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AOI軟體開發工程師_PAE000 宇瞻科技股份有限公司
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別讓 Vibe coding產生的程式碼,成為你系統中的定時炸彈!
Vibe coding讓每個人都能做MVP,也加快了系統開發的速度,但你的系統變穩了嗎?
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* 技術債爆炸: 缺乏 Clean Architecture 分層,AI 產出的程式碼散落在各處,改不動也測不了。
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🚀 Vibe Coding 全端架構師養成班:教你如何「主導」AI,而非被 AI 誤導。
我們不只教如何用 Vibe Coding做出玩具專案,
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這不是一門Vibe Coding課,這是一場關於「系統穩定與安全性」的修煉。
🔗 拒絕技術債,成為真正能扛專案的架構師:
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產品

2025/09/11

【2025 熱點】Amazon Quick Suite 評測與市場前景|AI 代理平台顛覆傳統 AIO 工具
Amazon Quick Suite 在 2025 年正式登場,這款全新 企業 AI 代理平台 被視為 Amazon 進軍生產力市場的重大佈局。與傳統 AIO(如 ChatGPT 類型的 AI 工具) 相比,Quick Suite 不僅能回應指令,更能透過代理人(Agent)自動執行複雜任務、整合企業工具並產生決策報告。隨著「Amazon AI 代理」、「企業 AI 工具」成為熱門搜尋關鍵字,這款產品也快速吸引了科技圈與商業領域的高度關注。
⚙️ Amazon Quick Suite 的核心亮點
工作流程自動化:透過 Quick Flows,只需自然語言即可建立跨部門工作流程。
數據驅動決策:結合 QuickSight 分析 與 Q Business 聊天代理,提供即時研究與決策建議。
客製化代理:企業可針對不同業務建立專屬代理,並跨團隊共享。
深度整合 AWS:安全性與穩定性有 AWS 作為後盾,方便與既有系統串接。
📊 Amazon Quick Suite vs AIO 工具比較
🚀 市場前景與挑戰
機會面:
全球企業對 AI 代理平台 的需求正快速增加,超過 40% 的公司計劃在 2026 年前導入 AI 自動化。
AWS 的雲端與數據優勢,將幫助 Quick Suite 建立生態壁壘。
挑戰面:
權限與資料存取的複雜度,可能成為企業導入時的顧慮。
目前仍在測試階段,穩定性與使用者體驗需要進一步優化。
競爭激烈:Microsoft Copilot、Google Gemini、Salesforce Agent 都已在市場上爭奪份額。
✅ 總結
Amazon Quick Suite 不只是另一個 AI 工具,而是能夠改變企業工作流程的 AI 代理平台。它與傳統 AIO 的最大區別在於 自動化能力與多工具整合性,對追求效率與智慧決策的企業來說,無疑是一個值得關注的新選擇。
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林尚能

執行長

01/04 21:00

2026年套版式網頁設計成本與效益分析報告:基於市場數據的費用結構拆解與投資回報評估
一 摘要:網頁設計成本結構與投資回報評估
本研究針對 2026 年套版式網頁設計的費用結構、市場價格區間與投資回報(ROI)進行全面分析。數據顯示,多數企業在選擇套版方案時,往往只關注初始報價,而忽略後續維護、外掛授權與基礎設施等長期成本。本報告以四大核心收費組成為主軸,深入拆解建置費用、營運開銷、功能擴展與維護成本的影響因素,並透過案例驗證高品質套版方案在速度、安全與 SEO/AEO 效益上的重大價值,協助企業以更精準的預算做出最佳投資決策。✨
二 市場概況:套版網頁設計的產業現狀
面向一 套版式網頁設計已成為中小企業主流選擇
研究顯示,全球 CMS 市場以 WordPress 為核心,其市佔率超過 40%。套版模式之所以被企業普遍採用,原因在於其價格友善、部署迅速、外掛生態成熟,能讓企業以低預算快速建立線上品牌。
面向二 三大產業驅動因素
要點一 成本效益吸引力:相較客製化開發,套版式網頁的初始費用可節省高達 70%,是新創公司最常採用的數位策略。
要點二 部署速度快:標準化版型與模組化設計,使企業能在短時間內完成架設,加速市場驗證。
要點三 生態系統成熟:大量外掛使網站擴充彈性高,降低功能開發的額外開銷。
面向三 套版方案常見的潛在挑戰
要點一 品牌同質化風險:版型過度泛用,可能降低品牌差異化。
要點二 隱藏成本上升:外掛授權、主機續約、維護服務等收費在第二年開始累積。
要點三 技術債風險:缺乏專業維護可能導致外掛衝突、速度下降或資安漏洞 ⚠️。
三 費用結構分析:四大核心成本拆解
面向一 核心建置與授權費用
要點一 版型授權成本:高品質付費版型能提升品牌形象,但授權費用可能為一次性或年度收費。
要點二 基礎安裝設定:包含版型安裝、CMS 建置、首頁排版與基本內容導入。
要點三 內容建置費用:視頁面數量與內容複雜度而定,為最容易被企業低估的費用之一。
面向二 基礎設施與營運開銷
要點一 主機空間:影響網站速度與穩定性,費用依共享主機、VPS 或雲端架構差異甚大。
要點二 網域名稱:為年度費用,屬於網站必備開銷。
要點三 SSL 憑證:與 SEO、安全密切相關,免費與付費 SSL 的品質差異極大。
面向三 功能擴展與外掛授權成本
要點一 高階外掛多採年費制,例如電商、會員系統、多語系外掛,可能佔年度預算的 10%–20%。
要點二 外掛多寡直接決定速度與資安風險,過度堆疊外掛會形成技術債 ⚡️。
面向四 後續維護與技術支援成本
要點一 系統更新與安全修補:CMS 核心、外掛與版型若未更新,極易被入侵。
要點二 緊急技術支援:當機、錯誤修復若缺乏專業團隊,會導致高額營業損失。
要點三 備份與還原:確保資料安全,是最常被忽視的年度成本。
四 市場價格比較:不同供應商之間的收費差異
面向一 低價方案的成本特徵
要點一 主機規格低、速度慢,網站載入速度常超過 4 秒。
要點二 幾乎無 SEO 架構,導致後續行銷預算浪費。
要點三 技術支援薄弱,遇到問題往往無人協助。
面向二 中階方案的服務差異
要點一 主機速度中等,基礎 SEO 具備但無深度優化。
要點二 適合中小企業形象官網使用。
面向三 高階方案的價值
要點一 速度、安全、SEO/AEO 三大優勢完整內建。
要點二 提供顧問式規劃,能避免企業將預算投入錯誤架構。
要點三 TCO 最低,是企業要穩定成長時的長期首選。
面向四 戰國策集團的市場定位
戰國策的方案定位於中高階,強調速度、安全、SEO/AEO 三合一架構,並以顧問式流程協助企業從設計到行銷一站式規劃,將網站從單純的費用轉化為具有獲利能力的數位資產。✨
五 投資回報分析:網站的 ROI 不只看建置費用
面向一 隱藏成本模型 —— 為何便宜反而最貴?
要點一 低速主機導致轉換率下降,直接增加行銷開銷。
要點二 外掛衝突造成停機,營業損失可能遠高於維護費用。
要點三 SEO 架構不足,使企業每月廣告費用被迫增加。
面向二 四大 ROI 衡量指標
要點一 轉換率提升:速度、UX、CTA 配置能直接增加詢盤與訂單。
要點二 SEO/AEO 效益:自然流量增加可降低 CAC(獲客成本)。
要點三 營運效率:穩定系統可降低 MTTR(平均修復時間)。
要點四 品牌資產:專業化設計能提升企業可信度與品牌搜尋量。
六 案例研究:A 公司的成本與效益對照
挑戰一 低價方案的失敗經驗
A 公司以 18,000 元建置網站,但遭遇:速度緩慢、SEO 無效、外掛衝突與資安入侵等問題,兩天停機造成大量詢價流失。
挑戰二 戰國策專業介入後的改善
要點一 導入高速雲端主機,性能穩定度提升至 99.9%。
要點二 導入 SEO/AEO 架構,半年內自然流量提升超過 265%。
要點三 MTTR 下降至接近零,無停機損失。
成果一 載入速度從 5.2 秒降至 1.8 秒
成果二 潛在客戶詢價率提升 162%
成果三 年度停機損失從 15 萬降至 0
此案例證明:高品質套版方案的費用雖較高,但 ROI 遠高於低價方案。📈
七 常見問題 FAQ:企業最常問的套版設計成本疑問
問題一 套版與客製化的價格差異為何?
套版屬於共享架構,成本低;客製化從零建置,彈性高但費用為前者的 5~10 倍。
問題二 免費版型與付費版型,哪個更省成本?
免費版型短期省,但長期隱藏成本(安全、速度、外掛衝突)更高。付費版型的穩定性與 SEO 架構更佳。
問題三 套版網站的長期成本包含哪些?
包含主機、網域、SSL、付費外掛與維護。忽略這些會導致預算失控。
問題四 如何確保 SEO/AEO 效果?
需從底層架構優化:速度、結構化數據、語意化標籤與 AI 搜尋友好度。
問題五 如何判斷廠商報價合理?
透明報價、清楚列出續約費用、提供主機規格、版型授權、維護 SLA 的廠商最可靠。
八 專業建議:最能降低 TCO、提升 ROI 的決策方向
建議一 從「價格導向」轉為「價值導向」
短期省小錢=長期付大錢。優質套版提升速度、安全與行銷效益,是企業最該投入的方向。
建議二 選擇顧問式規劃的供應商
戰國策非單純提供網站,而是提供 25 年顧問經驗,協助企業從需求、架構、內容、SEO 到轉換率全面提升。
建議三 從 Day 1 即納入 AI-SEO/AEO 架構
未來搜尋將由 AI 主導,網站若無 AEO(AI Engine Optimization),將無法被 AI 推薦,將大幅增加行銷開銷。
📞 戰國策集團|企業網頁設計與數位顧問服務
免費諮詢專線:0800-003-191
LINE 官方帳號:@119m
官方網站:nss.com.tw
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周建誠

資深法務經理

2025/12/23

人工智慧基本法立法通過
人工智慧基本法立法通過
這部法律,象徵台灣正式回應「AI 已不再只是技術問題,而是治理問題」的關鍵一步。
從定義人工智慧、揭示其自主運行與演算法決策的本質,到明確揭櫫七大治理原則——人類自主、隱私保護、透明可解釋、公平不歧視、問責等——可以看出立法者已試圖將科技發展拉回「以人為本」的軸線之上。
並且這部基本法並未停留在宣示價值,而是開始觸及「高風險 AI」的標示、責任歸屬、救濟補償、資料治理與風險評估等實務議題。
這些條文,正是企業與政府未來在導入 AI 時,無法再迴避的法令遵循與風險控制問題。
不過 法律通過,只是開始,真正困難的是後續的配套、指引、審查標準,以及是否能與國際風險分類與規範順利接軌。
《人工智慧基本法》目前看起來 並非完美完善之法律規範,但是是一個必要的起點。
也在提醒政府、企業與每一位使用者:在追求創新與競爭力的同時,必須同步思考責任、風險與邊界。
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高梓銘

IT Consultant

2025/12/23

從圖表到決策:企業雲端架構的進化之旅
第一章:靜態的圖表與隱藏的風險
故事發生在一家正在經歷劇烈數位轉型的財星 500 大企業。企業的 CIO 拿著一份名為 cloudcomputing.archimate 的架構檔案,找到了一位資深的企業架構專家 Jason 。
「我們畫了很多圖,」CIO 說,「但這些圖似乎只是技術組件的堆疊。我無法從中看到商業價值,也無法向董事會證明我們為什麼需要這筆雲端預算。」
Jason打開了檔案。乍看之下,模型具備了基礎:有 AWS、Azure,也有 Kubernetes。但深入檢視後,Jason發現了第一個危機:「戰略斷層」。
在 Strategy 層次中,雖然定義了「提升雲端採用率」的目標,但衡量成功的 KPI(如「政策合規率 > 95%」)卻被隱藏在元素的屬性欄位深處,高層無法一眼看見。更嚴重的是,FinOps 的預算池與實際的價值流(Value Stream)是斷開的。
「我們必須把隱性知識顯性化,」Jason建議。「我們不能只是把 KPI 寫在備註裡,我們必須建立 Metric 元素,並將其與 Goal 連結。我們要讓董事會看到,每一塊錢的投入是如何影響『合規率』與『上市速度』的。」
第二章:孤島行動與斷裂的連結
隨著分析深入,第二個問題浮現:「孤兒元素(Orphans)」。
透過 Archi 的驗證工具,他們發現了大量「幽靈資產」。
1. 昂貴的 GPU 訓練叢集 與 NPU 邊緣裝置 存在於模型庫中,卻未在任何視圖中出現。這意味著企業購買了 AI 算力,卻不知道它們支撐了哪個業務。
2. 底層的 資料庫 Schema 與 Table 已經定義,但沒有與上層的邏輯 Data Object 連接。這導致了數據治理的斷層——知道有「客戶資料」,卻不知道它物理上存在哪裡。
3. 大量的 網路元件(SD-WAN, Direct Connect, Transit Gateway)散落在清單中,沒有形成拓撲。
「這不是架構,這是庫存清單,」Jason指出。「我們需要將它們連接起來。」
於是,修復行動開始了:
1. AI 基礎設施藍圖:Jason建立了一個新視圖,將 GPU 叢集、向量資料庫(VectorDB)與 RAG 引擎連接,描繪出 GenAI 的算力路徑。
2. 混合雲網路拓撲:Jason將孤立的「地端資料中心」透過 Direct Connect 與 VPN,連接到雲端的 Transit Gateway,解決了「物理層斷裂」的問題。
3. 數據物理化:建立了從邏輯層到物理層的 Realization 關係,確保 GDPR 合規稽核有跡可循。
第三章:治理的藝術與視覺化
解決了連接問題後,挑戰來到了 「治理(Governance)」。
原本的模型中,雲端卓越中心 (CCoE) 只是一個單一的參與者。 「CCoE 不應該是一個人,它是一個協作體,」Jason說。他們將 CCoE 重構為由平台工程部、資安長 (CISO) 與 FinOps 分析師共同組成的 Business Collaboration。
接著,面對擁擠不堪的 Cloud Platform 視圖,專家引入了 「視覺巢狀 (Visual Nesting)」 技巧。
1. 不再是畫滿亂七八糟的線條。
2. 他們建立了 Grouping 容器:雲端供應商 -> 區域 (Region) -> 環境 (Prod/Dev) -> VPC。
3. 透過將技術節點拖放進這些容器,架構圖瞬間變得井然有序,清楚展示了生產環境與測試環境的隔離邊界。
這不僅是美觀,更是為了安全。透過這種結構,他們能一眼識別出哪些資源被錯誤地放置在錯誤的環境中。
第四章:發布單一真理來源
經過多輪的優化,模型已經從一張靜態圖變成了一個動態的決策支援系統。但還有最後一哩路:「溝通」。
Archi 檔案本身只能被安裝了軟體的人讀取。為了讓這份藍圖能被全公司存取,他們決定將其網站化。
1. 輸出 HTML:將模型匯出為靜態網頁報告。
2. GitHub Pages 部署:利用 GitHub 的免費託管功能,建立了一個線上架構網站。
3. 修復 404:Jason提醒加入 .nojekyll 檔案,解決了單頁應用程式在 GitHub 上的載入問題。
4. 文件化:撰寫了詳細的 README.md 與視圖目錄,確保任何進入這個專案的人——無論是新進工程師還是 CFO——都能透過導航找到他們需要的視圖(從 FinOps 到 DevOps)。
結語:動態的企業大腦
最終,這份 EA-CloudComputing 專案不再只是一個檔案。它成為了企業的「大腦」。
1. CIO 透過 Strategy 視圖監控 KPI。
2. CISO 透過 Security 視圖審查合規邊界。
3. SRE 團隊 透過 Observability 視圖監控系統健康。
4. 開發者 透過 Service Map 查找可重用的 API。
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