104學習

Firmware

指的是嵌入在電子設備中的軟體,負責控制硬體運作與功能設定。具備此技能代表能編寫、修改及除錯這類低階軟體,確保設備穩定且效能最佳。尤其在電子、通訊、物聯網及自動化產業需求高,對硬體理解及程式設計能力要求嚴謹,是硬體與軟體整合的重要橋樑。掌握此技能能提升職場競爭力,開拓更多技術研發及產品開發的職涯機會。

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【免費課程】ITE-嵌入式系統軟體開發專業人員:硬體架構與介面
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精選證照

考取專業證照,讓能力被市場看見

進階軟體設計專業人員 |
進階軟體設計專業人員證照旨在驗證持有人具備高階軟體設計與開發能力,涵蓋系統分析、架構設計、程式撰寫及測試等關鍵技術。持證者能有效運用物件導向設計原則及軟體工程方法,解決複雜問題並提升軟體品質與維護性,適用於大型專案開發與團隊協作,提升職場競爭力與專業價值。
財團法人中華民國電腦技能基金會
微處理器與嵌入式系統應用 |
近年來,隨著發展,嵌入式嵌入式的應用不斷擴大。多設備設備設備設備需要嵌入式嵌入式系統來實現智能化智能化智能化,從而實現和模式系統的開發和應用帶來了更多的挑戰和機遇。 微處理器與嵌入式系統應用證照專注於培養專業人士在微處理器和嵌入式系統應用方面的技能和知識。通過這項證照的專業人士具備能夠設計、開發和應用微處理器和嵌入式系統的能力,並了解相關的硬體和軟體技術。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
SSE AI 提示詞工程師 |
[ 引領AI時代的語言設計專家認證 ] 隨著生成式人工智慧(Generative AI)快速崛起,從文字生成、圖像創作、音樂編排到自動化工作流程,「提示詞(Prompt)」設計能力已成為駕馭AI的關鍵技能。而「Prompt Engineer(提示詞工程師)」作為新興且高度需求的職業角色,正逐漸在學術界與職場上嶄露頭角。 AI Prompt Engineer 國際認證應運而生,旨在建立一套標準化、系統性的評量機制,協助學習者掌握與AI互動的語言設計邏輯,具備實務操作能力與創造性思維,為進入AI產業奠定堅實基礎。
Silicon Stone Education (SSE)
Google專業級機器學習工程師認證 |
專業級機器學習工程師利用 Google Cloud 功能與機器學習方法的知識,來建立、評估、生產和優化AI解決方案。機器學習工程師處理大型、複雜的資料集,並建立可重複、可重複使用的程式碼。 根據基礎模型設計,同時實施生成式AI解決方案。 機器學習工程師著重AI實踐,與其他職位密切合作,以確保AI應用程式的穩定與成功。 機器學習工程師具有扎實的程式設計能力、資料平台以及分散式資料處理工具的經驗。精通模型架構、資料和機器學習管道創建、生成式 AI 和指標解釋等領域。 機器學習工程師須熟悉MLOps、應用程式開發、基礎架構管理、資料工程和資料治理的基礎概念。 幫助團隊有效運用AI解決方案。透過訓練、再訓練、部署、調度、監控和改進模型。
Google
嵌入式系統的開發平台與工具(IEX)(Embedded Linux ) |
『ITE』是「Information Technology Expert」的簡稱,中文全名為『資訊專業人員鑑定』。在西元2000年亞太經濟合作(APEC)部長級會議中,與會各國決議共同致力推動亞太地區資訊系統開發、管理及應用之人才培育,同時透過共同檢定採認,提昇整體資訊水準。 近年來資訊技術蓬勃發展,各項功能與應用的突破,使得產業發展出新的競爭方式。不論是傳統的製造業、新興的服務業或是高科技產業等,皆無法置身事外。由於資訊技術的特性,使得競爭突破國界、資本、廠房等傳統的限制,只有掌握了技術,才能確保競爭上的優勢。 適逢89年11月亞太經濟合作發展會議部長級會議時,日本提出跨國合作構想,希望促進兩國在資訊人員檢定的合作,並於當月底再次確認雙方合作之意願,故經濟部決定舉辦資訊人才之跨國認證,並委託財團法人資訊工業策進會及財團法人電腦技能基金會,執行鑑定工作。 為使鑑定貼近企業界用才標準並切合實際需要,電腦技能基金會於90年起透過台北市電腦工會訪查業界需求人力項目,並自91年中起陸續開考各類別鑑定。期望藉由此鑑定之執行,一方面建立國內完整的訓、考、用合一的資訊專業人才能力認證體系,提供企業界優良之資訊專業人才,另一方面藉由本鑑定制度與世界各國資訊技術流通接軌,使資訊技術發展與國際同步,為我國產業奠定良好的競爭優勢。 本鑑定舉辦至今相關鑑定制度已臻成熟,深受學界與業界肯定,同時與日本亦完成交互採認MOU,階段性任務已完成。為延續合作之成果及提供產業界及考生更多服務,自99年1月1日起轉由民間擴大辦理發證。
財團法人中華民國電腦技能基金會
人工智慧:機器學習 Python |
人工智慧研究如何使機器具有類似人類學習及解決複雜問題、抽象思考、展現創意等能力,是能讓事物變更聰明的科技。其研究範圍包含了:電腦視覺、語音工程、自然語言處理、移動與控制等。做為人工智慧體系的一部分,「機器學習」是一種資料科學的技術,也是實現人工智慧的一種方式,從資料中學習,獲得辨識或預測新進資料的技能,以協助電腦預測未來的行為、結果和趨勢,其技術廣泛應用在不同領域。 財團法人電腦技能基金會TQC+人工智慧:機器學習的題目設計包含:「監督式學習」、「非監督式學習」、「機器學習應用」等必備的知識及技術,運用不同機器學習方法進行實際案例之分析預測。
財團法人中華民國電腦技能基金會

精選貼文,掌握第一手知識

從工業配線到智能控制——大安高工電機科:兼具強電配線與弱電控制的專業課程

從傳統電力配線、馬達控制,到物聯網、人工智慧與工業自動化,電機技術早已深入現代生活與科技產業。位於臺北市的大安高工電機科,透過循序漸進的專業課程,讓學生從基礎電學出發,逐步掌握電路設計、程式控制與跨領域整合能力。 深耕技職教育26年,培養兼具理論與實作的電機人才 投入技職教育已有26年的張益華主任,最初於大安高工電機科進行教育實習,親眼見證學生透過動手實作建立自信,也因此確立投入技職教育的方向。後來取得國立臺灣科技大學電機工程研究所控制組博士學位,將學術理論與教學實務相互結合,持續培育電機專業人才。 談到電機科與電子科的差異,張主任以「電機提供動力,電子處理訊號」簡單說明。電機科著重電力應用、設備驅動與控制技術,但隨著產業自動化,兩者的專業界線逐漸融合。 如今,大安高工電機科不僅教授傳統工業配線,更延伸至PCB電路板設計、單晶片控制、物聯網及機器手臂操作等領域。張主任以「知識築基、實作淬鍊、專業賦能」三個關鍵字,概括科上的教學理念,期望學生不只理解原理,更能將技術應用於實際問題。 從基本電學到PLC控制,循序建立電機專業能力 高一課程以「基本電學」及「基礎配線實習」為核心,學生先理解電路原理,再從開關、燈具等簡單電路開始練習,逐步熟悉電路圖判讀、導線連接及電路量測。 「沒有確認,就不能送電。」張主任特別強調實習安全的重要性。除了正確操作,學生也必須學會檢查線路、判斷異常,培養獨立排除故障的能力。 進入高年級後,課程逐漸深入「電機機械」與「PLC可程式控制實習」,學習馬達、變壓器的運作原理,並透過撰寫控制程式,讓設備依照設定條件自動運作。 此外,「智慧居家監控實習」與「微處理機控制實習」則結合感測器、物聯網通訊及程式設計,讓學生從傳統強電配線跨足弱電控制,逐步具備智慧自動化系統的整合能力。 圖片:學生實作課程 課堂知識延伸專題製作,展現創意與解決問題的能力 高三洪同學回顧三年學習,最令他印象深刻的是與同學合作完成遊戲開發專題。團隊受到《瑪利歐》等2D遊戲啟發,嘗試跳脫傳統跳躍、閃避障礙的玩法,設計出透過交換位置來進行闖關的遊戲機制,最終獲得科內小專題第一名。 洪同學分享,最大的挑戰在於將課本理論轉化為實際作品。過程中雖然運用ChatGPT協助開發,但仍需要具備足夠的專業知識,才能判斷AI提供的內容是否可行,並持續修正。 相較之下,陳同學更偏好理論課程。家人從事半導體相關工作,讓她有機會接觸科技產業,進而選擇電機科。她坦言,自己並非特別擅長實習,尤其在智慧居家監控課程中,從零開始學習程式設計曾讓她感到吃力,所幸透過觀察與請教同學,逐步理解操作方式。 兩位學生的經驗也反映出,電機科並非只有動手實作,理論理解、邏輯思考與團隊合作,同樣是不可或缺的學習能力。 圖片:洪同學遊戲開發成果圖 從證照培訓到全國競賽,累積專業技術與實戰經驗 除了課堂學習,大安高工電機科也規劃完整的技能檢定輔導,包含工業配線、室內配線、工業電子丙級,以及數位電子乙級技術士證照,協助學生逐步累積專業能力。 競賽培訓則採取「平時扎根、專項培訓、經驗傳承」模式,由教師發掘具潛力的學生,透過課後訓練、模擬競賽及學長經驗分享,延續科上的技術傳承。 在全國工業類學生技藝競賽中,大安高工電機科於108至112年連續五年獲得工業配線金手第一名,114年再度奪冠。 專題實作同樣成果亮眼,例如「AI視覺辨識—自動收羽球機」獲得114年全國專題實作競賽第一名,「限高之眼—車道智慧辨識系統」則獲得佳作,展現學生結合AI、感測與自動控制技術的能力。 圖片:學生專題成果|AI視覺辨識—自動收羽球機 升學與就業選擇多元,電機工程延伸至半導體與智慧製造 電機科畢業後,學生多選擇繼續升學。根據張主任分享,科上國立科技大學錄取率達90%,其中國立臺灣科技大學、國立臺北科技大學及國立臺灣師範大學三校錄取率合計達60%。 未來發展也不侷限於傳統電力產業,隨著專業進一步分流,可朝半導體與IC設計、資通訊、綠能、智慧自動化、機器人及AI等領域發展。 受訪的陳同學與洪同學,目前也都以國立臺灣科技大學電機工程系為升學目標,期望延續高中所累積的專業基礎。 選擇電機科,興趣與邏輯思考比追逐產業熱潮更重要 什麼樣的學生適合電機科?張主任認為,喜歡動腦、願意動手,並且對科技充滿好奇、遇到問題願意嘗試解決的學生,都值得考慮。 洪同學則提出另一個觀點。他認為,不應只因半導體產業熱門或薪資前景而選擇電機科,更需要了解實際學習內容,確認自己是否願意長期投入。 張主任也提醒家長,選擇技職教育,不只是選擇科系名稱,更要理解孩子的興趣、性格與學習方式。電機科既需要扎實的理論,也需要反覆實作與面對挫折的耐心。 從一條電路的連接,到整套智慧系統的開發,大安高工電機科讓學生在三年中逐步累積專業知識與實作經驗。正如張主任所言:「選電機,不只是學一項技術,而是培養解決問題、跨域整合與面對未來的能力。」 開箱電機科學習日常!更多科系探索,歡迎追蹤104高職生IG 在 Instagram 查看這則貼文 104高職生(@104v.hs)分享的貼文
【104職場力】

精選 【英檢】全民英檢報名倒數!中級1/30開考、11/23截止,一日考聽說讀寫一次搞定

求職履歷、升遷、部分公職與企業甄選,常會要求或採認英檢成績。如果你打算在明年初拿到全民英檢(GEPT)成績,這個月就要完成報名:116 年 1 月的初級、中級場次,報名都在 11 月截止。 📅 11 月截止的三個場次(116 年 1 月考試) 1️⃣ 初級 聽讀:1/9(六)考試|報名至 11/20|報名費 630 元|成績 1/21 公布 2️⃣ 中級 聽讀:1/30(六)考試|報名至 11/23|報名費 900 元|成績 2/26 公布 3️⃣ 中級 一日考:1/30(六)考試|報名至 11/23|報名費 2,530 元|成績 3/5 公布 報名期間從 10/20(中級)開始,考試通知 1/20 發送。以上日期皆為官網公告,實際以財團法人語言訓練測驗中心(LTTC)最新公告為準。 💡 什麼是「一日考」? 全民英檢傳統上分兩階段:先考聽讀,通過後再報考說寫。一日考則是把聽、說、讀、寫四項合併在同一天考完。 .適合誰:時間有限、想一次拿到完整四項成績的上班族;或履歷、甄選需要「聽說讀寫」完整成績的人 .費用:2,530 元,剛好等於中級聽讀 900 元+說寫兩項 1,630 元 .取捨:一天考四項比較耗體力,成績也比只考聽讀晚一週公布(3/5 vs. 2/26) 🤔 該報初級、中級聽讀,還是中級一日考? .職缺只寫「具英檢中級以上」,但沒指定四項:可先報中級聽讀,費用較低、成績較快 .需要完整聽說讀寫成績,或不想分兩次排時間:選中級一日考 .英文基礎還不穩:先從初級聽讀開始,1/9 就能考,1/21 出成績 .錯過 1 月場:中級下一次聽讀在 5/8(報名 2/1~3/12),說寫在 4/17、18(報名 1/29~3/5) ✅ 報名前 3 件事 1. 確認目標單位要的是哪一級、要不要四項都有成績 2. 準備好報名資料與照片,上 LTTC 全民英檢官網線上報名、繳費 3. 繳費後到官網確認報名成功,1/20 記得查考試通知 ⚠️ 三個常見錯誤 ❌ 以為還有時間:初級 11/20、中級 11/23 就截止,別拖到最後一天才報名 ❌ 只看總分:全民英檢各分項都有通過門檻,不能只靠強項拉分 ❌ 一日考不先練體力:四項連考,平時就要練習整份計時作答,口說和寫作也要一起練 ✏️ 從現在到 1/30,約 12 週怎麼準備? .第 1~4 週:做一份完整模擬題,找出最弱的一項 .第 5~8 週:聽讀每天固定練,寫作每週至少寫 2 篇並請人看 .第 9~11 週:口說錄音自評,整份計時模擬 .最後一週:調整作息、確認考場與證件 📚 104學習免費英檢課程,可以先看 .【免費課程】5分鐘看懂全民英檢:級數差異、使用時機與報考方式 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/4d79891f-b2e3-457e-ab25-000a02de6e78 .【免費課程】全民英檢初級入門 第1堂|初級考試地圖:考什麼、怎麼通過、如何準備 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/bab55772-8818-462d-adde-167fa9818c39 .【免費課程】全民英檢初級入門 第2堂|聽力重點:聽懂問題,抓住關鍵資訊 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/4dd6f9d7-81e1-4e3f-bf66-3bd8dcaa68db .【免費課程】全民英檢初級入門 第4堂|寫作重點:先寫完整句,再連成短段落 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/30c601be-46bf-4218-99a2-c7b2d9ea21ae 你準備報哪一級?會選兩階段考還是一日考?歡迎留言分享你的英檢計畫! 資料來源: .財團法人語言訓練測驗中心 全民英檢官網 測驗日程:https://www.gept.org.tw/ ※ 報名期間、費用與考試規定以 LTTC 官網最新公告為準。
104學習・職場熱門證照排行榜

廣達、緯創徵召量子電腦人才!台灣電子五哥研發落地加速搶人

2026-07-19 經濟日報記者王郁倫 記者吳康瑋攝影 由聯合新聞網授權轉載 電子五哥廣達(2382)、緯創(3231)開徵量子電腦工程師職缺,顯示硬體廠商正從前期探索跨入著手研發,廣達徵召人才鎖定量子電腦系統內部架構設計到外部控制電腦數據讀取專才,而緯創徵才範圍更大,從晶片封測到軟硬體整合全面徵才,兩家兆元大廠布局量子電腦策略似乎正與AI伺服器布局有高度一致性。 台灣科技產業下游開始布局量子科技,緯創跟廣達都開始徵召量子科技人才,其中,緯創設定人數無上限,徵求人才內容從硬體系統線路設計、晶片封裝與量測架構、超低溫實驗平台規劃維運、微波控制器設計與讀取到核心量子裝置實驗,如位元相干時間改良(讓電腦運算更穩定更持久),最後是軟硬體整合改良。 緯創徵召量子人才的廣度極大,也凸顯布局量子電腦技術的企圖心,期望從晶片模組到整體系統都掌握。緯創董事長林憲銘日前接受《經濟日報》提問時表示,對量子電腦技術將是自研與投資雙軌並行。 林憲銘更透露,將購買一座32量子位元的超導量子機器,與AI伺服器進行連線運算測試,未來也不排除爭取IBM 等量子系統代工或關鍵零組件製造商機。故此次大舉開出量子電腦職缺,也顯示其自建量子運算中心下半年將加速啟動。 [joblist_plugin title='【緯創 量子相關】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E9%87%8F%E5%AD%90%20%E7%B7%AF%E5%89%B5' amount='1'] 廣達此次開出1~2位量子人才需求名額,強調需要出差,符合業界觀察廣達常派出工程師到美國量子新創Rigetti Computing總部交流合作消息,廣達此次徵才要求主要包括量子硬體系統設計優化、量子控制線路、控制程式及資料分析工具、執行量子實驗做量子系統較準及參數設定,該部分人才技能偏向後段硬體面。 [joblist_plugin title='【廣達 量子相關】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E9%87%8F%E5%AD%90%20%E5%BB%A3%E9%81%94' amount='1'] 金寶電子(2312)與國際大廠SEEQC合作室溫電腦控制平台,在電子業下游跑得相當快,下半年第一版本將展開測試,董事長許介立也透露,除超導體新創,目前也廣泛跟其他技術業者合作比方離子阱,目前投資國外新創已有2~3家,未來會持續透過此方案擴大量子電腦布局。 對此,鴻海(2317)董事張慶瑞表示,台灣產業確實開始動起來!他日前曾發言擔心台灣量子人才環境不足,除缺乏產業留才,導致培育的人才畢業後面臨無處可去,只得去台積電(2330)就職或出國就業窘境。 在政府合併AI新十大建設推動方案中,量子技術已被列為三大AI關鍵技術之一,與矽光子及機器人位階相當,政府也從2022~2026年五年內投入80億元打造業合作平台,建立量子國家隊。 張慶瑞日前接受訪問指出,本土培養的量子人才約有150至200人,畢業後卻面臨沒有量子產業可以效力。該問題能否隨廣達、緯創及工研院都開出量子人才職缺而獲得解決將是未來可關注重點。 [joblist_plugin title='更多【量子電腦】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E9%87%8F%E5%AD%90%E9%9B%BB%E8%85%A6' amount='1']
【104職場力】・AI

告別制式勞動,迎向 AI 時代人才的變革與重構

從 AI、大數據到雲端運算,智慧科技持續重塑企業運作模式,也同步改變科技人才的能力結構與職涯路徑。當技術不再只是工具,而是開始參與決策、流程與協作機制的設計時,企業對人才的期待,也隨之快速被改寫。隨著生成式 AI 進入科技研發現場,產業競爭的焦點,逐漸從單純的效能與技術規格面,轉向研發流程、協作效率與人才結構的重新配置。 文/104人力銀行 立即下載《2026科技業人才報告書-人才版》 本文導覽: 先定義後拆解,掌握工具且能同時進化的優勢 AI 不是取代能力,而是重新設計組織的槓桿 AI 改變的不只是工具,而是人才競爭的基準 無論是深耕資安領域的趨勢科技、由單點工具轉向 AI 驅動工作流程的KDAN 凱鈿、將服務版圖延伸至「新商務」場景的騰雲科技,亦或是持續推動流程優化的技嘉科技,皆不約而同指出:AI 並不是單一技術的導入,而是從根本上,重新定義工程師的工作方式與企業的選才邏輯。 先定義後拆解,掌握工具且能同時進化的優勢 趨勢科技指出,在資安產業中,AI 的導入不僅提升效率,更放大了攻防的速度與規模。企業真正需要的,已非能單純完成任務的工程師,而是要能理解問題、拆解問題,並知道如何運用 AI 讓產品與防禦能力持續進化的人才。「企業現在看的人才,不再是會不會寫 code,而是能不能用 AI 定義問題、拆解問題,並把它真正放進工作流程裡。」 這樣的轉變,使「會寫程式」逐步從門檻條件,轉變為一種基本能力。 KDAN 凱鈿則觀察到,企業選才的標準明顯被翻轉。過去對工程師的面試,多半以程式語言的熟悉度為主,然而當 AI 加入成為日常工具,真正拉開差距的,反而是思考邏輯和問題拆解的能力。「以前我們面試工程師,程式語言熟悉度大概佔六、七成,思考能力佔三、四成;現在幾乎倒過來。」甚至可以說,判斷能力及邏輯架構,已遠勝單一技術的掌握。能力結構之外,AI 也在重新設計工作流程本身。 AI 不是取代能力,而是重新設計組織的槓桿 面對 AI 帶來的轉型壓力,騰雲科技則是認為,企業需要的人才,除了熟悉新工具,得要能解構既有的流程與模式,並予以重新加以設計。「頂尖的人才必須完備能解構問題的智慧,將經年累月結痂的既有工作流程無情拆解,再結合新工具進行徹底重構,以此創造出破局的商業價值。」在如此框架之下,AI 並非取代既有能力,反倒成為推動組織再造的重要槓桿。 相較之下,在硬體與韌體研發領域,AI 帶來的影響則呈現不同面貌。 AI 的導入並非突然出現,而是建立在長期流程自動化與知識共享文化的基礎之上。技嘉科技表示,當標準化與重複性的工作逐步由工具接手,企業在選才的課題上,反而更回到人才的本質。「AI 並沒有讓工程師變得不重要或被取代,反而讓一件事變得更加清楚——當工具越來越強,人真正不可取代的,仍然是持續學習、理解問題,以及把經驗轉化為能被團隊延續的知識。」 也因此,雖分處不同產業與戰略位置的四家企業,卻給出近乎一致的答案——AI 確實已改變你我的工作流程與內容,也對工程師的角色重新定位,然而企業真正關注的,不是誰會被取代,而是誰能定義出與 AI 協作的新方式。 AI 改變的不只是工具,而是人才競爭的基準 當 AI 已能協助完成大量數據的整理、流程文件撰寫及程式生成,甚至是輔佐當下決策的研判時,隨之浮現的是一個跨越產業和領域的深層叩問——AI 會不會取代人類? 觀察四家受訪的企業,答案竟出乎意料地一致:AI 並不會讓「人」變得不重要,而是讓人才的價值重新排序。但首先被改變的是,企業對工程師角色的認知與理解。當標準化、重複性的工作逐步由工具接手,真正拉開差距的,不是技術的熟練度,而是能否理解問題、拆解流程,並持續與新工具共同進化的能力。 正如受訪者所指出:「不是 AI 會取代人,而是會用 AI 的人,會取代不會用 AI 的人。」對企業而言,這意味著選才邏輯正在改變;對求職者而言,也代表未來職場的競爭力,將來自於跨領域理解問題的能力,以及在變動之中持續重塑自身角色的位置。 立即下載《2026科技業人才報告書-人才版》 掌握更多科技業人才趨勢,大家都在看這些: 告別制式勞動、迎向職能重構:騰雲科技在 AI 時代的破局商業學 AI 時代,寫程式不再是護身符——KDAN 凱鈿重新定義「好人才」 AI 時代的研發現場:回歸人才特質,技嘉如何重新定義工程師的工作方式 在趨勢科技,唯一的競爭對手是駭客:AI 時代下,資安人才與研發現場的真實變化
【104職場力】

Codex 4個神奇小功能!把Codex變成工作流引擎,功能速查表與行業應用SOP

用Codex跑任務,跑到一半想補需求、想試另一個方向,只能打斷重來嗎?作者整理/plan、Tab排隊、/fork、/status等4個核心功能與兩招加碼,附決策樹、指令速查表與各行業應用SOP。本文節錄自《ChatGPT × Codex全攻略》。 文/曾慶良(阿亮老師) 本文目錄(點擊可快速前往) 為什麼是這幾個功能功能總覽:4招核心+兩招加碼工作流4步法決策樹帶走模板:常用slash command速查各行業應用4步法SOP卡關處理:5個最常見問題 4招把 Codex 變成並行工作流引擎,計畫、排隊、分叉、儀表板 AGENTS.md解決了「Codex怎麼做」的問題,它做的事符合你的風格、按你的規矩。但你會發現另一個問題冒出來:Codex跑起來是「單線」的,你下一個指令、它跑、跑完你再下下一個。複雜任務怎麼辦?跑到一半想到要補東西怎麼辦?想試另一個方向怎麼辦? 教你4個核心功能(3個slash command+1個按鍵):/plan、Tab、/fork、/status,這就是章名的「4個神奇小功能」,也是工作流4步法的骨架。學完4招之後,再加碼兩招2026年正式版的新功能:/usage(額度儀表板)和@ 統一提及選單(檔案/插件/技能一鍵帶入)。4招是骨架、兩招是外掛,記熟之後,你的Codex從「下指令工具」升級成「並行工作流引擎」。 前置條件:Codex CLI已裝、AGENTS.md已寫。本章所有功能都是Codex CLI(v0.142.x)官方內建,不需要額外安裝。 為什麼是這幾個功能 先看一張對比表,看清楚普通跑Codex和用這套工法的差別: 情境普通跑法的痛用這套工法後複雜任務沒方向Codex直接動手,結果不是你要的,重來先用 /plan 看計畫再放跑跑到一半想到要補打斷 → 重講一次 → 上下文亂Tab 排隊,下個turn自動吃想試另一個方向放棄第一版,從頭再來/fork 兩版並列,挑好的留長任務沒在看不知道跑到哪、卡住沒人發現/status 即時看進度與token額度快用完不自知跑到一半被限流,工作中斷/usage 查每日/每週用量與credits要提到檔案/技能很麻煩手打完整路徑、記技能名稱打 @ 開統一提及選單,選了就帶入 全部都是官方CLI內建。記熟就能把Codex從「下指令工具」升級成「並行工作流引擎」。 功能總覽:4招核心+兩招加碼 功能指令一句話定位① 計畫模式/plan讓Codex「先講要怎麼做」,你看完點頭再讓它真的動手② 引導排隊Tab鍵Codex跑到一半,輸入新指令按Tab排隊,不打斷正在跑的任務③ 對話分叉/fork / Esc Esc把當前對話複製出一條平行線,同一份context、兩種寫法並列④ 進度可視化/status看當前模型、token用量、執行階段、approval模式⑤ 額度儀表板(加碼)/usage看每日/每週/累計用量,兌換earned usage credits⑥ 統一提及選單(加碼)@一個選單提及檔案、插件、技能,不用手打路徑 要先做一個名詞辨正:你可能在社群貼文或課程裡聽過「桌面寵物」這個暱稱,那是阿亮對「長任務進度可視化需求」的暱稱,不是 Codex 官方功能名稱。實際對應的官方操作是 /status,把它想成「Codex 的儀表板」。 本章所有TUI輸出畫面(Plan、Queued、Forked、Status、Usage)皆為示意重繪,實際版面依CLI版本略有差異,以你畫面上的為準。 工作流4步法決策樹 4個核心功能怎麼搭配?決策樹如下: # 開新任務前先問自己: 任務複雜(多步、不確定)? ├── 是 → /plan 列 SOP │ ↓ │ 中途想到要補? │ ├── 是 → 按 Tab 排隊 │ └── 否 → 等完成 │ ↓ │ 想試另一方向? │ ├── 是 → /fork 開分支 │ └── 否 → 結案 │ └── 否 → 直接執行(不用 /plan) 不論複雜不複雜: - 長任務 → /status 看進度 - 開工前/收工後 → /usage 看額度 - 重要任務 → 兩版(/fork) - context 將滿 → /compact 濃縮 判斷標準:「我能一句話講清楚要做什麼」等於簡單,直接跑。「我自己也不確定怎麼下手」等於複雜,先 /plan。 帶走模板:常用slash command速查 指令用途/plan計畫模式(先講計畫再動手)/fork從當前進度複製平行thread/status看model / approval / context / threads/usage看每日/每週用量、兌換credits/diff看當輪修改的檔案差異/compact把對話濃縮成摘要、省context/side開臨時討論串、不離開主任務/new同CLI session開全新對話/help列出當前版本所有slash command@(鍵盤)統一提及選單:檔案/插件/技能Tab(鍵盤)composer輸入後排到下一個turnEsc Esc(鍵盤)回到舊訊息編輯、從該點分支 各行業應用4步法SOP 把這套工法套到你的行業,貼牆上: 教師應用 /plan:學期計畫、家長會報告 Tab排隊:批改時補要求「找有此錯誤的學生」 /fork:給家長版vs給校長版 /status + /usage:批30份作業時看進度、看額度 @:帶入上學期的舊報告當範本 SOHO應用 /plan:報價單、合約、提案 Tab排隊:寫到一半要加保固期 /fork:給客戶版vs內部版 /status + /usage:跑批次資料時監看 @:帶入舊合約範本 行銷應用 /plan:月報、競品分析、活動企劃 Tab排隊:客戶說要改方向 /fork:嚴肅版vs活潑版 /status + /usage:跑大量素材時監看 @:帶入品牌文案指南 工程師應用 /plan:重構、API設計 Tab排隊:跑測試時加新檔 /fork:兩種實作對比效能 /status + /usage:長build看context與額度 @:帶入spec文件、觸發$skill 卡關處理:5個最常見問題 Q1:找不到 /plan 或 /usage 命令,TUI跳「unknown command」 答案:CLI版本太舊。跑npm update -g @openai/codex(或brew upgrade codex)升到最新,重開CLI,再/help看當前所有slash command。 Q2:找不到「Shift + Tab兩次」進計畫模式 答案:那是Claude Code的快捷鍵,Codex CLI沒有。Codex用 /plan slash command(在composer內輸入)。 Q3:Tab沒排到,反而觸發了@ 選單或其他鍵盤行為 答案: 確認composer已輸入文字後才按 Tab 不要在 @ 提及選單開著時按Tab(那是在選單內選取項目) 跑 /status 確認「Queued items」有沒有增加 Q4:/fork 後分支context不一致 答案:/fork 會帶走分叉前的對話歷史,但分叉後原thread和新thread互不回流。要兩邊都看到的東西,請在fork之前講完。 Q5:@ 選單只出現檔案,沒有Plugins/Skills區 答案:先升級CLI到最新版;再確認環境內真的有插件(用 /plugins 查)或技能(用 /skills 查),沒裝當然不會列。 節錄自:博碩文化《ChatGPT × Codex全攻略:從零基礎到自動化,打造你的AI Agent工作流》/曾慶良(阿亮老師) 著 推薦閱讀: ChatGPT Work怎麼用?和Chat模式差在哪、什麼時候該切換? 用Claude Code設計AI工作流!學了工具不等於系統,3範本打造專屬藍圖 Claude Code越聊越笨?4個指令管好「上下文」,用量60%就該主動壓縮
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【104 talks】必學的聰明工作術!-從邏輯思維到工具應用,全面提升工作效能|2/20 線上免費直播

文/104人資市集 「104 talks」致力於協助職場人士的知識學習與能力提升 為每位忙碌的職場人士,創立一個能夠高效學習的節目平台,集結各領域專業講師的知識與分享,為職場人士帶來啟發和新視角。 必學的聰明工作術!-從邏輯思維到工具應用,全面提升工作效能 2025年想讓工作變得更輕鬆、高效嗎? 這場講座將帶您解鎖全新的工作思維,從掌握大局、時間管理到善用AI技能,讓繁瑣流程迎刃而解,能更精準且有策略的執行,輕鬆達到事半功倍的效果。 一起加入這場聰明工作術的旅程,讓工作變得更簡單! 講者及主題介紹 ★黑馬思維-看懂局勢 跳脫平凡的密技- 主講人 : 楊東岳 | 大玩創意有限公司執行長 ★掌握時間成本,創造高效任務管理策略- 主講人 : 曾正文 | PMP 國際專案管理師 ★用AI方法徹底改造工作,輕鬆成為效率達人!- 主講人 : 林尚能 | 企業經營顧問 ★這輩子免學Excel公式,用AI全部解決 - 主講人 : 吳承穎 | 查特普拉斯管理顧問有限公司 共同創辦人 講座資訊: 講座時間:2025/2/20(四)13:30~15:00 報名截止時間:2025/2/18(二) 活動形式:線上免費直播 適合對象:所有職場人士 價值:3600元 → 免費 立即點我免費報名 【報名流程】 1. 活動前1天,我們將以Email寄送活動通知及相關資訊給您,請隨時留意Email,以免遺漏。2. 本講座會以Youtube直播的方式進行。 【注意事項】 報名前,請詳閱課程內容及購買須知。  104 人資市集 保有相關課程內容調整及講師之變動權,可能視情況進行適當的修改與調整。  104 人資市集 保留報名審核權利。  如有課程相關問題,請至聯絡我們留下相關訊息。 . . . 最划算的全方位教育訓練方案!免費申請全課程試閱 >> 推薦你更多相關的好文章>> 【104 talks】時代 vs 世代:不可不知的 EAP 推動要點 | 興智國際執行長 黃智儀 【104 talks】現代領導者的人生進化指南 | 波波黛莉共同創辦人黃晨皓 Kim 【104 talks】AI 數據智能時代的工作再定義 | 微軟人資長王有蘋 【104 talks】運用心理能量,職場一路順暢 | 蘇予昕心理師 【104 talks】啟動你的能量計畫,打造高效人生 | 最速總經理王冠翔 【104 talks】提前佈局不被市場淘汰!第二曲線創新學 | 郭瑞祥 滿足中小企業的培訓需求!超過150+課程任選 >> 訂閱市集電子報與你分享專家文章及最新活動訊息 >> 加入104人資市集 Line 獲得新知與獨家優惠!
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用 Claude Code 打造全端應用,AI 結對編程讓開發效率大幅提升!

陳贈文 文章分類:AI課程 參訓課程:掌握 Claude Code 從零打造企業級全端開發應用實戰班 現  職:軟體工程師 用 Claude Code 打造全端應用,AI 結對編程讓開發效率大幅提升! 👨‍💻 學員背景 資訊科技產業軟體工程師,負責系統後端開發、伺服器維護與架構設計。 🎯 參訓目的 隨著 AI 技術興起,工作上需要更高的開發效率,因此希望學會 AI 工具整合於開發流程,加速專案交付。 🏆 最大收穫 學會將 Claude Code 與 gstack 實戰應用於企業級專案,透過 AI 結對編程顯著提升開發效率,並掌握提示詞工程與錯誤除錯技巧。 📝 產業背景與職務內容 我目前在資訊科技產業擔任軟體工程師,主要負責系統後端開發、伺服器維護與整體架構設計。日常工作除了撰寫與優化程式碼之外,也需要處理系統的除錯與效能提升,確保企業內部各式應用服務能穩定運行,並隨時支援新功能的擴充與上線。 📚 選擇恆逸課程的原因 隨著 AI 技術爆發,工作上越來越需要快速交付專案。為了大幅提升開發效率,我希望能將 AI 工具無縫導入工作流程。恆逸的這堂課主打「Claude Code」與「gstack」實戰,正好完全命中我渴望從零打造現代化全端應用、加速開發週期的迫切需求。 👨‍🏫 講師教學特色 授課講師最讓我印象深刻的是,能將複雜的技術概念具象化,對每天面對冷冰冰程式碼的工程師來說非常有幫助!講師不只是唸簡報,而是直接打開編輯器,Live Demo 展示如何一步步使用 Claude Code 輔助開發。講解 gstack 技術棧時,特別強調各元件的整合邏輯。以往自己摸索常卡在環境設定或版本相容性問題,但講師用幽默比喻,把前後端資料流與 AI 協作的觀念講得很清楚。每當我們實作遇到報錯,講師總能一針見血指出問題,還會故意示範「AI 可能會寫出的錯誤程式碼」,手把手教我們如何引導、修正 Claude Code 的輸出。這種「不怕犯錯、從除錯中學習」的氛圍,大大降低了我對新技術的學習焦慮。講師也常分享業界實戰經驗,讓我們不只學工具,更學到企業級開發的架構思維。整堂課充滿破關解謎的成就感,讓我覺得「學得超好、任督二脈被打通」! 💡 課程中最有收穫的技術或觀念 在上課過程中,我最有收穫的是徹底打破了對 AI 寫程式的刻板印象。以前覺得 AI 生成的程式碼難以直接套用在企業級專案,但在這堂課實作 gstack 全端應用時,我真正體會到「AI 結對編程」。精華在於運用 Claude Code 從零開始搭建 gstack 架構,學會如何精準下達 Prompt,讓 Claude Code 快速生成樣板程式碼,自己則專注於核心業務邏輯。遇到複雜資料庫連線或 API 路由規劃時,直接請 Claude Code 提供建議,甚至協助找出效能瓶頸並重構。這堂課強調實戰而非死記硬背考照。建議上課時一定要親自動手寫程式,遇到 Claude 產出不如預期時,就是練習「提示詞工程」的最佳時機。學會與 Claude 溝通、引導它寫出符合企業標準的程式碼,是我這趟學習中最寶貴的收穫。 🚀 課程對工作實務的幫助 結訓回到工作崗位後,課程效益立刻顯現。最近公司要開發內部自動化監控儀表板,若照以往流程,光是前端、後端 API 到資料庫,至少要一兩週。這次我直接應用課程學到的 gstack 架構,全程搭配 Claude Code 輔助,讓 Claude Code 生成 API 框架,快速完成前後端資料綁定。遇到不熟悉的模組套件,也能直接問 Claude Code 並取得實作範例。結果,原本預估兩週的專案,我只花不到四天就交付,程式碼品質與架構甚至比以前純手工寫的還好!開發效率大幅提升,不僅讓我準時下班,也讓主管注意到我導入新技術與高效率產出的能力。這門課帶來的「實質生產力躍升」,已成為我年底績效考核時爭取加薪、升遷的最佳籌碼。對於想在 AI 時代保持競爭力的軟體工程師來說,這絕對是投資報酬率極高的實戰課程! 完整文章:https://ucom.uuu.com.tw/web/Testimony/Article/12901
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技術迭代太快?專業委外更省心

《IT人才荒的營運痛點》 在數位轉型與精實創業並行的雙軌時代,企業的資源配置往往決定了市場競爭力。許多中小企業為了應付基礎的電腦修繕、伺服器管理與日常除錯,習慣聘請全職的網管人員(MIS)。然而,隨著網路、資安及雲端技術更新速度加快,單一IT人員很難精通多元領域;一旦面臨核心人員離職,更常讓企業陷入系統架構無人理解、維運中斷的營運風險。 《IT委外釋放企業韌性》 過去企業建置系統,就像早期需要「自行挖井取水」,必須投入高昂的固定資金購買資訊硬體、應用軟體,並養活一整個IT團隊來維護。而現代的IT資訊委外服務,則如同「接通水管」,將基礎設施託管給具備規模化、多領域專家組成的外部團隊,改以服務合約方式靈活訂閱,不僅能將固定的人事行政開銷轉化為彈性營運預算,更包含下列核心效益: 1. 降低招募與培訓成本:免除網管人員的招募空窗期與內部學習曲線。 2. 彈性配置IT資源:依企業發展階段,掌控資訊專家進用的精準時機。 3. 確保專案品質與效能:引進實務經驗豐富的專家,有效控制專案預算。 《數位通國際的實戰實力》 自2003年起,數位通國際秉持專業謹慎的顧問實力,協助企業建置環境、設備並排除IT技術瓶頸。我們的服務觸角多元,從協助亞東科技大學的設備建置與保固,到為英爵醫美、萬寶龍提供穩定的網路與設備技術支援;同時,更為果核數位量身規劃雲平台建置與後續技術支援,甚至將IDC專業維運與技術顧問服務成功輸出至史瓦帝尼。透過一站式的專業託管,協助企業將寶貴的核心人力聚焦於業務創新。 ◆ 了解數位通國際 IT委外 https://easpnet.pse.is/9udhd7 ◆ 立即預約數位通 IT委外服務 https://easpnet.pse.is/9udg3a ---------------- 《相關文章》 ◆ 中小型企業 資安防護檢測知多少 https://easpnet.pse.is/9udhf4 ◆主機代管是什麼? 硬體建置不再是限制 https://easpnet.pse.is/9udhcv ◆ 企業虛擬主機/推薦分析 https://easpnet.pse.is/9udhbg
Dr. CLOUD・Dr. CLOUD 數位小補帖

微軟「AI員工」報到 可執行複雜、跨工具協作任務 台鏈振奮

2026-06-18報導 經濟日報記者蘇嘉維 由聯合新聞網授權轉載 微軟宣布「AI員工」正式報到,昨(17)日於全球推出Copilot Cowork,並獲全球逾半數的《財富》500強(Fortune 500)企業使用。法人看好,微軟推出AI員工後,有望帶動AI算力需求增加,不僅帶旺鴻海(2317)、廣達及緯穎等代工廠,也將為PC品牌注入一股全新成長動能。 延伸閱讀:你也是膨風一族嗎?63%上班族AI能力都在灌水,為什麼會這樣? 微軟指出,Copilot Cowork能夠執行複雜、長時間運行且需跨工具協作的任務。使用者只需定義工作內容Copilot Cowork即可端到端完成整個流程,並交付完成的結果,不僅是提供草稿或建議。 微軟「Copilot Cowork」功能與概況 核心應用可協助使用者定義任務目標,同時達成跨工具使用,獨立完成使用者交付的專案任務鎖定市場企業用AI領域最大特點透過雲端執行模式,讓使用者PC關機後,AI也可自動執行任務未來效應微軟Windows在PC市場稱霸情況下,有望帶動代理式AI應用快速推進 其中,Copilot Cowork最大特點使用雲端託管(Cloud hosting)讓檔案不會儲存於本機裝置,不僅安全性受到嚴格控管,且即便使用者筆電關機,任務仍可持續執行。內建的Work IQ 支援將所有任務與企業既有的系統連結,確保所有工作精準反映真實的脈絡,另外多模型設計可依照任務需求使用最合適的模型,並將隨著更多模型推出持續擴展能力。 Copilot Cowork目前已經整合Anthropic旗下的Opus 4.8與Sonnet 4.6等AI模型,並支援OpenAI的GPT 5.5。不僅如此,微軟預計在未來數周內發布的最新模型 Cowork 1,主打透過後訓練(post-train)優化,以相對更低的成本完成任務。使用Copilot時,使用者不會被綁定單一模型,可以根據需求選擇最具效益的模型或前瞻模型。 據了解,Copilot Cowork是微軟大規模進軍代理式AI(Agentic AI)市場的重要一步,不同於先前AI模型的一問一答方式,Copilot Cowork可獨立執行工作專案,即便電腦關機,也可以雲端運算方式持續推進工作,同時微軟Windows作業系統在稱霸PC市場情況下,代表Copilot Cowork將可望快速拓及全球PC,推動代理式AI應用快速發展。 微軟在推出Copilot Cowork同時也象徵AI算力需求進一步成長,當前切入微軟AI伺服器供應鏈的鴻海、廣達及緯穎等ODM廠後續接單有機會暢旺。 法人指出,廣達在微軟供應鏈不僅成功拿下GB300系列的NVL 72伺服器大單,後續Vera Rubin伺服器也將在下半年開始量產出貨,為廣達下半年營運增添成長動能。 [joblist_plugin title='【廣達】精選職缺,104上都看得到!' url='https://www.104.com.tw/company/ahfsoq0' amount='5'] 不僅如此,微軟推出Copilot Cowork產品後,有望為PC市場帶來代理式AI新浪潮,推動PC換機需求,讓今年相對平淡的PC市場營運添新柴火,華碩、宏碁、微星及技嘉等PC品牌廠同樣受惠。 ▲ 圖片來源:聯合新聞網授權轉載
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AI 時代的研發現場:回歸人才特質,技嘉如何重新定義工程師的工作方式

隨著 AI 技術快速發展,科技產業的競爭焦點也逐漸從單純的硬體效能與產品規格,轉向研發流程、協作效率與人才結構。AI 的導入不只是加入新工具,而是重新定義工程師的工作方式,整個工程生態正逐漸從「單一開發」走向「系統化管理」與「跨域協作」。 文/104人力銀行 本文導覽: 從自動化到 AI 工具導入,研發現場的變革早就開始 AI 真正改變的,是工程流程的邏輯 AI 改變選才條件嗎?技嘉更看重的是:人格特質 AI 不會取代工程師,但會改變工程師的角色 在技嘉科技(GIGABYTE Technology,以下簡稱技嘉)的研發現場,這樣的轉變其實已經持續了十多年。韌體開發二處處長吳宗達在技嘉任職超過十五年,主要負責主機板 BIOS 與韌體相關開發。他回顧,從早期 CI/CD 與開發自動化,到近年把 AI 工具與 AI Agent 帶進工作流程,真正改變的並不是單一技術,而是整體研發流程的思考方式。 從自動化到 AI 工具導入,研發現場的變革早就開始 吳宗達回憶,十多年前進技嘉時,研發團隊仍有大量重複且需仰賴人工處理的工作,流程也尚未建立完整的標準化機制,於是開始著手推動工作流程的優化,而 AI 的導入並非突然,而是建立在多年流程自動化與整合的基礎之上,AI 的加入更像是一把催化劑,正微妙地重塑工程師的日常。 過去很多時候,只要把功能完成即可;現在則更強調文件與知識整理。「以前可能只要把事情做完,現在會更重視為什麼這樣做,還有怎麼讓別人下次更容易接手。」 AI 真正改變的,是工程流程的邏輯 AI 對研發現場最大的影響,其實不是單一工具,而是整個開發邏輯的轉變。就吳宗達形容,過去的工程流程比較像是單一線性的任務鏈,僅需交付給特定負責的人即可。 隨著產品與系統越來越複雜,單靠記憶與口述交接已難以支撐整個研發體系,這些原本存放在人腦中的知識與個人經驗,必須被整理成文件、紀錄與規格,甚至要能轉化成可被系統使用的資料結構。 從口耳相傳的經驗,轉向數位化的 Open File,最終成為 AI 可讀取的 Open Data。然而從AI 的角度來看,真正的問題反而是餵給 AI 的「資料不夠多」。他指出,若企業內部沒有足夠的工作紀錄、文件資料,AI 也無法持續迭代學習。 也因此,就研發流程上逐步從「流程導向」(Process Oriented) 轉向 「API 導向」(API Oriented)的思維,將原本分散在不同開發人員或部門的工具與資料可以被串接,整體的工作流程也能橫向擴展。 他坦言,AI 目前主要還是輔助的角色,部分的規格整理、工作日誌彙整,皆可透過 AI Agent 協助完成,同時讓管理者能更容易掌握專案脈絡、進程。倘若涉及到績效評估、團隊溝通或情境判斷時,仍需要回到「人」來做最後的決策。 技嘉科技韌體開發二處處長吳宗達 AI 改變選才條件嗎?技嘉更看重的是:人格特質 AI 技術快速發展,也讓許多企業重新思考或定義徵才的條件;而在技嘉的研發團隊中,選才標準並沒有出現劇烈改變,反而是回歸初衷:人格特質。 人資夥伴補充,技嘉的研發職缺,第一關是由主管直接做篩選,長期以來他們最重視的特質,其實一直沒有變:好奇心、學習能力,以及解決問題的熱情。AI 工具的使用經驗當然加分,對多數 RD 職缺來說,並不是唯一的門檻,只要具備良好的基礎能力與學習意願,很多工具都可以進公司後再學習。 在吳宗達看來,AI 時代反而讓這些人格特質變得更重要。根據他的觀察,現在不少工程人才會透過 Side Project 或 GitHub 專案展示自己的能力,像是開發小工具、嘗試自動化流程,甚至研究區塊鏈或智能合約等題目。這些看似與職缺未必直接相關的經驗,往往能反映一個人是否真的對技術有興趣,也更容易被企業注意到。 「如果一個人平常就會自己做一些 Project,我通常會特別留意。」這也正呼應當前科技產業的招募趨勢,對許多年輕工程師而言,找工作不再只是離職後才開始準備,而是平時持續累積作品與成果,在市場上保持被看見的狀態。 AI 不會取代工程師,但會改變工程師的角色 當被問到 AI 是否會取代工程師時,吳宗達的答案很直接:「不會,但工作思維一定會變。」他認為,未來的工程師角色會更像是與 AI 協作的整合建構者,而不是單純執行任務的人。許多企業過去長期忽略的流程問題,包括知識沒有被記錄、流程缺乏標準化⋯⋯現在都必須重新整理並規格化。 因此,看似「工作變多」,但其實是那些是原本被忽略的流程工作,現在開始被系統化與文件化。隨著 AI 工具越來越成熟,工程師的價值也正在改變:不再只是完成某個任務,而是能理解整體工作流程、整理知識,並讓團隊能力得以持續累積。 AI 並沒有讓工程師變得不重要或被取代,反而是讓一件事變得更加清楚——當工具越來越強,人真正不可取代的能力,仍然是持續學習、理解問題,以及把經驗轉化為能被團隊延續的知識。 立即下載《2026科技業人才報告書-人才版》 [joblist_plugin title='更多104【技嘉科技】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/a4kvltk' amount='3']
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微軟、Meta加碼AI帶旺台鏈 鴻海、廣達、緯穎等受惠

2025-08-01 經濟日報季晶晶、葉亭均編譯、記者林薏茹 由聯合新聞網授權轉載 資料中心兩大巨頭微軟、Meta於30日公布上季財報與營運展望均優於預期,並同步看旺AI需求,透露在AI領域的投資已開始嘗到甜美果實,催動營運成長引擎,兩家公司並同聲高喊為把握龐大商機,後續資本支出會持續提升。 微軟、Meta同聲唱旺AI前景,都將加碼投資擴大資料中心投資,市場按讚,31日早盤股價均大漲,微軟勁揚4.6%,市值突破4兆美元,Meta更暴漲11.9%。法人看好將同步帶旺AI伺服器協力廠鴻海(2317)、廣達、緯穎、英業達等營運動能,相關個股昨天強漲表態,廣達、緯穎均大漲超過4%,鴻海也勁揚逾3%。 ※ 原新聞發稿日為2025/8/1,新聞轉載日為2025/8/4 延伸閱讀:「初階工作」恐被AI取代?當科技巨頭高層都這麼說,我們該如何應對? 微軟執行長納德拉指出,AI技術的快速創新和廣泛應用,正推動微軟在多個業務領域實現突破性成長,Microsoft 365 Copilot和GitHub Copilot等AI產品使用者採用速度,已達到「前所未有」的水準,目前Copilot產品每月活躍用戶達1億。 微軟上季資本支出年增27%,達到242億美元,超乎預期,公司預估本季資本支出將達300億美元,創新高,主要用於興建資料中心以驅動AI服務。微軟財務長胡德高呼「將繼續投資,以把握眼前龐大的機會」。 微軟也首度公布Azure雲端運算業務完整營收數據,截至6月底止的2025年全年度,Azure及其他雲端服務營收超過750億美元,年增34%。 Azure上季營收成長39%,預估本季成長37%,優於預期,顯示微軟在AI領域的大舉投資逐漸產生回報,激勵31日早盤股價飆漲8%。 微軟強調,擴大資本支出對於克服供應瓶頸至關重要,這些瓶頸限制滿足AI需求的能力資本支出正略微轉向資料中心等「壽命較長」的資產。微軟上季(截至6月底的年度第4季)營收764.4億美元,年增18%;淨利年成長近24%、達272.3億美元,都優於市場預期。 ▲ 圖片來源:聯合新聞網授權轉載 [joblist_plugin title='104【微軟】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/at2m1g0' amount='3'] 微軟看旺AI需求之際,Meta也上調本年度資本支出下緣區間,全年資本支出預估提升為660億美元至720億美元(原先預期為640億美元至720億美元),以加強對人才、基礎建設、資料中心與能源需求的投資。 Meta財務長李蘇珊並透露,明年將是資本支出「同樣顯著」成長的一年,主要用於擴展生成式AI所需的伺服器,網路和資料中心建設。 Meta上季銷售優於預估,核心廣告業務持續強勁成長,同時對本季提出超乎預期的樂觀展望,顯示獲利動能足以支撐其大規模投資AI領域的計畫。Meta執行長祖克柏強調,穩健的廣告業務使Meta能加速投資AI搶市占,並已從新的生成式AI功能獲得「可觀」收入。 Meta並公布上季營收成長22%、達475億美元,高於市場預期的448億美元,其中廣告部門營收465.6億美元、也優於預期。本季營收估可達475億美元至505億美元,優於分析師平均預估的462億美元。
【104職場力】・AI

在趨勢科技,唯一的競爭對手是駭客:AI 時代下,資安人才與研發現場的真實變化

當生成式 AI 進入企業日常,對於專注資安產品的企業而言,不單是工具升級,更可視為是將資安的攻防節奏全面改寫。因為率先新技術放大其效能的,偏偏卻也是攻擊者。趨勢科技 TrendAI Lab 與核心技術副總經理卜鵬世,與資深人資協理柯志宜,在受訪時都不約而同提到,AI 正在重新定義企業對工程師的期待,也讓資安產品研發、核心技術研究與人才招募標準同步改變。 文/104人力銀行 本文導覽: 同樣是工程師,解決的卻不是同一種問題 當攻擊者也用 AI,資安人才的標準亦隨之改變 要能帶著 AI 解題,把工具轉化為價值 對趨勢科技(以下簡稱趨勢)而言,AI 時代下真正稀缺的,不再只侷限是會寫程式的人,而是能理解問題、拆解並知道如何運用 AI ,讓產品與防禦能力持續進化的人才,這樣的轉變,正發生在趨勢的研發與徵才現場。 同樣是工程師,解決的卻不是同一種問題 卜鵬世首先分享,他目前掌管的兩個核心部門:一是更貼近產品與客戶需求的 「端點防護」(Endpoint Security)部門,另一是負責研發共通能力的「核心技術」(TrendAI Lab)部門。前者關注的是,如何把防護能力做成客戶能快速安裝、易於操作管理的產品;後者則是專注於分析資安威脅、偵測引擎、URL 判讀等能力,提供各產品線共用的核心能力支援。 談到這兩個部門的差異,卜鵬世用了一個很鮮明的比喻:「端點產品部門的人比較像部隊,核心技術部門的人比較像製造武器的人。」 一邊更靠近戰場與使用情境,一邊則負責打造武器與核心能力,分工不同,卻必須高度協作。 若進一步用學科來理解,這兩類人才也有明顯差異。卜鵬世認為,核心技術比較像化學系、數學系,偏研究、分析與技術突破;而產品開發則更像 化工系、應用數學系,更重視如何把技術轉化為可落地、可被客戶使用的解決辦法。 面對資安威脅,前者需對新技術保持高度敏感,從龐大資訊中找出特定模式;後者更需要能理解客戶需求、使用流程與跨部門的合作。換句話說,兩邊都在拆解問題,但一邊更接近攻擊與技術本身,另一邊更接近使用者與產品體驗。 當攻擊者也用 AI,資安人才的標準亦隨之改變 AI 的普及,最先改變的是資安攻防的速度與規模。卜鵬世直言,攻擊者往往是世界上最早應用新技術的一群人,「只是他們把它拿來做壞事。」過去,若要變形攻擊,可能還需要改寫程式邏輯;現在只要下幾個語法,AI 就能快速生成大量變體。也因此,他很直接地說出這句話:「只有用 AI,才有辦法對抗 AI。」 對核心技術團隊來說,AI 已不只是輔助工具,而可能成為解決辦法的一部分;過去最核心的是程式寫成的引擎,未來最關鍵的部分甚至可能就是 LLM。對產品開發端而言,AI 則更直接影響開發流程,從知識查找、code completion,到 AI agent 協助寫 code、做測試與整理架構,正在逐步重塑工程師的工作方式。 這樣的改變,也反映在趨勢科技的徵才標準裡。受訪者提到,公司在面試時,已經會觀察候選人的 AI 使用能力,甚至有一套內部能力指標概念對照:從「有在使用」,到「能產出成果」、再到「已經融入工作流程」,更高階者甚至能藉此改變做事方式與組織協作模式。 以目前觀察來看,多數工程師已開始使用 AI,也能在部分工作中應用,但距離大規模流程與工作模式的重塑,還有一段距離。這也意味著,企業現在看的人才,不再只是「會不會寫 code」,而是「會不會用 AI 定義問題、拆解問題,並把它真正放進工作流程裡」。 趨勢科技核心技術副總經理卜鵬世 要能帶著 AI 解題,把工具轉化為價值 對趨勢科技而言,未來工程師最重要的能力,不光只是技術本身,而是包含判斷力與學習力。卜鵬世認為,當 AI 已能協助完成越來越多標準化工作,真正拉開差距的,是定義問題、做出決策、引導 AI 協作的能力。未來的新鮮人,也許一進職場,反而會更像是帶著一群 AI agents 一起工作的協作者。 從 HR 的角度,柯志宜也觀察到,企業在尋找的已不只是具本科系背景,而是能否展現對技術的熱情、學習能力,以及把工具運用到實際問題上的能力。她提到,科系當然還是辨識人才的一種立即參考,但真正重要的,仍然是候選人能否證明自己會用、敢用,而且清楚使用 AI 解決了什麼問題。對於產品開發的團隊來說,這樣的人才尤其有亮點,「因為他不是只會操作工具,而是能把工具轉化為產品價值。」 趨勢科技人資協理柯志宜 除了人才標準,趨勢科技也強調自身吸引人才的另一個關鍵,在於企業文化與研發定位。柯志宜提到,「我們唯一的競爭對手是駭客。」 這句話不只是企業精神,也反映出公司長期專注資安、持續轉型的核心方向。她認為,趨勢科技一直保有清楚的願景;對工程師而言,這裡並不是科技公司的海外分部,而是擁有研發資源與舞台的研發中心。對於想參與核心技術,與全球性產品研發的人來說,這樣的環境本身就是吸引力。 從端點防護到核心技術,從 AI 分級到徵才標準,在 AI 時代下,資安領域最需要的不只是技術執行者,而是能帶著 AI 一起解題、一起進化的人。這正是趨勢科技在人才招募與研發現場,所體驗到最真實的變化。 立即下載《2026科技業人才報告書-人才版》 [joblist_plugin title='更多104【Trend Micro_趨勢科技】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/apio4y0' amount='3']
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