104學習

Word格式跑掉怎麼辦？段落忽大忽小，圖片四處亂跑，開啟文件時字型全變？別擔心！本文將揭示Word文件格式跑掉的5大元兇，並提供10個解決方案。我們將深入探討樣式設置、段落管理、圖文排版、分節控制和字型兼容性等問題。希望看完這篇文章後，大家都將能輕鬆應對各種格式，大幅提升效率。 來個口訣： 「樣式統一，段落清；圖片固定，分節明；字型嵌入，模板行；版本備份，效率升！」 ## 5大常見原因 1. 樣式混用 - 症狀： 相同類型的文字(如標題)呈現不一致的外觀。 - 影響： 文件結構混亂，難以閱讀和導航。 2. 段落標記誤用 - 症狀： 行距不均，段落間隔異常。 - 影響： 影響整體排版美觀，增加閱讀困難。 3. 浮動圖片干擾 - 症狀： 圖片位置飄忽，周圍文字排列紊亂。 - 影響： 破壞頁面佈局，影響文檔專業度。 4. 分節符號錯置 - 症狀： 頁眉頁腳突變，頁面方向意外改變。 - 影響： 導致文件結構混亂，不符合預期格式。 5. 字型兼容性問題 - 症狀： 開啟文件時字型變化，排版錯亂。 - 影響： 跨設備閱讀時文檔外觀大相徑庭。 ## 10大解決方法 1. 建立樣式庫 - 操作： 「開始」>「樣式」>「建立樣式」 - 設定： 為常用元素(標題、正文等)創建自定義樣式 - 優點： 一鍵套用，確保全文一致性 2. 樣式更新技巧 - 操作： 右鍵點擊樣式 >「更新樣式以符合選取範圍」 - 效果： 全文相同樣式同步更新 - 注意： 確保選中的範圍格式無誤 3. 段落標記清理 - 快捷鍵： Ctrl + Shift + 8 (顯示/隱藏段落標記) - 操作： 刪除多餘空白段落，用分頁符(Ctrl + Enter)代替多個回車 - 效果： 改善段落間距，優化整體排版 4. 圖片固定技巧 - 步驟1： 右鍵點擊圖片 >「版面配置選項」 - 步驟2： 選擇「與文字排列」或「嵌入」 - 效果： 防止圖片任意浮動，穩定佈局 5. 精確文繞圖 - 操作： 選中圖片 >「版面配置」>「文繞圖」>「編輯文繞圖點」 - 調整： 拖動控制點精確設定文字環繞區域 - 效果： 文圖和諧共處，提升版面美觀度 6. 分節符號管理 - 檢查： 「版面配置」>「分隔設定」>「顯示分節符號」 - 修正： 刪除不必要的分節符號，確保每個分節設置正確 - 應用： 僅在需要不同頁面設置時使用分節符號 7. 字型嵌入設置 - 路徑： 「檔案」>「選項」>「儲存」 - 設定： 勾選「嵌入字型」，選「僅嵌入使用的字元」節省檔案大小 - 效果： 確保跨設備字型一致性 8. 創建文件模板 - 步驟1： 設計理想格式的文檔 - 步驟2： 「檔案」>「另存新檔」>選擇「Word範本(.dotx)」 - 使用： 新建文件時選擇此模板，確保格式統一 9. 版本控制策略 - 方法： 定期使用「另存新檔」，加上版本號(如v1.1， v1.2) - 頻率： 每完成一個主要部分或每天工作結束時 - 好處： 出現嚴重格式問題時可快速回退 10. 自動備份 - 路徑： 「檔案」>「選項」>「儲存」 - 設定： 開啟「自動儲存」，設置為每5-10分鐘 - 安全： 預防意外關閉或當機導致的文件丟失

「手遊」、「北車」這些縮寫文化，反應現代社會在時間緊迫的情況下，人們傾向用最簡短且高效率的方式溝通。在英語書信中，也經常會看到許多縮寫，像是FYI, I'll be OOO tomorrow, but the ETA for the project completion is still TBD. Please send any updates by EOD today. 這句話的意思是：「供您參考，我明天不在辦公室，但專案的完成時間仍待定。請在今天結束前發送任何更新。」FYI、OOO、ETA 、TBD、EOD都是英文書信中經常出現的縮寫，快來認識這些常見又實用的英文縮寫吧！ 1. EOD – End of Day 意指「一天結束前」，通常用來表示某項工作或任務必須在當天結束前完成。 例句：Please submit your final reports by Thursday EOD. 請在星期四下班前提交報告。 2. OOO – Out of Office 表示某人不在辦公室，通常用來告知他們暫時無法回覆郵件或參與工作事務。這個縮寫經常會出現在自動回覆的電子郵件中，告訴收件人發信人目前正在休假、出差或其他原因暫時離開辦公室。 例句：I'm currently OOO until next Monday and will respond to your email once I'm back. 我目前不在辦公室，直到下週一回來後才會回覆您的郵件。 3. FYI – For Your Information 意思是「供你參考」，用來提供資訊而不要求對方立即回應。 例句：FYI, the office will be closed next Monday due to a public holiday. 僅供參考，因為國定假日，辦公室將於下週一休息。 4. ETA – Estimated Time of Arrival 指「預計到達時間」，可以用來表示任務或項目預計完成的時間。 例句：The client's ETA is 3 PM. Please make sure the conference room is ready. 客戶預計下午 3 點到達。請確保會議室準備好。 5. TBD – To Be Determined 意指「尚待確定」，通常用在尚未決定或暫時無法給出確定答案的情況下。 例句：The meeting time is TBD. We will confirm the schedule later. 會議時間尚待確定，我們稍後會確認時間表。 各位喜歡這樣的縮寫文化嗎？每次看到不熟悉的縮寫都要猜一下意思再上網查詢是否正確，有時候搞錯縮寫意義可是會鬧出笑話，比如FYI（Forget Your Information）。

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》。 文／內田和成 本文目錄（點擊可快速前往） 資訊蒐集得多，未必能得利資訊完美主義者的致命盲點九成時間蒐集資訊，真正該做的事只剩一成 資訊蒐集得多，未必能得利 從輸入開始的做法，效率確實可能不如以往。儘管如此，還是有人深信：「資訊當然是愈多愈好！」但我認為，這正是「過度重視輸入的最大弊病」。 當今確實是個資訊極易取得的時代。正因如此，在所有領域中，人們愈來愈覺得非得把所有資料翻遍才能安心。我把這種現象稱為「網羅式思考的陷阱」。 網羅式思考為什麼會成為問題？因為這個行為本身極為耗時。報紙、雜誌、書籍、網路文章、社群媒體……光是查詢一個主題，不知不覺就耗掉一整天。 即便如此，如果蒐集的資訊愈多真能帶來愈高的成果，那花再多時間也值得。但真的能這麼斷言嗎？不妨舉個例子來思考，比方說戰爭。 在戰場上，掌握情報優勢的一方往往主導整場戰役。只要獲取敵方的布陣位置、士兵人數與戰備狀況，就能擬定對我方更有利的戰略。因此，各方會派遣偵察隊、使用雷達，盡可能廣泛蒐集對手的各種資訊。 然而，一味追求「蒐集更多資訊」的一方，就一定會獲勝嗎？未必。「那個方向會不會有伏兵？」「補給狀況如何？」……可以調查的事情永遠沒有盡頭。若只是把時間耗在調查上，在準備尚未就緒前就遭到攻擊，反倒得不償失。 資訊完美主義者的致命盲點 商業世界也是同樣的道理。等你把市場資訊、競爭對手的動向徹底調查完畢，再根據結果制定戰略或企劃，往往早已來不及。就在那段時間裡，其他公司可能早已著手開發，那股流行熱潮也可能早就退去。 談到「網羅式思考的陷阱」，讓我印象最深的，是很久以前在波士頓顧問公司（BCG）服務時，從前輩堀紘一先生那裡聽到的一段話。 有一次，堀先生問我： 「你知道賽馬要怎麼做才會穩贏嗎？」 我對賽馬並不熟，卻還是試著回答： 「去調查每匹參賽馬過去的戰績。」 「在馬場觀察牠們的狀態……」之類的。 然而，堀先生對每個答案都搖頭：「不對。」 答案到底是什麼？堀先生說： 「等比賽結束後，再去押贏的那匹馬就行了。」 我愣了一會兒，才回答： 「這怎麼可能！」 堀先生繼續說： 「沒錯，確實不可能。但大多數的企業和人，偏偏都想這麼做。」換句話說，那些在資訊完全齊備之前遲遲不肯決策的人或企業，無異於「等賽馬結束後才去下注」，等到決策出爐，其他公司早已行動，熱潮也早已退去。一心想等到資訊完美無缺，結果就是永遠來不及。 九成時間蒐集資訊，真正該做的事只剩一成 那些深信「資訊蒐集愈多愈好」的人，往往忘了一件事：無論商業還是戰爭，都有對手存在，而時間永遠有限。 正如後文將提到的，真正優秀的領導者，都是那些懂得「在有限資訊下果斷決策」的人。 陷入「網羅式思考的陷阱」的人，時間分配通常是這樣的：假設手上有一百分的時間，往往用九十分來蒐集資訊，再把剩下十分中的九分拿來整理，最後只剩一分用來思考具體對策。但真正決定輸贏、決定輸出品質的關鍵，恰恰就在最後「思考」的那一步。 因此，我主張應把資訊蒐集的時間壓到最低，把更多時間投入「思考」。這正是接下來要介紹的，我的資訊運用術的核心理念。 節錄自：采實文化《觀點致勝的OUTPUT思考術：BCG頂尖顧問教你掌握3成資訊，產出AI無法取代的好成果和精準決策》／內田和成 著

EXCEL 30天薪資快速計算， 一招技巧必學 影片來源：https://www.youtube.com/shorts/4i7fOkQZ46A

後疫情時代景氣復甦，觀光餐旅業正面臨嚴重的「人才荒」，因此紛紛加碼薪資待遇與福利，期望吸引人才加入。其中根據104人力銀行的《2023職場學習趨勢白皮書》觀察，「有證照在手」的求職者的被邀約面試數比無證照者提升35%，有志投身觀光餐旅業的朋友，我們為您精選「12張可加強求職亮點」的觀光餐旅業證照！ 12張超推「觀光餐旅業證照」參考原文：https://blog.104.com.tw/10-selected-tourism-industry-licenses/

「每一個人的生活有他自己的特色，還有他自己擺在明確位置角色定位，跟花一樣，當你覺得自己是一個很醜的花，放心，總會有懂你的人來找你，把你表現得很美，插得很漂亮。」 罹患妥瑞氏症，不由自主的抽動、扮鬼臉，從小被笑是羊癲瘋、鬼附身、怪物，在美麗的花藝圈裡，更是衝突！ 吳尚洋說：「但是我知道自己的位置，我用力做自己，不做不會怎麼樣，做了就會不一樣。」 請看花藝設計師吳尚洋的〈掌聲〉，活著不用討好人，但依然綻放擋不住的光彩： https://www.youtube.com/watch?v=mo00IG04PQ4&t=29s

上一篇我們講到 WBS （Work Breakdown Structure，工作分解結構）是什麼，這篇要繼續說明，執行上實際要做哪些事情，更細節的「任務」（Task / Activity）怎麼做。 任務則是完成專案產出所必須執行的各項「活動」，也就是說是「行為」或「動詞」，跟 WBS 和工作包不一樣。且是一個工作包對應多個任務。在排程的時候，也是以任務作為基本元素。專案管理會畫的甘特圖，那一條條的橫桿就是任務。在描述任務時，通常以主詞＋動詞＋受詞的方式描述。就跟 User Story 的概念很像，要寫出誰做了什麼事情，只是 User Story 會多描述為了達到什麼目的（或商業價值）。 一頁式的 BIG TABLE 幫助掌握專案的資源、成本、時程 課堂上讓我們練習從一開始的整理工作包與任務、資源與任務分派、任務總成本的計算、工期與繪製時程網圖、資源的時間分佈、成本的時間分佈等等。 到中間穿插著各種實作以及個案練習。包含怎麼計算變動成本；工時不見得會因為人多就能減少，相反可能還會增加；查核點的設立；甘特圖上任務之間的相依性／邏輯關係（Relationship）；時間跟成本在專案運行中的分佈；有沒有人單日工時超過 8 小時……等等。 這些是身為 PM 應該要具備的技巧，就像是一位籃球選手一定要會投籃一樣。如果沒有前面提到的基礎、沒有了解什麼是專案、沒有了解專案的目標和範疇是什麼、沒有了解工作包跟任務的關係，那麼在這種大表式的表單中，是很難掌握隱藏在其中的資訊的。 課堂中花了相當長的篇幅在教導我們要怎麼完成這張 Big Table。上完課之後我才真切了解到甘特圖裡面各種標記，是用來表示任務之間的相依性，不單單只是表示各項任務所花的工時跟起迄日期而已。 要徑／關鍵路徑（Critical Path Method，CPM）的概念則是幫助我們在專案有異動時，能夠迅速評估哪些任務可以迅速調整而不影響交付時間。 更高階的專案檢核 最令我意外的是這堂課還有教我們專案檢核／專案審計（Project Audit）如何看懂專案報告。（期望在不久的將來）擔任 PM 的主管時，如果底下的 PM 呈交了一份專案進度報告，要怎麼從字裡行間看出不合理的任務工時；以及怎麼計算專案的計畫值（Planned Value）、實際成本（Actual Cost）、實獲值（Earned Value）。 同時也教我們在面對底下的 PM 如果「亂來」時，要怎麼樣透過這些進度報告跟數值，展現自己的專業度要求對方改善。 上完課的心得 以前的我覺得甘特圖就是「一張圖」，曾經有主管天天都要我更新甘特圖，我心裡知道要讓團隊成員知道專案現在的進度沒錯，但是就是覺得做起來很冗餘，心想「不過就是一張圖，交了差就完事了」。現在則是透過循序體驗 PM 的工作，才能夠改觀了解： 甘特圖是「工具」，是讓 PM 掌握潛在風險及現在進度狀況的工具。 而專案在初始時，透過 Why to do、What to do，到 Who and when、How much and when 等等七個步驟，逐步將專案的全貌規劃成型。但也承接甘特圖的概念：專案是會變動的，要隨時因應發生的事情調整專案的方向。這也是專案有趣的地方。 Plans are nothing. Planning is everything. 計畫不重要，制定計劃很重要。 計畫不重要，制定計劃很重要。 計畫不重要，制定計劃很重要。 很重要所以要講三次。 可以實行的後續行動 上完課之後最能夠付諸行動的，應該就是看待「更改計畫」這件事情了。以往認為專案就像是一套公式，所有人都套進這個式子裡照著式子運作。即便知道專案會有變化在，也讓專案成員調整執行的任務或是需要的時間等，當初制定好的「公式」卻是動也不動（或者改的很隨便），以至於專案進度到後來都只能用問的，而不是從相關的文件或是進度報告中可以知道，導致專案的溝通成本增加、PM 的負擔增加……種種的惡性循環。 現在開始會提醒（或是督促逼迫）自己，每當專案有任何風吹草動時，務必要將改動後的專案狀況呈現在報告中。同時也會開始試著將 Big Table 的觀念應用在開發上。雖然現在不是全職 PM，但也循序開始養成專案管理的習慣。要記得「Plans are nothing. Planning is everything.」

ChatGPT Images 2.0上線後，忍不住做一輪實測。 這次升級超有感：中文字型不會變亂碼，排版邏輯順很多，再也不是「乍看很美、細看想報警」的狀態。 試做了海報文宣、手繪塗鴉風、社群圖卡，還有不同尺寸版本，整體表現都比以往更好。 當然，AI依然不是許願池，如果有明確需求，提示詞怎麼寫還是很關鍵。尺寸、文字、風格、參考圖，精準一點都能避免大走鐘。 整理好的實測結果、提示詞5招、網路熱門手繪風提示詞詳見整理： https://blog.104.com.tw/chatgpt-images-2-0-sop/?utm_source=104&utm_medium=104nabi_aiclassroom 這組圖也是ChatGPT製作的，大家覺得如何？

「半導體產業」是現代科技的核心，驅動著從智能手機到電腦、汽車和物聯網等各種電子設備的發展。半導體產業供應鏈可以分為三個主要階段：上游、中游和下游，它們彼此緊密相連，缺一不可。接下來，我們將深入探討半導體產業的這三個階段及其在整個供應鏈中的角色。 1. 上游：材料與設備供應 在半導體產業的上游，主要集中在「原材料和製造設備的供應」，這是半導體生產的基礎。上游環節包括： 材料供應商：半導體生產所需的材料如矽晶圓、金屬、化學品等，都是上游企業供應的。矽晶圓是製造半導體的主要基材，而光刻膠、氣體及各類精細化學品則在晶片製程中發揮重要作用。 設備製造商：提供關鍵的半導體製造設備，例如光刻機、薄膜沉積機等。這些設備是用來生產納米級微電路的重要工具。其中像ASML這樣的公司，在光刻機技術方面全球領先，為晶片的微縮化提供了強有力的技術支撐。 上游環節的技術和設備水平直接影響了後續中游與下游生產的質量與效率，因此是半導體行業的核心基礎。 2. 中游：晶片設計與製造 中游階段是「半導體設計與晶片製造」關鍵環節，這也是產業的核心所在。這一階段包括兩大主要部分： IC設計：半導體的設計是由專業的IC（集成電路）設計公司來完成，它們負責將各類功能轉換為晶片中的電路圖樣。全球知名的IC設計公司有輝達（NVIDIA）、高通（Qualcomm）和聯發科（MediaTek），它們專注於設計處理器、通訊模組等不同類型的晶片。 晶圓製造公司：設計完成後，晶片的實際製造由晶圓代工廠負責。這個階段會把設計好的電路圖樣刻在矽晶圓上，製造出半導體晶片。全球領先的晶圓代工廠包括台積電（TSMC）和三星電子（Samsung）。這些公司利用尖端技術如極紫外光刻（EUV）技術，製造出微米和納米級的高性能晶片。 3. 下游：封裝、測試與應用 下游環節負責晶片的「封裝、測試和應用」。這一階段確保製造出的晶片能夠正常運作並被集成到最終產品中。 封裝與測試：封裝是將晶片置入保護殼內，並連接到外部電路的過程。測試則是確保晶片在功能和效能上都達到標準。這些步驟對於保護晶片並確保其性能穩定至關重要。全球著名的封裝測試公司包括日月光（ASE）和矽品（SPIL）。 終端應用：最終製造出的晶片會被應用到各種電子產品中，如智能手機、電腦、汽車等。下游企業例如蘋果（Apple）、三星、英特爾等，會將晶片整合到其產品中，推出到市場。 #半導體產業鏈的重要性 半導體產業鏈的上中下游環環相扣，任何一環的技術突破或瓶頸都會直接影響全球科技產品的發展。例如，台積電在製造技術上的進步，直接推動了5G手機和高性能電腦的性能提升；上游材料與設備的供應穩定，則是確保半導體生產持續運行的基石。

Canva一直是許多職場人士的必備工具，但除了強大的設計功能外，很少人知道旗下Canva Design School還提供許多Canva免費課程，部分課程完成後，還能透過考試取得官方Canva證照。這份攻略將詳細介紹如何獲取證書，幫助你快速掌握Canva基本功、熟悉最新的AI工具應用，有效提升職場技能。 ⚡Canva免費考證 FAQ 完整攻略⚡ ✅Q1：如何找到Canva官方的免費課程與證書考試？ A：首先進入Canva Design School，在平台上，點擊「Get certified」，這裡提供的課程在結束後都可參加考試並獲得證書。 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10049184 ▶️【點我免費做模擬測驗】 https://nabi.104.com.tw/assess/846d3e67-27f5-4a1b-bc07-68e2b7ed479e *即使沒有將課程上完，也可直接點擊「Earn a certificate」開始考試。對於已經熟悉Canva操作的使用者來說，若覺得課程內容簡單，想要節省時間，可直接選擇考試的方式獲得證書。 ✅Q2：有哪些推薦的免費認證課程？ A：Canva提供了多門適合不同需求的課程，例如： • Canva Essentials(Canva基礎操作)：適合初學者快速建立Canva使用能力，涵蓋基礎介面、功能及AI輔助工具。 https://nabi.104.com.tw/ability/10049184 • Marketing with Canva(行銷設計技巧)：教導如何利用Canva製作符合品牌風格的社群貼文、廣告素材，提升行銷效率。 • Graphic design essentials(平面設計基礎)：學習設計的基本元素、原則、色彩理論與字體排版。 還有「Canva for Work」（職場應用）及教育類的「AI in the Classroom」等課程… ✅Q3：想快速拿證照，一定要把所有課程看完嗎？ A：不一定需要。對於已經熟悉Canva操作的資深用戶來說，即使沒有將課程上完，也可直接點擊「Earn a certificate」開始考試，藉此節省時間。考試題目為選擇題或多選題，數量介於20到30題之間。不過，若是Canva新手，建議還是完整將課程看完後再考試，除了能穩固基本功外，也能在答題時減少錯誤的機率。 ✅Q4：Canva證書有什麼實際用途？如何分享？ A：Canva的證照不僅實用且免費，能夠證明您與時俱進，擁有數位設計與AI應用的專業能力。通過測驗的學員可獲得官方電子證書下載保存，或將證書分享到履歷表，為履歷及職涯形象加分。

上週去一家公司做AI課程企業內訓，課程結束前，有個業務主管舉手問我： 「老師，AI雖然很強大，但我遇到的客戶，永遠只選最價格便宜的同業。我講再多價值，他只會回我：你們比較貴，那我選別家。 這種問題，我問了AI很久但都沒有獲得到滿意的解決？」這問題很現實，我回答了三個解決做法 第一：推低價副品牌，搶低價客戶。 市場不是只有一種客戶。你可以建立產品線價格差異化策略。 主品牌負責重視品質的客戶，副品牌就聚焦「快速、簡單、便宜」的客戶， 用不同品牌切不同價格帶的客戶，就不會拉低主品牌價值。 簡單來說：不是拚價格，是切戰場。 第二：不要浪費時間在沒預算的客戶上。 這句話很現實：不是所有人都會是你的客戶，把時間花在重視專業品質的客戶身上。 別再硬推，時間應該留給願意為價值付費的客戶。 第三：與其糾結客戶只要低價，不如專注把自己做到業界第一。 把自己的公司在「專業、服務、行銷」各方面做到最頂尖， 自然會有最好的客戶、帶著錢、自己找上門。 不用追，也不用低頭。 最好的銷售方法，不是開發，而是吸引。 #企管課程 #企業內訓 #低價競爭 #品牌戰略 # #AI課程 #戰國策AI顧問

我見過最棒的教育 就是爸爸在整理客廳 兒子跑過來說 爸爸!我幫媽媽把碗洗好了 爸爸馬上跟孩子說 我們不是幫媽媽 你看爸爸掃廁所的時候 有說我在幫媽媽打掃嗎 沒有啊 因爲爸爸也會用廁所 你也要用啊 所以我們不是幫媽媽 我們只是做了我們該做的事 不要小看這幾句話 真的可以改變孩子的一生 讓他從小就有很強的責任感 也讓他知道在婚姻還有家庭裏面沒有幫忙 有的只是責任和擔當 https://www.youtube.com/shorts/p0mMsKhfPS0

office的上面的工具列擺好擺滿,常常找不到。你還是只會Ctrl+C (複製) & Ctrl+V(貼上) 這兩招嗎? 幫大家收集了最常用的快捷鍵組合，一旦上手工作效率加倍唷! 大家要是想知更多Word、Excel和PPT的快捷鍵，可以按收藏或是按拍手讓我知道唷! 我會繼續整理更多超實用的快捷鍵和office小密技提供給大家

104證照中心，於2023年6月陸續上架證照考古題，提供各位準備考證照的過程中，提供大家可自我練習的機會，以及可以明白證照出題的方向。 目前針對熱門證照進行2022年到2023年4月前的考古題整理，未來將持續更新。 【如何找到證照考古題】 🔻步驟一：你可以進入證照中心或尋找你感興趣的證照。 🔻步驟二：在證照頁下方有【題庫專區】若有考古題，會有【歷屆試題】(下圖示) 🔻步驟三：在【歷屆試題】有PDF提供你線上練習喔 ! 【那些證照有考古題】 目前有上架考古題的證照如下： 🟠乙級職業安全衛生管理員考古題 → https://nabi.104.com.tw/ability/10028467 🟡照顧服務員單一(丙)級技術士考古題 → https://nabi.104.com.tw/ability/10029185 🟠堆高機操作技術士考古題 → https://nabi.104.com.tw/ability/10028900 🟡丙級會計事務技術士考古題 → https://nabi.104.com.tw/ability/10028814 🟠丙級中餐(葷食)烹調技術士考古題 → https://nabi.104.com.tw/ability/10029006 🟡技術士技能檢定托育人員職類單一級考古題 → https://nabi.104.com.tw/ability/10029405 🟠乙級就業服務技術士考古題 → https://nabi.104.com.tw/ability/10029276 🟡高考護理師執照考古題 → https://nabi.104.com.tw/ability/10029187 🟠乙級職業安全衛生管理技術士考古題 → https://nabi.104.com.tw/ability/10028455 🟡丙級美容技術士考古題 → https://nabi.104.com.tw/ability/10029398 🟠丙級室內配線技術士考古題 → https://nabi.104.com.tw/ability/10028703 🟡高考律師考古題 → https://nabi.104.com.tw/ability/10029292 🟠丙級烘焙食品技術士考古題 → https://nabi.104.com.tw/ability/10029008 🟡高考藥師考古題 → https://nabi.104.com.tw/ability/10029155 🟠乙級室內配線技術士考古題 → https://nabi.104.com.tw/ability/10028702 🟡高考食品技師考古題 → https://nabi.104.com.tw/ability/10028578 🟠丙級國貿業務技術士考古題 → https://nabi.104.com.tw/ability/10029078 🟡固定式起重機操作技術士考古題 → https://nabi.104.com.tw/ability/10028904 🟠丙級電腦硬體裝修技術士考古題 → https://nabi.104.com.tw/ability/10028308 🟡高考營養師考古題 → https://nabi.104.com.tw/ability/10029154 🟠甲級職業安全管理技術士考古題 https://nabi.104.com.tw/ability/10028453 🟡高考臨床心理師考古題→ https://nabi.104.com.tw/ability/10029163 更多其他證照考古題 參閱第二篇整理：https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_221848b2-39ea-4dd3-809d-a006697bdfbc

頗受好評的教育部「終身學習券」今年續辦，預計自5月1日起，開放六歲以上國民登記抽取「終身學習券」，除可抵免社區大學、樂齡大學學費，也可用於空中大學、「30+」大學，名額較去年度增加三倍，獲獎名單將於5月22日公布。另外「社教館所通行票」也預計抽出2萬張，可不限次數、免費參觀全台11間指定博物館的常設展！ 更新時間：2026/4/23 文／《104職場力》 本文導覽 什麼是「終身學習票券」？「終身學習票券」怎麼領？終身學習票券領取步驟教學終身學習票券登記、使用時間「終身學習票券」登記資格，誰都可以領嗎？1. 終身學習券2. 館所通行票「終身學習票券」的使用範圍有哪些？1. 終身學習券2. 館所通行票「終身學習票券」常見問答一次看！ 為激發終身學習動機，並獲得優質多元學習體驗，內化終身學習行動，進而提升國人終身學習參與率。教育部於去年推出、頗受各界好評的「終身學習券」和「5館通行票」活動將於今年續辦，並且還「升級加碼」、擴充適用的文化館所之外，也增加名額達去年的3倍！ 今年新生券將抽出3萬6000張（可抵免終身教育機構學費新台幣1500元）；舊生券為1萬8000張（可抵免1000元，限選曾報名過的單位），另外社教館所通行票預計抽出2萬張，除原有5間教育部轄管的社教館所，今年再增加國家鐵道博物館（籌備處）等6間文化部轄管的文化館所。。 《104職場力》為您依照最新資訊，整理領取辦法、活動時間、適用範圍，以及常見的一些問答QA，讓我們一起「活到老、學到老」吧！ 【一分鐘看重點】 終身學習票券：共兩種，終身學習券、館所通行票。 登記時間：115年5月1日～5月21日 抽籤公布：115年5月22日（中籤會收到簡訊通知） 線上登記：https://lle.moe.edu.tw/ticket 什麼是「終身學習票券」？ 教育部以「抵免費用」方式，提供國人前往社區大學、樂齡大學、國立空中大學、30+大學報名課程，或今年可至5間教育部部屬社教館所及6間文化部部屬文化館所參觀（共11處文化館所），得以體驗多元且優質學習內容。 預計該項抵免費用由教育部及文化部支付，而「終身學習票券」可分為兩種： 票券種類發放張數適用期限用途終身學習券5萬4,000張115學年度第1學期每1張終身學習券依新生券及舊生券性質，抵免費用分別為新臺幣1,500元及1,000元。館所通行票2萬張自115年7月1日起至116年6月30日止不限次數免費參觀5間教育部部屬社教館所及6間文化部部屬文化館所常設展（不含特展）。 ▲ 圖片來源：終身學習資源平臺 「終身學習票券」怎麼領？ 終身學習票券領取步驟教學 登入「終身學習資源平臺」 於首頁右上角點選「終身學習票券」 於「登記票券」填寫相關資料後，即完成登記。 ★ 注意事項：每人1次可同時登記2種票券或僅登記1種票券。 終身學習票券登記、使用時間 終身學習券 項目時間說明開放網路登記115.5.1 - 115.5.21簡訊通知中選者115.5.22查詢抽取結果使用票券期間115.5.23 – 115.8.15簡訊通知第2波中選者115.8.17查詢抽取結果第2波使用票券期間115.8.18 - 115.9.30 館所通行票 項目時間說明開放網路登記115.5.1 - 115.5.21簡訊通知中選者115.5.22查詢抽取結果使用票券期間115.7.1 - 116.6.30 ▲ 圖片來源：終身學習資源平臺 「終身學習票券」登記資格，誰都可以領嗎？ 1. 終身學習券 （含）6歲以上具有我國國籍身分且有國民身分證統一編號（即身分證字號）的國人，皆可登記。 2. 館所通行票 （含）6歲以上具有我國國籍身分且有國民身分證統一編號（即身分證字號）的國人，皆可登記。 ▲ 圖片來源：終身學習資源平臺 「終身學習票券」的使用範圍有哪些？ 1. 終身學習券 新生券：共36,000張，限選擇「未曾報名」的學校，每張可抵1,500元。 舊生券：共18,000張，限選擇「曾報名」的學校，每張可抵1,000元。 可以參加社區大學115年秋季班課程、國立空中大學、30+大學或是年滿55歲以上可參加樂齡大學等115學年度第1學期課程。 ▲ 圖片來源：終身學習資源平臺 2. 館所通行票 共發放20,000張。 「館所通行票」為限定期限（自115年7月1日起至116年6月30日止）不限次數免費參觀5間教育部部屬社教館所及6間文化部部屬文化館所常設展，不含特展。 適用場域如下表： 教育部館所國立臺灣科學教育館國立自然科學博物館國立科學工藝博物館國立海洋科技博物館國立海洋生物博物館 文化部館所國立臺灣博物館國立歷史博物館國家鐵道博物館籌備處國立臺灣歷史博物館國立臺灣史前文化博物館（含南科考古館）國立傳統藝術中心 ▲ 圖片來源：終身學習資源平臺 「終身學習票券」常見問答一次看！ Q：終身學習票券可以兌換現金嗎？A：本次票券抵免社區大學、30+大學課程學分費，樂齡大學、國立空中大學學費，或限定期限不限次數免費參觀5間教育部部屬社教館所及6間文化部部屬文化館所方式，提供國人優質學習體驗；因此，票券不能兌換現金。 Q：哪裡可以查詢館所常設展資訊？A：可至終身學習資源平臺的「終身學習驛站」點選館所網站查詢常設展資訊。 Q：獲得終身學習票券可以轉讓給其他人使用嗎？A：終身學習票券僅限抽中的當事人使用，不得轉讓（售）他人使用；轉讓（售）票券視同無效。 Q：領取館所通行票進入館所參觀，必須準備哪些證件？A：中選者必須出示身分證明文件（如中華民國國民身分證、健保卡、駕照等），以供館方查驗。如中選者當日欲多次進出館所，中選者進入館所時，應出示身分證明文件供館方查驗後，並依館所規定的辨別方式，方可當日多次進出館所。 Q：親子或家庭成員只有1人抽中館所通行票，其他陪同人員是否可以免費入館？A：為增加民眾兌換館所通行票之意願，鼓勵民眾一同重視終身學習，抽中館所通行票者，於本部部屬5大收費之科學類博物館及文化部國立臺灣史前文化博物館使用之民眾，攜伴同行可享團體票之購票優惠，每人每次限購6張團體票。 延伸閱讀： 115年運動幣懶人包！500元怎麼領？合作店家怎麼查？4步驟搞定！ 115年U幣全攻略｜台北人走路能換現金、1500元運動抵用金將回歸 2026元旦新制一次看：最低工資調至2萬9500元、保障勞工病假權、彈性育嬰假

AI 工具越來越普及，許多上班族已經開始用 ChatGPT、Gemini、Claude、NotebookLM 等工具協助工作。但真正能提升效率的關鍵，不只是「會不會問 AI 問題」，而是能不能把 AI 放進日常工作流程裡，形成一套可重複使用的「AI 工作流」。 過去使用 AI，很多人可能是想到什麼就問什麼：請 AI 幫我寫一封信、改一段文案、摘要一篇文章。這些做法當然有幫助，但如果每次都從零開始，效率仍然有限。 真正的 AI 工作流，是把工作拆成幾個步驟，讓 AI 在不同環節協助你處理初稿、摘要、整理、分析與發想，再由人來判斷、修正與決策。 簡單來說，AI 工作流不是讓 AI 取代你，而是讓 AI 成為你的工作助理。它可以協助減少部分重複整理的時間，但最後的品質把關、事實查證與責任判斷，仍然需要由人完成。 一、什麼是 AI 工作流？ AI 工作流指的是：將 AI 工具整合進日常工作流程中，讓它在固定任務中扮演特定角色。 舉例來說，如果你每週都要寫週報，過去可能需要回想本週做了什麼、整理資料、歸納成果、撰寫文字。導入 AI 工作流後，你可以先把已確認可使用的工作紀錄、待辦清單、專案進度整理後提供給 AI，請它協助分類成： 本週完成事項、遇到的問題、下週計畫、需要主管協助的地方。 接著，你再檢查內容是否正確，補上實際成果、數字與自己的判斷。 這就是一個簡單的 AI 工作流： 資料整理 → AI 協助產出初稿 → 人工檢查與修正 → 完成正式內容 AI 負責加快整理與初稿產出，人則負責確認事實、補充脈絡、做出判斷。 二、為什麼上班族需要學 AI 工作流？ 許多人學 AI 時，最常遇到的問題是：「我知道 AI 很強，但不知道工作上到底怎麼用。」 其實，上班族最需要 AI 協助的，通常不是非常高深的技術，而是每天都會遇到、但很耗時間的工作，例如： 會議紀錄整理、Email 回覆、簡報製作、報告撰寫、資料摘要、Excel 分析、SOP 整理、專案進度追蹤、週報月報撰寫、學習筆記整理等。 這些工作都有一個共同特色：它們不一定困難，但常常需要大量整理、歸納與文字產出。 如果能把 AI 放進這些流程中，就有機會減少部分重複工作時間。對新手來說，AI 可以協助建立架構；對資深工作者來說，AI 可以協助加快第一版產出；對主管來說，AI 可以協助整理資訊、統整進度與提高溝通效率。 但需要注意的是，AI 工作流的目的不是讓工作「完全自動化」，而是讓人把時間留給更重要的判斷、溝通與決策。 三、AI 最適合協助哪些工作？ AI 很適合處理「文字整理、資料歸納、初稿撰寫、格式轉換、初步分析」類型的任務。以下是上班族最常見的應用場景。 1. 會議紀錄整理 開會後最麻煩的事情，往往不是開會本身，而是會後整理。AI 可以協助把會議筆記、逐字稿或已取得同意的錄音內容，整理成會議重點、決議事項、待辦清單與負責人。 適合請 AI 協助的內容包括： 會議摘要、討論重點、行動項目、決策紀錄、下次會議追蹤事項。 不過，使用 AI 整理會議內容時，必須特別注意資安與隱私。若要錄音、轉逐字稿或上傳會議內容，應先確認參與者知情，並遵守公司內部規範。涉及客戶資料、薪資、人事、合約、未公開商業資訊時，不建議直接上傳到一般 AI 工具。 AI 整理後，也需要人工確認人名、日期、數字、決議內容與責任分工，避免錯誤資訊被當成正式紀錄。 2. Email 與商務訊息回覆 很多上班族每天都花不少時間在回信、回訊息。AI 可以幫你把口語想法改成正式語氣，也可以幫你將太長的回覆縮短，或將生硬的文字改得更有禮貌。 例如你可以輸入： 「請幫我把以下內容改成正式但不冷淡的商務信件。」 「請幫我回覆客戶，語氣要專業、清楚，並委婉說明目前無法提前交付。」 但 AI 不一定知道你公司的實際政策與承諾範圍。涉及價格、合約、交期、賠償、客訴、法律責任等內容時，務必由負責人確認後再寄出，避免產生誤解或過度承諾。 3. 報告與簡報製作 許多人做報告或簡報時，最卡的是「不知道怎麼開始」。AI 可以協助產出大綱、整理架構、優化標題，甚至把長篇資料濃縮成簡報頁面重點。 例如你可以請 AI： 「請把以下資料整理成 8 頁簡報大綱。」 「請幫我把這段內容改成主管簡報用語。」 「請依照問題、原因、建議、下一步的架構整理。」 AI 很適合協助完成第一版，但真正有說服力的簡報，仍需要你補上資料來源、商業判斷、實際案例與具體數據。 4. 資料蒐集與摘要 當你需要快速理解一個新主題時，AI 可以協助整理你提供的資料，摘要文章重點、比較不同觀點，或產出初步觀察方向。 不過，AI 不一定能取得最新資訊，也可能產生錯誤或過時內容。若是涉及新聞、數據、法規、價格、政策、職缺條件、產業趨勢等資訊，仍應回到官方網站、原始報告或可信來源查證，不建議只依賴 AI 的回答。 比較安全的做法是：先由人提供可靠資料，再請 AI 協助摘要與整理；最後由人確認內容是否適合使用。 5. Excel 與數據分析 不熟 Excel 公式的人，也可以用 AI 協助理解公式、產生函數、整理欄位、設計分析方向。例如你可以問： 「我想統計每個部門的平均銷售額，Excel 公式怎麼寫？」 「請根據這份表格欄位，建議我可以分析哪些指標？」 「請幫我解釋這張報表中可能代表的趨勢。」 AI 可以協助你更快理解資料，但不能取代你對資料來源、計算邏輯與商業背景的判斷。若牽涉財務決策、營運績效、人事評估或對外公布數字，仍需由負責人確認資料是否正確。 6. SOP 與知識管理 很多公司都有一種狀況：工作流程靠資深同事口頭傳授，真正要交接時才發現文件不足。AI 可以協助把零散說明整理成 SOP、檢查表、教學文件與新人訓練資料。 例如你可以把一段操作流程整理後提供給 AI，請它產出： 步驟說明、注意事項、常見錯誤、檢查清單、交接提醒。 這類工作流很適合行政、人資、客服、行銷、營運、專案管理等職能。只要搭配人工確認，就能讓知識更容易被保存與傳承。 四、建立 AI 工作流的 4 個步驟 想開始使用 AI 工作流，不需要一次學會所有工具，也不需要從複雜自動化開始。建議從最常遇到、最耗時間的任務切入。 步驟一：找出重複性高的工作 先觀察自己一週內最常做、最花時間的工作。 例如：每週寫週報、每天回信、每次開會都要整理紀錄、每月要做報表、常常要寫社群文案。 只要是「重複出現、格式類似、需要整理文字或資料」的工作，就很適合先嘗試導入 AI。 步驟二：把工作拆成小步驟 不要只對 AI 說：「幫我做報告。」這樣的指令太模糊，AI 產出的內容也容易不符合需求。 你可以把任務拆成： 先整理重點 → 再產出大綱 → 再寫初稿 → 再優化語氣 → 最後檢查是否有遺漏。 拆得越清楚，AI 越容易協助你完成真正需要的結果。 步驟三：建立固定 Prompt 模板 當你發現某個任務常常會重複出現，就可以把好用的指令存成模板。 例如會議紀錄模板： 「請根據以下會議內容，整理成： 1. 會議目的 2. 討論重點 3. 已決議事項 4. 待辦事項 5. 負責人 6. 截止日期 7. 需要追蹤的問題 請用條列式呈現，語氣清楚、適合寄給團隊成員。請特別標註不確定或需要人工確認的地方。」 最後一句很重要，因為它能提醒你不要把 AI 產出直接當成正式答案。 步驟四：人工檢查與優化 AI 產出的內容不能直接視為最終版本。使用前，建議檢查： 內容是否正確？ 語氣是否符合公司文化？ 數字、日期、人名是否有誤？ 是否有過度承諾？ 是否遺漏重要脈絡？ 是否包含不該外流的資訊？ 是否適合對外發布？ AI 工作流的核心不是「全自動」，而是「半自動加速」。人仍然要負責最後品質。 五、使用 AI 工作流前，先做 5 個安全檢查 在把資料丟給 AI 前，建議先問自己 5 個問題。 1. 是否包含個資？ 例如姓名、電話、Email、身分證字號、薪資、病假紀錄、客戶資料等，都不建議直接輸入一般 AI 工具。若真的需要整理，應先去識別化，或依公司規範使用指定工具。 2. 是否包含公司機密？ 例如未公開財報、合約條款、商業策略、產品 Roadmap、內部報價、客戶名單等，都應依公司規範處理，不應任意上傳。 3. 是否需要取得同意？ 若要錄音、轉逐字稿或整理會議內容，應確認參與者知情，並遵守公司政策與相關規範。 4. 是否需要查證？ 涉及新聞、法規、數據、價格、職缺條件、政策與專業建議時，都應查證原始來源。AI 可以協助整理，但不應被視為唯一依據。 5. 是否可以直接對外發布？ AI 產出的文字應經人工審稿，確認沒有錯誤資訊、過度承諾、侵權疑慮或不符合品牌語氣的內容。 六、上班族可以先從這 5 種 AI 工作流開始 如果你是 AI 新手，建議不要一開始就追求複雜工具串接，可以先從以下 5 種最容易看到成效的工作流開始。 1. 會議紀錄工作流 適合對象：專案經理、主管、業務、人資、行政、行銷。 流程：取得同意的會議內容 → AI 協助摘要 → 產出待辦 → 人工確認 → 發送團隊。 這是日常工作中很實用的場景，但務必注意錄音同意與資料保護。 2. Email 回覆工作流 適合對象：業務、客服、主管、行政、跨部門溝通者。 流程：輸入背景 → 說明對象與語氣 → AI 草擬 → 人工修改 → 寄出。 重點是要告訴 AI：收件人是誰、你的目的、希望語氣是正式、委婉、積極還是簡短。 3. 簡報大綱工作流 適合對象：企劃、行銷、產品、專案、主管。 流程：輸入主題與可使用資料 → AI 產出架構 → 補充案例與數據 → 轉成簡報頁面。 AI 很適合幫你打開第一步，避免卡在空白投影片前。 4. 週報與績效整理工作流 適合對象：所有需要回報工作成果的上班族。 流程：彙整任務清單 → AI 分類成果 → 整理成週報 → 補充數字與影響 → 送出。 這個工作流也能幫助你累積年度績效資料，避免年底考核時才回想自己做過什麼。 5. 資料摘要與學習工作流 適合對象：需要快速吸收新知、追蹤產業趨勢、準備提案的人。 流程：提供可信資料 → AI 摘要 → 請 AI 提出重點與應用方向 → 人工查證與判斷 → 形成自己的觀點。 這很適合用在閱讀產業報告、研究競品、整理課程筆記或準備內部分享。 七、AI 工作流不是工具問題，而是工作方法問題 很多人學 AI 時，會一直追最新工具。但對上班族來說，更重要的是先理解自己的工作流程。 同一個 AI 工具，在不同人手上會產生不同效果。差別不只在工具，而在你是否知道： 我想解決什麼問題？ 我有哪些資料可以安全提供？ 我希望 AI 幫我做到哪一步？ 哪些內容需要我自己判斷？ 產出後要用在什麼情境？ 是否需要查證或主管確認？ 當你開始用這些問題思考，就不只是單純「問 AI」，而是在設計自己的工作流。 把 AI 當成工作助理，而不是標準答案 AI 工作流的價值，不是讓工作完全自動化，而是幫助上班族從重複、瑣碎、耗時的工作中，找出可以被輔助的部分。 從今天開始，你可以先選一個最常見的工作場景，例如會議紀錄、Email 回覆、週報整理或簡報大綱，試著建立自己的第一套 AI 工作流。只要能把一個任務變得更清楚、更容易重複使用，就已經是很好的開始。 未來的職場競爭力，不一定是誰使用最多 AI 工具，而是誰能更有效率地結合 AI 與自己的專業判斷。 AI 可以幫你整理資訊、產出初稿、提供方向；但真正做出選擇、承擔責任、創造價值的人，仍然是你。 使用提醒 本文提供 AI 工具應用的學習建議，實際使用時仍應依公司資安規範、個資保護要求與工作情境調整。AI 產出內容可能有錯誤或過時資訊，重要資料、對外訊息與正式決策，仍需由使用者查證與確認。

Claude母公司Anthropic在官方學習平台Anthropic Academy上，提供了多達17堂完全免費的線上課程，從零基礎使用者到有程式開發背景的工程師都有適合的學習路徑，部分課程完成後更可取得官方結業證書，替個人履歷加分。不論你是想了解怎麼把AI工具導入日常工作、提升職場競爭力，還是希望深入學習如何用API打造AI應用，這份完整指南都替你整理好了。 文／《104職場力》整理 本文導覽 Anthropic Academy是什麼？如何開始學習？【AI基礎入門課程】：職場新手必學【AI輔助編程課程】：開發者重點專區【AI應用課程】API與技術開發【特定族群的AI課程】：教育、非營利與學生 Anthropic Academy是什麼？如何開始學習？ Anthropic Academy是Anthropic官方推出的線上學習平台，目前提供十幾堂免費的AI相關課程，由學習管理系統Skilljar進行托管，除了提供互動式學習體驗，還會追蹤課程進度與測驗成績，部分課程在會員完成最終測驗後可取得結業證書，是學生及職場人不可錯過的進修資源。 如果你想加入但毫無頭緒，小編整理了系統操作及常見QA，希望能幫大家解惑、快速邁入下一階段： Q1：首次使用要怎麼報名Anthropic Academy的課程？ 前往Anthropic Academy官網，選擇想要的課程後，點擊「Register | FREE」即可免費報名。首次報名需要建立Skilljar帳號（輸入Email、設定密碼即可），之後可直接登入選修所有課程。 Q2：選課前需要先註冊Anthropic帳號或Claude帳號嗎？ 不需要，學習課程只需要註冊託管平台Skilljar帳號即可（僅可追蹤平台內的學習進度）。 但如果你在課程中或學習後想實際使用Claude AI服務，就需要另外在claude.ai建立Anthropic帳號（小編建議同步申請，邊學邊做效益會更高）。 Q3：Anthropic Academy課程真的完全免費嗎？ 是的，完全免費！所有課程均標示「Register | FREE」，且完全不需要輸入信用卡資訊。 Q4：Anthropic Academy課程有中文版嗎？ 沒有中文版，目前課程內容均為英文。不過大多數課程提供影片加文字的教學形式，搭配英文字幕，對具備基礎英文能力的學習者來說可讀性還算高。 Q5：完成課程後能拿到什麼證明？ 多數課程完成後可取得結業證書（Certificate of Completion），可下載放置在個人LinkedIn履歷或人才社群職場作品集中展示。 Q6：課程平台安全嗎？ Skilljar具備SOC 2認證，採用業界標準的加密與安全機制保護使用者的學習資料。如最後決定要刪除學習資料或帳戶，可以發送電子郵件至「academy-support@anthropic.com」，官方會根據適用的法律和政策處理。 Q7：怎麼選擇適合自己的課程？ 若毫無頭緒，不妨參考以下的推薦歷程，或是看完底下的課程介紹後，再依據自身需求展開學習旅程都OK。 沒有程式背景的職場人：從「Claude 101」或「AI Fluency: Framework & Foundations」開始。 想了解AI是什麼的人：可從「AI Capabilities and Limitations」入手 工程師／開發者：可參考「Claude Code 101」→「Claude Code in Action」→「Building with the Claude API」。 教育工作者：先修「AI Fluency: Framework & Foundations」，再接「AI Fluency for Educators」或「Teaching AI Fluency」。 非營利組織：建議從「AI Fluency: Framework & Foundations」出發，再接「AI Fluency for Nonprofits」。 【AI基礎入門課程】：職場新手必學 這個類別的課程適合完全不懂程式的職場工作者，從「什麼是AI」到「如何在日常工作中使用Claude」，步驟清晰、上手容易。 Claude 101 課程連結 這是Anthropic Academy最核心的入門課，學完後可知道怎麼和Claude對話、如何設定Projects整理工作知識、怎麼用Artifacts產出內容，以及如何透過Claude的研究模式深度搜尋資訊，課程還涵蓋桌面應用程式（Chat、Cowork、Code）的操作介紹，以及不同角色的實際使用案例。 AI Capabilities and Limitations 0.25小時│有證書│課程連結 這堂課是學習AI的「概念地圖」，幫大家建立對現代生成式AI系統如何運作的正確認識，課程介紹AI的核心特性，例如：下一個token預測、知識邊界、工作記憶、可引導性，以及這些特性交互影響時會如何呈現。 學完後，大家能看懂一個意外的AI輸出是「哪一種類型的意外」，並知道如何調整，這也是Anthropic所有AI流暢度（AI Fluency）系列課程的重要基礎。 AI Fluency: Framework & Foundations 1.1小時│有證書│課程連結 由Anthropic聯手學術專家University College Cork的Joseph Feller教授與Ringling College的Rick Dakan教授共同開發，是所有AI Fluency系列課程的核心主幹，課程圍繞「4D框架」設計：Delegation授權、Description描述、Discernment辨別、Diligence勤勉，教你如何在真實工作場景中有效與AI協作。 【微進階】Introduction to Claude Cowork 課程連結 這堂課稍微進階一點，著重在「讓AI真正幫你做事」，不只是對話，而是擔任協作者角色，幫忙完成真實工作任務。 從第一次啟動到日常使用、解決任務，可以了解情境如何影響Claude的計畫，設定符合自己工作方式的Plugin與Skills，並學會在較長任務進行中保持方向正確的引導技巧；另外，課程也涵蓋如何處理大規模研究與分析，以及使用Cowork的原則等。 【AI輔助編程課程】：開發者重點專區 如果你剛好是工程師或對AI程式開發有興趣，這個系列提供從入門到進階的完整學習路徑。 Claude Code 101 1.5小時│有證書│課程連結 專為剛開始接觸軟體開發的新手工程師，以及還沒用過Claude Code的資深工程師設計，課程從安裝到進階客製化，完整帶大家進入AI輔助開發的工作流程。 上課先備條件：需有基本程式編輯器與命令列介面操作等背景知識，以及Claude帳戶（Claude Pro、Max、Enterprise帳號或API金鑰都可。 Claude Code in Action 1小時│有證書│課程連結 這是Claude Code 101的進階版，深入講解Claude Code的底層架構、實際操作技巧，以及進階整合策略，特別著重在MCP伺服器整合、GitHub工作流自動化，以及如何使用Hooks進行精確控制。 上課先備條件：熟悉命令列介面與Git基礎操作。 Introduction to Agent Skills 課程連結 學會在Claude Code中建立、設定並分享Skills等可重複使用的Markdown指令，Claude會在對應任務時自動套用，課程從建立你的第一個Skill開始，到跨團隊分發，再到疑難排解一步一步帶你走完。 Introduction to Subagents 課程連結 學習如何在Claude Code中使用和建立子代理程式來管理上下文、委派任務並建立專門的工作流程，讓主要的對話更聚焦、清晰。 【AI應用課程】API與技術開發 這個系列適合有Python程式基礎、希望開發AI應用或進行雲端整合的工程師與技術人員。 Building with the Claude API 8.1小時│有證書│課程連結 這是Anthropic Academy最完整的技術課程之一，透過影片與動手練習，帶開發者掌握從API基礎操作到進階架構設計的完整技能，課程涵蓋RAG、工具使用、MCP、代理人工作流，以及多模態功能（圖像、PDF處理），適合後端工程師、全端工程師、資料工程師、DevOps、技術架構師、轉型AI開發的軟體工程師。 上課先備條件：需具有Python程式能力與基本JSON資料處理。 Introduction to Model Context Protocol 1小時│有證書│課程連結 使用Python SDK從頭打造MCP伺服器與客戶端，掌握MCP的3個核心基礎元件：工具（Tools）、資源（Resources）、提示（Prompts），讓Claude無需大量整合程式碼就能連接外部服務，課程內含MCP Server Inspector瀏覽器介面，方便即時測試與除錯。 上課先備條件：需具有Python程式能力、JSON與HTTP請求基礎。 Model Context Protocol: Advanced Topics 1.1小時│有證書│課程連結 MCP入門課的進階延伸，深入探討生產環境的MCP開發模式，包含Sampling（AI模型呼叫）、通知系統、檔案系統存取控制，以及Stdio與StreamableHTTP兩種傳輸機制的技術細節與取捨。 上課先備條件：具Python非同步程式開發、JSON訊息格式、HTTP協定、基本SSE知識。 Claude with Amazon Bedrock 8小時│有證書│課程連結 這堂課原為AWS員工認證計畫設計，是業界首創的合作訓練課程，現在開放學習資源，課程將完整介紹如何在Amazon Bedrock的AWS生態系統中部署與整合Claude，從基本API呼叫到RAG、工具使用、MCP、Computer Use代理人等。 上課先備條件：具Python程式能力、AWS服務基礎。 Claude with Google Cloud's Vertex AI 8小時│有證書│課程連結 透過Google Cloud Vertex AI使用Anthropic模型的完整技術訓練課程，學習路徑與Amazon Bedrock課程類似，但針對Google Cloud生態系統客製化設計，涵蓋Vertex AI設定、多回合對話、RAG、工具使用、MCP，以及代理人工作流。 上課先備條件：具Python程式能力、Google Cloud Platform使用經驗、JSON資料結構基礎。 【特定族群的AI課程】：教育、非營利與學生 除了工程師，Anthropic也為特定族群設計了客製化的AI應用課程，讓AI流暢度適用於各種場景。 AI Fluency for Students 0.5小時│有證書│課程連結 幫助學生發展AI流暢度技能，強化學習效果、規劃職涯發展，並透過AI協作取得學業成功，課程涵蓋AI作為學習夥伴的應用，以及如何運用AI進行職涯規劃。 先修建議：先完成AI Fluency: Framework & Foundations課程較佳。 AI Fluency for Educators 0.4小時│有證書│課程連結 為教師、教學設計師與教育機構領導者設計，幫助他們將AI流暢度融入自身的教學實踐與機構策略，涵蓋課程設計、學習成果規劃，以及教材與作業的AI應用。 先修建議：先完成AI Fluency: Framework & Foundations課程較佳。 Teaching AI Fluency 0.6小時│有證書│課程連結 這堂課進一步幫助學術教師、教學設計師與相關人員如何在課堂上教授與評估AI流暢度，課程探討如何評估4D框架中各項能力、如何設計AI流暢度相關作業，以及AI對各學科領域的影響。 先修建議：先完成AI Fluency: Framework & Foundations課程較佳。 AI Fluency for Nonprofits 0.9小時│有證書│課程連結 由Anthropic與GivingTuesday合作推出，根據對非營利組織從業人員的實際需求調研而設計。課程運用4D框架（委派、描述、判斷、勤勉），針對募款、溝通、方案執行、運營等非營利工作中的常見任務，說明如何有意識地導入AI、增加組織影響力，同時堅守使命與價值觀。 先修建議： 先完成AI Fluency: Framework & Foundations（課程內有輕量複習，但還是建議先修）。 Anthropic Academy目前共提供17堂線上課程，是目前市面上最完整、最具權威性的AI學習資源之一，從職場人的日常應用，到工程師的技術開發，再到教育工作者的教學設計，幾乎涵蓋了所有主要族群的需求，重點是完全免費！ 在AI快速滲透職場的今天，花時間系統性地學習如何與AI協作，不只是加分，更是保持競爭力的必要投資。 立即前往Anthropic Academy開始你的第一堂課吧！ （文章資料來源：Anthropic Academy官網，所有課程資訊以官網最新內容為準。） 延伸閱讀： AWS免費課程幫你打造AI「學力」證明，攻搶12萬AI職缺！ 上班族都清晨學習？104學習數據揭密：學習黃金時段、職場熱門證照課程排行榜

職場12星座中常遇到把事情跟別人講，卻變成全公司都知道，到底12星座中前三名口風最不緊的星座是誰？第一名竟然是他！ 第一名：射手座 【率真的口風讓人無法拒絕】 射手座的人以其率真和坦誠而聞名。他們不喜歡拐彎抹角，說話直截了當，這使得他們在保守秘密方面並不是最擅長的星座之一。射手座的人喜歡分享自己的想法和經歷，但這有時也意味著他們可能在不經意間洩漏一些不應該公開的信息。然而，這種直率的性格也讓射手座的人變得真實可信，因為他們不會掩飾真相。 第二名：牡羊座 【勇敢直接的性格難以隱藏】 牡羊座的人通常充滿勇氣和自信，這使得他們在與他人交往時表現出非常直接的態度。他們不會因為害怕得罪人而掩飾自己的言辭，這也使得牡羊座的人在保守秘密方面相對較為薄弱。他們可能在不自覺中透露一些私人信息，因為他們習慣性地將自己的內心想法表露於外。然而，這種直爽的性格也讓牡羊座的人成為身邊朋友們最信任的夥伴之一。 第三名：水瓶座 【思維獨立卻難以捉摸】 水瓶座的人以其思維獨立和獨特的性格而聞名。他們通常不容易順應主流，喜歡追求自己的想法和價值觀。這使得水瓶座的人在與他人交流時顯得有些難以捉摸，也容易在口風上流露出一些秘密。由於他們對於個體自由的重視，水瓶座的人可能在談話中透露出一些令人意外的信息，因為他們並不像其他星座那樣在言談中小心翼翼。 總的來說，每個星座都有其優勢和弱點，口風最不緊的星座也同樣如此。然而，這些特質並不意味著這些星座的人不值得信任，相反，他們的坦率和真實性格使得人們更容易與他們建立深厚的友誼。在人際交往中，理解和尊重他人的特質是建立穩固關係的關鍵，即便是那些「口風最不緊的」星座也可能成為最值得信任的朋友。 －－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ ｛職場人際溝通課推薦｝ 1.破解溝通困境，掌握人心的職場溝通術：https://nabi.104.com.tw/course/tibame/ae0f6b32-3b5d-4d91-83be-767e022a22f2 2.跨部門溝通-掌握溝通風格成就雙贏共識：https://nabi.104.com.tw/course/tibame/7e14cda5-4b84-45f5-8473-e7aa966f6a84 3.貓世代的職場攻略 | 搞懂職場遊戲規則，找到我的生存之道：https://nabi.104.com.tw/course/tibame/b82623cf-a608-46fe-ac93-51588611d792 4.8堂敏捷式自我修練課｜高效溝通x成長思維：https://nabi.104.com.tw/course/tibame/309b65ce-4288-4df0-a6a8-13c6f603b47d 5.向上溝通｜創造雙贏的職場溝通思維：https://nabi.104.com.tw/course/tibame/657543df-17aa-4452-9554-2fa382ab3c17

【問】 您好，我是即將畢業的大學生，之前有打過工但是做一兩天就被辭退了。我之前的打工有：餐飲服務生，因為講話結巴加上餐廳規則繁雜反應不夠就被辭退了；幾個月後有找到一份補習班電訪，但因為說詞不順口氣僵硬，即便我有改善但還是做一天就被辭退了。我本身不怎麼與人互動，之前還因此看心理科，我想知道像我這種不適應人群的人則適合甚麼樣的工作？ 【答】 為了能夠先取得穩定的工作，會先建議您轉為低對話需求的職務，像是【檔案&圖書管理員】、【長途司機】、【貨運人員】、【產線技術員】等，雖然無法做到 零 互動，但相較於一般餐飲或是補習班相關工作，其對話機會會少很多，在工作性質上也算單純，建議您可以做為求職參考。 而選擇低對話的工作並非就是逃避改善，而是讓自己先取得穩定的工作與收入，再繼續去改善口吃的問題，避免因為想要快點找到工作，其心理的壓力反而間接造成面試時口吃狀況更嚴重，這樣就不好了。 另外全球約有1%的人有口吃的問題【約有8000 萬的成人口吃者】，在這樣的情況下，網路上其實有很多的改善方法可以查閱，而也有很多人透過方法改善後恢復正常【包含現任美國總統 拜登】，所以您同樣可以在工作之餘持續訓練去自己，也唯有逐漸去克服這個問題，才能夠真正去提升自己的信心，也能夠讓自己有能力去挑戰自己想要的工作內容。 1. 【拜登：口吃讓我更能理解他人所受的痛苦與折磨】 📌 https://www.bbc.com/zhongwen/trad/chinese-news-55635500 2. 【口吃8種治療方法】 📌 https://zi.media/@smallque/post/SqbGRC 文章連結：https://pse.is/42ztrk -------------------------------------------------------------- 【相關文章】 【求職-1】 我該找「適合的」工作，還是「有興趣的」工作？ https://is.gd/zKE6s4 【求職-2】人人稱羨的工程師職涯，我卻不喜歡，該怎麼轉跑道？ https://is.gd/hnMZ9K 【求職-3】內向的人，該老實的對徵才主管承認自己的內向嗎？ https://is.gd/Z3hlOr 【求職-4】在預計報到日之前幾個月，才能開始找工作呢？ https://is.gd/vPhOJp 【求職-5】如何跳脫勞力型工作，建立自己的不易取代性 https://is.gd/P3SqE7 【求職-6】在104人力銀行履歷表，是否一定就要填寫年齡？ https://is.gd/xrHZ3L 【求職-7】鬱症造成長時間沒工作，但也到了不得不面對的時候了https://is.gd/FXe0tR 【求職-8】基層生產人員的未來發展？ 技能檢定？考試？升學? https://is.gd/ZS0MVR 【求職-9】二度就業但沒有行政經驗的媽媽們，要怎麼轉職呢？ https://is.gd/aVVXPf 【求職-10】為何求職時很多公司都會要求，語言能力相關證明？ https://is.gd/YR4kaI 【求職-13】在小公司和老闆緊密合作，還是大公司累積名氣呢? https://is.gd/C8xez6 【求職-14】私立和國立的大學是不是工作能力有差別嗎？ https://is.gd/W4AWzS 【求職-15】創業與生活經濟，我很糾結到底該如何去進行兼顧？ https://is.gd/FGDfBe 【求職-16】進入科技業工作，個性上有甚麼是企業較偏好的特點 https://is.gd/S1hyZt 【求職-17】錄取一個職位，還能詢問其他職位嗎？ https://is.gd/EgIDSV 【求職-18】大公司v.s自己喜歡的工作 該如何選擇？ https://is.gd/KZ6oK7 【求職-19】高年級生，又非管理職，未來該何去何從？ https://is.gd/gsg5q9 【求職-20】沒文憑該如何轉職到理想大公司？ https://is.gd/KEolFt

你是否有過使用電腦中，在英文打字過程中，瞬間不知道按到甚麼? 你原本要打：go，結果變成ｇｏ？ 怎麼會這樣！！，造成你原本半形與全形出現了問題!!! 透過執行下列其中一個動作，切換「半形字元模式」與「全形字元模式」。 在應用程式子視窗的狀態區中，按下：【 Shift-空格鍵】 就可以輕鬆切換「半形字元模式」與「全形字元模式」。 以上小秘訣提供大家!

AI 已經成為許多上班族的日常工具。寫報告、整理資料、做簡報、擬文案、查趨勢，甚至協助主管做初步判斷，很多工作過去要花半天，現在幾分鐘就能先產出一版。 但用得越頻繁，大家也越容易遇到一個問題：AI 回答得很順、很完整，卻不一定是對的。 它可能把不確定的事說得斬釘截鐵，也可能編出不存在的數據、查不到的報告，甚至把人物說法、研究結果講得像真的一樣。這就是常被提到的「AI 幻覺」。 例如有人請 AI 協助整理競品分析，AI 回答：「根據 IDC 2023 報告，該市場年成長率達 34%。」看起來很專業，數字也很精準。但真正回到 IDC 官網查證，卻找不到這份報告。那個 34%，可能只是 AI 根據語境推測出來的答案，不是真實引用。 對職場工作者來說，這不是小錯。一個錯誤數字，可能讓提案失去可信度；一段查不到來源的引用，可能影響文章品質；如果出現在新聞稿、對外簡報或主管決策資料裡，甚至可能變成公關風險。 會不會用 AI，已經不只是「能不能問出答案」。更重要的是，你能不能讓 AI 產出的內容經得起檢查。 為什麼 AI 看起來很懂，卻還是會答錯？ 很多人誤會 AI 是「查資料工具」，但更精準地說，它比較像是「語言整理工具」。 AI 擅長根據大量文字資料，整理出通順、有邏輯、看起來合理的回答。它很會歸納、改寫、分類，也很會把零散資訊整理成一段像樣的說法。 但「說得合理」和「確實正確」是兩件事。 尤其當問題涉及最新數據、人物言論、政策法規、企業動態、市場趨勢時，如果你沒有明確要求它查證來源，AI 很可能會根據既有語境推測答案。這也是為什麼有些回答讀起來非常完整，實際查證卻找不到根據。 所以，使用 AI 時不能只問：「請幫我整理這份資料。」 更好的問法是：「請幫我整理這份資料，並標示哪些是已確認事實、哪些是合理推論；所有數字與引用請附上可查證來源。」 前者只要求 AI 給答案，後者則要求 AI 說清楚答案從哪裡來、可信度有多高、哪些地方還需要人判斷。 想讓 AI 回答更可信，先做到這三件事 一、不確定的地方，不要讓 AI 硬答 真實職場中，很多問題本來就沒有單一標準答案。資料可能過時，市場可能正在變化，不同媒體的說法也可能不一致。如果這時候 AI 為了完成回答而硬湊一個結論，反而會讓使用者誤判。 因此，在指令裡最好先加上一條規則： 「如果你對答案沒有把握，請直接說明不確定的原因，不要自行補齊缺漏資訊。」 這句話很重要。它不是要 AI 變得保守，而是要它把「不確定」說出來。對職場工作來說，知道哪些地方不確定，本身就是重要資訊。 主管在看報告時，不只需要結論，也需要知道風險在哪裡。PM 在做需求規劃時，不只需要市場趨勢，也需要知道哪些假設還沒被驗證。行銷人在寫文章時，不只需要一段漂亮的說法，更需要確認這段話能不能公開引用。 AI 可以協助你加速產出，但不能替你承擔查證責任。 二、凡是數字、引用、人物說法，都要回到來源 職場內容最容易出問題的，往往不是明顯錯誤，而是那些「看起來很專業」的句子。 例如：「根據研究顯示……」、「某某 CEO 曾表示……」、「有 80% 的企業已經導入 AI……」。這些話如果沒有來源，就只是風險。 尤其在報告、提案、新聞稿、專欄文章中，數字與引用會直接影響內容可信度。讀者不一定會逐字檢查，但只要有一個關鍵數字被發現查不到，整篇內容的專業感就會被打折。 因此，只要內容涉及數字統計、研究結果、人物言論、新聞事件、政策法規、企業公告、市場排名，都應該要求 AI 提供可驗證來源。 來源也要分層級。優先參考官方資料、原始研究報告、政府或學術機構、企業公告、具公信力媒體。若只能找到二手整理文，就要明確標註，不要把它包裝成一手資料。 這個習慣看起來麻煩，但實際上能大幅降低內容出錯機率。AI 可以先幫你整理方向，但最後要不要放進簡報、文章或提案裡，仍然要看來源是否可靠。 三、把「事實、推論、建議」分開看 AI 很容易把推論寫得像事實。 例如看到某公司推出 AI 課程，它可能接著寫出：「企業培訓市場正全面轉向 AI。」這句話聽起來合理，也可能符合趨勢，但它仍然是推論，不是已經被證實的事實。 這也是許多 AI 內容讓人覺得「像 AI 寫的」原因之一：它常常太快下結論，太少交代中間判斷。 比較好的做法，是要求 AI 把回答分成三類： 「已確認事實」：有來源支持，可以被查證的內容。 「合理推論」：根據資料做出的判斷，但仍需要進一步確認。 「建議做法」：根據目前情境提出的行動方案。 這種寫法特別適合用在職場分析，例如競品研究、市場趨勢整理、專案規劃、內容選題、主管簡報。 它能讓讀者清楚知道：哪些資訊可以直接採用，哪些只是目前看起來合理，哪些則需要後續查證。 有些人也會要求 AI 在回答最後加上「信心指數」，例如 1 到 10 分。這可以作為輔助判斷，但要記得，AI 的自評分數不等於事實正確。信心分數只能提醒你「這段內容可能穩不穩」，不能取代真正的來源查證。 不同職位，可以怎麼用？ 對行銷人來說，AI 可以幫忙加速文章架構、標題發想、社群文案和資料整理。但在發布前，最好請 AI 另外列出「待查證清單」，特別是數字、研究、引用、產業趨勢等內容。 對 PM 來說，AI 很適合整理競品功能、市場資料和使用者回饋。不過在寫 PRD 或做產品決策時，要特別區分「使用者已明確提出的需求」和「AI 根據資料推測出的可能需求」。 對 HR 來說，AI 可以協助整理職能趨勢、薪資資料、人才市場變化。但薪資、職缺、產業需求都具有高度時效性，也會因地區和職務不同而有很大差異，因此來源與時間點更需要標清楚。 對主管來說，AI 適合用來做第一版資料整理，幫助快速掌握議題輪廓。但真正要做決策前，仍應請團隊回頭確認關鍵數字、資料來源和假設條件。 簡單說，AI 適合當「第一版整理者」，不適合直接當「最後裁判」。 它能幫你節省時間，但不能取代人的判斷。真正有價值的工作，不是把 AI 的答案直接貼上，而是懂得檢查、追問、修正，最後做出更可靠的判斷。 可直接複製的高可信度 AI 指令模板 下次需要 AI 協助整理資料、寫報告、查趨勢或做分析時，可以直接使用下面這段指令： ============================================================ 請用「高可信度回答模式」回應。 1. 如果你對答案沒有把握，請明確說明不確定的原因，例如資料可能過時、來源不足、不同來源說法不一致，或問題定義不清。不要自行編造或補齊缺漏資訊。 2. 涉及事實、數據、人物言論、研究結果、法規政策、新聞事件、產品資訊時，請提供可驗證來源。 3. 來源請優先使用官方資料、原始研究或報告、政府或學術機構、企業公告、具公信力媒體。若只能找到二手來源，請明確標註。 4. 所有數字、統計、引用語、人物說法都必須附來源。若沒有可靠來源，請標註「尚未找到可驗證來源」。 5. 回答請分成「已確認事實」、「合理推論」、「建議做法」三類，不要把推論寫成事實。 6. 如果答案中有低可信度內容，請另列「需要進一步查證的部分」。 7. 回答最後請提供信心指數 1 到 10 分；若低於 7 分，請說明主要風險與不確定點。 ============================================================ 會查證，才是真的會用 AI AI 讓工作變快，但變快不代表變準。 真正成熟的 AI 使用方式，不是期待它每次都給出完美答案，而是讓它把資訊整理得更清楚，同時把不確定的地方攤開來。 下次使用 AI 前，不妨先把高可信度指令貼上去。多花幾分鐘設定規則，可能就能避免一份錯誤報告、一段失準引用，甚至一場不必要的公關危機。

在工作中，Dashboard 儀表板已經是許多團隊做決策的重要工具。無論是行銷成效追蹤、課程營運分析、業務銷售管理，或是網站流量觀察，Dashboard 都能幫助我們快速看懂數據變化。 但很多人遇到的問題是： 「我有資料，但不知道該看什麼。」 「我知道想做 Dashboard，但不知道圖表怎麼設計。」 「我想請 AI 幫忙，卻不知道怎麼問才有效。」 其實，AI 不只是幫你畫圖，更適合在 Dashboard 製作前期協助你釐清目標、整理指標、設計版面與產出分析洞察。只要問對問題，AI 可以大幅降低你從零開始做 Dashboard 的門檻。 一、先搞清楚：Dashboard 不是圖表集合，而是決策工具 很多人一開始做 Dashboard，會直接想： 「我要放折線圖、長條圖、圓餅圖。」 但真正好的 Dashboard，不是把很多圖表塞在同一頁，而是幫使用者快速回答問題。 例如： 行銷 Dashboard 要回答的是： 「這個月流量有沒有成長？哪個來源帶來最多轉換？」 課程營運 Dashboard 要回答的是： 「哪些課程最受歡迎？完課率是否正常？學員在哪個階段流失？」 業務 Dashboard 要回答的是： 「本月業績達標了嗎？哪個業務、產品或客戶貢獻最多？」 所以在請 AI 幫忙前，第一個關鍵不是丟資料，而是先說明 Dashboard 的使用目的。 二、第一步：請 AI 幫你定義 Dashboard 目標 你可以這樣問 AI： 我想製作一份 Dashboard，主題是「線上課程營運分析」。 使用對象是營運主管與課程企劃。 目的是每週追蹤課程流量、報名、購買、完課與學員回饋。 請幫我整理這份 Dashboard 應該回答哪些核心問題。 AI 可能會幫你整理出： 1. 本週整體營運表現如何？ 2. 哪些課程帶來最多瀏覽與購買？ 3. 使用者從瀏覽到購買的轉換是否正常？ 4. 完課率與學習參與度是否有下降？ 5. 哪些課程需要優先優化？ 這一步很重要，因為它會決定後面要看哪些數據、放哪些圖表，以及 Dashboard 的整體架構。 三、第二步：請 AI 幫你整理關鍵指標 KPI Dashboard 最常見的錯誤，是指標太多、重點不清楚。 你可以請 AI 幫你從目標反推 KPI。 範例 Prompt： 請根據以下 Dashboard 目標，幫我設計適合追蹤的 KPI。 主題：線上課程營運分析 目標：追蹤流量、報名、購買、完課與學員滿意度 使用者：營運主管、課程企劃 請用表格整理：指標名稱、指標定義、計算方式、適合圖表、觀察重點。 AI 可以幫你產出類似這樣的架構： 指標名稱：課程瀏覽量 指標定義：課程頁被瀏覽的次數 適合圖表：折線圖 觀察重點：流量是否成長 指標名稱：報名數 指標定義：免費或付費報名人數 適合圖表：長條圖 觀察重點：哪些課程吸引力高 指標名稱：購買轉換率 指標定義：購買人數 ÷ 瀏覽人數 適合圖表：趨勢圖 觀察重點：是否有轉換下降 指標名稱：完課率 指標定義：完成人數 ÷ 報名人數 適合圖表：橫條圖 觀察重點：課程內容是否留得住人 指標名稱：滿意度 指標定義：問卷或評分平均 適合圖表：儀表圖／卡片 觀察重點：學員回饋是否良好 這時候，你就不只是「做圖」，而是開始建立一套可以協助判斷營運狀況的數據邏輯。 四、第三步：把你的資料欄位交給 AI，請它判斷能做什麼 如果你手上已經有 Excel、CSV 或資料表，可以先把欄位名稱貼給 AI，不一定一開始就要給完整資料。 範例 Prompt： 我有一份課程數據資料，欄位如下： 日期、課程名稱、課程分類、瀏覽量、加入購物車數、購買數、完課人數、課程評分、廣告來源、營收。 請幫我判斷這份資料可以製作哪些 Dashboard 分析區塊，並建議每個區塊適合的圖表。 AI 可能會幫你拆成： 1. 整體營運總覽：瀏覽量、購買數、營收、轉換率 2. 課程表現排行：熱門課程、營收最高課程、完課率最高課程 3. 流量來源分析：不同廣告來源帶來的瀏覽與購買 4. 轉換漏斗分析：瀏覽 → 加入購物車 → 購買 5. 學習品質分析：完課率、評分、學員滿意度 這一步可以幫你快速判斷：現有資料能支援哪些分析，還缺哪些資料。 五、第四步：請 AI 幫你設計 Dashboard 版面 Dashboard 的版面順序也很重要。 通常建議從「總覽」到「細節」，讓使用者先看到最重要的結果，再往下追原因。 你可以這樣問： 請幫我設計一頁式 Dashboard 版面。 主題：線上課程營運分析 使用者：營運主管 請依照「由上到下」的閱讀順序，安排每個區塊、圖表類型與呈現重點。 AI 可以產出這樣的版面建議： 第一層：核心指標卡片 放在最上方，快速看到本週狀況： 總瀏覽量 總購買數 總營收 平均轉換率 平均完課率 第二層：趨勢變化 用折線圖觀察： 每日瀏覽量趨勢 每日購買數趨勢 每日營收趨勢 第三層：課程排行 用長條圖或表格觀察： 瀏覽量最高課程 購買數最高課程 營收最高課程 完課率最低課程 第四層：轉換漏斗 用漏斗圖觀察： 瀏覽 加入購物車 購買 完課 第五層：異常提醒與行動建議 請 AI 幫忙產出： 哪些指標異常？ 哪些課程需要優化？ 下週建議追蹤什麼？ 六、第五步：請 AI 幫你產出圖表建議與分析文字 Dashboard 不只要有圖，還要能解釋圖。 你可以請 AI 幫你把數據轉成「主管看得懂的分析摘要」。 範例 Prompt： 以下是本週 Dashboard 數據： 瀏覽量 50,000，較上週成長 12%； 購買數 1,200，較上週下降 5%； 營收 180 萬，較上週成長 3%； 完課率 42%，較上週下降 8%。 請幫我產出一段 Dashboard 分析摘要，包含：主要發現、可能原因、建議行動。 AI 可能會產出： 本週課程瀏覽量較上週成長 12%，代表流量導入表現良好，但購買數下降 5%，顯示流量成長尚未有效轉換為購買。營收仍小幅成長 3%，可能與高單價課程銷售增加有關。不過，完課率下降 8%，需進一步檢視課程內容長度、學員學習動機與提醒機制。建議下週優先分析流量來源品質、課程頁轉換設計，以及完課率下降較明顯的課程。 這類文字很適合放在 Dashboard 頁面旁邊，或用在週報、月報裡。 七、可以直接使用的 AI Prompt 模板 模板一：從零開始規劃 Dashboard 我想製作一份 Dashboard，主題是【請填主題】。 使用對象是【請填對象，例如主管、營運、行銷、業務】。 主要目的是【請填目的，例如追蹤成效、找出異常、輔助決策】。 請幫我規劃這份 Dashboard： 1. 應該回答哪些核心問題 2. 適合追蹤哪些 KPI 3. 每個 KPI 的定義與計算方式 4. 適合使用哪些圖表 5. 建議的版面配置 模板二：根據資料欄位設計 Dashboard 我有一份資料，欄位包含： 【貼上欄位名稱】 請根據這些欄位，幫我設計一份 Dashboard。 請包含： 1. 可分析的主題 2. 建議的分析區塊 3. 每個區塊適合的圖表 4. 可以產出的洞察 5. 還缺少哪些資料欄位 模板三：請 AI 幫你做 Dashboard 分析摘要 以下是 Dashboard 數據： 【貼上數據】 請幫我產出一段主管簡報用的分析摘要。 請包含： 1. 本期主要發現 2. 與上期相比的變化 3. 可能原因 4. 需要注意的異常 5. 下一步行動建議 模板四：請 AI 幫你檢查 Dashboard 是否好用 以下是我規劃的 Dashboard 架構： 【貼上 Dashboard 區塊與圖表】 請幫我檢查這份 Dashboard 是否適合給【使用對象】使用。 請從以下角度給我建議： 1. 指標是否太多或太少 2. 圖表類型是否合適 3. 閱讀順序是否清楚 4. 是否能支援決策 5. 有哪些可以簡化或優化的地方 八、請 AI 做 Dashboard 時，最常見的 5 個錯誤 1. 只說「幫我做 Dashboard」，沒有說明目的 AI 需要知道這份 Dashboard 是給誰看、用來做什麼決策。 不同使用者需要的指標會完全不同。 2. 指標太多，沒有主次 Dashboard 不是資料倉庫。 建議先抓 5 到 8 個核心指標，再依需求展開細節。 3. 只做圖表，沒有分析結論 好的 Dashboard 應該讓人看完後知道「接下來要做什麼」。 可以請 AI 加上洞察、異常提醒與行動建議。 4. 沒有定義指標計算方式 例如「轉換率」到底是購買數 ÷ 瀏覽量，還是購買數 ÷ 加入購物車數？ 如果定義不清楚，Dashboard 很容易造成誤判。 5. 沒有考慮資料更新頻率 有些 Dashboard 適合每日更新，有些適合每週或每月更新。 請 AI 設計時，也可以一併指定更新頻率。 九、結語：AI 不是只幫你畫圖，而是幫你建立數據思考流程 請 AI 幫忙產出 Dashboard，最重要的不是工具，而是問法。 你可以把 AI 當成一位數據顧問，請它協助你完成： 從「我要看什麼」 到「我要追哪些指標」 再到「我要用什麼圖表呈現」 最後到「我該根據數據採取什麼行動」。 只要能把目的、對象、資料欄位與決策需求說清楚，AI 就能幫你把模糊的數據需求，轉換成一份更有邏輯、更容易閱讀，也更能支援決策的 Dashboard。

透過104學習「找工作」與「自我學習」的大數據， 整理出2025全年度學員於【課程中心】中的「Google & SEO」的ＴＯＰ１０年度排行榜： 【各課程現正優惠中！各課程現正優惠中！】 ＴＯＰ１🟢🟢🟢 用AI+Google Sheet建立自動化工具，提升工作效率 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/122fbd25-1ad3-4caf-a3b7-d7beabdc75b9 ＴＯＰ２🟡🟡 GA4 x Looker studio跨資料源整合＆動態報表實戰 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/3211ef4b-a0df-4e47-898b-450cbf8f2e5b ＴＯＰ３🔵 GA4+GTM網站數據分析實戰課 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/9d130973-439c-4260-bc2d-997fdfef26ba ＴＯＰ４⚡ AI 時代的 SEO 生存指南 - 從基礎到實戰全面掌握 AIO 與 GEO 核心能力 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/a977805c-1ff3-42f2-ade6-1594e563acb8 ＴＯＰ５⚡ Google Analytics 4 (GA4)數據分析師國際認證保證班 https://nabi.104.com.tw/course/itcert/a10fd8a1-f7aa-448e-a62d-5e8e2a786628 🔥🔥🔥持續關注上連結，後續陸續開課唷！🔥🔥🔥 ＴＯＰ６⚡ 【MarTech輔助行銷】一次搞懂GA4網站分析 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/ef846d56-f66a-4f57-9dba-188ac542e8d7 ＴＯＰ７⚡ 【晉升廣告操盤手I】Google Ads廣告投放秘笈 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/0ef01363-ca2e-4c6b-9f76-63be891fa323 ＴＯＰ８⚡ SEO搜尋引擎優化七大密技｜攻上頂端排名寶座 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/b0d286b0-9106-406c-beff-c53918ab2270 ＴＯＰ９⚡ Google Analytics 企業行銷數據分析實戰 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/e7e07ec9-6c06-4ae7-b41a-9cd09da23bf3 ＴＯＰ１０⚡ Google Ads廣告投放認證保證班 https://nabi.104.com.tw/course/itcert/2216fe27-afd8-46cd-a1e5-3e95fa6cf692 🔥🔥🔥持續關注上連結，後續陸續開課唷！🔥🔥🔥 你可透過排行榜資訊，進行職務探索提供你所需的職務技能、職場工具、職場人際等學習，透過感興趣的內容進行關注，將協助你職能成長，打造未來的職涯藍圖。 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🔥看更多今年【課程分類主題】排行榜資訊🔥 【2025年】今年大家都在買這堂課：104 課程中心TOP 10 年度熱銷課！ https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_12478b7e-8d18-49db-95bb-96ae6c7d6707 【2025年】學員最愛收藏！ 104 課程中心熱銷 TOP10 一次看 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_f9845a27-53a4-4215-aadd-119335577f99 【2025年】你缺這張證書嗎? 104 課程中心TOP 10 年度考照陪跑 / 證書考照榜！ https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_a680965d-812a-48d3-ab54-983e65034d1a 【2025年】大家都學這個 AI 應用：104 課程中心TOP 10 年度熱銷課！ https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_fdc91357-82d6-463a-8342-9c591f59493a

會騎車會開手排車自排車 可以完成作業任務 公司派發的行動任務送達地點完成工作 效率安全 完成達成工作不斷提升自我 增長自己 越來越好達成工作完成

前幾篇提到管理能力從基層就可以培養。這次談談解決問題的能力。 根據人力銀行調查，企業偏好人才「特質」第一名是擁有解決問題能力。 常有諮詢者問道：請問我想找的這類職務，需要具備甚麼特質？ 除了詳閱企業刊登的招募條件外，青菜蘿蔔各自有所喜好，就好比性格內向者也能勝任行銷企劃或業務職務。但解決問題能力的特質，應該是各企業各職務都愛。 有些人會不解，我只是一位基層人員，怎麼幫公司解決問題？ 千萬別小看自己、妄自菲薄；更別把解決問題當作是件”大事”。其實每當我們投入工作的每個流程環節就是在解決問題。只是當制度、規範、流程等都完善，人也好溝通，於是就一路到底、順利完成，自然不覺得有解決了甚麼”問題”。而這邊談的解決問題能力的”問題”，不單是指”出包”後的善後，還包括好要再更好的精進。 很多工作者在職涯中都期待自我成長，企業也是。成長過程就可能面臨到各式突破口，就好比玩遊戲的打怪闖關一樣，充滿待解決的點，更是人才發揮該項能力的好機會。 想想日常工作中，充斥著流程、表單、系統操作、時效、溝通(對內自家部門、跨部門；對外廠商、顧客)、廠商管理或顧客服務……等，都有可能會出現問題或有待精進的空間。往往當事務的進行過程或結果跟原先預期有落差時，其中就充滿很多待解決、精進的點。即便一般常遇到的文書處理、訂便當事務等都有可能因人處理方式不同，有不同的效應，甚至衍生不同的問題。 因從事品牌行銷職務多年，每一個企劃案執行完畢後都會有結案彙整，不定義是檢討而是"精進"，全面瞭解專案執行成果"好"或"可再精進"的面向。但不僅是行銷職務，即便在門市工讀或實習，當門市舉辦活動時，擔任門口維持秩序時發現人潮比預期更多恐造成混亂前，主動提出具體作法並緊急調整動線規劃。又或是當身為專案成員，雖本次才加入，卻看到去年執行相同專案的結案報告中有待精進部份，於是主動瞭解問題點並提出具體調整作法不再重蹈覆轍。亦或是與顧客閒聊時聽到顧客提及產品見解是對產品改良有所幫助，於是蒐集資料彙報.......等。 職場中待解決的問題很多，只要不吝於思考，朝更完善流程、制度規範、溝通協調、效率效能等有助於讓推進工作事務朝”好的”面向發展，就是在解決問題。 你正在寫履歷嗎？想一想上一次在工作中是否遇到了甚麼狀況，解決了甚麼問題，優化哪方面？既然是企業最愛特質第一名，尤其若是由個人主動提出、發起並被接受，執行出具體成果，請不吝於將實績寫入履歷中。