AI工具應用

台北市及新竹市陸續推出青年AI工具補助計畫，補助包括ChatGPT、Claude、Canva等AI工具的訂閱費。北市18~35歲一般青年每年最高補助4,000元，新竹市則為16~40歲最高補助3000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） 台北市、新竹市青年AI工具補助盤點台北市青年AI工具補助計畫重點新竹市AI領航青年數位工具補助重點 台北市、新竹市青年AI工具補助盤點 台北市 vs. 新竹市 青年AI工具補助，差在哪？ 台北市｜青年AI工具補助計畫新竹市｜AI領航青年數位工具補助計畫年齡18~35歲16~40歲身分條件設籍台北市滿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設籍新竹市，不限學生身分受理期間2026/8/1～10/31訂閱，最遲11/10前提出申請。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。2026/4/2～11/30受理，額滿或經費用罄為止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。補助購買金額的50%，一般青年每人最高補助3,000元；特定對象及文化語言保存者補助90%，最高6,000元補助次數每年1次，最多2項AI工具最多補助1次申請方式依青年局公告辦理線上申辦注意事項●中國大陸開發之工具軟體不予補助●中國大陸開發之工具軟體不予補助 台北市青年AI工具補助計畫重點 誰可以申請北市青年AI工具補助？ 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。 台北市青年AI工具補助計畫說明 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。雖沒有名額限制，但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。 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 實體 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 76658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 39945人感興趣 了解課程＞ 新竹市AI領航青年數位工具補助重點 新竹市AI領航青年數位工具補助，怎麼申請？ 新竹市青年發展中心自2026年4月推出「AI領航青年數位工具補助計畫」，在8月中旬宣布加碼500萬元經費，同時把申請年齡從18歲下修到16歲、並新增特定對象與文化語言保存者的加碼補助，8月14日起改為線上申辦。 申請時間為即日起至2026年11月30日申請額滿或經費用罄止。 數位申辦平台：AI領航青年數位工具補助計畫申請 新竹市AI補助申請資格 設籍新竹市。 年齡16歲至40歲以下。 不限學生身分。 須自行先完成購買並付款，再檢附憑證申請（先買再補）。 新竹市AI補助金額怎麼算？ 身分補助比例補助上限一般青年購買金額50%3,000元特定對象及文化語言保存者（低收入戶、中低收入戶、身心障礙者、原住民、新住民等）購買金額90%6,000元 新竹市AI補助有哪些AI工具可以申請？ 官方列舉4類（不補助中國大陸開發之軟體）： 通用型AI：ChatGPT、Google AI的訂閱方案、Grok、Claude、Perplexity等。 影像類AI：Canva AI、Adobe Firefly及其他Adobe AI創作工具、Midjourney、Figma AI等。 辦公類AI：Microsoft Copilot、copy.ai、Notion AI、Jasper等。 學習類AI：Grammarly、Speak、Elicit等。 新竹市AI補助要準備什麼文件？ 身分證正反面清晰照片 購買憑證／發票（官方收據、繳款憑證；以外幣付款需附換算新臺幣的單據） 存摺封面影本 親筆簽名的切結書 若由他人代為付款，另附代付人簽名的切結書 具特定對象及文化語言保存者，另附相關證明 線上申辦 測你的AI素養

做了一堆AI工具，卻沒多久就晾在那裡？該如何真正用AI解決工作問題？104資深協理李明倫分享3個實際案例、5類提示詞與7步驟實作法，教非技術職從「非做不可」的工作開始，把工作拆成角色交給不同的AI，打造你的「AI營運團隊」。 文／《104職場力》整理 本文目錄（點擊可快速前往） 新需求不斷增加、系統卻跟不上，工作卡在人工怎麼辦？如何選題：第一個AI專案，不要挑最大的問題讓AI進入工作流程：3個案例看人與AI重新分工非技術職如何和AI協作？把AI當「第一天上班的聰明新人」從問題到落地：非技術職也能採用的7步驟從最想解決的問題開始，打造你的AI營運團隊 公司導入AI後，興沖沖用AI做了一堆工具、Dashboard與Skill，卻過沒多久就晾在那裡，或者做一做就沒有下文……這可能是許多工作者近期的共同經驗和痛點，到底該如何和AI分工協作、真正用AI提升工作效率？ 104人力銀行資深協理李明倫（Will Lee）觀察，生成式AI的出現，讓「先做一個工具看看」變得很容易，而他認為，AI應用能否落地，關鍵不在工具本身，而在一開始挑的問題。因此他認為，導入AI的第一個問題，不是先想「AI可以做什麼」，應該從「我現在最想解決什麼問題？」開始。因為持續存在的問題會帶來足夠的改善動力，團隊才會願意反覆測試、修正，最後把AI放進日常工作。 本文整理自104人力銀行資深協理李明倫於104「AI煙火小聚」分享的主題「如何打造你的AI營運團隊」，他並非技術職主管，過去兩年卻與團隊透過生成式AI、自動化及AI輔助開發（Vibe Coding），逐步改善資料整理、客服追蹤與工作流程，本次分享他與AI的協作心法。以下節錄精華內容。 【開始前的提醒】操作前應確認AI工具權限與資安規範本次分享中，李明倫使用公司提供的Claude企業版來協助盤點工作問題。實務上，工作資料能否提供給AI，仍應依照各公司核准的工具、權限與資安規範來判斷。建議操作前需確認哪些資料可以上傳、哪些內容應先去識別化。 新需求不斷增加、系統卻跟不上，工作卡在人工怎麼辦？ 在成長期的單位，常見的工作狀況是：新的客戶、新的服務與新的流程持續出現，連帶增加新的名單、資料、報表、分析及管理需求；即使工作量倍數成長，但人力卻沒倍數成長，系統建置速度也不一定能跟上，因此耗費大量時間在人工整理資料。 「最好的方法還是系統。」李明倫說：「可是新的單位、新的服務很多流程還不確定，不可能直接建到CRM。」尤其是新服務剛開始運作時，流程與規格可能仍在調整。若此時投入大量工程資源建正式系統，一旦作業方式改變，系統都得跟著改。他形容，這階段急著要求PM與工程建系統，「其實只是在丟另外一個炸彈給他們」。 這種情況下，許多團隊會先用Excel試算表來因應過渡期。「結果就是我很會用Excel，包括寫各式函數。」他說，資料不多時，這種方式快速又有彈性；但隨著檔案、函數與使用者增加，Excel的極限逐漸浮現，例如檔案跑不動、多人共用時可能誤改、資料散落在不同檔案，或是主管需待人工彙整才能掌握進度，都是可能發生的問題。 而本次分享的AI輔助開發工具，李明倫將它定位為「過渡方案」。它不取代正式後台，也沒有直接串接所有系統；用途是讓尚未定型的流程先被實際使用、驗證和修正。等規格逐漸穩定，團隊再把真正需要的功能移入正式系統。這段過渡期也像一場低成本的使用者測試，幫助更快確認規格與使用方式。 如何選題：第一個AI專案，不要挑最大的問題 首先要注意的是，不是所有工作都值得投入時間打造工具，李明倫建議，優先挑「高頻、重複、可標準化、成效可驗證」的問題： 高頻：經常或定期發生。 重複：大量步驟相同，人工反覆複製、整理或確認。 可標準化：狀態、判斷條件、處理順序或截止時間能說清楚。 可驗證：能用時間、錯誤率、處理量、採用率或其他KPI比較改善前後。 選定之後，他建議先問5個問題，把答案寫下來當作「改善前」的基準：這件事多久做一次？每次花多少時間？有幾個人參與？哪裡最容易出錯？成功後要看哪個KPI？ 另外，第一個專案不必挑全公司最大的痛點。規模越大，利害關係人、資料來源與例外情況通常越多。從最常重複、最容易驗證價值的工作著手，更容易做出第一個真的有人使用的版本。 讓AI進入工作流程：3個案例看人與AI重新分工 案例1：客服案件量大，進度仍靠Excel管理 把Excel搬上網頁只是表面，真正的改變是工作方式 某個客服團隊每天要處理大量資料，一筆筆聯絡、確認、做紀錄。曾經客服為了不掉球，發展出「把資料複製到Excel」的整理方式，記下當天聯絡狀況與下次聯絡日期，也方便主管查看進度及數據。為了改善工作流程，團隊起初嘗試增加試算表的函數和提醒，檔案卻隨資料累積變得更龐大、跑不動。李明倫接著把工作群組中的大量溝通訊息、現有流程規則、團隊成員口頭反映的問題彙整，交給AI協助標出流程中明確與仍在變動的部分，以及可能的斷點。 關鍵在於，AI蒸餾出可能的問題之後，還要跟現場同仁確認。「AI畢竟不在這個單位裡面，整理完以後我們還是會跟同事討論，哪些是大家認同的、哪些是AI想像的。與實際狀況不符合的，就剔除掉。」 問題收斂後，他們以Vibe Coding建立網頁工具來快速驗證。客服仍然處理同一批案件，但操作方式改變了： 所有案件集中處理，減少在不同資訊之間來回切換 網頁化操作，多人可同時查詢及填寫，資料不會互相覆蓋 可依案件屬性、時間與處理狀態等條件搜尋及排序 優先顯示當天必須處理案件，急件也能調整優先序 主管可直接查看處理量及相關數據，省去另行整理 【案例1】管理工具介面示意圖（圖／104職場力小編使用AI製作） 這項工具的重點不只是幫忙整理資料，還改變了客服每天如何工作。客服能把注意力放在聯絡與服務，資料搜尋、排序、提醒與統計則交由工具承接。流程還在變動時，團隊也可以快速修改規則，持續確認哪些功能值得進入正式後台。 他分享，工具導入後，即使曾有人力較吃緊的時期，團隊單人每日處理量仍能較過去平均提升一倍以上，工作量的波動也有所下降。不過他也補充，還有各種因素可能影響成果，因此不能將改善幅度完全歸因於工具。 案例2：開發名單持續增加，需在多份Excel不斷切換 從「整理排序」到「開發優先順序建議」 另一個團隊會接到多種來源的開發名單，例如講座名單、不同月份的專案名單、AI推薦名單，每種檔案格式、欄位和產生時間不同，累積一段時間後，客服可能需要在多份試算表之間切換與比對；多人共用時，同樣可能不小心覆蓋資料。 為了改善工作模式，本例也以AI輔助開發製作管理工具，將不同批次的名單集中到同一個工具，客服可依人員、批次或開發狀態篩選，主管也能看到整體進度。同時，工具內不會直接顯示敏感的聯絡資訊，沿用內部原有的權限控管。 【案例2】管理工具介面示意圖（圖／104職場力小編使用AI製作） 這個案例不同之處，是「名單整理排序」還多了一道AI與人工的來回協作：以AI參考過去成功案例的特徵，提出新名單的開發優先順序建議，並交由人工審查註記。人工複核被安排在關鍵判斷和防呆節點，大量整理與初步排序則交給AI。 案例三：公用客服信箱大量來信，回覆、紀錄、管理都費時 Power Automate與AI接力分類處理 公用信箱的回覆與管理也是許多團隊的痛點。信件數量少時，大家可以直接分工處理；但隨著業務成長，短時間內累積數百封來信，便可能出現重複處理、漏回或無法掌握處理進度等問題。 團隊原本把每封信登記到Excel試算表，再手動註記分類及處理狀態，管理雖有改善，行政負擔卻很重。 李明倫和AI討論解決方案，說明來信量、人工步驟與管理困難，最後決定採用Power Automate自動化工具，將Outlook收到的郵件定期匯入試算表，不必再花時間備份，收到即同步；再由AI協助分類，最後上傳至前例開發的客服處理工具，集中查看信件類別與處理進度。另外，Power Automate是AI提出的第2個建議。原先想的解法不可行，討論來回幾次才定案。  【案例3】信件管理流程示意圖（圖／104職場力小編使用AI製作） 共通點：沒有預設解法、讓AI從工具變營運夥伴 3個案例看下來，第一個共通點是都沒有預設既定解法。他們把團隊工作現況與遇到的困難交給AI盤點、討論，再從幾個解決方案裡比較選擇、來回修正，最後採用的做法有時可能與最初想像相差很遠。這些工具也都由團隊共同討論、實際使用並調整修正。 第二個共通點，是工作被重新拆解過。李明倫用「AI營運團隊」來形容，核心主張是把工作重新解構，拆解能力、角色，再看哪些可以交給AI。以名單案例為例，一套流程內其實有好幾種職責，例如整理與比對資料（助理、分析）、釐清規格與流程（PM）、開發工具（工程）、產出主管要看的數字（Dashboard管理），最後才是實際聯絡客戶的客服。現在其中好幾段交給AI，角色之間會互相接力，人只留在需要判斷的節點。讓AI從工具，真正變成「共同營運夥伴」。 非技術職如何和AI協作？把AI當「第一天上班的聰明新人」 「AI不是通靈。即便他非常聰明，你沒有跟他講清楚，他的回答當然不會精準。」 李明倫把AI視為第一天上班、能力很強的新同事。不過，AI能快速分析與建立原型，卻不了解部門情境，也不會讀心。若提供的背景越模糊，來回修正的次數通常越多。 因此盤點型提示詞可以包含5類資訊： 背景現況（Existing）：工作現狀、流程如何運作 規則與判斷邏輯（Rules）：工作實務上的詳細規則，包括決策規則、狀態定義、操作模式 佐證資料（Evidence）：實際工作檔案、畫面與案例說明 問題與落差（Problem）：目前看到的問題，哪裡耗時、容易出錯、缺少SOP 明確任務要求（Ask）：希望AI最後產出什麼、給誰用，例如建立SOP、待確認資訊、問題及建議 他也分享，「盤點型」和「工具型」的prompt不太一樣：盤點型要把問題和資料給足，和AI討論出卡點；而工具型比較單純，就是把功能講清楚。 AI「專業新人」交辦模板 想請AI先協助盤點問題，可以使用以下格式： 我目前要處理的工作是＿＿。現在由＿＿負責，使用＿＿工具。這件事大約每＿＿執行一次，每次花費＿＿。目前最耗時或容易出錯的環節是＿＿。現有資料包括＿＿。必須遵守的規則是＿＿。我希望改善的結果是＿＿。請先幫我整理目前的工作流程、主要痛點與可能解法，暫時不製作工具。請同時標出適合由AI協助的步驟，以及仍應由人判斷的步驟；如果資訊不足，請先向我提問。 實作心得1：一次只加一個功能，做完立刻驗證 直言自己並非技術職，李明倫打造工具時，會先和AI討論方案是否可行，確認後再逐步增加功能。他曾一次要求多項調整，結果自己和AI都容易混亂；後來改成一次處理一個小功能，完成後立刻驗證。此外，正式讓同事使用工具後，後續修改則要區分測試版與正式版（Staging／Production），避免調整功能時讓現場工具直接停擺。 實作心得2：AI說「很簡單」，不代表真能做出來 AI提出可行方案後仍要實測。李明倫坦言，有些AI口中的「很簡單」，最後仍可能做不出來；第一版範圍越小，團隊越能及早發現限制。遇到看不懂的技術問題時，他也會直接請AI換一種方式解釋，確認自己理解後再做選擇，避免盲目操作讓後續修改變得更複雜。 實作心得3：把專案知識建立在MD檔 每個主要專案也會建立MD檔，記錄規則、步驟與使用方式，避免重要脈絡散落在長對話中。至於是否進一步做成可重複調用的Skill，則要看流程的共通性。李明倫提到，許多工具的規則非常細，只適用特定單位；若跨團隊無法直接套用，保留成專案MD檔更實際。 實作心得4：文字講不清楚，就截圖給AI看 李明倫提到，和AI來回修正時，他大量使用截圖：把畫面截下來、圈起要改的地方，比打一長串文字精準得多。若要說明幾份檔案之間的關聯，他甚至會用PowerPoint畫成一頁示意圖。部署失敗時也是同樣做法：平台上會顯示錯誤訊息，截圖給AI就會自行修正，讓錯誤不再是障礙。 從問題到落地：非技術職也能採用的7步驟 想從0開始一個AI專案，必須涵蓋選題、盤點、測試與持續營運。綜合李明倫分享的實務做法，整理為以下7個步驟： Choose 選題：選一個值得解決的問題，優先挑「高頻、重複、可標準化、成效可驗證」。寫下發生頻率、每次花費時間、參與人數、常見錯誤與成功指標。 Define 定義：用EPSP梳理現況（Existing）、問題（Problem）、AI解法（Solution）、標準流程（SOP）與預期影響（Business Impact）。 Discover 盤點：蒐集現有試算表、文件、SOP、工作討論、操作畫面，訪談真正執行工作的人（使用者痛點），再請AI整理流程、痛點與可能機會。整理完務必回到實務現場逐項確認。  Prototype 原型：只解決一條核心流程，第一版先求能用、能測，不急著做成完整系統。 Test 實測：找一位真實使用者放入真資料，實際使用一段時間（一天／一週），記錄錯誤與新需求，反覆修正。 Standardize 標準化：把有效做法整理成固定輸入、固定流程與固定輸出，並定義負責人、更新頻率、SOP及檢核標準。 Review 檢討：定期檢查時間、品質、KPI、使用率與可擴充性；若規則或現場需求改變，再回到下一輪選題與定義。 李明倫認為，真正可複製的不是Prompt，而是「Problem → Solution → SOP → Review」的方法，重新拆解工作，讓工作流程持續進化。 從最想解決的問題開始，打造你的AI營運團隊 而在工具導入後，李明倫建議AI專案的成效不要只看「做出幾個工具」，應追蹤使用者是否持續使用、人工時間是否下降、錯誤或遺漏是否減少、工作品質和核心指標是否改善，以及這套流程能否被交接與持續調整等。 他也強調，雖然本次分享是使用Claude，但不同AI工具都能協助盤點流程與建立原型，介面設計、功能穩定度和使用習慣可能各有差異，選擇自己和團隊用得順手的工具即可。真正決定專案能否落地的，仍是問題是否值得解、規則是否講得清楚，以及使用者是否參與驗證。 從「非做不可」的工作開始，AI才會進入每天與每週的真實流程。當團隊持續經歷「發現問題、建立解法、形成SOP、檢視成效、再修正」的循環，累積下來的成果會超過零散的提示詞或單一工具，逐漸形成一套可運作、可交接、可改進的人機協作系統。 測你的AI素養 AI代理大爆發！專家：7件「無聊工作」最適合外包給AI 哪些工作適合外包給AI？AI專家指出，AI代理能在你離開電腦後繼續工作，最適合接手那些無聊到不行的瑣事。推薦7件可以外包給AI的工作，從整理信箱、盯價格到每日簡報，並附上可直接套用的提示詞。 自主創新 簡立峰喊AI新經濟時代來臨 Google前台灣董事總經理簡立峰表示，「ＡＩ新經濟」時代已來臨，ＡＩ已能自主創新，並改變部分產業的核心競爭力；尤其生技及材料產業、以及電路與晶片設計產業，正面臨這樣的典範轉移。ＡＩ也將大幅改寫企業運作型態，未來甚至將迎接「ＡＩ原生企業」。 ChatGPT聊天紀錄不怕偷看！新功能一鍵鎖定、隱藏 忘記密碼有慘痛代價 借手機給別人，怕ChatGPT聊天紀錄被偷看？OpenAI推出Locked Chats鎖定聊天功能，可用4位數PIN碼或Face ID替特定對話上鎖、隱藏；但忘記PIN碼重設時，已鎖定的聊天會全被刪除。 AI代理工時達人的6倍，注意力成瓶頸！從Anthropic內部研究看3個協作提醒 AI交出成果的速度愈來愈快，你卻忙著確認方向、檢查內容、回覆下一步？開發Claude的Anthropic研究自家員工後發現，AI代理執行時數達員工工時的6倍，人的注意力反而成為產出瓶頸。《104職場力》延伸整理3個提醒，帶你重新安排與AI協作的方式。 Claude Code Subagent怎麼用？3分鐘建好第一個子代理，判斷何時該多Agent分工 一個任務想同時檢查安全性、效能和測試，只能一件一件問AI？本文說明Subagent（子代理）的分工模式，帶你用一個Markdown檔建立第一個官方Subagent，再用一張表判斷什麼任務適合多Agent協作。本文節錄自《Claude Code全攻略》。

Excel或Google Sheets的欄位內容沒統一，樞紐分析被拆成好幾類、加總還算不出來？本文分享使用ChatGPT檢查欄位問題、建立清理規則、產生公式，並將混亂資料轉換成一致格式，附8組可直接複製的提示詞範本，同樣適用。本文節錄自《ChatGPT上工了! 最強AI活用術》。 文／施威銘研究室 本文目錄（點擊可快速前往） 請ChatGPT幫你清理Excel資料、統一欄位格式輸入指令請ChatGPT做檢查範例：清理訂單資料中的欄位與格式檢查資料、給予清理規則產生清理公式常見清理任務的指令範本：檢查欄位、金額、統一日期格式使用ChatGPT外掛時的注意事項 【在Excel或Google Sheets使用ChatGPT外掛】 工具：Excel或Google Sheets 外掛：ChatGPT for Excel／ChatGPT for Google Sheets Excel安裝：常用→增益集→ 搜尋ChatGPT→ 新增 Google Sheets安裝：擴充功能→外掛程式→取得外掛程式→ 搜尋ChatGPT→安裝 登入：用OpenAI帳號登入。免費版及各訂閱方案皆可使用 注意：類似的外掛程式很多，下載時請確認公司名稱為「OpenAI」（圖／104職場力小編截圖） 請ChatGPT幫你清理Excel資料、統一欄位格式 資料表在進行排序、篩選、加總、查找或樞紐分析前，通常需要先確認欄位與格式是否一致。即使資料看起來可以閱讀，只要欄位內容不統一，後續分析就可能出現錯誤。例如，同一欄地區中同時出現「台北」、「臺北市」、「Taipei」；同一欄日期中混用「2026/1/5」、「1月5日」、「2026-0105」；同一欄金額中同時出現「1200」、「1,200」、「$1,200」、「1200元」。這些內容對人來說容易理解，但在試算表中可能被判斷為不同分類、不同格式，甚至不同資料型態。 ChatGPT可以協助使用者檢查欄位問題、建立清理規則、產生公式，並將混亂資料轉換成一致格式。用在資料整理的前置階段，幫助使用者判斷哪些欄位需要統一、哪些內容可能會影響計算，以及應該採用哪些功能來處理。 輸入指令請ChatGPT做檢查 使用這項功能時，可以先選取需要檢查的資料範圍，例如A1:F20，再於ChatGPT外掛中輸入清理指令。比較穩定的做法是先請外掛檢查問題，再請它建立規則，最後才請它產生公式或建議處理方式。可以在外掛中輸入： 【提示詞】請檢查目前選取的表格有哪些欄位與格式問題。請用表格列出欄位名稱、問題類型、可能影響與建議清理方式。請特別檢查日期、金額、分類名稱、空格與付款狀態是否一致。 如果已經知道要清理的欄位，也可以更精準地輸入： 【提示詞】金額欄位在（自行選取或填寫）欄，內容可能包含 $、,、元 等符號。請提供一個可以放在新欄位的公式，將這些內容轉成可加總的純數字。 先檢查問題以避免ChatGPT誤改資料；再建立清理規則可以讓我們確認標準；最後產生公式，則能把清理結果放在新欄位中檢查，而不是直接覆蓋原始資料。 範例：清理訂單資料中的欄位與格式 檢查資料、給予清理規則 假設工作表中有一份簡單的訂單資料： 訂單編號地區訂單日期金額付款狀態商品類別A001台北2026/01/051200已付款辦公用品A002臺北市1月6日850元已付辦公用品A003Taipei2026-01-07$2,300Paid電腦週邊A004新北2026.01.081,500未付款電腦週邊 這張表看起來仍然可以閱讀，但若要做統計，會出現幾個問題。地區欄位中「台北」、「臺北市」、「Taipei」可能代表同一地區，但在樞紐分析中會被拆成不同分類。訂單日期欄位混用斜線、中文日期、短橫線與句點格式，可能影響排序與月份統計。金額欄位混入「元」、「$」與逗號，可能造成加總失敗。付款狀態中的「已付款」、「已付」、「Paid」也需要統一。商品類別中的「電腦週邊」與「電腦周邊」雖然意思接近，但試算表會將它們視為不同類別。我們可以先選取這份資料，然後在ChatGPT外掛中輸入： 【提示詞】請檢查目前選取的訂單表有哪些資料清理問題。請用表格列出欄位、問題類型、可能影響與建議處理方式。請不要直接修改資料，先提出清理建議。 外掛可能回傳類似以下內容： 欄位問題類型可能影響建議處理方式地區同一地區有多種寫法樞紐分析或篩選時會被拆成不同分類建立對照表，將台北、臺北市、Taipei統一為臺北市訂單日期日期格式不一致可能無法正確排序、依月份統計或製作趨勢圖統一為 yyyy-mm-dd 格式金額數字混入符號與文字加總、平均或比較時可能出錯移除 $、,、元 後轉為純數字付款狀態分類命名不一致篩選與統計時結果分散將已付款、已付、Paid 統一為已付款商品類別同義分類用字不同分類統計會被拆成兩組將電腦週邊與電腦周邊統一為同一標準名稱 接著，可以在外掛中請ChatGPT建立清理規則： 【提示詞】請根據剛才檢查出的問題，建立一張清理規則表。欄位請包含：原始欄位、標準格式、建議方法、是否需要人工確認。 ChatGPT可能會回傳： 原始欄位標準格式建議方法是否需要人工確認地區台北市、新北市等標準縣市名稱建立對照表，再用XLOOKUP或VLOOKUP轉換是訂單日期yyyy-mm-dd使用日期轉換公式或先統一分隔符號部分需要金額純數字使用SUBSTITUTE、VALUE或REGEXREPLACE清除符號否付款狀態已付款、未付款建立對照表或使用SWITCH / IF統一否商品類別固定分類名稱建立對照表或使用取代功能是 這張規則表可以放在工作表旁邊，作為後續清理依據。需要人工確認的項目，通常是分類標準或語意判斷。例如「Taipei」是否一定要轉成「台北市」，要看資料來源是否可能包含「台北地區」或其他更寬的區域定義；「電腦週邊」與「電腦周邊」是否統一，也要看團隊採用哪一種標準用字。 產生清理公式 確認清理規則後，可以請ChatGPT 外掛針對特定欄位產生公式。比較推薦的做法，是在原始欄位旁新增「清理後」欄位，而不是直接覆蓋原始資料。例如可以新增「清理後金額」、「標準付款狀態」、「標準地區」等欄位，方便檢查公式結果是否正確。我們在這邊以「統一金額格式」、「統一付款狀態」為例子做示範。 1. 統一金額格式：若金額在D欄，可以在外掛中輸入： 【提示詞】金額欄位在D欄，可能出現1200、850元、$2,300、1,500這幾種格式。請提供一個可放在新欄位的公式，將它轉成可以加總的純數字。 Excel可能會出現以下公式： =VALUE(SUBSTITUTE(SUBSTITUTE(SUBSTITUTE(D2,"$",""),"元",""),",","")) 這個公式用多層SUBSTITUTE逐一移除$、元與逗號，再用VALUE轉成數字。它的優點是容易理解，缺點是每新增一種要移除的符號，就需要增加一層替換。如果資料來源長期會出現不同格式，使用對照表、PowerQuery或更進階的清理工具可能更適合。 2. 統一付款狀態：原始資料中可能有「已付」「Paid」「未繳」「Unpaid」，我們希望統一成「已付款」或「未付款」。這時就可以先請ChatGPT建立一張對照表，再讓ChatGPT提供函數，把原始值轉成標準值。 【提示詞】請在原始資料旁建立一份「付款狀態對照表」，包含「原始值」與「標準值」兩個欄位，並依照下列規則填入：●「已付款」、「已付」、「Paid」統一對應為「已付款」。●「未付款」、「未付」、「Unpaid」統一對應為「未付款」。請保留原始資料，不要直接修改或覆蓋原欄位。 先請ChatGPT建立付款狀態的對照表（圖／旗標科技） 接著，請ChatGPT依照對照表寫的轉換規則，在原始資料旁新增「整理後的付款狀態」欄位，將E欄中格式不一致的付款狀態統一為標準值。對照表位於H2:I7，其中H欄為原始值，I欄為對應的標準值。 【提示詞】E欄為「付款狀態」，其中包含多種不同寫法。請參考H2:I7的對照表，提供一個可填入新欄位的公式，將 E 欄的付款狀態轉換為對應的標準值。若找不到相符的原始值，請顯示 "需確認"。 本次實際測試中，ChatGPT提供的公式如下： =IFERROR(VLOOKUP(E2,$H$2:$I$7,2,FALSE),"需確認") 這個公式會先讀取E2儲存格中的付款狀態，並到H2:I7的對照表中尋找完全相同的原始值。找到後，會回傳對照表第二欄的標準值，例如將「已付」或「Paid」轉換成「已付款」。公式中的$用來固定對照表範圍，因此向下複製公式時，查找範圍不會跟著移動。如果找不到相符的付款狀態，IFERROR就會讓儲存格顯示「需確認」。 可以看到ChatGPT已經在G欄新增一個欄位，用來顯示統一判斷後的付款狀態（圖／旗標科技） 若使用的是Microsoft365或新版Excel，也可以使用XLOOKUP： =XLOOKUP(E2,$H$2:$H$7,$I$2:$I$7,"需確認",0) 這個公式會取得E2的付款狀態，並在H2的「原始值」中尋找完全相同的內容；找到後，回傳同一列I2中的「標準值」。若找不到相符內容，就顯示「需確認」。最後的0代表必須完全符合，而$則用來固定對照表範圍，讓公式向下複製時不會移動。但是部分舊版Excel還有Google Sheets都不支援XLOOKUP，假如出現 #NAME?，就得改用VLOOKUP版本。 常見清理任務的指令範本：檢查欄位、金額、統一日期格式 在Excel或GoogleSheets中使用ChatGPT外掛清理資料時，可以依照問題類型輸入不同指令。若資料問題不明確，先要求外掛檢查；若問題已經明確，再要求它產生公式或清理規則。 使用需求可輸入到外掛的指令檢查欄位問題請檢查目前選取的表格有哪些欄位與格式問題，並指出哪些問題會影響排序、篩選、加總或樞紐分析建立清理規則請根據目前表格建立一份欄位清理規則表，包含欄位名稱、問題類型、標準格式與建議處理方法統一分類名稱請檢查目前選取欄位中哪些值可能代表同一意思，並建立標準化對照表。若不確定，請標註需要人工確認清理金額欄位請提供Excel與Google Sheets公式，將目前金額欄位中含有貨幣符號、逗號與文字單位的內容轉成純數字清理日期欄位請檢查目前日期欄位有哪些格式不一致，並建議如何統一為yyyy-mm-dd。若部分資料缺少年份，請標註需要補充規則清除多餘空格請提供公式，清除目前文字欄位中的前後空格、連續空格與不可見字元拆分混合欄位請根據目前欄位內容，判斷是否需要拆分成多個欄位，並提供Excel與Google Sheets可用方法檢查重複資料請根據目前表格欄位，建議應該用哪些欄位判斷重複紀錄，並說明理由 這些指令可以依表格內容調整。若外掛輸出的解法說明不明確，可以要求它「引用具體欄位名稱與範例值」；假如公式出錯又不知道怎麼調整，可以用「先用輔助欄位分步處理，再提供合併公式」提示詞處理。 使用ChatGPT外掛時的注意事項 使用ChatGPT 外掛清理欄位與格式時，應先保留原始資料。比較安全的做法，是新增「清理後」欄位，或另存一份工作表，再將公式結果放入新欄位中檢查。若直接覆蓋原始欄位，一旦清理規則有誤，就不容易回頭確認資料原貌。這一點在金額、日期、客戶資料、庫存資料與交易紀錄中特別重要。 清理後也建議進行抽樣比對。可以挑選幾筆正常資料、空白資料、格式特殊資料與找不到對應值的資料，檢查清理前後是否符合預期。例如付款狀態使用對照表轉換時，若某個原始值沒有出現在對照表中，公式最好顯示「需確認」，而不是直接保留原值或顯示空白。這樣可以讓尚未被清理規則涵蓋的資料浮現出來，方便後續補充對照表。 清理公式也需要測試，尤其是日期與金額欄位，只要資料中有少數特殊格式，公式就可能失效。例如金額欄位如果出現負數、括號表示負值、百分比、小數點或不同幣別，原本只移除符號的公式可能不夠用。日期欄位若出現缺少年份、民國年、西元年混用，或文字日期與數字日期混雜，也需要先確認轉換規則，不能只依賴單一公式。 如果試算表裡的資料會定期更新，建議把清理規則整理在工作表中，例如建立一張「對照表」或「清理規則」工作表，記錄原始值、標準值、處理方法與是否需要人工確認。ChatGPT外掛可以協助產生規則與公式，但清理規則最好留在試算表內，方便日後重複使用、檢查與交接。 節錄自：旗標科技《ChatGPT上工了! 最強AI活用術: ChatGPT Work×GPT 5.6》／施威銘研究室 著

你在使用AI輔助工具時，是否也有「提示詞愈寫愈長、規定愈寫愈細、需求詳盡、細節極多」的毛病呢？過去人們總認為「提供愈詳細完整的資訊、AI給出的資訊將會更精準」，但是在OpenAI最新發布的「GPT-5.6 提示詞撰寫指南」中卻建議使用者「適時對AI放手」，別要求AI給出死板、簡潔、制式的答案，才不會變相限制AI的發展。 文／支琬清　由經理人授權轉載 本文導覽 1. 規則講3遍，效果不會更好2. 步驟寫死不留判斷空間，反而限制AI潛力3. 「保持簡潔」用過頭，AI的回答反而會漏掉重點4. 別要求AI所有步驟都要給你審核5. 換新模型就「打掉重練」，難以追蹤問題源頭別再對AI步步緊逼！適當放手反而效果更好 提示詞寫得愈長、規定愈細，AI的表現就一定愈好嗎？ OpenAI在最新發布的「GPT-5.6 提示詞撰寫指南」中給出否定的答案。根據OpenAI內部針對程式代理（coding-agent）的評測結果發現，只要勇敢捨棄提示詞中重複的指令與多餘的範例，不僅能讓評測分數提升10～15%，還能大幅減少41～66%的總Token數，連帶省下33～67%的成本。 這份新指南顛覆了許多人撰寫提示詞的舊習慣，指南中，強調GPT-5.6在接收指令時，與其規定每一個死板的步驟，不如清楚定義「最終的結果」、「重要的限制條件」以及「成功的標準」，並放手讓模型自行選擇最有效率的路徑。 指南特別提醒，這組數字會隨任務不同而有落差，只能當作方向參考，實際成效要在自己的任務上重新測試才算數。 1. 規則講3遍，效果不會更好 許多人深怕AI聽不懂，喜歡在提示詞裡反覆強調同一件事。指南建議，開發者應該從一份已經能用的提示詞開始，逐步拿掉「重複陳述的規則」、「不影響行為的範例」以及「模型早已能穩定做到的流程指令」。 真正該留下的是，使用者期望的最終結果、成功標準與停止條件，以及「安全、商業邏輯、證據與權限」等核心限制條件。指南特別警告，留下來的指令必須檢查是否有邏輯矛盾；因為GPT-5級別的模型會嚴格遵守提示詞，規則互相打架反而比細節不足更容易讓輸出結果大暴走。 2. 步驟寫死不留判斷空間，反而限制AI潛力 另一個生成式AI使用者常犯的老習慣，是把任務拆成死板的固定步驟。指南建議，與其規定每一個步驟怎麼走，不如直接描述「最終目的」，並清楚定義「好的結果長什麼樣子」。 此外，千萬別濫用「永遠（ALWAYS）」、「絕不（NEVER）」或「必須（must）」等絕對用語。這些強烈字眼應該保留給真正的鐵律，例如安全規則或必填欄位；至於「要不要搜尋」、「何時該使用工具」這類需要判斷的情境，應該改為提供「決策原則」，讓模型自行選擇最有效率的路徑。 3. 「保持簡潔」用過頭，AI的回答反而會漏掉重點 如果你習慣在提示詞最後補上一句「請保持簡潔」，在 GPT-5.6 上可能得重新評估了。由於 GPT-5.6 預設的回答風格就比前一代（GPT-5.5）更加精煉，繼續套用這類籠統指令，有時會讓回答變得太短、甚至漏掉重要資訊。 OpenAI 建議透過 API 參數（text.verbosity）來設定整體的詳細程度（低、中、高），再根據特定任務提出要求。與其盲目要求 AI 回答簡短，不如給模型一個明確的優先順序：「優先保留完成任務所必需的內容，再來才是移除低價值的細節。」 4. 別要求AI所有步驟都要給你審核 在處理多步驟任務時，頻繁要求模型「先問我」、「等我核准」會讓原本安全的動作也被迫中斷。 指南建議，開發者應該制定一份精簡的政策：清楚列出模型可以「自主進行」的安全本地動作，例如讀取檔案、查看紀錄、修改範圍內的程式碼、跑測試等，不需要反覆要求確認。 只有在涉及「外部動作」、「破壞性行為」、「高成本動作（如採購）」，或「任務範圍擴大」時，才需要設立邊界，要求模型停下來取得授權。 5. 換新模型就「打掉重練」，難以追蹤問題源頭 當應用程式準備升級至GPT-5.6時，最忌諱的就是一次把整套提示詞、推理設定和工具組全部重寫。 正確的升級SOP是，先單純更換模型並保留原有的推理設定，用既有的測試案例跑一輪；接著再逐步拿掉過時的鷹架指令與用不到的工具；每做一次微調，就重新測試一次，最後才針對退步的地方補上最小幅度的修正指令。 如果一次全部重寫，一旦輸出結果不如預期，根本無從判斷問題是出在模型本身、提示詞內容，還是工具組的改動。 別再對AI步步緊逼！適當放手反而效果更好 綜觀這份GPT-5.6提示詞指南，OpenAI其實是在傳遞一個核心訊息，是時候放下對AI的「微管理（Micromanagement）」了。過去，許多開發者習慣把提示詞當成鉅細靡遺的程式碼來寫，深怕漏掉任何一個執行步驟；但面對能力大幅躍升的新一代模型，最好的做法反而是「抓大放小」。 未來的提示詞撰寫，將更像是在帶領一個高度專業的團隊： 你只需要給予清晰的目標、定義「成功的標準」，並劃定不可逾越的安全與權限邊界，剩下的執行路徑就放心交給AI去探索與發揮。 當然，簡化提示詞並不代表要盲目刪減。OpenAI在指南中一再強調，所有的優化都必須建立在「持續測試」的基礎上。不論是更換模型還是調整推理設定，都應該遵循「一次只改動一個變數」的科學方法，透過真實的測試案例來驗證成效。透過精準微調，開發者才能真正釋放GPT-5.6的潛力，在提升任務表現的同時，也達成省下大量Token與運算成本的雙贏局面。 資料來源：OpenAI 開發者文件；本文初稿由 AI 協助整理，編輯：支琬清 （原文標題：別再把提示詞寫成小論文！OpenAI最新指南點名5個該戒掉的老習慣） 推薦課程

Google推出Gemini學生方案，符合資格的大學生可免付費使用Google AI Plus 1年，除了享有更高的用量上限、400GB雲端儲存空間與Gemini Omni等功能，還可運用學習筆記本、個人化測驗、Gemini Live等工具準備作業與考試。究竟誰能申請Gemini學生方案？Google AI Plus有哪些功能？又能怎麼運用？以下整理官方資訊一次看。 文／《104職場力》 本文導覽 誰能申請Gemini學生方案？Google AI Plus免費條件Google AI Plus學生方案內容總覽Gemini學生方案怎麼用？4大情境一次看1. 上傳課程資料，建立專屬「學習筆記本」2. 善用「Deep Research與作業小幫手」拆解複雜問題3.透過「Gemini Live即時對話」釐清難懂概念4. 從論文到履歷都能協助，提升寫作效率Gemini學生方案值得申請嗎？ 誰能申請Gemini學生方案？Google AI Plus免費條件 根據Google官方資訊，目前18～24歲符合資格的大學生，可申請免付費使用Google AI Plus學生方案1年；新加入的學生，以及2025年AI Pro試用期已結束的學生，都包含在符合資格的對象中，但學生資格需要每年重新驗證。 目前官網列出的優惠兌換期限至2026年12月31日止，申請時需要提供有效付款方式，如果沒有在試用期結束前取消Google AI Plus，試用期結束後將自動收取每月165元（但方案都可以隨時取消）。 圖片來源：Gemini官網 Google AI Plus學生方案內容總覽 符合資格的學生，透過學生方案可以取得：  免費使用Google AI Plus 1年 2倍用量上限 400GB雲端儲存空間 Gemini Omni Gemini Live 學習筆記本、影像與Live功能無限上傳 個人化學習工具與測驗 成效追蹤工具 知道可以免費使用Google AI Plus 1年後，接下來更重要的是「到底能拿來做什麼？」 Gemini學生方案怎麼用？4大情境一次看 Gemini學生方案涵蓋的使用情境，從課程資料整理、考試準備，到解題、即時對話與論文、履歷寫作，都能搭配Gemini使用。  1. 上傳課程資料，建立專屬「學習筆記本」 學生可上傳課程大綱、課堂筆記、教材與投影片，請Gemini建立學習筆記本，並根據內容製作研讀指南、摘要、練習題與個人化測驗；也能透過互動式視覺化內容，將較難理解的概念轉換成更直觀的學習素材。 2. 善用「Deep Research與作業小幫手」拆解複雜問題 遇到不會的題目時，可將圖片或檔案上傳給Gemini，讓AI分析內容、拆解問題並提供逐步指引；遇到需要深入查找資料的主題，也能使用Deep Research協助研究與整理資訊，降低蒐集資料的時間。 3.透過「Gemini Live即時對話」釐清難懂概念 學生可透過Gemini Live即時對話，針對課程中較難理解的概念進一步討論與提問，讓學習過程更具互動性。 4. 從論文到履歷都能協助，提升寫作效率 Gemini可協助激發寫作靈感、擬定大綱、校對論文、調整Email語氣與潤飾履歷，從課業寫作一路延伸到求職準備，協助學生更有效率地完成文字工作。 圖片來源：Gemini官網 除了AI學習功能，Google AI Plus學生方案也提供400GB雲端儲存空間、2倍用量上限，以及學習筆記本、影像與Live功能的無限上傳次數，讓學生在AI與雲端工具運用上可以更彈性。 Gemini學生方案值得申請嗎？ 建議符合資格的大家都去申請使用，畢竟嘗試不同設計理念的AI工具本身也是一種學習！ 對學生來說，AI的價值已不在於快速找到答案，更重要的是能不能真正融入學習過程！而Google將Gemini的學生使用情境一路延伸到職涯準備，某種程度上也反映了AI時代下「學習」與「工作」之間的界線正在變得模糊。 ◆想申請的學生，可直接點擊連結前往Google官方Gemini學生專區確認資格與申請◆ 推薦課程 延伸閱讀： ChatGPT也開始「管」孩子怎麼用AI？青少年版上線：防沉迷、防抄作業！ Anthropic Academy免費AI課程完整指南｜從入門到進階17堂全攻略

OpenAI推出ChatGPT青少年版（ChatGPT for Teens），從學習模式、作業提醒到防止AI情感依賴，AI開始不只追求「給答案」，這項改變對未來職場人才有何啟示？ 文／《104職場力》 本文導覽 AI不再只負責「給答案」，而是開始要求你自己想從「幫我做」變成「教我做」，AI正在重新定義學習不只怕抄作業，OpenAI更在意「孩子是否愛上AI」家長可管「什麼時候用AI」，其實職場人也該想想！ OpenAI 8月18日宣布推出「ChatGPT for Teens」，針對13～17歲青少年打造更強調學習、安全與健康使用的ChatGPT體驗，如果系統判定使用者未滿18歲，或使用者自述年齡介於13至17歲，將自動套用青少年版體驗。 這次更新的背後透露出一個重要訊號：AI公司開始不只思考「AI能幫使用者完成什麼」，而是開始思考「AI應該怎麼幫大家成長」。 這件事其實不只和學生有關，上班族、HR與企業主管也值得提前思考：當AI越來越會回答問題，下一代工作者真正需要培養的能力，究竟會是什麼？ AI不再只負責「給答案」，而是開始要求你自己想 ChatGPT for Teens其中一項重要設計，就是讓AI從「答案機器」變成「學習教練」，例如學生遇到一道數學題，現在會透過提問、提示與逐步拆解，引導學生自己找到解法。 OpenAI也將「Study Mode」納入青少年體驗，透過引導式問題、逐步支援與知識檢核，讓學生理解問題，而不是單純複製最後答案；此外，還提供測驗及學習視覺化工具，協助學生確認自己到底有沒有真正理解。 更有意思的是，AI開始「避免直接替使用者完成作業」！系統加入「Responsible Homework Reminders」，如果AI判斷學生似乎只是想快速取得作業答案，而不是學習，便可能將使用者引導至學習模式。 從「幫我做」變成「教我做」，AI正在重新定義學習 想像兩種使用AI的方式： 第一種是：「幫我寫一份報告。」AI直接產出一份完整內容，使用者複製、貼上、交出去。第二種則是：「我需要做一份關於AI對未來職場影響的報告，你先問我5個問題，幫我整理思考方向，但不要直接寫答案。」 兩者都在使用AI，但前者單純省下時間、後者則強制思考跟學習，長期使用下來，最後培養出的能力可能截然不同，這是OpenAI這次推出青少年版ChatGPT時特別強調的方向。 不只怕抄作業，OpenAI更在意「孩子是否愛上AI」 這次更新另一個受到關注的設計，是OpenAI明確限制青少年與AI之間可能產生的情感依賴。 針對未滿18歲使用者，ChatGPT不應使用浪漫語言、鼓勵情感依賴，也不能暗示自己具有感情或自我意識；而浪漫及性意味的角色扮演行為等也都受到限制。 此外，ChatGPT for Teens也加入休息提醒、強化「你正在與AI互動」的提示，以及敏感圖片上傳提醒等設計，希望讓青少年保持與現實世界的連結。 家長可管「什麼時候用AI」，其實職場人也該想想！ 除了AI本身的防護，ChatGPT for Teens也提供家長更多控制功能，例如家長可以設定「Quiet Hours」限制特定時段使用；也能管理部分設定，並在少數高風險情境收到安全通知；另外OpenAI也新增「Study Hours」，可以在特定時間預設開啟學習模式。 這件事其實很像企業正在面對的AI治理問題，企業不能只告訴員工「AI很好用，大家快去用」還必須進一步引導、規範，例如： 哪些工作可以交給AI？ 哪些資料不能輸入？ AI產出的內容誰負責確認？ 什麼情況下必須由真人做最後判斷？ 員工應該把AI當助理、老師，還是決策者？ AI治理的核心是建立一套「怎麼正確使用」的規則！這也是現在企業培養AI人才時，越來越不能忽略的一環。 ChatGPT for Teens的出現，對青少年來說，可能是學習方式的改變；但對明天的職場而言，則可能是人才競爭規則的改變，想成為真正有競爭力的工作者，除了駕馭AI、驗證AI、修正AI，更要學會做出自己的判斷！ 推薦課程 延伸閱讀： Gemini學生方案1年免費！Google AI Plus申請資格、功能與4大用法一次看！ 更懂你了？ChatGPT新功能 可記憶Mac滑鼠點擊、鍵盤輸入 別只會開ChatGPT！寫企劃、查資料、解任務該找誰？全球數據揭職場AI的「真實專長」 AI虛擬夥伴「心」機重重？數據揭露：青少年恐有潛在心理健康危機！ 你會放感情與AI聊天？研究示警：ChatGPT重度使用者可能更孤單！

在AI時代，B2B業務真正的挑戰轉向了「資訊的處理與轉化」。作者為深耕產業超過20年的B2B業務專家，教你3招用AI判斷對方「現在為什麼需要你」。透過AI分析企業財報、法說會、徵才資訊與決策者的公開動態，業務可以從零碎訊號中找出客戶尚未明說的需求，掌握更精準的提案時機。本文節錄自《90%高級主管出身業務，B2B聖經》。 文／吳育宏 本文目錄（點擊可快速前往） 大海撈針已過去，精準打擊才是關鍵為什麼AI是B2B業務的最佳情報員？一、情報蒐集的第一步：建立客戶的「數位畫像」二、從法人說明會到財報：AI如何解讀「老闆的真心話」三、社交媒體的隱形情報：挖掘決策者的個人見解 大海撈針已過去，精準打擊才是關鍵 在B2B業務的世界裡，資訊就是力量，而「資訊不對稱」曾是業務人員獲利的來源。但在AI時代，資訊已經不再稀缺，真正的挑戰轉向了「資訊的處理與轉化」。 過去，一位資深業務可能需要花上10年，才能培養出對產業的敏銳嗅覺，但現在透過AI的輔助，即便是業務新人，也能在極短的時間內展現出專家級的洞察力。 本章將帶你深入探討如何運用AI建立一套精準的情報調查研究系統，從核心邏輯到實戰案例，全面重塑你的業務競爭力。 為什麼AI是B2B業務的最佳情報員？ 在傳統的業務開發模式中，蒐集情報是一項極其耗費體力的工作。過去我們習慣「掃街」，或是在搜尋引擎輸入關鍵字，但得到的往往是成千上萬條零散的訊息。這種蒐集方式有3個致命傷： 第一，資訊破碎化，你看到的只是客戶的片段，難以拼湊出完整的商業全貌； 第二，解讀主觀化，人的大腦容易產生偏誤，只看自己想看的，忽略了潛藏的風險； 第三，時效滯後性，當你在報紙上看到客戶的新聞時，競爭對手可能早已採取行動。這種低效率的勞動，正是平庸業務與頂尖業務的分水嶺。 AI的出現，徹底翻轉了這場遊戲。首先，AI具備強大的「彙整力」，如同一具高效能的過濾器，能在短短幾秒內掃描全球的數位足跡，將繁雜的數據轉化為有意義的摘要。 其次，AI擁有強大的「邏輯解析力」，它能識別出資訊之間的隱性關聯。例如，它能從一家公司頻繁招募自動化工程師的動作中，推論出該公司即將進行大規模的數位轉型。 最後，AI具備「多維度聯想力」，它能幫你把看似無關的政策變動、技術突破與客戶需求串聯在一起。簡單來說，AI就像是一個24小時不休息、博學多聞且反應極快的「數位參謀」，它幫你完成了最枯燥的資料過濾，讓你將精力集中在最關鍵的策略判斷。 以下透過實戰案例進一步說明。 一、情報蒐集的第一步：建立客戶的「數位畫像」 在正式接觸客戶前，建立「數位畫像」是決定開發成功率的關鍵。這就像是在進行一場外科手術前的掃描影像，你必須清楚知道對方的組織結構、決策脈絡，以及目前的「健康狀況」。一個好的數位畫像應該具備三維深度：第一，財務體質，這決定了對方口袋的深度與結帳信用；第二，策略方向，這決定了你的產品是否在對方的優先清單上；第三，經營痛點，這就是你切入的缺口。 你可以利用具備強大聯網能力的AI（如ChatGPT或Perplexity），下達具備框架感提示詞： 請分析〔目標公司〕過去兩年的營運重心變化。重點關注： 1. 他們在哪些研發領域投入最多資金？ 2. 他們近期的人才招募偏好？ 3. 他們在社交媒體上最常被抱怨的點有哪些？ 透過上述多維度交叉分析，AI能幫你生成一份比官網更真實的「企業性格報告」。你會發現，有些公司看似保守，實則在悄悄布局新技術；有些公司看似高調，實則面臨人才流失的危機。 【實戰案例A：傳產轉型的精準切入】 某位銷售自動化倉儲系統的業務，將一家國內老牌紡織大廠作為目標。過去他多次拜訪，對方總是回應「目前營運穩定，無更換需求」。後來，他利用AI進行深度的調查與研究，分析該紡織廠近3年的公開資訊，以及上游原料供應商的變動。結果發現一個關鍵訊號：該廠近期大幅縮減了國內倉庫的租賃面積，並頻繁與跨境電商平臺接觸。 業務員因此從中解讀出：該廠正從過去「大宗貿易模式」轉向「小量多樣的跨境直銷」，這也意味著，他們過去大面積的倉儲邏輯已不再適用，急需「高頻率、小包裝」的自動化揀貨系統。於是，他在提案時直接以此為題，精準命中對方老闆隱而未現的焦慮，在第一場會議就成功取得評估測試的機會。 二、從法人說明會到財報：AI如何解讀「老闆的真心話」 對於上市櫃公司，法人說明會（編按：又稱法說會，上市公司向機構投資人報告營運狀況、財務績效，及未來產業展望的正式會議）與財報是業務人員的「戰略地圖」。但問題在於，財報充滿了冷冰冰的會計數字，而法說會逐字稿動輒上萬字，內容充斥著官腔與專業術語。業務員往往因為看不懂或沒耐心，而錯過了最核心的銷售訊號。 事實上，老闆在法說會上對分析師說的話，往往隱藏著他們最真實的壓力來源，因為他們必須對股東負責。現在，你可以把AI當成你的「首席財務分析師」，將法說會的錄音轉成文字後，直接餵給AI，下達精準的提示詞： 請閱讀這份兩萬字的法說會紀錄，幫我回答3個問題： 1. 老闆對於明年預算撥款最謹慎的領域在哪？ 2. 哪些部門目前正面臨產能或成本的壓力？ 3. 老闆反覆強調的3個關鍵詞是什麼？ AI就能瞬間把冗長的報告濃縮成一張「商機表」。這種解讀力能讓你避開客戶的地雷區，直接針對對方的「獎金區」進行提案。 【實戰案例B：從招募資訊看穿採購需求】 一位IT系統整合商的業務員想開發一家中型製造商。他在AI的協助下，分析該公司在人力銀行的招募數據後發現，該公司過去3個月密集招募具備「雲端資訊安全」 背景的工程師，且應徵條件特別強調「混合雲架構管理」（編按：指用一套整合性的方式，去管理「同時使用公有雲＋私有雲＋本地機房」的IT系統與資源）。 業務員立刻判斷出，這家公司正處於從本地端主機遷移到雲端的過渡期，且內部非常擔心資安漏洞。他在開發信中避開了通用的軟體介紹，而是寫道：「針對製造業在遷移雲端過程中，如何確保舊有製程數據不外洩的實務分享」。這封信在發出後的兩小時內，就得到了該公司資訊長（Chief Information Officer，簡稱CIO）的親自回覆，因為這正是他當下最頭痛、最需要外部專家協助的課題。 三、社交媒體的隱形情報：挖掘決策者的個人見解 在B2B銷售中，訂單成敗往往取決於「決策圈」裡的那群人。這群人包含了使用者、影響者、採購者與最終決策者。每個人的喜好、價值觀與恐懼點都不同。以往我們只能透過碰面來觀察，但現在數位足跡讓每個人都變得「透明」。透過分析決策者在LinkedIn 或專業社群的公開言論，AI能幫你進行深度的「人物側寫」。 延伸閱讀：AI也能用來經營人脈！從零碎資訊看懂對方，找出溝通切入點 你可以請AI協助分析目標對象近期的公開互動。例如，某位技術長（Chief Technology Officer，簡稱CTO）最近頻繁轉發關於「邊緣運算」（編按：Edge Computing，將人工智慧的運算任務，從遙遠的雲端資料中心，轉移至更貼近使用者的終端裝置上執行）的文章，這代表他對於中央集權式的系統有疑慮；或者某位採購經理在專業論壇上抱怨過「供應商售後反應太慢」，這就是你突圍的機會。透過AI的情緒分析與偏好歸納，你能為每位決策者量身打造專屬的「溝通頻率」。這不是投其所好，而是真正的同理心展現，讓你的提案在對方心中產生共振。 【實戰案例C：用老闆的話，說服部屬】 某位銷售節能設備的業務，目標客戶是一家電子代工大廠。他原本的對口單位是總務部，對方總以「節電效果有限，回本太慢」為由推辭。後來，業務員改變策略，利用AI分析該集團董事長在股東會上的致詞，與年報中的ESG承諾。AI幫他抓出一個關鍵點：集團董事長已公開承諾「在兩年內達成15%的減碳目標，且此目標與各部門主管的年度績效考核掛鉤」。 業務員拿著這份資料，重新向總務部提案，標題改為：「如何協助貴部門達成董事長要求的15%減碳績效，確保部門KPI達標」。這一次，總務部主管不再推託，反而積極主動的向高層請購，因為這項提案直接關係到他的績效與升遷。 節錄自：大是文化《90%高級主管出身業務，B2B聖經：從跑客戶到利用AI問對問題，這是你薪水翻倍、卡位晉升、認識大老闆的最快成功捷徑！》／吳育宏 著

生成式AI已成為職場基本能力，履歷上只寫「會用ChatGPT」已不易突顯差異，求職者需要可量化、可驗證的AI能力證明。根據104數據，通過AI通用素養認證且回傳履歷表，企業邀約面試機會平均提升1.7倍，由104學習推出的「104 AI通用素養檢測」認證，主打快速上手且具鑑別度，通過後可串接104履歷，讓AI技能從自我描述，轉化為企業看得見的求職競爭力。  文／104學習 本文導覽 擺脫AI焦慮！這張「AI通用素養認證」如何成為你的職涯加速器？非工程師也行！30題線上測驗，5大核心考點雷達圖解析五大核心考點！測出AI素養人才鑑別度！實戰經典樣題揭密！考情境邏輯不考程式獨家通關神隊友：認證課程+實戰「AI陪練法」從履歷亮點到進階AI證照敲門磚，現在就開始！ 許多求職者最大的痛點，就在於「口頭說會」已經不足以應付現今的職場需求。企業其實很難判斷你到底只是在跟AI瞎聊，還是真的具備商業邏輯。真正的AI素養，不僅僅是下指令，而是包含風險評估、工具選型以及精準應用的綜合能力。  如果你想在履歷上把AI技能變成企業看得懂、也願意相信的「能力證明」，「104 AI通用素養檢測認證」就是你職涯升級的關鍵通行證。  104 AI通用素養檢測 實體 104 AI通用素養檢測｜104獨家AI測驗認證 4886人感興趣 了解課程＞ 擺脫AI焦慮！這張「AI通用素養認證」如何成為你的職涯加速器？ 在競爭激烈的求職市場中，為什麼這張認證能幫你的職涯開外掛？我們用104人力銀行的數據說話：  AI人才需求呈爆發式成長：根據104人力銀行數據顯示，近5年AI需求人數成長97%，企業每月平均招募約 10萬名AI人才，企業求才若渴，市場對AI人才的需求正快速上升。  面試機會直接翻倍：數據指出，通過「104 AI通用素養檢測認證」且回傳履歷表的求職者，企業主動邀約面試次數，平均提升1.7倍！當你的能力可以被明確識別，面試機會自然大幅增加。  官方認證直接回傳104履歷：這是最關鍵的優勢！只要你通過檢測（分數達60分以上），104學習每週將會定期審視，並在5到8個工作天內，自動將認證更新至你的104履歷表。當企業在篩選人才時，你的AI實力一目了然，市場能見度瞬間提升！  延伸閱讀：AI害你被裁員？104資深協理：學會用AI開外掛，未來是你挑公司 非工程師也行！30題線上測驗，5大核心考點雷達圖解析 你也許會問：「我又不是工程師，我也考得過嗎？」  不用擔心！這項檢測定位在「素養級」認證，是專門為非技術職位設計的AI敲門磚。它向未來的雇主證明了你具備「與AI協作、用AI解決問題」的通用能力。  超友善的考試方式：總共只有30題單選題，不考複雜的計算，也不需要寫任何程式碼。  隨時隨地，想考就考：完全採用線上測驗方式，只要有網路，在最舒服、沒人打擾的環境隨時都能登入系統測驗。  合格與高分門檻：滿分100分，60分即可取得認證。如果衝到70分以上代表熟練應用的「進階級」；拿到80分以上更是具備評估專案可行性的「高階級」！  延伸閱讀：擔心被取代…AI來襲 職場焦慮就醫增加 五大核心考點！測出AI素養人才鑑別度！ 「104 AI通用素養檢測認證」測驗的範圍平均分配在五大主題（各佔20%），旨在測驗你是否具備完整的AI認知結構：  AI基礎概論：理解人工智慧、機器學習與深度學習的層級關係，以及避免「數據解讀偏誤」與「模型偷看答案的資料洩露」等底層邏輯。  生成式AI：掌握大型語言模型（LLM）的文字接龍原理、提示工程（Prompt Engineering）技巧，以及企業如何評估導入RAG（檢索增強生成）或Fine-tuning（微調）。  機器學習：不考寫程式，考的是情境判斷力！理解監督式、非監督式及強化學習的任務分類，並學會用混淆矩陣（Confusion Matrix）來判斷模型好壞，破解高準確率的迷思。  專案規劃與倫理：學習AI專案生命週期，懂得如何將老闆抽象的商業目標（如：提升客戶滿意度）轉化為可衡量的「代理指標」，並防範演算法偏見與遵循GDPR等個資法規。  雲端AI服務與部署：認識微軟、Google、AWS等現成雲端認知服務，學習No-code/Low-code開發工具，並評估在聯網受限或低延遲情境下，採用「邊緣部署」的策略。  104 AI通用素養檢測 實體 104 AI通用素養檢測｜104獨家AI測驗認證 4886人感興趣 了解課程＞ 延伸閱讀：你也是膨風一族嗎？63%上班族AI能力都在灌水，為什麼會這樣？ 實戰經典樣題揭密！考情境邏輯不考程式 「AI通用素養認證」不考程式碼與工程佈署，而是重視情境與邏輯分析，特別舉例「AI基礎概論」核心考點中的實戰樣題：  【案例】某開發團隊訓練了一個預測準確度高達99%的AI模型，用來分辨照片中的動物是「哈士奇」還是「狼」。但當專家用熱力圖（Heatmap）檢驗模型決策依據時，卻發現AI根本沒有看動物的五官，而是看「背景有沒有雪地」。請問這是什麼現象？該如何解決？  💡考題核心解析：這在AI領域被稱為「聰明漢斯效應（Clever Hans Effect）」，代表AI模型只抓到了無關的作弊線索，學到的是「偽相關」而非真正的動物特徵。這題在考你懂不懂得透過「提供背景多樣化的資料」或「在訓練前將影像去背」來打破單一規律，確保模型上線後不會失準。  獨家通關神隊友：認證課程+實戰「AI陪練法」 光看考點覺得有點抽象、擔心卡關？104學習會在學員購買「104 AI通用素養檢測認證」，特別附加免費課程，幫助考生系統化準備、快速通關！  這門課程分為三個主要部分，不僅帶你看懂檢測核心、系統化複習，更會教你一套實戰「AI陪練法」，教你如何直接把ChatGPT、Gemini等AI工具變成你的專屬刷題助教：  建立個人化備考計劃：讓AI扮演學習規劃顧問，根據你的備考時間、目標分數產出每日進度。  生成考點筆記與名詞對照表：利用AI快速濃縮精華，例如將容易混淆的「精準率與召回率」、「相關性與因果性」用生活化的比喻整理成對照表，突破理解卡關。  互動式模擬測驗與弱點補強：請AI擔任命題老師，以概念題與情境題交錯出題；做完題後利用AI進行錯題分析，精準診斷盲點並安排強化練習。  延伸閱讀：如何用AI準備證照考試？Gemini Notebook學習備考超實用5步驟完整解析 從履歷亮點到進階AI證照敲門磚，現在就開始！ 在AI時代，「感覺會用」跟「拿到官方認證背書」，在企業HR眼中是完全不同的層次。取得這張「AI通用素養認證」，不只是在履歷表上建立清晰、具可信度的實力證明，也能作為邁向其他AI專業證照的入門基礎，例如準備挑戰iPAS AI應用規劃師初級前，先補齊必要的通用觀念、應用邏輯與專案思維。  準備好迎戰AI時代、讓你的面試邀約與進修路徑一起升級了嗎？透過「104 AI通用素養檢測認證」，先取得企業看得見的能力背書，也為下一張AI證照打下扎實起點！  加入【104 AI通用素養檢測】

ChatGPT外掛串接Gmail、Google Drive可以做到什麼？本文示範如何把繁瑣寄信流程交給AI處理，實測用ChatGPT整理跨國會議資訊、搜尋指定附件、建立會前提醒信草稿，再依收件人批次建立並寄送Email。本文節錄自《ChatGPT上工了! 最強AI活用術》。 文／施威銘研究室 本文目錄（點擊可快速前往） 使用ChatGPT外掛程式幫你批次發會議通知【步驟1】請ChatGPT查找並讀取Gmail信件【步驟2】請ChatGPT前往Google Drive找到指定附件【步驟3】請ChatGPT連同附件建立Gmail信件草稿【步驟4】確認草稿後，交由ChatGPT分別寄出Gmail 使用ChatGPT外掛程式幫你批次發會議通知 我們以一個跨國會議的準備情境，教大家善用ChatGPT的外掛程式幫你完成繁瑣的工作流程。 使用工具：ChatGPT 網址：https://chatgpt.com/ 外掛：本文以ChatGPT連接外掛程式「Gmail、Google Drive」為例 實測：使用ChatGPT外掛程式幫你批次發會議通知 讓ChatGPT透過外掛程式讀取郵件與附件後，整理出重點資訊 請ChatGPT前往Google Drive，找到指定附件 請ChatGPT將該附件加入信件中，建立會前提醒信草稿 確認內容無誤後，再個別寄送給參與會議的同仁 實測情境：準備與荷蘭總公司的產品上市會議 故事是這樣的，曜盛生活科技台灣分公司即將與荷蘭總公司召開線上會議，討論新款空氣清淨機AeroPure Mini 2在台灣的上市計畫。 會議前一天，總公司已透過電子郵件寄來通知，並附上3份全英文資料，包括議程、台灣市場上市進度表與全球行銷規範。相關行事曆活動也已建立，當中記錄台北與阿姆斯特丹的會議時間、參與者名單及線上會議資訊。由於資料分散在電子郵件、行事曆與不同格式的附件中，行政人員若逐一查找、翻譯和整理，往往需要在多個工具之間反覆切換，這次我們就決定要請ChatGPT來幫忙。 這次的任務有4個步驟，第一，讓ChatGPT透過已連接的外掛程式讀取總公司寄來的郵件與附件後，整理出重點資訊。第二，請ChatGPT前往Google Drive，找到指定的附件。第三，請ChatGPT將該附件加入信件中，建立一封要寄給台灣團隊的會前提醒信草稿。第四，確認內容無誤後，再個別寄送給參與會議的台灣同仁。 本例收到的是一封由總公司寄來的英文會議通知信。接下來，我們會請AI協助簡化信件內容，翻譯成中文版，再加上相關附件，最後寄給台灣分公司的同仁（圖／旗標科技） 簡單來說，今天示範的任務同時包含「讀取資料」與「執行動作」。首先來將落落長的大工程拆分成多個小任務，我們可以把任務拆成4個階段：查找並讀取Gmail信件 → 找到Google Drive中的附件 → 連同附件一起建立Gmail信件草稿 → 個別寄送提醒信。這樣才比較好掌控整體品質，即使中途出現錯誤，也比較容易回到特定步驟修改。 【步驟1】請ChatGPT查找並讀取Gmail信件 首先，請ChatGPT讀取那封總公司寄來的會議通知信件，再檢查看看ChatGPT有沒有理解錯誤。 【提示詞】@Gmail 請查看今天與荷蘭總公司召開的Q3 APAC Product Launch Review，讀取相關行事曆、電子郵件與附件。請先整理會議時間、參與者、會議目的、討論項目與需要決定的事項。 實際測試發現，有時不一定需要輸入「@」指定特定工具。只要提示詞中提到相關關鍵字，ChatGPT就可能自動連接對應的外掛，並開始執行相關任務。 先按@後輸入Gmail，連結到Gmail之後輸入提示詞，最後點擊發送（圖／旗標科技） 在AI整理出會議資訊之後，別忘了檢查有無錯誤喔（圖／旗標科技） 【步驟2】請ChatGPT前往Google Drive找到指定附件 接下來的情境是，除了要參加線上會議之外，台灣分公司當天還有其他事情要忙，因此也準備了一份「當日行程表」，方便台灣同仁掌握整天的工作安排。 問題是，這份行程表正躺在某位員工很深很深的Google Drive資料夾裡。與其花時間一層一層翻找，不如直接請ChatGPT前往Google Drive，幫忙把指定附件找出來！ 如果不幸忘記確切的檔名？沒關係！我們給關鍵字，ChatGPT還是找得到。 【提示詞】@Google Drive 請前往我的Google Drive，搜尋與「台灣分公司、7月15日、當日行程表」相關的檔案 @Google Drive之後，給出關鍵字請它查找；ChatGPT輕鬆找到檔案，還附上Google Drive連結讓你快速瀏覽（圖／旗標科技） 【步驟3】請ChatGPT連同附件建立Gmail信件草稿 下一步，請ChatGPT建立一封寄給台灣團隊的會前提醒信草稿。提醒信除了列出會議時間、討論重點與會前準備事項，也要附上前一步找到的台灣分公司工作行程表。 順帶一提，雖然我們的最終目標是分別寄送給5位同仁，但如果一開始就直接建立5封草稿，後來才發現內容有誤，就得請AI同時修改5封信，處理起來反而麻煩。因此，這裡會先請AI建立一封總草稿。等我們確認內容沒有問題後，下一步再請AI將總草稿複製成5份，準備個別寄出。 【提示詞】請根據整理完成的資料，建立一封寄給台灣參與者的中文會前提醒信草稿。包含會議時間、Microsoft Teams會議資訊、會議目標、會前準備事項，以及剛剛你查找到的「0715台灣分公司當日行程表.pdf」附件。建立草稿就好，不要直接寄出。 有沒有注意到？從這裡開始，筆者已經不特別在提示詞中使用「@」指定工具了。因為實際測試發現，只要任務描述夠清楚，ChatGPT通常就能自行啟動對應的外掛來處理。 下好提示詞後，等待ChatGPT完成處理。接著前往已連結的Gmail信箱確認結果（圖／旗標科技） 太厲害了，ChatGPT真的在筆者的信箱建立了有附件的草稿（圖／旗標科技） 【小插曲】這時候還能更改內容嗎？假如這時總公司熊熊更改會議方式，原本規劃使用Teams開會，後來改成Google Meet，但信件草稿都準備好了，該怎麼辦？別擔心，這時仍然可以請ChatGPT協助修改草稿。只要提供新的會議資訊或連結，並明確說明要替換的內容，ChatGPT就能將更新後的資訊一併修改到草稿中。 【步驟4】確認草稿後，交由ChatGPT分別寄出Gmail 完成上述步驟，確認總草稿內容沒有問題後，就萬事俱備、只欠最後寄出了。接下來，我們可以把要寄送的名單提供給ChatGPT，請它依照這份總草稿，分別建立要寄給各位台灣同仁的信件草稿，並附上指定附件。 由於這個環節牽涉到實際寄信，我們提示詞可以寫得稍微仔細一些，特別要求ChatGPT先列出預計寄送的名單，讓我們檢查收件人是否正確。 【提示詞】根據前面整理完成的會前提醒信，分別為以下5位台灣同仁建立一封獨立的Email草稿：（放上收信人的稱謂、Email）每封郵件只能有一位主要收件者，不要將上述5人合併在同一封信中。每封信的副本都請加入：（放上要副本對象的稱謂、Email）請依照主要收件者的姓名調整信件開頭稱呼，其餘內容可以維持一致。記得每封信依然都要附上Google Drive中的「0715台灣分公司當日行程表.pdf」。請先建立5封草稿，不要寄出。完成後，逐封列出以下資訊供我確認：主要收件者副本收件者郵件主旨附件名稱請再次確認每封信只有一位主要收件者，而且5封信都已附上指定附件。 其實ChatGPT的Gmail外掛程式可以直接幫你寄信，只是如前面所述，我們建議最好先看過內容再寄出比較妥當，因此這裡只會請ChatGPT擬草稿。 請ChatGPT仔細檢查寄送對象，並整理資訊給我們確認（圖／旗標科技） 確實建立了要寄給每個人的個別草稿（圖／旗標科技） 等ChatGPT建立好多封草稿後，由我們親自確認沒有問題後，再請ChatGPT一次寄出這些郵件，就大功告成了。 確認沒問題後，請ChatGPT幫忙寄出郵件（省掉我們一封封點擊寄出的麻煩）；本次範例寄出5封信，ChatGPT大約花了40秒完成寄送指令。不過實際測試發現，Gmail端可能還需要再等1～2分鐘，才會顯示郵件已寄出（圖／旗標科技） 前往Gmail寄件備份，可以看到5封信件都已經成功寄出，完工！（圖／旗標科技） 節錄自：旗標科技《ChatGPT上工了! 最強AI活用術: ChatGPT Work×GPT 5.6》／施威銘研究室 著

2026-08-17 經濟日報編譯吳孟真　由聯合新聞網授權轉載 OpenAI旗下聊天機器人ChatGPT的macOS桌面版，推出一項名為「電腦歷史」（Computer History）的新功能，可將使用者在電腦上的操作轉化為訓練資料，藉此學習使用者的工作方式、建議自動化流程，甚至接手尚未完成的工作。 Computer History會透過作業系統的輔助使用（accessibility）框架，記錄滑鼠 點擊、鍵盤 輸入、鍵盤快捷鍵及應用程式切換等操作，再將其轉化為可搜尋的記憶，供AI助理在回應要求時參考。記憶檔案則會以未加密的純文字形式就地儲存。 這項功能會根據使用者的操作活動，建立時間軸，讓ChatGPT和Codex在使用者往後提出要求時，能夠參考先前的操作紀錄。暫存的事件檔案會留在使用者裝置上48小時，之後刪除。OpenAI表示，這些資料會在該公司的伺服器上處理，處理完成後不會保留，除非法律另有要求。 此外，Computer History採取主動選擇加入（opt-in）的方式，而非預設開啟、再由使用者選擇退出（opt-out）。使用者也可自行排除特定應用程式和網站，不將其納入記憶，也能刪除個別紀錄。 這項功能不會擷取螢幕截圖或錄影，也不會收錄麥克風或系統音訊，且會排除私密瀏覽活動。這是OpenAI刻意做出的改變，Computer History取代了Codex先前的Chronicle功能，後者會透過擷取螢幕畫面來建立操作脈絡。 Computer History讓人想起微軟旗下備受爭議的AI功能Windows Recall，後者高度依賴螢幕截圖。 OpenAI表示，不會拿Computer History蒐集的記憶檔案來訓練模型，但當這些記憶日後在其他對話中被調出、作為上下文使用時，相關聊天內容是否可能成為訓練資料，將取決於使用者的設定。 目前這項功能尚未在歐洲經濟區（EEA）、瑞士及英國推出。 AI代理大爆發！專家：7件「無聊工作」最適合外包給AI 哪些工作適合外包給AI？AI專家指出，AI代理能在你離開電腦後繼續工作，最適合接手那些無聊到不行的瑣事。推薦7件可以外包給AI的工作，從整理信箱、盯價格到每日簡報，並附上可直接套用的提示詞。 自主創新 簡立峰喊AI新經濟時代來臨 Google前台灣董事總經理簡立峰表示，「ＡＩ新經濟」時代已來臨，ＡＩ已能自主創新，並改變部分產業的核心競爭力；尤其生技及材料產業、以及電路與晶片設計產業，正面臨這樣的典範轉移。ＡＩ也將大幅改寫企業運作型態，未來甚至將迎接「ＡＩ原生企業」。 ChatGPT聊天紀錄不怕偷看！新功能一鍵鎖定、隱藏 忘記密碼有慘痛代價 借手機給別人，怕ChatGPT聊天紀錄被偷看？OpenAI推出Locked Chats鎖定聊天功能，可用4位數PIN碼或Face ID替特定對話上鎖、隱藏；但忘記PIN碼重設時，已鎖定的聊天會全被刪除。 AI代理工時達人的6倍，注意力成瓶頸！從Anthropic內部研究看3個協作提醒 AI交出成果的速度愈來愈快，你卻忙著確認方向、檢查內容、回覆下一步？開發Claude的Anthropic研究自家員工後發現，AI代理執行時數達員工工時的6倍，人的注意力反而成為產出瓶頸。《104職場力》延伸整理3個提醒，帶你重新安排與AI協作的方式。 Claude Code Subagent怎麼用？3分鐘建好第一個子代理，判斷何時該多Agent分工 一個任務想同時檢查安全性、效能和測試，只能一件一件問AI？本文說明Subagent（子代理）的分工模式，帶你用一個Markdown檔建立第一個官方Subagent，再用一張表判斷什麼任務適合多Agent協作。本文節錄自《Claude Code全攻略》。