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現場工程師【集團關係企業】_擋土支撐 皇昌營造股份有限公司
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工程協調與問題處理

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工程估驗與計價

AutoCAD

測驗

基礎土木工程應用

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詹翔霖

商學院兼任副教授

05/03 23:28

老員工為何不希望新員工出頭?一場無聲的職場心理博弈
老員工為何不希望新員工出頭?一場無聲的職場心理博弈
4月初新進的10名員工,在短短不到一個月內離職了9人,企業管理者百思不得其解:待遇不算差、伙食有提升、住宿也改善,問題到底出在哪裡?
直到與一位準備離職的年輕員工深入交談後,答案逐漸浮現,原因並不在制度,而在人。
這名25歲、背井離鄉的年輕人,本來已經做好進工廠工作的心理準備,但在老員工長期的「潛移默化」下,他開始懷疑自己的選擇,老員工口中的工廠,是壓抑的、沒有未來的、不公平的;而「趁年輕去闖」則被不斷強化。
這種影響,看似只是抱怨,實際上是一種典型的職場心理現象。
一、相對剝奪感:我不好,也不希望你太好
在心理學中,有一個概念叫做「相對剝奪感」;就是當老員工在同一環境中待久了,容易產生停滯感與不滿,但又缺乏改變現狀的能力或勇氣。
於是,他們會產生一種潛意識心理..
如果新人快速適應、甚至未來發展比自己好,會放大自己的失敗感。
為了減輕這種心理不適,他們可能會透過「貶低環境」來影響新人選擇,讓對方也離開,從而維持一種心理上的平衡。
二、認知失調:我留下來,必須合理化
另一個重要理論是「認知失調」。簡單說,人會傾向讓自己的選擇看起來是合理的。
老員工一邊抱怨工廠不好,一邊卻沒有離開,這本身就是一種矛盾,為了讓這個矛盾合理化,他們會不自覺地強化負面敘事,例如:
• 「這裡根本沒前途」
• 「留下來的人都會後悔」
但有趣的是,他們自己並沒有真的離開,這其實是一種心理防衛機制
用說服別人離開,來證明自己“想離開但沒離開”是合理的。
三、社會比較與地位焦慮
人在群體中,會不斷進行比較。老員工往往在團隊中建立了一定的「熟練優勢」或「地位感」。
但新人一旦努力、上進,甚至可能更快學會技能,就會威脅到這種地位。
這時候,部分人會出現「地位焦慮」,並採取間接方式維持優勢,例如:
• 打擊新人信心
• 放大工作的負面
• 傳遞「留下來是錯誤選擇」的訊號
本質上,是一種隱性的競爭排除機制。
四、負面情緒的傳染效應
情緒是會傳染的,尤其是在封閉或重複性高的工作環境中。
當老員工長期表達不滿時,會形成一種「情緒場」,讓新人在短時間內就吸收到大量負面資訊。對於尚未建立穩定判斷的新員工而言,這些聲音往往比制度更有影響力。
久而久之,新人不是因為現實條件離開,而是因為「對未來的想像」而離開。
五、問題的本質:不是待遇,而是敘事權
這個案例揭示了一個關鍵點:
真正影響員工去留的,不只是薪資與環境,而是「大家怎麼談論這份工作」。
當企業內部的主流敘事是負面的,再好的條件也會被稀釋;反之,正向的文化可以放大普通條件的吸引力。
老員工不一定真的「惡意」想阻止新人發展,但在多種心理機制交織下,他們的言行確實可能產生這樣的結果。
這不是單純的人品問題,而是一種可預期的人性反應。
對企業而言,與其只關注制度改善,不如更重視:
• 現場氛圍與語言
• 意見領袖(老員工)的影響力
• 新人初期的心理建設
因為最終決定新人留下或離開的,往往不是現實,而是他們「相信的未來」。
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吳嘉盈

專任助理

04/28 17:49

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04/28 10:35

AI 工作流是什麼?上班族提升效率的入門指南
AI 工具越來越普及,許多上班族已經開始用 ChatGPT、Gemini、Claude、NotebookLM 等工具協助工作。但真正能提升效率的關鍵,不只是「會不會問 AI 問題」,而是能不能把 AI 放進日常工作流程裡,形成一套可重複使用的「AI 工作流」。
過去使用 AI,很多人可能是想到什麼就問什麼:請 AI 幫我寫一封信、改一段文案、摘要一篇文章。這些做法當然有幫助,但如果每次都從零開始,效率仍然有限。
真正的 AI 工作流,是把工作拆成幾個步驟,讓 AI 在不同環節協助你處理初稿、摘要、整理、分析與發想,再由人來判斷、修正與決策。
簡單來說,AI 工作流不是讓 AI 取代你,而是讓 AI 成為你的工作助理。它可以協助減少部分重複整理的時間,但最後的品質把關、事實查證與責任判斷,仍然需要由人完成。
一、什麼是 AI 工作流?
AI 工作流指的是:將 AI 工具整合進日常工作流程中,讓它在固定任務中扮演特定角色。
舉例來說,如果你每週都要寫週報,過去可能需要回想本週做了什麼、整理資料、歸納成果、撰寫文字。導入 AI 工作流後,你可以先把已確認可使用的工作紀錄、待辦清單、專案進度整理後提供給 AI,請它協助分類成:
本週完成事項、遇到的問題、下週計畫、需要主管協助的地方。
接著,你再檢查內容是否正確,補上實際成果、數字與自己的判斷。
這就是一個簡單的 AI 工作流:
資料整理 → AI 協助產出初稿 → 人工檢查與修正 → 完成正式內容
AI 負責加快整理與初稿產出,人則負責確認事實、補充脈絡、做出判斷。
二、為什麼上班族需要學 AI 工作流?
許多人學 AI 時,最常遇到的問題是:「我知道 AI 很強,但不知道工作上到底怎麼用。」
其實,上班族最需要 AI 協助的,通常不是非常高深的技術,而是每天都會遇到、但很耗時間的工作,例如:
會議紀錄整理、Email 回覆、簡報製作、報告撰寫、資料摘要、Excel 分析、SOP 整理、專案進度追蹤、週報月報撰寫、學習筆記整理等。
這些工作都有一個共同特色:它們不一定困難,但常常需要大量整理、歸納與文字產出。
如果能把 AI 放進這些流程中,就有機會減少部分重複工作時間。對新手來說,AI 可以協助建立架構;對資深工作者來說,AI 可以協助加快第一版產出;對主管來說,AI 可以協助整理資訊、統整進度與提高溝通效率。
但需要注意的是,AI 工作流的目的不是讓工作「完全自動化」,而是讓人把時間留給更重要的判斷、溝通與決策。
三、AI 最適合協助哪些工作?
AI 很適合處理「文字整理、資料歸納、初稿撰寫、格式轉換、初步分析」類型的任務。以下是上班族最常見的應用場景。
1. 會議紀錄整理
開會後最麻煩的事情,往往不是開會本身,而是會後整理。AI 可以協助把會議筆記、逐字稿或已取得同意的錄音內容,整理成會議重點、決議事項、待辦清單與負責人。
適合請 AI 協助的內容包括:
會議摘要、討論重點、行動項目、決策紀錄、下次會議追蹤事項。
不過,使用 AI 整理會議內容時,必須特別注意資安與隱私。若要錄音、轉逐字稿或上傳會議內容,應先確認參與者知情,並遵守公司內部規範。涉及客戶資料、薪資、人事、合約、未公開商業資訊時,不建議直接上傳到一般 AI 工具。
AI 整理後,也需要人工確認人名、日期、數字、決議內容與責任分工,避免錯誤資訊被當成正式紀錄。
2. Email 與商務訊息回覆
很多上班族每天都花不少時間在回信、回訊息。AI 可以幫你把口語想法改成正式語氣,也可以幫你將太長的回覆縮短,或將生硬的文字改得更有禮貌。
例如你可以輸入:
「請幫我把以下內容改成正式但不冷淡的商務信件。」
「請幫我回覆客戶,語氣要專業、清楚,並委婉說明目前無法提前交付。」
但 AI 不一定知道你公司的實際政策與承諾範圍。涉及價格、合約、交期、賠償、客訴、法律責任等內容時,務必由負責人確認後再寄出,避免產生誤解或過度承諾。
3. 報告與簡報製作
許多人做報告或簡報時,最卡的是「不知道怎麼開始」。AI 可以協助產出大綱、整理架構、優化標題,甚至把長篇資料濃縮成簡報頁面重點。
例如你可以請 AI:
「請把以下資料整理成 8 頁簡報大綱。」
「請幫我把這段內容改成主管簡報用語。」
「請依照問題、原因、建議、下一步的架構整理。」
AI 很適合協助完成第一版,但真正有說服力的簡報,仍需要你補上資料來源、商業判斷、實際案例與具體數據。
4. 資料蒐集與摘要
當你需要快速理解一個新主題時,AI 可以協助整理你提供的資料,摘要文章重點、比較不同觀點,或產出初步觀察方向。
不過,AI 不一定能取得最新資訊,也可能產生錯誤或過時內容。若是涉及新聞、數據、法規、價格、政策、職缺條件、產業趨勢等資訊,仍應回到官方網站、原始報告或可信來源查證,不建議只依賴 AI 的回答。
比較安全的做法是:先由人提供可靠資料,再請 AI 協助摘要與整理;最後由人確認內容是否適合使用。
5. Excel 與數據分析
不熟 Excel 公式的人,也可以用 AI 協助理解公式、產生函數、整理欄位、設計分析方向。例如你可以問:
「我想統計每個部門的平均銷售額,Excel 公式怎麼寫?」
「請根據這份表格欄位,建議我可以分析哪些指標?」
「請幫我解釋這張報表中可能代表的趨勢。」
AI 可以協助你更快理解資料,但不能取代你對資料來源、計算邏輯與商業背景的判斷。若牽涉財務決策、營運績效、人事評估或對外公布數字,仍需由負責人確認資料是否正確。
6. SOP 與知識管理
很多公司都有一種狀況:工作流程靠資深同事口頭傳授,真正要交接時才發現文件不足。AI 可以協助把零散說明整理成 SOP、檢查表、教學文件與新人訓練資料。
例如你可以把一段操作流程整理後提供給 AI,請它產出:
步驟說明、注意事項、常見錯誤、檢查清單、交接提醒。
這類工作流很適合行政、人資、客服、行銷、營運、專案管理等職能。只要搭配人工確認,就能讓知識更容易被保存與傳承。
四、建立 AI 工作流的 4 個步驟
想開始使用 AI 工作流,不需要一次學會所有工具,也不需要從複雜自動化開始。建議從最常遇到、最耗時間的任務切入。
步驟一:找出重複性高的工作
先觀察自己一週內最常做、最花時間的工作。
例如:每週寫週報、每天回信、每次開會都要整理紀錄、每月要做報表、常常要寫社群文案。
只要是「重複出現、格式類似、需要整理文字或資料」的工作,就很適合先嘗試導入 AI。
步驟二:把工作拆成小步驟
不要只對 AI 說:「幫我做報告。」這樣的指令太模糊,AI 產出的內容也容易不符合需求。
你可以把任務拆成:
先整理重點 → 再產出大綱 → 再寫初稿 → 再優化語氣 → 最後檢查是否有遺漏。
拆得越清楚,AI 越容易協助你完成真正需要的結果。
步驟三:建立固定 Prompt 模板
當你發現某個任務常常會重複出現,就可以把好用的指令存成模板。
例如會議紀錄模板:
「請根據以下會議內容,整理成:
1. 會議目的
2. 討論重點
3. 已決議事項
4. 待辦事項
5. 負責人
6. 截止日期
7. 需要追蹤的問題
請用條列式呈現,語氣清楚、適合寄給團隊成員。請特別標註不確定或需要人工確認的地方。」
最後一句很重要,因為它能提醒你不要把 AI 產出直接當成正式答案。
步驟四:人工檢查與優化
AI 產出的內容不能直接視為最終版本。使用前,建議檢查:
內容是否正確?
語氣是否符合公司文化?
數字、日期、人名是否有誤?
是否有過度承諾?
是否遺漏重要脈絡?
是否包含不該外流的資訊?
是否適合對外發布?
AI 工作流的核心不是「全自動」,而是「半自動加速」。人仍然要負責最後品質。
五、使用 AI 工作流前,先做 5 個安全檢查
在把資料丟給 AI 前,建議先問自己 5 個問題。
1. 是否包含個資?
例如姓名、電話、Email、身分證字號、薪資、病假紀錄、客戶資料等,都不建議直接輸入一般 AI 工具。若真的需要整理,應先去識別化,或依公司規範使用指定工具。
2. 是否包含公司機密?
例如未公開財報、合約條款、商業策略、產品 Roadmap、內部報價、客戶名單等,都應依公司規範處理,不應任意上傳。
3. 是否需要取得同意?
若要錄音、轉逐字稿或整理會議內容,應確認參與者知情,並遵守公司政策與相關規範。
4. 是否需要查證?
涉及新聞、法規、數據、價格、職缺條件、政策與專業建議時,都應查證原始來源。AI 可以協助整理,但不應被視為唯一依據。
5. 是否可以直接對外發布?
AI 產出的文字應經人工審稿,確認沒有錯誤資訊、過度承諾、侵權疑慮或不符合品牌語氣的內容。
六、上班族可以先從這 5 種 AI 工作流開始
如果你是 AI 新手,建議不要一開始就追求複雜工具串接,可以先從以下 5 種最容易看到成效的工作流開始。
1. 會議紀錄工作流
適合對象:專案經理、主管、業務、人資、行政、行銷。
流程:取得同意的會議內容 → AI 協助摘要 → 產出待辦 → 人工確認 → 發送團隊。
這是日常工作中很實用的場景,但務必注意錄音同意與資料保護。
2. Email 回覆工作流
適合對象:業務、客服、主管、行政、跨部門溝通者。
流程:輸入背景 → 說明對象與語氣 → AI 草擬 → 人工修改 → 寄出。
重點是要告訴 AI:收件人是誰、你的目的、希望語氣是正式、委婉、積極還是簡短。
3. 簡報大綱工作流
適合對象:企劃、行銷、產品、專案、主管。
流程:輸入主題與可使用資料 → AI 產出架構 → 補充案例與數據 → 轉成簡報頁面。
AI 很適合幫你打開第一步,避免卡在空白投影片前。
4. 週報與績效整理工作流
適合對象:所有需要回報工作成果的上班族。
流程:彙整任務清單 → AI 分類成果 → 整理成週報 → 補充數字與影響 → 送出。
這個工作流也能幫助你累積年度績效資料,避免年底考核時才回想自己做過什麼。
5. 資料摘要與學習工作流
適合對象:需要快速吸收新知、追蹤產業趨勢、準備提案的人。
流程:提供可信資料 → AI 摘要 → 請 AI 提出重點與應用方向 → 人工查證與判斷 → 形成自己的觀點。
這很適合用在閱讀產業報告、研究競品、整理課程筆記或準備內部分享。
七、AI 工作流不是工具問題,而是工作方法問題
很多人學 AI 時,會一直追最新工具。但對上班族來說,更重要的是先理解自己的工作流程。
同一個 AI 工具,在不同人手上會產生不同效果。差別不只在工具,而在你是否知道:
我想解決什麼問題?
我有哪些資料可以安全提供?
我希望 AI 幫我做到哪一步?
哪些內容需要我自己判斷?
產出後要用在什麼情境?
是否需要查證或主管確認?
當你開始用這些問題思考,就不只是單純「問 AI」,而是在設計自己的工作流。
把 AI 當成工作助理,而不是標準答案
AI 工作流的價值,不是讓工作完全自動化,而是幫助上班族從重複、瑣碎、耗時的工作中,找出可以被輔助的部分。
從今天開始,你可以先選一個最常見的工作場景,例如會議紀錄、Email 回覆、週報整理或簡報大綱,試著建立自己的第一套 AI 工作流。只要能把一個任務變得更清楚、更容易重複使用,就已經是很好的開始。
未來的職場競爭力,不一定是誰使用最多 AI 工具,而是誰能更有效率地結合 AI 與自己的專業判斷。
AI 可以幫你整理資訊、產出初稿、提供方向;但真正做出選擇、承擔責任、創造價值的人,仍然是你。
使用提醒
本文提供 AI 工具應用的學習建議,實際使用時仍應依公司資安規範、個資保護要求與工作情境調整。AI 產出內容可能有錯誤或過時資訊,重要資料、對外訊息與正式決策,仍需由使用者查證與確認。
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一零四線上嚴選

小編

2022/11/11

【入門基本功】AutoCAD 3D 電腦繪圖設計
今天小編要繼續推薦AutoCAD 這個繪圖工具,上週我們看到的是 2D繪圖,今天我們則要來看用 AutoCAD 做3D繪圖。
各位知道目前市場上,3D繪圖軟體非常多,而每一款其實有其擅長 (或者說最適合使用)的領域範圍,我從網路個分享中,大概獲得一些訊息整理出來;目前3D繪圖從領域來分,可以大致可以分為「參數式建模」用於設計端到生產端溝通與執行工具,也就是 AutoCAD 3D 這一類;「非參數式建模 (高自由度)」用於與 CAD 搭配作業,物件與參數可與CAD交換作業的CAID軟體,例如:Alias。前面兩者,多用於工業、機械、建築、商品、零件設計等。第三種則是「多邊形建模」通常用於動畫設計,與前述兩類其實不同,例如:3Ds Max、Maya、C4D等知名軟體。
各位大約可以理解今天這堂課程所教的AutoCAD 3D學習後的使用領域;而今天這門課程,我們將能夠學習到:建構 AutoCAD 2D & 3D 樣板底圖、繪製3D實物、如何將三視圖轉為立體圖、AutoCAD 3D局部詳圖、2D與3D整合出圖、AutoCAD 3D的尺寸標註與投影、立體圖轉換剖面圖、三視圖與詳圖、繪製3D鳥瞰透視圖、一點透視與二點透視。課程將會從基礎環境設定,到立體視覺概念,在進入實際繪圖技巧、轉換技巧等實務分享,一直到最後得出圖技巧等,將會是非常紮實得一門課程。
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祝您 工作順利、學習愉快
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