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軟體產業的Technical Writer工作在做什麼？和PM產品經理工作有什麼差異？Technical Writer職位結合「內容寫作」和「技術寫作」的專業，可以將硬梆梆的技術內容、轉換成一般使用者也能好理解的技術＋商業內容。本文作者以自身經驗分享，解答包括Technical Writer工作內容及為什麼不由PM來寫技術文件。 文／朱麒 本文目錄（點擊可快速前往） 1. Technical Writer到底要幹嘛？2. 為什麼需要Technical Writer？3. 為什麼不由PM來寫技術文件？ 我曾經擔任PM將近6年的時間、在新職位—Technical Writer工作也已經快9個月的時間，這篇文章想分享關於「寫文件」這件事情。 一開始有許多朋友和我討論說「為什麼不交給PM做就好？」在親身體驗與想過之後，我發現這兩者的定位與價值是完全不同的。這篇文章分享Technical Writer在做些什麼，以及簡單比較跟「產品經理（Product Manager）」的差異。 如果你對軟體產業有興趣、正在當PM的人、或是潛在想當Technical Writer的人看（有這樣的朋友嗎），一起來看看這篇文章吧。 備註：請留意此篇文章的脈絡都是以「軟體開發」的角度來談。 1. Technical Writer到底要幹嘛？ 簡單說，就是替公司的產品寫一份「攻略本」。 攻略本是電玩產業的詞，能幫助新手玩家快速學會操作方法、了解遊戲目標，接著就可以比較開心的在遊戲的世界中玩耍。 而「技術寫作（Technical Writing）」就是替公司的產品寫使用文件，用來引導消費者更好地使用公司產品。技術寫作也可以視為公司品牌、產品使用體驗的一環，能影響消費者對於公司產品的整體觀感。 這就像「攻略本」會先告訴新手玩家基本的操作方法，讓玩家在別在超大的遊戲世界中不知所措的亂跑、被怪打死而感到挫折（可能一開始連「基礎戰鬥知識」都沒有就跑出新手村）。 好的技術文件，應該能夠把公司產品複雜的功能與規格，在適當的時間點、用適當的方式告訴使用者。 2. 為什麼需要Technical Writer？ 對呀，為什麼不由最熟悉產品功能與規格的程式開發者或產品經理，來寫技術文件就好了呢？ 先從「軟體開發者」的角度來說。由於技術文件（例如API Documentation）是技術含量相當高的文件，最好的寫作者當然是由開發者來寫。 然而多數的開發者在寫文件的時候，容易從非常技術的角度撰寫文件—多數狀況是「只解釋程式功能，但不解釋程式對於使用者的目的」。由於程式往往有自己的商業邏輯（例如建立訂單的流程、訂單對帳與請款的方式），使用者在不清楚商業邏輯的前提下直接閱讀，往往一頭霧水。 因此Technical Writier誕生了，這個職位結合「內容寫作（Content writing）」和「技術寫作（Technical Writing）」的專業，可以將硬梆梆的技術內容、轉換成一般使用者也能好理解的技術＋商業內容。 Technical writer像是一位翻譯員，要把「技術」國家的語言翻譯給「商業」國家的人理解。 3. 為什麼不由PM來寫技術文件？ 行行好，放過PM吧！ PM的工作包山包海，要跟業務單位／客戶對需求、花時間整理規格、跟設計師／工程師／QA／營運團隊溝通。 PM職責範圍確實也包含寫產品的規格與規劃，例如： 使用者故事（User Story）： 即 As a（使用者）, I want（做什麼事情）, so that（得到什麼成果），讓產品團隊理解每個功能為誰而做、要做什麼、做完成果。 User Story Acceptance Criteria Test Cases：寫完User Story後，必須要進一步描述這個功能的細節，透過「Given（在什麼情況下），When（當使用者做了什麼），Then（會發生什麼事情）」才能讓工程師與QA（測試工程師）執行。 Product Roadmap：告訴C字輩的老闆接下來的產品發展，這一季要做什麼、為什麼要做、要打哪些用戶、如何衡量成效、成效好與不好的相對應措施是什麼。 可以看到，PM的寫作文件通常是「對內」，告訴團隊接下來要做些什麼、不做些什麼；但Technical Writer通常是「對外（外部使用者）」，告訴使用者產品從哪裡開始用、要完成對應的事情該怎麼做、技術細節要到哪裡去查……等。 PM和Technical Writer的技能樹不同，前者更多在溝通、後者更多在引導。更多文章分享，可至「朱騏部落格」閱讀。 （原文標題：軟體產業中的 Technical Writer 在做些什麼，為什麼「寫文件」這件事情不都交給 PM 做就好？） [joblist_plugin title='更多104【Technical Writer】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=Technical%20Writer' amount='4']

產品經理（PM）的競品分析詳細程度通常取決於以下幾個因素，競品分析的詳細程度應該根據產品需求和市場環境來靈活調整，以確保獲得足夠的訊息來做出明智的產品決策。 1. 產品階段： ✦ 早期階段：在產品概念驗證階段，競品分析可能會比較粗略，主要是了解市場上已有的解決方案、它們的主要功能和市場定位。 ✦ 開發階段：當產品進入開發階段，競品分析需要更加深入。這包括對競品的功能、用戶體驗、定價策略、優劣勢等進行詳細分析，以確保自家產品在市場上具有競爭力。 ✦ 成長階段：在產品成長階段，需要進行持續的競品分析，以跟蹤競爭對手的策略變化，確保自己的產品能夠持續優化並保持市場地位。 2. 市場競爭情況： ✦ 如果市場競爭激烈，競品分析需要更加詳細，甚至要進行定期的競品分析報告，以快速反應市場變化。 ✦ 如果市場競爭較少，可能只需定期進行高層次的競品分析即可。 3. 產品複雜性： ✦ 複雜產品（如企業級軟件、SaaS產品）通常需要更詳細的競品分析，涵蓋技術架構、整合能力、安全性、合規性等方面。 ✦ 對於比較簡單的產品，可能只需要分析核心功能和價格。 4. 企業戰略： ✦ 如果企業希望通過差異化競爭來取得市場份額，那麼競品分析需要非常深入，並且聚焦於發現競品的不足之處。 ✦ 如果企業採取的是成本領先戰略，則可能更關注於競品的定價和運營成本。 5. 目標受眾： ✦ 如果產品針對的是專業市場或小眾市場，競品分析可能需要深入了解競品的市場細分策略和針對特定用戶群體的解決方案。 ✦ 對於大眾市場產品，競品分析可能更多關注於競品的用戶體驗和市場滲透策略。 【具體應包括的內容】 ► 競品概覽：競品的主要特徵、定位、目標市場等。 ► 功能對比：核心功能的優劣勢比較，是否有獨特賣點。 ► 用戶體驗：介面設計、使用流程、用戶評價。 ► 市場反應：競品的市場表現、客戶評價、市場份額。 ► 技術分析：技術架構、性能、安全性等技術層面的對比。 ► 價格分析：競品的定價策略、優惠措施、商業模式。 ► 行銷策略：競品的品牌、推廣渠道、市場活動。

中原大學與Teradyne透過產學合作課程及實習規劃，共同培育符合產業需求的高階測試人才。（左起：中原大學副校長吳宗遠、Teradyne亞太區銷售副總裁Richard_Hsieh、中原大學半導體產業學士學位學程主任郭泰辰）(圖 / 中原大學提供） 為加速產業接軌、培育兼具技術深度與實務能力的人才，中原大學與全球自動化測試設備領導者Teradyne（泰瑞達）合作開設課程，安排學生進入產業現場實作，並提供兼職實習機會，展現校企合作育才的積極布局。6月1日下午，Teradyne亞太區銷售副總裁Richard Hsieh應邀至中原大學專題演講，解析AI與高效能運算（HPC）時代下半導體測試的架構變革與技術趨勢，協助學生掌握產業前沿發展，提早布局未來職涯。 2026-06-02 中原大學 發布 中原大學半導體材料與光電檢測碩士學位學程主任鄭湘原表示，因應AI、高效能運算、先進封裝與矽光子技術快速發展所帶動的測試人才需求，中原大學與美商Teradyne於本學期合作啟動「高效能運算與共光學封裝測試」產學合作課程。除課堂教學外，未來兩週也將安排學生前往Teradyne新竹據點進行實作，讓學生提前接觸產業環境，縮短學用落差。 Teradyne亞太區銷售副總裁Richard_Hsieh於中原大學專題演講，解析半導體測試技術發展與人才需求。（圖 / 中原大學提供） 為支持產學交流並拓展學生視野，Teradyne亞太區銷售副總裁Richard Hsieh應邀至中原大學發表「ATE測試與AI驅動趨勢」專題演講。他指出，隨著AI、先進封裝、車用電子與資料中心等應用快速發展，半導體產品複雜度持續提升，測試技術挑戰也同步升高。AI時代帶動半導體需求成長，後段封裝與測試的重要性將持續提升，尤其KGD（Known Good Die）、系統級測試及高並行測試能力，將成為關鍵競爭力。他也勉勵學生持續關注AI與半導體產業趨勢，厚植專業實力，把握未來職涯發展機會。 此外，為深化校企連結，Teradyne亦宣布提供一年期兼職實習名額，將課堂訓練延伸至企業環境，強化實務經驗累積。人資部門並同步啟動學生人才資料庫建置，提升未來半導體測試工程師的招募效率。Teradyne表示，本計畫不僅有助於縮短學界與產業的技術落差，更象徵公司在台灣高階測試人才供應鏈布局的重要一步，預期將為未來三到五年的人才競爭力帶來實質助益。 中原大學與Teradyne合作開設「高效能運算與共光學封裝測試」產學課程，攜手培育半導體檢測人才。（圖 / 中原大學提供） 中原大學與Teradyne合作開設的「高效能運算與共光學封裝測試」課程，邀集Teradyne資深應用工程師與博士級專家組成講師團隊授課，完整導入當前半導體產業最重視的實務能力。課程為期16週，聚焦半導體測試、自動化設備（ATE）、光電封裝與矽光子量測等前瞻技術。為強化教學成效與實作深度，課程實驗安排於Teradyne新竹據點進行，學生可直接接觸產線級儀器與量測設備。 中原大學表示，面對半導體產業快速發展與智慧化轉型趨勢，未來將持續深化與國際企業之合作。美商Teradyne為全球知名自動化測試設備與先進機器人技術公司，長期深耕半導體測試領域。此次雙方合作，不僅縮短學生與產業的距離，也為企業人才布局提供解方，在AI、高效能運算、先進封裝與矽光子技術快速發展的趨勢下，攜手樹立產學合作新標竿。 AI時代什麼能力最有價值？臺大畢典：同理心、創造力與利他精神 淡江大學4度舉辦 NVIDIA黃仁勳 Watch Party　樸實剛毅校徽再佔C位 德明科大帶薪實習10年有成  Z世代職場大放異彩

運用ChatGPT分析數據和提供策略建議，分析準確嗎？實例示範運用ChatGPT解析Excel數據，從購買行為洞察、客群分群，到制定具體銷售策略，以及最關鍵的查核與修正盲點，才能真正發揮AI的輔助價值。本文節錄自《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》。 文／Excel 廣播電台｜張予 本文目錄（點擊可快速前往） 【ChatGPT數據洞察1】用戶購買行為洞察【ChatGPT數據洞察2】銷售策略【ChatGPT數據洞察3】短中長期策略與行動方案【ChatGPT數據洞察4】AI分析準確嗎？如何查核與修正？ ChatGPT不僅能根據你的指令提供數據摘要，還能根據分析結果給出實用建議！舉例來說，當你看到前一篇的折線圖，你可能會好奇：「為什麼6月的銷售額表現最好？」或者想知道：「如何改善4月和9月銷售下滑的情況？」這時候，善用ChatGPT，它能幫你深入分析數據，提供洞察與策略，讓決策更加精準！ 【根據數據提問】問題示範：為什麼6月的銷售額表現最好？如何改善4月和9月銷售下滑的情況？ （圖／旗標出版提供） （圖／旗標出版提供） 用「三個臭皮匠，勝過一個諸葛亮」來形容ChatGPT給予的協助，無疑是個最佳比喻。即便是經驗豐富的資料分析師，也可能會因為盲點而忽略關鍵資訊。但ChatGPT就像是一個全方位的數據顧問，能夠從多個角度切入，提供你可能沒想到的分析觀點，甚至具體的行動建議，幫助你從資料中挖掘出隱藏的黃金資訊。如果你能提供更完整的背景資料，它的建議將會更加貼近實際需求，甚至能針對你的分析需求量身打造具體的策略。 除了根據分析結果提供見解，你還可以直接告訴ChatGPT你的目標，請它根據目標設計行動策略。舉例來說，假設你希望以今年的用戶購買行為為基礎，制定隔年的銷售策略，ChatGPT就能根據數據表現，幫助你制定具體方案。現在，就來看看ChatGPT如何發揮數據分析的實力吧！ 指令：「協助分析用戶的購買行為，並制定隔年的用戶銷售策略」 由於ChatGPT的回覆較長，以下將分為三部分介紹： 【ChatGPT數據洞察1】用戶購買行為洞察 （圖／旗標出版提供） （圖／旗標出版提供） ChatGPT根據我提供的Excel資料表，快速整理出用戶購買行為分析結果，包含購買次數、平均消費額、地區等關鍵資訊。接著，它透過購買次數與平均消費額的關係，將用戶分群，識別出高價值客戶和忠誠客戶，並清楚定義分類標準。最後，它還深入分析北、中、南地區的消費行為差異。這一切，只需短短幾秒鐘！ 想像一下，如果要手動完成這項分析……你需要先整理資料表，再用肉眼觀察購買次數與平均消費額的關係。或許可以透過數據視覺化來加速分析，但問題來了――該選擇哪種類型的圖表？講了一堆，是不是很複雜？那麼下次不妨交給ChatGPT，讓它幫你快速整理、分析，省時又高效！ 【ChatGPT數據洞察2】銷售策略 （圖／旗標出版提供） （圖／旗標出版提供） 在完成用戶行為分析後，ChatGPT進一步推導出2024年的銷售策略，針對高價值客戶、忠誠客戶、不同區域用戶，以及不同註冊時間的客群，提供個別的行動建議。這些策略不是憑空想像，而是根據Excel資料表中的實際數據，所推論出的具體建議，讓決策更有依據，提升執行效率與成功機率！ 【ChatGPT數據洞察3】短中長期策略與行動方案 （圖／旗標出版提供） 最後，ChatGPT收斂並整理出2024年的短、中、長期銷售策略，確保這份分析報告能立即轉化為可執行的行動方案。如果你希望獲得更詳細的策略細節，或需要更多具體的行動建議，只需輸入指令，ChatGPT就能提供進一步分析，讓數據真正為決策帶來價值！ 【ChatGPT數據洞察4】AI分析準確嗎？如何查核與修正？ 你可能會好奇～AI進行數據分析的準確度如何？會不會出錯？ 其實，ChatGPT並非完美，這點從聊天室下方的提示「ChatGPT可能會發生錯誤，請查核重要資訊」便可看出。 （圖／旗標出版提供） 如果對結果有疑問，你可以直接詢問ChatGPT它的推論依據。舉例來說，在分析區域消費差異時，ChatGPT提出：「台北與高雄的用戶消費較高，而台南用戶的消費額相對較低」。若你想知道它是根據哪些數據推論的，只需請它提供數據支持，結果如下： （圖／旗標出版提供） ChatGPT已經整理出各地區的消費表現表格，從總消費來看，台南的消費力確實較台北和高雄弱，這證明AI並非憑空猜測，而是基於數據分析得出的結論。然而，再重申一次～AI並不完美，你是否注意到「台中」的數據被忽略了？從表格來看，台中的總消費額其實是四個地區中最低，理論上應該比台南更值得關注，但ChatGPT並未主動提及這點。 總消費額為最低（圖／旗標出版提供） 當你發現這類問題時，可以直接指正，並要求ChatGPT修正。例如：請它補充台中的數據分析，確保結果更加完整。  （圖／旗標出版提供） （圖／旗標出版提供） ChatGPT已經根據指令進行修正！（圖／旗標出版提供） AI工具雖然強大，但仍有其不足。最理想的方式是將AI視為協作助手，而非完全取代人的判斷。透過人機互補，不僅能提升分析的精準度，也能確保結果更加全面。掌握這樣的心態，你將能更高效地運用AI進行數據分析，讓決策更加精準。 節錄自：旗標出版《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》／Excel 廣播電台｜張予 著 更多【AI工作術】推薦： ChatGPT生成Excel圖表不卡關！xy軸設定、中文顯示問題輕鬆搞定 打造ChatGPT行政小助理：專屬AI助理幫你處理瑣碎行政工作 ChatGPT可以產生流程圖嗎？用Excalidraw和ChatGPT快速搞定 Excel公式讓ChatGPT幫你寫！輸入指令就能懂的Excel公式教學

今年2025年是經濟部iPAS AI應用規劃師開考的第一年 將原有的機器學習工程師及巨量資料分析師證照整合而成 從2024下半年開始，資策會生成式AI能力認證考照率先推出後 民間各單位AI證照不斷推出 經濟部iPAS AI應用規劃師可以算是目前唯一政府認證的AI證照 我參加了8/16，也就是2025年第三場的考試 根據官方統計數據，前兩次通過率都有50%以上 第三次通過率45% 而參考iPAS其他證照統計數據來看，多數為三成左右 所以可以預料第四次難度應該會再提高，讓通過率降到30%左右 先回顧一下第三場的考試題目好了 考試題目字數多數偏多，且多以實務案例的方式出題考觀念 第三次考試沒有圖靈測試是於哪一年提出？這種沒意義的題目 但針對現存工具的用途考試至少考了兩題 詳細考題內容及類型，網路上已經能夠查到超多人分享 總之考題內容很有鑑別度，也讓這張證照的公信力得以維持 考試的準備方法 首先，一定要看簡章 不管什麼證照或是比賽，要先搞懂遊戲規則 要先知道證照考試方式、範圍等 AI考試範圍看似很廣，但其實基礎理論不外乎特定的一些內容 若無AI相關基礎，建議先閱讀官方提供的教材資源，影片及簡報等 再針對考試範圍，逐個分類去刷題目 都考AI了應該也能知道如何請AI針對考試範圍提供題目刷題吧？ 刷題的時候最重要的不是答對就好 不管答對或錯，只要看到不熟悉的名詞或觀念 務必要找方法搞懂，不論是查資料或問AI 考試建議要有同伴，可以找志同道合的人們成立讀書會 LINE社群中「iPAS AI應用規劃師-AI相關考證資源分享&心得交流」裡面有非常多的資源 有很多熱心的前輩會分享許多資料及觀點 而這張證照的考題會根據時事調整題目重點 例如今年的AI Agent議題、MCP等 第二次考試時也有考到NotebookLM製作Podcast的功能 想要取證，跟上時事也是非常重要的 這個社群的討論有助於讓自己跟上AI最新的技術與觀念 iPAS AI應用規劃師考試沒有考古題，所以沒有背考古題就能考過的事情 考試的方式、題目也非常的活，想要考過一定要弄懂觀念 我個人沒有買書來讀，利用官方提供的線上課程取代書籍，將基礎理論學懂 再利用AI刷題，每天堅持練習至少50題 當然，難度要調高一點 每天把50題搞懂，持之以恆30天 我想應該很少人不會通過的 最後我想說，證照考到只代表你對於AI相關知識有一定掌握且經過認證 不代表你一定高人一等，也不代表考到證照的人一定很懂AI AI世代就是要持續不斷的學習，才不會輕易被淘汰 祝福大家順利取證！ Notion原文連結：https://stevenwublog.notion.site/iPAS-AI-269f7f8f282880ebbe8bc70acd0b99d7

想用AI快速回信寫信，Grammarly、Microsoft Copilot、TinaMind、ChatGPT Writer要怎麼用？本文解析4種工具的特色及介面用法，以及分享5種情境的信件指令（Prompt），讓你工作效率倍增！ 文／ 張可佳（Claire Chang） 本文目錄（點擊可快速前往） Grammarly：英文書信的撰寫輔助Microsoft Copilot：善用預設介面撰寫信件撰寫商務信函指令（Prompt）商務信函的最佳化指令（Prompt）個人信件書寫指令（Prompt）職場信件書寫指令（Prompt）政府公文的撰寫指令（Prompt）TinaMind：一鍵產生信件內容ChatGPT Writer：快速寫信、自動幫你回信 書信和邀請函至今依然扮演著重要的角色，無論是正式場合還是私人活動，都需要一封得體、清晰的信件來傳達資訊和心意。利用文字生成工具來撰寫和修改書信與邀請函，無論是商務邀請、活動邀請，還是個人邀請信，都可以通過簡單的提示，生成專業且符合場合的內容。 延伸閱讀：【商業／求職Email格式】電子郵件7重點+範例，輕鬆寫出專業感 Grammarly：英文書信的撰寫輔助 官方網站：https://www.grammarly.com/ Grammarly是一個AI驅動的寫作輔助工具，主要針對英文的寫作為主，旨在幫助用戶提升寫作的準確性和表達效果。它能即時檢查文法、拼寫、標點，並提供語氣、風格等建議，也可以可根據提示生成內容大綱或草稿。 該工具支援多種平台，包括桌面應用程式、瀏覽器擴展程式、行動應用程式等，在安裝桌面版程式之後，可直接在Google Docs、Slack、Outlook等使用此工具，提供撰寫信件時的文法檢查，或是直接輸入你想寫的內容請Grammarly幫忙生成內容，而無需切換應用程式。另外Grammarly也提供瀏覽器外掛，支援Chrome、Safari、Firefox等主流瀏覽器，透過外掛可與Gmail、Google Drive等Google服務整合。 Grammarly提供免費和付費版本，某些高級的功能如：語氣建議、抄襲檢查等，只能在付費版本使用。 這個功能適合經常需要撰寫英文書信的人，其對於文法和拼寫檢查非常的準確。 Grammarly（圖／博碩文化提供） Microsoft Copilot：善用預設介面撰寫信件 針對邀請函的撰寫，我推薦Microsoft Copilot，因為他有已經設計好的介面可供直接使用，我們只需要將Copilot的介面切換至「撰寫模式」，這邊都已經有固定的表格和選項，只要按照表單填寫，就能產生很棒的內容。 Microsoft Copilot在撰寫邀請函方面的最大優勢在於其直觀且易用的介面，特別適合不熟悉AI的使用者。以下是一些具體的優勢： 設計良好的介面：Copilot提供了一個專門的「撰寫模式」，用戶可以輕鬆切換到這一模式，無需深入了解AI技術即可開始使用。 預設模板和選項：在撰寫邀請函時，Copilot已經設計好固定的表格和選項，用戶只需選擇所需的類型，系統便會自動生成相應的內容，這樣可以節省大量的時間和精力。 自動化內容生成：Copilot能夠根據用戶的需求自動生成邀請函的內容，無論是正式的商務邀請還是輕鬆的社交聚會邀請，均能提供合適的文案。 Copilot（圖／博碩文化提供） 除了邀請函之外，同樣的模式在商務信函的撰寫與最佳化、個人和職場信件的書寫也非常有用。以下為範例的Prompt： 撰寫商務信函指令（Prompt） 寫一封有說服力的電子郵件來說服潛在客戶嘗試我們的商品。我們的商品是辣木月餅我們每盒都會捐贈100元幫助婦幼弱勢，辣木有極高的營養價值，是個天然的健康補充來源 商務信函的最佳化指令（Prompt） 修改這封電子郵件，以專業的英語口說方式寫出來，此封信件的語氣應要能非常專業和簡潔。此外，至少提供三個電子郵件主題給我選擇。""" 我們很高興向您介紹我們最新推出的產品「辣木月餅」。這款月餅結合了傳統與健康，是您中秋佳節的不二選擇。每購買一盒，我們將捐贈100元幫助婦幼弱勢群體。希望能有機會為您提供試吃樣品，讓您親自體驗這款健康美味。""" 個人信件書寫指令（Prompt） 寫一封給朋友的電子郵件，內容是邀請他們參加我即將舉辦的生日派對，並提供派對的詳細資訊如日期、時間、地點，還有希望他們能夠來的原因。 職場信件書寫指令（Prompt） 寫一封給同事的電子郵件，內容是邀請他們參加公司即將舉辦的研討會，並提供研討會的詳細資訊如日期、時間、地點，以及參加的意義。 政府公文的撰寫指令（Prompt） 寫一封給教育局的公文，內容是請求教育局通知各學校特教系分享協會即將舉辦的針對特教老師的培訓課程資訊，並附上課程的詳細資料如日期、地點及報名方式。 TinaMind：一鍵產生信件內容 我們可以至TinaMind的官網安裝瀏覽器外掛，這個外掛提供簡單易用易上手的UI，並且有非常多已經分類好、在不同領域可開箱即用的現成提示詞，我們只需要像是填表單一樣把我們的需求填入，就可一鍵產生我們要的書信內容。 官方網站：https://tinamind.com/ 在介面的頂端，可以選擇是要撰寫新郵件還是回覆現有郵件。並可以選擇郵件內容的長度（自動、短、中、長）、語氣（中立、正式、專業等），並選擇輸出語言。這部分更詳細的說明可參考本書【4-2推薦的瀏覽器外掛與工具】，裡面有專門針對TinaMind外掛有更完整的介紹。 TinaMind（圖／博碩文化提供） ChatGPT Writer：快速寫信、自動幫你回信 官方網站：https://chatgptwriter.ai/ ChatGPT Writer是一個瀏覽器外掛，能夠幫助用戶快速撰寫電子郵件、修正語法、進行翻譯及進行研究等多種操作。其與Gmail進行深度整合，讓用戶可以很方便地在Gmail信箱內使用AI。無論是撰寫電子郵件、回覆信件、訊息還是進行文本的修正與改寫都能快速完成。 ChatGPT Writer（圖／博碩文化提供） 支援多種AI模型，如GPT 4o、Claude Sonnet 3.5、Gemini 1.5 Flash等。ChatGPT Writer不僅支援多輪對話功能來調整回覆內容，或透過最下方的選單，根據需求調整寫作語氣與回應長度，並支援Markdown格式，讓回覆的內容更加適合特定的場合。最後則可以一鍵將最終的結果放回Gmail回覆欄位內。 ChatGPT Writer（圖／博碩文化提供） ChatGPT Writer體積小巧、啟動快速，支援多語言，適合各類使用者需求。免費版的使用者一個月可使用15次，若覺得滿意升級Pro版本則月費為$16美金。 節錄自：博碩文化《AI職場超神助手：ChatGPT與生成式AI一鍵搞定工作難題／張可佳（Claire Chang） 著 》 更多【AI工具應用】推薦： 盤點20大職場必備AI工具！專家：未來9成工作者都須懂AI ChatGPT整理Excel表格超快速！用AI輕鬆搞定複雜資料 ChatGPT一鍵生成簡報！Slides Maker讓AI幫你快速做完整簡報

2025-10-31 經濟日報編譯劉忠勇、記者吳凱中　由聯合新聞網授權轉載 微軟、Google、Meta三大北美雲端服務提供商（CSP）公布財報，看好AI需求強勁，同步上修未來資本支出預測，AI伺服器建置動能持續到明年，相關供應鏈鴻海（2317）、廣達、緯創、緯穎、英業達等後市看俏。但科技巨頭持續投入驚人資本支出，也開始考驗華爾街投資人的神經。 延伸閱讀：AI需求旺 掀搶電大戰…台廠積極布局 Google母公司Alphabet單季營收首度突破千億美元大關，公告今年的資本支出將達910億至930億美元，高於先前的850億美元，是今年第二度調高。微軟執行長納德拉則表示將「持續擴大AI領域的資本與人才投資，以把握前方龐大的機會」，高層並預測，明年資本開支接近1,400億美元。 ▲ 圖片來源：聯合新聞網授權轉載 Meta財務長蘇珊・李指出，2026年資本支出將「顯著高於」2025年，明年的整體支出成長率也將「明顯加快」。Meta今年資本支出將達700億至720億美元，高於先前預估。 Alphabet、Meta和微軟上季資本支出總計達到780億美元，年增率高達89%，微軟上季資本支出349億美元更創新高，投資人對燒錢速度和回收時程感到不安，Meta和微軟在29日公布財報後盤後股價雙雙下跌，Alphabet盤後股價大漲。美股30日早盤，Alphabet上漲、Meta下跌，微軟下跌。 市場持續質疑AI是否正在醞釀另一大泡沫，Bernstein分析師Mark Moerdler在微軟高層的電話會議中提問，這些AI投資是否真能帶來回報，「或者坦白說，我們是不是正處在泡沫之中？」微軟財務長胡德重申，即使過去幾季投入數百億美元，仍無法滿足當前對AI及其他服務的需求。 因應北美四大CSP及中小型客戶AI算力需求，鴻海、廣達、緯創、緯穎、英業達、神達等伺服器大廠今年已大舉擴增美國伺服器產能。仁寶、和碩今年也有美國建設計畫，仁寶昨（30）日公告，董事會核准子公司Compal USA Technology Inc.在德州Taylor與Georgetown兩地簽署租賃協議，建置新據點，共投資9,410萬美元（約新台幣28.95億元）。 鴻海董事長劉揚偉日前指出，客戶需求持續強勁，鴻海過去一年擴大AI伺服器相關投資規模，已開始開發輝達下世代Vera Rubin NVL 144 MGX平台，預估出貨時程可能落在明年下半年。 [joblist_plugin title='最新【鴻海】職缺這邊看！' url='https://www.104.com.tw/company/233rv1s' amount='5'] 廣達執行副總暨雲達總經理楊麒令先前表示，AI需求持續爆發，廣達訂單塞爆，今年以來已擴產八次，仍不敷使用。緯穎方面，法人預估，訂單能見度看到2027年，主要客戶都在加碼投資AI基礎設施，產業前景樂觀。 [joblist_plugin title='最新【廣達】職缺這邊看！' url='https://www.104.com.tw/company/ahfsoq0' amount='5']

文 /職迷不霧 用 AI 工具像 Gamma 、 ChatGPT 做報告是多數人的推薦💻 雖然可以快速生成簡報 PPT ，但內容和資料的品質真的有符合你的標準嗎？是不是還要花很多時間編輯？終於，全球首款 AI 代理 Manus 來了👏 你有更專業的選擇！這篇文章要用 AI 簡報工具的 4 大真相來對比 AI Agent 厲害的自動化任務 4 個不該再用 AI 工具做報告的真相（點擊快速抵達） 真相1. AI 簡報工具內容完整度不足 真相2. AI 生成的圖片與報告關聯性低 真相3. 文筆「AI味」暴露不像人寫的 真相4. 下載PPT會跑版，還有浮水印 剛好迷編我這週要做競業分析，我就用一樣的指令，同時請 AI 簡報工具與 AI Agent 幫我製作簡報 請幫這個IG：https://www.instagram.com/career_noloss?igsh=eHI0cnYwd2JqaXo1&utm_source=qr 做競業IG分析，比較對象要有3個IG帳號 先來看看第一個血淋淋的比較👇👇👇 真相1. AI 簡報工具內容完整度不足 為了讓看報告的人可以快速理解，通常簡報一開始的目錄與前言說明是很重要的！可以很明顯的看到 AI 簡報工具（左）只有粗淺的一段話介紹，而 AI Agent（右） 能寫出有邏輯的目錄，還幫我自動生成研究背景、研究目標與方法🔍，沒想到只要我一句簡單的話，然後附上 IG 連結，他就可以寫得這麼詳細！在沒有讓他接管登入我 IG 帳號的情況下，可以做到這種程度真的很厲害呢👏 而且我確認過了， AI Agent 找出來的資料都是最新、正確的數據！ 同時我也測試了其他 AI 簡報工具...超殘酷......有些甚至沒有讀取 IG 網址的能力😭😭😭 點擊快速回目錄⤴ 真相2. AI 生成的圖片與報告關聯性低 這一頁是在分析我經營的職迷不霧 IG 與其他競業 IG 的比較，AI 簡報工具（左）用 AI 繪圖生成了一張意義不明的照片，看似漂亮實則沒有幫助👎。在簡報中，放圖片是為了幫助讀者理解和加強記憶，是文字很重要的視覺輔助，別為了填滿空白而塞進與主題無關的圖片～這樣會讓簡報扣分喔～反觀，AI Agent（右）不僅圖文相符，還畫出了可參考的數據圖表，我一眼就能看出重點👀：四個帳號的比較分析、內容特性差異與綜合洞察 這是 Manus 在簡報中自動幫我生成不同款式的圖表，資料給的很完整，就是我需要的！資訊也都正確，我可以直接拿來用不用改！ 點擊快速回目錄⤴ 真相3. 文筆「AI味」暴露不像人寫的 聊天機器人剛問世的時候，許多人都在擔心作家、文案寫手會被取代，但透過這一年間人們的大量使用，已經有專家盤點出用 ChatGPT 寫文的特徵，比如：重複出現相同的句型、過多不必要的連接詞、立場太過於中立...等等，這些缺陷就是我們常說的「 AI 味」 🤖。就算不是專家，只要每天在社群刷貼文的人，或多或少都能識別出某些貼文是 AI 寫的還是真人寫的。 而目前 AI 簡報工具也存在這樣的問題，以優劣分析這頁來說，就看到固定格式的句型「專業度高」、「實用性強」、「更新頻率高」，雖然 AI Agent 也是有一點點這種感覺，但至少看得出來他有在換句話說了，比如：，還會加上一點人類會說的字詞「可能」、「找出」...等等，讓文法看起來不那麼生硬✏️，不過迷編還是建議要自己再做潤飾調整喔～ 點擊快速回目錄⤴ 真相4. 下載PPT會跑版，還有浮水印 請 AI 幫忙做報告就是要省時省力，但往往 AI 簡報工具將檔案轉換成 PPT 格式後就嚴重跑版，甚至還有些投影片直接變成一張無法編輯的 JPG 圖片😭 最後反而花了更多時間做修修改改。改用 AI Agent 之後，輸出 PPT 跑版的問題減少很多，簡報中的 icon 圖示、色塊、頁碼都還可以再自己編輯調整，重點是沒。有。浮。水。印！ 點擊快速回目錄⤴ 看完 AI 工具和 AI Agent 的殘酷比較後，對 AI 代理的認識是不是又更進一步了呢😊 如果你對迷編使用的 AI Agent 很感興趣，可以試試 Manus AI ～ 現在就拿它來做報告吧！如果今天的文章有幫助到你，點這裡追蹤職迷不霧💗 我們是分享 AI & 職場成長內容的 IG ，幫助你天天偷學一點！加薪多一點！ 其實在經營社群之前......原本我對工作很迷惘，後來因為好玩學 AI ，練就 AI 技能！！沒想到有天，我在網路上看到自己的職涯地圖...就這樣換到超讚😍薪水更高的新工作 現在每天上班都好開心！！如果你想換工作的話，可以試試看我用的 職涯規劃工具🧚～目前還不用錢，趕快用！！ 作者：職迷不霧點我追蹤職迷不霧 IG ❤️❤️❤️ 延伸閱讀：【AI做報告】4個超推薦AI報告工具！幫你生成報告、找文獻、做簡報PPT、套設計模板必備【AI聊天機器人】推薦選哪個？4大AI比較！馬上找到適合的AI助手：ChatGPT、Grok、Gemini、Deepseek【AI懶人包】看這篇就夠！2025推薦AI免費vs訂閱工具大全，提高工作生產力&職場競爭力！（持續更新)

面對複雜的活動企劃或行政流程時，往往不能只靠文字或口頭說明。這時，利用流程圖來視覺化資訊成為提升溝通效果的最佳解方。本文解析如何結合「ChatGPT」與「Excalidraw」，從文字、Mermaid語法到圖表，快速產製出結構清晰、專業美觀的流程圖，輕鬆應對各種工作需求。本文節錄自《30個必學的AI行政工作術》。 文／賴彥廷 本文目錄（點擊可快速前往） Excalidraw＋ChatGPT快速產製流程圖【STEP 1】快速掌握Excalidraw的使用方式使用Excalidraw將文字轉為流程圖【STEP 2】ChatGPT改寫語法【STEP 3】快速產出流程圖【STEP 4】調整與匯出Excalidraw實際成果展示【升級技巧1】善用資料庫與範本功能【升級技巧2】開啟即時協作模式 你是否遇過這樣的情況？同事在會議上介紹一個即將舉行的活動企劃，雖然他講得滔滔不絕，大家還是難以掌握活動全貌和階段任務。又或者，遇到報帳、請款這類較繁瑣的行政事務時，因為不熟悉流程，常常要多次詢問負責的人，耗費大量的時間。 這些讓人摸不著頭緒的狀況，往往是因為僅靠文字或口頭說明，無法讓他人迅速理解。此時若能將資訊視覺化，就能順利提升溝通效率，而「流程圖」就是職場中最常用的視覺化工具之一。 儘管流程圖常見且實用，但是想將一個活動企劃或是行政流程改寫為流程圖，卻不是一件容易的事！我們需要先在腦內消化眾多資訊，再思考如何拆解與表達，接著用手動繪圖，一來一往會耗費許多時間和精力。 如果有一款工具能將文字敘述快速轉換成簡潔明瞭的流程圖，那該有多好！ Excalidraw＋ChatGPT快速產製流程圖 「Excalidraw」是一款線上製圖工具，除了提供各式便利的圖表繪製功能，更重要的是，透過AI的輔助，可以快速將文字內容轉換成邏輯清晰的流程圖，對於展示活動企劃、產品研發、專案管理等工作的「流程」與「步驟」都非常有幫助。 接著將介紹如何運用「Excalidraw」搭配「ChatGPT」，根據各種工作需求，快速產出流程圖。 【STEP 1】快速掌握Excalidraw的使用方式 Excalidraw是一款免費開源、容易上手的圖表繪製工具，特別適合用於繪製流程圖與架構圖。無需安裝程式，在瀏覽器上開啟即可使用。 先進入Excalidraw的官方網站：https://excalidraw.com/ 使用介面非常單純，畫面上空白的區域就是讓我們繪製與編輯圖表的白板，而透過畫面上方的「工作列」，即可加入文字、線條、箭號等流程圖常用的元素，也可以插入圖片輔助說明。 AI自動繪製流程圖的功能則是包含在工具列的「更多工具」功能中。開啟後，將有幾種模式可以選擇： 文字轉圖表：透過簡單的描述，讓AI迅速將文字轉為流程圖。 Mermaid：Mermaid是一種專門處理圖表設計的語法，適用於流程圖、甘特圖、心智圖等圖表，Mermaid能以文字的方式清楚定義圖表內的文字、節點、連線方式等元素如何組裝，我們不必手動處理每個細節。 線框稿轉為程式碼：線框稿（Wireframe）是一種網頁設計或應用程式開發的草稿，用於表達產品的設計邏輯或排版架構。此功能多用於軟體研發相關的工作，此處不贅述。 實際應用時，「文字轉圖表」可以將我們口語化的敘述改寫為流程圖，便利又實用。但是根據經驗，遇到複雜的程序偶而會出現誤判（例如漏掉某個步驟）。此時改為使用「Mermaid」功能，即可精準針對需求製作流程圖。 使用Excalidraw將文字轉為流程圖 圖／商周出版提供 到這裡你可能會心生疑問：為了畫張流程圖還得花時間學習Mermaid語法怎麼寫，不是搬磚頭砸自己的腳嗎？ 別擔心，這個問題全部交給ChatGPT！ 【STEP 2】ChatGPT改寫語法 現在我們切換到ChatGPT，請它將文字轉成結構性的綱要，並用Mermaid語法規劃流程圖的細節。 為了讓ChatGPT的回答內容更加精準，可以在指令中善用兩個技巧： 請AI根據資料提取「流程重點」或是「關鍵步驟」。 限制以Mermaid語法輸出。 舉例來說，現在公司要辦理一場商業茶會，同事在會議上說明了籌備流程，我們可以將隨手寫下的內容直接丟給ChatGPT處理，輸入指令如下： 請根據以下活動說明提取流程重點，以Mermaid語法清晰呈現整個活動的流程。 活動說明： 最近公司準備推廣新型的雲端服務，總經理決定舉辦一場茶會，邀請潛在客戶參加。關於地點，我先呈報上次合作過的會議中心，如果總經理不滿意，我們再討論其他適合的地點，直到總經理說ok，再來預約，同時，也要聯繫外燴公司準備點心及茶飲。現在要分工處理茶會當天的幾個工作項目：邀請嘉賓、邀請媒體單位、預先準備新聞稿、安排支援人力。另外，在茶會結束前，大家互相提醒一下，別忘了拿出送給來賓的宣傳手冊。 ChatGPT回答： graph TD     A [開始準備] --> B [報告會議中心選項]     B --> C {總經理是否滿意}     C --> |不滿意| D [討論其他地點]     D --> C     C --> |滿意| E [預約會議中心]     E --> F [聯繫外燴公司準備點心及茶飲]     A --> G [茶會當天準備]     G --> H [邀請嘉賓]     G --> I [邀請媒體單位]     G --> J [準備新聞稿]     G --> K [安排支援人力]     G --> L [茶會結束前確認宣傳手冊]     L --> M [活動結束] 上面的英文字母、箭號、括弧等符號就是Mermaid語法。請連帶其他文字內容，全部複製貼上到Excalidraw。 這個方法的優點是，我們不必絞盡腦汁思索該如何將文字轉為流程圖，用口語化的描述，甚至有點凌亂的隨手筆記，都能直接丟給ChatGPT，讓AI整理成清晰的架構。 【STEP 3】快速產出流程圖 接著再回到Excalidraw，開啟「Mermaid」功能，輸入上一步驟ChatGPT生成的內容後，右側「預覽」（Preview）視窗就會出現AI自動生成的流程圖，接著點選「插入」（Insert）來編輯圖表細節。 【STEP 4】調整與匯出 我們可以將AI生成的流程圖當作基礎，繼續調整內容或是進行美編。 例如，使用工具列的「繪圖」（Draw）添加手繪風格的圖案，或是用「插入圖片」（Insert Image）上傳輔助說明的照片。當然，我們也能自由切換流程圖內的文字字型、顏色、對齊方式等美編設計。 完成後，點選畫面上方的「設定」就能匯出這張精美的流程圖囉！ Excalidraw實際成果展示 圖／商周出版提供 所謂「一圖勝千言」，流程圖透過簡單的關鍵字、幾組線條就能說明一切。更棒的是，如今有了AI幫忙，想繪製一張專業的流程圖，彈指之間就能完成！ 【升級技巧1】善用資料庫與範本功能 如果我們在工作中設計出一個獨特且實用的流程圖，希望未來還能繼續使用，只需要對著流程圖按右鍵「加入資料庫」，即可將這次的設計儲存到個人資料庫中。下次遇到同類型工作時便能直接取用。 更棒的是，我們還可以在「資料庫」裡面瀏覽各式各樣的美編素材、插畫圖樣，甚至是其他人設計的圖表模板，還能套用到自己的作品中。藉由這些資源，作品的視覺效果將會更豐富多彩。 【升級技巧2】開啟即時協作模式 如果需要與同事一邊討論一邊修改流程圖，可以點選畫面上方的「共享」按鈕，分享網址，就能立刻多人連線、共同編輯。 節錄自：商周出版《30個必學的AI行政工作術：搞定會議、行程、簡報、文書、圖表、影音、資料庫，事半功倍，準時下班！》／賴彥廷 著 更多【AI工作術】推薦給你： 4步驟學會運用AI關鍵能力！16種AI工具應用解析｜行銷策略指令範例 用AI快速寫Email！ChatGPT Writer、Copilot等中英文電子郵件生成 ChatGPT一鍵生成簡報！Slides Maker讓AI幫你快速做完整簡報 會議紀錄用AI怎麼做？會議逐字稿如何整理？｜AI語音轉逐字稿教學 用ChatGPT準備面試練習！AI履歷撰寫和模擬面試必學指令

Notion除了作為個人筆記資料庫外，還有一個超方便的功能就是建立自己工作上的專案進度表！你可以透過notion自定義自己想要看到的資訊等，無論是日期、協作、工作狀態、工作完成度等等等，都可以在notion上一表上一覽無遺~ 今天先分享最基本的專案管理表該如何製作： 1. 首先創立一個database 2. 基本的欄位可以設置「Text-任務」，即你的任務名稱 3. 「Date-日期」：依你自己的習慣調整呈現格式，以今天日期為例，目前notion可以呈現的格式有 May 10,2024； 5/10/2024；10/5/2024；2024/5/10；Today(距今天日期多遠) 4.「Status-狀態」：notion有預設三個狀態選項，分別為Not started、In progress、Done，此外你也可以在edit property 中設定你所習慣的任務狀態，如已發信等。 歡迎關注PM雜學室，還有更多Notion強大的功能分享給你！

無論是Google Docs還是Microsoft Word，都各自擁有強大的功能和靈活的選項，可以幫助您完成各種文件處理任務。本文將介紹如何在這兩款軟體中實現頁碼插入、創建帶有複選框的待辦事項清單，以及製作帶有標題行和交替行顏色的表格。通過這些實用指導，您將能夠更高效地管理日常工作，提升文檔處理能力。 【插入頁碼，但從第二頁開始編號】 Google Docs 達成方法： 1. 點擊「插入」 > 「頁碼」 2. 依照圖示選擇頁碼位於上方、下方開始，從封面還是從第1頁開始 Microsoft Word 達成方法： 1. 點擊「插入」 > 「頁首或頁尾」 2. 點擊「頁碼」 > 「頁碼格式」 3. 選取 「第一頁不同」 4. 將 「頁碼編排方式」 下的 「起始頁碼」設定為 0，而不是 1 【創建一個帶有複選框的待辦事項清單】 Google Docs 達成方法： 1. 點擊「插入」 > 「清單」 > 「核取方塊清單」 2. 開始輸入清單項目 3. 按Enter鍵添加新項目 4. 點擊複選框可以標記完成 Microsoft Word 達成方法： 1. 點擊「插入」選項 2. 點擊「符號」，選擇複選框符號 3. 確定後開始輸入清單項目 【創建一個帶有標題行的表格，並應用交替行顏色】 Google Docs 達成方法： 1. 點擊「插入」 > 「表格」，選擇所需的行列數 2. 右鍵點擊表格，選擇「表格屬性」 3. 選取自己要調整的「儲存格」 4. 點擊「顏色」中的「儲存格背景顏色」 Microsoft Word 達成方法： 1. 點擊「插入」 > 「表格」，插入所需的行列數 2. 選中整個表格 3. 在「表格設計」選項中，勾選「標題行」 4. 在「表格樣式」中選擇一個帶有交替行顏色的樣式 5. 可以進一步自定義顏色 🔍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✨

曾經以為只要我夠重視及關懷同事，就能換來對方的回報。然而當一次次在關係中受傷，卻始終找不到問題的根源時，才明白我需要重新審視自己對周遭人員感情的看法。 我開始反思其實重感情並沒有錯，但需要找到一個平衡點。當一個重感情的人在中投入太多情感時，往往會面臨更大的傷害。以下是六個常見的情況，提供一些建議來幫助重感情的人更好地保護自己。 1. 過度付出是種內耗： 重感情的人通常會全心全意地付出，無論是在物質還是情感上。然而這樣的付出有時不會被對方充分理解或珍惜，當感情無法得到回報時，他們就會感到特別失落和痛苦。 試著這樣做：學會視與對方回饋狀況適度調整付出，保持一定的平衡度。重感情的人應該學習設立界限，確保在關心他人的同時，不忽視自己的需求。 2. 期待被回報： 重感情的人可能會期待，對方能以善意的回報來回應自己的付出。如果這種期待沒有得到滿足，他們會感到失望和傷心，覺得自己被忽視。 試著這樣做：降低期待，專注於付出的過程而非回報。重感情的人可以練習接受不同的愛表達方式，並學會欣賞對方的獨特之處。 3. 很容易忽略自我需求： 重感情的人常常把對方的需求放在首位，長時間忽視自己的感受和需求。這種自我忽略在長期關係中會導致不滿和壓力，當這些情感累積到無法承受時，他們的痛苦往往會加劇。 試著這樣做：重視自我照顧，定期反思自己的需求。重感情的人應該學會時常檢視自己的內心狀態，並在需要時勇敢地表達自己的需求。 4. 害怕衝突： 重感情的人往往害怕衝突，寧願選擇妥協或壓抑自己的感受來維持和平。然而這種壓抑會導致內心的不平衡，最終可能導致更大的痛苦。 試著這樣做：勇敢面對衝突並學會溝通。重感情的人應該理解，適當的衝突可以促進感情的成長，通過真誠的溝通來解決問題，反而有助於建立更健康的關係。 5. 容易被誤解： 重感情的人的善良和體貼，有時會被誤解為軟弱或缺乏個性，從而不被認真對待或珍惜。這種誤解可能會讓他們在感情中更容易受到傷害。 試著這樣做：表現出自己的底線和個性，適時展現堅定的一面。重感情的人應該讓對方看到自己不僅僅是善良的，同時也有堅定的原則和界限。 6. 難以放下： 重感情的人通常難以放下過去，即便在關係結束後，仍深陷於痛苦之中。他們對感情的投入和重視，使得他們需要更多的時間來療癒自己。 試著這樣做：學會放手，專注於自我成長。重感情的人應該將注意力轉向自己，培養新的興趣或投入於個人成長，這有助於從過去的情感中走出來，迎接新的生活

-臨床端希望操作不要增加照護負擔； -資訊端要確認能否與既有系統串接； -行政端則得掌握時程與上線安排。 無論是院內資訊系統，還是 AI 輔助醫療工具，系統開發完成，只是走到上線前的一站。 -測試時發現流程不合用，誰來決定怎麼調整？ -臨床同仁還沒熟悉新流程，上線時程要不要變？ -一項變更，又會影響哪些單位與工作？ 這些問題很少能由單一部門回答。需要有人把需求、進度與變更的影響整理清楚，讓各單位一起確認下一步，也讓現場有時間做好準備。 如果你正在做這些協調，學習 PMP 可以幫助你把已有的實務經驗，整理成更完整的專案管理方法： ✓ 開始前，確認目標、分工與交付條件 ✓ 推進時，掌握時程、風險與變更的影響 ✓ 上線前，確認測試、驗收與現場準備 📍長宏第208屆高雄 PMP 實體班，10/18（日）確定開課。 老師現場帶領，搭配教練陪跑與共好讀書會。若遇輪班、臨時值勤或工作需要請假，也可透過預錄課程彈性補課、銜接進度。 正在參與醫療系統導入或智慧醫療專案？看看高雄實體班的課程安排： https://reurl.cc/AX2LLQ #高雄PMP #醫療專案 #智慧醫療 #專案管理

2026-09-30 聯合新聞網科技編輯張明哲　由聯合新聞網授權轉載 OpenAI在DevDay 2026活動推出全新的AI助理dots ，由GPT‑6 Astra驅動，主打全天候運作、獨立執行並處理各種任務為自己做事的AI agents，在人機協作方式下，可以讓用戶可以把時間和心力留給自己。使用AI助理dots時，可以設定界限、追蹤進度，並持續參與需要用戶判斷的決策，另外也內建防護措施，避免把密碼暴露給模型使用。 dots和ChatGPT差異在哪裡？ 應該有很多人好奇，OpenAI和dots的差異在哪裡。ChatGPT算是「聊天工具」，需要一直下指令去讓AI回應，簡單來說有點像是一問一答的方式在進行；而dots則是從聊天工具進化成主動跟進、持續追蹤、跨工具工作的「長時間代辦工作的AI員工」，讓dots變成核心能力。 dots主打全天候運作、獨立執行並處理各種任務為自己做事的AI agents，並可以設定界限、追蹤進度，並持續參與需要用戶判斷的決策，另外也內建防護措施，避免把密碼暴露給模型使用。（圖／翻攝自OpenAI官網） dots是什麼？可跨平台協作延續對話 dots由GPT-6 Astra驅動、擁有自己的雲端電腦，能持續從用戶回饋中學習，進行全天候工作，OpenAI官方表示，dots可以連接超過4000個應用程式，並在ChatGPT網頁版、行動版、桌面版、簡訊、Slack或Teams，跨平台協作隨時和dots進行提問、探索想法、引導工作方向，甚至還可以進行語音對話，互動得愈多，也可以讓dots了解用戶的偏好及思考方式，提供協助。 OpenAI也把dots塑造可愛的卡通角色，像是綠色、黃色、粉紅色和藍色的dots，色彩顏色相當鮮明，讓使用上不會覺得冷冰冰。 dots提供安全保護機制 使用AI代理人最讓人擔心的就是隱私問題，dots會以ChatGPT的保護機制為基礎，針對可執行的工作提供額外的安全與隱私防護措施，用戶可設定界限、追蹤進度，並持續參與需要你判斷的決策。 官方提到，每個dots都在各自的雲端電腦上工作、具備內建規則，知道何時可自行採取行動，何時需要請求核准。用戶可以透過「自訂規則」允許特定操作、要求先取得核准，或封鎖這些操作，並可在「活動檢視」中追蹤進度，包括背景工作的進度，並視需要調整dot的工作方向。 （圖／翻攝自OpenAI官網） 官方表示，若用戶未點選連結核准時，電腦及其中的內容都會與dots保持隔離；登入支援的網站時，dots可以使用已儲存的密碼，不會將密碼暴露給模型。另外，若用戶未和dots進行互動時，它會進行「主動研究」，在背景尋找能幫上忙的事，不過只會在僅限讀取的工具使用已連接的應用程式，意味著dots無法控制用戶的電腦、變更應用程式內容。 除此之外，dots內建資安防護措施可以抵禦惡意指令，並監控可能造成危害的行為，若監控系統偵測到安全疑慮，就能暫停或停止dots的工作。 （圖／翻攝自OpenAI官網） 誰能用dots？ 官方表示，即起會陸續開放給ChatGPT Pro與Business Premium使用者，而ChatGPT Enterprise需要等待工作區管理員啟用後，才能試用測試版。 而ChatGPT Pro或Business Premium方案已包含第一個Dot，不需要額外付費，且這些方案也包含處理更深入工作的額度，並在推出後的第1個月提供更高的用量上限，未來可新增更多dots處理工作、增加產量。 官方也提到，用戶與dots的對話不會計算在ChatGPT的用量限制，若用戶請dots在Codex或ChatGPT工作中啟動或管理任務時，這些任務才會計入用量限制。 如何啟用dots？ 初次使用dots的用戶，可以在ChatGPT桌面應用程式或電腦的瀏覽器中建立第1個dots，連接應用程式，再讓它自我介紹。完成初始設定後，用戶就能在ChatGPT行動應用程式中傳訊息給它。 （圖／翻攝自OpenAI官網）

2025-06-24報導／經濟日報記者吳康瑋　由聯合新聞網授權轉載 生成式人工智慧（GenAI）技術迅猛發展，多款強大的AI工具幫助各行業提升工作效率。《經濟日報》為協助讀者了解各項AI工具，將「ChatGPT、Gemini、Grok、DeepSeek」等四大生成式AI列出，為讀者分析四款生成式AI的各自效能，就「開發者」、「訂閱費用」、「主要功能」及「擅長領域」等細項逐條分析。 AI工具確實快速提升效率，不過使用者也要注意，目前的AI工具不保證完全正確，甚至也會答非所問、提供錯誤資訊、或產生「AI幻覺」，使用者對生成的資料仍應有基本的辨識能力，避免AI工具謬誤。 各家生成式AI重點馬上看 ChatGPTGeminiGrokDeepSeek使用建議 ChatGPT OpenAI的ChatGPT堪稱帶動GenAI風行的先驅，也有廣大用戶，付費企業客戶近期突破300萬戶，有免費與付費模式，每月20美元的ChatGPT Plus訂閱費每月20美元，用戶指出，付費版反應速度更快，用戶在使用ChatGPT時隨時擁有最佳的使用品質。 「資料分析」方面，ChatGPT的優勢在於將資料壓縮、精簡化，適合急需快速獲取關鍵訊息的使用者。「文案生成」上，適合創作個人化內容。「圖表製作」方面，ChatGPT的圖表較為簡單，但圖片較無法把文字一起生成出來，繪圖時整體構圖比較簡單。 網址：https://chatgpt.com/ ChatGPT小檔案 開發者OpenAI付費版費用每月20美元（約新台幣610元）主功能提供文本生成、對話回應、內容創作、翻譯、問題解答等多種功能擅長領域自然語言處理、文本生成、教育輔助、創意寫作、客服支持等 Gemini Google DeepMind開發的Gemini專注於多模態學習，能同時處理文本、圖像和音頻數據。版本包括2.0、2.5和最新的2.5 Pro，推理和數據處理能力進步快速。Gemini 2.5 Pro提供更強大的計算能力和更高準確性，讓用戶在處理複雜任務時能獲得更佳體驗。付費版額外提供用戶包括2TB儲存空間、Gemini Advanced和其他AI功能。 「資料分析」方面，Gemini提供的內容易於閱讀，文法經過重新梳理，適合需要清晰解釋的使用者。在「文案生成」上，Gemini能一次生成多達15個標題，提供選擇建議，對於需要多樣化提案的用戶非常方便。「圖表製作」方面，Gemini 的完整度高，使用者可選擇不同的圖表類型，並能下載圖片、Excel或JSON格式的數據。 網址：https://gemini.google.com/ Gemini小檔案 開發者Google DeepMind付費版費用每月19.99美元（約新台幣650元），可免付費試用一個月主功能強大的推理能力，擅長處理複雜的問題和情境，能同時處理文本、圖像和音頻數據等多模態文件擅長領域AI推理、圖像理解、科學研究和技術開發 Grok Grok是由X（前稱 Twitter）開發的生成式AI，專注於社交媒體內容的生成。最新版本Grok3提供更強大的功能，能即時生成與當前熱點話題相關的內容，結合社交媒體數據分析趨勢，提升用戶互動的實時性，成為品牌營銷和社交媒體管理的理想工具。 「文案生成」方面，Grok風格簡潔有力，類似科技周刊的風格，適合快速傳達訊息。「圖表製作」方面，Grok可以較為輕鬆的運用文字組成圖表，並附上有關的資訊數據，對於需要快速理解數據的使用者來說很實用。 網址：https://grok.com/ Grok小檔案 開發者應用程式X（前身為Twitter）付費版費用每月30美元（約新台幣970元）主功能即時生成與當前熱點話題相關的內容擅長領域社交媒體互動、內容創作、即時訊息生成和品牌營銷 DeepSeek DeepSeek專注於資料搜尋和訊息檢索，開發商為位於中國大陸的「杭州深度求索人工智慧基礎技術研究」，中資避險基金幻方量化創立的人工智慧公司，創始人暨執行長梁文鋒持續致力將大陸AI技術推向全球市場，提供R1和R2兩種不同的服務模式。 「資料分析」方面，DeepSeek提供前言和總結，讓懶人可以快速理解內容。在「文案生成」上，DeepSeek的口語化風格能夠生成10個標題，附上創作理念和選擇建議，適合需要親民語言的使用者。「圖表製作」方面，DeepSeek使用文字排列呈現，提供Python程式碼，對於技術使用者來說相當便利。 網址：https://www.deepseek.com/ DeepSeek小檔案 開發者中國大陸企業「深度求索」付費版費用每100萬（輸入）tokens收費人民幣16元（約新台幣66.68元）主功能資料搜尋和訊息檢索，利用生成式AI技術提升搜索引擎的智能化，提供相關建議和訊息過濾功能擅長領域資料搜尋、訊息檢索、知識管理和數據分析 使用建議 生成式AI工具已經落地商業化，從自然語言處理到多模態學習、社交媒體互動及訊息檢索等多種服務都能提供，競爭也更加激烈。用戶可根據自己的需求，選擇最合適的AI工具，以提升工作效率與創造力。 綜合比較四款生成式AI後，提供讀者幾點建議。若需要多樣化的文案提案，可考慮Gemini；若喜歡口語化一點的表達，可選擇DeepSeek。AI繪圖方面，生成多幅圖片建議可使用Grok，若希望作品有較高的品質，可選擇Gemini。在「資料分析」方面，若希望能獲取較「簡潔明瞭」的資料，建議選擇「ChatGPT」，讀者若希望能得到比較容易理解的內容，應該選擇Gemini。 針對「表格整理」方面，若要以更快的速度掌握大致上的資訊，建議選用ChatGPT；若讀者希望在表格中能得到較「詳細」的內容，可考慮DeepSeek。針對「生成圖片」功能上，若讀者追求圖表要具有充分「完整性」的類型，建議使用Gemini。 推薦閱讀： AI聽話卻沒懂你？OpenAI揭露AI「裝乖」假象與職場真風險 AI強勢取代！企業寧僱AI也不找菜鳥，今年畢業生有多慘？ 除了ChatGPT，還有哪些生成式AI？16種AI工具應用解析 打造ChatGPT行政小助理：專屬AI助理幫你處理瑣碎行政工作 [course_plugin title='推薦AI相關課程' keyword='AI' amount=2]

Skill（技能）可以想成一份寫給Claude的工作流程指南，本文解析Skill的功能、適用情境與觸發方式，說明內建Skill與個人Skill的差異，並分享使用官方Skill「canvas-design」的海報實作成果，有助建立可重複使用的AI工作流程。本文節錄自《Claude 萬用手冊》。 文／施威銘研究室 本文目錄（點擊可快速前往） 什麼是Skill？寫給Claude的工作流程指南Skill什麼時候適合用？Skill的3個核心特性1. 依任務意圖自動觸發2. 可在不同工作情境中重複使用3. 可以直接指定使用Claude中的Skill介紹與應用Skill應用：用canvas-design製作海報的實際結果 【使用claude skills要付費嗎？】Claude免費版及付費用戶均可使用Skills、Connectors等功能，在網頁版即可設定使用。Claude網址：https://claude.ai/ 什麼是Skill？寫給Claude的工作流程指南 有了Connector之後，Claude可以連接外部工具，取得信件、行事曆或雲端文件等資料。不過，能取得資料，不代表它每次都知道「該怎麼處理」。舉例來說，你可能每週都會請Claude整理會議紀錄、撰寫週報，或回覆客戶問題。第一次你把格式和流程講清楚，它可以做得很好；但下次換一個對話，可能又要重新交代一次。就算Claude記得你的偏好，也不代表它一定會穩定遵循同一套處理流程。這時候需要的就不是更多記憶，而是一套可以反覆使用的工作方法，也就是Claude的Skill。 Skill（技能）可以想成一份寫給Claude的工作流程指南。它會告訴Claude：遇到某一類任務時，應該依照哪些步驟處理、使用什麼格式輸出，以及需要遵守哪些規則。 這樣說可能還是有點抽象，我們可以用一個實際例子來理解。假設你每週都要整理專案進度報告，而這份報告需要依照以下流程產出： 掃描專案資料夾，找出本週更新的文件。 讀取各專案的狀態紀錄。 提取本週完成事項、進行中事項與待處理問題。 整理成固定格式的週報。 依照指定命名規則儲存或輸出結果。 如果每次都在對話中重新描述這套流程，不只麻煩，也很容易漏掉某個步驟，或讓輸出格式前後不一致。但如果把這套流程寫成Skill，之後只要說「產生本週進度報告」，Claude就能依照固定流程執行，讓結果更穩定、效率更高！ Skill什麼時候適合用？Skill的3個核心特性 1. 依任務意圖自動觸發 Skill不是每次對話都全部載入，而是由Claude依照當下任務判斷是否需要使用。例如你請Claude「整理今天的會議紀錄」，它就能觸發會議紀錄Skill進行整理；但若你只是問「今天午餐吃什麼」，這個Skill就不會被拿出來使用。 這樣的好處是，你可以準備很多套不同任務的處理流程，而不必擔心每次對話視窗（Context Window）都先被一大堆技能塞滿，進而造成你對話的剩餘記憶空間很有限。Claude只會在需要時，額外載入與當前任務相關的Skill。 2. 可在不同工作情境中重複使用 Skill的另一個特性是，它不只綁定在單一對話中，而是可以在不同工作情境中重複使用。舉例來說，你建立了一個「會議紀錄Skill」，之後不論是在一般聊天、專案，或團隊內部討論中，只要任務是整理會議內容，Claude都可以載入並套用同一套整理方式。 3. 可以直接指定使用 除了讓Claude自己判斷要不要使用Skill之外，我們也可以在提示詞中直接指定要使用哪一個Skill。這通常可以透過 "/ "（斜線指令），或在任務描述中明確寫出「請使用某某Skill」來完成。 直接指定Skill的好處是，可以減少Claude判斷錯誤的機會。尤其當任務描述比較模糊，或同時可能符合多個Skill時，明確指定要使用哪一套流程，會讓執行結果更穩定。 Claude中的Skill介紹與應用 Claude的面板提供兩種Skill的來源，分為內建Skill與個人Skill。 內建Skill：內建Skill是Anthropic預先封裝在Claude環境裡的，所有使用者一登入就能直接使用，不需要任何啟用設定。主要包含文件產出類（如生成.docx、.xlsx、.pdf等格式的檔案），或是讀取文件（如讀pdf檔案、CSV檔等）操作。 舉例來說，當我們在聊天視窗要求他幫我們建立Word檔案時，他就會呼叫這些skill去幫我們執行： 能根據任務自動調用原生環境中的Skill（圖／《Claude 萬用手冊》） 個人Skill：需要自行透過Claude的Customize介面手動加入技能清單中，加入後，會出現在Personal skills清單中，之後就可以直接調用。 進入Customize頁面，開啟 Skills 分頁；開啟Skill總覽目錄，並挑選想用的技能加進來，目錄上有Claude提供的官方技能。（圖／《Claude 萬用手冊》） 目前目錄中有提供官方技能，點擊【+】可將技能新增至Claude中，之後Claude即可調用。（圖／《Claude 萬用手冊》） 新增的Skill會出現在Personal skills清單裡；點擊可直接建立新的對話視窗並帶入該技能到輸入框中，讓你測試使用；啟動開關，啟動後可讓Claude偵測任務要不要使用skill。（圖／《Claude 萬用手冊》） 【TIP】注意！所有加入的技能都會同步出現在Claude Desktop與Claude.ai（網頁版）中。 目前Claude官方提供的11種個人Skill，主要分為三種用途： 可直接使用：可以直接呼叫來完成特定任務，無需額外改寫或設定。 canvas-design：產出海報、卡片等視覺設計作品。 web-artifacts-builder：產出多元件的互動式HTML成品。 theme-factory：替現有成品套用視覺主題樣式，內建有10套不同主題。 doc-coauthoring：與Claude共同完成長篇文件撰寫。 algorithmic-art：產出帶隨機性的演算法藝術作品。 slack-gif-creator：產出符合Slack規格的GIF動畫。 learn：想搞懂某個知識點時，請Claude出題測驗或建立學習路徑。 作為範本參考：用處是讓你看懂寫法後，改寫成符合自身需求的專屬版本。 brand-guidelines：示範如何將品牌色彩與字體規範寫進技能。 internal-comms：示範如何將公司內部溝通格式寫進技能。 協助你建立Claude相關工具：以下技能是用來擴展Claude能力。 mcp-builder：引導你建立能串接外部服務的MCP伺服器。 skill-creator：引導你從零開發、測試並優化新技能。 Skill應用：用canvas-design製作海報的實際結果 接下來我們會以/canvas-design為例，示範技能的使用方式，同時解釋一個技能內部包含哪些檔案。加入技能後，它會出現在Personal Skills的列表中，點開就能查看這個技能的相關內容。 （圖／《Claude 萬用手冊》） SKILL.md：技能的核心檔案，詳細記載這個技能的工作流程、設計原則、注意事項等。Claude啟用技能時，讀的就是這份文件 技能名稱與簡短描述：點進技能名稱後，最上方會顯示這個技能的用途簡介，告訴Claude何時應該啟用它 附件檔案：技能附帶的參考資料或資源檔案，作為Claude執行任務時可隨時取用的素材。不同技能會附上不同類型的附件，比如web-artifacts-builder技能附上建構網頁用的腳本與UI元件庫、internal-comms技能則附上各類公司文件的範例範本等。在本例的canvas-design技能中，附件是canvas-fonts字體資料夾，內含27種字體家族，Claude在生成圖片時可以直接引用，不需要另外下載 與平常使用Claude進行生圖不同，/canvas-design提供的是一套完整的設計方法論。它會要求Claude在開始繪圖之前，先建立一份設計風格（哲學）文件，思考這次作品應該採用什麼樣的視覺語彙、空間邏輯、色彩系統與字體調性，最後，再依照這份哲學去執行繪製。 不過這個技能有幾項明確的限制： /canvas-design的輸出格式限於PNG與PDF。如果你需要JPG、SVG、PSD等其他格式，就必須在產出後另外轉檔。 Claude的生圖方式和ChatGPT、Gemini、Midjourney等工具不同。前述的工具都是透過圖像生成模型直接產生圖片，因此比較擅長做出攝影感、繪畫感，或具有真實材質的畫面。但Claude則是用程式畫圖，它會透過Python的繪圖庫，例如PIL、matplotlib，或SVG程式碼來計算圖形、線條、排版與色彩。因此，它擅長的不是寫實描繪，而是可被程式明確描述與控制的視覺形式。 Claude擅長的生圖範圍Claude不適合的生圖項目● 幾何構成、網格、色塊● 字體排印與版面設計● 參數化曲線（螺旋、波形、數學圖形） ● 重複圖案、點陣紋理、漸層● 資訊圖表式的視覺● 寫實的繪畫、攝影、有機質感● 人物、動物、植物等具象物體● 任何需要「手感筆觸」的內容● 細膩的場景描繪 【TIP】注意！雖然SKILL.md裡寫到Claude可以生成「博物館或雜誌等級的藝術品」，但這個目標只有在任務主題剛好落在它擅長的視覺類型時，才較容易成立。假設你要求它「畫一張可愛的深海生物海報」，它無法畫出真實的生物，最後改以用SVG拼出比較卡通化的替代圖形，結果反而會和原本承諾的高質感設計產生巨大落差。因此，在請它生成圖片之前，最好先確認你的主題是否能轉換成它擅長的視覺語言。 在了解優勢與限制後，我們就可以進入實作！本例要請Claude生成一張電子音樂活動海報。這類主題本身就很適合轉化成幾何圖形、線條、漸層、參數化曲線與排版設計，因此和/canvas-design的能力範圍相當契合。 /canvas-design實作結果： （圖／《Claude 萬用手冊》） 節錄自：旗標《Claude 萬用手冊：Claude.ai | Desktop | Cowork | Code Mode | Design | Computer Use | Skills | Connectors | Plugins》／施威銘研究室 著 推薦閱讀： Claude Cowork怎麼用？要付費嗎？解析操作流程、權限設定及模型選擇 憑借書證免費用GPT、Claude！教育部推「館館有AI」 擴及47所大學 「Claude Design」新登場！AI工具生成原型、簡報怎麼做和修改？ 告別Token焦慮！Anthropic提供4個有效降低Claude Code成本祕訣！

還在為數據分析報告與簡報抓狂嗎？只要善用ChatGPT、MassiveMark、Gamma等3大神器，就能搞定數據分析＋簡報設計，從Excel到PPT一條龍完成，馬上開啟你的高效職場模式！本文節錄自《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》。 文／Excel 廣播電台｜張予 本文目錄（點擊可快速前往） 【1】ChatGPT分析Excel檔案數據【2】複製ChatGPT分析結果，生成Word報告【3】生成Gamma / PPT簡報 在現今的職場環境中，數據分析已成為決策的重要基礎。但面對龐大的資料集，如何高效整合AI技術，打造「職場組合技」，來提升分析效率與決策精準度，成為提升競爭力的關鍵。 想像一下，你是一家連鎖零售企業的數據分析師，公司希望透過數據來驅動決策，優化銷售策略、提升客戶體驗，並最大化營收。來看看如何透過AI + Excel的組合技，達成這些目標？讓我們一步步拆解應用方式！ 【1】ChatGPT分析Excel檔案數據 使用工具：ChatGPT 網址：https://chatgpt.com/ 輸入以下指令給ChatGPT： 「協助分析Excel檔案的數據，生成摘要和視覺化圖表，並使用我提供的字型來呈現圖表內容。然後，制定隔年的用戶銷售策略，最後整理成一份Markdown格式的銷售分析報告。」 以下為它整理的結果： （圖／旗標出版提供） 【2】複製ChatGPT分析結果，生成Word報告 使用工具：MassiveMark 網址：https://www.bibcit.com/en/massivemark 接下來是關鍵的一步，如果你直接複製內容並貼到Word，你僅會得到一個只有「內文」樣式的報告。 全文皆為內文樣式（圖／旗標出版提供） 但如果你希望保留報告的標題層級（標題1、標題2、標題3…，如下圖）。首先，你必須透過點擊複製按鈕取得報告內容，此時複製到的文字是「Markdown格式」的資料。 【什麼是Markdown格式？】Markdown是一種輕量級標記語言（lightweight markup language），也就是簡單、結構化的格式，能讓報告結構更清晰。 使用標題樣式可於左側看到大綱（圖／旗標出版提供） 一般對話中的複製按鈕和畫布中的複製按鈕（圖／旗標出版提供） 接著，透過一個免費的線上轉換工具──MassiveMark，自動產生有大綱層級的Word文件，減少手動編輯的時間。 免費的線上轉換工具──MassiveMark（圖／旗標出版提供） （圖／旗標出版提供） 最後，再將之前生成的圖表，下載成圖檔、添加到Word文件，一份銷售分析報告就完成啦！ 【AI生成Word報告的優勢】‧ 一鍵輸出完整分析，包含數據摘要、趨勢分析、視覺化圖表‧ 提供具體的商業策略，協助決策者擬定行動方案‧ 快速下載報告，減少手動整理時間 【3】生成Gamma / PPT簡報 使用工具：Gamma 網址：https://gamma.app/ 「除了Word報告外，AI也能生成簡報嗎？」只要準備好報告後，可以將報告內容直接丟給AI簡報生成神器──Gamma。不到幾秒鐘的時間，簡報就完成了，而且還非常有設計感！要再進一步編輯也沒問題。來看看如何操作吧！  點擊「新建AI」免費註冊完Gamma後，從首頁開始建立AI簡報。點擊「匯入檔案或網址」( 也可點擊「貼上文字」) ，並上傳剛剛建立的Word檔案（圖／旗標出版提供） 選擇 「簡報內容」，免費版一次最多可生成10張卡片，挑選喜歡的主題後點擊「產生」（圖／旗標出版提供） 一份銷售分析簡報就完成啦！（圖／旗標出版提供） 一起來看看生成的結果如何吧！ 【Before】條列式的數據摘要 【After】自動改以卡片式呈現 （圖／旗標出版提供） 【Before】表格式的產品分析 【After】自動轉成圖表形式，而且還是互動式圖表！游標移上去可看到詳細數據 （圖／旗標出版提供） 【Before】表格式的產品分析 【After】美化過的表格樣式。也可能維持原有表格形式（AI生成，每次結果都可能不同！） （圖／旗標出版提供） 版面配置十分豐富，還有AI自動生成的圖片，讓畫面不呆版！ （圖／旗標出版提供） 若想展示簡報，點擊右上角的「展示」按鈕即可。 點擊「展示」（圖／旗標出版提供） 進入簡報模式（圖／旗標出版提供） Gamma簡報也能下載成PowerPoint檔案，十分方便！ 點擊「分享」、「匯出」、「匯出至PowerPoint」、「完成」 （圖／旗標出版提供） （圖／旗標出版提供） Gamma是一款免費註冊即可使用的線上簡報工具，並且提供中文介面，讓使用者能輕鬆上手。使用AI生成簡報時會消耗點數，但新用戶註冊後可獲得免費試用點數，讓你能直接體驗AI簡報的強大功能。免費版限制每次生成最多10張簡報卡片，但仍可手動新增與編輯內容。若對AI生成的內容或設計不滿意，可自由調整版面配置、圖片、圖表等。如果你還沒試過Gamma，強烈推薦你體驗看看！這麼方便的AI簡報工具，真的不能只有我知道啊！ AI讓數據分析更高效、更精準，現在就開始應用，提升你的職場競爭力吧！ 節錄自：旗標出版《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》／Excel 廣播電台｜張予 著 推薦閱讀： Excel公式讓ChatGPT幫你寫！輸入指令就能懂的Excel公式教學 ChatGPT生成Excel圖表不卡關！xy軸設定、中文顯示問題輕鬆搞定 【Graphy AI教學】AI自動生成圖表、數據分析4技巧！連報告都能一鍵生成的靈感救星

英文商用書信需要具備禮貌、專業以及清晰三大要素，非母語人士的你是否也對商用書信感到頭痛呢？筆者整理了五大英文書信寫作重點，從書信開場白、寫信目的、用詞用具的選擇、結尾稱謂和問候，手把手梳理書信撰寫要點，讓你的書信看起來簡潔又充滿專業度，一次就學會！文末附上撰寫範例。 一、 首先，作為書信的開場白，使用專業的開頭稱呼 例如「Dear Mr./Ms. [對方的姓氏]」或「Dear Sir/Madam」，如果對方是熟悉的同事，則可使用「Hi [對方的名字]」。 ⇨若不確定收件人性別，可以使用「Dear [對方的全名]」。 ⇨開場白應簡潔表達關心或問候，例如：「I hope this message finds you well」。 二、清楚說明寫信目的 ⇨「I am writing to inquire about...」 ⇨「I would like to follow up on...」 三、使用禮貌和專業語氣 無論是請求或提出意見，避免語氣過於直接強硬。 ⇨「Could you please...」代替「Can you...」 ⇨「I would appreciate it if...」比「I want you to...」更得體。 四、結尾語 使用適當的結尾語表達感謝和期待後續溝通。 ⇨「Thank you for your time and consideration!」 ⇨「I look forward to hearing from you soon!」 五、信件結尾的署名 結尾用語取決於對收件人的認識程度： ⇨正式的結尾用「Sincerely」、「Best regards」。 ⇨半正式的場合可以用「Kind regards」或「Best」。 商用書信避免冗長，建議直接切入主題，運用內文提到的技巧有效表達你的意思。 以下提供參考範例： Subject: Meeting Request for Project Discussion Dear Mr. OOO, I hope this email finds you well. I am writing to request a meeting to discuss the upcoming project timeline and deliverables. Would you be available for a call this Thursday at 10 AM? Please let me know if this time works for you, or suggest an alternative that suits your schedule. Thank you for your time, and I look forward to your response. Best regards, OOO[我的姓名] OOOOOOO[我的職稱]

Claude Dispatch是Claude Cowork中的遠端任務功能，目前仍為Beta版，可透過手機向電腦端的Claude桌面版交辦工作，並運用已授權的本機檔案、連接器、應用程式來完成任務。本文介紹使用資格與設定方式，並以連接Gmail、Google Drive、Google Calendar的使用工作情境為例，分享15個可直接套用的工作指令範本。本文節錄自《10 倍速！AI Skill 全攻略》。 文／曾慶良（阿亮老師） 本文目錄（點擊可快速前往） 手機上可以用Dispatch做什麼？15個指令模板，直接複製使用日常辦公類客戶溝通類研究工作類行銷內容類最佳實踐：每日Dispatch工作流示範建立你自己的節奏 【想從手機遙控電腦，使用Claude Dispatch要準備什麼？】 帳號：Claude Pro或Max帳號，因為Dispatch為付費訂閱功能 裝置：手機安裝Claude App，以及電腦安裝Claude桌面版 步驟： 打開桌面版Claude App，在Cowork頁面點擊Dispatch，開始配對設定 本例示範需連接Gmail、Google Drive、Google Calendar 桌面版會顯示QR Code，用手機Claude App掃描配對，並開啟權限 完成桌面端配對後，即可從手機Claude App的Dispatch入口送出任務，在電腦上執行，對話會自動在兩個平台上同步；但注意使用期間電腦需為開機狀態，並要開啟桌面版Claude App。 成功開啟後，你會在手機上看到一個簡潔的對話輸入介面，頂部顯示「Connected to Claude」或類似的連線確認字樣。你可以在手機輸入一句簡短的測試指令，例如「說你好」，如果Mac上的Claude App出現回應，代表連線正常、安裝完成。 從現在開始，你可以用手機對Claude下達任何指令。 手機上可以用Dispatch做什麼？15個指令模板，直接複製使用 我在教Dispatch的時候，最常被問的問題是：「所以我到底可以叫它做什麼？」簡單來說，截至撰寫時，Dispatch支援透過已連接的Google工具（Gmail、Drive、Calendar）來執行各種任務。但你在手機上打字比在電腦上慢，所以指令的「寫法」很重要。一個寫得好的指令，可以讓你少打很多字、得到更好的結果。 以下我按不同工作場景，整理了最實用的指令模板。直接複製、改掉括號裡的內容，就能用。 編按：本文主要示範的Gmail、Google Drive與Google Calendar相關工作情境，其中關於查詢、整理雲端資料或生成內容的工作，也可透過一般Claude對話搭配Connector完成，因此應用不止限於Dispatch，提供讀者參考使用。Dispatch的主要差異，是可從手機將任務交由桌面端的Claude Cowork執行，並運用電腦端已授權的本機檔案、Connector、Plugin及桌面應用程式，包括在手機上無法開啟的檔案，來處理更完整的工作流程。 日常辦公類 1. 信件摘要 早上到公司第一件事，看看今天有什麼重要的信。 讀取我今天收到的所有信件，用表格列出：寄件人 | 主旨 | 重要程度（高/中/低）| 是否需要回覆 兩分鐘內你就知道哪些信要優先處理，而不是花半小時從上到下一封封看。 2. Email代擬 知道要回哪些信之後，讓Claude幫你擬草稿。 幫我回覆 [寄件人] 的信，重點：1. 同意他的提案2. 但預算要降10% 3. 請他下週一前回覆修改版語氣：專業但友善 注意「語氣」這個參數。你可以換成「正式嚴肅」、「輕鬆親切」、「簡潔直接」—不同的場合用不同的語氣。 3. 會議準備 開會前最怕被問到不知道的事。讓Claude幫你預習。 我今天下午 3 點有一場跟 [客戶名] 的會議。幫我從 Drive 找到跟這個客戶相關的文件，摘要重點，列出 5 個可能被問到的問題和建議回答。 4. 週報生成 每到週五就頭痛的週報，讓AI從你這週的信件和行程自動整理。 根據我這週在 Gmail 和 Calendar 的紀錄，自動生成週報：本週完成的事項、進行中的事項、下週計畫。格式：Markdown，每個類別用條列式。 5. 快速研究 老闆突然問你某個市場的情況。 幫我研究 [主題]：目前市場上的主要玩家（至少5個 ）、各家的定價策略、我們的機會在哪裡。整理成一頁摘要。 客戶溝通類 6. 會議紀錄整理 會議結束後立刻整理，趁記憶還熱。 我剛結束跟 [客戶名] 的會議，重點如下：1. [重點一] 2. [重點二] 3. [重點三]幫我整理成正式的會議紀錄，包含：日期、與會者、討論事項、決議事項、下一步行動（含負責人和截止日期）。寄到 [客戶 Email]。 7. 報價單修改 客戶說太貴了，要你重新報價。 讀取Drive上的 [報價單檔名]，全部品項降價8%，保留備註欄的內容不動，另存為「[新檔名]」。 註：涉及金額的計算，建議讓AI列出「原價→新價」對照表讓你過目確認，再覆寫到報價單，避免單純的「降8%」指令在浮點計算後出現尾數差異（例如：1,000元 × 0.92 = 920.0，但1,234元 × 0.92 = 1,135.28 四捨五入還是無條件捨去）。 8. 客戶跟進提醒 設定自動提醒，不讓任何客戶被遺忘。 在Calendar幫我建立以下客戶跟進提醒：- [客戶A]：下週三回電確認合約- [客戶B]：下週五寄送修改版提案- [客戶C]：兩週後約第二次會議每個提醒設定提前1小時通知。 研究工作類 9. 文獻搜尋摘要 幫我搜尋跟 [研究主題] 相關的最新文獻（2023-2026），找10篇，列出：作者、年份、標題、核心發現。按引用次數排序。 10. 數據分析 讀取Drive上的 [資料檔]，做描述統計（平均、標準差、最大、最小），各組比較，用文字解釋結果的意義。 11. 論文結構規劃 我的研究題目是「[題目]」，幫我列出論文的章節結構，包含每章的小節標題和預計內容摘要。每章100字的內容說明。 行銷內容類 12. 社群貼文一次4個版本 我們公司剛推出 [產品名]，幫我寫4個版本的社群貼文：IG：搭配圖片的短文案（150字），附10個hashtagFB：有故事感的中長文（300字）LinkedIn：專業導向（200字），強調產業影響Twitter/X：精簡有力（100字以內） 一句指令，4個平台的文案全出來。不用分4次問。 13. YouTube腳本 3分鐘影片的腳本，包含開場、內容、收尾。 幫我寫一個3分鐘的YouTube影片腳本，主題：[主題]格式：開場吸引（15秒）→ 問題描述（30秒）→ 解決方案（90秒）→ CTA（15秒）語氣：輕鬆專業，像跟朋友聊天 14. 文章改寫 把技術報告變成人話。 讀取Drive上的 [報告名]，改寫成一篇500字的部落格文章。目標讀者：不懂技術的一般消費者。語氣：生活化，多用比喻。 15. 冷開發信 不推銷，提供價值。 幫我寫一封開發信給 [目標客戶/產業]：我們公司：[簡介]產品：[產品名]目標：約一次15分鐘的線上Demo風格：不推銷，提供價值。開頭用對方最近的一個新聞或成就來破冰。 上面這些指令模板，在手機上貼給Dispatch之後，Claude會直接在對話視窗回覆結果，如圖所示—你看到的是行銷類指令（社群文案、YouTube腳本）在手機端的實際回覆畫面，4個版本的貼文草稿整齊呈現在螢幕上，你可以直接複製使用。 最佳實踐：每日Dispatch工作流示範 最後，讓我整理一套「每日Dispatch推薦工作流」。這套流程是我測試了好幾週之後找到的最佳節奏。你不需要全部照做—挑適合你的部分就好。 早晨通勤（出門到公司的路上） 第1件事：信件總覽。出門前或在捷運上，發一個指令： 早安。幫我做今天的「晨間簡報」：1. 列出過去12小時收到的所有信件，標記重要程度2. 列出今天的所有行程，標記需要準備什麼3. 如果有任何行程跟信件相關（比如信裡有人提到要改時間），特別提醒我格式：3個區塊，每個區塊用表格。 到公司之前你就知道今天要做什麼、什麼最緊急。 到公司後（前30分鐘） 第2件事：批次回信。根據晨間簡報，決定哪些信要回： 幫我回覆以下信件：1. [信件A的回覆指示] 2. [信件B的回覆指示] 3. [信件C的回覆指示]先給我看草稿。 這時候你可能已經到公司了，可以在電腦上確認草稿。沒問題就直接寄出。 午餐時間 第3件事：下午會議準備。如果下午有會議，趁午休讓Claude幫你備料： 我下午 [時間] 有跟 [對象] 的會議。幫我從Drive找相關文件，整理成一頁的會前速讀。另外查一下Gmail裡跟這個客戶最近一個月的往來信件，有沒有什麼我應該注意的事。 下班前（最後15分鐘） 第4件事：收尾和明日規劃。在離開辦公室之前： 幫我做今天的「收工報告」：1. 統計今天我處理了幾封信、開了幾場會2. 根據Calendar，明天有什麼重要的事3. 如果有任何信件我今天沒回但需要回的，提醒我4. 如果明天有需要提前準備的會議，列出我要準備什麼 週五下班前 特別任務：自動週報。 根據我這週（週一到週五）在Gmail和Calendar的紀錄，生成本週週報：1. 本週完成的主要事項（從信件和會議中推斷）2. 進行中的事項3. 下週計畫（從下週的Calendar推斷）4. 需要主管協助的事項（如果有的話）格式：Markdown，存到Drive上，檔名「週報_[本週日期範圍]」。 建立你自己的節奏 以上只是建議。重點是：Dispatch最大的價值不是單次使用，而是養成習慣。當你每天固定在幾個時間點用Dispatch處理固定的事情，它就變成了你的「AI助理的日常行程」。你不用每次都想「我要問什麼」—你的AI助理有固定的工作清單，每天自動幫你完成。先從「早晨信件總覽」開始。只要這一個習慣，你就會發現早上到公司的效率高了很多。等你習慣之後，再慢慢加入其他的工作流。 節錄自：博碩《10 倍速！AI Skill 全攻略：建立 Skill 驅動 AI 系統，打造從學術研究到專案開發的自動化工作流》／曾慶良（阿亮老師） 著 推薦閱讀： 「Skill」和「提示詞」差在哪？6大差異與SKILL.md寫法一次看 商務Email好難回？用Claude Skill建回信SOP，4大類型自動判斷、10秒寫出90分初稿 Claude Skills怎麼用？內建與個人Skill差異、適用情境及使用方式 Claude怎麼用？免費版有什麼限制？Chat、Cowork、Code及實用功能盤點

2025-07-18報導　經濟日報記者林薏茹　由聯合新聞網授權轉載 OpenAI因應算力需求大增，除採用最大金主微軟Azure的雲端運算資源之外，也將Google雲端納入其雲端供應商名單。OpenAI規劃，ChatGPT及其應用程式介面（API）採用Google雲端平台位於美國、日本、荷蘭、挪威及英國等地的基礎設施。 法人看好，Google拿下OpenAI雲端服務大單，將催動新一波AI伺服器建置熱潮，伺服器主要協力廠廣達（2382）、英業達等，營運吞補丸。 延伸閱讀：AI新十大建設 預算加碼…打造矽光子、量子電腦、智慧機器人國家級實驗室 OpenAI牽手Google 事件OpenAI在官網更新的雲端供應商加入Google雲端，另，未來ChatGPT及其應用程式介面將使用Google雲端平台、微軟、CoreWeave及甲骨文(Oracle)的雲端基礎設施影響Google雲端為全球第三大雲端服務供應商(CSP)，拿下OpenAI大單，將有助擴大在CSP市場的市佔率，台廠供應鏈也將雨露均霑受惠台廠廣達、英業達等資料來源：外電、法人　由聯合新聞網授權轉載 廣達受惠輝達GB200 AI伺服器出貨放量，第2季合併營收首度衝破5,000億元大關、達5,041億元，續寫單季新高。隨著第2季起較高單價的GB200機櫃出貨升溫、GB300也將於9月加入行列，廣達今年AI伺服器占整體伺服器營收占比可望突破七成。 [joblist_plugin title='104【廣達】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/ahfsoq0' amount='3'] 英業達也是Google重要AI伺服器協力廠。英業達指出，上半年出貨以機櫃（L10）形式較多，單價較高，下半年出貨將以主機板（L6）為大宗，受惠產品組合帶動，有助毛利率向上，從出貨量來看，下半年會比上半年成長，全年AI伺服器出貨將有雙位數成長。 [joblist_plugin title='104【英業達】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/1zh8g1c' amount='3'] 外媒CNBC報導，OpenAI在官網更新的雲端供應商列表中加入Google雲端，並表示未來ChatGPT及其應用程式介面將使用Google雲端平台、微軟、CoreWeave及甲骨文的雲端基礎設施。 據了解，Google與OpenAI曾針對這項合作進行數個月的討論，但由於OpenAI與微軟之間的排他性協議，而無法達成交易。直到今年1月，微軟調整與OpenAI合作模式，同意從獨家供應商模式轉為優先供應權模式，OpenAI與Google的合作關係才出現轉機。 OpenAI為因應龐大的運算資源需求，與微軟調整合作模式後，動作頻頻，尋求分散雲端供應來源。 OpenAI今年3月與CoreWeave簽署價值119億美元的五年合約，5月又再新增一筆40億美元的大單；OpenAI也於7月初與甲骨文簽下重大雲端基礎建設合作案，金額高達每年300億美元，是目前全球雲端市場金額最高的AI運算合約。 OpenAI執行長奧特曼今年4月曾表示，OpenAI正面臨運算能力限制，公開疾呼「若有人擁有10萬顆GPU容量，並能立即提供，請聯絡我們」，顯見隨著大語言模型規模不斷擴增，OpenAI對運算資源的需求也愈趨迫切。 業界人士指出，目前全球前三大雲端服務供應商（CSP）分別為亞馬遜AWS、微軟Azure及Google雲端，Google雲端拿下OpenAI雲端服務大單是一大利多，有助擴大其在CSP市場的市占率。

大數據時代來臨，企業數位轉型的需求應運而生，因此數據工程師（資料工程師）在企業中所扮演的角色也日益重要。本文盤點要成為數據工程師，強烈推薦要學的 12 項必備技能。一起來看看【數據工程師】工作日常以及104人力銀行上有數據工程師工作機會。 成為數據工程師的 12 項必備技能（點擊可跳至章節）： 基本技能（程式語言與資料架構） 網路概念 資料庫 Database 數據湖 Data Lake 與物件存儲 數據倉儲 Data Warehouse 分散式系統 數據處理 機器學習 Machine Learning 作業編排管理 前端與儀表板 後端框架 自動化與部署 如何開始數據工程師之路？了解數據工程師工作日常 【數據／資料工程師】推薦職缺 【數據／資料工程師】職場常見證照整理 【數據／資料工程師】職場再進修課程推薦 文／LnData 麟數據科技 數據工程師的必備技能樹 (Source: Anuj Syal) 一、基本技能 首先，以下是最基本的必修技能，也是想進入這個行業需要的優先入手技能，包含： SQL：SQL即「Structured Query Language」，也稱做「結構化查詢語言」，是一種用於管理和查詢關聯式資料庫的語言，用於處理和操作大量數據。它允許數據工程師對資料庫執行各種操作，如數據檢索、修改和定義，且幾乎所有資料庫和數據倉儲都使用SQL。 程式語言：數據工程師必備技能當然包括使用不同的程式語言來處理數據，如 R、Scala、Java等，但首推 Python，因為Python容易上手，並且擁有許多免費且開源的資料科學工具和資源，使其成為處理數據相關工作的理想選擇。不僅如此，Python還有豐富的開發者社群，讓你輕鬆找到相關的學習資源和解決問題的方法。 Git：即「Global Information Tracker」，Git是版本控制的重要工具，可以追蹤、保存和管理軟體代碼的所有更改和操作，幫助資料工程師協作開發數據工程項目，並確保團隊成員之間的協同工作，可避免有人亂改或誤刪代碼。 Linux指令和Shell腳本：Linux是一種常用的作業系統，數據工程師經常使用它來處理數據，常見的版本如Ubuntu、Fedora。熟悉Linux命令（例如cd、pwd、cp、mv等）和Shell腳本可以幫助數據工程師自動化任務、管理伺服器和處理大量數據。 資料結構和演算法：數據工程師需要對資料結構（Data Structures）和演算法（Algorithms）有足夠的理解和解決問題的技能，以優化數據處理和分析。初學者可透過初級到中難度的LeetCode問題進行練習。 二、網路概念 由於現在大半數據都在線上，因此工程師常需接觸與處理VM（虛擬機）、伺服器和 API（應用程式介面），而此時就需要對 IP（互聯網協議）、DNS（域名伺服器）、VPN 等基本網路概念有基本了解。 API（應用程式介面）概念示意( Source: Geeks For Geek) 三、資料庫 資料庫是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫，相關概念包含： 基礎知識：資料庫是存儲數據的空間，包含表（Table）、行（Column）、列（Row）、鍵（Key）、連接（Join）、合併（Merge）和模式（Schema）等基本概念。 SQL：雖然前面提過了，但要知道在使用這些資料庫時，SQL可說是最泛用也最不可或缺的語法，因此這邊再提一次。。 ACID：是原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久性（Durability）的縮寫，旨在確保數據操作的有效性和穩定性。 資料庫建模：指在設計資料庫時考慮如何組織資料的過程，包括星型模式、平面設計和雪花模式等不同方法。 資料庫擴展：包括垂直擴展和水平擴展，它們用於增加資料庫的性能和容量。 OLTP與OLAP：OLAP（在線分析處理）、OLTP（在線交易處理）是不同類型的數據處理系統。OLTP是設計用於處理日常業務交易和交互式操作的系統；OLAP則是設計用於分析和探索大量數據的系統。 關係型資料庫：Relational Database，是大多數應用程式使用的傳統資料庫，用於結構化數據。常用的資料庫有PostgreSQL和MySQL。 非關係型資料庫：Non-relational Database，也稱為NoSQL資料庫。跟傳統的關聯型資料庫不同，它們不使用固定的表格模式，而是以更靈活的方式存儲數據，適合處理大量非結構化數據。非關係型數據還可分為三種類型： 鍵值資料庫：如Redis、DynamoDB、FireBase 圖形資料庫：如Neo4j、ArangoDB 寬列資料庫：如Apache Cassandra、Google BigTable 常用的關係型資料庫 MySQL 四、數據湖 Data Lake 與物件存儲 數據湖是一種大規模集中式數據存儲系統，它允許組織以原始、半結構化或非結構化的形式存儲數據，而無需建立嚴格的資料結構。這意味著數據湖可以包含來自不同來源、不同格式和不同質量的數據，可以是文本、圖像、影音等，也包含報表、視覺化、資料分析、機器學習等轉換後資料。 數據湖通常使用分佈式或物件存儲（Object Storage）系統來存儲大量數據，如Hadoop HDFS、Amazon S3等。數據以原始文件或對象的形式存儲，每個對象都包含數據本身、元數據（metadata）和唯一識別子。這種方式使得數據能夠以平面結構組織，並且具有元數據以描述數據的特徵和用途，能夠更好地管理和查詢數據。 五、數據倉儲 Data Warehouse 數據倉儲（Data Warehouse）是一種專為組織和管理大量數據而設計的數據存儲和管理系統。它的主要目標是將來自不同來源的數據整合到一個統一的、易於查詢和分析的資料庫中，以支持企業的決策制定、報告和分析需求。例如 Google 的 BigQuery、AWS Redshift、Azure Synapse、Snowflake、ClickHouse 和 Hive。須了解的相關概念包含： SQL（略） 規範化與非規範化：在數據倉儲中，數據可以以規範化（Normalized）或非規範化（Denormalized）的方式進行組織和存儲，具體選擇取決於業務需求和查詢性能的考慮。規範化主要為求消除數據中的冗余或不一致性；而非規範化則是將數據合併到一個表中以提高數據更改速度。 OLAP與OLTP（略） 六、分散式系統 包含大數據、Hadoop、分佈式文件系統、MapReduce等概念。在分散式系統中，多台機器（稱為節點或伺服器）組成叢集並共同協作，這些機器可以在不同的地方執行，彼此通信並共同完成任務。分散式系統的好處是可提高性能、可用性和擴展性，同時減少單點故障的風險。 由於其複雜性，這些系統擁有各自獨立的技術組件。因此，為了開發與佈署這些系統，數據工程師需要使用叢集管理技術或工具，如Kubernetes、Databricks，或者自行建立Hadoop叢集等。此外，還有許多開源技術可供利用。 Kubernetes 也稱為 K8s，是一個熱門的分散式系統開發和支撐平台(Source: DevOps Mojo) 七、數據處理 數據處理是指使用程式語言來轉換數據的過程，這包括清理數據以及驗證數據的準確性。在進行數據處理時，通常會使用各種工具和框架，具體選擇取決於任務的性質和規模。 以下是一些常用的數據處理工具和框架： Pandas：Pandas是一個好用的Python套件，常被用於處理和分析數據。它提供了豐富的數據結構和函數，適合用於數據轉換和清理。 SQL：（沒錯，又是它）由於多數數據倉庫支持SQL語言，因此SQL是一個常用的工具，用於執行數據轉換操作，尤其適用於處理結構化數據。 Spark：Apache Spark是一個用於大數據處理的強大框架，它提供了分佈式數據處理和分析計算。Spark通常用於處理大規模數據轉換操作，性能高且具有可擴展性。 Spark Streaming：Spark Streaming是Spark的一個模塊，用於處理流式數據。它可以實時處理數據流，非常適合需要即時分析的應用。 Spark是常用於處理大數據的強大框架(Source: Data Mechanics) 八、機器學習 Machine Learning 機器學習（Machine Learning）是一種人工智慧（AI）的子領域，它教導電腦如何從數據中學習，以自動改進和做出決策，而不需要明確的程式指令。機器學習可以應用於多個領域，如圖像辨識、語音識別、自然語言處理、醫療診斷、金融預測以及自駕車技術等。 人工智慧、機器學習、深度學習都是資料科學中的熱門領域 對於數據工程師來說，了解機器學習的不同類型，包括監督學習、非監督學習和增強學習，以及相關的模型(如邏輯回歸、決策樹、K-最近鄰算法等)很重要。他們需要知道何時應該使用哪種模型，並學會處理數據、調整模型參數，以及評估模型的預測準確性。 操作機器學習的平台有Vertex AI、Kubeflow等，這些平台可以協助數據工程師輕鬆部署模型，並構建更準確的工作流程，幫助數據科學家做出更精確的決策。 Vertex AI 是Google Cloud上的一個機器學習平台 此外，還有一些集成平台可讓數據工程師將工作流程整合到一個地方，如AWS Sagemaker、Databricks和Hugging Face等。這些平台通過共用的應用程式接口和圖形界面，使應用軟體功能不受特定硬體、作業系統、網路協議或資料庫管理系統的限制。 AWS Sagemaker也是不少人的ML開發選擇(Source: AWS) 九、作業編排管理 編排（orchestration）是一種用於管理和協調組織各種任務和工作流程的方法。它幫助我們確保工作按照預定的順序執行，以達到我們的目標。 最佳的編排工具之一是Airflow。它使用基於Python的有向無環圖（DAG）來記錄工作流程，讓您可以清楚地定義和規劃工作。Airflow特別適用於複雜的工作流程，並且在大數據和數據工程領域中廣泛使用。 其他工具包含Luigi、Nifi和Jenkins。每個工具都有其獨特的特點和使用場景，可以根據你的項目需求來選擇適合的編排工具，可以幫助數據工程師自動化和管理各種任務，提高工作效率。 Airflow是開發時常用的工作流程管理工具(Source: Airflow) 十、前端與儀表板 前端和儀表板（dashboard）是用來展示數據結果和互動的工具。它們讓我們能夠以圖表、圖像和表格的形式呈現數據，並讓用戶與數據進行互動。 舉例來說，Jupyter Notebook 是一種常用的工具，它可以幫助數據科學家和分析師在筆記本中直接進行數據分析並建立視覺化圖表。 Jupyter Notebook是好用的互動式開發工具，是許多資料科學工作者選擇 此外，儀表板或所謂BI工具如 PowerBI 和 Tableau，以及 Python 套件如Dash 和 Gradio，也被廣泛使用。這些工具允許我們建立互動性強的儀表板，讓用戶輕鬆探索數據，查看不同的視覺化結果，並根據需求進行操作。 Tableau是業界常用的商業智慧(Business Intelligence)工具，建立企業數據儀表板 十一、後端框架 後端框架與軟體工程有關，它們有助於構建網站和應用程序的後端部分。舉例來說，如果您想建立一個網站或應用，可能需要一個後端框架來處理用戶發出的請求、管理資料庫，以及提供信息給前端顯示。 基於 Python 的後端框架包含 Flask、Django 和 FastAPI 等。Flask 是一個輕量級的框架、Django則提供了更多的內置功能、FastAPI 則專注於建立API。 除了這些，還有一些雲端技術可供使用，例如G oogle Cloud Platform（GCP）的 Vertex AI API 和 AutoML APIs，這些技術可以用於模型部署和機器學習應用。 Flask 是一個 Python 網頁應用程式框架，因輕量靈活而受許多開發者喜愛 十二、自動化與部署 自動化和部署是指使用不同的工具和技術，來讓程式碼的建立和執行過程更加自動化和簡化，有助於提高效率、降低錯誤，並讓應用程式更容易管理和維護。 這個過程包括以下幾個主要方面： 基礎設施即程式碼（Infrastructure as Code）：這是使用工具如Terraform、Ansible和Shell指令來管理和配置伺服器和基礎設施的過程。這些工具可讓你將基礎設施視為程式碼來處理，使其更易管理和自動化。 持續集成/持續部署（CI/CD）：指透過GitHub Actions和Jenkins等工具來自動化程式碼的測試、集成、部署和交付的過程。有助於確保程式碼的品質，並使新功能能夠快速部署到生產環境。 容器化：即使用Docker和Docker Compose等工具，將應用程式和其相關的依賴項打包成容器的過程，可使應用程式在不同環境中更容易部署和執行。 Docker工作流程示意 想當數據工程師，如何培養能力？ 在學生可以學習統計、資工、資料科學等科系的課程，或是透過相關實習或競賽來摸索對此領域的興趣。此外，網路上有許多付費課程、YouTube上的免費資源，也可以在kaggle、LnData等平台取得更多練習與交流機會、相關知識、技巧或資源！ 要記得，這些相關技術日新月異，即使是正在工作中的數據工程師也必須時時學習與了解最新技術。相對的，正因為技術不停在改變，你也不需要強求把上面所有技能練到精通，而是掌握重要的基本概念與保持開放的學習態度。 數據工程師可以為企業做什麼？ 數據工程師日常就是與數據打交道，主要包含收集、讀取、清理，探勘與管理企業的資料，以抓取符合企業分析需求的數據。這些數據則能進一步透過機器學習、演算法，產生更有價值的結果或應用方式，幫助企業做出更好的決策、優化業務流程，例如降低成本、提高獲益、優化產品、留住熟客及開發新客群。因此，數據工程師對於企業的重要性不言而喻。 然而，企業想挖掘數據最大價值，並不能只靠數據工程師。一個完整的數據團隊，通常包含數據工程師、數據科學家、數據分析師三種角色，各司其職、專業分工。他們在日常工作流程中扮演各自的角色，互相協作，完成各種不同的專案——這也是為何我們最後要強調，除了技術以外，溝通與協作等軟技能也非常重要！ （原文標題：2023 年想成為數據工程師的 12 項必備技能） [joblist_plugin title='推薦【數據／資料工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?ro=0&keyword=%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&expansionType=area,spec,com,job,wf,wktm&jobsource=blogc&langFlag=0&langStatus=0&recommendJob=1&hotJob=0' amount='3'] 【數據／資料工程師】職場常見證照整理： 序號證照證照介紹發照單位1DP-203 Azure資料工程師技術師身為此認證的應試者，您應該具備主題專業知識，能夠將各種結構化、非結構化和串流資料系統中的資料，整合...＜詳情＞Microsoft2Google專業資料工程師認證專業資料工程師透過收集、轉換和發布資料來實現以資料所驅動的決策。資料工程師應該能夠設計、建置、操作...＜詳情＞Google3SSE 大數據國際認證隨著有關大數據的程式語言、運算平台、基礎理論，以及虛擬化、容器化的技術成熟...＜詳情＞Silicon Stone Education4AWS認證的數據庫-專業級認證報考資格：1.接觸資料庫技術至少 5 年、2.實際使用 AWS 至少 2 年...＜詳情＞Amazon Web Services5台灣風險數據分析師除了相關法遵外，應具備在風險數據分析、質量方法運用、風險預測建模等高階專業...＜詳情＞社團法人台灣風險管理協會更多數據相關證照＜前往＞ 【數據／資料工程師】職場再進修課程推薦： 課程名稱課程介紹【真人直播】零基礎Python數據分析與即時看板實作在這堂課程中，我們將帶你從學習基礎 Python 出發，了解各種常見資料檔案格式與編碼，透過 Python 進行資料表單或檔案的自動化彙整與分析...＜課程介紹＞GA4+GTM網站數據分析實戰課專業的教學設計，以第一線網站數據分析工作者角度，剖析 GA4 四大要領，從觀念的理解到上手實作，提升你的數據分析能力。…＜課程介紹＞成為數據分析師的第一把鑰匙：用Python實作三個資料分析專案以非工科生成功轉為數據分析師的經驗、第一線職場實戰角度出發，來設計這門課程，適合零基礎、初入門、想轉職作數據分析師的你!…＜課程介紹＞零基礎成為Python金融數據分析師｜金融資訊爬蟲X視覺化應用課程單元從 Python 程式基礎開始，包含變數、資料型態、流程控制、函式、例外處理等 金融主題的網路爬蟲程式教學，製作Python爬蟲工具…＜課程介紹＞更多數據相關課程＜前往＞

當收到公司主動邀約的面試機會，要如何評估？企業主動邀的面試機會，錄取機率比較高嗎？作者指出，從公司招募主管的角度來說，主動應徵的履歷只有約2成符合職缺的學經歷門檻，因此，公司喜歡放寬搜尋條件尋找，也透過面談的過程，進一步修正心目中理想人選。 文／日光福利社 本文目錄（點擊可快速前往） 公司主動邀面試，錄取機會更大嗎？有公司主動邀約面試，更是檢視自己的好時機企業主動邀約面試，但和原本經驗關聯不大，要答應嗎？ 當手機號碼傳來不知名市話的來電，你會否會接起？天下掉下來的面談機會，是否值得把握？檢視自己，當下是否還有對外界的好奇心，與面談的精力。 當公司透過104發送邀請訊息，更積極的，直接透過手機或是email，希望邀請自己參與面試，你會有什麼反應？ 正想換工作，剛好看到這個機會 沒有想換工作，看看市場機會也好 煩死了，詐騙電話 延伸閱讀：你會把104履歷打開嗎？沒找工作也要「開放履歷」？3招秘技提升面試邀約率 公司主動邀面試，錄取機會更大嗎？ 雖然是面試邀請，並不代表來面試就會錄取 從公司招募主管的角度來說，主動應徵的履歷只有約2成符合職缺的學經歷門檻，因此，公司喜歡放寬搜尋條件尋找，也透過面談的過程，進一步修正心目中理想人選，所以對面談者而言，並非勝券在握。 就算錄取機會很大，招募流程難以預料 當有一定工作經驗後，面談機會很多時候是靠人品，主動邀請面談的，除了人資提供給主管的履歷外，還有內部同仁引薦的人選，即使雙方確定情投意合，都有各種可能會拉長招募流程，延宕了你進公司的時間。職涯的每個選擇若是都能給自己充裕的時間，例如至少半年一年，以這樣的時程往前推，因為這個邀請提早開始感受自己身體的回應，提早開始向外看機會，是好事。 有公司主動邀約面試，更是檢視自己的好時機 職場是否永遠一帆風順？難免有倦怠 我們說滾石不生苔，確認自己有熱情的領域後全力以赴，在同個領域累積資歷與薪酬，的確是職涯發展最有效率的方式之一。然而，正確的路筆直往前走，愛吃的食物每天吃，也難免會感覺美中不足；真心喜歡的事業，每天做還是難免會有倦怠，或是想逃避那種一成不變的感受。心裡明白，也不是一定要停下來，除了給自己放假，其實轉換一下心情，去其他公司面試，會有不同的啟發與收穫。 也許就在面談過程中，找到了新的學習方向，或是看到現有工作對自己的特殊價值，透過與陌生人的理念溝通，沒有熟悉的固有的框架，說不準打通了當下在職涯糾結的觀點。 自我檢視：你是對這個邀請沒有回應，還是沒有心力回應？ 沒有規定邀請了就一定要答應，端看自己當下對職位與公司的感受，關乎於是否被吸引。要知道，每一次的「出征」都是一場演出。你可以拒絕，但是一定要檢視自己是否有體力回應。 你以為裸辭的人都是抗壓性不夠，意氣用事的結果嗎？追根究底，是因為對工作不知節制的結果，對主管與公司的交辦事項使命必達，把眾人之事看得比自己的生活平衡與健康重要；又或者，其實很清楚自己的重心是什麼，但是在日復一日的輪軸中加速並失速中，漸漸失去了平衡。 這時候，天外飛來一筆的面談邀約，就像是這個快轉節奏的暫停鍵，從接到電話、走出辦公室，深怕還沒有答應邀約，就不小心被同事聽到的漏拍心跳時刻，問問自己，想去嗎？有力氣去嗎？你可以Say「No」，但是一定要好好的看待自己面對選擇的狀態，是否有足夠的精力去應付一個可能的機會，沒有人可以任意的把你逼到一個沒有選擇的選擇，除了你自己。「先離職再找工作」多半不是為了一時爽，冰凍三尺非一日之寒。 延伸閱讀：面試邀約如何回覆？收到多個面試機會，順序怎麼排？4種回覆範例不NG 企業主動邀約面試，但和原本經驗關聯不大，要答應嗎？ 關於選擇與被選擇之間的微妙 如果你覺得邀約你的機會和你原本經驗的關聯性不大，在你還想看人生其他更多可能性之前，更要優先考慮一下。 在這個講求專業的世代，所謂的專業，是根據經驗，你實際經歷過的事情累積而來，如果是自己專業領域的工作職位，你自己找或是別人找，其實你的掌握度是相對高的，意思是，這一場面談你預期獲得的資訊，很可能是原本就熟悉的資訊；相反的，如果邀請你的，不完全和自己經驗重疊，例如：是不同產業的相關職位，一來公司方會想好好聽你說，因為他邀請你，他準備好要聽你說；二來你透過面談的雙向交流，可以知道比自己Google搜尋更直接的資訊。要知道，當自己遙望經歷關聯性小的職位，採取主動投遞履歷的策略，是要和相關經驗的候選人一同爭取那2成的面談邀約，相對不容易。 絮絮叨叨說了一串，倒也不是鼓勵大家多多接受面談邀約，更像是透過短暫幾句交談的過程，總結了大家的千頭萬緒。希望電話那端的你，無論有沒有接受面談邀約，邀約本身都給予了祝福與收穫。 （原文標題：當面談機會向你招手）

AI時代來臨，企業對AI應用與自動化人才的需求不斷成長。從軟體工程師、產品經理、專案經理（PM）到行銷人才，懂得使用AI工具：RPA自動化流程、n8n無程式的工作流程整合，在就業市場已開出新的人才賽道，成為企業招募新一代人才的重要加分條件。 本文目錄（點擊可快速前往） AI技能找工作機會｜RPA、n8n、Vibe CodingRPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）n8n（開源的工作流程自動化工具）Vibe Coding（氛圍程式設計）職務結合AI工作機會AI行銷人才AI應用管理師 Project Manager、AI PMAI產品經理（AI Product Manager）AI設計師（UI/UX）AI應用軟體工程人才AI、演算法工程師FAQ：AI工作常見問題AI＋自動化技能能提高薪資嗎？學AI可以做什麼工作？ AI技能找工作機會｜RPA、n8n、Vibe Coding RPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化） 透過軟體「機器人」來模擬人類在電腦上執行重複性、規則化任務的技術，無需改變原有系統或進行複雜開發。 職缺舉例：RPA Business Development Specialist、HR數位轉型專案管理師、業務管理師、通路服務規劃人員 [joblist_plugin title='【RPA】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=3&keyword=RPA&order=15' amount='3'] n8n（開源的工作流程自動化工具） 可幫助工作者自動化重複性任務，整合各種應用服務，類似Zapier或Make.com，擁有更高的彈性。 使用範例 每日定時抓取某API數據→整合→發送Email報表 當表單送出→整理資料→寫入Google Sheet→發Slack通知 自動化CRM建立客戶資料 + 產生任務 + 發送開通信件 [joblist_plugin title='【n8n】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=2&keyword=n8n&order=15' amount='3'] Vibe Coding（氛圍程式設計） 工作者運用語言模型（ChatGpt、copilot）等AI技術，透過自然語言與AI對話，讓AI自動生成所需程式碼，大幅降低開發門檻。只需描述想要達成的功能，AI便能撰寫程式，無需深入理解底層程式運作原理，可以不透過工程師達到將網頁、APP快速送入市場驗證的開發模式。 [joblist_plugin title='【Vibe Coding】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=vibe+code&order=15&page=1' amount='3'] 看不夠？來去逛逛 104數位與科技人才專區 職務結合AI工作機會 AI工具的應用，讓專業工作者能提高工作效率（避免耗時的行政流程）、創意創新的競爭力（給予AI思考框架，提出不同的創新想法）、決策支援（藉由數據資料的匯入，與AI協作預測商業策略執行優勢與須備風險管理的地方）。 AI行銷人才 企業期待新一代的行銷人將專業的行銷know-how結合AI與MarTech的技術，能更精確的了解市場、找到用戶痛點、制訂與執行更有效的行銷策略。 必備技能：AI工具（ChatGPT）、RPA與n8n自動化排程、GA4。 加分條件：懂MarTech串接與數據驅動行銷策略。 [joblist_plugin title='【AI Martech 行銷】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=3&keyword=AI+Martech&order=15&jobcat=2004001000' amount='3'] AI應用管理師 Project Manager、AI PM 結合PJM對組織流程、利害關係人的了解，提升決策效率與資源運用，並在複雜多變的環境中，精準規劃、協調跨部門團隊，確保專案按時、高品質交付，創造更高的商業價值。 [joblist_plugin title='【AI專案經理】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=1&keyword=AI+n8n&order=15&jobcat=2004003006' amount='3'] AI產品經理（AI Product Manager） 產品經理需要能精準識別使用者需求，將AI能力轉化為實際功能，並制定策略與路線圖，協調跨部門資源，確保AI產品從概念到落地，能創造最大化的商業價值與使用體驗。 必備技能：敏捷開發、數據分析、RPA流程設計、n8n工作流自動化。 加分條件：懂Prompt Engineering，能規劃AI產品MVP [joblist_plugin title='【AI專案經理】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=2&keyword=AI+n8n+%E7%94%A2%E5%93%81%E7%B6%93%E7%90%86&order=15&jobcat=2004003005' amount='3'] AI設計師（UI/UX） 結合AI技術與使用者行為洞察，打造人性化的產品體驗。需要理解AI產品的運作邏輯，將複雜的演算法結果轉化為直覺且易於使用的介面，在設計過程中融入個人化體驗與數據驅動的設計思維，確保產品兼具美感與功能。 [joblist_plugin title='【AI UI/UX 設計師】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=1&keyword=AI+&order=15&jobcat=2013001015,2013001016,2013001006,2013001020' amount='3'] AI應用軟體工程人才 幫助提升公司營運效率，工作內容包含開發與推進AI自動化應用，包括文件生成、知識查詢、任務建議與流程輔助，提升日常作業效率。 [joblist_plugin title='【AI應用工程師】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobsource=joblist_search&mode=s&page=1&keyword=AI+%E6%87%89%E7%94%A8&order=15&jobcat=2007001000' amount='3'] AI、演算法工程師 邊緣運算、LLM、AI/ML 演算法、生成式AI、影像辨識、資料科學……等專業技術領域 [joblist_plugin title='【AI、演算法工程師】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=1&order=15&jobcat=2007001020,2007001012' amount='3'] FAQ：AI工作常見問題 AI＋自動化技能能提高薪資嗎？ 能，降低人工成本，幫企業節省大量時間。幫助公司快速決策，提升專案 ROI。具備跨領域競爭力，在數位轉型浪潮中更具優勢。 學AI可以做什麼工作？ 學AI可以應用在與數據、軟體、流程優化相關的工作中。例如：行銷人多會了AI，可以不透過工程師快速架設行銷活動網站、PM會AI，可以自動化縮短寫規格書的時間、透過Vibe Coding方式加速MVP的推出，工程師可以透過AI協作，更快產出80%的程式碼，將時間投入優化code的過程。 看不夠？來去逛逛 104數位與科技人才專區

身為甲方，我們長期在招募頂尖SEO內容行銷寫手，跟大家分享一個「甲方視角」的觀察： 市場上的SEO寫手到底有多競爭！ 以本公司為例，目前累積已收到超過 50多位SEO寫手的履歷，不包含我們已經配合約 10位穩定的頂尖SEO寫手，而每次再找新寫手時，常常也是百中選一。因此，當「供給」大於「需求」時，收費行情自然就會往下掉。SEO寫手們想在這樣的市場中爭取更好的價格或專案，真的要有一些「突圍」的本事！ 那麼，身為SEO寫手，要怎麼提升自己的薪資與收費行情及錄取機會呢？ 這裡分享甲方最看重的 4 大方向，給你一些實戰建議： 1. 從SEO寫手晉級到網站經營顧問 光是「寫文章」已經不夠了，若能跳脫單純的稿件交付，提供整體網站內容策略、主題結構化、轉換率優化等協助，馬上讓自己從寫手變成能提升流量轉單的「SEO經營顧問」。 2. 累積多產業SEO成功案例經驗 我們更青睞那些有多產業SEO成功經驗的寫手，因為跨產業實戰力代表著快速適應、精準抓住用戶痛點的能力。這些真實的「戰績」，會讓你的履歷不只是數字，而是實打實的「說服力」 3. 具備攻克大字（四字母）及大流量關鍵字的能力 市面上很多SEO寫手，只會寫些小眾或長尾關鍵字。若能證明自己有能力在「高競爭度大字」裡做出排名，對甲方來說就是極具價值的實力背書！ 想辦法讓自己在知名大詞（或高競爭關鍵字）的SEO專案裡，做出成績，拿得出「數據及排名證明」。 4. 被AI生成或被AI排名的能力 現在AI生成內容、AI搜尋排名是未來趨勢，你要能主動研究如何讓你的內容被AI「看見」或「推薦」有能力將是加分中的加分。 圖片是我根本看不完的SEO內容行銷寫手主動遞來的履歷表 如果您想要看我看過最強SEO內容行銷寫手的履歷作品集 歡迎底下留言 : SEO寫手 !

上個月一位做電商平台的老闆傳訊息給我，語氣有點無奈：「我請人寫了二十篇AI生成的產品文章，怎麼排名跟詢問度都沒動靜？大家不是都說要做AI SEO嗎？」我問他，這二十篇文章有沒有針對品牌可信度、內容結構做任何調整，他愣了一下說沒有，就是請文案用ChatGPT寫完直接貼上去。這其實是我這一年多在輔導客戶時最常遇到的誤解，很多企業主把AI SEO簡化成「用AI去寫SEO文章」，結果錢花了，時間也花了，成效卻完全對不上預期。這篇文章我想把這幾個常見的迷思一次講清楚，也順便把AI SEO到底該怎麼落地、需要多久時間看到效果，用比較實際的方式整理給大家參考。 【迷思一：AI SEO就是找AI幫忙寫文章】 這是最普遍的誤會。用AI工具產生文字只是內容產出的其中一種方法，跟AI SEO其實是兩件完全不同層次的事。AI SEO談的是你的網站與品牌，能不能同時被傳統搜尋引擎的排名機制，以及ChatGPT、Google AI Overview、Perplexity這類生成式答案引擎判斷為值得信任、值得引用的來源。這中間牽涉到內容的語意完整性、網站的技術可讀性、品牌資訊在全網的一致程度，還有第三方管道對你的提及與評價，光靠換一種工具寫文章，完全解決不了這些問題。我看過不少企業把大把預算花在內容產出的數量上，卻從來沒檢查過自己的網站是不是連基本的結構化資料都沒有，這種做法就像蓋房子只顧著油漆牆壁，卻沒打地基。 【迷思二：只要排名還在前面，就不用擔心AI SEO】 不少客戶會覺得，自己的關鍵字排名一直維持在前三名，應該不受影響。但實際狀況是，AI摘要功能出現的位置在自然搜尋結果的最上方，就算你排名第一，使用者可能看完AI生成的摘要就滿足了，根本不會往下捲動點擊。我自己陪客戶檢視後台數據時，發現好幾個案例都是排名數字沒有太大變化，但實際點擊率卻悄悄下滑，這種流失很容易被誤判成季節性因素或廣告預算調整的影響，但真正的原因往往是曝光的位置被AI摘要搶走了，使用者的決策路徑已經在最上層被截斷。 【迷思三：AI SEO做一次就永久有效】 這跟傳統SEO的邏輯一樣，都不是做完就結束的專案。搜尋引擎與AI模型的判斷邏輯會持續調整，品牌在網路上的資訊也會隨時間變得過時或不一致，如果沒有固定週期重新檢視內容、監測曝光狀況，原本累積的成果很容易被新進場的競爭對手追過去。我建議企業把AI SEO當成長期的品牌能見度維運工作來看待,而不是一次性的專案發包。 【AI SEO真正的核心：四個能力面向】 破解迷思之後,回到實際該怎麼做。我通常會把AI SEO拆解成四個能力面向來檢視。第一是內容的語意完整度,文章是否能獨立、完整地回答一個具體問題,而不是東拼西湊的片段資訊。舉例來說,同樣是介紹一款除濕機,寫得完整的內容會清楚交代適用坪數、噪音表現、耗電量、跟同價位機種的差異,而不是只堆砌形容詞說產品多好用,前者才容易被AI模型判斷為值得摘錄的段落。第二是網站的技術可讀性,包含結構化資料標記、頁面載入速度、內容分段是否清楚,讓AI模型容易解析頁面在講什麼,這部分經常被企業忽略,因為表面上使用者體驗看起來沒問題,但AI爬蟲在解析頁面結構時,卻可能因為程式碼混亂而抓不到重點。第三是品牌的全網一致性,公司名稱、服務項目、聯絡方式、地址在官網、社群、第三方評論平台上是否一致,這會直接影響AI模型判斷品牌可信度的結果,我實際遇過客戶因為舊的分公司地址還留在某個商業名錄網站上,導致AI工具在回答時引用了錯誤資訊。第四是能見度監測與調整能力,能不能定期用不同AI工具檢查品牌是否被提及、以什麼方式被描述,並依據結果調整策略方向。這四個面向環環相扣,少了任何一塊,整體成效都會打折扣,這也是為什麼單靠增加文章數量,很難真正解決AI SEO的問題。 【導入時程規劃,分三階段比較踏實】 很多企業主會問,到底要花多久時間才能看到成果,我通常建議用三個階段來規劃,心理預期會比較踏實。第一階段大約一到兩個月,重點放在網站健檢與內容結構化整理,把公司介紹、產品規格、常見問題整理成清楚的問答形式,這階段主要是打地基,通常還看不到明顯的排名或曝光變化。第二階段大約三到四個月,開始針對核心主題產出深度內容,同步進行品牌全網一致性的盤點與修正,這個階段比較容易觀察到品牌在AI工具回答中被提及的頻率開始緩慢上升。第三階段則是長期的監測與優化,通常需要半年以上才能形成穩定的優勢,這個階段的重點是持續追蹤成效數據,並根據市場與演算法變化調整內容策略。我會提醒客戶,跳過第一階段直接衝內容數量,是最常見也最浪費資源的做法。 【AI SEO工具該怎麼選】 市面上工具種類不少,大致可以分成四類,企業可以依自己缺的環節來搭配使用。第一類是結構化資料產生工具,協助把網頁內容轉換成搜尋引擎與AI模型容易讀取的格式,省去工程team手動撰寫程式碼的時間。第二類是AI能見度監測工具,用來模擬使用者在不同AI平台的提問,檢查品牌是否被提及,以及被提及時的描述方式是正面、中性還是完全沒被提到。第三類是內容語意分析工具,評估文章的完整度與可讀性,協助團隊在發文前先檢查內容是否真的回答了使用者可能會問的問題。第四類是整合型分析平台,同時追蹤自然搜尋排名與AI摘要曝光的變化,讓行銷團隊在同一套系統裡看到完整的成效全貌,不用來回切換好幾個後台比對數字。工具本身只是輔助,真正決定成效的是背後有沒有一套清楚的策略在指導這些工具怎麼用、資料怎麼解讀,單純堆疊工具數量,對成效幫助有限,我看過企業同時訂閱四五種監測工具,卻沒有人真正定期看報表、做調整,等於白花錢。 【投入AI SEO的成本該怎麼估算】 費用行情這件事,很多企業主會直接拿來跟傳統SEO代操比較,但因為AI SEO牽涉到的工作項目比較廣,單價很難一概而論。如果是找專業團隊按月委託,通常會依照網站規模、內容產出量、監測平台數量來報價,月費區間落差可以從幾萬元到十幾萬元不等。如果企業想先自己嘗試,比較務實的做法是先投資一次性的網站健檢與策略規劃,把問題盤點清楚之後,再決定要自行執行還是委外。我會建議企業不要一開始就跳進最貴的全套方案,也不要因為想省成本而完全不投入資源,兩種極端最後往往都要花更多時間跟金錢才能補救回來。 【什麼時候該考慮找專業團隊協助】 如果企業內部已經完成基本的內容結構化與品牌資訊盤點,但缺乏系統化監測與跨部門資源整合的能力,通常就是可以考慮找專業服務團隊協助的時間點。另一種常見的情況是,企業內部team已經很清楚方法論,但受限於人力,沒有辦法長期穩定執行內容產出與監測作業,這時候找外部團隊補足執行力,會比硬撐著自己做但斷斷續續來得有效率。像戰國策SEO/GEO服務,長期在協助企業做從內容結構化、跨平台一致性到AI能見度監測的整體規劃,可以讓企業不用自己從零摸索方法論,把有限資源投入在真正有效果的地方,而不是憑感覺嘗試,也不用因為內部人力不足而讓整個計畫斷斷續續、看不到累積效果。 【常見問題】 Q：中小企業預算有限,應該先做AI SEO還是先顧好傳統SEO? A：兩者不衝突,傳統SEO的內容品質與網站架構本來就是AI SEO的基礎,建議先把網站健檢做好,再逐步加入AI能見度監測與品牌一致性強化,不需要把兩者當成互斥的選擇。 Q：AI SEO課程適合什麼人學? A：適合想建立內部團隊能力、而不是完全外包出去的企業主或行銷人員,課程內容通常會涵蓋AI SEO與傳統SEO的差異、內容結構化實作、能見度監測方法,學完之後也比較容易看懂外包團隊提供的成效報表。 Q：怎麼判斷一家AI SEO公司是不是真的有實力? A：可以請對方具體說明過去實際處理過的案例,包含怎麼做內容結構化、怎麼監測AI能見度、怎麼追蹤成效,越具體、越能對應到你的產業特性,通常代表團隊的實戰經驗越紮實,單純講概念名詞卻講不出具體做法的,要特別謹慎評估。 Q：小型企業真的有必要投入AI SEO嗎? A：我觀察到小型企業反而更需要盡早布局,因為大型品牌本來就有較多既有的網路聲量,AI模型相對容易找到並引用,小型企業如果沒有主動整理強化自己的網路資訊,很容易在AI搜尋的世界裡直接被忽略。 Q：做完AI SEO,原本的傳統SEO成果會不會白費? A：不會。傳統SEO累積的內容資產、網站架構、外部連結,本來就是AI模型判斷可信度的重要基礎,AI SEO是在這個基礎上再往上疊加語意完整度與跨平台一致性,兩者是延伸關係,不需要把過去的努力打掉重練,只需要針對呈現方式跟資訊完整度做調整補強。 破解這些迷思之後,其實可以發現AI SEO並不是什麼高深莫測的黑科技,而是一套需要耐心、紀律,並且理解底層邏輯之後才能落地執行的長期工作。我在數位行銷這個領域待了不少年,看過太多企業因為誤解而走了不少冤枉路,把預算花在數量而不是品質上,也看過踏實照著方法論一步步執行的企業,雖然前幾個月看不出明顯變化,但半年之後慢慢在AI搜尋的世界裡建立起自己的能見度,詢問量也跟著穩定成長。回到文章一開始那位電商老闆的例子,後來我建議他先暫停繼續產出新文章,而是回頭把既有的二十篇內容重新用問答形式整理,補上具體的規格數字跟使用情境,同時盤點品牌在各個通路的資訊是否一致,幾個月後他反映在ChatGPT詢問相關產品推薦時,品牌開始被提到,這也印證了方向對了,比一味追求數量更重要。如果你也想搞清楚自己的企業現在適合從哪個階段切入,或是想釐清內部已經做的事情方向對不對,歡迎直接找我們聊聊,戰國策集團累積二十六年以上的數位服務經驗,服務過超過三萬家企業客戶,對這些常見的疑問都有實際的操作經驗可以分享,不會只是紙上談兵。 戰國策SEO/GEO服務 諮詢網站：hotels.com.tw 服務專線：0800-003-191 LINE ID：@119m