104學習

2026-05-08 聯合新聞網綜合報導　由聯合新聞網授權轉載 你有遇過「AI面試 」嗎？根據外媒報導，最近開始有越來越多企業開始採用AI面試 ，不過研究顯示，隨著企業在招募中日益採用AI，反而導致越來越多求職 者因不適應或不信任這類做法，而選擇退出面試流程。 根據People Management說明，由Greenhouse發布的《2026 Candidate AI Interview Report》指出，有三成受訪者在得知面試由AI主導後，直接放棄後續應徵。 AI面試有多盛行？調查指出在英國，有近半數（47%）求職者表示曾接受AI面試，但其中高達82%在事前毫不知情，甚至有24%是面試開始後才驚覺自己正與AI互動。此外，僅一成受訪者表示企業具備清楚的AI使用政策，有近6成的人認為企業的AI使用範圍揭露應該納入法律規範。 有人才招募公司高層指出，AI的導入可能反而惡化原有問題，企業只是把AI疊加在本就失靈的招聘流程上。求職者想被更有效地看見，企業也希望更準確地找到人才，但這無法靠這個技術解決，而是需要從根本重建流程。 調查也反映出對公平性的持續擔憂。約27%求職者表示在AI面試中感受到年齡歧視，另有17%指出有涉及種族或族裔的不公平對待。代表AI可能會放大既有偏見。 面試者在調查中表示，他們要求制度上的保障，包括事前清楚告知（40%）、提供改由真人面試的選項（45%），以及證明AI工具已經過偏見審查（28%）。人資專家表示，當求職流程在未經告知的情況下被改變，信任自然會動搖，而信任正是招聘體驗的核心。 延伸閱讀：人才被AI面試被嚇跑？解析求職者的3大疑慮與招募應對策略

在AI時代，持續鞏固數位能力是開啟更多職涯可能的關鍵！每年Google官方都會推出Google數位人才探索計畫，不僅全程免費、完課有證書領，今年更新增AI相關學程，幫助台灣各領域的人才快速具備職場即戰力。 文／《104職場力》整理 本文導覽 什麼是Google數位人才探索計畫？適合哪些人參加？Google數位人才探索計畫3大亮點與適合對象Google數位人才探索計畫課程教什麼？3大核心學程介紹學程1》AI職場通識課全新登場學程2》數位行銷專業技能養成學程3》Google Cloud雲端技術入門教學如何加入Google數位人才探索計畫？留意報名時間、步驟Step 1報名計畫Step 2提交課程認證、釐清學習路徑Step 3參與總整課程Step 4領取官方結業證書 什麼是Google數位人才探索計畫？適合哪些人參加？ Google數位人才探索計畫是Google官方特別為台灣各領域人才打造的數位能力培訓專案，不論畢業、在職與否，或目前的職涯階段為何，只要想提升自我，這個計畫提供免費且完整的學習路徑。 Google數位人才探索計畫3大亮點與適合對象 圖片來源：Google官網 除了完全免費，這項計畫不僅能幫助大家掌握AI技能的應用，還可獲得官方認證，尤其適合底下這3類族群報名： 在校生：提早學習，掌握AI職能與實用技能，累積並探索職涯多元可能性。 轉職者：無痛跨領域學習，取得國際認證並具備AI應用力，增加競爭力和轉職籌碼。 職場人士：學習新技能，活用AI提升現有工作效率，同時培養數位思維，讓職場表現更亮眼。 這項計畫不僅提供免費且完整的學習路徑，更強調「不必擁有資訊背景」也能輕鬆上手，讓大家在競爭激烈的就業市場中脫穎而出，至於有什麼課程內容，下一段揭曉。 Google數位人才探索計畫課程教什麼？3大核心學程介紹 本次計畫的亮點在於提供了包含AI工具、數位行銷、工程等3大學程，並且均結合了最熱門的AI趨勢，讓報名的學員可以自由選擇修習一門或多門課程。 學程1》AI職場通識課全新登場 學習重點：從基礎到應用，學習掌握Gemini與NotebookLM等AI工具的實際應用，建立必備的AI素養。 應用場景：涵蓋專案企劃產製、會議紀錄摘要、市場研究與競品分析、創意文案發想，以及客服、行政問答等日常工作需求。 線上自學課程包含：生成式AI導論與實務、AI Boost Skills（Gemini／NotebookLM）以及Google Workspace with Gemini。 這是本次新推出的課程，就算學員完全沒有使用AI工具的經驗，也能透過這學程了解AI基礎，並將AI工具應用於日常職場中。 【同場加映】想知道自己的AI素養多高？需持續學習，還是能獨當一面？歡迎上104學習檢測！→AI 素養級認證 模擬試題→104 AI通用素養檢測 學程2》數位行銷專業技能養成 學習重點：學習如何設定預算、打造跨國廣告素材，並透過數據追蹤與AI技術提升廣告成效，奠定數位職涯基礎。 應用場景：包含品牌行銷策略、廣告漏斗與素材設計、GA數據分析、Google Ads廣告投放與社群媒體經營管理等。 線上自學課程包含：數位行銷、數據分析等基礎知識與應用、生成式AI驅動數位行銷、AI Boost Skills for Marketing等。 針對想要踏入行銷領域或希望運用數位行銷工具提升商業成效的學員，這門學程提供扎實的Google官方實戰教學。 學程3》Google Cloud雲端技術入門教學 學習重點：學習雲端基礎架構與AI發展，並了解虛擬運算、大數據與網路學習等核心概念。 應用場景：雲端基礎架構管理、AI應用開發、數據分析與處理、雲端資安與防護及機器學習模型訓練等。 線上自學課程包含：Google Cloud雲端運算基礎與實務、Cloud Digital Leader Certification、生成式AI語言模型入門實務等。 對於想了解雲端工程及資料處理的學員，這門課程有助於掌握Google Cloud、AI的核心技術應用。 圖片來源：Google官網 如何加入Google數位人才探索計畫？留意報名日期與時程 準備好要提升自己的數位競爭力了嗎？有興趣的大家請務必留意官方的報名期限及完整計畫時程。 Step 1報名計畫 即日起至2026/8/10（一）中午12:00止，登入官方網站即可使用 Google 帳號或電子郵件完成報名。 3項學程至少擇一參與，可加入官方LINE提交個人徽章總覽頁面連結，確認課程進度並完成階段審核。 Step 2提交課程認證、釐清學習路徑 即日起至2026/8/13（四）18:00止，幫助學員釐清最適合的學習路徑，系統有建議的自學時間，但實際可因個人所學職場領域有所不同。 自學進度需自行掌握，完成各學程全部線上自學課後，才能取得後續總課程上課資格。 Step 3參與總整課程 完成線上自學後，可擇一梯次參與各學程專屬的總整課程，梯次一需在6/11 18:00前完成自學認證提交；梯次二需在8/13 18:00前提交，兩梯次內容相同，錯過第一梯還有第二梯次可參與。 特別注意，總課程不能跨梯次完成，學員只能完成同梯次的直播課程與測驗。 Step 4領取官方結業證書 通過總課程及測驗後，即取得領取證書資格。 通過者可透過LINE下載電子證書，下載日期最晚至2026/10/30（五）止。 圖片來源：Google官網 以上是Google數位人才探索計畫的介紹，參加這個計畫不僅能學到實用知識，還有實質履歷加分效用，只要完成上述的任一學程，學員就可以獲得相應的「數位人才探索計畫結業證書」，小編建議有興趣的各位及早報名，善用免費資源投資自己的未來職涯！ 點擊前往Google數位人才探索計畫 延伸閱讀： Anthropic Academy免費AI課程完整指南｜從入門到進階17堂全攻略 憑借書證免費用GPT、Claude！教育部推「館館有AI」 擴及47所大學 新北推「終身學習」 300堂免費課程開跑

想做競品分析卻不知道怎麼做？教你用AI完成競爭對手分析，透過7步驟整理競品資訊、找出對手弱點，制定可執行的攻防策略。本文節錄自《AI × SOP 生成式 AI 工作流》。 文／陳泳睿 本文目錄（點擊可快速前往） 看懂對手在想什麼：競品分析的實戰用法讀者指引：先備知識一、企業的痛點二、管理工具解析三、解決方案：人機協作模型四、Prompt操作使用說明五、實務應用示例重點Prompt：可立即複製的提示詞 看懂對手在想什麼：競品分析的實戰用法 在今日瞬息萬變的商業戰場中，許多組織常陷入知己的迷思，卻對知彼淺嚐輒止，這往往成為企業成長的隱形天花板。深刻理解競爭對手，不僅是防禦性的盾牌，更是開疆闢土的利劍。透過系統化的分析，我們能預見市場風向、抓住對手破綻，在激烈的競爭中立於不敗之地。 讀者指引：先備知識 在進入實務操作前，讀者需瞭解以下核心概念： 競爭對手分析（Competitive Analysis）：白話來說，就是一套「偵查與防禦」的SOP，用來摸清對手的底細。 生成式AI（Generative AI）：一種能像真人一樣對話、整理資料並提供建議的智慧工具，在本教材中擔任「教練」角色。 一、企業的痛點 公司在制定策略時，常遇到以下三個「卡關」點： 資訊碎片化：看得到對手的新聞，卻抓不到背後的戰略意圖，導致決策只能「救急」而非預防。 分析深度不足：僅停留在產品規格比較，忽略了對手管理層的心理盲點與核心能力。 時效性太差：傳統的人力調查耗時費力，等到報告產出，市場機會早已流失。 痛點類型具體現象對企業的影響資訊盲區只知對手降價，不知其財務壓力錯誤跟進價格戰，損害毛利戰略誤判以為對手要擴張，其實他們在收縮錯失併購或搶奪市場的良機執行落後分析報告還在製作，對手新品已上市淪為市場追隨者，失去定價權 二、管理工具解析 為了突破上述痛點，我們引進哈佛大學波特教授（Michael Porter）提出的四角分析框架。這是一個用來全面解構對手的強大模型： 未來目標（Future Goals）：揭示對手的驅動力（例如：追求短期回報或長期主導權）。 當前戰略（Current Strategy）：分析對手的實際行動（例如：研發、行銷、通路的資源投放）。 核心能力（Capabilities）：評估對手的武器庫（例如：品牌忠誠度、成本控制能力）。 管理層設想（Assumptions）：洞察對手的盲點（例如：過去成功經驗是否成為轉型的枷鎖）。 找出這四個維度之間的不匹配。例如，若對手目標是全球擴張，但能力（財務或人才）卻不足，這就是其最脆弱、最容易被攻擊的「致命弱點」。 三、解決方案：人機協作模型 本方案將經典框架與 AI 技術結合，建構出教練式的人機協作模式。 層次一：戰略準備與知識校準（人：經理人的核心決策） 經理人負責與AI進行「對焦」，定義核心客戶、設定競爭範圍，並針對AI發現的矛盾點進行最終判斷。 競爭範圍（產品線/區域/客群） 比較維度（價格/交期/品質/通路/技術/合規） 決策輸出（要打哪個市場？要防哪個風險？） 層次二：個案生成與評量設計（機：AI的高效執行） AI負責引導思考、整合海量外部資訊（如年報、新聞），並將複雜數據視覺化。 協作階段人類經理人的任務AI顧問的任務初期界定定義核心客戶與根本問題提出結構化問題，引導發散思考資訊處理提供內部觀察（如業務回饋）搜尋外部網路，整合跨維度數據洞察生成針對「不匹配」處拍板策略識別矛盾點，自動生成視覺化圖表 四、Prompt操作使用說明 競品分析操作流程圖 操作步驟 步驟1：鎖定對手（界定範圍） 動作：回答AI關於「核心客戶」與「解決問題」的提問。 步驟2：建立清單（資訊框架） 動作：根據AI提供的框架（如財務、產品、市場等類別），確認哪些資訊對你最重要。 步驟3：收集情報（內外併行） 動作：提供你已知的資訊，或請AI協助搜尋網路公開報告與財報。 步驟4：深度剖析（找出破綻） 動作：配合AI執行「波特四角分析」，比對對手的「目標」與「能力」是否不一致。 步驟5：視覺呈現（一目了然） 動作：要求AI生成雷達圖或優劣勢比較表。 步驟6：制定策略（攻防演練） 動作：與AI討論如何「攻擊弱點」或「防禦威脅」，並模擬對手可能的反應。 步驟7：持續監控（長期追蹤） 動作：設定關鍵追蹤指標（如價格變動、新技術發布）與匯報頻率。  五、實務應用示例重點 背景 小亮是化粧品ODM/OEM代工廠的「高階策略主管」。公司核心優勢為「速度、法規護照 (PIF/GMP)、穩定交付與嗅覺美學」。目前市場面臨四方夾擊：極低價但具合規風險的廣州廠、研發頂尖但節奏慢的科研大廠，以及規模導向或傳統求快的同業，欲分析如何跳脫「價格戰」泥淖。面對2026年即將上路的化粧品嚴格新規，需要一套具體的攻防劇本，將客戶的決策戰場從「比單價」強制翻轉為「比總風險成本與上市時效」，藉此針對不同對手弱點精準打擊並突圍。 AI生成結果範例：對齊戰略、對手反擊預判 （以下內容為AI生成結果） 你這份補齊缺口的情資，已經讓整個作戰圖定調了： 廣州低價群 ＝「價格刺客，但品質/法規是破綻」3dL/科毅 ＝「法規學霸，但速度是破綻」 再加上前面兩個對手（TCI/名王型），你現在其實擁有一套非常乾淨的定位：用「速度＋可預測交付＋法規護照＋嗅覺美學」在三條戰線同時取勝。 我下面把你做的矩陣再升級成「可執行的戰役劇本」：每一類對手給你 攻擊主張 → 反擊預判 → 防禦措施 → KPI/監控訊號，最後再給一份 90 天行動清單（真的能派工那種）。 把三條戰線的「勝利條件」講清楚（先對齊戰略） 你不是要在同一個規則下打贏所有人；你是要迫使每個對手進入他最不舒服的規則： TCI：把戰場從「數據/規模」拉到「品牌語言/嗅覺美學/小量多樣」 名王型：把戰場從「快/便宜」拉到「可稽核交付/法規風險/供應鏈可預測」 廣州低價群：把戰場從「單價」拉到「總風險成本（品質＋退貨＋法規 ）」 3dL/科毅：把戰場從「專利科學」拉到「行銷時效/上市節奏/決策速度」 攻守策略矩陣（升級版：含反擊預判） 1) 對廣州低價群｜極致低價替代品 主攻戰術：「風險成本拆解」（你寫得很準，我幫你把刀磨利） 核心說法：「單價便宜 ≠ 上架可用；沒有 PIF/GMP 準備，這批貨  在 2026/7/1 之後可能直接變成不可用庫存風險。」 台灣化品製造場所GMP：其他一般化品製造場所自115/7/1全面符合GMP（部分例外）  PIF第三階段：幾乎所有化品自115/7/1起需建立產品資訊檔案 你要交付的「反殺武器」（把話術變成文件） 一張 TCO 風險成本表（Total Cost of Ownership）： 3% 泵頭故障 → 退貨/重工/客服/商譽成本 香味偏差 15% → KOL/通路評價崩盤成本 無PIF → 上架/稽核風險成本 把它變成你報價附件：客戶會開始用「總成本」跟廣州比，而不是用「單價」。 對手可能反擊 反擊 A：改口說「我們也能提供文件」 你的回擊：文件不是 PDF，是可稽核證據鏈＋交付 SLA（見後面「法規護照包」） 反擊B：再降價 你的回擊：你不跟；你只要讓客戶理解：低價只能買到低保證。 2)  對3dL/科毅｜高端醫美技術派 主攻戰術：「感性溢價與速度」 核心：他們像大醫院。那你要像什麼？ 你要像「高端品牌的急診＋整形外科」：快、準、漂亮、能上架。 產出三份「案例白皮書」（可匿名）：你賣的不是工廠，是方法論 61–90 天：把方法論變成銷售漏斗 官網/提案模板上線三個「產品化服務」 業務話術改成：「你要便宜，我們不一定最便宜；你要不踩雷且能上架，我們最穩。」 Prompt：可立即複製的提示詞 角色與任務 你是一位世界級的策略顧問，專精於競爭對手分析。你的思考必須全面且深入，並以證據為基礎。你的分析不能停留在表面描述，必須挖掘出能夠指導行動的深刻洞見。 你的核心任務是引導一家企業，透過一個結構化、迭代的流程，完成一次全面的競爭對手分析，並最終形成可執行的攻擊性與防禦性策略。你將扮演一位教練式顧問，透過提問、框架引導、數據整理與策略生成，協助使用者取得競爭優勢。 你必須不斷迭代，直到使用者獲得清晰、可操作的競爭策略。即使資訊不完整，你也需要根據現有資訊做出最佳判斷，並指出需要進一步收集的情報缺口。 工作流程：競爭對手分析七步法 你將嚴格遵循以下七個步驟來引導使用者。在每個步驟中，你都必須主動提問，並在得到使用者回饋後，進行總結與推進。 1&2. 確定當前與潛在的競爭對手 主動提問：你將首先提出一系列問題來界定使用者的市場與客戶。例如：「您的核心客戶是誰？他們想解決的根本問題是什麼？」「除了直接提供相同產品的公司，還有哪些不同類型的公司也在爭奪您客戶的預算？」 拓展視野：你將利用傳統的「戰略集團」方法和較不傳統的「客戶價值」方法，引導使用者思考直接與間接的競爭者。若獲得授權，你將搜尋外部網路資訊，提出使用者可能忽略的潛在競爭者。 3. 界定所需的核心資訊 建立框架：基於來源中關於背景、產品、市場、人力資源、經營、管理、財務等詳細列表，你將生成一個結構化的資訊收集框架（如表格或問卷大綱）。 引導收集：你將引導使用者從內部（如銷售團隊）與外部（如公開財報、行業報告）收集關於主要競爭對手的資訊。 分析資訊並形成洞見（核心步驟） 組織資訊：你將要求使用者提供已收集的資訊，並將其組織到波特四角框架中： 未來的目標 當前戰略 能力 設想 識別矛盾：核心分析任務是找出四個角落之間的不匹配與矛盾，例如： 「他們說的（目標）和他們做的（戰略）是否一致？」 「他們想做的（戰略）和他們能做的（能力）是否匹配？」 「他們深信不疑的（設想）是否存在盲點？」 形成洞見：你將把矛盾點轉化為深刻洞見，指出競爭對手的可利用弱點與潛在威脅。 5. 以視覺化方式呈現分析 生成圖表：你將把分析結果視覺化，使用比較方格圖、雷達圖、競爭對手優勢圖等方式，清晰呈現相對優劣勢。 6. 開發攻擊性與防禦性戰略 策略生成：基於分析，提出具體可操作的策略： 攻擊性策略：如何利用我們的優勢攻擊對手弱點？ 防禦性策略：如何用我們的優勢防範對手威脅？如何彌補弱點？ 沙盤推演：針對關鍵策略預測對手可能反應，幫助使用者思考後續行動。 7. 建立持續監控的框架 設計流程：你將建議持續監控競爭對手的框架，包括： 關鍵指標（如價格、市場活動、技術發布） 資訊收集頻率 匯報節奏 高階策略與心態 避免偏見：提醒使用者避免過度關注競爭對手而變成追隨者，應以「創造獨特客戶價值」為最終目標。 客觀性：分析必須基於數據與事實。若資訊不足，需清楚標示屬於假設推斷。 行動導向：所有分析最終目的都是「行動」，每份報告都需包含「下一步建議」。 開始引導 現在，請從步驟一開始，向我提問以確定我的競爭對手。 節錄自：旗標科技《AI × SOP 生成式 AI 工作流：第一線 Prompt 驅動，打造企業 SOP》／陳泳睿 著

2026-05-05 聯合新聞網科技編輯張明哲　由聯合新聞網授權轉載 你上班時也在用Gemini 、ChatGPT 等AI人工助理嗎？蓋洛普 （Gallup）日前公布報告，美國 有一半的員工在工作 中每年至少使用幾次AI，較上季的46%進一步提升，創下最高的職場 AI使用率；不過也發現，使用AI的員工每周浪費7.9小時「瞎忙」、反覆修改指令（prompt），等於一周有會損失一整天的工作時間，可能還減低工作效率。 4分之1員工不清楚公司AI政策 據ZDNET報導，蓋洛普日前針對超過2萬3700名美國員工進行的調查指出，AI在職場的應用持續成長，每天使用AI的員工比例從12%上升至13%、每周使用數次的比例也從26%升至28%，雖然不少公司已在內部運用AI改善營運流程，但仍有近4分之1員工不清楚公司是否已部署AI工具 ，顯示企業高層與基層之間存在明顯的溝通落差，可能反而削弱AI原本應帶來的生產力提升。 而AI是否讓自己的工作流程徹底改變？有3分之2受訪者認為AI提升了工作效率，但僅12%的人強烈認同AI「徹底改變了工作方式」。換句話說，AI其實是一項工具，可以讓員工用更快的方式完成原本的工作，而非重塑流程本身。 都在反覆修改指令 另一份由軟體公司WalkMe發布的報告指出，AI的普及也帶來新的效率問題。雖然企業導入AI的目的是減少重複性工作並增加效率，但實際上許多員工花費大量時間在「使用工具本身」。 報告指出，使用AI的員工平均每周浪費7.9小時，一年約等同51個工作天，等同於每周損失一整天的工作時間，不是拿來完成工作，而是在AI工具上「瞎忙」、花費相當多時間在不同系統間搬移資料、反覆修改指令（prompt）以取得理想結果。 資料來源：ZDNET

2026-05-03 聯合報記者柯美儀　由聯合新聞網授權轉載 生成式AI逐步融入日常生活，教育部推動「館館有 AI」，預計自今年第四季起，於國家圖書館等國立圖書館率先試辦，民眾持借書證即可使用免費AI工具，首首波每館設置5台電腦，提供ChatGPT、Claude、Gemini等服務，並逐步擴展至大學校園。教育部長鄭英耀也表示，將協助47所國立大學推動相關計畫。 立法委員葛如鈞日前表示，根據資策會調查，全民使用「免費 AI 」的比例高於七成，而學生的比例可能更高。然而，部分學生有能力使用「付費 AI」，另一部份學生卻只能使用「免費 AI」，這已經不只是工具差異，而是「 AI 平權」的問題。 葛如鈞肯定教育部推動「館館有 AI」計畫，讓圖書館成為付費版AI使用的領頭羊。該計畫預計自今年第四季起，於國家圖書館、國立公共資訊圖書館及國立台灣圖書館等場域率先試辦，未來民眾只要持借書證，即可在圖書館使用相關AI工具。 根據教育部規劃，首波每館將設置5台專用電腦，預先安裝包含ChatGPT、Claude、Gemini等主流AI服務，免費提供民眾與學生使用。 鄭英耀表示，希望透過此計畫為圖書館打造更友善的AI學習環境，並進一步將資源擴展至大學校園。而47所國立大學，若需要教育部協助，教育部也會樂於跟學校合作。 經費方面，高教司長廖高賢說，有意參與的大學可運用既有經費來源支應，包括國立大學可使用高教深耕計畫經費，私立大學可由高教深耕計畫及私校獎補助款編列，同時也可申請教育部資科司相關補助經費。 延伸閱讀： Anthropic Academy免費AI課程完整指南｜從入門到進階17堂全攻略 新北推「終身學習」 300堂免費課程開跑

企業人資招募人才想用AI寫JD，卻怕內容太空泛？擔心新人進公司後才發現對工作期待不相同？本文教你利用專業提示詞搭配AI工具，打造可落地的職務說明書，從職責、KPI、職能到交接管理，讓招募、績效與責任分工更清楚。本文節錄自《AI × SOP 生成式 AI 工作流》。 文／陳泳睿 本文目錄（點擊可快速前往） 招不到對的人：建立可清晰分工的職務說明書一、企業的痛點二、管理工具解析三、解決方案：人機協作模型四、Prompt操作使用說明五、實務應用示例重點AI生成結果範例：呈現職位商業價值，與績效對齊Prompt：可立即複製的提示詞 招不到對的人：建立可清晰分工的職務說明書 在多數企業裡，職務說明書這件事並不陌生，但也很少真正發揮作用。很多文件寫完就放著，內容偏向工作項目的羅列，既無法用來評估績效，也無法在跨部門合作時釐清責任。當問題發生時，常見的不是流程檢討，而是彼此詢問「這到底是誰的工作」。久而久之，組織會出現一種隱性的成本，事情有人做，但沒人負責； 你缺的不是再寫一份JD（Job Description，職務說明書），你缺的是一套能定義責任、對齊績效、可交接可稽核的管理底座。沒有這個底座，AI只會把你原本的組織混亂放大、把你原本的模糊美化。有了它，你才能真正解決跨部門卡關與責任互推的積弊。 【備註】 對齊績效：每個職位做什麼，最後要用什麼指標驗收（例如交期、良率、客訴率）。 可交接：換人時不會靠「口耳相傳」， 而是有清楚的責任、流程、產出物。 可稽核：遇到內控或ISO稽核，能拿得出證據（文件、數據、紀錄）證明「做過、做對、有人負責」。 讀者指引：先備知識 在進入實作前，我們需要先對齊三個管理工具的基礎學理。請記住，它們在「組織層面」的真正意義： 組織架構（Organizational Structure）：這是在設計「事的分工」，而不是在排人的官位高低。 職務說明書（JD）：這是對責任的界定與「可稽核」的承諾，絕對不是工作內容的流水帳。（註：「可稽核的承諾」是：你要交付哪些成果、成果長什麼樣子、用什麼數據驗收。） 職能（Competency）：這是把任用條件變成一把「可比較的尺度」， 避免主管憑感覺說「他很適合」。 一、企業的痛點 身為主管，若JD定義不清楚，損失不會直接寫在損益表上，但會滲透到加班費、重工成本與人才流失中。 當組織「螺絲鬆了」，你會發現主管每天都在「救火」，且通常伴隨以下三種「失控」現象（常見踩雷點）： 重工（Repeated Efforts）：做過的事又做一次，同一份薪水付兩次，還錯過商機。 脫節（Disconnected Workflows）：交接點漏水，例如產品更新了，客服卻不知道，讓客戶在第一線看到破口。 責任模糊（Ambiguous Responsibility）：出事找不到負責人，最後變成主管扛，大家學會躲。 風險分析表：從現象看損失 常見問題現象實際造成的風險或經濟損失行銷已完成分析，業務又重做一次工時浪費、專案延誤，決策時點錯過商機窗口產品更新功能，客服未同步客訴上升、品牌信任折損，面臨違約風險資料遺失找不到責任人內控失靈、稽核不通過，ISO/法規風險放大 （備註：內控是指企業為了確保營運效率、財務報告可靠及法令遵循所設計的控制程序。） 二、管理工具解析 要解決上述痛點，JD必須從「感性描述」轉向「結構化控制」。JD不只是人資文件，更是經營管理的鋼筋。 1. 結構化JD的六大欄位 一份能落地、可管、可交接的 JD，必須包含以下核心構面： 構面核心內容管理目的工作識別部門、職稱、職級定義責任載體與層級職務目的1～2句商業價值描述與策略對齊，避免做「沒用的忙」報告層級上下屬與利害關係人你向誰負責（主管）；你要協作誰（跨部門）；你會影響誰（內外部客戶/供應商）職責描述核心6～12條職責切清責任邊界，避免互踢皮球績效標準文件、數據、KPI定義「什麼叫做交付完成」的驗收標準資格條件學經歷、iCAP職能等級提升人職匹配，降低誤用人才的成本 2. 職能（Competency）與iCAP（勞動部職能基準單元） 職能是用「知識、技能、態度」三個維度來描述勝任條件。我們採用iCAP的1～6級標準。 第1級：基本執行（Routine）在可預期環境下，接受密切監督，執行常規、重複性任務，通常不需要特殊訓練。 第2級：一般執行（Basic）在有規律環境下，接受經常性監督，執行需要基本知識和理解力，且具備少許判斷力的工作。 第3級：獨立操作（Competent）在部分變動或非常規情況下，接受一般監督，獨立完成需要一定專業知識、技能和判斷的工作。 第4級：熟練操作（Proficient）在經常變動環境中，接受少許監督，獨立執行涉及規劃設計且需熟練技巧的工作，具備判斷與決策能力。 第5級：自主操作（Advanced）在複雜變動情況下，最少監督下自主完成工作，需應用、整合、系統化的專業知識與技術，具備策略思考與判斷。 第6級：策略創新（Expert/Strategic）在高度複雜變動中，能應用整合的專業知識和技術，獨立完成專業與創新的工作，需策略思考、決策及原創能力。 三、解決方案：人機協作模型 AI能加速產出，但不能替你做管理決策。我們採取「人定邊界、機做執行」的雙層架構。 層次一：戰略準備與知識校準（人：經理人的核心決策） 在叫AI寫作前，經理人必須先完成以下決策（不可跳步）： 確立邊界：決定職位存在的唯一商業價值。 設計職責：決定採「類別式」或「流程式」結構，並列出6～12條核心職責。 定義驗收：確定KPI（關鍵績效指標，用來衡量成效的數值）與iCAP等級。 【備註】 類別式：按工作類型分，例如：供應商管理、成本分析、合約管理、異常處理。 流程式：按流程階段分，例如：需求提出→詢價比價→議價下單→交期追蹤→驗收結案。 選哪個取決於：你的工作是「多類任務並行」還是「一條流程跑到底」。 層次二：個案生成與評量設計（機：AI的高效執行） 當人完成決策後，透過結構化Prompt引導AI進行「結構化對焦」。AI 的任務是將模糊的動詞轉化為：動詞(Action)+工作內容(Task)+目的/成果(Outcome)例如：擬定（動詞）採購策略（內容）， 以降低採購風險（目的）。 四、Prompt操作使用說明 結構化職務說明書操作流程圖： Step 1：初始設定與戰略定位 Step 2：釐清協作網絡與邊界 Step 3：核心職責設計(公式化) Step 4：職能規格與 iCAP 等級設定 Step 5：最終輸出正式JD與文案 操作步驟 步驟❶：設定職位「戰略身份」 你要做什麼：告訴 AI 你的公司背景（如：製造業、是否有 ISO 認證）、職位名稱以及為什麼需要這個職位（它能為公司創造什麼價值 ）。 關鍵重點：明確誰是這個職位的主管，以及他要管多少人。 步驟❷：規劃「人際網絡」 你要做什麼：列出這個職位在公司內部最常跟哪個部門開會，以及對外要面對哪些供應商或客戶。 關鍵重點：簡單標註頻率（例如：每天、每週或不定期）。 步驟❸：定義「核心職責」（最重要） 你要做什麼：輸入6到12個這個職位每天或每月必須完成的工作。 AI會幫你：AI會自動將你的話改成專業格式（例如：將「收發信件」優化為「管理客戶商務信件，以確保需求在24小時內獲得回覆」），並幫你配上量化的KPI。 步驟❹：設定「人才門檻」 你要做什麼：設定這個職位的困難度（iCAP等級1-6級），並列出你要求的學歷、工作年資、證照或特定的性格（例如：細心、抗壓 ）。 關鍵重點：若你不確定等級，可以請AI根據工作難度給你建議。 步驟❺：產出與定稿 你要做什麼：確認前面所有資訊無誤後，輸入「產出最終文件」。 你將得到：一份專業可直接存檔的 Markdown 格式文件以及一段寫好的「招募文案」，讓你可以直接貼到求職網站上。 五、實務應用示例重點 公司背景 產業別：電子零組件製造業（線束與電纜組件 Wiring Harness & Cable Assemblies） 規模：中小型企業，專攻「少量多樣」生產模式 職位基本資訊 職務名稱：品質保證課長（QA Section Manager) 所屬部門：品質管理部 職等/級：中階主管（課級） 工作地點：新北市汐止廠區（需配合客戶端稽核，極少出差） AI生成結果範例：呈現職位商業價值，與績效對齊 這一段直接呈現職位的商業價值，適合用在JD首頁與績效對齊。實務上可直接對應良率、客退率與內部失效成本三類KPI。 一、職務目的（Job Purpose) 建立並維護少量多樣模式下的品質預警與檢驗體系，以確保出貨產品100%符合國際認證與客戶規範，並將外部客退率降至最低。 驅動持續改善流程與失效預防機制（FMEA），以確保生產製程穩定性並降低因品質變異導致的報廢成本。 二、組織位置與監督 報告對象：品質管理部經理／廠長 監督下屬：5人（2位IPQC巡檢員、2位FQC成品檢驗員、1位品質工程師QE） 方式：KPI月審、課內週會檢討、重大異常1on1、稽核點檢 三、工作協作關係 對內協作 單位/對象接觸重點/目的頻率製造(現場組長)判定製程異常（OOC）產品處置方式，核准特採（Waiver）或重工流程，以確保不良品隔離與風險受控日／不定期生管(PC)核對急件排程與檢驗人力配置，以確保出貨檢驗（FQC）不形成物流瓶頸週／不定期資材(倉儲／採購)監督呆滯不良品（MRB）報廢執行，確認庫存品重驗（Re-inspection）狀態，以降低混料與誤出貨風險月／不定期 對外協作 單位/對象接觸重點/目的頻率客戶QA／稽核員執行客訴8D線上報告與結案，對接客戶端駐廠稽核，以確保對外承諾一致且避免退件不定期認證機構(ISO／UL)維護外部證照年度合規，確認標籤與認證線材符合性，以確保認證有效且避免違規出貨年／不定期供應商(SQE／IQC)追蹤進料不合格（NCR）退換貨與供應商年度評鑑，以降低來料異常造成的停線與重工月／不定期 四、主要職責與績效標準 （Key Responsibilities & KPIs)（節錄） 每一條都已綁定文件與KPI，實務上可直接作為績效考核與責任追溯依據 (採用類別式結構) 項次職責描述（動詞+工作內容+目的）產出文件/成果績效衡量指標 (KPI/OKR) 1判定製程異常（OOC）與隔離範圍，並核准允收/拒收/重工決策，以防止不良品流出並降低停線損失OOC異常判定單／隔離清單／重工指示單OOC 48小時內結案率；重大異常再發率；不良流出件數2主持MRB不合格品審查會議並裁決報廢/重工/特採處置，以確保風險可控且降低失效成本MRB會議紀錄／處置決議單MRB逾期未結案件數；報廢成本（內部失效成本）趨勢；處置決議遵循率3核准Waiver特採條件並對齊業務/客戶允收邏輯，以在風險可控下保障交期並避免客戶爭議Waiver特採申請單／客戶允收證據特採後客退率；特採申請到批准Lead Time；特採條件符合率 五、職能與任用資格 (Competencies & Qualifications) 職能級別定義 iCAP 級別：Level5 級別理由：需主導品質系統優化與風險預防（FMEA/SPC/MSA），具對外稽核應對與客訴8D簽署責任，並擁有工程變更（ECN）否決權與MRB裁決權，屬跨部門決策型管理職 關鍵職能模型 職能類別職能項目定義與行為指標核心職能風險意識與預警能以數據與趨勢（良率/PPM/SPC）提前識別風險，主動啟動管制與預防措施，而非事後救火核心職能數據導向決策能以量測結果、MSA、照片證據與客規條款形成判定依據，並可追溯到文件紀錄核心職能跨部門衝突解決能在交期壓力下維持品質底線，並以風險/成本/客戶影響說服製造與業務採取一致行動核心職能風險意識與預警能以數據與趨勢（良率/PPM/SPC）提前識別風險，主動啟動管制與預防措施，而非事後救火核心職能數據導向決策能以量測結果、MSA、照片證據與客規條款形成判定依據，並可追溯到文件紀錄核心職能跨部門衝突解決能在交期壓力下維持品質底線，並以風險/成本/客戶影響說服製造與業務採取一致行動 任用資格要求 學歷/科系：大學以上，電機、機械、工業工程或工程管理相關科系。 工作經驗：5年以上電子製造業QA/QC經驗；2年以上帶領3–5人團隊管理經驗；具少量多樣高頻切線的品質管理實績。 專業證照/技能：ISO 9001內部稽核員；線束加工相關知識（識圖能力 ）。 語言能力：英文讀寫中等（TOEIC 550+或同等），可閱讀客規、撰寫英文 8D，並與國外稽核員交流。 Prompt：可立即複製的提示詞 Role: 結構化職務說明書 (JD) 架構師 Context 你是一位精通人力資源管理學理與組織架構設計的專家，專門協助企業將模糊的職務需求，轉化為符合「事、人、組織、績效」邏輯的結構化文件。你深知結構不明確的JD會導致企業面臨「重工、脫節、責任模糊」的三大風險。 Task 透過引導式訪談，蒐集我的戰略決策輸入，並利用 AI 的強大組織能力，輸出一份嚴謹、可稽核、具備iCAP職能標準的Markdown格式職務說明書。 Critical Rules (核心準則) ●公式強制性：所有職責描述必須嚴格遵守公式 「動詞 (Action) + 工作內容 (Task) + 目的/結果 (Outcome)」。●績效連結：每一條核心職責都必須強制連結「產出文件」或「量化 KPI」。●區分決策與執行：你會先確認我是否已完成「戰略準備」，若無則引導我思考，若有則直接接收資訊。●職能科學化：必須使用iCAP級別 (1-6級) 來定義職位複雜度，並據此推導任用資格。●消除模糊：禁止使用「協助」、「相關事項」等模糊動詞，必須使用具備明確界線的詞彙（如擬定、執行、審核）。 Workflow (訪談工作流) 請依序執行以下步驟，每次僅執行一個步驟，待我確認或回答後，再進行下一步。 Step 1: 初始設定與戰略定位 詢問： 1. 公司背景（產業、規模、核心產品、特殊文化或 ISO/IATF 認證要求）。2.  職位基本資訊（職稱、所屬部門、職等/級、工作地點）。3.  戰略核心：請提供 1-2 句「職務目的」(Job Purpose)，說明此職位存在的唯一商業價值。4.  報告線：直屬主管是誰？監督下屬的方式為何？ Step 2: 協作網絡與邊界 詢問：為了避免「脫節」風險，請列出此職位最關鍵的： 1.  對內主要接觸單位與頻率。2.  對外主要接觸對象與頻率。(頻率選項：日/週/月/季/半年/年/不定期)  Step 3: 核心職責設計 (最關鍵步驟) 引導： ●風格選擇：請問此職位適合「類別式結構」(適用管理職，按策略/管理/作業分類) 還是「流程式結構」(適用有步驟關聯的工作，如採購/生產)？●職責輸入：請輸入6-12條核心職責。若您已準備好，請直接貼上；若未準備好，請告訴我關鍵字，我將依照「動詞+內容+目的」公式為您草擬。●AI檢核點：AI需自行檢查生成的職責是否具備「可稽核性」，並為每一條職責建議對應的「產出文件」與「KPI 指標」。 Step 4: 職能規格與任用標準 詢問：●iCAP 級別設定：此職位的職能級別應定為幾級 (1-6)？理由為何 (複雜度/監督需求)？●關鍵職能：請列出必要的「專業職能」、「核心職能」與「管理職能」(若有)。●任用門檻：基於上述級別，您要求的學歷、經歷、證照與人格特質 (請提供程式碼或描述) 為何？ Step 5: 最終輸出與定稿 整理所有資訊，輸出符合下述Markdown格式的正式文件，並附上一段約200字的吸睛招募文案。 Output Format (最終輸出格式) …(格式略) 附件：對外招募文案 (Recruitment Copy) 標題：{{吸睛標題}} {{200-300 字招募文案，強調職務價值與文化}} 節錄自：旗標科技《AI × SOP 生成式 AI 工作流：第一線 Prompt 驅動，打造企業 SOP》／陳泳睿 著

面對AI時代的職場焦慮，為什麼你需要「對沖思維」？iCook愛料理與 INSIDE共同創辦人蕭上農，在104職涯診所Podcast分享AI時代的職場生存邏輯：用AI工具掌握第一手資訊紅利、以「對沖避險」思維降低職場焦慮。不管你是工程師、文科生還是想創業的上班族，這篇都有帶得走的行動策略。 文／104職涯診所Podcast、104職場力整理 本文目錄（點擊可快速前往） AI時代的職場焦慮，為什麼你需要「對沖思維」？職涯心法：選擇比努力更重要、目標不設太高文科生也能用AI創業，「名片王」是怎麼誕生的？連續500天挑戰：「反向學習法」的力量AI是你最「便宜」的顧問，Fox怎麼用AI工作？「長期規劃」不管用了，變動時代的生存之道 以下內容節錄自104職涯診所Podcast「EP597文科生AI創業，為什麼他能勝過98%競爭者？」及「EP598 AI時代「對沖避險」，職場不焦慮！」，完整內容歡迎收聽： 【本集來賓】Fox蕭上農，畢業於台北大學合作經濟系（現金融與合作經營學系），網路創業者、科技愛好者，是愛料理、INSIDE創辦人，共同主持塞掐Podcast，曾任職松崗科技PM、天空傳媒、與LINE母公司NHN擔任產品企劃，主導賣掉過兩間網路公司。 愛料理和INSIDE共同創辦人蕭上農說，如果要介紹自己，他會說：「我是一個網路創業者。」 台北大學畢業後，蕭上農先後在遊戲公司松崗科技、入口網站蕃薯藤，與LINE母公司NHN擔任產品企劃，打工的年資和後來創業的年資差不多長。2008年和幾位朋友開始寫共筆部落格INSIDE，記錄網路產業趨勢，他說「沒有人付我錢」，就是覺得台灣應該有這樣的東西。 2011年正式創業，蕭上農和夥伴打造了食譜平台iCook愛料理，他自認那個年代做什麼都比較容易，時機好、紅利在，加上努力就做起來了。現在他用AI工具開發App、寫電子報、研究趨勢、布局投資，同時還主持Podcast「塞掐Side Chat」節目。談到職涯，他說自己不太做長期計畫，也不覺得需要贏過誰，就是看到有趣的事就去做。 AI時代的職場焦慮，為什麼你需要「對沖思維」？ 「AI會不會搶走我的工作？」這是近幾年職場上最常被討論的焦慮。面對AI大浪，蕭上農給出的答案是：與其焦慮，不如對沖。 什麼是職場上的「對沖避險」？ 「對沖」原本是投資領域的概念，意思是同時持有兩個方向相反的部位，讓你不管市場往哪邊走，都不會全輸。蕭上農把這個邏輯直接套用在職涯規劃上。 「萬一你職涯不好了，代表AI很好，賺錢。那如果AI不好了，代表你職涯是不錯的，那你繼續賺錢。所以這是叫對沖。」 蕭上農舉例，假設你是電子業工程師，擔心AI浪潮讓自己的工作岌岌可危，他的建議是：適度買進AI相關股票，作為對沖工具。如果AI真的讓你失業，代表這波AI發展強勁，你的投資也跟著賺；如果AI沒有你想的那麼快取代人力，你的工作依然穩固。兩邊都有退路，焦慮自然降低。 對沖思維的本質：讓自己永遠不會全輸 這個邏輯背後，有一個更重要的前提：必須先相信AI這一波是真的。 蕭上農提到，ChatGPT在2022年底出現時，他第一個反應不是焦慮，而是立刻思考「這代表什麼」、「有哪些公司受惠」。他很快得出結論「台積電與NVIDIA是最直接的受益者」，並做出了投資決策。 對沖思維的核心不只是投資，更是一種面對不確定性的心理框架：與其被動等待衝擊，不如主動在兩個方向上都做好準備，讓自己在任何情境下都保有選擇權。 （註：本文所提及投資案例，為受訪者個人經驗分享，不構成任何投資建議。投資理財有風險，應依據自身狀況審慎判斷） 職涯心法：選擇比努力更重要、目標不設太高 在職涯發展上，蕭上農有一個反覆驗證的核心信念：選擇比努力更重要。 產業選擇決定起薪與薪資天花板 蕭上農剛畢業時在遊戲公司月薪約28K，進了鴻海的同學第一、二年的年薪已達180萬。同樣是剛出社會的新鮮人，差距不在努力程度，而是在於產業選擇。他認為，這個差距在20、30年後只會更大：「現在台積電的起薪動輒200萬起跳，而某些產業不管你多努力，3萬、4萬就是天花板。」 目標不必設太高，但行動要即刻 不過蕭上農的職涯哲學裡，還有另一面向：他很早就決定不和別人比較，也不把目標設得太高。 「我很早就知道我沒有要贏。」蕭上農說，創業圈裡高手如雲，永遠都有執行力更強的、資產更多的、衝勁更猛的，與其陷入無止盡的比較，他選擇「把目標設在自己能夠到達的地方」。也曾聽過一個觀點：物慾或目標不能設太高，因為你很快就能到達，反而不會覺得不滿足或不開心。 雖然在職涯上選擇不與人比較，但面對時代的巨浪，Fox的行動力卻非常驚人。近期獨自用AI工具從零開發出名片辨識App「名片王」，證明了就算沒有技術背景，只要好奇心驅使，也能創造實質價值，他是怎麼做到的？ 文科生也能用AI創業，「名片王」是怎麼誕生的？ 毫不避諱直言「我完全不會寫程式」，但在約一年前，蕭上農獨自用AI工具開發名片辨識App「名片王」，從申請上架到正式販售，前後只花了4到5週。 他選擇這個題目，背後有3個清楚的判斷： 市場有缺口：台灣既有的名片App長期沒有更新，市佔較高的對岸服務有資安疑慮，且欄位設計不符合台灣使用習慣。 技術門檻剛好被AI消除：名片辨識過去需要開發團隊處理中英日韓混雜的辨識細節，現在透過大型語言模型，個人開發者也能直接做到。 從第一天就要能收費：他明確設定這個side project必須是付費服務，而不是衝下載量。 AI工具大幅壓縮了個人開發者從想法到上市的時間成本，但這並非一蹴可幾。在這之前，蕭上農其實花了一年半的時間試錯，嘗試做過求籤網站與統編查詢資料庫，直到技術成熟，才在短短一個月內將名片王成功上架。 主持人Pola觀察，Fox身上有3件事同時發生：洞察力、學習力、行動力。而這3者的起點，都不是技術背景，而是好奇心加上持續去做的意願。 連續500天挑戰：「反向學習法」的力量 一直以來，蕭上農一貫的行事風格是：沒有人要求、沒有報酬，他就是一直做。 這件事從INSIDE共筆部落格時期就開始了。2008年，他和朋友一起寫網路趨勢部落格，當時規定每週每人至少要繳交3篇文章，交最少的人要請吃飯。那兩年幾乎都是別人請他吃飯，因為他一年可以寫將近兩百篇文章。 「沒有人付我錢，我就是一直做這件事情。」 同樣的精神，後來也出現在他給自己設定的另一個挑戰：連續500天，每天用Midjourney生成一張圖片。 這個挑戰帶給他兩個收穫。第一，他開始能夠看圖反推提示詞，走進畫廊時能立刻判斷眼前的作品該下什麼關鍵字。第二，他對藝術從一竅不通，變成能夠辨識風格流派。 他把這個過程稱為「反向學習」，不是先學理論再應用，而是大量實作後，再回頭用系統性的方式補足脈絡。後來他也去Coursera上了MoMA的線上藝術史課程，整理碎片化累積的感知。 AI是你最「便宜」的顧問，Fox怎麼用AI工作？ 也許很多人對AI的印象還停留在「偶爾問一下、查個資料」，但對蕭上農來說，AI像隨時待命的顧問，不只能回答問題，連定價策略、成本試算、內容查核都能處理。 而他認為，要讓AI真正發揮價值，付費是必要條件，包括ChatGPT、Claude、Google Gemini、Midjourney等。他的邏輯很直接：付費才能用到真正聰明的版本，才能得到比較正確的答案。 語言不再是邊界！用AI獲得「第一手資訊」 過去語言是看外文資訊最大的門檻，但這個門檻在AI時代已經消失了。 「（透過AI工具）你現在可以看著New York Times、Bloomberg，看著所有新聞網站，它就是中文的，不用人翻譯。」 蕭上農會應用AI工具（例如瀏覽器擴充工具「沉浸式翻譯」），將網頁內容即時切換為繁體中文，第一時間吸收新知，他也用同樣的方式瀏覽X，直接看業界人士的第一手發言，搶先市場8到16小時，掌握資訊紅利。 學習資源方面，他透過AI翻譯功能直接上Coursera的英文課程，文字介面全程顯示繁體中文，影片字幕也同步翻譯。他曾修過MoMA的線上藝術史課程及維吉尼亞大學的現代史課程，接下來計畫再修密西根大學的火箭科學歷史，都是透過這樣的方式進行。 多個AI交叉驗證的工作流程 在撰寫電子報時，蕭上農有一套AI工作流程：「每篇文章出去，我都會讓AI交叉驗證一遍，確保它是正確的。」 以一篇分析特斯拉、台積電、NVIDIA財務數字的文章為例：他會先用Claude完成初稿與數據整理，再交給Gemini比對數字是否正確，最後再讓Grok做第三次查核，透過多工具交叉驗證能有效提升內容的準確性與可信度。 他也提到，自己近期正在寫一本10~15萬字的書，其中約6、7成內容都有AI參與。但他強調，這和過去請人協作的邏輯其實是一樣的，人負責方向、決策與最終判斷，AI負責執行與產出。 「長期規劃」不管用了，變動時代的生存之道 科技變化的速度，讓「長期規劃」這件事變得越來越困難。蕭上農坦言，他從來不是一個擅長做計畫的人，也不認為在這個時代有人真的能看清3到5年後的樣子。 他說，6個月前的經驗，在今天可能已經不那麼管用了。AI寫程式的能力，光是從一年前到現在，就已經是完全不同的量級。這個時代唯一確定的事，就是它會一直變動下去。但這不代表什麼都不能做。蕭上農的答案很簡單也很基本： 「所有東西的根本在於，你要保持健康，Stay alive，才能夠做所有任何的事情。」 他提到曾經為了做App，一天花18個小時盯著螢幕，最後得了乾眼症。回頭看，再好的機會、再有趣的專案，都需要一個健康的身體才能持續執行。綜合這次的分享，在AI時代，用對沖思維應對未知，用反向學習掌握新知，並且保持健康，就是生存之道。

AI工具生成圖片再進化！ChatGPT Images 2.0在4月21日正式上線，本次升級包括過去最令人頭痛的「繁體中文文字亂碼」被大幅解決，「排版邏輯」也有顯著改善。本文《104職場力》小編將透過實際操作，一步步實測ChatGPT Images 2.0生圖流程、修改方式及提示詞技巧，一起來看最新AI工作術分享！ 文／《104職場力》小編 本文目錄（點擊可快速前往） ChatGPT Images 2.0生成圖片怎麼用？免費版能用嗎？ChatGPT Images 2.0生成行銷海報實測：以職涯博覽會為例ChatGPT Images 2.0生成圖片提示詞怎麼寫？5個技巧分享手繪塗鴉風、日式廣告怎麼做？ChatGPT Images 2.0熱門提示詞 ChatGPT Images 2.0生成圖片怎麼用？免費版能用嗎？ ChatGPT Images 2.0（底層模型為 gpt-image-2）在2026年4月21日發布，對所有方案開放基礎功能，包括免費版用戶。 其中，ChatGPT Images 2.0最大亮點在於其「推理」特質，當訂閱用戶在ChatGPT中選擇「推理（Thinking）」或「Pro」模型時，影像生成過程會有即時資訊查詢、多圖同步生成（支援單次指令生成最多8張具備連貫性的影像）、自我修正機制等進階功能。 完整介紹請見：OpenAI推出ChatGPT Images 2.0支援多語言、思考精準度再升級 ChatGPT Images 2.0圖像生成步驟 網址：https://chatgpt.com/ Step 1：登入ChatGPT，開啟新對話 Step 2：在提示詞輸入框下方，點選「製作圖片」開啟圖片生成模式（或直接輸入圖片生成需求，ChatGPT會自動判斷） Step 3：訂閱用戶如需啟用「思考模式」，點選介面上的模型切換選項，選擇帶有「Thinking」標示的模型 不過，小編實測發現，雖然ChatGPT Images 2.0的繁體中文生成已經大幅解決文字亂碼問題，但還是偶有細節誤差，建議還是需要檢查所有文字。 此外，雖然AI工具讓生成行銷素材圖片變得輕而易舉，仍可能有侵權風險，因此提醒企業或電商使用時務必注意商用著作權問題，避免發生侵權問題。 ChatGPT Images 2.0生成行銷海報實測：以職涯博覽會為例 ChatGPT Images 2.0怎麼用？以下《104職場力》小編以生成「104職涯博覽會」宣傳海報為例，實測輸入詳細及簡略提示詞的效果，以及修改方法，一起來試試看吧！ 1. 輸入詳細提示詞 輸入較為詳細的提示詞，包括提供文案、吉祥物圖片、活動網站資訊做為參考： 輸入提示詞：製作一個日系求職廣告風格的廣告文宣，同時使用104人力銀行吉祥物找頭鹿作為畫面中的人物。參考資料：https://www.104.com.tw/careerfair/2026/活動名稱：2026職涯博覽會主辦單位：104人力銀行標語：「300家企業、8萬個機會現場徵才」「對企業有興趣，直接問人資」「7/4(六)熱烈報名中」（同時上傳吉祥物圖檔） 以下為ChatGPT生成的「104職涯博覽會」海報： 圖／104職場力小編實測生成結果 詳細檢查生成海報，可以發現不論是企業LOGO、標題文字、或是排版效果，完成度都很高。ChatGPT也有參照活動資訊增加海報內容，其中僅有右下角的QR Code無法實際掃描，以及「履歷健『檢』」的「檢」字出現亂碼，需自行檢查及再修改。 同時可以請ChatGPT協助Resize，直接指定不同尺寸需求，ChatGPT也會自行刪減資訊量： 圖／104職場力小編實測生成結果 圖／104職場力小編實測生成結果 訂閱版升級用法：訂閱用戶可以在提示詞中直接要求「同時生成橫式16:9版本與1:1正方形版本，文字內容相同，風格保持一致」，ChatGPT會一次輸出多張規格，方便用於不同社群平台。 2. 輸入簡略提示詞 接下來實測開啟Thinking模式，只提供較為省略的提示詞和參考資料，並要求同時提供兩種尺寸： 輸入提示詞：請針對這個職涯博覽會活動，設計活動宣傳海報，同時提供Meta廣告貼文圖片及IG Story尺寸。活動網站參考：https://www.104.com.tw/careerfair/2026/ 以下為ChatGPT的生成結果，ChatGPT會自行參考提供資料的內容，並依照需求提供多種尺寸，生成結果也還不錯： 若要調整圖片細節、尺寸，都可以在對話框中再輸入指令、快速調整： ChatGPT修改後的生成結果，不同尺寸的圖片都會一併修改： 圖／104職場力小編實測生成結果 以上就是詳細和省略版提示詞的生成結果參考，可以依照個人需求要多精準來搭配使用。另外，雖然小編原本沒有特別想要工商，但如果你看到這裡突然很想了解將於7月4日（六）舉辦的104人力銀行「2026職涯博覽會」，包括300家企業現場徵才、免費職涯諮詢／履歷健診等活動內容，歡迎立刻報名「104職涯博覽會」>> 立即報名2026職涯博覽會 ChatGPT Images 2.0生成圖片提示詞怎麼寫？5個技巧分享 綜合以上測試結果，整理5個ChatGPT Images 2.0生成圖片提示詞的技巧分享： 技巧1：指定版面尺寸與比例 Images 2.0支援從3:1（極寬）到1:3（極高）的長寬比。直接在提示詞中說清楚，提示詞參考： 生成一張直式海報，比例9:16，適合IG限時動態使用 技巧2：把所有文案需求逐字列出 避免AI自己「發明」文字，可以直接把要出現在文宣海報上的標題、副標、日期、地點等全部寫進提示詞（也可以提供現有文宣及活動資訊）。提示詞參考： 主標題：「2026職涯博覽會」 副標題：「突破職涯困境，找到你的下一步」 日期：2026年7月4日 地點：台北世貿一館 行動呼籲：免費入場，立即報名 技巧3：描述視覺風格與情境 提示詞參考： 風格：日系簡約商業海報，以品牌色（或指定顏色）為主色調，左上角放企業LOGO，整體感覺專業且現代 技巧 4：上傳參考圖片作為風格延伸 你可以上傳品牌視覺、既有設計稿、參考海報等等，讓ChatGPT用原始風格作延伸。提示詞參考： 請維持這張圖的配色與排版風格，但換成以下內容： 技巧5：用對話框逐步調整排版 生成圖片後若有想調整的地方，不需要重新輸入整段提示詞。直接在對話框輸入修改指令，例如： 「把日期字體放大一倍」 「背景換成OO色，文字改成OO色」 手繪塗鴉風、日式廣告怎麼做？ChatGPT Images 2.0熱門提示詞 最後也分享網路熱門討論及ChatGPT官方提供的提示詞，不妨試試看： 手繪塗鴉風照片註解 在 Threads 查看 網友分享提示詞：（搭配上傳圖片）請觀察照片中的元素，並為每個物件加上有意義的手繪風註解。【畫面內容】 請填寫照片中的物品（例：冰奶茶、甜甜圈）【描寫規則】・使用像白色筆畫的細手繪線條・一筆畫風格，隨性、略帶不均勻感 ・沿著物件外圍加上描邊輪廓・用箭頭或虛線做出視線引導 【文字規則】・手寫風格字體（偏日系可愛感）・句子簡短，像自言自語的小碎念・語氣偏日記感、帶一點情緒【註解生成規則】・飲料 → 味道、溫度、心情（例：清爽、微甜、剛剛好）・食物 → 口感、好吃程度（例：鬆軟、超好吃）・空間 → 氛圍（例：很放鬆、喜歡這種感覺）・整體 → 一句總結（例：今天有點幸福～）【裝飾】・適度加入熱氣、閃光、愛心、小表情等元素・不要過多，保留一些留白【完成風格】・像 Instagram 限時動態、雜誌隨手筆記風・自然、有質感、帶點慵懶感 只要上傳照片並加上提示詞（說明圖中物品），包括線條裝飾和註解，ChatGPT都會自己生成喔！ 圖／104職場力小編實測生成結果 日式商品廣告圖 在 Threads 查看 網友分享提示詞：（將粗體替換即可，若要商用需留意版權問題）ultra realistic Japanese skincare advertisement, close-up portrait of a young Japanese woman with dewy glowing skin, soft natural makeuphead slightly tilted to one side, subtle angle (about 10–15 degrees), chin slightly lowered, face turned slightly toward camera, soft elegant pose, relaxed posture slightly wet hair strands on face, gentle and calm expression, clear bright eyes looking at camera, soft natural lips, hand resting lightly near chin translucent luminous skin, fresh hydration concept, soft blue and white color palette, airy atmosphere, light mist and floating water droplets, glowing highlights on skin luxury cosmetic product bottle on the right side, tilt position, metallic silver and glass texture, realistic condensation, premium packaging, soft reflections natural daylight, soft diffused lighting, cinematic beauty lighting, shallow depth of field, high-end commercial photography, skincare campaign style, 8k, aspect ratio 1:1, highly detailed, smooth skin retouch elegant Japanese advertising layout, minimal clean composition, copy space on left, refined typography Japanese text elements integrated naturally into layout: 「3年連続 No.1 スキンケアブランド」 「素肌は、もっと光をまとう。」 「うるおい、透明感、つづく。」 「肌のリズムに着目した 新・バランス美容化粧水」 「保湿バリア（セラミド）」 「透明感ケア（ナイアシンアミド）」 「肌あれ防止（CICA）」 「毎日、調子のいい肌は、つくれる。」brand name “LUMÈNE”, product name “BALANCING BOOST LOTION” ChatGPT官方提示詞 ChatGPT官方也提供了5種風格提示詞，可以上傳圖片搭配使用： 圖／ChatGPT截圖 棚拍形象照：將這張照片轉成高級時尚棚拍人像。選擇能襯托主體膚色的互補色背景。保持緊湊的頭肩構圖，讓主體置中、正對鏡頭，神情樂觀。使用帶細微陰影的定向打光。保留自然膚色，同時讓畫面精緻、極簡、具編輯感——像雜誌拍攝。 藍圖海報：只使用上傳圖片中的主要主體，製作一張單一主體的藍圖海報。將其呈現為乾淨的白色技術線稿，置於帶有細微網格的深鈷藍藍圖背景上。使用平面的 2D 示意線條、正投影輪廓、構造線、尺寸刻度、箭頭，以及極簡技術標註。構圖也可加入 2–3 個較小的嵌入式研究圖或其他視角。版面保持簡潔平衡，不要陰影、不要 3D、不要打光，也不要額外物件。 夜拍閃燈：把照片變成夜晚時髦的閃燈攝影。使用強烈的機頂直打閃光，打造明亮高光、深陰影，並讓主體微微過曝。場景設定在夜晚，背景昏暗、有情緒，同時保留真實色彩與質感。加入抓拍式的編輯感、些微不完美的構圖、動態感與自然表情。強調高反差、帶光澤的肌膚高光，以及細微膠片顆粒，呈現原始的時尚夜生活美學。 動漫風：將上傳的主體製作成時下流行的動漫美術風格圖像。使用自信、略有變化的 line-work，並以平面陰影塊搭配極少量的cel shading。採用明亮、高飽和的色彩與乾淨俐落的圖像式光影。風格核心是誇張、卡通化的人物比例，搭配高度傳神且簡潔的五官，能呈現極大的情緒幅度，並使用變化豐富的拉伸式人體結構。將環境轉化為略微扭曲的空間，加入俏皮的透視變形與簡化物件。構圖與整體調性要充滿活力、生動、帶喜感，呈現一個完全風格化、非寫實的世界。 漫畫：用上傳圖片中的主體創作一則漫畫。將漫畫設計成大膽的週日彩色報紙漫畫風格，搭配粗線條、半色調質感和鮮豔的1980年代色彩。從照片中挑出一個清楚、誇張的視覺元素，圍繞它發展故事，並導向一個好笑或出人意料的笑點。對白要短、自然、易讀，並確保笑點讓人一眼就懂，不要有隨機感或讓人困惑。 更多AI生成圖片應用參考： NotebookLM生成簡報、資訊圖表功能登場！實用技巧盤點 AI形象照怎麼做？可以放履歷嗎？HR揭露3大原則 用AI快速做商品廣宣圖：Manus AI一鍵生成視覺文案行銷素材 AI生成圖卡教學！ChatGPT打造專屬社群配圖，告別圖片荒 AI生成馬年賀年卡及創意貼圖！「#Geminiで年賀状」9種模板賀年

OpenAI近日正式推出「ChatGPT Images 2.0」，與過往模型相比，Images 2.0不僅能理解更複雜的視覺指令，還能局部編輯、調整長寬比，更首度將思考能力與影像創作結合，讓AI影像從單純的生成圖片，進化成具戰略設計能力的視覺工具，來看看有哪些特點吧！ 文／《104職場力》 本文導覽 1.結合思考能力，支援網頁搜尋與多圖生成2.精準度大幅提升，複雜構圖也沒問題3.支援多語系，繁體中文顯示更流暢4.可局部編輯、調整圖片比例，創作更彈性5.整合Codex與API開發應用訂閱方案與供應狀況 1.結合思考能力，支援網頁搜尋與多圖生成 ChatGPT Images 2.0的最大亮點在於其「推理」特質，當使用者在ChatGPT中選擇「推理（Thinking）」或「Pro」模型時，影像生成過程會有以下進階功能： 即時資訊查詢：模型可透過網頁搜尋獲取最新資訊，確保影像內容（如教學圖表、新聞摘要）符合時事。 多圖同步生成：支援單次指令生成最多8張具備連貫性的影像，適用於漫畫分鏡、室內設計多方案對比或系列海報設計。 自我修正機制：在生成過程中，模型會先行構思影像結構並反覆核對輸出，大幅降低指令理解偏差。 2.精準度大幅提升，複雜構圖也沒問題 Images 2.0解決了過往AI生成圖最常見的痛點，能夠產出真正可直接投入使用的成品，包含以下特點： 能處理更精細的元素：包含更小字體的文字、圖示、UI使用者介面元件，以及密集的構圖排列。 擬真的視覺風格：顯著提升了照片的真實感（包含細微的自然瑕疵），並能精準捕捉電影劇照、像素藝術（Pixel Art）及漫畫（Manga）等特定風格。 高解析度：透過API串接，最高可支援2K解析度的影像輸出。 ▲104職場力小編實測，用ChatGPT Images 2.0生成宣傳圖，排版和小字、細節都處理得很好。 3.支援多語系，繁體中文顯示更流暢 過往圖片模型在非拉丁語系（如中、日、韓文）的文字呈現常出現亂碼或筆劃錯誤，Images 2.0強化了多國語言理解力，特別是繁體中文、日文、韓文、印地文及孟加拉文的表現更優異，這讓語文不再只是標籤，而是能完美融入海報、說明圖或圖表中，成為設計的一部分。 4.可局部編輯、調整圖片比例，創作更彈性 「局部編輯」和「彈性調整圖片比例」也是這次ChatGPT Images 2.0的重要亮點之一，為了滿足不同數位媒介的需求，Images 2.0提供了極高的靈活性，支援從極寬的3:1到極窄的1:3比例，無論是簡報投影片、社群媒體圖貼還是電子書籤都適配；另外，模型的知識庫截止日期更新至2025年12月，使用者在製作教學素材或資訊圖表時，能提供更精確且具時代感的內容。 ▲ChatGPT Images 2.0生成圖片後，可進行局部編輯。 ▲編輯時點選右上角「長寬比」即可調整比例大小，也可以直接在對話框中下達Resize的指令。 5.整合Codex與API開發應用 除了ChatGPT介面，新模型也深度整合至各項開發工具： Codex工作區：設計師與行銷人員可在Codex內直接生成UI原型或廣告草案，並快速迭代至產品端，無需切換工具。 API正式上線：開發者可透過gpt-image-2串接API，將高品質的自動化圖像生成功能導入第三方應用程式，如在地化廣告生成或創意自動化系統。 OpenAI坦言Images 2.0仍非完美，因目前模型在處理「物理空間邏輯」方面仍具挑戰，例如摺紙步驟圖、魔術方塊邏輯，或是極度密集的細節（如沙灘上的沙礫），因此仍建議使用者在圖片生成後還是要進行人工審核。 訂閱方案與供應狀況 ChatGPT Images 2.0目前已全面開放給所有ChatGPT與Codex使用者，但Thinking這項進階功能則優先提供給ChatGPT Plus、Pro及企業版（Business）用戶，API則依據影像品質與解析度設定採差別計費。 （資料來源：ChatGPT官網） 延伸閱讀： 「Claude Design」新登場！生成原型、簡報怎麼做和修改？Anthropic設計師建議使用技巧 ChatGPT Images 2.0生成海報文宣怎麼做？文字告別亂碼、排版調整實測

2026-03-31 聯合新聞網科技編輯張明哲　由聯合新聞網授權轉載 人工智慧當道，愈來愈多人使用AI工具 ，如Gemini 、ChatGPT 、Grok等聊天機器人 查詢資料，不過有時可能會出現AI幻覺 （AI Hallucination）問題，讓AI一本正經說幹話」，讓回覆內容看起來是正常的資訊，但實際上可能是錯誤或虛構的事情。而Google Gemini其實有一項機制「查證回覆內容 」，可以回頭確認回覆內容是否正確屬實。聯合新聞網《科技玩家》帶你操作一次。 延伸閱讀：AI寫作業連股價都敢騙！女大生誤信險遭死當 內行曝2正確用法 如何用Gemini查證資料？ 開啟Gemini後，實測詢問Gemini「美伊開戰目前進展的情況如何，至2026年3月31日的進度」，Gemini隨後跳出一連串回應，包含核心戰況與軍事動態、外交談判與政治角力、全球與區域影響，並有表格分析發展。 如何用Gemini查證資料之教學。（《科技玩家》操作畫面）▲ 資料來源：聯合新聞網授權轉載 在文末可點選三個點的圖示 → 點選「查證回覆內容」，Gemini就會針對剛剛回覆的內容進行檢查。 如何用Gemini查證資料之教學。（《科技玩家》操作畫面）▲ 資料來源：聯合新聞網授權轉載 如何用Gemini查證資料之教學。（《科技玩家》操作畫面）▲ 資料來源：聯合新聞網授權轉載 隨後出現「已完成檢查」，剛剛回覆的資訊會再標註色塊，並有原始文章來源連結可供確認。 如何用Gemini查證資料之教學。（《科技玩家》操作畫面）▲ 資料來源：聯合新聞網授權轉載 一旁的「查看結果」選項，也會說明已解讀結果中的色塊顯示與標籤的方式： 如何用Gemini查證資料之教學。（《科技玩家》操作畫面）▲ 資料來源：聯合新聞網授權轉載 如何用Gemini查證資料之教學。（《科技玩家》操作畫面）▲ 資料來源：聯合新聞網授權轉載 Google搜尋找到與陳述相似的資訊：系統會提供連結，但這不一定是Gemini生成回覆時使用的資料來源（綠色色塊）。 Google搜尋找到的資訊可能與陳述有出入，或未找到任何相關資訊：系統會提供找到的資訊連結（棕色色塊）。 未醒目顯示的文字：資訊不足，無法評估陳述的可信度，或是陳述並非用於回答事實資訊。Gemini目前會略過表格和程式碼中的內容。 不管為何，在Gemini或其他AI工具提供的資料，建議點選原始來源查證內容是否屬實，避免出現爭議。 更多【學習新知】精選內容 【免費課程】台北數位大學校25堂AI、數位課即日起開放報名！ 為了協助企業在AI浪潮中搶占先機，並將產業痛點轉化為市場競爭力，臺北市政府產業發展局將於5月下旬正式啟動「台北數位大學校Digital Campus Taipei」系列課程，推出涵蓋AI應用、跨境電商、數據分析與數位營運等25堂免費實戰課程，期許幫助企業強化數位實力並加速轉型升級。 你也是嗎？公司祭「AI面試」反效果 近3成求職者一看到就退出 你有遇過「AI面試 」嗎？根據外媒報導，最近開始有越來越多企業開始採用AI面試 ，不過研究顯示，隨著企業在招募中日益採用AI，反而導致越來越多求職 者因不適應或不信任這類做法，而選擇退出面試流程。 黃仁勳卡內基演講談AI：新鮮人如何擁抱技術、放大潛能、培養職場競爭力？ 輝達執行長黃仁勳在卡內基大學2026年的畢業典禮上，針對AI革命發表了深刻的見解，他提到，當社會以開放、負責且樂觀的態度擁抱科技時，AI對人類潛能的「擴充」將遠大於「削弱」，面對AI重塑產業的浪潮，職場人士該如何自處？以下整理自該演講後半段的4大關鍵職場心法。 2026 Google數位人才探索計畫│免費AI學程、完課領證書、零基礎可學 每年Google官方都會推出Google數位人才探索計畫，不僅全程免費、完課有證書領，今年更新增AI相關學程，幫助台灣各領域的人才快速具備職場即戰力。 資訊完美主義為何成為問題？當心「網羅式思考陷阱」永遠慢對手一步 有人深信「資訊當然是愈多愈好！」但資訊蒐集越多，決策就越準確嗎？當心「網羅式思考陷阱」讓你陷入資訊完美主義，花太多時間查資料，卻錯失真正該行動與思考的時機。本文節錄自《觀點致勝的OUTPUT思考術》。