104學習

2026-04-27 聯合報記者游振昇　由聯合新聞網授權轉載 林業及自然保育署台中分署為招募推動永續林業及建構國土生態綠網的生力軍，將於6月27日辦理森林護管員甄試，招考森林護管員5名，原住民族應錄取至少1名，候補人數視考試成績擇優排序，至多3名，5月27日前報名。 林業保育署台中分署表示，森林護管員肩負守護台灣山林的重要使命，工作內容涵蓋森林資源管理、森林保護、林地管理、植樹造林、步道巡護、野生動植物管理、治山防災及森林資源調查等各項林業工作的第一線任務。 森林護管員報考資格 年滿18歲，高中職以上不限科系畢業即可報考。為鼓勵原住民族就業，具原住民族身分者國中畢業持有簡章所訂之工作經歷證明亦可報考。 台中分署表示，森林護管員為森林保護及自然保育相關工作的第一線執行者，資格上需具備身心健康，體格健壯，能耐勞苦並勝任高山地區林野工作，須通過第一階段2項術科測驗—實地騎乘循環檔機車及對於肌耐力極具挑戰的負重跑走，負重20公斤男生於12分內、女生於13分30秒內走完或跑完1500公尺，才能參加第二階段的筆試及口試。 森林護管員薪資福利 新進森林護管員每月薪酬自3萬3198元起，未來依考核結果最高可逐級晉升至4萬9797元，依據工作地點屬高山或偏遠地區，可再提高薪酬；執行高風險勤務，可依項目與級別支給山地巡護作業費，也有年終工作獎金、勞健保、勞工退休金、員工年度休假等權益及福利。 詳情可至農業部林業及自然保育署台中分署官網下載簡章，報名日期自即日起至115年5月27日止。可洽該分署人事室李小姐，聯絡電話(04)25150855轉163。 【補充資料】森林護管員甄試相關資訊連結→森林護管員甄試命題大綱→森林護管員甄試命題範例→歷年森林護管員甄試試題下載 延伸閱讀：AI無法取代！需求1,500名的「森林療癒師」如何逆勢走紅成熱門新職？

日本「品質神話」的崩壞 曾是日本第一的全面品管制度 過往日本產品所以如此優良，其獨特的品管觀念是最大的功臣。日本品質管理可追溯到1930年代，其時僅具檢驗規模，40年代由美國引進品管知識QC手法（qualitycontrol），60年代以後日本開始突破原來的品管觀念，著手建立嚴密的品管制度，將品管流程建立在製造過程中，使全體製造部門人員參與品管工作，隨時討論如何完成改善品質工作，是製造部門自己作品管，由全體製造人員編成若干小組，自動自發地做好再加上日本人認真負責的精神，於是品管工作便做的盡善盡美，造就日本第一的世界。 70年代，品管責任擴展到全公司每個人身上，而人員、制度、領導三者互相配合，教育訓練幫助員工建立正確觀念，所以又衍生落實了MTP(英文全稱Management Training Program和TWI （Training Within Industry for Supervisors），透過「PDCA 循環」持續改進達到自我成長；「制度」設計要在源頭就預防問題發生，讓團隊彼此合作，而非競爭；領導者則是要積極協助員工落實制度，品質管理才有可能實踐。日本獨有之品管哲學，目的是在達成完美的品質境界，即所謂全面品管制度（totalqualitycontrol）。這裡面包括的意義是不論設計採購、施工、運轉、維護……全部工作都納入TQC範圍，不論職工及高階層人員均包括在內，新觀念是品管屬每個員工的事，絕非僅由品管部門人員能夠做得到的。要達成最高品質，個人的完美工作成果最要緊的，亦就是說產品的品管由製造者完成品質檢驗，並由小組討論如何改善品質，將意見上達，由高階層採納並予推行。如此上下溝通，達成最高品質之要求，這就是使日本工業產品物美價廉，在世界市場聲譽鵲起的基本做法。 80年代，美國受到日本帶來的影響與威脅時，戴明才又把 PDCA 循環改良成「PDSA 循環」（S 為 study，研究學習之意），重新帶回美國把這套假設、驗證、改進、調查的方法導入生產線，並強調只要把系統裡每一步驟都做對，並且不斷精進，好的品質自然就會展現在結果上。 日本大發汽車爆測試造假 豐田股價蒸發千億元研析個案-詹翔霖副教授-人員、制度、領導的管理問題 大發汽車(Daihatsu)被爆出「測試造假」的醜聞，而大發也會替馬自達Mazda及速霸陸Subaru代工生產，影響範圍仍有待觀察，若未能及時止血，大發與豐田的商譽將受到嚴重打擊，甚至有日媒爆料，大發造假測試資料的狀況，早在1989年就已發生，等於醜聞恐持續長達34年。 日本汽車大廠豐田（Toyota）旗下的大發汽車（Daihatsu Motor），爆出安全測試造假醜聞。大發20日公布獨立委員調查報告，證實旗下64款車型有做假資料的情況，包括超過20款以豐田品牌銷售車型，而且造假行為長達30多年。大發高層週三（20日）向大眾道歉，海內外所有車款也暫停出貨。不過投資人信心已經崩盤，豐田汽車股價今（21）日一度暴跌5.6%，市值摔掉超過4000億台幣。 日本豐田汽車子公司大發汽車，爆出做假資料取得國家認證的醜聞。大發4月傳出海外市場汽車衝撞測試資料造假，之後雪球越滾越大，日本國內市場也出現造假情況。 大發工業公司社長奧平總一郎表示，「我們辜負了客戶的信任，我們再次表示歉意。」 大發20日公布獨立委員會調查報告，坦承發現多達174起違規，而且時間最早可追溯到1989年。 報告指出，這些違規行為涉及64款車型，包括以豐田和速霸陸（Subaru）等品牌銷售的車款。獨立委員會認為，大發內部高壓的組織文化以及嚴格的時間壓力，是導致員工造假的原因之一。 第三方委員會委員長貝阿彌誠表示，「勞工承受巨大壓力，要求他們的車輛通過認證測試。」 大發已暫停所有海內外車款出貨並承諾改善，不過投資人信心已經崩盤，並延燒到母公司豐田。豐田汽車股價21日一度暴跌5.6%，市值摔掉超過2兆日圓，約4000多億台幣。 日本國土交通省則是週四一早就前往大發總公司，進行現場檢查。 日本為什麼第一？詹翔霖副教授品質管理教材

每次都要重打 prompt、重貼網址、重新整理資料嗎？Google 在 Chrome 推出的 Skills，正在把 AI 從聊天助手，變成能重複執行的工作流程工具。 每次都做一樣的事，才是工作最耗時間的地方 很多人開始用 AI 之後，第一個感受不是「做不到」，而是「每次都要再做一次」。 今天看一篇長文章，要請 AI 幫你摘要；明天看另一篇，又得再打一遍同樣的指令。比價時，要 AI 幫你整理規格；換到下一個商品頁，又要重新貼一次 prompt。真正耗掉時間的，往往不是分析本身，而是那些反覆輸入、重複切換、重新開始的動作。這也是 Google 這次替 Chrome 新增 **Skills** 的切入點。Google 在 2026 年 4 月 14 日正式宣布 "Skills in Chrome"，主打讓使用者把常用的 AI prompt 存起來，之後可以一鍵重跑。 換句話說，這不是單純把 AI 放進瀏覽器，而是讓瀏覽器開始記住你慣用的做事方式。 什麼是 Chrome Skills？ 根據 Google 官方說明，"Skills in Chrome" 是建立在Gemini in Chrome之上的新功能。當你寫出一段之後還會再用到的 prompt，就可以直接從聊天紀錄把它存成一個 Skill。下一次使用時，只要在 Gemini in Chrome 輸入 `/`，或點擊 `+` 按鈕，就能快速叫出這個 Skill，並直接套用到你正在看的頁面上。 更重要的是，Skills 不是只能看單一網頁。Google 的說明提到，Gemini in Chrome 會使用目前分頁內容來回應；在桌機版上，還可以額外分享最多 10 個開啟中的分頁，讓 AI 直接跨頁比較、整合與分析資訊。 這讓 Skills 的角色很清楚：它不是新的外掛，也不是另一個獨立 App，而是把「你常用的 AI 指令」變成可重複執行的瀏覽器工作流。 為什麼這個功能值得上班族注意？ 因為它解決的不是「AI 不夠聰明」，而是「AI 還不夠順手」。 Google 在官方範例裡提到，早期測試者會用 Skills 來快速計算食譜營養、跨多個分頁比較商品規格，或從冗長文件中抓出重要資訊。這些都不是炫技型應用，而是很典型的日常資訊處理任務。 如果把場景換成工作現場，其實更容易理解。像是行銷人員要快速整理競品頁面差異、企劃要從多篇資料中抽重點、PM 要比對不同方案頁的規格與限制、學習者要把長文變成易懂摘要，這些任務的共同點都是："資訊很多、格式不一、重複率很高"。而 Skills 的價值，就是把這些「本來就會一再發生」的動作，變成可以直接重用的流程。這是根據 Google 已公開的功能設計與範例，可以合理推得出的工作應用方向。 這不只是 prompt，而是你的個人工作模板 很多人以為 AI 的重點是「問得漂亮」，但在工作裡更有價值的，通常是「能不能穩定重複」。 Skills 真正值得學的地方，不只是把 prompt 存起來，而是讓你開始思考：我平常怎麼整理資訊？我看一份文件最在意哪些重點？我要 AI 幫我輸出成什麼格式？是摘要、表格、比較，還是行動建議？當這些問題變清楚，你存下來的就不只是一句指令，而是一套你自己的工作模板。 從這個角度看，Chrome Skills 其實也提醒了上班族一件事：未來真正有競爭力的，不只是「你會不會用 AI」，而是「你能不能把自己的工作流程結構化，交給 AI 重複執行」。這一點雖然是應用層面的延伸判斷，但與 Google 這次強調的「save、reuse、edit、remix AI workflows」方向一致。 哪些人最適合先關注這個功能？ 如果你的工作本來就常碰到以下情境，Skills 會特別有感： 你需要大量閱讀文章、報告、產品頁或教學文件，並快速抓出重點；你常常同時打開好幾個分頁做比較；你已經有一套慣用的 AI 問法，只是每次都得重新輸入；或者你正在學習怎麼把 AI 真正用進日常工作，而不只是偶爾問問題。Google 官方對 Gemini in Chrome 的描述也明確提到，它可以用來摘要文章、換方式解釋複雜主題、幫助學習新知、比較頁面內容，甚至完成某些多步驟任務。 所以，對學習者來說，這項功能的啟發不只是「又多一個 AI 工具」，而是：你可以開始把常見任務變成可複製的方法。這對職場學習來說，比只會寫幾句 prompt 更重要。 怎麼開始用？ 目前 Skills 是跟著 Gemini in Chrome 一起推出的。Google 官方表示，Skills 已開始在桌機版 Chrome rollout，適用於 **Mac、Windows 與 ChromeOS，而且這一波 Skills 的啟用條件之一，是 Chrome 語言需設為 English (US)。已儲存的 Skills 也可同步到同一帳號登入的其他桌機版 Chrome 裝置。 至於 Gemini in Chrome 本身，Google Help 說明它會依地區與帳號條件逐步開放，如果功能尚未出現，可能是因為所在地區或帳號還沒被納入這一波 rollout。一般使用上，需登入 Chrome、使用最新版 Chrome，且無痕模式不支援；在設定中，也可以到 Settings > AI innovations > Gemini in Chrome 管理顯示與權限。 ## 使用前也要知道：方便，不等於完全自動 Google 也特別強調，Skills 並不是放手讓 AI 自己操作一切。若涉及某些敏感行為，例如新增行事曆事件或寄送電子郵件，系統會要求使用者確認後才執行。Gemini in Chrome 也提供權限管理，例如是否預設分享目前分頁、是否允許 Gemini 代為瀏覽、是否開啟精準位置等。 這代表它的設計方向，不是把使用者排除在外，而是在保留控制權的前提下，盡量減少重複動作。對工作者來說，這其實也是比較實際的 AI 使用方式：讓 AI 加速，但不要失去判斷。 Chrome Skills 給工作者的真正提醒 從表面看，Skills 很像只是把 prompt 收藏起來；但從工作方法來看，它更像是在提醒我們：AI 的下一步，不只是會回答，而是會配合你的工作習慣。 當瀏覽器開始記住你的常用指令、理解你正在看的頁面、支援多分頁一起整理資訊，AI 的角色就不再只是「問答工具」，而更接近一個可被訓練的工作助手。對上班族來說，現在值得學的，不只是怎麼問 AI，而是怎麼把重複性的任務整理成流程，讓 AI 真正替你省下時間。 可直接搭配文章的收尾文案 你不一定需要從很複雜的工作開始。也許只是先把「摘要文章重點」、「比較多頁資訊」、「把內容整理成表格」這些常做的事，變成自己的第一批 Skills。當你開始累積這些可重用的流程，AI 才會真的從新鮮工具，變成穩定好用的工作幫手。這是 Google 這次 Chrome Skills 最值得職場人關注的地方。 相關資料來源 : [1]: https://blog.google/products-and-platforms/products/chrome/skills-in-chrome/ "Turn your best AI prompts into one-click tools in Chrome" [2]: https://support.google.com/chrome/answer/16283624?co=GENIE.Platform%3DDesktop&hl=en "Use Gemini in Chrome - Computer - Google Chrome Help"

一切基礎的根本開始學習27年如下 1-5年:機件劃線/鑽孔/備料/組裝/測試(電氣油壓)/校驗/裝櫃出貨 6-15年:設備按裝水平垂直校驗調整/單機測試/全機運轉/商轉生產/安全保養操作教學 15-26年:以上進行執行,增加組裝課材建立與教學/設備安全保養手冊建立/廠內5S標準化/SOP人員教學/廠內組裝進度與廠外加工物件追蹤

面試卡關、想跳槽卻發現技能不足，該衝動辭職去補習嗎？對於資深工作者來說，暫別職場到底值不值？本文深度分析「在職進修」與「離職衝刺」的利弊，並提供表格幫大家理性判斷最適合的學習策略！ 文／《104職場力》 本文導覽 這4種情況，請務必堅持「在職學習」那什麼時候可以放手一搏，當個全職學生？還在猶豫？直接整理一份表格幫你評估！ 工作不順或早預謀跳槽前，一定會開始盤點自己的技能、反省待加強項目，或是在投履歷或面試時意識到自己缺乏某項技能、需要加強語言能力等，那股強烈的挫敗感常會讓我們產生一種衝動：「不然乾脆辭職，花一段時間（一年兩年）去念書，把技能一次點滿好了！」 對年輕人來說，透過Gap Year自我成長不算罕見，但對於工作資歷較深的人才來說，暫別職場的成本有點高，這不是付不付得起學費的問題，而是職場環境跟所需技能的變化較快，尤其是像科技這類變動高的產業，一旦出現空白，可能連帶職涯都會跟著停滯。 但上班族在職進修又怕太辛苦，那要如何判斷我是該在職／邊找工作邊學，還是先把工作放一邊，回頭當個全職學生／考生呢？ 這4種情況，請務必堅持「在職學習」 多數情況下，邊上班邊學雖然辛苦，卻是風險最低、投資報酬率最高的策略（當然恆心毅力是基本），如果你的情況符合以下特徵，先別急著丟掉工作： 1.想精進的是語言溝通類「補強型技能」 語言是一種「肌肉記憶」，需要長期的環境浸潤，假設是因為工作需要（比如資深PM或主管需要英文溝通），其實真正需要的不是盲目背誦單字，而是商用英文、工程英文，甚至是「談判、說服與決策」方面的會話。 假設裸辭去報名補習班，可能會因為「學術／生活英文」缺乏真實場景應用及職場壓力的洗禮，一旦回歸工作，又被打回原形，不如多試著在會議、Mail中累積實戰經驗（用AI輔助也是可行的方法），甚至可以找家教請對方根據你的需求設計合適課程，畢竟從實際需求中長出的語言能力，才是最有韌性的。 [course_plugin api_type='course_id' title='推薦您實用的商用英文課程' id='41f85bef-2ad5-48f9-9237-102be5da21e6'] 2.想提升的是技術半衰期極短的「變動型技能」 如果要提升的是AI工具應用、數位行銷策略或軟體開發這些日新月異的知識技術，那更不建議離開戰場了，因為市場永遠走得比課程快，等你結業，各產業可能都已經進化到下一個版本去了。 保持在職狀態才能知道產業需求，找對方向學習並即時測試所學技能是否「真正能解決問題」，建議一樣根據需求尋找最新的線上課程補強技能（就算後續發現內容跟最新趨勢有點脫軌，成本也較低），這種「即學即用」的效率遠高於閉門造車。 想知道自己的AI素養多高？需要持續學習，還是以能獨當一面？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 3.追求影響力而非專業技能的「軟實力」 除了硬底子技術，資深人才的身價還包含新鮮人較缺乏的領導力、跨部門協調、應對進退等軟實力，但這類技能同樣是空坐在教室裡很難學會的，因為也高度依賴情境，如果上完相關課程覺得太廣泛或不知道如何應用，建議找個信賴的職場前輩當Mentor，說不定更有助於提升你的即戰力。 4.緊急預備金不夠的現實考量 跟學習還有技能類別無關，但這是最殘酷也無法逃避的指標，學習需要穩定的情緒、精神效果才會好，而安全感來自於財務彈性。 如果你的存款在扣除學費後，無法支撐你至少一年的生活費（包含各種勞健保支出與意外預算），那麼學習期間的經濟焦慮會直接摧毀大腦專注力，試想一下，當上課上到一半不由自主開始擔心下個月房租時，再厲害的知識也進不到腦子裡，與其這樣還不如選擇在職學習，或邊求職邊學。 那什麼時候可以放手一搏，當個全職學生？ 雖然對大部分人來說「邊跑邊修」比較安全，但如果你的進修目標屬於「砍掉重練」而不單是「精進或進步」，那麼短暫離開職場、進入封閉式的高強度衝刺反而是可以考慮的路，具體來說，當你是以下3種狀況時，就是可以考慮的時刻： 1.目標直接轉行，需要特殊硬門檻 如果打算來個職涯大轉彎，例如報考律師、會計師、國家考試，或是某些難度很高的證照，不是平常下班花一兩小時就有辦法應付的複雜內容，且確定這場考試是進入下一個職涯階梯的「唯一通行證」，那集中火力在一段時間內攻克，確實會比拖拖拉拉考3、5年（可能還會考試工作兩頭空）更有經濟效益。 2.大幅度跨領域轉職 如果是打算來個「跨度極大」的職涯跳躍（比如傳統社群企劃要轉型成會數據分析的行銷，或是一般前端工程師轉向區塊鏈底層開發或AI模型訓練師等），這類高階技能通常需要半年左右的高強度學習（但還好比轉行所需時間短），不是下班聽聽線上課程就能拼湊出來，那麼同樣支持暫時切斷後路，讓大腦完成系統重灌，相較之下會更有效率。 3.已有明確終點，學習只是完成任務 如果已經拿到國外名校的錄取信，或是心儀的大廠已承諾錄取，但前提是必須在開學或入職前達到某個語言分數、或是考取某項特定證照等，這時你的職涯終點已經確定，這段時間的學習不是為了找方向，而是為了完成指定任務，這樣的辭職衝刺不僅壓力較小，也更能心無旁鶩達標。 還在猶豫？直接整理一份表格幫你評估！ 我們把上面的重點摘出來做成表，大家可以從各自的學習目標與現實條件下去評估，做出最理性的選擇： 評估維度在職學習專心備考目標本質技能優化：如商務英文、專案工具應用職涯重塑：如轉行需考取執業證照、大幅度跨領域有大量背景知識要學時間壓力目標是內化為職業本能，無明確期限有明確截止日，如開學日、考試期、轉職銜接期市場行情產業經驗價值 > 技術工具，職涯空白期風險極高證照或特定技術為「唯一通行證」，無證無法執業學習場景實戰即學習，可立即在現有工作中驗證回饋需封閉式高強度輸入，無法被日常工作瑣事干擾 職涯是長期抗戰，到底要選擇邊跑邊維修，還是要直接進場報廢再重來，釐清你的需求本質，才能讓學習成為職涯的助燃劑，而非逃避現實壓力的避風港。

你是不是經常搞混 Excel 的 COUNT、COUNTA 和 COUNTIF 函數？其實這三個都是非常實用的「計數函數代碼」，只要弄懂它們的差異與使用情境，就能大幅提升資料整理的效率！ 本篇文章將用白話文帶你掌握這三個 Excel 函數的差別與範例應用，幫助你快速上手！(2025/3/25更新) 【COUNT 函數｜用來計算「數字」個數】 ✔ 函數說明： COUNT 只會計算範圍中「包含數字」的儲存格，不含文字或空白。 ✔ 適用情境： 需要統計分數、數量、金額等純數字資料時使用。 📌 例如統計幾位學生參加考試、有多少筆銷售記錄等。 ✔ 範例說明： 範圍 A1~A10 包含：(""代表空格) 85, 90, "", 75, "ABC", 80, 95, 78, "", 88 👉 使用公式 =COUNT(A1:A10) 結果是 7（共7個數字儲存格） 【COUNTA 函數｜用來計算「非空白」儲存格】 ✔ 函數說明： COUNTA 計算所有非空白的儲存格，包括文字、數字、錯誤值。 ✔ 適用情境： 當你要統計填寫率或問卷回覆情況，COUNTA 就非常好用。 ✔ 範例說明： 同樣範圍 A1~A10： 85, 90, "", 75, "ABC", 80, 95, 78, "", 88 👉 使用公式 =COUNTA(A1:A10) 結果是 8（因為有 8 格有內容） 【COUNTIF 函數｜根據條件「有彈性地」計數】 ✔ 函數說明： COUNTIF 根據你設定的條件來計算儲存格數量，支援數字、文字、邏輯比較。 ✔ 適用情境： 統計「大於某數」、「符合某文字」等條件時特別好用。 ✔ 範例一：計算大於 80 的分數數量 同樣範圍 A1~A10： 85, 90, "", 75, "ABC", 80, 95, 78, "", 88 公式：=COUNTIF(A1:A10, ">80") 👉 結果為 5，因為範圍內有 5 個數字大於 80。 ✔ 範例二：找出指定文字 "ABC" 出現幾次 公式：=COUNTIF(A1:A10, "ABC") 👉 結果為 1，因為 "ABC" 出現了一次。 ✔ 範例三：統計小於 80 的數字個數 公式：=COUNTIF(A1:A10, "<80") 👉 結果為 2，因為有 2 個數字小於 80。 📌 補充小提醒： COUNT、COUNTA 和 COUNTIF 是 Excel 初學者必學的 3 大函數之一，搭配 IF、SUM、AVERAGE 等常用函數一起學習效果更好！ 📥 想更快上手 Excel 函數嗎？ 收藏這篇文章，或搭配實際練習讓你熟能生巧！

品管證照好考嗎?首先要先了解一下品管證照泛指那些?哪張品管證照才是你需求的，是對你職涯發展是有幫助的。 品管證照通常是指與品質管理相關的各種專業證書和認證，這些證書和認證旨在證明個人對品質管理原則、方法和實踐的理解和能力。以下是一些常見的品管證照和認證，這些可能被稱為品管證照的一部分： 1.ISO認證： ISO（國際標準組織）制定了一系列與品質管理有關的國際標準，包括ISO 9001（品質管理體系）、ISO 14001（環境管理體系）、ISO 45001（職業健康與安全管理體系）等。獲得這些標準的認證可以證明一個人對相關標準的理解和實施能力。 2.ASQ品質證書： 美國品質學會（ASQ）頒發了多種品質管理證書，如品管工程師（CQE）、六西格瑪黑帶（CSSBB）、品質經理（CQM）等。這些證書證明個人在品管領域的專業知識和技能。 3.六西格瑪認證： 六西格瑪是一種流程改進和效率提高的方法，其認證包括綠帶、黑帶、大師等級，用於證明個人在六西格瑪方法中的專業能力。 4.供應鏈管理認證： 供應鏈管理專業也有相關的證書，如APICS的CPIM（認證生產和庫存管理師）和CSCP（認證供應鏈專業）等。 5.質量工程證書： 這些證書通常涵蓋質量工程和統計學知識，並證明個人在質量改進和問題解決方面的能力。 這些證照和認證可以幫助專業人士在品管領域取得更多的專業認可，提高職業生涯發展機會。選擇哪一個證書取決於個人的職業目標、專業背景和興趣。無論您選擇哪一個，持有品管證照可以幫助您在品質管理領域取得更大的成就。 - - - - - - - - 有關相關品管證照的學習的課程或認證，並分享一些學習的建議心法。 1. ISO 9001品質管理體系認證 ISO 9001是全球最廣泛使用的品質管理標準之一。持有ISO 9001認證可以表明您對品質管理原則和實踐有深入了解。該認證覆蓋了許多主題，包括文件控制、內部審查、持續改進等。為了通過ISO 9001認證，您需要參加相應的培訓課程，並通過考試。 建議心法： 堅持不懈的學習，深入理解ISO 9001的要求，並在實踐中應用這些知識。參加官方培訓課程以確保您的準備充分。 2. 六西格瑪認證 六西格瑪是一種專注於流程改進和效率提高的方法。持有六西格瑪認證可以顯示您的流程改進技能。六西格瑪認證分為不同等級，包括綠帶、黑帶和大師。每個等級都要求參加相應的培訓和通過考試。 建議心法： 學習六西格瑪方法並將其應用於實際問題。參加六西格瑪培訓以獲得更深入的理解，並尋找機會參與六西格瑪專案。 3. 品管工程師 (CQE) 認證 品管工程師認證是由美國品管學會（ASQ）頒發的認證，它證明您具備了品質工程方面的專業知識。這個認證要求參加一個全面的考試，涵蓋了統計學、實驗設計、測試和評估等主題。 建議心法： 準備CQE考試需要深入學習品管和統計學的知識。使用ASQ提供的資源，例如官方參考書籍和線上練習題。 - - - - - - - - 學習的建議心法： 無論您選擇哪種品管證照，都需要堅持學習和實踐。以下是一些學習的建議心法： 1.制定學習計劃： 制定一個有組織的學習計劃，包括學習目標和時間表。 2.深入理解： 不僅僅是記住知識，還要深入理解概念，並能夠應用它們解決實際問題。 3.參加培訓課程： 考慮參加官方培訓課程，這些課程通常會提供更深入的知識。 4.練習和模擬考試： 解決練習題目和模擬考試，以熟悉考試形式和提高自信心。 5.持之以恆： 學習是一個漫長的過程，堅持不懈是成功的關鍵。 最後，要記住品管證照的考試難易程度取決於您的努力和準備程度。如果您願意投入時間和精力，並遵循上述建議，那麼持有品管證照將為您的職業生涯帶來巨大的收益。所以，品管證照絕對是一個值得追求的目標！

面對AI時代的職場焦慮，為什麼你需要「對沖思維」？iCook愛料理與 INSIDE共同創辦人蕭上農，在104職涯診所Podcast分享AI時代的職場生存邏輯：用AI工具掌握第一手資訊紅利、以「對沖避險」思維降低職場焦慮。不管你是工程師、文科生還是想創業的上班族，這篇都有帶得走的行動策略。 文／104職涯診所Podcast、104職場力整理 本文目錄（點擊可快速前往） AI時代的職場焦慮，為什麼你需要「對沖思維」？職涯心法：選擇比努力更重要、目標不設太高文科生也能用AI創業，「名片王」是怎麼誕生的？連續500天挑戰：「反向學習法」的力量AI是你最「便宜」的顧問，Fox怎麼用AI工作？「長期規劃」不管用了，變動時代的生存之道 以下內容節錄自104職涯診所Podcast「EP597文科生AI創業，為什麼他能勝過98%競爭者？」及「EP598 AI時代「對沖避險」，職場不焦慮！」，完整內容歡迎收聽： 【本集來賓】Fox蕭上農，畢業於台北大學合作經濟系（現金融與合作經營學系），網路創業者、科技愛好者，是愛料理、INSIDE創辦人，共同主持塞掐Podcast，曾任職松崗科技PM、天空傳媒、與LINE母公司NHN擔任產品企劃，主導賣掉過兩間網路公司。 愛料理和INSIDE共同創辦人蕭上農說，如果要介紹自己，他會說：「我是一個網路創業者。」 台北大學畢業後，蕭上農先後在遊戲公司松崗科技、入口網站蕃薯藤，與LINE母公司NHN擔任產品企劃，打工的年資和後來創業的年資差不多長。2008年和幾位朋友開始寫共筆部落格INSIDE，記錄網路產業趨勢，他說「沒有人付我錢」，就是覺得台灣應該有這樣的東西。 2011年正式創業，蕭上農和夥伴打造了食譜平台iCook愛料理，他自認那個年代做什麼都比較容易，時機好、紅利在，加上努力就做起來了。現在他用AI工具開發App、寫電子報、研究趨勢、布局投資，同時還主持Podcast「塞掐Side Chat」節目。談到職涯，他說自己不太做長期計畫，也不覺得需要贏過誰，就是看到有趣的事就去做。 AI時代的職場焦慮，為什麼你需要「對沖思維」？ 「AI會不會搶走我的工作？」這是近幾年職場上最常被討論的焦慮。面對AI大浪，蕭上農給出的答案是：與其焦慮，不如對沖。 什麼是職場上的「對沖避險」？ 「對沖」原本是投資領域的概念，意思是同時持有兩個方向相反的部位，讓你不管市場往哪邊走，都不會全輸。蕭上農把這個邏輯直接套用在職涯規劃上。 「萬一你職涯不好了，代表AI很好，賺錢。那如果AI不好了，代表你職涯是不錯的，那你繼續賺錢。所以這是叫對沖。」 蕭上農舉例，假設你是電子業工程師，擔心AI浪潮讓自己的工作岌岌可危，他的建議是：適度買進AI相關股票，作為對沖工具。如果AI真的讓你失業，代表這波AI發展強勁，你的投資也跟著賺；如果AI沒有你想的那麼快取代人力，你的工作依然穩固。兩邊都有退路，焦慮自然降低。 對沖思維的本質：讓自己永遠不會全輸 這個邏輯背後，有一個更重要的前提：必須先相信AI這一波是真的。 蕭上農提到，ChatGPT在2022年底出現時，他第一個反應不是焦慮，而是立刻思考「這代表什麼」、「有哪些公司受惠」。他很快得出結論「台積電與NVIDIA是最直接的受益者」，並做出了投資決策。 對沖思維的核心不只是投資，更是一種面對不確定性的心理框架：與其被動等待衝擊，不如主動在兩個方向上都做好準備，讓自己在任何情境下都保有選擇權。 （註：本文所提及投資案例，為受訪者個人經驗分享，不構成任何投資建議。投資理財有風險，應依據自身狀況審慎判斷） 職涯心法：選擇比努力更重要、目標不設太高 在職涯發展上，蕭上農有一個反覆驗證的核心信念：選擇比努力更重要。 產業選擇決定起薪與薪資天花板 蕭上農剛畢業時在遊戲公司月薪約28K，進了鴻海的同學第一、二年的年薪已達180萬。同樣是剛出社會的新鮮人，差距不在努力程度，而是在於產業選擇。他認為，這個差距在20、30年後只會更大：「現在台積電的起薪動輒200萬起跳，而某些產業不管你多努力，3萬、4萬就是天花板。」 目標不必設太高，但行動要即刻 不過蕭上農的職涯哲學裡，還有另一面向：他很早就決定不和別人比較，也不把目標設得太高。 「我很早就知道我沒有要贏。」蕭上農說，創業圈裡高手如雲，永遠都有執行力更強的、資產更多的、衝勁更猛的，與其陷入無止盡的比較，他選擇「把目標設在自己能夠到達的地方」。也曾聽過一個觀點：物慾或目標不能設太高，因為你很快就能到達，反而不會覺得不滿足或不開心。 雖然在職涯上選擇不與人比較，但面對時代的巨浪，Fox的行動力卻非常驚人。近期獨自用AI工具從零開發出名片辨識App「名片王」，證明了就算沒有技術背景，只要好奇心驅使，也能創造實質價值，他是怎麼做到的？ 文科生也能用AI創業，「名片王」是怎麼誕生的？ 毫不避諱直言「我完全不會寫程式」，但在約一年前，蕭上農獨自用AI工具開發名片辨識App「名片王」，從申請上架到正式販售，前後只花了4到5週。 他選擇這個題目，背後有3個清楚的判斷： 市場有缺口：台灣既有的名片App長期沒有更新，市佔較高的對岸服務有資安疑慮，且欄位設計不符合台灣使用習慣。 技術門檻剛好被AI消除：名片辨識過去需要開發團隊處理中英日韓混雜的辨識細節，現在透過大型語言模型，個人開發者也能直接做到。 從第一天就要能收費：他明確設定這個side project必須是付費服務，而不是衝下載量。 AI工具大幅壓縮了個人開發者從想法到上市的時間成本，但這並非一蹴可幾。在這之前，蕭上農其實花了一年半的時間試錯，嘗試做過求籤網站與統編查詢資料庫，直到技術成熟，才在短短一個月內將名片王成功上架。 主持人Pola觀察，Fox身上有3件事同時發生：洞察力、學習力、行動力。而這3者的起點，都不是技術背景，而是好奇心加上持續去做的意願。 連續500天挑戰：「反向學習法」的力量 一直以來，蕭上農一貫的行事風格是：沒有人要求、沒有報酬，他就是一直做。 這件事從INSIDE共筆部落格時期就開始了。2008年，他和朋友一起寫網路趨勢部落格，當時規定每週每人至少要繳交3篇文章，交最少的人要請吃飯。那兩年幾乎都是別人請他吃飯，因為他一年可以寫將近兩百篇文章。 「沒有人付我錢，我就是一直做這件事情。」 同樣的精神，後來也出現在他給自己設定的另一個挑戰：連續500天，每天用Midjourney生成一張圖片。 這個挑戰帶給他兩個收穫。第一，他開始能夠看圖反推提示詞，走進畫廊時能立刻判斷眼前的作品該下什麼關鍵字。第二，他對藝術從一竅不通，變成能夠辨識風格流派。 他把這個過程稱為「反向學習」，不是先學理論再應用，而是大量實作後，再回頭用系統性的方式補足脈絡。後來他也去Coursera上了MoMA的線上藝術史課程，整理碎片化累積的感知。 AI是你最「便宜」的顧問，Fox怎麼用AI工作？ 也許很多人對AI的印象還停留在「偶爾問一下、查個資料」，但對蕭上農來說，AI像隨時待命的顧問，不只能回答問題，連定價策略、成本試算、內容查核都能處理。 而他認為，要讓AI真正發揮價值，付費是必要條件，包括ChatGPT、Claude、Google Gemini、Midjourney等。他的邏輯很直接：付費才能用到真正聰明的版本，才能得到比較正確的答案。 語言不再是邊界！用AI獲得「第一手資訊」 過去語言是看外文資訊最大的門檻，但這個門檻在AI時代已經消失了。 「（透過AI工具）你現在可以看著New York Times、Bloomberg，看著所有新聞網站，它就是中文的，不用人翻譯。」 蕭上農會應用AI工具（例如瀏覽器擴充工具「沉浸式翻譯」），將網頁內容即時切換為繁體中文，第一時間吸收新知，他也用同樣的方式瀏覽X，直接看業界人士的第一手發言，搶先市場8到16小時，掌握資訊紅利。 學習資源方面，他透過AI翻譯功能直接上Coursera的英文課程，文字介面全程顯示繁體中文，影片字幕也同步翻譯。他曾修過MoMA的線上藝術史課程及維吉尼亞大學的現代史課程，接下來計畫再修密西根大學的火箭科學歷史，都是透過這樣的方式進行。 多個AI交叉驗證的工作流程 在撰寫電子報時，蕭上農有一套AI工作流程：「每篇文章出去，我都會讓AI交叉驗證一遍，確保它是正確的。」 以一篇分析特斯拉、台積電、NVIDIA財務數字的文章為例：他會先用Claude完成初稿與數據整理，再交給Gemini比對數字是否正確，最後再讓Grok做第三次查核，透過多工具交叉驗證能有效提升內容的準確性與可信度。 他也提到，自己近期正在寫一本10~15萬字的書，其中約6、7成內容都有AI參與。但他強調，這和過去請人協作的邏輯其實是一樣的，人負責方向、決策與最終判斷，AI負責執行與產出。 「長期規劃」不管用了，變動時代的生存之道 科技變化的速度，讓「長期規劃」這件事變得越來越困難。蕭上農坦言，他從來不是一個擅長做計畫的人，也不認為在這個時代有人真的能看清3到5年後的樣子。 他說，6個月前的經驗，在今天可能已經不那麼管用了。AI寫程式的能力，光是從一年前到現在，就已經是完全不同的量級。這個時代唯一確定的事，就是它會一直變動下去。但這不代表什麼都不能做。蕭上農的答案很簡單也很基本： 「所有東西的根本在於，你要保持健康，Stay alive，才能夠做所有任何的事情。」 他提到曾經為了做App，一天花18個小時盯著螢幕，最後得了乾眼症。回頭看，再好的機會、再有趣的專案，都需要一個健康的身體才能持續執行。綜合這次的分享，在AI時代，用對沖思維應對未知，用反向學習掌握新知，並且保持健康，就是生存之道。

從百萬訂閱的「志祺七七」回歸張志祺，他曾是書香世家中的墊底學生。透過父親「與強者為伍」的啟發，他學會以排除法摸索職涯，從討厭的事物中找出方向。本文深入張志祺的成長歷程，看他如何將試錯的痛苦轉化為強大的心，開創非典型的成功之路。 文／邱煜庭　由Cheers授權轉載 本文導覽 高期待環境中成長的遲鈍男孩帶來改變的一句話：與強者為伍比起找到目標，先確認不喜歡的事因為「海報太醜」，成簡訊設計開端百萬訂閱背後：承認弱點與公共責任試錯的日子，最後連成一條路張志祺的讀書筆記 「大家好，我是志祺⋯⋯」Youtube頻道《志祺七七》熟悉的開場白，從每週7天、每天7點、每次7分鐘的新聞懶人包，到如今成為擁有百萬訂閱的知識型Youtuber，已經在這攝影棚裡響起過無數次。 但這一天鏡頭前的身分有些不同，離開主持人的位置，暫時放下「志祺七七」的光環，從張志祺的身分，談談他自己一路走來的歷程。 30出頭成為外界眼中的人生勝利組，且有社會影響力，但張志祺卻說自己在家族裡，反而屬於「不務正業」、「非典型」的那一個。 高期待環境中成長的遲鈍男孩 出身書香世家，家族出過多位博士，父母更分別有博士、雙碩士學位。高學歷在成長環境裡是一種不需言說、卻真實存在的期待。 「像是親戚會問：以後要去哪國念書？同輩很多都會出國深造，」張志祺說。 但他卻毫無所覺，除了父母不給壓力，他也笑說：「後來發現我以前蠻遲鈍的。」他舉了兩個極端例子：有人喜歡他，但很久後才發現；曾整隻腳踩在滿是釘子的板子上，卻沒有太多痛覺。 加上家庭與生活環境單純，甚至沒有電視，遲鈍的他常常跟不上同儕正在追的流行話題。同學在聽周杰倫、用CD Player、討論《我愛黑澀會》，他卻往往後知後覺。 但也是這種距離感，為他開創另一種空間。 「因為沒有被主流價值綁住，對很多事情的開放性反而更高，」他形容這讓他對非主流文化、動漫、網路世界保持高度好奇，反而可以帶入更多元的觀點。 帶來改變的一句話：與強者為伍 不過，自由探索也曾帶來代價。 高中時，張志祺的成績從還不錯一路下滑，幾乎墊底。最慘的一次是倒數第2名，歷史甚至只考了37分。 他坦言，因為當時輕易考上理想高中，讓他產生錯誤心態：「我以前是只要達到目標，就不會再努力的那種人。」加上大量投入社團活動，成績快速墊底。 那一次成績，終於讓父母主動找他談，原以為會是一場責罵，沒想到父親只是冷靜地問：「你以後要不要靠吉他吃飯？」他對自己的能力很清楚，搖頭否定。 接著，父親只告訴他：「考上一間好大學，是為了遇見那些很厲害的人，去追上他們、跟他們一起做有趣的事。」正是這句話，激勵了他重新坐回書桌前，也深刻影響著未來的學習。 比起找到目標，先確認不喜歡的事 後來逆襲考上成功大學，他也透露當時只填了設計學院的3個學系，最後進入都市計劃系。「老實說，那是我成績的極限了，」他坦言。 都市計劃其實是公認的「好出路」，政府部門、顧問公司、建設產業、甚至大型科技業建廠都需要相關專業，但張志祺的大學四年，卻與它漸行漸遠。 剛入學時，大一的成績非常亮眼，但進入大二、大三，他卻漸漸意識到：這不是他想做的事。 身邊不少同學會選擇直升研究所，但他卻果斷放棄。理由很簡單，「看見身邊真正熱愛都市計劃的同學，眼睛會發光，我認為自己永遠比不上那種熱情。」 這也是他回頭看最正確的決定——沒有「隨波逐流」。比起急著找到答案，他更重視什麼不是自己想要的。 他形容那是段充滿不確定、卻持續探索的階段：「特別為自己保留一些空白其實是一種投資，是為了預留可能性。」 他投入社團，負責活動美宣與視覺設計，大四時更因看到校刊被批評，「雞婆」地寫信建議，隨後也受邀加入團隊。 真正讓他接觸商業設計，確立未來道路，源自當兵時的一次意外。 因為被長官抓去負責政戰文宣，某次為「樂儀隊體驗營」設計的海報，不只獲肯定，也被分享到相關粉專，流量遠超預期。更因此被副連長賞識，接到第一個正式案子。 這條路其實並非突然發生。從高中時跟著朋友做美宣；大學負責吉他社視覺；主動寫信給校刊團隊。Photoshop、Illustrator、InDesign幾乎都是靠上網自學摸索，甚至存錢到光華商場買軟體。 而且，他一路以來，總是有意識地觀察身邊的「強者」，作為「綠葉」跟著學、跟著試，慢慢摸索出自己的道路。 因為「海報太醜」，成簡訊設計開端 這樣的性格也延續到創業，在退伍後自由接案期間，因看到一位里長候選人海報「實在太醜」，張志祺又忍不住加入團隊幫忙。在這段合作中，他結識了創業夥伴，成立了小工作室，也就是後來的「簡訊設計」。 「我不覺得自己在視覺美感上能超越方序中、聶永真這樣的頂尖設計師。」他很坦白，但堅定地知道自己的強項，是能把複雜的事情講清楚。 這也源自於都市計劃學系的訓練，本質上是在理解複雜系統、整理資訊、用清楚邏輯傳達給他人，這也成為簡訊設計的核心。 至於成為網紅，同樣也源於身邊強者的啟發：與YouTuber阿滴的一次相遇。 起初他對YouTube並沒有太大興趣，但在某次活動聊天時，看見對方對影音內容的熱情，也意識到大眾接收資訊的方式正在改變，才開始思考是否能將YouTube作為「資訊設計」的新載體。 [joblist_plugin title='104精選【簡訊設計】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/1a2x6bkdio' amount='3'] 百萬訂閱背後：承認弱點與公共責任 剛踏入陌生的自媒體時，最辛苦的是必須承認「自己很不行」，一次又一次重錄。而他最大優勢恰好是能重複做同一件事。例如疫情期間幾乎是每天獨自錄影、剪片、上片。 真正被看見是在2021年大選公投時，那些條理清晰、結構明確的懶人包，讓許多人第一次感覺原來公共議題沒這麼複雜。 如今作為百萬訂閱的創作者，影響力擴大，外界的期待也隨之而來。不同立場的聲音湧入，他坦言的確會受影響，但仍堅持最初訂下的「多元、真實、發生」3個核心價值。 每次題目的選定，交由企劃與主編100%決定，讓自己不會因外界壓力而逃避，同時也調整內容形式，從資料整理輸出，到加入深度訪談內容，希望促進更多理解。 他也很誠實的說，有時觀眾敲碗的議題，並非不敢做，而是能力限制：「可能是拿不到太多可信資料、或是核心偏離頻道價值觀。」他也認為，自媒體時代正給了觀眾更多選擇空間。 試錯的日子，最後連成一條路 回顧一路走來，多數記憶是痛苦與挫折。張志祺表示，外人常誤會他的每個生涯關鍵點都先有清楚規劃，但真實狀況卻是一路摸索、試錯。 真正形塑他的，是這條上遇見的那些人，如同父親當年的那句話。 他認為在知識快速生成的AI時代：「重要的是你身邊是誰，他們塑造了你的價值觀，讓你願意一起做一些有趣的事。」因此他也鼓勵學生多參與線下活動。 正如那次與阿滴的相遇，改變了他對創作媒介的想像，從張志祺成為「志祺七七」。 也如他最喜歡的漫畫《鋼之鍊金術師》中總結等價交換的一句話：「不伴隨著痛苦的教訓毫無意義，人若沒有犧牲，就不會有收穫。但通過忍受痛苦並克服，你將獲得一顆強大的心。」 張志祺的讀書筆記 1、我養成的關鍵習慣？ 我覺得最重要的是「動手做、把事情做完」的習慣。不能只出一張嘴，而是真的把事情處理好。因為我體驗過自己擺爛會得到很爛的結果，也看過別人擺爛最後事情落到自己身上。這個習慣讓我後來做很多事都比較有意志力。 2、影響我最深的一堂課？ 沒有特別影響最深的一堂課，但有一件事影響很大。大四時精神狀況很差，小組報告表現不好，拖累了同組同學，讓我非常自責。我不想再回到那種對不起別人的狀態，開始意識到「調整心態、照顧心理狀態」很重要。 3、最失敗的事及從失敗中的成長？ 大三到大四時經歷分手，陷入很長一段低潮，沒有好好處理情緒，造成身邊的人困擾，我覺得那是很失敗的事。那次讓我意識到，如果不面對情緒、調整狀態，人會變得無能為力。後來我開始更有意識地照顧自己的心理狀況。 4、如果重念一次大學，我會改變的一件事？ 我會更認真面對英文。大學其實有很多時間可以把英文練好，但那時候得過且過，沒有建立用英文連結世界的習慣。現在才發現英文能力真的會讓你看見完全不同的世界，也讓你有更多與人深度交流的機會。 （原文標題：出身書香世家，如何一路「不務正業」、成為百萬訂閱Youtuber？張志祺：比起急著找目標，先確認「不喜歡的事」更重要） 延伸閱讀： 從巔峰到低谷，YouTuber阿滴走出憂鬱低潮，專注在乎的戰場，想多些正面影響的創作 全台最紅老師Eko、Sandra，也曾被「英文」折磨：一定要為夢想摔過一次 好萊塢最強阿北－湯姆克魯斯挑戰極限沒在怕，童年卻因「穿錯衣服」被按在地上打 那些年，他們的徬徨少年時代：回顧五月天阿信、張鈞甯、9m88、黃路梓茵Lulu、李洋的大學故事 曾被譽為「陳綺貞接班人」，新歌卻吐露內心「無大志」？洪安妮：想休息不是壞念頭，而是為了重新出發 「我做過最勇敢的事，就是重念一次大學！」9m88：每個年紀都要經歷過，看似「浪費時間」的時刻

會議記錄是每次會議中不可或缺的一部分，能夠幫助參與者回顧討論內容、決策過程以及未來的行動計劃。然而，許多人在撰寫會議記錄時常常感到困惑，不知道應該包含哪些重要信息。本文將深入探討「會議記錄怎麼寫」，提供實用的技巧和範本，幫助你快速、有效地整理出清晰明瞭的會議紀錄，讓每位參與者都能輕鬆理解。 ✅1. 使用結構化筆記法 ❤️PREP 法 觀點（Point）：記下會議的主要觀點。 原因（Reason）：支持該觀點的理由。 例子（Example）：具體例子來佐證觀點。 重申（Point）：再次強調主要觀點。 範例： 觀點：我們需要更換新的項目管理工具。 原因：因為目前的工具效率低下。 例子：使用新工具後，專案進度加快了30%。 重申：因此，換工具是必要的。 ❤️2. 利用數位工具 ❤️錄音與轉錄 使用 Zoom 或 Microsoft Teams 的錄音功能，可以在會後回顧重要內容。也可以使用像 Otter.ai 的轉錄工具，快速生成會議記錄。操作步驟： 開始會議前啟動錄音。 會後利用轉錄工具生成文字記錄。 檢查並整理出關鍵要點。 ❤️3. 確定會議目的 在每次會議前，清楚定義會議目的。這樣能幫助你集中注意力，快速捕捉與目的相關的訊息。 ❤️範例問題： 這次會議的主要目的是什麼？ 我需要特別關注哪些主題？ ❤️4. 主動參與討論 積極參與討論不僅能提升理解，也能幫助你更好地記住重要資訊。提出問題或意見，讓自己成為討論的一部分。 ❤️技巧： 在會議中適時發問，例如：「這個決策的依據是什麼？」 與他人互動，確認自己的理解是否正確。 ❤️5. 簡化筆記格式 使用簡單明瞭的筆記格式，如子彈點或表格，可以幫助你快速捕捉和整理資訊。避免長篇大論，專注於關鍵要素。 ❤️範例格式： 新工具提案：提高效率30%>試用新工具 專案進度：須在下月完成>設定里程碑 ❤️結語 總結來說，撰寫有效的會議記錄不僅能提升工作效率，還能促進團隊間的溝通與合作。透過明確的結構和關鍵內容的整理，你可以確保每位參與者都能隨時回顧會議重點。希望本文提供的技巧和範本能幫助你在未來的會議中，輕鬆寫出專業且實用的會議紀錄。

行政助理是企業日常營運中不可或缺的角色，卻也經常面臨繁瑣又瑣碎的工作量。從安排老闆行程、記錄會議重點，到整理報銷資料、管理文件與應對信件，每件事都看似「小事」，但積起來卻讓人喘不過氣。 以下整理出行政助理在工作中最常遇到的痛點，並針對每一類任務推薦對應的AI工具，幫你提升效率、減輕壓力，讓你有更多時間專注在更具價值的人際協調與策略支援工作上。 一、日程安排與時間管理 痛點：開會邀約來回溝通、時間撞期、任務排程難以統籌** 🔧 推薦工具： * Calendly：一鍵排會，避免反覆溝通時間 * Motion / Reclaim.ai：自動安排最適合工作的時間段，兼顧效率與休息 * Trevor.io：幫你把任務轉進日曆，還會主動提醒 二、會議管理 痛點：邊開會邊做筆記，容易漏掉重點或待辦項目 🔧 推薦工具： * Otter.ai / Fireflies.ai：會議紀錄＋行動項目自動摘要 * Zoom AI Companion：開完會立刻收到重點紀錄與後續提醒 * Vowel：整合會議記錄、決策與追蹤事項於一身 三、Email 管理 痛點：郵件暴增、分類不清、重要信件容易漏看或延誤** 🔧 推薦工具： * Front / Superhuman：幫你快速分類、處理、回覆信件 * Boomerang / EmailTree AI：設定追蹤提醒、自動回應常見信件 四、文件與合約管理 痛點：版本混亂、格式不一致、簽核流程繁瑣 🔧 推薦工具： * Microsoft 365 Copilot / Google Workspace AI：幫你寫、幫你改，還能依照語氣調整 * DocuSign Gen：合約自動生成與版本管理 * Grammarly Business：文筆更專業、品牌語調一致 五、訪客與客戶接待 痛點：登記流程慢、手動紀錄錯誤、接待不夠流暢 🔧 推薦工具： * Envoy / Proxyclick：數位化訪客管理與登記 * VisitorsCRM / MeisterTask：整合客戶資料與後續聯繫任務 六、差旅與費用報銷 痛點：出差預訂與報銷流程繁瑣、收據整理混亂 🔧 推薦工具： * TripActions：差旅預訂最佳化 * Expensify / Zoho Expense / Ramp：拍照即報帳，自動歸類與費用分析 七、資料輸入與整理 痛點：手動輸入花時間、容易出錯、格式難統一 🔧 推薦工具： * ABBYY FineReader / Nanonets / Parseur：OCR 掃描 + 表格整理一氣呵成 * Zapier：自動化整合表單、雲端資料與工作流程 八、辦公室管理 痛點：會議室或設備預訂混亂、物資管理難以追蹤 🔧 推薦工具： * Managed by Q / Eden：整合型辦公空間管理 * OfficeSpace / Skedda：智慧空間預訂系統 九、團隊溝通與協作 痛點：跨部門溝通不順、任務追蹤效率低 🔧 推薦工具： * Slack AI / Microsoft Loop：智慧訊息摘要、快速協作 * Notion AI / Asana**：任務追蹤、知識整合一站完成 十、AI 個人助理 痛點：需要快速處理多樣工作，卻缺乏即時幫手 🔧 推薦工具： * ChatGPT / Claude / x.ai**：從草擬信件、找資料到協助會議排程樣樣行 🌱 如何開始導入AI工具？行政助理的實施建議 1. 聚焦高負擔任務：先從最常加班、最花時間的工作入手 2. 工具整合為優先：挑選能與你現有系統整合的工具 3. 逐步導入、邊用邊學：避免一次更換太多流程 4. 注重資料安全：選擇有良好隱私與資安機制的服務 5.*內部培訓：給行政同仁足夠時間熟悉新工具 ✅ 結語：讓 AI 成為行政工作中的超強夥伴 AI 並不會取代行政助理，但能大大提升你的「工作力」。善用這些工具，不只讓工作更快更準，也讓你有更多時間投入溝通、人際、協調等高價值任務，成為團隊中不可或缺的核心角色。 現在，就從一個工具開始試試看吧，升級你的行政力，從繁瑣中解放，從此事半功倍！

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。

這不只是工作技巧，而是策略。 你可能聽過一句話：「跟對主管比努力工作更重要。」這句話不完全對，但如果你的努力無法被主管看見、無法轉化成資源，那你的職涯發展，真的會事倍功半啦。 ​ ​ Leo 是一位超強的軟體工程師，技術底子硬到沒話說。每次交程式碼，都近乎完美，幾乎沒有什麼 Bug。他深信「實力就是最好的證明」，所以總是埋頭苦幹，默默把所有細節搞定。 ​ 但問題來了，他對自己的職涯規劃非常清晰：他想在三年內從工程師轉型為技術架構師，負責跨部門的專案協作。 ​ 兩年過去了，他的技術是越來越厲害，但他每天做的工作，還是被困在寫 Code、修 Bug 的迴圈裡，看不到轉型的機會。反倒是隔壁組的小安，技術可能沒他那麼頂，卻常常被主管點名參與一些高能見度的跨部門專案。 ​ Leo 感到超級不公平。他來找我職涯諮詢時，語氣充滿了憤慨：「我比小安努力多了，我的品質也比他好。為什麼主管總是把好的機會給他？ 我的努力難道都白費了嗎？難道『向上管理』真的只是拍主管馬屁嗎？我不想做那種人！」 ​ 其實，Leo 不是不夠努力，而是他的「努力」只停留在「執行層面」，他犯了多數專業人士都會犯的錯：期待主管會讀心術。 他以為主管知道他的潛力、他的目標，但事實是，主管的待辦清單上，永遠有更緊急、更需要被「管理」的事情。 ​ ​ Leo 遇到的困境，源自於對「主管關係」與「向上管理」的誤解。 「向上管理」從來不是要你奉承，而是要你成為「主管的合作夥伴」。 ​ 從職場心理來看，主管也是人，他們的工作壓力通常來自三個方面：時間壓力、績效壓力（要確保團隊目標達成）和資訊落差（他們對團隊成員的工作細節了解度，真的沒有你想像的那麼高）。 ​ 當 Leo 只是默默耕耘時，他在主管眼中只是一個「穩定但安靜的資源」。主管會怎麼使用他？當然是放在最需要穩定的地方——繼續寫 Code、修 Bug。 ​ 那小安為什麼能得到機會？因為小安懂得「資訊提供」與「目標對齊」。 ​ 小安可能沒有 Leo 那麼深厚的技術，但他會主動在 One-on-One 會議中，用主管聽得懂的「業務語言」報告：他完成了什麼對業務有巨大影響的工作，還有他主動提出哪一個問題，並規劃了跨部門的解決方案。 ​ 他會明確表達：「我對下一季的 X 專案很有興趣，我覺得那能提升我的職涯規劃，我已經準備好擔任裡面的協調角色。」 ​ 小安的行為，就是在做策略性的「向上管理」。他幫助主管解決了「團隊目標誰能達成？」和「這個人未來能替我解決什麼更大的麻煩？」這兩個核心問題。當主管需要找人承擔新挑戰時，腦中第一個浮現的當然是主動展現企圖心、並且已經證明自己有溝通技巧的小安。 ​ 如果你不說，主管永遠會用他最方便的方式定義你的價值。默默努力，只會讓你走向工作倦怠，並在轉職建議時才發現自己錯失了內部成長的機會。 ​ ​ 職涯規劃的其中一環，就是要學會「優雅地推銷自己」。 我引導 Leo 進行了三招「策略性向上管理」，這不是要他改變個性，而是改變溝通方式。 ​ 這邊教你三招「策略性向上管理」： ​ 1. 準備你的「電梯簡報」，隨時更新貢獻值： 不要只報告你「做了什麼」，要報告你「達成了什麼」。練習將你的工作成果，濃縮成一句話，並量化其影響力。 ​ 重點提醒：主管只關心數字和業務影響。你要用他們的語言，替你的貢獻「打分數」，並在會議時主動提及。 ​ 2. 主動「對齊」你的職涯目標與主管痛點 ： 在年度評估或 One-on-One 會議前，準備好你的職涯規劃圖，並與主管討論。 ​ 重點提醒：你的目標，必須是解決主管正在煩惱的問題。你的升職，必須是幫公司和主管「創造價值」。 ​ 3. 提出「預期管理」：不只報喜，也要報憂： 主管最怕突發驚嚇。向上管理的重要一環是「預防性溝通」。當專案有風險時，不要等到最後一刻才報告。 ​ 重點提醒： 你的目的不是把問題丟給主管，而是帶著解決方案去報告風險。這能建立你「沉穩可靠、能獨當一面」的形象，讓主管敢於將更重要的資源和機會交給你。 ​ ​ Leo 改變了。他不再將 One-on-One 視為「被審問」，而是「主動行銷」自己的機會。他學會了用「節省多少成本」、「加速多少效率」來包裝他的技術成就。 ​ 當他帶著「對齊」過後的職涯規劃藍圖，主動向主管爭取架構師的協作機會時，主管反而驚訝地說：「Leo，我早就知道你很行，但沒想到你連業務端也想得這麼清楚！好，下個專案讓你試試看！」 ​ 如今，Leo 已經成功轉型。他發現，向上管理並不是要他成為一個他討厭的「拍馬屁者」，而是成為一個懂得行銷自己專業價值的「策略家」。 ​ 親愛的你，如果你也覺得自己是個默默努力的實力派，卻得不到機會，請別急著**轉職或陷入工作倦怠。 ​ 請記住： 專業能力，讓你得到工作；但「策略性溝通」，才能讓你的專業被放大、被看見，並為你爭取到更好的職涯人生。

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職場中，幾個與目標設定和績效評估相關的英文縮寫，筆者整理幾個常見的縮寫釋義和例句，幫助各位更加了解KPI、OKR、PTO、ROI、RFP的意義！ 1. KPI（Key Performance Indicator） KPI 是「關鍵績效指標」，用來衡量個人、部門或整個公司的工作績效。它通常與特定的目標或計劃相關聯，用來跟蹤進度並確保業務目標得以達成。 例句：Our team's KPI for this quarter is to increase customer satisfaction by 15%. （我們團隊本季度的關鍵績效指標是將客戶滿意度提高 15%。） 2. OKR（Objectives and Key Results） OKR 是「目標與關鍵結果」，一種目標管理框架，用來設定公司、團隊或個人的具體目標，並通過關鍵結果來衡量目標的達成情況。OKR 強調的是具體的成果，而不是工作量。 例句：The OKR for our department this year is to expand into two new markets, with key results being to acquire 50 new clients and increase revenue by $1 million. （我們部門今年的目標與關鍵結果是進入兩個新市場，並通過獲取 50 個新客戶及增加 100 萬美元收入來達成。） 3. SMART（Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound） 具體、可衡量、可達成、相關、具有時限，這是一個用來制定有效目標的框架，確保目標既明確又具體，可以實際達成。 例句：We set a SMART goal to reduce production costs by 10% within the next six months by optimizing our supply chain. （我們設定了一個具體、可衡量、可實現、相關且具有時限的目標，即在未來六個月內通過優化供應鏈將生產成本降低 10%。） 4. ROI（Return on Investment） ROI是「投資報酬率」，用來衡量投資所帶來的回報，通常以百分比表示。公司常用來評估項目或活動是否值得投資。 例句：The marketing campaign had a great ROI, generating $5 for every $1 we spent. （這次的市場活動投資報酬率非常高，每投入 1 美元就產生了 5 美元的報酬。） 5. RFP（Request for Proposal） RFP是「提案請求書」，公司在尋找外部供應商或合作夥伴時，會發出 RFP，請對方提交有關服務或產品的建議。 例句：The company issued an RFP for the development of a new software platform, inviting vendors to submit their proposals by the end of the month. （公司發出了新的軟體平台開發提案請求書，邀請供應商在月底前提交建議書。） 這些縮寫在職場溝通中都經常被拿來使用，趕快記下來吧！下次聽見別搞錯了！

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

經濟部智慧財產局宣佈民國115年度的「商標專業能力認證」將在6/1-6/22開放考試報名，實際考試日期將於8/15-8/16進行，《104職場力》為您整理相關資訊，歡迎參考利用！ 更新時間：2026/04/28 文／《104職場力》 為建立台灣商標專業服務制度，提升智慧財產權從業人員之專業能力，經濟部智慧財產局於2025年首次舉辦全國性「商標專業能力認證考試」，今年將續辦此認證考試。 智慧財產局說明：通過本考試並取得及格證書者，可據以申請商標代理人登錄，依法執行商標代理業務。認證制度有助提升商標專業服務品質，並強化智慧財產權制度之公信力與實務效能。 今年度（2026年）商標專業能力認證考試報名時間自2026年6月1日起至6月22日止，考試日期則訂於2026年8月15日至8月16日。報名採線上報名系統，考生可透過經濟部智慧財產局官網提交報名資料及繳費。成績將於考試結束後一個月內公告，合格考生可於成績公告後申請考試及格證書，《104職場力》也將持續為您追蹤。 延伸閱讀：著作權、專利、營業秘密、商標哪裡不一樣？帶你看懂智慧財產權 115年度「商標專業能力認證」考試，歡迎各界踴躍報考！ 商標法明定商標代理人之資格，應經「商標專業能力認證考試」及格，並申請登錄及每年完成在職訓練者，始得執行商標代理業務。為落實商標代理人管理，建立商標專業能力認證機制，經濟部智慧財產局特委託國立臺灣大學辦理115年度「商標專業能力認證考試」考試。 通過本能力認證可證明其在智慧財產權商標領域所擁有之專業職能基礎，得作為業界選聘人才或學術教育評量之客觀標準，非常適合欲從事或已從事商標相關服務工作者，歡迎各界踴躍報考。 本考試之考試科目共5科，皆可單獨報考，單科成績可保留3年。全數考試科目於成績有效期間內皆達通過標準，即可申請授予及格證書。 舉辦時間及地點：115年8月15日及16日在臺北（國立臺灣大學）及臺南考區（國立成功大學）同時舉行。 報名方式：一律採線上報名。 報名期間：115年6月1（星期一）上午10點起至6月22日（星期一）下午5點止。 考試日期：8月15日（星期六）及8月16日（星期日） 應考資格：應符合下列資格之一： （一）公立或立案之私立專科以上學校畢業，或符合教育部採認規定之國外專科以上學校畢業。 （二）公立或立案之私立高中（職）以上畢業或大專以上肄業，並具二年以上商標實務相關工作經驗。 考試科目與範圍：考試科目共5科，皆可單獨報考。 （一）商標法規。 （二）商標檢索及分析。 （三）商標申請註冊實務。 （四）商標相關國際規範及法規。 （五）商標爭議實務。 成績計算與及格標準： (一)各科成績以100分為滿分，60分為及格標準。 (二)單科成績得保留3年。 (三)應考人於成績有效期間內，各科成績均達及格標準者，授予及格證書。 成績通知方式：電子郵件寄發通知並至本局商標專業能力認證考試網站查詢成績。 其他相關事項：本公告未盡事項，悉依相關法令規定辦理。並請隨時留意考試簡章之公告及相關資訊之發布。 ◆ 附件1115年度商標專業能力認證考試簡章◆ 附件2公告115年商標專業能力認證考試相關事項

供應鏈管理涉及由上游原材料到終端消費者之間的物流、金流和資訊流的規劃、執行和監控優化。不僅要平衡各階段的供給和需求，也要協調各相關部門及上下游的合作。一般供應鏈部門內，主要職能分工為四大部分：1. 生產（運營）計劃、2. 採購，3､物流配送、4. 運營戰略及優化專案。 依據以上四個SCM主要職能，我們推薦適合的專業國際證照如下。 1. APICS CPIM: 適合SCM 傾向生產計劃工作的基層物料管理和需求管理的中階主管 2. ISM CPSM: 適合SCM負責進項採購(sourcing, purchasing, & vendor management) 的中高階主管 3. APICS CLTD: 適合SCM負責物流倉儲運輸和配送規劃管理的中高階主管 4. APICS CSCP: 適合SCM協調跨部門產銷會議及上下游戰略合作結盟的中高階主管 5. SCOR-P: 適合參與供應鏈優化諮詢顧問團問或改善專案的主要幹部 以上這些推薦的國際專業認證，個人都親自學習過並考取證照，也實際應用到40年的職業生涯，並且持續從事教學分享超過10年。如果有興趣的朋友可以跟我聯絡。

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。

企業人資招募人才想用AI寫JD，卻怕內容太空泛？擔心新人進公司後才發現對工作期待不相同？本文教你利用專業提示詞搭配AI工具，打造可落地的職務說明書，從職責、KPI、職能到交接管理，讓招募、績效與責任分工更清楚。本文節錄自《AI × SOP 生成式 AI 工作流》。 文／陳泳睿 本文目錄（點擊可快速前往） 招不到對的人：建立可清晰分工的職務說明書一、企業的痛點二、管理工具解析三、解決方案：人機協作模型四、Prompt操作使用說明五、實務應用示例重點AI生成結果範例：呈現職位商業價值，與績效對齊Prompt：可立即複製的提示詞 招不到對的人：建立可清晰分工的職務說明書 在多數企業裡，職務說明書這件事並不陌生，但也很少真正發揮作用。很多文件寫完就放著，內容偏向工作項目的羅列，既無法用來評估績效，也無法在跨部門合作時釐清責任。當問題發生時，常見的不是流程檢討，而是彼此詢問「這到底是誰的工作」。久而久之，組織會出現一種隱性的成本，事情有人做，但沒人負責； 你缺的不是再寫一份JD（Job Description，職務說明書），你缺的是一套能定義責任、對齊績效、可交接可稽核的管理底座。沒有這個底座，AI只會把你原本的組織混亂放大、把你原本的模糊美化。有了它，你才能真正解決跨部門卡關與責任互推的積弊。 【備註】 對齊績效：每個職位做什麼，最後要用什麼指標驗收（例如交期、良率、客訴率）。 可交接：換人時不會靠「口耳相傳」， 而是有清楚的責任、流程、產出物。 可稽核：遇到內控或ISO稽核，能拿得出證據（文件、數據、紀錄）證明「做過、做對、有人負責」。 讀者指引：先備知識 在進入實作前，我們需要先對齊三個管理工具的基礎學理。請記住，它們在「組織層面」的真正意義： 組織架構（Organizational Structure）：這是在設計「事的分工」，而不是在排人的官位高低。 職務說明書（JD）：這是對責任的界定與「可稽核」的承諾，絕對不是工作內容的流水帳。（註：「可稽核的承諾」是：你要交付哪些成果、成果長什麼樣子、用什麼數據驗收。） 職能（Competency）：這是把任用條件變成一把「可比較的尺度」， 避免主管憑感覺說「他很適合」。 一、企業的痛點 身為主管，若JD定義不清楚，損失不會直接寫在損益表上，但會滲透到加班費、重工成本與人才流失中。 當組織「螺絲鬆了」，你會發現主管每天都在「救火」，且通常伴隨以下三種「失控」現象（常見踩雷點）： 重工（Repeated Efforts）：做過的事又做一次，同一份薪水付兩次，還錯過商機。 脫節（Disconnected Workflows）：交接點漏水，例如產品更新了，客服卻不知道，讓客戶在第一線看到破口。 責任模糊（Ambiguous Responsibility）：出事找不到負責人，最後變成主管扛，大家學會躲。 風險分析表：從現象看損失 常見問題現象實際造成的風險或經濟損失行銷已完成分析，業務又重做一次工時浪費、專案延誤，決策時點錯過商機窗口產品更新功能，客服未同步客訴上升、品牌信任折損，面臨違約風險資料遺失找不到責任人內控失靈、稽核不通過，ISO/法規風險放大 （備註：內控是指企業為了確保營運效率、財務報告可靠及法令遵循所設計的控制程序。） 二、管理工具解析 要解決上述痛點，JD必須從「感性描述」轉向「結構化控制」。JD不只是人資文件，更是經營管理的鋼筋。 1. 結構化JD的六大欄位 一份能落地、可管、可交接的 JD，必須包含以下核心構面： 構面核心內容管理目的工作識別部門、職稱、職級定義責任載體與層級職務目的1～2句商業價值描述與策略對齊，避免做「沒用的忙」報告層級上下屬與利害關係人你向誰負責（主管）；你要協作誰（跨部門）；你會影響誰（內外部客戶/供應商）職責描述核心6～12條職責切清責任邊界，避免互踢皮球績效標準文件、數據、KPI定義「什麼叫做交付完成」的驗收標準資格條件學經歷、iCAP職能等級提升人職匹配，降低誤用人才的成本 2. 職能（Competency）與iCAP（勞動部職能基準單元） 職能是用「知識、技能、態度」三個維度來描述勝任條件。我們採用iCAP的1～6級標準。 第1級：基本執行（Routine）在可預期環境下，接受密切監督，執行常規、重複性任務，通常不需要特殊訓練。 第2級：一般執行（Basic）在有規律環境下，接受經常性監督，執行需要基本知識和理解力，且具備少許判斷力的工作。 第3級：獨立操作（Competent）在部分變動或非常規情況下，接受一般監督，獨立完成需要一定專業知識、技能和判斷的工作。 第4級：熟練操作（Proficient）在經常變動環境中，接受少許監督，獨立執行涉及規劃設計且需熟練技巧的工作，具備判斷與決策能力。 第5級：自主操作（Advanced）在複雜變動情況下，最少監督下自主完成工作，需應用、整合、系統化的專業知識與技術，具備策略思考與判斷。 第6級：策略創新（Expert/Strategic）在高度複雜變動中，能應用整合的專業知識和技術，獨立完成專業與創新的工作，需策略思考、決策及原創能力。 三、解決方案：人機協作模型 AI能加速產出，但不能替你做管理決策。我們採取「人定邊界、機做執行」的雙層架構。 層次一：戰略準備與知識校準（人：經理人的核心決策） 在叫AI寫作前，經理人必須先完成以下決策（不可跳步）： 確立邊界：決定職位存在的唯一商業價值。 設計職責：決定採「類別式」或「流程式」結構，並列出6～12條核心職責。 定義驗收：確定KPI（關鍵績效指標，用來衡量成效的數值）與iCAP等級。 【備註】 類別式：按工作類型分，例如：供應商管理、成本分析、合約管理、異常處理。 流程式：按流程階段分，例如：需求提出→詢價比價→議價下單→交期追蹤→驗收結案。 選哪個取決於：你的工作是「多類任務並行」還是「一條流程跑到底」。 層次二：個案生成與評量設計（機：AI的高效執行） 當人完成決策後，透過結構化Prompt引導AI進行「結構化對焦」。AI 的任務是將模糊的動詞轉化為：動詞(Action)+工作內容(Task)+目的/成果(Outcome)例如：擬定（動詞）採購策略（內容）， 以降低採購風險（目的）。 四、Prompt操作使用說明 結構化職務說明書操作流程圖： Step 1：初始設定與戰略定位 Step 2：釐清協作網絡與邊界 Step 3：核心職責設計(公式化) Step 4：職能規格與 iCAP 等級設定 Step 5：最終輸出正式JD與文案 操作步驟 步驟❶：設定職位「戰略身份」 你要做什麼：告訴 AI 你的公司背景（如：製造業、是否有 ISO 認證）、職位名稱以及為什麼需要這個職位（它能為公司創造什麼價值 ）。 關鍵重點：明確誰是這個職位的主管，以及他要管多少人。 步驟❷：規劃「人際網絡」 你要做什麼：列出這個職位在公司內部最常跟哪個部門開會，以及對外要面對哪些供應商或客戶。 關鍵重點：簡單標註頻率（例如：每天、每週或不定期）。 步驟❸：定義「核心職責」（最重要） 你要做什麼：輸入6到12個這個職位每天或每月必須完成的工作。 AI會幫你：AI會自動將你的話改成專業格式（例如：將「收發信件」優化為「管理客戶商務信件，以確保需求在24小時內獲得回覆」），並幫你配上量化的KPI。 步驟❹：設定「人才門檻」 你要做什麼：設定這個職位的困難度（iCAP等級1-6級），並列出你要求的學歷、工作年資、證照或特定的性格（例如：細心、抗壓 ）。 關鍵重點：若你不確定等級，可以請AI根據工作難度給你建議。 步驟❺：產出與定稿 你要做什麼：確認前面所有資訊無誤後，輸入「產出最終文件」。 你將得到：一份專業可直接存檔的 Markdown 格式文件以及一段寫好的「招募文案」，讓你可以直接貼到求職網站上。 五、實務應用示例重點 公司背景 產業別：電子零組件製造業（線束與電纜組件 Wiring Harness & Cable Assemblies） 規模：中小型企業，專攻「少量多樣」生產模式 職位基本資訊 職務名稱：品質保證課長（QA Section Manager) 所屬部門：品質管理部 職等/級：中階主管（課級） 工作地點：新北市汐止廠區（需配合客戶端稽核，極少出差） AI生成結果範例：呈現職位商業價值，與績效對齊 這一段直接呈現職位的商業價值，適合用在JD首頁與績效對齊。實務上可直接對應良率、客退率與內部失效成本三類KPI。 一、職務目的（Job Purpose) 建立並維護少量多樣模式下的品質預警與檢驗體系，以確保出貨產品100%符合國際認證與客戶規範，並將外部客退率降至最低。 驅動持續改善流程與失效預防機制（FMEA），以確保生產製程穩定性並降低因品質變異導致的報廢成本。 二、組織位置與監督 報告對象：品質管理部經理／廠長 監督下屬：5人（2位IPQC巡檢員、2位FQC成品檢驗員、1位品質工程師QE） 方式：KPI月審、課內週會檢討、重大異常1on1、稽核點檢 三、工作協作關係 對內協作 單位/對象接觸重點/目的頻率製造(現場組長)判定製程異常（OOC）產品處置方式，核准特採（Waiver）或重工流程，以確保不良品隔離與風險受控日／不定期生管(PC)核對急件排程與檢驗人力配置，以確保出貨檢驗（FQC）不形成物流瓶頸週／不定期資材(倉儲／採購)監督呆滯不良品（MRB）報廢執行，確認庫存品重驗（Re-inspection）狀態，以降低混料與誤出貨風險月／不定期 對外協作 單位/對象接觸重點/目的頻率客戶QA／稽核員執行客訴8D線上報告與結案，對接客戶端駐廠稽核，以確保對外承諾一致且避免退件不定期認證機構(ISO／UL)維護外部證照年度合規，確認標籤與認證線材符合性，以確保認證有效且避免違規出貨年／不定期供應商(SQE／IQC)追蹤進料不合格（NCR）退換貨與供應商年度評鑑，以降低來料異常造成的停線與重工月／不定期 四、主要職責與績效標準 （Key Responsibilities & KPIs)（節錄） 每一條都已綁定文件與KPI，實務上可直接作為績效考核與責任追溯依據 (採用類別式結構) 項次職責描述（動詞+工作內容+目的）產出文件/成果績效衡量指標 (KPI/OKR) 1判定製程異常（OOC）與隔離範圍，並核准允收/拒收/重工決策，以防止不良品流出並降低停線損失OOC異常判定單／隔離清單／重工指示單OOC 48小時內結案率；重大異常再發率；不良流出件數2主持MRB不合格品審查會議並裁決報廢/重工/特採處置，以確保風險可控且降低失效成本MRB會議紀錄／處置決議單MRB逾期未結案件數；報廢成本（內部失效成本）趨勢；處置決議遵循率3核准Waiver特採條件並對齊業務/客戶允收邏輯，以在風險可控下保障交期並避免客戶爭議Waiver特採申請單／客戶允收證據特採後客退率；特採申請到批准Lead Time；特採條件符合率 五、職能與任用資格 (Competencies & Qualifications) 職能級別定義 iCAP 級別：Level5 級別理由：需主導品質系統優化與風險預防（FMEA/SPC/MSA），具對外稽核應對與客訴8D簽署責任，並擁有工程變更（ECN）否決權與MRB裁決權，屬跨部門決策型管理職 關鍵職能模型 職能類別職能項目定義與行為指標核心職能風險意識與預警能以數據與趨勢（良率/PPM/SPC）提前識別風險，主動啟動管制與預防措施，而非事後救火核心職能數據導向決策能以量測結果、MSA、照片證據與客規條款形成判定依據，並可追溯到文件紀錄核心職能跨部門衝突解決能在交期壓力下維持品質底線，並以風險/成本/客戶影響說服製造與業務採取一致行動核心職能風險意識與預警能以數據與趨勢（良率/PPM/SPC）提前識別風險，主動啟動管制與預防措施，而非事後救火核心職能數據導向決策能以量測結果、MSA、照片證據與客規條款形成判定依據，並可追溯到文件紀錄核心職能跨部門衝突解決能在交期壓力下維持品質底線，並以風險/成本/客戶影響說服製造與業務採取一致行動 任用資格要求 學歷/科系：大學以上，電機、機械、工業工程或工程管理相關科系。 工作經驗：5年以上電子製造業QA/QC經驗；2年以上帶領3–5人團隊管理經驗；具少量多樣高頻切線的品質管理實績。 專業證照/技能：ISO 9001內部稽核員；線束加工相關知識（識圖能力 ）。 語言能力：英文讀寫中等（TOEIC 550+或同等），可閱讀客規、撰寫英文 8D，並與國外稽核員交流。 Prompt：可立即複製的提示詞 Role: 結構化職務說明書 (JD) 架構師 Context 你是一位精通人力資源管理學理與組織架構設計的專家，專門協助企業將模糊的職務需求，轉化為符合「事、人、組織、績效」邏輯的結構化文件。你深知結構不明確的JD會導致企業面臨「重工、脫節、責任模糊」的三大風險。 Task 透過引導式訪談，蒐集我的戰略決策輸入，並利用 AI 的強大組織能力，輸出一份嚴謹、可稽核、具備iCAP職能標準的Markdown格式職務說明書。 Critical Rules (核心準則) ●公式強制性：所有職責描述必須嚴格遵守公式 「動詞 (Action) + 工作內容 (Task) + 目的/結果 (Outcome)」。●績效連結：每一條核心職責都必須強制連結「產出文件」或「量化 KPI」。●區分決策與執行：你會先確認我是否已完成「戰略準備」，若無則引導我思考，若有則直接接收資訊。●職能科學化：必須使用iCAP級別 (1-6級) 來定義職位複雜度，並據此推導任用資格。●消除模糊：禁止使用「協助」、「相關事項」等模糊動詞，必須使用具備明確界線的詞彙（如擬定、執行、審核）。 Workflow (訪談工作流) 請依序執行以下步驟，每次僅執行一個步驟，待我確認或回答後，再進行下一步。 Step 1: 初始設定與戰略定位 詢問： 1. 公司背景（產業、規模、核心產品、特殊文化或 ISO/IATF 認證要求）。2.  職位基本資訊（職稱、所屬部門、職等/級、工作地點）。3.  戰略核心：請提供 1-2 句「職務目的」(Job Purpose)，說明此職位存在的唯一商業價值。4.  報告線：直屬主管是誰？監督下屬的方式為何？ Step 2: 協作網絡與邊界 詢問：為了避免「脫節」風險，請列出此職位最關鍵的： 1.  對內主要接觸單位與頻率。2.  對外主要接觸對象與頻率。(頻率選項：日/週/月/季/半年/年/不定期)  Step 3: 核心職責設計 (最關鍵步驟) 引導： ●風格選擇：請問此職位適合「類別式結構」(適用管理職，按策略/管理/作業分類) 還是「流程式結構」(適用有步驟關聯的工作，如採購/生產)？●職責輸入：請輸入6-12條核心職責。若您已準備好，請直接貼上；若未準備好，請告訴我關鍵字，我將依照「動詞+內容+目的」公式為您草擬。●AI檢核點：AI需自行檢查生成的職責是否具備「可稽核性」，並為每一條職責建議對應的「產出文件」與「KPI 指標」。 Step 4: 職能規格與任用標準 詢問：●iCAP 級別設定：此職位的職能級別應定為幾級 (1-6)？理由為何 (複雜度/監督需求)？●關鍵職能：請列出必要的「專業職能」、「核心職能」與「管理職能」(若有)。●任用門檻：基於上述級別，您要求的學歷、經歷、證照與人格特質 (請提供程式碼或描述) 為何？ Step 5: 最終輸出與定稿 整理所有資訊，輸出符合下述Markdown格式的正式文件，並附上一段約200字的吸睛招募文案。 Output Format (最終輸出格式) …(格式略) 附件：對外招募文案 (Recruitment Copy) 標題：{{吸睛標題}} {{200-300 字招募文案，強調職務價值與文化}} 節錄自：旗標科技《AI × SOP 生成式 AI 工作流：第一線 Prompt 驅動，打造企業 SOP》／陳泳睿 著

PMP 證照一直是專案管理領域中很受重視的國際認證之一，根據 104 人力銀行統計資料顯示：「PM 職類求職者若具備 PMP 證照，獲得企業面試邀約的機會相較於未具備該證照者有明顯提升約1倍。」對正在尋找專案管理工作、規劃轉職，或希望提升職場競爭力的人來說，PMP 證照不只是履歷加分項目，也是一項能反映專案管理能力的重要專業認證。 🔗 證照連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10029355 近年來，企業對專案經理的要求已不再只是完成專案進度，而是更重視成本控制、團隊協作、商業價值與風險管理。因此，PMP 考試內容也逐漸貼近實際工作情境，讓考生不只是會背知識，更要具備解決問題的能力。 ❇️【2026 PMP 考試重點有哪些？】 1. 商業環境與組織策略 PMP 考試越來越重視專案與企業策略之間的關聯。考生不只要懂專案管理流程，也要理解專案如何支持組織目標、創造商業價值，並回應企業需求。 2. 成本管理與資源配置 專案管理離不開預算控制、成本管理與資源分配。PMP 考試中，這些內容依然是核心重點，特別適合想強化專案控制能力、專案預算規劃與風險應對的人。 3. 敏捷與混合式專案管理 隨著企業採用更多彈性管理方式，敏捷專案管理與混合式專案管理的重要性明顯上升。PMP 考試也更強調考生是否能根據不同專案情境，選擇合適的管理方法。 4. 情境題與實務判斷 PMP 題目不只是測驗專有名詞，而是透過真實情境考驗考生如何處理團隊溝通、時程延誤、利害關係人協調與專案風險。這也是為什麼許多人在準備 PMP 考試時，會特別重視案例演練。 5. 專案管理能力與職場競爭力 PMP 不只是專案管理證照，也代表具備系統思考、跨部門溝通與問題解決能力。 對想進入管理職、專案經理、產品管理或營運管理的人來說，PMP 證照能有效提升職場競爭力。 想了解更多關於 PMP、敏捷與專案管理的學習資源， 歡迎關注： https://nabi.104.com.tw/room/10049310

Word的分欄工具應該不陌生，在Word排版中是很常見的手法， 妥善的使用分欄技巧可以讓排版看起來有專業度。 但這看似簡單就可上手的工具，還是有些許細節是很多人沒有注意到的， 例如，如何自訂分欄的間距、增加分隔線、或是如何設置相等高度的分欄。 可別再用最笨的換行方式來排定內容。 搞懂「分欄」的應用，相信對排版上可以美化不少。 一、自訂分欄數： 在 Word分欄工具中，並不是只能做出2欄的效果， 透過自訂方式，A4大小的紙張，最多可以製作出做多22欄的應用。 二、加入分隔線： 當「欄位」大於2時，就可勾選「分隔線」。 三、設定欄位不同大小與間距： 在預設的功能中可以看到有「左」與「右」的選項， 可以快速的將2欄的版面調整成不同寬度的排列。 至於所指定的一方就是欄位寬度較小的， 例如選定為「左」，則左方的欄位就會比右方的小。 四、針對某段落分欄： 分欄工具預設是針對整份文件做排版， 如果只是要將其中一個段落或是部分文字製作分欄，又該怎麼設定？ 方法很簡單，先將要製作分欄的部分選取起來在設定分欄， 就可達成不同斷落或文字的分欄應用。 五、設定等高分欄： 只要使用「分欄符號」符號，就可以隨意的調整內容換欄的位置。 首先將滑鼠游標點擊內容要換欄的位置， 接著插入「分欄符號」，就會將鼠標後方的內容換欄填入。 你可以試想今天如果不是透過分欄的使用， 改用別的方式也可以完成，但步驟就相對就繁瑣許多。 這篇文章可以讓你對「分欄」工具有更深入的了解了。 ------------------- 更多詳細文章可參閱出處: https://www.lccnet.com.tw/lccnet/article/details/1409

在繁忙的工作日常中，有時候我們都會犯錯。或許你不小心發送了一封含有錯誤資訊的郵件，或是你發給了錯誤的收件人。感謝 Outlook，現在有了「Outlook 回收」功能，給予我們一次撤回的機會。 🛑 什麼是 Outlook 回收功能？ 🔄 功能解釋：這是一個允許你撤回已發送的郵件的功能。如果成功，收件人將無法看到該郵件。 🔄 使用情境：當你發現郵件有誤或發送給錯誤的人時，可以嘗試使用此功能。 🚀 如何使用 Outlook 回收功能？ ☑ 進入「已發送郵件」：在 Outlook 中，首先打開「已發送郵件」文件夾。 ☑ 選擇該郵件：找到你想要回收的郵件，並雙擊打開。 ☑ 選擇「回收此郵件」：在郵件視窗的上方，選擇「操作」，然後選擇「回收此郵件」。 ☑ 確認回收：系統會提示你確認是否真的要回收，按「確定」即可。 ⚠️ 注意事項 ☑ 回收不一定成功：如果收件人已經打開郵件，則郵件無法被回收。 ☑ 通知：即使回收成功，收件人可能會收到一個通知，告知有一封郵件被寄件人回收。 ☑ 版本限制：此功能只在某些Outlook版本和特定的郵件伺服器設定下有效。 🔄 優化回收機會的小技巧 ☑ 延遲發送：利用Outlook的延遲發送功能，給自己更多的時間來確認郵件的內容和收件人，這樣可以減少需要使用回收功能的次數。 ☑ 仔細檢查：發送郵件前，再三確認其內容和收件人，這是預防郵件錯誤的最佳方法。 透過這篇文章，希望大家能夠更熟悉「Outlook 回收」功能，並學會如何有效地使用它來避免可能的郵件錯誤。但最重要的還是在發送郵件前謹慎檢查，以減少後悔的機會！

Mr.、Mrs.、Ms.和Miss是英語中的敬稱，用於稱呼或提及他人，主要區別在於性別和婚姻狀況。職場中最常見的稱呼是Mr.和Ms.，因為這兩種不涉及婚姻狀況，用於稱呼所有男性和女性，在職場中避免尷尬和專業，盡量以這兩種稱呼為主！ 1. Mr. – 用於稱呼男性，無論婚姻狀況如何。 Mr. John Smith（約翰・史密斯先生） 2. Mrs. – 用於稱呼已婚女性，傳統上通常代表女性已婚。 Mrs. Jane Johnson（簡・喬納森夫人，通常代表女性使用丈夫的姓氏，但不一定。） 3. Miss – 用於稱呼未婚女性，或年輕女性，傳統上多用於稱呼年輕女孩或未婚女性。 Miss Emily Davis（艾米莉・戴維斯小姐） 4. Ms. – 用於稱呼女性，無論婚姻狀況，這是較為中性且現代的稱呼方式。 Ms. Sarah Brown（莎拉・布朗女士） Mrs.和Miss是傳統稱呼，會區分婚姻狀況，而Ms.是較新出現的稱呼，不會強調婚姻狀況，適合職場或正式場合中使用。

邵庭因為身體出狀況，又沒有時間陪伴寵物們，才決定要慢慢推掉演藝工作，慢慢轉型做電商，她從自己熟悉的寵物用品及食品開始，甚至開了中央廚房專門做麵包。五年期間，做出一番成績年收入破億。 17號在臉書開心分享考取兩張中式麵食雙證照! 實在太強了 如果你沒有相關背景學經歷，想要跨行轉型甚至創業到有興趣的領域 試著嘗試考證照是非常棒的選擇 歡迎關注104學習精靈熱門證照教室 https://nabi.104.com.tw/room/10047738