104學習

在台灣，有85%的公司是家族企業。 老闆的大位，永遠留給有血緣關係的孩子。財務的鑰匙，早就握在老闆娘手裡。妳再怎麼努力，能做到的頂多是副手的位置，然後在某一天，看著一個能力不如妳的人，坐上了妳本來應該坐的椅子。 這不是妳的問題。這是台灣職場一個真實存在、卻很少人敢說出口的結構困境。 但如果，有一家公司，願意讓妳的實力說話呢？ 我的故事，也許跟妳有點像 25年前，我來自一個家境清寒的單親家庭。父親早逝，母親在工廠當作業員，含辛茹苦地拉拔三個孩子長大。那時的我沒有資源，沒有靠山，連幾個有影響力的人脈都沒有。但我心裡只有一個念頭：「只要努力拼搏，能讓家人過上更好的生活。」 27歲那年，我放手一搏創業。沒有退路、沒有資金，靠著不服輸的信念，一步一步走到今天。公司成立至今25年，累積超過三萬家客戶，成為台灣網路產業的重要推手。 但我最驕傲的，從來不是業績，而是這一路上，我看見很多跟我一樣出身平凡的人——被看輕過、跌倒過、想放棄過，最後都成為自己人生的主角。 正是因為這樣的經歷，我知道一件事：出身不能決定終點，但機會可以改變軌跡。 戰國策，沒有任何人是靠關係進來的 在戰國策，沒有任何一位員工是靠關係進來的，沒有家族背景可以走後門。每個人的晉升，都是靠實力與貢獻累積而來。 這不是一句口號，而是我們二十五年來真實運作的文化。我不相信「位置是留給自己人的」，我相信的是「對的人，才應該坐對的位置」。 現在，我想把這個信念，付諸於一個具體的行動——戰國策CEO儲備接班人計畫。 我想親自培育下一位能站在我位置上的人 我不在乎妳的出身，不管妳是剛出社會的新鮮人，還是二度就業的單親媽媽，只要妳願意努力，這裡就是妳翻身的起點。 我將從零開始培養妳，不只是工作技巧，更是經營的思維、決策的格局、領導的氣度。妳將跟著我看真實的業務、真實的數字、真實的決策過程，而不是在某個角落默默等待一個永遠不會來的升遷機會。 這個計畫，不是在找一個執行命令的員工。我在找一個願意承擔、願意學習、願意成長的人——有一天，能夠把棒子接過去的人。 如果妳願意，這個選擇，真的能改變妳的一生 不是每個人都站在同樣的起跑點上，我比誰都清楚這件事。但我也相信，只要妳願意踏出第一步，命運就會為妳開路。 這不是一份工作，而是一個全新人生的開端。我希望妳的決定，改變妳的一生。 每一位優秀的女性，都應該有機會登上事業的最高峰。 了解更多戰國策執行長儲備接班人計畫：https://women.nss.com.tw/successor.html 意者請上104遞送履歷：https://n9s.com/cd 執行長個人網站：https://mo.com.tw/founder/ 集團網站：https://www.nss.com.tw #戰國策 #接班人計畫 #CEO儲備 #女性職涯 #翻身機會 #實力說話 #台灣職場 #女性創業

十種不適任的主管，千萬不能帶人 否則再優秀的人才都會被逼走！ 幾年前，我在一家快速成長的軟體公司當顧問，親眼見證了一場災難。那家公司的老闆，我們稱他為陳總，做了一個他後來後悔莫及的決定。 公司裡有個超級業務，叫 David。他一個人可以扛下整個團隊三分之一的業績，簡直是神一般的存在。David 要升主管，好像是天經地義的事。陳總當時也是這麼想的，沒多考慮就發布了人事命令。我記得那時候我還提醒陳總：「會做事，不等於會帶人喔。」陳總拍拍我的肩膀，笑著說：「安啦，David 這麼聰明，學一下就會了。」 結果，三個月後，David 帶領的那個五人團隊，走了三個人，剩下一個是新人，還有一個準備提離職。原本戰功彪炳的明星團隊，瞬間變成公司的燙手山芋。陳總找我開會時，臉色鐵青，第一句話就是：「你當初是對的，我真的看走眼了。」 這件事給我的衝擊很大。我們常常以為，把業績最好、能力最強的人升上來當主管，就是對他最好的獎勵，也是對公司最有利的佈局。但我們都忽略了，選錯主管的代價，遠比你想像的還要高。一個不適任的主管，就像一顆不定時炸彈，他不僅會摧毀團隊的士氣，更會讓你好不容易建立起來的人才庫，毀於一旦。 這些年，我看過太多類似的案例，慢慢歸納出一些共通點。今天，我想跟你分享我觀察到的十種「千萬不能讓他帶人」的主管類型。這不是什麼教科書上的理論，這是我一個個案子看下來，用血淚換來的真實心得。希望我的經驗，能幫助你，在提拔人才時，少走一點冤枉路。 第一種：只會自己衝業績的「獨行俠」 這種人當員工時是寶，當主管卻是災難。他自己一個人可以像一支軍隊，業績好到發亮。但當了主管後，他滿腦子想的還是怎麼讓自己的數字更好看，而不是怎麼讓團隊成長。他享受自己當英雄的快感，卻忘了主管的真正職責是「複製」出更多英雄。他不會教、懶得教，因為他覺得「很簡單啊，你這樣這樣就好了」，卻沒意識到他眼中的「簡單」，對部屬來說是「天書」。當部屬搞不定時，他最常說的就是「放著我來！」，然後自己跳下去處理。久而久之，團隊養成了依賴，反正天塌下來有主管頂著，沒人需要真正獨立作戰，整個團隊除了他，再也沒有第二個能打仗的人。 第二種：只看數字的「冷血機器」 在他的眼裡沒有「人」，只有「數字」。KPI、OKR 就是他衡量一切的標準。團隊成員不是一個個有血有肉、有家庭、有情緒的夥伴，而是一個個達成目標的「資源」。他會把所有人的業績目標貼在牆上，沒達標的就用紅字標出來，在會議上公開檢討。短期來看，這種高壓和恐懼確實能榨出驚人的績效，讓你以為挖對了人。但長期來看，沒人受得了這種非人的對待。優秀的人才不會為了錢而出賣自己的尊嚴和健康，他們會最先離開。留下來的，也會因為彈性疲乏而失去創造力和熱情，變成一個個只會聽指令的機器。 第三種：不願授權的「控制狂」 他能力很強，但致命傷是不相信任何人，覺得事情只有自己做才能放心。他追求效率和完美，但卻以犧牲團隊的成長為代價。部屬的每個產出，他都要親自修改，最後改出來的根本是他自己的東西，只是掛了部屬的名字。團隊成員沒有任何發揮空間，感覺自己只是主管的「高級手工具」。這種主管會讓自己成為整個團隊的天花板和瓶頸，所有事情都要經過他，所有決定都要他來做，整個團隊的產出，就被他一個人的時間和精力給限制住了。最後累死的，往往是主管自己。 第四種：向上管理一百分、向下管理零分的「雙面人」 這種主管最會「演戲」。在老闆你面前，他表現得溫文儒雅、體恤部屬，把團隊的功勞都說成是大家努力的結果，把你哄得服服貼貼。但一轉身，回到團隊裡，他就變了一個人。他會毫不留情地搶走部屬的功勞，當成自己的戰績向上邀功；一旦出事，他也能面不改色地把黑鍋甩給最沒有背景的下屬去扛。團隊成員活在恐懼和極度的不公平之中，但你卻完全被蒙在鼓裡，還以為他是個不可多得的好幹部。這種人對組織的傷害最大，因為他會讓正直、有能力的員工心寒，最後選擇離開。 第五種：死守過去經驗、拒絕學習的「老屁股」 他最常說的話就是：「我以前都是這樣做的。」他用自己十年前的成功經驗，來管理現在的團隊、應對現在的市場。對於新的工具、新的方法、新的思維，他一概嗤之以鼻，甚至認為那是邪魔歪道。他不僅自己不學習，還會用「沒必要」、「風險太高」等理由，打壓團隊裡想嘗試創新的聲音。在他的管理下，團隊的思維和能力會一起僵化，就像溫水裡的青蛙，慢慢被時代遠遠拋在腦後。當你發現整個部門的產出都跟不上市場變化時，通常都為時已晚。 第六種：累死自己、閒死部屬的「超人型」 這和「控制狂」有點像，但動機不同。他什麼事都自己來，不是不信任，而是覺得「教別人太慢」、「別人做我不放心」。他就像個超人，什麼都自己扛。結果他自己每天加班到半夜，累得像條狗，但他的部屬卻閒得發慌，每天準時下班，上班沒事做只好逛網拍、處理私事。他以為自己是在為團隊付出，實際上卻剝奪了部屬學習和犯錯的機會。久而久之，有能力的部屬覺得在這裡只是個打雜的，學不到東西，沒有發揮空間，只好選擇離開。 第七種：情緒不穩定、把辦公室當秀場的「炸彈型」 團隊成員每天上班像在踩地雷，不知道主管今天心情是好是壞。他可能因為一個無關緊要的小失誤就當眾咆哮，也可能因為自己家裡的事就在辦公室摔東西、遷怒別人。員工每天耗費大量心力在安撫、揣摩他的情緒，根本無法專心工作。在這種環境下，員工只有恐懼，沒有「心理安全感」，他們不敢提出真實的想法，不敢嘗試新的做法，因為不知道哪個舉動會引爆這顆炸彈。最後，整個團隊的創造力和主動性都會被消磨殆盡。 第八種：濫好人、不敢做決定的「不沾鍋」 他從不發脾氣，對誰都客客氣氣，希望所有人都喜歡他，但這也是他最可怕的地方。因為他害怕衝突，所以他不敢做任何困難的決定，也不願得罪任何人。部門之間吵架，他當和事佬；部屬表現不好，他不敢要求、不敢給負面回饋。整個團隊看起來一團和氣，實際上卻是沒有方向、沒有標準、原地踏步。那些有衝勁、想做事的員工，會因為受不了這種鄉愿、沒有是非的文化而最先走人。 第九種：建立資訊壁壘的「情報局長」 這種主管喜歡把資訊當作權力的來源。他參加完高層會議，回到部門後，只會選擇性地透露一部分資訊，甚至刻意扭曲，讓部屬無法窺見全貌。他只讓部屬知道「他們需要知道的」，而不是「他們應該知道的」。團隊成員因為資訊不足，無法做出正確的判斷，也無法理解決策背後的脈絡，只能被動地執行指令，無法真正參與其中，更談不上主動發現問題、解決問題。這種管理者，養出來的只會是一群聽話的「乖孩子」，而不是能獨當一面的「大人」。 第十種：愛畫大餅卻從不兌現的「夢想家」 他很會說，滿口都是願景和理想，把未來描繪得天花亂墜。「等這個案子結束，我幫大家申請最高的獎金！」、「好好做，下個季度就升你當副理！」團隊一開始會被他激勵，熱血沸騰地投入。但時間一久，大家發現他承諾的資源、獎金、升遷，沒有一樣兌現。他的話術，只是為了騙取團隊當下的投入，事後就忘得一乾二淨。當信任被消耗殆盡，再美的夢想也只會變成團隊成員眼中的笑話，沒有人會再相信他說的任何一句話。 寫到這裡，老闆，我相信你腦海中可能已經浮現出一兩個人的名字了。 我的真心話：為什麼你還不換人？ 但我知道，你現在心裡正在天人交戰。 「可是他跟了我十年...」 「可是現在找不到人接手...」 「可是換人會有陣痛期...」 讓我用顧問的身分，直接戳破你的盲點：「將就」，是企業經營最大的成本。 你以為留著一個 60 分的主管，至少比沒人好？ 錯了。一個 60 分的主管，會把底下幾個 90 分的人才通通氣走，然後招進來一群 50 分的人。留著他的「隱形成本」，遠比你重新招募的成本高出十倍、百倍。 下一步該怎麼做？ 盤點你的組織： 拿出名單，針對你的直屬主管，一個一個問自己：「如果這個人明天提離職，我會很慌張，還是會偷偷鬆一口氣？」如果是後者，你知道該怎麼做。 建立「能上能下」的機制： 主管不該是終身職。如果帶人不行，但他專業很強，能不能讓他轉回「資深專家」的軌道，薪水不變，但把管理權交出來？這需要溝通技巧，但絕對值得嘗試。 別再迷信「英雄」： 真正的好主管，不是自己當英雄，而是能製造出一群英雄的人。 老闆，公司是你的，文化是你塑造的。你容忍什麼樣的主管，就代表你默許什麼樣的價值觀。別讓這十種主管，毀了你辛苦打下的江山。 如果你在進行組織調整時遇到困難，或者不知道怎麼跟這些「老臣」開口，歡迎隨時找我喝杯咖啡。我們來聊聊，怎麼幫你的企業「排毒」。 (本文作者為資深企業管理顧問，專注於組織效能與人才策略)

想學會一門語言，除了上課之外，現在也有很多好用的 App 可以參考。這邊精選了 3 款老師用過、覺得最能幫助日語進步的 App！ 一起來看看，開啟日文自學之旅吧！ 這篇要來跟大家分享我在學習日語的時候，用過覺得最能幫助日語進步的三款 App！ 這些 APP 可能因為地域關係使用台灣的帳號可能無法下載到，建議辦一個日本的帳號會比較好。（也補充，App 版本由於地區限制，有可能需要使用 VPN 下載。） 看更多…. https://hahow.in/cafeteria/articles/60b5f271614db0539a143b2e

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

🔍 Palantir 是什麼？ 如果把資料比喻成「金礦」，那麼 Palantir 就像是一台 超級礦機。 它能把看似雜亂的數據，挖掘出隱藏的關聯，讓決策者快速找到答案。 想像一下，你是一家大公司的老闆，每天面對著來自四面八方、如雪片般飛來的數據：銷售報表、客戶資料、供應鏈庫存、甚至是社群媒體的輿情。這些數據就像一堆雜亂無章的樂高積木，你就算花上一整天也拼不出一個完整的模型，更別說從中找出解決問題的關鍵線索。 這時，Palantir 就像一位擁有超能力的數據建築師，它能將這些看似毫無關聯的數據，像施展魔法般地串聯起來，並透過視覺化介面，將複雜的數據關係呈現在你眼前。這不僅僅是把數據變成圖表，它更像是在為你打造一個互動式的「數據地圖」，讓你可以在上面自由探索、挖掘，甚至預測未來的趨勢。 Palantir 最早因為被 CIA 和美國國防部使用 而聞名，用來追蹤恐怖份子與情報分析。後來，它的應用逐漸擴展到 企業與政府部門，幫助解決複雜的商業與社會問題。 🚀 它能做什麼？（專業工作者視角） 對於專業人士來說，Palantir 不只是「數據分析」，而是一個 決策支援平台，常見的應用包括： - 供應鏈管理 讓跨國企業即時掌握物流瓶頸，預測風險，確保不斷貨。 - 金融風險控制 銀行可以透過 Palantir 把不同來源的交易資料拼起來，快速找出異常行為。 - 醫療研究 在疫情期間，Palantir 幫助各國政府追蹤疫苗分配與病患數據。 - 企業決策優化 從產品銷售數字、用戶行為，到內部成本結構，全部能在 Palantir 平台上串接，讓主管看到一個「全景儀表板」。 💡求職者不可不知的 Palantir 職場趨勢 對於正在尋找職涯方向的求職者來說，理解 Palantir 不僅能讓你增加談資，更能讓你預見未來的職涯趨勢。 - 數據分析師： 傳統的數據分析師可能專注於單一工具，但未來企業更需要能跨領域、跨部門整合數據的人才。熟悉 Palantir 這類平台能證明你具備「全局觀」的數據思維。 - 產品經理（PM）： 懂數據的 PM 才是好 PM。如果你能將 Palantir 的功能應用到產品開發上，例如用它分析用戶行為來優化產品體驗，你的價值將遠超一般 PM。 - 商業顧問： 商業顧問的核心在於解決問題。而 Palantir 提供了強大的數據洞察能力，能幫助顧問更快速、更精準地診斷企業問題，並提供具體的解決方案。 ========= 總結來說Palantir 不只是頂尖企業和政府用的「黑科技」，它的核心價值是：把複雜數據轉化成清晰的決策洞察。 無論你是專業工作者，還是想在求職市場中脫穎而出的新鮮人，理解 Palantir 背後的思維模式，都能幫助你提升價值。 產品網址：https://www.palantir.com/

最近在FB看到這個分享，蠻有趣的觀點， 很多見解也算精闢！雖然是對岸的企業文化觀點， 但套用在台灣中好像也是差不多的情況。 一個企業是否長遠，可以從對待員工的方式看出！ 海底撈的員工流失率為何為低？ 也可以來看看鼎泰豐的員工流失率為何會低？同等驗證！ 影片中提到： 70後給錢就幹，80後給尊重就幹，90後給什麼都不一定會幹！ 是否很貼切！ 各位你公司的企業文化究竟如何呢？ 完整影片：https://www.facebook.com/reel/300706589071956

根據104學習統計，2025年證照市場較2024年呈現顯著變化。Google生成式AI課程認證登頂，AWS雲端證照一口氣佔據四個席次。科技證照佔50%席次，顯示企業數位轉型已從選項變成必需，AI與雲端人才缺口持續擴大。 【趨勢一：AI技能成為各行業標配】 生成式AI認證登頂反映AI已從專業技術變成通用技能。行銷人員用AI生成文案、設計師用AI輔助創作、業務用AI分析數據，AI正重塑每個職位的工作方式。非技術背景者建議從Google生成式AI課程入門。 【趨勢二：雲端能力成為IT人員基本門檻】 AWS四項認證同時進榜，顯示雲端技能已形成完整職涯路徑，企業加速數位化，雲端服務從選項變必需品。建議學習路徑：從 AWS 雲端從業人員-基礎級 建立全面的雲端概念；接著進階到 AWS 開發人員-助理級，學習實際的雲端應用程式開發與部署技能；在此基礎上，再鎖定機器學習工程師-助理級 和 人工智慧從業人員-基礎級，作為專門知識的深化，以掌握在 AWS 上實作與應用 AI/ML 解決方案的能力。 🥇 第1名：生成式AI課程認證 從內容創作、客服自動化到數據分析，生成式AI已滲透各行各業。 • 免費線上課程通過測驗後可獲得完課徽章https://nabi.104.com.tw/ability/10048799 ▶️【點我免費做線上模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/13967cfe-5c5d-4754-8cff-99c43cabd1e0 Q：沒技術背景可以學嗎？ A：可以！課程為初階入門，適合想了解AI應用的新手 🥈 第2名：公共工程品質管理人員 • 適合土木工程師、營造業從業人員職務具備 ↗️面試邀約提升：約 3倍 • 證照資訊https://nabi.104.com.tw/ability/10029243 ▶️【點我免費做線上模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/d074f13b-3cf6-42e9-82ea-90c61f619bfe 🥉 第3名：丙級會計事務技術士 會計基礎技能歷久不衰，兩年均穩定進榜前三名 • 適用職務：會計助理、出納、報稅人員↗️面試邀約提升：1.4倍 • 歷屆考古題https://nabi.104.com.tw/ability/10028814 ▶️【點我免費做線上模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/df09209a-c850-4fc8-8515-616c07252f11 ❇️第4名：AWS認證的雲端從業人員-基礎級認證 ➡️證照資訊https://nabi.104.com.tw/ability/10040755 此級別對於初學者友好，專門為對雲端相對陌生，且可能沒有資訊科技 (IT) 背景的考生而設計。 ❇️第5名：TOEIC (多益測驗) • 適用職務：業務、貿易類工作、海外職位↗️面試邀約提升：50% • 證照資訊https://nabi.104.com.tw/ability/10034532 Q：幾分以上比較有用？ A：104 職缺數據顯示，主管與專業職中，有超過一半要求具備英文實力。而其中若有附上多益成績，往往能幫助履歷更快被看見。 特別是多益達到 700 分以上者，獲得面試邀約的機率平均可提升 20% 以上。 ▶️【點我免費做英文模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/group/toeic ❇️第6名：AWS認證的人工智慧從業人員-基礎級認證 ➡️證照資訊https://nabi.104.com.tw/ability/10049019 此認證專為 AI 領域初學者設計，適合行銷、產品管理、教育等非技術職位者。考試內容包括機器學習、生成式 AI、倫理與應用場景。 ❇️第7名：丙級中餐(葷食)烹調技術士 • 適用職務：廚師、餐飲人員 ↗️面試邀約提升：99% • 歷屆考古題https://nabi.104.com.tw/ability/10029006 ▶️【點我免費做線上模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/543ee6ed-bfa5-417f-8cd9-d545842f6393 ❇️第8名：AWS認證的機器學習工程師-助理級認證 ➡️證照資訊 https://nabi.104.com.tw/ability/10049021 驗證您使用 AWS 服務建置、訓練、部署和維護機器學習模型的能力。此證照涵蓋了數據處理、ML 演算法選擇，以及雲端上的 ML 基礎架構知識。 ❇️第9名：AWS認證的開發人員-助理級認證 ➡️證照資訊https://nabi.104.com.tw/ability/10033906 適合具備一年以上程式開發經驗者，考核使用 AWS 服務進行應用程式開發與部署能力，是雲端工程師與後端開發者提升職場競爭力的重要認證。 ❇️第10名：乙級職業安全衛生管理員 • 適用職務：環境安全衛生類人員 ↗️面試邀約提升：近4倍 • 歷屆考古題https://nabi.104.com.tw/ability/10028467 Q：證照專業度如何？ A：取得此證照證明持有人具備評估職場安全風險、規劃安全措施及事故預防的專業能力，考試內容包含眾多專業知識與技能，證照在職場上的認可度和價值均較高，尤其適合想專注於職業安全衛生管理領域的人士參考。 ▶️【點我免費做線上模擬測驗】 https://nabi.104.com.tw/assess/9e3f75d6-01c6-4d46-98b6-347dc9f76b35

ChatGPT Work模式適合哪些工作？比較Chat與Work模式差異，從執行時間、互動方式到文件製作，帶你看懂何時用Chat快速處理、何時切換Work完成多步驟與跨檔案任務。本文節錄自《ChatGPT上工了! 最強AI活用術》。 文／施威銘研究室 本文目錄（點擊可快速前往） 什麼是ChatGPT Work模式？ChatGPT Chat模式 vs Work模式差在哪？【實測】用ChatGPT規劃一場教育訓練ChatGPT Chat模式實測結果ChatGPT Work模式實測結果 使用工具：ChatGPT 網址：https://chatgpt.com/ 下載：Windows桌面版 什麼是ChatGPT Work模式？ 我們過去使用ChatGPT時，通常都是以一問一答的形式為主。如果要執行步驟比較多的任務，我們就需要進行多次的問答來達到追最終的目標。除此之外，不管是要上傳自己的檔案、把ChatGPT生成的檔案下載下來，還是後續整理檔案的過程，都只能靠自己手動完成。 但以上這些都是過去式了。Work模式能夠一次完成長時間、多步驟的任務。同時，只要在電腦上安裝ChatGPT桌面版，ChatGPT就能在Work模式下直接讀取、新增、修改本機上的檔案。只要把檔案存放在專案資料夾並授予權限，上傳、下載、整理都不用再自己來！ 註：由於Work模式以及桌面版應用程式都是非常新的功能，包括介面、操作方式都隨時有可能出現或大或小的改動。因此，本章僅能以筆者撰寫當下（2026年8月）的情況來介紹，請讀者以操作時的實際情況為主。此外，免費版帳戶目前無法透過網頁版及手機版使用Work模式，只能下載桌面版來使用。同時，免費版帳戶的功能和模型選擇也會受到限制。 ChatGPT Chat模式 vs Work模式差在哪？ 配合Work模式的推出，ChatGPT的操作介面做了不小的改動，區分為Chat對話模式和Work工作模式 (目前介面名稱中文、英文常會交錯使用)，可以先透過以下表格快速了解兩個模式間的差異： Chat模式 vs Work模式對照表 模式ChatWork主要用途提問、討論、尋求幫助執行完整、多步驟的任務適用場景翻譯、解釋、修改、發想分析、規劃、製作執行時間較短較長互動方式以一問一答為主可以先規劃，再執行並持續修改預期結果回答、建議、腳本文件、簡報、試算表、網站使用建議想快速獲得資訊或想法對成果已經有明確的想法 【實測】用ChatGPT規劃一場教育訓練 為了更具體的了解兩個模式間的差異，我們會將以下這段提示詞分別交給兩個模式處理，看看結果有什麼不同： 【提示詞】請替一家位於台北、員工人數約80人的出版社，規劃一場「生成式AI工作應用」內部教育訓練。活動預定於2026年9月18日舉行，時間為上午9點至下午5點，參加人數約40人，總預算不得超過新台幣12萬元。課程對象以編輯、行銷及行政人員為主，多數人只有基本的ChatGPT使用經驗。請完成以下工作：1. 規劃完整的一日課程，內容須涵蓋提示詞撰寫、資料整理、文件製作、圖片生成，以及AI使用時的資料安全。2. 安排詳細課程表，列出各單元的時間、主題、教學重點、進行方式及預期成果。3. 建立活動預算，至少包含講師費、場地、餐飲、教材、設備及備用金，並確認總額沒有超過預算上限。4. 整理活動前的工作清單，列出工作項目、負責角色、完成期限及目前狀態。5. 撰寫一份提供給主管審核的正式活動企畫書。6. 製作一份用於提案的簡報，控制在8頁以內，每頁只呈現一項主要重點。7. 製作一份可以實際使用的試算表，分別整理課程表、預算表與工作清單，並保留必要的計算公式。8. 最後檢查企畫書、簡報與試算表中的日期、金額及活動內容是否一致；若有不一致之處，請自行修正。所有內容均使用台灣繁體中文，語氣專業但容易閱讀。請直接完成可供使用的成果，不要只提供製作方法或大綱。 ChatGPT Chat模式實測結果 ChatGPT需要在完成以上的要求以後，輸出企畫書、簡報和試算表。同時送出提示詞以後，Chat模式理所當然是比較快完成的一方，只花了4分多鐘。 （圖／旗標科技） Chat模式這邊在確定了要製作的檔案，很快地就把檔案依序製作完成了。在簡單的檢查以後，就把3個檔案提供給我們，結束了這次的任務。 ChatGPT Work模式實測結果 而Work模式則花了將近23分鐘的時間才完成。點擊處理時間將思考過程展開，可以看到Work模式下的執行脈絡非常完整。ChatGPT先確立了輸出3份檔案的共同基準，來避免3份檔案製作的過程中出現落差。 （圖／旗標科技） 不只把文件生出來，Work模式也會自行確認內容是否符合需求。除了3份檔案都有進行像是視覺、版面的檢查以外，最後也還有再驗證3份檔案內的資料是否有互相衝突。確認資料都一致以後，ChatGPT才終於完成了這次的任務。 （圖／旗標科技） 從思考和執行的過程，我們就能很清楚的看出兩個模式間的差異。相較於Chat模式，Work模式花了5倍以上的時間來執行，而這是因為Work模式的任務會被詳細拆解成多個步驟：先同步資料來源，再接著製作檔案、檢查檔案格式，最後驗證金額等數字是否一致。 此外，由於Work模式會自動套用各種Skill技能，因此輸出品質通常完成度會比較高，即使是一般試算表，表格標題、樣式明顯專業、好閱讀： Work模式製作的試算表，完成度比較高（圖／旗標科技） 如果你只是想要快速拿到一個足夠完整、可以直接使用的檔案，通常Chat模式就能滿足你的需求了；但如果任務涉及跨檔案等複雜的流程，或需要長時間持續執行，步驟清楚、執行有條理的Work模式會更適合。 節錄自：旗標科技《ChatGPT上工了! 最強AI活用術: ChatGPT Work×GPT 5.6》／施威銘研究室 著

明明資料齊全、說明完整，報告卻總是無法說服人？問題往往出在解讀方式。作者曾任貝恩顧問公司策略顧問，解析報告最常見的3個誤區：只從自身立場解讀、見樹不見林、以及硬套理論脫離現實，並整理出克服問題的3種能力，幫助從大量訊息中找出核心重點。本文節錄自《薪水翻倍的報告撰寫法》。 文／金玲瓏 本文目錄（點擊可快速前往） 報告的常見3大誤區陷阱1：侷限觀點的解讀陷阱2：見樹不見林陷阱3：脫離現實框架用錯，不如不要用避開失真陷阱，需要的3種能力 報告的常見3大誤區 到目前為止，我們已探討報告的3個要素。邏輯思維、「所以重點是什麼」與「為什麼會得出這個結論」，都是強化結構的有力工具。接下來，就讓我們一起看看，該如何巧妙運用這些工具吧。 有時，即使報告已包含所有必要要素，內容仍可能偏離主題。儘管清楚說明了該做什麼、為什麼這麼做，也加入各種數據，羅列得非常清晰，最後得出的結論卻難以引起共鳴，也缺乏說服力。這時，必須重新檢查以下3點： 侷限觀點的解讀。 見樹不見林。 脫離現實。 只要能避開以上3個陷阱，就能保證報告不會偏離主題。現在就來一同檢視這3個問題，以及該如何避開它們。 陷阱1：侷限觀點的解讀 第一個陷阱是：侷限觀點的解讀。舉例來說，A項目是公司的新事業，公司正在評估是否應持續投入資金於該事業，以及目前的經營成績。此時，負責人拿著整理好的報告說：「近期銷售增加50％，顯示已逐漸培養出忠實顧客，應該繼續經營這項事業。」 這段陳述乍聽之下相當合理，看似符合報告該有的邏輯結構。「所以重點是什麼」（繼續經營這項事業）與「為什麼會得出這個結論」（近期銷售增加50％，顯示已逐漸培養出忠實顧客）兩者均無遺漏。但這樣就能確保負責人說的正確無誤？ 據了解，A項目多年來持續占用公司超過一成的資金，但銷售占比卻始終不足公司整體的1％。此外，在市場中的競爭力也不明確，最近銷售之所以成長，只是受到大型促銷活動帶動。這項事業投入的成本很多，獲利卻趨近於無，某種程度上甚至可以視為虧損。即使擁有部分忠實顧客，人數也相當有限，而且長期以來幾乎沒有新顧客。 在這樣的情況下，負責人卻表示：「A項目最近銷售表現不錯，所以應該繼續經營。」這樣的判斷，真的正確嗎？ 當然，A項目負責人的發言並非毫無根據。銷售成長與擁有忠實顧客，的確是不爭的事實。只是，若從公司整體角度來看，A項目更像是花了很多錢，卻沒什麼水花的「雞肋事業」。而從負責人的立場來看，由於這是自己長期投入心力的事業，自然會希望保住它，同時也能避免因經營成果不佳而遭到批評。 越是在這樣的情況下，越需要以客觀角度看待問題。站在公司的立場，比起費心包裝A項目的業績，更希望負責人能主動指出問題，並提供替代方案。例如停止該項目，將相關資源重新投入其他核心業務，或嘗試轉向更具成長潛力的新項目。 即便是具邏輯依據的發言，也不代表一定是正確的訊息。同樣一個現象，也會因觀察角度、評斷標準與解讀方式不同，而產生截然不同的結論。隨著邏輯結構的差異，最終呈現出的訊息，可能偏向個人立場，也可能真正符合整體利益。 陷阱2：見樹不見林 偏離主題的第二個原因就是見樹不見林。有一天，負責線上服務的主管發現一項異常數據──使用B服務的人數突然下降20％，他立刻慌張的向上回報：「B服務的使用人數下滑20％，必須立刻改善該服務。」 這項提案中，「所以重點是什麼」（立即改善B服務）與「為什麼會得出這個結論」（B服務的使用人數下滑20％）看似都交代清楚了。但問題是，只要改善B服務就夠了嗎？ 在急著下結論之前，不妨先檢視整體狀況。仔細查閱後會發現，不只是B服務，連帶C服務與D服務的使用人數，也都下降20％。 換句話說，最近使用整體服務的人數下降20％，因此各項服務的使用人數也因此受到影響。既然如此，難道能說問題出在B服務嗎？眼下最該做的，真的是改善B功能嗎？ 在改善B服務之前，應該先釐清為何整體使用人數銳減，並確認是否能採取措施，挽回這些使用者。 工作中很常出現類似情況──忽略整體脈絡，僅憑一、兩項數據就急著判斷並下結論。即使是再聰明的人，也可能掉入這種陷阱。因此，為了避免這種錯誤，應該在解讀問題與分析情況時，不斷反問自己：「我是否忽略了整體？」、「是否有遺漏的地方？」 除此之外，我們再來看看行銷組長C的案例。某天，C突然發現這個月訪客人數暴跌了30％。驚慌之下，他立刻提出以下提案：「這個月的訪客人數暴跌了30％，必須盡快增加行銷預算。」 這個提案看起來也十分合理。增加行銷預算，的確可能帶動使用者成長。「所以重點是什麼」（立即增加行銷預算）與「為什麼會得出這個結論」（訪客人數暴跌30％），這兩個部分，也都交代清楚。 倘若此時擴大範圍檢視數據，又會發現什麼？真正該做的應該是在急著追加行銷預算前，先回頭檢視過去兩年的整體趨勢，而非只盯著最近這兩個月的數據。只要仔細查看就能發現，這個公司因為事業屬性的關係，某些季節使用者會增加，反之則會下降。由此可知，現在的數據變化，只是反映了季節波動。 由於季節因素影響，這項服務的當月訪客人數，原本就會比上個月減少約30％。若不與前一個月相比，而改與去年同期比較，會發現人數其實上升20％。既然如此，「訪客人數比上個月暴跌30％」，算是嚴重問題嗎？ 雖說對企業而言，若能每月持續成長是再好不過，但像這樣季節性明顯的事業，在判斷數據時，更需要以宏觀的角度來看待。 觀察某種現象並從中獲取訊息時，必須兼顧整體與局部，以及長期趨勢與短期變化。若只關注局部現象或短期數據，可能會忽略更重要的細節，甚至導致判斷失真。 陷阱3：脫離現實 最後一個陷阱，則是脫離現實。以下是一個與多家企業合作的案例，這些合作公司原本各自經營自家工廠。然而，總部企劃負責人D卻認為：「各自運營不僅無法發揮規模經濟，也缺乏效率。」因此，他強烈主張，即使要耗費巨額資金，也應整合成一座大型綜合工廠，並表示：「蓋了大工廠後，合作公司的訂單就能統一透過總部管理，合作方也能因規模經濟獲得更大利益。」 在D看來，只要將工廠合而為一，不但能發揮規模經濟、降低成本並提高效率，也能省去經營工廠的繁瑣雜事，這份提案看起來的確不錯。關於「所以重點是什麼」（蓋一座大型綜合工廠）與「為什麼會得出這個結論」（透過規模經濟讓雙方獲利）的邏輯結構，也相當完整。 不過，這項計畫勢必要投入大額投資，總讓人覺得哪裡不太對勁。因此，團隊決定深入檢視，而後在過程中發現幾個關鍵問題。在確認合作工廠的生產流程後，發現這些製程都難以自動化。也就是說，合作工廠的產量與投入的人力成正比，並不是蓋一座大型綜合工廠就能解決的事。 另一個問題是，合作方各自負責生產的內容本就不同。只有在製程相近的情況下，才能產生協同效應，但由於產品與生產流程皆不相同，即使強行合併，也無法形成更快速、更有效率的運作模式。 此外，光是讓合作方關閉目前營運中的工廠，並將既有設備與貨物轉移至綜合工廠，就需要付出龐大成本，這本身便是一大阻礙。更何況，每個合作方早已經在工廠用地、設備等方面投入大量資金，也為了維持運營招聘不少職員，因此要讓工廠停運並不容易。 透過規模經濟改善效率、提高利潤率，是管理學常見的策略之一。但現實往往比教科書更複雜，有時甚至會與理論完全相反。不論接觸任何書籍或理論，都要時刻警惕過度套用，或認為它能適用於任何情況。若對現實缺乏足夠理解，只是一味強調理論和技巧，那麼提出的訊息表面看似合理，實際上卻可能早已偏離重點。 框架用錯，不如不要用 套用特定框架也是如此。隨着管理學發展和顧問產業興起，各種思維框架接連誕生。從大家熟悉的「SWOT分析」、「○○矩陣」，到「○○飛輪」等，在經營學書籍、教科書，以及各種部落格都隨處可見。然而，如果對現況缺乏正確理解，就貿然套用這些模板，有時可能會產生「不如不要用」的念頭。 目前許多廣為人知的框架，大多出自顧問公司。即使是曾開發過優秀框架的經營顧問，在實際工作時，也不會只依賴單一框架就想推動所有專案。因為每個產業、每家公司面臨的問題和情況都截然不同，無法用同一套模板帶入所有案例。 正因如此，比起使用既有框架，能否根據專案當下的情況，重新建立思考框架才是更理想的做法。 不同情況適用的框架各不相同，與其了解各種框架、鑽研特定框架，擁有能針對情境處理的能力更重要。所以，簡報不該只停留在形式，應以能真正影響業務和成果的訊息為主。 避開失真陷阱，需要的3種能力 到目前為止，相信你已經了解即使具備完整的邏輯結構，訊息仍可能失真的3種典型情況，分別是「侷限觀點的解讀」、「見樹不見林」及「脫離現實」。想避免落入這些陷阱，就必須具備以下能力： 客觀解讀：比起從主觀角度解釋現象，更應站在客觀立場提出合理觀點。 綜觀全盤的思考能力：從整體與長期角度得出合理結果，而非沉溺於細枝末節和短期目標。 現實感：跳脫表面包裝或固有理論，聚焦本質、傳遞具有實際意義的訊息。 前面提到的邏輯思維，以及能展現思考能力的「所以重點是什麼」與「為什麼會得出這個結論」，再加上「客觀解讀」、「綜觀全盤的思考能力」及「現實感」，等於已經具備從大量訊息中找出核心重點的能力。 節錄自：大是文化《薪水翻倍的報告撰寫法：我在全球三大顧問之一，貝恩策略公司學到的祕訣。》／金玲瓏 著

今天要來介紹動詞「つく」的各種意思及相關片語，一起把這些意思跟片語記起來吧！ 「つく」可以怎麼接？ 1.しみがつく 沾上污垢 　 例句： ●お気に入りの服なのに、しみがついてしまった。 →我很喜歡的衣服，卻沾上了污垢。 2.利子がつく 附加利息，生利息 　 例句： ●こんなに利子がつくとは思わなかった。 →沒想到會有這麼多利息.... 前往看完整學習 | https://colanekojp.com.tw/classroom_detail/131

104學習透過線上使用者「找工作」與「學習」的行為大數據，整理出2024年度熱門證照熱搜學習排行榜，根據 104 學習發布《2024 職場學習白皮書》，求職者有證照的面試邀約數，比沒有證照的求職者，多出 37%。 第1名 🟡 TOEIC (多益測驗) 發照單位: ETS 美國教育測驗服務社 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10034532 第2名 🟡公共工程品質管理人員 發照單位: 行政院公共工程委員會 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10029243 第3名 🟡乙級職業安全衛生管理員 發照單位: 勞動部勞動力發展署技能檢定中心 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028467 第4名 🟡丙級中餐(葷食)烹調技術士 發照單位: 勞動部勞動力發展署技能檢定中心 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10029006 第5名 🟡丙級會計事務技術士 發照單位: 勞動部勞動力發展署技能檢定中心 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028814 第6名 🟡照顧服務員單一(丙)級技術士 發照單位: 勞動部勞動力發展署技能檢定中心 證照資訊:https://nabi.104.com.tw/ability/10029185 第7名 🟡工地主任 發照單位: 內政部營建署 證照資訊:https://nabi.104.com.tw/ability/10028756 第8名 🟡 乙級就業服務技術士 發照單位: 勞動部勞動力發展署技能檢定中心 證照資訊:https://nabi.104.com.tw/ability/10029276 第9名 🟡堆高機操作技術士 發照單位: 勞動部勞動力發展署技能檢定中心 證照資訊:https://nabi.104.com.tw/ability/10028900 第10名 🟡Google Analytics (分析) 個人認證資格 發照單位: Google 證照資訊:https://nabi.104.com.tw/ability/10028451

太佛心了~~ Nabi iPAS 證照講師 CCChen 提供 iPAS AI應用規劃師 初級 08/15 考前複習整理 CCChen 老師課程 : 【直播課程＋限時回放】iPAS AI應用規劃師（初級）- 第三梯考前衝刺班｜8/5（三）20:00–21:30 線上直播講座｜104獨家iPAS AI考證衝刺 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/4f6e498b-dee3-4fab-935d-64c781840c9c 【2026年－考試筆記(V1版本)】iPAS AI應用規劃師初級｜全科攻略ｘ考點精華ｘ擬真題庫｜104學習 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/07779700-a980-43d2-8b34-bae808edea61 iPAS AI應用規劃師【中級】衝刺班｜命題精析 × 實戰解題 × AI刷題​｜104獨家iPAS AI考證衝刺 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/3987ebea-3686-4f67-a292-c46c3cc2128e 看完整文章 : https://vocus.cc/article/6a7802ccfd89780001958a20

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)

Excel公式不會用、不知道怎麼用？其實使用ChatGPT可以幫助你快速寫出所需公式，本文提供情境範例檔案，以及指令示範，看看AI如何幫忙解決Excel公式問題！ 文／陳冠霖（Brian Chen） 本文目錄（點擊可快速前往） 情境範例請ChatGPT生成對應Excel公式 說到Excel各位一定都耳熟能詳的就是它的公式了吧！各種公式能夠讓以往要花費大量計算時間才能搞定的工作瞬間就完成了。這項方便的技術也大幅度的改變了人們的生活，不過美中不足的是，要學會使用這項技術需要花費很多時間去學習去記憶那些公式的寫法。 在職場中看到那些大佬們用著熟練到令人心疼的速度快速地打出公式完成工作、用未曾看過的公式解決各位的疑難雜症時，不知道各位是否有從心中升起一股崇拜的心情呢？不過現在你也可以隨時隨地呼叫ChatGPT這位大神來幫你解決問題了！ 情境範例 身為剛入職場的新鮮人，你戰戰兢兢的在自己崗位上堅守自己的本分，完成了上司交代給你的任務，在等待上司回覆的期間，你難得可以享受這須臾的寧靜。不過你旁邊的同事似乎喜歡欺負新人，見你完成任務後在享受小確幸時，他將他的工作一甩交代你完成，「這項工作就是讓你學習個經驗而已，學會了你才能更得到上司的青睞」。說完這句討人厭的話後，就藉著尿遁跑了。你嘆了口氣，看了一下內容，是要使用Excel計算總收入、所有銷售人員的銷售數量，於是你召喚出了ChatGPT來⋯⋯ 使用ChatGPT確實可以幫助你快速地寫出你所需的公式，以下圖6-1一個範例的檔案，我們需要完成下面的表格。 （圖／博碩文化提供） 請ChatGPT生成對應Excel公式 首先我們可以將這些表格內容，也就是送入有資訊的部分例如A1~G13即可，如果檔案過大其實送入大約10列的內容也可以，將這些內容送到ChatGPT中並輸入對應指令，這些指令需要包括表格的部分內容、目標以及內容條件，最後請ChatGPT生成對應公式，若希望的話也可以請ChatGPT針對公式進行講解（筆者測試了幾次，有時候ChatGPT會使用英文回答，所以可以再新增一個要求就是使用繁體中文回答）。 例如我說： （這邊是試算表內容）。我希望可以在B15這格計算出B2~B13欄中Alice的銷售數量（D2~D13欄），請你給我可以達成需求的Excel公式，並用繁體中文教導我這項公式的用法。 （圖／博碩文化提供） 接著可以看到ChatGPT的回答如圖6-3： （圖／博碩文化提供） 你可以點選〔複製程式碼〕來直接複製，相當方便，接下來就回到Excel來輸入公式吧！可以看到圖片上方就是讓你輸入內容的框框如圖6-4，這裡也可以輸入Excel公式來快速統計、計算該儲存格的內容，公式輸入完成後只需要輕輕的點擊Enter就好了。 （圖／博碩文化提供） 接著其他銷售人員的銷售總數量也都可以如法炮製！ 01. B-16 儲存格可輸入=SUMIF(B2:B13, "Bob", D2:D13) 02. B-17 儲存格可輸入=SUMIF(B2:B13, "Charlie", D2:D13) 03. B-18 儲存格可輸入=SUMIF(B2:B13, "David", D2:D13) 下一項任務就是要計算獎金總額了，和之前一樣，如果你在同一個對話框中，你可以直接輸入指令而無須貼上試算表的內容。若你開啟了新的對話或者試算表內容有重大更動的話就需要重新貼上試算表的內容了！ 計算獎金的指令你可以輸入： 我希望可以在C15這格計算出B2~B13欄中Alice的銷售獎金總和（G2~G13欄），請你給我可以達成需求的Excel公式，並用繁體中文教導我這項公式的用法。 接著就可以看到ChatGPT的回覆如圖6-5，不過這些內容都是比較簡單使用SUMIF就可以達成的： （圖／博碩文化提供） 我們一樣將公式複製下來並在C15格中輸入公式，接著就會看到儲存格出現了200，各位可以對照一下圖6-1，檢查確認看看Alice的獎金總和是否有誤。其他銷售人員也是一樣的做法，不過要記得改名稱喔，千萬不要複製貼上貼得太開心，結果都是同一位銷售人員的總獎金。 最後就是要來統計產品的資訊了，不過這些內容都是大同小異啦，基本上就和前面的範例相同，只需要更改內容就好了！但若還是一知半解或者並不具備使用Excel公式的這項天賦的話，只要輸入指令： 我希望可以在E15這格計算出C2~C13 欄中產品A的銷售數量總和（D2~D13欄），請你給我可以達成需求的Excel 公式，並用繁體中文教導我這項公式的用法。 就可以看到Excel給出的公式以及教學了，因為內容都幾乎相同，所以就只附上公式： 04. 在E-15儲存格公式輸入=SUMIF(C2:C13, "產品A", D2:D13) 05. 在E-16儲存格公式輸入=SUMIF(C2:C13, "產品B", D2:D13) 06. 在E-17儲存格公式輸入=SUMIF(C2:C13, "產品C", D2:D13) 就完成啦！最後就是計算各產品（C-2~C-13）的銷售總收入啦和（F-2~F-13），一樣使用SUMIF，這時舉一反三的機會就到了，為了證明你已經大致上學會如何使用SUMIF，這次我們就不依賴ChatGPT來自己撰寫公式吧！ 01. 在F-15儲存格公式輸入=SUMIF(C2:C13, "產品A", F2:F13) 02. 在F-16儲存格公式輸入=SUMIF(C2:C13, "產品B", F2:F13) 03. 在F-17儲存格公式輸入=SUMIF(C2:C13, "產品C", F2:F13) 至此大功告成，如圖6-6，你完美的達成了任務，是時候好好犒賞自己了！ （圖／博碩文化提供） 節錄自：博碩文化《即學即用！精選 30 招辦公室超高效 AI 生產術／陳冠霖（Brian Chen） 著 》 [course_plugin title='職場Excel相關課程推薦' keyword='EXCEL' amount=3]

面試對每個求職者來說相當重要，尤其是對工程師這類高技術職位的求職者，穿著打扮也能反映出你的專業和態度。那麼大家很好奇，工程師面試時一定要穿西裝打領帶嗎？尤其天熱穿西裝打領帶，身體又熱又黏，面試的好心情可能都沒了，小編為大家解答！ 其實，最關鍵點取決於公司的文化和行業特性。對於一些傳統的企業或金融行業，穿著正統的西裝和領帶顯得更為專業和拘謹。相較之下，許多科技公司，尤其是初創企業，則更加注重的是技術實力和工作態度，穿著不必過於正式，反而會更偏向於商務休閒風格（business casual）。 ＃怎麼穿最合適呢？ 商務休閒風： 大多數科技公司，特別是軟體工程師崗位，建議選擇商務休閒風格。可以穿一件合身的襯衫搭配西裝褲，外面可以加一件簡約外套或西裝外套，這樣看起來既專業又不會太過正式。 重視細節： 即便不穿西裝領帶，也應確保服裝乾淨整潔，鞋子擦亮，頭髮整理妥當。細節的完善能夠彰顯你對面試的重視和專業態度。 #地雷區： 避免過度休閒，即便科技公司普遍對穿著較為寬鬆，但面試時仍要避免過於隨便的服裝，比如T恤、牛仔褲或運動鞋。這些穿搭可能會讓面試官覺得你不夠重視這次機會。 總之，工程師面試不一定非要西裝筆挺，關鍵是根據公司文化選擇適當的穿著。適合的穿搭既能表達出你的專業，又能讓你在面試中更加自信！

IC設計工程師主要是設計科技產品背後最為關鍵、核心的人物，負責開發設計電路晶片，必須擁有強大的電子工程相關知識、設計能力，足以滿足現在科技產品的需求，而國內頂級的IC設計大廠包含聯發科、聯詠、瑞昱，以及輝達等。 想成為IC設計工程師，除了大學、研究所科系上以電子、電機工程為主外，必備條件分為4大項。 1. 電路設計知識：精通數位電路與類比電路設計是必須的，這包括VLSI（超大型積體電路）技術。 2. 程式設計能力：具備Verilog、VHDL等硬體描述語言的熟練操作能力是IC設計工程師的基本功，這有助於他們進行晶片設計與模擬。 3. 創新與問題解決能力：在面對電路設計挑戰時，工程師必須具備創造性思維和快速解決問題的能力。 4. 良好的溝通與團隊合作：IC設計是一個需要團隊協作的工作，能有效溝通並理解需求至關重要。 想知道更多工作機會請點選～ https://www.104.com.tw/topic/digital-talent?utm_source=104&utm_medium=nabi_post

2026-08-06 經濟日報季晶晶綜合外電編譯　由聯合新聞網授權轉載 英國人工智慧安全研究所（AISI）五日公布報告披露，在安全測試中首次發現AI在未經提示情況下自主欺騙人類，兩款由OpenAI與Anthropic開發的AI模型以建立假身分等手法，企圖誘使工程師批准以植入惡意程式碼。 延伸閱讀：AI資安疫情蔓延全球，專家建議：7個面向建立企業資安防護網！ 相關測試要求AI模型「完成一項涉及GitHub的網路安全挑戰」，GitHub是微軟旗下大型程式碼託管平台。 研究人員在測試中刻意關閉部分防止濫用的標準安全機制，並允許AI連上網際網路，以測試模型最大能力。參與測試的模型包括Anthropic的Mythos 5，以及OpenAI的GPT-5.6-Sol。 測試於7月25日開始進行，AISI在7月28日發現異常。其中一次測試，Mythos 5向GitHub的一個真實開源專案提交修改程式碼要求。它偽造多個身分，反覆寄送電子郵件給工程師，催促對方接受更新。 當一名工程師察覺程式碼藏有惡意軟體而拒絕時，一個AI建立的假身分堅稱程式碼沒問題，另一個假身分則出面「擔保」，製造多人認可的假象。 Mythos 5還把惡意指令藏在其他AI工具可能讀取的位置，試圖誘使這些工具自動執行，藉此干擾對惡意程式碼的審查。 除了Mythos 5，OpenAI的GPT-5.6強化版同樣會「做手腳」。它擅自在網路上架設惡意伺服器，並入侵另一個AI代理建立的GitHub帳號。 AISI指出，這是首次觀察到AI在未經提示情況下，自主對真人展開嚴重欺騙行為，而大部分惡意行為是由Mythos 5所執行。 OpenAI與Anthropic都表示，這項測試刻意關閉AI的網路安全防護機制，並非一般使用狀況。Anthropic說，感謝AISI進行的測試，將取得更多細節後進行調查。

在台積電的工作環境中，內部術語仿佛變成公司文化，不僅反映出台積電的核心價值觀，還有助於提高溝通效率與管理效能。了解這些術語後對於台積電內部員工、供應商來說很是重要，有效幫助雙方更有效率合作，避免誤解。 1. 「ICIC」：台積電核心價值縮影 ICIC 代表誠信正直（Integrity）、承諾（Commitment）、創新（Innovation）、客戶信任（Customer trust）。這四大核心價值是台積電基礎。無論是內部管理還是與外部合作，ICIC都是每個員工必須遵循的標準。合作夥伴熟悉這一術語，將能更好地理解台積電的工作方式和期望。 2. 「標竿學習」：追求高標 台積電強調「標竿學習」（Benchmarking），這是一種從其他領先企業中學習的方式。員工們經常會被問到：「這項事務是否有標竿學習的對象？」這個問題鼓勵團隊借鑒外部成功案例，從而提升內部管理和創新能力。標竿學習讓台積電保持行業領先，並不斷自我優化。 3. 「AR管理」：提升執行力 AR 代表「待完成任務」（Action Required），在台積電的會議和日常工作中，主管經常會指定下屬完成特定的 AR，並要求定期回報進度。AR 管理強調對任務的即時反應和責任承擔，有效提高工作效率，確保每項工作能夠按時高效完成。 4. 「持續改善」：打造卓越企業文化 台積電推動的「持續改善」（Continual Improvement Team，CIT）是其企業文化中的重要元素。每年公司會舉辦改善案例發表會，表彰員工的優秀改進方案，並期望供應商也能參與其中。這不僅提升了內部運營效率，也加強了外部合作夥伴的競爭力。 5. 「8D方法」：系統化問題解決方案 台積電採用的「8D 方法」是一種標準化的問題解決流程。當遇到技術或管理問題時，團隊需要按照8D流程分析問題並提出改進措施。8D 方法有助於公司迅速、有效地解決問題，並通過不斷學習提高團隊的解決問題能力。 6.「review」：檢討進步 簡單來說是對於工作過程中的檢討、評估，尤其台積每個專案、工作任務，需要經過主管、同事「review」，相對更順利找出bug並加以改進。透過「review」可以讓員工成長，增加專業技能。 7.「Highlight」：問題浮現關鍵 台積電工程師最怕聽到「highlight」 ，因為代表同仁中有人犯錯。一旦被highlight後，當事人需對問題解釋並提出解決方案。目的是解決問題的方式，還能防止類似錯誤重複發生。雖然過程讓人備感壓力，卻於提升邏輯思考和解決問題的能力。 8.「Align」：減少摩擦 「Align」 常用來強調對齊想法的術語，尤其是在上下級之間，適用於領導與員工間，也常用於團隊討論中，幫助成員消除分歧並達成共識。Align 能有效避免無效溝通與誤解，促進團隊合作。 9.「Backup」：預防風險 在台積電「Backup」 不僅指數據備份，還體現在管理上，從員工請假時的替代人員到生產線故障的備用設備，確保每個環節穩定運作。備份策略是風險管理的關鍵，有助於減少突發狀況帶來的損失，保障企業運作順暢。 在台積電專業術語不僅是日常溝通的工具，還是管理思維的體現。理解並掌握這些術語，有助於新進員工與外部供應商快速適應台積電的工作文化，並提高合作效率。

SOLIDWORKS和PTC Creo (以前稱為Pro/ENGINEER或ProE) 都是用於機械設計和CAD（電腦輔助設計）的工業軟體。以下是它們在實務中的個別優勢和差異： SOLIDWORKS: 優勢: 使用者友好性：SOLIDWORKS以其直觀的使用界面和容易學習的操作而聞名。許多用戶認為它的工作流程較為自然。 社群和資源：SOLIDWORKS擁有龐大的用戶社群和豐富的資源庫，這意味著在使用過程中可以輕鬆獲得幫助、學習和資訊。 3D模型的建立與修改：SOLIDWORKS在3D建模方面非常強大，並提供了豐富的工具和功能，使設計師能夠輕鬆地創建、修改和分析模型。 組裝和模擬：SOLIDWORKS提供了強大的組裝和模擬功能，可以幫助用戶進行物理模擬、運動模擬等，以確保產品的可靠性和性能。 差異: 價格：相對而言，SOLIDWORKS的起步價格較為親民，這使得它成為許多中小型企業的首選。 整合性：SOLIDWORKS提供了廣泛的產品套件，可以滿足不同行業和用途的需求，包括模具設計、流體力學等。 對小型企業和初創企業的支持：SOLIDWORKS在支援初創企業和小型企業方面有著相對較好的政策和方案。 PTC Creo (以前的Pro/ENGINEER): 優勢: 參數化建模：Creo以其強大的參數化建模功能而著稱，可以快速地進行設計變更並保持模型的連貫性。 大型製造企業的首選：Creo在大型製造企業和複雜產品的設計和管理方面表現優異。 產品生命週期管理（PLM）整合：Creo與PTC的Windchill PLM系統無縫集成，使產品設計和生產的管理更加高效。 差異: 學習曲線：Creo的學習曲線相對較陡峭，對於新手來說可能需要更長的時間來掌握。 價格：Creo通常被認為是高價位軟體，尤其對於小型企業來說，可能會較為昂貴。 使用者社群：相對於SOLIDWORKS，Creo的使用者社群規模較小，這可能會影響到用戶獲得幫助和資源的便利性。 總的來說，SOLIDWORKS和Creo各自在不同方面具有優勢，選擇哪一款軟體取決於您的特定需求、預算以及用戶團隊的經驗水準。在選擇之前，最好先進行詳細的比較和評估，以確保符合您的實際需求。

一、2026 年後求職市場概況 農曆年後向來是求職最旺的黃金時期，也是補強技能、考取證照的最佳時機點。根據 104 人力銀行數據與調查報告，2026 年職場出現以下幾個值得關注的趨勢： • 【AI 職缺爆發】 2025 年 11 月 AI 相關工作機會達 9.9 萬個，較去年同期 7.1 萬個年增 38%，顯示企業導入 AI 的腳步快速加快。 • 【企業願為 AI 技能加薪】 根據《2025企業年終及2026薪酬趨勢大調查》，高達 75% 企業表示願意為具備 AI 開發技能的人才提供薪資加碼，平均增幅達 9.5% 以上。 • 【跨域 AI 業務成新寵】 AI 相關業務銷售職缺年增幅高達 76%，AI 技能需求已從純技術職延伸至業務、行銷等商務職類，「懂 AI 又懂市場」的跨域人才格外搶手。 • 【精準用人取代廣泛擴編】 企業整體招募態度趨於保守，轉向「關鍵職務補位」策略，具備實務技能與相關證照的求職者在薪資談判上擁有更明顯的籌碼。 • 【綠領職缺創 8 年新高】 環境部與 104 人力銀行聯合報告指出，2025 年上半年綠領工作每月釋出近 2.2 萬個，8 年間成長達 270%，ESG 相關人才缺口持續擴大。 二、2026年2月熱門證照 Top 10排行榜 🔍 觀察亮點：AI 相關證照（iPAS+ AI規劃師、生成式AI認證）同時進榜，顯示 AI 應用能力已成為 2026 年求職者最重視的新興必備能力。 ❇️Top1　事務管理人員（總幹事）證照　 🔗 證照連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10029198 • 適合對象：有志投入社區管理、物業管理、大樓管理相關職務的從業人員 • 職場應用：為擔任公寓大廈管理委員會總幹事的法定資格之一，社區管理員、物業管理師的重要加分證明 ❇️Top2　TOEIC 多益測驗　 🔗 證照連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10034532 • 適合對象：有意進入外商公司、跨國集團，或有海外派駐需求的求職者 ❇️Top3　iPAS+ AI 應用規劃師能力鑑定（初級） 🔗 證照連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 • 適合對象：非技術背景職場人士，包含行銷、人資、行政、PM 等，無需程式設計能力 • 市場動態：104 人力銀行統計，AI 相關職缺年增 38%，iPAS+ 初級已成為非技術職類最具代表性的 AI 能力背書 ❇️Top4　丙級會計事務技術士 🔗 證照連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10028814 • 適合對象：準備從事會計助理、出納、財務行政等職務的求職者，或在職者希望財會能力正式掛牌 • 職場應用：中小企業與會計事務所的常見要求，持有此照可證明具備基本帳冊處理能力 ❇️Top5　公共工程品質管理人員　 🔗 證照連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10029243 • 適合對象：從事建築、土木、機電等公共工程相關職務的技術與管理人員 ❇️Top6　乙級就業服務技術士　 🔗 證照連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10029276 • 適合對象：人資部門招募專員、人力仲介從業人員、就業輔導員，及有志投入 HR 領域者 • 職場應用：依《就業服務法》規定，職業介紹機構須配置具乙級就服技術士的從業人員，持照者在 HR 職涯發展上具備法規認可的公信力 ❇️Top7　生成式 AI 課程認證 🔗 證照連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10048799 • 適合對象：AI 初學者、在職者想快速建立 AI 素養，無需任何技術背景 • 考試特色：Google 官方免費線上課程，完成指定學習內容後即可取得數位徽章，無正式考試壓力，課程涵蓋生成式 AI 原理、Prompt 撰寫、實際應用場景 ❇️Top8　照顧服務員單一（丙）級技術士　 🔗 證照連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10029185 • 適合對象：有意投入長照機構、居家照護、日間照顧服務的新手從業人員 • 市場動態：台灣高齡化加速，長照 3.0 政策推動下，照護人力缺口持續擴大，此照就業保障高、工作穩定性強 ❇️Top9　乙級職業安全衛生管理員　 🔗 證照連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10046740 • 適合對象：製造業、營建業、化工業等高風險產業的安全管理人員，或有志轉職至職安領域的在職者 ❇️Top10　丙級電腦軟體應用技術士　 🔗 證照連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10028306 • 適合對象：行政助理、文書處理、客服、門市等基層職務求職者，或剛踏入職場的新鮮人 • 職場應用：許多行政、文書職缺在職務要求中列為加分條件，是「低準備成本、高使用率」的基礎型職場證照

FAE工程師（Field Application Engineer），又稱為產品應用工程師或應用技術工程師，是現今科技業中不可或缺的專業人才。他們不僅擁有深厚的技術背景，還能靈活應對市場需求，推動產品改進和提升客戶滿意度。本文將深入探討FAE工程師的職責、薪資水平及未來發展方向，幫助你了解這個充滿挑戰與機會的職位。 ▍什麼是FAE 工程師？ FAE 工程師的英文是 Field Application Engineer，也稱為「產品應用工程師」、「應用技術工程師」或「應用工程師」，他們的價值在於能夠理解並連接公司的技術能力與市場需求，從而推動產品改進和客戶滿意度。 FAE的工作本質是問題解決者與關係維護者。他們不僅需要解決技術難題，還要建立並維護良好的客戶關係。這個角色要求靈活應變，能夠在產品開發團隊、銷售團隊和客戶之間協調。 ▍工作內容 - 技術支持與顧問諮詢： FAE工程師在售前、售後階段為客戶提供專業的技術支持與顧問諮詢服務，根據客戶需求，提供針對性的解決方案、產品資訊和應用建議。 - 技術推廣與產品展示： 參與技術研討會、展覽等活動，進行產品展示（demo）並推廣公司產品，提升品牌影響力。 - 產品導入與技術支援： 協助客戶成功導入公司產品，並在過程中提供全方位的技術支援，確保產品能夠順利運行並滿足客戶預期。 - 技術文件編寫與紀錄： 負責撰寫並維護技術文件、產品數據等相關資料，確保內部團隊和客戶都能獲得準確的技術資訊。 - 問題分析與反饋： FAE工程師負責釐清、分析客戶（主要是研發部門）在使用產品過程中遇到的技術問題，並將問題反饋給內部相關團隊，促進產品的改進和新功能的開發。 - 與業務團隊協作： 與業務團隊緊密合作，掌握客戶在各階段的產品使用情況，協助維護客戶關係，確保客戶滿意度和產品使用體驗。 ▍FAE 工程師薪水 （根據產業分析） https://guide.104.com.tw/salary/job/2010002016?analyze=industry&salary=annual ▍未來發展： 1. 向溝通技巧方向發展 FAE工程師可以選擇轉型為專案管理師、業務工程師或客服工程師等職位，這些角色主要專注於與人的溝通與協作，許多FAE工程師會選擇在與其背景相關的科技業中繼續發展。 2. 向技術深度發展 如果FAE工程師希望在技術領域深入發展，則可以考慮轉職為電子工程師、系統工程師或產品設計開發工程師，這些職位能讓FAE工程師進一步提升技術專業性。 ▍我適合做FAE 工程師嗎？點我做測驗>>>https://guide.104.com.tw/personality/ 🔍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 ✨如果喜歡這篇文，也歡迎免費加入共學✨

看到一支關於Looker Studio結合Gemini的影片，當時看到影片覺得真的是太棒了，可以運用AI對話直接做視覺化報表與數據分析。 整理了行銷人最常用的Looker Studio跟Gemini的介紹，包含對話式分析、智慧報表，掌握AI行銷數據分析的新趨勢。 文章內容從能「對話」的 AI 分析助手出發，探討內容如下： ◼Gemini與Looker Studio介紹 ◼Looker Studio x Gemini視覺化報表生成 ◼對行銷決策與資料洞察的觀點 👉 看完整文章：https://jasondiginote.com/lookerstudio-gemini-ai-analytics/

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「以AI制AI」是可行的嗎？過去在準備證照考試時，很多人的困擾不是沒有教材，而是「資料太多、根本讀不完」，光是課程講義、歷屆試題、前人的學習經驗與筆記、學習指引......，往往讓人愈讀愈徬徨，不知該從何準備起。但既然我們身處AI時代，難道不能讓AI來幫我們一把嗎？ 文／《104學習》 本文導覽 Gemini Notebook是什麼？開始前，先準備哪些資料？步驟一：建立iPAS專屬學習筆記本步驟二：先做診斷，不要急著從第一章開始讀步驟三：把複雜章節拆成短課程步驟四：建立考前必背「Flashcards」步驟五：用「Mind Map」建立整體架構步驟六：用語音摘要，把通勤時間變成複習時間如何產生語音摘要？小訣竅：不要一次把全部教材做成一集iPAS語音摘要提示詞範例把語音摘要變成主動學習步驟七：用歷屆題目建立錯題本步驟八：用影片摘要進行視覺化複習藉由Gemini Notebook建立可執行的兩週「14天衝刺備考流程」最後，3個使用Gemini Notebook備考重要小提醒！一、AI整理的內容不一定完全正確二、不要上傳公司機密或敏感資料三、不要只看摘要或只聽語音「以AI制AI」，讓AI從答案產生器，變成備考教練！補充資料：6組實用提示詞更多相關網站與官方資源 準備證照考試時，最讓人困擾的往往不是沒有教材，而是資料太多。 官方學習指引、課程講義、歷屆試題與自己的筆記散落在不同地方。讀了幾天後，仍然不知道哪些觀念已經掌握、哪些內容容易混淆，也不知道下一步應該優先複習什麼。 現在，可以利用 Gemini Notebook 把備考資料集中在同一個空間，協助自己整理教材、找出知識缺口、產生練習題、建立閃卡與心智圖，甚至將教材轉換成語音摘要，在通勤或做家事時複習。 以下以「iPAS AI 應用規劃師初級」為例，帶你一步一步建立自己的AI備考系統。 應考「iPAS AI 應用規劃師初級」的準備8步驟 步驟一：建立iPAS專屬學習筆記本步驟二：先做診斷，不要急著從第一章開始讀步驟三：把複雜章節拆成短課程步驟四：建立考前必背「Flashcards」步驟五：用「Mind Map」建立整體架構步驟六：用語音摘要，把通勤時間變成複習時間步驟七：用歷屆題目建立錯題本步驟八：用影片摘要進行視覺化複習 Gemini Notebook是什麼？ Gemini Notebook原名NotebookLM。Google於2026年7月16日宣布將NotebookLM更名為Gemini Notebook，產品仍維持獨立服務，並進一步與Gemini應用程式及其他Google服務整合。 使用者可以將PDF、網站、YouTube影片、音訊、Google文件、Google簡報與自己輸入的文字加入筆記本，再針對這些來源提問或產生不同形式的學習內容。Gemini Notebook目前提供語音摘要、心智圖、閃卡、測驗、影片摘要、資訊圖表與簡報等功能。 延伸閱讀：Gemini Notebook簡報可直接修改了！6招編輯方法改AI簡報，轉PPTX、線上都行 若從Gemini網頁版建立「Study and learn」學習筆記本，還可以使用： 診斷測驗：找出目前的強項與知識缺口。 個人化課程：依照測驗結果產生短篇互動課程。 進度追蹤：根據後續作答表現更新學習建議。 目前學習筆記本可在Gemini網頁版建立，並會與Gemini Notebook同步。 對準備證照考試的人來說，它不只是摘要工具，更像是一位可以根據指定教材協助出題、解釋與安排複習順序的AI讀書助教。 [course_plugin api_type='course_id' title='【2026年－考試筆記(V1版本)】iPAS AI應用規劃師初級' id='07779700-a980-43d2-8b34-bae808edea61'] 開始前，先準備哪些資料？ 以「iPAS AI 應用規劃師初級」為例，目前考試包含兩個科目： 科目一：人工智慧基礎概論 科目二：生成式AI應用與規劃 根據官方的考試資訊的說明：若同時報考初級全部科目，兩科平均須達70分，且每科不得低於60分；若不是同時報考，則每一科都須達70分。 因此在建立「個人化的AI筆記本」前，建議先準備： iPAS官方學習指引 官方評鑑內容範圍 考試簡章 官方公告試題或歷屆考題 課程講義與上課筆記 自己整理的重點 練習時產生的錯題 AI倫理、個資、著作權與資訊安全資料 iPAS官方學習資源頁提供學習指引、考試樣題、歷屆考題與參考書目，建議可以優先將這些官方資料加入筆記本，再補充自己的課程講義與筆記。 不需要一開始就把所有資料找齊。可以先加入兩科官方學習指引及最近幾次公告試題，之後再逐步補充。 步驟一：建立iPAS專屬學習筆記本 使用個人Google帳號登入Gemini網頁版後，可以依照以下方式建立： 開啟左上角側欄。 選擇「New notebook／新增筆記本」。 選擇「Study and learn／讀書與學習」。 輸入學習目標。 加入官方教材、筆記及考題。 建立時可以輸入： 「我要準備iPAS AI應用規劃師初級考試，考試科目為人工智慧基礎概論及生成式AI應用與規劃。請根據我加入的官方資料，先進行程度診斷，再針對我的弱項安排課程與練習。」 目標越具體，產生的內容越符合需求。可以再補充： 預計考試日期 每天可以讀書的時間 是否具有資訊或AI背景 想優先加強的科目 希望使用繁體中文 希望題目接近正式考試難度 💡 例如：「距離考試還有四週。我是沒有程式背景的上班族，平日每天可以讀40分鐘，週末可以讀兩小時。請使用繁體中文，將內容拆成每次20分鐘可以完成的課程。」 步驟二：先做診斷，不要急著從第一章開始讀 許多人準備考試時，會習慣從教材直接從第一頁一路讀到最後一頁。 但你可能已經熟悉其中一部分。真正影響考試分數的，通常是少數理解不完整、名詞混淆或不會判斷應用情境的主題。 加入教材後，可以先輸入： 「請根據iPAS AI應用規劃師初級兩科的評鑑範圍，設計一份30題的程度診斷測驗。題目難度請接近正式考試。先不要公布答案，等我完成後，再分析我的強項、弱項及建議複習順序。」 完成測驗後，再要求： 「請分析我的錯題，將錯誤原因分成觀念不熟、名詞混淆、情境判斷錯誤及粗心四類，並列出最需要優先補強的五個主題。」 也可以請Gemini建立能力清單： 「請根據這次測驗，把考試範圍分成已掌握、需要加強及尚未開始三類，並安排建議學習順序。」 💡 這一步的目的，是先找出真正的知識缺口，再決定時間應該花在哪裡。 步驟三：把複雜章節拆成短課程 「iPAS AI 應用規劃師初級」的考試範圍涵蓋人工智慧基本概念、資料處理、機器學習、生成式AI、提示設計、企業導入、倫理風險與資訊安全等內容。 如果一次閱讀整章容易失去專注，可以請Gemini將內容拆成15至20分鐘的小課程。 例如： 「我不熟悉監督式學習、非監督式學習與強化學習。請根據官方教材，安排一堂20分鐘的入門課程，使用生活化案例說明三者差異，最後提供5題測驗。」 或是： 「請用企業導入生成式AI的案例，說明如何從需求盤點、工具評估、風險分析到成效衡量，並整理容易出現在情境題中的判斷重點。」 還可以指定教學方式： 「先用沒有技術背景的人也能理解的方式解釋，再補充考試需要記住的正式名詞。」 「每說明一個觀念，就提供一個企業應用案例及一個常見錯誤觀念。」 「完成教學後，請提供5題由簡單到困難的練習題。」 [course_plugin api_type='course_id' title='【2026年－考試筆記(V1版本)】iPAS AI應用規劃師初級' id='07779700-a980-43d2-8b34-bae808edea61'] 步驟四：建立考前必背「Flashcards」 需要記憶或比較的觀念，可以交給Gemini Notebook製作「Flashcards」（閃卡），例如： 人工智慧、機器學習與深度學習 監督式、非監督式與強化學習 訓練資料、驗證資料與測試資料 精確率、召回率與F1分數 大型語言模型基本概念 RAG、模型微調與提示工程 模型幻覺與內容查證 AI治理及風險類型 個人資料、著作權與資訊安全 開啟Gemini Notebook後，在Studio面板選擇「Flashcards」，即可設定難度、數量及希望聚焦的內容。 可以輸入： 「請根據科目一教材製作40張繁體中文閃卡。正面放名詞、問題或應用情境，背面提供定義、簡單案例，以及一個容易混淆的相近概念。」 也可以要求： 「請優先整理歷屆考題曾經出現，以及我在診斷測驗中答錯的觀念。」 Gemini Notebook的「Flashcards」可以標示為答對或答錯，系統會保留練習進度，完成後也能只重做答錯的卡片。測驗則可以查看解釋、複習或重新作答。 比起重複閱讀，「Flashcards」會要求自己先回想答案，更容易發現是真的理解，還是只是看到內容時覺得熟悉。 步驟五：用「Mind Map」建立整體架構 有些考生記住了許多零散名詞，卻不清楚不同觀念之間的關係。 這時可以使用Gemini Notebook的「Mind Map」功能，將教材整理成視覺化架構。心智圖會顯示資料中的主要主題、分支與關聯，也可以展開節點，針對特定概念繼續提問。 例如可以分別製作： 人工智慧、機器學習與深度學習關係圖 監督式、非監督式與強化學習比較圖 資料蒐集、清理、訓練、評估與部署流程圖 生成式AI企業導入流程圖 提示工程、RAG與模型微調關係圖 AI倫理、隱私、著作權與資安關係圖 可以輸入： 「請將科目二教材整理成一張Mind Map，以生成式AI導入流程為主幹，分成需求盤點、資料準備、工具選擇、提示設計、風險控管及成效評估六個分支。」 產生後，再繼續要求： 「請找出Mind Map中最容易混淆的五組觀念，並分別整理成比較表。」 💡需要注意的是，AI產生的心智圖仍可能出現錯誤，重要定義應回到官方教材確認。 步驟六：用語音摘要，把通勤時間變成複習時間 準備考試不一定只能坐在書桌前閱讀教材。 Gemini Notebook的「Audio Overview／語音摘要」可以根據選取的教材，產生類似Podcast的AI語音內容。它不是單純朗讀原文，而是將不同來源重新整理，說明重點、比較概念差異，並串聯資料之間的關係。 語音摘要適合用在： 上下班通勤 運動或散步 做家事 睡前輕量複習 前往考場途中 如何產生語音摘要？ 開啟準備iPAS考試的筆記本。 在來源區選取要使用的教材。 進入Studio工作區。 選擇「Audio Overview」。 設定語言及希望聚焦的內容。 產生後即可播放。 Gemini Notebook可設定輸出語言，語音摘要、學習內容與對話會依照選擇的語言產生。 小訣竅：不要一次把全部教材做成一集 如果將兩個科目的所有內容一次轉換成語音摘要，範圍可能太大，聽完後反而抓不到重點。 建議依照主題分成多集： 人工智慧、機器學習與深度學習 監督式、非監督式與強化學習 資料處理與模型評估 生成式AI與大型語言模型 提示工程與提示詞設計 RAG、模型微調與知識庫 企業導入生成式AI的流程 AI倫理、個資、著作權與資訊安全 歷屆試題常見錯誤觀念 每一集只處理一個主題，比製作一集涵蓋全部範圍的長篇內容，更適合反覆收聽。 iPAS語音摘要提示詞範例 準備科目一時，可以輸入： 「請根據我選取的iPAS AI應用規劃師官方學習指引，製作一段繁體中文語音摘要。聽眾是沒有程式背景的上班族，請用生活化案例解釋人工智慧、機器學習與深度學習的差異，並提醒考試中容易混淆的觀念。」 準備生成式AI相關內容時，可以輸入： 「請製作一段適合通勤時收聽的考前複習語音，聚焦提示工程、RAG、模型微調與模型幻覺。請比較這些概念的用途、差異與企業應用情境，並整理五個考試常見陷阱。」 準備AI風險相關內容時，可以輸入： 「請根據官方教材，以企業導入生成式AI為情境，說明個人資料、營業秘密、著作權、資訊安全及模型幻覺可能造成的風險，並整理情境題的判斷原則。」 考前最後一週可以輸入： 「請根據我的錯題紀錄與官方教材，製作一段iPAS AI應用規劃師考前語音複習。請優先說明我重複答錯的觀念，不需要完整介紹所有章節。每一個觀念都要包含定義、常見誤解與判斷技巧。」 把語音摘要變成主動學習 只聽語音，容易產生「好像聽懂了」的錯覺。 聽完後，可以回到Notebook輸入： 「請根據剛才語音摘要的主題，出10題不公布答案的快速測驗，確認我是否真的理解內容。」 或是： 「請列出這個主題的10個核心觀念，讓我先用自己的話解釋，再逐一檢查是否正確。」 💡 建議採用以下循環：先聽語音摘要 → 關閉內容自行回想 → 完成測驗 → 查看錯題 → 再聽弱項主題 ★ 使用Gemini Notebook手機版時，可以收聽語音摘要，並將內容下載後離線播放，也能在行動裝置上使用「Flashcards」與測驗。 [course_plugin api_type='course_id' title='AI超效文檔助手-NotebookLM × Gamma × Napkin 全攻略' id='7939f696-b499-49f7-9677-417ccd54f29a'] 步驟七：用歷屆題目建立錯題本 歷屆題目不應只做一次，對完答案就結束。 更有效的方法，是把每次答錯的題目轉換成可以追蹤的錯題資料。 可以輸入： 「以下是我答錯的題目、我的答案及正確答案。請不要只告訴我答案，請分析我可能誤解的觀念，並引用我加入的官方資料進行說明。」 接著再要求： 「請根據這些錯題重新設計10題相似但情境不同的題目，避免直接改寫原題。先不要公布答案，等我全部作答後再批改。」 錯題本可以包含： 題目主題 我的答案 正確答案 錯誤原因 對應教材章節 容易混淆的觀念 建議複習方式 相似練習題 每週再請Gemini統整： 「整理我本週所有錯題，列出重複出錯的觀念、錯誤次數、改善情況，以及下週應優先複習的三個主題。」 如此一來，錯題本不只是題目集合，而會逐漸變成個人的弱點地圖。 💡 讓Gemini Notebook變成你的私人「考前一對一衝刺家教」！ 步驟八：用影片摘要進行視覺化複習 除了文字、「Flashcards」與語音，Gemini Notebook也能將來源製作成Video Overview影片摘要。 影片摘要會將複雜內容整理成具有解說與視覺畫面的影片，適合用來理解： 人工智慧技術分類 機器學習流程 生成式AI運作方式 RAG處理流程 企業導入AI的步驟 AI風險與治理架構 可以輸入： 「請製作一段iPAS AI應用規劃師考前複習影片，聚焦生成式AI導入流程、提示工程、RAG、模型幻覺、資料隱私及著作權風險。不要逐章摘要，請優先整理容易混淆及適合出情境題的內容。」 Gemini Notebook的影片摘要可設定影片形式、語言、視覺風格與自訂要求；其中解說型影片支援繁體中文，但部分影片形式目前可能僅支援英文。 影片適合建立整體理解，但仍不能取代官方教材與實際作答。 藉由Gemini Notebook建立可執行的兩週「14天衝刺備考流程」 建立Notebook後，可以按照以下方式安排兩週衝刺： 時間備考內容第1天：整理資料與程度診斷加入學習指引、考試範圍及歷屆試題，完成兩科診斷測驗，找出弱項。第2至5天：補強科目一每天選擇一至兩個弱項，完成：● 一堂15至20分鐘短課程● 一組閃卡● 10題練習● 一段當日主題語音摘要第6至9天：補強科目二集中練習：● 生成式AI● 大型語言模型● 提示詞設計● RAG與模型微調● 企業AI應用● 倫理、個資、著作權與資安每天通勤時收聽一個主題的語音摘要，晚上再完成測驗與錯題分析。第10至11天：歷屆試題演練按照正式考試節奏完成題目，不要邊做邊查答案。完成後，將錯誤分成：● 觀念不熟● 名詞混淆● 情境判斷錯誤● 粗心失分第12天：弱項回補請Gemini根據累積的作答紀錄，安排優先複習課程。同時製作一段「個人弱項語音摘要」，只複習反覆答錯的內容。第13天：完整模擬測驗進行跨科模擬，檢查：● 答題速度● 各科分數● 容易失誤的題型● 是否能在沒有提示的情況下判斷答案第14天：考前輕量複習不要再大量增加新教材，以免造成記憶混亂。只複習：● 錯題● 「Flashcards」● 「Mind Map」● 考前語音摘要 最後，3個使用Gemini Notebook備考重要小提醒！ 一、AI整理的內容不一定完全正確 Gemini Notebook會根據加入的資料產生回答、題目、心智圖、語音與影片，但仍可能出現錯誤或音訊異常。Google也提醒，AI生成的回答與學習內容應再次確認。 考試範圍、名詞定義及標準答案，應以iPAS官方簡章、評鑑內容範圍、學習指引與勘誤表為準。 二、不要上傳公司機密或敏感資料 若使用工作資料作為案例，應先確認是否包含： 個人資料 客戶資料 未公開營運資訊 公司機密 帳號密碼 內部系統畫面 準備證照時，使用公開教材及個人筆記即可，不需要把敏感工作資料加入筆記本。 三、不要只看摘要或只聽語音 只看摘要或收聽Podcast式內容，容易產生「我已經會了」的錯覺。 真正能提升考試表現的，是持續進行： 學習觀念 → 主動回想 → 完成測驗 → 分析錯誤 → 再次練習 語音摘要、影片、閃卡與心智圖都是輔助工具，最後仍要透過實際作答，確認自己能不能在沒有提示的情況下選出正確答案。 「以AI制AI」，讓AI從答案產生器，變成備考教練！ Gemini Notebook最有價值的地方，不只是幫你縮短教材或快速產生題目，而是能將分散的備考資料，轉換成一套依照個人弱點持續調整的學習流程。 準備「iPAS AI 應用規劃師初級」時，可以先從三件事開始： 加入官方學習指引與歷屆試題。 完成一次程度診斷。 建立第一份錯題清單。 接著，再逐步加入短課程、學習卡、心智圖、語音摘要、影片摘要與模擬測驗。 閱讀教材時建立理解，透過測驗找出弱項，再利用語音摘要把通勤與零碎時間轉換成複習時間。 與其每天煩惱「今天該讀哪一章」，不如讓AI根據實際表現，協助你找出下一個最值得投入時間的學習重點。 補充資料：6組實用提示詞 建立讀書計畫：「距離iPAS AI應用規劃師初級考試還有四週，我平日每天可以讀40分鐘，週末每天可以讀兩小時。請根據官方評鑑範圍、診斷結果及歷屆題目，安排每週學習主題、練習題量、語音複習及總複習日。」 解釋陌生觀念：「請根據加入的官方教材，用沒有程式背景的上班族也能理解的方式，說明RAG、模型微調與提示工程的差異，並各舉一個企業應用案例。」 練習情境題：「請針對企業導入生成式AI時的資料隱私、著作權、資訊安全及模型幻覺，設計10題四選一情境題。選項需要有迷惑性，但答案必須能從官方教材判斷。」 分析錯題：「請分析這次測驗中的錯題，不只說明正確答案，也要指出其他選項錯在哪裡，並整理我可能混淆的觀念。」 產生語音摘要：「請根據我選取的官方教材與錯題紀錄，製作繁體中文語音摘要。內容以沒有技術背景的上班族為對象，聚焦我最容易答錯的五個觀念，並使用企業情境協助理解。」 考前總複習：「請根據我的歷次測驗與錯題紀錄，整理考前最需要複習的20個觀念。每個觀念包含一句定義、一個常見陷阱及一道快速自我檢查題。」 更多相關網站與官方資源 Gemini Notebook相關網站 Gemini Notebook網頁版：建立筆記本、加入教材，並使用語音摘要、閃卡、測驗及心智圖。https://notebooklm.google.com/ Google Gemini網頁版：建立Study and learn學習筆記本及設定學習目標。https://gemini.google.com/ Gemini Notebook官方說明中心：查詢最新功能與操作方式。https://support.google.com/gemininotebook/ Gemini Notebook語音摘要說明：在 Gemini Notebook 中生成語音摘要 Gemini Notebook學習卡與測驗說明：在 Gemini Notebook 生成學習卡或測驗 Gemini Notebook心智圖說明：在 Gemini Notebook 中使用心智圖 Gemini Notebook影片摘要說明：在 Gemini Notebook 中生成影片摘要 Gemini Notebook手機版說明：開始使用 Gemini Notebook 行動應用程式 iPAS AI應用規劃師相關網站 iPAS AI應用規劃師考試資訊：查詢考試科目、日期、地區、獲證標準與考試簡章。https://ipd.nat.gov.tw/ipas/certification/AIAP/exam-info iPAS AI應用規劃師學習資源：下載官方學習指引、公告試題、參考書目與相關資料。https://ipd.nat.gov.tw/ipas/certification/AIAP/learning-resources iPAS AI應用規劃師考試報名：查詢各梯次報名時間與注意事項。https://ipd.nat.gov.tw/ipas/certification/AIAP/exam-registration iPAS考生服務與線上報名系統:::經濟部產業人才能力鑑定暨培訓產業推動網::: ★ 考試日期、報名期限、評鑑範圍與Gemini Notebook功能都可能持續調整，正式準備及報考前，應再次確認官方網站的最新公告。