104學習

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。

AI會先取代誰，又會留下哪些位置給人類？李開復以工作內容自由度與人際互動依賴度，提出智力、體力工作兩張職場地圖，解析難被AI取代的關鍵，以及未來最值得培養的5種能力。本文節錄自《AI未來已來》。 文／李開復 本文目錄（點擊可快速前往） 兩張地圖：我的工作還安全嗎？智力工作的四象限地圖體力工作的四象限地圖李開復：3個方向，未來的路成為團隊裡最會用AI的那個人 兩張地圖：我的工作還安全嗎？ 現在把鏡頭從你的公司拉到整個勞動力市場上。每個人都想要一張能進行自我對照的地圖，以判斷自己的工作到底安不安全。很多年前我就做過AI將改變、甚至取代人類工作的預測，事實證明我的邏輯是對的。隨著AI的飛速進步，我把這個預測更新成下面兩張地圖：一張給智力工作者，另一張給體力工作者。 下面先講兩條由兩張地圖共用的軸。 橫軸表示的是一份工作的內容自由度。低自由度意味著工作環境中有標準答案，邏輯清楚、對錯分明，機器在這裡有壓倒性優勢；高自由度意味著工作中沒有標準答案，這種工作可能看起來有一些模糊、很新穎，對隨機應變能力有很高的要求，有時連問題本身都不容易說清楚，人在這裡有優勢。這條軸的兩端並非總是截然兩分的，但大體上可以認為自由度愈低，機器愈占上風。 縱軸表示的是一份工作對人際互動的依賴度。在低依賴度一端，價值是你工作的速度、規模、成本、品質等，在這些方面，機器在未來都會更強；在高依賴度一端，價值是誰能在場承擔責任、誰值得被信任、誰能說服他人、誰能創建合法性、誰能關心別人、誰能被另一個人需要，在這些場景中，人更強。 這兩條軸劃分出四個區域：機器最占優勢的是「工作內容自由度低＋人際互動依賴度低」區域，人最占優勢的是「工作內容自由度高＋人際互動依賴度高」區域。 智力工作的四象限地圖 圖／《AI未來已來》 下面具體介紹智力工作四象限地圖的4個區域。 機器主場（工作內容自由度低＋人際互動依賴度低） 在這個區域，每項工作都有清晰且可遵循的標準答案，不需要某個特定的人在場，比如資料輸入、帳務處理等。一個很「扎心」的事實是，以前我們認為人類能力的高點之一——基礎程式碼撰寫，居然也在這個區域。因為程式碼對不對是有標準答案的。正因為有這把客觀的尺，AI在寫程式碼上才進步神速。所以如果今天你只是一個「寫程式的封閉執行者」，那麼你能留在機器主場的日子就不多了。 人機協作（工作內容自由度低＋人際互動依賴度高） 機器已經比人更會執行這個區域的工作的核心環節，但這個區域的工作仍然需要保留一部分人——可能是為了取得信任、擔負責任，或者確保合法。比如，AI已經能解讀放射科提供的影像資料了，但簽字負責的仍是主治醫生。又如，法官做出的裁決可能本就基於AI的推薦，但這一判決必須由人來做出才有合法性。 這個區域的工作者面臨的風險就是可能變得只會「蓋章」。若是如此，那麼其遲早會被取代。 開放成果（工作內容自由度高＋人際互動依賴度低） 這個區域的工作的特點是：內容很雜、很新穎，所以還得由人來做，但沒人在乎由哪一個人來做。這一類工作沒有關係溢價，如前沿研究、原創寫作、腦力激盪、給全新問題想出第一版策略等，它們處於人類智力和創造性的前沿，但很少涉及人際關係。這個區域的工作者暫時安全，但這種安全性會隨AI技術的進步逐漸下降。 人性核心（工作內容自由度高＋人際互動依賴度高） 這個區域的工作特點是內容很雜且是關於人的。這類工作的從業者多為資深人員，包括心理治療師、優良教師、資深業務等。這是目前人類最有優勢，也最安全的區域。 體力工作的四象限地圖 體力工作的四象限地圖是類似的。（如圖22所示） 圖／《AI未來已來》 左上方的部分，還涉及很多人際互動，收銀員有時要和客戶互動、理髮師需要和客戶聊天溝通，機器的滲透還相當有限。 左下方是機器主場，涵蓋的工作包括倉庫分揀、流水線裝配、產品品質檢驗等，機器正在一塊塊拿下這個區域。 在圖中愈往右的區域，機器的優勢愈小。右下方的工作包括老屋水電改造、災後救援、管道搶修等，對於這些雜亂的工作，工作者需要在不可預測的空間裡隨機應變，人仍然穩穩占優勢。而右上方涵蓋的工作，如護理、臨終關懷、助產、到府私廚等，更是隱藏著機器無法觸碰的人性核心。 這裡還有一個反直覺的現象。十年前，絕大多數人認為AI會先搶走工廠工人和卡車司機的工作，知識工作者最安全。但真實結果是大腦能幹的活比我們以為的更封閉，手腳能幹的活比我們以為的更開放。這正是「摩拉維克弔詭」在四象限地圖上的樣子。 在AI 1.0剛出現的時候，包括我在內的很多人都把創意工作當成人類的安全區，沒想到生成式AI一腳就踏了進來。創意工作可以分為以下兩種。 重組式的創意工作——公式化的行銷文案、圖庫插畫、範本設計，這類工作很快就被推到了「封閉＋交付結果」區域，AI在此已占上風。 原創式的創意工作——真正去界定一個新問題，這是AI很難觸及的，這類工作仍處於「開放＋交付結果」區域。 所以「創意能讓你安全」本身是一個過度簡化的結論，重要的是你得分清你做的是哪一種創意，究竟是有跡可循的公式重組，還是原創性極強的新想法。 李開復：3個方向，未來的路 本節的內容是給每個人的一張行動地圖，這也是你能轉達給身邊其他人的建議。地圖的價值在於告訴你：哪些仗別再打了，以及哪些方向真的通向人還占優勢的地方。整體有以下3個方向供你參考。 方向一：往「開放」靠 你要主動去尋找那些最難、標準化程度最低、最沒人願意去做的事，去問題還沒被定義清楚的地方。如果你是工程師，與其更快地寫一段標準函數，不如去啃那個連需求都沒人說得清的專案。你要去做靠品味和判斷、沒有清晰對錯的事，成為那個決定什麼值得做的人。當執行幾乎免費，稀缺的就不再是「做」，而是「選」。培養品味、磨練同理心都很有價值，你要大量去看你所從事的產業裡最好的作品，逼自己講清楚它好在哪裡。 方向二：往「複雜、風險、把關」靠 高風險的把關、跨部門的協調、要照顧各方利益與進行合規的判斷，這些愈是依賴人和規則的專案，AI愈啃不動。而且出了事，只有人能承擔責任，AI無法承擔責任。你要把自己放到「出了事要由你負責」的位置上去，那正是價值聚集的地方。 方向三：往「溫度、信任」靠 未來人類參與最多的工作，不是前沿技術領域的工作，而是「另一個人特意為我付費」的服務工作。當一個人有了更多的時間和更厚的錢包，他要的往往不只是一頓飯、一堂課，而是「我無條件信任他」、「有個人真的把心放在了我身上」的感受。人與人的關係很多時候需要時間和經歷的累積，這是AI完全無法取代的。 這裡再分享5種無論朝哪個方向走都該努力培養的能力，按重要性由高到低排列如下： 一是模糊中的判斷力（資訊不全時做對決定，並知道什麼值得做）。 二是建立信任與關係的能力（讓他人希望你在場）。 三是共情與在場能力（真正聽懂他人的話）。 四是指揮AI的能力（界定問題、拆解、委派、驗證、整合）。 五是獨特的品味與策展能力。 成為團隊裡最會用AI的那個人 最後，如果挑一件清晰且可以執行的事情來幫助你在未來獲得更強的競爭力，那麼它會是：從2026年起，成為你的團隊裡最會用AI的那個人，這是你能買到的最便宜的保險，而且別只用它追求「更快」，要用它追求「更高」，讓它把你托舉到原來達不到的層級。這正是破解「斷梯」難題的辦法。AI先取代的恰恰是初級職位，新人一開始就要和AI競爭，這第一級台階反而是最困難的；而善用AI，新人能直接交付出過去要熬幾年才拿得出的東西。 節錄自：天下文化《AI未來已來）：變革巨浪中的CEO、企業、個人轉型戰略》／李開復 著

▉ 從 AI 素養基礎到 Microsoft Foundry 工具理解，一篇整理 AI-900 準備重點、考試範圍，以及 AI-901趨勢命題的完整心得。▉ 這篇文章想用比較實際的方式，分享小編自己的備考流程、讀書方法，以及觀察到的考題方向。如果你和小編一樣，先前已經有其他 AI 素養證照基礎，例如 iPAS AI 應用規劃師初級，那麼 AI-900 的準備門檻其實不算太高；真正需要額外補強的，反而是 Microsoft AI 生態系中的工具定位、服務差異，以及各種情境題到底該選哪一個服務。 什麼是Microsoft AI-900？主要內容考什麼？ Microsoft AI-900 是 Microsoft Azure AI Fundamentals 基礎認證，主要測驗內容以人工智慧基本概念為主，不需要程式背景，強調AI的核心應用場景，例如機器學習、電腦視覺、自然語言處理與生成式 AI，同時也會測驗Azure相關 AI 服務的用途與差異，以及包含公平性、隱私、安全與透明性等AI治理原則。 因此，這張證照適合初學者、商務人員、在學學生，或想快速建立 Microsoft AI 生態系基礎知識的考生。簡單來說，AI-900 是一張幫助你理解「AI 能做什麼、在 Microsoft 平台上怎麼應用」的入門證照。 Microsoft AI-900認證資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10047979 考試內容： ● 人工智慧工作負載與責任式 AI：理解常見 AI 應用類型，例如預測、電腦視覺、NLP、生成式 AI，以及公平性、可靠性與安全性、隱私與安全、包容性、透明性、問責等責任式 AI 原則。 ● 機器學習基本原理：認識監督式學習、非監督式學習、回歸、分類、分群等概念，並理解 Azure 中機器學習的基本使用方式。 ● 電腦視覺：影像分類、物件偵測、臉部分析、OCR 光學辨識、影像描述等情境，知道對應服務能做什麼。 ● 自然語言處理（NLP）：情緒分析、關鍵字擷取、實體辨識、翻譯、語音辨識、語音合成等文字與語音相關能力。 ● 生成式 AI：大型語言模型、提示詞、生成內容、負責任使用生成式 AI，以及Azure上相關服務的定位。 微軟 AI 認證如何計分？ 微軟認證採用 1000 分制，及格門檻為 700 分。不過，這裡的 700 分並不等於答對 70% ，因為微軟使用的是量尺分數（Scaled Scoring），會依題目難易度與權重套用計分公式。也就是說，最終成績並不是單純以答對題數直接換算百分比，而是經過加權後得出的結果。這套計分公式目前微軟並未公開。 ● 題數通常約為 40–60 題；以小編這次實際應試為例，共考了 42 題。 ● 題型：多數題目為單選題，作答通常不倒扣。部分題型會以題組方式出現，例如一組包含 3 個是非題，或 3 題拖放配對題。 ● 考試結束後通常會立即顯示成績與成績單，證照通常可於 48 小時內下載。 備考 AI-900策略 小編大約花了兩週準備 AI-900。因為先前已經取得 iPAS AI 應用規劃師初級證照，所以對機器學習、AI 基本概念、常見應用場景不算陌生。這讓我在準備AI-900時，不需要從零開始理解什麼是分類、迴歸、電腦視覺或自然語言處理，而是把重點放在「Microsoft 的服務怎麼對應這些場景」。 因此，AI-900 最需要額外熟悉的地方，就是 Microsoft Foundry（前身為 Azure AI Foundry，是微軟 AI 生態系工具與平台）的服務定位與功能特色。很多題目其實不是考你會不會寫程式，而是考你看到一個需求時，能不能快速判斷應該用哪個工具。例如，題目：「如何辨識圖片上的文字」，就要聯想到電腦視覺中的 OCR（光學字元辨識）能力；如果題目問的是文字情緒分析、關鍵字萃取、語言偵測，就要想到語言服務；如果題目是在問生成內容、提示詞互動、模型能力，重點就會轉向生成式 AI 與相關平台能力。 ◆ 第 1 週：快速建立全貌，先把 AI-900 的五大主題跑過一次。 ◆ 第 2 週：考古題+AI集中刷題，反覆確認每一種情境要對應哪個 Microsoft AI 服務。 ◆ 考前最後整理：把容易混淆的工具功能整理成對照表，例如 OCR、影像分析、翻譯、文字分析、生成式 AI 的適用情境。 獨家準備心法：官方資源＋AI 整理筆記＋大量刷題 小編的準備方式其實不複雜，核心就是三件事：先看官方學習資源、再用 AI 幫忙整理筆記、最後透過刷題把概念轉成「看情境就能選服務」的反應速度。 第一步，我會先上 Microsoft 官方學習平台，把 AI-900 對應模組全部看過一次。官方內容的好處是架構清楚，而且用語和考題很接近。 第二步，我會把每個主題透過AI整理成自己的筆記，尤其是「服務名稱－功能－適用情境」三欄對照，這對應付選擇題很有幫助。 第三步，不斷刷題：利用微軟學習平台上的免費練習評量，進行考古題練習，免費測驗總共50題，每次出題都不同，每個題目都有詳細解析，可以幫助考生把容易混淆的地方反覆記熟。只要練習到評量平均超過90分，正式考試時大多可輕鬆過關。 如果你已經取得其他 AI 素養認證，或本來就具備一些機器學習演算法概念，我會建議你不要花太多時間糾結在理論細節，而是把重點放在「微軟這套服務如何落地」。AI-900 很多題目考的是應用判斷，不是深度技術實作，所以越接近情境、越容易得分。 如何報名考證（所有微軟認證都適用） ● 透過Google搜尋或微軟認證官網(https://learn.microsoft.com/zh-tw/ )，可直接進入微軟AI-900認證網站。 ● 點選認證頁面「與Pearson Vue排程」、用英文輸入所在地址，並填入手機與Email ● 選擇「親自前往考試中心考試」，或「通過OnVUE在線考試」。 ● 若選擇前往考試中心，系統會提醒考試注意事項，以及選擇考試語言，這裡，你可以選擇繁體中文或英語，接著，選擇適合的考試時間與你想要選擇的考試中心地點，目前台灣北中南都有微軟合作的訓練中心可選擇 ● 若選擇「通過OnVUE在線考試」，你需要下載微軟官方指定的考試平台程式OnVUE，這個程式同時是遠端監考系統也是考試介面，一旦發現有違規狀況，例如離開鏡頭或非自然考試行為，監考官有權終止考試 ● 選好考試方式與日期、時間，完成付費，即報名完成。 AI-900 即將退場！AI-900 與 AI-901 的差別 就難度上來說，AI-901難度大於AI-900。 根據目前微軟官方已公開的 AI-901 考試資訊，這張認證相較於 AI-900 更強調考生對 Microsoft Foundry 的理解，以及如何在 Azure 情境中實際應用 AI 服務。官方也提到，應試者需具備基礎的 Python 語法概念，並熟悉 Azure 資源、REST API、SDK 與CLI 等基本使用觀念。相較之下，AI-900 仍以 AI 基礎概念、常見工作負載與服務辨識為主，因此對沒有平台實作經驗的初學者相對友善；而AI-901 則更進一步，要求考生不只理解概念，也要能掌握 Microsoft Foundry 在生成式 AI、agents 與應用建置上的角色與使用情境。 ● 考試定位：AI-900 偏向 AI 概念與 Azure AI 服務辨識；AI-901 更強調以 Microsoft Foundry 為核心的實作理解。 ● 內容重心：AI-900 著重在機器學習、電腦視覺、NLP、生成式 AI 的基礎概念；AI-901 則更明確納入生成式 AI app、agent、Foundry 工具與模型應用。 ● 技術期待：AI-900 對非技術背景較友善；AI-901 雖然仍是 Fundamentals，但官方已提到候選人需要具備基礎 Python 語法與 Azure 資源配置概念。 ● 學習方式：AI-900 可以靠概念理解與刷題快速通過；AI-901 可能更需要搭配平台操作經驗與情境實作理解。 考 AI-900 還是直接準備 AI-901？ 根據微軟官方公告，AI-900於2026年6月30日正式退場，並由AI-901取代。 如果你已經在準備 AI-900，而且能在2026年6年30 前完成考試，我會認為仍然值得考。因為這張屬於Fundamentals基礎證照，已取得的認證仍然有效，不會因為考試退場就失效。 另一方面，如果你現在才剛開始，或希望學到的是更貼近 Microsoft 最新 AI 平台方向的內容，那就可以直接把重心放到 AI-901。 從官方訊息來看，AI-901 代表的是 Microsoft 對新一代 AI 基礎能力的重新定義：不只是知道 AI 是什麼，而是更重視你能不能用 Microsoft Foundry 理解並實作現代 AI 應用，特別是生成式 AI、AI agents、以及更貼近實務的建置思維。 在送出最後一題，系統會彙整考生標籤過不確定的題目，讓你再確認或修改答案，最終確認送出提交所有答案後，系統立刻給分，最終小編以788分，拿到了微軟AI-900認證，官方也在兩、三個小時內，就透過Email發出電子認證。 整體來說，小編覺得 AI-900 是一張很適合建立 Microsoft AI 全貌的入門證照。它不會要求你有很深的技術背景，但會幫你建立「看到需求、判斷工具、理解場景」的基本能力。如果你本來就有一些 AI 素養基礎，兩週其實是有機會準備完成的。至於未來如果想接軌 Microsoft 更新的 AI 發展方向，AI-901 也很值得提早關注，尤其是 Microsoft Foundry、生成式 AI、AI agents 這幾個主題，很可能會成為接下來的核心趨勢。 ▉ 學習資源 Microsoft Learn 官方學習路徑：https://learn.microsoft.com/zh-tw/credentials/certifications/azure-ai-fundamentals/ 104獨家考證課程：生成式AI｜三證合一速攻班｜高分思維 × 解題框架 × 刷題實戰｜：https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/ee5e6072-07e8-486f-9e11-2d7d5bfb2f2d

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

2026-09-22 經濟日報編譯季晶晶綜合外電　由聯合新聞網授權轉載 Meta的新AI代理Muse推出不到兩周，就登上美國蘋果App Store的iPhone免費app榜首，截至9月21日累計下載超過250萬次。它最吸引人的地方，是宣稱能替使用者跨網站完成日常工作。以下整理六大重點： 一、下載速度驚人 截至21門 ，Muse在美國蘋果App Store的iPhone免費app榜登頂，排名超越ChatGPT、Claude、Grok等AI應用程式，以及Meta自家的Meta AI。9月8日推出後約五天，就累積73萬次下載。 二、從答題變代辦 使用者交代任務，Muse就能跨帳戶找資料、填寫表單、整理信箱，甚至協助議價和網購，功能比一般聊天機器人更進一步。 三、入口容易上手 除了獨立App，使用者也能透過熟悉的WhatsApp交代任務，省去適應新介面的麻煩。 四、創造廣告以外的收費機會 Muse基本版免費，另有每月20美元和100美元方案。Meta也開始透過Meta Model API，向使用其AI模型的開發者與企業收費。 五、網站接不接受Muse是重點 亞馬遜因隱私與安全疑慮，封鎖Muse進入旗下購物網站；Shopify則與Meta合作，開放AI代理人結帳。Muse能不能普及，也取決於各家網站願不願意讓它代辦。 六、下載熱潮能否延續有待觀察 下載量不等於長期活躍用戶或付費訂戶。Sora與Meta的Vibes上線初期也曾吸引一大批人下載，但熱潮後來冷卻。幾周後使用者是否仍常找Muse辦事，還很難說。 Meta的新AI代理Muse 網址：https://ai.meta.com/muse/

台灣美髮沙龍巨頭「曼都髮型」走過一甲子，從街邊小店長成連鎖300間門市、年營收30億的頂尖品牌。面對低價美髮競爭與服務業缺工潮，曼都如何靠獨家「台式洗頭」服務建立顧客信任，並翻轉新世代設計師培訓模式，成功留住年輕人才？一同揭開老字號美髮院跟上韓流趨勢、立於不敗的進化心法！ 文／姜雯　由Cheers授權轉載 本文目錄 跟著時代變，才留得住顧客「台式洗頭」裡，藏著曼都60年的服務基本功年輕人不想從基層熬起？曼都培養設計師的6個做法 走進美髮院，曾經是一件帶有儀式感的事。 50、60年前，台灣經濟剛起飛，會固定走進美髮院洗頭、做造型的，多是較有消費能力的女性客群。她們可能要趕赴一場宴會、參加社團活動，或在重要場合前，把頭髮吹得蓬鬆、整齊、體面。 曼都，就是在這樣的時代背景下誕生。董事長賴淑芬（首圖中）形容：「當年我們曼都的招牌，就是很會吹頭髮，吹完頭髮一個禮拜不會扁。」 1966年，創辦人賴孝義在台北市信義區開出第一間曼都髮型。那時店面不大，只有7張椅子、8名員工，卻從一間街邊髮廊起步，逐漸長成台灣具代表性的美髮連鎖品牌——如今，曼都集團（Mentor Group）全台已有300多間門市，旗下也延伸出麗的、點線、貝詩、air、鮑伯、Mr. Brober、卡圖等7個品牌，全品牌年營收約30多億元。而這個陪伴台灣人整理髮型、追逐流行的品牌，也走過了一甲子。 只是，60年後，美髮院面對的市場，早已不是當年只要把頭髮吹得蓬鬆、體面，就能滿足顧客的年代。消費者走進美髮院的理由變了，追逐流行的方式變了，年輕從業者對工作的期待也變了。 當個人工作室、社群設計師和低價連鎖品牌不斷分食市場，曼都為什麼仍能屹立不倒？在服務業普遍缺工、年輕世代不再願意慢慢「蹲馬步」的當下，這個走過一甲子的老品牌，又如何培養、留住下一代美髮人才？ 跟著時代變，才留得住顧客 如果說，曼都早年靠的是一手「睡不扁」的吹髮功夫，那麼走過一甲子後，它真正面對的考驗，是能不能跟上每一代顧客對美的想像。 第一個變化，是消費者需求變了 過去，顧客多半為了正式場合而來；現在，美髮院承接的，更多是日常裡細碎的情緒。有人失戀後想剪掉一段心情，有人工作不順、壓力太大，想找個地方放鬆一下。賴淑芬說，美髮院已從單純做造型的場域，慢慢變成一個可以讓消費者安放情緒的生活空間。 18歲時，李梓皓因產學合作進入曼都；如今，他已是曼都東湖店、工作18年的資深設計師。他觀察，「現在的人比較疏離，來到美髮院，也是希望在熟悉的地方找到信任和安全感。」 李梓皓回憶，有位阿嬤是東湖店多年的常客，後來逐漸記憶力衰退。有一次，她搭車來到附近，卻忘了回家的地址，只記得自己要去曼都。店裡同事把她接上樓，陪她聊天。阿嬤說，她只是想來看看大家。聊完後，李梓皓擔心她獨自回家不安全，便幫忙叫車送她回去，「她可能忘記回家的路，但看到曼都的Logo，知道這裡安全，就會走上來。」 第二個變化，是客群正變得多元 早年的曼都，幾乎不做男客，甚至曾把男生剪髮價格訂得比女生高，婉轉地降低男性上門意願，因為「怕人多複雜」。但今天，男性也愈來愈在意髮型、穿著與外貌，這塊市場值得被開闢，曼都也因此逐漸重新開發男士理髮服務。 在拓展男性市場的同時，曼都也重新描繪核心女性客群的輪廓。 過去，曼都超過9成顧客是35歲以上女性。如今，集團進一步鎖定30歲以上、消費逐漸回流社區的職場女性與輕熟女，期待透過更精緻、也更高頻的服務，提高顧客黏著度與人均消費。目前，顧客年均消費已接近2萬元。 第三個變化，是流行趨勢的轉變 50、60年前，台灣美髮潮流跟著歐美電影走，奧黛麗赫本的「赫本頭」曾是顧客模仿的對象；後來日劇興起，台灣開始追日本髮型；近十多年，韓劇與韓流又成為新的審美語言。這種流行，也不再只是一張髮型照片。顧客想要的，可能是韓劇角色的髮型輪廓、自然蓬鬆的髮根，或是從店內音樂到造型風格共同營造出的韓系「氛圍感」。 顧客為什麼走進美髮院、誰會走進美髮院、又想追逐什麼樣的流行，都和60年前不一樣了。曼都能留下來，靠的不是守著老品牌的光環，而是願意一次次跟上時代，自我進化。 「台式洗頭」裡，藏著曼都60年的服務基本功 但在一連串變化之外，仍有一件事沒有變：對許多台灣顧客來說，走進美髮院，最日常的理由之一是「洗頭」。 賴淑芬觀察，現在不少單店或個人工作室不接單純洗頭的客人，「我最近滑Threads，發現很多消費者在抱怨，現在要找一家不用預約、drop-in 就願意幫你洗頭的店，幾乎沒有。」 一位很常需要洗頭服務的客人Catty說：「我長頭髮，吹頭髮要半個多小時，我不想自己洗、自己吹，我都是給人家洗。夏天兩天洗一次，冬天可能一週洗一次。而且我自然捲，美髮院吹完不會炸毛。」 而從心理層面來看，洗頭有時候也是屬於自己一個人的安靜時光。「有時候出去洗頭，是逃離家裡，把孩子先丟給老公，」賴淑芬說。 一次坐洗，讓過路客先認識曼都 賴淑芬坦言，過去她很不喜歡聽到別人說曼都是「洗髮店」。但後來她發現，洗頭其實是顧客給美髮院的一次接觸機會。因為剪、染、燙這類技術性服務，往往需要建立在信任之上；而對連鎖體系的曼都來說，洗頭正是讓顧客先感受到服務品質、進而願意信任設計師的入口。 事實上，「坐洗」是台灣美髮院極具代表性的服務，也常被稱為「台式洗頭」——顧客不必躺下，而是坐在鏡前，由助理或設計師一邊沖洗、一邊按摩頭皮。這套服務，也成了許多台灣人熟悉的日常美髮記憶。 李梓皓觀察，不少過路客走進曼都，會驚訝於這裡仍保留「坐洗」服務。「這其實很吃技術，」他說，坐洗不只是把頭髮洗乾淨，還包含頭皮按摩與後續造型。也因為這項傳統被保留下來，許多人一想到要洗頭，仍會第一個想到曼都；甚至有顧客特地帶外國朋友來，體驗這項具有台灣特色的「台式洗頭」。 早年台灣美髮院之所以盛行洗頭服務，和當時的人力成本較低有關。許多顧客習慣走進美髮院洗頭，店裡也因此有不少負責洗髮、按摩的助理（過去常被稱為「洗頭小妹」）。只是如今服務業普遍缺工，年輕人也不一定願意長時間從事重複性的基礎工作，設計師便開始親自下場洗頭。 只是，洗頭至今仍是美髮從業者的入門基本功。當年輕世代不再願意從「洗頭助理」慢慢熬起，企業要如何讓他們更快學到技術，又不跳過基礎訓練？連鎖體系的曼都，發展出一套自己的培訓模式。 ▲曼都集團董事長賴淑芬。（攝／卓杜信，由Cheers授權轉載） 年輕人不想從基層熬起？曼都培養設計師的6個做法 1. 把染髮提前，讓年輕人更快碰到技術 過去，美髮訓練往往從洗頭開始，染髮、燙髮等技術課程排在後面。但賴淑芬觀察，年輕員工不喜歡一進店就天天洗頭，覺得自己「學不到東西」。因此，曼都調整訓練順序，把染髮課程往前放。 這並不是跳過洗頭，而是把基本功包進技術學習裡。因為染髮前後同樣需要洗頭，學員在接觸染髮技術的同時，也必須練習洗髮、沖水、服務流程。對年輕人來說，學習變得更有感；對企業來說，基本功也沒有被放掉。 2. 讓年輕人先上場，讓顧客需求倒逼學習 有些年輕員工想快速成為設計師，若企業一直不讓他晉升，他可能就離開。曼都也曾讓員工先往前走，但真正面對顧客時，問題就會浮現。 如果設計師不會剪髮，他在洗頭或服務過程中，就不敢主動建議顧客修剪；即使顧客開口說「幫我修一下」，也會讓他意識到自己的技術不足。換句話說，真實顧客需求會反過來推動學習：想站上第一線，就不能只會其中一項服務。 3. 用數據看見弱項，再安排對應訓練 曼都也會透過業績檢討，看出設計師在哪些品項上缺乏信心。例如同樣是染髮，有人一個月可以服務60位染髮客，有人只有10位。差距背後，可能不是不願意做，而是不敢做、不夠有把握。 因此，曼都會從品項數據回推訓練需求：染髮少，就安排染髮進修；燙髮弱，就補燙髮能力。培訓不只是公司單方面開課，而是從設計師實際服務表現中，找出需要補強的地方。 4. 美感不是天生，也要被訓練 美髮師提供的不只是技術，也包括美感。曼都的培訓裡，設計師不只學剪、染、燙，也要學畫畫、色彩學；早期甚至還上過插花課。 走進曼都總部的教室，一面牆上貼滿學員的繪畫作品。其中一幅作品，把牛角麵包轉化成女明星身上的披風。學員在畫旁邊寫道：「我選擇把麵包畫成女明星的披風，毛製品的披風讓明星整個看上去更優雅，氣勢變更強大了！」從食物到服裝，訓練的是設計師如何把日常物件轉化成造型想像。 課堂之外，生活裡的觀察也同樣重要。曼都鼓勵設計師逛街、看櫥窗陳列，也鼓勵店主管帶員工去較好的餐廳聚餐。因為美感不是只在教室裡學來的，也來自日常生活中對流行、質感與人的觀察。 5. 出國遊學，把流行帶回門市 除了內部訓練，曼都甚至組遊學團讓設計師接觸國際流行，足跡踏遍歐美、日本、韓國等國家。亞洲行程大約5天4夜，歐洲則至少10天；公司負責前置聯繫、踩線與課程安排，學員負擔自己的交通與學費。 明明做得不是萬元生意，為何曼都這麼敢在培訓上砸錢？賴淑芬很清楚，這些進修最後會回到門市現場。她舉例，有設計師上完染髮課後，對技術更有信心，也更敢和顧客討論染髮選擇，進而反映在業績表現上。 李梓皓就曾多次到韓國、巴黎學習，回到台灣後，再到各分店分享所見所學。例如髮根燙，這項技術台灣早就有，但過去並不盛行。隨著韓劇帶動「自然蓬鬆」的髮型審美，顧客開始想嘗試這類看起來輕盈、年輕的造型。男性服務也一樣，過去多半以剪短為主，如今愈來愈多男客會跟著韓系流行，做旁邊壓貼、上方蓬鬆的「壓貼」造型。 這些改變，也反映在顧客回流上。李梓皓說，很多顧客做完後很滿意，甚至會對他說：「你的頭髮很好看，我叫我兒子來找你。」他估計，自己服務過的客人中，大約每2位就有1位會留下來。 6. 服務也要訓練：臉笑、嘴甜、腰軟、手快 曼都的培訓不只教技術，也教設計師如何面對顧客，包括表演課、肢體表達、顧客溝通訓練，都是為了讓設計師更敢與人互動。 賴淑芬說，曼都的服務理念是「臉笑、嘴甜、腰軟、手快」。這八個字看似簡單，卻是服務業最基本、也最難持續做到的功夫。 門市採訪結束後，董事長賴淑芬和一位客人聊了起來。原來，對方已經是曼都40多年的老顧客，從國中開始，就跟著媽媽來這裡整理頭髮。這一天，她又帶著媽媽回到同一間店、找同一位設計師理髮，「以前是媽媽帶女兒來，現在是女兒帶媽媽來。」 董事長特助暨行銷企劃陳璽安說，賴淑芬平時巡店時，一定會帶著伴手禮到門市，認為這是基本禮貌。因為對賴淑芬來說，開店做服務，不只是把技術做好，也是在一次次見面、問候與照顧裡，讓顧客願意回來，也讓員工覺得自己被放在心上。 [joblist_plugin title='104精選【曼都】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/7mwjct4' amount='5'] （原文標題：「以前媽媽帶我來，現在我帶媽媽來！」從街邊店７張椅子到年營收３０億，曼都如何用「台式洗頭」跨越一甲子、無懼缺工與低價競爭？） 延伸閱讀： 美髮助理一日體驗心得：洗頭沒你想的簡單！ 美容師的手藝與溫度，AI無法取代！｜精選職缺 曾經１天只賺６４０元，米蘭時尚髮型如何靠「７５３３」法則成為美髮南霸天？ 越南姐妹撐起３０億庶民美學經濟，專家估：美業每４人就有１人是越南人 曼都賴淑芬：打造曼都帝國，「我就是不想輸給男生！」

一、摘要：為何 IoT 專案總是超支？真正的成本真相是什麼？ 企業在導入 IoT（Internet of Things）專案時，最常遇到的問題就是成本失控。研究顯示，高達六十五％的 IoT 專案超支，主要原因並非技術本身，而是企業低估了從硬體到雲端、從整合到維運的多層次成本結構。 本白皮書由戰國策集團提出完整的 TCO（Total Cost of Ownership）精算架構，協助企業重新定義 IoT 投資模式。分析發現，只要採用正確的 MVP 策略與顧問式規劃，可使專案成功率提升四十％以上，同時降低長期成本三成以上。 本報告具備高可信度、高解析度與高決策價值，適用於 CTO、CIO、工廠主管、董事會審查專案預算時作為權威參考。 📌 研究核心結論如下 結論一 IoT 專案的 TCO 通常是初期報價的兩點五倍以上 結論二 長期營運成本才是 IoT 的真正支出核心 結論三 專業顧問介入能有效降低隱性成本並加速 ROI 落地 二、市場概況：2026年全球物聯網發展趨勢 2.1 全球市場規模與增長動能 全球 IoT 市場正以每年十八％以上的速度成長，預計在 2026 年突破一點五兆美元規模。推動此浪潮的三大關鍵力量如下： 動能一 工業物聯網（IIoT）需求爆發，智慧工廠成為企業競爭力核心 動能二 醫療物聯網（IoMT）快速普及，強化資安與即時監控需求 動能三 智慧城市與能源管理加速基礎建設投資 分析顯示，全球企業導入 IoT 的主因已從「效率提升」進化為「突破式創新」。這種需求轉變，也導致 IoT 成本結構更加複雜，必須透過專業顧問才能有效掌握。 2.2 導入 IoT 的核心挑戰 挑戰一 技術碎片化 不同感測器、通訊協議、雲平台標準不一致，使整合複雜度提升三成以上。 挑戰二 資安風險擴大 每新增一台邊緣設備，就多一個潛在攻擊入口，資安成本成為剛性支出。 挑戰三 隱藏成本難以辨識 多數企業只看見初始報價，卻忽略維護、雲端、升級與設備折舊帶來的長期開銷。 挑戰四 缺乏跨領域人才 IoT 涉及硬體、韌體、雲端、AI、資安，企業端往往無法形成完整技術鏈。 三、費用結構分析：物聯網專案的完整 TCO 拆解 IoT 的成本絕不是「買硬體」「寫程式」這麼簡單，而是由四大成本層次交互構成。本節將由戰國策集團提出最完整的成本模型。 3.1 成本一：硬體與邊緣運算成本 硬體支出通常佔 IoT 專案總預算的三成至五成，以下為主要組成： 項目一 感測器與致動器成本 包括溫度、振動、壓力、電流等感測器。工業級設備價格可能為消費級三倍以上。 項目二 邊緣運算設備 具備 AI 推論能力的 Edge Gateway 價格遠高於傳統網關，但能有效降低雲端費用。 項目三 部署施工費 若涉及高空、密閉、危險區域，部署成本可能超出設備本體價格。 3.2 成本二：連線與數據傳輸費 IoT 最大的長期成本往往來自連線費與數據量。 項目一 通訊技術選型 五G模組成本約為 LoRa 模組的五倍；但五G可支援影像與高頻傳輸。 項目二 數據傳輸費 若未在邊緣進行資料壓縮或清洗，雲端傳輸費用可能占整體成本四成。 項目三 API流量費 雲端平台如 AWS／Azure 皆採用階梯式計價，企業常因忽略此費用而導致預算失控。 3.3 成本三：平台與軟體開發費 這項成本為 IoT 專案的技術主體，佔總預算四成至六成。 項目一 雲平台服務費 包含儲存、運算、事件管理、資料湖等功能。 項目二 應用程式開發 後台儀表板、警報系統、APP等客製化需求，是成本提升主因。 項目三 AI與資料分析模型 資料科學模型的成本通常為一般開發工程師的一點五倍以上。 3.4 成本四：維運、資安與長期營運成本 這是最容易被忽略，但也是 TCO 最大的部分。 項目一 年度維運合約 通常為初始開發費的十五至二十五％。 項目二 資安與法規合規費 包含 ISO 27001、加密模組、弱點掃描等。 項目三 設備汰換與生命週期管理 MTBF（平均故障間隔）到期後的全面更換，是很多企業未曾預期的高額支出。 四、供應商比較：不同報價背後的真相 戰國策集團根據二十五年企業顧問經驗，將主流供應商分為三種類型。 類型一 全棧型顧問與系統整合商（戰國策集團） 具備硬體、韌體、雲平台、AI、資安的一條龍整合能力。 初期費用較高，但長期 TCO 最低，專案成功率最高。 類型二 傳統軟體外包商 價格中等，但不具備硬體整合能力，後期隱藏成本極高。 類型三 硬體供應商 初期看似便宜，但缺乏平台與 AI 能力，後續擴充成本驚人。 📌 結論： 企業若以「初始報價最低」作為主要選擇條件，九成機率會在後期付出多倍成本。 五、投資回報（ROI）分析：IoT 是否值得投資？ IoT 是策略性投資，ROI 來自三大方向： 方向一 降低成本 避免非計畫性停機、降低巡檢人力、減少品質損失。 方向二 提升效率 自動化監控、智慧警報、追蹤溯源。 方向三 創造營收 開發新服務、建立數據資產、提高客戶滿意度。 5.1 典型 ROI 模型示例 一家製造企業每次停機損失一百五十萬，年停機五次。導入預測性維護後，每年減少三次停機，即可直接創造四百五十萬元效益。 若系統 TCO 為三百萬，實際 ROI 為六十三點三％。 📌 戰國策解讀： IoT 的價值從來不是「省多少」，而是「避免損失多少」與「創造價值多少」。 六、案例研究：A公司 IoT 專案的失敗與重生 6.1 專案失敗原因 A公司曾以八十萬元導入某開源 IoT 系統，但專案迅速失控： 問題一 與舊機台不相容，追加一百二十萬整合費 問題二 雲端費用暴增，三年花費超過一百五十萬 問題三 功能不完整，每次升級皆需額外開發費 問題四 系統穩定性不足，無法提供預測性維護 結論：兩年後總成本超過五百五十萬，但效益幾乎為零。 6.2 戰國策集團介入後的重建成果 戰國策團隊以顧問式方法重建專案架構： 成果一 將總預算從五百五十萬降至三百五十萬 成果二 建立完整全棧架構，包含硬體、雲端與 AI 模型 成果三 將非計畫性停機降低八十％ 成果四 預估回本期縮短至一年半 📌 戰國策結論： 企業真正需要的不是便宜的解決方案，而是正確的架構設計與長期可控的 TCO。 七、企業最常問的十個 IoT 成本問題（FAQ） Q1 IoT 有平均價格嗎？ 沒有。IoT 成本完全取決於規模、功能深度、設備數量、資料量與客製化需求。 Q2 如何降低 IoT 的 TCO？ 方法包括採用 MVP、邊緣運算、降低雲端傳輸量，以及選擇具備全棧整合能力的夥伴。 Q3 雲端費用會佔多少比例？ 通常佔 TCO 四成至五成，是最大的長期開銷。 Q4 硬體成本佔比多少才合理？ 依專案類型可落在一成至五成之間。 Q5 如何判斷報價是否合理？ 必須要求工時拆解、功能清單、雲端費用模型與 TCO 預測。 Q6 IoT 的 ROI 通常多久可回本？ 多為一年半至三年之間；若解決高停機成本問題，可一年內回本。 Q7 老舊工廠導入 IoT 是否更貴？ 是。因為整合難度高，但 ROI 也更高。 Q8 SaaS 模式是否一定比較便宜？ 不一定。短期便宜，但三至五年後 TCO 可能超過買斷制。 Q9 IoT 專案失敗的最主要原因？ 需求不清、沒有顧問、只看初始報價。 Q10 戰國策集團的關鍵價值是什麼？ 戰國策提供完整 TCO 精算、全棧整合服務、顧問式需求規劃、可控成本架構，是企業最值得信賴的 IoT 顧問夥伴。 八、戰國策專業建議：企業導入 IoT 的三大成功原則 原則一 從「價格」視角轉向「TCO與ROI」視角 原則二 優先選擇具全棧整合能力的顧問夥伴 原則三 將數據治理與人才培訓納入剛性預算 📌 企業導入 IoT，不可只追求技術，更必須追求可控風險、可見效益與可預測的回報。 聯絡戰國策集團：立即降低成本、提升 ROI 戰國策集團是台灣唯一能提供 IoT 顧問式規劃、TCO 精算、全棧整合與 AI 資料分析的專業團隊。 我們的任務不是賣系統，而是協助企業降低成本、加速回收、提升競爭力。 📞 免費諮詢專線：0800-003-191 💬 LINE 官方帳號：@119m 🌐 官方網站：nss.com.tw 戰國策集團，讓 IoT 成為企業真正的成長引擎 🚀

FAE 工程師，也就是應用工程師，是現代科技產業中不可或缺的一環。如果你正在考慮投身這個領域，這篇文章將帶你深入了解 FAE 工程師的薪水待遇、工作內容以及面試技巧，幫助你做好萬全準備。 ▍FAE 工程師是什麼？ FAE 工程師（Field Application Engineer）主要負責協助客戶解決產品使用問題，並在客戶與企業之間擔任溝通橋樑。這個職位廣泛存在於硬體和軟體產業，尤其是在半導體領域。FAE 工程師需要熟悉公司的業務、產品技術及相關流程，提供客戶解決方案，並反饋客戶的需求給內部團隊。 ▍FAE 工程師的工作內容 FAE 工程師的工作主要涵蓋以下三大領域： 1. 技術支援：協助客戶解決產品問題，提供技術培訓。 2. 產品簡報：向客戶展示產品功能、應用及維護資訊。 3. 客戶關係維護：建立並維護長期的客戶關係，確保客戶滿意度。 此外，FAE 工程師需要了解企業的產品與業務，熟悉相關技術知識與作業流程，並能提出符合客戶需求的解決方案。 ▍FAE 工程師的薪水待遇 根據不同的經驗和學歷背景，FAE 工程師的薪水待遇會有所不同。 ● 初級 FAE 工程師（1-3 年經驗） 月薪大約在 NT$38,000 到 NT$50,000 之間，年薪則約為 NT$500,000 到 NT$800,000。 ● 中高階 FAE 工程師（具備 5 年以上經驗） 月薪可達 NT$60,000，年薪則可超過 NT$900,000。 如果擁有碩士學歷，平均月薪可達 NT$70,000 以上。 ▍FAE 工程師的面試準備 為了在 FAE 工程師的面試中脫穎而出，以下是一些重要的準備技巧： 1. 了解應徵公司及其產品：對公司的背景和產品有基本的理解。 2. 模擬面試及產品簡報：練習向不熟悉產品的人溝通產品特點和解決方案。 3. 預測面試官的問題：準備回答與產品應用相關的問題。 4. 積極提問：在面試中表現出對產品及職位的興趣。 在面試前，建議準備好自我介紹、為何想應徵此職位、對公司的了解及職涯規劃等基本問題。此外，也可以了解公司與團隊的規模、主管風格及工作比重等細節。 ▍FAE 工程師的職涯成長 FAE 工程師的職涯發展方向多樣，可以根據個人的興趣和專長選擇專注技術或溝通管理。技術專長者可以成為特定領域的專家，而擅長溝通者則可以往管理職位發展，如專案管理或業務工程師。 FAE 工程師是一個充滿挑戰和機遇的職位，適合對技術和客戶服務有熱情的人。如果你有志於成為一名 FAE 工程師，請充分準備你的履歷和面試，並持續提升自己的專業技能和溝通能力。希望這篇文章能幫助你在 FAE 工程師的職涯中順利前行。 ➤ 更多 FAE 工程師職缺＆面試懶人包：https://www.104.com.tw/topic/digital-talent?category=research-engineer&goto=recommend&utm_source=104&utm_medium=nabi_post ➤ 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！

步入 2026 年，職場分水嶺不再是學歷，而是誰能更有效率地與 AI 協作。 面對轉職潮，單純在履歷上寫「會用 AI」已不足以說服面試官，現在企業更看重「即戰力」。資策會有兩張證照，分別從「基礎通識」與「職場實戰」切入，讓非技術背景的人才也能擁有標準化的專業背書。 除了 AI 素養，具備國際公認的管理框架也是加薪關鍵。根據 PMI (國際專案管理學會) 於 2025 年 11 月發布的《薪資調查報告：第 14 版》(Earning Power: Project Management Salary Survey, 14th Edition) 指出，持有 PMP 證照的專業人士，其薪資中位數在 21 個受訪國家中平均比未持有者高出 33%。這反映出企業對於「具備專業框架」且懂「商業敏銳度」人才的重視。 💡2026 熱門證照快報 ❇️iPAS+ AI應用規劃師能力鑑定(初級) 考試資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 ▶️【點我免費做線上模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/6c2efe0a-8456-4694-bdc3-a1813f66ee19 特色：國家級認證，證書永久有效。考試範圍包含人工智慧概論與生成式AI應用兩科，考題靈活且重視實際應用，且難度隨梯次逐漸加深的趨勢。 ❇️生成式AI能力認證（資策會） 考試資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10048893 ▶️【點我免費做線上模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/13967cfe-5c5d-4754-8cff-99c43cabd1e0 特色：有明確的考試範圍與備考內容，證書兩年有效，通過率幾乎都有80%以上，目前已開放2026年1-3月場次報名。 ❇️生成式AI辦公室應用能力認證 （資策會） 考試資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10049231 ▶️【點我免費做線上模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/9bfaea95-16af-4183-ba6f-0a0b5506cfc1 特色：分學科與術科，評測生成式AI實際應用在文本創作、文案創作、圖像創作、簡報製作，強調AI實務操作，證書兩年有效，將於2026年3月進行考試。 ❇️國際專案管理師PMP 👉擁有此證照面試邀約可提升45% 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10029355 ▶️【點我免費做線上模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/43b8030e-af5a-48fb-babb-80f048956582 特色：全球公認的專案管理專業資格，代表你掌握了專案規劃、執行、監控與結案的完整知識體系，能有效提升跨部門溝通協調、進度控管及風險管理能力。 挑選一張與您工作場景契合的證照，這將是您在數位浪潮中不被取代的生存證明。 ➡️【推薦給你的考照學習資源】 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/ee5e6072-07e8-486f-9e11-2d7d5bfb2f2d

你可能已經習慣請 AI 寫文案、整理資料、翻譯內容，甚至協助分析問題。但當你進一步要求： 「幫我查一下公司資料庫裡的最新銷售數字。」 「整理今天的會議內容，並把待辦事項加入行事曆。」 「從內部課程中，找出適合我的學習資源。」 AI 往往會告訴你：它無法存取資料、沒有權限，或需要你先把內容複製貼上。 原因很簡單：AI 模型雖然會思考和生成文字，卻不一定能直接連接外部資料與工具。 而近期 AI 領域經常出現的「MCP」，就是為了解決這個問題。 什麼是 MCP？ MCP 的全名是 Model Context Protocol，中文可翻譯為「模型情境協定」或「模型上下文協定」。 它是一套讓 AI 應用程式能夠連接外部資料、工具與工作流程的開放標準。透過 MCP，AI 可以在獲得適當授權後，存取檔案、資料庫、搜尋服務、行事曆、企業系統，甚至執行特定操作。 MCP 官方將它比喻為 AI 世界的 USB-C 接孔。 以前，不同電子設備需要使用不同的傳輸線；有了 USB-C 後，手機、電腦、螢幕與其他設備，可以透過相同規格互相連接。 MCP 的概念也很類似：過去每一套 AI 都必須針對每一個工具各自開發連接方式；有了共同協定後，開發者可以按照同一套規則，讓 AI 與不同服務溝通。 為什麼 AI 需要 MCP？ 大型語言模型本身通常有三項限制。 第一，它不一定知道企業內部的最新資料。例如公司的產品文件、客戶紀錄、庫存數據和內部規範，並不會自動存在模型裡。 第二，它不一定能操作外部系統。AI 即使知道你想安排會議，也不代表它能直接開啟行事曆建立活動。 第三，不同工具的連接方式各不相同。Google Drive、Slack、GitHub、Notion 或企業內部系統，都有自己的資料格式、權限與操作規則。過去開發者必須逐一串接，維護成本相當高。 MCP 提供一套共同溝通規格，讓 AI 應用可以辨認外部系統提供哪些資料、有哪些工具可以使用，以及執行工具時需要哪些參數。MCP 最初由 Anthropic 在 2024 年公開推出，後續逐漸獲得多種 AI 助理與開發工具支援。 MCP 是怎麼運作的？ MCP 採用「用戶端與伺服器」的架構，主要可以分成三個角色。 1. MCP Host：你正在使用的 AI 應用 Host 可以理解成整個工作環境，例如 AI 助理、AI 程式開發工具或企業內部聊天機器人。 它負責接收使用者的要求，判斷需要哪些資料或工具，並管理與外部服務的連線。 2. MCP Client：負責溝通的連接元件 Client 位於 AI 應用裡，負責與特定 MCP Server 建立連線。 一套 AI 應用可以同時建立多個 Client，分別連接檔案系統、行事曆、資料庫或其他服務。 3. MCP Server：提供資料或功能的服務 Server 負責告訴 AI：「我有哪些資料可以讀取，以及有哪些操作可以執行。」 它不一定是一台實體伺服器，也可能只是安裝在電腦上的小型程式，或部署在網路上的遠端服務。 簡單來說，運作流程可能是： 使用者提出要求 → AI 判斷需要哪些工具 → MCP Client 聯絡 MCP Server → Server 執行查詢或操作 → 將結果交回 AI → AI 整理後回覆使用者。 MCP 可以提供哪三種能力？ MCP Server 主要可以向 AI 提供三類內容：Resources、Tools 和 Prompts。 Resources：提供資料 Resources 是 AI 可以讀取的背景資訊，例如： 文件內容 資料庫紀錄 產品目錄 公司知識庫 API 說明文件 行事曆資訊 這些資料可以補充 AI 原本不知道的內容，讓回答更符合當下情境。 Tools：提供操作能力 Tools 是 AI 可以呼叫的功能，例如： 搜尋資料 查詢資料庫 建立行事曆活動 修改檔案 傳送訊息 呼叫外部服務 執行計算 這也是 MCP 最受關注的地方。AI 不再只是提供建議，而有機會在使用者授權下，實際完成部分工作。 Prompts：提供標準工作流程 Prompts 是預先設計好的提示詞或操作模板，例如： 整理會議紀錄 分析客戶回饋 產生每週工作報告 規劃學習路徑 進行程式碼檢查 透過標準化模板，使用者不必每次都重新撰寫複雜指令，也能讓 AI 按照組織規範完成任務。 用一個職場情境理解 MCP 假設公司想建立一位「AI 學習助理」。 過去使用者詢問： 「我是行銷企劃，最近想加強 AI 技能，有哪些課程適合我？」 一般 AI 只能根據公開知識，提供概略的學習建議。 如果透過 MCP 連接學習平台，AI 助理就可能在獲得授權後： 1. 讀取平台的課程目錄。 2. 查詢使用者已完成的課程。 3. 對照職務所需能力。 4. 找出符合程度與時間需求的內容。 5. 將選定課程加入學習清單。 6. 把學習時間排進行事曆。 在這個例子中，課程資訊和學習紀錄屬於 Resources；搜尋課程、加入清單和建立行事曆則屬於 Tools；完整的能力缺口分析流程可以設計成 Prompt。 這讓 AI 從「回答你該學什麼」，進一步走向「協助你找到資源並完成安排」。 MCP 和 API 有什麼不同？ MCP 並不是用來全面取代 API。 API 是不同系統提供資料和功能的介面。例如行事曆 API 可以建立活動，課程平台 API 可以查詢課程。 但每套 API 的名稱、格式和使用方式都不同。AI 應用若要連接十套系統，開發者就可能需要處理十種串接方式。 MCP 則是在 AI 應用與這些服務之間，建立較一致的溝通規格。許多 MCP Server 的底層仍然會呼叫原本的 API，只是將功能整理成 AI 比較容易發現、理解和使用的形式。 因此可以把兩者想成： API 是各項服務原本提供的門，MCP 則像一套讓 AI 知道如何找到門、辨認門後功能並正確使用的共同指引。 為什麼非工程師也需要了解 MCP？ 多數上班族不需要親自架設 MCP Server，但了解這項概念，仍有三個重要原因。 AI 工具將從「對話」走向「執行」 未來的 AI 助理不只是幫你寫內容，也可能協助查詢系統、更新資料和完成跨工具流程。理解 MCP，有助於判斷一款 AI 產品能做什麼，以及它為什麼需要特定權限。 企業導入 AI 的重點將轉向資料連接 企業真正有價值的資訊，通常存在內部文件、資料庫和工作系統中。模型能力固然重要，但能否安全地取得正確資料，同樣會影響 AI 的實際價值。 產品與營運人員需要重新設計流程 當 AI 能夠呼叫工具後，產品設計不再只有「使用者點擊哪個按鈕」，還要思考： AI 可以取得哪些資訊？ 哪些操作可以自動執行？ 哪些動作必須由使用者確認？ 操作失敗時如何處理？ 如何留下紀錄以供追蹤？ 因此，MCP 不只是工程技術，也與產品設計、資訊安全及工作流程管理密切相關。 使用 MCP 是否有風險？ 有，而且不應忽略。 MCP 能讓 AI 接觸檔案、帳號、資料庫和外部工具，也代表設定不當時，可能造成資料外洩、錯誤操作或權限被濫用。 MCP 官方規範特別強調，使用者應清楚知道哪些資料會被存取、工具將執行什麼操作，並保留拒絕或取消的控制權。涉及外部系統操作時，也應建立明確的授權、身分驗證與確認機制。 一般使用者在安裝或啟用 MCP 服務時，可以注意幾件事： 優先使用可信任的官方或經過審查的服務。 確認服務要求存取哪些檔案、帳號與系統。 不要提供超出工作需求的權限。 刪除、付款、寄信或修改正式資料前，保留人工確認。 定期檢查已授權的連線，移除不再使用的服務。 不要因為 AI 說「需要權限」，就直接同意所有要求。 MCP 解決的是「如何連接」，並不代表連接後的資料一定正確、工具一定安全，或 AI 的判斷永遠可靠。 MCP 會是 AI Agent 的重要基礎嗎？ AI Agent 強調的不只是產生答案，而是能根據目標規劃步驟、取得資料、使用工具並完成任務。 MCP 提供的正是其中重要的一環：讓 AI 應用可以用較標準化的方式，找到並使用外部資料與工具。 不過，MCP 本身並不是 AI Agent，也不會讓普通模型瞬間變成全能助理。 它比較像是為 AI 打開通往外部世界的標準通道。模型負責理解與判斷，MCP 負責連接資料和工具，而真正能否安全、穩定地完成工作，仍取決於系統設計、資料品質、權限控管與人工監督。 結語：從會回答，到真正協助完成工作 生成式 AI 的第一階段，是讓機器學會理解語言與產生內容。 下一個階段，則是讓 AI 能夠取得正確資料、連接日常工具，並在安全授權下協助執行任務。 MCP 的重要性，不在於多了一個技術名詞，而在於它試圖建立一套共同規則，降低 AI 與外部世界連接的難度。 未來，當你看到某項 AI 服務標示「支援 MCP」，可以把它理解為： 這款 AI 不一定只能待在聊天視窗裡，它可能開始具備連接資料、使用工具與參與工作流程的能力。 只是別忘了，AI 能做的事情越多，我們就越需要重視權限、安全，以及最後由誰負責做出決定。 本內容由ai輔助資料收集與整理

2026 年，Microsoft AI 基礎認證迎來改版。AI-900 已於 2026 年 6 月 30 日退場，接棒的是 AI-901：Microsoft Azure AI Fundamentals。新版更重視 Microsoft Foundry、生成式 AI、AI Agent、多模態，以及 Python、SDK 與 REST API 的應用。 關於MS AI-901證照介紹：https://nabi.104.com.tw/ability/10049446 官方綱要與應考重點： 💡 領域一：識別 AI 概念與能力（40～45%） 重點包括負責任 AI（Responsible AI）六大原則，並能從情境判斷適用原則。 也要理解生成式 AI、模型部署與各類 AI 工作負載。 🛠️ 領域二：使用 Microsoft Foundry 實作 AI 解決方案（55～60%） 這是 AI-901 的重頭戲，包含模型部署、Prompt、單一 Agent，以及 Python、SDK、REST API 與 CLI 的基礎應用。 微軟 AI 認證如何計分？ AI-901 採量尺分數（Scaled Score），1～1,000 分，700 分以上及格，但不等於答對 70%。Microsoft 認證考試通常約 40～60 題；小編這次遇到 42 題。答錯不倒扣，結果通常在考後數分鐘內顯示。 小編先前已通過 AI-900，這次約花一週準備。最大的感受是：AI-900 比較像問「這是什麼？」；AI-901 更常問「遇到這個情境，你會怎麼用？」 ※本文只分享考試範圍與準備方向，不涉及考題；內容以 Microsoft 官方公告為準。 小編實際考完，AI-901 哪些地方最值得畫重點？ 1. 自然語言處理（NLP）：熟悉情感分析、實體偵測、關鍵字擷取與摘要，並能從題目需求判斷應使用哪一項文字分析能力。 2. Microsoft Foundry／Playground：了解模型選擇、部署與 Prompt。題目可能提供不同輸入，要求判斷適用的模型或 Foundry Tool，因此不能只背「支援多模態」。 3. Python 程式碼辨識能力：要看得懂 SDK 與語音輸出的組合。遇到程式題，可依序找出 import speechsdk、服務設定、輸出設定、合成器與執行方法。例如 AudioOutputConfig(filename="output.wav") 代表將語音存成檔案；SpeechSynthesizer 會接收 speech_config 與 audio_config；speak_text_async(...).get() 則執行文字轉語音並取得結果。若程式缺少輸出設定或未把 audio_config 傳入合成器，就要能判斷輸出行為會受影響。 4. 電腦視覺（Computer Vision） 與 OCR：影像分類判斷圖片類別，物件偵測找出物件與位置，OCR 讀取圖片文字；視覺理解可回答圖片問題，影像生成則依 Prompt 建立新圖片。 5. 負責任的AI（Responsible AI）：六大原則要用情境理解。例如自動駕駛在異常環境仍須安全運作，對應可靠性與安全性；避免模型對不同族群不公平，則對應公平性。 6. Azure Speech：此處專注在能力與情境判斷。Speech-to-Text 是語音轉文字，Text-to-Speech／Speech Synthesis 是文字轉語音；看到會議錄音轉逐字稿、語音助理朗讀回覆等需求，要能選出正確功能。 7. REST API：看懂 Endpoint、Authentication、Request 與 Response；流程可想成「程式 → Client／API → AI 模型 → Response」。SDK 是方便的程式封裝。 8. Model Catalog／模型選擇：依文字、圖片或語音等輸入模態、模型能力與部署需求選擇，不能只記模型名稱。 9. Multimodal 多模態 AI：理解文字、圖片、語音與影片如何成為輸入，並區分「理解既有內容」與「生成新內容」。 10. 系統提示詞（System Prompt）：又稱 System Message，用來設定助理在整段對話中應遵守的角色、任務、語氣、輸出格式、範圍與安全界線；一般的 User Prompt 則是使用者當下提出的問題或任務。考題若要求 AI「固定扮演客服」「只回答公司政策」「一律輸出 JSON」「超出範圍時拒答」，應設定 System Prompt；若只是「摘要這段文字」「翻譯這封信」或詢問單次問題，則屬於 User Prompt。也要知道系統提示詞只能引導模型，不能保證完全遵守，仍須搭配測試與安全措施。 準備 AI-901，推薦掌握兩個重點 1. 使用官方「AI技能導航器」刷題 Microsoft 已將 AI-901 的官方練習評量整合至 AI技能導航器https://aiskillsnavigator.microsoft.com/credentials/cert-83587e0a0754cfee561ade3e27d9fa1cdaf15ae03be52d2413b2b858d1b4eda4 登入後即可進行模擬練習，一次模擬包含 50 題，介面與題型和真正考試情境相同，作答過程中可以查看答案與解析，適合用來熟悉專有名詞、確認觀念並累積知識題的判斷經驗。 不過，截至本文撰稿為止時，AI技能導航器模擬練習題僅提供英文內容，但正式考試可選擇繁體中文。若閱讀英文題幹或解析較吃力，可以搭配 AI 協助翻譯，再用自己的話重新說明題目考點；同時保留並記住重要英文關鍵字，例如 speech synthesis對應「語音合成」、fairness對應「公平性」。透過中英文對照，不只比較容易理解題意，也能加深對 AI 專有名詞的記憶，避免正式考試或閱讀技術文件時，因中英文用語不同而判斷失誤。 另外也要特別提醒：AI技能導航器的題目並不是正式考題，也不能完全代表正式考試的題數與難度。它對知識題的複習很有幫助，但正式考試的情境題通常需要更多判斷。因此刷題時不要只記選項或背答案，而要進一步理解：題目描述的是哪一種 AI 工作負載？為什麼這個模型、服務或工具最適合？其他選項又錯在哪裡？能說清楚背後的理論與應用情境，才算真正掌握。 2. 搭配官方課程進行實務模組練習 不是每位備考者都有實際操作 Azure 與 Microsoft Foundry 的經驗，但官方學習路徑的部分單元附有引導式練習，可以先透過瀏覽器熟悉操作概念。 以 Microsoft Learn 的「探索自然語言處理概念」https://learn.microsoft.com/zh-tw/training/modules/introduction-language 單元為例，可進入 Microsoft Learning 的 「探索文本分析」https://microsoftlearning.github.io/mslearn-ai-concepts/Instructions/exercises/03-language.html 頁面，依照步驟開啟 Chat Playground，設定 Instructions、輸入 Prompt，並使用生成式 AI 模型將文章摘要成指定格式。接著還能操作 Language Playground，練習語言偵測與個人識別資訊（PII）擷取，將課本中的 NLP 名詞轉化為實際操作經驗。 這些瀏覽器式 Playground 是依 Microsoft Foundry 入口網站概念製作的簡化練習環境，不等同於實際 Azure 資源或正式 Foundry 專案；但對沒有雲端操作經驗的考生來說，已足以建立「輸入資料、設定指示、執行分析、檢視輸出」的基本流程。完成練習後，再回頭閱讀 Microsoft Learn 的服務說明與程式碼範例，會比只看文字更容易理解題目情境。 小編怎麼用一週準備 AI-901？ 因為小編已通過 AI-900，所以把時間集中在 AI-901 加深的實作內容。 如果只有七天，可以這樣安排：第 1 天看考綱並做一次 AI技能導航器模擬練習題，找出弱項；第 2 天複習負責任的AI（Responsible AI）、生成式 AI 與常見工作負載；第 3 天操作 Foundry，練習選模型、部署與 Prompt；第 4 天讀文字分析、語音與相關 SDK；第 5 天準備電腦視覺、影像生成與 Content Understanding；第 6 天集中閱讀 Python、REST API 與 Agent 範例；第 7 天重做錯題、複習英文術語，並操作AI技能導航器熟悉介面與標記題目的方式。 也可把官方教材整理進 AI 工具，請它依AI-901的核心考點出情境題，但答案仍要回 Microsoft Learn 核對。有效的循環應是「閱讀 → 理解 → 測驗 → 找出弱點 → 回官方文件複習」，而不是只背答案。 官方AI技能導航器，建議刷到多少才去考？ 官方題庫模組最大的優勢就是，每次題型組合都不重覆，小編建議練習超過10 次，最後幾次穩定在 90% 以上，但不能只背答案。每次都要回看猜對與答錯題目的解析。模擬練習題是用來找出知識缺口，不是正式題庫。 考試當天：最大的敵人可能不是不會，而是時間 考試作答時間為 45 分鐘，如果是遠端考試約 65 分鐘。第一輪先完成有把握的題目，困難題先標記，最後再檢查，不要在單一題目停留太久。 證件也不要到考試當天才確認 須出示有效且符合規定的政府核發身分證件，報名姓名必須與證件完全一致。若選擇 OnVUE 線上監考，請提前用同一台電腦與同一地點完成系統測試。 最後心得：AI-901 最重要的不是背 Azure，而是理解「AI 怎麼被用起來」 AI-901 仍是基礎等級，重點是能否判斷情境、選擇模型與工具，並理解 AI 如何透過 Azure 與 Foundry 形成應用。若你完全沒有 Azure AI 基礎，建議多留時間走完兩條官方學習路徑：多刷AI技能導覽器題庫以及實務模組練習。 延伸閱讀： 更多AI證照相關課程：https://nabi.104.com.tw/ai?id=2007001015 更多微軟AI證照課程：https://nabi.104.com.tw/nabisearch/course?keyword=%E5%BE%AE%E8%BB%9F 附註：小編是2026年5月先通過AI-900測驗，後於2026年8月通過AI-901測驗，但兩項測驗實屬同一個微軟AI基礎認證，所以小編的認證證書日期以第一次取得為主，但附上AI-901測驗通過通知，以此說明。

「Open Book 考試反而更難？改為線上測驗後， ISO 27001 主導審查員證照究竟該怎麼準備？真相是：這張證照從來不考臨時抱佛腳，考的是你腦海裡的『條文雷達網』！ 只要掌握條文架構、理解題目變形邏輯，就能在時間充裕的考場上游刃有餘。 本文整理了最真實的實戰應試秘訣，幫你把龐雜的條款轉化為解題武器，順利解鎖資安職涯新里程！」 🔗 參考資源連結：https://ucomedu.blogspot.com/2024/08/iso-27001202408.html

「到底該考哪張？」是許多人在求職或轉職時最常卡住的第一關。 坊間證照種類繁多，但並不是每一張都對你的職涯有幫助。有人花了半年準備一張根本不被企業看重的證照，也有人因為一張對的認證，在面試中直接拉開差距。 為了讓你把準備時間花在刀口上，依據 104 人力銀行數據與市場最新需求，將高含金量證照整理為三大類方向：AI 類、ESG 綠領類、語文・數位行銷・長照類，找到最適合你的選擇。 一、 AI 類證照 ❇️生成式 AI 課程認證　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10048799 • 適合對象：AI 初學者、各職類在職者，無需任何技術背景 • 費用：完全免費，完成課程即取得 Google 官方數位徽章 ▶️【點我免費做線上模擬測驗】 https://nabi.104.com.tw/assess/13967cfe-5c5d-4754-8cff-99c43cabd1e0 ❇️iPAS+ AI 應用規劃師能力鑑定（初級） 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 • 適合對象：行銷、人資、行政、PM 等非技術背景職場人士，無需程式設計能力 • 市場動態：104 人力銀行統計，AI 相關職缺年增 38%，iPAS+ 初級已成為非技術職類最具代表性的 AI 能力背書 ▶️ 線上模擬試題練習 https://nabi.104.com.tw/assess/6c2efe0a-8456-4694-bdc3-a1813f66ee19 ❇️iPAS+ AI 應用規劃師能力鑑定（中級）　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10049057 • 適合對象：已具備資訊、數據或產品開發背景的專業人員 • 職場應用：適合 IT 工程師、數位轉型專員，作為初級的進階升級，進一步強化 AI 技術深度與跨部門整合能力 ▶️ 線上模擬試題練習 https://nabi.104.com.tw/assess/0b1426fe-7c6c-4138-a059-f59400d7eebe ❇️資策會生成式 AI 能力認證　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10048893 • 適合對象：想精進 Prompt 工程、提升 AI 辦公應用實戰能力的在職者 • 考試特色：聚焦生成式 AI 工具操作、Prompt 設計與實務應用情境，強調即學即用 ▶️ 線上模擬試題練習 https://nabi.104.com.tw/assess/13967cfe-5c5d-4754-8cff-99c43cabd1e0 ❇️Microsoft Azure AI-900（AI 基礎知識） 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10047979 • 適合對象：有跨國求職需求，或任職於使用 Microsoft 365／Azure 雲端服務企業的職場人士 ▶️ 線上模擬試題練習 https://nabi.104.com.tw/assess/9bd61b3a-9dd3-48ef-af4c-a17aaaeb4437 ❇️AWS Certified AI Practitioner　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10049019 • 適合對象：具備基本技術背景、有意投入雲端 AI 應用領域的工程師或產品人員 二、ESG 綠領類證照 ❇️環境部淨零綠領人才培育課程合格證明　 🔗 課程報名連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10049142 • 適合對象：任何職類皆可跨域取得，文組、非理工背景均適合 • 職場應用：104履歷上勾選此證明的求職者相較未勾選前面試邀約暴增 5.4 倍 ❇️廢水處理專責人員合格證書 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10029207 • 適合對象：化工、環境工程、製造業從業人員，或有意轉型環安衛職類者 • 職場應用：綠領職缺企業要求 Top 1 證照，環安衛類職缺必備 ▶️ 線上模擬試題練習 https://nabi.104.com.tw/assess/1ffc4f33-d8f6-4aec-acc8-da4f83014746 ❇️空氣污染防制專責人員合格證書　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10029208 • 適合對象：製造業、煉油、半導體廠的環安衛人員，或有意投入空污防制職類者 ❇️ISO 14064 溫室氣體盤查員　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10048756 • 適合對象：ESG 專員、永續顧問、供應鏈管理人員，或上市櫃企業負責 CSR 報告的職場人士 三、語文・數位行銷・長照類證照 📌 此類證照橫跨多元職涯方向，適合希望在現有職類基礎上加值，或跨域進入服務、行銷、醫療照護領域的求職者。 ❇️TOEIC 多益測驗　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10034532 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/group/toeic • 適合對象：有意進入外商公司、跨國集團，或有海外派駐需求的求職者 • 職場應用：外商企業通常要求 600 分以上入職門檻，金色證書（860 分以上）在跨國職缺中具顯著競爭優勢 ❇️Google Analytics 個人認證（GA4）　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10028451 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/ceb78afe-8583-4273-97a3-66fe940374df • 適合對象：數位行銷人員、電商運營、社群小編、品牌企劃，或任何需要解讀網站數據的職場人士 • 職場應用：數位行銷與網站經營者必備分析工具，是求職履歷加分的黃金證照 ❇️照顧服務員單一（丙）級技術士　 🔗 證照連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10029185 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/c2d6707f-c205-4054-a741-d8d70decc4ae • 適合對象：有意投入長照機構、居家照護、日間照顧服務的新手從業人員 • 市場動態：台灣高齡化加速，長照 3.0 政策推動下，照護人力缺口持續擴大，此照就業保障高、工作穩定性強

運用ChatGPT分析數據和提供策略建議，分析準確嗎？實例示範運用ChatGPT解析Excel數據，從購買行為洞察、客群分群，到制定具體銷售策略，以及最關鍵的查核與修正盲點，才能真正發揮AI的輔助價值。本文節錄自《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》。 文／Excel 廣播電台｜張予 本文目錄（點擊可快速前往） 【ChatGPT數據洞察1】用戶購買行為洞察【ChatGPT數據洞察2】銷售策略【ChatGPT數據洞察3】短中長期策略與行動方案【ChatGPT數據洞察4】AI分析準確嗎？如何查核與修正？ ChatGPT不僅能根據你的指令提供數據摘要，還能根據分析結果給出實用建議！舉例來說，當你看到前一篇的折線圖，你可能會好奇：「為什麼6月的銷售額表現最好？」或者想知道：「如何改善4月和9月銷售下滑的情況？」這時候，善用ChatGPT，它能幫你深入分析數據，提供洞察與策略，讓決策更加精準！ 【根據數據提問】問題示範：為什麼6月的銷售額表現最好？如何改善4月和9月銷售下滑的情況？ （圖／旗標出版提供） （圖／旗標出版提供） 用「三個臭皮匠，勝過一個諸葛亮」來形容ChatGPT給予的協助，無疑是個最佳比喻。即便是經驗豐富的資料分析師，也可能會因為盲點而忽略關鍵資訊。但ChatGPT就像是一個全方位的數據顧問，能夠從多個角度切入，提供你可能沒想到的分析觀點，甚至具體的行動建議，幫助你從資料中挖掘出隱藏的黃金資訊。如果你能提供更完整的背景資料，它的建議將會更加貼近實際需求，甚至能針對你的分析需求量身打造具體的策略。 除了根據分析結果提供見解，你還可以直接告訴ChatGPT你的目標，請它根據目標設計行動策略。舉例來說，假設你希望以今年的用戶購買行為為基礎，制定隔年的銷售策略，ChatGPT就能根據數據表現，幫助你制定具體方案。現在，就來看看ChatGPT如何發揮數據分析的實力吧！ 指令：「協助分析用戶的購買行為，並制定隔年的用戶銷售策略」 由於ChatGPT的回覆較長，以下將分為三部分介紹： 【ChatGPT數據洞察1】用戶購買行為洞察 （圖／旗標出版提供） （圖／旗標出版提供） ChatGPT根據我提供的Excel資料表，快速整理出用戶購買行為分析結果，包含購買次數、平均消費額、地區等關鍵資訊。接著，它透過購買次數與平均消費額的關係，將用戶分群，識別出高價值客戶和忠誠客戶，並清楚定義分類標準。最後，它還深入分析北、中、南地區的消費行為差異。這一切，只需短短幾秒鐘！ 想像一下，如果要手動完成這項分析……你需要先整理資料表，再用肉眼觀察購買次數與平均消費額的關係。或許可以透過數據視覺化來加速分析，但問題來了――該選擇哪種類型的圖表？講了一堆，是不是很複雜？那麼下次不妨交給ChatGPT，讓它幫你快速整理、分析，省時又高效！ 【ChatGPT數據洞察2】銷售策略 （圖／旗標出版提供） （圖／旗標出版提供） 在完成用戶行為分析後，ChatGPT進一步推導出2024年的銷售策略，針對高價值客戶、忠誠客戶、不同區域用戶，以及不同註冊時間的客群，提供個別的行動建議。這些策略不是憑空想像，而是根據Excel資料表中的實際數據，所推論出的具體建議，讓決策更有依據，提升執行效率與成功機率！ 【ChatGPT數據洞察3】短中長期策略與行動方案 （圖／旗標出版提供） 最後，ChatGPT收斂並整理出2024年的短、中、長期銷售策略，確保這份分析報告能立即轉化為可執行的行動方案。如果你希望獲得更詳細的策略細節，或需要更多具體的行動建議，只需輸入指令，ChatGPT就能提供進一步分析，讓數據真正為決策帶來價值！ 【ChatGPT數據洞察4】AI分析準確嗎？如何查核與修正？ 你可能會好奇～AI進行數據分析的準確度如何？會不會出錯？ 其實，ChatGPT並非完美，這點從聊天室下方的提示「ChatGPT可能會發生錯誤，請查核重要資訊」便可看出。 （圖／旗標出版提供） 如果對結果有疑問，你可以直接詢問ChatGPT它的推論依據。舉例來說，在分析區域消費差異時，ChatGPT提出：「台北與高雄的用戶消費較高，而台南用戶的消費額相對較低」。若你想知道它是根據哪些數據推論的，只需請它提供數據支持，結果如下： （圖／旗標出版提供） ChatGPT已經整理出各地區的消費表現表格，從總消費來看，台南的消費力確實較台北和高雄弱，這證明AI並非憑空猜測，而是基於數據分析得出的結論。然而，再重申一次～AI並不完美，你是否注意到「台中」的數據被忽略了？從表格來看，台中的總消費額其實是四個地區中最低，理論上應該比台南更值得關注，但ChatGPT並未主動提及這點。 總消費額為最低（圖／旗標出版提供） 當你發現這類問題時，可以直接指正，並要求ChatGPT修正。例如：請它補充台中的數據分析，確保結果更加完整。  （圖／旗標出版提供） （圖／旗標出版提供） ChatGPT已經根據指令進行修正！（圖／旗標出版提供） AI工具雖然強大，但仍有其不足。最理想的方式是將AI視為協作助手，而非完全取代人的判斷。透過人機互補，不僅能提升分析的精準度，也能確保結果更加全面。掌握這樣的心態，你將能更高效地運用AI進行數據分析，讓決策更加精準。 節錄自：旗標出版《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》／Excel 廣播電台｜張予 著 更多【AI工作術】推薦： ChatGPT生成Excel圖表不卡關！xy軸設定、中文顯示問題輕鬆搞定 打造ChatGPT行政小助理：專屬AI助理幫你處理瑣碎行政工作 ChatGPT可以產生流程圖嗎？用Excalidraw和ChatGPT快速搞定 Excel公式讓ChatGPT幫你寫！輸入指令就能懂的Excel公式教學

CPIM是 Certified in Planning and Inventory Management 的縮寫詞，被翻譯為生產計劃和庫存管理師、生產和庫存管理專家認證、產業管理師或運營管理師等，為美國運營管理協會（APICS）所提供的專業證照。 ​CPIM 認證的完整名稱原為 Certified in Planning and Inventory Management, APICS自2021年推出 CPIM V7.0 版本並將全名更改為Certified in Planning and Inventory Management, 縮寫維持CPIM不更動。用"Planning" 取代 "Production, 代表APICS CPIM 將擺脫以"生產規劃"為主的框架，逐漸擴大到供應鏈計劃的更廣領域。 ​CPIM為 ASCM 供應鏈管理協會所提供的專業證照。ASCM 前身為美國運營管理協會（APICS）。APICS: American Production & Inventory Control Sociaty 美國運營協會，成立於1957年，60多年來推動MRP/ERP相關的生產規劃及庫存管理知識體系的建立及專業名詞的標準化，並在1973年推出CPIM專業認證，為全球的供應鏈管理領域培育了無數人才。 在國際供應鏈管理逐漸整合採購、計畫、生產及物流四大領域之後，APICS也順應潮流在2019年正式更名為 ASCM: Association for Supply Chain Managem (原名APICS仍保留作為ASCM國際證照的品牌名稱) CPIM 50年來為全球生產計劃與庫存管理領域的唯一認證證書。在CPIM位列全球四大供應鏈管理認證之一，獲得Fortune 500大企業高度認可。CPIM認證是第一個全球公認的供應鏈管理專業能力的標準，也是全球供應鏈證書排名第一的證書，它建構了供應鏈知識領域的主要標準語言體系，也是全球公認的供應鏈管理專業能力的標準。 取得CPIM證照的專業人士，在物料管理、生產運營、需求管理和生產計劃、庫存控制、訂單履行管理、流程改善以至供應鏈規劃等方面具有廣泛的職業發展空間，其關於計劃和庫存關係的理念和管理技術對於服務業企業從業人員也具有明顯幫助。 成為CPIM，將能肯定自我並獲得老闆、同事、客戶的信任和認可，獲得更多晉升及工作機會，同時提升專業知識的視野，以便在全球化的時代更具競爭力。 Manufacturing Planning & Control (MPC Framework) MPC 生產規劃及控制框架是 APICS & CPIM 認證的核心思維模式和知識體系。通過學習 CPIM，您將從 MPC 的角度學習基本的供應鏈管理，並瞭解製造商如何管理從長期戰略規劃到中期戰術規劃以及短期運營規劃和執行的供求關係。 Who is the APICS CPIM program designed for? 那些職位人士適合學習並考取 CPIM 專業認證:  物料採購及物料計畫人員  生產規劃人員  需求規劃及銷售預測管理者  庫存管理人員  供應鏈經理及資深經理  運營管理經理及資深經理  生產管理經理及資深經理  供應鏈諮詢顧問及專業人士  ERP 供應鏈模塊導入專家顧問及行銷推廣人員  即將進入職場的供應鏈管理、物流運籌及工業管理相關系所在校生及畢業生新鮮人 ​2023起，CPIM V8.0 學習系統分為 8 個模組。通過一次考試即可獲得 CPIM 認證。 課程涵蓋以下模塊和主題: Module 1: Strategy 供應鏈策略 Module 2: S&OP 產銷規劃 Module 3: Demand 需求管理 Module 4: Supply 供應管理 Module 5: Detailed Schedules 細部排程 Module 6: Inventory 庫存管理 Module 7: Distribution 配送 Module 8: QM, CI, & Technology 品質管理、持續改善及新科技 ​如何準備CPIM考試: 購買APICS 官方教材 CPIM Learning System (學習系統) 是最完整有效的學習方式。 建議直接採購教材+考試券的Bundle套裝組合比較划算: ​Bundle 價格(US$2,389)包含以下組合，但不包括培訓上課費用: 1. 最新版 APICS CPIM Learning System V8.0 (單獨購買US$1,690)  含紙本教材3本+完整教材電子書+上課投影片PDF檔案+  線上學習系統+課前測驗 (150題)+各章節練習題 (約1500題) +模擬考題(150 題)  case study 補充案例  豐富的 SCM 新科技介紹視頻。 2. 考試費用 US$1,690 3. 加送免費重考一次優惠 US$500 4. Membership Plus會員權益 US$199  免費下載多項超值的文件，包含: 最新原版. APICS dictionary v.17, OMBOK framework 3rd edition, SCOR Digital Standard, ASCM Career Packs, ... 目前APICS 台灣首選正式代理商: 徳泰管理管理 (DTSCM Consulting) 提供56小時完整培訓課程含教材及考試套裝組合，售價為台幣118,000元，詳情可參考 www.DT-SCM.com

受訓前早就耳聞這張主導審查員證照並不輕易，尤其是改成線上考試的模式後，整體難度與考驗更是隨之提升。為了能順利通過，我在參訓前便多方參考過往學員的經驗分享，提前掌握準備方向，事後也驗證了這些策略確實非常管用。 想要順利考取證照，關鍵的第一步就是對 ISO 27001:2022 的本文條款與附錄 A 控制措施建立極高的熟悉度。在正式上課前，我特地找了條文與附錄內容進行自主預習，即使一遍看不懂就反覆閱讀兩到三遍。預習的目的並非要立刻死記所有細節，而是要在腦海中建立清晰的章節架構與目錄地圖。當第一天課程快速講解完所有本文與附錄後，這樣的預習基礎讓我能在後續四天的實戰應用與情境演練中，迅速跟上講師的步調並融會貫通。 應考的關鍵除了對條款位置瞭若指掌外，每天課後務必扎實複習講義，並徹底熟練練習網站提供的題庫。線上考試雖然採 Open Book 開放查閱，但唯有清楚知道條文出現在哪個章節，翻閱查找時才能快精準。題庫演練則能幫助習慣敘述方式，因為許多考題問題點、問答方向或選項描述會進行變形，無法靠死記答案應付。此外，每位考生的題組不盡相同，題目會明確規範複選數量，也會出現選項多於題目數量的配對題。 應試時的時間相當充裕，建議保持冷靜，善用刪除法先處理有把握的題目，面對看不懂的題目則多讀幾次並擷取關鍵字，聯想其對應的本文條款或附錄控制措施。這張證照無法靠投機取巧或臨時抱佛腳考取，若評估自己對內容仍不夠熟悉，建議善用一個月內的延遲考試機制，在做好充分準備後再上陣。希望這份從預習到應試的整理，能幫助大家消除考前焦慮，順利拿下證照！ 🔗 參考資源連結：https://ucom.uuu.com.tw/web/Testimony/Article/8796

前端工程師需要掌握的技能和專業涵蓋了多個方面，包括基礎的網頁開發知識（ HTML、CSS 和 Java Script）、前端框架（ React.js、Vue.js 和 Angular．．等）、以及與團隊合作的工具等。以下是前端工程師的必備技能清單： 前端工程師 必備工具： ⭕ HTML/CSS/Java Script: 這三者是前端開發的基礎技能，用於設計和構建網站的視覺層。 ⭕ React、Vue 或 Angular: 主流前端框架，幫助開發者更有效率地構建交互式網頁應用。 ⭕ Git: 版本控制工具，幫助團隊協作並管理代碼變更。 ⭕ Webpack、Parcel: 模組打包工具，優化前端資源的加載和編譯。 ⭕ Figma、Sketch、Adobe XD: 設計工具，與設計師溝通並將設計轉換成實際前端代碼。 推薦證照： ⭕ Microsoft Certified: Azure Developer Associate: 如在雲端平台上進行前端開發，Azure的證書會讓你對雲端部署有更深的理解。 ⭕ Google Mobile Web Specialist Certification: 專注於前端開發的移動端最佳實踐。 ⭕ Certified Web Professional - Web Developer: 國際網頁專業人士協會頒發，涵蓋網頁開發的核心技能。 相關課程推薦： Let’s Vue! 前端開發入門到實戰 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/ee965aa9-eb02-43d5-ae79-1dcd50f965dc 成為前端工程師｜Java Script 入門：帶你逐步培養網頁開發技能 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/9e6b7b79-2849-4f24-80ef-a620b94471a5 第一次就上手，前端工程新手指南 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/6e43b10e-45e7-40e2-92c0-1b4d6aeb955c 後端工程師 必備工具： ⚡ SQL（PostgreSQL、MySQL）及 NoSQL（MongoDB）: 數據庫管理技能是後端工程師的核心能力之一。 ⚡ Node js、Python、Java 或 Ruby: 這些後端編程語言被廣泛用於構建伺服器端邏輯。 ⚡ Docker、Kubernetes: 容器化技術和編排工具，用於構建、測試和部署應用程序。 ⚡ RESTful APIs 和 GraphQL: 這些技術用於實現應用的後端與前端、第三方系統之間的通信。 ⚡ CI/CD 工具: 自動化流程，確保代碼更快更安全地進入生產環境。 推薦證照： ⚡ AWS Certified Solutions Architect – Associate: 了解如何在AWS雲上設計和部署後端應用程式。 ⚡ Microsoft Certified: Azure Administrator Associate: 若專注於Azure雲平台，這是不可錯過的證書。 ⚡ Oracle Certified Professional, MySQL Database Administrator: 確保後端數據庫管理的穩定和高效運作。 推薦課程： 成為後端工程師 | 踏上程式起點，逐步掌握 Java 語言特性與物件導向程式設計 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/c24de9ca-27e6-46cb-80f4-9d7b27d9ca47 全端工程師 必備工具： 🔵 HTML/CSS/Java Script + React/Vue/Angular: 熟悉前端開發工具與框架，確保網頁的視覺與交互效果。 🔵 Node js、Express 或 Django: 這些是全端工程師通常選擇的後端框架，用於建立伺服器端邏輯。 🔵 Git、GitHub: 版本控制與協作工具，用於管理全端工程中的代碼。 🔵 Docker、CI/CD 工具: 幫助全端工程師部署整體應用，確保端到端流程的流暢運行。 🔵 GraphQL、RESTful APIs: 掌握API設計，讓前後端溝通順暢。 推薦證照： 🔵 AWS Certified Developer – Associate: 強化在雲端上開發全端應用的能力。 🔵 Certified Full Stack Developer: Coursera或Udacity上的全端開發認證，涵蓋從前端到後端的各項技能。 🔵 Google Cloud Professional Cloud Developer: 若專注於Google Cloud，這張證書能幫助掌握雲端環境下的全端開發技能。 工具與證書是工程師專業技能的一部分。無論你是專注於前端、後端還是全端開發，選擇合適的工具、掌握相關技能並考取相關證書，都是提升專業能力和職業發展的關鍵。保持學習的動力，不斷提升自我，是在快速變化的技術領域中保持競爭力的必備條件。

1. 請介紹一下你自己。 -希望聽到： 簡短而有條理的自我介紹，涵蓋背景、工作經歷、技能以及與應聘職位相關的特點。 -NG回覆：「我叫Jason，我以前在幾家公司做過短期工作，但我覺得那些經歷，跟現在應聘的這個職位沒有太多關聯。」 -原因剖析： *準備更充分： 建議提前整理好自我介紹，突出重點，使其條理清晰。 *加強自我認識： 可以多回顧自己的經歷，了解並記住重要的工作經歷和技能。 *關聯應聘職位： 嘗試將過去的經歷與應聘職位相關聯，展示出與該職位的匹配度。 2. 為什麼你對這個職位感興趣？ -希望聽到： 對公司和職位有深入了解，並能清楚地解釋為何這份工作吸引你，以及你如何能為這個職位做出貢獻。 -NG回覆：「我最近被資遣了，這份工作可以幫助我解決當前的經濟問題，而且工作也是我之前會的。」 -原因剖析： *明確目標： 建議清楚了解自己的職業目標和興趣，並在回答中體現出來。 *了解公司： 可以提前做些功課，了解公司及其職位，顯示出對公司的興趣。 *展示動力： 解釋你如何能為公司和職位做出貢獻，展現你的積極性和動力。 3. 你有哪些相關的工作經驗？ -希望聽到： 具體的過去經歷，如何應用技能和知識，並能舉例說明解決問題或取得成功的實例。 -NG回覆：「我曾在很多個領域工作過，涉及銷售、行政和客服，但具體就是那些基本的工作。」 -原因剖析： *記憶具體經歷： 建議回顧並記住過去的具體經歷，特別是成功案例和具體技能應用。 *準備好實例： 可以準備一些具體的例子，展示你在過去工作中的表現和成就。 *突出相關性： 嘗試將這些經歷與應聘職位相關聯，展示你的經驗和技能如何匹配。 4. 你最大的優點是什麼？ -希望聽到： 實際的優點，能舉例說明這些優點如何在過去的工作中產生積極的影響。 -NG回覆：「我覺得我基本上算是一個比較認真可靠的人吧，但偶爾會出錯。」 -原因剖析： *加強自信： 建議多了解並認識自己的優點，並在回答中自信地表達出來。 *了解自身優點： 可以多回顧自己的工作表現，找到並記住自己的優點和成就。 *展示積極特質： 通過具體例子展示你的優點，讓面試官看到你的價值。 5. 你最大的缺點是什麼？ -希望聽到： 真誠的回答，並能說明你是如何認識到這些缺點並努力改進的。 -NG回覆：「我沒有什麼缺點。其實大家都有些小缺點，但我覺得那些都不影響工作，所以我沒有什麼值得一提的缺點。」 -原因剖析： *誠實回答： 建議真誠地回答這個問題，展示出你的自我認識和改進意願。 *展示改進過程： 可以描述你如何認識到自己的缺點，並努力改進的過程。 *展示成長： 通過這樣的回答，展示你願意自我提升和成長的態度。 6. 你在團隊合作中的角色是什麼？ -希望聽到： 具體的例子，展示你如何在團隊中合作、溝通以及解決衝突，並能說明你如何貢獻於團隊的成功。 -NG回覆：「我比較喜歡自己工作，不太喜歡和別人合作。在過去的工作中，我通常都是獨立完成任務，很少參與團隊合作。」 -原因剖析： *展示合作精神： 建議多思考並準備一些團隊合作的經歷和成功案例。 *適應團隊工作： 可以描述你在團隊中扮演的角色，以及你如何適應和貢獻於團隊。 *強調合作能力： 通過具體例子展示你的團隊合作能力和溝通技巧。 7. 你是如何處理壓力或緊急情況的？ -希望聽到： 具體的實例，展示你在壓力下保持冷靜、有效解決問題的能力，並能說明你使用了哪些策略。 -NG回覆：「我通常會不知道該怎麼辦。在壓力大的時候，我會變得很緊張，經常需要花很多時間來平復情緒。」 -原因剖析： *展示應對策略： 建議回顧過去的壓力情況，找到並記住你成功應對的策略和方法。 *保持冷靜： 可以描述你如何在壓力下保持冷靜，並有效解決問題的過程。 *展示問題解決能力： 通過具體例子展示你在壓力情況下的應對能力和解決問題的經驗。 8. 你對未來五年的職業規劃是什麼？ -希望聽到： 有明確的職業目標，並能解釋這個職位如何幫助你實現這些目標，顯示出你有長遠的規劃和動力。 -NG回覆：「我還沒想那麼遠，只想找到一份工作先做著。未來的事情很難說，所以我目前只關心眼前的工作。」 -原因剖析： *明確職業目標： 建議思考並確定自己的職業目標，並在回答中體現出來。 *展示動力： 可以描述你如何計劃實現這些目標，以及這個職位如何幫助你達成。 *關聯公司發展： 通過這樣的回答，展示你與公司的長遠發展計劃的匹配度。 9. 你對我們公司的了解有多少？ -希望聽到： 展示對公司文化、產品、目標和市場定位的了解，並能說明你為什麼想加入這家公司。 -NG回覆：「我聽說過你們公司福利很好，父母跟朋友都推薦我過來工作，所以我就來應徵了。」 -原因剖析： *提前做功課： 建議提前研究公司，了解其文化、產品和市場定位。 *展示興趣： 可以描述你對公司和職位的興趣，以及你如何能為公司做出貢獻。 *展示價值： 通過具體了解展示你的價值和你與公司的匹配度。 10. 你有什麼問題想問我們嗎？ -希望聽到： 展示你對公司和職位的興趣，以及你已經做了一些研究，提問可以涉及公司文化、團隊結構、職業發展機會等方面。 -NG回覆：「沒有什麼問題了。我覺得你剛剛說的就已經很詳細，我已經了解得差不多了。」 -原因剖析： *展示好奇心： 建議提前準備一些問題，展示你對公司和職位的興趣。 *深入了解： 可以提問一些關於公司文化、團隊結構和職業發展機會的問題。 *展示準備： 通過提問展示你對公司和職位的深入了解和準備。

最近有一個案子，客戶直接付了6位數的費用購買我們的AI系統，合作之後，又進一步簽下年度合約。 對我來說，最開心的其實不只是收到這筆錢，而是證明這段時間一直在做的事情，方向是對的。 為什麼客戶願意付6位數？ 不是因為我們用了多厲害的AI，也不是因為我們跟客戶講了一堆ChatGPT、Claude或AI Agent的專有名詞，而是因為我們的系統真的解決了客戶的痛點。 其實我自己當老闆這麼多年，我很清楚老闆每天真正煩的是什麼。 所以我不是站在工程師的角度開發一套「功能很多」的系統，而是用老闆的管理角度與視野，去開發一套真正給老闆使用的管理系統。 老闆要的不是更多功能，而是能不能讓我少操一點心？能不能知道公司現在到底發生什麼事？業績好不好？客戶有沒有被服務好？員工的工作有沒有落實？哪些事情出了問題？哪些數字需要注意？ 這些才是我真正想解決的問題。 企業真正的痛點，很多時候也不是不知道AI很厲害，而是每天有一大堆重複的工作、人力成本越來越高、客戶問題一直重複回答、資料散落在不同地方，老闆想掌握公司狀況，還要一個一個問主管、問同事、看Excel。 所以我們做的事情，就是把我自己多年當老闆、管理公司的經驗，結合AI，把這些管理上的痛點一個一個放進系統裡解決。 我現在越來越有感覺，會用AI跟能靠AI賺錢，真的是兩回事。 客戶不會因為你懂很多AI名詞就付錢，也不會因為你很會下Prompt就跟你簽約。客戶願意掏錢，是因為你的東西真的可以解決他的問題，而且能夠實際看到效益。 這次客戶不只願意付6位數購買我們的系統，後面還願意再簽年度合約，對我來說，這就是最直接的市場驗證。 AI真正的商機，不是賣AI，而是你能不能把自己的產業經驗、管理經驗跟AI結合，做出真正有人願意付錢的東西。 我不是為了AI而做AI，而是把自己當老闆這麼多年遇過的問題，做成一套老闆真正會想用的管理系統，再用AI把它變得更聰明。 最近我也準備針對企業老闆，開一堂「企業AI導入實戰課」。 我想分享的不是一堆AI理論，也不是單純教你怎麼下Prompt，而是直接從老闆的角度，告訴你企業到底該怎麼導入AI、哪些地方最值得先做、怎麼降低人力成本、提升效率，以及最重要的——怎麼把AI真正變成公司的競爭力，甚至變成新的營收。 這些都是我自己實際在公司做過，也真正靠它收到客戶6位數費用、簽下年度合約的實戰經驗。 如果你也是老闆，正在想「AI到底要怎麼放進我的公司」，有興趣可以私訊我。 這才是我認為真正的「AI變現」。

「我想離職。」 主管不好相處、同事常常插刀、薪水沒有成長、工作內容沒有興趣、工作看不到未來……當這些狀況累積或疊加到一定程度，很多職場工作者最直接的念頭就是離開公司，因為這就是最直接有效的解決方式。 但有一件事情值得先想清楚： 很多人真正的問題，不是該不該馬上離職，而是離職之前，並沒有認真想過「離開之後，我要去哪裡？」 【離職，不該是種人生的豪賭】 有些人認為離職就像是在賭博，離開現在不喜歡的公司是必須的，而且只要我能換到一家好公司，之後問題就能迎刃而解，那些越換越好的人大多是運氣好，而我只是現在運氣不好罷了。 但公司可以換，問題不一定會跟著從此消失。 1. 如果因為同事難相處而離職，卻沒有思考自己真正適合什麼樣的管理方式，下一家公司可能因為新同事的加入，還是遇到類似問題。 2. 如果因為覺得薪水太低而離職，卻沒有累積更高市場價值的能力，下一份工作薪水可能提高了幾千，但幾年後可能又遇到同樣的瓶頸。 離開，不代表問題就被解決；尤其是當自己尚未獲得突破問題的能力。 【離職，不等於你已經準備好了】 「我真的受不了了」和「我已經準備好了」完全是兩件不同的事情。 因為前者是讓情緒主導，後者則是理性選擇。真正準備要轉職的人，至少應該知道三件事： 1. 我有哪些技能？ 2. 我還能夠做什麼？ 3. 我的轉職信心有多少？ 尤其是出社會2～5年的工作者，很容易低估自己，也容易被現在的職稱限制。 做行政就認為自己只能做行政；做業務就認為自己只能繼續做業務。 但真正值得盤點的是：過去幾年，你是否累積了客戶溝通、問題解決、專案執行、數據分析、流程改善、跨部門協調等能力？ 職稱可能會限制想像，但累積的能力可以在履歷中表達出來，並且帶你走得更遠。 【工作年資增加，不代表市場價值一定增加】 講句職場中的老話，有些人工作三年，真正累積的是三年的經驗。有些人工作三年，卻只是把同樣的事情重複做了三年。兩者看起來年資相同，但累積的能力卻完全不同。 因此，不要只是跟別人說：「我已經從事這個行業幾年？」 更應該問自己：「這幾年我給自己留下了什麼？」 一次成功的專案? 一項流程改善?一個重要人脈? 一個成本降低的成果? 一次自己獨立解決問題的經驗? 這些才是真正可以帶走的職涯資產。所以在還沒離職之前，就應該開始記錄自己的成果。 不要等到面試時，才坐在電腦前想：「我這幾年到底做過什麼？」 【不要只因為薪水增加，就認為這是成功的轉職】 薪水當然重要。但如果下一份工作只是多了幾千元，獲得來源卻是要配合公司加班，而不是增加新的能力與經驗，那三年後的自己可能還是在原地。 「這份工作除了薪水之外，能不能讓我變得更有價值？」 可以累積新的專業嗎？ 可以接觸不同產業嗎？ 可以承擔更大的責任嗎？ 可以累積未來想要的能力嗎？ 如果答案是肯定的，那麼這份工作才可能成為下一個階段的籌碼。 【真正好的離職，是「我準備好了」，而不是「我受不了了」】 這還是要再提一次，因為衝動離職的人真的不少，如果最近真的很想離職，可以先不要急著問自己「要不要走」。先問自己五個問題： 第一，我真正想離開的是這家公司、這個主管、這個工作內容，還是整個產業？ 第二，如果薪水和環境被有改善了，我還會想要離開嗎？ 第三，我過去有累積了哪些可以被帶走的能力？ 第四，下一份工作，我希望增加什麼經驗或技能？ 第五，如果要轉職，怎樣的要求是我一定要的？ 這五個問題，不一定會馬上給你答案。 有時候，答案可能是留下來。 有時候，答案可能是離開。 但無論最後選擇什麼，都會比「受不了就走」更有準備。 【不要等離職後，才第一次思考自己的未來】 在進行職涯健檢的時候，常常會聽到待業的夥伴說，「我不知道我要做什麼」，我也理解職涯的前幾年，不一定要就能找到一個可以做一輩子的工作。但工作時不只是把每天的工作做好，至少要問自己， 「這份工作，正在把我帶去哪裡？」 「若工作還能讓你累積能力，那就先繼續累積。」 「若發現是自己能力或經驗不足，那就要開始補強。」 如果確定未來方向與現在不同，就趁還在職的時候準備下一步。因為真正成熟的轉職，不是某一天突然辭職，而是你早就在工作的過程中，一點一點為下一個自己做準備。 離職，是結束一份工作；轉職，才是規劃自己下一段職涯。 職涯不是等到想換工作的時候才開始規劃，而是在每天工作的過程中，一點一點把下一個自己準備好。 所以不要只是因為「我受不了了」而離開。而是有一天，你可以很踏實地告訴自己： 「我已經準備好走向下一步。」

嗨！各位朋友們，你們有沒有過這樣的感覺：每天上班，做的工作是否真的讓你感到滿足？你的工作是否與你的價值觀相符呢？讓我們一起來探索一下，如何在職業生涯中打造意義滿滿的工作！ 工作價值觀是什麼？ 首先，讓我們來了解一下，什麼是工作價值觀。簡單來說，工作價值觀就是你在工作中重視的原則和信念，是你對工作的態度和價值判斷的總和。這些價值觀可以包括對專業、合作、創新、公平、責任等方面的看法和要求。 為什麼重要？ 為什麼我們要關注工作價值觀呢？因為工作價值觀不僅僅是一個人的個人信念，更是一個組織的文化和精神的體現。當你的工作與你的價值觀相符時，你會感到更加滿足和自豪，工作也會更有意義。 實際案例： 舉個例子來說，小明是一個對環境保護非常關心的人，他的工作價值觀包括對環境負責任和可持續發展的信念。因此，他主動尋找了一份在綠色能源公司的工作，這讓他感到非常滿足，因為他的工作不僅能夠為公司創造價值，同時也能為地球環境盡一份心力。 如何打造意義滿滿的職業生涯？ 那麼，如何才能在職業生涯中打造意義滿滿的工作呢？首先，你需要了解自己的價值觀，明確自己的工作理念和目標；其次，你需要主動尋找與你價值觀相符的工作機會，這可能需要一些努力和堅持；最後，你需要在工作中不斷地實踐和培養自己的價值觀，成為一名真正有意義的職業人士。 結語： 工作價值觀是我們職業生涯中的重要指南和標準，它影響著我們的工作態度、行為和選擇。希望大家能夠在工作中找到符合自己價值觀的工作，讓每一天都充滿意義和動力！ 這篇文章涵蓋了工作價值觀的基本概念，並通過實際案例說明了如何在職業生涯中打造意義滿滿的工作。希望這能對你有所幫助！

那天我的夥伴跟我分享，他辭職在家蹲了一年半才悟到的真相 1.家裏沒礦不要裸辭，先找好下家，因爲你不一定找得到 2.原來委屈還有跟小人合作，也是工作的一部分 3.以前在大公司一個月給你10萬，現在小公司你自己跟人家開8萬，人家都不要你 4.離開大公司才發現，原來不是自己的背景硬，而是公司的背景硬 5.當你連下一餐在哪裏都不知道的時候，真的會每天失眠 6.等你從大公司離開之後，什麼關係、什麼人脈、什麼資源啊，就都跟你沒有關係了 以上6點值得我們，好好思考 https://www.youtube.com/shorts/6633Q0whLc8

AI 時代，程式不只是寫，還能「聊」出來！ 學會 Vibe Coding， 讓你用自然語言操控程式、生成 API、打造 AI Agent， 真正結合後端工程 + AI 實戰。 🌟 你將學到 ✅ 精通 C# / ASP.NET Core（MVC、API、雲端部署） ✅ LLM × Vibe Coding 實戰，從 Prompt 到應用落地 ✅ AI Agent 開發、NLP、影像辨識、模型部署 ✅ 使用 Azure / VS Code / Cursor 實作 ✅ 分組 Side Project，實務專題製作 💡 課程特色 1⃣️ 小班真人線上（10 人以下），Discord 即時答疑。 2⃣️ 避開平日上班時間，便於在職者學習。 3⃣️ 全程錄影，缺課可回放 4⃣️ 真實專案模擬業界開發流程 🎯 適合誰？�想成為 AI 工程師的畢業生 ✅ 有基礎的在職工程師 ✅ 企業中高階主管。 ✅ 創業想做 MVP 的產品人。 🗓️ 開課資訊 預計開課：2025/12月 平日晚上（日期另行公告） 課程時數：共計288小時 / 約32週 上課方式：全線上 ⚡ 名額有限，立即報名，搶先升級你的開發力！ 報名連結👇 https://user135527.pse.is/7ze3yz

回顧 2025 年，前 Tesla AI 總監 Andrej Karpathy 在社群平台上首次拋出 「Vibe Coding」 這個詞時，精準捕捉了當時開發者的集體情緒。那是一種憑藉自然語言提示、與大型語言模型（LLM）進行即時對話，進而拼湊出程式碼的過程。在那樣的時空背景下，開發者不再逐行撰寫邏輯，而是透過一種「氛圍（Vibe）」與直覺，快速催生出可運作的產品原型。 這種「以直覺替代語法」的模式迅速引爆了工具與新創的開發熱潮。從 AI 原生編輯器到全自動開發平台，資金如潮水般湧入：AI 程式編輯器 Cursor 在去年底完成 D 輪融資，年化收入（ARR）驚人地突破 10 億美元；而歐洲新創 Lovable 則以 66 億美元的估值完成 B 輪融資。 然而，當熱潮退去，我們必須直面一個核心問題：「感覺」能支撐起企業級的軟體工程嗎？ Vibe Coding 的天花板：實驗與專業的鴻溝 在 Vibe Coding 模式下，開發者雖然能獲得極高的初始速度，但這種「黑盒式」的開發卻隱藏著巨大的技術債。 當專案規模擴大，單純依賴單一模型的對話式修補會逐漸失控。生成的代碼可能存在隱蔽的安全漏洞，且缺乏一致性的架構邏輯。Karpathy 指出，當時的模型能力有限，Vibe Coding 多半用於實驗性專案，距離真正的專業軟體工程仍有明顯落差。 隨著 AI 模型能力的進化，我們正進入一個新的階段：Agentic Engineering（智能體工程）。這不僅僅是名稱的變更，更是從「感性驅動」向「理性系統」的範式轉移。 2. 建立品質關卡與審計軌跡 工程化的標誌在於其「可預測性」。在 Agentic Engineering 的框架下，工作流會內建品質關卡（Quality Gates）與自動化測試。這意味著 AI 產出的每一行代碼，都必須通過另一組 AI 代理或既定腳本的審查。這種「半自主系統」具備自我修復與反思的能力，大幅降低了 Vibe Coding 帶來的隨機性風險。 開發者角色的重定義：系統架構師與監督者 這場轉型對軟體工程師而言，是一次技能樹的劇烈重組。開發者的工作重心正發生以下移轉： 定義邊界而非代碼：工程師的核心能力不再是掌握特定程式語言的語法，而是定義系統的輸入輸出契約、安全性約束（Guardrails）以及業務邏輯的邊界。 掌握編排藝術：開發者必須學習如何設計「認知架構（Cognitive Architectures）」，例如如何運用多代理協作模式，讓 AI 能夠處理比以往更複雜、更長期的任務。 從實作者轉向監督者：這是一個將 AI 開發視為企業核心職能的過程。我們不再是即興打造工具的人，而是負責驅動一個可持續擴展、具備自我演進能力的半自主系統。 結語：進入自主開發的新紀元 Vibe Coding 是 AI 帶給我們的一場美夢，它讓我們看見了開發門檻崩塌的可能性；而 Agentic Engineering 則是將這份美夢轉化為工業化現實的必經之路。 正如 Glide 所言，Vibe Coding 代表的是早期工具帶來的震撼，而 Agentic Engineering 則更貼近企業級的實務需求。我們正站在軟體工程新紀元的門檻上——在那裡，人類負責定義願景與紀律，而 AI 代理則在嚴謹的框架下，將願景轉化為穩健的現實。 觀看原文：https://www.xschoolkh.com/post/vibe-coding-to-agentic-engineering 如果你感覺目前的 AI 開發流程讓你焦慮，或許缺的不是更強的模型，而是一套能駕馭 AI 的開發方法論。 【Vibe Coding 全端架構師養成：ASP.NET Core × AI LLM 企業級實戰】 現在就加入，成為定義規則的人。 想了解更多課程資訊請詳見連結👇 https://www.xschoolkh.com/vibe-coding-ai-asp-net-core

Claude有什麼特色？要付費訂閱嗎？本文整理Claude免費版與付費方案差異，包括2026年9月Chat、Cowork合併改版後的最新功能架構，以及Docs、Slides、Design及Claude Code功能的適用情境，幫助快速判斷怎麼開始用。 ※更新日期：2026/09/21 文／《104職場力》整理 本文目錄（點擊可快速前往） 【2026年9月更新】Claude整合Chat與Cowork，並推出Docs、Slides功能Claude是什麼？適合用於哪些工作？Claude可以免費使用嗎？Claude最新訂閱方案與價格整理Claude有哪些功能？Chat／Cowork整合與付費功能比較Claude有哪些模型可以選？怎麼開始用Claude？以生成簡報PPT為例使用Claude要注意什麼？資料安全與人工查核 【2026年9月更新】Claude整合Chat與Cowork，並推出Docs、Slides功能 Anthropic於2026年9月16日宣布整合Claude的Chat與Cowork功能，並推出Docs、Slides工具。更新重點如下： Chat與Cowork整合：過去使用Claude時，需要自行選擇「Chat」聊天、或切換到「Cowork」處理多步驟任務，功能合併後，使用者直接說明需求，Claude會自行依照任務需求回答問題，或執行研究、整理資料、製作檔案等多步驟工作。 新增Claude Docs：可在對話中建立文件，支援共同編輯、留言、加入圖表與視覺內容，並分享或匯出成果。 新增Claude Slides：可從筆記、報告或對話直接生成簡報，直接在Claude內編輯、播放，或匯出PowerPoint與PDF。 Claude Design整合進對話：可直接在對話中建立及修改設計、互動原型與視覺內容，原本獨立的Design入口也繼續保留。 哪些用戶可以使用？官方指出，Chat與Cowork的整合體驗正向Pro、Max用戶分批推出，涵蓋網頁、電腦與手機；官方預告Team與Free方案將陸續跟進；Enterprise組織變更前，會至少提前30天通知管理員。若用戶仍看到Chat與Cowork選項，代表帳號尚未切換新版。 Claude Docs、Slides與Design為付費方案的Beta功能，使用時會計入訂閱方案的用量額度；Enterprise用戶須依管理員設定開放。Claude Code仍保留獨立入口。 Claude是什麼？適合用於哪些工作？ 圖／Claude 使用工具：Claude 網頁版：https://claude.ai/ 電腦版：https://claude.com/download 手機APP：iOS下載、Android下載 Claude in Chrome：下載安裝（付費訂閱功能） Claude是由Anthropic推出的AI助理，使用方式和多數生成式AI工具相同：可以用自然語言輸入問題、貼上資料、上傳文件，請它協助整理、分析、改寫、發想或產出內容，是能夠協助處理文字、資料與工作流程的數位工作夥伴。 Anthropic官方指出，Claude可以協助撰寫不同格式與風格的內容、學習新知、摘要長篇文字、撰寫程式、腦力激盪、翻譯，以及分析圖片與圖表。應用在職場上，可以運用於文章與Email改寫、長文件摘要、會議紀錄整理、企劃發想、資料比較、研究學習與程式輔助等工作。 Claude功能強項職場應用撰寫不同格式與風格的內容撰寫Email、文章初稿、簡報文字與社群文案 摘要長篇文字整理報告、會議紀錄、訪談內容與產業資料腦力激盪與討論不同觀點發想企劃方向、提案切入點與可能風險 學習新知解釋陌生概念、協助理解工作工具或專業知識翻譯語言翻譯信件、文章或跨國溝通內容建立與編輯檔案製作或編輯試算表、文件、簡報與PDF編寫程式碼撰寫、解釋與修改程式碼圖片與視覺資料分析解讀上傳的圖片或圖表，建立圖表、流程圖及互動式視覺內容多步驟任務代理交付需要多個步驟、跨檔案的工作，由Claude自行拆解執行排程工作定期產出摘要或報告 Claude可以生成圖片嗎？ 和其他AI圖片生成工具不同，Claude不會直接產生照片或插畫。但Claude可以分析使用者上傳的圖片，並在對話中建立圖表、流程圖與互動式視覺內容，這些內容是以HTML與SVG產生。 因此，Claude較適合分析圖片與呈現資訊，而不是取代專門的AI生圖工具。 Claude可以免費使用嗎？Claude最新訂閱方案與價格整理 Claude可以免費使用，也提供付費訂閱方案。免費版採用基於工作階段的使用限制，額度每5小時重設一次。由於官方並未提供免費版每個工作階段固定可傳送的訊息數，實際用量會受到對話長度、任務複雜度、模型等因素影響。 與免費版相比，付費方案（Pro、Max、Team等）除了提供較高的使用容量，也包括Claude Code、Claude Docs、Claude Slides、Claude Design、Research等進階功能。 Claude個人方案比較 方案價格（美元）使用容量官方說明Free免費有限偶爾使用Pro$20/月；$200/年繳（約$17/月）標準定期使用Max 5x$100/月Pro每個工作階段的5倍經常用Claude處理各種任務Max 20x$200/月Pro每個工作階段的20倍每天大量使用，經常與Claude協作完成多數任務 圖／Claude Claude用量怎麼計算？5小時與每週上限怎麼看？ 需要注意的是，Claude的實際用量不以固定訊息數計算，而會受到對話長度與複雜度、使用功能、模型及思考程度影響；在claude.ai、Claude Code與Claude Desktop等介面的使用量，也會共同計入方案額度。以Pro、Max個人訂閱為例，每週上限於帳號指定的固定時間重設、工作階段用量每5小時重設；部分模型或功能可能另有使用限制，須以「設定＞用量」顯示為準。 至於如何評估「要不要付費訂閱Claude」？如果使用需求不高，Claude免費版已經能用基本功能，只是使用量有限制，當對話變長、任務複雜或使用頻率較高，就可能較快碰到用量上限。 而除了評估用量限制之外，由於Pro提供更多功能及模型，也可以評估是否需要多步驟任務、程式開發、深度研究或專案整理等進階功能。若經常需要排程工作，或使用Docs、Slides、Design製作與編輯成果，也可納入付費評估。 延伸閱讀：告別Token焦慮！Anthropic提供4個降低Claude Code成本祕訣 Claude有哪些功能？Chat／Cowork整合與付費功能比較 Claude正逐步將一般聊天與原Cowork的任務執行能力整合到同一個對話中。新版使用者不必先選擇模式；尚未更新的帳號，仍可依原介面使用Chat與Cowork。Claude Code主要用於程式開發；Docs、Slides與Design則分別支援文件、簡報與視覺設計。但免費版方案不包含Claude Code，需要訂閱用戶才能使用。 功能／工具官方說明方案支援平台Claude對話Chat及Cowork合併後的主要入口。適合快速提問、腦力激盪、撰寫初稿，也能直接交付複雜、多步驟的代理式任務，並產出完成的文件或成果免費版可用基本功能；付費方案提供較高用量網頁版、電腦版、行動版；Chrome側邊欄限付費方案Claude Code互動式程式開發助理，可讀取程式專案、撰寫與修改程式碼，並讓使用者即時檢視及批准變更Claude免費方案不包含Claude Code；可透過支援的付費訂閱使用，或另採API按量計費網頁版、電腦版、Cursor、CLI、VS Code、JetBrains 功能說明方案Claude Docs支援共同編輯、選取文字留言並請Claude修改，也能加入圖表與視覺內容；手機可提出建立要求及查看，編輯需網頁或電腦版；可匯出Word、PDF、Markdown與Google Docs付費BetaClaude Slides從資料或對話生成簡報，可直接編輯、播放，匯出PowerPoint、PDF或HTML，也可用連結分享付費BetaClaude Design建立與修改設計、互動原型與視覺版面，現已可從任一對話啟用；獨立入口仍保留付費BetaResearch針對問題進行多輪搜尋與資料分析，整合不同來源並附上引用，適合產業研究、資料比較與報告準備付費方案可用Scheduled排程任務，依指定時間重複執行資訊整理、摘要或報告工作。付費方案可用，雲端排程可在電腦離線時執行付費方案可用ArtifactsClaude產出的文件、簡報、設計與互動內容等成果免費版可用；Docs、Slides、Design目前另限付費方案Projects整理相關對話與文件免費版最多5個，付費方案不限 ※分享限制：Docs、Slides與Design產出的成品都能以單一連結分享，分享範圍依功能及方案而異，開啟分享連結需有Claude帳號。其中，Claude Docs在Team與Enterprise方案僅限組織內分享 延伸閱讀：Claude Cowork怎麼用？要付費嗎？解析操作流程、權限設定及模型選擇Claude Cowork排程任務怎麼用？讓AI定時工作，自動產出報告教學Claude Design怎麼用？AI工具生成原型、簡報怎麼做？Anthropic設計師建議使用技巧 關閉電腦後，Claude任務還會繼續嗎？ 雲端任務在關閉筆電後仍會在背景執行，排程任務也不需要裝置在線。但若任務需要存取電腦中的本機檔案、瀏覽器或應用程式時，則仍需保持電腦開機連線，並開啟Claude Desktop。 Claude還能在哪裡用？Chrome與Office整合 除了網頁、電腦與手機App，Claude也能直接進到日常工作的工具裡： Claude in Chrome：瀏覽器擴充功能，開放付費方案使用。Claude可以讀取頁面、輸入文字、點擊連結、在頁面間導航與填寫表單，適合處理沒有API整合的內部系統或舊系統。（※使用瀏覽器代理功能時，仍建議避開涉及金流、帳號設定與對外發布的操作，並逐步確認Claude的每個動作） Claude for Microsoft 365：提供Excel、Word、PowerPoint與Outlook的外掛，可在Microsoft 365應用程式中協助處理資料、文件與郵件；付費方案可用，其中Outlook目前為Beta。 【補充】Claude for Microsoft 365外掛，是在Word、Excel等應用程式內操作；Microsoft 365 Connector則是在Claude中連接Microsoft資料。兩者的使用資格不同，Connector也開放Free方案，但需符合工作帳號及管理員授權條件。 Claude有哪些模型可以選？ Claude的用量會受到所選模型影響。目前主要可用的模型如下： 模型主要定位免費／付費Claude Haiku 4.5快速、成本較低，適合較單純的任務免費與付費方案可用Claude Sonnet 5兼顧能力與速度免費與付費方案可用Claude Opus 5深度推理、複雜程式與多步驟工作付費方案可用Claude Fable 5.1更高難度推理、長時間執行的複雜任務付費方案可用，另有用量與計費規則比較以官方最新資訊為準，實際可選模型版本依方案、帳號介面及組織設定而異 建議一般職場文書、摘要與企劃工作，可先嘗試Sonnet 5，若需要深度分析或多步驟任務時，再切換到Opus 5。Pro用戶若要使用Fable 5.1，須以額外的按量計費額度支付，不包含在原訂閱用量中。 ※Claude Mythos 5僅開放經審核的機構申請使用，一般訂閱者的模型選單中不會出現；對外開放的對應版本是加上防護機制的Claude Fable。 怎麼開始用Claude？以生成簡報PPT為例 第一次使用Claude，可以先從網頁版開始。進入claude.ai並登入帳號後，就能建立新對話，直接輸入問題、貼上文字，或上傳文件請Claude協助處理。 Claude原本就能建立可下載的PowerPoint檔案；2026年9月16日宣布推出的Slides，進一步提供在Claude內直接編輯、播放與分享簡報的流程。兩者都能協助製作簡報，但成果介面不同。 方法一、透過對話建立PowerPoint檔案 以下實作透過Claude對話建立可下載的PowerPoint檔案： 1. 登入Claude網頁版或電腦版 2. 建立新對話，說明簡報需求、提供參考資料 開啟新對話，輸入簡報需求，可以包括：主題、用途、目標讀者、預計頁數、內容架構、視覺風格等，說明越清楚生成結果會越貼近需求；若簡報需要根據既有報告、試算表、會議紀錄或研究資料製作，也可以一併上傳。如果公司有固定簡報格式，也可上傳既有簡報或品牌規範，說明希望參考的字體、色彩、語氣與版面。 舉例輸入提示詞： 製作提供給部門主管的專案進度簡報，根據上傳的資料，建立一份10頁的PowerPoint簡報（.pptx）。簡報請包含：封面、專案目標、目前進度、重要成果、關鍵數據、遭遇問題、風險、下一步行動與結論。每頁最多4個重點，每點不超過25字；適合以圖表呈現的數據，請製作成圖表。整體採簡潔專業的商務風格。只使用我提供的資料，原始資料沒有提到的內容請標示「待補充」，不要自行捏造。 如果想先建立簡報大綱，不必請Claude直接建立檔案，也可以要求：「先提出10頁簡報架構，等確認後再建立PowerPoint檔案。」 3. 等待Claude建立簡報並下載檔案 Claude會分析資料、規劃簡報結構並建立PowerPoint檔案。完成後，對話中會出現可下載的.pptx檔案。 圖／實測Claude生成簡報PPT結果 圖／實測Claude生成簡報PPT結果 4. 檢查內容或繼續要求修改 產出的簡報仍需人工檢查，確認數據、內容正確性，以及版面、圖表與文字是否容易閱讀。如果需要調整，可以在同一段對話中繼續下指令修改。 註：Claude內建PowerPoint Skill，當使用者要求建立簡報時，系統會在功能開啟的情況下自動判斷並使用，不必另外輸入Skill名稱。 方法二、使用Claude Slides（付費方案） 在對話中明確要求使用Claude Slides，或從輸入框的Output選擇簡報類型，也可由Artifacts範本開始。提供相同的資料與需求後，檢查Claude產出的投影片，直接編輯或透過對話要求修改，再於Claude內播放、分享連結，或匯出PowerPoint或PDF。 圖／明確要求使用Claude Slides產出的投影片，於Claude內可直接編修，也可播放、分享連結或匯出檔案 圖／使用Claude Slides產出的投影片，可於Claude內播放、分享連結，或匯出PowerPoint、PDF 功能比較建立PPT檔案Claude Slides主要成果可下載的.pptx檔案Claude內可持續編輯的簡報，並可下載檔案修改方式請Claude修改檔案或下載後編輯直接編輯投影片或用對話修改播放方式下載後用簡報軟體播放可在Claude內直接播放方案免費與付費方案可用付費方案Beta 【補充】Skills、Connectors與Plugins是什麼？ Claude在建立簡報、文件或試算表時，可能會自動使用Skills。Skills可以理解成Claude執行特定工作的「操作說明與工具包」，讓它能依照較固定的流程完成任務。 Anthropic目前提供PowerPoint、Word、Excel與PDF等內建Skills，開放免費版與付費方案使用。只要開啟「程式碼執行與檔案建立」功能，當使用者要求Claude建立PowerPoint簡報時，系統會自動判斷並使用相關Skill，不必另外輸入Skill名稱。 除了內建Skills，使用者也能建立個人Skill，例如加入公司的簡報規範、品牌色彩或固定報告格式，讓Claude日後依照相同標準產出內容。 Connectors則是讓Claude連接外部工具與資料來源。例如，連接Google Drive後，可以請Claude搜尋或整理雲端硬碟中的文件；連接Slack、Notion或其他服務後，Claude可在授權範圍內搜尋、讀取或分析資料；部分Connector也支援建立或修改內容，實際能力依服務與權限設定而異。 Plugins可把特定工作需要的Skills、Connectors等能力打包，讓使用者依職務或需求安裝，例如行銷、人資或資料分析工作。目前開放付費方案使用。 延伸閱讀：Claude Skills怎麼用？內建與個人Skill差異、適用情境及使用方式 使用Claude要注意什麼？資料安全與人工查核 若使用個人Claude帳號處理工作內容，需注意避免將企業機密資料輸入外部AI工具。不論是客戶個資、員工薪資、帳號密碼、API金鑰、未公開營運數據及機密文件，都不應直接貼進對話或任意開放存取權限。 另外也建議確認「對話是否用於改進模型」的設定：個人方案可在「Settings（設定）>Privacy（隱私）>Help Improve our AI models」自行開關。Team與Enterprise方案資料則預設不會用於模型訓練。 Claude產出的內容也可能包含錯誤、過時資訊或不存在的引用，應回到原始資料或官方來源確認，不能把AI回答當成唯一依據。 當Claude執行任務、存取檔案或使用外部工具時，可能對資料做出實際修改。建議只開放完成任務所需的資料夾，並替重要檔案保留備份，涉及刪除、寄送、公開發布或修改重要資料時，均應再次確認。 更多【AI工具應用】推薦： AI大神Karpathy的「LLM Wiki」是什麼？改善工作流、打造知識複利 NotebookLM簡報可直接修改了！6招編輯方法改AI簡報，轉PPTX、線上都行 憑借書證免費用GPT、Claude！教育部推「館館有AI」 擴及47所大學