104學習

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！

https://www.youtube.com/shorts/8iiTfkcW4Kw 你喔~多數人沒動力賺錢 是因為他們覺得自己有錢 現在這樣的存款、每個月這樣的收入 擁有這個數字、達到這個目標足夠了 有錢到沒動力賺錢 而有的人每天充滿動力工作賺錢 也是因為他們覺得自己有錢 但是他們想要挑戰自己的極限在哪裡? 他們想要幫助更多的人 他們認為錢只是個數字，只是個工具 不是追求的目標 他們想知道他們能幫助多少人? 能夠付出多少?能奉獻多少出去? 沒有人會嫌錢多，但是多少錢才叫做有錢? 幫到多少人?你才會覺得自己的人生是有意義?有價值的? 如果你也想要找到新的動力 來跟我一起創業 我帶你看看不一樣的賺錢境界 私訊我"新動力" 尼歐教練，教你練

隨著時代的變遷和資訊科技的不斷進步，資訊安全管理的重要性日益凸顯。ISO 27001標準作為國際上廣泛接受的資訊安全管理系統（ISMS）標準，一直是組織確保資訊安全的重要參考依據。在2022年底，國際標準組織（ISO）發布了新版ISO/IEC 27001:2022，轉版時程為期三年，代表2025年10月31日之後，ISO/IEC 27001:2013 舊版證書將失效。而自2024年5月1日後，也不再進行2013版的驗證及審核。 這次新公布的ISO 27001：2022相較於前次2013版本，2022版本導入了Cybersecurity and Privacy Protection(網路安全與隱私保護)，且關注在風險管理、透過 ISMS 因應利害關係方議題、控制措施分類與拓展、以及領導統御與治理階層參與程度等重要議題。 安碁學苑在2023年即針對ISO 27001:2022轉版重點進行說明，協助各位快速掌握新版要點，順利完成轉版！ 若還沒完成轉版，或是對於證照有興趣者，可參考以下課程，助您完成考照喔！ 📌【轉版需求】ISO 27001:2022 主導稽核員轉版訓練課程：https://acsiacad.pse.is/iso27001to2022 📌【新照考取】ISO 27001:2022 主導稽核員訓練課程：https://acsiacad.pse.is/iso27001course

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

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

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)

　　隨著新興科技不斷創新，近年來金融環境產生重大變化，金融科技在金融業的重要性與日俱增，但業者普遍面臨金融資訊或數位金融人才不足的問題，有必要採取具體方式來協助金融機構進行人力培訓，擴大推動全方位金融科技人才養成，並加速人才的普及與運用能量，因此金管會於109年8月公布金融科技發展路徑圖，特別將「研議建立金融科技證照制度」列入重要推動措施之一，並由台灣金融研訓院(下稱研訓院)、證券暨期貨市場發展基金會(下稱證基會)、財團法人保險事業發展中心(下稱保發中心)等組成核心工作團隊，歷經一年半之研究、規劃及籌備，「金融科技能力認證機制」即將於近期啟動。 　　金融科技能力認證機制區分為基礎能力與專業能力認證。欲取得專業能力認證，除從事金融科技、數位金融、資訊等相關職務3年以上之現職金融業從業人員外，需先通過基礎能力認證，包含科技力、金融力及程式力(詳細內容及驗證方式詳附件1)。專業能力則從銀行、保險、證券、期貨、投信投顧各業別與金融科技相關之職系出發，大致分為6個職系，包含商業分析、使用者介面與體驗、資料分析、數位商品設計、數位法遵風控及數位行銷(或保險科技行銷)，依各職系所需職能，對應若干專業科目(詳附件2)。 　　專業能力之培訓及認證將由研訓院、保發中心及證基會負責辦理，採訓考合一制度，課程規劃兼具理論與實務，學員先參加專業科目課程，再參加能力檢測，「培訓成績」、「能力檢測」均達70分(含)以上合格者，即取得該專業科目能力認證。取得某一職系所有專業科目能力認證證明，即取得該職系能力認證合格。專業科目首次開課時間自今(111)年9月起(各專業科目開課時間詳附件3)。 金融科技能力認證機制採取「分科檢定，組合取證」之模式，不僅可以吸引科技專才往金融領域發展，或由現職金融從業人員進行工作技能轉型，同時運用職系之分類，針對金融機構需求高但技術或人才有落差的業務，優先導入資源。金管會表示許多科目之培訓包含實作，而非僅講授，可有效縮短學用落差，增加潛力人才成為實務應用的即時力。金管會期盼對金融科技領域有興趣的人士及機構，多多利用認證機制培養相關人才，創造更有利的環境，加速金融科技創新。 聯絡單位：金融科技發展與創新中心　 聯絡電話：(02)89680086 如有任何疑問，請來信：本會民意信箱 　附件1：基礎能力、科目名稱及驗證方式。 　附件2：各業別職系及對應之專業科目。 　附件3：專業科目開課時間。 資料來源: 金管會 https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=2&parentpath=0&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=202207120001&dtable=News 更多管理財經類證照 https://nabi.104.com.tw/certify/MF

你在使用AI輔助工具時，是否也有「提示詞愈寫愈長、規定愈寫愈細、需求詳盡、細節極多」的毛病呢？過去人們總認為「提供愈詳細完整的資訊、AI給出的資訊將會更精準」，但是在OpenAI最新發布的「GPT-5.6 提示詞撰寫指南」中卻建議使用者「適時對AI放手」，別要求AI給出死板、簡潔、制式的答案，才不會變相限制AI的發展。 文／支琬清　由經理人授權轉載 本文導覽 1. 規則講3遍，效果不會更好2. 步驟寫死不留判斷空間，反而限制AI潛力3. 「保持簡潔」用過頭，AI的回答反而會漏掉重點4. 別要求AI所有步驟都要給你審核5. 換新模型就「打掉重練」，難以追蹤問題源頭別再對AI步步緊逼！適當放手反而效果更好 提示詞寫得愈長、規定愈細，AI的表現就一定愈好嗎？ OpenAI在最新發布的「GPT-5.6 提示詞撰寫指南」中給出否定的答案。根據OpenAI內部針對程式代理（coding-agent）的評測結果發現，只要勇敢捨棄提示詞中重複的指令與多餘的範例，不僅能讓評測分數提升10～15%，還能大幅減少41～66%的總Token數，連帶省下33～67%的成本。 這份新指南顛覆了許多人撰寫提示詞的舊習慣，指南中，強調GPT-5.6在接收指令時，與其規定每一個死板的步驟，不如清楚定義「最終的結果」、「重要的限制條件」以及「成功的標準」，並放手讓模型自行選擇最有效率的路徑。 指南特別提醒，這組數字會隨任務不同而有落差，只能當作方向參考，實際成效要在自己的任務上重新測試才算數。 1. 規則講3遍，效果不會更好 許多人深怕AI聽不懂，喜歡在提示詞裡反覆強調同一件事。指南建議，開發者應該從一份已經能用的提示詞開始，逐步拿掉「重複陳述的規則」、「不影響行為的範例」以及「模型早已能穩定做到的流程指令」。 真正該留下的是，使用者期望的最終結果、成功標準與停止條件，以及「安全、商業邏輯、證據與權限」等核心限制條件。指南特別警告，留下來的指令必須檢查是否有邏輯矛盾；因為GPT-5級別的模型會嚴格遵守提示詞，規則互相打架反而比細節不足更容易讓輸出結果大暴走。 2. 步驟寫死不留判斷空間，反而限制AI潛力 另一個生成式AI使用者常犯的老習慣，是把任務拆成死板的固定步驟。指南建議，與其規定每一個步驟怎麼走，不如直接描述「最終目的」，並清楚定義「好的結果長什麼樣子」。 此外，千萬別濫用「永遠（ALWAYS）」、「絕不（NEVER）」或「必須（must）」等絕對用語。這些強烈字眼應該保留給真正的鐵律，例如安全規則或必填欄位；至於「要不要搜尋」、「何時該使用工具」這類需要判斷的情境，應該改為提供「決策原則」，讓模型自行選擇最有效率的路徑。 3. 「保持簡潔」用過頭，AI的回答反而會漏掉重點 如果你習慣在提示詞最後補上一句「請保持簡潔」，在 GPT-5.6 上可能得重新評估了。由於 GPT-5.6 預設的回答風格就比前一代（GPT-5.5）更加精煉，繼續套用這類籠統指令，有時會讓回答變得太短、甚至漏掉重要資訊。 OpenAI 建議透過 API 參數（text.verbosity）來設定整體的詳細程度（低、中、高），再根據特定任務提出要求。與其盲目要求 AI 回答簡短，不如給模型一個明確的優先順序：「優先保留完成任務所必需的內容，再來才是移除低價值的細節。」 4. 別要求AI所有步驟都要給你審核 在處理多步驟任務時，頻繁要求模型「先問我」、「等我核准」會讓原本安全的動作也被迫中斷。 指南建議，開發者應該制定一份精簡的政策：清楚列出模型可以「自主進行」的安全本地動作，例如讀取檔案、查看紀錄、修改範圍內的程式碼、跑測試等，不需要反覆要求確認。 只有在涉及「外部動作」、「破壞性行為」、「高成本動作（如採購）」，或「任務範圍擴大」時，才需要設立邊界，要求模型停下來取得授權。 5. 換新模型就「打掉重練」，難以追蹤問題源頭 當應用程式準備升級至GPT-5.6時，最忌諱的就是一次把整套提示詞、推理設定和工具組全部重寫。 正確的升級SOP是，先單純更換模型並保留原有的推理設定，用既有的測試案例跑一輪；接著再逐步拿掉過時的鷹架指令與用不到的工具；每做一次微調，就重新測試一次，最後才針對退步的地方補上最小幅度的修正指令。 如果一次全部重寫，一旦輸出結果不如預期，根本無從判斷問題是出在模型本身、提示詞內容，還是工具組的改動。 別再對AI步步緊逼！適當放手反而效果更好 綜觀這份GPT-5.6提示詞指南，OpenAI其實是在傳遞一個核心訊息，是時候放下對AI的「微管理（Micromanagement）」了。過去，許多開發者習慣把提示詞當成鉅細靡遺的程式碼來寫，深怕漏掉任何一個執行步驟；但面對能力大幅躍升的新一代模型，最好的做法反而是「抓大放小」。 未來的提示詞撰寫，將更像是在帶領一個高度專業的團隊： 你只需要給予清晰的目標、定義「成功的標準」，並劃定不可逾越的安全與權限邊界，剩下的執行路徑就放心交給AI去探索與發揮。 當然，簡化提示詞並不代表要盲目刪減。OpenAI在指南中一再強調，所有的優化都必須建立在「持續測試」的基礎上。不論是更換模型還是調整推理設定，都應該遵循「一次只改動一個變數」的科學方法，透過真實的測試案例來驗證成效。透過精準微調，開發者才能真正釋放GPT-5.6的潛力，在提升任務表現的同時，也達成省下大量Token與運算成本的雙贏局面。 資料來源：OpenAI 開發者文件；本文初稿由 AI 協助整理，編輯：支琬清 （原文標題：別再把提示詞寫成小論文！OpenAI最新指南點名5個該戒掉的老習慣） [course_plugin api_type='course_id' title='推薦課程' id='e9e13d08-2c6f-49b2-bae8-1e9418588041']

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✨

在公司一待就快30年，看著年輕人不斷進來，比自己資深的剩沒幾人。開始有世代隔閡說不上話，甚至年輕一輩即將成為自己的主管。 工作愈久愈覺得心中淒涼，更有年輕一輩不斷想卡位的感覺。似乎逐漸內在麻痺，外在如行屍走肉。 ▼ 資深員工有的價值？找回我們的兩心三感： https://blog.104.com.tw/work-and-life-regain-confidence/?utm_source=104nabi&utm_medium=nabi_post 消極的隨遇而安，昨天今天明天如此得過且過，想著再過不久的退休。這樣心態其實是在內耗能量，更讓自信心不斷消逝，甚至開始懷疑自己的存在價值。 資深員工價值與不就是那些日積月累、無法一朝一夕複製的經驗嗎？ 善用自身優勢，在工作中也需要活在當下，認真過好每一天才能找回自我價值，找回迷失的自信心。 ｜#104職場力｜https://bit.ly/104blognabi ｜#人資充電｜https://bit.ly/vipnabi

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

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

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。

AppFlowy 是一個開源的筆記與生產力管理工具，常被視為 Notion 的替代品。有人認為 AppFlowy 可能取代 Notion，主要因為它具備一些 Notion 沒有的特點，吸引了部分用戶和開發者，特別是在以下幾方面： 1. 隱私與控制權：AppFlowy 是開源的，允許使用者在本地端或私有伺服器上託管，掌控自己的數據存儲位置和安全性。對於一些對隱私和數據安全要求高的用戶來說，這種自由度是 Notion 難以提供的。 2. 高客製化與開源社群：AppFlowy 的開源特性讓使用者和開發者可以根據需求擴充功能或調整使用體驗。隨著社群和貢獻者的加入，AppFlowy 的功能也有望快速擴展，並與 Notion 競爭，甚至在某些功能上超越 Notion。 3. 離線支持：AppFlowy 可以完全在離線模式下使用，而 Notion 雖然支援部分離線功能，但並不完善，特別是無法穩定同步和編輯的情況下，使用體驗會受到限制。對於需要在無網路環境中工作的用戶，AppFlowy 的離線支持是一大優勢。 4. 無使用限制：Notion 的免費版有使用限制（如區塊數量限制），而 AppFlowy 作為開源軟體，並沒有這些限制，尤其在長期大量使用的情境下可能更加經濟。 5. 隨著社群需求發展：開源專案的另一大優勢是能夠迅速根據社群需求進行調整和優化，而不需要等待官方發布更新。因此，如果使用者對某個特定功能有需求，AppFlowy 的社群可以更靈活地滿足。 ▎這些因素讓一些人認為，AppFlowy 具有與 Notion 競爭的潛力，特別是在注重隱私、控制、客製化和無網路使用需求的使用者群體中。隨著 AppFlowy 的開發進展，若能持續提升穩定性、功能豐富度與易用性，或許可以在未來成為 Notion 的有力替代者。 ▎雖然兩者在功能上有相似之處，但也有一些顯著差異： 1. 開源性：AppFlowy 是完全開源的，這意味著使用者可以查看、修改、甚至自行部署 AppFlowy 的程式碼。Notion 則是專有軟體，用戶無法自由查看或修改其原始碼。 2. 隱私和控制：由於 AppFlowy 是開源的，用戶可以選擇自行託管，將數據完全掌握在自己手中，這對隱私要求較高的用戶來說是一大優勢。Notion 的資料則存儲在其雲端伺服器中，使用者無法完全掌控數據的存儲地點和安全性。 3. 客製化：AppFlowy 的開源性讓使用者可以自定義界面和功能，以符合其需求；Notion 提供了相當多的自訂功能，但無法進行深層次的客製化。 4. 社群和擴展：AppFlowy 有一個活躍的開源社群，使用者可以提出需求或貢獻功能，使得它隨著社群需求快速成長。Notion 有第三方的擴展與社群支持，但仍需依賴官方的更新與新功能發布。 5. 離線使用：AppFlowy 可以在離線環境中使用，適合對網路連接要求較高或不穩定的場景。Notion 的離線支援有限，用戶須在特定環境下才能完全同步和編輯。 若使用者看重開源、自行託管和高度客製化，AppFlowy 會是值得考慮的選擇；但若偏好現成、穩定的服務，Notion 可能會更合適。 官網：https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=&ved=2ahUKEwjmpdDO69aJAxU7nK8BHXD6Aa4QFnoECB8QAQ&url=https%3A%2F%2Fappflowy.io%2F&usg=AOvVaw0SWr_9KliT0lljt0I2wwQ5&opi=89978449

FAE 工程師，也就是應用工程師，是現代科技產業中不可或缺的一環。如果你正在考慮投身這個領域，這篇文章將帶你深入了解 FAE 工程師的薪水待遇、工作內容以及面試技巧，幫助你做好萬全準備。 ▍FAE 工程師是什麼？ FAE 工程師（Field Application Engineer）主要負責協助客戶解決產品使用問題，並在客戶與企業之間擔任溝通橋樑。這個職位廣泛存在於硬體和軟體產業，尤其是在半導體領域。FAE 工程師需要熟悉公司的業務、產品技術及相關流程，提供客戶解決方案，並反饋客戶的需求給內部團隊。 ▍FAE 工程師的工作內容 FAE 工程師的工作主要涵蓋以下三大領域： 1. 技術支援：協助客戶解決產品問題，提供技術培訓。 2. 產品簡報：向客戶展示產品功能、應用及維護資訊。 3. 客戶關係維護：建立並維護長期的客戶關係，確保客戶滿意度。 此外，FAE 工程師需要了解企業的產品與業務，熟悉相關技術知識與作業流程，並能提出符合客戶需求的解決方案。 ▍FAE 工程師的薪水待遇 根據不同的經驗和學歷背景，FAE 工程師的薪水待遇會有所不同。 ● 初級 FAE 工程師（1-3 年經驗） 月薪大約在 NT$38,000 到 NT$50,000 之間，年薪則約為 NT$500,000 到 NT$800,000。 ● 中高階 FAE 工程師（具備 5 年以上經驗） 月薪可達 NT$60,000，年薪則可超過 NT$900,000。 如果擁有碩士學歷，平均月薪可達 NT$70,000 以上。 ▍FAE 工程師的面試準備 為了在 FAE 工程師的面試中脫穎而出，以下是一些重要的準備技巧： 1. 了解應徵公司及其產品：對公司的背景和產品有基本的理解。 2. 模擬面試及產品簡報：練習向不熟悉產品的人溝通產品特點和解決方案。 3. 預測面試官的問題：準備回答與產品應用相關的問題。 4. 積極提問：在面試中表現出對產品及職位的興趣。 在面試前，建議準備好自我介紹、為何想應徵此職位、對公司的了解及職涯規劃等基本問題。此外，也可以了解公司與團隊的規模、主管風格及工作比重等細節。 ▍FAE 工程師的職涯成長 FAE 工程師的職涯發展方向多樣，可以根據個人的興趣和專長選擇專注技術或溝通管理。技術專長者可以成為特定領域的專家，而擅長溝通者則可以往管理職位發展，如專案管理或業務工程師。 FAE 工程師是一個充滿挑戰和機遇的職位，適合對技術和客戶服務有熱情的人。如果你有志於成為一名 FAE 工程師，請充分準備你的履歷和面試，並持續提升自己的專業技能和溝通能力。希望這篇文章能幫助你在 FAE 工程師的職涯中順利前行。 ➤ 更多 FAE 工程師職缺＆面試懶人包：https://www.104.com.tw/topic/digital-talent?category=research-engineer&goto=recommend&utm_source=104&utm_medium=nabi_post ➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報－科技愛好者的產地】獲得更多科技新知！

生成式AI熱潮即將進入新階段，企業對AI人才的需求也明顯發生變化。前幾年當我們談到「AI人才」時，多數人第一時間想到的可能是「AI工程師」、「資料科學家」或「機器學習工程師」；但到了2026年，另一群人才正在快速受到企業重視——那就是「AI產品經理」(AI Product Manager)。 文／《104學習》 本文導覽 AI產品經理是什麼？不只是「會用ChatGPT的PM」趨勢一：AI人才需求正在從工程端往產品與商業端擴散趨勢二：從「AI Chatbot」進入「AI Agent」時代趨勢三：PM不一定要成為工程師，但「做得出來」正在變重要趨勢四：只會Prompt，差異化可能愈來愈小趨勢五：企業不再只看AI使用率，而開始追問ROI趨勢六：AI Governance也正在進入產品經理的工作範圍未來可能不是「AI PM變多」，而是「所有PM都要懂AI」想進入AI產品領域，可以從這4層能力開始光是「知道AI」還不夠，實作才是最重要的一步從「會用AI」到「管理AI」，PM競爭正式進入下一階段 根據《104學習》發布的《AI人才趨勢報告》，近5年台灣AI人才需求成長 97.6%，明顯高於整體招募市場同期增幅。其中，「專案／產品管理」相關AI人才需求從2022年平均每月951人，增加至2026年3,453人，5年增幅高達263.1%，是成長幅度最高的職類。 這個數字透露了一個重要訊號：企業現在缺的不只是「會開發 AI 的人」，更缺「知道怎麼把 AI 做成產品的人」。 而這樣的轉變並不只發生在台灣。 從美國科技業到全球大型企業，AI發展的焦點正在從「模型有多強」，進一步走向「AI能不能真正進入工作流程、解決問題，並產生可以衡量的商業成果」。 產品經理，也因此站到了這波 AI 轉型的第一線。 延伸閱讀：不再只看影片！AI如何顛覆企業培訓？「圍繞AI設計學習體驗」成2026職場新顯學 AI產品經理是什麼？不只是「會用ChatGPT的PM」 「AI產品經理」(AI Product Manager)並不是多學、會用幾個AI工具，就可以在職稱前面加上「AI」。 簡單來說，AI PM 真正要做的是： 找到值得 AI 化的問題，設計 AI 解決方案，再把它變成使用者願意使用、企業可以持續經營的產品。 傳統產品經理需要進行：使用者研究、規劃 Roadmap、管理產品需求、分析數據，以及協調設計與工程團隊。 儘管這些能力到了AI時代仍然重要，但AI產品又多了不少全新的不確定性。 例如： AI回答到什麼程度才算正確？ 準確率90%可以上線嗎？ 如果AI判斷錯誤，誰負責？ 哪些事情可以讓AI自動完成？ 什麼時候需要人類確認？ 模型使用成本多少才合理？ 使用者資料能不能送進大型語言模型？ AI產生幻覺時，產品要如何處理？ 這些問題已經不單純是工程問題，同時也是產品的問題，因此，AI PM 的角色正在逐漸從單純的「需求管理者」，轉向：「Product Manager × AI Solution Designer × Business Owner」。 延伸閱讀：AI PM紅什麼？！年薪上看150萬！ 哪些職類適合轉職成AI產品經理？這5種背景都有機會 你可能會想：「一定要原本就是產品經理，才能成為AI產品經理嗎？」 其實不一定。 AI產品經理需要的並不是單一技能，而是「產品思維 × AI理解 × 商業判斷 × 產業知識」的組合。因此，不同職務背景的人，都可能帶著原本的專業優勢切入AI產品領域。企業需要的不只是懂技術的人，更需要能理解實際工作問題、知道哪些流程值得AI化的人。 舉例來說，以下幾類工作者，轉職AI產品經理時尤其具有既有優勢： 產品經理／專案經理：產品方法與跨部門協作能力最接近。 軟體工程師／資料分析師：懂技術，更容易判斷AI能不能做。 UX／UI／使用者研究：最懂使用者如何與AI互動。. 行銷／營運／商業企劃：最了解市場、流程與ROI。 HR、金融、醫療、製造、教育等產業專業人才：Domain Knowledge可以成為最大優勢。 因此，想轉職AI產品經理，不一定要把過去的工作經驗全部歸零。相反地，原本累積的產業知識，很可能就是你的轉職籌碼。 真正需要做的，是在既有專業上補上「產品方法」與「AI能力」，慢慢形成自己的跨域組合：原本專業 × Product × AI。 未來企業需要的AI PM，很可能不是最會下Prompt的人，而是最清楚「問題在哪裡、AI可以怎麼解、產品怎麼落地，以及最後能不能創造商業價值」的人。 [course_plugin api_type='course_id' title='第一屆－AI 產品經理學習營​｜緯育TibaMe X 104人力銀行獨家 ' id='b6c9c165-0c8b-4eb7-b2a0-6a105afc5e24'] 趨勢一：AI人才需求正在從工程端往產品與商業端擴散 AI發展初期，企業最需要的是AI Engineer、Machine Learning Engineer、Data Scientist等技術人才。 但當企業真正開始導入生成式AI，管理者面對的問題就變了。 以前問的是：「我們能不能做AI？」 現在問的是： 「哪些流程最值得 AI 化？」 「這個功能真的有人需要嗎？」 「AI 可以節省多少時間？」 「導入之後能不能增加營收？」 「這筆 AI 投資到底值不值得？」 104人力銀行的人才數據也反映出這個轉變。除了專案／產品管理人才需求5年內增加263.1%之外，業務銷售相關的AI人才需求也增加247.8%，行銷相關需求則增加了165.4%，都是非常高的成長曲線。 換言之，AI已經不再只是資訊部門或研發部門的事情。它開始進入：產品、營運、行銷、業務、人資、金融、製造、教育等不同場景。 無獨有偶，世界經濟論壇(WEF)所發表的《Future of Jobs Report 2025》也將「AI and Big Data」列為未來成長最快的技能，並預估到2030年，現有工作所需的核心技能有約39%將發生變化。 所以未來真正稀缺的，可能不只是 AI 工程師，而是：懂原本專業，又知道如何利用 AI 改變工作的跨域人才。 [course_plugin api_type='course_id' title='第一屆－AI 產品經理學習營​｜緯育TibaMe X 104人力銀行獨家 ' id='b6c9c165-0c8b-4eb7-b2a0-6a105afc5e24'] 趨勢二：從「AI Chatbot」進入「AI Agent」時代 當2023、2024年AI應用剛起步流行時，多數企業選擇做「生成式AI」，那時候最常見的應用，就是「AI Chatbot」的應用。例如以下的情境應該不讓人感到陌生： 員工問：「公司差假怎麼申請？」 AI從知識庫找到答案後回覆答案。 但現在企業開始往下一個階段前進：「AI Agent」。 不同的是，過去AI Chatbot的主要負責的工作是：「回答問題」，而AI Agent能做到（或想做到）的則是：「完成任務」。 例如：過去的客服AI可能只是告訴顧客如何退貨。未來的AI Agent可能直接可以執行以下的動作： 讀取訂單 直接執行以下5個SOP → 判斷是否符合退貨資格 → 建立申請 → 通知物流 → 更新 CRM → 回覆顧客 因此連帶讓產品設計從過去陽春的「對話介面」，直接變成完整可以提供服務的「AI Workflow」。 不過，根據勤業眾信在《2026 AI企業現況報告》指出，就算企業已開始積極布局Agentic AI，但當前AI的治理與組織準備程度仍有落差；企業真正面臨的挑戰已從「要不要用AI」，逐漸轉向「怎麼安全地讓AI進入核心流程」。 這也是AI PM接下來最重要的工作與挑戰，產品經理必須懂得設計： AI 可以做到哪一步？ 什麼時候交回給人？ 哪些操作需要再次確認？ AI 可以存取哪些資料？ Agent 執行錯誤後如何恢復？ 如果過去PM主要工作是在設計產品的「User Flow」，未來很可能還要學會設計：Human × AI × System 的 Agent Workflow。 延伸閱讀：文科生的AI時代生存指南：這4類證照幫履歷「套上科技濾鏡」，跨領域轉職必備！ 趨勢三：PM不一定要成為工程師，但「做得出來」正在變重要 AI同時也正在重新定義產品經理與工程團隊之間的工作邊界。 過去 PM 想驗證一個產品概念，常見流程可能是： 需求研究 → Wireframe → Figma Prototype → PRD → 工程開發 → MVP 現在，Vibe Coding、AI Coding Agent、No-code／Low-code等工具正在壓縮這段流程。 產品經理即使沒有完整工程背景，也開始有機會自己建立： AI Chatbot 簡單Web App AI知識庫 RAG應用 自動化Workflow AI Agent Prototype 未來企業期待 PM 的可能不只是：「你能不能把需求寫清楚？」，而會進一步變成：「你能不能先把想法做出來，證明值得投入？」 雖然這並不代表產品經理都要轉職成工程師。 但是當你真正理解基本的技術邏輯（包括 API、LLM、RAG、Prompt、Agent與資料流程），才能更有效率地和工程團隊一起完成產品。 延伸閱讀：PM的隱性停滯：你是「救火型PM」還是「系統設計型PM」？ 趨勢四：只會Prompt，差異化可能愈來愈小 生成式 AI 剛出現時，「Prompt Engineering」曾經被視為非常稀缺的能力。但隨著模型能力持續提升，單純會操作ChatGPT、Claude 或 Gemini，會逐漸變成知識工作者的基本能力。 真正拉開 AI PM 差距的問題，不再只是：「Prompt 怎麼下？」，而是：「什麼問題值得交給 AI？」 例如：公司有50個客服流程，哪5個最值得優先 AI 化？AI 自動化率做到多少才有 ROI？如果準確率只有 90%，剩下 10% 的錯誤會造成什麼影響？哪些情境一定需要 Human-in-the-loop？ 這些問題靠 Prompt Engineering 解決不了，它需要的是：「產品判斷＋商業理解＋AI知識＋產業經驗」。 因此未來有價值的人才組合，很可能會是： 金融 × AI HR × AI 醫療 × AI 製造 × AI 教育 × AI 行銷 × AI 對已經有幾年工作經驗的產品經理而言，原本累積的Domain Knowledge（領域知識）並不會因AI出現而失去價值，反而可能成為自己切入AI產品的重要優勢。 延伸閱讀：AI害你被裁員？104資深協理：學會用AI開外掛，未來是你挑公司 趨勢五：企業不再只看AI使用率，而開始追問ROI 生成式 AI 剛進企業時，許多組織最先觀察的是： 多少員工開始使用AI？ 一天用了幾次？ 有哪些團隊導Chatbot？ 但2026年之後，更重要的問題開始變成：「用了之後，到底產生多少價值？」 根據勤業眾信在2026年的研究顯示，66% 的企業已經從AI獲得生產力或效率提升；但是只有約20%已經看到AI帶動營收成長。儘管74%的企業期待未來AI可以創造營收，但這中間巨大的落差，就是「AI Product Manager」的機會。 OpenAI在2026年談企業AI投資管理時，也提出不應只看Token單價，而應衡量AI每一美元實際完成多少有價值的工作，包括成功完成的任務、節省時間、改善決策以及能否形成可規模化工作流程。 因此 AI PM 未來除了 DAU、Retention、Conversion 等傳統產品指標，還可能需要理解： Task Success Rate Accuracy Hallucination Rate Latency Automation Rate Human Intervention Rate Cost per Successful Task 最後回到最核心的問題：這項AI產品，到底替使用者與企業創造了什麼價值？ 延伸閱讀：85%員工上完課卻不會用！AI時代真正的危機不是失業，而是你的「技能已過期」 趨勢六：AI Governance也正在進入產品經理的工作範圍 2026 年另一個值得注意的全球變化，是 AI 法規正式進入執行階段。 歐盟的《AI Act》於2024年生效，多項規範已在2026年8月2日進入適用或執行階段，包括特定 AI 系統的透明度義務；部分高風險 AI 系統則有不同的後續實施時程。 因此做 AI 產品時，PM 未來還需要思考： 使用者知不知道自己正在跟 AI 互動？ AI 產出的內容需不需要標示？ 產品使用了哪些資料？ 哪些事情一定需要人工決策？ 系統如何留下紀錄？ AI 判斷錯誤後如何追蹤？ 特別未來的世界裡，金融、人資、醫療、教育等領域，AI Governance很可能逐漸成為產品設計的基本能力，需要注意的規範範圍將會愈來愈廣。 延伸閱讀：AI基本法借鏡國外 美專法重競爭、歐盟南韓有罰則 未來可能不是「AI PM變多」，而是「所有PM都要懂AI」 從更長期來看，「AI Product Manager」甚至未必永遠是一個獨立職稱。 就像現在很少有人特別強調自己是「Internet Product Manager」，當AI逐漸成為所有數位產品的底層能力後，企業遲早有一天將不再區分：Product Manager、AI Product Manager，而會認為：「產品經理本來就應該理解 AI」。 因此，真正值得產品工作者思考的，可能不是：「我要不要轉職 AI PM？」而是： 「我的 PM 能力，要怎麼升級成 AI 時代需要的產品能力？」 想進入AI產品領域，可以從這4層能力開始 如果把目前 AI Product Manager 所需能力整理成學習地圖，大致可以分成四層。 第一層｜產品基本功使用者研究、需求分析、產品策略、Roadmap、數據分析、商業模式第二層｜AI基礎理解生成式 AI、LLM、Prompt、API、RAG、AI Agent、資料流程第三層｜AI產品實作AI Product Design、AI Workflow、Prototype、產品驗證、Evaluation、Human-in-the-loop第四層｜AI商業化能力AI ROI、成本管理、AI Governance、產品商業模式與產業應用 真正的挑戰，是把這些原本分散的知識串在一起。 因為很多人現在已經「會用AI」，但從使用AI工具，到真正能提出一個AI產品構想、驗證需求、設計流程，再做出可以展示的Prototype，中間其實還有不小的距離。 [course_plugin api_type='course_id' title='第一屆－AI 產品經理學習營​｜緯育TibaMe X 104人力銀行獨家 ' id='b6c9c165-0c8b-4eb7-b2a0-6a105afc5e24'] 光是「知道AI」還不夠，實作才是最重要的一步 如果你原本就是產品經理、專案經理，或者希望往 PM 領域發展，現在需要補的可能已經不只是再上一堂「ChatGPT 工具課」。 而是實際練習： 怎麼找到值得用 AI 解決的問題？ 怎麼把需求轉成 AI 產品構想？ 怎麼和技術團隊討論 AI 解法？ 怎麼快速驗證產品？ 怎麼把 AI 概念變成真正的產品提案？ 針對這樣的能力轉型，104人力銀行也與緯育TibaMe合作推出「第一屆AI產品經理學習營」，鎖定希望在PM實務中應用 AI、提升產品提案能力，以及希望踏入產品經理領域的職場工作者。課程預計自2026年10月17日起正式展開。 與單純介紹 AI 工具有所不同，如果你的目標是往 AI Product 發展，更值得關注的是能否透過有結構的學習與實作，把「AI 知識」轉化成真正能用在工作上的「產品能力」。 👉 查看「第一屆 AI 產品經理學習營｜緯育 TibaMe × 104 人力銀行」課程資訊 從「會用AI」到「管理AI」，PM競爭正式進入下一階段 回頭看這幾年的市場，可以大致看到產品人才能力的變化： 2023，會用 AI，是加分：生成式 AI 與 Prompt 開始普及。 2024，懂 LLM，是稀缺能力：企業開始嘗試 RAG、企業知識庫與生成式 AI 應用。 2025，能做 AI Product，開始受到重視：AI 從實驗性專案逐漸走向正式產品。 2026，能設計 Agent、Workflow、Evaluation 並衡量 ROI，價值快速提升：AI 開始真正進入企業核心工作流程。 放眼望去，下一階段真正稀缺的工作能力組合，很可能是：AI × Product × Domain × Business。 AI 工具的操作門檻只會愈來愈低，真正有價值的，反而是那些知道問題在哪裡、知道什麼值得 AI 化、能把想法變成產品，也知道怎麼衡量成果的人。 所以，對產品經理而言，現在真正值得問的或許不是：「AI會不會取代PM？」 而是：「當AI開始改變所有產品，我是否已經具備下一代PM需要的能力？」 推薦閱讀 AI害你被裁員？104資深協理：學會用AI開外掛，未來是你挑公司 AI代理人時代，勝負不在AI多聰明！林之晨：關鍵在組織消除落地摩擦力 AI拆解傳統職位、重組專業分工：下一批高薪人才長什麼樣？

我以前有個毛病，就是愛在背後抱怨員工。說他們做事不主動、不積極、沒有責任感，每件事都要我跟催，催了才動。我以為這是員工的問題，後來才發現，問題大部分出在我自己身上。 直到有一次，我一個認識很久的朋友，他也在做生意，聽我抱怨完之後，丟了一句話給我：「你有沒有想過，問題出在你這個老闆身上？」我當場沉默了好幾秒。那次對話之後，我回去認真想了很久。我開始問自己，我有沒有清楚告訴員工我期待什麼？我有沒有讓他們知道做好了會有什麼回饋？我有沒有給他們一個安全的環境，讓他們敢說出自己的想法？答案幾乎都是沒有。 我那時候管人的方式很簡單，就是交代任務、等結果，結果不好就罵，結果好了也沒有特別說什麼，因為覺得那是本來就該做到的。這種管理方式，我以為是高標準，後來才知道那叫做沒有管理。真正的管理不是管控，是讓人願意做事、知道為什麼要做事、做完之後感覺有意義。這三件事，缺了任何一個，員工的積極性都會慢慢消磨掉。 我後來做了幾個改變，是讓我管理方式徹底不一樣的事。 第一個是把期待說清楚。以前我交代任務，說的大概就是「你去把這個弄一下」。這種說法根本沒有辦法讓人知道你要什麼。後來我改成，說清楚這件事的目的是什麼、希望在什麼時間點完成、完成的標準長什麼樣子。光是這樣，執行的成果就好很多。不是員工變聰明了，是他們終於知道該往哪個方向走。 第二個是開始給予正向的回饋。這件事聽起來很簡單，但對習慣只抓問題的老闆來說，其實不容易做到。我以前覺得稱讚員工很奇怪，感覺像是在討好人。後來我才理解，適時的肯定不是討好，是讓人知道他們的努力被看見了。一個感覺被看見的員工，和一個覺得自己做再多也沒人在意的員工，工作的狀態是完全不同的。我的觀點是，稱讚是最低成本的管理工具，你不用花一毛錢，但它能直接影響一個人對工作的態度。 第三個是讓員工有機會表達意見。我開始每個月固定找核心員工一對一談話，不是要檢討他們，而是問他們工作上有什麼困難、有什麼建議。一開始大家都不太敢說，因為過去的文化就是老闆說了算。但慢慢的，有人開始說出一些我根本沒有想到的問題，有些還是非常有價值的改善建議。我後來發現，很多問題其實員工早就知道，只是沒有人問他們，或者他們覺得說了也沒用。當你願意真的聽，他們也願意真的說。 第四個是停止用恐懼管理人。我以前有時候會用壓力、用威脅來逼人做事，短期確實有效，但長期的代價非常大。被恐懼驅動的員工，只會做到剛好不被罵的程度，不會多做一步。更糟的是，這種文化會讓最有能力的人先離開，因為有能力的人不缺選擇，他們不需要忍受這種環境。留下來的，反而是不知道去哪裡的人。這個結果對公司來說是最壞的情況。 人員管理這件事，說複雜很複雜，說簡單也很簡單。最核心的一點，是你有沒有把員工當成一個完整的人在對待，而不只是一個執行任務的工具。工具你可以不管它的感受，但人不行。人有感受、有情緒、有自己的期待和想法。你作為老闆，有沒有試著去理解這些，決定了你手下的人願不願意真的跟你走。 我後來公司的離職率明顯降低，不是因為我加薪了，而是因為工作環境變得讓人願意待。這件事給了我一個很重要的認識：留不住人，很多時候不是薪水的問題，是人覺得在這裡沒有未來、沒有被尊重、做的事情沒有意義。這三件事，薪水都補不了。 老闆可以用高薪把人吸引進來，但如果這三件事沒有做好，那個人很快就會離開，而且可能還帶走一些核心的東西，對公司造成的損傷更大。 我想特別說一件事，就是老闆要對自己的管理風格誠實。很多老闆在外面講管理、講領導力，但回到公司還是用同樣的老方式對待員工。這種落差，員工感覺得到，而且他們不會說，只會選擇用行動表態，就是慢慢地變得更不積極，或者直接離職。你如果真的想要一個有戰鬥力的團隊，你必須先成為一個讓人願意跟的老闆。這件事沒有捷徑，是靠每一天的行為累積起來的。 如果你現在也在為員工不積極而頭痛，我建議你先停下來，回頭看看自己做了什麼，或者沒做什麼。答案通常不在員工身上，而是在你這個老闆每天的決定和行為裡面。

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

埋頭苦幹做了90分，卻因為簡報只呈現60分被奪走升遷機會？本文拆解3大報告盲點，教大家用4個關鍵技巧，把辛苦產出的專案價值完好呈現，讓你的專業不再被埋沒！ 文／《104職場力》 本文導覽 上台簡報時，明明底子硬、實力卻打折？掌握3個溝通關鍵，精準呈現你的專業！讓簡報力成為帶得走的跨領域競爭力 一場高層會議簡報後，某職位升遷人選終於定案！AB這兩位年資相當、能力與績效皆不相上下的候選人，一度讓選拔陷入膠著，但最終由A拔得頭籌，原因是：他會議上簡報講得有聲有色！ 這時有同事心想，B雖然「憨慢講話但很實在，且苦幹實幹」，A只是比較「能言善道、會做簡報包裝成就」，難道最終還是要靠耍嘴皮子才能勝出嗎？ 有點殘酷，但現實就是如此！專業能力只是決定一個人的下限，而簡報力、溝通表達等軟實力往往是決定一個人能往上爬多高的關鍵！尤其當兩個人硬實力旗鼓相當時，能不能把複雜的成果和想法精準傳達，就成了決定勝負的臨門一腳。 上台簡報時，明明底子硬、實力卻打折？ 很多優秀的職場人（尤其技術強者）常會陷入一個迷思：「只要我專案做好、發揮超強技術，主管自然看得見／一定會懂我的優勢！」 但主管老闆的工作節奏很快，加上組織高手雲集，只知道能擠進候選名單的人能力都很好，根本無法擠出時間、精力好好比對專案細節或候選人之間的差別，最終他們評估一個人的能力＋決定誰出線的依歸，就是來自會議上15分鐘簡報內所展現的溝通效率。 同樣都是報告，若A講得舌燦蓮花、讓主管們聚精會神（可能還有互動）；B不功不過，卻總是無法打動人（也許主管們聽到一半還恍神），最終會由A勝出好像也不是這麼意外。 簡報力相對弱的人容易吃什麼虧？ 一場簡報成不成功，其實開講5分鐘看台下的人是彌留還是振奮狀態就知道，通常會不小心召喚睡魔的講者都卡在以下這幾個盲點： 陷入「流水帳迷思」，簡報資訊抓不到重點 把簡報當工作日誌在寫，塞了所有執行步驟，過度沉溺於過程與工序細節，在缺乏資訊篩選與結構整理情況下，導致內容雜亂無章，聽眾看半天只覺得是一堆文字大雜燴，完全抓不到核心重點，更別提有什麼結論。 視覺圖表太複雜，畫面呈現讓人「看得很問號」 以為把數據表格直接截圖貼上就是視覺化，結果字體過小、顏色太花、重點數據沒標出來，聽眾花時間盯著螢幕，卻看不懂圖表想表達什麼趨勢，視覺不僅沒幫內容加分，反而增加閱讀理解的障礙。 只講自己的專業語言，忽略聽眾聽不聽得懂 習慣用自己部門的專業術語或執行視角報告，沒有針對聽眾換位思考，例如：對財務講技術名詞、對營運講Bug，沒有把內容「翻譯」成對方聽得懂且在意的語言（如成本、效益或風險），導致講者口沫橫飛、聽眾對不上焦。 這3個盲點最後都會走向無效溝通，把你平常辛苦累積的100分實力大打折扣，因為老闆主管根本聽不出你的價值在哪裡！ 掌握3個溝通關鍵，精準呈現你的專業！ 簡報力的重要性不分位階，我們永遠不曉得這項能力什麼時候會帶來實質影響，想在關鍵時刻展現無可取代的職場影響力？不妨練習調整簡報的底層思維： 讓「結論先行」，精準篩選資訊 捨棄照單全收的紀錄式報告，改用「倒金字塔架構」，在開頭直接給出結論與核心建議，再層層展開關鍵數據與理由，讓聽眾在第一秒就抓住重點，不必在資訊大海裡猜你的意圖。 →延伸閱讀：謝文憲教簡報：先說結論再講細節，一開場就要直球對決 善用「視覺導引」，讓圖表一目了然 好的視覺不是花俏，而是「降低理解成本」，善用對比色凸顯關鍵數字，刪除投影片上非必要的雜訊與滿版文字，確保聽眾一眼看過去就能讀懂圖表背後的趨勢與觀點，不必邊聽邊瞇著眼猜字。 →延伸閱讀：PPT簡報編排的5招資訊設計技巧，設計師教你成為簡報大師 練習「換位翻譯」，用聽眾的語言對話 簡報前先問自己：這場會議的聽眾是誰？他們最關心的是成本、時程還是風險？收起自己部門的內部術語，將技術與執行細節「翻譯」成聽眾聽得懂、在意的商業語言（如果熟知決策者在乎什麼重點，可以加強表述），才能真正打動對方並促成決策。 →延伸閱讀：你上台是要做「簡報、授課還是演講」？福哥：搞懂2大因素再開PPT 「控場表達」，展現臨場專業度 口語演繹決定了你的專業氣場！試著戒掉「然後、那個、基本上」等冗餘口頭禪，善用適度停頓來強調關鍵訊息，面對會議上的突發質疑時，先認同對方的疑慮，再引導至備用方案，展現從容的抗壓與應變能力。 →延伸閱讀：告別死背簡報講稿！5步驟練習「像賈伯斯一樣演講」 掌握這4個關鍵，不僅能大幅降低對方的理解成本，更能讓你辛苦產出的專案成果不再被埋沒，在每一次爭取信任與升遷的關鍵時刻，順利取得先機。 讓簡報力成為帶得走的跨領域競爭力 想知道自己的簡報實力是否足夠？或是明明超會用PPT匯報、溝通，充分掌握了邏輯構思、視覺設計與溝通策略，卻無人知曉、求職轉職時也苦惱無法呈現？ 20分鐘完成「台灣簡報認證」！讓實力具象化 如果你希望系統化檢視並提升自己的簡報說服力，不妨考慮104與3位簡報大師王永福、謝文憲、葉丙成聯手打造的「台灣簡報認證」！ 這項簡報認證不考操作、不考上台口條，單純針對「簡報邏輯、架構、說服思維」設計標準化的線上測驗，完全為懂邏輯的求職者量身打造，只要約20分鐘，通過認證後104會協助回寫履歷增加亮點，讓企業搜尋人才時能快速辨識。  現在就把實力化為證明，讓企業更容易看見你吧！ ★點擊按鈕，立即認證簡報力★ 即日起報名台灣簡報認證─初級即免費贈送《初級證照考前說明》影片！　▶ 台灣職場簡報認證 - 初級｜104 × 台灣簡報認證 延伸閱讀： 一場簡報讓默默無名的業助驚艷董座！謝文憲：簡報，是職場最不公平的競賽 我簡報講不好，怎麼想都是聽眾的錯？千萬講師：重點不是誰錯，而是如何改善 「台灣簡報認證」是什麼？為什麼求職者、上班族都該考？ PPT做超美，但一開口就破功？3個簡報壞習慣暴露出你根本沒邏輯！ 

隨著時代進步，各行各業的專業要求日益提高。證照成為評估個人專業能力的重要指標，對於青年而言，考取證照不僅有助於個人職涯發展，現在更有機會獲得獎勵金。近期，政府推出重點產業證照獎勵計劃，讓更多青年受益，為自己的未來開創更多可能。 第一部分：青年考證照獲獎勵金政策內容 政府為了鼓勵青年人增加專業技能，提高就業競爭力，特別推出青年考證照獎勵金政策。該政策針對一些重點產業的專業證照，為考取成功的青年提供獎金鼓勵。具體而言，這些重點產業證照包括但不限於：信息技術、金融、醫療保健、教育、綠色能源等領域的專業資格。 第二部分：獎勵金金額 根據政策的規定，考取相關重點產業證照的青年，將有機會獲得最高達2萬元的獎勵金。獎金金額將根據證照難度、對就業市場的需求程度以及政府預算等因素進行評估和調整。這不僅是對考證照者個人努力的認可，同時也是政府對重點產業發展的支持與鼓勵。 第三部分：申請程序及資格 申請獎勵金並不複雜，符合以下條件的青年均可參與申請： 【證照獎勵金】 申請資格： 本計畫適用對象為 15 歲至 29 歲之青年 112年07月01日後取得重點產業相關職類技術士證。 取證 90日內提出申請。 實際申請條件再請參照勞動部的官網說明為基準。 第四部分：獎勵金的意義 這項政策的實施對於青年發展意味著巨大的鼓舞和激勵。通過鼓勵考取證照，政府鼓勵青年不斷學習和進修，提升自身專業素養。同時，將有更多的青年投身到重點產業，增加產業的優秀人才儲備，進而推動產業的發展和創新。 此外，這項政策還有助於減輕當代青年學習壓力，提高就業競爭力。經濟發展日新月異，專業技能的要求也不斷升級。考取重點產業證照不僅意味著擁有優勢，更是在競爭激烈的求職市場上，擁有更大的競爭力和更多的機會。 政府推出青年考證照獲重點產業獎勵金的政策，不僅鼓勵青年積極學習和進修，提高自身專業素養，同時也為重點產業引進優秀的人才，促進產業的發展和進步。青年是國家的未來和希望，政府的這項政策無疑將為他們的未來之路鋪平一條更加光明的康莊大道。這也是一個重要的舉措，使得青年在人生的道路上更加堅定、自信，為社會進步和發展做出更大的貢獻。 - - - - - - - - - - - - - - - - - - { 補充新聞資料 } 勞動部為響應國家重點政策，布局關鍵前瞻技術、培育高階人才，並鼓勵15歲至29歲的青年投入重點產業，激勵其提升技能水準、增進就業優勢，規劃辦理「青年取得重點產業職類技術士證及穩定就業獎勵試辦計畫」，只要青年考取相關重點產業之技術士證照，將核發丙級5千元、乙級1萬元、甲級2萬元的「證照獎勵金」。 相關重點產業之技術士證照包含化學、機械加工、工業電子、太陽能光電設置、電腦軟體設計、銑床、農藝等共22職類，且為協助成功考取重點產業證照之青年，不用出門就能領到「證照獎勵金」，勞動部還建置獎勵金線上申請系統 https://eservice.wdasec.gov.tw/WWW/C602M 青年只需上系統填列相關資料就可E指搞定，自即日起開始受理至明年12月31日止，歡迎想要投入重點產業的青年，踴躍考取證照獲取獎勵金，相關問題可撥技能檢定中心(04)2259-5700＃0洽詢。 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 相關技術士證照參考如下，實際是否補助參考勞動部說明： 🟠 太陽光電設置乙級技術士⏩ https://nabi.104.com.tw/ability/10028743 🟠 乙級石油化學技術士 ⏩ https://nabi.104.com.tw/ability/10029143 🟠 丙級化學技術士 ⏩ https://nabi.104.com.tw/ability/10029142 🟠 甲級化學性因子作業環境測定技術士 ⏩ https://nabi.104.com.tw/ability/10029203 🟠 乙級農業機械修護技術士⏩ https://nabi.104.com.tw/ability/10028919 🟠 丙級電腦輔助機械設計製圖技術士⏩ https://nabi.104.com.tw/ability/10048288 更多證照請上證照中心：https://nabi.104.com.tw/certify

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)

Word空白頁怎麼刪除？在使用 Microsoft Word 編輯文件的過程中，經常會碰到Word空白頁無法刪除的情況。這些空白頁可能來自多餘的段落、分頁符號或格式設定錯誤，不但影響文件排版與整體美觀，也可能造成列印與分享時的困擾。 別擔心，這篇文章將教你Word刪除空白頁的五種實用方法，幫助你快速清理不需要的頁面，讓文件更加專業整潔。（2025/3/25更新） ✅方法一：手動刪除空白頁內容 這是最直覺的Word刪除空白頁方法，適用於簡單的空白頁情況。 操作步驟： 1. 將游標放在空白頁的開頭。 2. 按下鍵盤上的「Delete」或「Backspace」鍵，刪除空白段落或符號。 ✅方法二：利用段落與分頁符號調整 有時空白頁是由分頁符號或段落設定造成，這時可以透過段落調整來刪除 Word空白頁。 操作步驟： 1. 將游標置於空白頁前一段的末尾或空白頁後一段的開頭。 2. 插入或刪除「Ctrl + Enter」所產生的分頁符號。 3. 或在空白段落的開頭按「Backspace」鍵移除多餘段落。 ✅方法三：使用「隱藏段落」技巧 當你無法直接刪除空白頁時，可以將其內容設定為隱藏，達到視覺上的 Word刪除空白頁 效果。 操作步驟： 1. 選取空白頁的段落。 2. 右鍵點選並選擇「段落」設定。 3. 在「字型」對話框中勾選「隱藏文字」。 4. 確認後，該段落將不再顯示於文件中。 ✅方法四：透過尋找與替換功能 若文件中存在多個分頁符號導致空白頁，可用尋找與替換的方式快速處理Word刪除空白頁問題。 操作步驟： 1. 按下「Ctrl + H」開啟尋找與替換。 2. 在「尋找內容」欄位輸入 ^m^p（表示分頁符號+段落符號）。 3. 將「取代為」欄位留空。 4.,點選「全部取代」，快速清除空白頁來源。 ✅方法五：調整頁邊距與行距 有些 Word空白頁 是因為頁邊距設定過大導致內容無法顯示完整，這時可透過調整頁面配置來解決。 操作步驟： 1. 使用「Ctrl + A」選取整篇文件。 2. 點擊「版面配置」→「邊界」→「自訂邊界」。 3. 調整「上」與「下」邊界為較小值（例如 0 或 0.5 公分）。 4. 確認後空白頁通常就會被自動移除。 📌 用對方法，Word刪除空白頁輕鬆搞定！ 無論是因段落符號、分頁符號或版面設定造成的Word空白頁，只要掌握上述五 Word刪除空白頁方法，就能有效提升文件品質，節省修改時間。趕快動手試試，讓你的Word文件更加完美吧！ 🔍特別推薦：Word文書處理密技 教你活用Office https://nabi.104.com.tw/course/tibame/123b977e-a18a-4e1b-bc96-2ea41acdbb4e

在 Outlook 中，你可以利用「規則」功能來自動歸類郵件，幫助你更有效地管理收件匣。隨著郵件數量的增加，管理收件匣變得愈發困難。經常需要花費大量時間來整理和處理郵件，這不僅降低了工作效率，也可能導致重要郵件被忽視。為了解決這一問題，我們將介紹「規則」的功能，幫助用戶自動歸類郵件，從而簡化郵件管理流程。以下是如何建立規則，使郵件自動歸類的步驟： 步驟一、開啟 Outlook： 打開 Outlook 應用程式或登入網頁版 Outlook。 步驟二、選擇郵件： 在收件匣中，選擇你希望為其建立規則的郵件。 步驟三、建立規則： 在 Outlook 桌面版：右鍵點擊郵件，選擇「規則」中的「建立規則」。 ▍在 Outlook 網頁版： 步驟一、點擊右上角的設定圖標 步驟二、選擇「檢視所有 Outlook 設定」。 步驟三、在「郵件」選項中，選擇「規則」，設置規則條件，在彈出的對話框中，你可以設置規則條件。 步驟四、選擇你希望 Outlook 對符合條件的郵件執行的動作 步驟五、完成規則設置，確認所有條件和動作後，點擊「確定」或「保存」來完成規則的設置。 規則示範： ▍將某寄件人的郵件移動到指定資料夾： 1.條件：如果郵件來自 specific@example.com 2.動作：將郵件移動到「重要郵件」資料夾 ▍只保留最新一封郵件，其餘自動封存： 1.條件：如果郵件來自 specific@example.com 2.動作：僅保留最新一封郵件，將其他郵件移動到「封存」資料夾 ▍刪除超過10天的郵件： 1.條件：如果郵件來自 specific@example.com 且日期早於 10 天前 2.動作：刪除郵件 通過設置這些規則，Outlook 將自動幫助你管理和歸類郵件，使你能更專注於重要工作。 ➤ 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！