104學習

比電影更精彩的真實人生 各位企業家朋友，我必須說，看完這部電影後，我的眼眶濕了好幾次。"凍死迎風站，餓死不彎腰。" 這句話完美詮釋了香港冷凍食品品牌「灣仔碼頭」創辦人臧健和的人生態度，也道出了我們每一個創業者內心最深層的堅持。 她於1977年帶著4歲和8歲的兩個女兒從青島來到香港，原本是要去泰國尋親，卻因為丈夫另娶而被迫在香港落地生根。這不是什麼狗血劇情，而是一個真實女性面對人生劇變時的選擇。 最讓我鼻酸的是那個場景：初到香港的臧健和同時打三份工維持生計，每天工作20小時，連糖尿病都是那時候累出來的。但即使面臨沒米下鍋的困境，她仍然拒絕接受福利救濟。她對女兒說："吃救濟會失去鬥志，孩子做人也挺不直腰桿。" 天啊，這句話真的戳中我內心最柔軟的地方！作為企業顧問，我見過太多創業者在困難時期的掙扎，但很少有人能像臧健和這樣，寧可餓死也不願意失去做人的尊嚴。 最催淚的轉折點來自一位朋友的探病。當臧健和親手為友人做了拿手餃子時，朋友的一句讚美讓她醒悟：既然身體不適合打工，何不自己出攤賣餃子？她用500港幣創業，買下木頭車及水餃材料，在香港島灣仔的灣仔碼頭一帶當水餃小販。 說到這裡，我想到電影中最讓我落淚的畫面：深夜裡，臧健和一個人在小廚房包餃子，手被燙傷了還是堅持工作，只為了隔天讓客人吃到最新鮮的水餃。那種對品質的執著，那種為了女兒而拼命的母愛，真的讓我這個大男人都哭了。 還有一個場景至今讓我印象深刻：當她的餃子攤位前排起長龍，有客人從澳門專程來吃她的水餃時，她臉上那種驕傲和滿足的表情。那不是因為賺了錢，而是因為她的用心被認可了。 從流動攤販到億萬身家的企業家，臧健和的故事不僅是一部勵志傳奇，更是一本活生生的商業經營教科書。她用40年的時間，將一個小攤位發展成橫跨全球的食品帝國，最終以數十億元身家成冷凍食品品牌「灣仔碼頭」"水餃皇后"。 商業經營智慧深度解析 市場機會識別與定位策略 文化差異中的藍海市場：在以茶餐廳為主的香港餐飲市場中，手工北方水餃屬於相對空白的利基市場 精準目標客群定位：瞄準懷念家鄉味的華人移民群體，以及追求authentic體驗的本地消費者 地理位置戰略選擇：選擇灣仔碼頭這個交通樞紐，每天人潮不斷，為創業提供天然流量 品牌命名智慧：從"北京水餃"到"灣仔碼頭"，體現了從產品導向到地域文化認同的品牌進化 產品創新與品質管理 產品本土化策略：將北方的鹹、香、膩口味調整為港粵人喜歡的清淡、皮薄、鮮香爽滑 三大品質原則：高品質、講衛生、聽意見 - 這三個原則貫穿整個企業發展歷程 醫院級衛生標準：所有餐廚用品以醫院標準保持衛生，每天用消毒水清洗，建立消費者信任 持續改良精神：為了讓餃子皮變薄又筋道，連續數夜起床試驗，體現匠人精神 顧客關係管理與反饋機制 顧客至上理念：深信"顧客願意吃你的東西，你自己才有的吃"，將顧客視為恩人 即時反饋處理：多觀察顧客舉動、詢問意見、及時改進，建立完善的顧客反饋機制 品質事件學習：從顧客反映餃子皮裡有麵粉袋殘線，學會增加篩籮工序，展現持續改善精神 口碑行銷威力：依靠產品品質自然形成的顧客口碑傳播，比任何廣告都有效 人力資源管理哲學 家庭式管理模式：以寬容喚起員工自覺和歸屬感，讓員工主動升起責任感 情理並重的管理：既有嚴格的品質要求，也有人性化的關懷，平衡制度與情感 零容忍品質態度：對於品質問題採取"人員一律處罰，餃子全部毀掉"的強硬立場 員工成長關懷：對遭遇困難的員工給予特別關照，建立員工忠誠度 媒體公關與品牌建設 故事行銷價值：獨特的創業故事自然吸引媒體關注，《文匯報》記者的報導讓她成為"街頭水餃皇后" 名人效應放大：1996年以她為原型的電視劇《水餃皇后》播出，進一步擴大品牌影響力 情感連結建立：透過"家鄉味"的情感訴求，與目標客群建立深層情感連結 免費宣傳效應：從未做過廣告，卻獲得無數媒體免費宣傳，展現故事行銷的威力 戰略合作與企業發展 合作夥伴選擇：從日本大丸百貨到美國品食樂，再到通用磨坊，每次合作都帶來質的飛躍 品牌價值堅持：拒絕日商的貼牌生產建議，堅持"進商場可以，但要體現出灣仔碼頭的價值" 學習型組織建設：主動尋找"老師"，學習現代化管理和機械化生產技術 國際化發展路徑：通過戰略合作實現從本土品牌到全球品牌的跨越 財務管理與投資決策 現金流精準控制：創下6小時賣1000份的紀錄，展現優異的現金流管理能力 投資回報最大化：每次股權出售都帶來企業規模的擴大和技術的提升 風險控制意識：從單一產品線逐步擴展到餛飩、湯圓、雲吞等多元產品 長期價值思維：不追求短期暴利，而是通過品質建立長期競爭優勢 企業文化與價值觀 不屈不撓的創業精神：面對歧視和困難從不低頭，體現"凍死迎風站，餓死不彎腰"的品格 匠人精神的傳承：對每一個水餃都精益求精，將手工技藝視為企業核心資產 社會責任擔當：為同鄉移民提供就業機會，傳承中華飲食文化 永續經營理念：重視品牌建設而非短期獲利，追求企業的長期價值 給企業家朋友們的真心話 說實話，作為企業顧問，我見過太多創業者，但像臧健和這樣的真的不多。她的成功絕對不是偶然，而是有深層的商業邏輯。 她的"貴人"不是別人，正是她自己 - 對人生品格的堅守，對產品品質的堅守。在一個快速變化的商業環境中，她用40年的時間證明了一個道理：真正的商業成功建立在價值創造的基礎上，而不是投機取巧。 我想跟大家分享一個觀察：成功的企業家都有三個共同特質。第一是對機會的敏銳嗅覺，能在困境中發現商機；第二是對品質的極致追求，將每一個細節都做到最好；第三是對人性的深刻理解，無論是對顧客還是對員工，都要以心換心。 臧健和全部具備了這三個特質，這就是她成功的秘密。 永恒的商業智慧 臧健和於2019年離世，終年75歲，但她留給世界的不僅是一個成功的商業品牌，更是一套永恒的商業智慧。 在這個AI和數字化主導的時代，她的故事提醒我們：無論科技如何進步，真誠、品質、堅持這些基本商業價值永遠不會過時。技術可以被複製，但品格和堅持是無法複製的。 她的故事被譽為香港版"阿信的故事"，但我認為比阿信更珍貴的是，臧健和的成功模式是可以學習和複製的。她用自己的人生證明了一個道理：只要有堅定的信念、優秀的產品和永不言棄的精神，任何人都可以在商業世界中創造屬於自己的傳奇。 對於老闆而言，「灣仔碼頭」 臧健和的故事不僅是一個勵志傳奇，更是一本珍貴的商業教科書。她的成功模式值得我們反復研讀和深思，因為在這個瞬息萬變的商業世界中，那些最基本的商業智慧往往是最有力量的。 最後，我想說：看完這部電影，我不僅是被感動了，更是被震撼了。如果你是一個創業者，如果你正在商業路上掙扎，請一定要去看看這部電影。它會告訴你，什麼叫做真正的企業家精神，什麼叫做永不放棄的創業態度。

在某個知名的科技公司裡，有一個員工小美，她在公司已經工作了五年，從一名基層員工升任為部門主管。小美一直以來工作認真，對公司充滿忠誠。她的同事們也都稱讚她是個好主管，總是為員工著想，幫助大家解決問題。 但是，一次公司內部的改革打破了這一切。公司決定進行大規模裁員，並且把部分工作外包出去。小美的部門首當其衝，她面臨著裁員和重組的壓力。小美感到非常困惑和不安，她一方面希望能夠保護部門內的員工，另一方面也擔心自己的職位是否能保住。 為了解決這個問題，小美決定找公司的高層談談。她約了總經理，誠懇地表達了自己和部門員工的擔憂。總經理聽完後，點了點頭，表示理解，但也強調公司目前面臨的困難，必須進行改革。小美這時候明白，公司在意的並不是她和部門員工的忠誠度，而是如何在市場競爭中生存下去。 經過這次談話，小美感到非常失望。她意識到，無論自己多麼忠誠，公司在面臨生存壓力時，依然會做出最有利於公司的決定。這讓小美開始重新思考，究竟什麼是員工忠誠度？它對於公司的意義又是什麼？ 小美回到部門後，決定召開一個員工會議。她向部門的同事們坦誠地分享了自己與總經理的談話內容，並鼓勵大家在這段時間內保持積極的心態，做好自己的本職工作。她強調，無論公司如何決策，自己和部門的每一位員工都應該對自己的職業發展負責，保持專業和敬業的態度。 在這段時間內，小美和部門的員工們一起度過了許多困難。他們共同努力，提升了部門的業績，並且成功避免了大規模的裁員。這段經歷讓小美明白了，真正的忠誠不僅僅是對公司的忠誠，更是對自己的職業生涯和專業精神的忠誠。 從小美的故事中，我們可以看到，員工的忠誠度確實是一個複雜的議題。忠誠並不是單方面的付出，而是需要公司和員工之間的互相理解和支持。在現今競爭激烈的市場環境下，公司需要的不僅僅是忠誠的員工，更是具備專業技能和創新精神的人才。而員工則需要在忠誠的同時，不斷提升自我，為自己的職業生涯負責。 在台灣的職場文化中，忠誠度一直是被高度重視的品質。但是，我們也必須認識到，忠誠不應該是盲目的。員工在對公司保持忠誠的同時，也需要不斷提升自己的專業能力，為未來的發展做好準備。 那麼，如何才能在職場中平衡忠誠度和自我發展呢？以下是幾個建議： 第一，保持專業精神。無論公司如何變動，員工都應該保持專業的工作態度，認真完成自己的工作。這不僅是對公司的負責，也是對自己職業生涯的負責。 第二，持續學習和提升。職場中的變化是無常的，只有不斷學習和提升自己的專業技能，才能在競爭中立於不敗之地。員工應該積極參加各種培訓和學習機會，提升自己的核心競爭力。 第三，建立良好的職場人際關係。在職場中，良好的人際關係是非常重要的。員工應該積極與同事和上級建立良好的溝通和合作關係，這樣不僅有助於提升工作效率，也能在公司面臨變動時獲得更多的支持和幫助。 第四，制定職業規劃。員工應該有清晰的職業規劃，了解自己的職業目標和發展方向。這樣在面臨職場變動時，才能有更明確的應對策略，避免盲目跟風和被動接受變動。 總結來說，員工的忠誠度是職場中一個重要的品質，但並不是唯一的品質。在保持忠誠的同時，員工也需要不斷提升自己的專業能力，為自己的職業生涯做好準備。只有這樣，才能在競爭激烈的職場中立於不敗之地，實現職業目標和個人價值。希望每一位職場中的你，都能夠在忠誠和自我提升之間找到平衡，成為職場中的強者。

我今年38歲，本人是體保生，專業是游泳，大學讀的也是體育系。在工作中十之八九也是會有碰到不如意的事情，所以動了轉職的念頭，對於本身從未接觸過網路東西的人來說，可說是非常的艱困。但是...https://supr.link/tHcHd(詳內容) 報名線上講座>>>https://supr.link/XXtpjn

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。

高階國際人工智慧稽核師證照是國際組織ISACA在2025年新推出的一項國際認證 高階國際人工智慧稽核師全名為Advanced in AI Audit™ (AAIA™) certification 是國際第一個以稽核、審計角度的AI考試 但並不是任何人都能取證，要先具備取證資格 取證資格簡單說就是要先具備基本的證照身分資格 簡單說除了持有CISA(國際電腦稽核師)或CIA(國際內部稽核師)外 或是部分國家的會計師證照 - US CPA(美國註冊會計師) - ACCA - FCCA - Canadian CPA(加拿大註冊會計師) - Australian CPA、FCPA（CPA Australia 認證執業會計師、澳洲註冊會計師） - Japanese CPA（日本註冊會計師） 具有以上其中一種證照才具備取證資格 而這些條件是取證資格，報名考試本身是不受資格限制的 只要支付考試報名費都可以考試，但要申請取得證書就要符合取證資格才行 而根據考試簡章，考試成績可以保留五年 也就是說若尚不具備取證資格，可以在考到後五年內取得資格後再申請證書 其他考試詳細請見官網、簡章：https://www.isaca.org/credentialing/aaia 接著分享我個人的備考方式及建議大家的方式 除了官方的備考手冊、題庫外 我建議一定要先具備AI學科理論面的基礎知識 所以推薦可以先考到iPAS AI應用規劃師證照 iPAS AI應用規劃師證照的備考前面文章有介紹過，網路上也有非常多的人分享，這邊就不贅述了 接著可以先購買官方的題庫自行測驗看看 若感覺測驗的結果不太好，那再購買官方的備考手冊來看 以稽核角度的AI證照與一般AI證照不同的地方在於，AI證照的重點多數在於怎麼導 AI、用 AI，但AAIA主要是怎麼查 AI、管 AI 且國際證照考試的特點在於雖然是單選題，但每個選項看起來都對，答案是要選出最好的選項 所以備考重點在具備基礎知識外，要了解站在稽核角度看AI的時候會有哪些重點要注意 官方的備考手冊就是在幫助大家更了解稽核角度看AI的重點方向 所以是否要購買官方的備考手冊就自行衡量看看囉！ 那到底稽核角度看AI的方向會有哪些呢？ 若以精確率、召回率的題目來舉例 iPAS會出的題目可能是：若希望同時兼顧精確率與召回率，應用哪一個指標？ AAIA會出的題目則可能是：某銀行導入一套信用卡詐欺偵測模型，最近稽核在審查該模型的風險控制效果。管理單位提供以下資訊： - 模型整體 Accuracy 約為 99%。 - 在過去三個月中，詐欺交易佔所有交易的 0.2%。 - 模型的 Precision 約為 40%，Recall 約為 30%。 作為稽核人員，下列哪一項判斷最適當？ A. 因為 Accuracy 很高，可認為該模型已足以顯著降低詐欺風險。B. 由於 Recall 偏低，應關注可能漏報的詐欺交易風險，並評估是否需增加事後監控與人工複核流程。C. Precision 偏低代表無詐欺的交易幾乎不會被誤判，無須額外控制。D. 只要未發生重大詐欺事件，表示現有模型與控制已足夠。 AAIA對於低偏見、個人隱私等是非常重視的，只要有類似的內容出現在選項中，多數都是正確答案。 另外我遇到的考點還有要知道何謂高分差、低偏見 監督式與非監督式差異、深度學習、強化學習 AI治理的目的、權責 AI專案在RACI 矩陣中的角色及權責 若發生AI隱私洩漏的事件時，稽核師應給予什麼樣的建議？ 以上大概是我印象中記得的考試內容與方向 AAIA考試說難也不算難，我認為對於AI基礎及稽核審計知識有具備一定的了解，要在短時間備考後通過應該不是難事 若沒有這兩項基礎知識，那麼建議可以先考iPAS AI應用規劃師等較低成本的方式先學習，畢竟國際考試不便宜啊！ 稽核審計方面ISO 42001的一些觀念也會有所幫助 祝福大家能夠盡早成為高階人工智慧稽核師！ Notion文章連結：https://stevenwublog.notion.site/Advanced-AI-Audit-Certification-AAIA-354f7f8f282880218dcff567575beb9c

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

破解駭客攻擊手法，開發滴水不穿的安全網頁應用程式 網頁系統（Web）的生態已讓人難以想像，原以為網際網路是由專家精心設計而成，它所處理的一切事物都充滿理性，事實上，它的發展過程是高速而隨性的，現今，人們在網際網路的所作所為已遠遠超出原創者的預想。 維護網站安全似乎成了艱鉅任務。網站是一種獨特的應用軟體，能夠即時向數百萬名使用者發布訊息，這些使用者也包括積極活動的駭客們。大公司時常會遭受資安危害，每週都有新的資料外洩事件，面對這種情況，孤獨的Web開發人員要如何保護自己呢？本書會提供開發人員必須知道的重要威脅，並按部就班說明防禦攻擊的實際步驟。 本書將告訴您駭客是如何攻擊您的網站，同時告訴您如何進行防禦措施。每個安全漏洞都以一個專章進行探討，並以真實世紀的案例作為說明，告訴您如何漏洞所在以及如何進行修補。熟習本書所介紹的攻防手法，可以幫助您開發出更加安全、滴水不漏的系統，成為一位更加優秀的開發人員。 透過本書，您將可以了解： ．如何預防SQL注入攻擊、惡意JavaScript和偽造的跨站請求。 ．如何利用認證機制以及存取權限的管理更有效地保護帳號。 ．如何鎖定使用者帳戶，防止依靠猜測密碼、竊取會話或升級權限的攻擊。 ．加密的實作方法 ．如何管理古老系統中的漏洞 ．如何預防訊息洩露造成的漏洞洩漏 ．如何防堵惡意廣告和拒絕服務之類的攻擊手法 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_ACN036300

在工作中，Dashboard 儀表板已經是許多團隊做決策的重要工具。無論是行銷成效追蹤、課程營運分析、業務銷售管理，或是網站流量觀察，Dashboard 都能幫助我們快速看懂數據變化。 但很多人遇到的問題是： 「我有資料，但不知道該看什麼。」 「我知道想做 Dashboard，但不知道圖表怎麼設計。」 「我想請 AI 幫忙，卻不知道怎麼問才有效。」 其實，AI 不只是幫你畫圖，更適合在 Dashboard 製作前期協助你釐清目標、整理指標、設計版面與產出分析洞察。只要問對問題，AI 可以大幅降低你從零開始做 Dashboard 的門檻。 一、先搞清楚：Dashboard 不是圖表集合，而是決策工具 很多人一開始做 Dashboard，會直接想： 「我要放折線圖、長條圖、圓餅圖。」 但真正好的 Dashboard，不是把很多圖表塞在同一頁，而是幫使用者快速回答問題。 例如： 行銷 Dashboard 要回答的是： 「這個月流量有沒有成長？哪個來源帶來最多轉換？」 課程營運 Dashboard 要回答的是： 「哪些課程最受歡迎？完課率是否正常？學員在哪個階段流失？」 業務 Dashboard 要回答的是： 「本月業績達標了嗎？哪個業務、產品或客戶貢獻最多？」 所以在請 AI 幫忙前，第一個關鍵不是丟資料，而是先說明 Dashboard 的使用目的。 二、第一步：請 AI 幫你定義 Dashboard 目標 你可以這樣問 AI： 我想製作一份 Dashboard，主題是「線上課程營運分析」。 使用對象是營運主管與課程企劃。 目的是每週追蹤課程流量、報名、購買、完課與學員回饋。 請幫我整理這份 Dashboard 應該回答哪些核心問題。 AI 可能會幫你整理出： 1. 本週整體營運表現如何？ 2. 哪些課程帶來最多瀏覽與購買？ 3. 使用者從瀏覽到購買的轉換是否正常？ 4. 完課率與學習參與度是否有下降？ 5. 哪些課程需要優先優化？ 這一步很重要，因為它會決定後面要看哪些數據、放哪些圖表，以及 Dashboard 的整體架構。 三、第二步：請 AI 幫你整理關鍵指標 KPI Dashboard 最常見的錯誤，是指標太多、重點不清楚。 你可以請 AI 幫你從目標反推 KPI。 範例 Prompt： 請根據以下 Dashboard 目標，幫我設計適合追蹤的 KPI。 主題：線上課程營運分析 目標：追蹤流量、報名、購買、完課與學員滿意度 使用者：營運主管、課程企劃 請用表格整理：指標名稱、指標定義、計算方式、適合圖表、觀察重點。 AI 可以幫你產出類似這樣的架構： 指標名稱：課程瀏覽量 指標定義：課程頁被瀏覽的次數 適合圖表：折線圖 觀察重點：流量是否成長 指標名稱：報名數 指標定義：免費或付費報名人數 適合圖表：長條圖 觀察重點：哪些課程吸引力高 指標名稱：購買轉換率 指標定義：購買人數 ÷ 瀏覽人數 適合圖表：趨勢圖 觀察重點：是否有轉換下降 指標名稱：完課率 指標定義：完成人數 ÷ 報名人數 適合圖表：橫條圖 觀察重點：課程內容是否留得住人 指標名稱：滿意度 指標定義：問卷或評分平均 適合圖表：儀表圖／卡片 觀察重點：學員回饋是否良好 這時候，你就不只是「做圖」，而是開始建立一套可以協助判斷營運狀況的數據邏輯。 四、第三步：把你的資料欄位交給 AI，請它判斷能做什麼 如果你手上已經有 Excel、CSV 或資料表，可以先把欄位名稱貼給 AI，不一定一開始就要給完整資料。 範例 Prompt： 我有一份課程數據資料，欄位如下： 日期、課程名稱、課程分類、瀏覽量、加入購物車數、購買數、完課人數、課程評分、廣告來源、營收。 請幫我判斷這份資料可以製作哪些 Dashboard 分析區塊，並建議每個區塊適合的圖表。 AI 可能會幫你拆成： 1. 整體營運總覽：瀏覽量、購買數、營收、轉換率 2. 課程表現排行：熱門課程、營收最高課程、完課率最高課程 3. 流量來源分析：不同廣告來源帶來的瀏覽與購買 4. 轉換漏斗分析：瀏覽 → 加入購物車 → 購買 5. 學習品質分析：完課率、評分、學員滿意度 這一步可以幫你快速判斷：現有資料能支援哪些分析，還缺哪些資料。 五、第四步：請 AI 幫你設計 Dashboard 版面 Dashboard 的版面順序也很重要。 通常建議從「總覽」到「細節」，讓使用者先看到最重要的結果，再往下追原因。 你可以這樣問： 請幫我設計一頁式 Dashboard 版面。 主題：線上課程營運分析 使用者：營運主管 請依照「由上到下」的閱讀順序，安排每個區塊、圖表類型與呈現重點。 AI 可以產出這樣的版面建議： 第一層：核心指標卡片 放在最上方，快速看到本週狀況： 總瀏覽量 總購買數 總營收 平均轉換率 平均完課率 第二層：趨勢變化 用折線圖觀察： 每日瀏覽量趨勢 每日購買數趨勢 每日營收趨勢 第三層：課程排行 用長條圖或表格觀察： 瀏覽量最高課程 購買數最高課程 營收最高課程 完課率最低課程 第四層：轉換漏斗 用漏斗圖觀察： 瀏覽 加入購物車 購買 完課 第五層：異常提醒與行動建議 請 AI 幫忙產出： 哪些指標異常？ 哪些課程需要優化？ 下週建議追蹤什麼？ 六、第五步：請 AI 幫你產出圖表建議與分析文字 Dashboard 不只要有圖，還要能解釋圖。 你可以請 AI 幫你把數據轉成「主管看得懂的分析摘要」。 範例 Prompt： 以下是本週 Dashboard 數據： 瀏覽量 50,000，較上週成長 12%； 購買數 1,200，較上週下降 5%； 營收 180 萬，較上週成長 3%； 完課率 42%，較上週下降 8%。 請幫我產出一段 Dashboard 分析摘要，包含：主要發現、可能原因、建議行動。 AI 可能會產出： 本週課程瀏覽量較上週成長 12%，代表流量導入表現良好，但購買數下降 5%，顯示流量成長尚未有效轉換為購買。營收仍小幅成長 3%，可能與高單價課程銷售增加有關。不過，完課率下降 8%，需進一步檢視課程內容長度、學員學習動機與提醒機制。建議下週優先分析流量來源品質、課程頁轉換設計，以及完課率下降較明顯的課程。 這類文字很適合放在 Dashboard 頁面旁邊，或用在週報、月報裡。 七、可以直接使用的 AI Prompt 模板 模板一：從零開始規劃 Dashboard 我想製作一份 Dashboard，主題是【請填主題】。 使用對象是【請填對象，例如主管、營運、行銷、業務】。 主要目的是【請填目的，例如追蹤成效、找出異常、輔助決策】。 請幫我規劃這份 Dashboard： 1. 應該回答哪些核心問題 2. 適合追蹤哪些 KPI 3. 每個 KPI 的定義與計算方式 4. 適合使用哪些圖表 5. 建議的版面配置 模板二：根據資料欄位設計 Dashboard 我有一份資料，欄位包含： 【貼上欄位名稱】 請根據這些欄位，幫我設計一份 Dashboard。 請包含： 1. 可分析的主題 2. 建議的分析區塊 3. 每個區塊適合的圖表 4. 可以產出的洞察 5. 還缺少哪些資料欄位 模板三：請 AI 幫你做 Dashboard 分析摘要 以下是 Dashboard 數據： 【貼上數據】 請幫我產出一段主管簡報用的分析摘要。 請包含： 1. 本期主要發現 2. 與上期相比的變化 3. 可能原因 4. 需要注意的異常 5. 下一步行動建議 模板四：請 AI 幫你檢查 Dashboard 是否好用 以下是我規劃的 Dashboard 架構： 【貼上 Dashboard 區塊與圖表】 請幫我檢查這份 Dashboard 是否適合給【使用對象】使用。 請從以下角度給我建議： 1. 指標是否太多或太少 2. 圖表類型是否合適 3. 閱讀順序是否清楚 4. 是否能支援決策 5. 有哪些可以簡化或優化的地方 八、請 AI 做 Dashboard 時，最常見的 5 個錯誤 1. 只說「幫我做 Dashboard」，沒有說明目的 AI 需要知道這份 Dashboard 是給誰看、用來做什麼決策。 不同使用者需要的指標會完全不同。 2. 指標太多，沒有主次 Dashboard 不是資料倉庫。 建議先抓 5 到 8 個核心指標，再依需求展開細節。 3. 只做圖表，沒有分析結論 好的 Dashboard 應該讓人看完後知道「接下來要做什麼」。 可以請 AI 加上洞察、異常提醒與行動建議。 4. 沒有定義指標計算方式 例如「轉換率」到底是購買數 ÷ 瀏覽量，還是購買數 ÷ 加入購物車數？ 如果定義不清楚，Dashboard 很容易造成誤判。 5. 沒有考慮資料更新頻率 有些 Dashboard 適合每日更新，有些適合每週或每月更新。 請 AI 設計時，也可以一併指定更新頻率。 九、結語：AI 不是只幫你畫圖，而是幫你建立數據思考流程 請 AI 幫忙產出 Dashboard，最重要的不是工具，而是問法。 你可以把 AI 當成一位數據顧問，請它協助你完成： 從「我要看什麼」 到「我要追哪些指標」 再到「我要用什麼圖表呈現」 最後到「我該根據數據採取什麼行動」。 只要能把目的、對象、資料欄位與決策需求說清楚，AI 就能幫你把模糊的數據需求，轉換成一份更有邏輯、更容易閱讀，也更能支援決策的 Dashboard。

過去使用ChatGPT語音模式時，通常必須等AI全部講完才能接話，過程不只緩慢，也常有明顯的停頓感，但OpenAI近日發表了全新一代語音模型「GPT-Live」（包含GPT-Live-1與GPT-Live-1 mini），徹底顛覆了過去與ChatGPT舊版語音互動的體驗，這次主打讓AI聊天變得像「跟真人通電話」一樣自然，以下就為大家整理這次改版的核心亮點，以及上班族與學生如何將它應用在職場與學習中。 文／《104職場力》 本文導覽 什麼是GPT-Live？3大核心亮點一次看！1.支援「雙向同時對話」，使用者可以隨時插嘴2.能做到「邊聊天邊查資料」，思考深度還能自由切換3.動態視覺化卡片與完整功能支援職場人如何用GPT-Live提升工作效率？學習者如何用GPT-Live進行高效自我提升？GPT-Live怎麼用？誰能玩得到？如何開啟GPT-Live？ 什麼是GPT-Live？3大核心亮點一次看！ 1.支援「雙向同時對話」，使用者可以隨時插嘴 傳統AI是「你說完、我再說」的單向模式，而GPT-Live採用了「全雙工（Full-Duplex）技術」，讓AI能一邊聽我們說話、一邊開口回應，現在與ChatGPT交談更像一場真正的對話： 互動極為逼真：當AI講到一半，你發現方向不對、想整理思緒或突然想到新問題時，隨時可以出聲打斷、提問或請它放慢速度，AI還會人性化地發出「嗯嗯」或「了解」等語助詞，確認自己有跟上話題。 更好的聆聽能力：如果你說到一半需要時間思考，AI現在懂得體貼等待，不會搶先插話，若要求它保持安靜聆聽，它也會照做，甚至在車輛經過或有人交談等吵雜環境下，它也能精準過濾背景噪音，專注在你的聲音上。 全新9種特色聲音：官方特別為GPT-Live重新製作了9種各具特色的聲音，讓語音聽起來更自然、更舒服。 2.能做到「邊聊天邊查資料」，思考深度還能自由切換 以往的語音模式如果需要AI上網查資料，對話就會卡住一陣子，現在GPT-Live把「日常聊天」和「大腦思考」分開了，並運用了最新前沿模型： 查資料時互動不中斷：當我們問了一個需要搜尋或深度推理的複雜問題時，GPT-Live會在後台默默串聯OpenAI最強的旗艦模型去查資料，在它運作同時，我們依然可以繼續跟它聊天、補充細節，等資料查好後，它會自動把結果貼回對話中，效率大幅提升。 首創可調整「推理程度」：語音回答變得更聰明，而且使用者可以根據當下的需求手動選擇AI的思考時間，希望快速拿到標準答案時可以選擇「即時」回覆；若是遇到需要深度討論的職場企劃或難題，則可選擇「中」或「高」，讓ChatGPT花更多時間深入思考後再回答。 GPT-Live可選擇不同思考模式，讓ChatGPT回答更深入。（圖片來源：OpenAI官網） 3.動態視覺化卡片與完整功能支援 除了對話模式變聰明，新版語音在手機或網頁畫面上，也帶來了更直覺的視覺輔助： 一目瞭然的視覺化回答：有些答案用看的更清楚，所以交談時，ChatGPT會根據對話內容，即時在畫面上秀出天氣、股市行情、運動賽事等豐富的「視覺卡片」。 即時翻譯與多功能支援：在「即時雙向翻譯」的流暢度與反應速度上明顯變快，語音模式也持續支援搜尋、記憶、圖片辨識以及檔案上傳功能，讓使用者在講話的同時，也能隨時傳送手邊的工作檔案或截圖請AI協助分析。 GPT-Live會根據對話內容，即時在畫面上秀出「視覺卡片」。（圖片來源：OpenAI官網） 看完以上官方公布的強大功能與技術升級，你可能會好奇，這些新規格在實際工作中到底能幫上什麼忙？我們特別為職場上班族與自我學習者整理了以下幾個能現學現用的實戰應用情境，教大家如何把GPT-Live變成最強的數位生產力工具！ 職場人如何用GPT-Live提升工作效率？ 對於上班族來說，GPT-Live這次的升級不只是變得更會聊天，更是將它打造成一個能應對各種辦公情境的「高階行動特助」，不妨參考以下實際應用情境： （圖片來源：OpenAI官網） 通勤路上的高效腦力激盪（Brainstorming）：在開車或步行通勤時，你可以直接開啟語音和GPT-Live討論專案企劃，即使周遭有車流或環境噪音，它也能精準過濾、專注聽你的指令，也因為能隨時插話修正，你可以一邊走、一邊像和同事開會一樣，快速把報告的大綱或簡報邏輯勾勒出來。 複雜專案的「高推理深度」決策顧問：工作上遇到策略卡關或需要跨領域思考時，你可以將推理程度切換到「高」，並用語音將複雜的背景脈絡講給它聽，即使你講到一半停下來組織語言，它也會安靜等待、不搶話，給它充分的思考時間後，它就能提供邏輯更嚴密、更有深度的商務建議。 商務會議前的擬真口說演練：你可以挑選9種全新聲音中聽起來最專業的口音，對它說：「請扮演我的歐美客戶，等一下我們要談一筆合作，請用嚴厲的口吻對我的報價提出質疑。」透過極度擬真的雙向對話、隨時插話切磋，能有效幫你消除正式上場時的緊張感。 看圖、看檔的即時語音語境分析：在交談的同時，還能直接上傳手邊的報表PDF或產品截圖，你可以一邊看著手機畫面上的動態視覺卡片，一邊開口問它：「這張圖表的數據異常，幫我搜尋一下業界最新的競品動態，看看可能出了什麼問題？」它會一邊跟你保持聊天，一邊在後台查出結果，並用白話解釋給你聽或直接貼給你看。 是不是光想就覺得非常便利呢？過去我們需要分好幾個步驟、切換不同視窗才能完成的工作，現在只要動動口，就能在一個對話流中流暢搞定，GPT-Live不僅大幅縮短了資訊查驗的交期，更解放了上班族的雙手。  學習者如何用GPT-Live進行高效自我提升？ 這項強大的雙向對話技術，可不只能用在工作上，如果你想進修或利用下班時間充電，GPT-Live全新的聆聽與互動機制，堪稱是現階段最完美的「1對1全功能家教」： （圖片來源：OpenAI官網） 毫無壓力的外語口說陪練：以前跟AI練英文，最怕講錯或卡住時AI突然插嘴打斷，現在有了GPT-Live，你可以用最自然的語速練習，當你正在思考下一句怎麼說而暫停時，它會靜靜等待；你也可以隨時出聲請它「講慢一點」或「重複剛剛那句」，搭配9種各具特色的自然聲音，就像在跟親切的外國人對話。 「即時」與「高推理」的互動式學習：讀完一門課或一本書後，開啟語音功能、切換到「即時」模式，試著把學到的東西講給ChatGPT聽，並要它扮演學生隨時對你提問、隨時打斷你，當遇到你也被考倒的魔王級問題時，再將推理程度調到「中」或「高」，要它用更深度的思維邏輯，幫你把觀念拆解得更透徹。 看到這裡，你是不是也躍躍欲試、想立刻體驗看看了呢？最後，我們為大家整理了GPT-Live的開通與使用指南，趕快檢查看看自己的帳號權限開啟了沒！ GPT-Live怎麼用？誰能玩得到？ 目前OpenAI已經開始陸續向全球用戶推送這項新功能（網頁版、iOS與Android App同步登場）： 付費制用戶（Go、Plus、Pro）：預設享有最聰明、完整版的GPT-Live-1模型，並能自由調整思考推理程度。 免費制用戶：同樣可以使用，預設會分配到輕量版的GPT-Live-1 mini模型，體驗更流暢的雙向對話。 如何開啟GPT-Live？ 開啟語音：打開ChatGPT，點擊畫面右下角的「語音（Voice）」按鈕，進入Live介面就代表你已成功開通。 挑選聲音：可以在「設定 > 語音」中，更換官方重新製作的9種全新特色聲音，選一個最順耳的當你的學習或工作夥伴。 調整推理：對話時，畫面上會提供推理程度的切換選項，你可以根據當下的問題難易度，自由在「即時、中、高」之間切換。 還沒體驗過「跟AI講話像跟真人對談」的感覺嗎？不妨現在就打開手機的ChatGPT App，給自己安排一場高效的職場腦力激盪吧！ （參考資料來源：OpenAI官網） 延伸閱讀： ChatGPT生成圖片別只寫「幫我做海報」！設計師分享提示詞6要素，職場公告、簡報都好用 Claude Design怎麼用？AI工具生成原型、簡報怎麼做和修改？Anthropic設計師建議使用技巧

在使用Word製作文檔時，常常需要在表格中插入圖片。不過這操作有時會帶來一些麻煩，例如圖片無法移動、圖片顯示不完全或者插入圖片後整個表格變形。本文將詳細介紹如何解決這些問題，幫助你在Word表格中插入圖片時保持表格的完整性和美觀。通過以下的步驟和技巧，你可以輕鬆地管理圖片和表格的排版 【無法移動】 1. 原因：你的圖片與文字自動排列預設是嵌入式的文字排列 2. 解決方法：選擇圖片，並且在上方的「圖片格式」的功能列找到自動，選擇除了與文字排列之外的任何一種文繞圖的自動判斷方式 【顯示不完全】 1. 原因：你的圖片在段落設定上被設定為「固定行高」，所以圖片會顯示固定行高的段位 2. 解決方法：我們只要選擇圖片在「常用」功能列下找到我們只要選擇圖片在常用功能列下找到「段落」的「行與段落間距」，選擇「行距設定」開啟「段落設定」，再以間距這裡的「行距設定」你會發現被設定為「固定行距」，這時我們只要將「行距設定」改成「固定行距」之外的其他設定即可完全顯示 【讓整個表格都變形】 1. 解決方法：你可以在插入圖片之前，先選擇表格在上方功能列的「版面配置」下點選內容開啟表格內容或者你也可以選擇表格，按右鍵直接開啟表格內容，再點選下方的選項開啟「表格選項」，將這裡的自動調整成內容大小勾選欄點一下取消勾選，按確定回到表格之後，這時我們再插入圖片，無論我們是將圖片插入到表格的任何一個欄位，都不會使表格變形。 ➤ 歡迎在104學習精靈關注【超級辦公室達人】獲得更多實用的小技巧！

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)

CISA已自2024/8/1調整考試章節比例分配及取消繁中考試 可能台灣的考生真的不多吧 對於內部稽核人員來說考過CISA的好處有一項就是可以參加CIA挑戰考 https://www.iia.org.tw/news_more_detail.aspx?news_item=03&news_id=3384 考過CISA後只要考一科就可以再取得CIA證照 挑戰考的Package還包含教學資源及練習考題 缺點是考試費用稍貴且只有全英文版本，所以是否能用就看個人囉！ 以下是我過往靠CISA時利用過的資源，有些連結已失效的我就不提供了 我並非資訊相關科系學生，在資安領域的學習路徑是先考取了iPAS資訊安全工程師、ISO27001 對資訊安全有點概念後再來看CISA相對來說輕鬆一些 若是跨領域的考生，可以考慮這個路徑能夠學習得更為札實 準備CISA考試前首先來閱讀一下網路上前輩的考試心得： ISACA CISA考試準備心得 https://hackmd.io/@9dCJrgb6QHGd8dRfgHO0zg/B10zpbZTo 知乎CISA考试高分（564分）通过-完整攻略分享 https://zhuanlan.zhihu.com/p/351055875 課程資源：(以下是我知道的線上課程，但我當初備考沒有購買線上課程，而是報名電腦稽核協會的實體課程) CISA® 稽核證照完全準備指南｜從稽核流程到資產保護全面解析 https://hiskio.com/courses/1634?s=ad Udemy https://www.udemy.com/ 理論筆記： CISA Exam Study(英文版) https://cisaexamstudy.com/ 知乎IT審計專欄 https://www.zhihu.com/column/c_1409245314239397888 官方試題練習題庫： CISA Questions, Answers & Explanations Database https://store.isaca.org/s/store#/store/browse/tiles 查考場：https://home.psiexams.com/#/test-center?p=Z97SE74H 考試通過後申請認證的QA https://support.isaca.org/s/article/How-do-I-apply-for-certification 因為現在已經取消繁中考試了，若英文不是太好的考生，只能選擇簡體中文考試 簡體中文與繁體中文在一些詞彙的用法不同 建議若真的要以簡體中文進行考試，教材就使用簡體中文，再以英文輔助 才不會有詞彙不同造成的誤解問題 另外既然只有簡體中文能選擇，考試教材也可以看看淘寶等管道購買 但要注意小心，不要被騙哦！

資安證照有哪些？該如何選擇？ 🛡️🤔 10大熱門資安證照排行榜 巨匠電腦輔導考照，打穩扎實資安技能！ 💻🏆 隨著科技發展日新月異，資訊安全開始受到業界重視，也增加不少相關的職缺需求. 擁有資安證照不僅能提供最實質的能力證明，未來求職還能幫助提升個人競爭力. 接下來帶您解析資安界的十大熱門證照，幫助你選定合適的方向努力，距離夢想更接近！ 🚀 資安證照有哪些？該如何選擇？ 在了解該考取哪張資安證照前，首先應該要先釐清，在未來的資安職涯中，自己想專精於哪個層面. 如果是初次入門的資安小白，可以先從紅隊、藍隊兩大方向開始發想延伸. 🎓🔴🔵 在資訊安全的世界中，攻擊方（紅隊）會模擬駭客入侵，而守備方（藍隊）則協助加強系統安全. 對應不同紅隊、藍隊職能，資安證照可粗略分成稽核、管理、技術三類別. 先釐清各隊伍所需具備的能力要求，再鎖定發展方向，才能替未來做好準備！ 🎯🛡️💼 🏆 10大熱門資安證照排行榜 🏆 CISSP - 💼💰 #資安專家 適合對象：經驗豐富的安全管理專家 費用：749 美元 難易度：高 CISA - 📊📈 #系統稽核 適合對象：中階系統稽核人員深造 費用：會員 575 美元／非會員 760 美元 難易度：中 Security+ - 🌐🔒 #網路技術 適合對象：職涯初期的網路安全技術員 費用：392 美元 難易度：中低 CEH - 🎓👾 #駭客技能 適合對象：資安紅隊的從業者 費用：1,699 美元 難易度：高 CISM - 🕵️‍♂️💼 #管理職 適合對象：欲轉型管理職的技術人員 費用：會員 575 美元／非會員 760 美元 難易度：中高 GSEC - 📑🌐 #資安專業 適合對象：IT 經理或具備資安背景的管理人員 費用：1,299 美元 難易度：中 SSCP - 👨‍💻🛡️ #安全系統 適合對象：親自使用安全系統的開發者 費用：249 美元 難易度：低 CASP - 🚀🔐 #高階技術 適合對象：高階網路安全技術員 費用：494 美元 難易度：高 GCIH - 🚨🔍 #事件處理 適合對象：想提升事件處理能力的資安管理者 費用：949 美元 難易度：中高 OSCP - 🌐💡 #滲透測試 適合對象：進階安全測試人員 費用：999 美元起 難易度：高 踏入資安領域的第一步就從巨匠電腦開始！資安網管人才培訓班有縝密的課程規劃，並輔導考取入門資安證照（CompTIA Security+），即使是零經驗的資安小白也能輕鬆掌握學習重點！ 🎓💡✨擁有基礎的技術人員也能透過課程精進資安職能，更容易在眾多競爭者中脫穎而出. 藉由證照獲取來增加您的專業可信度，把經歷變成看得見的真・實力. 💼🔒 #資安 #證照 #巨匠電腦 #資訊安全 #技能提升

稽核工作中非常重要的事情就是機密性 稽核常常需要接觸到公司許多機密的資料 要保持機密性不可洩漏是非常重要的事情 但在AI時代我們常常會使用網路上的AI工具 在使用這些AI工具時一定得非常小心，不能上傳公司資料或透漏消息 所以在與大型語言模型對話時，要把機密、個資等等資訊刪除 另外也建議要關閉大型語言模型儲存我們對話的數據來訓練資料 以下是關閉目前比較常用的幾項大語言模型儲存數據的方式分享給大家 一、OpenAI的ChatGPT 1. 首先點選右上角頭像後點選「設定」 2. 點選「資料控管」，將「為所有人改善模型」的選項關閉 3. 裡面也有一些隱私權政策，可以稍微閱讀一下確定自己可以接受再使用哦！ 二、Google的Gemini 1. 點選左下角的「活動紀錄」 2. 將「儲存活動」的選項關閉，並且可以刪除過去的對話 3. Google在https://support.google.com/gemini/answer/13594961?hl=zh-Hant中的「調整設定」有提到： 如果不希望我們審查日後對話或將其用於改良 Google 機器學習技術，[請關閉 Gemini 系列應用程式活動記錄](https://support.google.com/gemini?p=pause_activity&sjid=12318481658026104633-NC)。如要查看 Gemini 系列應用程式活動記錄中的提示，或刪除對話內容，請前往 [myactivity.google.com/product/gemini](https://myactivity.google.com/product/gemini)。 三、Anthropic的Claude 1. Claude有提到不會使用對話來訓練模型 2. 直接問Claude他也有相關回應 總的來說，在使用AI工具、大型語言模型時一定要注意資訊安全及保密原則 就算有聲明不會儲存數據用來訓練，還是可能會有人工審查，同樣存在機密外洩的風險 尤其身為稽核人員更是需要注意 Notion完整文章連結：https://stevenwublog.notion.site/LLM-19ff7f8f282880d387d3e6bed607207f

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Cisco提供了廣泛的認證，涵蓋了不同技術領域和職業角色。以下是一些Cisco的主要證照類別： 1. CCNA (Cisco Certified Network Associate) 系列： - CCNA CCNA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。通過取得CCNA認證，個人能夠展示他們對基本網路概念、路由和交換技術、網路安全、WAN（廣域網路）連接等方面的了解和技能。 2. CCNP (Cisco Certified Network Professional) 系列： - CCNP Enterprise (以前稱為CCNP Routing and Switching) 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。 - CCNP Security CCNP Security（Cisco Certified Network Professional - Security）是Cisco Systems提供的專業級網路安全認證，旨在驗證個人在設計、實施和維護企業網路安全解決方案方面的高級知識和技能。 3. CCIE (Cisco Certified Internetwork Expert) 系列： - CCIE Enterprise Infrastructure 該認證專注於企業網路基礎設施，包括高級路由和交換技術、網路設計和架構等。 - CCIE Enterprise Wireless 這個專業方向專注於無線網路技術，包括高級的無線設計、實施和維護 - CCIE Security 該認證強調網路安全，包括防火牆技術、VPN技術、入侵檢測和防禦等。 - CCIE Data Center 專注於企業資料中心網路技術，包括數據中心網路設計、實施和優化。 - CCIE Collaboration 這個方向專注於統一通信和協作技術，包括VoIP、視訊通信、即時消息等。 - CCIE Service Provider 專注於服務提供商網路技術，包括廣域網路、光纖網路、IPv6等。 要特別注意的是，CCIE是在國外進行實務考試，另外Cisco的證照體系可能隨時間而有所變化，新的證照可能會被引入，而舊的證照可能會被更新或淘汰，所以如果要了解最新證照資訊可以詢問我們哦~

有時，系統匯出出來的資料，總是空白列很多，看得亂七八糟，想要使用函數或是篩選檢查，根本無法好好整理嗎？來看看我如何簡單兩步驟，完美解決！ 1.快捷鍵 Ctrl + G：使用「定位」功能，一秒選擇所有空白欄位。 2.選擇刪除讓下排列上移，輕鬆完成！ 讓你工作不加班，成為辦公室最閃耀的那顆星，就是我們的責任，請別再花時間一一的刪除空白欄位了！ （製作人/知識提供者：Mindy）

是不是常常在 YouTube 上看到許多有趣、有價值的國外影片，卻因為語言不通而感到困擾呢？別擔心！今天我要為你介紹一款超實用的 Chrome 擴充功能：DeepSRT 雙語字幕翻譯工具！它就像你的專屬即時翻譯小幫手，讓你輕鬆跨越語言障礙，暢遊全球影音內容！ 【DeepSRT 強大功能特色，讓你一看就愛上！】 DeepSRT 之所以受到許多使用者喜愛，正是因為它具備以下令人驚豔的功能： ★即時雙語字幕，同步呈現超貼心： 安裝 DeepSRT 後，當你在 YouTube 上觀看外語影片時，它會自動在影片下方同步顯示原文和翻譯後的繁體中文字幕。再也不用辛苦地切換字幕或擔心看不懂啦！兩種語言並列，讓你學習語言也更有效率呢！ ★AI 智慧翻譯，告別生硬翻譯腔： DeepSRT 採用先進的 AI 翻譯技術，力求提供更自然、更貼近語意的翻譯結果。告別過去那種生硬、不知所云的機器翻譯，讓你更能理解影片的真正含義。 快速掌握重點，影片摘要好幫手 (部分資訊提及)： 聽說 DeepSRT 除了字幕功能外，還能幫助你快速生成影片的重點摘要！這對於想要快速了解影片內容，或是回顧影片精華片段的朋友來說，簡直是一大福音！ ★支援多種語言，溝通無國界： DeepSRT 不僅支援翻譯成繁體中文，還能應對多種語言的互譯需求，讓你無論想看哪個國家的影片，都能輕鬆應對。 操作超簡單，新手也能快速上手： DeepSRT 的安裝和使用都非常簡單直覺，不需要複雜的設定。只要在 Chrome 瀏覽器中安裝後，就能立即在 YouTube 上使用，讓你輕鬆享受便利的功能。 ★完全免費，CP 值爆表： 這麼強大的功能，竟然是免費提供的！還不趕快裝起來，體驗一下它帶來的便利性！ 【DeepSRT 安裝教學，三步驟輕鬆搞定！】 安裝 DeepSRT 非常簡單，只需要短短幾個步驟： 1. 開啟 Chrome 線上應用程式商店： 在你的 Chrome 瀏覽器網址列輸入「chrome://extensions/」或直接在 Google 搜尋「Chrome 線上應用程式商店」並進入。 搜尋 DeepSRT： 在商店的搜尋欄位中輸入「DeepSRT」並按下 Enter。 2. 新增至 Chrome： 找到 DeepSRT 的擴充功能後，點擊右方的「加到 Chrome」按鈕，並在彈出的視窗中點擊「新增擴充功能」確認安裝。 3. 安裝完成後，你就可以直接前往 YouTube 開始體驗 DeepSRT 的強大功能囉！ 【如何使用 DeepSRT，輕鬆享受雙語字幕？】 使用 DeepSRT 更是簡單到不行！ 1. 開啟 YouTube 影片： 隨意選擇一部你想觀看的外語 YouTube 影片。 2. 啟用 DeepSRT： 在影片頁面的右上角，你會看到 DeepSRT 的擴充功能圖示。點擊該圖示，即可啟用雙語字幕功能。 3. 享受雙語字幕： 影片下方就會同步顯示原文和翻譯後的繁體中文字幕啦！你還可以根據自己的喜好調整字幕的樣式和位置 (如果 DeepSRT 提供相關設定的話)。 有了 DeepSRT，看外語 YouTube 影片再也不是難事！它就像一位貼心的語言老師，隨時為你提供即時翻譯，讓你輕鬆學習新知識、拓展視野、享受影音娛樂。 趕快將這個實用的 Chrome 外掛分享給你的朋友吧！ DeepSRT https://chromewebstore.google.com/detail/mdaaadlpcanoofcoeanghbmpbdbhladd #DeepSRT #Chrome外掛 #YouTube字幕 #雙語字幕 #AI翻譯 #語言學習 #科技 #效率工具 #免費外掛

我這張乙級工業配線執大慨約在38年前通過考驗取得的(我記得在當時的高雄工專考的),在當時通過考驗取得執照人數沒有多少人,我應該是在前段班的 這張執照幫助我就業順遂,領有較好薪資,一路昇遷,照顧我及家庭生活無慮,可說是一張幸福執照,連到國外就業等同是技術保證享更高待育,最近才重國外退休回台灣休息

Lucidchart 是一款基於雲端的圖表工具，能讓用戶創建流程圖、線框圖、流程圖以及其他視覺化圖表。這對產品經理（PM）來說是非常有價值的工具，因為它能幫助他們視覺化地展現想法、系統和流程。以下是產品經理使用 Lucidchart 的一些方式： 1. 用戶流程和用戶旅程圖：產品經理可以繪製用戶旅程和交互流程，幫助團隊了解用戶如何在產品中進行操作。 2. 線框圖和原型設計：在開發之前，產品經理可以創建線框圖或簡單的原型，幫助可視化產品的佈局或功能想法。 3. 流程圖：產品經理通常需要記錄工作流程或開發過程，不論是用於內部團隊還是為了描述產品開發週期。 4. 功能路線圖：通過路線圖圖表，產品經理可以視覺化產品的時間線或功能發布計劃，讓相關方清楚了解優先事項和開發順序。 5. 系統架構圖：對於技術型產品，產品經理可以與工程師一起使用 Lucidchart 繪製系統架構或 API，確保產品和技術團隊保持一致。 6. 協作功能：Lucidchart 允許多個團隊成員實時合作，這對跨職能團隊進行頭腦風暴、文檔編寫和產品概念迭代非常有幫助。 官方網站>> https://www.lucidchart.com/ 📌Lucidchart 提供免費版本，但也有付費計劃。免費版本有基本功能，適合個人用戶和小型項目，但有一些限制，比如圖表的複雜度和可用形狀的數量。具體來說，免費版本允許： - 創建 3 個可編輯文檔 - 使用 60 個形狀 - 基本的協作功能（如與他人共享） 如果需要更多高級功能（如無限制的文檔、更多形狀庫、數據可視化、高級協作工具等），就需要升級到付費版本。付費計劃包括： 1. 個人版：提供更靈活的圖表創建和更多形狀。 2. 團隊版：針對小型團隊設計，擁有高級協作和共享功能。 3. 企業版：適用於大規模組織，包含更強大的安全性和整合工具。 價格根據不同的訂閱級別會有所不同，因此可以根據需求選擇合適的計劃。

又到了歲末年終了，今天Meiko就來跟大家分享萬年年曆的製作方式，你也可以於年曆中，添加任何你想醒目標示的重要日子，操作方式非常簡單，如果你已經看過E38影片，那只要稍加變化，就能改成年曆囉~ ▶此影片錄製使用版本：Excel365 ▶影片連結：https://youtu.be/2Ps5vpVXCuk

在企業經營裡，很多老闆都以為「有策略、有方向」 團隊就會自動前進，但現實是——策略講得再漂亮， 如果沒拆解成明確行動，團隊只會原地打轉。 銷售成績不理想，往往不是人不努力， 而是沒有明確的執行節奏。想讓業績穩定成長， 就要把「季度營收目標」細化成 每位業務每天能做到的具體任務： 打幾通電話、拜訪幾個客戶、發幾份報價。 當數字變成行動、目標變成習慣， 再搭配透明獎勵制度與即時看板追蹤， 團隊執行力自然全面提升。 實際做法： 1.OKR→KPI → 具體行動 OKR是目標與關鍵成果管理法。 O（Objective） 明確、有激勵性的「大目標」。 KR（Key Results） 衡量這個目標是否達成的「具體數字成果」。 舉例： O（目標）：本季營收達 1200 萬。 KR（關鍵成果）：開發 60 位新客、 回購 40 位舊客、平均單價達 12 萬。 KPI（Key Performance Indicators） 是關鍵績效指標，它比 OKR 更強調「執行」 把宏觀目標拆解成日常可執行的任務與行動， 讓團隊在過程中能即時追蹤進度。 舉例： 每位業務每週需完成 50 通潛在客戶開發電話。 安排 8 場產品演示或線上說明會。 提出 5 份正式報價單並追蹤回覆。 2.建立追蹤與回饋機制 每週檢討： 追蹤實際完成率，分析各階段轉換率。 每月回顧： 比對營收達成率與 KR 落差，調整策略。 每季校正： 將成功行動轉化為標準作業流程（SOP）。 3.配套激勵制度 業績獎金與獎勵應與達成率直接掛鉤。 透明公開的排行榜讓績效可視，建立正向競爭。 4.工具與腳本 銷售團隊的效率，來自系統化的工具與SOP。 建議統一使用 CRM 系統集中管理客戶資料， 從名單導入、追蹤、回報到成交皆可一目了然。 為避免資訊遺漏，應建立明確的線索標記規則 （如A級高意願、B級潛在、C級觀望）， 讓團隊能快速辨識優先順序。 同時制定標準化跟進腳本與拒絕處理話術， 確保所有業務在面對客戶時， 能維持一致的專業度與節奏。 不僅縮短新人成長期， 也能讓整體團隊更穩定輸出成果。 【這套方法能解決】 ✔️ 有大方向但不知道如何執行 ✔️ 團隊鬆散、沒動能、沒有方向 ✔️ 新人戰力起不來 策略不是喊口號，而是讓每個人「知道明天該做什麼」。 這才是業績真的會成長的關鍵。

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。

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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