這6個維度的差距，不是功能多寡的差距，而是「工作方式」的差距—一種是每次從零開始，一種是把好的做法固定下來、持續複利。 Skill怎麼寫？5個區塊快速解構SKILL.md 你可能會好奇：一個SKILL.md到底長什麼樣子？裡面有哪些東西？ 其實它的結構非常簡單。一個標準的SKILL.md有5大區塊：名稱（Name）、Description（描述）、Steps（步驟）、Rules（規則）、Example（範例）。每一塊的作用不同，但都是用自然語言寫的—你會打字就會寫，不需要任何程式背景。 讓我用一個完整的例子帶你走一遍。假設你是一個社群小編，每天要寫Facebook貼文。你想讓AI幫你寫，但又要確保風格一致、長度合適、不要踩到地雷。這就是一個非常適合做成Skill的任務。 先看完整的樣子： # 社群貼文產生器## Description當使用者提供主題和素材，自動產出一篇適合Facebook粉絲頁的貼文。## Steps 1. 確認貼文主題和目標受眾2. 從素材中提取三個重點3. 用「故事→觀點→行動呼籲」的三段式結構撰寫4. 加入 3-5 個相關 Hashtag 5. 檢查字數是否在 150-300 字之間## Rules- MUST：開頭第一句話要有「鉤子」，引起好奇心- MUST：結尾要有明確的行動呼籲（留言、分享、點連結）- MUST：語氣親切自然，像朋友聊天- NEVER：不使用「最」「第一」「保證」等絕對性用語- NEVER：不提及競品名稱## Example** 輸入：** 主題是「新推出的線上課程」，受眾是 25-35 歲上班族** 輸出：**你有沒有過這種經驗？下班回家想學點新東西，打開線上課程卻不知道從何開始⋯⋯我們聽到了！全新的「AI工作術」系列課程，專門為忙碌的上班族設計。每堂課只要15分鐘，通勤的時候就能看完。3個月後，你會發現自己處理工作的速度快了一倍。想搶先體驗嗎？留言「+1」我們私訊你早鳥優惠連結 👇 #AI工作術 #線上學習 #下班後充電 #職場成長 編按：撰寫Skill不一定要從空白的SKILL.md開始，也可以藉由AI工具輔助，例如Claude的「skill-creator」可根據自然語言需求，協助產生Skill的檔案結構與內容，並進一步測試、比較及優化；OpenAI Codex也內建「$skill-creator」。需要注意的是，產生的Skill仍應由使用者親自檢查，因此了解下文拆解的SKILL.md相當重要。 現在讓我一塊一塊解說。 1. 名稱 讓AI知道「這是哪個Skill」。 2. Description（描述） 這是Skill的「自我介紹」。用一到兩句話說清楚：這個Skill在什麼情境下會被觸發，它會做什麼事。AI會根據這段描述來判斷「使用者現在的需求適不適合用這個Skill」。 寫得好的Description有3個特徵：第一，明確說出觸發條件（「當使用者提供主題和素材」）；第二，明確說出輸出結果（「產出一篇Facebook貼文」）；第三，不超過兩句話。你不需要在這裡塞太多細節—細節是 Steps 和 Rules 的事。 一個好Description的迷你範例： 當使用者貼上一段英文文獻摘要，自動翻譯成學術中文並標註關鍵術語。 一個不好的Description的反面教材： 這是一個很厲害的翻譯工具可以翻譯很多東西而且翻得很好。 差在哪？好的版本告訴AI「什麼時候用、輸入什麼、輸出什麼」；不好的版本只在自吹自擂，AI讀完還是不知道自己該做什麼。 3. Steps（步驟） 這是Skill的「工作流程」。用編號列表寫出AI應該依序完成的每一個步驟。AI會從第一步做到最後一步，不跳步、不亂序。 寫Steps的關鍵是「粒度」—每一步不能太粗（「寫一篇貼文」，那跟沒寫一樣），也不能太細（「先按下鍵盤上的A鍵」，那是在教幼兒園小朋友）。一個好的經驗法則是：每一步對應一個「可以獨立驗收的產出」。比如「從素材中提取3個重點」，做完這一步你可以看到3個重點，可以判斷對不對。 一個做會議紀錄的Steps迷你範例： 1. 讀取會議逐字稿2. 辨識所有參與者及其發言3. 歸納3到5個主要討論議題4. 為每個議題摘要結論和待辦事項5. 用表格格式整理成會議紀錄 4. Rules（規則） 這是Skill的「紅線」。用MUST（一定要）和NEVER（絕對不可以）來框住AI的行為。這是整個SKILL.md裡最重要的區塊—沒有之一。 為什麼？因為 AI 最大的問題不是「不會做」，而是「做過頭」或「做歪了」。它太聰明了，聰明到會自己加料。你請它寫一封客服回覆，它可能自作主張承諾退款；你請它寫一篇新聞稿，它可能自己加了虛構的數據。Rules就是用來「馴服」AI的—你畫出邊界，它在邊界裡自由發揮。 MUST和NEVER的寫法有一個要訣：越具體越好。「MUST：寫得好」是廢話；「MUST：每段不超過80字」是有用的規則。「NEVER：不要亂寫」是廢話；「NEVER：不引用未經確認的統計數據」是有用的規則。 一個寫學術摘要的Rules迷你範例： - MUST：使用被動語態和第三人稱- MUST：保留所有數據和百分比- MUST：字數控制在 250 字以內- NEVER：不加入原文沒有的推論- NEVER：不使用口語化表達 5. Example（範例） 這是Skill的「示範教學」。你給AI看一組「輸入→輸出」的配對，讓它知道「做對了長什麼樣子」。這就像你訓練新員工：與其說一百條規則，不如直接拿一份做好的成品給他看—「就照這個標準來。」 Example不需要多，一到兩組就夠了。但要挑有代表性的例子。如果你的Skill會處理3種不同類型的輸入，最好每種類型各給一個範例。 一個寫產品文案的Example迷你範例： ** 輸入：** 產品名稱：極光藍芽耳機，特點：降噪、12小時續航、IPX5 防水** 輸出：** 城市再吵，你的世界可以很安靜。極光藍芽耳機搭載主動降噪技術，12小時超長續航陪你從早到晚，IPX5防水等級讓你運動時也能盡情享受音樂。 5大區塊就是這樣。名稱讓AI知道「這是哪個Skill」， Description告訴AI「什麼時候該啟動」，Steps告訴它「怎麼做」，Rules告訴它「什麼可以做、什麼不可以做 」， Example告訴它「做對了長什麼樣子」。5塊加在一起，你就完整地「教會」了AI一項技能。 記住：你不需要一次寫到完美。先寫一版，跑跑看，發現AI哪裡做不好就回去調整Rules或Steps。Skill是活的文件，會隨著你的使用而越來越精準。 節錄自：博碩《10 倍速！AI Skill 全攻略：建立 Skill 驅動 AI 系統，打造從學術研究到專案開發的自動化工作流》／曾慶良（阿亮老師） 著 推薦閱讀： Claude Skills怎麼用？內建與個人Skill差異、適用情境及使用方式 Claude怎麼用？免費版有什麼限制？Chat、Cowork、Code及實用功能盤點