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在軟體工程領域，擁有專業證照能提升技術實力與職場競爭力。與其他職務相比，軟體工程師對AI相關證照的關注度更高，顯示人工智慧技術在業界的重要性。無論是開發、網路安全、專案管理，各種證照都有助於職業發展。以下是軟體工程類人員最常瀏覽的八大證照，幫助求職者選擇適合的認證。 第一名🟢人工智慧：機器學習 Python 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10040787 ✍️Python程式設計測驗: https://nabi.104.com.tw/assess/90b01176-e755-467c-aed7-a14a56c8a5db 這項證照專為希望掌握人工智慧與機器學習技術的工程師設計，涵蓋Python程式設計、資料分析、模型訓練等關鍵技術。擁有此證照可幫助求職者進入AI領域。 第二名🟢TOEIC (多益測驗) 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10034532 ✍️線上模擬試題測驗: https://nabi.104.com.tw/assess/toeic 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/791f4d25-0e7f-41b7-b6fc-453d0fb44696 作為全球廣泛認可的英語能力測試，TOEIC證照在科技產業中極具價值。許多跨國科技公司要求工程師具備良好的英文溝通能力，以便參與國際專案、閱讀技術文件，甚至與國外客戶或團隊合作。 第三名🟢CCNA 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10000637 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/f3b08867-0882-42c6-bd7a-41eac5959990 CCNA證照是思科（Cisco）提供的網路技術認證，涵蓋網路基礎、路由與交換、網路安全等內容。對於希望進入網路工程領域的軟體工程師來說，這是一項極具價值的證照，可幫助建立穩固的網路技術基礎。 第四名🟢 AI-900 AI 人工智慧基礎認證 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10047979 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/7e37d905-b2f6-4de9-a3d8-99ad1f30fafe AI-900是微軟提供的人工智慧基礎認證，適合初學者與有志於AI應用開發的工程師。內容涵蓋機器學習、電腦視覺、自然語言處理（NLP）等概念，適合作為進階AI技術的起點。 第五名🟢 Google Analytics (分析) 個人認證資格 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028451 ✍️線上模擬試題測驗: https://nabi.104.com.tw/assess/ceb78afe-8583-4273-97a3-66fe940374df 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/141cc2fe-394a-4820-8aed-4e8af84d0c3a Google Analytics證照是數據分析與網路行銷領域的重要資格，對於開發數據驅動應用程式的工程師來說至關重要。透過此認證，工程師能夠學習如何有效解讀網站數據優化產品。 第六名🟢ISO 27001 資訊安全管理系統主導稽核員 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028325 ▶️學習課程: https://nabi.104.com.tw/course/acad/b7cfaa80-1ba7-4088-8182-10356906f1ce ISO 27001證照主要關注資訊安全管理，適合希望在企業內部負責資安政策與風險管理的工程師。此證照能夠幫助企業確保資訊系統的安全性，特別適用於從事資安、雲端服務與企業IT管理的專業人士。 第七名🟢SCJP (現為OCPJP) 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028055 SCJP（現為OCPJP）是Oracle提供的Java專業認證，專為有一定Java開發經驗的工程師設計，適合希望提升程式設計能力並在Java開發領域深入發展的專業人士。 第八名🟢國際專案管理師 PMP 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10029355 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/5670bd2b-59f0-4c55-bbfd-f5f7ab785713 PMP（Project Management Professional）是全球最具公信力的專案管理認證，此證照涵蓋專案規劃、風險管理、資源分配等重要技能，能夠提升技術主管與專案負責人的職場競爭力。

每隔一段時間就會有人跟我討論這個問題：「我們要跑AI，要不要自己買GPU伺服器？」我做主機服務超過二十六年，幫很多企業算過這個帳。我想把我觀察到的幾個真實情況說出來，讓正在考慮這件事的人能更清楚地看到自建的代價在哪裡。 先說硬體成本。一張NVIDIA H100要多少錢？市場行情大概在七到八萬美元一張，折合台幣超過兩百萬。這還是單張。如果你要多卡互連做真正的大模型訓練，四到八張是基本配置，那就是一千到兩千萬台幣的GPU採購成本。加上伺服器本體、網路設備、機架、機房空間、電力改造、冷卻系統，總投資非常容易超過三千萬。 然後是時間。從決定採購到真正能用，通常要三到六個月。GPU的交期本身就不穩定，機房的改造也需要時間，裝機、測試、設定環境，每一步都要時間。在這段時間裡，你的競爭對手可能已經用租的方式把模型跑起來了。 還有折舊和淘汰的問題。GPU技術的迭代很快，你今天買的H100，三年後可能就不是市場上最有效率的選擇了。自建的設備就放在那裡，你要繼續用、繼續耗電，或者忍痛換新的，怎麼算都是成本。租用的話，我們會持續更新硬體，你不需要承擔這個風險。 維護的成本往往是被低估最嚴重的部分。GPU伺服器跑起來，電費就是一筆持續的開銷，H100一張700W，四張卡加上其他系統，一個月的電費就很可觀了。還有故障處理、系統維護、安全更新，這些需要人力，而且是需要具備特定技能的人力。 我不是說自建一定不好。如果你的規模夠大，工作負載穩定，有足夠的技術團隊，自建確實可能比長期租用更划算。但對大多數的台灣AI新創或中型企業來說，在現階段用租的才是更聰明的選擇。你把資金留下來做產品和市場，GPU的算力按需取用，等到你真的有足夠穩定的工作負載和足夠大的規模，那個時候再考慮自建也不遲。 我們的GPU主機服務，最快兩小時可以部署完成，預裝CUDA和PyTorch，開機就能跑。你不需要等三個月，不需要先付三千萬。這才是現在大多數企業跑AI的正確方式。 https://gpu.nss.com.tw/

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在這個AI技術迅速發展的時代，AI架構師成為了企業成功的關鍵角色之一。你是否對AI架構師的工作內容、所需技能、薪水以及未來發展感到好奇？這篇文章將為你全面解析，幫助你了解如何成為一名成功的AI架構師，並在這個領域中脫穎而出。 ▍AI 架構師是什麼？ AI架構師是一種專門設計和構建人工智慧（AI）系統的專業人士。隨著AI技術的應用越來越廣泛，AI架構師的需求也在不斷增加。他們的主要職責是整合不同的AI技術，確保系統在實際應用中運行流暢，從而幫助企業在競爭中獲得優勢。 ▍AI 架構師工作內容 AI架構師的工作內容非常多樣化，以下是一些主要職責： ● 系統設計與架構：AI架構師需要設計和規劃AI系統的整體架構，確保各組件之間的協同運作，達到最佳性能。 ● 技術選型：選擇合適的技術和工具來實現AI解決方案，包括機器學習框架、數據庫、雲平台等，這對於AI系統的成功至關重要。 ● 模型開發與部署：AI架構師參與AI模型的開發、訓練和部署，確保模型在生產環境中運行良好，並達到預期的效果。 ● 跨部門協作：AI架構師需要與數據科學家、軟體工程師、產品經理等團隊成員緊密合作，將AI技術應用到具體產品或服務中，實現企業目標。 ● 技術指導與培訓：他們還需要指導團隊成員了解和使用AI技術，並組織相關的培訓活動，提高整個團隊的技術水平。 ● 性能監控與優化：持續監控AI系統的性能，進行必要的優化和改進，確保系統穩定運行，並能夠適應業務需求的變化。 ▍AI 架構師所需技能 成為一名成功的AI架構師需要具備多方面的技能，以下是一些必備技能： ● 數學和統計知識：理解機器學習和深度學習算法的基本原理，這是進行AI系統設計和開發的基礎。 ● 編程技能：精通Python、R、Java、C++等編程語言，尤其是Python在機器學習中的應用，這有助於開發和實現AI模型。 ● 機器學習和深度學習框架：熟悉TensorFlow、PyTorch、Keras等常見的框架，這些工具能夠幫助AI架構師高效地開發和訓練模型。 ● 數據處理和分析能力：能夠使用SQL、Pandas等工具進行數據處理和分析，這對於數據驅動的AI項目來說至關重要。 ● 系統架構設計：具備設計和構建大規模分佈式系統的經驗，這有助於構建穩定且可擴展的AI系統。 ● 雲平台：熟悉AWS、Google Cloud、Azure等雲平台的使用，這能夠為AI系統提供可靠的運行環境。 ● 問題解決和創新能力：能夠快速解決技術問題，並提出創新的解決方案，這對於應對AI領域的不確定性和挑戰非常重要。 ▍AI 架構師薪水 AI架構師的薪水根據地區和經驗水平會有所不同，以下是一些大致的數據： ● 美國：AI架構師的年薪範圍大約在12萬美元到18萬美元之間，高階人才甚至可以達到20萬美元以上。 ● 台灣：AI架構師的年薪範圍約在150萬新台幣到250萬新台幣之間，具備豐富經驗和專業技能的AI架構師可以獲得更高的薪資。 ▍AI 架構師發展 AI架構師的未來發展前景非常光明，隨著AI技術的不斷進步，AI架構師的角色將變得越來越重要。未來的發展趨勢包括： ● 持續學習新技術：AI技術日新月異，AI架構師需要不斷學習和掌握最新的技術和方法，以保持競爭力。 ● 專業領域深化：AI架構師可以在某些專業領域（如自然語言處理、計算機視覺等）深入發展，成為該領域的專家，從而提高自己的市場價值。 ● 跨學科合作：與其他學科（如生物學、物理學等）合作，推動AI在更多領域的應用，這將為AI技術開拓新的應用場景和市場。 ● 領導職位：隨著經驗的積累，AI架構師可以升任技術總監、CTO等更高層次的領導職位，負責整個企業的技術戰略和發展。 AI架構師是一個充滿挑戰和機遇的職業，對於那些熱愛技術和創新的人來說，是一個非常理想的發展方向。如果你對AI技術充滿熱情，並且具備相關的技能，那麼AI架構師將是一個值得追求的職業目標。希望這篇文章能夠幫助你更好地了解AI架構師的工作內容、所需技能、薪水以及未來發展，並為你的職業規劃提供參考。 ➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報－科技愛好者的產地】獲得更多科技新知！

3月21日，iPAS AI初級應用規劃師「115年第一次能力鑑定」已順利完成考試。這張由經濟部核發的國家級證照，正逐漸成為職場AI能力的重要指標。自2025年首次開辦以來，四梯次共吸引超過 1.4萬人到考，目前已有逾 6,500人通過認證成為「有照」AI專業人才，同時已有超過 4,500家企業響應iPAS，承諾提供通過者優先聘用與薪資獎勵。 🏆 榮登2026年2月 Top3 熱門證照：https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 ▶️【點我免費做初級模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/6c2efe0a-8456-4694-bdc3-a1813f66ee19 ▶️【點我免費做中級模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/0b1426fe-7c6c-4138-a059-f59400d7eebe ▶️【考前衝刺班｜速攻考點 × 模擬實戰 × GPT刷題攻略】https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/19ba2cdd-5ae1-44a0-a975-01f989c92691 💰 費用史上最低，現在入場最划算 初級每科只要 400元（約原價3折），中級 500元 優惠期限：115〜116年，117年起恢復原價 🔄 考題持續進化：更強調「能不能解決問題」 本屆題目設計不只考名詞定義，更大量出現企業實務情境，考生需要判斷如何在真實場景中選擇並應用 AI 解決方案。觀察本屆題目走向，光懂技術已不夠用——能把 AI 說清楚、算清楚、做安全，才是這張證照真正在篩選的人。 📋 科目一核心考點（人工智慧基礎概論） • 模型評估與防雷思維：看到高Accuracy不能高興太早，要會識別 Data Leakage（資料洩漏）、類別不平衡等陷阱，並知道如何用SMOTE或資料增強補救 • 可解釋AI（XAI）題型明顯增加：要能根據溝通對象選對工具——向工程師用SHAP找問題根源、向客戶用反事實解釋說明如何改善結果、影像模型用Saliency Map確認模型有沒有「看錯地方」 • 情境應用題比重提升：題目給出真實業務場景，考生需判斷該用分類、偵測還是分割任務，並考量邊緣AI部署與Buy vs. Build決策 📋 科目二核心考點（生成式AI應用與規劃） 科目二聚焦生成式AI的應用與規劃，從商業評估到安全合規，涵蓋多個實務面向（以下考點整理供參考，實際範圍以官方簡章為準）： • 商業評估：計算ROI、TCO、API Token費用，能用商業語言評估專案可行性 • 提示工程與LLM：掌握思維鏈（CoT/ToT/GoT）等提示設計模式 • RAG企業知識庫（本屆重點）：理解資料分塊（Chunking）策略、MCP協議與AI Agent框架，解決「AI為何回答不準」 • 模型部署與優化：LoRA微調、知識蒸餾、負載平衡等落地工程概念 • AI安全合規：同態加密、SynthID、C2PA標準，防範Deepfake與資料洩露

在工作中，經常需要對比 Excel 左右欄位的數據，例如檢查客戶名單、產品編碼或考勤記錄，來確定是否有重複或一致性。通過條件格式、公式和分割窗格等工具，可快速找到異常數據，提升數據準確性。 在 Excel 中，如果你需要對比左右兩個欄位的數據，可以使用以下幾種方法： 1. 使用條件格式進行視覺對比 這是一個視覺化的比較方法，可以通過條件格式來標示兩個欄位中相同或不同的數據。 步驟： （１）選擇其中一列或兩列。 （２）在功能區選擇【開始】→【條件格式】→【新增規則】。 （３）選擇“使用公式來決定要格式化的儲存格”。 （４）輸入比較公式，如：如果要比較A列和B列是否相同，可以輸入公式=A1=B1。 （５）設定你希望顯示的格式，例如不同的背景色來突出顯示差異。 2. 使用公式進行比較 如果想得到具體的比較結果，可以使用 Excel 的公式來對比兩個欄位。 常用的公式： （１）相等比較：=IF(A1=B1, "相同", "不同")。這會返回“相同”或“不同”來顯示比較結果。 （２）差異計算：=A1-B1。如果你想查看數值之間的差異，這個公式可以計算兩個欄位的數值差異。 3. 使用分割窗格（Split Pane） 如果你有很多數據，想在同一屏幕上對比兩個欄位，使用 Excel 的分割窗格功能可以幫助你同時查看兩個不同的部分。 步驟： （１）選擇你想要分割的欄位（例如C列）。 （２）在功能區選擇【檢視】→【分割】。 （３）窗口將會分成兩部分，你可以在左邊和右邊同時查看不同的欄位，方便對比。 這些方法都可以幫助你方便地在 Excel 中進行左右欄位的數據對比。

你是一名 UI/UX 工程師嗎？是否在面對繁瑣的網頁元件設計與開發時感到壓力？v0 AI 工具將徹底改變你的工作方式。透過這款生成式 AI 工具，你可以輕鬆地將設計概念轉化為代碼，節省時間並提升效率，讓你專注於更具創意的工作。 在現代網頁設計與開發中，UI/UX 工程師的工作變得愈加重要，但同時也更具挑戰性。傳統的開發流程中，從設計到編碼，每一個步驟都需要精心打磨，這不僅費時，還可能出現溝通不順、實現困難等問題。這時，一個強大的 AI 工具便成了救星。Vercel 的 v0 AI 正是為了解決這些痛點而誕生。 ▍v0 AI 是什麼？ v0 是由 Vercel 推出的一款生成式 AI 工具，專門為 UI/UX 工程師設計。它能根據你的文字描述自動生成對應的網頁 UI 元件，並生成包含 React、Tailwind CSS 和 Shadcn UI 等現代前端技術的代碼。對於那些想要快速搭建網站或者進行原型設計的人來說，這無疑是一個革命性的工具。 ▍如何使用 v0 AI？ v0 AI 的工作原理相當簡單，但功能強大。首先，用戶只需輸入簡單的文字提示，描述他們需要的 UI 元件，如「一個簡單的聯絡表單」或「帶有暗模式的首頁橫幅」。隨後，v0 會根據這些描述，自動生成多個 UI 元件的代碼選項。用戶可以從這些選項中挑選最符合需求的一個，並且可以在此基礎上進行進一步的修改和優化。 這個過程大大簡化了 UI/UX 工程師的工作，使得即便是對於非技術背景的人員，也能輕鬆上手，從而加快設計與開發的整體流程。更重要的是，這款工具生成的代碼是基於現代前端框架的，因此與現有的技術棧無縫兼容。 ▍v0 AI 的優勢 ● 節省時間和精力：過去需要耗費大量時間設計和編寫代碼的部分，現在只需簡單描述，即可由 v0 AI 自動完成，這讓工程師可以將更多精力投入到創意設計和優化上。 ● 提高效率：v0 AI 能夠根據文字提示自動生成多個選項，讓 UI/UX 工程師可以快速篩選出最合適的解決方案，避免了反覆修改的麻煩。 ● 降低技術門檻：對於非技術背景的設計師來說，v0 AI 提供了一個友好的介面，讓他們無需深入理解代碼，就能輕鬆完成設計工作。 ● 現代技術支持：v0 生成的代碼基於 React、Tailwind CSS 和 Shadcn UI 等現代前端技術，確保生成的元件能夠與現有項目完美整合，無需額外的調整。 ▍v0 AI 的方案與費用 v0 AI 目前提供了兩種方案：免費版與付費版。免費版每月提供 200 個生成點數，適合小型項目或偶爾使用的用戶。付費版則每月提供 5000 個生成點數，月費為 20 美元，適合需要頻繁使用的專業設計師或開發團隊。 對於需要更高生成量或進階功能的用戶，付費方案無疑更具吸引力，因為它不僅提供更多的生成點數，還可能包括未來的高級功能更新和技術支持。 ▍v0 AI 的應用場景 不論你是剛入門的 UI/UX 工程師，還是經驗豐富的開發者，v0 AI 都能為你提供便利。對於初學者來說，它是一個學習和實踐設計概念的好幫手；而對於專業人士，它則是提升生產力的利器，幫助你在短時間內完成高質量的網頁設計。 此外，v0 還非常適合快速迭代和原型設計。在項目的早期階段，設計師可以通過 v0 快速生成多種設計方案，並與團隊進行討論和修改，最終選擇最佳方案進行深入開發。 v0 AI 的出現，為 UI/UX 工程師以及整個設計開發領域帶來了新的可能性。透過這款工具，你可以更快速、更有效率地完成網頁設計，並在設計過程中保持高度的靈活性。不論你的需求是什麼，v0 都能提供合適的解決方案，幫助你輕鬆應對各種挑戰。如果你還沒有試過這款工具，現在就是最佳的時機。 ➤ 立即使用：https://v0.dev/ ➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報－科技愛好者的產地】獲得更多科技新知！

Sketch 是一個廣受設計師喜愛的 UI/UX 設計工具，其強大的功能使設計過程更加高效。本文將介紹初學者必學的五個功能，包括畫板、符號、共享樣式、外掛和原型製作，幫助你快速掌握 Sketch 並創作出色的設計作品，以下是初學者必學的五個功能及其詳細介紹： 1. Artboards (畫板)： ✴︎ 功能介紹：Artboards 是 Sketch 中用來設置和組織不同頁面或設計構件的工具。它們可以看作是設計的畫布，可以幫助設計師在一個文件中管理多個頁面的設計。 ➤ 使用方法：點擊工具欄中的 「Artboard」工具，然後在畫布上拖動創建一個新的 Artboard。可以根據需要調整大小或選擇預設的設備尺寸（如 iPhone、Android 等）。 2. Symbols (符號)： ✴︎ 功能介紹：Symbols 是 Sketch 中的一個強大功能，可以讓設計師創建可重複使用的設計元件，如按鈕、導航欄等。當 Symbols 被修改時，所有引用該 Symbols 的地方都會同步更新。 ➤ 使用方法：選擇你想要創建成 Symbols 的元件，然後右鍵選擇 「Create Symbol」，或者使用快捷鍵 Command + Option + K。這些 Symbols 可以在不同頁面中重複使用。 3. Shared Styles (共享樣式)： ✴︎ 功能介紹：Shared Styles 允許設計師為文本或圖層設置一個統一的樣式，並在整個設計文件中應用這些樣式。當共享樣式更新時，所有使用該樣式的元素都會同步更新。 ➤ 使用方法：在右側屬性面板中設置圖層或文本的樣式，然後點擊樣式選擇器並選擇 「Create Shared Style」。這樣就可以在其他圖層或文本中應用這個樣式。 4. Plugins (外掛)： ✴︎ 功能介紹：Sketch 支持大量的外掛，可以擴展其功能並提高設計效率。外掛可以幫助自動化任務、生成假資料、優化資產管理等。 ➤ 使用方法：在 Sketch 的頂部菜單欄中選擇 「Plugins」，然後選擇 「Manage Plugins」 來安裝和管理外掛。你可以從 Sketch 外掛網頁下載各種外掛。 5. Prototyping (原型製作)： ✴︎ 功能介紹：Sketch 提供了基本的原型製作功能，可以讓設計師創建互動流程，模擬用戶在應用或網站中的操作。這些互動可以幫助測試設計和獲得用戶反饋。 ➤ 使用方法：選擇你想要設置互動的元素，然後點擊右側屬性面板中的 「Prototype」 標籤，設置連接到另一個 Artboard 的互動。可以設置觸發事件（如點擊、滑動）和過渡動畫。 學會這五個功能可以大大提升你在 Sketch 中的設計效率和創意實現能力，幫助你快速上手並創建專業的設計作品。

小編將曾經介紹過的函數列出，方便大家直接從功能上查找自己需要的功能，後續也會持續更新。在日常工作中，Excel 函數是提升工作效率的重要工具。無論是數據比對、文字處理，還是邏輯運算、日期計算，豐富的函數選項來幫助我們完成各種任務。 1. VLOOKUP：用於比對資料，並且填入相對應的內容 2. HLOOKUP：搜尋表的頂欄或值的陣列中的值，並在表格或陣列中指定的列的同一中回傳一個值。 3. INDEX：回傳表格或範圍中的值或引用該值 4. XMATCH：用於回傳指定項目在指定範圍，某列或者某列的「位置」 5. RANK：求某一個數值在某一範圍內一組數值中的排名 6. ROW：回傳儲存格所在的欄 7. COLUMN：回傳儲存格所在的列 8. OFFSET：根據指定的欄和列的偏移量，回傳一個新的單元格或範圍的引用 9. TEXTJOIN： 合併了多個範圍和/或字串的文字，還包含將合併之每個文字值之間指定的分隔符號。 10. LEFT：從左截取字串 11. RIGHT：從右截取字串 12. MID： 從中間截取字串 13. REPLACE：根據位置和長度，替換掉儲存格的字串 14. SUBSTITUTE：替換具體字串 15. MIN：找到某範圍中的最小值 16. MAX：找到某範圍中的最大值 17. AVERAGE：計算某範圍中的平均值 18. COUNT：計算含有數字的儲存格的個數 19. COUNTIF：計算某個範圍中符合給定條件的個數儲存格數量，可以計算包含數字、日期、文字、符號或空白的儲存格。 20. COUNTIFS：統計一組給定條件所指定的儲存格數 【COUNT、COUNTA、COUNTIF的差別和使用情境一次看】 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_b1a2bf05-008c-40f1-a5be-ad9d42a5ba7f 21. SUM：計算儲存格範圍中所有數值的和 22. SUMIF：求滿足條件的儲存格總和 【SUMIF的差別和使用情境一次看】 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_e02194d3-3368-4b6c-8ae5-8114c9e50480 23. SUMIFS： 對一組滿足條件指定的儲存格求總和 24. SUMPRODUCT：回傳相應的陣列或範圍乘積和 25. STDEV：觀察數字的離散程度，標準差表示每一組數字距離平均值多遠 26. SUBTOTAL：計算統計篩選資料後的結果，不需要重新選取範圍。其引數包含平均值、計數、最大最小值、相乘、標準差、求和、方差等參數化 27. ROUND：四捨五入到指定的位數 28. INT：向下取整數到指定的位數 29. ROUNDUP：無條件進位到指定的位數 30. ROUNDDOWN：無條件捨去到指定的位數 31. IF：使用邏輯函式 IF 函式時，如果條件為真，該函式將回傳一個值；如果條件為假，函式將回傳另一個值 32. AND：邏輯判斷，相當於「且」 33. OR：邏輯判斷，相當於「或」 34. TODAY：回傳今天的日期 35. NOW：回傳當前的時間，動態函式 36. YEAR：回傳日期的年份 37. MONTH：回傳日期的月份 38. DAY：回傳以序列數表示的某日期的天數 39. WEEKDAY：回傳對某個日期是星期幾。 默認情況下，天數是 1（星期日）到 7（星期六）範圍內的整數 40. DATEDIF：計算兩個日期之間相隔的天數、月數或年數 【以上40項的使用方法】 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_5d34257b-7c49-4aa0-8e15-5a9ac8cc271f 41. FREQUENCY：用於計算數據在不同區間內出現次數的工具 【使用方法】 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_564d3057-642a-4fd8-957c-16205a616859 42. FILTER：篩選特定資料，快速分類表格資料 【使用方法】 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_ff871024-06dd-4348-8c02-d5418df1330f 43. SORT：用於對數據範圍進行排序，可以按列或行排序，並且指定升冪或降冪 【使用方法】 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_cfdaeca8-2c17-4698-b837-cf354affc877 44. CONCAT：合併多個範圍和/或字串中的文字 【 使用方法】 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_c422c6ab-6678-43a2-ba71-12af9ad0b735 45. FORECAST.LINEAR：使用現有值來計算或預測未來值 【使用方法】 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_c8f0944b-5ae2-4c1d-b89b-9c2e696b503f 46. TEXT：根據指定格式將「數字」轉換為「文字」 【使用方法】 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_6e16690c-1bc9-4d05-b984-f39b39fc0619 47. UNIQUE：提取不重複的值、只出現過一次的值 【使用方法】 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_5e18d78e-789d-4a6c-aeda-a56985a6b012 48. INDIRECT：根據儲存格的位置，得到其內容 【使用方法】 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_31132033-59c2-49cd-8589-b4f0472a21b0 🔍歡迎在104學習精靈關注【超級辦公室達人】獲得更多實用的小技巧 ✨如果喜歡這篇文，也歡迎免費加入共學✨

現在AI已成為許多人日常生活與工作的好助手，能根據用戶需求提供客製化的回應。不過，AI有時會記住用戶過去的對話 與要求，而這些「記憶」可能會干擾新的回答。究竟該如何刪除、管理AI的記憶功能 ？聯合新聞網《科技玩家》製作了懶人包帶你一次看懂。 2026-08-04 聯合新聞網科技編輯莊翰　由聯合新聞網授權轉載 本文目錄 什麼是AI的記憶功能？如何得知AI記住了什麼內容？如何糾正錯誤的記憶？如何刪除AI的記憶？多加利用臨時對話 什麼是AI的記憶功能？ ChatGPT 、Gemini 等AI模型均具備記憶功能，系統會自動記住聊天記錄、檔案及已連接應用程式中的有用上下文，進而提供個人化的體驗。 不過AI的記憶也可能出錯，或記住你不想讓它記住的內容，進而影響日後的回答品質，因此定期管理AI的記憶非常重要。 如何得知AI記住了什麼內容？ 以ChatGPT網頁版為例，用戶可在設定的「個人化」選項中找到「記憶」功能，若有開啟該功能，即可在「記憶摘要 」中查看ChatGPT記錄的個人資訊。 Gemini同樣可在設定的「個人化智慧服務」中找到「個人化記憶」，但Gemini不會直接列出記憶清單，而是會引用過去的對話紀錄來進行個人化學習。 如何糾正錯誤的記憶？ 若想修正AI的錯誤記憶，可以直接在對話中告知AI進行即時調整，或請它忽略過去的聊天內容。ChatGPT用戶也可善用「記憶摘要」的管理功能，直接查看並針對特定項目進行詢問或糾正。 ChatGPT用戶也可善用「記憶摘要」的管理功能，直接查看並針對特定項目進行詢問或糾正。圖／《科技玩家》操作畫面，由聯合新聞網授權轉載 ChatGPT用戶也可善用「記憶摘要」的管理功能，直接查看並針對特定項目進行詢問或糾正。圖／《科技玩家》操作畫面，由聯合新聞網授權轉載 如何刪除AI的記憶？ ChatGPT用戶可以在「已儲存的記憶」中檢視所有內容，並手動勾選刪除特定記憶。 ChatGPT用戶可以在「已儲存的記憶」中檢視所有內容，並手動勾選刪除特定記憶。圖／《科技玩家》操作畫面，由聯合新聞網授權轉載 ChatGPT用戶可以在「已儲存的記憶」中檢視所有內容，並手動勾選刪除特定記憶。圖／《科技玩家》操作畫面，由聯合新聞網授權轉載 Gemini用戶則可先詢問Gemini「你是否使用過往對話中的任何資訊？」來確認記憶來源。確定後，可前往「Gemini系列應用程式活動記錄」或「近期對話」中刪除特定對話。刪除後可能需要經過一小段時間，系統才會停止使用該紀錄提供個人化回覆。 多加利用臨時對話 若不希望特定對話或資料被AI記住，可開啟「臨時對話」（臨時聊天）功能。兩款AI的開啟方式均為點擊畫面右上角的圖示。在ChatGPT中，臨時聊天的紀錄會保留30天，而Gemini則僅保留72小時。 在ChatGPT中，臨時聊天的紀錄會保留30天，而Gemini則僅保留72小時。 圖／《科技玩家》操作畫面，由聯合新聞網授權轉載 在ChatGPT中，臨時聊天的紀錄會保留30天，而Gemini則僅保留72小時。 圖／《科技玩家》操作畫面，由聯合新聞網授權轉載 延伸閱讀： GPT-Live能插嘴、邊聊邊查資料？全新ChatGPT語音3大亮點與實用攻略！ 【2026最新】北市青年AI工具補助！ChatGPT、Claude等最高補助4000元，18~35歲申請資格總整理

在全球AI技術高速發展的浪潮中，一家由AI天才創辦的日本公司——Sakana AI迅速崛起，成為最受矚目的AI企業之一。Sakana AI不僅改變了生成式AI的發展模式，還提出了以「集體智慧」來替代傳統巨型AI系統的新概念，這樣的創新理念已經吸引到全球多家知名投資機構的資金支持。本文將深入探討Sakana AI的創新功能、技術優勢以及其對AI產業的深遠影響。 ▍Sakana AI 是什麼？ Sakana AI是一家成立於2023年8月的日本AI公司，由三位在科技、金融與政府機構擁有豐富經歷的創業者共同創立。該公司的使命是透過全新的AI開發方法，減少資源消耗，同時提高AI性能。Sakana AI的技術理念受到Transformer模型的啟發，這個模型早在生成式AI革命的初期，就已經改變了AI領域的遊戲規則。如今，Sakana AI將此技術進一步發展，以實現更高效、低耗能的AI模型設計。 ▍Sakana AI 的功能：集體智慧驅動AI進化 Sakana AI的核心功能基於「集體智慧」的概念。傳統的生成式AI系統，如OpenAI的GPT或Google的Bard，依賴大量的數據和資源來提升性能，需要強大的半導體支持並消耗巨大的能源。而Sakana AI則採用了一種完全不同的策略——「進化模型合併」，類似於生物界的「物競天擇」。 具體來說，Sakana AI會先建立多個不同功能的AI模型（稱作「父模型」），這些模型會相互結合形成「子模型」。這些子模型經過測試後，只有表現最優秀的模型會被保留下來，再進行新一輪的結合。這樣反覆的過程，就像進化一樣，最終生成高效且節能的AI模型。 Sakana AI於2024年3月已經發布了三款生成式AI模型，分別是大型語言模型（LLM）、圖像轉文字模型和圖像生成模型。這些模型不僅性能卓越，還大幅度降低了能源消耗和運算資源需求。 ▍Sakana AI 的優勢：重新定義AI開發模式 Sakana AI的最大優勢在於它顛覆了傳統的「大就是好」的AI開發模式。傳統生成式AI的開發依賴大量的數據、GPU和半導體，而Sakana AI則專注於將小型AI模型的「集體智慧」結合起來，以實現高效能和低資源消耗。 ● 節省成本與能耗 傳統AI開發成本極高，不僅需要購置昂貴的半導體，還要投入大量的電力資源。根據國際能源署的數據，到2026年，AI和資料中心的耗電量可能會是2022年的2.3倍。而Sakana AI的創新模型，透過進化模型合併的技術，成功地降低了硬體依賴和能耗。 ● 高效率的模型開發 Sakana AI不依賴單一模型的擴張，而是通過多個小型模型的協作來提高整體效能。這種分布式的模式可以讓開發者更靈活地進行模型設計，且不需要消耗大量資源。 ● 自主學習與演化 Sakana AI的模型具有自主學習能力，無需大量人為干預即可不斷改進自身。透過多次「進化」過程，Sakana AI的系統可以生成人類意想不到的解決方案，從而提高AI的創新性和靈活性。 ● 快速進入市場 Sakana AI憑藉其先進的技術理念，快速吸引了大量資本進入市場，僅一年內便估值達到2,200億日圓。大規模的資金支持幫助Sakana AI在短時間內加速發展，成為日本最神速的AI獨角獸企業之一。 ▍市場對Sakana AI的期待與展望 Sakana AI的創新已經引起全球市場的廣泛關注。僅在2024年9月，Sakana AI便獲得來自三菱UFJ金融集團、三井住友銀行、NEC、富士通等日本頂尖企業的資金支持，此外還有美國輝達等國際巨頭的注資。這表明Sakana AI的技術不僅在日本國內被視為有望突破的AI新星，更被全球市場寄予厚望。 對日本而言，Sakana AI的成功代表了一個重要的里程碑。大多數AI巨頭都設立在美國或中國，而Sakana AI不僅是一家日本本土的AI企業，還專注於開發符合日本文化和需求的日語語言模型，這使得Sakana AI成為日本推動AI技術進化的重要力量。 ▍Sakana AI 的未來潛力 Sakana AI通過重新定義AI開發方式，讓多個小型AI系統共同作用，打破了以往依賴大規模數據和資源的瓶頸。這種創新的「集體智慧」方法不僅能減少開發成本和資源消耗，還能帶來更多創新性和靈活性的AI解決方案。隨著越來越多的企業對Sakana AI的支持，該公司未來有望在全球AI領域佔據更加重要的地位。 Sakana AI的出現，或許會徹底改變未來AI的發展方向，引領AI行業走向一個更加高效和可持續的未來。 ➤ 了解更多：https://sakana.ai/ai-scientist/ ➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報－科技愛好者的產地】獲得更多科技新知！

面試讓你感到緊張嗎？想提升自信卻不知道從何開始？Google Interview Warmup AI 工具來救場！這款免費的線上工具，不僅針對各種職業領域提供真實的模擬面試問題，還能即時分析你的回答，提供具體改進建議。從此告別面試焦慮，讓你的面試表現更加出色！本文將深入介紹這個工具的功能與使用方法，幫助你輕鬆迎戰下一場面試。 ▍Interview Warmup 是什麼？ 在求職過程中，面試往往是最令人緊張的一環。無論是剛畢業的學生，還是有豐富經驗的專業人士，都可能因為缺乏面試練習而感到壓力。為了解決這一問題，Google 推出了名為「Interview Warmup」的 AI 工具。這是一個免費的線上模擬面試平台，旨在幫助求職者針對特定職位的需求，練習回答常見的面試問題，提升面試表現。 ▍Interview Warmup 的主要功能 ● 職業導向的模擬面試問題 「Interview Warmup」 為求職者設計了多種職業類別的模擬面試問題，例如數據分析師、數據科學家、用戶體驗設計師、電子商務專員等。使用者可以根據自己求職的目標職位，選擇相應的面試題目，這不僅讓練習更加針對性，也能幫助求職者準備特定行業的面試需求。 ● 即時回饋與建議 許多人在面試時不知道自己該怎麼說才能達到最佳效果。「Interview Warmup」 的 AI 系統會在使用者回答後，立刻提供反饋，提示常用詞語、句式和回答中的關鍵詞，幫助使用者優化表達方式。這樣的即時反饋能夠讓求職者快速掌握面試中的關鍵要素，減少表達時的困惑和不確定感。 ● 深度答案分析 這個工具利用自然語言處理技術（NLP）來分析使用者的回答內容，提供包括用詞重複次數、常見短語、以及未提及的重要概念等詳細數據。這樣一來，求職者能夠更清楚地了解自己在回答中的優勢和需要改進的地方，進一步提升面試表現。 ● 自我反省與持續改進 面試技巧的提升不僅僅靠一次練習就能達到。「Interview Warmup」允許使用者查看、保存自己的回答，並反覆練習，方便日後反省和改進。這種持續的練習機會，使求職者能夠不斷調整自己的應對策略，逐步建立起對各種面試問題的信心。 ▍Google 面試 AI 工具的優勢 ● 免費使用，無需註冊 「Interview Warmup」 是完全免費的工具，任何人只需打開網頁，就能立即使用，不需要註冊或訂閱服務。這使得求職者可以輕鬆地開始練習，而不必擔心額外的成本或複雜的操作。 ● 針對性強，快速準備 無論你是想轉職還是進階職涯，「Interview Warmup」提供的職業導向面試題庫，都能讓你迅速掌握所需的面試技巧。不僅如此，它的智能分析功能還能為你提供精確的改進建議，使你能在短時間內快速提升面試能力。 ● 隨時隨地，靈活練習 因為是線上工具，你可以隨時隨地利用零散時間來練習。無論在家、在咖啡店還是通勤途中，只要有網路，你都能方便地進行面試準備。這種高效靈活的學習方式，讓面試練習不再拘泥於時間和空間。 Google 的「Interview Warmup」AI 工具是一個非常實用的資源，特別適合那些希望提升面試表現的求職者。無論你是初出茅廬的新鮮人，還是想要在職場上更進一步的老手，這款工具都能提供針對性的幫助，讓你在面試中更有自信地展現自己。現在就開始使用「Interview Warmup」，為你的下一場面試做好萬全準備吧！ ➤ 立即使用：https://grow.google/certificates/interview-warmup/ ➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報－科技愛好者的產地】獲得更多科技新知！

你還在一個一個手動調整儲存格的欄寬嗎?今天要分享一個小技巧，讓文字可以隨著儲存格一起變大變小，完全不需要再手動處理了! 調整欄寬的基礎篇：全選表格後，在上方出現黑色箭劍頭後，雙擊兩下。 這個調整方式一定是大家最常使用來快速的符合文字內容大小的辦法，但是無法避免的如果文字內容太長，還是會出現井字號的錯誤狀況，所以今天要跟大家分享另一個辦法，就可以完全避免這個問題，操作步驟： 1.全選表格 2.在常用工具列中，開啟設定儲存格格式 3.在對齊方式的文字控制中，勾選縮小字型以適合欄寬 4.按下確定 這個小小的動作完成後，大家可以再試試看，文字非常神奇的就隨著欄寬進行變動了!

Linode（現已更名為 Akamai Cloud Computing）是一家成立於 2003 年的美國雲端主機服務商，以 VPS（虛擬私人伺服器）和雲端運算服務聞名。對於開發者和技術人員來說，Linode 是一個有一定口碑的選項。但對於台灣的一般企業主來說，Linode 和戰國策虛擬主機之間的差距，在幾個關鍵維度上非常明顯。本文將完整分析兩者的差異，幫助你做出更適合自己業務的選擇。 Linode 的定位與核心特性 Linode 本質上是一個面向開發者和技術團隊的雲端基礎設施平台。它提供的是原始的計算資源——CPU、記憶體、儲存空間、網路頻寬——而不是一個「拿來就能用的 WordPress 主機環境」。 這個定位本身沒有問題，但它意味著：如果你想在 Linode 上架設 WordPress 網站，你需要自己處理伺服器設定、安全性配置、WordPress 安裝、資料庫設定、備份策略等一系列技術工作。對於沒有伺服器管理經驗的企業主來說，這道門檻相當高。 Linode 的主要限制與挑戰 第一個挑戰：技術門檻極高。Linode 提供的是 Linux 伺服器的 root 存取權限，這意味著你需要具備基本的 Linux 系統管理知識，才能在上面成功架設和維護一個 WordPress 網站。對於業主來說，這通常意味著需要額外雇用技術人員或花費大量時間自學。 第二個挑戰：無中文客服支援。Linode 的客服完全以英文為主，對於需要在台灣時區快速解決問題的企業主來說，語言和時差的雙重障礙往往讓問題的解決時間大幅延長。 第三個挑戰：沒有針對 WordPress 優化的管理介面。Linode 提供的是通用的雲端主機控制台，而不是 WordPress 特化的主機管理環境。這意味著很多 WordPress 特有的管理工作，在 Linode 上需要透過命令列或自行安裝管理工具來完成。 第四個挑戰：亞太地區節點有限。Linode 在新加坡有資料中心，但對台灣用戶來說，連線延遲仍然比本地主機更高。網站載入速度對 SEO 和用戶體驗都有直接影響，這個差距不容忽視。 第五個挑戰：費用結構複雜。Linode 採用按用量計費的模式，對於流量和資源使用不穩定的網站，月費可能難以預測。此外，要達到完整的 WordPress 主機功能，還需要額外配置各種服務，實際成本往往高於初始看到的方案價格。 戰國策虛擬主機的核心競爭優勢 相較於 Linode 的技術導向定位，戰國策虛擬主機從一開始就是為台灣企業主設計的 WordPress 主機解決方案，在幾個關鍵面向上有顯著優勢。 開箱即用的 WordPress 環境。戰國策虛擬主機提供完整的 WordPress 主機環境，讓你不需要從零開始設定伺服器。從申請到網站上線，不需要任何伺服器管理知識，大幅降低了技術門檻。 台灣在地伺服器與連線優勢。戰國策在台灣有本地伺服器基礎建設，讓台灣訪客享受更低的連線延遲和更快的網站載入速度。這對 Google 的 Core Web Vitals 評分和整體 SEO 表現有直接的正面影響。 全中文客服與技術支援。當你的網站出現問題，你可以用繁體中文和台灣在地的客服團隊直接溝通，不需要擔心語言障礙和時差問題。對企業來說，問題解決的速度就是業務運作的效率。 透明的固定費用結構。戰國策虛擬主機的定價結構清晰，讓你可以準確預算每個月的主機成本，不會有意外的流量超標費用或隱藏的附加費用。 完整的 WordPress 外掛和主題支援。在戰國策虛擬主機上，你可以自由安裝任何 WordPress 外掛和主題，包括 WooCommerce、SEO 外掛、頁面建構器等，完整發揮 WordPress 的生態系優勢。 從 SEO 視角的深度比較 對於認真做 SEO 的台灣企業來說，主機選擇對 SEO 表現的影響往往被低估。伺服器回應時間（TTFB）、網站載入速度、伺服器穩定性和正常運行時間，都是 Google 評估網站品質的重要指標。 在這個維度上，戰國策虛擬主機的台灣在地伺服器提供了明顯的優勢。相較於 Linode 在新加坡的節點，本地伺服器對台灣訪客的連線速度更快，這直接反映在 Core Web Vitals 的各項指標上。 此外，戰國策不只是一家主機服務商，更是台灣在 AI SEO 和 GEO（生成式引擎優化）領域有深厚積累的行銷顧問公司。選擇戰國策虛擬主機的企業，可以同時獲得技術基礎建設和行銷策略兩個層面的支援，這是單純的雲端基礎設施提供商如 Linode 完全無法提供的價值。 適合選擇 Linode 的情境 Linode 並非沒有其適用場景。如果你的團隊有專業的 DevOps 工程師，需要高度自訂的伺服器環境，或者正在開發非 WordPress 的應用程式，Linode 的彈性和技術深度確實有其價值。 但如果你的目標是架設一個以 WordPress 為基礎、認真做 SEO 和內容行銷的企業網站，並且希望在不需要深度技術知識的情況下快速上線並持續維護，戰國策虛擬主機是一個更貼近你實際需求的選擇。 適合選擇戰國策虛擬主機的情境 台灣中小企業和個人品牌，需要一個可靠、快速、容易管理的 WordPress 主機環境。電商業者，需要穩定的主機支撐 WooCommerce 或其他電商外掛的運作。內容行銷和 SEO 導向的企業，需要最佳化的台灣本地伺服器速度。重視在地化客服支援的企業主，不想在遇到問題時面對語言和時差的雙重障礙。 結論 Linode 是一個為技術人員設計的雲端基礎設施平台，而戰國策虛擬主機是一個為台灣企業主設計的 WordPress 主機解決方案。兩者的定位本身就不在同一個維度上。 對於台灣的企業主來說，如果你的核心需求是架設一個高效能、易管理、有本地支援的 WordPress 網站，戰國策虛擬主機提供的整體價值明顯優於 Linode 的通用雲端服務。 了解更多戰國策虛擬主機方案：https://www.nss.com.tw/wordpresshosting/ #虛擬主機 #Linode比較 #戰國策 #WordPress主機 #台灣主機 #SEO主機 #雲端主機 #網站架設

當我們談到程式編碼時，除了主要的程式碼邏輯外，註解也扮演著一個不可或缺的角色。註解不只幫助開發者更好地理解和記錄程式碼的功能和目的，還能確保團隊合作時的順暢性。在本文中，我們將探討 Python 中註解的使用方法和它的重要性。 ① 什麼是註解？ 註解是在程式碼中加入的文字說明，主要用來描述程式碼的功能或解釋特定的程式段落。重要的是，註解不會被解譯器執行，所以它不會影響程式的運行結果。 ② Python中的註解方法 單行註解: 在 Python 中，使用 # 符號來撰寫單行註解。 python Copy code # 這是一個單行註解 print("Hello, World!") 多行註解: 雖然 Python 沒有專門的多行註解符號，但常見的做法是使用三引號（單引號或雙引號都可以）來撰寫多行註解。 python Copy code ''' 這是多行註解的 第一行 第二行 ''' print("Hello, World!") 或者 python Copy code """ 這也是多行註解的 第一行 第二行 """ print("Hello, World!") ③ 註解的重要性 ✅ 增加可讀性：對於那些不熟悉你程式碼的人，註解能夠幫助他們更快地理解程式碼的功能和邏輯。 ✅ 為修改提供背景：在未來需要修改或維護程式碼時，註解可以提供原始的思考過程和背景資訊，使修改更為順暢。 ✅ 方便團隊合作：在團隊開發中，註解可以確保所有成員對程式碼的理解都在同一頁上，減少誤解和錯誤。 ④ 好的註解習慣 ✅ 簡潔明確：註解應該簡短且直接到點，避免冗長和不必要的描述。 ✅ 避免明顯註解：例如 x = x + 1 # 增加x的值，這種註解是多餘的，因為程式碼本身已經很清楚。 ✅ 定期更新：當程式碼更新時，相關的註解也應該被更新以保持一致性。 在 Python 或任何程式語言中，註解都是極其重要的。透過使用恰當和有意義的註解，我們可以確保程式碼的可讀性和可維護性，並在團隊合作中提高效率。

隨著生成式 AI 與雲端運算技術蓬勃發展，Google 提供一系列 AI 與雲端技術課程與認證，幫助個人提升數位能力、強化職場競爭力。無論你是剛入門、轉職中、還是現職工作者，這篇整理都能協助你選擇最適合的學習路徑。 📌 一、Google AI 與 Cloud 證照總覽 ### 1. Google Cloud 專業證書（Professional Certificates） 透過 Google Cloud Skills Boost 提供的認證課程，可系統化學習資料分析、網路安全與雲端架構等職場必備技能。 - 資料分析專業證書（Data Analytics） - 網路安全專業證書（Cybersecurity） - 上課平台：Google Cloud Skills Boost - **學費：每月 $29 美元，首月免費試用 - **網站：[Professional Certificates](https://cloud.google.com/learn/certificates?hl=zh-TW) --- 2. Google Cloud 認證證書與徽章 - Cloud Digital Leader 認證**：入門級雲端通識認證 - Associate / Professional 級證照**：適合工程師、架構師、資料分析師等專業角色 - 技能徽章 Skill Badges**：完成特定實作課程即可獲得，適合展示技能 - 網站：[Google 認證官網](https://cloud.google.com/learn/certification?hl=zh-TW)｜[技能與證照管理](https://cloud.google.com/learn/training/credentials?hl=zh-TW) 🤖 二、生成式 AI 與機器學習課程推薦 3. Google AI Essentials（生成式 AI 通識課程） 由 Google 推出的免費 AI 基礎課程，適合初學者快速了解生成式 AI 工具與應用。 - 內容：AI 工具應用、提升工作效率 - 平台：[Google AI Essentials](https://grow.google/intl/zh-HK_hk/ai-essentials/) 4. Introduction to Generative AI（Google Cloud Skills Boost） 短時程微學習課程，幫助你理解生成式 AI 的核心概念與技術原理。 - 課程頁面：[Introduction to Generative AI](https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/536?locale=zh_TW) 5. Machine Learning Crash Course (MLCC) Google 經典的免費機器學習課程，包含視覺化示意、互動程式與 15 小時課程。 - 對象：資料科學、AI 工程師、對 ML 有興趣的學習者 - 網站：[ML Crash Course](https://developers.google.com/machine-learning/crash-course) 🧠 三、台灣本地 AI 認證課程（與 Google 合作） 6. 104 學習精靈｜生成式 AI 證書課程 由 104 與 Google 技術整合推出的 8 小時 AI 入門課程，內容實用、講解清晰。 - 學習內容：生成式 AI 的應用邏輯與職場場景 - 報名網址：[104學習精靈｜生成式 AI 課程](https://nabi.104.com.tw/ability/10048799) 7. ADCT｜Google Gemini AI 通識認證 由數位文化協會推出的 AI 通識測驗，考核 Google Gemini 與生成式 AI 的應用知識。 - 課程免費，測驗費用 NT$599 - 證書可列入履歷／求職加分 - 報名網址：[ADCT AI 基本測驗](https://exam.adct.org.tw/product/ai-%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E6%B8%AC%E9%A9%97) 🚀 四、進階培訓與活動 8. Google Cloud AI Study Jam 為台灣開發者社群舉辦的 AI 主題訓練活動，涵蓋 Prompt Engineering、生成式 AI API 等進階應用。 - 適合對 AI 應用開發有興趣者 - 活動頁面：[Google Cloud Study Jam](https://rsvp.withgoogle.com/events/csj-tw-2024/home) 9. 5 天生成式 AI 密集學習營 短期集訓課程，由 Google 主辦，深入 AI 模型應用與專案實作。 - 活動頁面：[5 天密集課程](https://rsvp.withgoogle.com/events/google-generative-ai-intensive_2025q1/home)

最近，X 上一篇題為 《How to become an AI Engineer in 6 months》的文章引發不少關注。這份路線圖之所以被討論，不是因為它鼓吹速成，而是它提出了一個很貼近當前職場需求的觀點：現在企業需要的 AI 工程師，很多時候不是從零訓練大型模型的研究員，而是能把現有模型、API、資料與工具整合起來，做成可用產品與工作流程的人。 根據這份整理，AI 工程師的核心工作，通常包括串接 LLM API、設計 prompt 與上下文流程、建立聊天或搜尋系統、整合資料庫與外部工具、處理結構化輸出，以及優化成本、速度與穩定性。換句話說，這份角色更接近軟體工程、產品開發與流程自動化的交會點。 這份 6 個月路線圖，最重要的不是「學更多」，而是「學對順序」。第 1 個月先把 Python、Git/GitHub、CLI、HTTP/API、JSON、基本 SQL、Pandas 與 FastAPI 打底，因為原文認為 AI 工程首先仍是軟體工程；如果連基本程式、API 與資料處理能力都還不穩，後面的 AI 應用很容易只停在 demo 階段。 第 2 個月，重點進入 LLM 應用開發，包括 prompt 設計、結構化輸出、tool calling、streaming responses、對話狀態管理、成本與 token 概念、失敗處理與 prompt injection 基本意識。第 3 個月則聚焦在 RAG，也就是讓模型能根據自己的文件與資料回答問題，這也是客服機器人、企業知識庫、文件搜尋等場景最常見的核心能力之一。 第 4 個月開始，路線圖進一步談到 agent、工具、workflow 與 evals。原文特別提醒，不是每個問題都需要 agent；有時一個 prompt 就夠，有時 workflow 比 agent 更穩。真正重要的，是知道該怎麼選擇，以及如何用評估機制去判斷系統是否真的變好。第 5 個月則轉向部署、可靠性與產品化，包括 Docker、背景任務、queue、驗證與 API key 管理、logging、observability、prompt/version management、成本監控、rate limits 與 caching。 到了第 6 個月，這份路線圖建議學習者開始選定方向，往三種角色收斂：AI Product Engineer、Applied ML / LLM Engineer，以及 AI Automation Engineer。前者偏向使用者產品與 AI 功能開發，後兩者則更接近模型效果優化或企業流程自動化。對求職者來說，這一步的意義在於：不能只停留在「我有在學 AI」，而要把能力整理成職缺看得懂、作品集也講得清楚的樣子。 如果把這篇路線圖放回台灣職場來看，它最大的提醒其實不是「6 個月能不能成功轉職」，而是：AI 時代的競爭力，越來越像是把技術、工具與工作場景整合起來的能力。 企業不一定每一家都在找模型研究員，但會愈來愈需要懂 API、懂資料流、懂自動化，也懂得把 AI 接進產品與流程的人。這段屬於本文根據原始路線圖內容做的職場延伸整理。 A還有一個很務實的提醒：一定要做作品。 作者多次強調，不管是 Python 練習、API 串接、RAG 還是 agent，都不能只停留在看教學，而要真的做出專案、放上 GitHub、部署出去，讓別人能試用。對轉職者來說，這點尤其關鍵。因為當市場上很多人都說自己「會用 AI」，真正能拉開差距的，往往不是上過多少課，而是有沒有做出一個可被驗證的作品。 說到底，這篇路線圖最值得記住的一點是：未來企業需要的，不只是會使用 AI 工具的人，而是能把 AI 做成工作成果的人。對想轉職、想加值、想提升職場競爭力的人來說，與其一開始追逐最新工具，不如先建立一條能走完、也能做出作品的學習路。 --- 資料來源 https://x.com/DeRonin_/status/2033587293064204349

當今的軟體工程界，JAVA 一直是非常流行的一種程式語言。 根據TIOBE調查，Java在全球已有900萬+的開發者，而將近97%的企業電腦在運行著java，其下載量每年達到了10億。而TIOBE也公布全球程式語言排行榜，前五名依次是 Java、C、Python、C++ 和 C#。由此可見Java程式語言在實際開發中仍是最受歡迎的。 Java 相關技術與開發工具多採開放原始碼方式，java能運用於金融、電信、物流、醫療等大型企業。舉凡社交媒體、Web 和遊戲應用程式及網路與企業應用程式，無所不在。根據104人力銀行調查，JAVA技術在軟體工程師職缺排行中佔據第一名。java人才所需超過３千多人，並且每年以20%左右的速度成長。 然而，隨著 JAVA Spring Framework 的出現，開發人員可以更容易地開發高效率且可擴展性強的 Web 應用程式。 Spring Framework的優勢是 1.能爭取更多維運時效性 2.提升40%穩定性與效能 在 JAVA 開發領域當中， Spring Boot 是 JAVA Spring Framework 的一個重要組件，可以讓開發人員快速、簡單地創建 Spring 應用程式。相較於傳統的 Java 框架，Spring Boot 提供了更高效、更簡潔的方式來構建應用程式。 以下列出了 Spring Boot 與傳統 Java 框架之間的幾個主要差異： 1.簡化的配置：Spring Boot 採用許多預設值來配置應用程式，這些預設值可節省開發人員的時間和精力。傳統的 Java 框架通常需要在配置文件中進行大量的手動配置。 2.簡單的開發：Spring Boot 提供了豐富的快速開發工具，如 Spring Initializr，可以快速構建一個基本的 Spring Boot 應用程式，減少了開發人員的工作量。 3.微服務：Spring Boot 非常適合構建微服務架構。Spring Boot 可以使用 Spring Cloud 框架來實現服務發現、負載均衡和數據處理等功能。 4.開箱即用的功能：Spring Boot 預置了許多常用的功能，如資料庫連接、安全性、日誌紀錄和許多第三方庫的支持等。這些功能使得開發人員可以更快速地構建應用程式，而不必花費太多時間來處理底層細節。 使用 Spring Boot 開發 Web 應用程式還有其他的好處，例如： 1.自動配置：Spring Boot 可以自動配置您的應用程式，包括自動配置數據庫連接、自動配置 Web 應用程式、自動配置安全性等。 2.易於管理：Spring Boot 非常容易管理和維護。您可以使用一些內建的功能來管理應用程式，例如健康檢查、日誌管理、性能監控等。 3.優化的性能：Spring Boot 可以幫助您優化應用程式的性能，包括自動配置快取、使用內存數據庫等。 4.可擴展性強：Spring Boot 非常容易擴展，您可以很容易地添加新的功能和服務，並將它們整合到現有的應用程式中。 因此，學習 Spring Boot 可以幫助開發人員快速開發高效率且可擴展性強的 Web 應用程式，同時提高開發人員的工作效率和生產力。如果您是 JAVA 開發人員，亦或是未來想轉職成為 JAVA 工程師，學會 JAVA Spring Boot 是非常值得的。 想進入 JAVA Spring 和 JAVA Spring Boot 卻不知從何開始 不仿就從「全線上｜JAVA Spring Boot 全端軟體工程師養成班」這門課開始吧！ 從現在開始至4/20前報名 享６折優惠 限額十名 欲報從速！ 課程連結 👉https://reurl.cc/Y8Opan 線上諮詢 👉https://line.me/R/ti/p/%40992fqarq

🔹 精選課程亮點： 1️⃣ 後端加速： 實戰建立 API 與自動化文件。 2️⃣ 前端實作： AI 輔助網站開發與資料分析。 3️⃣ 高階應用： 整合 Prompt Flow 打造專屬 AI 系統。 🎁參與課程者提供4/19-5/30 GitHub Copilot Business版使用權限 📅 相關期程： 報名截止：2026/04/15(三) 上課時間：4/19(實體-緯育台北中心)、4/26(遠距)、5/10(遠距) 💰 超值學費： 學員僅需負擔 $839 (政府負擔 $3,356) 特定身分(如45歲以上、原住民等)可享全額補助免預繳！ ⚠️ 參訓要求： 報名及開訓日需為在職中(有勞保紀錄者)，並有程式開發經驗，講師將以 C# 或 Python 進行演示。 👇 點擊下方連結到台灣就業通報名： https://ojt.wda.gov.tw/ClassSearch/Detail?PlanType=5&OCID=171122 (名額僅 40 位，依報名順序錄訓，請把握機會！) ✨台灣就業通所見課綱將於實際授課時，額外新增2026年更新版教材進行授課，會學到更多新的內容 如：Code Review、MCP擴充、CLI應用情境、用於SQL分析及應用、用於做資料分析、展望未來SDD

我常常遇到客戶問我：「我要跑AI，要買哪張GPU？」這個問題看起來簡單，但其實背後有不少需要釐清的事情。我想把我平常跟客戶討論的邏輯整理一下，給正在考慮這件事的人參考。 先從最基本的說起。GPU的記憶體容量是選擇的第一個關卡。你要跑的模型，參數量有多大？大語言模型通常的規則是，7B參數的模型大概需要14GB的記憶體，70B的模型就需要140GB左右。這個估算是最低需求，實際跑起來還要加上推論的緩衝。 RTX 4090有24GB GDDR6X，適合跑中小型的AI模型，或者做AI應用開發和測試。它的性價比很高，3D渲染和AI開發都能用，是最入門的選擇。RTX 5090記憶體升到32GB，用的是GDDR7，速度更快，適合需要稍大記憶體但預算有限的場景。 A100是一個分水嶺。它有80GB的HBM2e，這讓它可以完整跑一個70B的大語言模型，或者做大規模的深度學習訓練。A100還支援NVLink互連，多張卡可以連起來形成一個大的記憶體池，對需要超大模型的場景非常重要。我們的A100方案是最多客戶選的，原因是它在記憶體容量、運算能力和價格之間取得了不錯的平衡。 H100是目前最頂級的選項。3,958 TFLOPS的AI算力，比A100高了好幾倍，而且有Transformer Engine加速，對大語言模型的訓練有特別的優化。如果你要訓練自己的大型語言模型，或者需要大規模的多GPU互連，H100是正確的選擇，但價格也相應的高。 我判斷客戶適合哪個方案，通常問這幾個問題：你的工作負載是訓練還是推論？訓練需要更多算力，推論通常對記憶體頻寬的要求更高。工作是持續的還是間歇的？持續的適合月租，間歇的考慮按小時。你需要多大的模型？這決定了你最少需要多少VRAM。 有一個很多人忽略的點：GPU的算力數字只是一個參考，真實的效能還取決於記憶體頻寬、互連速度、周邊的CPU和系統記憶體配置。我們在搭配主機的時候，A100方案搭配的是256GB系統記憶體和2x 2TB NVMe SSD，H100方案是512GB DDR5，這些配置是根據GPU的特性仔細設計過的。 最後一個建議：不要為了看起來比較厲害而買超過你需要的GPU。H100很強，但如果你只是跑推論服務，A100就夠了，而且便宜很多。把預算放在夠用的GPU加上好的基礎設施，比花很多錢在規格上用不到的部分更聰明。 https://gpu.nss.com.tw/

你是否正在尋找一個既能激發創意又能深入了解人工智能的強大平台？OpenAI Playground 是專為開發者、研究人員和AI愛好者設計的動態網絡界面，讓你無縫體驗與OpenAI領先模型（如GPT-3和GPT-4）的互動。本文將深入介紹OpenAI Playground，並提供實用教學，幫助你最大化利用這一工具。 ▍什麼是 OpenAI Playground？ OpenAI Playground 是一個功能豐富的互動平台，專為那些希望探索和開發AI應用的人設計。無論是要進行模型微調還是使用現有的數據集訓練新模型，這個平台都能滿足你的需求。以下是一些核心特點： ❶ 多種模型支持 ● GPT-4（有限公測版）：最新的自然語言理解和生成模型。 ● GPT-3.5：改進版的GPT-3，具有更好的語言處理能力。 ● DALL·E 測試版：根據文字提示生成和編輯圖像。 ● Whisper 測試版：將音頻轉換為文本。 ● 嵌入模型：將文本轉換為數值形式。 ● 內容審核模型：檢測潛在敏感或不安全文本。 ● GPT-3：廣泛使用的自然語言生成模型。 ❷ 高度自定義參數 OpenAI Playground 提供多種參數設置，可以根據需求調整模型的行為。例如，可以調整「溫度」來控制AI的創造性，設定最大令牌數來限制生成文本的長度，或使用實時互動功能即時獲取反饋。 ❸ 實用的API集成 這個平台還支持API集成，讓開發者可以在正式集成到應用程序之前進行測試和優化。這對於那些希望開發基於AI的應用程序的人來說尤為實用。 ▍如何開始使用 OpenAI Playground 第一步：註冊 ● 前往 OpenAI API 頁面，點擊右上角的「註冊」。 ● 創建賬戶：可以使用Google或Microsoft賬戶登錄，或使用電子郵件地址註冊。 ● 填寫信息：輸入電子郵件和有效的手機號碼，並說明使用OpenAI的原因。 ● 驗證：完成註冊後，點擊「Playground」進入主界面。 第二步：提交提示 ● 輸入提示：在提供的文本框中輸入想要的內容，然後單擊「提交」。例如，可以輸入「編寫一個Python腳本來爬取網站數據並保存到CSV文件中」。 ● 查看結果：AI會在幾秒鐘內做出回應，生成的內容將以綠色突出顯示。 第三步：調整參數 ● 溫度設定：調整反應的果斷性和創造性。較低的溫度（如0.2）讓反應更集中和確定；較高的溫度（如0.8）● 則更具創造性和隨機性。 ● 最大令牌設置：確定生成文本的最大長度。 ● 實時互動：讓AI在收到文本後立即做出反應。 OpenAI Playground 是一個強大而靈活的工具，為AI研究和應用開發提供了豐富的功能。無論你是技術專家還是初學者，這個平台都能幫助你深入探索AI的無限可能性。開始使用OpenAI Playground，讓您的創意和技術實力在這個平台上得到充分發揮！ ➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報－科技愛好者的產地】獲得更多科技新知！

Microsoft Planner 是一款強大的任務管理工具，適合在 Microsoft Teams 中使用。無論是免費版還是付費版，Planner 都提供看板視圖、任務分配、進度追蹤等功能。付費版則增加了甘特圖視圖、人員視圖、自定義字段和 Copilot 幫手等高級功能，讓專案管理更為完善。立即探索 Planner 的強大功能，提升團隊協作效率。 ⚡免費版功能： 1. 看板視圖 (Kanban boards)：用任務卡片來組織和管理工作，讓你視覺化地追蹤每個任務的進度。 2. 任務分配和追蹤：你可以創建任務、設定截止日期並分配給團隊成員，隨時了解進展。 3. 進度視圖：包括圖表視圖和日程視圖，方便掌握任務進度狀況。 4. 與 Microsoft Teams 和 Outlook 集成：可以在 Teams 裡面直接使用 Planner 的功能，並將任務同步到 Outlook 日曆。 5. 基本任務功能：添加註釋、附件、標籤和檢查清單等，讓你管理任務更方便。 ⚡付費版功能： 1. 時間線視圖 (Timeline view/Gantt chart)：提供甘特圖視圖，適合更複雜的專案計劃和管理。 2. 人員視圖 (People view)：可以查看團隊成員的工作分配，幫助平衡工作負荷。 3. 任務依賴性：可以設置任務之間的依賴性，更好地管理專案流程。 4. 自定義字段和條件著色：允許你添加自定義字段並使用條件著色來強調不同的任務。 5. 目標和關鍵路徑：支持設定專案目標並查看計劃中的關鍵路徑。 6. 高級整合：像是與 Viva Goals 的整合，提供更完整的專案和目標管理功能。 7. Copilot 幫手：高級 AI 助手，可以幫助你更好地管理和優化任務。 免費版的 Planner 比較適合基本的任務和團隊管理，而付費版則提供更多進階功能，適合需要更高級專案管理的團隊，提供給你參考！

身為開發者，還在為日復一日的程式碼撰寫感到疲憊嗎？想提升開發效率卻苦無對策？ AI時代，工程師的超能力就是「Vibe CodingＸ智能體工程」！ 《VIBE CODING 智能體工程開發實戰》線上直播課，專為有程式基礎的你設計，從原理到實戰，手把手教你打造AI驅動的開發流程。 讓 AI Agent 成為你的神隊友，告別低效，迎接高產能開發！ 【這堂課你將帶走什麼？】 ✅ 建立 AI 協作開發思維：運用 Scaffolding Prompt 模式，用自然語言驅動 AI 組織專案結構、分層與規範。 ✅ 精通 AI 驅動 SQL 資料庫技術：掌握資料庫核心設計，實作 Text-to-SQL 與 RAG 原型。 ✅ 掌握最新AI開發工具：掌握 VS Code、Github Copilot 等 AI 開發工具，搭配 Claude Code 推理模型與 GitHub 協作流程。 ✅ Agentic 思維： 教你如何把 AI 視為「員工」而非「工具」，學習拆解任務、分配角色、建立 AI 工作的標準作業程序（SOP）。 ✅ 五大專案作品集： 包含行事曆管理系統、OCR自動化進銷存系統、全天候 Line Bot 智能助理等，實現可直接落地的 MVP。 ✅ 完成從零到一的專案部署實戰：透過 5 件實作成品，學習優化代碼並將成品部署至雲端環境。 15人小班制教學 名額有限，額滿為止❗️ 🔥 早鳥8折優惠實施中：現折 NT$14,400！ （個人/企業團報更優惠） 立即掌握 AI 時代的「十倍速開發」法， 現在就立即了解報名課程👉https://user135527.pse.is/8yxqwu

CCNA認證（Cisco Certified Network Associate）是針對網管與系統研發人才設計的入門級別網路架構與網路協定專業認證。無論是想進一步了解網路基礎概念，還是尋求提升職場競爭力，CCNA都是不可錯過的重要憑證。本文將帶大家認識CCNA認證內容、報考條件、考試準備資源，讓你輕鬆踏上網路專業之路。 CCNA認證是什麼？ CCNA是Cisco Certified Network Associate的縮寫，是Cisco提供的基础網路認證。它重點在基本網路構造、LAN和WAN原理、IP通信和網路安全等基础能力。通過CCNA，您可以認識網路基本運作原理，並增加解決網路問題的能力。 CCNA認證好考嗎？ 雖然CCNA認證在難度上屬於網路專業認證的入門款，但還是需要一定的準備和學習。CCNA考試包括理論和實作兩部分，考生需要熟悉IP網路概念、LAN和WAN構造、VLAN和網路處理功能。對於新手而言，有網路基礎知識背景將會將考試過程簡單化。 CCNA認證好用嗎？ 根據104學習精靈的資料，有近30%的網管工程師職缺要求求職者須具備CCNA認證資格，但除了這張證照之外，工程師的實務操作能力，以及程式語言、資料庫系統架構、框架工具使用技能...等專業技術也至為重要，甚至有的企業會要求專案型的工程師達到CCNP（CCNA再高一級的認證）以上等級，因此，證照技能兩不誤，才能凸顯能力價值。 工程師必備技能課程：https://nabi.104.com.tw/nabisearch/course?keyword=%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&jobcat=2007000000 報考CCNA認證需要具備什麼條件？ 報考CCNA認證沒有限制，任何對網路技術有興趣的人都可以參加。不過，具備以下基礎知識會有助於增加過關機率： ● 基本電腦操作知識：熟悉電腦硬體和軟體的基本操作。 ● 網路基礎概念：如IP地址分配、子網路劃分、路由和交換等。 ● IT基礎英語能力：CCNA考試的內容多為英文，理解基本的技術英語是必需的。 如何報考CCNA認證？ 報考CCNA的步驟如下： 1. 註冊Cisco帳號：前往Cisco官方網站（Cisco官方網站）註冊個人帳號。 2. 選擇考試科目：目前CCNA的主要考試代碼為200-301，請確認最新的考試資訊。 3. 選擇考試中心或線上考試：登錄Pearson VUE考試平台，選擇您方便的考試中心或選擇線上遠端監考模式。 4. 支付考試費用：CCNA考試的費用約為300美元，依所在地區可能有所變動，支付後即可完成報名。 5. 準備考試：利用Cisco學習網頁、教材或其他學習資源進行充分準備。 6. 參加考試：在預約的時間和地點參加考試，也可申請遠距考試。 CCNA的考試範圍內容為何？ CCNA考試範圍涵蓋多個網路基礎領域，主要包括以下內容： ● 網路基礎：了解網路運作的基本概念，如OSI模型、IP尋址、子網劃分等。 ● 交換與路由技術：包括VLAN配置、路由協議（如OSPF、EIGRP）及靜態路由的設置。 ● 無線網路基礎：涵蓋無線網路配置與故障排除的基本知識。 ● 網路安全：基礎防火牆配置、訪問控制列表（ACL）的使用及網路威脅防護。 ● 自動化與可程式化網路：基礎網路自動化工具（如Python）和SDN（軟體定義網路）概念。 ● 這些內容結合了理論與實務，旨在提升考生對實際網路操作與問題解決的能力。 因此，CCNA認證是通往網路管理專業的入門證照之一，搭配多樣性的工具技能專才，幫助你在職涯發展上更順利。 CCNA 可以做什麼工作？(104人力銀行統計企業職務要求排行榜) Top1: 網路管理工程師 Top2: 系統工程師 Top3: 資訊設備管制人員 Top4: 網路安全分析師 Top5: MIS / 網管主管 證照資訊： https://nabi.104.com.tw/ability/10000637 相關免費課程影片： https://nabi.104.com.tw/nabisearch/film?keyword=CCNA 需要CCNA的職缺需求： https://bit.ly/3TXgEl4

你還在手動盯著廣告後台嗎？ 每週一早上打開 Meta Ads Manager，一格一格查活動數據、手動調整預算、暫停表現不好的廣告……這些事情，現在你只需要「說」給 AI 聽就好。 2026 年 4 月 29 日，Meta 正式宣布推出 Meta Ads AI Connectors 開放測試版，讓行銷人可以直接透過 Claude（Anthropic）或 ChatGPT（OpenAI），用自然語言管理 Facebook 和 Instagram 廣告，不需要任何程式背景。 這不只是一個新工具上線，而是廣告操作方式的根本性改變。 ------------------------------------------------------------------------ 什麼是 MCP？30 秒看懂 MCP（Model Context Protocol）是由 Anthropic 制定的開放標準，簡單說就是「讓 AI 能安全地連接外部工具的橋梁」。 你可以把它想像成手機的「App 授權」： 就像你允許 Google Maps 存取你的位置，MCP 讓 Claude 被授權讀取、操作你的 Meta 廣告帳戶。 過去，AI 工具和廣告平台之間沒有官方連接，操作上像是隔著一道牆。現在 Meta 親自開了一扇門。 ------------------------------------------------------------------------ Meta 開放了什麼？四大功能一次搞懂 連接 Meta MCP 之後，你可以在 Claude 裡直接做這些事： 【1. 廣告報表與分析】 不用再撈 CSV、做樞紐分析表。直接問： 「上週哪個廣告組合的 ROAS 最高？」 「比較這三個活動的每次點擊成本」 AI 直接從你的帳戶抓取即時數據，給你分析和建議。 【2. 廣告活動管理】 不只是看，還可以直接操作： 「把頻率超過 4 的廣告組合全部暫停」 「把 A 活動節省下來的預算，移到表現最好的三個廣告組合」 一句話，完成過去要點十幾個步驟的操作。 【3. 商品目錄管理】 電商業者注意！可以直接管理你的動態廣告商品目錄，新增資料、排查 Feed 錯誤，不再需要進後台一筆一筆處理。 【4. 追蹤訊號診斷】 Pixel 沒觸發？Conversions API 有問題？過去找原因可能要花一個下午，現在直接問 AI，幾秒內就能掌握問題所在。 ------------------------------------------------------------------------ 實際操作長什麼樣子？ 以下是連接後，你可以直接在 Claude 輸入的真實提示範例： 「顯示過去 7 天花費最高的 10 個廣告組合，附上頻率和 ROAS，並標出哪些需要優化」 「我的 CRM 資料集過去 30 天的媒合品質如何？有沒有遺失轉換事件？請建議修正方式」 這些指令，在 2026 年 4 月 28 日之前，需要一位工程師加上一個週末才能完成。 ------------------------------------------------------------------------ 怎麼開始使用？ 需要的條件： - Claude Pro 或以上方案（免費版不支援自訂 MCP 連接） - Meta 廣告帳戶（有管理員權限） 設定步驟（官方方式）： 1. 進入 Claude 設定 → 整合（Integrations） 2. 加入 Meta 官方 MCP 伺服器網址：mcp.facebook.com/ads 3. 透過 Meta Business OAuth 授權帳戶 4. 完成！開始用自然語言管理廣告 小提醒：目前 Open Beta 期間免費使用，長期定價尚未公布。建議趁現在熟悉操作方式。 ------------------------------------------------------------------------ 這對行銷人代表什麼？ 有人擔心：「AI 都能管廣告了，我的工作還在嗎？」 答案是：工作還在，但內容會改變。 過去的工作重心 → 未來的工作重心 手動查看報表、調整數字 → 設計 AI 工作流程、審核 AI 決策 在 Ads Manager 執行操作 → 訂定策略方向與創意判斷 花時間處理例行任務 → 專注跨平台整合與數據解讀 簡單說，會用 AI 工具的行銷人，將取代不會用的行銷人，而不是被 AI 取代。 ------------------------------------------------------------------------ 你現在可以做的三件事 1. 申請 Claude Pro，體驗 MCP 串接功能 2. 連接 Meta MCP，用你自己的帳戶實際操作一次 3. 練習把廣告操作「翻譯」成自然語言指令，這是未來的核心技能 ------------------------------------------------------------------------ 重點整理 - Meta 於 2026/04/29 開放官方 MCP 伺服器，支援 Claude 與 ChatGPT - 不需要工程背景，用自然語言即可管理 Meta 廣告 - 四大功能：報表分析、活動管理、目錄管理、追蹤診斷 - 需要 Claude Pro 以上方案才能使用自訂 MCP 連接 - 趨勢不可逆：行銷人應主動學習 AI 工具操作，而非等待觀望 ------------------------------------------------------------------------ 本文資訊整理自 Meta for Business 官方公告及各平台報導，內容以 2026 年 5 月為準，部分功能細節可能隨版本更新調整。 延伸閱讀｜官方資源連結 【Meta 官方】 - Meta for Business 公告 https://www.facebook.com/business/news/meta-ads-ai-connectors - Business Help Center 操作說明 https://www.facebook.com/business/help/1456422242197840 - Meta 開發者部落格（Ads CLI 發布文） https://developers.facebook.com/blog/post/2026/04/29/introducing-ads-cli/ - Ads CLI 官方文件總覽 https://developers.facebook.com/documentation/ads-commerce/ads-ai-connectors/ads-cli/ads-cli-overview - MCP Server 官方端點 https://mcp.facebook.com/ads 【Anthropic / Claude 官方】 - Claude 整合設定頁（需登入 Claude 帳號） https://claude.ai/settings/integrations - MCP 官方協議說明 https://modelcontextprotocol.io