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面試新神器!Parakeet AI:即時回應、語言支持、個性化面試輔助,幫你輕鬆應對全球視訊面試|功能介紹、方案費用
面試新神器!Parakeet AI:即時回應、語言支持、個性化面試輔助,幫你輕鬆應對全球視訊面試|功能介紹、方案費用
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!
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免費學AI不用花大錢!五大原廠課程攻略:Google、NVIDIA、Anthropic
免費學AI不用花大錢!五大原廠課程攻略:Google、NVIDIA、Anthropic
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 👇
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CPIM供應鏈計劃及庫存管理,運營管理師國際證照完整介紹
CPIM供應鏈計劃及庫存管理,運營管理師國際證照完整介紹
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
DavidTsai APICS 供應鏈國際證照培訓及考試輔導
[證照]經濟部iPAS AI應用規劃師初級考照分享
[證照]經濟部iPAS AI應用規劃師初級考照分享
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
Steven Wu 賈伯斯加個n:職涯/稽核/財會審計/履歷
AI新創自建GPU機房vs租主機,我見過的幾個真實代價
AI新創自建GPU機房vs租主機,我見過的幾個真實代價
每隔一段時間就會有人跟我討論這個問題:「我們要跑AI,要不要自己買GPU伺服器?」我做主機服務超過二十六年,幫很多企業算過這個帳。我想把我觀察到的幾個真實情況說出來,讓正在考慮這件事的人能更清楚地看到自建的代價在哪裡。 先說硬體成本。一張NVIDIA H100要多少錢?市場行情大概在七到八萬美元一張,折合台幣超過兩百萬。這還是單張。如果你要多卡互連做真正的大模型訓練,四到八張是基本配置,那就是一千到兩千萬台幣的GPU採購成本。加上伺服器本體、網路設備、機架、機房空間、電力改造、冷卻系統,總投資非常容易超過三千萬。 然後是時間。從決定採購到真正能用,通常要三到六個月。GPU的交期本身就不穩定,機房的改造也需要時間,裝機、測試、設定環境,每一步都要時間。在這段時間裡,你的競爭對手可能已經用租的方式把模型跑起來了。 還有折舊和淘汰的問題。GPU技術的迭代很快,你今天買的H100,三年後可能就不是市場上最有效率的選擇了。自建的設備就放在那裡,你要繼續用、繼續耗電,或者忍痛換新的,怎麼算都是成本。租用的話,我們會持續更新硬體,你不需要承擔這個風險。 維護的成本往往是被低估最嚴重的部分。GPU伺服器跑起來,電費就是一筆持續的開銷,H100一張700W,四張卡加上其他系統,一個月的電費就很可觀了。還有故障處理、系統維護、安全更新,這些需要人力,而且是需要具備特定技能的人力。 我不是說自建一定不好。如果你的規模夠大,工作負載穩定,有足夠的技術團隊,自建確實可能比長期租用更划算。但對大多數的台灣AI新創或中型企業來說,在現階段用租的才是更聰明的選擇。你把資金留下來做產品和市場,GPU的算力按需取用,等到你真的有足夠穩定的工作負載和足夠大的規模,那個時候再考慮自建也不遲。 我們的GPU主機服務,最快兩小時可以部署完成,預裝CUDA和PyTorch,開機就能跑。你不需要等三個月,不需要先付三千萬。這才是現在大多數企業跑AI的正確方式。 https://gpu.nss.com.tw/
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🔍 Google AI 證照與課程總整理(2025 最新)
🔍 Google AI 證照與課程總整理(2025 最新)
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)
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如何在Notion建立目錄?終於有側邊目錄新功能了!詳細步驟教學
如何在Notion建立目錄?終於有側邊目錄新功能了!詳細步驟教學
當你的Notion有著龐大的內容,尤其是拿來做筆記的時候,在 Notion 中建立目錄可以幫助你更好地組織和導航內容,以下提供兩個方式使用 Notion 創建目錄,附上詳細步驟: 【自動生成】添加目錄塊 1. 在新頁面中,點擊頁面的空白處,或者使用快捷鍵 `/` 打開命令選單。 2. 輸入“Table of Contents”並選擇“Table of Contents”塊。這將自動生成一個目錄,包含頁面中所有標題的連結! ►注意:要確保頁面中已有不同層級的標題(Heading 1, Heading 2, Heading 3),目錄才會顯示內容。 3. 現在notion也可以側邊預覽目錄了!(如以下GIF所示) 點開頁面右上角三個點點→打開Table of Contents→側邊目錄就自動出現啦 【自訂目錄】使用錨點連結創建 如果你想創建一個自訂的目錄,可以使用 Notion 的頁面連結功能: 1. 在頁面中添加各級標題(Heading 1, Heading 2, Heading 3)來組織內容。 2. 回到你的目錄頁面,輸入你希望作為目錄的文本,例如: ►一級標題 ►二級標題 ►三級標題 3. 選中這些文本,並創建內部鏈接(copy link to block): 選中一級標題文本,點擊彈出的工具欄中的“連結”圖標,使用 `Cmd+K` (Mac) 或 `Ctrl+K` (Windows) 快捷鍵來快速添加連結。
知識貓星球 PM雜學相談室-新手轉職PM交流區🙌
公司常見職位縮寫,R&D、MA、MT、HR、IT、PM、QA、PR、BD、QC職位縮寫介紹!
公司常見職位縮寫,R&D、MA、MT、HR、IT、PM、QA、PR、BD、QC職位縮寫介紹!
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
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【2025最新】 Google Analytics 證照考取資訊、GA考試連結、學習資源一覽表
【2025最新】 Google Analytics 證照考取資訊、GA考試連結、學習資源一覽表
在現今數位行銷領域,Google Analytics (GA) 證照已成為行銷專業人士必備的技能之一。無論你是行銷新手還是數據分析專家,通過Google Analytics認證都能顯著提升你的職場競爭力。本篇文章將為你提供【2025最新】Google Analytics證照考取資訊,包括GA考照連結、GA4線上課程推薦、以及完整的學習資源一覽表,幫助你迅速掌握GA技能,輕鬆取得證照。 1. Google 官方學習資源 - GA 4堂課的學習連結 - 從入門到進階的完整學習路徑 這是Google官方提供的四堂免費GA學習課程,無論你是剛接觸Google Analytics的新手,還是已經有一定基礎的使用者,都能找到適合自己的學習路徑。這些課程涵蓋了從基礎操作到高級功能的全面內容,幫助你逐步深入了解並掌握GA的各項功能。 https://support.google.com/analytics/answer/15068052#zippy=,get-started-using-google-analytics-introduction,go-further-with-advanced-features-in-google-analytics-advanced,answer-business-questions-with-google-analytics-intermediate,use-google-analytics-for-your-business-beginner 2. GA證照考試連結 - 75分鐘內完成,迅速取得認證 透過這個連結,你可以參加由Google官方提供的證照考試,75分鐘內要完成。這個證照是數位行銷領域中公認的專業證明,通過考試可以大幅提升你的職場競爭力。 https://skillshop.docebosaas.com/learn/courses/14810/google-analytics-certification 3. Google Analytics 官方YouTube頻道 - 最新功能、操作指南影片 這是Google Analytics的官方YouTube頻道,頻道內容涵蓋了GA的最新功能介紹、詳細的操作指南以及實用的使用技巧。適合想要隨時更新GA知識並獲取實用操作的使用者。 https://www.youtube.com/@GoogleAnalytics 4. GA4 中文線上課程 - GA4+GTM網站數據分析實戰課 這是由TiBaMe提供的GA4中文線上課程。課程以中文講解GA4的各項功能,並通過實際操作和案例分析,幫助學員快速掌握GA4的操作技巧,是想要用母語學習GA4的最佳選擇。 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/9d130973-439c-4260-bc2d-997fdfef26ba 5.如果你Google Analytics很多自學,但都無法有效考到證照!那不要錯過7月開班喔!否則可能要等到9月喔! 🔴兩天週日實訓班 🔴協助您完課考取證照 除了行銷外,現在很多職類有該證照特別加分,例如:產品經理(PM)、業務、電商,即便小編也很加分! https://nabi.104.com.tw/course/tibame/a68eecc5-7d1c-4210-8266-bd3d37354dfe 這些資源可以幫助你全面提升Google Analytics的知識和技能,無論是準備考試還是實際應用,都能事半功倍!
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一份給2026年經營者的書單:企業家2026年必讀的12本書。
一份給2026年經營者的書單:企業家2026年必讀的12本書。
創業這條路,轉眼也走了25年。說實話,從來沒有一天覺得容易過。市場每天都在變,唯一不變的就是我們得持續學習。 最近我整理了幾本對我很有啟發的書,放在案頭時時翻閱,也想藉這個機會,分享給同為經營者的朋友們,希望能一起交流、共同成長。這份書單,是我最近為自己整理的學習筆記,底下我一本本拆解我的心得: 〔第一部分:領導者的修練〕 01《CEO 卓越之道》 這本書談的是CEO的決策視角與責任邊界,教我們如何從「管理者」轉變為「資源配置者」。在AI時代,真正稀缺的不是執行力,而是高品質的決策與取捨能力。這本書能幫助我們建立長期主義、組織韌性及接班人思維。 02《麥肯錫教企業這樣用AI數位轉型》 麥肯錫首度大公開企業成功實現「數位」和「AI」轉型的操作手冊。這本書基於200次轉型實踐、100多個圖解案例,手把手帶我們找到企業優勢源頭。我特別喜歡這本書的原因,是它不只談理論,而是提供六大面向的實務測試方法。對於想要在AI時代保持競爭力的老闆來說,這本書絕對是必讀。 03《指南針內在的力量》(True North) 哈佛商學院教授、前Medtronic CEO比爾・喬治的著作。他提出的「真誠領導」(Authentic Leadership)對我影響很深。在充滿變動與AI失真資訊的環境下,價值觀就是企業的「北極星」,也是我們在逆境中的定錨能力。 〔第二部分:策略與執行的功夫〕 04《超圖解向台積電學習:企業經營致勝必修58堂課》(戴國良著) 戴國良是台灣知名的商業顧問與暢銷作家。這本書用淺顯易懂的圖表,拆解台積電的成功秘訣。我特別喜歡這本書的原因,就是它不只談理論,而是用「超圖解」的方式,讓忙碌的老闆可以快速抓住重點。如果你想了解台灣企業如何在全球競爭中勝出,這本書必讀。 05《OKRs 執行力》 這本書源自John Doerr在Google導入的成功經驗。它教我們如何設定「目標(O)」與「關鍵成果(KR)」,讓團隊目標對齊、透明、可追蹤,避免KPI帶來的部門內耗。我特別推薦給50人以上、正在快速成長的企業。 06《數位競爭策略:企業如何從數據中打造競爭優勢、做好數位轉型?》 這是一本教科書級的企業必讀聖經。作者莫漢.薩布拉曼尼亞是國際知名的數位策略大師,深入研究數位轉型、數據驅動策略與生態系設計。這本書以傳統企業觀點出發,闡述如何規畫完整的數位轉型旅程。包含福特汽車、Uber、Netflix、Google等知名企業實例,非常實用。 〔第三部分:向傳奇企業家學習〕 07《張忠謀自傳》 身為台灣的企業家,這本書是必讀。從中我學到最重要的三件事:長期主義、產業專注,以及如何用紀律來對抗市場的不確定性。它讓我們真正理解,什麼叫做「不貪快,但走得遠」。 08《黃仁勳傳》 NVIDIA的成功,是AI時代「算力 × 生態 × 願景」的典範。從黃仁勳身上,我們可以看到他對技術的信仰、在逆境中的堅持,以及他打造平台生態系的宏大思維。 09《執行長日記》(The CEO Diary) 這本書非常真實,它揭示了CEO光環背後的心理壓力:孤獨、焦慮、決策疲勞。如果你是正在成長期、壓力極大的創辦人,這本書會讓你覺得「原來我不孤單」。 〔第四部分:升級你的商業智慧〕 10《納瓦爾寶典》 這本書的核心公式是「財富=槓桿 × 判斷力」。它教我們如何用長期複利的思維,把人生當成一個投資組合來經營。對老闆來說,這是一本能幫助我們從「賺錢」升級為「打造會自動成長的系統」的智慧之書。 11《原子習慣》 這本書大家可能不陌生,但我想提醒的是,企業文化,其實就是「集體習慣」。透過「1%複利」的微小改進,以及設計良好的系統,我們才能真正形塑出理想的企業文化,而不是單靠意志力。 12《超圖解企業經營管理:45堂經營管理必修課》(戴國良著) 戴國良的另一部力作。這本書用45堂課,系統化地介紹企業經營管理的核心概念。對於想要快速補充管理知識、又沒有時間讀厚重理論書的老闆來說,這本書是最佳選擇。每一堂課都能獨立閱讀,也能串聯起來形成完整的管理思維。 我相信,經營企業就像一場沒有終點的馬拉松,而閱讀,就是我們最好的補給。希望這份書單,能陪著大家在2026年,一起跑得更穩、更遠。 這份書單的特色,就是結合了國際大師的深度思維,加上台灣企業的在地經驗。既有麥肯錫、洛桑管理學院這些國際頂級顧問的專業背書,也有台灣本土作家淺顯易懂的實踐指南。我認為,這樣的組合,最適合台灣的企業老闆。 歡迎大家把這份書單存起來,也歡迎留言告訴我,你最想先看哪一本?或者,你也有推薦的口袋書單,也歡迎分享給我! #老闆的日常 #創業 #經營管理 #讀書心得 #2026書單 #自我成長 #CEO #高階主管 #戰國策戰勝學院 #數位轉型 #AI時代
林尚能 戰勝學院
AI開發程式時代的來臨,影響程式開發工程師履歷表爆增10倍!
AI開發程式時代的來臨,影響程式開發工程師履歷表爆增10倍!
我記得大概 10 年前,在台北要找一位 APP 開發工程師或 PHP 工程師,真的比登天還難。以前只要會寫程式,幾乎就是市場搶手人才。我們即使把薪水開到10 萬甚至更高,還是很難找到人。履歷不多,能面試的人更少。 但這去年開始年,我很明顯感受到招募程式開發工程師的招募狀況正在快速改變。 從去年開始,AI 程式開發能力大幅進步。各種 AI coding 工具,甚至可以直接直接生成程式架構,原本寫程式的門檻被快速拉低。最直接的影響就是「人才供給」突然變多。 去年我們公司在招募程式開發工程師時,很明顯看到一個現象:履歷量從去年開始暴增,大概是以前的 10 倍以上。以前開一個工程師職缺,一個月可能只有幾封履歷。現在一開職缺,幾天內就會收到幾十封。 另一個很現實的變化是,薪資行情也開始慢慢往下修正。市場供給變多,價格自然會回到新的平衡點。以前企業是搶工程師,現在開始變成工程師也要證明自己的能力。 但最有趣的事情其實是另一件。 連我自己現在都已經可以用 AI 寫程式了。 到目前為止,我已經用 AI 寫出了五套公司管理系統了! 所以我在面試程式開發工程師的時候,通常都會要求對方提供一套自己做過的 後台系統,讓我實際看一下系統架構、資料設計與邏輯,這樣我才比較能判斷他的能力。 但常常會遇到要面試的工程師一個情況。 對方會說:「因為有跟原公司簽保密條款,所以不方便提供。」 這其實我也可以理解。 但很有趣的是,最後反而變成— 我把我自己用AI做的管理後台系統拿出來給面試者看。 以前是工程師展示作品給老闆看,現在變成老闆展示系統給工程師看。 AI 時代真的正在改變很多事情。未來的工程師,不只是會寫程式而已,而是要懂 如何用 AI 提升開發效率、如何設計系統架構、如何把技術變成商業價值。 也因為這樣,最近 104 人力銀行找我去開一堂「企業導入 AI」的課程。 我會在課程裡分享一件很多老闆、主管都很有興趣的事情: 如何不透過工程師,自己也可以用 AI 寫管理系統。 包含像是: 如何把公司流程做成系統 如何用 AI 做工作自動化 如何提升團隊的工作效率 其實很多企業的管理系統,不一定需要花幾十萬、幾百萬開發。 只要方法對,很多人都可以自己做出來。 如果有興趣想來聽我分享的底下報名 : 104人資市集: AI 業務即戰力:六小時學 AI,高效成交工作坊【04/17】台中場 https://ai.com.tw/a/qh 企業AI轉型實戰:用生成式AI打造高績效、低成本團隊【09/18】台中場 https://ai.com.tw/a/qi
林尚能 戰勝學院
NemoClaw跟OpenClaw到底差在哪?我幫你把兩者比清楚
NemoClaw跟OpenClaw到底差在哪?我幫你把兩者比清楚
最近有幾個朋友問我,NemoClaw 跟 OpenClaw 到底哪裡不一樣,能不能幫他們講清楚。 我發現這個問題確實不好回答,因為兩個東西乍看之下很像——都是 AI 代理平台、都是開源、都讓 AI 幫你做事——但骨子裡的設計邏輯完全不同。 這篇我想認真把兩者比清楚,順便說說我自己的看法。 先從 OpenClaw 講起,因為它先出現,而且它出現的方式非常特別。 OpenClaw 是今年年初由一個叫 Peter Steinberger 的開發者做出來的個人專案,幾乎沒有任何行銷,就靠口耳相傳在技術社群裡爆炸性傳播。三週內的採用速度超越了 Linux 的早期成長,這在開源歷史上幾乎是前所未見的事情。 它的核心概念是:讓 AI 住在你的電腦上,透過你已經在用的通訊軟體(WhatsApp、Telegram、iMessage)下指令,它幫你做電腦上能做的任何事。讀寫檔案、寄信、查行事曆、跑腳本、甚至自己寫程式來擴充自己的能力。 它的記憶是持久的,它記得你,跨對話、跨設備。 然後,今年二月,OpenAI 把它收購了。 這個收購對市場的意義很大。它讓整個企業界意識到,AI 代理這個賽道已經不是實驗性的了,但同時也讓很多本來考慮用 OpenClaw 的企業變得猶豫——OpenAI 接手之後,這個東西還會是開放的嗎?治理方向會變嗎? 就在這個時間點,NVIDIA 宣布了 NemoClaw。 NemoClaw 的官網是 nemoclaw.bot,它是 NVIDIA 在 GTC 2026 上正式發表的開源 AI 智慧代理平台。 兩者最根本的差異,我認為可以從以下幾個面向來看。 第一個是設計對象不同。OpenClaw 從頭到尾是為個人設計的,它的邏輯是「讓一個人用 AI 把自己變成超人」。NemoClaw 是為組織設計的,它的邏輯是「讓一家公司能夠安全、大規模地部署 AI 代理」。這個差別決定了後面所有設計決定的方向。 第二個是資安的位置不同。OpenClaw 的資安是事後加上去的,或者說,它的設計本來就不是以資安為優先。你把它放在公司電腦上,讓它連接公司的 Gmail、行事曆、檔案系統,IT 部門的反應幾乎一定是「不行」。NemoClaw 是從架構底層就把資安和隱私控制蓋進去的,多層安全防護、數據治理政策、存取控制,這些不是附加功能,是核心設計。 第三個是生態系統整合的深度不同。OpenClaw 靠社群力量建立了超過 50 種整合,擴張速度很快,但是去中心化的、品質不均的。NemoClaw 跟 NVIDIA 自家的 NeMo 框架、Nemotron 模型系列、NIM 推論微服務深度整合,這些是工業等級的 AI 基礎建設,不是個人開發者的 side project。 第四個是合作夥伴的層級不同。OpenClaw 的生態系統是社群成員自發建立的,活力十足但比較散。NemoClaw 的合作夥伴包括 Salesforce、Cisco、Google、Adobe、CrowdStrike,都是各自行業的前三名。這代表 NemoClaw 在企業軟體市場的整合深度,遠超過任何個人開發者能做到的程度。 第五個是硬體的態度不同。OpenClaw 沒有特定的硬體優化,跑在各種環境上效果不一。NemoClaw 有原生 NVIDIA GPU 加速支援,但同時也設計成硬體無關——可以跑在 AMD、Intel 等其他處理器上。 我自己的解讀是:這兩個工具不是競爭關係,它們服務的是不同的用戶群,只是碰巧在同一個時間點出現,都叫「Claw」。 如果你是個人用戶,想讓 AI 幫你管理自己的生活和工作,OpenClaw(現在已被 OpenAI 收購,未來方向還待觀察)或類似的工具是合理的起點。 如果你是企業決策者,正在評估要不要讓 AI 代理進入公司的工作流,NemoClaw 是目前最接近「可以認真考慮放進 production 環境」的選擇。 有一件事我想特別說,很多人在看 NemoClaw vs OpenClaw 的時候,會很自然地用「個人版 vs 企業版」這個框架去想。但我覺得這個框架還不夠精準。更準確的說法是:OpenClaw 代表的是「AI 助理化」,NemoClaw 代表的是「AI 代理基礎建設化」。 前者是工具的升級,後者是基礎設施的重建。 就像當年從 Excel 到 ERP 系統的轉變一樣——Excel 讓個人效率大幅提升,但 ERP 讓整個組織的運作方式改變了。AI 代理現在也在走同樣的路。OpenClaw 是那個讓大家看到可能性的 Excel,NemoClaw 是要把這件事變成組織基礎設施的 ERP。 對台灣的企業來說,我認為現在最重要的不是馬上決定要用哪個,而是先有人認真去理解這兩個東西在做什麼、可以解決什麼問題、跟公司現有的 IT 架構怎麼接。這件事做了,後面的決策才有根基。 這類工具的評估和導入策略,AI.com.tw 有在提供顧問服務,可以去了解看看。 https://AI.com.tw
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產品開發過程,PRD(產品需求文檔) 與 Spec(產品規格文件)是什麼?
產品開發過程,PRD(產品需求文檔) 與 Spec(產品規格文件)是什麼?
PRD 是 "Product Requirement Document"(產品需求文檔)的縮寫。PRD 是一份詳細描述產品功能、特性和要求的文檔,通常由產品經理(PM)撰寫。它的主要目的是向開發團隊和其他相關方傳達產品的需求和期望,確保所有人對產品的理解一致。 【PRD 通常包括以下內容】 1. 產品概述:產品的基本介紹,包括目標市場和目標用戶。 2. 目標:產品的主要目標和預期成果。 3. 功能需求:詳細描述產品的各個功能和特性,通常按優先級排序。 4. 用戶體驗(UX)需求:關於用戶界面和用戶互動的要求。 5. 技術需求:包括技術架構、平台支持、性能要求等。 6. 非功能需求:如安全性、可擴展性、兼容性等方面的要求。 7. 測試需求:測試計劃和測試標準。 8. 依賴性和限制:需要的資源、依賴的技術或系統,以及可能的限制。 PRD 在產品開發過程中起到關鍵作用,它能幫助團隊明確目標,避免誤解,確保最終產品符合預期。 ⁋ Spec 是 "Specification"(規範或說明書)的縮寫。在產品開發過程中,Spec 是一份詳細描述產品、系統或組件的技術要求和功能的文檔。Spec 和 PRD 之間有些重疊,但兩者側重點有所不同: 1. 目標受眾: - PRD:主要針對產品經理、開發團隊和設計團隊,目的是傳達產品的需求和目標。 - Spec:通常針對開發團隊、工程師和技術人員,更加技術和細節導向。 2. 內容側重: - PRD:側重於產品的功能需求、用戶需求和商業目標,描述產品應該做什麼以及為什麼這麼做。 - Spec:側重於具體的技術實現細節,描述產品或系統如何運作,包括數據結構、算法、接口、協議等技術細節。 3. 詳細程度: - PRD:比較概括,提供高層次的視圖和用戶場景。 - Spec:非常詳細,提供低層次的實施細節和技術規範。 【Spec 的常見內容包括】 1. 系統概述:系統或組件的總體描述。 2. 功能說明:具體功能的詳細描述,包括輸入、處理和輸出。 3. 技術架構:系統的架構設計和技術棧。 4. 數據模型:數據結構和數據庫設計。 5. 接口規範:API 和其他接口的詳細說明,包括參數、返回值和錯誤處理。 6. 算法描述:關鍵算法的詳細描述和流程。 7. 性能要求:性能指標和優化目標。 8. 測試規範:測試計劃、測試用例和驗收標準。 Spec 通常是技術團隊在開發過程中的主要參考文檔,用於確保技術實現符合設計和需求。在實踐中,Spec 和 PRD 可能會結合使用,以提供完整的產品和技術視圖。
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企業內訓費用全攻略:如何花最少的錢創造最大的培訓效果?
企業內訓費用全攻略:如何花最少的錢創造最大的培訓效果?
企業內訓費用全攻略:如何花最少的錢創造最大的培訓效果? 一、企業內訓費用的本質:為什麼內訓比外訓更值得? 在人力資源管理的領域中,企業內訓費用是每年預算規劃中不可忽視的一環。相較於讓員工自行外出上課,企業內訓具有針對性強、培訓效率高、組織文化一致性佳等多項優勢。許多企業主在比較企業內訓費用與外訓費用後,往往發現:雖然單次企業內訓費用看似較高,但攤算到每位學員的成本,反而比外訓更為划算,且學習成效也更能直接落地到日常工作中。 本文將深入解析企業內訓費用的構成要素、常見計費模式、影響費用的關鍵因素,以及如何有效規劃企業內訓預算,讓每一分培訓投資都能發揮最大的組織效益。 二、企業內訓費用的主要構成項目 完整的企業內訓費用通常包含以下幾個主要項目。 講師費用是最核心的部分,佔整體企業內訓費用的50%至70%。講師費因資歷、專業領域、市場聲譽而有顯著差異。資深的企業管理顧問或具備多年產業實戰背景的講師,每天授課費用通常在40,000元至120,000元之間;而一般資歷講師則在15,000元至35,000元之間。 課程設計費用是企業內訓費用中常被忽略的一塊。若要求講師針對企業現況客製化課程內容,通常需要額外支付課程設計費,費用約在5,000元至30,000元不等,視需求訪談深度與材料製作複雜度而定。 教材費用包含講義印刷、工作手冊、測驗卷、行動計畫表等。每位學員的教材費約在100元至500元之間,大型培訓專案若需要精裝教材或線上學習平台,費用可能更高。 場地費用是部分企業容易忘記計入的隱性企業內訓費用。若使用企業自有場地,則可省去這筆費用;若需另外租用培訓場地,台北市的標準會議室租金每日約5,000元至20,000元不等。 行政費用涵蓋課前溝通協調、現場佈置、餐飲安排等,建議在規劃企業內訓費用時預留總費用的10%至15%作為行政緩衝。 三、2025年企業內訓費用標準行情 半天課程(3至3.5小時)的企業內訓費用約在15,000元至50,000元之間,依講師資歷與課程客製程度不同。 全天課程(6至8小時)的企業內訓費用約在30,000元至100,000元之間,是最常見的培訓形式。 兩天工作坊的企業內訓費用約在60,000元至180,000元之間,適合深度的技能培訓或主管領導力發展課程。 三天以上的企業內訓專案,費用通常需要個別議價,依內容複雜度、學員人數、配套支援服務等因素綜合計算,整體費用可能從150,000元到500,000元以上不等。 四、影響企業內訓費用的六大變數 訓練主題複雜度是第一個影響因素。技術性高、需要大量案例設計的課程(如:業績系統重建、組織變革管理)的企業內訓費用,通常高於一般軟技能課程。 學員人數與同質性是第二個因素。人數較多時,平均每人的企業內訓費用下降;但若學員背景差異過大,需要設計不同層次的課程,費用可能增加。 課程輪次安排是第三個因素。若需在短時間內完訓大量員工,可與講師商議多輪次培訓的整體折扣方案,有效降低平均企業內訓費用。 課後輔導追蹤是第四個因素。部分高品質的企業內訓方案包含課後的學員輔導、行動計畫追蹤、成果檢核等服務,雖然增加了整體費用,但能大幅提升培訓ROI。 地點與交通因素是第五個因素。若企業位於台灣中南部或離島,需要額外支付講師的交通費與住宿費,這些應一併計入企業內訓費用預算中。 講師獨家性是第六個因素。部分知名度高的企業管理講師,需要提前數月預訂,且有最低收費標準,企業在規劃企業內訓費用時應提前考量檔期安排。 五、如何最大化企業內訓費用的投資報酬率 第一步是做好培訓需求分析。在決定企業內訓費用預算之前,應先透過員工訪談、績效評估、工作觀察等方式,精準找出組織的能力缺口,避免花了大筆企業內訓費用卻訓練了不對的主題。 第二步是建立清晰的培訓目標。好的培訓目標應具備可量化、有期限的特性,例如「完訓後三個月內,業務成交率提升20%」。有了明確目標,才能客觀評估企業內訓費用是否值得。 第三步是選擇正確的培訓供應商。企業內訓費用的高低不等於培訓品質的好壞,應透過試聽課程、參考學員口碑、了解輔導案例,來選擇真正適合企業的培訓夥伴。 第四步是設計學習遷移機制。企業內訓費用的價值,最終體現在員工的行為改變上。應在培訓前、中、後設計完整的行動學習計畫,確保知識技能能夠真正應用在工作現場。 六、戰國策戰勝學院:台灣企業內訓首選品牌 戰國策戰勝學院由執行長林尚能講師創立,是台灣深耕企業培訓超過20年的專業機構,協助數百家企業打造高績效團隊。 在企業內訓費用的規劃上,戰國策戰勝學院提供完全透明的報價機制,依據企業規模、培訓需求、課程內容給出客製化方案,確保每一筆企業內訓費用都能帶來可見的組織效益。林尚能講師本身擁有豐富的企業轉型輔導經驗,擅長將理論與企業實務深度結合,讓學員在課堂上學到的每一項工具,回到工作崗位後都能立刻應用。 七、結語 企業內訓費用的投入,是企業對未來的承諾。選擇對的培訓夥伴、規劃對的培訓策略,才能讓企業內訓費用從成本轉化為競爭優勢。 歡迎聯繫戰國策戰勝學院,讓林尚能講師團隊協助您規劃最具效益的企業內訓方案。 戰國策戰勝學院 執行長 林尚能講師 官方網站:mo.com.tw 免費諮詢專線:0800-003-191 LINE ID:@119m
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2026 Google數位人才探索計畫│免費AI學程、完課領證書、零基礎可學
2026 Google數位人才探索計畫│免費AI學程、完課領證書、零基礎可學
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
【104職場力】
產品開發前的原型:POC (概念驗證),PM需要關注的重點有這些
產品開發前的原型:POC (概念驗證),PM需要關注的重點有這些
▎ POC(Prove of Concept,概念驗證)是一種展示一個概念或想法的可行性和潛在價值的方法。它通常涉及建立一個初步的、簡化的原型,目的是證明某個想法或技術在實際應用中的可行性,而不是交付最終的產品。 在軟體開發和創新領域,POC有以下幾個主要目的: 1. 驗證可行性:確保該概念或技術能夠實現預期的功能和性能。 2. 風險管理:識別和解決潛在的技術問題或風險。 3. 獲得投資:向投資者、利益相關者或高層管理展示該概念的潛力,以獲得進一步的資源支持。 4. 市場反應:測試市場對該概念的反應,確定是否有進一步開發的價值。 ▎ 產品經理(Product Manager)通常需要了解和參與POC的過程和結果,以下是產品經理可能會關注的一些重點: 1. 市場需求和用戶價值:確保POC所驗證的概念或技術符合市場需求和用戶價值,能夠解決實際的問題或帶來明確的好處。 2. 產品策略和路線圖:根據POC的結果,評估是否該概念應該納入產品路線圖,以及如何最有效地整合這些新技術或功能。 3. 產品定位和競爭分析:了解POC所涉及的技術或功能在競爭市場中的定位和差異化潛力,以確保產品的市場競爭力。 4. 對外溝通和合作:與外部利益相關者(如市場部門、銷售團隊)溝通POC的結果,協調可能的市場推廣策略或銷售支持。 5. 產品生命週期管理:在產品的不同階段,如概念驗證、開發和推出後,協調相應的活動和資源以確保成功的產品上市。 總之,產品經理在POC過程中的角色是確保產品方向和策略與市場需求和用戶期望保持一致,並確保所選擇的技術或解決方案能夠有效地支持產品的整體策略目標。
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VIBE CODING 智能體工程開發實戰
VIBE CODING 智能體工程開發實戰
身為開發者,還在為日復一日的程式碼撰寫感到疲憊嗎?想提升開發效率卻苦無對策? AI時代,工程師的超能力就是「Vibe CodingX智能體工程」! 《VIBE CODING 智能體工程開發實戰》線上直播課,專為有程式基礎的你設計,從原理到實戰,手把手教你打造AI驅動的開發流程。 讓 AI Agent 成為你的神隊友,告別低效,迎接高產能開發! 【這堂課你將帶走什麼?】 ✅ 建立 AI 協作開發思維:運用 Scaffolding Prompt 模式,用自然語言驅動 AI 組織專案結構、分層與規範。 ✅ 精通 AI 驅動 SQL 資料庫技術:掌握資料庫核心設計,實作 Text-to-SQL 與 RAG 原型。 ✅ 掌握最新AI開發工具:掌握 VS Code、Github Copilot 等 AI 開發工具,搭配 Claude Code 推理模型與 GitHub 協作流程。 ✅ Agentic 思維: 教你如何把 AI 視為「員工」而非「工具」,學習拆解任務、分配角色、建立 AI 工作的標準作業程序(SOP)。 ✅ 五大專案作品集: 包含行事曆管理系統、OCR自動化進銷存系統、全天候 Line Bot 智能助理等,實現可直接落地的 MVP。 ✅ 完成從零到一的專案部署實戰:透過 5 件實作成品,學習優化代碼並將成品部署至雲端環境。 15人小班制教學 名額有限,額滿為止❗️ 🔥 早鳥8折優惠實施中:現折 NT$14,400! (個人/企業團報更優惠) 立即掌握 AI 時代的「十倍速開發」法, 現在就立即了解報名課程👉https://user135527.pse.is/8yxqwu
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面試專案經理(PM)作品集如何準備?6個撰寫原則
面試專案經理(PM)作品集如何準備?6個撰寫原則
想要轉職專案經理(PM)前,面試前準備專案經理的作品集時,重點在於展示你的技能、經驗和成功案例。以下是一些步驟和建議,幫助新手轉職者準備一個有說服力的作品集: 1. 選擇適當的專案 挑選你參與過的、最能展示你能力的幾個專案。確保這些專案涵蓋不同的技能和挑戰,以展示你在各方面的能力;若先前無相關專案經驗可敘述,可以試著找出之前工作上或學生時期與別人團隊合作的經驗。 2. 清晰地描述每個專案 對每個專案進行詳細描述,包含以下幾個方面: ☛ 專案背景:該專案的目的和目標。 ☛ 你的角色:你在專案中的具體職責和貢獻。 ☛ 挑戰和解決方案:你遇到的主要挑戰以及你是如何克服它們的。 ☛ 成果:專案的結果,最好有量化的數據來支持,如提高了多少百分比的效率、降低了多少成本等。 透過說明專案背景、目標、執行過程、成果以及所學習到的經驗,讓面試官了解你的專案管理能力。 3. 展示你的技能和方法 展示你在專案管理中的各種技能,例如: ☛ 時間管理:如何按時完成專案。 ☛ 資源分配:如何管理和分配團隊成員及其他資源。 ☛ 風險管理:如何識別和應對風險。 ☛ 溝通與協作:如何與團隊和其他利益相關者有效溝通。 4. 使用視覺效果 在作品集中加入專案的截圖、成果圖片、流程圖等,並且在文字說明中詳細闡述這些圖片的意義,讓閱讀者更能夠理解你的專案內容。你可以加入: ☛ 圖表和數據視覺化 ☛ 專案時間線 ☛ 前後對比圖片 ☛ 用戶回饋和測評數據 5. 保持簡潔和專業 確保你的作品集簡潔明瞭,易於閱讀。使用專業的語言和格式,避免過多的技術術語。 6. 展示持續學習與改進 強調你如何從每個專案中學習和改進。例如,你如何利用之前的經驗來優化後續專案。 若不希望原公司專案內容外洩,可以將重點呈現在作品集中,並且在面試時詳細說明專案內容,以展現你的專業能力,希望大家想要轉職的都順利! 關注教室追蹤更多PM更多相關知識~~
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CCNA好考嗎?2025認證攻略 提升網路技能的必備資格
CCNA好考嗎?2025認證攻略 提升網路技能的必備資格
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
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Notion 筆記整潔術!必學功能Toggle List Heading 是什麼?
Notion 筆記整潔術!必學功能Toggle List Heading 是什麼?
常常覺得筆記內容很冗長、很難抓到重點?其實善用Notion內建的toggle list/heading功能,就能一鍵把你的筆記變整齊!步驟如下: 1. 創建一個新的 Toggle List: - 輸入 /toggle 或者使用上面的步驟將選中的文本轉換成 toggle list。 2. 將 Toggle List 設置為標題(Heading)格式: ☛ 點擊 toggle list 左側的箭頭來展開它。 ☛ 選中 toggle list 的文本,然後打開格式選項(可以通過點擊工具欄中的文本格式按鈕或使用快捷鍵 Ctrl + / 或 Cmd + / )。 ☛選擇適當的標題級別,例如Heading 1、Heading 2 或 Heading 3。 這樣你的 toggle list 就變成了一個標題格式的 toggle list heading,下面的筆記內容也會自動縮合到該段落內。
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【最新】AI應用規劃師證照解析:誰適合考?有什麼優勢?
【最新】AI應用規劃師證照解析:誰適合考?有什麼優勢?
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
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你的 AI 助手,憑什麼要住在別人家?
你的 AI 助手,憑什麼要住在別人家?
過去這兩年,越來越多企業開始導入 AI 助手。客服機器人、自動回覆系統、內部知識庫查詢、業務報價協助——這些應用正在快速普及,而且效果是真實的。 但有一件事,很多企業在興奮地導入 AI 之後,才慢慢意識到:他們的 AI,住在別人家。 用的是第三方平台提供的服務,資料跑在別人的伺服器上,規則由別人的系統決定,收費方式由對方說了算。當你哪天想調整對話邏輯、當你的資料量超過免費額度、當那個平台突然改了政策或漲了價格,你能做的選擇非常有限。 這不是一個小問題。這是一個關乎企業自主權的根本問題。 掌控權,才是真正的競爭力 我們幫客戶導入 AI 助手的時候,一直在強調一件事:工具要用,但主控權要留在自己手裡。 你的客戶對話記錄、你的知識庫內容、你的業務流程邏輯,這些都是你的企業資產。它們不應該被鎖在一個你無法完全控制的第三方平台裡,更不應該因為你換了方案或停了訂閱就跟著消失。 這也是戰國策推出 Openclaw 主機服務的核心原因。 Openclaw 是什麼? 戰國策 Openclaw 主機服務,讓你可以在自己掌控的主機環境上,完整部署 AI 自動化助手機器人,從底層到應用,從對話邏輯到資料儲存,全部由你說了算。 不是租用別人的 AI 平台帳號,而是把整套系統架在你自己的環境裡。你的資料在你的主機上,你的規則你來定,你的助手你來訓練,沒有人能在你不知情的情況下動你的系統。 這對於重視資料安全的企業、有客製化需求的品牌、以及不想被平台綁架的經營者來說,是一個根本性的差異。 可以打造哪些 AI 助手? 有了 Openclaw 主機環境,你可以根據自己的業務需求,靈活部署各種 AI 自動化應用。 AI 客服助手是最直接的應用。讓 AI 處理常見問題、引導客戶找到答案、篩選並轉接需要人工介入的對話,客服團隊的時間成本立刻下降,服務品質卻不打折。 內部知識庫助手,讓員工可以直接用自然語言查詢公司內部的文件、政策、產品資料,不需要翻資料夾、不需要等別人回信,答案幾秒內就有。 業務輔助機器人,可以協助業務人員快速生成提案框架、準備客戶會議資料、追蹤報價進度,讓業務把時間花在真正需要人際互動的環節,其他的交給 AI。 社群自動化助手,整合你的訊息平台,讓 AI 第一時間回應潛在客戶的詢問,不讓任何一個有興趣的人因為等待而冷掉。 以上這些,都可以在 Openclaw 主機環境上自主搭建,根據你的業務邏輯客製,不受任何第三方平台的功能限制。 為什麼選擇戰國策 Openclaw 主機? 市面上有很多雲端 AI 服務,月費制、按用量計費,入門很快,但隨著規模擴大,費用會以你想不到的速度膨脹,而功能卻始終被困在對方平台的框架裡。 Openclaw 主機服務走的是另一條路。你擁有自己的環境,資料主權在你手上。你可以根據自己的節奏擴充,不被別人的定價策略牽著走。更重要的是,你建立起來的 AI 系統,是屬於你的長期資產,不是一份隨時可以被斷掉的訂閱服務。 對於已經認真在思考 AI 導入的企業主來說,從一開始就把基礎建對,比後來再遷移省力得多。Openclaw,就是那個讓你從一開始就站穩的選擇。 想了解更多戰國策 Openclaw 主機服務,以及如何為你的企業量身打造 AI 自動化助手系統,歡迎直接造訪:Openclaw.nss.com.tw 你的 AI 助手,應該住在你自己家。 #Openclaw #AI助手 #AI自動化 #主機服務 #戰國策 #企業AI #客服機器人 #資料主權 #AI導入
林尚能 戰勝學院
Claude Code 推出 Agent View:AI 編碼助手,正在從「幫你寫程式」變成「幫你跑任務」
Claude Code 推出 Agent View:AI 編碼助手,正在從「幫你寫程式」變成「幫你跑任務」
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
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從開發到AI:軟體工程職務最常關注的八大證照
從開發到AI:軟體工程職務最常關注的八大證照
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。
104學習 職場熱門證照排行榜
想轉職 AI 工程師,該先學什麼?6 個月學習路線圖整理企業真正要的能力
想轉職 AI 工程師,該先學什麼?6 個月學習路線圖整理企業真正要的能力
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
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不會寫程式,也能用AI打造高效率工作流|2週完成你的第一個自動化專案
不會寫程式,也能用AI打造高效率工作流|2週完成你的第一個自動化專案
【超早鳥優惠到4/6】🔥領53折券現折🔥 【獨家-名額倒數】前20名報名再贈200元LIN點數 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/55c82d6e-c7a8-4732-8b7b-9378e5679091 【2 天假日直播學習營】第一屆 - AI行政工作流學習營​|5/17(日)、5/31(日) 假日直播課 對AI工作流充滿興趣、期待應用AI提升日常行政工作效率,卻不知如何開始? ⚡從 2週學習 × AI自動化專案實作 → 完訓取得證書⚡ 🚀本屆104提供參加的學員,專屬獨家加值服務:【104完訓認證加入履歷】🚀 🚀 本次學習營獨家特色 - 循序漸進+實作應用🚀 ✨真實工作場景應用:手把手學習真實工作場景如何應用AI實現自動化, 老師帶你一起來闖關! ✨完整AI專案實作:兩週循序漸進從學習、實作到應用,親手完成自己的AI工作流提案。 ✨專屬學習社群共學:加入課程專屬 LINE 群組,除了能與AI工作流領域跨領域學員夥伴一同交流實戰心得,更有講師在群組中親自為你指點迷津、解答疑惑,讓學習從教室延伸到工作現場。 【保握超早鳥優惠】
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AI 工作流是什麼?上班族提升效率的入門指南
AI 工作流是什麼?上班族提升效率的入門指南
AI 工具越來越普及,許多上班族已經開始用 ChatGPT、Gemini、Claude、NotebookLM 等工具協助工作。但真正能提升效率的關鍵,不只是「會不會問 AI 問題」,而是能不能把 AI 放進日常工作流程裡,形成一套可重複使用的「AI 工作流」。 過去使用 AI,很多人可能是想到什麼就問什麼:請 AI 幫我寫一封信、改一段文案、摘要一篇文章。這些做法當然有幫助,但如果每次都從零開始,效率仍然有限。 真正的 AI 工作流,是把工作拆成幾個步驟,讓 AI 在不同環節協助你處理初稿、摘要、整理、分析與發想,再由人來判斷、修正與決策。 簡單來說,AI 工作流不是讓 AI 取代你,而是讓 AI 成為你的工作助理。它可以協助減少部分重複整理的時間,但最後的品質把關、事實查證與責任判斷,仍然需要由人完成。 一、什麼是 AI 工作流? AI 工作流指的是:將 AI 工具整合進日常工作流程中,讓它在固定任務中扮演特定角色。 舉例來說,如果你每週都要寫週報,過去可能需要回想本週做了什麼、整理資料、歸納成果、撰寫文字。導入 AI 工作流後,你可以先把已確認可使用的工作紀錄、待辦清單、專案進度整理後提供給 AI,請它協助分類成: 本週完成事項、遇到的問題、下週計畫、需要主管協助的地方。 接著,你再檢查內容是否正確,補上實際成果、數字與自己的判斷。 這就是一個簡單的 AI 工作流: 資料整理 → AI 協助產出初稿 → 人工檢查與修正 → 完成正式內容 AI 負責加快整理與初稿產出,人則負責確認事實、補充脈絡、做出判斷。 二、為什麼上班族需要學 AI 工作流? 許多人學 AI 時,最常遇到的問題是:「我知道 AI 很強,但不知道工作上到底怎麼用。」 其實,上班族最需要 AI 協助的,通常不是非常高深的技術,而是每天都會遇到、但很耗時間的工作,例如: 會議紀錄整理、Email 回覆、簡報製作、報告撰寫、資料摘要、Excel 分析、SOP 整理、專案進度追蹤、週報月報撰寫、學習筆記整理等。 這些工作都有一個共同特色:它們不一定困難,但常常需要大量整理、歸納與文字產出。 如果能把 AI 放進這些流程中,就有機會減少部分重複工作時間。對新手來說,AI 可以協助建立架構;對資深工作者來說,AI 可以協助加快第一版產出;對主管來說,AI 可以協助整理資訊、統整進度與提高溝通效率。 但需要注意的是,AI 工作流的目的不是讓工作「完全自動化」,而是讓人把時間留給更重要的判斷、溝通與決策。 三、AI 最適合協助哪些工作? AI 很適合處理「文字整理、資料歸納、初稿撰寫、格式轉換、初步分析」類型的任務。以下是上班族最常見的應用場景。 1. 會議紀錄整理 開會後最麻煩的事情,往往不是開會本身,而是會後整理。AI 可以協助把會議筆記、逐字稿或已取得同意的錄音內容,整理成會議重點、決議事項、待辦清單與負責人。 適合請 AI 協助的內容包括: 會議摘要、討論重點、行動項目、決策紀錄、下次會議追蹤事項。 不過,使用 AI 整理會議內容時,必須特別注意資安與隱私。若要錄音、轉逐字稿或上傳會議內容,應先確認參與者知情,並遵守公司內部規範。涉及客戶資料、薪資、人事、合約、未公開商業資訊時,不建議直接上傳到一般 AI 工具。 AI 整理後,也需要人工確認人名、日期、數字、決議內容與責任分工,避免錯誤資訊被當成正式紀錄。 2. Email 與商務訊息回覆 很多上班族每天都花不少時間在回信、回訊息。AI 可以幫你把口語想法改成正式語氣,也可以幫你將太長的回覆縮短,或將生硬的文字改得更有禮貌。 例如你可以輸入: 「請幫我把以下內容改成正式但不冷淡的商務信件。」 「請幫我回覆客戶,語氣要專業、清楚,並委婉說明目前無法提前交付。」 但 AI 不一定知道你公司的實際政策與承諾範圍。涉及價格、合約、交期、賠償、客訴、法律責任等內容時,務必由負責人確認後再寄出,避免產生誤解或過度承諾。 3. 報告與簡報製作 許多人做報告或簡報時,最卡的是「不知道怎麼開始」。AI 可以協助產出大綱、整理架構、優化標題,甚至把長篇資料濃縮成簡報頁面重點。 例如你可以請 AI: 「請把以下資料整理成 8 頁簡報大綱。」 「請幫我把這段內容改成主管簡報用語。」 「請依照問題、原因、建議、下一步的架構整理。」 AI 很適合協助完成第一版,但真正有說服力的簡報,仍需要你補上資料來源、商業判斷、實際案例與具體數據。 4. 資料蒐集與摘要 當你需要快速理解一個新主題時,AI 可以協助整理你提供的資料,摘要文章重點、比較不同觀點,或產出初步觀察方向。 不過,AI 不一定能取得最新資訊,也可能產生錯誤或過時內容。若是涉及新聞、數據、法規、價格、政策、職缺條件、產業趨勢等資訊,仍應回到官方網站、原始報告或可信來源查證,不建議只依賴 AI 的回答。 比較安全的做法是:先由人提供可靠資料,再請 AI 協助摘要與整理;最後由人確認內容是否適合使用。 5. Excel 與數據分析 不熟 Excel 公式的人,也可以用 AI 協助理解公式、產生函數、整理欄位、設計分析方向。例如你可以問: 「我想統計每個部門的平均銷售額,Excel 公式怎麼寫?」 「請根據這份表格欄位,建議我可以分析哪些指標?」 「請幫我解釋這張報表中可能代表的趨勢。」 AI 可以協助你更快理解資料,但不能取代你對資料來源、計算邏輯與商業背景的判斷。若牽涉財務決策、營運績效、人事評估或對外公布數字,仍需由負責人確認資料是否正確。 6. SOP 與知識管理 很多公司都有一種狀況:工作流程靠資深同事口頭傳授,真正要交接時才發現文件不足。AI 可以協助把零散說明整理成 SOP、檢查表、教學文件與新人訓練資料。 例如你可以把一段操作流程整理後提供給 AI,請它產出: 步驟說明、注意事項、常見錯誤、檢查清單、交接提醒。 這類工作流很適合行政、人資、客服、行銷、營運、專案管理等職能。只要搭配人工確認,就能讓知識更容易被保存與傳承。 四、建立 AI 工作流的 4 個步驟 想開始使用 AI 工作流,不需要一次學會所有工具,也不需要從複雜自動化開始。建議從最常遇到、最耗時間的任務切入。 步驟一:找出重複性高的工作 先觀察自己一週內最常做、最花時間的工作。 例如:每週寫週報、每天回信、每次開會都要整理紀錄、每月要做報表、常常要寫社群文案。 只要是「重複出現、格式類似、需要整理文字或資料」的工作,就很適合先嘗試導入 AI。 步驟二:把工作拆成小步驟 不要只對 AI 說:「幫我做報告。」這樣的指令太模糊,AI 產出的內容也容易不符合需求。 你可以把任務拆成: 先整理重點 → 再產出大綱 → 再寫初稿 → 再優化語氣 → 最後檢查是否有遺漏。 拆得越清楚,AI 越容易協助你完成真正需要的結果。 步驟三:建立固定 Prompt 模板 當你發現某個任務常常會重複出現,就可以把好用的指令存成模板。 例如會議紀錄模板: 「請根據以下會議內容,整理成: 1. 會議目的 2. 討論重點 3. 已決議事項 4. 待辦事項 5. 負責人 6. 截止日期 7. 需要追蹤的問題 請用條列式呈現,語氣清楚、適合寄給團隊成員。請特別標註不確定或需要人工確認的地方。」 最後一句很重要,因為它能提醒你不要把 AI 產出直接當成正式答案。 步驟四:人工檢查與優化 AI 產出的內容不能直接視為最終版本。使用前,建議檢查: 內容是否正確? 語氣是否符合公司文化? 數字、日期、人名是否有誤? 是否有過度承諾? 是否遺漏重要脈絡? 是否包含不該外流的資訊? 是否適合對外發布? AI 工作流的核心不是「全自動」,而是「半自動加速」。人仍然要負責最後品質。 五、使用 AI 工作流前,先做 5 個安全檢查 在把資料丟給 AI 前,建議先問自己 5 個問題。 1. 是否包含個資? 例如姓名、電話、Email、身分證字號、薪資、病假紀錄、客戶資料等,都不建議直接輸入一般 AI 工具。若真的需要整理,應先去識別化,或依公司規範使用指定工具。 2. 是否包含公司機密? 例如未公開財報、合約條款、商業策略、產品 Roadmap、內部報價、客戶名單等,都應依公司規範處理,不應任意上傳。 3. 是否需要取得同意? 若要錄音、轉逐字稿或整理會議內容,應確認參與者知情,並遵守公司政策與相關規範。 4. 是否需要查證? 涉及新聞、法規、數據、價格、職缺條件、政策與專業建議時,都應查證原始來源。AI 可以協助整理,但不應被視為唯一依據。 5. 是否可以直接對外發布? AI 產出的文字應經人工審稿,確認沒有錯誤資訊、過度承諾、侵權疑慮或不符合品牌語氣的內容。 六、上班族可以先從這 5 種 AI 工作流開始 如果你是 AI 新手,建議不要一開始就追求複雜工具串接,可以先從以下 5 種最容易看到成效的工作流開始。 1. 會議紀錄工作流 適合對象:專案經理、主管、業務、人資、行政、行銷。 流程:取得同意的會議內容 → AI 協助摘要 → 產出待辦 → 人工確認 → 發送團隊。 這是日常工作中很實用的場景,但務必注意錄音同意與資料保護。 2. Email 回覆工作流 適合對象:業務、客服、主管、行政、跨部門溝通者。 流程:輸入背景 → 說明對象與語氣 → AI 草擬 → 人工修改 → 寄出。 重點是要告訴 AI:收件人是誰、你的目的、希望語氣是正式、委婉、積極還是簡短。 3. 簡報大綱工作流 適合對象:企劃、行銷、產品、專案、主管。 流程:輸入主題與可使用資料 → AI 產出架構 → 補充案例與數據 → 轉成簡報頁面。 AI 很適合幫你打開第一步,避免卡在空白投影片前。 4. 週報與績效整理工作流 適合對象:所有需要回報工作成果的上班族。 流程:彙整任務清單 → AI 分類成果 → 整理成週報 → 補充數字與影響 → 送出。 這個工作流也能幫助你累積年度績效資料,避免年底考核時才回想自己做過什麼。 5. 資料摘要與學習工作流 適合對象:需要快速吸收新知、追蹤產業趨勢、準備提案的人。 流程:提供可信資料 → AI 摘要 → 請 AI 提出重點與應用方向 → 人工查證與判斷 → 形成自己的觀點。 這很適合用在閱讀產業報告、研究競品、整理課程筆記或準備內部分享。 七、AI 工作流不是工具問題,而是工作方法問題 很多人學 AI 時,會一直追最新工具。但對上班族來說,更重要的是先理解自己的工作流程。 同一個 AI 工具,在不同人手上會產生不同效果。差別不只在工具,而在你是否知道: 我想解決什麼問題? 我有哪些資料可以安全提供? 我希望 AI 幫我做到哪一步? 哪些內容需要我自己判斷? 產出後要用在什麼情境? 是否需要查證或主管確認? 當你開始用這些問題思考,就不只是單純「問 AI」,而是在設計自己的工作流。 把 AI 當成工作助理,而不是標準答案 AI 工作流的價值,不是讓工作完全自動化,而是幫助上班族從重複、瑣碎、耗時的工作中,找出可以被輔助的部分。 從今天開始,你可以先選一個最常見的工作場景,例如會議紀錄、Email 回覆、週報整理或簡報大綱,試著建立自己的第一套 AI 工作流。只要能把一個任務變得更清楚、更容易重複使用,就已經是很好的開始。 未來的職場競爭力,不一定是誰使用最多 AI 工具,而是誰能更有效率地結合 AI 與自己的專業判斷。 AI 可以幫你整理資訊、產出初稿、提供方向;但真正做出選擇、承擔責任、創造價值的人,仍然是你。 使用提醒 本文提供 AI 工具應用的學習建議,實際使用時仍應依公司資安規範、個資保護要求與工作情境調整。AI 產出內容可能有錯誤或過時資訊,重要資料、對外訊息與正式決策,仍需由使用者查證與確認。
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