iOS Swift 即時聊天 App實戰演練
104學習
Objective-C
這項技能是蘋果公司早期主要用來開發iOS和macOS應用程式的程式語言。具備此技能代表能維護及優化既有的蘋果生態系統軟體，對接舊有專案相當重要。雖然現在Swift逐漸成為主流，但許多企業仍有大量舊專案或底層程式碼使用此語言，因此掌握它能提升職場競爭力，特別是在行動裝置App開發與維護領域。
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Apple Swift 應用程式開發認證-User
App Development with Swift Certification 系 Apple 原廠與國際專業認證考試機構 Certiport 共同推出，針對有志成為 iOS 程式開發人員所設計的專業應用技術國際認證，內容著重於 App Development 的能力培養。
透過官方教材可瞭解 Swift 程式設計的基本概念，包括語法、邏輯、結構、函數和模式，及學習如何使用 Xcode 、Builder Interface 等開發工具建構與運行 iOS App，及如何在實作應用專案中使用通用 iOS Framework。
在完成學習後，經由認證考試系統將更完整、準確地考核使用者的技術深度，取得 Apple 原廠證書更能作為專業技能上的有利佐證，並充分展現個人在職場上的競爭優勢。
Certiport
Apple Swift 應用程式開發認證-Associate
App Development with Swift Certification 系 Apple 原廠與國際專業認證考試機構 Certiport 共同推出，針對有志成為 iOS 程式開發人員所設計的專業應用技術國際認證，內容著重於 App Development 的能力培養。
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SSE C程式語言國際認證
C語言已經是目前欲進入資訊科技殿堂最重要的程式語言，也是最好找工作的程式語言，目前大部分的半導體，工業工程，無人車，虛擬實境和手機開發等和硬體相關的開發都是使用C語言完成。掌握C語言是軟體工程師最重要的技能。讓你在各個不同領域都能得心應手完成困難的工作。通過我們的認證，你將證明自己具備高人一等的C語言開發能力。
Silicon Stone Education (SSE)
C語言程式設計與應用認證
C語言程式設計與應用認證是一項專業認證，旨在評估和驗證個人在C語言程式設計及其應用方面的知識和技能。此認證對於從事軟體開發、嵌入式系統設計以及其他相關技術領域的人士特別有用。通過這項認證，可以展示個人在C語言方面的專業能力，提高職業競爭力，並獲得更多的職業機會。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
基礎程式語言
基礎程式語言證照旨在驗證持有者具備基本程式設計能力，涵蓋變數、流程控制、陣列及簡單演算法等核心概念，適合初學者入門。透過理論與實務測試，證明能使用常見程式語言撰寫簡單程式，具備問題分析與解決能力，為進階程式設計及相關職涯奠定扎實基礎。此證照廣受資訊產業與教育機構認可，是進入軟體開發領域的重要入門資格。
尚未查核發照單位
Adobe Photoshop
Adobe Photoshop是一個由Adobe Systems出品的專業影像處理軟體。跟公司的其它軟體一樣，Photoshop適用於Mac OS及Microsoft Windows兩個作業系統，同時公司也發布了Unix作業系統上的版本。
Photoshop主要處理以畫素（Pixels）所構成的數位影像。利用其廣泛的編修與繪圖工具，可以有效的進行圖片編輯工作。獨特的歷史紀錄浮動視窗和可編輯的圖層效果功能，能讓使用者可以方便的測試效果。對各種濾鏡的支援更令使用者能夠輕鬆創造出各種奇幻的效果。目前，Photoshop 也正在被廣範地應用在網路影像處理。Photoshop的幾個後續版本中搭配了一個獨立的軟體ImageReady，其加強了Photoshop對網路影像（主要是GIF圖檔）的支援功能。而在CS3中ImageReady被Fireworks所代替。Photoshop CS3以上版本允許使用者更新以容易操作的方式升級到最新的硬體平台。
Photoshop被大部份的人認為是最好的影像處理軟體，但與著名的3D Studio Max一樣，價格昂貴使其難以普及。這也令Jasc Software公司的Paint Shop Pro，GIMP小組的GIMP和友立資訊的Ulead PhotoImpact佔領了不少的市場佔有率。
Adobe
精選貼文，掌握第一手知識
更懂你了？ChatGPT新功能 可記憶Mac滑鼠點擊、鍵盤輸入
2026-08-17 經濟日報編譯吳孟真 由聯合新聞網授權轉載
OpenAI旗下聊天機器人ChatGPT的macOS桌面版，推出一項名為「電腦歷史」（Computer History）的新功能，可將使用者在電腦上的操作轉化為訓練資料，藉此學習使用者的工作方式、建議自動化流程，甚至接手尚未完成的工作。
Computer History會透過作業系統的輔助使用（accessibility）框架，記錄滑鼠 點擊、鍵盤 輸入、鍵盤快捷鍵及應用程式切換等操作，再將其轉化為可搜尋的記憶，供AI助理在回應要求時參考。記憶檔案則會以未加密的純文字形式就地儲存。
這項功能會根據使用者的操作活動，建立時間軸，讓ChatGPT和Codex在使用者往後提出要求時，能夠參考先前的操作紀錄。暫存的事件檔案會留在使用者裝置上48小時，之後刪除。OpenAI表示，這些資料會在該公司的伺服器上處理，處理完成後不會保留，除非法律另有要求。
此外，Computer History採取主動選擇加入（opt-in）的方式，而非預設開啟、再由使用者選擇退出（opt-out）。使用者也可自行排除特定應用程式和網站，不將其納入記憶，也能刪除個別紀錄。
這項功能不會擷取螢幕截圖或錄影，也不會收錄麥克風或系統音訊，且會排除私密瀏覽活動。這是OpenAI刻意做出的改變，Computer History取代了Codex先前的Chronicle功能，後者會透過擷取螢幕畫面來建立操作脈絡。
Computer History讓人想起微軟旗下備受爭議的AI功能Windows Recall，後者高度依賴螢幕截圖。
OpenAI表示，不會拿Computer History蒐集的記憶檔案來訓練模型，但當這些記憶日後在其他對話中被調出、作為上下文使用時，相關聊天內容是否可能成為訓練資料，將取決於使用者的設定。
目前這項功能尚未在歐洲經濟區（EEA）、瑞士及英國推出。
OpenAI 推出 Codex「搬家功能」：AI 工具大戰，開始搶你的工作流
最近 AI 開發工具圈有一個值得注意的新動作：OpenAI 在 Codex 裡新增了 Migrate to Codex 遷移功能，讓使用者可以把其他 AI coding agent 的設定匯入 Codex。簡單說，就是讓原本已經在其他 AI 程式工具裡建立好的工作習慣，有機會「搬家」到 Codex 裡繼續使用。
這件事乍看好像只跟工程師有關，但其實背後代表的趨勢很重要：AI 工具競爭，已經不只是比誰回答得比較好，而是比誰能接住你的工作流程。
一、這個「搬家功能」到底是什麼？
OpenAI 官方文件中的名稱是 Migrate to Codex。使用者可以在 Codex App 的 Settings 裡，找到 Import other agent setup，再選擇要把哪些設定匯入 Codex。
它可以匯入的內容包含：
・instruction files，也就是你原本給 AI 的工作規則
・settings.json 這類設定檔
・skills，也就是常用任務或流程
・最近 30 天的 sessions
・MCP server configuration
・hooks
・slash commands
・subagents
白話來說，這些東西就像是你已經訓練好一位 AI 助手的「工作筆記」、「做事習慣」、「常用指令」、「外部工具連接方式」與「分工小幫手」。
以前換工具，這些東西可能要重新設定；現在 OpenAI 想降低這個門檻。
二、它是不是專門針對 Claude Code？
嚴格來說，OpenAI 官方頁面沒有把這個功能直接命名為「Claude Code 搬家工具」。官方說的是「從其他 agent 匯入設定」。
但值得注意的是，OpenAI 在 GitHub 上公開的 migrate-to-codex skill 文件中，確實明確提到 .claude/、~/.claude/、.mcp.json、.claude.json 等 Claude Code 常見設定來源，也列出像 .claude/commands、.claude/agents、.claude/settings.json 這類內容如何對應到 Codex 的 skills、agents、MCP config、hooks。
所以比較準確的說法是：
OpenAI 推出了 Codex 遷移功能，官方說法是支援從其他 AI coding agent 匯入設定；而從公開文件來看，它明顯支援 Claude Code 使用者把部分工作流搬到 Codex。
這樣寫，比「OpenAI 推 Claude Code 搬家工具」更嚴謹，也比較不容易被挑戰。
三、為什麼這件事值得關注？
因為 AI 工具正在從「單次問答」變成「長期工作夥伴」。
以前我們使用 AI，常常是打開 ChatGPT、Claude 或 Gemini，問一個問題、改一段文字、寫一段程式。工具之間的切換成本不高，今天用 A，明天用 B，差異可能只是回答風格不同。
但 AI coding agent 不一樣。
像 Claude Code 這類工具，已經不只是幫你回答問題，而是可以讀取整個程式碼庫、編輯檔案、執行命令，甚至跨多個檔案與工具完成開發任務。Anthropic 官方也把 Claude Code 定位為能協助建立功能、修復錯誤、自動化開發任務的 AI 編碼助手。
OpenAI 的 Codex 則定位為軟體開發用的 coding agent，可以協助寫程式、理解陌生程式碼、review code 等，也被包進 ChatGPT Plus、Pro、Business、Edu、Enterprise 等方案中。
也就是說，這些工具正在變成「AI 版的工作環境」。當使用者把越多規則、流程、任務習慣、團隊知識放進去，工具黏著度就會越高。
這也是為什麼「搬家功能」重要。它不是只在搬檔案，而是在搬一個人的工作流。
四、AI 工具競爭，從模型戰進入工作流戰
這次 Codex 遷移功能透露出一個訊號：未來 AI 工具的競爭，不會只看模型能力，也會看誰能接住使用者已經建立好的流程。
可以這樣理解：
過去大家比的是：
「誰回答比較準？」
「誰寫程式比較強？」
「誰生成速度比較快？」
接下來可能會變成：
「誰能記住我的工作規則？」
「誰能接上我常用的工具？」
「誰能管理我的專案流程？」
「誰能讓我換工具時不用重來？」
對企業來說，這更關鍵。因為團隊導入 AI 之後，會慢慢累積很多內部規則，例如 coding style、審查標準、部署流程、資安要求、文件格式、常用工具串接方式。這些內容一旦沉澱在某個 AI 工具裡，就會形成新的切換成本。
OpenAI 現在做的，就是把這個切換成本降低。
五、但不是「一鍵無痛跳槽」
這裡也要提醒，不要把它理解成百分之百自動搬家。
OpenAI 官方文件也提到，有些設定不一定能乾淨地一對一轉換。匯入後，如果還有需要處理的項目，Codex 可以開新 thread 繼續協助完成遷移。
從 OpenAI GitHub 的 migrate-to-codex 文件也可以看到，像 hooks、plugins、MCP、subagents 等內容，有些可能需要檢查、驗證，甚至手動處理。
所以比較白話的說法是：
它不是魔法搬家公司，而是先幫你把能標準化的東西搬過去，剩下比較複雜的設定，再提醒你檢查或補上。
六、這跟一般上班族有什麼關係？
即使你不是工程師，這件事也很值得看。
因為今天發生在 AI coding agent 的事情，未來也可能發生在各種 AI 工作工具上。
例如：
・行銷人員把常用文案格式、品牌語氣、活動流程放進 AI
・企劃人員把提案模板、主管偏好、簡報架構放進 AI
・人資把面試題庫、職能模型、招募流程放進 AI
・客服把回覆規範、常見問題、升級處理流程放進 AI
・PM 把 PRD 模板、需求訪談紀錄、開發協作流程放進 AI
當這些資料越來越多，AI 就不只是工具，而是你的「工作系統」。未來換 AI 工具時，大家在意的可能不只是價格或模型能力，而是：我的工作流程能不能帶走？我的資料能不能轉移？我的設定會不會被綁死？
這就是這次 Codex 遷移功能帶來的啟示。
七、給上班族的三個提醒
第一，使用 AI 時，不要只會問問題，要開始整理自己的工作流程。
例如把常用任務拆成步驟，整理成固定指令、檢查清單或模板。這些內容未來都可能成為你的 AI 工作資產。
第二，不要把所有工作流都鎖在單一工具裡。
重要的 prompt、模板、規則、流程，最好另外保存成文件。這樣就算未來換工具，也不會全部重來。
第三，學 AI 不只是學工具名稱，而是學「如何把工作流程 AI 化」。
工具會變，模型會換，但會整理流程、拆解任務、設計指令、檢查輸出品質的人，會更有競爭力。
結語：AI 工具正在搶的，不只是使用者，而是工作習慣
OpenAI 這次 Codex 遷移功能，表面上是讓開發者更容易把設定搬進 Codex；但更深層來看，它代表 AI 工具大戰進入新階段。
未來真正有價值的，不只是某一次 AI 回答，而是你長期累積在 AI 裡的工作規則、任務流程、工具串接與知識脈絡。
換句話說，AI 工具正在搶的，不只是你的帳號，而是你的工作習慣。
對上班族來說，這是一個提醒：從現在開始，使用 AI 不要只停留在「問問題」，更要學會把自己的工作流程整理出來，變成可以重複使用、可以移轉、可以升級的 AI 工作資產。
參考資料
1. OpenAI Developers：Migrate to Codex
https://developers.openai.com/codex/migrate
2. OpenAI GitHub：migrate-to-codex skill
https://github.com/openai/skills/blob/main/skills/.curated/migrate-to-codex/SKILL.md
3. Anthropic：Claude Code overview
https://code.claude.com/docs/zh-TW/overview
4. OpenAI Developers：Codex
https://developers.openai.com/codex
Claude Dispatch是什麼？用手機遠端交辦AI任務，15個實用工作指令範本一次看
Claude Dispatch是Claude Cowork中的遠端任務功能，目前仍為Beta版，可透過手機向電腦端的Claude桌面版交辦工作，並運用已授權的本機檔案、連接器、應用程式來完成任務。本文介紹使用資格與設定方式，並以連接Gmail、Google Drive、Google Calendar的使用工作情境為例，分享15個可直接套用的工作指令範本。本文節錄自《10 倍速！AI Skill 全攻略》。
文／曾慶良（阿亮老師）
本文目錄（點擊可快速前往）
手機上可以用Dispatch做什麼？15個指令模板，直接複製使用日常辦公類客戶溝通類研究工作類行銷內容類最佳實踐：每日Dispatch工作流示範建立你自己的節奏
【想從手機遙控電腦，使用Claude Dispatch要準備什麼？】
帳號：Claude Pro或Max帳號，因為Dispatch為付費訂閱功能
裝置：手機安裝Claude App，以及電腦安裝Claude桌面版
步驟：
打開桌面版Claude App，在Cowork頁面點擊Dispatch，開始配對設定
本例示範需連接Gmail、Google Drive、Google Calendar
桌面版會顯示QR Code，用手機Claude App掃描配對，並開啟權限
完成桌面端配對後，即可從手機Claude App的Dispatch入口送出任務，在電腦上執行，對話會自動在兩個平台上同步；但注意使用期間電腦需為開機狀態，並要開啟桌面版Claude App。
成功開啟後，你會在手機上看到一個簡潔的對話輸入介面，頂部顯示「Connected to Claude」或類似的連線確認字樣。你可以在手機輸入一句簡短的測試指令，例如「說你好」，如果Mac上的Claude App出現回應，代表連線正常、安裝完成。
從現在開始，你可以用手機對Claude下達任何指令。
手機上可以用Dispatch做什麼？15個指令模板，直接複製使用
我在教Dispatch的時候，最常被問的問題是：「所以我到底可以叫它做什麼？」簡單來說，截至撰寫時，Dispatch支援透過已連接的Google工具（Gmail、Drive、Calendar）來執行各種任務。但你在手機上打字比在電腦上慢，所以指令的「寫法」很重要。一個寫得好的指令，可以讓你少打很多字、得到更好的結果。
以下我按不同工作場景，整理了最實用的指令模板。直接複製、改掉括號裡的內容，就能用。
編按：本文主要示範的Gmail、Google Drive與Google Calendar相關工作情境，其中關於查詢、整理雲端資料或生成內容的工作，也可透過一般Claude對話搭配Connector完成，因此應用不止限於Dispatch，提供讀者參考使用。Dispatch的主要差異，是可從手機將任務交由桌面端的Claude Cowork執行，並運用電腦端已授權的本機檔案、Connector、Plugin及桌面應用程式，包括在手機上無法開啟的檔案，來處理更完整的工作流程。
日常辦公類
1. 信件摘要
早上到公司第一件事，看看今天有什麼重要的信。
讀取我今天收到的所有信件，用表格列出：寄件人 | 主旨 | 重要程度（高/中/低）| 是否需要回覆
兩分鐘內你就知道哪些信要優先處理，而不是花半小時從上到下一封封看。
2. Email代擬
知道要回哪些信之後，讓Claude幫你擬草稿。
幫我回覆 [寄件人] 的信，重點：1. 同意他的提案2. 但預算要降10% 3. 請他下週一前回覆修改版語氣：專業但友善
注意「語氣」這個參數。你可以換成「正式嚴肅」、「輕鬆親切」、「簡潔直接」—不同的場合用不同的語氣。
3. 會議準備
開會前最怕被問到不知道的事。讓Claude幫你預習。
我今天下午 3 點有一場跟 [客戶名] 的會議。幫我從 Drive 找到跟這個客戶相關的文件，摘要重點，列出 5 個可能被問到的問題和建議回答。
4. 週報生成
每到週五就頭痛的週報，讓AI從你這週的信件和行程自動整理。
根據我這週在 Gmail 和 Calendar 的紀錄，自動生成週報：本週完成的事項、進行中的事項、下週計畫。格式：Markdown，每個類別用條列式。
5. 快速研究
老闆突然問你某個市場的情況。
幫我研究 [主題]：目前市場上的主要玩家（至少5個 ）、各家的定價策略、我們的機會在哪裡。整理成一頁摘要。
客戶溝通類
6. 會議紀錄整理
會議結束後立刻整理，趁記憶還熱。
我剛結束跟 [客戶名] 的會議，重點如下：1. [重點一] 2. [重點二] 3. [重點三]幫我整理成正式的會議紀錄，包含：日期、與會者、討論事項、決議事項、下一步行動（含負責人和截止日期）。寄到 [客戶 Email]。
7. 報價單修改
客戶說太貴了，要你重新報價。
讀取Drive上的 [報價單檔名]，全部品項降價8%，保留備註欄的內容不動，另存為「[新檔名]」。
註：涉及金額的計算，建議讓AI列出「原價→新價」對照表讓你過目確認，再覆寫到報價單，避免單純的「降8%」指令在浮點計算後出現尾數差異（例如：1,000元 × 0.92 = 920.0，但1,234元 × 0.92 = 1,135.28 四捨五入還是無條件捨去）。
8. 客戶跟進提醒
設定自動提醒，不讓任何客戶被遺忘。
在Calendar幫我建立以下客戶跟進提醒：- [客戶A]：下週三回電確認合約- [客戶B]：下週五寄送修改版提案- [客戶C]：兩週後約第二次會議每個提醒設定提前1小時通知。
研究工作類
9. 文獻搜尋摘要
幫我搜尋跟 [研究主題] 相關的最新文獻（2023-2026），找10篇，列出：作者、年份、標題、核心發現。按引用次數排序。
10. 數據分析
讀取Drive上的 [資料檔]，做描述統計（平均、標準差、最大、最小），各組比較，用文字解釋結果的意義。
11. 論文結構規劃
我的研究題目是「[題目]」，幫我列出論文的章節結構，包含每章的小節標題和預計內容摘要。每章100字的內容說明。
行銷內容類
12. 社群貼文一次4個版本
我們公司剛推出 [產品名]，幫我寫4個版本的社群貼文：IG：搭配圖片的短文案（150字），附10個hashtagFB：有故事感的中長文（300字）LinkedIn：專業導向（200字），強調產業影響Twitter/X：精簡有力（100字以內）
一句指令，4個平台的文案全出來。不用分4次問。
13. YouTube腳本
3分鐘影片的腳本，包含開場、內容、收尾。
幫我寫一個3分鐘的YouTube影片腳本，主題：[主題]格式：開場吸引（15秒）→ 問題描述（30秒）→ 解決方案（90秒）→ CTA（15秒）語氣：輕鬆專業，像跟朋友聊天
14. 文章改寫
把技術報告變成人話。
讀取Drive上的 [報告名]，改寫成一篇500字的部落格文章。目標讀者：不懂技術的一般消費者。語氣：生活化，多用比喻。
15. 冷開發信
不推銷，提供價值。
幫我寫一封開發信給 [目標客戶/產業]：我們公司：[簡介]產品：[產品名]目標：約一次15分鐘的線上Demo風格：不推銷，提供價值。開頭用對方最近的一個新聞或成就來破冰。
上面這些指令模板，在手機上貼給Dispatch之後，Claude會直接在對話視窗回覆結果，如圖所示—你看到的是行銷類指令（社群文案、YouTube腳本）在手機端的實際回覆畫面，4個版本的貼文草稿整齊呈現在螢幕上，你可以直接複製使用。
最佳實踐：每日Dispatch工作流示範
最後，讓我整理一套「每日Dispatch推薦工作流」。這套流程是我測試了好幾週之後找到的最佳節奏。你不需要全部照做—挑適合你的部分就好。
早晨通勤（出門到公司的路上）
第1件事：信件總覽。出門前或在捷運上，發一個指令：
早安。幫我做今天的「晨間簡報」：1. 列出過去12小時收到的所有信件，標記重要程度2. 列出今天的所有行程，標記需要準備什麼3. 如果有任何行程跟信件相關（比如信裡有人提到要改時間），特別提醒我格式：3個區塊，每個區塊用表格。
到公司之前你就知道今天要做什麼、什麼最緊急。
到公司後（前30分鐘）
第2件事：批次回信。根據晨間簡報，決定哪些信要回：
幫我回覆以下信件：1. [信件A的回覆指示] 2. [信件B的回覆指示] 3. [信件C的回覆指示]先給我看草稿。
這時候你可能已經到公司了，可以在電腦上確認草稿。沒問題就直接寄出。
午餐時間
第3件事：下午會議準備。如果下午有會議，趁午休讓Claude幫你備料：
我下午 [時間] 有跟 [對象] 的會議。幫我從Drive找相關文件，整理成一頁的會前速讀。另外查一下Gmail裡跟這個客戶最近一個月的往來信件，有沒有什麼我應該注意的事。
下班前（最後15分鐘）
第4件事：收尾和明日規劃。在離開辦公室之前：
幫我做今天的「收工報告」：1. 統計今天我處理了幾封信、開了幾場會2. 根據Calendar，明天有什麼重要的事3. 如果有任何信件我今天沒回但需要回的，提醒我4. 如果明天有需要提前準備的會議，列出我要準備什麼
週五下班前
特別任務：自動週報。
根據我這週（週一到週五）在Gmail和Calendar的紀錄，生成本週週報：1. 本週完成的主要事項（從信件和會議中推斷）2. 進行中的事項3. 下週計畫（從下週的Calendar推斷）4. 需要主管協助的事項（如果有的話）格式：Markdown，存到Drive上，檔名「週報_[本週日期範圍]」。
建立你自己的節奏
以上只是建議。重點是：Dispatch最大的價值不是單次使用，而是養成習慣。當你每天固定在幾個時間點用Dispatch處理固定的事情，它就變成了你的「AI助理的日常行程」。你不用每次都想「我要問什麼」—你的AI助理有固定的工作清單，每天自動幫你完成。先從「早晨信件總覽」開始。只要這一個習慣，你就會發現早上到公司的效率高了很多。等你習慣之後，再慢慢加入其他的工作流。
節錄自：博碩《10 倍速！AI Skill 全攻略：建立 Skill 驅動 AI 系統，打造從學術研究到專案開發的自動化工作流》／曾慶良（阿亮老師） 著
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Vibe Coding是什麼？為何要學習它？
Vibe coding（氛圍編程）是一種新興的 AI 輔助程式設計方式，由 OpenAI 聯合創辦人暨前特斯拉 AI 領導者 Andrej Karpathy 於 2025 年 2 月提出。程式設計師不再逐行撰寫程式碼，而是透過自然語言或對話形式，向大型語言模型（LLM）描述需求，由 AI 負責產生程式碼，程式設計師則引導、測試、優化和調整：如他所言：「完全順應感覺（vibes）、忘記程式碼的存在」。
這種方法讓使用者不需專精程式語法，只需以生活語言表達想法，AI 自動生成原始碼，開發者將更多精力集中在創意與需求上。
然而，Vibe coding的優點與缺點是什麼？程式設計師會被取代嗎？還是能變成一種新的混合模式加速開發？
來看看以下這篇文章吧！👇
https://www.xschoolkh.com/post/what-is-vibe-coding
ChatGPT生成Apps Script程式碼4技巧！Google Sheets自動化範例用AI加持
想把重複的Google Sheets試算表工作自動化，用ChatGPT就可以快速生出可用的Apps Script程式碼，相較於手動編寫、錄製巨集，使用生成式AI的技術門檻最低！作者分享2個範例，並提醒用AI生成Apps Script程式碼的Prompting技巧。本文節錄自《AI 加持！Google Sheets 超級工作流》。
文／杜昕 Mic Tu
本文目錄（點擊可快速前往）
撰寫Apps Script程式碼的3種方式使用生成式AI生成Apps Script程式碼▶ 範例1：資料統計▶ 範例2：生成圖表用AI生成Apps Script程式碼的Prompting技巧
Google Apps Script（以下簡稱Apps Script）是一個強大的雲端腳本語言，讓使用者能透過類似JavaScript的程式碼整合Google的試算表、文件、簡報、日曆等功能，自動化重複性的工作，完全免費且不需要安裝任何開發環境即可完成。
若要在Google Sheets中使用Apps Script，只要點選「擴充功能 → Apps Script」進入Apps Script的編輯器介面，便能開始撰寫程式。
撰寫Apps Script程式碼的3種方式
撰寫Apps Script程式碼的方式可分成手動編寫、錄製巨集、使用生成式AI 3種，優缺點分別如下：
撰寫方式優點缺點手動編寫完全根據需求客製化程度高。需要花較多的時間學習與實際撰寫。錄製巨集錄製後自動生成程式碼，只需根據需求手動調整即可。錄製的程式碼較基本，複雜的需求可能要大幅的手動調整，因此仍需具備程式基礎。使用生成式AI可直接複製貼上生成的程式碼，大幅提高撰寫效率，也能解決較複雜的案例。撰寫程式碼時會備註各程式碼的用途，可供快速學習。較冷門的需求可能會回答錯誤，若要提升生成品質則會需要訂閱。有時程式碼較冗餘，影響執行效能與可閱讀性。
雖然3種方式皆有優缺點，但使用生成式AI需要的時間、技術門檻最低，因此後續各章節主要會使用ChatGPT生成程式碼，提供輸入的Prompt及對應的輸出。
使用生成式AI生成Apps Script程式碼
本節將使用兩個範例說明如何使用ChatGPT生成程式碼，只要將程式碼複製到Apps Script中並執行函式即可，兩範例的需求、Prompt與ChatGPT (4o mini)生成程式碼如下：
本節範例使用之「會員資料檔」Google Sheets
會員資料檔範例（圖／旗標）
▶ 範例1：資料統計
需求：統計會員資料檔中的會員職業，各職業依會員數多到少排序。
問：生成Apps Script程式碼，統計工作表「會員資料檔」的 E2:E 每個值出現的次數，依次數由高到低輸出到工作表「5.4.3 使用生成式 AI 生成程式碼」的 A:B 中，並將兩欄的標題分別設為「職業」和「會員數」。
ChatGPT輸出結果（以下為作者撰寫時生成之版本，每次生成可能有些許差異，請各位讀者稍加留意）：
▶ 範例2：生成圖表
需求：延續上例，將統計結果繪製成柱狀圖。
問：生成Apps Script程式碼，將工作表「5.4.3 使用生成式AI生成程式碼」的 A2:B 繪製成柱狀圖，兩欄分別為「職業」和「會員數」，並貼上至工作表的 C1 儲存格中。
ChatGPT 輸出結果：
兩範例的最終結果如下圖所示：
（圖／旗標）
用AI生成Apps Script程式碼的Prompting技巧
在撰寫Prompt時要清楚描述需求，以增加生成式AI正確的機率，可以使用以下的Prompting架構增加正確輸出的機率：
問：(1) 生成Apps Script程式碼，(2) 完成以下步驟：1. (3) 將工作表「○○○」的 ○○:○○ 儲存格 (4) 匯總 / 繪製圖表 / 計算...，其中 A / B / C 欄位依序為 △△△ / △△△ / △△△…。2. 將 …3. 將 …，(3) 把最終結果輸出至工作表「○○○」的 ○○ 儲存格。
(1) 在一開始就提及Apps Script，避免AI輸出其他程式語言。
(2) 若要求非常複雜時，建議化為多個步驟，或是分多次Prompt漸進式說明。
(3) 清楚說明資料來源與最終輸出的位置，提及「工作表/儲存格/範圍/欄/列」避免判斷錯誤，並建議用括號標示工作表名稱。
(4) 說明計算過程時可以說明應用場景，但要說明各欄位的名稱，避免判斷錯誤。若欄位的名稱較難判斷資料型態時，可以增加舉例說明。
節錄自：旗標《AI 加持！Google Sheets 超級工作流》／杜昕 Mic Tu 著
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AppFlowy 是什麼？開源筆記、支援完全離線使用，跟Notion的差別在哪？
AppFlowy 是一個開源的筆記與生產力管理工具，常被視為 Notion 的替代品。有人認為 AppFlowy 可能取代 Notion，主要因為它具備一些 Notion 沒有的特點，吸引了部分用戶和開發者，特別是在以下幾方面：
1. 隱私與控制權：AppFlowy 是開源的，允許使用者在本地端或私有伺服器上託管，掌控自己的數據存儲位置和安全性。對於一些對隱私和數據安全要求高的用戶來說，這種自由度是 Notion 難以提供的。
2. 高客製化與開源社群：AppFlowy 的開源特性讓使用者和開發者可以根據需求擴充功能或調整使用體驗。隨著社群和貢獻者的加入，AppFlowy 的功能也有望快速擴展，並與 Notion 競爭，甚至在某些功能上超越 Notion。
3. 離線支持：AppFlowy 可以完全在離線模式下使用，而 Notion 雖然支援部分離線功能，但並不完善，特別是無法穩定同步和編輯的情況下，使用體驗會受到限制。對於需要在無網路環境中工作的用戶，AppFlowy 的離線支持是一大優勢。
4. 無使用限制：Notion 的免費版有使用限制（如區塊數量限制），而 AppFlowy 作為開源軟體，並沒有這些限制，尤其在長期大量使用的情境下可能更加經濟。
5. 隨著社群需求發展：開源專案的另一大優勢是能夠迅速根據社群需求進行調整和優化，而不需要等待官方發布更新。因此，如果使用者對某個特定功能有需求，AppFlowy 的社群可以更靈活地滿足。
▎這些因素讓一些人認為，AppFlowy 具有與 Notion 競爭的潛力，特別是在注重隱私、控制、客製化和無網路使用需求的使用者群體中。隨著 AppFlowy 的開發進展，若能持續提升穩定性、功能豐富度與易用性，或許可以在未來成為 Notion 的有力替代者。
▎雖然兩者在功能上有相似之處，但也有一些顯著差異：
1. 開源性：AppFlowy 是完全開源的，這意味著使用者可以查看、修改、甚至自行部署 AppFlowy 的程式碼。Notion 則是專有軟體，用戶無法自由查看或修改其原始碼。
2. 隱私和控制：由於 AppFlowy 是開源的，用戶可以選擇自行託管，將數據完全掌握在自己手中，這對隱私要求較高的用戶來說是一大優勢。Notion 的資料則存儲在其雲端伺服器中，使用者無法完全掌控數據的存儲地點和安全性。
3. 客製化：AppFlowy 的開源性讓使用者可以自定義界面和功能，以符合其需求；Notion 提供了相當多的自訂功能，但無法進行深層次的客製化。
4. 社群和擴展：AppFlowy 有一個活躍的開源社群，使用者可以提出需求或貢獻功能，使得它隨著社群需求快速成長。Notion 有第三方的擴展與社群支持，但仍需依賴官方的更新與新功能發布。
5. 離線使用：AppFlowy 可以在離線環境中使用，適合對網路連接要求較高或不穩定的場景。Notion 的離線支援有限，用戶須在特定環境下才能完全同步和編輯。
若使用者看重開源、自行託管和高度客製化，AppFlowy 會是值得考慮的選擇；但若偏好現成、穩定的服務，Notion 可能會更合適。
官網：https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=&ved=2ahUKEwjmpdDO69aJAxU7nK8BHXD6Aa4QFnoECB8QAQ&url=https%3A%2F%2Fappflowy.io%2F&usg=AOvVaw0SWr_9KliT0lljt0I2wwQ5&opi=89978449
【工作快找App】簡歷新增會員基本資料顯示，修改更方便；App 畫面更新，更貼近 iOS 最新設計｜3.40.0 版本更新教學
文 / 104 工作快找 APP
104工作快找App 最新版本 v3.40.0 推出囉！Android、iOS 的求職者，建議盡快開啟 Google Play 或 App Store 下載更新。這次更新，我們想讓求職準備少一點卡關，簡歷編輯頁新增顯示email、性別、出生日期、手機等基本資料，並提供「修改會員資料」按鈕，點一下就能前往會員中心編輯，不用再繞路找入口。同時配合iOS系統介面更新，App畫面也同步調整，視覺更貼近最新質感！
【104 工作快找 App】更版摘要：
簡歷增加「會員基本資料」呈現，修改會員資訊不用找半天！
App 畫面更新，更貼近 iOS 最新設計
立即更新下載【104工作快找App】Android，iOS
App名稱：104工作快找-工作機會多，找工作、找打工兼職的優質求職平台
開發者：104 CORPORATION
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操作步驟
關於我 → 我的履歷表 → 編輯「簡歷」
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若需修改，點按「修改會員資料」即可前往會員中心修改資料
App 畫面更新，更貼近 iOS 最新設計
隨著 iOS 系統介面設計更新，這次我們也同步調整了 App 的畫面風格，包括篩選選單、搜尋框、按鈕等，讓畫面更貼近 iOS 最新的視覺質感，操作方式不變，用起來一樣順手！
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以上為【104 工作快找 App】3.40.0 版本更新說明
若有任何使用問題，歡迎透過以下方式直接與 104 客服聯繫，我們會有專人盡快回覆您，謝謝！
【電話客服】 02-2912-6104 轉 2【網路客服】 https://104.tw/w/feedback
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寫AI提示詞不該有的5個壞習慣！OpenAI最新指南建議「放手讓AI發揮」
你在使用AI輔助工具時，是否也有「提示詞愈寫愈長、規定愈寫愈細、需求詳盡、細節極多」的毛病呢？過去人們總認為「提供愈詳細完整的資訊、AI給出的資訊將會更精準」，但是在OpenAI最新發布的「GPT-5.6 提示詞撰寫指南」中卻建議使用者「適時對AI放手」，別要求AI給出死板、簡潔、制式的答案，才不會變相限制AI的發展。
文／支琬清 由經理人授權轉載
本文導覽
1. 規則講3遍，效果不會更好2. 步驟寫死不留判斷空間，反而限制AI潛力3. 「保持簡潔」用過頭，AI的回答反而會漏掉重點4. 別要求AI所有步驟都要給你審核5. 換新模型就「打掉重練」，難以追蹤問題源頭別再對AI步步緊逼！適當放手反而效果更好
提示詞寫得愈長、規定愈細，AI的表現就一定愈好嗎？
OpenAI在最新發布的「GPT-5.6 提示詞撰寫指南」中給出否定的答案。根據OpenAI內部針對程式代理（coding-agent）的評測結果發現，只要勇敢捨棄提示詞中重複的指令與多餘的範例，不僅能讓評測分數提升10～15%，還能大幅減少41～66%的總Token數，連帶省下33～67%的成本。
這份新指南顛覆了許多人撰寫提示詞的舊習慣，指南中，強調GPT-5.6在接收指令時，與其規定每一個死板的步驟，不如清楚定義「最終的結果」、「重要的限制條件」以及「成功的標準」，並放手讓模型自行選擇最有效率的路徑。
指南特別提醒，這組數字會隨任務不同而有落差，只能當作方向參考，實際成效要在自己的任務上重新測試才算數。
1. 規則講3遍，效果不會更好
許多人深怕AI聽不懂，喜歡在提示詞裡反覆強調同一件事。指南建議，開發者應該從一份已經能用的提示詞開始，逐步拿掉「重複陳述的規則」、「不影響行為的範例」以及「模型早已能穩定做到的流程指令」。
真正該留下的是，使用者期望的最終結果、成功標準與停止條件，以及「安全、商業邏輯、證據與權限」等核心限制條件。指南特別警告，留下來的指令必須檢查是否有邏輯矛盾；因為GPT-5級別的模型會嚴格遵守提示詞，規則互相打架反而比細節不足更容易讓輸出結果大暴走。
2. 步驟寫死不留判斷空間，反而限制AI潛力
另一個生成式AI使用者常犯的老習慣，是把任務拆成死板的固定步驟。指南建議，與其規定每一個步驟怎麼走，不如直接描述「最終目的」，並清楚定義「好的結果長什麼樣子」。
此外，千萬別濫用「永遠（ALWAYS）」、「絕不（NEVER）」或「必須（must）」等絕對用語。這些強烈字眼應該保留給真正的鐵律，例如安全規則或必填欄位；至於「要不要搜尋」、「何時該使用工具」這類需要判斷的情境，應該改為提供「決策原則」，讓模型自行選擇最有效率的路徑。
3. 「保持簡潔」用過頭，AI的回答反而會漏掉重點
如果你習慣在提示詞最後補上一句「請保持簡潔」，在 GPT-5.6 上可能得重新評估了。由於 GPT-5.6 預設的回答風格就比前一代（GPT-5.5）更加精煉，繼續套用這類籠統指令，有時會讓回答變得太短、甚至漏掉重要資訊。
OpenAI 建議透過 API 參數（text.verbosity）來設定整體的詳細程度（低、中、高），再根據特定任務提出要求。與其盲目要求 AI 回答簡短，不如給模型一個明確的優先順序：「優先保留完成任務所必需的內容，再來才是移除低價值的細節。」
4. 別要求AI所有步驟都要給你審核
在處理多步驟任務時，頻繁要求模型「先問我」、「等我核准」會讓原本安全的動作也被迫中斷。
指南建議，開發者應該制定一份精簡的政策：清楚列出模型可以「自主進行」的安全本地動作，例如讀取檔案、查看紀錄、修改範圍內的程式碼、跑測試等，不需要反覆要求確認。
只有在涉及「外部動作」、「破壞性行為」、「高成本動作（如採購）」，或「任務範圍擴大」時，才需要設立邊界，要求模型停下來取得授權。
5. 換新模型就「打掉重練」，難以追蹤問題源頭
當應用程式準備升級至GPT-5.6時，最忌諱的就是一次把整套提示詞、推理設定和工具組全部重寫。
正確的升級SOP是，先單純更換模型並保留原有的推理設定，用既有的測試案例跑一輪；接著再逐步拿掉過時的鷹架指令與用不到的工具；每做一次微調，就重新測試一次，最後才針對退步的地方補上最小幅度的修正指令。
如果一次全部重寫，一旦輸出結果不如預期，根本無從判斷問題是出在模型本身、提示詞內容，還是工具組的改動。
別再對AI步步緊逼！適當放手反而效果更好
綜觀這份GPT-5.6提示詞指南，OpenAI其實是在傳遞一個核心訊息，是時候放下對AI的「微管理（Micromanagement）」了。過去，許多開發者習慣把提示詞當成鉅細靡遺的程式碼來寫，深怕漏掉任何一個執行步驟；但面對能力大幅躍升的新一代模型，最好的做法反而是「抓大放小」。
未來的提示詞撰寫，將更像是在帶領一個高度專業的團隊： 你只需要給予清晰的目標、定義「成功的標準」，並劃定不可逾越的安全與權限邊界，剩下的執行路徑就放心交給AI去探索與發揮。
當然，簡化提示詞並不代表要盲目刪減。OpenAI在指南中一再強調，所有的優化都必須建立在「持續測試」的基礎上。不論是更換模型還是調整推理設定，都應該遵循「一次只改動一個變數」的科學方法，透過真實的測試案例來驗證成效。透過精準微調，開發者才能真正釋放GPT-5.6的潛力，在提升任務表現的同時，也達成省下大量Token與運算成本的雙贏局面。
資料來源：OpenAI 開發者文件；本文初稿由 AI 協助整理，編輯：支琬清
（原文標題：別再把提示詞寫成小論文！OpenAI最新指南點名5個該戒掉的老習慣）
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Figma Asset 是什麼？用來管理Components超方便，不要再傻傻複製貼上了
在Figma中，Asset（資產）是設計師用來管理和重用設計元素的強大工具。它可存放常用的樣式（Styles）、組件（Components）、變量（Variables）等，讓設計師能在不同頁面或專案中快速調用已設計好的資源。以下將詳細介紹Figma中Asset的功能。
▮Figma中的Asset概念
Asset主要包含以下幾個部分：
1. 組件（Components）
是Figma中可重用的設計元素，類似於設計模組或模板。例如，按鈕（Button）、導航欄（Navigation Bar）、圖示（Icon）等都可以作為組件被添加到Asset中。
2. 樣式（Styles）
包括顏色樣式（Color Styles）、文字樣式（Text Styles）、效果樣式（Effect Styles，如陰影、模糊等）。透過這些樣式，可以在設計中保持一致性，並快速套用或更新設計。
3. 變量（Variables）
是用來儲存和管理不同屬性值的工具，如顏色模式（Color Mode）、字體尺寸（Font Size）、間距（Spacing）等。變量可在不同情境下應用，讓設計更靈活。
▮如何使用Asset面板
Asset面板通常位於Figma左側邊欄內，並包含以下功能：
1. 創建和管理組件（Components）
- 建立組件（Create Component）：選中要設為組件的元素，右鍵選擇「Create Component」，或使用快捷鍵 Cmd/Ctrl + Alt + K。
- 組件的使用：在Asset面板中，可以拖曳組件到畫布（Canvas）上，重用已設計的元素。
2. 保存樣式（Styles）
- 文字樣式（Text Styles）：選中設計好的文字，點擊右側樣式面板的「+」按鈕，將其保存為文字樣式，方便後續使用。
- 顏色樣式（Color Styles）：設置顏色後，也可以將其存為顏色樣式，快速應用在不同元素上。
- 效果樣式（Effect Styles）：如陰影（Shadow）或模糊（Blur）等效果，也能被儲存並重用。
3. 變量的應用（Variables）
- 在資產面板中，設計師可以定義不同的變量組（Variable Sets），如亮色模式（Light Mode）和暗色模式（Dark Mode），並在不同情境下快速切換。
- 當需要修改整個專案的屬性（如顏色或間距）時，只需修改變量的值，其他引用了這些變量的元素都會同步更新。
▮Asset的優勢
1. 提高一致性（Consistency）
透過Asset中的樣式和組件，可以在整個專案中保持一致的設計風格，避免不同頁面間的風格不協調。
2. 加速設計流程（Design Process Acceleration）
重用已存的資產可以減少重複勞動，縮短設計時間。
3. 便於團隊協作（Team Collaboration）
Figma中的Asset是多人協作的重要工具，所有人都可以從Asset面板中調用相同的設計資源，保持專案風格的統一。
▮如何最佳化使用Asset
1. 分類管理（Categorized Management）
將組件和樣式進行分類（如按功能、頁面、元件類型等），方便快速查找和應用。
2. 定期更新（Regular Update）
確保組件、樣式和變量的資源是最新的，以免在不同版本間出現不一致的情況。
3. 使用設計系統（Design System）
建立完整的設計系統（Design System），將所有設計規範、元件和樣式都納入Asset中，便於長期的專案維護和拓展。
透過對Figma中Asset的靈活運用，設計師可以提升設計效率和品質。Asset不僅是個人設計的好幫手，也是團隊協作中不可或缺的工具。
告別死背簡報講稿！5步驟練習「像賈伯斯一樣演講」
賈伯斯的演說風格輕鬆自然，整場簡報大多時候，賈伯斯幾乎完全不用講稿。該如何在簡報時拋開講稿和腳本呢？作者分享5個練習步驟，從寫下完整講稿、保留關鍵字、到完全不依賴講稿，讓你看起來像一位天賦異稟的演員，或是像賈伯斯一樣自然的演講者。本文節錄自《跟賈伯斯學簡報》。
文／卡曼．蓋洛
本文目錄（點擊可快速前往）
一張投影片一個主題5步驟拋開講稿1. 在PowerPoint的「備忘稿」區域寫下完整講稿2. 在每句話中標記或劃出關鍵字，然後開始練習簡報3. 簡化演講稿，去除多餘的文字，只保留關鍵字4. 記住每張投影片的「一個」核心概念5. 練習整個簡報過程，完全不依賴講稿，只靠投影片提示必要時如何有效利用筆記提示
要成為卓越品質的標竿，而有些人不習慣凡事追求卓越的環境。
賈伯斯
賈伯斯是21世紀觀眾心目中完美的簡報大師，這些觀眾期待參與對話，而不是來聽枯燥的講座。賈伯斯的演說風格輕鬆自然，正如前一章提到的，這種隨興感來自長時間的練習，使他在大部分情況下可以不依賴講稿。在示範過程中，賈伯斯會巧妙地把提示稿隱藏起來，但從不逐字唸稿，提示稿只是用來提示下一步的操作而已。整場簡報大多時候，賈伯斯幾乎完全不用講稿。
一張投影片一個主題
在第8景提到過，大多數講者會製作所謂的「投影片文件」，也就是偽裝成投影片的講稿，成為平庸簡報者依賴的工具，他們會逐字逐句讀著投影片上的內容，甚至經常背對著觀眾。賈伯斯確實有一份講稿，但大部分內容他都記在心裡，他的投影片以視覺效果為主，充當提示工具。每張投影片只有一個關鍵點，而且僅此一個。
在2008年Macworld發表會上，賈伯斯從牛皮紙信封袋中拿出全新MacBook Air，帶來了驚爆全場的瞬間，隨後開始詳細介紹這款新電腦。正如表17.1所示，投影片上的文字極少，但提供了足夠的資訊來引導觀眾理解一個觀點，每張投影片只傳達一個主題。
表17.1 賈伯斯2008年Macworld簡報：一張投影片一個主題
賈伯斯的口說內容投影片同步顯示的內容「這是全球最輕薄的筆記型電腦。」只有文字：「全球最輕薄的筆記型電腦」「打開時會發現有一個磁吸式扣鎖；沒有鉤子會勾到你的衣物。」電腦照片，螢幕左側寫著「磁吸式扣鎖」「配備全尺寸的13.3吋寬螢幕顯示器。」電腦照片，黑色顯示器中間寫著「13.3吋寬螢幕」「這款顯示器太好了，採LED背光技術，不但省電、明亮，而且一開機就啟動。」電腦照片，螢幕左側寫著「LED背光技術」「顯示器上方有內建的iSight攝影機，開箱即用，可輕鬆進行視訊會議。」電腦照片淡出，露出顯示器上方的iSight攝影機「再往下看，你會看到一個全尺寸的鍵盤，這可能是我們生產過最棒的筆記型電腦鍵盤，真的是無與倫比。」鍵盤照片，螢幕左側寫著「全尺寸鍵盤」「我們有很寬大的觸控板，非常實用。我們還內建多點觸控手勢支援，操作更方便。」觸控板照片，螢幕左側寫著「多點觸控操作」「你們看看，這個產品是多麼精美、纖薄。那麼，我們是如何把Mac裝進這裡的？我對於我們的工程團隊能做到這一點，還是覺得很驚歎。」電腦側面照片，文字顯示「我們是如何把Mac裝進這裡的？」「真正的魔力在於電子技術。這是Mac完整的主機板。有什麼特別的呢？這就是主機板的尺寸【未提及鉛筆，投影片的視覺效果顯而易見】，真的非常小，能把一整台Mac裝在這塊板子上，實在是一項驚人的工程壯舉。」主機板的照片與鉛筆並排顯示，主機板的長度比鉛筆還要短「我們在性能上從不妥協，MacBook Air配備英特爾Core 2 Duo處理器，這是一個非常快速的處理器……簡直飆速。」英特爾Core 2 Duo微處理器的照片
賈伯斯接著解釋，MacBook Air採用的是與蘋果其他筆記型電腦和iMac相同的處理器。他對英特爾能夠迎接挑戰，創造出一款性能相同但體積縮小60%的晶片表示讚歎。隨後，賈伯斯介紹英特爾執行長保羅．歐德寧出場，對方遞給賈伯斯一顆處理器樣品，這顆晶片小到除了坐在前排以外的觀眾，其他人幾乎看不見，但賈伯斯的笑容點亮了整個會場，他滿懷熱情地說道：「這真是非常了不起的技術！」
5步驟拋開講稿
優秀的演員會在首演之前反覆排練好幾個月，如果有演員帶著劇本上台，觀眾恐怕會立刻離席。雖然演員的台詞都是事先背好的，但我們希望看到自然流暢的表現，而不是死記硬背。你的簡報觀眾也有同樣的期待，想看到說話自然的講者，不會毫無情緒的照本宣科，也不會漫無邊際，且每句話都能切中要點。
以下5個步驟能幫助你熟記講稿，讓你看起來像一位天賦異稟的演員，或是像賈伯斯一樣自然的演講者：
1. 在PowerPoint的「備忘稿」區域寫下完整講稿
不必花太多時間精細修改，只要用完整的句子表達你的想法，不過要注意盡量保持每段內容簡明扼要，不超過四到五句。
2. 在每句話中標記或劃出關鍵字，然後開始練習簡報
試著完整順過一遍講稿，不要擔心會出錯或遺漏某些要點，練習僅需快速掃瞄關鍵字，就可以幫助你回憶內容。
3. 簡化演講稿，去除多餘的文字，只保留關鍵字
再練習一次簡報，這次只用關鍵字來提示。
4. 記住每張投影片的「一個」核心概念
問自己：「我希望觀眾從這張投影片記住的一件事是什麼？」投影片上的視覺內容應該與這個主題相輔相成。例如，賈伯斯在介紹MacBook Air內建的英特爾Core 2 Duo處理器的時候，他的投影片上只顯示了處理器的照片。他希望觀眾知道的「一件事」是：蘋果打造了一台超輕薄的電腦，但性能依然卓越無比。
5. 練習整個簡報過程，完全不依賴講稿，只靠投影片提示
當你完成這5個步驟之後，你已經針對每張投影片練習4遍，遠超過一般簡報者投入的練習時間。
現在讓我們實際應用這5步驟，練習不依賴講稿。我曾看過一則關於先鋒集團（Vanguard）免手續費共同基金的廣告，2畫面中有兩個水杯，左邊杯子水量很少，右邊杯子則裝滿水，標題寫道：「成本越低，獲利越多。」像這樣的廣告是生動的視覺化投影片設計的絕佳範例。假設這則廣告是一張投影片，表17.2顯示根據5步驟方法撰寫而成的假想講稿（內容是根據先鋒集團的行銷資料編寫的）。
表17.2 用5步驟法則拋開講稿
步驟簡報講稿1你的投資成本非常重要，可能會直接影響到你的長期獲利。一般而言，成本越低，獲利越多。許多投資公司標榜低成本，但實際收費卻比我們高出6倍，這可能會讓你損失數千美元。比方說，如果你以8%的報酬率投資1萬美元20年期，與業界平均相比，選擇我們的基金可額外獲利5萬8千美元。2你的投資成本非常重要，可能會直接影響到你的長期獲利。一般而言，成本越低，獲利越多。許多投資公司標榜低成本，但實際收費卻比我們高出6倍，這可能會讓你損失數千美元。比方說，如果你以8%的報酬率投資1萬美元20年期，與業界平均相比，選擇我們的基金可額外獲利5萬8千美元。3投資成本非常重要成本越低，獲利越多高出6倍獲利58,000美元4成本越低，獲利越多5試著不看備忘稿練習一次。投影片顯示兩個水杯的圖像，一杯空的，一杯滿的，這應該足以用來提示，順利講解步驟3的4個要點。
你最後在正式簡報時，如果備忘稿能讓你安心，當然可以準備在身邊。蘋果的Keynote簡報軟體有個很大的優點，就是能讓講者在電腦螢幕上看到備註筆記，而觀眾只看到投影片。無論你是用哪種軟體，只要充分練習，你會發現其實根本不需要依賴筆記。
必要時如何有效利用筆記提示
備註筆記本身並沒什麼不好。在2007年Macworld的iPhone發表會上，有位部落客拍到一個珍貴畫面，是賈伯斯示範操作時用的筆記，這些筆記裝訂得整整齊齊，用彩色標籤分隔不同的部分。部落客的照片顯示筆記正好翻到賈伯斯示範iPhone網路功能那一頁。4個主要分類以巨大粗體字清楚地標示：Mail、Safari、Widgets、Maps，3在每個主要分類下方還列出2至5個輔助要點。以下是Maps頁面上的內容：
Maps
莫斯康中心西館
星巴克訂購4千杯拿鐵咖啡外帶
華盛頓紀念碑
顯示衛星影像
艾菲爾鐵塔、羅馬競技場
僅此而已。這些筆記正是賈伯斯需要的提示，足以引導他帶領觀眾進行特定的操作示範。
賈伯斯一開始告訴觀眾，他想介紹一些「真的很不可思議」的東西，也就是在iPhone上的Google地圖。他首先打開應用程式，找到舊金山的位置，畫面放大至Macworld的會場莫斯康中心西館的街道視圖。
接下來他輸入「星巴克」，搜尋附近的分店，然後他用iPhone撥打最近星巴克的電話，訂了4千杯咖啡外帶，第12景描述過這場有趣的惡作劇。賈伯斯表現得像是即興發揮，但直到看到賈伯斯在舞台上的筆記照片，我才知道這個拿鐵惡作劇是事先編排好的。再次顯示賈伯斯對任何事都不會掉以輕心。
第3個示範是參觀華盛頓紀念碑，輕點螢幕將地圖放大。第4，他選擇將地圖換成衛星照片，顯示出華盛頓紀念碑的即時影像，驚呼：「這不是太不可思議了嗎？就在我的手機上！」最後，他又展示了艾菲爾鐵塔和羅馬競技場的衛星影像，並總結說道：「手機上就能看到衛星影像，簡直不可置信！這不是很驚人嗎？」賈伯斯確實照著寫好的腳本進行示範，但腳本早已經過充分排練，因此只要幾個關鍵字就足以提示他該怎麼做。
是的，賈伯斯的簡報舞台展現出輕鬆對話的感覺，但你應該知道，要做到「輕鬆對話」需要大量練習。練習方式很重要，利用投影片做為你的提詞工具，每張投影片只呈現一個主題和幾個支持要點。就算你忘記某些支持點，至少不會漏掉關鍵主題。
最重要的是，拋開腳本和講稿。腳本會妨礙你與觀眾建立情感聯繫，削弱簡報效果，有效的戲劇效果能將一場普通的簡報轉變成難忘的經歷，而腳本只會成為阻礙。
導演筆記DIRECTOR’S NOTES
除非有特殊情況需要遵循逐步流程，例如示範操作需要一步接一步的過程，否則不應該依賴筆記。
若真有必要用到筆記，每張紙或提示卡上最多列出3到4個大字體要點。為每張投影片準備一張提詞卡，如果你使用Keynote或PowerPoint的備忘稿功能，請將要點限制為3至4個以內，最好是只列一個。
利用投影片上的視覺元素，提醒自己傳達每張投影片的唯一主題，亦即核心訊息。記住「一張投影片一個主題」。
節錄自：商業周刊《跟賈伯斯學簡報：從平凡到驚豔，18堂課教你創造iPhone級簡報體驗》／卡曼．蓋洛 著
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「Skill」和「提示詞」差在哪？6大差異與SKILL.md寫法一次看
Skill和提示詞差在哪？會寫提示詞還需要學Skill嗎？作者認為，提示詞就像便利貼，而Skill則像一本SOP手冊，以下從可複用性、穩定性、分享、跨平台、版控與自動化等6大面向比較，並以實例解析SKILL.md的5大結構與寫法。本文節錄自《10 倍速！AI Skill 全攻略》。
文／曾慶良（阿亮老師）
本文目錄（點擊可快速前往）
「提示詞」和「Skill」的6維度差異維度一：一次性 vs 可複用維度二：不穩定 vs 穩定維度三：無法傳承 vs 可分享維度四：單平台 vs 跨平台維度五：無版控 vs 有版控維度六：手動觸發 vs 自動觸發Skill怎麼寫？5個區塊快速解構SKILL.md1. 名稱2. Description（描述）3. Steps（步驟）4. Rules（規則）5. Example（範例）
「我用ChatGPT的提示詞不是也很好用嗎？為什麼還要學Skill？」
這是我在課堂上最常被問到的問題。每次我都會用一個比喻來回答。
提示詞就像便利貼。你在上面寫了一段很棒的指令，貼在螢幕旁邊。每次要用的時候，你看一眼便利貼，然後在AI的對話框裡重新打一遍。打完用完，那段文字就留在對話裡了—你關掉視窗，它就消失了。下次要用？再打一遍。換一台電腦？找不到了。想分享給同事？「你等一下，我翻一下之前的對話紀錄⋯⋯」
Skill則像一本裝訂好的SOP手冊。它不會丟、不會改、不會因為你換了電腦就消失。你把它放在一個固定的地方，AI每次都會翻開同一本手冊、照同一套流程做事，品質永遠一致。要分享？直接丟一個檔案過去，3秒鐘搞定。但差別不只是「便利貼 vs 手冊」這麼簡單。讓我從6個維度來做完整的比較，每個維度都配一個具體場景，讓你一次看透兩者的差異。
「提示詞」和「Skill」的6維度差異
維度一：一次性 vs 可複用
提示詞是一次性的。你在ChatGPT裡打了一段很精緻的提示詞，產出了一份完美的報告。太好了！但3天後你又需要寫一份類似的報告，你回頭翻對話紀錄—那段提示詞埋在100條對話之中，你翻了5分鐘才找到，然後發現它跟另一段提示詞混在一起，你搞不清楚到底哪段是你要的。
Skill是可複用的。你把「產出行銷月報」的流程寫成一個Skill。每個月月初，你只要說「幫我做這個月的行銷月報」，然後丟入數據，AI就照同一套格式、同一套邏輯跑出報告。第一個月花30分鐘寫Skill，之後每個月省2小時。用12個月，你省了23個半小時—整整3個工作天。
維度二：不穩定 vs 穩定
提示詞的輸出品質靠你的措辭。你今天心情好，打了一段很完整的提示詞，AI給你90分的答案。明天你趕時間，少寫了兩個條件，AI給你60分的答案。同一個任務，品質可以差出30分。更麻煩的是，你往往不知道品質下降是因為你的提示詞不一樣了—你以為自己打的「差不多」，但AI對措辭的敏感度超乎你的想像。
Skill的輸出品質被規則鎖住。SKILL.md裡的Rules區塊寫了「MUST：每段開頭要有bullet point摘要」和「NEVER：不可以使用超過3層的巢狀標題」，AI就會每次都遵守。你不需要記住這些規則，因為它們已經被寫進了系統裡。品質一致性從「看心情」變成「看規則」。
維度三：無法傳承 vs 可分享
提示詞是個人知識，藏在你的腦袋裡。你花了3個月才摸出一套高效率的AI工作方式。主管說：「太好了，教教其他人吧。」你開始教，講了1個小時。同事點頭如搗蒜，回去自己試—結果做出來的東西跟你的完全不一樣。因為你教的是「大方向」，真正決定品質的那些「眉角」（語氣怎麼拿捏、哪些詞要避開、先做A再做B的順序不能反），都是你自己也說不清楚的隱性知識。
Skill是一個檔案，誰拿到都能用。你把SKILL.md丟給同事，他花5分鐘讀完，對AI說「跑這個Skill」，出來的結果跟你做的品質一模一樣。隱性知識被「外化」成顯性知識，經驗不再只存在某個人的腦子裡。一個新人入職第一天就可以用資深員工花3個月磨出來的AI工作流—這在以前是不可能的事。
維度四：單平台 vs 跨平台
提示詞綁定在特定的AI平台上。你在ChatGPT裡養了一個好用的Custom GPT，有一天公司決定改用Claude，你的心血全部白費—Custom GPT的設定沒辦法直接搬到Claude上面。或者你在Gemini裡摸出一套好用的提示詞，但發現在ChatGPT上跑出來的結果完全不一樣，因為每個平台對提示詞的「理解方式」有微妙的差異。
Skill是一份純文字檔，不綁定任何平台。同一份SKILL.md，你可以在Claude Code裡用、在Gemini CLI裡用、在Codex CLI裡用。因為Skill的本質是自然語言寫的工作流程，任何能讀懂自然語言的AI都能執行。你今天用Claude，明天改用GPT，後天改用Gemini—Skill帶著走，不用重寫。
維度五：無版控 vs 有版控
提示詞沒有版本的概念。你改了一段提示詞，發現效果變差了，想回到上一版—抱歉，你已經覆蓋掉了。或者你跟同事各自改了同一段提示詞的不同部分，想合併—你得自己手動比對，一行一行看。
Skill是檔案，可以用Git做版本控制。每一次修改都有紀錄，你可以看到「上個禮拜三下午兩點誰改了什麼」。改壞了？一個指令回滾。多人協作？用Git的分支和合併機制，兩個人改同一份Skill也不怕衝突。這就是軟體工程師幾十年來管理程式碼的方式，現在你用同樣的方式管理AI的行為。
維度六：手動觸發 vs 自動觸發
提示詞需要你手動執行。你得打開AI介面、貼上提示詞、貼上輸入資料、按下送出、等待回覆、複製輸出、貼到目標位置。每一步都要你親自動手。如果你的工作流有10個步驟，你就要重複這套「開→貼→送→等→複製→貼」的動作10次。
Skill可以被自動觸發。在後面的章節你會學到Skill Chain（Skill串接），讓A Skill的輸出自動變成B Skill的輸入，中間完全不需要你動手。你甚至可以設定排程—每天早上9點自動跑「整理今日待辦事項」Skill，或者每次收到特定格式的Email就自動觸發「客戶回覆」Skill。從「人工一步一步做」變成「設定一次自動跑」。
如果用一句話總結整個對比：提示詞是即用即丟的紙條，Skill是裝訂成冊的工作手冊。
這6個維度的差距，不是功能多寡的差距，而是「工作方式」的差距—一種是每次從零開始，一種是把好的做法固定下來、持續複利。
Skill怎麼寫？5個區塊快速解構SKILL.md
你可能會好奇：一個SKILL.md到底長什麼樣子？裡面有哪些東西？
其實它的結構非常簡單。一個標準的SKILL.md有5大區塊：名稱（Name）、Description（描述）、Steps（步驟）、Rules（規則）、Example（範例）。每一塊的作用不同，但都是用自然語言寫的—你會打字就會寫，不需要任何程式背景。
讓我用一個完整的例子帶你走一遍。假設你是一個社群小編，每天要寫Facebook貼文。你想讓AI幫你寫，但又要確保風格一致、長度合適、不要踩到地雷。這就是一個非常適合做成Skill的任務。
先看完整的樣子：
# 社群貼文產生器## Description當使用者提供主題和素材，自動產出一篇適合Facebook粉絲頁的貼文。## Steps 1. 確認貼文主題和目標受眾2. 從素材中提取三個重點3. 用「故事→觀點→行動呼籲」的三段式結構撰寫4. 加入 3-5 個相關 Hashtag 5. 檢查字數是否在 150-300 字之間## Rules- MUST：開頭第一句話要有「鉤子」，引起好奇心- MUST：結尾要有明確的行動呼籲（留言、分享、點連結）- MUST：語氣親切自然，像朋友聊天- NEVER：不使用「最」「第一」「保證」等絕對性用語- NEVER：不提及競品名稱## Example** 輸入：** 主題是「新推出的線上課程」，受眾是 25-35 歲上班族** 輸出：**你有沒有過這種經驗？下班回家想學點新東西，打開線上課程卻不知道從何開始⋯⋯我們聽到了！全新的「AI工作術」系列課程，專門為忙碌的上班族設計。每堂課只要15分鐘，通勤的時候就能看完。3個月後，你會發現自己處理工作的速度快了一倍。想搶先體驗嗎？留言「+1」我們私訊你早鳥優惠連結 👇 #AI工作術 #線上學習 #下班後充電 #職場成長
編按：撰寫Skill不一定要從空白的SKILL.md開始，也可以藉由AI工具輔助，例如Claude的「skill-creator」可根據自然語言需求，協助產生Skill的檔案結構與內容，並進一步測試、比較及優化；OpenAI Codex也內建「$skill-creator」。需要注意的是，產生的Skill仍應由使用者親自檢查，因此了解下文拆解的SKILL.md相當重要。
現在讓我一塊一塊解說。
1. 名稱
讓AI知道「這是哪個Skill」。
2. Description（描述）
這是Skill的「自我介紹」。用一到兩句話說清楚：這個Skill在什麼情境下會被觸發，它會做什麼事。AI會根據這段描述來判斷「使用者現在的需求適不適合用這個Skill」。
寫得好的Description有3個特徵：第一，明確說出觸發條件（「當使用者提供主題和素材」）；第二，明確說出輸出結果（「產出一篇Facebook貼文」）；第三，不超過兩句話。你不需要在這裡塞太多細節—細節是 Steps 和 Rules 的事。
一個好Description的迷你範例：
當使用者貼上一段英文文獻摘要，自動翻譯成學術中文並標註關鍵術語。
一個不好的Description的反面教材：
這是一個很厲害的翻譯工具可以翻譯很多東西而且翻得很好。
差在哪？好的版本告訴AI「什麼時候用、輸入什麼、輸出什麼」；不好的版本只在自吹自擂，AI讀完還是不知道自己該做什麼。
3. Steps（步驟）
這是Skill的「工作流程」。用編號列表寫出AI應該依序完成的每一個步驟。AI會從第一步做到最後一步，不跳步、不亂序。
寫Steps的關鍵是「粒度」—每一步不能太粗（「寫一篇貼文」，那跟沒寫一樣），也不能太細（「先按下鍵盤上的A鍵」，那是在教幼兒園小朋友）。一個好的經驗法則是：每一步對應一個「可以獨立驗收的產出」。比如「從素材中提取3個重點」，做完這一步你可以看到3個重點，可以判斷對不對。
一個做會議紀錄的Steps迷你範例：
1. 讀取會議逐字稿2. 辨識所有參與者及其發言3. 歸納3到5個主要討論議題4. 為每個議題摘要結論和待辦事項5. 用表格格式整理成會議紀錄
4. Rules（規則）
這是Skill的「紅線」。用MUST（一定要）和NEVER（絕對不可以）來框住AI的行為。這是整個SKILL.md裡最重要的區塊—沒有之一。
為什麼？因為 AI 最大的問題不是「不會做」，而是「做過頭」或「做歪了」。它太聰明了，聰明到會自己加料。你請它寫一封客服回覆，它可能自作主張承諾退款；你請它寫一篇新聞稿，它可能自己加了虛構的數據。Rules就是用來「馴服」AI的—你畫出邊界，它在邊界裡自由發揮。
MUST和NEVER的寫法有一個要訣：越具體越好。「MUST：寫得好」是廢話；「MUST：每段不超過80字」是有用的規則。「NEVER：不要亂寫」是廢話；「NEVER：不引用未經確認的統計數據」是有用的規則。
一個寫學術摘要的Rules迷你範例：
- MUST：使用被動語態和第三人稱- MUST：保留所有數據和百分比- MUST：字數控制在 250 字以內- NEVER：不加入原文沒有的推論- NEVER：不使用口語化表達
5. Example（範例）
這是Skill的「示範教學」。你給AI看一組「輸入→輸出」的配對，讓它知道「做對了長什麼樣子」。這就像你訓練新員工：與其說一百條規則，不如直接拿一份做好的成品給他看—「就照這個標準來。」
Example不需要多，一到兩組就夠了。但要挑有代表性的例子。如果你的Skill會處理3種不同類型的輸入，最好每種類型各給一個範例。
一個寫產品文案的Example迷你範例：
** 輸入：** 產品名稱：極光藍芽耳機，特點：降噪、12小時續航、IPX5 防水** 輸出：** 城市再吵，你的世界可以很安靜。極光藍芽耳機搭載主動降噪技術，12小時超長續航陪你從早到晚，IPX5防水等級讓你運動時也能盡情享受音樂。
5大區塊就是這樣。名稱讓AI知道「這是哪個Skill」， Description告訴AI「什麼時候該啟動」，Steps告訴它「怎麼做」，Rules告訴它「什麼可以做、什麼不可以做 」， Example告訴它「做對了長什麼樣子」。5塊加在一起，你就完整地「教會」了AI一項技能。
記住：你不需要一次寫到完美。先寫一版，跑跑看，發現AI哪裡做不好就回去調整Rules或Steps。Skill是活的文件，會隨著你的使用而越來越精準。
節錄自：博碩《10 倍速！AI Skill 全攻略：建立 Skill 驅動 AI 系統，打造從學術研究到專案開發的自動化工作流》／曾慶良（阿亮老師） 著
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微軟推出 AI 除錯神器「Debug-gym」：會學習、會互動，開發者超有感！
近年 AI 在寫程式這塊越來越強，從 GitHub Copilot 到 ChatGPT 都能幫你補全程式碼、寫函數、跑出範例。但——寫出來不代表就能跑得動，**程式出錯才是真正考驗的開始。**
微軟最近丟出了一個開發者圈子超關注的新工具：**Debug-gym**。簡單說，這是一套「讓AI學會怎麼除錯」的訓練平台，而且跟過去被動回應式的AI工具不同，它是主動參與的！
Debug-gym 是什麼？
Debug-gym 不是一套傳統的「除錯工具」，而是一個給 AI 模型用的「除錯訓練場」。它會把程式執行錯誤的環境模擬出來，讓 AI 像人類一樣一步步找問題、做測試、嘗試修改，再看結果是不是改善了。
這就像你在 IDE 裡一邊下中斷點、一邊觀察變數變化，但這次主角是 AI 它自己在操作！
它能做什麼？可整合外部工具，自我優化除錯邏輯
Debug-gym 最大的亮點，就是它不只會「看懂錯誤訊息」，還會自己去呼叫外部工具（像是 Python 測試框架 `pytest`、Linter、或 IDE plugin），然後依據回傳的結果進行修正。
這代表：
- AI 除錯不是亂猜，而是**根據上下文與測試結果調整建議**
- 能根據開發環境不同，整合最合適的工具
- 每次錯誤處理都能成為「下一次更聰明的學習經驗」
目前支援 Python 程式語言，未來有望支援 JavaScript、C++ 等常見開發語言。
社群怎麼看這項技術？
Debug-gym 在 Reddit、Hacker News 引發不少討論，而台灣與華語圈的開發者社群也已經開始關注這項技術：
🔥 社群反應熱點
- 「終於不是只能 auto-complete，AI 開始會 debug！」
- 「這會不會是下一代 Copilot 的核心？自動除錯就太強了」
- 「可以跟 CI/CD 結合嗎？每次 commit 自動測、自動建議修正？」
🧠 實用情境討論
- 新手工程師在學習除錯流程時，可以邊看 AI 如何分析錯誤訊息邏輯。
- 團隊在 code review 前，可先讓 AI 先跑一輪除錯與測試建議。
- 未來整合 GitHub Action，針對 Pull Request 自動做初步除錯建議也不是夢！
目前已有不少部落客與工程師在 YouTube 和 Medium 開始試用 Debug-gym 並做教學影片，預期會成為接下來開發圈的熱門話題。
為什麼這麼重要？
程式碼生成工具已經普及，下一步是什麼？就是**讓AI能從錯誤中學習、主動修正。** Debug-gym 讓 AI 不再只是寫程式的輔助者，而是真正能「解決問題」的夥伴。
開發者不只節省除錯時間，也能透過觀察AI的邏輯提升自己判斷能力。對企業團隊來說，更能強化開發自動化、減少人力排查成本。
結語：AI 除錯的新時代，已經悄悄來臨
如果 Copilot 是你的程式小助手，那麼 Debug-gym 就是訓練 AI 成為「除錯高手」的健身房。現在還是早期階段，但很可能會成為未來開發流程中不可或缺的一環。
無論你是初學者還是資深工程師，都值得關注 Debug-gym 的發展，說不定下次你寫的程式出現 bug，最先發現錯誤的不是你，而是那位 AI 除錯搭檔。
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