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【AI工作指南】數發部《AI產業人才認定指引》發布！盤點AI認證資源、熱門職缺及職涯圖解

想轉職AI領域卻不知道從哪開始？數發部最新公布的《AI產業人才認定指引》，幫你一次看懂AI三大人才類型、必備技能與證照資源推薦，讓你在AI浪潮中不再原地踏步！本文並盤點AI人才職涯發展路線，以及最常見的AI工作機會，幫助你找到最適合自己的AI職涯起點。 文／《104職場力》 本文目錄（點擊可快速前往） 你屬於哪種AI人才？從研究到應用3大類一次搞懂想進入AI領域，5大能力你具備了嗎？AI能力如何認證和學習提升？AI人才職涯發展路徑圖及轉職跨領域建議AI產業人才常見職稱及104工作機會一覽投入AI領域3大建議：要具備哪些核心技術和軟實力？數發部「AI產業人才認定指引」電子書下載 想進入AI領域要做哪些準備？工作上如何認證自己的AI能力？為了協助國內人才掌握AI就業趨勢，數位發展部日前發布《AI產業人才認定指引》，指出AI產業人才可分為研究、開發、應用3大類型，不論你是工程師、行銷人，還是剛準備跨領域轉職的上班族，都能在AI產業找到自己的角色！ 指引中明確列出AI產業的人才分類、能力架構與專業認證方向，並提供職涯發展路徑及跨域建議。《104職場力》幫大家濃縮重點，整理懶人包，讓你一篇就看懂！ 完整內容請參考數發部【AI產業人才認定指引】：因應AI技術與應用的快速變革，數發部指出，為了協助企業快速識別、應用與培育AI人才，並為個人職涯發展、培訓規劃及專業認證提供明確依據，特別制定本指引。並將隨著產業趨勢持續動態更新指引內容，強化AI人才標準與產業需求接軌。● 下載數發部《AI產業人才認定指引》（114年7月）>>● 數發部AI產業人才認定指引專區>> 延伸閱讀：搶攻12.1萬個AI工作！104運用AWS技術推「AI人才就緒計畫」目標首年培育逾3萬人 你屬於哪種AI人才？從研究到應用3大類一次搞懂 根據指引定義，AI產業人才是指具備人工智慧相關知識、技能與能力，並在各行各業中，從事人工智慧相關之技術研究、開發、應用、管理，或使用AI工具於生產、服務或行政管理相關工作流程的從業人員。 指引依據產業應用現況和專家建議，將AI產業人才分為「AI應用人才」、「AI開發人才」、「AI研究人才」等3大類別： AI研究：AI技術的源頭，從事AI基礎研究與發表論文。 AI開發：AI技術的實現者，負責訓練出新的AI模型或開發新的AI應用工具。 AI應用：AI應用的使用者，將AI應用於各行各業，使用AI工具提高生產力。 AI產業人才分為3大類：AI研究、AI開發、AI應用（資料來源／AI產業人才認定指引） 本文整理將聚焦於「AI開發人才」及「AI應用人才」的相關資訊，包括AI認證資源、AI人才常見職缺及最新工作機會，還有職涯發展路徑，提供有意求職轉職、或即將進入職場的新鮮人參考！ 想進入AI領域，5大能力你具備了嗎？ 依據產業現況，指引列出「AI開發人才」及「AI應用人才」所需的5種核心能力。其中，「AI應用人才」需要「AI應用素養」及「AI工具應用」能力，將其應用於行銷、製造、醫療、教育、法律、金融等不同領域，用AI創造實際價值。 而「AI開發人才」關注將AI技術落實於產品和服務，所需的能力包括「AI程式語言應用」、「AI模型訓練」與「AI服務開發」。詳細說明請見下表： AI產業人才5大類能力整理 人才類別能力類型細項能力說明AI應用人才AI應用素養AI素養瞭解AI基本知識、道德倫理、應用及限制AI工具應用文書應用能用AI工具進行文字內容產生、修改、翻譯及整理圖文應用能用AI工具進行圖像內容產生、擷取與修改影像應用能用AI工具進行影像內容產生、擷取與修改音源應用能用AI工具進行音源內容產生、擷取、翻譯及整理AI開發人才AI程式語言應用程式應用能用Vibe Coding引導AI生成、優化和調試程式碼AI模型訓練AI模型訓練能用模型訓練和學習（如ML、RL）等工具、技術及方法，訓練AI模型AI服務開發NLP/LLM工程能用NLP、LLM工具，進行AI優化或提出新服務CV工程能用現有CV工具，進行AI優化或提出影像應用相關之新型服務 AI能力如何認證和學習提升？ 清楚AI人才需要具備的關鍵能力後，想學習或提升相關AI能力，可以參考數位產業署官網提供的相關培訓課程及AI能力認證內容，並透過相關資源來強化自己的AI競爭力。 以下整理素養類、工具類及專案類3種AI認證資源。 AI產業能力認證參考：素養類 AI素養類認證主要為「建立AI基本認知與倫理觀念」，不要求實作能力或程式操作。相關認證包括：經濟部iPAS AI應用規劃師、資策會生成式AI能力認證、AIA的AI素養級認證等。 點擊「認證名稱」可查看更多認證資訊及歷屆試題資源： 認證名稱辦理單位iPAS AI應用規劃師初級經濟部產業發展署生成式AI能力認證財團法人資訊工業策進會人工智慧工程素養認證財團法人資訊工業策進會AI 素養級認證臺灣人工智慧學校TQC生成式AI應用與技術（實用／進階／專業）財團法人中華民國電腦技能基金會TQC人工智慧應用與技術（實用／進階／專業）財團法人中華民國電腦技能基金會EEC企業電子化人工智慧應用師財團法人中華民國電腦技能基金會 AI產業能力認證參考：工具類 AI工具類認證聚焦在「熟悉並應用AI工具完成任務」，要求能使用特定AI平台、工具或模型進行應用實作。例如：AWS Certified AI Practitioner、Microsoft AI-900: Azure AI基本概念、Google Cloud機器學習證照等都屬於此類。 點擊「認證名稱」可查看更多認證資訊及歷屆試題資源： 認證名稱辦理單位iPAS AI應用規劃師中級經濟部產業發展署生成式AI美術設計能力認證初級財團法人資訊工業策進會生成式AI美術設計能力認證中級財團法人資訊工業策進會生成式AI辦公室應用能力認證財團法人資訊工業策進會運用大語言模型建置對話助理能力評測（即將上架）財團法人資訊工業策進會 AI產業能力認證參考：專案類 專案類認證聚焦在「具備獨立完成AI專案的實戰能力」，用於評估技術人員是否具備立即上手企業AI任務的能力。包括：IBM AI Engineering Professional Certificate、Databricks Certified Machine Learning Professional等。 點擊「認證名稱」可查看更多認證資訊及歷屆試題資源： 認證名稱辦理單位TQC＋人工智慧：機器學習財團法人中華民國電腦技能基金會 104學習－課程推薦： LLM解決方案開發實戰班（緯育） AI資料科學家全方位學程（緯育） AI醫學影像分析實作直播學程（緯育） AI學習資源專區｜AWS免費課程系列，完課自動同步學習紀錄到履歷表！ 更多認證及培訓課程資訊，可至數位產業署官網查詢參考最新附表：AI產業人才認定指引專區 AI人才職涯發展路徑圖及轉職跨領域建議 不同科技背景的人，想成為3大類AI人才，職涯路徑要怎麼走？《AI產業人才認定指引》提供一份「AI人才職類與發展路徑圖」，整理「理工相關科系」及「其他科系」發展成為3大類AI人才（AI應用／開發／研究）的可能路徑。 資料來源：數發部《AI產業人才認定指引》 1. 以「AI應用人才」為例： 職涯發展路徑：AI工具使用能力與素養→職務加值型／AI導入型→AI產品經理 →AI應用人才跨域指引：未來若想轉向開發，需補足軟體工程及演算法知識，可跨域至「軟／硬體工程師」路徑。 2. 以「AI開發人才」為例： AI開發人才有2條主要的發展路徑：AI工程師、資料專業人員，共同負責AI系統的建構和資料驅動。 AI工程師路徑：軟／硬體工程師→AI工程師→AI技術主管／AIOps工程師。 → 轉資料途徑：若軟／硬體工程師或AI工程師對資料品質、資料策略有興趣，可加強統計學和資料治理知識，跨域至「資料科學家」路徑。→ 轉管理途徑：AI工程師或技術主管若具備良好溝通與領導力，可轉向「AI產品經理」或更高階的技術管理職位。 資料專業路徑：資料分析師→資料科學家。 → 轉工程師途徑：資料科學家補足軟硬體工程技術後，也可以轉向「AI工程師」途徑。 3. 以「AI研究人才」為例： 職涯發展路徑為：深入數學／統計、演算法研究→AI科學家／研究員→研發主管 → 跨域指引：AI科學家／研究員的成果是應用源頭，若能理解市場需求，可將研究成果轉化為實際產品。可跨域與「AI專案產品管理」合作，或轉向至該路徑。 AI產業人才常見職稱及104工作機會一覽 AI應用人才常見職稱及專業技能 《AI產業人才認定指引》指出，目前AI應用人才的職稱命名仍具有彈性和過渡性，需要依照產業特性和職務內容來判斷。以下整理參考職稱、角色定位、專業技能及最新工作機會。 點擊職稱或工作機會，可查看職缺： 參考職稱角色定位工作機會既有職稱（行銷專員、行政助理、人資專員等）AI工具的高效終端使用者和應用者看職缺>AI應用規劃師AI導入顧問流程優化專員協助企業規劃導入AI的數位轉型流程看職缺>AI產品經理技術與業務的橋樑，推動AI專案執行看職缺>資料標註師連接原始數據與AI模型理解的橋樑看職缺>資料分析師轉譯數據為可執行的洞察，支援AI導入成效評估與商業優化決策看職缺> 1. 既有職稱（行銷專員、行政助理、人資專員等） 角色定位：AI工具的高效終端使用者和應用者 核心職責：於既有職務範圍內，透過熟練使用既有AI工具、應用程式或軟體，來提升個人工作效率、優化工作成果、輔助決策或拓展創意。 專業技能：核心專業仍是其原本的職務領域，此外對AI工具具備理解與判斷，熟悉多種AI工具的操作、Prompt編寫能力、生成式應用技巧。 工作機會：行銷專員、行政助理、人資專員、看更多應用AI工具職缺> [joblist_plugin title='更多104【應用AI工具】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=AI%E5%B7%A5%E5%85%B7&order=15' amount='1'] 2. AI應用規劃師／AI導入顧問／流程優化專員 角色定位：協助企業規劃導入AI的數位轉型流程 核心職責：建構AI導入藍圖、評估痛點與效益、推動變革管理、企業訪談、現況盤點、需求分析、技術評估與導入建議。 專業技能：商業策略思維、資料治理、AI趨勢與工具理解、跨域分析、商業架構、數位工具評估與推進能力。 工作機會：AI應用規劃師、AI導入顧問、流程優化專員、看更多AI應用規劃職缺> [joblist_plugin title='更多104【AI應用規劃】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=ai%E6%87%89%E7%94%A8%E8%A6%8F%E5%8A%83&order=15' amount='1'] 3. AI產品經理 角色定位：技術與業務的橋梁，推動AI專案執行 核心職責： 整合使用者需求與AI功能，設計應用情境與流程，與技術團隊協作落地應用。 負責規劃與管理以AI驅動產品或服務的設計、開發與市場導入，常需與技術、設計與業務單位密切合作。 專業技能：商業分析、AI應用理解、需求分析、技術溝通 工作機會：看更多AI產品經理職缺> [joblist_plugin title='更多104【AI產品經理】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=AI%E7%94%A2%E5%93%81%E7%B6%93%E7%90%86&order=15' amount='1'] 4. 資料標註師 角色定位：連接原始數據與AI模型理解的橋樑 核心職責： 根據專案要求和標註規範，對文本、圖像、音訊、影片等各類型原始數據進行清洗、標註與分類。 確保標註數據的準確性和一致性，作為AI模型訓練的基礎。 識別數據中的潛在問題（如偏見、不足），並進行反饋。 專業技能：專案基礎領域知識與數據理解、標註工具操作、重複性工作效率與抗壓性 工作機會：看更多AI標註職缺> [joblist_plugin title='更多104【AI標註】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=AI%E6%A8%99%E8%A8%BB&order=15' amount='1'] 5. 資料分析師（介於AI應用與AI開發之間） 角色定位：轉譯數據為可執行的洞察，支援AI導入成效評估與商業優化決策 核心職責：運用資料分析工具與統計方法，進行資料整理與清洗、探索性資料分析、視覺化報表製作、KPI指標追蹤、洞察報告撰寫、跨部門需求溝通、支援策略分析與AI導入績效評估。 專業技能：SQL、Excel、Tableau、Power BI、統計分析、Python/R（進階）、資料視覺化、問題拆解與商業邏輯思維 工作機會：看更多AI數據分析職缺> [joblist_plugin title='更多104【AI數據分析】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=AI%E6%A8%99%E8%A8%BB&order=15' amount='1'] AI開發人才常見職稱及專業技能 AI開發人才常見職稱，在不同公司或組織也可能會有所差異。例如，「AI工程師（AI Engineer）」是最常見的職稱，泛指負責建構AI系統的人員。以下整理參考職稱、角色定位、專業技能及最新工作機會。 常見職稱角色定位工作機會自然語言處理（NLP）工程師專注於開發能夠理解和生成或人類語言的AI系統看職缺>大型語言模型（LLM）工程師專注於設計、開發與調校大型語言模型（LLM），使其能夠理解、生成並應用人類語言於各種場景中看職缺>電腦視覺（CV）工程師專注於開發能夠理解和分析圖像與影片的AI系統看職缺>機器學習（ML）工程師AI領域的核心角色，專注於設計、開發、訓練和部署機器學習模型看職缺>資料科學家擅長從巨量資料中提取有價值的洞察，並利用這些洞察為企業提供決策支持。看職缺> 1. 自然語言處理（NLP）工程師 角色定位：專注於開發能夠理解和生成或人類語言的AI系統。 核心職責： 運用NLP技術，實現文本分析、語言識別、機器翻譯、聊天機器人等功能。 廣泛應用於客服、輿情分析、內容生成等領域。主要工作在於使AI可以理解以及生成類人類的語言。 專業技能： 熟悉NLP相關演算法和技術（如詞向量、語言模型、transformer）。 熟練使用NLP函式庫（如NLTK、spaCy）。 具備深度學習框架的使用經驗。 大型語言模型 (LLM) 工程師 工作機會：看更多NLP相關職缺> [joblist_plugin title='更多104【NLP】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=NLP&order=15&page=4&jobcat=2007000000' amount='1'] 2. 大型語言模型 (LLM) 工程師 角色定位：專注於設計、開發與調校大型語言模型（LLM），使其能夠理解、生成並應用人類語言於各種場景中。 核心職責： 負責建置與優化語言模型架構（如Transformer），訓練與微調模型以符合特定應用需求，並解決模型生成偏誤、知識更新等問題。 應用範圍包含智慧客服、知識問答、語意理解、內容生成、程式輔助撰寫等，也需參與模型部署與效能評估。 專業技能： 熟悉自然語言處理技術與演算法（如詞嵌入、命名實體辨識、語意分析、知識蒐集）。 精通語言模型架構（如GPT、BERT、T5）與其訓練原理，熟練使用深度學習框架。 具備資料清洗、標註與語料管理能力，並能處理多語言或特定領域語料。 工作機會：看更多LLM相關職缺> [joblist_plugin title='更多104【LLM】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=LLM&order=15&jobsource=blog&page=1&jobcat=2007000000' amount='1'] 3. 電腦視覺（CV）工程師 角色定位：專注於開發能夠理解和分析圖像與影片的AI系統。 核心職責： 運用圖像處理和深度學習技術，實現圖像識別、物件檢測、影像分割等功能。 廣泛應用於自動駕駛、安全監控、醫療影像分析等領域。主要工作在於開發出讓電腦可以辨識圖像，以及影片的相關應用。 專業技能： 熟悉圖像處理和深度學習演算法。 熟練使用電腦視覺函式庫（如OpenCV）。 具備深度學習框架的使用經驗。 工作機會：看更多電腦視覺相關職缺> [joblist_plugin title='更多104【電腦視覺】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=CV+%E9%9B%BB%E8%85%A6%E8%A6%96%E8%A6%BA&order=15&page=2&jobcat=2007000000' amount='1'] 4. 機器學習（ML）工程師 角色定位：AI領域的核心角色，專注於設計、開發、訓練和部署機器學習模型。 核心職責： 研究各式機器學習演算法，並利用演算法解決商業問題。 透過大量數據處理與特徵工程，持續優化模型以提升性能。主要工作在於利用機器學習，使得AI應用可以達成預期的目標。 專業技能： 精通機器學習演算法（如監督式學習、非監督式學習、強化學習）。 熟練使用機器學習框架，具備資料處理和分析能力。 工作機會：看更多機器學習相關職缺> [joblist_plugin title='更多104【機器學習】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E6%A9%9F%E5%99%A8%E5%AD%B8%E7%BF%92+ML&order=15&page=1&jobcat=2007000000' amount='1'] 5. 資料科學家 角色定位：擅長從巨量資料中提取有價值的洞察，並利用這些洞察為企業提供決策支持。 核心職責： 運用統計分析、機器學習和資料可視化等技術，探索資料中的模式和趨勢。 需具備良好的商業理解能力，能夠將資料分析結果轉化為可執行的商業建議。主要工作在於分析資料，並且產出具有價值的資訊，輔助企業做出正確判斷。 專業技能： 精通統計分析和機器學習演算法。 熟練使用資料分析工具（如Python、SQL）。 具備資料視覺化和報告撰寫能力。 工作機會：看更多資料科學家職缺> [joblist_plugin title='更多104【資料科學家】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?order=15&page=1&jobcat=2007001021' amount='1'] 投入AI領域3大建議：要具備哪些核心技術和軟實力？ 對於有興趣投入AI領域發展的人，《AI產業人才認定指引》最後給出3個建議：1.根據個人興趣及專業背景選擇自己的AI職涯起點（參考AI人才職涯發展路徑圖），2.需具備核心技術基礎、3.培養關鍵軟實力和終身學習態度。 其中列出的4個核心技術基礎，對AI開發人才和AI研究人才來說是必備的；至於AI應用人才雖不要求具備開發能力，但若能對於基礎知識有一定了解，將能更有效運用AI工具，與技術團隊的溝通協作也會更順暢。 程式語言： 專精Python，並熟悉其在AI領域的函式庫（如NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch）。 數學與統計：掌握線性代數、微積分、機率統計，是理解AI模型運作的基礎。 資料基礎：理解數據庫（SQL）、資料清洗、資料前處理、資料可視化等基本技能。 軟體工程：熟悉版本控制（Git）、基礎軟體開發流程。 而在軟實力方面，不論選擇哪種AI職涯都需具備以下能力： 解決問題能力：能分析問題、提出解決方案並有效執行 溝通協作能力：AI專案通常需跨部門協作，溝通要清晰有效 批判性思維與創新：不盲從、敢於質疑，並能提出創新想法 適應變化與終身學習：AI技術發展訊續，需保持好奇心，持續學習新知和新工具 專案實戰：透過參與開源專案、Kaggle競賽、校內外專案或實習，累積經驗並建立作品集 數發部「AI產業人才認定指引」電子書下載 本文由《104職場力》整理重點懶人包，完整內容請參考數發部《AI產業人才認定指引》： 【電子書下載】AI產業人才認定指引下載 （資料來源：數發部AI產業人才認定指引）
【104職場力】・AI

【抽書】OpenAI免費秘密武器！GPT-5提示詞優化+專案管理，大幅簡化與AI的溝通流程⚡

本單元將與同學們分享如何善用OpenAI提供的免費提示詞優化工具，並結合專案管理功能，實現高效的文案翻譯。透過這些工具與方法，AI能更精準地理解我們的需求。 影片連結：https://youtu.be/3A5XPAMAQ-M?si=03pMgou4qJHL6_-I
Meiko微課頻道・Meiko微課頻道

資訊工程系（上）｜GPT 變同學？AI 時代的資工人生｜逢甲大學｜科系真心話

AI 正在改變世界，資工系學生更是走在這波浪潮的最前線！別再以為讀資工就是「程式寫不完」或「科技宅」的專屬領域，其實從 AI、資安、軟體工程到物聯網，資工系不只課程內容快速進化，學生的學習模式與未來職涯選擇也更加多元。這集《青春通識課》，我們要帶你拆解資工系的真相：有哪些迷思？需要面對哪些挑戰？又能抓住什麼機會？想知道讀資工到底值不值得？快來聽聽這一集吧！ 🎤主持人  Emily 安芷嫻  🎙來賓  逢甲大學資工系：郭崇韋老師、陳子皓同學 點擊了解本集章節  02:47 資工系只學寫程式？30年潮流大轉變 07:09 「研究型」vs.「實習型」哪種適合我？ 09:03 資工系都是科技宅？迎新宿營還在抱筆電？ 16:35 選資工是為了$$還是夢想？老師：我的第一志願是修車 22:42 資工、電機、電子…到底差在哪？6大專業一次搞懂 25:12 專攻 or 跨域？資工的T型、π型、ㄤ型人才策略 28:24 資工系生存指南：爆肝寫Code，還要克服「挫折」與「數學」 31:15 AI取代工程師？未來職涯怎麼走？ 收聽這集，你會知道—— 生成式 AI 席捲全球，帶動無數新應用，也讓資訊工程系再次成為聚光燈下的科系。外界往往想像資工系學生就是「程式宅」，每天面對滿滿的程式碼，然而實際的學習內容與學生樣貌比刻板印象更加多元。從課程安排到職涯選擇，從學習挑戰到心理素質，資工系不是單純的技術訓練場，而是一個需要耐心、創造力與持續學習的綜合養成過程。 學什麼？資訊課程的核心與變化 資工系的課程範圍廣泛，包括程式設計、資料結構、演算法等基礎能力，並隨著科技演進，近年更加入 AI 人工智慧、資訊安全等熱門領域。逢甲大學資工系郭崇韋老師說，資工系同學最需要的是兩種素養： 耐心：重複嘗試、找出錯誤的過程往往最折磨人。 拆解問題能力：能把龐大的問題切割成小部分逐一解決。 程式能力可以慢慢累積，但若缺乏耐心與思維訓練，學習之路會更辛苦。 AI 衝擊：威脅？還是助力？ 許多人擔心 AI 會取代工程師，但關鍵在於，學生要把 AI 當作工具，發揮「如何整合應用」的能力。郭崇韋老師補充，未來工程師的價值不在從零開始寫程式，而在於如何正確下指令、驗證結果，並整合各種技術創造新價值。 未來出路：比你想的更多元 資工系畢業生的出路廣泛，不只是軟體工程師。典型領域包含： AI 與資料科學：演算法工程師、資料分析師 資訊安全：資安工程師、滲透測試人員 系統與網路：雲端工程師、網路管理工程師 跨域應用：結合醫療、金融、製造業等，創造新型態工作 資工人的關鍵價值 資工系不是只有寫程式，而是培養一種面對問題的思維方式。學生在過程中會經歷挫折與迷惘，但也會逐步鍛鍊出耐心、專注力與解決問題的能力。在 AI 時代，這些能力比單純的語法知識更為珍貴。 因此，與其問「資工系會不會被 AI 取代」，更應該問的是：「誰能善用 AI，並將它轉化為新的可能？」這正是資工系學生最獨特、也是最被需要的價值。 歡迎點擊，收聽本集完整訪談內容 【延伸資源】   🏫不知道怎麼選校系？  點選連結👉「104升學就業地圖」3分鐘測出你適合的科系 課業、打工、社團、愛情學分你都歐趴了嗎？歡迎收聽【青春通識課】陪你探索自己成為喜歡的樣子✨
【104職場力】・職涯規劃

讓ChatGPT更聰明！7種萬用AI提示詞模板，問出最準答案

想讓ChatGPT回答更精準，指令要怎麼問？本篇整理7種萬用提示詞模板，包含角色扮演、逐步推理、流程拆解設計到多版本生成，直接複製套用並加入實際需求，就能用AI問出更聰明、更實用的答案。本文節錄自《ChatGPT 5 萬用手冊》。 文／蔡宜坦、施威銘研究室 本文目錄：ChatGPT問答的7大萬用模板（點擊可快速前往） 1. 角色扮演模板2. 結構化回答模板3. 逐步推理模板4. 任務拆解與流程設計模板5. 優化與檢查模板6. 多版本生成模板7. 教學與學習模板 使用AI工具：ChatGPT 5網址：https://chatgpt.com/ 1. 角色扮演模板 適用情境：模擬醫師、老師、顧問、工程師等角色，適用於模擬專業角色、日常實務應用的任務。 提示詞範例： 【提示詞】# 你是一位醫師[提供角色定位]，目標是解釋高血壓給一般大眾聽懂[提供目標]。# 請根據以下條件進行[指定輸出格式與條件]：- 限制：避免專業術語- 語氣/風格：親切、生活化- 輸出格式：分成三個段落文字來解釋，並加上表格 2. 結構化回答模板 適用情境：查詢、比較、整理資訊，適用於知識或資訊型任務。 提示詞範例： 【提示詞】# 你是一位專業顧問[提供角色定位]，我想知道需不需要選擇雲端儲存服務（Google Drive、Dropbox、OneDrive）[ 提出問題 ]。# 請依照下方格式回答問題 [指定輸出格式與條件]：1. 背景說明2. 方案或方法（條列）3. 優缺點比較4. 建議與結論 3. 逐步推理模板 適用情境：邏輯推理、數學、規劃，適用於解決複雜問題或任務。 提示詞範例： 【提示詞】# 我月薪5萬，想在2年內存到50萬元[提供背景與細節資訊]。# 請逐步分析[提供執行步驟與流程]：1. 明確定義問題2. 列出可能步驟3. 檢查每個步驟的可行性4. 提出最合理的解決方案 【TIP】若你是使用免費版ChatGPT，可以選擇使用「思考較長時間」模式，讓ChatGPT先進行分析後再提供建議，在邏輯推理、決策評估、數據分析等任務上非常實用；付費版則可指定使用GPT-5 Thinking模型。當然，你也可以交由GPT-5來幫你決定。如果需要推理的內容較複雜，建議搭配深入研究模式。ChatGPT會自動進行多步驟的研究、推理，包括搜尋、閱讀並整合資料，甚至可以產出完整的報告。 4. 任務拆解與流程設計模板 適用情境：複雜任務分工、工作流設計，適用於專案與流程規劃。 提示詞範例： 【提示詞】請幫我規劃「線上課程上架」的執行流程[提供目標] ：1. 拆解成主要流程[要求AI提供流程]2. 每個階段的具體步驟[要求AI提供執行步驟]3. 需要的資源或工具4. 可能的風險與解決方案 【TIP】建議搭配代理程式模式（付費版才有），ChatGPT會像一位「專案經理」，幫你拆解任務，執行多步驟流程直到完成。由於這個模式的執行過程就像是一個完整的工作流、有複雜的處理過程，再加上GPT-5對於提示詞較敏感，因而在此模式中更需要注意提示詞的精準度。 5. 優化與檢查模板 適用情境：寫作潤稿、優化企劃或結案報告、程式除錯，適用於需要迭代改進的任務。 提示詞範例： 【提示詞】# 請檢查以下段落是否符合這些條件[提供目標與條件]：1. 文字是否流暢2. 用詞是否專業3. 是否適合用在企劃書# 段落[提供樣本資訊]：我們公司將用大型語言模型…（以下省略） # 如果有問題，請提出修改建議與優化版本[指定輸出格式與條件]。 6. 多版本生成模板 適用情境：生成文案、設計靈感，適用於創意發想、靈感探索的任務。 提示詞範例（告知需求）： 【提示詞】請針對「AI課程廣告文案」[提供目標]，生成3種不同版本[指定輸出格式與條件]：- 正式專業風格- 創意活潑風格- 精簡重點風格 提示詞範例（提供樣本）： 【提示詞】請使用下方截圖的文字段落風格，內容改成Excel的VBA功能[提供目標]，生成1則FB Reels的貼文[指定輸出格式與條件]。[ 提供具體案例]  7. 教學與學習模板 適用情境：提供分層次、分步驟的逐步引導，適用於學習新知、技能養成的任務。 提示詞範例： 【提示詞】# 我是一個文科高中生[提供背景與細節資訊]，請教我「區塊鏈」[提供目標]。# 使用淺顯易懂的方式說明，教學步驟如下[指定輸出格式與條件]：1. 先用簡單的生活化比喻來解釋2. 再提供正式定義3. 補充一個真實案例4. 出一題練習題，測驗我的理解程度 節錄自：旗標《ChatGPT 5 萬用手冊：自動化 AI agent、提示詞技巧、研究推理、影音生成、自然語音、專案排程、工具連接》／蔡宜坦、施威銘研究室 著
【104職場力】・AI