104學習

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利用職能的測試讓自己了解 不足的地方，也能讓公司了解職能是否有達標準。如不足應該改善，如符合指標讓公司了解你的英文打字的能力。

工作推薦信範例如何寫？求職時，可能會需要別人幫忙寫一封推薦信，通常是邀請主管長官等，尤其是長期跟你共事，了解你做事風格與表現的人。本文將介紹5個推薦信不可不知的要訣，讓你在求職、求學時所列的經歷更有信服力！ ▌先雙手奉上今天的教學口訣： 「選、說、給、告、謝」 選：選對人，找了解你優點的人來寫。 說：說明原因，告訴對方為什麼需要推薦信。 給：提供範本，幫助對方寫出更好的推薦內容。 告：告知時間，提前告訴對方截止日期。 謝：感謝對方，不管結果如何都表達感激。 ▌為什麼會覺得難開口？ 很多人不敢請別人幫忙寫推薦信，因為： - 害怕麻煩別人： 寫信需要花時間和心力，感覺好像在增加別人的工作。 - 不確定怎麼開口： 不知道該怎麼說，才會讓對方願意幫忙又不覺得為難。 - 擔心推薦內容不好： 害怕對方寫的信不夠好，或者不知道要寫什麼內容。 簡單地說，都是怕麻煩別人！不過如果表現不錯，相處也合宜的人，其實不用太擔心，相信主管很願意助你一臂之力的！ ▌如何正確請別人幫忙寫推薦信？ 其實，請別人幫忙寫推薦信不需要太害羞，只要完整說明來意、表達請求： - 選對人選： 選一位了解你的工作能力、品格或學習表現的人來寫推薦信，這樣他們可以寫出有說服力的內容。例如，之前帶過你的老師、主管或同事。 - 清楚說明原因： 你可以簡單地告訴對方，為什麼你需要推薦信。例如，「我想申請新工作，想讓未來主管清楚我在上份工作的表現成果。」 - 提供細節和範本： 你可以告訴對方，你希望推薦信提到哪些方面，比如你的優點、工作成果或學習表現。甚至，你可以自己先準備範本，讓對方參考，這樣對方寫起來會更容易！ - 提前告知時間： 告訴對方什麼時候需要推薦信，並給他們足夠的時間準備。不要等到最後一刻才請別人幫忙，這樣他們才不會感到壓力。 - 感謝對方： 無論對方是否同意幫忙，都要記得禮貌！ ▌推薦信範本 推薦信內容可分成三部分：介紹、貢獻、為何 - 介紹：介紹推薦人的背景，和被推薦人的關係與共事時間 - 貢獻：條列對公司的具體貢獻，也可提到團隊合作、印象深刻的事等等 - 為何：強調這些貢獻與人格特質和欲申請的職位相符 ▌結語 推薦信一直是許多人苦惱的問題，但相信只要用心、尊重對方的時間和意願、範本清楚簡潔，相信大多數人都會樂意幫你！推薦信是展示你的好機會，最重要的是選適合的人、說清楚原因、信的內容強調和職位的關聯，最後，無論錄取與否，都別忘了致上最深的謝意！

【超早鳥優惠到4/6】🔥領53折券現折🔥 【獨家-名額倒數】前20名報名再贈200元LIN點數 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/55c82d6e-c7a8-4732-8b7b-9378e5679091 【2 天假日直播學習營】第一屆 - AI行政工作流學習營​｜5/17(日)、5/31(日) 假日直播課 對AI工作流充滿興趣、期待應用AI提升日常行政工作效率，卻不知如何開始？ ⚡從 2週學習 × AI自動化專案實作 → 完訓取得證書⚡ 🚀本屆104提供參加的學員，專屬獨家加值服務：【104完訓認證加入履歷】🚀 🚀 本次學習營獨家特色 - 循序漸進＋實作應用🚀 ✨真實工作場景應用：手把手學習真實工作場景如何應用AI實現自動化， 老師帶你一起來闖關！ ✨完整AI專案實作：兩週循序漸進從學習、實作到應用，親手完成自己的AI工作流提案。 ✨專屬學習社群共學：加入課程專屬 LINE 群組，除了能與AI工作流領域跨領域學員夥伴一同交流實戰心得，更有講師在群組中親自為你指點迷津、解答疑惑，讓學習從教室延伸到工作現場。 【保握超早鳥優惠】

AI左右企業未來的發展！104人力銀行旗下「104學習」發布《104 AI人才趨勢報告》，2026年企業每月平均招募AI人才達10萬人，以工程職佔多數，隨著AI從技術端走向應用端，非工程職急起直追，專案/產品管理、業務銷售AI月均工作機會5年成長超過200%。想成為AI人才，關鍵硬技能包含流程自動化、機器學習演算法、自然語言處理。具備AI技能有望年薪翻倍，或是在職涯起步階段，握有薪資溢價的優勢，了解職務所需AI關鍵技能，歡迎進入104學習AI專區：https://tw104.pse.is/98lsfb。 AI人才需求5年成長97.6%　專案/產品管理、業務銷售、行銷職成長最明顯 「104學習」透過AI智能推薦求職者個人化課程，提供求職者精準學習解決方案，讓學習成果可視化，也被企業看見，在求職市場脫穎而出。根據《104 AI人才趨勢報告》，近5年AI人才需求成長97.6%，高於整體招募市場同期的22.9%。比AI人才的職類需求，2026平均每月需求軟體/工程1.7萬人最多、工程研發1萬人第二、操作/技術8,000人第三；看5年增幅，專案/產品管理類從2022年951人、增長到2026年3,453人，增幅263.1%最多，業務銷售從2022年1,801人、增長到2026年6,263人，增幅247.8%第二，行銷類從2022年2,270人、增長到2026年6,023人，增幅165.4%第三。104人力銀行總經理陳嵩榮指出，AI從技術走向應用，企業期待非工程職使用AI提升工作效率增加產值，人才需求成長明顯。 登入下載104 AI人才趨勢報告 製程規劃、學術研究職缺需具備AI專業比例逾3成　非技術職最高 進一步觀察各職類工作機會中，需要AI專業技能的比例，104人力銀行總經理陳嵩榮分析，非技術職中，企業推進智慧工廠、期待透過流程自動化提升生產效率與良率表現，製程規劃類的工作機會中，36.4%需要AI專業，是「非技術職」AI化比例最高的職類；學術研究類對於文獻蒐集整理、研究時統計分析AI能提升效率，工作機會有33.7%需要AI專業，品保/品管期待結合AI提升檢測效率與準確度，工作機會有28%需要AI專業。至於產業，軟體網路業當中的AI工作機會佔28.5%、電腦及消費性電子製造業佔27.6%、半導體業佔23.9%，需要AI專業工作者的產業，仍集中在科技相關產業。 成為AI人才常見工具聚焦LLM　證照機器人工程師證照、 iPAS +AI應用規劃師入榜 當企業招募越來越重視AI能力，職場工作者該怎麼準備？《104 AI人才趨勢報告》數據顯示，AI職缺中最常見的技能需求第一名為流程自動化，是提升效率最直接技能；第二名為機器學習演算法，廣泛應用於分類與預測任務；第三名為自然語言處理，文本理解語義分析，適用於客服、行銷與法務多個職類。 企業期待求職者會使用的AI工具，ChatGPT、PyTorch、Gemini位居前三名，ChatGPT、Gemini入榜顯示LLM已廣泛應用於職場中，成為解決問題、優化工作的重要夥伴。企業判斷求職者具備AI能力，iPAS+ AI應用規劃師為國家級的AI應用認證，成為企業找數位轉型人才判斷標準之一；針對製造業推進自動化場景，機器人工程師證照，則是企業識別硬體整合型AI人才能力重要指標。 2026 年 AI 職缺最常要求的 Top 硬技能 ※點擊可查看相關課程或證照說明 排名技能近5年成長說明1流程自動化233%從製造到行政業務，效率提升最直接的工具2機器學習演算法64%監督式學習核心，廣泛用於分類與預測任務3自然語言處理147%文本理解語義分析，客服行銷法務均適用4預測分析168%商業決策核心，廣泛應用於金融、零售、製造場景資料來源：104學習 排名工具近5年成長說明1ChatGPT新興 ↑辦公自動化、創意協作、文字生成，企業首要培訓工具2PyTorch54%深度學習模型訓練，AI研發職位主流框架3Gemini新興 ↑多模態生成式AI，搜尋整合與企業應用快速擴張資料來源：104學習 排名證照說明1機器人工程師證照製造業自動化場景，硬體整合型AI職位需求2iPAS+ AI應用規劃師國家級AI應用認證，企業數位轉型人才標準資料來源：104學習 緯育 TibaMe 總經理陳鴻志分享，AI 已從職場加分項演變為不可或缺的「標配」。從國際趨勢觀察，企業對「具備 AI 素養」的職位需求大幅提升，53% 的工作者半年內都想積極學習 AI。陳鴻志強調，學習的核心應從「掌握單一技能/工具」轉向「打通完整應用情境」，透過將訓練、認證、就業媒合深度整合，解決學習與實戰脫節的痛點，不僅能顯著提升工作者的求職競爭力，更能為台灣產業打造關鍵的 AI 人才供應鏈基礎建設。  中央大學資管系兼任助理教授劉書銘指出，AI變化太快，去年還在瘋Prompt，今年熱度已轉移至Agent、RAG等，因此三個月才學一門技術已不符合需求，建議學習AI不只當作一門課，而是要獲得「理解未來的核心能力」更為重要，善用AI的人將會重新定義競爭力。 【104學習推薦】成為AI人才，立即行動！ 104學習AI專區👉立即前往 104 AI素養認證：客觀評估AI應用能力，測驗通過一鍵匯入履歷👉立即前往 iPAS+ AI 應用規劃師：已成企業評估數位轉型人才標準 【初級】衝刺班｜速攻考點 × 模擬實戰 × GPT刷題攻略 【中級】衝刺班｜命題精析 × 實戰解題 × AI刷題 AI鍍金！財會青年具備AI技能起薪溢價69%最高、學AI工具年薪翻倍 《104 AI人才趨勢報告》透過「去個人識別化」研究，找出透過AI打造鍍金職涯三大情境： 高薪AI人才，在半導體業擔任AI研發工程師，具備Matlab、LLM整合、領導力三大關鍵能力，年資7年年薪已突破300萬。在金融業擔任財務分析企劃主管，會預測模型、SAS以及擁有AI證照，年薪也突破220萬。 學AI職涯鍍金：擔任產品經理，花4年學習SAS數據預測模型，原本深厚硬底子加上AI工具的加成，轉型為AI產品經理，年薪從70萬成長至140萬元翻倍成長。 會AI起薪溢價：在 30 歲以下、年資未滿 5 年的職場青年中，具 AI 技能的個案，其月薪相對於「同職類非 AI 工作者的月薪中位數」明顯較高——財務會計高出 69%、門市營業 67%、MIS 網管 63%、旅遊休閒 53%。 成為AI人才獲得重要競爭力，「104學習」推出AI專區，將會自動帶入求職會員當前職務，分析最需要的AI技能，並提供技能測驗以及推薦課程，了解AI能力並強化：https://tw104.pse.is/98lsfb。企業端想培育AI人才，104人資市集則推出AI企業內訓課程， 實現員工AI化的目標：https://tw104.pse.is/98mx3p。 掌握職場趨勢，你還會想看 2026年COMPUTEX喊燒！「AI五層蛋糕」多家企業 7/4全面搶才 求職熱搜關鍵字揭密！　「兼職」、「AI」成世代共同語言 力抗科技業虹吸效應！非科技業邀約面試力道兇猛 建築營造不動產最積極 [course_plugin api_type='course_id' title='【104學習推薦】成為AI人才' id='9759690a-9a20-4575-8dce-492636a1206c, 3987ebea-3686-4f67-a292-c46c3cc2128e, 19ba2cdd-5ae1-44a0-a975-01f989c92691']

咳咳 清潔業 是傳統服務職業 也是最多阿桑 阿北 阿姨 叔叔 最多的行業 從事清潔業 基本上 要學 心理學 傳統產業行銷學 會計學 勞基法 醫療書藉 物業管理 業務心理學 清潔法規管理 ... 最讓我佩服的一個老董 之前去某家公司面試 他還用命理學 下去看你適不適合他這一家公司 結果 我光是被他看了20分鐘的面相 隔天就跟我說謝謝在聯絡 ... 本人當下心情 靠盃 你不用就不用 還用排盤的 合你緣的 你才用 本人秉持 疑人不用 用人不疑 那你就慢慢等吧... 在來 為何要做清潔要懂一些醫療常識？ 很多人都不曉得 有些人看起來外表沒事 但 身體受傷 或者動過微創手術 或者身心障礙疾病 不肯說的 怕被淘汰的心理 佔很大的因素 我進出醫院多次 每次動完手術 在回舊的公司上班時副理 主任 都會認為 我根本就是想放飛自我 所以休假 哇哩咧 本人也不是乖乖的讓他們虧的 ~ 只回他們說 我去隆鼻 還去了一趟墾丁 做了15天的 電腦刀手術 .. 大家聽了 也笑一下 因為真的醫療科技太發達了 所以 腦袋跟不上醫療的人 很多.. 至於 心理學 這就不用說了，一些人不懂 為何清潔永遠找不到人？ 我針針見血 針針見淚的寫完 希望有些會看此文的 清潔老板們 別想太多...真的怕被揍死.. 1：合適的人很多 不合適的人更多 舊的不去 新的不來 制度永遠只換湯不換藥 2：工資 時間 人力 客戶至上 清潔人員就是我的財產~ 但是老板 你們沒看到 私底下 新人進來清潔業大門時，活的跟小媳婦一様的人很多的，那些老資深就是怕被淘汰所以就會有很多小圈圈出現，導致每次新人來 主管都交待我 把人帶好 別讓小圈圈們欺負.. 在百貨 我是什麽都可以做的機動清潔人員 但是我最痛恨的 就是教洗廁所..因為 阿姨們的清潔劑 都是濃 純 香 心裡頭只有一個想法 冰塊 甜度 需要吸管嗎？ 抹布讓我看了心情很阿雜的更多.. 就不太能接受帶廁所這一區塊 但是 新人 會用無比崇拜的眼神看著我 我只說 “做好自己 其他的要靠他自己 而不是靠任何人, ”因為我都自備工具 我也不習慣用別人的， 要的話 工具自備吧！.. 因為有些人會很計較你私自擅用他的東西 然後不歸位 ... 個人習慣問題 新人只能求自保 自己財產自己照顧好,不然組長就整天被阿姨們唸到飽 曾經因某清潔員 夾子不見 就能碎唸組長一整天，我在旁邊吃飯，飯還沒吃完 光聽她狼嚎式的叫法 就飽了.. 阿姨們只要東西不見就會說： （主任我不做了,有人拿我東西沒還？）... 就是夾子不見，被寵壞的人很多 一般來說 主任就還得跟酒店媽媽桑一様去按奈小姐的很多 ， 有些很直男的主任就直接 拿新的夾子給阿姨...（只因不想惹麻煩） 我的話 直接帶著阿姨去找工具間 幾乎都隨處可見到 失散的 “夾子”一次可以撿到三到五支 想整新人的套路 夠深的 在來就是我被阿姨們 無限容量的挑戰 百貨清潔機動 只要誰請假 我就得替班 但是 副理知道 我被整 我也說 他們不做的 我撿來做 能維持多久我不曉得 ..所以做的太好 後面就是用點檯的方式要我去做 哇哩咧 ... 做的太乾凈 她們都不學 那我可以選擇 “寧可開心點也不會做到死 ” 還是做好自己就好了 “不學 ”“不問” “不做 ” 都是阿姨們的毛 干我屁事..我專心做好我 “樓面的工項就好” 有時候還會遇到 很神的 阿姨 跟我說一些 佛道... 我只會笑一下 ..心裡想著“看妳這麽認真的推薦哪一家宮廟很靈的 那麽跟我這命格帶“魁罡”的人說 有用嗎？我不好意思打斷她就回她說：大姐 妳可以六 日 選擇一天帶我去拜吧！阿姨就會很開心的走掉了 （基本上 都是善意，但聽起來都是 狗屁！）其實百貨六日除了機動休假外 其餘的 都是來找代班的..暗黑式手法 有時新人 會來跟我討教 （該如何處理 她的“家務事” 以及“人際關係” 更還有人 認為我是“機動組長”什麽的...）我呢？什麽都不是 我只是替老板做事的 清潔人員 在我的眼裏 給錢是大爺 我只是命苦了點...“留的住心才能留的住人”但能確保人員不流失 不是靠嘴上功夫 適合的人要有適合他的位置 不是光說不練 我呢？ 大家一致認同 好相處 沒脾氣的 但 帶人也要帶心，曾經帶過一個大姐 我真的是帶她帶的心情很複雜 早上帶他洗了廁所 他的電話一來（今天簽幾號？昨天誰中獎 喔這様阿！ 啊晚上還喝嗎？我今天看可不可以請假在過去找你）相信她還不如中午就放了她吧！我就靜靜的看你裝瘋賣傻吧！接完電話後的大姐 我只問他一句話： （你今天下午有事就去找主任說 不要跟我說 我想你明天應該不會來吧！..）那你先想好之後在來上班吧 當下命中要害 真的 在清潔業 要會的不只是清潔專業 要的是 探討人性以及 心理 更重要的是 每天看不完的 後宮真煩傳..

我曾經以為自己已經很會管理時間，結果發現其實是因為我的工作量還不夠多，等真正遇到工作多到爆滿的時候，我才認知到過往的時間管理思維是有誤解的。 提到時間管理，我想多數人的第一個反應都是：「能夠將事情做得越多越好。」我也是如此，於是學習透過工具管理任務行事曆、自動化待辦清單、大量使用AI工具協助，把一天行程安排得密密麻麻，不浪費任何一分鐘，來應對海量般的工作需求。 但讓人疲憊的是不是事情太多，而是會不自覺的把時間花在細節的調整上；另外讓人效率降低的也不是休息，而是不知道什麼時候該喊停、什麼時候該衝。 很多人在學時間管理時，能夠做的越多越好並不是真的有錯，但面對永遠都做不完的工作，策略性的調整反而是更加的重要。 【第一個誤解：事情做越多，就代表效率越高】 在職場上很多人最常掉進的陷阱，就是把「高產出」當成「高效率」。 有人一天完成二十件代辦事情，自己看起來每天都過得很充實；另一個人只完成三件事情，其中一件卻解決了部門長期頭痛的問題。 哪一個效率比較高？從管理及主管的角度來看，答案往往會是後者。 因為組織真正重視的不是完成多少事情，而是完成多少有價值的事情。 心理學有個現象叫做「完成偏誤」，人會因為完成很多小任務而獲得成就感，因此傾向一直做簡單的事情，卻逃避真正困難的重要工作。 所以高效率的人，不是事情做得最多的那類人，而是知道就算會被罵，哪些事情也可以選擇不做的那些人。 【第二個誤解：時間管理就是不能休息】 再來是有些剛開始學時間管理的人，感覺工作就是計件制，都希望把一天排得滿滿的。上午九點到十點開會，十點到十一點寫報告，中午吃飯十五分鐘，下午一路工作到下班。 當下感覺自己很專業有效率，但通常不到幾天，就開始覺得腦袋越來越鈍。 因為人的專注力，並非像是機器的持續穩定輸出，有時可能會瞬間腦霧，那時就是工作時間再久，也無法產出效益。 適時的休息並不是偷懶，而是讓大腦重新整理後開機。甚至很多好的點子並不一定都是坐在電腦前一直想出來的，而是在離開位子走走、倒咖啡，甚至與人小聊的時候突然出現。 每個人對於休息的方式及時間要求不同，最重要的是如何讓腦袋保持在高效。 【第三個誤解：把行程排滿，小心那些突發狀況】 很多人的行事曆看起來非常專業。每個時段都有安排，每個工作都有期限。 但我們都知道，真正執行任務時，最讓人措手不及的往往是突發急件，這時候整個節奏就會被全部打亂，而且後續也不知道從哪接續。 並不是設定計畫不好，而是沒有預留出現變化的空間。 尤其當主管每天都在處理突發狀況，如果行程上完全沒有緩衝，只要一件事情延誤，後面行程規劃全部跟著崩潰。 真正成熟的時間管理，不是把時間排滿，而是刻意留下彈性。因為彈性本身就是效率的一部分。 【第四個誤解：所有事情都應該自己完成】 很多人追求效率及完成度，最後卻變成什麼事情都自己做。因為交辦需要時間、教別人更花時間，所以乾脆全部自己完成最快。 短期看起來沒問題，但長期卻會越來越忙。 從管理的角度來看，一個人的時間絕對有限。 所以真正高效率的人懂得建立流程、善用工具、培養團隊。因為真正的提升效率，不是透過自己的努力去讓流程跑得更快，而是透過流程改善讓整個系統升級跑得更快。 【第五個誤解：時間管理只看見兩天】 很多人每天都在規劃今天要做什麼，明天要做什麼。但真正會去影響工作績效的，往往不是這兩天規劃就能夠完成，而可能是三個月後會發生的事情。 所以高階主管在安排工作時，除了今天及明天，也會覆盤思考： ●這件事情對半年後有沒有幫助？ ●現在投入的時間，是不是在累積未來的能力？ ●今天的忙碌，是不是只是一直在救火？ ●如果每天都只解決眼前問題，很容易一直很忙，卻沒有真正成長。 很多人學時間管理，是希望當下工作更有效率。但真正的時間管理，其實是在管理人生的方向，工作久了才會慢慢發現，真正需要管理的，其實不是時間，而是選擇。 每個人每天都有二十四小時，關鍵往往不是誰使用的比較多，而是誰更清楚： ●哪些事情值得加碼投入？ ●哪些事情寧可被罵也要放下？ ●哪些事情現在做，未來才會獲得最大的價值？ 當一個人開始把時間放在真正重要的聯繫、重要的能力，以及重要的事情上，效率自然會提升。因為他管理的已經不再只是單ㄧ工作的時間，而是整個關鍵任務的優先排序。 【時間管理不是把工作塞滿，而是把重要的事情留下來】 我曾經以為，時間管理的核心，是把每一分鐘都利用到極致。 但我開始發現，工作最重要的不是把時間排得沒有空隙，而是讓重要的事情，有足夠的空間發酵及成長。 適時休息，是為了讓自己走得更遠； 適時放棄，是為了專注真正重要的目標； 適時留白，是為了迎接那些無法預期的改變。 時間管理的本質，從來不是追求忙碌，而是讓有限的時間，活成自己真正想要的樣子。

AI 工具越來越強，提示詞也不再只是「請幫我寫一段文案」這麼簡單。AI 教育者吳恩達（Andrew Ng）近期推出新課程《AI Prompting for Everyone》，主打不需要技術背景，幫助一般使用者學會更有效地使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具。DeepLearning.AI 課程頁顯示，這是一門初學者課程，共 3 小時 4 分鐘、21 堂影片課，由吳恩達授課。官方學習頁也標示可免費開始學習、觀看課程影片；若需要 graded assignments 與證書，則屬於 PRO 方案。 吳恩達是誰？為什麼他的新課值得關注？ 吳恩達是全球知名的 AI 教育者與機器學習專家。他是 DeepLearning.AI 創辦人、Coursera 共同創辦人，也曾擔任百度首席科學家，並曾創辦與領導 Google Brain 專案，目前也是史丹佛大學兼任教授。 對非工程背景的上班族來說，吳恩達最重要的影響，是他長期把 AI 知識轉化成大眾可以理解、可以上手的學習內容。從早期的機器學習課程，到《AI For Everyone》，再到這次的《AI Prompting for Everyone》，他的課程常被視為 AI 學習趨勢的風向球。 這門課在教什麼？不是背 Prompt，而是學會和 AI 協作 《AI Prompting for Everyone》的核心，不只是教你寫出更漂亮的提示詞，而是教你在不同工作情境中，如何讓 AI 產出更可靠、更有用的結果。官方課程頁將學習重點分成三大方向：找資訊、腦力激盪與寫作、創作與建構。 第一個重點是 Finding Information，也就是用 AI 找資料。課程會說明 AI 模型本身已經知道什麼、什麼時候應該使用 AI 網路搜尋、什麼情境適合使用 deep research mode，以及如何取得更準確、有來源的回答。 這對上班族非常實用。無論是做市場資料整理、競品分析、產業趨勢觀察，或準備會議前的背景研究，AI 不只是回答問題的工具，更可以協助快速建立資料架構。但前提是使用者要懂得要求來源、設定範圍，也要知道哪些資訊需要再查證。 第二個重點是 AI as a Thought Partner，也就是把 AI 當成思考夥伴。課程會教使用者如何提供正確上下文，讓 AI 理解真正需求；也會談到如何讓 AI 提供誠實回饋，而不是只迎合使用者。官方課綱中也列出 brainstorming、context、reasoning、sycophancy、writing with AI、AI critique 等單元。 這代表未來職場的 AI 能力，不只是「會叫 AI 寫東西」，而是能不能請 AI 幫忙檢查盲點、提出反方觀點、改善表達方式，甚至協助自己做更完整的決策思考。 第三個重點是 Working with Multimedia and Code。課程會介紹如何在提示中使用圖片、讓 AI 理解圖片、生成視覺內容，並使用 AI 建立簡單遊戲、網站與 App；官方也特別說明，這部分不需要程式經驗。 這也反映 AI 工具的使用場景正在擴大。過去上班族多半把 AI 用在寫信、摘要、翻譯、整理資料；但未來，AI 也可能協助做簡報素材、產出視覺概念、分析資料，甚至建立可展示的簡易 prototype。 誰適合上這門課？ 官方課程頁指出，這門課適合任何在日常工作或生活中使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具，並希望獲得更好結果的人，不需要技術背景，也沒有必修前置課程。 換句話說，這門課很適合以下幾類上班族：經常需要查資料的企劃、行銷、編輯、研究人員；需要寫報告、簡報、Email 的一般辦公室工作者；想把 AI 帶進工作流程的主管；以及想開始學 AI、但不想一開始就碰程式的人。 對職場工作者的啟示：提示力已經變成基本功 這門課最值得注意的訊號是：AI 提示力正在從「技巧」變成「基本工作能力」。 過去，很多人學 AI 會先找提示詞模板，例如「請扮演某某角色」、「請一步一步思考」、「請用表格整理」。這些技巧仍然有用，但已經不夠。真正會用 AI 的人，還要知道如何提供背景資料、設定輸出格式、要求資料來源、讓 AI 挑戰自己的想法，並判斷哪些內容可以採用、哪些內容必須查證。 也就是說，未來職場上的 AI 能力，不是誰背了最多 prompt，而是誰更會設計任務、拆解問題、提供上下文，並把 AI 產出整合成真正能交付的工作成果。 課程介紹 https://www.youtube.com/watch?v=FNfIMnpz-ZY&t=2s 有興趣的讀者可至 DeepLearning.AI 官方課程頁開始學習：《AI Prompting for Everyone》。 課程影片可免費開始觀看；若想取得作業評分與證書，需留意官方 PRO 方案說明。 DeepLearning.AI《AI Prompting for Everyone》 https://www.deeplearning.ai/courses/ai-prompting-for-everyone/

你遇過那種習慣把AI千字文全複製貼上信件或訊息的同事嗎？本文整理3種「AI複製人」常有的壞習慣，並分享高EQ回擊話術與3大自律原則，不只能讓同事「說人話」，還能提升自己的職場專業信任度！ 文／《104職場力》 本文導覽 同事變身「AI複製人」？還是你也中標了呢？碰上AI機器人同事，如何優雅禮貌地請他說人話？情境1：收到一大串未經整理的AI生成報告情境2：收到邏輯不通、明顯有AI錯誤的內容情境3：收到AI罐頭回覆，有講跟沒講一樣3個職場人使用AI的高EQ自律法1.堅持「80／20黃金法則」2.送出前，要過濾和「說人話」3.負起「最後審核者」的責任 跟同事互動一直是門課題，隨著時代演進、每個階段的問題點也大不相同，原本覺得AI出現後會讓事情變簡單，沒想到新痛點隨即冒出： 以前：怕同事不讀不回、已讀不回、漏信拖延。 現在：怕同事「太有效率」，傳個訊息秒收到一篇上千字、排版精美、充滿「我們必須建立共識以達成綜效」的超長AI廢文。 Reddit和Threads等國內外社群媒體上就有不少工作者吐槽此現象，從網友的崩潰回覆中不難看出大家隱忍許久，畢竟那種只會把問題丟上AI，接著將答案「複製貼上」的行為，其實就是把「消化資訊的痛苦責任」甩鍋給別人承擔而已，快來看辦公室中是不是也有這樣的隊友。 延伸閱讀：工作忙到晚回覆、忘回…別說「我忘了」！一招高情商補救 同事變身「AI複製人」？還是你也中標了呢？ 把問題、工作項目餵給AI後，接下來你會怎麼做？看看自己或同事有沒有踩中這3個會被默默扣分的地雷行為： 完全不檢查，複製就寄出：信裡面還留著「好的，以下是為您撰寫的信件範本：」，或是連「此處放同事姓名」的格式提醒都沒刪掉，看了又氣又好笑。 字數一大堆，其實沒重點：回覆內容寫得落落長，但沒有消化整理，更沒有重點和結論，對方被轟炸完只會留下「所以你到底要我幹嘛？」的疑惑。 魔法對付魔法，用AI回覆AI：收到同事寫得很像機器人的信件或訊息，自己也懶得看，直接丟給AI解釋、順道生成回覆，形成一個讓AI「冤冤相報」的荒謬場面。 說穿了，AI應該只是幫人類省時間的「助攻角色」，不該是幫忙承擔責任的替身，一旦大家發現你或同事的東西都沒有經過「人類大腦過濾」，絕對會損害自己在團隊裡的專業信任度。 延伸閱讀：AI亂象！95%企業被「工作垃圾」拖垮，你的團隊也有Workslop雷包嗎？ 碰上AI機器人同事，如何優雅禮貌地請他說人話？ 遇到只會丟AI長文或雜亂摘要過來的同事，直接翻白眼或硬槓只會破壞氣氛，教大家幾招「優雅逼退法」，用話術軟性請他負起責任。 情境1：收到一大串未經整理的AI生成報告 碰到這種，可以先肯定他的速度，再把他本身應該完成的「消化、整理、決策」責任丟還回去。 建議回覆：「這份資料整理得速度好快！為了節省大家開會時間，能不能請你幫忙畫個重點，點出『你個人最推薦的2個做法』是什麼？我們再順著你的專業建議來聊！」 潛台詞解析：別想用資訊大海淹沒我，你自己到底有沒有看過？至少畫個重點、給出判斷再來吧！ 情境2：收到邏輯不通、明顯有AI錯誤的內容 先別急著大動肝火，也不要指責對方偷懶，直接點出怪異之處，把尷尬和後續補救措施都留給他自己消化。 建議回覆：「這段架構寫很豐富，不過OO細節跟我們實際的業務好像有點出入／第O段的提示詞沒刪除／前後兩段意思不一樣，再麻煩你確認一下。」 潛台詞解析：我知道這是AI寫的而且錯得離譜，也知道你沒有先看過就回給我，給你機會拿回去好好處理再拿來。 情境3：收到AI罐頭回覆，有講跟沒講一樣 不跟他在AI客套話中繞圈，直接把問題簡化成「二選一」或「Yes／No」進行追問，讓他必須給出明確的答案。 建議回覆：「感謝抽空回覆，但因為這個案子時間比較緊迫，想跟你確認最核心的一點：『這週我們是要直接啟動A方案，還是先暫緩？』麻煩你確認這個答案就好，感謝！」 潛台詞解析：你的AI很會說話，但我不需要千字文，麻煩請動一下你個人的大腦，給我一個明確指示。 3個職場人使用AI的高EQ自律法 不希望自己不知不覺也變成別人眼中討厭的AI複製人嗎？使用工具的時候可以把以下3個好習慣放在心上： 1.堅持「80／20黃金法則」 80%留給AI：比如請它幫忙抓大綱架構、整理會議逐字稿、擬定信件初稿、檢查錯別字或換句話說等。 20%堅持親力親為：潤飾修正之外，可手動加入「只有你這個人類才知道」的專案背景、個人觀點、真實的人情關懷，如果是報告，可以在最上方手動寫下1到2句的「重點Summary」。 2.送出前，要過濾和「說人話」 不論多麼兵荒馬亂，按下寄出鍵前，請給自己15秒重新朗讀一遍，只要發現文字出現「鑑於…」、「綜上所述…」、「創造協同效應以最大化價值…」這類超級生硬的AI罐頭詞彙，或者不小心貼到到提示詞，請立刻刪除重寫。 3.負起「最後審核者」的責任 不論請AI生成報告、Email還是程式碼，請記得最終都是以自己的名義寄出，必須要為內容的正確性與品質負責，才是維持職場專業信任度的關鍵。 下次再被同事的AI複製千字文轟炸時，請先深吸一口氣，試試這篇文章提供的方法，把責任還給對方，減輕自己工作的情緒與壓力，同時也時刻提醒自己，不管AI多好用，都別成為毫無溫度的「企業機器人」。 延伸閱讀：被AI Brain Fry搞得精疲力盡？你知道主管腦炸程度可能比你慘10倍嗎？

2026-06-26 經濟日報編譯黃淑玲綜合外電　由聯合新聞網授權轉載 美國畢業季來臨，新一批大學畢業生準備進入職場。哪些大學科系最容易找到工作？領英（LinkedIn）最新研究數據顯示，決定畢業生競爭力如今已不再只是科系本身，而是修到的學位是否具備足夠的「跨產業適用性」，讓畢業生能夠在不同領域之間靈活轉換。 領英的研究分析近年最常見的大學主修科系，就兩個面向分析畢業生找到工作的難易程度：一是主修科系傳統上相關產業相關的招聘狀況；二是畢業生轉往其他產業工作的能力，也就是所謂的「跨領域適應性」。 研究結果發現，社會科學與人文學科畢業生，由於培養出可廣泛應用於不同產業的技能，因此在目前的就業市場展現出較高的韌性。相較之下，工程科系畢業生雖然原本普遍認為自己選擇的是高薪且穩定的熱門科系，如今卻同時面臨所屬產業招聘需求疲弱，以及專業技能較為侷限、不易跨領域發展的雙重挑戰。 領英以「就業能力」和「跨域能力」這兩大指標，評估科系就業競爭力。以「就業能力」看，各主要科系的畢業生招募普遍下降，不過醫療健康相關科系仍擁有最強勁的就業市場，原因在於人口高齡化持續推升醫療需求，加上AI對該產業的影響相對較有限。這科系雖然跨域性不高，但產業本身人力需求強勁。 美國勞工統計局的資料顯示，單在5月這個月，醫療保健產業便新增3.5萬個工作機會，成為當月新增就業最多的三大產業之一；4月時則新增3萬7,000個職缺，位居所有產業之首。 工程科系相較之下，面臨最疲弱的招聘環境，目前招聘量較2019年底減少25%。 領英美洲區首席經濟學家康坦嘉說，約75%的工程科系畢業生集中投入科技、製造業、營建等產業，而這些產業近年招聘速度普遍放緩，影響了工科人才的就業機會。再者，根據人力資源顧問公司Challenger, Gray & Christmas的最新裁員報告，今年科技業仍是裁員最多的產業，已宣布裁減12萬3,653個職位，較去年同期大增66%。 以畢業生能夠進入本科系以外領域就業的「跨域能力」來看，工程科系畢業生同樣表現不佳，僅有41%的人進入工程之外的領域工作，顯示他們轉職難度相對較高。 反觀社會科學與人文學科畢業生，則正處於目前勞動市場的「甜蜜點」。康坦嘉指出，文科有超過六成畢業生成功在其他產業找到工作。他說，隨著AI將越來越多的例行工作自動化，人類獨有、難以被科技取代的能力，像是溝通能力、人際互動與建立關係的能力，變得愈發重要。 [course_plugin api_type='course_id' title='推薦課程' id='0a616649-e4bb-41f1-9f7d-752b8c62be70'] [course_plugin api_type='course_id' title='推薦課程' id='7946a87d-b0ee-45f2-8958-fcc29702169a']

❇️Q1：綠領人才缺口與成長速度 台灣綠領人才每月平均短缺 29,305 人。回顧近 8 年，招募綠領的企業數成長了 182%，職缺數更大幅成長 278%，需求力道遠遠勝過整體就業市場。 ❇️Q2：為什麼現在是投入 ESG 領域的最佳時機？ 主要是受到「政策」與「法規」的雙重推動。 • 強制編製： 2025 年起，全體上市櫃公司必須編製永續報告書。 • 準則接軌： 2026 年起將分階段導入 IFRS/ISSB 永續揭露準則。 • 成本壓力： 隨著碳費上路與綠色金融政策實施，企業必須將減碳納入日常決策，法規壓力正加速推升 ESG 的招募需求。 ❇️Q3：綠領的薪水真的比較高嗎？談薪空間大嗎？ • 薪資中位數： 綠領職缺月薪中位數為 4 萬元，比整體市場高出 5.3%。 • 談薪空間： 約 33% 的職缺採「面議」薪資，多數實際薪資高於 4 萬元，這顯示專業度越高的人才，溢價空間就越大。 ❇️Q4：我不是理科生也沒相關經驗，有機會切入嗎？ • 科系門檻低： 約 49.3% 的職缺「不限科系」。 • 歡迎新鮮人： 56.2% 的職缺不要求年資，或歡迎一年以下的新手，不論是文、理、工背景，只要補齊 ESG 知識，都能成功轉型。 ❇️Q5：如何證明我的 ESG 實力？有什麼證照能快速加分？ 目前最具實務效益的是「環境部淨零綠領人才培育課程合格證明」 🔗 證照連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10049142 對「零邀約者」： 勾選此證明後，43% 的求職者在一週內就收到面試邀約。 對「已有邀約者」： 面試邀約數量平均成長達 5.4 倍。 1️⃣ 環境部「淨零綠領人才培育課程合格證明」 🔗 證照連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10049142 由環境部主導、國家環境研究院執行的本土綠領認證，課程涵蓋氣候變遷、碳盤查、碳足跡與淨零相關實務。短時間內已躋身熱門綠領證照，是目前實證效果最明確的綠領入門選擇之一。 除此之外，永續金融相關證照與 iPAS 淨零碳規劃管理師也是跨入特定產業的重要跳板。 2️⃣ 永續金融證照（台灣金融研訓院） 🔗 證照連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10048785 ▶️【點我免費做模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/df6c5f79-c9e5-4728-a7d0-b44ad5571ab1 由台灣金融研訓院等單位依金管會永續金融政策推動的 ESG 金融專業證照，以「永續發展基礎能力測驗」為起點，後續搭配進階培訓課程。近年已成為金融從業人員強化 ESG 能力的重要指標，銀行、保險與投信投顧等機構多鼓勵同仁取得，報考不限理工背景，一般商管或文科出身也適合準備。 3️⃣ iPAS 淨零碳規劃管理師（經濟部產業發展署） 🔗 證照連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10048820 ▶️【點我免費做模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/2df0e155-3bd5-4613-ac2e-118a0dc7db66 ▶️【零基礎也懂的iPAS淨零碳規劃管理師 ｜速攻考點 × 考科實戰 × Ai助攻】https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/cceed99a-91b2-4a0d-83c7-f6fd3f510244 由經濟部產業發展署納入 iPAS 專業能力鑑定體系、於 2024 年開考的淨零技術型證照，目前已累積超過 2 萬人次報考，被視為碳管理與減碳規劃領域的指標性認證之一。 💡如何讓履歷升級？ 在 AI 改寫職場規則的時代，把自己移動到「淨零與永續」題目上，是最具防禦力的選擇。建議轉職者透過「現有專業 + ESG 能力」的疊加方式（例如：會計專業 + 碳盤查認證），讓自己成為企業搶著要的稀缺人才。

本文介紹日文月份與日期的拼法、規律和特例，並提供視覺化記憶、分組學習等技巧，幫助快速掌握日語時間表達。月份和日期的對應如下： ▮ 月份 - 一月 (いちがつ) Ichigatsu - 二月 (にがつ) Nigatsu - 三月 (さんがつ) Sangatsu - 四月 (しがつ) Shigatsu - 五月 (ごがつ) Gogatsu - 六月 (ろくがつ) Rokugatsu - 七月 (しちがつ) Shichigatsu - 八月 (はちがつ) Hachigatsu - 九月 (くがつ) Kugatsu - 十月 (じゅうがつ) Juugatsu - 十一月 (じゅういちがつ) Juuichigatsu - 十二月 (じゅうにがつ) Juunigatsu ▮ 日期 - 一號 (ついたち) Tsuitachi - 二號 (ふつか) Futsuka - 三號 (みっか) Mikka - 四號 (よっか) Yokka - 五號 (いつか) Itsuka - 六號 (むいか) Muika - 七號 (なのか) Nanoka - 八號 (ようか) Youka - 九號 (ここのか) Kokonoka - 十號 (とおか) Tooka - 十一號 (じゅういちにち) Juuichinichi - 十二號 (じゅうににち) Juuninichi - 十三號 (じゅうさんにち) Juusannichi - 十四號 (じゅうよっか) Juuyokka - 十五號 (じゅうごにち) Juugonichi - 十六號 (じゅうろくにち) Juurokunichi - 十七號 (じゅうしちにち) Juushichinichi - 十八號 (じゅうはちにち) Juuhachinichi - 十九號 (じゅうくにち) Juukunichi - 二十號 (はつか) Hatsuka - 二十一號 (にじゅういちにち) Nijuuichinichi - 二十二號 (にじゅうににち) Nijuuninichi - 二十三號 (にじゅうさんにち) Nijuusannichi - 二十四號 (にじゅうよっか) Nijuuyokka - 二十五號 (にじゅうごにち) Nijuugonichi - 二十六號 (にじゅうろくにち) Nijuurokunichi - 二十七號 (にじゅうしちにち) Nijuushichinichi - 二十八號 (にじゅうはちにち) Nijuuhachinichi - 二十九號 (にじゅうくにち) Nijuukunichi - 三十號 (さんじゅうにち) Sanjuunichi ▮ 訣竅和規律 1. 月份的命名相對簡單，基本是將數字（日文音讀）加上「がつ」(gatsu)來表示，例如一月是「いちがつ」(Ichigatsu)，二月是「にがつ」(Nigatsu)，而四月和七月的發音則與其他月份不同，分別為「しがつ」(Shigatsu)和「しちがつ」(Shichigatsu)。 2. 日期的命名中，一到十號以及十四號、二十號、二十四號較為特殊，是「固有名詞」，需逐一記憶，例如一號是「ついたち」(Tsuitachi)、二號是「ふつか」(Futsuka)、十四號是「じゅうよっか」(Juuyokka)，二十號是「はつか」(Hatsuka)。其他日期則規律性較強，只需將數字（日文音讀）加上「にち」(nichi)來表示，如十一號是「じゅういちにち」(Juuichinichi)、十五號是「じゅうごにち」(Juugonichi)。 3. 除了上面提到的特殊日期外，其餘日期的標示方式都以「にち」結尾。 ▮ 特別注意 1. 日期中，四號、十四號、二十四號的發音為「よっか」(Yokka)，需要特別記住。 2. 「ついたち」是唯一一個不以「にち」結尾的日期，是一號的專有詞。 3. 二十號的「はつか」是一個古語的保留，也是不以「にち」結尾的特例。 ▮ 建議練習方式 1. 視覺化記憶：將月份和日期的漢字和平假名一起記錄，搭配圖像化的日曆來練習。 2. 分組學習：可以先集中學習一到十號的特殊詞彙，之後再進行十一號到三十一號的規律性學習。 3. 反覆練習：每天用日語念出當日的日期，例如「今日は十月二十八日です」(Kyou wa juu gatsu nijuu hachi nichi desu)。 這些訣竅能幫助你更有效地學習和記憶日文的月份和日期！

Skill和提示詞差在哪？會寫提示詞還需要學Skill嗎？作者認為，提示詞就像便利貼，而Skill則像一本SOP手冊，以下從可複用性、穩定性、分享、跨平台、版控與自動化等6大面向比較，並以實例解析SKILL.md的5大結構與寫法。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） 「提示詞」和「Skill」的6維度差異維度一：一次性 vs 可複用維度二：不穩定 vs 穩定維度三：無法傳承 vs 可分享維度四：單平台 vs 跨平台維度五：無版控 vs 有版控維度六：手動觸發 vs 自動觸發Skill怎麼寫？5個區塊快速解構SKILL.md1. 名稱2. Description（描述）3. Steps（步驟）4. Rules（規則）5. Example（範例） 「我用ChatGPT的提示詞不是也很好用嗎？為什麼還要學Skill？」 這是我在課堂上最常被問到的問題。每次我都會用一個比喻來回答。 提示詞就像便利貼。你在上面寫了一段很棒的指令，貼在螢幕旁邊。每次要用的時候，你看一眼便利貼，然後在AI的對話框裡重新打一遍。打完用完，那段文字就留在對話裡了—你關掉視窗，它就消失了。下次要用？再打一遍。換一台電腦？找不到了。想分享給同事？「你等一下，我翻一下之前的對話紀錄⋯⋯」 Skill則像一本裝訂好的SOP手冊。它不會丟、不會改、不會因為你換了電腦就消失。你把它放在一個固定的地方，AI每次都會翻開同一本手冊、照同一套流程做事，品質永遠一致。要分享？直接丟一個檔案過去，3秒鐘搞定。但差別不只是「便利貼 vs 手冊」這麼簡單。讓我從6個維度來做完整的比較，每個維度都配一個具體場景，讓你一次看透兩者的差異。 「提示詞」和「Skill」的6維度差異 維度一：一次性 vs 可複用 提示詞是一次性的。你在ChatGPT裡打了一段很精緻的提示詞，產出了一份完美的報告。太好了！但3天後你又需要寫一份類似的報告，你回頭翻對話紀錄—那段提示詞埋在100條對話之中，你翻了5分鐘才找到，然後發現它跟另一段提示詞混在一起，你搞不清楚到底哪段是你要的。 Skill是可複用的。你把「產出行銷月報」的流程寫成一個Skill。每個月月初，你只要說「幫我做這個月的行銷月報」，然後丟入數據，AI就照同一套格式、同一套邏輯跑出報告。第一個月花30分鐘寫Skill，之後每個月省2小時。用12個月，你省了23個半小時—整整3個工作天。 維度二：不穩定 vs 穩定 提示詞的輸出品質靠你的措辭。你今天心情好，打了一段很完整的提示詞，AI給你90分的答案。明天你趕時間，少寫了兩個條件，AI給你60分的答案。同一個任務，品質可以差出30分。更麻煩的是，你往往不知道品質下降是因為你的提示詞不一樣了—你以為自己打的「差不多」，但AI對措辭的敏感度超乎你的想像。 Skill的輸出品質被規則鎖住。SKILL.md裡的Rules區塊寫了「MUST：每段開頭要有bullet point摘要」和「NEVER：不可以使用超過3層的巢狀標題」，AI就會每次都遵守。你不需要記住這些規則，因為它們已經被寫進了系統裡。品質一致性從「看心情」變成「看規則」。 維度三：無法傳承 vs 可分享 提示詞是個人知識，藏在你的腦袋裡。你花了3個月才摸出一套高效率的AI工作方式。主管說：「太好了，教教其他人吧。」你開始教，講了1個小時。同事點頭如搗蒜，回去自己試—結果做出來的東西跟你的完全不一樣。因為你教的是「大方向」，真正決定品質的那些「眉角」（語氣怎麼拿捏、哪些詞要避開、先做A再做B的順序不能反），都是你自己也說不清楚的隱性知識。 Skill是一個檔案，誰拿到都能用。你把SKILL.md丟給同事，他花5分鐘讀完，對AI說「跑這個Skill」，出來的結果跟你做的品質一模一樣。隱性知識被「外化」成顯性知識，經驗不再只存在某個人的腦子裡。一個新人入職第一天就可以用資深員工花3個月磨出來的AI工作流—這在以前是不可能的事。 維度四：單平台 vs 跨平台 提示詞綁定在特定的AI平台上。你在ChatGPT裡養了一個好用的Custom GPT，有一天公司決定改用Claude，你的心血全部白費—Custom GPT的設定沒辦法直接搬到Claude上面。或者你在Gemini裡摸出一套好用的提示詞，但發現在ChatGPT上跑出來的結果完全不一樣，因為每個平台對提示詞的「理解方式」有微妙的差異。 Skill是一份純文字檔，不綁定任何平台。同一份SKILL.md，你可以在Claude Code裡用、在Gemini CLI裡用、在Codex CLI裡用。因為Skill的本質是自然語言寫的工作流程，任何能讀懂自然語言的AI都能執行。你今天用Claude，明天改用GPT，後天改用Gemini—Skill帶著走，不用重寫。 維度五：無版控 vs 有版控 提示詞沒有版本的概念。你改了一段提示詞，發現效果變差了，想回到上一版—抱歉，你已經覆蓋掉了。或者你跟同事各自改了同一段提示詞的不同部分，想合併—你得自己手動比對，一行一行看。 Skill是檔案，可以用Git做版本控制。每一次修改都有紀錄，你可以看到「上個禮拜三下午兩點誰改了什麼」。改壞了？一個指令回滾。多人協作？用Git的分支和合併機制，兩個人改同一份Skill也不怕衝突。這就是軟體工程師幾十年來管理程式碼的方式，現在你用同樣的方式管理AI的行為。 維度六：手動觸發 vs 自動觸發 提示詞需要你手動執行。你得打開AI介面、貼上提示詞、貼上輸入資料、按下送出、等待回覆、複製輸出、貼到目標位置。每一步都要你親自動手。如果你的工作流有10個步驟，你就要重複這套「開→貼→送→等→複製→貼」的動作10次。 Skill可以被自動觸發。在後面的章節你會學到Skill Chain（Skill串接），讓A Skill的輸出自動變成B Skill的輸入，中間完全不需要你動手。你甚至可以設定排程—每天早上9點自動跑「整理今日待辦事項」Skill，或者每次收到特定格式的Email就自動觸發「客戶回覆」Skill。從「人工一步一步做」變成「設定一次自動跑」。 如果用一句話總結整個對比：提示詞是即用即丟的紙條，Skill是裝訂成冊的工作手冊。 這6個維度的差距，不是功能多寡的差距，而是「工作方式」的差距—一種是每次從零開始，一種是把好的做法固定下來、持續複利。 Skill怎麼寫？5個區塊快速解構SKILL.md 你可能會好奇：一個SKILL.md到底長什麼樣子？裡面有哪些東西？ 其實它的結構非常簡單。一個標準的SKILL.md有5大區塊：名稱（Name）、Description（描述）、Steps（步驟）、Rules（規則）、Example（範例）。每一塊的作用不同，但都是用自然語言寫的—你會打字就會寫，不需要任何程式背景。 讓我用一個完整的例子帶你走一遍。假設你是一個社群小編，每天要寫Facebook貼文。你想讓AI幫你寫，但又要確保風格一致、長度合適、不要踩到地雷。這就是一個非常適合做成Skill的任務。 先看完整的樣子： # 社群貼文產生器## Description當使用者提供主題和素材，自動產出一篇適合Facebook粉絲頁的貼文。## Steps 1. 確認貼文主題和目標受眾2. 從素材中提取三個重點3. 用「故事→觀點→行動呼籲」的三段式結構撰寫4. 加入 3-5 個相關 Hashtag 5. 檢查字數是否在 150-300 字之間## Rules- MUST：開頭第一句話要有「鉤子」，引起好奇心- MUST：結尾要有明確的行動呼籲（留言、分享、點連結）- MUST：語氣親切自然，像朋友聊天- NEVER：不使用「最」「第一」「保證」等絕對性用語- NEVER：不提及競品名稱## Example** 輸入：** 主題是「新推出的線上課程」，受眾是 25-35 歲上班族** 輸出：**你有沒有過這種經驗？下班回家想學點新東西，打開線上課程卻不知道從何開始⋯⋯我們聽到了！全新的「AI工作術」系列課程，專門為忙碌的上班族設計。每堂課只要15分鐘，通勤的時候就能看完。3個月後，你會發現自己處理工作的速度快了一倍。想搶先體驗嗎？留言「+1」我們私訊你早鳥優惠連結 👇 #AI工作術 #線上學習 #下班後充電 #職場成長 編按：撰寫Skill不一定要從空白的SKILL.md開始，也可以藉由AI工具輔助，例如Claude的「skill-creator」可根據自然語言需求，協助產生Skill的檔案結構與內容，並進一步測試、比較及優化；OpenAI Codex也內建「$skill-creator」。需要注意的是，產生的Skill仍應由使用者親自檢查，因此了解下文拆解的SKILL.md相當重要。 現在讓我一塊一塊解說。 1. 名稱 讓AI知道「這是哪個Skill」。 2. Description（描述） 這是Skill的「自我介紹」。用一到兩句話說清楚：這個Skill在什麼情境下會被觸發，它會做什麼事。AI會根據這段描述來判斷「使用者現在的需求適不適合用這個Skill」。 寫得好的Description有3個特徵：第一，明確說出觸發條件（「當使用者提供主題和素材」）；第二，明確說出輸出結果（「產出一篇Facebook貼文」）；第三，不超過兩句話。你不需要在這裡塞太多細節—細節是 Steps 和 Rules 的事。 一個好Description的迷你範例： 當使用者貼上一段英文文獻摘要，自動翻譯成學術中文並標註關鍵術語。 一個不好的Description的反面教材： 這是一個很厲害的翻譯工具可以翻譯很多東西而且翻得很好。 差在哪？好的版本告訴AI「什麼時候用、輸入什麼、輸出什麼」；不好的版本只在自吹自擂，AI讀完還是不知道自己該做什麼。 3. Steps（步驟） 這是Skill的「工作流程」。用編號列表寫出AI應該依序完成的每一個步驟。AI會從第一步做到最後一步，不跳步、不亂序。 寫Steps的關鍵是「粒度」—每一步不能太粗（「寫一篇貼文」，那跟沒寫一樣），也不能太細（「先按下鍵盤上的A鍵」，那是在教幼兒園小朋友）。一個好的經驗法則是：每一步對應一個「可以獨立驗收的產出」。比如「從素材中提取3個重點」，做完這一步你可以看到3個重點，可以判斷對不對。 一個做會議紀錄的Steps迷你範例： 1. 讀取會議逐字稿2. 辨識所有參與者及其發言3. 歸納3到5個主要討論議題4. 為每個議題摘要結論和待辦事項5. 用表格格式整理成會議紀錄 4. Rules（規則） 這是Skill的「紅線」。用MUST（一定要）和NEVER（絕對不可以）來框住AI的行為。這是整個SKILL.md裡最重要的區塊—沒有之一。 為什麼？因為 AI 最大的問題不是「不會做」，而是「做過頭」或「做歪了」。它太聰明了，聰明到會自己加料。你請它寫一封客服回覆，它可能自作主張承諾退款；你請它寫一篇新聞稿，它可能自己加了虛構的數據。Rules就是用來「馴服」AI的—你畫出邊界，它在邊界裡自由發揮。 MUST和NEVER的寫法有一個要訣：越具體越好。「MUST：寫得好」是廢話；「MUST：每段不超過80字」是有用的規則。「NEVER：不要亂寫」是廢話；「NEVER：不引用未經確認的統計數據」是有用的規則。 一個寫學術摘要的Rules迷你範例： - MUST：使用被動語態和第三人稱- MUST：保留所有數據和百分比- MUST：字數控制在 250 字以內- NEVER：不加入原文沒有的推論- NEVER：不使用口語化表達 5. Example（範例） 這是Skill的「示範教學」。你給AI看一組「輸入→輸出」的配對，讓它知道「做對了長什麼樣子」。這就像你訓練新員工：與其說一百條規則，不如直接拿一份做好的成品給他看—「就照這個標準來。」 Example不需要多，一到兩組就夠了。但要挑有代表性的例子。如果你的Skill會處理3種不同類型的輸入，最好每種類型各給一個範例。 一個寫產品文案的Example迷你範例： ** 輸入：** 產品名稱：極光藍芽耳機，特點：降噪、12小時續航、IPX5 防水** 輸出：** 城市再吵，你的世界可以很安靜。極光藍芽耳機搭載主動降噪技術，12小時超長續航陪你從早到晚，IPX5防水等級讓你運動時也能盡情享受音樂。 5大區塊就是這樣。名稱讓AI知道「這是哪個Skill」， Description告訴AI「什麼時候該啟動」，Steps告訴它「怎麼做」，Rules告訴它「什麼可以做、什麼不可以做 」， Example告訴它「做對了長什麼樣子」。5塊加在一起，你就完整地「教會」了AI一項技能。 記住：你不需要一次寫到完美。先寫一版，跑跑看，發現AI哪裡做不好就回去調整Rules或Steps。Skill是活的文件，會隨著你的使用而越來越精準。 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： 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

牛奶放久會壞，職場技能也會！最新調查發現，近半工作者坦言，自己有部分技能在5年內就會過時，更慘的是只有16%的人覺得公司幫補技能的速度跟得上……與其癡癡等公司開課，不如看那些「跑得快」的人都怎麼自救，本文整理3個立刻能用的學習習慣，讓你的技能永遠保鮮！ 文／《104職場力》 本文導覽 技能過期是一回事，最可怕是很多職場人根本沒意識到！不是企業不幫，是來不及！求進步的人早就換了方法！3個值得偷學的習慣1.別「下班再學」，把學習綁進手上的任務2.建立自己的「求救名單」3.把AI當成24小時待命的家教與其等公司開課，不如自己排課表！ 回想一下：自己上次「認真學習一項新技能」是多久以前的事？如果答案是「呃……」，那接下來這份調查可能會讓你冒點冷汗。 學習平台TalentLMS在2026年發布的《Speed-to-Skill Report》，調查了1,500位美國工作者（含964名主管與536名一般員工），結果發現：有47%的受訪者表示，自己有部分工作技能在過去5年內已經過時。 5年！這數字短到讓人心一驚！畢竟很多新鮮人的勞退可能都還沒累積幾年，技能居然就先開始折舊了。 雖然這份是美國的調查，但別覺得事不關己，台灣的變化速度恐怕只快不慢。根據《104 AI人才趨勢報告》，近5年AI人才需求成長97.6%，遠高於整體招募市場同期的22.9%，更有53% 的工作者表示，半年內就想積極學習AI；報告中學者甚至直言「AI變化太快，去年還在瘋Prompt、今年熱度已轉向Agent與 RAG，3個月學一門技術的節奏已經不夠用了」。 從上述結論來看，技能過期不是「會不會發生」的假設，已經是「多快發生」的問題了。 技能過期是一回事，最可怕是很多職場人根本沒意識到！ 這份調查裡有個細節可拉出來討論：比起一般員工，主管們明顯危機感較強，也更有意識！ 報告顯示，有21%的主管表示自己的技能在「1年內」就過時了，員工卻只有10%這麼認為；另外有高達26%的員工「不確定」自己的技能到底還有沒有用，主管只有10%搞不清楚狀況。 這代表技能過期的警報通常會是主管先聽到，因為他們看得到績效、清楚市場變動、知道公司接下來要往哪走，而坐在位子上認真做事的小職員往往是最後一個知道的（其實也很合理），等到哪天發現「咦，這件事怎麼交給AI做了」時，通常已經晚了。 不是企業不幫，是來不及！ 有70%的工作者認同，隨著工作要求改變，員工需要「更快」練習新技能的方法。 可能部分職場人看到這裡，心裡快速閃過一個念頭：公司可以幫底下員工補課啊！ 理想很豐滿，但現實往往很骨感，課不是沒給、平台不是沒買，但等訓練規劃好、排上時程、大家上完課……需求可能都換下一輪了。 所以調查給出的答案也很殘酷：只有16%的受訪者認為，自己的公司在新技能需求出現時，能快速幫助底下員工建立能力。 求進步的人早就換了方法！3個值得偷學的習慣 好消息是，這份調查同時也提到，那些追得上時局變化的工作者，其實已經默默改變了學習方式。我們把它整理成3個馬上能用的習慣給大家，看看怎樣可以突破瓶頸： 1.別「下班再學」，把學習綁進手上的任務 除了報名課程、買書之外，調查中最多人（53%）建立新技能的方式，是直接在工作裡「做中學、自己摸索」。 這其實滿符合人性，畢竟下班已經夠累了，沙發、手機和床又很吸引人，說會另外找時間學習最後都是騙人的。 所以比較聰明的做法是反過來，接到新任務，直接把它當成免費的練習場，比如主管要求做一份報表，就趁機試一個沒用過的函數或工具；要上台簡報，就試著換一種說故事的架構，就是追求一個「任務本來就得做，不如順便把新技能練起來」的路線，等於用公司的時間幫自己加值。 延伸閱讀：線上課永遠看不完？5點燃起線上學習動力，讓每分錢都花得有價值 2.建立自己的「求救名單」 職場上最被低估的學習資源，常常就坐在隔壁。另42%的受訪者表示，自己學新技能的方法是直接去請教已經會的同事。 雖然聽起來有點伸手牌，但與其在教學影片海裡撈半天，不如記下「公司裡誰AI玩得最溜、誰已經用你想學的新技能做出成果」，遇到問題花10分鐘請教，往往勝過自己摸3天。 當然，秉持禮尚往來原則，你也可以把自己的所學分享出去，製造善的循環，強者名單才會愈滾愈大。 延伸閱讀：遇難題都問ChatGPT？當心「AI好同事」正在削弱你的職場競爭力！ 3.把AI當成24小時待命的家教 這一項數據落差最有意思：30%的主管會用生成式AI工具輔助學習新技能，一般員工卻只有 14%做到，比例落差達2倍。 先不論主管是不是比較有危機感，這個落差本身就反映出一個事實：位置越往上的人，越懂得用AI縮短學習時間。 不會的名詞直接問、看不懂的報表丟上去請它解釋、想練英文簡報就請它當聽眾，AI不會嫌你問題太蠢，也不用約時間，是目前CP值最高的家教，如果你到現在還只把AI當「查資料的工具」，等於白白放掉一個免費外掛。 延伸閱讀：黃仁勳：每個人都該有個AI家教！這樣用AI提升學習工作效率 與其等公司開課，不如自己排課表！ 回頭看這份報告，其實核心觀點就一句話：工作變化的速度，已經超過多數公司培養人才的速度，所以「持續學習」不再是履歷上的漂亮話，而是實實在在的生存技能，《104學習白皮書》也早就指出，企業搶手人才的3大關鍵能力，第一名正是「學習力」。 技能會過期，但學習的習慣不會，從今天手上的任務開始練、把身邊的高手變成老師、讓AI當你的隨身家教——不知道從哪下手的話，也可以先到「104課程中心」逛逛，從自己職務對應的課程開始補起；平常通勤的零碎時間，則推薦到「104學習新知專區」看看大家都在學什麼，讓學習像滑手機一樣自然。 畢竟公司的訓練計畫可以等，但你的職涯不能等。 延伸閱讀：2024職場趨勢揭密：AI職缺薪資鍍金，平均待遇高出53%

104學習的測試是個標準依據 有中文初級能力測驗 初級中文測驗，評量基礎詞彙、句型與生活用語理解，幫助應徵及招聘者互相關注。

寵物飼主「食」在「藥」小心 美國FDA公告驅蟲藥不良反應 根據蘋果日報報導：美國FDA食品藥品監督管理局發出警告，部分含有Isoxazoline成分的口服驅蟲藥，可能會有導致狗兒神經失調的副作用，讓許多飼主憂心，對此高雄市獸醫師公會理事長高振庸表示，這也是他為何一再呼籲，為狗除寄生蟲絕對不可DIY，因為飼主若自行購買坊間除蟲藥為愛犬驅蟲，萬一用藥失當或是過量，狗兒可能一命嗚呼。 文 / 整形達人醫藥組編輯採訪報導 高雄市獸醫師公會理事長高振庸表示，曾有飼主自行買藥餵愛犬吃口服驅蟲藥，狗服藥12小時後，出現精神不濟、食欲不佳、流口水等反應，飼主急忙帶愛犬就醫，經診斷發現犬隻可能因年紀大，肝功能差，致使出現上述不適，所幸經緊急治療後救回一命，不過，出現上述不良反應，可是讓飼主非常心疼與不捨，與獸醫師討論後，決定改用滴劑驅蟲藥。 愛犬病史告知獸醫 慎選驅蟲藥降低風險 對於用藥，高振庸理事長表示，目前治療狗兒跳蚤與壁蝨的藥物，都兼具跳蚤與壁蝨雙重藥效，除了口服驅蟲藥以外，還有滴劑、頸圈式、噴劑、洗劑等選擇；用藥前飼主應明確告知獸醫師，愛犬的生活環境、是否常在戶外活動，愛犬年齡、體重、過去病史等，才能讓獸醫師評估用藥，不論用哪種方式，一般都能在用藥3天內除蟲成功，至於費用需視狗兒體重、用藥不同計價，約在1000~2000元。 「食」在「藥」小心 美國食品藥品監督管理局發出警告，指出含有 Isoxazoline的驅蟲藥可能會導致動物出現肌肉顫抖、癲癇或共濟失調等副作用。FDA直接點名了上市多年的口服驅蟲藥商，包括Bravecto（一錠除）、NexGard（全能狗）、Simparica（寵愛食剋），以及 FDA剛核准的 Credelio（台灣未販售）。 對此，高振庸理事長提醒，其實不論是內服或外用的狗兒驅蟲藥，都有不同的副作用與風險，即使是獸醫師也會多方綜合考量後才對犬隻用藥，「這是專業醫療行為」，經由獸醫師處方再用藥，才能有效預防或治療愛犬免於跳蚤與壁蝨的威脅。 美國FDA公告：https://www.fda.gov/AnimalVeterinary/NewsEvents/CVMUpdates/ucm620934.htm

2026-07-17 聯合新聞網綜合報導　由聯合新聞網授權轉載 輝達（Nvidia）執行長黃仁勳曾說過，AI不會取代人力，電工、管線工人將成為高薪職業。一間水電行的小編發文，指出水電工最困難之處不在技術本身，而是「經驗」，每間房的屋況與管線配置不同，如果遇到沒學到的狀況，就必須找出問題並解決，最後也坦言除非對水電非常有熱忱，否則很難繼續做下去。 延伸閱讀：做工不可恥！「水電工」自曝日薪3千：有成就感又輕鬆自在 輝達執行長黃仁勳在今年1月份表示，全球未來數年需要再投資人工智慧（AI）基礎設施數兆美元，AI不只不會取代人力，還會創造就業機會。黃仁勳預期「電工、營建工人和管線工人」等勞工將成為當紅炸子雞，年薪將達到「六位數美元」。 一位水電工程行小編在Threads發文，表示很多人看到黃仁勳的言論後，誤以為水電很好做、只需要看影片、上幾堂課就能學到相關知識了，但其實該行業最大的難點在於「經驗」。 小編說，每一間房子的屋況、管線配置都有所不同，可能一個不起眼的微小細節都會對工程造成影響，而這些細節是課本或影片中沒教過的，工作上不可能完全照著影片中教的步驟做，而是要從不同屋況中找出問題、解決問題。 [joblist_plugin title='更多【水電】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?ro=0&jobcat=2012002000&expansionType=area,spec,com,job,wf,wktm&indcat=1011001000&order=14&asc=0&page=1&mode=s&langFlag=0&langStatus=0&recommendJob=1&hotJob=0&jobsource=joblist_search&keyword=%E6%B0%B4%E9%9B%BB&page=1&order=15' amount='6'] 小編直言，除非對水電真的很有熱忱、對所有事物都抱有好奇心、並願意花數年累積經驗，否則不可能只看影片就站上工地，亦即沒有累積經驗的人是沒辦法從事水電的。「水電沒有速成班，也沒有捷徑」，他指出真正的技術需要付出汗水與時間，得花非常多時間培養不同屋況的解決方法，而透過經驗獲得專業的老師傅，才是最值錢也最難以被取代的人。 此文一出，獲得許多同行的認可，「同行認同路過，水電永遠學不完」、「認同，我也是從不同的行業轉水電、學了二十年了、還是有很多沒碰過的問題」、「水電做到老學到老，學不完，沒多久又有新的零件商品出來」。 除了經驗的累積外，也有內行網友表示，水電做越久工具會越買越多，例如做水土需要用到水泥攪拌器、抹刀，木工則需要用到釘槍與空壓機，如果想從事這行，要有將購買很多工具的心理準備。 還有一位水電學徒回應，在學習過程中，每個師傅都有自己的理解與處理方法，必須自己統整出什麼案場需要用到什麼裝置、裝置的用途是什麼，答案通常沒有對錯，學徒除了學技術之外，最困難的地方在於「理解不同狀況不同處理方式的判斷依據」。 在 Threads 查看 【做工的人】，遠遠超過你的想像 3種性質工作最不易被AI取代！技職人一身武藝比文憑更吃香 國安危機？瓦斯行月薪5萬沒人做 他曝行業現況：1桶賺不到100元 「做工的人」被當社會底層、遇人才斷層，鋼筋小包抱不平：薪水是上班族2~3倍 社會為我們貼上「藍領」標籤，付出與地位不相稱的族群：做工的人 免大學文憑也應徵！13項職缺不怕被AI取代 發展穩定薪資佳

2026-06-18 聯合新聞網綜合報導　由聯合新聞網授權轉載 又到了畢業季與求職旺季，不少社會新鮮人正忙著投遞履歷、準備面試，希望順利踏出職場第一步。不過，當真正開始找工作後，許多人才發現，求職壓力往往不只來自競爭激烈的職缺，更來自對過去準備不足的懊悔。近日就有一名網友在Dcard發文分享求職期間的心得，並拋出問題詢問大家：「第一次找工作，最後悔沒有提早做什麼？」貼文曝光後吸引大批網友分享自身經驗。 原PO表示，過去一直認為找工作就是先準備履歷，收到面試通知後再研究自我介紹與應對技巧即可，因此沒有特別為未來求職提前規劃。然而，隨著近期陸續投遞履歷、參與求職過程，他逐漸意識到，許多企業重視的能力與經歷，其實都需要長時間累積，不是短時間內就能補足。 他進一步提到，回頭檢視求學時期的經歷後才發現，無論是打工、社團活動、校內專案，甚至課堂報告，都有機會成為履歷中的亮點。如今最大的感觸，是求職最令人焦慮的時刻，往往不是尚未找到工作，而是突然意識到如果能更早開始準備，現在或許能少走一些彎路，因此好奇其他人初次求職時，是否也有類似遺憾。 貼文曝光後，不少網友紛紛分享自己求職後最大的遺憾，其中被提到最多次的答案之一就是「英文」。有網友幾乎不假思索地留下「念英文」3個字，引來大批人附和，直呼「超有感」、「真的太重要」。此外，也有不少人將答案鎖定在課業表現，坦言「沒提早認真讀書」、「書到用時方恨少」，更有人感嘆，雖然能力與實務經驗同樣重要，但求職市場往往相當現實，「學歷不一定是全部，卻常常是入場券」，後悔大學時期沒有更積極投入課業或繼續深造。 [course_plugin api_type='course_id' title='指定課程' id='9cd8f1a1-2dd7-434f-a13c-79932a5cb4fe'] [course_plugin api_type='course_id' title='指定課程' id='4677b2d9-6054-4c2c-b5b4-927d37e596af'] →→點擊連結搜尋更多英文課程←← 除了課業與語言能力外，網友們也從不同角度分享職場體悟。有人認為，學生時期最該做的是盡早找到方向，「越早確定志向越好」，並提前準備相關證照與專業技能；也有人後悔把太多時間花在打工，認為當初若能多參加比賽、專案或校內活動，求職時能拿出來的成果會更多。另有網友笑稱，自己最後才發現外在形象也是競爭力的一環，因此面試前都會做基礎醫美保養，吸引不少網友點頭認同。 事實上，許多新鮮人在求職階段最擔心的仍是面試環節，近期對於「奇葩面試題」的討論也越來越多。本站曾報導，有企業可能會詢問求職者家庭經濟狀況或父母職業等問題，相關內容若與工作職務無直接關聯，可能涉及要求提供非就業所需的個人隱私，依法恐面臨處罰。求職者除了準備履歷與面試技巧外，也應了解自身權益，在求職過程中做出適當應對，才能更安心地迎接職涯新挑戰。 延伸閱讀：「星座」、「MBTI」、「結婚了沒」都不能問！面試5大地雷題目　最重可罰150萬元

看似要一個一個key in 的數字排序，或者至少要敲好幾個格子寫「1、2、3…」，誰知，只要一鍵【以數列方式填滿】，即可達成，趕快來試試吧！ 關鍵是在儲存格「右下角」常常出現的小小的「+」號，以及拉完之後跳出來的選單，你有注意過嗎？ 一個小小的功能，帶來大大的方便。不知道的人可以看一次影片。 步驟1. 輸入序號的初始值1。 步驟2. 將游標置於儲存格右下方，呈現+字。 步驟3. 將+字往下拉到目標儲存格，並點選 【以數列方式填滿】就完成囉✓ （製作人/知識提供者：Tina）

來自Dcard討論：到府保母的薪資行情，月薪40,000-43,000之間，另外需一個月年終，加總年薪約520,000~559,000之間，但你知道嗎?合格的保母需要考取保母證照；常見的保母證照考試分為：一是「全國技術士技能檢定」，另外則是「即測即評及發證技能檢定」， 113年度考古題及線上模擬試題👉請看 https://nabi.104.com.tw/ability/10029405 常見學術與術科： 1.學科考試（理論知識）： A.兒童發展：包括幼兒的生理、心理和社會發展階段。 B.兒童保育：關於提供嬰兒和幼兒適當照顧、飲食和衛生的知識。 C.安全與急救：教育保母如何處理緊急情況和保護兒童的安全。 D.保母倫理與法規：了解相關法律法規、道德標準和兒童權益。 術科考試（實際技能）： 2.幼兒照護技能：包括如何換尿布、喂食、帮助嬰兒和幼兒入睡等實際技能。 A.兒童教育技能：教授如何設計和實施兒童教育活動，促進幼兒的認知、情感和社交發展。 B.安全技能：包括維護環境安全、預防事故和處理緊急情況的技能。 請注意，具體的考試內容和要求可能會因地區和相關法規而異。如果您計劃參加台灣的保母證照考試，建議查閱當地相關機構（例如台灣兒童福利機構）的官方資訊，以確保您擁有最新的考試要求和指南。

原文出處：https://giver.104.com.tw/question/d307bf44-28fc-482f-b501-079415b8e12f 【職涯診所夥伴提問】 各位前輩好！ 最近，發現自己的邏輯能力有點不好，請問各位前輩邏輯能力不好，是否能靠什麼方面加強訓練？ 如果是上個別諮商課程有用嗎？ -------------------------------------------------------------------- 【職涯診所回覆內容】 您好，經了解過您的問題後，給予幾點建議如下。 ① 各位前輩好！最近，發現自己的邏輯能力有點不好 ✍ 首先要提醒您，邏輯變好其實都是要被逼出來的，今天如果您生活的環境，或是相處的同事、朋友並不需要很高的邏輯反應，其實問題就不明顯，總是當身旁出現邏輯很強的人，其談吐應對間才會開始覺得自己邏輯不好。 ✍ 而在剛出社會的時候，自己也是邏輯不好的人，講話時常常讓人抓不住重點，然後對於一些訊息的反應也很慢，或是無法順利理解長官要求的事情，但因為工作內容比較單純，其影響就還好。但當進入科技業之後，這樣的問題就讓我吃很多苦頭，也讓我開始想要去訓練邏輯反應。 ② 各位前輩邏輯能力不好，是否能靠什麼方面加強訓練？ ✍ 以個人的例子來說，當時是從幾個方式來訓練自己，來提高邏輯能力 1. 停止【憑感覺】或是【憑直覺】的講話方式，要講求實際的證據及數據 ✍ 以訓練邏輯來說，第一步就是要敢開口，很多訊息其實存在腦中是很混亂的，唯有透過講話或是填寫下來的時候，才可以一步一步的架構出來，所以若習慣憑感覺或是憑直覺的講話方式，等於就是放棄【去求證相關的細節內容】，在沒有持續訓練的情況下，是很難有明顯的進步的。 2. 要講求實際的證據及數據，就要持續的【進行發問及追問】 ✍ 【魔鬼就藏在細節裡】不同於憑感覺，要求證據往往需要很多的訊息去佐證，所以您必須要放棄以前那種好像有聽懂，就又不是真的很懂的態度，針對不懂的部份一個一個去深問，務必要瞭解到透徹，這樣才能夠讓您的思維更加的健全，架構出您邏輯的基礎。 3. 除了持續的【進行發問及追問】，還要【實際動手去記錄整理】 ✍ 如同前面提到的，很多訊息其實存在腦中是很混亂的，尤其是當您進行深問更多時，其訊息量會更龐大，這時候就要透過動手紀錄整理的方式，逐步去確認每一個環節是否清楚，而透過紀錄也能夠讓您在事後重新進行回顧，讓您的思考更快速完整。 ③ 如果是上個別諮商課程有用嗎？ ✍ 綜合上述說的，【邏輯訓練】您可以想像是【重量訓練】，其實都是持續基本工的訓練，而且成效是緩慢且要長時間經營的，所以透過個別諮商課程，其功用可以給您更多的方向與建議，但卻無法【強迫您持續的訓練自己】，所以唯有您真心想要改善邏輯的情況下，才能夠跳脫出舒適圈，逼自己去努力練習。 ④ 而大概花了7年多的時間，當我越來越習慣【講求證據】-＞【持續追問】-＞【寫下來整理資料】的方式，我就可以直接快速在腦中進行這樣的作業，快速進行思考。這時也才從原本那個邏輯不好的自己，慢慢有所改變。而至今我也還是堅持用這樣的方式去訓練自己，甚至找相關邏輯訓練的題目來做，也是為了讓自己可以往更高的水準邁進。 👍 選擇強化自己的弱點，然後成就更好的自己，以上幾點是個人的建議分享，希望能夠解答到您的問題，也願您能夠順利找到想要的方向與答案，祝好運 👍🏻 如果您在職涯診所中有得到想要的幫助，也希望您能把這份感激，轉為幫助身旁需要的朋友們，共同建立起職場【∞ 善的循環】。 -------------------------------------------------------------------- 【還有其他困擾您的職涯問題嗎？快上職涯診所匿名發問求助：https://is.gd/32xD5b】 【在職場中您是否曾受過幫助，而錯失了向對方訴說感謝的機會，透過感謝寄將心意傳遞出去：https://event.beagiver.104.com.tw/thanks】 【您是否也有想過，有天可以透過自己的經驗，去幫助別人走出難關。快來BeAGiver網站看看：https://beagiver.104.com.tw/service】

如果你想在求職中更快被企業看見，先把基礎技能補起來很關鍵。從AI、設計到電商都是職場上需要應用到的能力。AWS、Google、Canva、Amazon分別推出免費學習課程，零基礎也能上手，完成後還能拿官方證書或徽章，直接放進履歷提升可信度，幫你在求職、轉職或升遷中更具競爭力。 🟢104 × AWS AI 人才就緒計畫 免費打造AI即戰力！不限背景，完成課程並通過測驗即獲AWS官方證書，學習紀錄自動寫入104履歷，企業主動搜尋更快找到你。課程分「商業應用」(3.5小時)及「技術開發」(6小時)，60.3%的AI工作不限科系，企業更重視跨域應用人才。 🔥FAQ (常見問答): 【Q : 有哪些證書可以拿？】 ▶️生成式 AI 商業應用技能證書： https://nabi.104.com.tw/ability/10049144 • 適合：行銷、企劃、管理職等非技術背景 • 課程內容：6 門課，約 3.5 小時 • 特色：懂得在工作中應用 AI 工具，強化工作效率 ▶️生成式 AI 技術開發技能證書： https://nabi.104.com.tw/ability/10049145 • 適合：工程師、開發者 • 課程內容：10 門課，約 6 小時 • 特色：強化程式整合、AI 模型操作與應用力 【Q2 : 如何拿證書？】 領AWS證書步驟→ 1. AWS官網： https://104_3672.pse.is/82p4mj 2. 隨意點擊一部課程影片，觀看2-3分鐘，隨後即會收到測驗通知 測驗完成後，即可獲得AWS官方證書 🟢Canva 免費證照速攻 快速掌握設計與AI工具！Canva Design School提供免費課程，完成後可考取官方證書，熟手可直接考試，證書可下載或分享至履歷，證明數位設計專業力。 🔥FAQ (常見問答): 【Q : 如何找到Canva官方的免費課程與證書考試？】 首先進入Canva Design School，在平台上，點擊「Get certified」，這裡提供的課程在結束後都可參加考試並獲得證書。 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10049184 ▶️【點我免費做模擬測驗】 https://nabi.104.com.tw/assess/846d3e67-27f5-4a1b-bc07-68e2b7ed479e *即使沒有將課程上完，也可直接點擊「Earn a certificate」開始考試。對於已經熟悉Canva操作的使用者來說，若覺得課程內容簡單，想要節省時間，可直接選擇考試的方式獲得證書。 🟢Google 8堂免費AI課程 全面掌握最新AI技術！涵蓋生成式AI、大語言模型、BERT等，從初學到進階皆適用。完成課程可獲得完課徽章，展示你的AI新技能，為履歷增添亮點。 ▶️完整內容請看 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_f77276f5-9e22-4107-8d3c-a860ef6891f8 🟢Google Gemini AI 教師證書 全球首張教育工作者AI認證！任何人皆可報考，驗證生成式AI理解與教學應用能力。線上選擇題測驗，通過獲3年效期證書。教育類AI職缺需求暴漲94%，顯示 AI 技能在教育領域的重要性日益提升。 🔥FAQ (常見問答): 【Q : 取得認證後有什麼幫助？】 • 履歷加分，證明具備 AI 時代教學能力 • 有助轉職、升遷或申請國際計畫 • 在教育機構中被視為專業能力指標 • 符合市場趨勢：教育輔導類 AI 職務需求激增 94% ▶️證照資訊 https://nabi.104.com.tw/ability/10049167 ▶️【點我免費做模擬測驗】 https://nabi.104.com.tw/assess/4027eeba-dc95-4990-ace3-0450c17eb31a 🟢CEPT-AMAZON 跨境電商營運課程 跨足國際市場零門檻！由IEAT與亞馬遜合作，15小時線上課程涵蓋開店、選品、物流到廣告全攻略。由亞馬遜官方講師授課，線上彈性學習，一年帳號不限次數，完成後可自費考取證書(600元/次)，驗證跨境電商專業實力，通過考核即可獲得證書。 🔥FAQ (常見問答): 【Q : 學習方式是什麼？需要付費嗎？】 免費學習，全面提升亞馬遜營運與銷售能力，完成線上報名並審核後，即可開通線上課程帳號權限，使用期限為1年 ▶️【零成本學習門檻 → 詳情請看】 https://nabi.104.com.tw/ability/10049194

在AI時代，持續鞏固數位能力是開啟更多職涯可能的關鍵！每年Google官方都會推出Google數位人才探索計畫，不僅全程免費、完課有證書領，今年更新增AI相關學程，幫助台灣各領域的人才快速具備職場即戰力。 文／《104職場力》整理 本文導覽 什麼是Google數位人才探索計畫？適合哪些人參加？Google數位人才探索計畫3大亮點與適合對象Google數位人才探索計畫課程教什麼？3大核心學程介紹學程1》AI職場通識課全新登場學程2》數位行銷專業技能養成學程3》Google Cloud雲端技術入門教學如何加入Google數位人才探索計畫？留意報名時間、步驟Step 1報名計畫Step 2提交課程認證、釐清學習路徑Step 3參與總整課程Step 4領取官方結業證書 什麼是Google數位人才探索計畫？適合哪些人參加？ Google數位人才探索計畫是Google官方特別為台灣各領域人才打造的數位能力培訓專案，不論畢業、在職與否，或目前的職涯階段為何，只要想提升自我，這個計畫提供免費且完整的學習路徑。 Google數位人才探索計畫3大亮點與適合對象 圖片來源：Google官網 除了完全免費，這項計畫不僅能幫助大家掌握AI技能的應用，還可獲得官方認證，尤其適合底下這3類族群報名： 在校生：提早學習，掌握AI職能與實用技能，累積並探索職涯多元可能性。 轉職者：無痛跨領域學習，取得國際認證並具備AI應用力，增加競爭力和轉職籌碼。 職場人士：學習新技能，活用AI提升現有工作效率，同時培養數位思維，讓職場表現更亮眼。 這項計畫不僅提供免費且完整的學習路徑，更強調「不必擁有資訊背景」也能輕鬆上手，讓大家在競爭激烈的就業市場中脫穎而出，至於有什麼課程內容，下一段揭曉。 Google數位人才探索計畫課程教什麼？3大核心學程介紹 本次計畫的亮點在於提供了包含AI工具、數位行銷、工程等3大學程，並且均結合了最熱門的AI趨勢，讓報名的學員可以自由選擇修習一門或多門課程。 學程1》AI職場通識課全新登場 學習重點：從基礎到應用，學習掌握Gemini與NotebookLM等AI工具的實際應用，建立必備的AI素養。 應用場景：涵蓋專案企劃產製、會議紀錄摘要、市場研究與競品分析、創意文案發想，以及客服、行政問答等日常工作需求。 線上自學課程包含：生成式AI導論與實務、AI Boost Skills（Gemini／NotebookLM）以及Google Workspace with Gemini。 這是本次新推出的課程，就算學員完全沒有使用AI工具的經驗，也能透過這學程了解AI基礎，並將AI工具應用於日常職場中。 【同場加映】想知道自己的AI素養多高？需持續學習，還是能獨當一面？歡迎上104學習檢測！→AI 素養級認證 模擬試題→104 AI通用素養檢測 學程2》數位行銷專業技能養成 學習重點：學習如何設定預算、打造跨國廣告素材，並透過數據追蹤與AI技術提升廣告成效，奠定數位職涯基礎。 應用場景：包含品牌行銷策略、廣告漏斗與素材設計、GA數據分析、Google Ads廣告投放與社群媒體經營管理等。 線上自學課程包含：數位行銷、數據分析等基礎知識與應用、生成式AI驅動數位行銷、AI Boost Skills for Marketing等。 針對想要踏入行銷領域或希望運用數位行銷工具提升商業成效的學員，這門學程提供扎實的Google官方實戰教學。 學程3》Google Cloud雲端技術入門教學 學習重點：學習雲端基礎架構與AI發展，並了解虛擬運算、大數據與網路學習等核心概念。 應用場景：雲端基礎架構管理、AI應用開發、數據分析與處理、雲端資安與防護及機器學習模型訓練等。 線上自學課程包含：Google Cloud雲端運算基礎與實務、Cloud Digital Leader Certification、生成式AI語言模型入門實務等。 對於想了解雲端工程及資料處理的學員，這門課程有助於掌握Google Cloud、AI的核心技術應用。 圖片來源：Google官網 如何加入Google數位人才探索計畫？留意報名日期與時程 準備好要提升自己的數位競爭力了嗎？有興趣的大家請務必留意官方的報名期限及完整計畫時程。 Step 1報名計畫 即日起至2026/8/10（一）中午12:00止，登入官方網站即可使用 Google 帳號或電子郵件完成報名。 3項學程至少擇一參與，可加入官方LINE提交個人徽章總覽頁面連結，確認課程進度並完成階段審核。 Step 2提交課程認證、釐清學習路徑 即日起至2026/8/13（四）18:00止，幫助學員釐清最適合的學習路徑，系統有建議的自學時間，但實際可因個人所學職場領域有所不同。 自學進度需自行掌握，完成各學程全部線上自學課後，才能取得後續總課程上課資格。 Step 3參與總整課程 完成線上自學後，可擇一梯次參與各學程專屬的總整課程，梯次一需在6/11 18:00前完成自學認證提交；梯次二需在8/13 18:00前提交，兩梯次內容相同，錯過第一梯還有第二梯次可參與。 特別注意，總課程不能跨梯次完成，學員只能完成同梯次的直播課程與測驗。 Step 4領取官方結業證書 通過總課程及測驗後，即取得領取證書資格。 通過者可透過LINE下載電子證書，下載日期最晚至2026/10/30（五）止。 圖片來源：Google官網 以上是Google數位人才探索計畫的介紹，參加這個計畫不僅能學到實用知識，還有實質履歷加分效用，只要完成上述的任一學程，學員就可以獲得相應的「數位人才探索計畫結業證書」，小編建議有興趣的各位及早報名，善用免費資源投資自己的未來職涯！ 點擊前往Google數位人才探索計畫 延伸閱讀： Anthropic Academy免費AI課程完整指南｜從入門到進階17堂全攻略 憑借書證免費用GPT、Claude！教育部推「館館有AI」 擴及47所大學 新北推「終身學習」 300堂免費課程開跑

AI 工具愈來愈多，但很多上班族真正卡住的不是「不知道有哪些工具」，而是「不知道怎麼把 AI 用進工作流程」。Anthropic 近期推出 Anthropic Academy，整合 Claude 相關免費線上課程，主題涵蓋 AI 素養、Claude 基礎應用、API 開發、Model Context Protocol、Claude Code 與 Agent Skills 等，官方頁面也標示可在完成課程後取得證書。 對職場工作者來說，這不只是「多一個免費課程清單」，而是提醒我們：AI 學習正在從「會下 Prompt」進入「會設計工作流」的新階段。 為什麼這 13 堂課值得上班族關注？ 過去學 AI，多半從 ChatGPT、Claude、Gemini 的基本問答開始：請 AI 幫忙寫信、摘要、翻譯、產文案。但隨著企業導入 AI 的需求變多，職場競爭力的標準也正在改變。 未來更有價值的能力，不只是「問 AI 問題」，而是能判斷： 什麼任務適合交給 AI？ 怎麼把 AI 接進自己的工作流程？ AI 回答是否可信，該如何驗證？ 團隊能否把重複工作變成可複用的 AI 流程？ Anthropic 官方學習頁面也把課程分成不同方向，包括 Build with Claude、Claude for work、Claude for personal，顯示 AI 學習已經不再只是工程師專屬，而是橫跨個人工作、團隊協作與企業導入。 13 堂免費課程連結整理 1. Claude 101 適合對象：AI 初學者、一般上班族 課程連結：https://anthropic.skilljar.com/claude-101 學習重點：認識 Claude 基本操作，學會用 AI 處理寫信、資料整理、文件分析、內容初稿。 2. AI Fluency: Framework & Foundations 適合對象：所有工作者、主管、教育者 課程連結：https://anthropic.skilljar.com/ai-fluency-framework-foundations 學習重點：建立 AI 協作基本素養，理解什麼任務適合交給 AI、什麼情境需要人類判斷。 3. AI Fluency for Students 適合對象：學生、社會新鮮人 課程連結：https://anthropic.skilljar.com/ai-fluency-for-students 學習重點：用 AI 輔助學習、研究、職涯探索與自我規劃。 4. AI Fluency for Educators 適合對象：教育工作者、企業內訓人員 課程連結：https://anthropic.skilljar.com/ai-fluency-for-educators 學習重點：將 AI 融入教學、課程設計與學習評量。 5. Teaching AI Fluency 適合對象：教學設計師、企業講師 課程連結：https://anthropic.skilljar.com/teaching-ai-fluency 學習重點：學習如何設計 AI 素養課程，教會他人正確使用 AI。 6. AI Fluency for Nonprofits 適合對象：非營利組織工作者 課程連結：https://anthropic.skilljar.com/ai-fluency-for-nonprofits 學習重點：在資源有限的情境下，善用 AI 提升溝通、營運與專案效率。 7. Building with the Claude API 適合對象：工程師、產品技術團隊 課程連結：https://anthropic.skilljar.com/claude-with-the-anthropic-api 學習重點：學習 API 串接、Prompt 設計、工具呼叫、RAG 與 Agent 架構。 8. Claude Code in Action 適合對象：工程師、開發者 課程連結：https://anthropic.skilljar.com/claude-code-in-action 學習重點：將 Claude Code 導入日常開發流程，包括讀程式碼、改檔案、執行指令與 GitHub 工作流。 9. Introduction to Agent Skills 適合對象：開發者、AI 工作流設計者 課程連結：https://anthropic.skilljar.com/introduction-to-agent-skills 學習重點：學習建立可重複使用的 Skill，讓 Claude Code 在特定任務中自動套用指令。 10. Introduction to MCP 適合對象：開發者、系統整合人員 課程連結：https://anthropic.skilljar.com/introduction-to-model-context-protocol 學習重點：認識 Model Context Protocol，學習讓 AI agent 連接外部工具與資料來源。 11. MCP: Advanced Topics 適合對象：進階開發者 課程連結：https://anthropic.skilljar.com/model-context-protocol-advanced-topics 學習重點：深入 MCP 架構、檔案權限、傳輸機制、部署與擴充。 12. Claude with Amazon Bedrock 適合對象：AWS 技術團隊 課程連結：https://anthropic.skilljar.com/claude-in-amazon-bedrock 學習重點：在 Amazon Bedrock 上部署與使用 Claude。 13. Claude with Google Vertex AI 適合對象：GCP 技術團隊 課程連結：https://anthropic.skilljar.com/claude-with-google-vertex 學習重點：在 Google Cloud Vertex AI 上使用 Claude，並處理 PDF、視覺與引用等情境。 一般上班族，建議先學哪幾門？ 如果你不是工程師，建議不要一開始就跳進 API、MCP 或 Claude Code。比較適合的順序是： 第一步：Claude 101 這門課適合完全沒用過 Claude，或只把 Claude 當聊天機器人的人。它的價值在於讓你理解 Claude 可以怎麼協助日常工作，例如寫信、整理會議紀錄、分析文件、產出簡報大綱、改寫文字等。 第二步：AI Fluency: Framework & Foundations 這門課更像是「AI 工作素養課」。它不只教你怎麼操作工具，而是教你如何判斷 AI 能不能做、該不該做、結果是否可靠。這對所有知識工作者都很重要，因為未來職場真正需要的不是盲目相信 AI，而是能與 AI 分工、判斷、驗證。 第三步：依照職能延伸學習 行銷、企劃、行政、HR、客服等職能，可以把 Claude 用在資料整理、內容產出、流程優化。教育、內訓、L&D 團隊，則可接著學 AI Fluency for Educators 或 Teaching AI Fluency。 工程師與產品團隊，可以從哪裡切入？ 如果你是開發者、產品經理、資料團隊或 AI 專案負責人，這 13 堂課中最值得關注的是三條路線。 第一條是 Claude API 路線。Building with the Claude API 會從 API 呼叫、system prompt、tool use、RAG 到 agent 架構，一路帶你理解如何把 Claude 接進產品或內部系統。Anthropic 官方的 Build with Claude 頁面也把 API、SDK、Agents、Skills、MCP、Tool use、RAG、Prompt engineering 等主題整理為開發者學習路線。 第二條是 Claude Code 路線。Claude Code in Action 適合已經有 Git、CLI 基礎的工程師，學習如何讓 AI 協助理解程式碼、修改檔案、執行命令、自動化 code review，進一步把 AI 從「回答問題」變成「參與開發流程」。 第三條是 Agent 與 MCP 路線。Introduction to Agent Skills 與 MCP 系列課程，重點在於讓 AI 能使用外部工具、讀取資料、執行任務，這也是目前企業導入 AI agent 時最關鍵的基礎能力之一。 這波課程透露的職場趨勢：AI 能力正在分層 從這 13 堂課可以看出，AI 學習正在分成三個層次。 第一層是 AI 使用者。能用 Claude、ChatGPT 等工具完成摘要、寫作、翻譯、資料整理。這會成為多數上班族的基本能力。 第二層是 AI 協作者。不只會問問題，還能設計任務流程，知道如何拆解工作、設定角色、提供背景資料、檢查產出品質。這會是企劃、行銷、PM、HR、顧問、主管都需要強化的能力。 第三層是 AI 工作流設計者。能把 AI 接進工具、系統與資料來源，設計可重複執行的流程，甚至打造 agent。這會是工程師、產品團隊、AI PM、企業數位轉型團隊的關鍵競爭力。 換句話說，未來職場不會只問「你會不會用 AI」，而是會問：「你能不能用 AI 讓工作流程變得更有效率、更穩定、更可複製？」 給上班族的 3 個學習建議 1. 不要把 AI 學習變成工具追逐戰 今天學 Claude，明天學 Gemini，後天學 ChatGPT，最後可能只會累積一堆零散技巧。更有效的方式，是先建立 AI 協作觀念，再把工具用在真實工作任務。 2. 用自己的工作題目練習，而不是只看課程 學 Claude 101 時，可以直接拿自己的會議紀錄、簡報大綱、企劃草稿、履歷、報告來練習。AI 工具的學習成效，通常不是看你記住多少功能，而是看你能不能改善手上的工作。 3. 把 AI 能力寫進職涯成果，而不是只寫「會使用 AI」 如果你完成課程並拿到證書，履歷上不只要寫「完成 Claude 課程」，更可以寫具體應用成果，例如：「運用 Claude 建立內容產出流程，縮短初稿整理時間」、「導入 AI 摘要會議紀錄，提升跨部門資訊同步效率」。 延伸閱讀與學習資源 Anthropic Academy 官方入口 https://www.anthropic.com/learn Anthropic Academy 全部免費課程 https://anthropic.skilljar.com/ Claude 101 入門課程 https://anthropic.skilljar.com/claude-101 Build with Claude 開發者資源 https://www.anthropic.com/learn/build-with-cl

百萬YouTuber蔡阿嘎的老婆二伯，常常在頻道分享手作幼兒衣物教學，去年創立個人服飾品牌《HAHABABY -ははベビー》。 二伯沒有補習，只靠自學就成功拿下「女裝丙級」的證照，令蔡阿嘎驚呼「考試大師」！ 對DIY衣服有興趣或是未來想從事服設計相關工作的，趕快來看看 丙級女裝技術士證照資訊 https://nabi.104.com.tw/ability/10028574 https://www.youtube.com/watch?v=x09DsHt8WbI