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無刷技術工程師(儲備主管) 鋒尚精密有限公司_職人道
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學習推薦

黃逸旻 知識長

Arete亞瑞特數位社群行銷Founder CEO

4小時前

媒體公關新價值:Brand Mentions(品牌提及)與 AI 信任票
【你被提到了,但 AI 相信你嗎?】
這是許多行銷長與公關主管近一年來逐漸意識到、卻說不上原因的不安:品牌明明上了權威媒體,也被產業文章點名引用,但當使用者直接詢問 AI 時,答案裡卻完全沒有你的名字。
在 AI 成為主要資訊入口之前,媒體露出本身就是公關成果的終點;然而在生成式搜尋與 AI 摘要主導決策路徑的今天,「被提及」這件事,已經不再等同於「被相信」。
從曝光邏輯,走向信任邏輯
AI 在生成答案時,並不會單純複誦新聞內容,而是會評估整體語境與可信訊號,包括品牌是否反覆出現在權威來源中、是否被清楚定義其專業角色,以及不同來源之間的說法是否一致。
當這些條件成立時,品牌才會被 AI 視為可信來源,而不只是資訊雜訊的一部分。也正因如此,Brand Mentions(品牌提及)才會從過去的曝光成果,正式轉化為一種 AI 信任投票機制。
Brand Mentions 為何成為 AiPR 的核心指標
這個問題的關鍵,不在於提及的數量,而在於提及所代表的信任層級。Brand Mentions 的價值,在於它是一種外部權重,不是品牌自說自話的宣稱,而是由第三方媒體、產業內容與公共語境共同背書所累積而成。
在 AiPR(AI 智能公關)策略中,每一次品牌提及都必須能被 AI 正確解析其指涉對象、正確歸因其專業定位,並在生成答案時被引用為可信佐證。否則,這些提及只會停留在人類閱讀層,無法轉化為 AI 認知體系的一部分。
AiPR 如何放大信任效應
AiPR 的關鍵,不在於增加露出數量,而在於提升每一次提及的可解析度。例如,與其只發布「產品上市」的即時新聞,不如發布「產品如何解決某個產業痛點」的深度解析內容,讓 AI 在彙整資訊時,直接將品牌與「解決方案」建立穩定連結。
【AiPR 關鍵定義】
在 AI 時代,媒體公關的價值不再是曝光次數,而是 Brand Mentions 所累積的「AI 信任票」。只有被權威來源以正確語境提及的品牌,才會被 AI 視為可信的答案來源。
結論:被看見只是開始,被相信才是影響力
媒體露出仍然重要,但真正決定品牌是否具備影響力的,不再是出現在哪,而是是否被 AI 納入可信知識體系。Brand Mentions 不只是曝光成果,而是品牌進入 AI 世界的門票。
撰稿人:楊雅筠
審稿人:Steven 黃逸旻 Arete 亞瑞特數位社群行銷CEO
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黃逸旻 知識長

Arete亞瑞特數位社群行銷Founder CEO

4小時前

【你還在發新聞稿解決?在 AI 眼裡,你只是在「自說自話」!】
危機發生時還在用傳統公關那套?
醒醒吧!
AI 的 Fan-Out(扇形查詢)機制
已經直接判定你的聲明只是辯解
👉 搶先使用AiPR 智能公關:https://bit.ly/4pF2XoB
Arete 亞瑞特數位社群行銷 CEO Steven 黃逸旻:
不了解 AI 擴散原理的老闆
正在親手把品牌的解釋權拱手讓人
AI 會像一把扇子一樣搜尋
如果你的內容密度輸給了 PTT、Dcard 的負面討論串
AI 就會產生「幻覺」
自動腦補出對品牌最不利的答案
✅ Arete 亞瑞特數位社群行銷 打造的
AiPR(AI 智能公關)幫你佈局「AI 的路徑」
讓 AI 聽命於你
⚠️ 當負面資訊進入 LLM (大型語言模型)的長期記憶
你的品牌就沒救了!
現在就找 Arete 亞瑞特
透過 AiPR 築起你的聲譽防火牆
別讓 AI 成為謠言的放大器
審稿人 - 亞瑞特數位社群行銷 CEO / AI智能公關 AiPR 專家 Steven黃逸旻
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黃逸旻 知識長

Arete亞瑞特數位社群行銷Founder CEO

4小時前

【行銷有意S】EP07-【地緣政治行銷】:美國攻打委內瑞拉背後,如何透過訊息戰與輿論控制達成政治目的?
本集帶你一次看懂:
👉 標籤化策略:如何用「5,000 萬美金懸賞」將元首包裝成全球毒梟?
👉 精準打擊三部曲:製造恐懼、網紅聯動、壟斷資訊流的教科書打法。
👉 客製化訊息戰:針對不同國家「餵食」不同版本的故事,瓦解反對聲音。
👉 數位門羅主義:為什麼未來戰爭的主戰場,是你我大腦裡的「認知空間」?
✏️編輯:Arete亞瑞特資深數位社群行銷專案執行 林孟蓉Connie
🎙️審稿、主持人:Arete亞瑞特數位社群行銷Founder&CEO 黃逸旻Steven
*本影片部分內容由NotebookLM協助製作
影片連結:
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Trulli Wu

產品經理

5小時前

Claude Code vs. OpenClaw:你的下一位「AI 虛擬員工」!
在 AI 時代,如果你還在「複製貼上」程式碼,那就太落伍了。近期技術圈討論度最高、讓無數工程師與接案者瘋狂的兩個工具——Claude Code 與 OpenClaw,正準備徹底改變我們的辦公流程。
無論你是想提升效率的專業工作者,還是想在面試中展現前瞻性的求職者,甚至是以量取勝的外包接案者,這兩款工具絕對是你的 2026 必備軍火庫。
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1. Claude Code:Anthropic 的「最強掃地僧」
如果說 Claude 網頁版是個知識淵博的「教授」,那 Claude Code 就是一個直接住在你電腦裡的「資深工程師」。它是 Anthropic 推出的一款命令列介面(CLI)工具。
它的超能力: 它不只是跟你聊天,它能直接讀取你的程式資料夾、幫你抓出 Bug、自動寫測試,甚至直接幫你把寫好的內容部署上線。
對你的價值:
- 專業工作者: 減少瑣碎的 Debug 時間,讓你把精力放在「產品邏輯」而非「語法糾錯」。
- 外包接案者: 以前要花三天寫的自動化腳本,現在對著電腦說一句話,Claude Code 就能幫你產出 80% 的完成品。
- 求職轉職者: 掌握 CLI 工具代表你具備「自動化流程」的思維,這是目前技術主管最看重的加分項。
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2. OpenClaw:開源界的「AI 變形金剛」
相對於官方出品的 Claude Code,OpenClaw 則是一個充滿靈魂的開源專案。它的核心理念是「彈性」與「自由」。
它的超能力:
OpenClaw 就像是一個強大的插件框架,它讓你可以用更低的成本、更靈活的方式去串接不同的 AI 模型(不限於 Claude),並針對特定工作流程進行「魔改」。
對你的價值:
- 專業工作者: 你可以根據公司的資安需求,自定義 AI 的存取權限,打造專屬的內部工具。
- 外包接案者: 因為是開源的,你可以節省大量的訂閱費用,並透過自定義 API 串接,為客戶提供更高 CP 值的解決方案。
- 求職轉職者: 參與或理解開源專案(Open Source)的運作,是證明你具備「社群影響力」與「深度技術探究能力」的最佳履歷勳章。
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【Claude Code - 官方武林正宗】
上手難度:簡單,像跟鄰居聊天一樣
核心優勢:與 Claude 3.5/4 模型完美適配
適合對象:追求效率、不想折騰工具的人
應用場景:快速開發、自動化測試
【OpenClaw - 開源自由鬥士】
上手難度:需要一點點技術基礎
核心優勢:極高的自定義空間、省錢
適合對象:喜歡玩新技術、想省預算的接案者
應用場景:打造個人品牌工具、多模型切換
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結語:別讓工具成為你的門檻,要讓它成為你的翅膀
在這個「人機協作」的轉折點,Claude Code 和 OpenClaw 的出現並不是為了取代我們,而是要幫我們從繁瑣的勞動中解放出來。
如果你想要快,選 Claude Code。
如果你想要變,選 OpenClaw。
現在就開始試著把這些 AI 帶進你的工作流程吧!當別還在手打程式碼時,你已經在規劃下一個產品的商業藍圖了。
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104學習

產品

9小時前

想轉職 AI 工程師,該先學什麼?6 個月學習路線圖整理企業真正要的能力
最近,X 上一篇題為 《How to become an AI Engineer in 6 months》的文章引發不少關注。這份路線圖之所以被討論,不是因為它鼓吹速成,而是它提出了一個很貼近當前職場需求的觀點:現在企業需要的 AI 工程師,很多時候不是從零訓練大型模型的研究員,而是能把現有模型、API、資料與工具整合起來,做成可用產品與工作流程的人。
根據這份整理,AI 工程師的核心工作,通常包括串接 LLM API、設計 prompt 與上下文流程、建立聊天或搜尋系統、整合資料庫與外部工具、處理結構化輸出,以及優化成本、速度與穩定性。換句話說,這份角色更接近軟體工程、產品開發與流程自動化的交會點。
這份 6 個月路線圖,最重要的不是「學更多」,而是「學對順序」。第 1 個月先把 Python、Git/GitHub、CLI、HTTP/API、JSON、基本 SQL、Pandas 與 FastAPI 打底,因為原文認為 AI 工程首先仍是軟體工程;如果連基本程式、API 與資料處理能力都還不穩,後面的 AI 應用很容易只停在 demo 階段。
第 2 個月,重點進入 LLM 應用開發,包括 prompt 設計、結構化輸出、tool calling、streaming responses、對話狀態管理、成本與 token 概念、失敗處理與 prompt injection 基本意識。第 3 個月則聚焦在 RAG,也就是讓模型能根據自己的文件與資料回答問題,這也是客服機器人、企業知識庫、文件搜尋等場景最常見的核心能力之一。
第 4 個月開始,路線圖進一步談到 agent、工具、workflow 與 evals。原文特別提醒,不是每個問題都需要 agent;有時一個 prompt 就夠,有時 workflow 比 agent 更穩。真正重要的,是知道該怎麼選擇,以及如何用評估機制去判斷系統是否真的變好。第 5 個月則轉向部署、可靠性與產品化,包括 Docker、背景任務、queue、驗證與 API key 管理、logging、observability、prompt/version management、成本監控、rate limits 與 caching。
到了第 6 個月,這份路線圖建議學習者開始選定方向,往三種角色收斂:AI Product Engineer、Applied ML / LLM Engineer,以及 AI Automation Engineer。前者偏向使用者產品與 AI 功能開發,後兩者則更接近模型效果優化或企業流程自動化。對求職者來說,這一步的意義在於:不能只停留在「我有在學 AI」,而要把能力整理成職缺看得懂、作品集也講得清楚的樣子。
如果把這篇路線圖放回台灣職場來看,它最大的提醒其實不是「6 個月能不能成功轉職」,而是:AI 時代的競爭力,越來越像是把技術、工具與工作場景整合起來的能力。 企業不一定每一家都在找模型研究員,但會愈來愈需要懂 API、懂資料流、懂自動化,也懂得把 AI 接進產品與流程的人。這段屬於本文根據原始路線圖內容做的職場延伸整理。
A還有一個很務實的提醒:一定要做作品。 作者多次強調,不管是 Python 練習、API 串接、RAG 還是 agent,都不能只停留在看教學,而要真的做出專案、放上 GitHub、部署出去,讓別人能試用。對轉職者來說,這點尤其關鍵。因為當市場上很多人都說自己「會用 AI」,真正能拉開差距的,往往不是上過多少課,而是有沒有做出一個可被驗證的作品。
說到底,這篇路線圖最值得記住的一點是:未來企業需要的,不只是會使用 AI 工具的人,而是能把 AI 做成工作成果的人。對想轉職、想加值、想提升職場競爭力的人來說,與其一開始追逐最新工具,不如先建立一條能走完、也能做出作品的學習路。
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