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視訊面試時緊張卡詞？不確定如何回答專業問題？Parakeet AI 是你理想的 AI 工具！無論是即時生成回應、提供多語言支持，還是根據你的背景調整答案，這款 AI 都能讓你在面試中展現最佳表現，輕鬆應對各種挑戰。不僅如此，本文將深入介紹 Parakeet AI 功能、收費情況，讓你了解這款 面試 AI 工具 如何徹底改變你的面試準備過程。 ▍Parakeet AI 是什麼？ Parakeet AI 是一款專門為視訊面試設計的智能工具，它的最大特點就是能夠即時分析面試對話，並提供適合的回應。這對於那些容易緊張、或者不知道該如何完美表達的人來說，無疑是個極大的助力。不僅如此，它還支持多達 59 種語言，讓使用者無論身處何地，都能有效溝通。 在如今這個全球化的就業市場中，越來越多的公司採用視訊面試來進行初步篩選。無論你是新手還是經驗豐富的求職者，視訊面試的環境都可能讓人感到壓力。而 Parakeet AI 的存在正是為了幫助你降低這種壓力，讓你能夠專注於展示自己的實力，並即時提供有深度、有條理的回答。 ▍Parakeet AI 功能大揭秘 1. 即時 AI 回應 面試過程中最難的部分就是應對那些突如其來的問題。Parakeet AI 能夠根據面試官的問題快速生成專業的回應，並幫助你保持對話的流暢性。即使你一時想不出完美的答案，這款工具也能提供建議，讓你迅速做出反應。 2. 多語言支持 對於那些有跨國公司面試需求的求職者來說，語言的障礙是個很大的挑戰。Parakeet AI 支持 59 種語言，幫助你用最流利、專業的方式表達自己。不論是用英語、法語，還是中文、德語，這款工具都能輕鬆應對。 3. 行業專屬回答 不同的行業有不同的專業用語和面試風格。Parakeet AI 會根據面試的行業來調整回答的內容。例如，在科技業面試時，它會幫助你生成更具技術含量的回答，而在客戶服務業中，則會強調溝通技巧與客戶導向的回應。 4. 個性化自訂答案 你是否擔心 AI 提供的答案過於模板化？不用擔心！Parakeet AI 的自訂功能能讓你提前輸入個人經歷、履歷中的亮點，讓 AI 能在面試時生成更貼合你的背景的回應。這樣，你的回答就不會顯得千篇一律，而是更加個性化。 5. 隱私與安全保障 很多人在使用 AI 工具時，擔心自己的個人資料會被洩露。Parakeet AI 對此做了嚴格的隱私保護設計。它不會錄音，所有的對話紀錄都會在面試結束後立即刪除，確保你的個資安全無虞。 ▍Parakeet AI 的方案費用 目前 Parakeet AI 沒有提供免費的試用版本，但它根據不同的需求設計了靈活的收費方案。費用根據點數來計算，適合不同程度的使用者需求。 ● 小型方案 3 個使用點數，價格約 $29.50 美元。適合偶爾需要 AI 幫助的用戶。 ● 中型方案 6 個使用點數，並額外贈送 2 點，價格約 $49 美元。適合需要定期進行視訊面試的人。 ● 大型方案 9 個使用點數，並額外贈送 6 點，價格約 $88.50 美元。這個方案適合頻繁參加面試的用戶，提供更高的性價比。 這些點數可以靈活使用，適合不同需求的求職者選擇。對於那些即將面臨多次視訊面試的人來說，選擇中型或大型方案無疑是更具成本效益的選擇。 Parakeet AI 為現代求職者提供了一個強大而靈活的工具，幫助他們在日益競爭激烈的職場中脫穎而出。它即時回應、多語言支持、行業專屬回答以及隱私安全保障等功能，讓你無論面對什麼樣的面試挑戰，都能夠保持自信與專業。如果你正在準備視訊面試，Parakeet AI 無疑是你不容錯過的 AI 工具！ ➤ 立即試用：https://www.parakeet-ai.com/ ➤ 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！

今年2025年是經濟部iPAS AI應用規劃師開考的第一年 將原有的機器學習工程師及巨量資料分析師證照整合而成 從2024下半年開始，資策會生成式AI能力認證考照率先推出後 民間各單位AI證照不斷推出 經濟部iPAS AI應用規劃師可以算是目前唯一政府認證的AI證照 我參加了8/16，也就是2025年第三場的考試 根據官方統計數據，前兩次通過率都有50%以上 第三次通過率45% 而參考iPAS其他證照統計數據來看，多數為三成左右 所以可以預料第四次難度應該會再提高，讓通過率降到30%左右 先回顧一下第三場的考試題目好了 考試題目字數多數偏多，且多以實務案例的方式出題考觀念 第三次考試沒有圖靈測試是於哪一年提出？這種沒意義的題目 但針對現存工具的用途考試至少考了兩題 詳細考題內容及類型，網路上已經能夠查到超多人分享 總之考題內容很有鑑別度，也讓這張證照的公信力得以維持 考試的準備方法 首先，一定要看簡章 不管什麼證照或是比賽，要先搞懂遊戲規則 要先知道證照考試方式、範圍等 AI考試範圍看似很廣，但其實基礎理論不外乎特定的一些內容 若無AI相關基礎，建議先閱讀官方提供的教材資源，影片及簡報等 再針對考試範圍，逐個分類去刷題目 都考AI了應該也能知道如何請AI針對考試範圍提供題目刷題吧？ 刷題的時候最重要的不是答對就好 不管答對或錯，只要看到不熟悉的名詞或觀念 務必要找方法搞懂，不論是查資料或問AI 考試建議要有同伴，可以找志同道合的人們成立讀書會 LINE社群中「iPAS AI應用規劃師-AI相關考證資源分享&心得交流」裡面有非常多的資源 有很多熱心的前輩會分享許多資料及觀點 而這張證照的考題會根據時事調整題目重點 例如今年的AI Agent議題、MCP等 第二次考試時也有考到NotebookLM製作Podcast的功能 想要取證，跟上時事也是非常重要的 這個社群的討論有助於讓自己跟上AI最新的技術與觀念 iPAS AI應用規劃師考試沒有考古題，所以沒有背考古題就能考過的事情 考試的方式、題目也非常的活，想要考過一定要弄懂觀念 我個人沒有買書來讀，利用官方提供的線上課程取代書籍，將基礎理論學懂 再利用AI刷題，每天堅持練習至少50題 當然，難度要調高一點 每天把50題搞懂，持之以恆30天 我想應該很少人不會通過的 最後我想說，證照考到只代表你對於AI相關知識有一定掌握且經過認證 不代表你一定高人一等，也不代表考到證照的人一定很懂AI AI世代就是要持續不斷的學習，才不會輕易被淘汰 祝福大家順利取證！ Notion原文連結：https://stevenwublog.notion.site/iPAS-AI-269f7f8f282880ebbe8bc70acd0b99d7

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

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)

求職新鮮人看到公司寫上職缺的英文職稱別緊張！本篇將詳細介紹10個常見的職場英文職稱，快速了解R&D、MA、MT、HR、IT、PM、QA、PR、BD、QC等工作內容與職責，在找工作時可別投錯履歷了！ ▍R&D（Research and Development）研發工程師 ● 職位解析：研發部門負責新產品和技術的開發，創新是其核心工作。 ● 職責：研發團隊致力於開發新產品、改良現有產品，以及進行技術研究。 ● 常見職稱： R&D Manager (研發經理)：負責領導研發團隊，規劃技術策略。 R&D Engineer (研發工程師)：專注於產品設計、技術測試及創新。 ▍ MA（Management Associate） ● 職位解析：管理培訓生，參與公司不同部門的工作，了解整體業務運作，並為未來的管理職位做準備。 ● 職責：輪調至公司內不同部門進行學習和實踐，積累管理經驗並發展領導能力。 ● 常見職稱： Management Associate （管理培訓生）：通過工作輪調深入了解公司運營，參與項目並負責管理任務。 Senior Management Associate （高級管理培訓生）：完成一定階段的培訓後，開始承擔更多責任並領導小型團隊。 ▍MT（Management Trainee） ● 職位解析：管理培訓生，通常是為未來的管理職位而進行培養，參與不同部門的工作輪調。 ● 職責：學習公司業務運營，參與各種部門的項目及管理流程，準備未來擔任管理職位。 ● 常見職稱： Management Trainee (管理培訓生)：通過不同部門的輪調，獲得全局視野。 ▍HR（Human Resources）人力資源 ● 職位解析：人力資源部門負責招聘、員工管理、薪酬和福利，以及員工發展。 ● 職責：制定人力資源政策、處理員工關係、管理招聘流程。 ● 常見職稱： HR Manager (人力資源經理)：負責公司人力資源戰略的制定與實施。 HR Specialist (人力資源專員)：專注於招聘、培訓、薪酬等特定領域。 ▍IT（Information Technology） ● 職位解析：資訊技術部門負責公司內部的技術基礎設施、網絡安全和系統管理。 ● 職責：維護公司電腦系統、解決技術問題、確保網絡安全。 ● 常見職稱： IT Manager (資訊技術經理)：管理公司的技術系統和基礎設施。 IT Support Specialist (IT支援專員)：解決員工技術問題，提供技術支持。 ▍PM（Project Manager） ● 職位解析：項目經理負責規劃、執行和監控具體項目，確保按時完成。 ● 職責：制定項目計劃、管理資源、時間和預算，確保項目目標達成。 ● 常見職稱： Project Manager（項目經理）：負責全面領導項目團隊，確保項目按計劃推進。 ▍PM（Product Manager）產品經理 ● 職位解析：產品經理負責產品的全生命周期管理，從產品構思到開發、上市和持續改進。他們是產品的擁有者，協調不同部門如研發、行銷、銷售和客戶支持，以確保產品符合市場需求和業務目標。 ● 職責： 1. 市場研究：了解客戶需求和市場趨勢，分析競爭產品。 2. 產品策略：制定產品路線圖和策略，確保產品符合公司的長期目標。 3. 跨部門協調：與研發、設計、行銷和銷售團隊合作，確保產品開發和推廣順利進行。 4. 產品規劃和管理：定義產品功能、技術規格和開發進度，確保項目按時完成。 5. 監測和優化：跟踪產品上市後的表現，根據市場反饋進行改進。 ● 常見職稱： Associate Product Manager（助理產品經理）：負責部分產品線或支持資深產品經理，通常是初階角色。 Product Manager（產品經理）：全權負責一個或多個產品的管理，制定產品策略並推動產品發展。 Senior Product Manager（高級產品經理）：管理更複雜的產品或多個產品線，並具有更多的決策權。 Head of Product（產品總監）：領導整個產品團隊，負責產品部門的運營和策略制定。 ▍QA（Quality Assurance） ● 職位解析：品質保證部門負責產品和服務質量的監控，確保符合標準。 ● 職責：實施質量檢查流程，找出並改進產品或服務中的問題。 ● 常見職稱： QA Manager（品質保證經理）：負責制定和實施質量控制流程。 QA Specialist（品質專員）：檢測產品並確保其符合公司質量標準。 ▍PR（Public Relations） ● 職位解析：公關部門負責公司形象和品牌聲譽的管理，並與媒體保持良好關係。 ● 職責：制定公司對外公關策略，處理媒體關係，管理公司的公共形象。 ● 常見職稱： PR Manager（公關經理）：領導公司對外公關活動，制定溝通策略。 PR Specialist（公關專員）：負責日常的媒體聯絡和新聞稿撰寫。 ▍BD（Business Development） ● 職位解析：商業拓展部門負責開發新的商業機會，建立夥伴關係和推動業務增長。 ● 職責：尋找新市場、開發新客戶，推動公司收入增長。 ● 常見職稱： Business Development Manager（商業拓展經理）：負責制定和實施商業拓展計劃。 Business Development Executive（商業拓展專員）：執行商業拓展活動，聯繫潛在客戶。 ▍QC（Quality Control） ● 職位解析：品質控制部門專注於生產過程中的質量檢測，確保產品符合規範和標準。 ● 職責：對產品進行檢測和監控，確保其符合既定質量標準。 ● 常見職稱： QC Manager（品質控制經理）：監督生產過程中的質量控制工作。 QC Inspector（品質檢測員）：執行產品的檢測工作，確保品質合格。 這些職位涵蓋了不同的專業領域，從管理層到專業技術人員，都是公司運營中的重要角色，了解不同職務的專業和英文縮寫，下次與對方往來就不會感到陌生了，也記得別搞錯職稱造成誤會留下不好的印象喔！ 工作機會點這裡⬇️ https://user275376.pse.is/6gzu5f

因為技術的突破，AI蓬勃發展 公司商業組織在未來要導入AI工具在企業中使用將會面臨一些挑戰 台灣以中小企業為主，大部分公司很難投入太多的資源去訓練自己的AI模型 這時候使用雲端平台的AI工具可能就會是企業的解決方案 剛好遇到了AWS AI 人才就緒計畫 https://pages.awscloud.com/tw-aws-generative-ai-learning-program.html 參加了AWS AI 認證加速營 先看了「生成式 AI 商業應用技能 」 (Generative AI - Business Skill) 證書的相關課程 課後有個小測驗會取得證書，這個算是熱身，不算是太厲害的證照 而課程比起許多國際考試，AWS很友善的以繁體中文錄製 所以對於英文不是太好的考生來說是一項利多 因為我並非相關技術背景，所以選擇商業應用的課程內容 而商業應用的課程內容很大一部份就對應了AIF-C01的考試內容 另外認證加速營也提供了一個Notion筆記可以閱讀 https://fantastic-pipe-fa8.notion.site/11bb781c6a06800bb4eced5aa2838610?v=36c9e1661fe04cf1baeaa659c4623d90 雖然都是英文的內容，但透過翻譯還是可以閱讀使用的 另外還有非官方的Amazon AWS Certified AI Practitioner - AIF-C01免費考試真題：https://www.pdfexamdumps.com/AIF-C01-practice-test.html# 官方的模擬考試有英文也有簡體中文版：Exam Prep Official Practice Question Set: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Simplified Chinese)：https://explore.skillbuilder.aws/learn/course/external/view/elearning/19794/exam-prep-official-practice-question-set-aws-certified-ai-practitioner-aif-c01-simplified-chinese 以上這些資源都能有效幫助準備AIF-C01的考試 如果英文不是頂呱呱的考生，我推薦報名簡體中文版考試 (目前還沒有繁體中文版) 考試時左上角有個English按鈕可以同時看英文原版的題目內容，就不需要擔心翻譯太爛的問題 以上備考的方式題目真的不夠多，所以我最主要備考刷題的方式是運用ChatGPT 「要進行考取AIF-C01證照的準備，給我十道模擬試題及答案，並逐題詢問我回答後告知是否正確」 考試結束後會有一些簡單的小調查，成績不同於許多國際考試能夠馬上知道成績 而是會另外以Email方式通知，官方告知約4個工作天 但我早上考試，當天晚上就收到Email通知了 接著可以進到官方的Dashboard登入後就能查詢成績單 100-1000分的分數量表，700分以上時為通過 這個考試不算太難，在2025/2/15前考取還會多一個Early Adopter的認證標章 https://aws.amazon.com/tw/blogs/training-and-certification/become-an-ai-ml-early-adopter-with-aws-certification/ 這個標章有什麼用呢，可能單純是爽度問題而已 不過因為參加認證加速營，所以考試半價外，還可以獲得AWS大禮包也就是相關的周邊紀念品 這項考試題目蠻應用面的，能夠檢驗考生是否具備AI的基礎知識 另外對於AWS AI的相關產品是否理解，雖然不是所有企業都會使用AWS的產品 但是瞭解這些產品能夠知道技術面能夠做到什麼程度，未來導入AI應用時對於解決方案也能有足夠的能力辨識

在AI時代，持續鞏固數位能力是開啟更多職涯可能的關鍵！每年Google官方都會推出Google數位人才探索計畫，不僅全程免費、完課有證書領，今年更新增AI相關學程，幫助台灣各領域的人才快速具備職場即戰力。 文／《104職場力》整理 本文導覽 什麼是Google數位人才探索計畫？適合哪些人參加？Google數位人才探索計畫3大亮點與適合對象Google數位人才探索計畫課程教什麼？3大核心學程介紹學程1》AI職場通識課全新登場學程2》數位行銷專業技能養成學程3》Google Cloud雲端技術入門教學如何加入Google數位人才探索計畫？留意報名時間、步驟Step 1報名計畫Step 2提交課程認證、釐清學習路徑Step 3參與總整課程Step 4領取官方結業證書 什麼是Google數位人才探索計畫？適合哪些人參加？ Google數位人才探索計畫是Google官方特別為台灣各領域人才打造的數位能力培訓專案，不論畢業、在職與否，或目前的職涯階段為何，只要想提升自我，這個計畫提供免費且完整的學習路徑。 Google數位人才探索計畫3大亮點與適合對象 圖片來源：Google官網 除了完全免費，這項計畫不僅能幫助大家掌握AI技能的應用，還可獲得官方認證，尤其適合底下這3類族群報名： 在校生：提早學習，掌握AI職能與實用技能，累積並探索職涯多元可能性。 轉職者：無痛跨領域學習，取得國際認證並具備AI應用力，增加競爭力和轉職籌碼。 職場人士：學習新技能，活用AI提升現有工作效率，同時培養數位思維，讓職場表現更亮眼。 這項計畫不僅提供免費且完整的學習路徑，更強調「不必擁有資訊背景」也能輕鬆上手，讓大家在競爭激烈的就業市場中脫穎而出，至於有什麼課程內容，下一段揭曉。 Google數位人才探索計畫課程教什麼？3大核心學程介紹 本次計畫的亮點在於提供了包含AI工具、數位行銷、工程等3大學程，並且均結合了最熱門的AI趨勢，讓報名的學員可以自由選擇修習一門或多門課程。 學程1》AI職場通識課全新登場 學習重點：從基礎到應用，學習掌握Gemini與NotebookLM等AI工具的實際應用，建立必備的AI素養。 應用場景：涵蓋專案企劃產製、會議紀錄摘要、市場研究與競品分析、創意文案發想，以及客服、行政問答等日常工作需求。 線上自學課程包含：生成式AI導論與實務、AI Boost Skills（Gemini／NotebookLM）以及Google Workspace with Gemini。 這是本次新推出的課程，就算學員完全沒有使用AI工具的經驗，也能透過這學程了解AI基礎，並將AI工具應用於日常職場中。 【同場加映】想知道自己的AI素養多高？需持續學習，還是能獨當一面？歡迎上104學習檢測！→AI 素養級認證 模擬試題→104 AI通用素養檢測 學程2》數位行銷專業技能養成 學習重點：學習如何設定預算、打造跨國廣告素材，並透過數據追蹤與AI技術提升廣告成效，奠定數位職涯基礎。 應用場景：包含品牌行銷策略、廣告漏斗與素材設計、GA數據分析、Google Ads廣告投放與社群媒體經營管理等。 線上自學課程包含：數位行銷、數據分析等基礎知識與應用、生成式AI驅動數位行銷、AI Boost Skills for Marketing等。 針對想要踏入行銷領域或希望運用數位行銷工具提升商業成效的學員，這門學程提供扎實的Google官方實戰教學。 學程3》Google Cloud雲端技術入門教學 學習重點：學習雲端基礎架構與AI發展，並了解虛擬運算、大數據與網路學習等核心概念。 應用場景：雲端基礎架構管理、AI應用開發、數據分析與處理、雲端資安與防護及機器學習模型訓練等。 線上自學課程包含：Google Cloud雲端運算基礎與實務、Cloud Digital Leader Certification、生成式AI語言模型入門實務等。 對於想了解雲端工程及資料處理的學員，這門課程有助於掌握Google Cloud、AI的核心技術應用。 圖片來源：Google官網 如何加入Google數位人才探索計畫？留意報名日期與時程 準備好要提升自己的數位競爭力了嗎？有興趣的大家請務必留意官方的報名期限及完整計畫時程。 Step 1報名計畫 即日起至2026/8/10（一）中午12:00止，登入官方網站即可使用 Google 帳號或電子郵件完成報名。 3項學程至少擇一參與，可加入官方LINE提交個人徽章總覽頁面連結，確認課程進度並完成階段審核。 Step 2提交課程認證、釐清學習路徑 即日起至2026/8/13（四）18:00止，幫助學員釐清最適合的學習路徑，系統有建議的自學時間，但實際可因個人所學職場領域有所不同。 自學進度需自行掌握，完成各學程全部線上自學課後，才能取得後續總課程上課資格。 Step 3參與總整課程 完成線上自學後，可擇一梯次參與各學程專屬的總整課程，梯次一需在6/11 18:00前完成自學認證提交；梯次二需在8/13 18:00前提交，兩梯次內容相同，錯過第一梯還有第二梯次可參與。 特別注意，總課程不能跨梯次完成，學員只能完成同梯次的直播課程與測驗。 Step 4領取官方結業證書 通過總課程及測驗後，即取得領取證書資格。 通過者可透過LINE下載電子證書，下載日期最晚至2026/10/30（五）止。 圖片來源：Google官網 以上是Google數位人才探索計畫的介紹，參加這個計畫不僅能學到實用知識，還有實質履歷加分效用，只要完成上述的任一學程，學員就可以獲得相應的「數位人才探索計畫結業證書」，小編建議有興趣的各位及早報名，善用免費資源投資自己的未來職涯！ 點擊前往Google數位人才探索計畫 延伸閱讀： Anthropic Academy免費AI課程完整指南｜從入門到進階17堂全攻略 憑借書證免費用GPT、Claude！教育部推「館館有AI」 擴及47所大學 新北推「終身學習」 300堂免費課程開跑

最近Amazon Web Services（AWS）發布的一項研究說，懂AI的人的薪水可能會 漲到39%！尤其是在IT和研發領域，這可是一次難得的職涯機會！🎉 來參加我們的【生成式AI雲端應用開發工程師養成班】吧！ 這是一個專門為待業青年和轉職者設計的課程，課程時間從113/9/23到114/1/9， 總計320小時。我們的課程從生成式AI技術的基礎開始，深入探討如何在雲端環境中 進行應用開發和系統整合。課程內容涵蓋雲端平台操作、AI模型應用、資料分析、影 像辨識、NLP開發、以及大型語言模型的實際應用，讓你在結業時擁有強大的技術實 力！✨ 📆報名截止：113/9/9 17:30 📆甄試日期：113/9/12 課程不僅有理論，還包含大量的實戰演練和專案開發，讓你在學習過程中充分應用所 學知識。更棒的是，課程結束後，我們還會安排廠商面試機會，助你快速踏上高薪職 涯，成為AI時代的技術專才！未來的你，可以成為雲端AI應用開發工程師、API開發 工程師，甚至是雲端解決方案架構師，職涯發展將充滿無限可能。 課程優點： 🟢全額學費補助：課程由勞動部全額補助，讓你無後顧之憂。 🟢豐富的實戰練習：320小時的課程涵蓋了多個實戰項目，讓你真正學以致用。 🟢結訓面試機會：結訓後我們會安排廠商面試，助你迅速踏上高薪職涯。 📞 聯絡方式： 有興趣嗎？不要猶豫，快來報名我們的說明會吧！ 聯絡人：林小姐 電話：02-66414002 報名說明會： https://forms.gle/1cUa7fDmYNrVjVUn8 📚詳細課程內容 https://www.tibame.com/goodjob/GAC

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

Linear 是一個專為軟體開發團隊設計的專案管理和問題追蹤工具。它幫助團隊有效地管理工作流程、追蹤錯誤和協作處理任務。 Linear – Plan and build products：https://linear.app/homepage) ▍ Linear 的特色 1. 簡潔直觀的用戶界面：Linear 的界面設計簡單易用，減少了學習曲線，讓團隊能迅速上手。 2. 高效的問題追蹤：提供高效的問題和任務追蹤功能，幫助團隊清晰地看到每個任務的進度、優先級和相關細節。 3. 強大的自動化功能：支持多種自動化功能，幫助團隊自動化重複性任務，減少手動操作，提升工作效率。 4. 靈活的專案管理：提供靈活的專案管理工具，包括設置里程碑、分配任務和追蹤進度，幫助團隊更好地規劃和管理專案。 5. 無縫的協作：內置評論和通知功能，讓團隊成員能夠方便地交流和協作，同時支持與 Slack 和 GitHub 等工具的整合，提升協作效率。 6. 多平台支持：Linear 支持網頁端和移動端，讓團隊成員無論在何處都能方便地訪問和管理他們的任務和專案。 7. 實時同步：所有的更改和更新都能夠實時同步，確保團隊成員總是能夠看到最新的資訊。 ▍ 自動化功能 1. 自動分配任務：可以設置規則，根據特定的條件（如任務類型、標籤或優先級）自動將任務分配給相應的團隊成員。 2. 工作流程自動化：可以自動化任務狀態的轉換，例如，當任務完成時自動將其狀態從「進行中」變為「已完成」，或當某個任務阻塞另一個任務時，自動更新其狀態。 3. 自動通知：當特定事件發生時（如任務被指派或狀態變更），自動發送通知給相關人員，確保所有團隊成員都能即時獲取重要資訊。 4. 重複任務自動化：可以設置定期發生的重複任務，讓系統自動生成這些任務，減少手動創建的時間和工作量。 5. 自動標籤：根據特定條件自動為任務添加標籤，例如，當任務的截止日期接近時，自動添加【緊急】標籤，提醒團隊成員。 6. 統合自動化：與其他工具（如 GitHub、Jira、Slack 等）整合後，可以自動同步和更新信息。例如，當在 GitHub 上提交代碼後，相關的 Linear 任務會自動更新。 這些自動化功能幫助團隊減少手動操作，提升工作效率，確保每個任務都能被及時跟踪和處理。

培養解決問題的創造力 程式設計真正的挑戰不在於學習程式的語法，而是學會怎麼有創意地解決問題，製作出一流的作品。 作者V. Anton Spraul在本書中針對程式設計師如何解決問題的方法做了詳實解說，也講述其他書籍常常忽略的主題：如何才能像程式設計師這樣思考。書中每個章節講述一個程式設計的概念，如類別、指標和遞迴等概念。另外每章後面都有開放性的習題，鼓勵讀者接受挑戰並活用學到的知識。 在本書中，讀者將學到： ‧把問題分割成不同的部分，讓問題變得更容易解決 ‧活用函式、類別和程式庫，讓大多數的程式碼都能重複使用 ‧為特定工作挑選出最適合的資料結構 ‧深入學習許多進階的程式設計工具，像遞迴和動態記憶體配置等 ‧組識自己的想法和開發策略來解決某些特定類型的問題 雖然書中的範例程式都是以C++所編寫而己，但範例所勾勒出的創造性問題解決觀念則適用於任何一種程式語言。實際上，這些概念早超出電腦科學這個領域。正如大多數技巧熟練的程式設計師所了解的，寫出一流的程式碼是門創造性的藝術，要實現這個理想的第一步就是要「像程式設計師這樣思考」。 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_ACL057700

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

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

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

AI 編碼工具又往前走了一步。 Anthropic 於 5 月 11 日為旗下 AI 編碼助手 Claude Code 推出新功能 Agent View。簡單來說，它讓開發者可以在同一個命令列介面中，同時管理多個正在執行的 Claude Code 工作階段，不必再開一堆終端機分頁、tmux 視窗，或靠腦袋記住每個 AI 任務做到哪裡。 這項功能目前是 Research Preview，開放給 Pro、Max、Team、Enterprise 與 Claude API 方案使用者。官方文件也提到，使用者需要 Claude Code v2.1.139 或更新版本。 Agent View 是什麼？ 過去使用 AI 編碼工具，多半是一個任務配一個對話視窗。 你請 Claude Code 修一個 bug，就在一個終端機裡看它分析、改檔、測試；如果又想同時請它檢查另一個 pull request，可能就要再開一個視窗。 Agent View 想解決的，就是這種「多任務切換成本」。 官方說明中，Agent View 可以用以下指令開啟： claude agents 進入後，開發者會看到一個集中管理畫面：哪些 session 正在工作、哪些需要輸入決策、哪些已經完成。每個背景 session 都是一段完整的 Claude Code 對話，可以在背景持續執行。 換句話說，Agent View 不是單純把畫面整理得更漂亮，而是讓 Claude Code 更像一個「AI 任務控制台」。 開發者可以怎麼用？ 假設一位工程師早上打開專案後，可以同時交代 Claude Code 幾件事： 第一，調查某個測試為什麼不穩定。 第二，檢查一個 pull request 是否有潛在問題。 第三，修正一個前端頁面的小 bug。 第四，針對某段舊程式碼提出重構建議。 過去這些任務可能需要在多個終端機之間切換，確認每個 AI 助手是不是卡住、做到哪一步、是否需要回覆問題。現在透過 Agent View，可以在同一張清單裡查看狀態；如果某個 session 需要使用者決定下一步，也可以直接查看最近回覆並快速回應，不一定要進入完整對話。 這代表 AI 編碼工具的使用方式，正在從「一問一答」變成「派工、追蹤、驗收」。 Agent View 帶來的工作流改變 Agent View 的重點，不只是同時開多個 AI session，而是讓開發者能更有系統地管理 AI 代理任務。 對開發工作來說，這會帶來三個明顯變化。 第一，平行處理變得更容易 修 bug、看 log、整理 PR、跑測試，過去可能要依序處理。現在開發者可以把任務拆開，讓多個 Claude Code session 平行執行，再集中查看結果。 這對大型專案、複雜 repo 或需要頻繁切換上下文的工程團隊來說，能降低不少操作負擔。 第二，開發者角色更接近任務管理者 AI 編碼工具不再只是等待指令的聊天助手，而是可以被分派任務、在背景執行、等待使用者介入的工作單位。 這也意味著開發者需要更清楚地拆解任務：哪一個問題可以交給 AI 先調查？哪一段程式可以讓 AI 嘗試重構？哪些修改需要人工審查後才能合併？ 工具能力提升後，真正關鍵的反而是任務設計與驗收能力。 第三，品質控管變得更重要 Agent View 可以讓多個 AI session 同時進行，但平行工作也代表風險可能同時擴大。 AI 可以協助分析問題、修改程式、提出建議，但不代表所有輸出都能直接上線。尤其是牽涉資料安全、權限、核心流程、使用者資料或架構調整的程式修改，仍然需要工程師檢查、測試與 code review。 因此，Agent View 提升的是「多工管理效率」，不是取消開發者的判斷責任。 使用 Agent View 需要注意什麼？ 官方文件也提醒，Agent View 不是無成本地開啟多個 AI 任務。 每個背景 session 都會消耗使用者的訂閱配額；如果同時啟動多個代理任務，token 使用量可能快速增加。 此外，背景 session 仍是在本機執行。如果電腦進入睡眠、關機或環境中斷，正在執行的任務也可能停止。 在檔案修改方面，Claude Code 會透過 worktree 隔離平行工作，降低不同 session 互相覆蓋檔案的風險。不過，開發者仍需要確認要保留的變更是否已正確合併或推送，避免誤刪工作成果。 AI 編碼工具正在進入「多代理工作流」階段 Claude Code 推出 Agent View，代表 AI 編碼工具正在從「單一對話助手」走向「多代理任務控制台」。 它的價值不只是讓開發者少開幾個終端機視窗，而是讓多個 AI 編碼任務可以被集中管理：哪些正在執行、哪些需要回覆、哪些已完成、哪些失敗，都能在同一介面中掌握。 這也反映出 AI coding assistant 的下一個發展方向：不只是協助產出程式碼，而是參與更完整的開發流程，包括任務拆解、背景執行、狀態追蹤、結果回報與人工驗收。 對開發團隊來說，Agent View 帶來的不是「讓 AI 自動完成所有工作」，而是讓工程師能更有效地管理多條 AI 協作工作線。未來 AI 編碼工具的競爭，可能不只在模型能力，也會在誰能更好地融入真實開發流程、降低切換成本，並讓人類更容易掌控 AI 產出的品質與風險。 官方資料來源 1. Anthropic 官方公告：Agent view in Claude Code https://claude.com/blog/agent-view-in-claude-code 2. Claude Code 官方文件：Manage multiple agents with agent view https://code.claude.com/docs/en/agent-view 3. Claude Code 中文官方文件：Agent View 說明 https://code.claude.com/docs/zh-TW/agent-view 4. Claude Code Changelog https://code.claude.com/docs/en/changelog

前陣子有個二手車商的老闆透過戰勝學院預約諮詢。他在預約表單上把問題打了滿滿一大段，我看完心裡其實就有底了。這是一個典型的「老闆比誰都努力，但努力的方向被自己的制度綁住」的故事。 他問了我四件事： 一、業務從22個剩5個，全是老屁股，怎麼辦？ 二、業務只挑利潤高的車賣，正常車一直壓在場子裡，怎麼辦？ 三、他自己想了一套新的薪資制度，要我幫他看可不可行。 四、最後一句他寫得很小心：「如果我突然改制度，會不會大家都跑光？」 這篇文章我想分享的，不是制度設計的SOP。制度的細節可以套公式，但這位老闆真正卡住的地方，是制度背後沒人跟他講的那些事。 為了保護當事人，公司名稱、品牌、確切數字我都做了處理，但問題的結構是真的。如果您也是中小企業老闆，這個故事可能會讓您看到自己。 他以為自己問的是「制度可不可行」，其實他問的是別的事 第一次線上會談，他一坐下就把擬好的薪資方案推到我面前。 「林老師，你看，第一個月保底兩萬五，但賣一台才有；第二個月起，台數1、3、5、7各跳一萬；三台以上底薪再加一萬；進口車利潤封頂十萬。我自己想了快一個月，你看這樣行不行？」 我沒有馬上回他這個方案。 我問他：「你公司虧了多久？」 他愣了一下，說：「快一年。」 我又問：「業務從22個剩5個，是這一年的事嗎？」 他想了想：「差不多。」 我說：「那我問最後一個問題，你那5個業務，他們現在每個月還賺得到錢嗎？」 他停頓了一下，回答：「賺得到，他們每個月都還挑得到車賣。」 我跟他說：「老闆，你公司虧了一年，但你的業務沒虧。這就是你真正的問題。」 他在螢幕另一頭沉默了很久。 制度沒有對錯，只有「它在獎勵什麼」 我做企業顧問這些年，看過太多老闆把問題歸咎到員工身上。「現在的年輕人不肯吃苦」、「老的躺平、新的留不住」、「業務不夠拚」。 我懂這種心情，因為老闆是公司裡最焦慮的那個人。但講白話一點： 員工不會跟你的願景走，他們會跟你的制度走。制度設計成什麼樣，他們就長成什麼樣。 我請這位老闆攤開他的薪酬制度。業務無底薪、抽40%。意思是，業務的時間就是利潤；他賣一台高利潤車賺3萬，跟賣一台低利潤車賺8千，付出的時間差不多，但收入差三倍。換成是你，你會怎麼選？ 這不是員工不夠拚，是制度在跟員工講：「你聰明的話，就只挑好賣的車。」 業務聽懂了，所以他們真的只挑好賣的車。庫存車一直壓著，老闆心裡乾著急。賣不出去的車變成資金成本、變成場地壓力、變成折舊，最後變成虧損。 他原本想用「台數階梯」逼業務衝量，方向對。但這只解了一半，逼他衝量，他還是會衝高利潤車的量，庫存車照樣沒人碰。 我跟他說：「你要做的事情，不是逼他賣得更多，是讓他發現，賣公司想賣的那些車，他賺得更多。」 這句話他記了下來。後來他在Zoom上跟我說：「我做了八年生意，第一次有人這樣跟我講。」 我跟他改了三件事，動了一個他原本不想動的人 這位老闆原本只想動「業務薪酬」這一塊。我在會談中很直接跟他講，這樣改沒用，會更亂。 我們一起改了三件事，外加處理了一個他原本沒想動的角色。 第一件：把抽成跟「車的類型」綁起來 這是整個改革的引擎。我跟他說，你過去所有車一視同仁抽40%，所以業務照自己的利益選車。如果你想要他選你想要的車，那抽成就要差異化。 壓最久的那批庫存車（超過你定義的天數），抽成上拉到45到50%，讓業務看到「啊，這台原來最好賺」；中間的一般庫存車維持35到40%；那些他原本就搶著賣的高利潤好賣車，反而把抽成壓到25到30%。 他第一個反應是：「滯銷車抽到50%，我不就更賠？」 我說：「老闆，你那台車現在放著不賣，每天都在燒你的錢。它賣不出去，毛利等於零；它賣出去就算只剩一點點毛利，總比每天往下扣資金成本好。何況，你會發現，制度一改，業務開始幫你算這些車怎麼推，根本不是你以為的那種賣命賠錢。」 他半信半疑，但同意試。 第二件：第一個月給新人一個真正的保底 他原本寫「第一個月保底兩萬五，但賣一台才有」。 我笑著跟他說：「這不叫保底，這叫畫餅。新人前三個月還在學車況、學話術、學怎麼跟客人交手，你要他第一個月就賣出一台才給保底，那他第一個月吃什麼？吃信仰嗎？」 我請他改成：第一個月無條件給兩萬五，但綁住兩個條件，出勤達標、培訓完成。讓新人有理由留下來、有時間學東西。 他擔心：「這樣會不會被拗？來上班拿錢就走？」 我說：「你想，無底薪你都留不住人了，你還在擔心被拗？反過來想，你保底兩萬五留下一個人，他三個月後成為你的戰力，你賺多少？你保底兩萬五留不住的那種人，你也省了一個庫存炸彈。」 第三件：店長制度，必須一起動 這是他原本完全沒打算碰的地方。 店長的設計是「跟老闆對半抽，外加全店業務利潤的10%」。在公司賺錢的時候，這套合理；公司虧損的時候，這套變成寄生。 我跟他算了一筆帳：你公司虧損快一年，店長收入有跟著縮嗎？沒有。前線業務承擔了結果，店長的位置卻沒有承擔風險，那當你要前線改革時，前線會怎麼想？ 「為什麼是我承擔變化，他卻照樣抽？」 這個心理一旦在團隊裡發酵，改革還沒推就先輸。 我建議他把店長改成「底薪加超額分潤」。底薪保住生活，但對半抽改成「公司每月超過損益平衡點的部分，店長分20到30%」。意思是，公司賺錢，店長才賺得多；公司虧損，店長收入也會反映出來。 他猶豫了，因為店長跟了他七年。我跟他說：「老闆，你不是要懲罰他，你是要把他從『業績旁觀者』變回『跟你一起扛』的人。一個跟你七年的店長，如果他真的把公司當自己的，他會懂你。」 一週後老闆告訴我，他跟店長談了三個小時，店長最後說了一句：「老闆我懂，公司不好我也心知肚明，你早講我早改。」 這就是改革最動人的地方。很多時候你以為員工會反抗，其實他們只是在等你願意攤開來談。 「我突然改制度，大家會不會跑光？」 這是他在預約表單上寫得最小心的一句。我在第二次會談時，特地把這個問題拉出來單獨處理。 我跟他說：「老闆，我直接講，會反彈，但反彈不可怕。可怕的是你怕反彈，所以你一直不敢動。你已經拖了快一年了，你還想再拖多久？」 他笑了，說：「沒有人這樣跟我講過。我老婆都叫我先觀察。」 我講了一個其他案子的故事給他聽。也是一家中小企業，老闆怕改革，怕了三年，最後他兒子接班那一天，公司倒了。員工不是在改革時跑光的，是在「老闆什麼都不敢做」時，自己默默離開的。 但話說回來，怎麼推也是有方法的。我給他幾個原則： 「不要開全體大會宣布。」 這是他原本想做的事，召集所有人，鄭重宣布新制度。我攔下來。我說全體大會是最糟的場合，老屁股要面子掛得起來，當著所有人面，他一定要反抗給大家看；年輕人不敢表態；散會後士氣全垮。 正確做法是：跟每個業務「分別」面談。一對一的場合，沒有觀眾，他會把真心話講出來。「老師，我家裡有房貸」、「我下個月小孩學費要繳」。這些話他在大會上不會講，但在私下你會聽到。聽到了，你才有辦法針對性地處理。 「給他們2到3個月的緩衝期。」 公告新制度時，告訴老業務：前2到3個月，你可以選擇用新制或舊制計薪。讓他們覺得被尊重，不是被逼。 但這背後有一個機制在運作。一旦新制度上路，會有業務開始發現「咦，衝量加上推庫存車，我好像賺更多」，他們會自己切過去。剩下死守舊制的人，自己也會看清楚自己在哪。你不用逼，制度自己會說話。 「事先準備好『他走人』的劇本。」 我請他在改革前就把人才招募管道、新人培訓SOP、最壞情況下的營運計畫，全部準備好。不是要逼員工走，是要讓他自己心裡有底。 我跟他說：「老闆，當你心裡有Plan B，你跟員工談話的氣場會完全不一樣。你不再是求他留下，你是邀請他選擇要不要一起改變。這個差別，員工聽得出來。」 「最關鍵的，把那一個新人，當成你改革的樣板。」 他店裡剛好有一個剛進來的新人。我跟他說：「這個人從第一天就用新制度，你要盯著他、幫他、把他養出成績來。」 為什麼？因為當這個新人月銷做到5台，其中3台是壓最久的庫存車，他算出來的薪水比那幾個老屁股還高的時候，你不用講任何話，老屁股的世界觀會自己崩塌。他們會發現：「原來新制度真的可以賺到錢，原來我這幾個月在躺平，是在虧。」 這時候不用你逼，他們會主動找你：「老闆，新制度怎麼算？我也想試看看。」 我跟這位老闆講：「你不需要說服老人，你只需要讓新人發光。發光這件事，制度會幫你做。」 寫在最後：給正卡在類似困境的老闆 如果你看完這篇，覺得故事裡的某些段落，怎麼這麼像你公司： 業績下滑，但你又找不到真正的破口； 人才流失，老的躺、新的留不住； 自己擬了制度，但不敢上路； 想改革，但怕一改全公司炸鍋。 我想跟你說一句很實在的話。這些問題，極少是「老闆不夠努力」造成的。中小企業老闆是公司裡最努力的那個人，你的問題從來不是不夠拚，是你拚錯了方向。 你需要的不是另一套激勵口號，是一個能跟你坐下來、把制度攤開來算給你看、敢跟你講真話的人。 如果你願意，我們可以聊聊。 ▶ 預約一對一線上諮詢｜戰國策戰勝學院 為了讓我們的時間用在刀口上，諮詢前麻煩你先準備這幾樣東西： 近12個月的損益表（按月）；目前的主要產品或庫存清單；過去12個月，每位業務（或每個業務單位）的銷售明細；主管（店長／部門主管）的薪資結構；還有你自己估的損益平衡點，一個月要做到多少業績才不虧。 資料越清楚，我們聊起來越深入。第一次會談我會直接幫你把方案套進實際數字試算，不是紙上談兵。 諮詢前問卷｜https://task.com.tw/survey/nss-consult-1777260431000 林尚能 戰國策集團 戰勝學院 經營顧問 陪伴中小企業：制度設計、薪酬改革、接班布局、AI落地

在 2026 年初，科技圈發生了一件大事：開源專案 OpenClaw 在短短 72 小時內衝破 6 萬顆 GitHub 星數。這股熱潮甚至引發了實體世界的連鎖反應——因為 OpenClaw 需要一台 24 小時運行的「宿舍」，全球 Mac Mini M4 竟在數週內宣告缺貨。 究竟這隻「龍蝦」（OpenClaw 原名 Clawdbot）有什麼魔力，讓全球專業工作者為之瘋狂？ 🦞 什麼是 OpenClaw？它不是聊天機器人，是「會做事」的 AI 如果你還在用 ChatGPT 複製貼上，那你已經落後了。OpenClaw 是 2026 年「自主代理人（AI Agent）」浪潮的領頭羊： 實幹派管家： 不同於「顧問型」的 AI，OpenClaw 擁有操作電腦、瀏覽網頁、管理檔案的實質權限。 通訊即指令： 它是「無介面」設計，你直接透過 Telegram 或 Slack 傳訊給它，它就會在後台默默把事辦好。 傳奇背景： 創辦人 Peter Steinberger 已於 2026 年 2 月加入 OpenAI，確保了此技術將成為未來 AI 應用的核心標準。 ----- 💻 為什麼大家都搶著買 Mac Mini 來跑 OpenClaw？ 對於專業工作者來說，硬體選擇決定了 AI 的穩定性： 低功耗長效運行： Mac Mini 極為省電，適合 24 小時開機作為你的「AI 基地台」，螢幕關掉它依然在背景幫你監控任務。 資料隱私安全： 透過 Mac Mini 進行本地部署，你的商業機密與個人檔案不需要上傳雲端，所有指令都在你家裡的硬體執行。 替代方案： 如果買不到 Mac Mini，2026 年初 Cloudflare 與 阿里雲 也推出了每月 5 美元的雲端部署方案，讓預算有限的接案者也能快速上手。 ----- 🚀 針對不同角色的「超能力」應用 1. 給「專業工作者」：終結資訊焦慮 應用： 「幫我監控 Gmail，收到重要客戶報價時，自動對比內部庫存表，草擬回覆信並傳到 Slack 給我確認。」 價值： 效率提升 40% 以上，告別手動查表與切換視窗。 2. 給「求職與轉職者」：24 小時職缺獵犬 應用： 「每天掃描 LinkedIn 符合『AI 產品經理』且年薪 200 萬的職缺。一旦發現，自動根據我的履歷寫出客製化 Cover Letter。」 價值： 在你睡覺時完成第一輪篩選，永遠比競爭者快一步。 3. 給「外包接案者」：一人公司規模化 應用： 「監控案源網站，有新需求時自動抓取客戶評價，並根據我的作品集生成提案計畫書。」 價值： 減少 80% 的商務開發時間，讓你專注於高價值的設計產出。 龍蝦 OpenClaw https://openclaw.ai/

YouTube於2026年5月27日宣布兩大更新：AI揭露標籤位置前移、自2026年5月起導入自動偵測機制，未揭露也可能被系統自動貼標！本文整理創作者、行銷人必懂的3個重點與實務應對。 文／《104職場力》 本文導覽 重點1：標籤位置搬上檯面，觀眾一眼就看見重點2：5月起導入自動偵測，沒主動標示也會被自動貼標重點3：這兩種情況「標籤會永久存在」，創作者無法移除標籤會影響YouTube推薦量或營利資格嗎？YouTube新制對職場工作者的3個實務意義1. 經營副業頻道者：請把「標示AI使用」內化為SOP2. 行銷與品牌端：影片素材的溯源規範要建立3. 一般觀眾與職場工作者：練出「看標籤」的判讀力 當生成式AI已經能做出以假亂真的影片，平台還能怎麼維持觀眾對內容的信任？YouTube於2026年5月27日透過官方部落格宣布兩大更新：AI揭露標籤位置全面前移，以及自5月起導入自動偵測機制，未來「沒標示但被系統判定為具高度擬真AI使用的影片」，將被平台主動套上AI標籤。 這項調整不只關係到擁有頻道的內容創作者，舉凡仰賴影音行銷的品牌端、代理商，乃至想透過副業經營YouTube的上班族，都應該掌握以下3個重點。 重點1：標籤位置搬上檯面，觀眾一眼就看見 過去AI揭露資訊多藏在影片「展開後說明欄位」裡，觀眾不主動點開就幾乎看不到，但新版規定大幅提升標籤的能見度，預計放置的位置如下： 長影片：標籤直接顯示於影片播放器下方、影片說明欄的上方。 Shorts短影音：以畫面疊加覆蓋的方式呈現在影片本體上。 非寫實、動畫化或僅輕微修改的內容：相關揭露資訊仍保留在展開後的說明欄裡。 圖片來源：YouTube部落格 YouTube在官方公告中強調，這項調整是為了讓觀眾能一眼掌握並判斷，對創作者而言，這代表「有沒有用AI創作」這件事，將從過去的隱藏資訊變成觀眾觀看影片時的第一印象。 重點2：5月起導入自動偵測，沒主動標示也會被自動貼標 YouTube同步宣布，自2026年5月起，平台將透過新的內部訊號主動辨識影片中的AI生成內容，官方公告中的關鍵敘述是：「若創作者未指明影片是否使用AI，但我們的系統偵測到具高度擬真AI使用，平台將自動套用標籤。」 過去創作者若未主動揭露，影片就維持「未標示」狀態；但新制上路後，平台會主動補上標籤，代表逃避已無用，「沒主動標示」不再等於「沒事」。 不過，YouTube也保留更正空間，表示若創作者認為被誤判，可至YouTube Studio更新揭露狀態，官方在公告中以「Creators remain in control」表達對創作者主導權的尊重，意指這套機制是輔助而非取代人工標示。 重點3：這兩種情況「標籤會永久存在」，創作者無法移除 雖然多數標籤都可申訴更正，但碰到以下兩種情境時會永久標示，創作者無權自行撤除： 使用YouTube自家AI工具產製的內容：包括Veo、Dream Screen等YouTube平台內建的生成式AI工具。 影片含有C2PA元數據，顯示為完全生成式AI產出：C2PA（內容來源與真實性聯盟，Coalition for Content Provenance and Authenticity）是跨產業共通的內容溯源標準，部分相機、影像編輯軟體已內建支援。 這些規範都顯示出：影片素材的「來源資訊透明化」將是不可逆的趨勢，平台不再僅仰賴創作者誠實揭露，也開始建立可被機器讀取的內容辨識架構。 標籤會影響YouTube推薦量或營利資格嗎？ 這應該是創作者跟行銷人最關心的問題！YouTube在公告中明確指出：「單一AI揭露標籤本身，不會改變影片是否被推薦，也不會影響影片是否能營利。」 換言之，平台的設計理念是「資訊透明」而非「懲罰AI使用」，創作者使用AI輔助內容生產，仍可獲得正常的演算法推薦與廣告分潤，只是希望大家能誠實標示、不試圖隱瞞（未來也瞞不住）。 YouTube新制對職場工作者的3個實務意義 YouTube這項調整看似是影像內容創作圈的事，但對職場上不同角色，其實都有對應的啟示。 1. 經營副業頻道者：請把「標示AI使用」內化為SOP 不少上班族利用業餘時間經營YouTube頻道作為副業收入，AI工具又是當代最有效的內容加速器，新制下，「上傳影片時主動標示AI使用情形」應該成為上傳流程的必經一步，避免後續被系統自動貼標，或因資訊揭露不一致而引發觀眾信任問題。 2. 行銷與品牌端：影片素材的溯源規範要建立 對品牌、社群行銷而言，使用AI生成的廣告影片、產品demo、社群素材，未來上架YouTube都可能被自動標記，建議在內部素材製作流程中清楚規定AI工具使用範圍，並與廣告主、客戶事先溝通，評估標籤是否影響品牌調性、廣告投放或代言人形象等，提前做好防範。 3. 一般觀眾與職場工作者：練出「看標籤」的判讀力 換個角度看，AI標籤被移到顯眼位置，等於提供了一個快速辨識合成內容的線索！在資訊真偽日趨難辨的時代，無論各位是要做產業研究、競品分析，還是引用YouTube影片作為簡報案例，養成觀看時順手檢視標籤的習慣，都能降低被誤導或引用錯誤資訊的風險。 當生成式AI模糊了真實與合成的界線，平台已無法只仰賴創作者自律，必須建立技術層面的辨識機制，YouTube這次的調整就反映了該趨勢。對所有與內容打交道的職場工作者而言，理解新規則、調整工作流程、培養判讀能力，將是接下來持續面對AI時代的基本功。 （資料來源：YouTube Official Blog，〈Improving AI labels for viewers and creators〉） 延伸閱讀： Google Gemini Omni是什麼？一句話就能生成影片？4功能亮點一次看！ 用AI做新人教育訓練！NotebookLM知識管理：員工手冊、新訓影片、測驗快速上手 不用錢！4個免費AI影片生成工具，效果媲美OpenAI Sora、Gemini Veo

全球資安人才缺口高達400萬人。iThome 2023年資安大調查顯示，企業對資安人才的需求持續強勁，每10家企業，就有4家在招募資安人才，甚至有金融業斥資行情兩到三倍薪資挖角。104人力銀行透過企業招募人才大數據統計，帶你一次掌握2025年1月份企業愛用資安證照排行榜 第1名 🟡ISO 27001資訊安全管理系統主導稽核員 許多機關、企業欲導入ISO 27001資訊安全管理系統國際標準，內部必須有專人負責資安的稽核、教育訓練等工作，擁有本證照有助於溝通與實行相關步驟… 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028325 第2名 🟡CCNA 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，是Cisco的入門級認證，適用於希望進入網路領域的IT專業人員… 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10000637 ✅ CCNA好考嗎？2025認證攻略https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_21b83e1d-c747-4262-93f0-81653f984fd7 第3名 🟡CEH CEH（Certificated Ethical Hacker）被業界稱之為道德駭客認證。它是一個中立型資安技術認證，延自美國聯邦調查局（FBI）訓練人才的課程… 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028035 第4名 🟡CISSP 由 ISC2（International Information System Security Certification Consortium）核發的資安管理證照，被業界廣泛視為資安領域的頂端認證之一… 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10002011 第5名 🟡CCNP CCNP Enterprise，即Cisco Certified Network Professional - Enterprise，是Cisco Systems提供的高級網路專業認證。該認證專注於企業網路技術和解決方案，驗證個人在企業網路設計、實施、操作和維護方面的深入知識和技能… 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10000638 👉快速測試資安職能適合度，挖掘你的職涯潛能 : https://nabi.104.com.tw/assess/16e0ae02-a53c-4129-986e-640b33d1b7ac 👉資訊安全大挑戰，你能拿幾分? https://nabi.104.com.tw/assess/group/Security 👉延伸課程推薦 《資安人才培育計畫第四期》 ACSI 資安專業職能驗證：資訊安全維運工程師 🤔這門課程適合誰？ ✅ 大專院校應屆畢業生；資管、企管、資安科系為佳 ✅ 欲轉職到資安工作之社會新鮮人 https://nabi.104.com.tw/course/acad/39b201f3-ab01-4be4-87cf-ac907be317c1

資料分析聽起來很難，但只要你會用Excel，其實就不難上手了。透過這本實作指南，能夠幫助你更進一步地理解資料分析與處理，並瞭解如何藉助程式語言進行資料分析與假說檢定。 資料分析的重點是找出關聯性，本書可以引導你學到更進階的資料分析技術。本書運用試算表作為練習基礎統計學概念的範例，並告訴你如何運用Python與R進行更有效率的資料分析。 這本實用指南可以幫助你： ．了解如何利用Excel進行資料分析：透過Excel來測試變數之間的關係，並運用統計學製作令人信服的分析 ．從Excel到R：學會如何使用R進行原本利用Excel所進行的資料分析工作 ．從Excel到Python：學會如何應用Python進行原本利用Excel所進行的資料分析工作 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_A697

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

AI 技術快速滲透各行各業，為了讓不同專業背景的人才掌握 AI 應用能力，經濟部產業發展署 2025年推出 AI 應用規劃師能力鑑定證照（初級與中級）。該證照不僅能提升職場競爭力，也能幫助企業找到適合的 AI 人才。本文將帶你快速了解這兩張證照的特色、優勢、差異，以及適合的報考對象。 證照特色與優勢 1. 政府認證，企業認可度高：由 經濟部產業發展署 主導，工業技術研究院執行，擁有高公信力。 2. 對應不同領域需求：初級證照適合非技術背景人士，中級證照適合 AI 技術專業人士。 3. 提升職場競爭力：幫助考生掌握 AI 技能，提高職場價值與薪資成長機會。 4. 學以致用，提高工作效率：透過 AI 工具應用，幫助工作自動化，提高生產力。 初級 vs. 中級：考試重點與適合對象 ✅初級 AI 應用規劃師（適合文組、非資工專業人士） 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 目標：幫助非技術背景人士學習 AI 工具應用，提升職場競爭力。 考試重點： • 人工智慧與資料處理基本概念 • 機器學習、鑑別式 AI、生成式 AI 基礎 • AI 工具應用於工作，如：報表生成、文稿分析，提高工作效率 適合對象：上班族、行政人員、行銷、企劃、管理職等 初級證書：永久有效，可作為 AI 入門技能證明。 🟡初級線上模擬試題 https://nabi.104.com.tw/assess/6c2efe0a-8456-4694-bdc3-a1813f66ee19 ✅中級 AI 應用規劃師（適合 IT、資通訊專業人士） 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10049057 目標：培養能夠 協助企業導入 AI 的技術專業人才。 考試重點： • 演算法、物聯網架構設計 • 大數據分析、深度學習 • 自然語言與音訊處理 • AI 導入評估規劃與風險管理 適合對象：AI 工程師、數據科學家、軟體開發人員、IT 技術專家 中級證書：有效期 5 年，需累積 48 小時 AI 相關訓練或工作經驗 以換證，確保技能持續精進。 🟡中級線上模擬試題 https://nabi.104.com.tw/assess/0b1426fe-7c6c-4138-a059-f59400d7eebe 為什麼要考 AI 應用規劃師證照？ ✅ 文組人士也能掌握 AI，提升職場競爭力 ✅ 技術專業者獲得 AI 進階能力，助企業數位轉型 ✅ 政府認證，企業高度認可，提升就業與升遷機會 無論你是 AI 初學者，還是希望在 AI 領域深入發展的技術專業人士，AI 應用規劃師證照 都將是你的最佳職場加分利器，幫助你迎接 AI 時代的挑戰！ https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/19ba2cdd-5ae1-44a0-a975-01f989c92691

再討論ASP.NET Core微服務技術之前， 我們先來討論ASP.NET目前的人才市場需求。 根據 iThome 報導，近 3 年「ASP.NET開發人員」已成為台灣企業最想招募的 IT 領域人才，而104 人力銀行更將「ASP.NET全端工程師」列為徵才成長幅度前 2 大的職缺，相關搜尋職缺數已多達上萬筆！ 因此，目前許多台灣的中大型企業網站， 其開發的技術框架，大多都是使用ASP.NET及MVC的技術來進行開發。 在開發比例上，與JAVA相比大約一半一半， 也因此ASP.NET與JAVA堪稱為台灣業界程式開發兩大主流。 然而，光會使用ASP.NET及.NET MVC來開發可能還不夠。 因為在開發需求多變的環境下，許多的延伸應用若在原始的系統架構下執行，恐很難進行開發，必須仰賴更多的元件化開發概念，才有辦法做到。 元件化就好比樂高，它的核心是「複用」。 比如，我們可以用有限的樂高元件拼裝出各種栩栩如生的玩具。同樣，我們可以複用ASP.NET的元件，如依賴注入、配置框架、選項框架、日誌框架、HTTP中介軟體等，像流水線一樣拼裝出各種我們想要的Web應用。 而ASP.NET Core就是用來擴充更多不同應用需求的開發框架。 ASP.NET Core 是新一代的 ASP.NET，也是微軟第一個具有跨平台的Web開發框架，可運行於Windows平台、如Mac OSX以及Ubuntu Linux作業系統。 雖然微軟的開源來得有點晚，但這次開源確實也是很給力，C#也已經擺脫Windows系統的限制，且對容器化(Docker)，微服務、容器編排(Kubernetes)等技術的支援非常友好，這很好地順應了雲原生的未來趨勢。 ​ 而ASP.NET Core的每個微服務架構都實現了特定的功能並擁有自己的資料儲存。其特點是每個服務都是被單獨部署，以便可以獨立擴充套件。 ​ 對於想要使用ASP.NET Core建立快速、跨平台和雲端的Web應用程式和服務的學習者而言。不妨參考我們最近推出的「​微軟 ASP.NET CORE 全端軟體工程師養成班」吧！ 學習位置👉：https://reurl.cc/NGv5jp 這堂課你將會學習👇 ✅ ASP.NET 物件導向開發技術：以C#程式設計為基礎，學習 ASP.Net 物件導向及MS SQL開發技術。 ✅掌握全端開發技術：扎實訓練ASP.Net Core MVC網站開發與MVVM前端整合應用。 ✅微軟雲端服務設計：ASP.Net Core Web API 開發訓練，整合微軟 Azure 雲端服務設計。 ✅整合專題實作：分組模擬業界專案開發流程，將所學實際應用於整合專題，完成求職專案作品。 想掌握業界最新的ASP.NET微服務開發趨勢 並成為ASP.NET Core全端開發工程師？ 現在就立刻開始學習吧❗️👇 https://reurl.cc/NGv5jp X School 也提供「企業訓練包班」服務，如想暸解，請點以下連結。 https://reurl.cc/NA7QMq

本書涵蓋以下三大學習主軸! 1.完整介紹App開發技術，培養扎實的實作能力 2.學習Android Studio操作技巧，晉級專業App開發人員 3.學習導入人工智慧與擴增實境功能 App開發除了要懂程式相關技術之外，還要能夠善用Android Studio的強大功能，如：程式碼輔助編輯、檢視專案架構、程式碼重構。善用這些功能可以大幅提升App的開發效率和品質。筆者根據多年的教學和實務經驗，規劃出一條由淺入深的學習路徑。搭配簡單明確的單元主題和步驟式講解，讓您在學過之後，都能立即上手實作。此次改版特別加入詳細的程式碼和圖片輔助解說，讓讀者更快掌握重點，提升學習效率。相信本書一定可以帶領您從入門開始，一路晉升成為開發Android App的專家。 本書內容特色如下： *介紹Android Studio操作技巧，讓初學者能夠善用它的輔助功能，提升App開發效率。 *涵蓋各種Android技術主題，像是UI元件、Material Design、Fragment、Action Item/View、動畫效果、影音播放、拍照…等。 *完整的Intent相關技術，包括Activity資料傳送和接收、Intent Filter、Broadcast、Service…。 *Google地圖與定位技術，讓您學會開發Location-Based Service (LBS) App。 *學習導入Firebase ML Kit和TensorFlow Lite人工智慧功能。 *學習使用ARCore套件實作擴增實境。 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_AEL022400