104學習

104人力銀行 / 彥豪智能科技股份有限公司 / 軟體開發工程師 / 符合度分析
軟體開發工程師 彥豪智能科技股份有限公司
履歷符合度:
登入計算

性格適合度:

職缺要求技能

未具備

出貨

測驗

儀器設備

測驗

測試程式

MES系統

無線通訊

Product design

智慧製造

debug

對接

已具備

Python

測驗

數據分析

測驗

Github

測驗

PostgreSQL

測驗

新產品開發

測驗

tensorflow

測驗

PyTorch

測驗
有已符合的經歷忘了填寫嗎?記得定期 更新履歷

學習推薦

詹翔霖

商學院兼任副教授

1小時前

組織行為學概論《組織行為學:理論與實務案例解析》
組織行為學概論《組織行為學:理論與實務案例解析》章節與內容
一、組織行為學的定義與範疇
組織行為學(Organizational Behavior, OB)是一門研究 個人、團隊以及整個組織在工作情境中的行為、態度與績效 的學問。其核心目標是理解、預測並改善組織內的人類行為,以提升組織效率與員工滿意度。
組織行為學主要探討三個層次:
1. 個人層次(Individual Level)
聚焦個人特質、態度、認知與動機。例如:人格特質對工作績效的影響、情緒管理、工作滿意度等。
2. 團隊或群體層次(Group/Team Level)
探討群體動態、角色分工、決策過程與衝突管理。例如:團隊合作、群體規範與領導影響。
3. 組織層次(Organizational Level)
涉及組織結構、文化、變革與策略對員工行為的影響。例如:組織文化塑造員工價值觀與行為、變革管理策略。
圖示建議:可用三層金字塔或漸層圖呈現「個人 → 團隊 → 組織」的層次關係,幫助學生視覺化理解。
________________________________________
二、組織行為學的研究方法
組織行為學採用多種研究方法,包括:
• 實驗法(Experimental Method):在控制環境下測試特定變數對行為的影響。
• 調查法(Survey Method):透過問卷收集大量資料,分析員工態度與行為關聯。
• 案例研究法(Case Study):深入分析特定組織的真實案例。
• 行動研究法(Action Research):研究者與組織合作,透過實際干預改善問題。
________________________________________
三、組織行為學與管理學的關聯
組織行為學是管理學的重要組成部分。管理學關注 如何有效管理資源與達成目標,而組織行為學提供了 理解人員行為與團隊互動的理論與工具。例如:
• 領導理論可以幫助管理者激勵員工。
• 動機理論能指導績效獎勵設計。
• 組織文化分析能協助推動變革。
________________________________________
四、實務案例
案例1:Google的創新文化
Google 長期以「自由與創新」聞名,其辦公環境設計、彈性工時及「20%創新時間」政策,鼓勵員工自主探索新想法。研究顯示,這種文化不僅提升員工滿意度,也催生了 Gmail、Google Maps 等創新產品。
分析:
• 個人層次:員工自主性高 → 動機提升。
• 團隊層次:跨部門協作 → 提高創意與效率。
• 組織層次:創新文化 → 支持組織策略目標。
案例2:台積電的管理制度
台積電以嚴謹的流程管理和績效制度著稱,從研發到製造各環節都有標準化流程,並透過明確績效評估與獎勵機制激勵員工。
分析:
• 個人層次:明確目標 → 工作績效提升。
• 團隊層次:跨部門合作流程清楚 → 減少衝突。
• 組織層次:制度化管理 → 支撐企業長期穩定成長。
________________________________________
五、章節小結
1. 組織行為學研究 個人、團隊與組織三層次 的行為模式。
2. 理論與實務結合,能幫助管理者 預測、理解與改善員工行為。
3. 案例分析顯示,文化與制度 對行為有深遠影響。
看更多
0 0 7 0
詹翔霖

商學院兼任副教授

1小時前

《組織行為學:理論與實務案例解析》章節與內容
《組織行為學:理論與實務案例解析》章節與內容
第一章 組織行為學概論
理論重點:
• 組織行為學的定義與範疇
• 個人、團隊、組織三個層次
• 組織行為學與管理學的關聯
實務案例:
• 案例1:Google的創新文化
說明如何透過開放式工作環境與彈性制度,影響員工行為與組織績效。
• 案例2:台積電的管理制度
透過嚴謹流程與企業文化,探討制度如何影響組織行為。
________________________________________
第二章 個人行為與動機
理論重點:
• 馬斯洛需求理論
• 赫茲伯格雙因素理論
• 期望理論 (Vroom)
• 自我決定理論 (Deci & Ryan)
實務案例:
• 案例1:Netflix的績效獎勵制度
探討如何利用獎勵制度影響員工動機。
• 案例2:星巴克員工培訓計畫
強調滿足員工自我成就感的重要性。
________________________________________
第三章 團隊與群體行為
理論重點:
• 團隊發展階段理論(Tuckman)
• 群體動力學與角色分工
• 社會影響與群體決策
實務案例:
• 案例1:軟體開發專案團隊的敏捷管理
介紹Scrum團隊運作如何影響效率與合作。
• 案例2:醫院跨部門合作
體現群體互動與角色互補的重要性。
________________________________________
第四章 領導與權力
理論重點:
• 領導風格:變革型 vs. 交易型
• 權力與影響力理論
• 情境領導理論(Hersey & Blanchard)
實務案例:
• 案例1:Apple與Steve Jobs的領導風格
討論創意導向領導與激勵效果。
• 案例2:鴻海集團的權力結構
分析組織權力運作及對員工行為的影響。
________________________________________
第五章 組織文化與變革
理論重點:
• 組織文化的定義與層次(Schein)
• 組織變革理論(Lewin三步驟、Kotter八步驟)
• 抗拒變革的心理機制
實務案例:
• 案例1:星巴克文化轉型
描述文化重塑如何提升顧客與員工滿意度。
• 案例2:IBM的結構性變革
分析成功轉型的策略與員工適應方法。
________________________________________
第六章 決策與衝突管理
理論重點:
• 決策模型:理性模型、有限理性模型
• 衝突類型與解決策略
• 危機管理與倫理決策
實務案例:
• 案例1:Toyota召回事件的決策分析
探討決策過程中資訊不完全與倫理考量。
• 案例2:跨國企業的衝突調解
分析跨文化團隊如何處理衝突。
________________________________________
第七章 工作設計與績效管理
理論重點:
• 工作設計理論(Hackman & Oldham)
• 績效評估方法
• 員工滿意度與留任策略
實務案例:
• 案例1:Google 20%創新時間制度
探討自主性如何影響績效與創新。
• 案例2:華為績效考核制度
分析目標設定與績效管理對員工行為的影響。
看更多
0 0 3 0
陳晨涓

前企業部門主管│大學講師│品牌與組織發展顧問

3小時前

【品牌是一種能力,驅動企業成長】
常聽很多人說道:「要做品牌!」當深入瞭解後,發現很多人對「品牌」的概念一知半解,或是以為只要有漂亮的Logo、廣告和一套華麗的品牌手冊就完成了品牌建設,甚至花了大把時間在Logo的設計,修改無數次?!
透過以下幾點帶您全面思考品牌與企業的關係,更深度看待「品牌」,讓它成為實現企業成長的超能力。
🟠品牌與企業管理營運密不可分
🟠超越表象,讓品牌「動」起來
🟠型塑品牌要從內到外
🟠讓品牌「動」起來
🟠品牌是動詞,別讓它只是形容詞
🎯其他文章
看更多
0 0 16 0
tangangel

7小時前

2026年台灣七大MES系統廠商推薦排名,找數位轉型夥伴看這邊!
2026年的台灣製造業,正處於數位轉型的最關鍵時刻。半導體、電子、機械、汽車組件等產業面臨全球供應鏈重組、勞動力短缺、永續要求與AI技術爆發的挑戰。MES(Manufacturing Execution System,製造執行系統)已不再是可選工具,而是企業提升產能、降低成本、實現智慧工廠的必備基礎。
MES能即時串聯ERP與現場設備,達成生產追蹤、品質控管、設備管理、物料流動與數據分析等功能,幫助工廠從「經驗管理」轉向「數據驅動」。本文根據台灣市場實際導入案例、廠商在地支援能力、技術成熟度(AIoT、數位孿生、雲端部署)、產業適配性與客戶口碑,整理出台灣七大MES系統廠商推薦排名,供製造業主與數位轉型團隊參考。
選型重點提醒:大型企業偏好全球標準與ERP無縫整合;中小企業重視在地快速支援、彈性客製與CP值;高科技業則看重設備聯網(OT/IT整合)與預測維護能力。
一、MES 是什麼?
MES(Manufacturing Execution System,製造執行系統),是介於 ERP 與現場設備(機台、人員、製程)之間的關鍵系統,負責把「計畫中的生產指令」真正落實到工廠現場,並即時回收生產過程中的所有數據,讓管理者看得見、管得動、追得到。
如果你曾經遇過「ERP 看起來一切正常,但現場卻天天救火」,那 MES 幾乎就是為了解決這個問題而存在。
在眾多實際輔導製造業數位轉型的經驗中,MES 的價值從來不只是「系統導入」,而是讓工廠從憑經驗管理,轉為憑數據決策。MES 在現場主要扮演以下幾個關鍵角色:
第一:生產即時監控
MES 會直接串接產線、機台、工站,讓你即時看到每張工單目前做到哪一道製程、良率多少、是否延誤。這件事在沒有 MES 的工廠,往往只能靠人工回報或下班後整理報表,等你看到數據時,問題早就發生完了。
第二:製程與品質控管
MES 不只記錄「有沒有做完」,而是完整留下「怎麼做的」。包含參數設定、作業人員、機台狀態、檢驗結果,全部自動留痕。當客戶追溯不良品、內部要做品質分析時,不再是翻紙本、問老員工,而是系統一查就有。
第三:工單與人機料管理。
MES 能清楚掌握「誰、在什麼時間、用哪台機器、做哪一張工單、用了哪些原料」。這對於多品項、少量多樣的工廠尤其重要,因為錯料、插單、急單,往往就是混亂的開始。
第四:數據即時回饋給管理層。
MES 不是只給現場用,而是把即時生產數據往上回饋,讓主管在辦公室就能看到真實產線狀況,而不是只看到美化後的月報。
簡單說,MES 就像工廠的「即時神經系統」,少了它,ERP 再強,現場依然是黑盒子。
二、如何挑選最適合的MES數位轉型夥伴?
1. 評估自身痛點:是生產透明度不足?品質追溯困難?還是設備稼動率低?
2. 考量整合性:是否需與現有ERP、PLM或IoT平台串接?
3. 重視在地服務:台灣廠商通常在客製化速度與售後反應上更有優勢。
4. 未來性:優先選擇支援AI、邊緣運算、雲端混合部署與數位孿生的方案。
建議步驟:先定義需求 → 邀請2-3家進行現場訪談與Demo → 選定1-2家做POC → 簽約導入並分階段上線。
三、台灣七大MES系統廠商推薦排名
1. 鼎華智能:離散製造龍頭,亞太經驗最豐富
鼎華智能源自台灣鼎新電腦,深耕製造業40餘年,在離散型製造(如電子、機械、汽車組件、PCB、半導體後段)市占領先。鼎華智能專注MES與APS解決方案,累積超過2000家離散企業與200多家半導體客戶,涵蓋台灣、中國與東南亞。
核心優勢:AI融合生產排程、IoT數據中台、數位孿生應用;與ERP高度整合;在地服務網絡完整。適合追求全場景數位轉型的中大型製造業,尤其半導體與精密機械領域。2026年其「雅典娜」工業互聯網平台在AI Agent與預測維護上表現突出。
2. SAP:全球企業標準,ERP整合無敵
SAP ME/MII 是許多台灣上市櫃企業與跨國集團的選擇,尤其已導入SAP ERP的組織。適合大型電子、半導體與高科技製造業。
核心優勢:與S/4HANA無縫整合、即時數據分析強大、全球最佳實務模板豐富;支援複雜供應鏈與多廠區管理。缺點是導入成本與週期較高,適合有堅強IT團隊的大型企業。2026年其雲端與AI強化功能持續領先。
3. 西門子(Siemens Opcenter):自動化與數位孿生專家
西門子憑藉強大的工業自動化背景,在台灣高科技與精密製造市場表現優異。Opcenter MES適合需要深度設備整合與模擬優化的企業。
核心優勢:數位孿生技術成熟、可與Siemens PLC/自動化設備完美結合;邊緣運算與高頻數據處理能力強;適合半導體、面板、汽車等追求零缺陷與預測性維護的產業。2026年在工業4.0生態系中仍具領先地位。
4. 羅克韋爾自動化(Rockwell Automation):離散製造與效能優化強項
Rockwell在台灣市場成長快速,尤其半導體供應鏈、製藥與傳統產業轉型案。FactoryTalk MES適合注重OEE(整體設備效能)與能源管理的企業。
核心優勢:PLC與MES整合度高、AI節能應用實績亮眼(如鋼鐵、水泥等產業大幅降低用電);在地團隊支援積極。2026年受惠製造業回流與節能趨勢,台灣業績表現突出。
5 . 台塑網科技:台塑集團實戰智慧,穩定可靠
台塑網是台塑企業的數位轉型核心單位,MES系統來自集團內部大量實戰經驗,特別適合塑膠、化工、機械加工等流程與離散混合產業。
核心優勢:系統穩定性高、成本相對親民;擅長少量多樣生產、排程優化與品質追溯;結合集團大數據分析能力。適合追求務實轉型、已有台塑供應鏈關係的台灣製造業。
6. Honeywell:流程產業與生命科學MES專家,Forge平台AIoT領先
Honeywell在台灣以漢威聯合股份有限公司為在地據點,全球Process Solutions事業部提供專業智能生產管理執行系統(MES),廣泛應用於石化、煉油、製藥、生命科學、礦業等流程型產業。近年推出Manufacturing Excellence Platform(MXP)與Forge工業物聯網平台,在台灣舉辦多場AIoT智慧製造安全與永續研討會,展現強大在地能量。
7. 資通電腦 ciMes:台灣本土首選,支援最到位
資通電腦是台灣資深上市軟體公司,ciMes經歷上百家台灣企業實戰淬鍊,獲台灣精品獎、Gartner建議台灣MES廠商、微軟ISV認證等多項肯定。特別適合金屬加工、汽車零件、電子組裝、石英元件、電動車相關產業。
四、什麼樣的企業最需要 MES?(不是只有大型工廠才要)
很多中小企業會以為:「我們規模不大,應該還用不到 MES。」
但筆者的實務經驗剛好相反,越是人力吃緊、產品複雜度高的工廠,越需要 MES。
以下幾種狀況,只要你點頭超過兩項,MES 幾乎是遲早要導入的:
1. 生產品項多、客製化高,常常插單、改單
2. 品質問題難以追溯,只能靠經驗判斷
3. 產線資訊分散在 Excel、紙本、LINE 群
4. 主管每天被現場問題追著跑,卻看不到全貌
5. 想導入自動化、智慧製造,但沒有即時數據基礎
MES 並不是「為了跟風智慧製造而買」,而是當管理複雜度已經超過人腦與人工流程能承受的時候,唯一可行的解法。
五、MES 導入會卡關在哪?先講結論給決策者聽
(一)最致命的卡關點:流程沒定義,就急著上系統
MES 導入真正卡關的,從來不是系統功能,而是「組織準備度、流程成熟度,以及對現場真實狀況的誤判」。
筆者實際參與過多起 MES 導入與重整專案,失敗或延宕的原因,幾乎都不是技術問題,而是「人、流程、期待」三件事沒有先對齊。下面直接用實務角度,帶你看清 MES 最常卡關的關鍵點。
很多企業在導入 MES 時,第一步就走錯方向,急著問:「這套 MES 功能多不多?能不能客製?」
但筆者必須很直接地說一句重話:流程不清楚,MES 只會把混亂自動化。
實務上最常見的狀況包括:
1. 同一個產品,不同班別做法不一樣
2. 製程條件寫在老師傅腦袋裡,而不是文件
3. 發生異常時,每個人各自處理,沒有標準回報流程
在這種情況下導入 MES,系統商只能「配合現況硬做」,結果就是:
1. 表面看起來有上線
2. 實際數據無法信任
3. 現場人員開始亂填、跳過流程
如果原本流程就不穩定,MES 只會讓問題被看得更清楚,但不會自動幫你解決。
(二)現場抗拒,是 MES 導入最容易被低估的風險
在簡報裡,MES 永遠很美;在產線上,MES 常常被嫌麻煩。
筆者觀察過不少案例,導入卡關的真正原因,其實是現場人員心理過不了那一關。
常聽到的聲音包括:
-「以前這樣做也沒問題,為什麼現在要多填系統?」
-「這是不是在監控我們的效率?」
-「產線已經很忙了,還要操作電腦?」
如果企業只用「管理命令」推 MES,而沒有解釋:
1. MES 為什麼對現場有幫助
2. 它能減少哪些重工、追責、誤會
3. 哪些數據是用來改善流程,而不是找人麻煩
那結果通常只有一個:系統在跑,但資料是假的。
成功的 MES 導入,一定會把「現場使用體驗」放在第一順位,而不是只滿足管理報表。
(三)資料來源不乾淨,MES 只會產出錯誤洞察
MES 很吃資料品質,但這一點常被企業嚴重低估。
筆者看過不少工廠,問題不是 MES 不準,而是:
1. 機台訊號沒有標準
2. 人工輸入沒有驗證機制
3. 不同系統的資料定義不一致
例如:
1. 「停機」在 A 部門是換線,在 B 部門是異常
2. 生產數量到底是「良品數」還是「投料數」?
當這些基本定義沒有統一,MES 再怎麼即時,產出的分析結果都只是在精準地算錯誤。
MES 導入前,一定要先做一件很枯燥、但極關鍵的事:
就是資料定義與欄位標準化。這一步沒做,後面全部都是假進步。
(四)把 MES 當成一次性專案,而不是持續優化工程
很多企業在導入 MES 時,心態是:「這次上線就一次到位。」
但現實是,MES 是一條長期路線,不是一次交付。
常見錯誤包括:
1. 導入後沒人持續維護流程
2. 報表一堆,卻沒人真的拿來開會決策
3. 現場問題改了,系統卻沒同步調整
4. MES 真正的價值,不在「上線那一天」,而在於:
5. 能不能每季優化一次製程
6. 能不能用數據調整排程與人力
7. 能不能逐步往智慧製造前進
如果沒有專責團隊或顧問角色持續優化,MES 很容易變成「看起來很先進的電子看板」。
總結論:
台灣製造業的韌性來自不斷升級。2026年,選擇對的MES夥伴,不僅能立即看到產效提升,更能為未來AI工廠與智慧供應鏈打下堅實基礎。
文章參考資料:
看更多
1 0 11 1
吳振興 Jeff 知識長

管理主管

02/09 12:00

【隱藏在效率的背後,AI是否正在扼殺你的思考?】
隨著AI的使用越來越普遍,越來越多人已經順利訓練出自己的AI好幫手,不管是工作、生活、學習新知識,甚至是情感交友,每天都有需要詢問AI的問題,也體會到AI帶來的便利性,整體來說是有大大的效益。
可是近幾年,越來越多人發現一件事:AI 用得越順,生活跟工作確實變快了,但思考的節奏,卻好像變得有點單一。
當「我問問題、AI回答,然後結束」變成習慣,思考反而慢慢被收窄,因為只要丟一個問題進去,很快就有一個「看起來合理」的答案出現。這時不少人可能會在心裡默默想:「這樣應該就夠了吧。」
過往我們可能要花好幾個小時才能完成的工作,如今只要幾分鐘就能搞定,但我們卻仍在多花幾分鐘去深入思考上,覺得是一種浪費時間?
【思考懈怠其實不是沒有動腦,而是太快就停止了】
從心理學角度來看,人本來就偏好「確定性」。在不確定、壓力大的環境裡,大腦會自然傾向選擇一個看起來最合理、最省力的答案,來降低焦慮。
AI 出現後,問題一丟出去,答案立刻回來,而且多半「看起來很有道理」。
在那個一瞬間,大腦會出現一種熟悉的感覺:
「喔,我好像懂了。」
「好像就是這樣沒錯。」
「這答案比我自己想的還完整。」
回答清楚、結構完整、語氣肯定,久了之後,人會不自覺把 AI 當成「標準答案提供者」,而不是「思考的輔助工具」。
那怕身處於AI幻覺之中。問題不在於用 AI,而在於自己的思考上已經被簡化成與AI的一條直線。
【幾個自我小測試,了解自己是否已經有出現思考懈怠】
1. 發問後看完AI的答案,很少再問第二題
以前查資料時,會邊看邊冒出新問題,然後發現原本是學一個單字,卻不自覺了學了很多延伸資料,現在卻常常只是「看到一個合理的完整回答,就直接結束」。
2. 覺得「AI給的答案已經比我想得好,我不用再多想」
這個思維本身已經很危險,因為AI給的回饋是基於你的Prompt,有時候下的情況有落差,AI 通常給的答案會是平均狀況,而你的情境通常不是,甚至很多細節也會不同,所以變成會出現乍聽起來好像算合理,但細問後就漏洞百出的狀況。
3. 開始習慣用「完全照做」取代「理解+思考」
像是當AI給出一個做法,你可能還不理解但你選擇照做,並沒有嘗試了解背後的源由,當腦袋中不再去思考「為什麼」,你可能先快速的通過了這一關,也取得了基本或是不錯的分數,但事實上你對於這個問題還是沒有了解。
當習慣單一答案,就會慢慢不耐煩多元說法,甚至覺得「這些不同意見好像只是浪費時間」。但很多關鍵性的突破,其實正是從那些「看起來很浪費時間」的地方蹦出來的。
4. 面對複雜問題時,甚至對AI開始沒有耐心
AI是自己的協作者,以前沒有AI時會需要花一整晚去拆解問題收集資料,現在卻會覺得:「為什麼AI更快一點給出結論?或是AI怎麼會這麼笨?」,而事實上這也是對自己學習耐心的容忍度持續下降。
5. 拿掉了AI,自己好像就什麼都不會了
因為習慣了AI給的種種答案,一旦離開了AI就好像被遮住了眼睛,對於很多問題就會感到遲疑及困惑,也會擔心自己的回覆會不會被人恥笑,其實這些都是很明顯的思考懈怠。
【直線思維可以很有效快速,但不夠應付整個面的現實世界】
直線思維的特點是:「問題 → 解法 → 執行。」在單一穩定可預期的情境下,這樣的快速思維非常好用。
但現實世界,尤其是職場裡的多數問題,往往是:#條件不完整、#資訊不對稱、#人的變動因素很多
這時候,如果只有用單一解決方法時風險反而會被放大。所以真正有彈性的思考,往往不是找「最快的答案」,而是先把思考從一條線,擴展成一個面。
把AI「給我答案」改成「幫我擴散思維」,讓自己回到專注問題而不是答案
像是「請列出 3 種完全不同的觀點去比對」
「如果站在反對方,會怎麼質疑這個結論?」
「有哪些情境下,這個回覆答案可能會不適用?」
2. 不要習慣遇到問題第一時間就問AI,先自己思考一下
很多資深工作者會有一個習慣,在使用AI工具前,先自己思考一輪。或是建立基礎的架構及項目,一方面是讓自己習慣先思考,另一方面也是為了讓腦袋有材料可以與AI進行對照、修正、深化。
【AI 真正適合扮演的角色,不是答案提供器,而是思考刺激器】
當 AI 被用來「給出答案」,這時候思考容易受影響而收斂;但當 AI 被用來「快速整理不同觀點及延伸」,這時思考反而會被打開。
所以當遇到問題時,我們可以試著這樣做
第一步:先自己想一版,不求完整,哪怕很粗糙,至少保留原始思考。
第二步:用 AI 做擴散,而不是收斂,請它提供多版本、多角度,而不是當作是最佳解。
第三步:仔細去比較這幾個版本的差異,而不是直接選一個,重點在於要問自己:為什麼這些解法不同?
第四步:回到實際情境面去做判斷,結合現實條件、人、風險,而不是只看架構完整,邏輯漂亮就真的適用。
第五步:保留調整空間,好的思考通常不是一次到位,而是需要多次的修正補充,而AI最大的優勢就在於縮短修正及補充的時間,而不是取代思考。
【一旦交出思考的主控權,AI就已經在扼殺自己】
AI 的出現,確實讓人變得更有效率。我們也不可能因為擔心被AI影響自己的思考,就拒絕去使用AI、接受AI,這只會讓自己更快被社會所淘汰。
但如果因此讓人習慣放棄「想多一點」、「想深一點」、「用不同角度去驗證」。這是非常危險的。真正成熟的使用方式,不是不用 AI,而是清楚知道:思考的主控權,始終在自己手上。
有時候那些看起來有點浪費時間的發散、比較與懷疑,正是展現我們思考的重要性,避免被單一解綁住、避免判斷失誤的關鍵。
當一個人能把 AI 當成輔助,而不是答案來源,思考就不會被壓扁成自己與AI之間的一條線,而是能幫助自己慢慢延伸思考拓展出一個有厚度的面。
看更多
0 0 423 0