104學習精靈

使用 Android 模擬器架構，預覽即時廣告投放的效果-許書翰、趙之君 廣告樣張一直提估廣告主，預覽他們廣告投放的樣式，讓廣告主查看是否與他們的預期相同，但這功能只局限於網頁版的廣告。目前 Android 與 iOS 的使用者比例已經超過平台的 60%，廣告主自然對於手機廣告的期待，也是等比成長，但可惜的是，我們一直使用人工的方式，擷取手機畫面，再提供給廣告主閱覽。這篇分享，將介紹 Android App 團隊，如何透過自動化的方式，把人工擷取的苦活，交給自動化的 Android 模擬器。 點我學習：https://docs.google.com/presentation/d/e/2PACX-1vS9zXJeYVRaBAPWwym3R6bixKdfNgx3HQSWTPdVzu86Yrat972m8RpARxtI2ER7jA/pub?start=false&loop=false&delayms=3000 本文與連結相關資源非經取得作者授權，不得任意轉載或公開傳輸

「溝通技巧 SBI 理論」是由美國心理學家約瑟夫·史坦伯格(Joseph Stenberg)提出的。 SBI 理論是指在溝通時,我們應該根據以下三個步驟進行: 1. 情況描述 (Situation): 描述具體的情況或事件,不要含有主觀評論。 2. 行為描述 (Behavior): 描述對方具體的行為,而不是對行為的判斷或評論。 3. 影響描述 (Impact): 描述這個行為對你或他人產生的影響。 這個理論強調在溝通時要客觀、具體地描述情況,不要帶有主觀判斷,以此來促進雙方更好地理解和溝通。 4.(我加的):期待 (Expectation): 可在闡述完事情後，順帶加上期待或是要求 以下我將用電影「那些年，我們一起追的女孩」來驗證SBI: 情況: 好的,我們把小明改成小騰,小紅改成宜宜,重新演繹一下這個場景: 錯誤的溝通方式(電影中的場景): 小騰:「妳怎麼就是不懂我的心?」、宜宜:「你才是不懂我的心!」 小騰:「妳根本就不在乎我!」、宜宜:「你才是不在乎我!」 兩人互相指責,情緒激動,最後大吵一架。 可以參考的溝通方式(使用SBI法則): (X) 小騰「妳怎麼就是不懂我的心?」→狗血吵架劇情 (O) 「今天下午,我們在雨中(情況)有了一些分歧(行為)。我感到很困惑和沮喪(影響),因為我很想與你好好溝通,但似乎我們無法達成共識。不如我們坐下來,互相傾聽彼此的想法和感受,看看能不能找到解決的方法。」 如果小騰說出「妳怎麼就是不懂我的心?」,宜宜可以這樣回應: 宜宜:「我聽到你說(情況)我不懂你的心(行為),這讓我感到很受傷和沮喪(影響)。我們之間的誤解讓我很困擾,我也很想與你好好溝通。不如我們坐下來,互相傾聽彼此的想法和感受,看看能不能找到解決的方法。」 (透過SBI溝通法，很快的電影就會進入大結局，然後九把刀就會想把自己捅九刀....) 圖片來源：https://zh-tw.photo-ac.com/photo/22100585

學習 Power BI 的好處在於能夠提升數據分析和可視化能力，使你能夠從各種數據中提取信息並將其轉化為可操作的洞察。它提供了直觀的用戶界面和強大的報告和儀表板功能，幫助你快速了解業務狀況，對於企業來說，掌握 Power BI 可以提高決策效率，促進數據驅動的文化，並增強競爭力。以下提供幾個學習 Power BI 的資源： 【Power BI 線上研討會】 微軟官網列出了有關 Power BI 各種應用的研討會，從入門培訓到報表設計概念，這個網站有一系列線上影片，不管是初學 Power BI 或是有一些經驗的使用者，也可以收看這些線上講座跟來自全球各地的專家學習。 >>https://learn.microsoft.com/en-us/power-bi/fundamentals/webinars 【Power BI 數據故事典藏】 可以透過 Power BI 數據故事典藏，了解其它 Power BI 專家如何利用 Power BI 發展企業的視覺化報表或是 Power BI 功能的展示。 >>https://community.fabric.microsoft.com/t5/Data-Stories-Gallery/bd-p/DataStoriesGallery?WT.mc_id=PowerBI_NL_nov10&mkt_tok=eyJpIjoiWW1FeFl6UTBOREV4TkRBMiIsInQiOiJYc0oxZWx2cDh4SGlOczVYZXB0YjJkSU9aMlBlZ2VWUkNpZEJGNGFpNUlSdVpzTlN5ZHFsbjB1a3UxWERMQnJmVjRuOGdTd3ljR0lBdkc2aVJndDdpcXZ6TGRURmtmYllOaHNvMlwvV093VXM9In0%3D&featured=yes 【Power BI 官方的每週/每月更新】 Power BI 官方每週都會對 Power BI 服務進行更新，每個月會發佈一次新版本的 Power BI！ 可以持續追蹤 Power BI 添加的新功能，將 Power BI 掌握透徹。 >>https://learn.microsoft.com/zh-tw/power-bi/fundamentals/desktop-latest-update-archive?tabs=powerbi-desktop 【Power BI 培訓課程】 微軟官方有提供免費的線上課程可以學習>>https://learn.microsoft.com/en-us/power-bi/fundamentals/videos

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你是不是常常覺得 AI 回答有點答非所問，或者明明問題很簡單，回應卻一大篇繞來繞去？其實問題很可能出在——你怎麼問。 這個月，Google 推出了由開發者關係專家 Lee Boonstra撰寫的《Prompt Engineering》白皮書（提示工程白皮書）。裡面不只是介紹怎麼寫 prompt，而是從原理到實戰，帶你一步步掌握「怎麼和 AI 說話」，讓 Gemini 模型真正幫上忙。 📘 這本白皮書有什麼特別？ 這份 68 頁的白皮書不走理論路線，而是聚焦在實用的提示設計技巧，適合開發者、內容創作者、數位行銷人，甚至是剛接觸生成式 AI 的新手閱讀。 它特別針對 Google 自家的 Gemini 大型語言模型（透過 Vertex AI 或 API 使用），整理出一系列好用又經過驗證的提示設計方法。裡面不只有說明，還有範例、應用情境和最佳實踐，非常實戰取向。 🔍 白皮書重點：10 種好用的提示技巧＋範例 1. 零樣本提示（Zero-shot prompting） 直接發問，不提供任何範例，考驗模型的直覺理解力。 例如：「解釋什麼是量子糾纏，用簡單的方式讓高中生也聽得懂。」 2. 少樣本提示（Few-shot prompting）** 提供一兩個例子，幫助模型模仿語氣與邏輯。 例如：「請模仿以下範例撰寫商品文案：商品：極簡筆記本，特色：環保、可平攤、質感黑色。」 3. 系統提示（System prompting） 為整段對話設定角色與任務規則，常見於API使用開場。 例如：「你是一位專業的職涯顧問，請根據用戶提供的履歷給出升遷建議。」 4. 角色提示（Role prompting） 讓AI扮演特定身份來產出對應語氣的內容。 例如：「請扮演一位資深產品經理，分享你帶過最難忘的一場簡報經驗。」 5. 上下文提示（Contextual prompting） 給AI足夠的背景資訊，提升回應的準確度與實用性。 例如：「背景：我正在為行銷團隊設計年度簡報。請幫我產出一頁‘趨勢預測’的內容，針對2025年AI行銷工具發展。」 6. 思維鏈提示（Chain-of-Thought, CoT） 引導AI按部就班地邏輯推理，特別適合用在數學、推理題。 例如：「請逐步推理並計算出以下問題的答案：一台機器每天可生產200個零件，5台機器工作3天總共可生產多少？」 7. ReAct提示（Reason + Act） 結合「思考」與「執行」兩步，幫助AI先判斷再回應，甚至進一步執行行動。 例如：「請先分析這篇文章的主題，再生成一條適合的SEO標題，並格式化成 Markdown 標題語法。」 8. 自動提示工程（Automatic Prompt Engineering, APE） 把寫提示這件事也交給AI，讓模型產出不同版本的prompt並自我優化。 例如：「我想讓AI幫我撰寫商品評論摘要，請你幫我產生5組不同風格的提示語供測試。」 9. 格式化輸出（例如JSON） 讓AI輸出的內容有結構，便於程式處理與後續使用。 例如：「請根據以下產品資料，生成對應的 JSON 格式資料，並保留key名稱。」 10. 混搭風格與語氣（Styling & Tone Prompting） 嘗試不同語氣、語言風格、格式等，找出最貼近任務需求的回應方式。 例如：「請用輕鬆幽默的語氣，寫一段開場白，歡迎新員工加入我們的設計部門。」 ✅ Google 推薦的提示設計做法 Google在白皮書中也提供一些實用的提示撰寫建議： - 提供示例：能有效幫助模型模仿任務邏輯與語氣風格。 - 保持簡潔明確：不囉嗦，重點清楚，避免語意模糊。 - 明確下達任務：比起「幫我整理一下」，說「請幫我列成三點摘要」更有效。 - 模組化撰寫：將提示寫成可重用模板，可大幅提升效率。 - 控制輸出長度：使用像是「限50字內」「請用推文風格」的指令，有助掌控生成結果。 🖱️ 資源整理 - 📄 [白皮書 PDF下載](https://www.gptaiflow.tech/assets/files/2025-01-18-pdf-1-TechAI-Goolge-whitepaper_Prompt%20Engineering_v4-af36dcc7a49bb7269a58b1c9b89a8ae1.pdf) - 🌐 [Lee Boonstra 官網](https://www.leeboonstra.dev/writing/) - 📥 [Kaggle 白皮書頁面]https://www.kaggle.com/whitepaper-prompt-engineering - 🎥 精華影片：[觀看影片] https://www.youtube.com/watch?v=0AsGIcYY2Ao ✨ 總結 這份白皮書不只是寫給工程師，它其實是一本「AI 溝通指南」，教你如何讓生成式模型變成真正的幫手。 記住一句話：「會問問題的人，才是真正懂用AI的人。」 無論你是日常使用者還是專業從業者，只要你懂得設計 prompt，AI 就能為你發揮超過預期的效果。