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前幾天寫了一篇《如何在沒有技術背景下怎麼和 RD 討論技術可行性？》，這篇主要是想從 PM 的角度來思考，要怎麼跟工程師溝通討論，今天我們立場互換，來說說工程師要怎麼樣跟不懂技術的 PM 解釋技術。 👉 #明知是蠢問題還問的，#不會是你同事。 會問蠢問題的人，絕大多數都是他／她並不知道這是個蠢問題，如果知道還問，要馬故意要馬瞧不起你／妳。但我想以工程師的聰明才智來說，一定能夠分辨是不是故意的，對吧？ 不管是抱持著做善事、幫助他人的心態，還是為了讓自己可以更好把任務完成，請務必試著用對方聽得懂的語言來解釋。 也許你／妳會想：憑什麼是我花心力來解釋，而不是 PM 自己花時間理解技術。這是因為你／妳已經花了求學階段加上工作時間的投入在鑽研，PM 不可能像你／妳這麼了解技術的極限和瓶頸在哪，因此為了讓後續兩邊都好做事，由工程師釋出善意總是好事的。而且市面上這麼多難溝通的工程師，只有你／妳最能溝通，馬上就拉出不一樣的格調了。 👉 #細節不用講，#但能解決什麼問題一定要說 我們能夠區分 http 跟 https 的差別、5xx 跟 4xx 的 status code 該找前端還後端、什麼是元件內的 state 什麼是同步到資料庫的 state……。但是 PM 不見得能夠理解這些實作細節，甚至並不知道怎麼將這些資訊識別出來，而強者工程師如你／妳，就是能夠知道怎麼做到這些事。 儘管細部要怎麼做到這些事情，其他工程師會很有興趣想知道，但可惜 PM 的職責並不在此，因此他們最在意的不是實作的細節，而是在意這些技術的差異是要解決什麼樣的問題：是要解決資訊安全的問題、是要分辨是網路還是伺服器出了問題、還是使用者的資料在重新整理頁面後該不該保留……。這些技術的應用解決了什麼問題，才是 PM 最為在意的。 好啦，如果真的要講細節，至少要先把結論講出來，不然 PM 也不知道細節可以有什麼幫助。 👉 #給建議的時候，#至少想想兩種方案 第一種是理想情況下，可以解決問題又能夠具備可擴充性的方案；第二種是現實情況下最土炮最無腦的處理方法。但切記這兩個解法不是拿出來給 PM 選的，是來幫助自己思考「有沒有第三選項」。 我們已經很習慣用自己的系統一，不假思索就能想到前兩種方案，但系統二沒進場的話，就不見得能夠找到最適合當下的處理方式，因此要讓自己的系統二醒來開始運作，就會需要逼自己思考第三選項的可能性。 👉 如果你／妳 #真的不想做…… 需要先辨別一下不想做的原因是因為對產品有害、沒有挑戰性、對於技術太過陌生、不想花時間做……。 需要內部歸因一下，知道自己之所以不想做的原因為何，如果是對公司或產品有害，或是有什麼潛在的風險需要辨明（例如不熟技術），那就大方地說出來，PM 不懂技術都願意開口問了，工程師不懂全部的技術有什麼好羞恥的？ 但如果是自己任性地不想做……請長大好嗎？大家都是出來工作的，不是你／妳的保姆或僕人，需要事事都順著你／妳的意思做。 希望各位工程師能夠看完今天的文章之後，不要覺得我在講幹話，而是能夠理解善待 PM 也是善待自己的一種解法。

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。

你知道學AI其實不需要花大錢嗎？Google、Anthropic、NVIDIA、Microsoft、Meta這五大科技原廠，早已推出完全免費的高品質AI課程，含金量甚至超越市面上許多收費課程！ 【為什麼選原廠課程？】 原廠課程有三大優勢：資訊最即時準確、課程架構完整嚴謹、部分課程完成後可獲得官方認證徽章，對履歷加分效果十足。 【五大平台推薦】 ▍Google AI 學習中心（grow.google/ai） 最適合AI零基礎的新手！「AI Essentials」課程不需要程式背景，教你用Gemini和NotebookLM提升工作效率，完成後可獲得Google官方數位徽章。另有教育工作者與學生專屬課程。 ▍Anthropic Academy（anthropic.skilljar.com） 想精通提示工程（Prompt Engineering）必看！提供15門以上完全免費課程，深入拆解如何寫出穩定高品質的Prompt。「Building with Claude API」長達13小時，涵蓋API串接到AI Agent建構，不需帳號即可學習。 ▍Microsoft Learn（learn.microsoft.com/training） 上班族的最佳選擇！專注Microsoft 365 Copilot在Excel、PowerPoint、Teams、Word的實務應用，讓你在不改變工作習慣的前提下，用AI大幅提升效率。 ▍NVIDIA 深度學習學院 DLI（nvidia.com/training） 技術工程師的殿堂！涵蓋深度學習、生成式AI/LLM、加速運算等六大領域，完成實作測驗後可獲DLI認證證書，是向雇主證明技術實力的最佳利器。 ▍Meta AI 資源庫（ai.meta.com/resources） 開源AI的最佳入口！提供Llama模型文件、PyTorch框架與地端部署指南，特別適合需要將AI部署在內部伺服器、資料不能上雲的金融或醫療企業。 【不同角色的學習路徑建議】 全體員工 → Google AI Essentials 建立基礎認知 行政業務人員 → Microsoft Copilot 提升日常效率 行銷企劃人員 → Anthropic 提示工程 優化AI產出 IT工程師 → NVIDIA DLI + Meta開源資源 深耕技術 善用這些免費資源，就能打造自己的AI競爭力！你目前在學哪個平台的課程呢？歡迎留言分享 👇

Skill和提示詞差在哪？會寫提示詞還需要學Skill嗎？作者認為，提示詞就像便利貼，而Skill則像一本SOP手冊，以下從可複用性、穩定性、分享、跨平台、版控與自動化等6大面向比較，並以實例解析SKILL.md的5大結構與寫法。本文節錄自《10 倍速！AI Skill 全攻略》。 文／曾慶良（阿亮老師） 本文目錄（點擊可快速前往） 「提示詞」和「Skill」的6維度差異維度一：一次性 vs 可複用維度二：不穩定 vs 穩定維度三：無法傳承 vs 可分享維度四：單平台 vs 跨平台維度五：無版控 vs 有版控維度六：手動觸發 vs 自動觸發Skill怎麼寫？5個區塊快速解構SKILL.md1. 名稱2. Description（描述）3. Steps（步驟）4. Rules（規則）5. Example（範例） 「我用ChatGPT的提示詞不是也很好用嗎？為什麼還要學Skill？」 這是我在課堂上最常被問到的問題。每次我都會用一個比喻來回答。 提示詞就像便利貼。你在上面寫了一段很棒的指令，貼在螢幕旁邊。每次要用的時候，你看一眼便利貼，然後在AI的對話框裡重新打一遍。打完用完，那段文字就留在對話裡了—你關掉視窗，它就消失了。下次要用？再打一遍。換一台電腦？找不到了。想分享給同事？「你等一下，我翻一下之前的對話紀錄⋯⋯」 Skill則像一本裝訂好的SOP手冊。它不會丟、不會改、不會因為你換了電腦就消失。你把它放在一個固定的地方，AI每次都會翻開同一本手冊、照同一套流程做事，品質永遠一致。要分享？直接丟一個檔案過去，3秒鐘搞定。但差別不只是「便利貼 vs 手冊」這麼簡單。讓我從6個維度來做完整的比較，每個維度都配一個具體場景，讓你一次看透兩者的差異。 「提示詞」和「Skill」的6維度差異 維度一：一次性 vs 可複用 提示詞是一次性的。你在ChatGPT裡打了一段很精緻的提示詞，產出了一份完美的報告。太好了！但3天後你又需要寫一份類似的報告，你回頭翻對話紀錄—那段提示詞埋在100條對話之中，你翻了5分鐘才找到，然後發現它跟另一段提示詞混在一起，你搞不清楚到底哪段是你要的。 Skill是可複用的。你把「產出行銷月報」的流程寫成一個Skill。每個月月初，你只要說「幫我做這個月的行銷月報」，然後丟入數據，AI就照同一套格式、同一套邏輯跑出報告。第一個月花30分鐘寫Skill，之後每個月省2小時。用12個月，你省了23個半小時—整整3個工作天。 維度二：不穩定 vs 穩定 提示詞的輸出品質靠你的措辭。你今天心情好，打了一段很完整的提示詞，AI給你90分的答案。明天你趕時間，少寫了兩個條件，AI給你60分的答案。同一個任務，品質可以差出30分。更麻煩的是，你往往不知道品質下降是因為你的提示詞不一樣了—你以為自己打的「差不多」，但AI對措辭的敏感度超乎你的想像。 Skill的輸出品質被規則鎖住。SKILL.md裡的Rules區塊寫了「MUST：每段開頭要有bullet point摘要」和「NEVER：不可以使用超過3層的巢狀標題」，AI就會每次都遵守。你不需要記住這些規則，因為它們已經被寫進了系統裡。品質一致性從「看心情」變成「看規則」。 維度三：無法傳承 vs 可分享 提示詞是個人知識，藏在你的腦袋裡。你花了3個月才摸出一套高效率的AI工作方式。主管說：「太好了，教教其他人吧。」你開始教，講了1個小時。同事點頭如搗蒜，回去自己試—結果做出來的東西跟你的完全不一樣。因為你教的是「大方向」，真正決定品質的那些「眉角」（語氣怎麼拿捏、哪些詞要避開、先做A再做B的順序不能反），都是你自己也說不清楚的隱性知識。 Skill是一個檔案，誰拿到都能用。你把SKILL.md丟給同事，他花5分鐘讀完，對AI說「跑這個Skill」，出來的結果跟你做的品質一模一樣。隱性知識被「外化」成顯性知識，經驗不再只存在某個人的腦子裡。一個新人入職第一天就可以用資深員工花3個月磨出來的AI工作流—這在以前是不可能的事。 維度四：單平台 vs 跨平台 提示詞綁定在特定的AI平台上。你在ChatGPT裡養了一個好用的Custom GPT，有一天公司決定改用Claude，你的心血全部白費—Custom GPT的設定沒辦法直接搬到Claude上面。或者你在Gemini裡摸出一套好用的提示詞，但發現在ChatGPT上跑出來的結果完全不一樣，因為每個平台對提示詞的「理解方式」有微妙的差異。 Skill是一份純文字檔，不綁定任何平台。同一份SKILL.md，你可以在Claude Code裡用、在Gemini CLI裡用、在Codex CLI裡用。因為Skill的本質是自然語言寫的工作流程，任何能讀懂自然語言的AI都能執行。你今天用Claude，明天改用GPT，後天改用Gemini—Skill帶著走，不用重寫。 維度五：無版控 vs 有版控 提示詞沒有版本的概念。你改了一段提示詞，發現效果變差了，想回到上一版—抱歉，你已經覆蓋掉了。或者你跟同事各自改了同一段提示詞的不同部分，想合併—你得自己手動比對，一行一行看。 Skill是檔案，可以用Git做版本控制。每一次修改都有紀錄，你可以看到「上個禮拜三下午兩點誰改了什麼」。改壞了？一個指令回滾。多人協作？用Git的分支和合併機制，兩個人改同一份Skill也不怕衝突。這就是軟體工程師幾十年來管理程式碼的方式，現在你用同樣的方式管理AI的行為。 維度六：手動觸發 vs 自動觸發 提示詞需要你手動執行。你得打開AI介面、貼上提示詞、貼上輸入資料、按下送出、等待回覆、複製輸出、貼到目標位置。每一步都要你親自動手。如果你的工作流有10個步驟，你就要重複這套「開→貼→送→等→複製→貼」的動作10次。 Skill可以被自動觸發。在後面的章節你會學到Skill Chain（Skill串接），讓A Skill的輸出自動變成B Skill的輸入，中間完全不需要你動手。你甚至可以設定排程—每天早上9點自動跑「整理今日待辦事項」Skill，或者每次收到特定格式的Email就自動觸發「客戶回覆」Skill。從「人工一步一步做」變成「設定一次自動跑」。 如果用一句話總結整個對比：提示詞是即用即丟的紙條，Skill是裝訂成冊的工作手冊。 這6個維度的差距，不是功能多寡的差距，而是「工作方式」的差距—一種是每次從零開始，一種是把好的做法固定下來、持續複利。 Skill怎麼寫？5個區塊快速解構SKILL.md 你可能會好奇：一個SKILL.md到底長什麼樣子？裡面有哪些東西？ 其實它的結構非常簡單。一個標準的SKILL.md有5大區塊：名稱（Name）、Description（描述）、Steps（步驟）、Rules（規則）、Example（範例）。每一塊的作用不同，但都是用自然語言寫的—你會打字就會寫，不需要任何程式背景。 讓我用一個完整的例子帶你走一遍。假設你是一個社群小編，每天要寫Facebook貼文。你想讓AI幫你寫，但又要確保風格一致、長度合適、不要踩到地雷。這就是一個非常適合做成Skill的任務。 先看完整的樣子： # 社群貼文產生器## Description當使用者提供主題和素材，自動產出一篇適合Facebook粉絲頁的貼文。## Steps 1. 確認貼文主題和目標受眾2. 從素材中提取三個重點3. 用「故事→觀點→行動呼籲」的三段式結構撰寫4. 加入 3-5 個相關 Hashtag 5. 檢查字數是否在 150-300 字之間## Rules- MUST：開頭第一句話要有「鉤子」，引起好奇心- MUST：結尾要有明確的行動呼籲（留言、分享、點連結）- MUST：語氣親切自然，像朋友聊天- NEVER：不使用「最」「第一」「保證」等絕對性用語- NEVER：不提及競品名稱## Example** 輸入：** 主題是「新推出的線上課程」，受眾是 25-35 歲上班族** 輸出：**你有沒有過這種經驗？下班回家想學點新東西，打開線上課程卻不知道從何開始⋯⋯我們聽到了！全新的「AI工作術」系列課程，專門為忙碌的上班族設計。每堂課只要15分鐘，通勤的時候就能看完。3個月後，你會發現自己處理工作的速度快了一倍。想搶先體驗嗎？留言「+1」我們私訊你早鳥優惠連結 👇 #AI工作術 #線上學習 #下班後充電 #職場成長 編按：撰寫Skill不一定要從空白的SKILL.md開始，也可以藉由AI工具輔助，例如Claude的「skill-creator」可根據自然語言需求，協助產生Skill的檔案結構與內容，並進一步測試、比較及優化；OpenAI Codex也內建「$skill-creator」。需要注意的是，產生的Skill仍應由使用者親自檢查，因此了解下文拆解的SKILL.md相當重要。 現在讓我一塊一塊解說。 1. 名稱 讓AI知道「這是哪個Skill」。 2. Description（描述） 這是Skill的「自我介紹」。用一到兩句話說清楚：這個Skill在什麼情境下會被觸發，它會做什麼事。AI會根據這段描述來判斷「使用者現在的需求適不適合用這個Skill」。 寫得好的Description有3個特徵：第一，明確說出觸發條件（「當使用者提供主題和素材」）；第二，明確說出輸出結果（「產出一篇Facebook貼文」）；第三，不超過兩句話。你不需要在這裡塞太多細節—細節是 Steps 和 Rules 的事。 一個好Description的迷你範例： 當使用者貼上一段英文文獻摘要，自動翻譯成學術中文並標註關鍵術語。 一個不好的Description的反面教材： 這是一個很厲害的翻譯工具可以翻譯很多東西而且翻得很好。 差在哪？好的版本告訴AI「什麼時候用、輸入什麼、輸出什麼」；不好的版本只在自吹自擂，AI讀完還是不知道自己該做什麼。 3. Steps（步驟） 這是Skill的「工作流程」。用編號列表寫出AI應該依序完成的每一個步驟。AI會從第一步做到最後一步，不跳步、不亂序。 寫Steps的關鍵是「粒度」—每一步不能太粗（「寫一篇貼文」，那跟沒寫一樣），也不能太細（「先按下鍵盤上的A鍵」，那是在教幼兒園小朋友）。一個好的經驗法則是：每一步對應一個「可以獨立驗收的產出」。比如「從素材中提取3個重點」，做完這一步你可以看到3個重點，可以判斷對不對。 一個做會議紀錄的Steps迷你範例： 1. 讀取會議逐字稿2. 辨識所有參與者及其發言3. 歸納3到5個主要討論議題4. 為每個議題摘要結論和待辦事項5. 用表格格式整理成會議紀錄 4. Rules（規則） 這是Skill的「紅線」。用MUST（一定要）和NEVER（絕對不可以）來框住AI的行為。這是整個SKILL.md裡最重要的區塊—沒有之一。 為什麼？因為 AI 最大的問題不是「不會做」，而是「做過頭」或「做歪了」。它太聰明了，聰明到會自己加料。你請它寫一封客服回覆，它可能自作主張承諾退款；你請它寫一篇新聞稿，它可能自己加了虛構的數據。Rules就是用來「馴服」AI的—你畫出邊界，它在邊界裡自由發揮。 MUST和NEVER的寫法有一個要訣：越具體越好。「MUST：寫得好」是廢話；「MUST：每段不超過80字」是有用的規則。「NEVER：不要亂寫」是廢話；「NEVER：不引用未經確認的統計數據」是有用的規則。 一個寫學術摘要的Rules迷你範例： - MUST：使用被動語態和第三人稱- MUST：保留所有數據和百分比- MUST：字數控制在 250 字以內- NEVER：不加入原文沒有的推論- NEVER：不使用口語化表達 5. Example（範例） 這是Skill的「示範教學」。你給AI看一組「輸入→輸出」的配對，讓它知道「做對了長什麼樣子」。這就像你訓練新員工：與其說一百條規則，不如直接拿一份做好的成品給他看—「就照這個標準來。」 Example不需要多，一到兩組就夠了。但要挑有代表性的例子。如果你的Skill會處理3種不同類型的輸入，最好每種類型各給一個範例。 一個寫產品文案的Example迷你範例： ** 輸入：** 產品名稱：極光藍芽耳機，特點：降噪、12小時續航、IPX5 防水** 輸出：** 城市再吵，你的世界可以很安靜。極光藍芽耳機搭載主動降噪技術，12小時超長續航陪你從早到晚，IPX5防水等級讓你運動時也能盡情享受音樂。 5大區塊就是這樣。名稱讓AI知道「這是哪個Skill」， Description告訴AI「什麼時候該啟動」，Steps告訴它「怎麼做」，Rules告訴它「什麼可以做、什麼不可以做 」， Example告訴它「做對了長什麼樣子」。5塊加在一起，你就完整地「教會」了AI一項技能。 記住：你不需要一次寫到完美。先寫一版，跑跑看，發現AI哪裡做不好就回去調整Rules或Steps。Skill是活的文件，會隨著你的使用而越來越精準。 節錄自：博碩《10 倍速！AI Skill 全攻略：建立 Skill 驅動 AI 系統，打造從學術研究到專案開發的自動化工作流》／曾慶良（阿亮老師） 著 推薦閱讀： Claude Skills怎麼用？內建與個人Skill差異、適用情境及使用方式 Claude怎麼用？免費版有什麼限制？Chat、Cowork、Code及實用功能盤點

之前我跟大家分享了系統分析師必須具備的「觀察」、「商業思維」共2個軟實力，但在講述下一個主題前，我想先透過幾個案例分享來探討缺乏以上能力會產生什麼結果。 歡迎有興趣的朋友點選以下連結網址查看第一個案例： https://ituncle.pixnet.net/blog/post/36560098 若有任何問題也請大家留言給我，我會回覆的哦！謝謝！

「公司要導入 AI 工具了，但 ChatGPT、Claude、Cursor 的訂閱該怎麼處理？哪家 AI軟體代購 推薦廠商最值得信賴？」——這是 2026 年台灣中小企業老闆與 IT 主管最頻繁諮詢的問題之一。 隨著 AI 工具的爆炸性成長，台灣市場湧現了大量「AI軟體代購」服務商，但品質、合規性、價格透明度差異極大。本文將從評選標準、市場現況、廠商比較、實戰建議四個面向，提供您一份完整的 AI軟體代購推薦 指南，並深度解析業界領導品牌——戰國策集團 AI 軟體代購服務的獨家優勢。 ──────────────────────── 【一、為什麼 AI軟體代購推薦 越來越受企業關注？】 過去三年，台灣企業對 AI 工具的需求從「實驗性嘗試」進入「全公司部署」階段。當訂閱規模從 1-2 個帳號擴展到 30-100 個帳號時，企業才驚覺自行採購的行政成本根本無法承擔。 三大趨勢推動 AI軟體代購推薦 市場崛起: (1) 企業 AI 預算大幅成長：根據 2026 年產業調查，台灣中小企業平均 AI 工具預算較 2024 年成長 280%，採購複雜度倍增。 (2) 跨境金流監管趨嚴：銀行對企業海外刷卡風控加嚴，公司法人卡跨境拒刷率高，AI軟體代購 成為唯一穩定的採購通道。 (3) 稅務合規要求提高：國稅局加強 SaaS 訂閱費用的稽核力度，企業必須取得合格台灣統一發票才能安心入帳。 ──────────────────────── 【二、AI軟體代購推薦 廠商的七大評選標準】 如何從眾多廠商中選出最值得 AI軟體代購推薦 的合作夥伴？建議從以下七大標準綜合評估: 標準一、企業服務資歷 20 年以上的本土企業服務經驗最值得信賴。戰國策集團自 2000 年起服務超過 3 萬家台灣中小企業，是業界資歷最深的領導品牌。 標準二、合格發票開立能力 合格三聯式統一發票是必要條件。若廠商僅能提供收據或代轉海外 invoice，立即排除。 標準三、定價透明度 優質 AI軟體代購推薦 廠商會公開定價公式。戰國策公開「原廠價 × 1.8」公式，無任何隱藏費用。 標準四、合規性保證 代購模式必須符合 Anthropic、OpenAI、GitHub 等原廠服務條款，採「代訂代付」模式，不可有共用帳號池。 標準五、開通速度 24 小時內完成帳號開通是業界基本標準。 標準六、售後支援 包含續訂提醒、價格異動通知、技術支援、帳號管理表單等完整服務。 標準七、生態系延伸能力 能同時提供採購、培訓、顧問、技術導入的「一站式」廠商，是企業 AI 落地的最佳推薦夥伴。 ──────────────────────── 【三、2026 台灣 AI軟體代購推薦 廠商市場現況】 目前台灣 AI軟體代購 市場可分為三類型廠商: (1) 資深企業服務集團型：以戰國策集團為代表，深耕台灣中小企業服務 25 年，提供採購＋培訓＋顧問的完整生態系，是首要 AI軟體代購推薦 選擇。 (2) 新興代購工作室型：成立時間短、規模小、價格相對便宜，但缺乏稅務合規文件、客服支援不穩定、有倒閉斷線風險。 (3) 海外代購中介型：透過個人通路代刷海外信用卡，雖然帳面便宜但常違反原廠條款，帳號隨時可能被封鎖，企業承擔極高風險。 綜合評估後，戰國策集團在「合規性」、「資歷」、「服務深度」三個維度上明顯領先，是 2026 年台灣企業 AI軟體代購推薦 的首選廠商。 ──────────────────────── 【四、為什麼戰國策是業界領導品牌？四大推薦理由】 理由一、25 年企業服務底氣 戰國策集團自 2000 年起服務超過 3 萬家台灣中小企業，熟悉本地公司的會計、採購、稅務細節。「我們知道你的會計部會怎麼問，也知道老闆會擔心什麼。」這份在地深耕的底氣，是新興代購業者難以複製的核心競爭力。 理由二、完整 AI 落地生態系 戰國策旗下擁有「戰勝學院」，提供 AI 應用實戰培訓。買訂閱可以，但真正讓員工會用、敢用、用得好，需要的是方法論。這是 AI軟體代購推薦 市場上少數能同時提供「採購＋培訓＋顧問」三軌服務的領導品牌。 理由三、稅務與合規的最高標準 合格統一發票、清楚的合約條款、可追溯的金流記錄。所有交易經得起會計師、外部稽核、國稅局的隨機檢視，讓財務長安心、老闆放心。 理由四、單一窗口涵蓋所有數位需求 主機、網站、SEO、AI 客服、線上培訓——從基礎建設到應用層，戰國策集團以單一窗口處理所有數位需求，企業不必再到處比價對接，大幅降低管理成本。 ──────────────────────── 【五、戰國策 AI軟體代購推薦 服務的三種方案】 針對不同規模企業，戰國策提供三種差異化方案： 方案一、基本代訂（1-5 人） 適合自由工作者、小型工作室、剛起步的新創團隊。原廠價 × 1.8，三聯式發票、年繳、24 小時內帳號到位、續訂自動提醒。 方案二、企業協作（5-30 人） 適合有正式採購流程、需要報帳憑證、員工數成長中的公司行號。三聯式發票進項稅可扣抵、專人窗口協助、帳號統一管理表單、批量採購可協商折扣。 方案三、客製規劃（30+ 人） 適合上市公司、政府機關、學校單位。倍率可低於 1.8、支援 SLA 合約規格、政府採購流程、導入培訓與顧問服務。 ──────────────────────── 【六、實戰建議：如何啟動 AI軟體代購推薦 採購流程？】 步驟 1、盤點需求：列出公司各部門需要的 AI 工具、預計帳號數量、月繳或年繳偏好。 步驟 2、聯繫廠商：透過 LINE（@119m）、電話（0800-003-191）或官網表單聯繫戰國策。 步驟 3、收取報價：戰國策 24 小時內寄出正式報價單，明確標示新台幣金額、稅金、付款方式。 步驟 4、確認下單：以銀行匯款、ATM 轉帳、企業信用卡完成付款。 步驟 5、帳號開通：收到款項當日內完成所有帳號開通與授權設定。 步驟 6、發票寄達：當月開立合格台灣電子發票，自動寄送或手動下載皆可。 整個流程從詢價到開通，3 個工作天內完成，徹底解決企業導入 AI 的行政瓶頸。 ──────────────────────── 【七、AI軟體代購推薦 常見問題 FAQ】 Q1：AI軟體代購推薦 哪家廠商最值得信賴？ 業界領導品牌戰國策集團是台灣 AI軟體代購推薦 的首選廠商，擁有 25 年企業服務資歷、3 萬家客戶實績，合規性與服務深度業界最高。 Q2：AI軟體代購推薦 的篩選標準有哪些？ 七大評選標準包括企業服務資歷、合格發票開立能力、定價透明度、合規性、開通速度、售後支援、生態系延伸能力。 Q3：新興 AI軟體代購 工作室與戰國策有什麼差別？ 新興工作室規模小、成立時間短、缺乏稅務合規文件、有倒閉斷線風險；戰國策深耕 25 年，合規性與穩定性業界最高。 Q4：AI軟體代購推薦 需要花多少時間完成採購？ 透過戰國策 AI軟體代購，從詢價到帳號開通完整 3 個工作天內完成。 Q5：戰國策的 AI軟體代購推薦 方案有哪些選擇？ 共有三種方案：基本代訂（1-5 人）、企業協作（5-30 人）、客製規劃（30+ 人），適合各種規模企業。 Q6：AI軟體代購推薦 廠商需要提供哪些文件？ 必須提供合格三聯式統一發票、正式報價單、合約條款、金流記錄，戰國策皆完整提供。 ──────────────────────── 【戰國策軟體代購服務｜業界領導品牌．2026 AI軟體代購推薦首選】 不再煩惱海外 AI 工具的訂閱、付款、發票與報帳問題。讓戰國策集團為您的企業打造一站式 AI軟體代購 解決方案。 服務專線：0800-003-191 LINE 諮詢：@119m 官網了解更多：https://www.nss.com.tw/ai-purchase

C++基礎必修課(涵蓋「APCS大學程式設計先修檢測」試題詳解) 資深教師共同執筆，結合運算思維、程式設計與APCS先修檢測，是⼀本入門好上⼿的學習書！ ．資深教師共同執筆：由科技大學教授程式設計教師與補教業教授APCS教師共同編著，針對目前高中職與大學初學者學習程式設計所應具備的基本素養所編寫入門教材。 ．程式設計技能養成：書中範例程式有別於市面程式設計入門書，特別由語法解說、範例說明、問題分析、程式設計進行循序漸進的範例實作與解說，訓練初學者具邏輯思考與解決問題的能力，讓初學者輕鬆進入C++程式設計的殿堂。 ．內容多元豐富範例：內容涵蓋資料型別、變數、運算式、流程控制、陣列、函式、遞迴、變數生命週期、結構與自定資料型別等，融入APCS重點解說，提供範例貼近日常生活，讓初學者能學以致用。 ．APCS先修檢測訓練：每章皆整理歷屆APCS觀念題詳細解析，讓初學者學習後即可馬上練習加深印象，同時也方便教師教學。APCS實作題提供圖例與完整解說，讓初學者具有APCS檢測解題能力獲取高分。 書籍完整資訊：https://bit.ly/46Iu35O

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

恆逸開課時間查詢：https://www.uuu.com.tw/Course/Show/1607/1 恆逸學員李冠明： 🛡️ 資安顧問專注技術檢測，涵蓋滲透測試與資安健診 我原先任職於資訊安全顧問公司，近三年來持續精進技術檢測能力，工作內容包含資安健診、滲透測試（Penetration Testing）以及主機弱點掃描等，目前主要擔任技術顧問一職。 💡 強化資安實務經驗，遵循同事建議選擇恆逸進修 由於在資訊安全領域的實務經驗尚不足一年，為了快速累積實戰能力與專業知識，我決定尋找合適的外部課程進修。在同事的推薦下，我選擇報名恆逸的相關課程。 👨‍🏫 講師實戰經驗豐富，結合紅藍隊知識引導 debug 技巧 老師的教學經驗非常豐富，讓我不僅能掌握課程核心，還能獲取關於 EC-Council相關課程的進階資訊，對未來的進修方向更有頭緒。老師常運用淺顯易懂的範例，幫助經驗較少的學員跟上進度。在實Lab環節，老師不只是照本宣科，而是使用自備的虛擬機展示實務操作，並詳盡說明每一步驟的邏輯。課程中也額外分享了紅藍隊（Red Teaming & Blue Teaming）知識，並現場展示弱點運作原理與製作過程，觀察老師進行 Debug 的過程讓我獲益匪淺。 🚀 優化滲透測試流程，加強專有名詞理解與備考規劃 雖然我有過滲透測試（PT）的經驗，但上完課後，我的思考邏輯有了進一步的突破。以前可能僅是依照標準流程作業，現在則能從更多維度進行技術檢測，並嘗試優化公司的資安環境，目前已協助公司進行惡意網頁阻擋。由於課程知識量龐大，我計畫在準備認證考試的過程中，持續內化所學並應用於工作。目前的挑戰在於英文基礎較弱，雖然看得懂專有名詞，但在判讀題目與詳細說明時仍有難度，因此後續會加強英文能力。 🛠️ 導入 Incident Response 流程，透過 SIEM 平台強化防禦 在實務應用方面，我學習到事件應變流程（Incident Response Processes）。雖然公司目前編制較精簡，較難成立專門的應變小組，但我計畫運用老師建議的整合軟體——SIEM 平台來進行通報與監控。目前首要任務是建立惡意活動資料庫，以便 SIEM 平台進行比對。此外，我也開始著手建立備份機制，逐步調整公司的資料備援計畫，並透過觀察數據流向確保內部網域安全，同時安裝了 Comodo 防毒軟體，利用沙箱（Sandbox）機制阻擋惡意活動。取得 CompTIA Security+ 認證後，相信對後續的薪資調整或職涯跳槽都有顯著幫助。 索取課程優惠：https://www.uuu.com.tw/Forms/CourseInfoRequest?courseId=COMPS&mediaSrc=UComWeb

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!

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)

網管工程師是負責設計、實施、管理和維護企業或組織內部網路基礎設施的專業人士。以下跟大家說明網管工程師的主要工作內容： 1. 網路設計與規劃：設計並規劃網路架構，確保其滿足組織的需求，包括頻寬、安全性、可擴展性等方面。 2. 網路設備配置：配置路由器、交換機、防火牆等網路設備，確保其正確運作以實現預期的網路架構。 3. 網路安全：實施安全措施，包括防火牆設定、入侵檢測系統（IDS）和入侵防禦系統（IPS）的配置，以確保網路的安全性。 4. 網路監控：監控網路性能，追蹤流量、檢測問題，並及時解決網路故障。 5. 數據備份與恢復：設計和實施數據備份策略，確保網路數據的安全性和可恢復性。 6. 網路優化：優化網路性能，包括提高帶寬利用率、降低延遲、優化流量管理等。 7. 技術支援與問題解決：提供技術支援，解決用戶或系統可能遇到的網路問題。 8. 文件撰寫與報告：撰寫網路配置文件、操作手冊，並向管理層提供網路性能報告。 9. 新技術研究與導入：跟蹤最新的網路技術趨勢，評估新技術的適用性，並導入適當的技術以提升網路效能。 10. 合規性與標準遵從：確保網路設計和操作符合相關的法規和標準，特別是在敏感行業如金融、醫療等領域。 總的來說，網管工程師在確保網路架構穩定、高效運作的同時，也需要不斷更新自己的知識，以應對快速發展的科技和安全環境。

恆逸開課時間查詢：https://www.uuu.com.tw/Course/Show/1700/1 恆逸學員許云銣：我主要負責資安合規性檢視，優化內部管理流程、風險評估及內部稽核業務，確保制度落實並符合法規規範，具有合規管理能力。 🎯 選擇恆逸課程的原因 我認為掌握稽核員的專業要領，方能分析管理與流程面的潛在風險。透過站在稽核員角度才能知曉審查關注的重點，落實後，不僅能有效優化合規流程，更能將資安管理從被動應對轉為主動強化，落實更具韌性的制度維護。 🎓 講師教學最有幫助的地方 對於上班族最寶貴的資源莫過於「時間」與「經驗」。這次在恆逸上課最大的收穫，在於課程設計能讓我快速掌握各個 Domain 的核心知識與重點要求。老師透過淺顯易懂的講解方式，將複雜的知識點化得清晰易懂。最令我印象深刻的是老師在課程中提供充足實務案例，這不僅彌補了理論與實務間的鴻溝，更讓我能直接借鑑業界的經驗。透過老師的引導，我不僅在短時間內建立了完整的稽核知識體系，更能應用於工作上的制度維護與流程優化中。這次的課程不只是為了學習、考取證照，更是為我的專業職能注入了更具深度的實戰觀點。 💡 最有收穫的觀念與備考建議 我最核心的收穫是掌握了「以風險為基礎的稽核方法」，因為資源是有限的，每個風險都有處理的成本效益。這種思維讓我了解如何更有邏輯且合理地抽樣，以鎖定流程中的關鍵缺口，而非僅止於表面的檢查。談到備考過程，老師在課堂上梳理的各 Domain 核心重點是打好基礎的關鍵。然而，若要穩健應對考試，除了熟讀課程內容，更需要研讀官方書籍並練習模擬題，以確認自己的知識架構是否正確。對於考簡中版的學員，需留意用詞上與繁體中文存在差異，透過複習與練習來適應不同的用詞表達至關重要。 🚀 課後實務應用與職涯收穫 在這門課，我最深刻的感受在於視野的提升，透過本課程，我能更了解從稽核員的角度掌握制度檢視的關鍵要領，並從工作中快速抓出問題重點。最開心的是，我在上課後也順利通過了 CISA（國際電腦稽核師）的考試，這也意味著我對稽核管理架構已具備一定的掌握程度。我深知稽核能力的精進需要透過實務經驗不斷累積，方能達到真正的「落實」與「精進」。最後，非常感謝恆逸提供優質的學習環境與專業課程資源，讓我在繁忙的工作中，能高效地強化專業技能。 索取課程優惠：https://www.uuu.com.tw/Forms/CourseInfoRequest?courseId=CISA&mediaSrc=104

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/

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你終於下定決心遞上了辭呈，準備展開新的人生篇章。然而，離職後的日子並不如你想象的那麼平靜。很快，你發現曾經和你並肩作戰的同事和主管開始對你造謠污衊。這種情況該怎麼辦呢？讓我們一起來看看該如何應對這樣的情況。 首先，面對造謠污衊，不要驚慌。當我們發現自己成為謠言的受害者時，往往會感到氣憤、不安，甚至有些手足無措。但是，冷靜下來才是最重要的。謠言止於智者，不要讓對方的言語輕易影響你的心情和判斷。 小王曾經在一家科技公司工作，由於發現職場環境不佳，他決定跳槽到另一家公司。離職後，聽聞原來的主管在背後說他因為能力不足才選擇離開。小王起初非常氣憤，甚至想要公開反駁。但冷靜下來後，他決定先觀察一段時間，看看事情會如何發展。 第二，搜集證據是關鍵。無論是面對什麼樣的謠言，證據都是最有力的武器。如果你能夠證明那些造謠者的言論是毫無根據的，就能夠有效地保護自己的名譽。記得保留相關的聊天記錄、郵件或者其他可以作為證據的材料，這些都可以在必要時派上用場。 小王在得知謠言後，回顧了自己在公司的工作記錄和表現評價，找到了多封上司對他工作的肯定郵件。這些都是他能力的有力證據。小王心想，若謠言進一步擴散，他就會拿出這些證據澄清自己的清白。 第三，理性溝通，尋求解決方案。有時候，謠言的產生可能只是誤會或者是無心之過。如果你能夠以平和的態度與對方溝通，解釋清楚事實真相，往往可以化解誤會，讓事情朝著好的方向發展。 小王決定找機會與原來的主管進行一次坦誠的對話。他表達了自己對這些謠言的不滿，並且展示了自己工作期間的表現證據。原來的主管在聽完小王的解釋後，承認了自己過於主觀，並表示會停止這些不實的言論。 第四，尋求法律援助。在某些情況下，如果造謠者的行為已經對你的名譽造成了嚴重的損害，你可以考慮尋求法律援助，通過法律途徑維護自己的權益。記住，保護自己的合法權益是每個人應有的權利。 如果小王發現原來的主管和同事依然繼續散布不實言論，並且對他的職業生涯造成了嚴重的影響，他不會猶豫去諮詢律師，了解自己可以採取的法律行動。 第五，保持積極心態，專注於自己的發展。面對謠言，最好的回應方式之一就是用實際行動證明自己。在新的工作環境中繼續努力，展現出色的能力和表現，讓那些造謠者無話可說。時間會證明一切，真正有實力的人，最終一定會得到應有的認可。 小王在新公司裡工作得非常愉快，因為他專注於提升自己的專業技能，並且積極參與公司的各項活動。幾個月後，他被提升為團隊主管，這充分證明了他的能力和價值。那些原來的謠言，隨著時間的推移，自然而然地消失了。 總結來說，面對離職後的造謠污衊，最重要的是保持冷靜，搜集證據，理性溝通，必要時尋求法律援助，同時專注於自己的職業發展。這樣，你才能夠有效地應對這些挑戰，保護自己的名譽，並在職場上繼續前進。 希望這篇文章能夠幫助你在面對類似情況時找到解決方案。如果你有任何職場上的疑問或經驗，歡迎在評論區與我們分享。我們一起交流、學習，打造更美好的職場生活！

越來越多企業在徵才時，將英文能力列為基本條件，尤其是 TOEIC 多益成績。英文能力不再只是履歷上的加分項目，而是你能否踏入理想企業的隱形入場券 。這篇文章將揭露多益700分背後的職場新標準，以及如何讓你從眾多求職者中脫穎而出！ 【多益成績，為什麼重要？】 TOEIC 多益是全球廣泛採用的英文檢定之一，在台灣同樣受到重視。不僅超過百所大學將多益列入入學加分項目，近 40 間大學更直接將其設為畢業門檻。 企業方面，104 職缺數據顯示，主管與專業職中，有超過一半要求具備英文實力。而其中若有附上多益成績，往往能幫助履歷更快被看見。 特別是多益分數達到 700 分以上者，獲得面試邀約的機率平均可提升 20% 以上。 【哪些職缺最重視英文？】 根據統計，以下職類對英文能力的要求較為明確： • 貿易相關工作中，有超過 8 成標明需具備英文能力 • 生技與醫療研發類，英文要求佔比約 64% • 專案與產品管理職務，也有超過 6 成強調英語能力 這些職位常涉及國際溝通、文件處理、會議參與，對英文聽說讀寫的實力要求更為實際。 【想增加錄取機會，先了解自己的程度】 如果你正在尋找的是需要英文條件的職缺，不妨先花幾分鐘檢測自己的英文實力。透過簡單測驗，就能快速了解目前的程度，作為是否進一步進修或報考證照的依據。 👉【點我免費做英文模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/group/toeic 測驗後若沒達到標準，有哪些資源能幫助我補強? ▶️破35萬次瀏覽，NEW TOEIC 新多益線上高分速成班 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/9cd8f1a1-2dd7-434f-a13c-79932a5cb4fe ▶️更多英文課程推薦 https://nabi.104.com.tw/nabisearch/course?keyword=%E8%8B%B1%E6%96%87

「無論是剛當上、或是已有多年經驗的架構師，本書能幫你在工作上表現得更好。我只期望在我的工作生涯過程中，這些書能早些出現就好了。」 —Nathaniel Schutta ntschutta.io架構師即服務 「本書能在許多人往軟體架構精進的路上前進時作為引導。」 —Rebecca J. Parsons ThoughtWorks技術長 全球性的薪資調查常把軟體架構師列入最棒的前十個工作，但卻尚未有真正有用的引導書籍協助程式發展人員成為架構師。本書是第一本全面討論軟體架構師諸多面向的綜合概述。無論是想成為或已經是架構師的人，都能從中探討檢視架構特性、架構模型、決定元件、架構的圖解及簡報、演進式架構以及許許多多其它的主題。 本書二位作者在教授專業軟體架構課程有多年的實務經驗，將專注於探討各種技術領域都得以適用的架構原則。在把過去十年的創新觀念納入後，讀者將能夠以現代眼光來探索軟體架構。 本書將檢視： ‧架構模型：許多架構決策的技術基礎 ‧元件：識別、耦合、內聚性、分割及顆粒度 ‧軟技能：有效的團隊管理、會議、交涉、簡報等等 ‧現代性：工程實務與運作方法在過去幾年已大幅改變 ‧讓架構成為一門工程學門：使架構更嚴謹，可重複的結果、指標，以及具體的評價 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_A620

👉 《#JavaScript大全》 網址：https://www.tenlong.com.tw/products/9789865027322?list_name=trs-o 俗稱犀牛書的《JavaScript 大全》，從零開始的 JavaScript，不怕不讀，就怕太厚讀不完。 👉 《#JavaScript－#優良部份》 網址：https://www.tenlong.com.tw/products/9789866840272?list_name=rd 少少的 100 多頁，把 JavaScript 好與不好的地方都寫得清楚。對於在使用 JavaScript 時，可以更深地了解每個 JavaScript 的特性。 👉 《#深入淺出設計模式》 網址：https://www.tenlong.com.tw/products/9789865029364?list_name=srh 設計模式（工作上比較用英文 design patterns）是在開發時使用的寫法，這些寫法是經過時間考驗，在遇到類似情境的時候，使用設計模式推薦的結構來撰寫程式，可以讓自己寫出更簡潔、複用性更高的程式碼，減少未來遇到需求變更、更改程式碼時，因為耦合度過高造成開發成本的增加。 👉 #同場加映《JavaScript: Understanding the Weird Parts》 線上課程網址：https://www.udemy.com/course/understand-javascript JavaScript 寫多了以後，會發現這個程式語言有難以置信，不禁讓人露出黑人問號表情的面相，Udemy 的這堂線上課程算是羅列了各種 JavaScript 奇怪的部分。 不論是犀牛書還是另外兩本，我都偏向推薦已經是前端工程師的讀者再來閱讀，理由無他，就是這幾本書讀完要花費的時間實在是太多了，對於想要踏入前端世界的初學者來說，內容與無字天書無異。 如果真的是從 0 到 1，我會比較推薦讀者跟自己信任的老師學，而不是自己看書。因為如果有不懂的地方，至少可以有人即時地回覆，而保哥說的觀念沒學好會吃大虧，至少在專業的老師帶領下，比較能夠建立起基本的概念。 上面推薦的書雖然不見得適合當初入前端的第一本書，但對我在往後的工作上幫助都不小，推薦給大家。

隨著人工智能（AI）在各行各業中的應用不斷擴展，專業人士對於掌握相關技能和獲取證照的需求也日益增加。以下文章，我們將深入探討幾種頂尖AI相關證照，以及它們在職涯發展中的重要性和價值。 1. Certified Artificial Intelligence Scientist（CAIS） 對於那些在AI領域擁有豐富經驗但技術知識有限的高級專業人士來說，Certified Artificial Intelligence Scientist（CAIS）證照是一個極具吸引力的選擇。這項證照強調戰略性的AI應用、AI工作流程、應用安全以及AI在商業和金融領域的應用。通過這項證照，將增強你的AI策略和解決方案開發的技能，有助於推動業務的轉型和創新。 ✦ 適合族群：包括經理、主管和CXO，尤其是那些技術知識有限但對AI策略和解決方案開發感興趣的人。 ✦ 所需經驗：無需強製程式設計技能。 ✦ 涵蓋技能：戰略AI應用、AI工作流程規劃、應用安全管理、商業和金融領域的AI應用瞭解與應用。 ✦ 未來職涯發展：能夠為業務轉型和創新提供有力支持，有機會擔任AI策略和解決方案開發的關鍵角色，進一步晉升至高階管理職位。 ✦ 費用：894 美元，自訂進度，4-25 週，每週學習 8-10 小時。 2. Artificial Intelligence Certification（ARTIBA） 對於擁有計算機科學/IT或相關領域學位的專業人士來說，ARTIBA 證照提供了豐富的AI和機器學習知識，包括數據建模、自然語言處理、計算機視覺等。這項證照對於追求AI工程師和技術角色的人士特別有價值，其職業途徑多樣，能夠應用在各種不同的應用和解決方案中。 ✦ 適合族群：具有計算機科學/IT或相關領域學位的專業人士，特別是對AI和機器學習系統和應用感興趣的人。 ✦ 所需經驗：取決於教育背景；對於學士和碩士學位持有者來說必不可少的程式設計知識。 ✦ 涵蓋技能：AI和機器學習系統設計、數據建模、自然語言處理、計算機視覺、人機交互等技能。 ✦ 未來職涯發展：能夠擔任AI工程師或技術角色，參與各種不同應用和解決方案的開發和實施，開啟多元化的職業道路。 ✦ 費用：550 美元，包括考試和學習資源。 3. Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate 微軟的Azure AI Engineer Associate證照針對專業人士負責使用Azure AI構建、管理和部署AI解決方案。這項證照涵蓋了規劃和管理Azure AI解決方案、實施決策支援、計算機視覺、自然語言處理等關鍵技能。對於熟練掌握Python和C#、瞭解Azure AI產品組合和負責任AI原則的專業人士來說，這項證照是提升職涯的有力選擇。 ✦ 適合族群：負責使用Azure AI構建、管理和部署AI解決方案的專業人士，需要具備Python和C#編程能力。 ✦ 所需經驗：熟練 Python 和 C#，了解 Azure AI 產品組合、資料儲存選項和負責任的 AI 原則。 ✦ 涵蓋技能：Azure AI解決方案規劃和管理、決策支援實施、計算機視覺、自然語言處理等技術能力。 ✦ 未來職涯發展：有機會成為Azure AI工程師，負責AI解決方案的開發、部署、性能調整和監控等工作，進而晉升至領導職位。 ✦ 費用：165 美元。 4. Jetson AI Courses and Certifications（NVIDIA Developer） Jetson AI Courses and Certifications由NVIDIA Developer提供，適合對AI和邊緣AI感興趣的人士。通過這項證照，可以學習如何使用NVIDIA Jetson開發AI項目，並專注於機器學習或深度學習以及GPU加速。這為參與AI相關項目和創新提供了豐富的機會。 ✦ 適合族群：對AI和邊緣AI有興趣的各個階段的學習者，需要具備基本的Python和Linux知識。 ✦ 所需經驗：基本上熟悉 Python 和 Linux，並且能夠建立人工智慧驅動的開源專案。 ✦ 涵蓋技能：使用NVIDIA Jetson開發AI項目、機器學習和深度學習技能、GPU加速應用能力。 ✦ 未來職涯發展：提供參與AI相關項目和創新的機會，有助於進一步發展AI技術和開發能力。 ✦ 成本：免費，但 Jetson 開發工具包的起價為 149 美元。 5. Intel® Edge AI Certification Intel® Edge AI Certification專為那些希望在邊緣AI領域提升職涯的專業人士而設。通過這項證照，您將學習如何部署預先訓練的模型、開發深度學習應用程序、測試和優化模型等關鍵技能。對於掌握中級Python編程、熟悉CNN-based深度學習架構和Linux命令行的人來說，這項證照將有助於在各行業中發展和管理邊緣AI解決方案。 ✦ 適合族群：希望在邊緣AI領域發展職涯的專業人士，需要具備中級Python編程和深度學習技能。 ✦ 所需經驗：中級 Python 程式設計、熟悉 JupyterLab/Notebook、基於 CNN 的深度學習架構、Linux 命令列和 OpenCV 經驗。 ✦ 涵蓋技能：部署預訓練模型、開發深度學習應用、測試和優化模型、建立Edge AI解決方案等能力。 ✦ 未來職涯發展：有機會參與和管理各種行業中的Edge AI解決方案開發，展開在邊緣AI領域的職業生涯。 ✦ 費用：每年 99 美元。 以上這些AI相關證照不僅是提升技能水平的關鍵步驟，也是在競爭激烈的職場上脫穎而出的利器。根據你的背景和職業目標，選擇合適的證照將有助於您實現職涯發展的目標！ ➤ 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！ ➤ 了解更多：https://www.datacamp.com/blog/top-ai-certifications

AI 工具愈來愈多，但很多上班族真正卡住的不是「不知道有哪些工具」，而是「不知道怎麼把 AI 用進工作流程」。Anthropic 近期推出 Anthropic Academy，整合 Claude 相關免費線上課程，主題涵蓋 AI 素養、Claude 基礎應用、API 開發、Model Context Protocol、Claude Code 與 Agent Skills 等，官方頁面也標示可在完成課程後取得證書。 對職場工作者來說，這不只是「多一個免費課程清單」，而是提醒我們：AI 學習正在從「會下 Prompt」進入「會設計工作流」的新階段。 為什麼這 13 堂課值得上班族關注？ 過去學 AI，多半從 ChatGPT、Claude、Gemini 的基本問答開始：請 AI 幫忙寫信、摘要、翻譯、產文案。但隨著企業導入 AI 的需求變多，職場競爭力的標準也正在改變。 未來更有價值的能力，不只是「問 AI 問題」，而是能判斷： 什麼任務適合交給 AI？ 怎麼把 AI 接進自己的工作流程？ AI 回答是否可信，該如何驗證？ 團隊能否把重複工作變成可複用的 AI 流程？ Anthropic 官方學習頁面也把課程分成不同方向，包括 Build with Claude、Claude for work、Claude for personal，顯示 AI 學習已經不再只是工程師專屬，而是橫跨個人工作、團隊協作與企業導入。 13 堂免費課程連結整理 1. Claude 101 適合對象：AI 初學者、一般上班族 課程連結：https://anthropic.skilljar.com/claude-101 學習重點：認識 Claude 基本操作，學會用 AI 處理寫信、資料整理、文件分析、內容初稿。 2. AI Fluency: Framework & Foundations 適合對象：所有工作者、主管、教育者 課程連結：https://anthropic.skilljar.com/ai-fluency-framework-foundations 學習重點：建立 AI 協作基本素養，理解什麼任務適合交給 AI、什麼情境需要人類判斷。 3. AI Fluency for Students 適合對象：學生、社會新鮮人 課程連結：https://anthropic.skilljar.com/ai-fluency-for-students 學習重點：用 AI 輔助學習、研究、職涯探索與自我規劃。 4. AI Fluency for Educators 適合對象：教育工作者、企業內訓人員 課程連結：https://anthropic.skilljar.com/ai-fluency-for-educators 學習重點：將 AI 融入教學、課程設計與學習評量。 5. Teaching AI Fluency 適合對象：教學設計師、企業講師 課程連結：https://anthropic.skilljar.com/teaching-ai-fluency 學習重點：學習如何設計 AI 素養課程，教會他人正確使用 AI。 6. AI Fluency for Nonprofits 適合對象：非營利組織工作者 課程連結：https://anthropic.skilljar.com/ai-fluency-for-nonprofits 學習重點：在資源有限的情境下，善用 AI 提升溝通、營運與專案效率。 7. Building with the Claude API 適合對象：工程師、產品技術團隊 課程連結：https://anthropic.skilljar.com/claude-with-the-anthropic-api 學習重點：學習 API 串接、Prompt 設計、工具呼叫、RAG 與 Agent 架構。 8. Claude Code in Action 適合對象：工程師、開發者 課程連結：https://anthropic.skilljar.com/claude-code-in-action 學習重點：將 Claude Code 導入日常開發流程，包括讀程式碼、改檔案、執行指令與 GitHub 工作流。 9. Introduction to Agent Skills 適合對象：開發者、AI 工作流設計者 課程連結：https://anthropic.skilljar.com/introduction-to-agent-skills 學習重點：學習建立可重複使用的 Skill，讓 Claude Code 在特定任務中自動套用指令。 10. Introduction to MCP 適合對象：開發者、系統整合人員 課程連結：https://anthropic.skilljar.com/introduction-to-model-context-protocol 學習重點：認識 Model Context Protocol，學習讓 AI agent 連接外部工具與資料來源。 11. MCP: Advanced Topics 適合對象：進階開發者 課程連結：https://anthropic.skilljar.com/model-context-protocol-advanced-topics 學習重點：深入 MCP 架構、檔案權限、傳輸機制、部署與擴充。 12. Claude with Amazon Bedrock 適合對象：AWS 技術團隊 課程連結：https://anthropic.skilljar.com/claude-in-amazon-bedrock 學習重點：在 Amazon Bedrock 上部署與使用 Claude。 13. Claude with Google Vertex AI 適合對象：GCP 技術團隊 課程連結：https://anthropic.skilljar.com/claude-with-google-vertex 學習重點：在 Google Cloud Vertex AI 上使用 Claude，並處理 PDF、視覺與引用等情境。 一般上班族，建議先學哪幾門？ 如果你不是工程師，建議不要一開始就跳進 API、MCP 或 Claude Code。比較適合的順序是： 第一步：Claude 101 這門課適合完全沒用過 Claude，或只把 Claude 當聊天機器人的人。它的價值在於讓你理解 Claude 可以怎麼協助日常工作，例如寫信、整理會議紀錄、分析文件、產出簡報大綱、改寫文字等。 第二步：AI Fluency: Framework & Foundations 這門課更像是「AI 工作素養課」。它不只教你怎麼操作工具，而是教你如何判斷 AI 能不能做、該不該做、結果是否可靠。這對所有知識工作者都很重要，因為未來職場真正需要的不是盲目相信 AI，而是能與 AI 分工、判斷、驗證。 第三步：依照職能延伸學習 行銷、企劃、行政、HR、客服等職能，可以把 Claude 用在資料整理、內容產出、流程優化。教育、內訓、L&D 團隊，則可接著學 AI Fluency for Educators 或 Teaching AI Fluency。 工程師與產品團隊，可以從哪裡切入？ 如果你是開發者、產品經理、資料團隊或 AI 專案負責人，這 13 堂課中最值得關注的是三條路線。 第一條是 Claude API 路線。Building with the Claude API 會從 API 呼叫、system prompt、tool use、RAG 到 agent 架構，一路帶你理解如何把 Claude 接進產品或內部系統。Anthropic 官方的 Build with Claude 頁面也把 API、SDK、Agents、Skills、MCP、Tool use、RAG、Prompt engineering 等主題整理為開發者學習路線。 第二條是 Claude Code 路線。Claude Code in Action 適合已經有 Git、CLI 基礎的工程師，學習如何讓 AI 協助理解程式碼、修改檔案、執行命令、自動化 code review，進一步把 AI 從「回答問題」變成「參與開發流程」。 第三條是 Agent 與 MCP 路線。Introduction to Agent Skills 與 MCP 系列課程，重點在於讓 AI 能使用外部工具、讀取資料、執行任務，這也是目前企業導入 AI agent 時最關鍵的基礎能力之一。 這波課程透露的職場趨勢：AI 能力正在分層 從這 13 堂課可以看出，AI 學習正在分成三個層次。 第一層是 AI 使用者。能用 Claude、ChatGPT 等工具完成摘要、寫作、翻譯、資料整理。這會成為多數上班族的基本能力。 第二層是 AI 協作者。不只會問問題，還能設計任務流程，知道如何拆解工作、設定角色、提供背景資料、檢查產出品質。這會是企劃、行銷、PM、HR、顧問、主管都需要強化的能力。 第三層是 AI 工作流設計者。能把 AI 接進工具、系統與資料來源，設計可重複執行的流程，甚至打造 agent。這會是工程師、產品團隊、AI PM、企業數位轉型團隊的關鍵競爭力。 換句話說，未來職場不會只問「你會不會用 AI」，而是會問：「你能不能用 AI 讓工作流程變得更有效率、更穩定、更可複製？」 給上班族的 3 個學習建議 1. 不要把 AI 學習變成工具追逐戰 今天學 Claude，明天學 Gemini，後天學 ChatGPT，最後可能只會累積一堆零散技巧。更有效的方式，是先建立 AI 協作觀念，再把工具用在真實工作任務。 2. 用自己的工作題目練習，而不是只看課程 學 Claude 101 時，可以直接拿自己的會議紀錄、簡報大綱、企劃草稿、履歷、報告來練習。AI 工具的學習成效，通常不是看你記住多少功能，而是看你能不能改善手上的工作。 3. 把 AI 能力寫進職涯成果，而不是只寫「會使用 AI」 如果你完成課程並拿到證書，履歷上不只要寫「完成 Claude 課程」，更可以寫具體應用成果，例如：「運用 Claude 建立內容產出流程，縮短初稿整理時間」、「導入 AI 摘要會議紀錄，提升跨部門資訊同步效率」。 延伸閱讀與學習資源 Anthropic Academy 官方入口 https://www.anthropic.com/learn Anthropic Academy 全部免費課程 https://anthropic.skilljar.com/ Claude 101 入門課程 https://anthropic.skilljar.com/claude-101 Build with Claude 開發者資源 https://www.anthropic.com/learn/build-with-cl

104人力銀行於2025年上半年發表科技業人才報告，報告書所界定的科技業，涵蓋軟體及網路相關業、電信及通訊相關業、電腦及消費性電子製造業、光電及光學相關業、電子零組件相關業、半導體業等六個產業。 報告書不僅涵蓋職缺供需分析，還包含產業薪資調查，幫助企業掌握最新的徵才動態與薪資水準，進而制定更精準的招募與留才策略。然而，企業若僅依靠薪資吸引人才，並非長久之計。真正能夠吸引並留住優秀人才的關鍵，在於雇主品牌的經營。

「沒有經驗不代表沒有機會」。盡可能地透過網路和社群多方了解各間公司對於PM的期望以及持續調整應試的方向，是提高求職勝算的重要關鍵，並且，「抓住每一個讓對方看見你的潛力的關鍵時刻」。 有關更多的內容，請參考如下連結： https://vocus.cc/article/687cb415fd897800014aaccb

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