104學習

AJAX

AJAX 是一種網頁技術,能讓網頁在不重新載入整頁的情況下,與伺服器交換資料並更新內容。這讓使用者體驗更流暢快速,像是即時搜尋建議、動態表單驗證等功能都靠它實現。對前端工程師來說,熟練這項技術能提升網頁互動性與效能,增加開發效率,也讓產品更符合現代使用者期待。掌握這項技能在網頁開發及相關職位上非常受歡迎。

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提升你的實力,朝專業更進一步

精選課程

充實自己,讓能力持續成長

AI工程師與企業開發必修!FastAPI後端精通:全面入門與進階實戰指南
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邁入Java REST Web Service開發領域
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Python Flask RESTful服務設計
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JSP + Servlet | 吳永志Java Web 技術開發
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精選證照

考取專業證照,讓能力被市場看見

IBM XML |
這項技能主要指能夠運用IBM相關工具和平台來處理XML格式的資料。XML是一種結構化數據標準,廣泛用於系統間資料交換與整合。在企業應用中,熟悉這項技能代表你能有效解析、編輯及轉換XML文件,並利用IBM的軟體如WebSphere或InfoSphere來進行資料傳輸、整合及自動化流程。具備這能力,有助於提升跨系統溝通效率,強化資料管理及系統整合的能力,對於從事企業資訊系統、軟體開發或資料工程等職務非常實用。
IBM
程式設計與軟體開發知識 |
網際網路是目前資訊領域最常碰到的學科,這領域包括:網路入門、通訊網路實務、全球資訊網、電子郵件與即時通訊、網誌/微網誌/Vlog-Facebook與Google+、網路資源活用、FTP檔案傳輸與P2P下載、Google搜尋祕技、網路安全的認識與防範、資訊倫理與網路著作權。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
動態網頁程式設計 PHP5 |
動態網頁程式設計 PHP5證照驗證持有者具備使用PHP5語言進行網頁開發的專業能力,涵蓋資料庫連接、表單處理、會話管理及物件導向程式設計等技術,適合從事網站後端開發及系統整合工作,提升求職競爭力並符合企業對動態網頁設計人才的需求。
財團法人中華民國電腦技能基金會
網際網路實務與應用 |
網際網路是目前資訊領域最常碰到的學科,這領域包括:網路入門、通訊網路實務、全球資訊網、電子郵件與即時通訊、網誌/微網誌/Vlog-Facebook與Google+、網路資源活用、FTP檔案傳輸與P2P下載、Google搜尋祕技、網路安全的認識與防範、資訊倫理與網路著作權。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
Master CIW Enterprise Developer |
CIW(Certified Internet Webmaster) 認證是目前唯一針對互聯網專業人員的國際權威認證。CIW培訓著重於技術水平的提高和商業實踐的具體運用,使企業在網絡商業環境中提高市場競爭能力。 Master CIW Enterprise Developer 為精通建置多層式資料庫 (n-tier database) 與網路應用程式的Java, Java APIs, Java Database Connecitivity (JDBC) 解決方案、中介開發軟體工具 (middle tools)、分散式物件模組 (distributed object models),如CORBA/ORB 和 IIOP的舊有專屬系統之連接 (legacy connectivity) 等解決方案的專業能力認證。CIW是一種基於互聯網專業技能的培訓認證,適合設計、開發、管理、安全防護、技術支持互聯網及企業網相關業務的人士。
Prosoft Learning Corp.
OCP Java Dev. |
Oracle Java Developer (Java 語言開發人員) 是針對擁有Java開發技術的人員提供。以Java程式語言為開發工具,從事設計、製作與維護網際網路應用軟體,以及建立具動態特性的網頁。OCP Java Dev.證照,目前已停止發放。
Oracle

精選貼文,掌握第一手知識

AI 客服系統推薦:即時對話加上 AI 自動回覆的實務解析

晚上十點,官網右下角跳出一則訊息,詢問某項商品能否隔天到貨。如果沒有人回覆,這位訪客多半就離開了。AI 客服系統處理的正是這種即時的互動:以 LiveChat 即時對話承接訪客的提問,由 AI 先行回覆常見問題,遇到需要判斷的情況再轉交人工客服。本文聚焦在對話當下的回覆體驗,至於案件追蹤與服務品質管理,屬於客服中心的範疇,不在此詳述。 【即時對話為什麼重要】 訪客在瀏覽網站時提出的問題,通常與購買決定直接相關,例如規格、價格、交期。回覆越即時,對話越可能延續下去。然而多數中小企業沒有人力全天候值班,這就是 AI 自動回覆可以補上的缺口。 【AI 如何產生回覆】 管理王的「AI 智慧回覆」功能頁說明了運作方式,可歸納為六點。 訊息意圖分類。系統判讀客戶訊息屬於詢價、客訴、預約、售後或一般詢問,以便分流。 以知識庫為依據的多風格草稿。AI 從公司的知識庫找出答案,產生正式、親切、簡潔等不同風格的回覆草稿。 多語言應答。偵測來訊的語言,並以相同語言回覆。 品牌語氣一致。可整合角色設定與風格指南,讓不同時段、不同人員的回覆維持相同的口吻。 敏感問題轉真人。涉及金額爭議或法律風險的訊息會被標記,轉由人工處理。 多管道與品質追蹤。支援 Email、LINE、Messenger、Instagram、Facebook 與網站對話框,並追蹤回覆的滿意度。 搭配「AI 客服中心」功能頁的說明,AI 無法處理的問題會轉給真人專員,對話紀錄完整保留,客戶不需要重複說明。 【什麼情況該由人接手】 AI 適合回答有明確答案的問題,例如營業時間、運費、退換貨規則。需要協商、安撫或涉及個別條件的情況,仍應交給人工客服。實務上建議事先列出必須轉人工的主題,並在知識庫中寫清楚標準答案的範圍,AI 的回覆才會穩定。 【使用情境】 一家販售居家用品的網路商店,夜間的詢問多半是到貨時間與退貨方式。啟用AI 客服系統之後,這些問題由 AI 依知識庫回答,隔天上班的同仁只需處理被標記的對話。 一家接待海外買家的貿易公司,常收到英文與日文的詢問。AI 以來訊的語言產生草稿,業務確認內容後送出,縮短了回覆的時間。 【挑選重點】 AI 客服系統比較可從三種做法來看。自建的方式是以通用的 AI 工具人工複製貼上,雖然可行,但 AI 不了解公司的資料,回覆也無法留存在系統中。單點的對話機器人設定快速,然而與客戶及訂單資料分開,轉人工時容易斷線。整合平台則讓 AI 讀取公司的知識庫與客戶資料,並與人工客服共用同一個對話視窗。 「AI 智慧回覆」功能頁列出五項檢視重點:AI 能否存取公司內的資料、對話是否會被用於模型訓練、繁體中文的理解程度、整合的深度,以及計價模式是否容易超支。官網的問答說明,對話與上傳的資料不會用於模型訓練;用量則採點數制。 【知識庫與回覆規則的準備】 AI 回覆的品質,很大程度取決於事前的準備。以下是幾項實用的做法。 從真實的對話整理問題。翻閱過去三個月的訊息紀錄,找出最常出現的二三十個問題,以客戶實際的問法作為標題,再寫上標準答案。 答案要完整且保持最新。價格、活動期間、營業時間與政策一旦異動,就要同步更新知識庫,否則 AI 會依舊資料回覆。 設定品牌的語氣。稱呼客戶的方式、是否使用敬語、句子的長短,都可以事先訂定。語氣一致,客戶才不會覺得每次遇到不同的人。 列出必須轉人工的情況。金額爭議、客訴、涉及合約或法律的問題,以及客戶明確要求與真人對話時,都應該轉交專員。 告知客戶正在與 AI 對話。清楚標示有助於建立信任,也讓客戶知道可以隨時要求轉接人工。 定期檢視對話紀錄。每週抽查部分 AI 的回覆,把回答不理想的案例補進知識庫。這項工作持續進行,回覆的穩定度會逐步提升。 安排非上班時段的交接方式。夜間由 AI 承接的對話,若需要人工處理,應該留下清楚的標記,讓隔天上班的同仁優先回覆。 【關於權限、匯出與行動裝置】 不少企業在評估時會問:資料誰看得到、日後能不能帶走、手機上好不好用。依管理王官網的說明,權限可依組織、部門、個人分層設定,管理者能決定每個角色可檢視與可修改的範圍,操作紀錄也可追溯。資料存放於台灣,支援 CSV、Excel、PDF 三種匯出格式,需要備份或交接時不致受限。操作介面為響應式網頁設計,在桌機、平板與手機上皆可使用。至於與既有系統的整合,官網說明提供 REST API 與 Webhook 介面,實際的串接範圍建議在導入前與顧問確認,必要時再評估客製化開發。 【預算怎麼抓】 評估AI 客服系統費用時,建議把導入、訓練與後續擴充一併算進去。管理王的做法是把各系統內建於方案,不需為單一系統另外付費,公開的方案如下。 入門可先用免費方案,NT$0 且永久免費,成員上限 10 人、儲存 1 GB,註冊贈一次性 AI 點數 500 點,部分功能為 30 天試用。人數成長後可選經濟型(NT$5,000/月,成員上限 30 人,50 GB,AI 點數 1,000 點/月)、商務型(NT$10,000/月,成員上限 60 人,200 GB,AI 點數 3,000 點/月,含 8 小時遠端導入教育訓練),或旗艦型(NT$19,900/月,成員不限,1 TB,AI 點數 10,000 點/月,含 16 小時遠端導入教育訓練)。 年繳的月費不打折,但加贈 2 個月,付 12 個月可用 14 個月。若需客製化開發,計價為 NT$1,000/小時;加購教育訓練為 NT$2,000/小時,最低 10 小時。費用以 app.ai.com.tw 官網公告為準。 AI 回覆會消耗 AI 點數,各方案每月的點數額度如上所列,選擇方案時可依對話量估算。 【常見問答】 Q:AI 的回覆會不會很生硬? A:回覆可選擇不同風格,並依品牌的語氣設定產生,送出前也可由人員調整。 Q:公司的資料會被拿去訓練模型嗎? A:依官網說明,對話、上傳的文件與客戶資料不會用於模型訓練。 Q:沒有使用過 AI 的同仁能上手嗎? A:不需要學習撰寫提示詞,在工作流程中點選對應的 AI 功能即可。 Q:AI 答錯怎麼辦? A:同仁修正後可將正確內容加入知識庫,重要的回覆建議由人員複核。 【下一步】 工具本身不會自動帶來成果,關鍵仍在流程是否被團隊持續使用。作為AI 客服系統推薦選項之一,管理王的優勢在於功能內建於同一個平台、由台灣團隊服務、資料存放於台灣,背後是深耕企業服務超過 25 年、服務超過 3 萬家企業客戶的戰國策集團。建議先註冊免費方案實際操作,有任何導入上的疑問,歡迎來電洽詢。 從即時對話開始導入AI 客服系統,是多數企業接觸 AI 應用較容易的起點。 管理王 AI.com.tw 0800-003-191
林尚能・台灣服務比較網

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】

前端工程師2025年必學技能清單:10大工具與技術指南,職場增能懶人包整理

前端工程師需要掌握的技能和專業涵蓋了多個方面(HTML、CSS 、 JavaScrip...等),包括基礎的網頁開發知識、前端框架、以及與團隊合作的工具等。本篇文章將深入探討前端工程師必備的 10 大核心技能與工具,幫助您在職涯中站穩腳步,開發出高效且吸引人的網站與應用。 1. HTML、CSS 和 JavaScript HTML: 用於結構化網頁內容,是前端開發的基礎語言。 CSS: 負責設計和佈局,使網站具有視覺吸引力。 Java Script: 增加互動性,處理用戶事件和動態內容。 ⚡推薦課程⚡ 成為前端工程師|透過 HTML 與 CSS 認識網頁設計,從 0 到 1 打造實用介面 (上集) https://nabi.104.com.tw/course/tibame/f5b246b2-ec79-4f0d-8ef5-2fdf8d6f5bcb 成為前端工程師|Java Script 入門:帶你逐步培養網頁開發技能 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/830671fb-2c58-48fa-9a5a-6c1f1798598a 【更多課程學習】https://user266414.pse.is/6ps94k 2. 前端框架和庫 React.js: 一個用於構建用戶界面的 JavaScript 庫,能夠快速開發單頁應用(SPA)。 Vue.js: 一個漸進式框架,適合於小型到大型應用的開發。 Angular: 一個全面的前端框架,適合大型企業級應用。 Svelte: 新興的前端框架,以其高效的性能和簡化的開發體驗而受歡迎。 ⚡推薦課程⚡ Let’s Vue! 前端開發入門到實戰 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/ee965aa9-eb02-43d5-ae79-1dcd50f965dc 3. 版本控制工具 Git: 版本控制系統,用於跟蹤代碼變更,方便團隊協作。 GitHub 或 GitLab: 托管代碼庫,協作開發和版本管理的主要平台 ⚡推薦課程⚡ Git 速成攻略:2.5 小時變身版本控制達人 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/20a2bbd6-ee21-4d92-8899-18e59ea3b97f AI助理GitHub Copilot | 提升前端開發效率 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/c4795096-ae10-43a5-b5e3-2a6548c30e8c GitHub Copilot AI賦能開發實戰訓練班 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/2617c99d-b815-442d-89b4-aa35a360273a 4. 預處理與構建工具 Sass 或 Less: CSS 預處理器,能夠提高樣式表的可維護性和可重用性。 Webpack、Parcel 或 Vite: 模塊打包工具,用於優化資源加載、處理 JavaScript 模塊化等。 【更多課程學習】https://user266414.pse.is/6psa64 5. 響應式設計與跨平台兼容 響應式網頁設計: 掌握使用 CSS 媒體查詢(Media Queries)以適應不同屏幕尺寸的布局技巧。 跨瀏覽器兼容性: 確保網站在不同的瀏覽器(如 Chrome、Firefox、Safari、Edge)上的一致性。 ⚡推薦課程⚡ RWD響應式網頁設計入門 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/9e4a630f-6e3b-4261-adf6-a6ac1edf1ea8 工程師救星-用Bootstrap速成響應式網頁開發 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/9e4a630f-6e3b-4261-adf6-a6ac1edf1ea8 6. 調試與測試 Chrome DevTools: 瀏覽器內建的開發者工具,用於調試 JavaScript、分析網頁性能。 前端測試框架: 如 Jest、Mocha、Cypress,用於自動化測試和單元測試。 7. API 與 AJAX 技術 Fetch API 或 Axios: 用於與後端服務進行 HTTP 通信,拉取數據或發送數據。 RESTful API 與 GraphQL: 理解如何與 API 交互並消費 API 提供的數據。 8. 設計工具和基礎設計原則 Figma 或 Adobe XD: 瞭解設計工具以便與設計師協作。 UX/UI 基礎: 基本的用戶體驗和用戶界面設計原則,確保設計既美觀又實用。 ⚡推薦課程⚡ UI/UX 新時代指南:產品設計 x 商業思維 x AI 工具 https://nabi.104.com.tw/course/ppa/d9785ca3-7de2-4567-aae5-2c771a5471e8 UI/UX新手實務班|UI介面設計,洞悉使用者體驗 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/1550e806-07b1-49a2-a8e8-42668911d4ca 9. 性能優化 代碼分割與懶加載: 減少初次加載時間,提升網站性能。 圖片優化與資源壓縮: 優化圖片格式與大小,減少網頁加載時間。 10. SEO(搜索引擎優化) 理解基本的 SEO 概念,確保網站在搜索引擎中具有良好的可見度,包括結構化數據的應用和適當的標題標籤。 ⚡推薦課程⚡ SEO搜尋引擎優化七大密技|攻上頂端排名寶座 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/b0d286b0-9106-406c-beff-c53918ab2270 具備以上這些技能,能幫助前端工程師在現代網頁開發中具備更強的競爭力與靈活性。
104學習・職涯學習課程專文推薦

工研院親揭 「全球電信產業」面臨的4大關鍵趨勢

2025-03-14報導 經濟日報記者吳康瑋 由聯合新聞網授權轉載 全球行動通訊大會(MWC)作為移動通訊產業的風向球,今年吸引超過10.9萬人參與。為協助臺灣業者掌握國際趨勢並拓展商機,工研院14日舉辦「MWC 2025 展會直擊:AI 驅動未來通訊與智慧應用研討會」,聚焦 MWC 2025的關鍵議題—「開放」(Open)與「AI人工智慧」對電信產業未來發展的深遠影響。工研院指出,5G-Advanced (5G-A)階段的「5G+AI」將推動商用部署、加速產業轉型。未來,電信業者與設備商將透過開放技術與 AI,優化網路管理、提升用戶體驗,並推動智慧交通、無人技術、沉浸式購物等創新應用,為通訊產業帶來新商機。 工研院副總暨產業科技國際策略發展所長林昭憲表示,MWC 2025展會凸顯電信產業正加速邁向開放架構與AI創新應用。從5G-A發展到地空整合通訊技術,各大企業積極運用AI提升網路管理效率、優化應用場景,並推動電信服務的市場化。臺灣在全球硬體供應鏈中占據關鍵地位,然而,面對 AI 技術的快速演進,產業需加速推動AI創新體驗多元化,強化市場應用,提升AI在消費市場與企業端的滲透率。 隨著AI進入各行各業,臺灣應鼓勵產業跨界合作,將AI深入智慧製造、醫療、零售、車聯網等領域,打造高附加價值的解決方案。此外,在全球電信與科技業加速邁向AI驅動的數位轉型之際,臺灣可憑藉供應鏈整合優勢,加強與國際夥伴的技術合作,從硬體製造擴展至AI 軟體與應用服務,確保在全球市場中持續保持競爭優勢。工研院指出,今年展會聚焦四大關鍵趨勢:Open RAN與Open Gateway發展、AI驅動電信數位轉型、5G-A的應用創新與貨幣化,以及地空整合通訊技術演進。 關鍵趨勢一:透過「開放」實現全球互聯,重塑通訊產業生態 MWC 2025強調Open對電信產業未來發展的重要性,推動5G商用部署與變現。在Open概念下,Open RAN與Open Gateway是兩大核心技術。Open RAN方面,O-RAN聯盟持續推動RAN轉型,朝向開放、智慧化、虛擬化發展,確保互通性。目前已有29個準商用及商用案例、57個測試案例,並簽署17件合作備忘錄。O-RAN聯盟與3GPP合作,將開放架構標準與5G、6G融合,奠定AI應用基礎並提升安全性。未來將透過RIC技術優化網路管理,提升開放前傳網路性能,並應對AI安全需求。 Open Gateway方面,為開發者提供標準化的網路瀏覽權限,打破營運商之間的技術壁壘,加速創新應用落地,全球移動通信系統協會(Groupe Speciale Mobile Association, GSMA)在2023年發起的Open Gateway計畫已獲80%全球電信商參與,市場規模將達到3,000億美元。本次展會中,電信商Vodafone、Orange等展示Open APIs發展,NOKIA與Telefonica合作推出無人機管理API,Ericsson擴展生態系至13家國際電信商。未來將聚焦5G-A與AI結合,拓展垂直應用與新商機。 關鍵趨勢二:電信業借力「AI」從傳統產業轉型科技產業 「5G+AI」正成為從前端電信業者到後端電信設備商的核心成長動力,本次展會展現AI在垂直領域及行動通訊產業的應用潛力。除車聯網、運動賽事轉播、無人機等這類型強調低延遲性能的應用外,電信商也展出數位仿生、數位雙生、語言生成、水質分析及機器人等AI解決方案,並廣泛應用於智慧網路管理。AI技術主要透過智慧控制器(RIC)呈現,亦或是功能型的系統如節省基站能耗、調節網路流量、調整天線訊號發射方向等用途。從此次展出的AI應用與網路智慧管理成果可見,電信商正積極增強技術能力,利用AI創造額外收入,並加速向科技公司(Telco To Techco)轉型。 關鍵趨勢三:邁入5G-A時代,AI融合與電信服務貨幣化成重點 電信業與設備商積極合作,展示創新服務與商業應用。在消費場景方面,無人化技術成為未來商店經營的重要輔助,如藉由機器手臂補貨、自駕車、無人商店等;沉浸式購物體驗則採用了人形機器人、AI虛擬角色互動與導購,貨架則搭載感應辨識技術,能自動播放影音廣告或產品介紹,提升購物體驗。 近年來,電信營運商聚焦於娛樂與競賽領域,透過AI技術與數位轉播提升體驗,如國際賽事與演唱會的即時訊息強化、同步翻譯,並利用AI優化攝影機影像品質與視角,為觀眾提供更沉浸的觀賽體驗。治安維護、防災與救災也為電信營運商創造來自政府端穩定收益,電信營運商透過4G/5G、衛星通訊、無人機基地台等多元網路整合,支援治安維護、防災救災,確保大型活動通訊穩定,並應對災後復原需求。 此外,車聯網解決方案成為發展重點,車聯網與智慧交通擴展至無人機與電動垂直起降載具(eVTOL),打造立體交通環境,依賴路側感知與數據共享,並運用數位孿生技術預測城市交通,降低車禍、緩解壅塞、優化人流疏散,提升整體交通管理效率。 關鍵趨勢四:地空整合全覆蓋通訊具共識,次世代通訊技術摸索中前行 本次展會有超過20家廠商展示衛星相關的通訊服務、終端設備、立方衛星。相位陣列平板天線(Phased Array Flat Panel Antennas)為衛星接收主流,適用於窄頻IoT與低軌衛星寬頻。傳統衛星業者則探索多軌道整合,拓展航空、海運、採礦等應用。3GPP NTN發展成為衛星通訊的關鍵,預計Release 19標準確認後,業界將依3GPP NR NTN規範推進。歐盟衛星群計畫(IRIS²)將採多軌道300顆衛星組成通訊系統,Hispasat與SES等公司已展示相關技術。 展望6G通訊世代,地空整合與全覆蓋通訊成為趨勢。同時,通訊感知融合技術(Integrated Sensing and Communication, ISAC)應用於智慧居家照護逐漸受到重視,透過Wi-Fi監測老人、小孩與寵物動態。可重構智慧表面(Reconfigurable Intelligent surface, RIS)則用於解決通訊盲區,並已有商用產品亮相。 [joblist_plugin title='最新【電信產業】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobsource=joblist_search&keyword=%E9%9B%BB%E4%BF%A1&order=15&page=1' amount='5'] 延伸閱讀: 遠傳電信用行動,許給員工一個實打實的幸福職場|精選職缺 AI浪潮襲來!科技業台達電、中華電信人資更看這些「軟實力」
【104職場力】

OpenAI的GPT-5和GPT-4差異在哪?有感變快、1圖看ChatGPT新舊5大比較

2025-08-08 聯合新聞網綜合報導 由聯合新聞網授權轉載 OpenAI最新發布的GPT-5即刻開放使用,且AI產生的幻覺更少,聯合新聞網《科技玩家》實測使用ChatGPT 時,明顯感覺GPT-5的對話和生圖速度都變得相當快,也難怪執行長奧特曼(Sam Altman)提到「GPT-5如同讓人感覺在跟各領域的專家對話,且是一位博士級的專家。」至於GPT-5和GPT-4 到底有什麼不同?直接讓ChatGPT的AI聊天機器人「自己分析自己」進行比較 。 或許有人不了解GPT-5和GPT-4不同之處在哪裡,OpenAI的人工聊天機器人ChatGPT提到,新推出的GPT-5和GPT-4其實是同一家族的成員,但「腦袋」架構和訓練方式有些升級,因此會有數項明顯差別: 1.速度與即時反應 GPT-5在處理問題時的反應速度更快,尤其是在長篇對話或多輪互動中,比 GPT-4 更容易保持流暢、不斷線,且整理大量資料或長文件時,GPT-5能更快給出結構化的結果。 2.對話記憶與延續性 GPT-5對上下文的掌握度提升,能更「記住」前面說過的細節並延續語境,減少中途「失憶」的情況,因此在長時間協助用戶翻譯、寫新聞或分析比賽時會特別明顯。 3.理解與生成的細膩度 GPT-5在處理中英混合等多語言,或是體育、財經等專業內容時的精準度更高,生成內容更貼近用戶的需求格式,整體下來比GPT-4更容易抓到用戶偏好的寫作風格與細節要求。 4.工具與即時搜尋能力 GPT-5可以直接用網路搜尋找尋最新資料,而GPT-4本身沒這功能(除非在特定版本或模式下開啟),像是要最新的最新體育新聞時,GPT-5就能即時處理查詢。 5.個性化互動 GPT-5因有記憶功能,可以記住用戶偏好,像是翻譯格式、寫作語氣、專注的運動項目等,所以長期對話會越來越符合用戶想要的風格;而GPT-4沒有長期記憶時,每次對話都要重新建立背景。 簡單來說,若用一句話比喻GPT-4和GPT-5,GPT-4是聰明的「客座顧問」,而GPT-5更像是「專屬助理」,會愈聊愈懂用戶心思,反應速度也快得多。 ChatGPT-GPT-5 vs GPT-4功能差在哪? ChatGPT的GPT-5 vs GPT-4 功能差異比較: 面向GPT-5GPT-4回應速度處理速度快,長篇內容生成流暢,幾乎沒有延遲較慢,特別是長篇輸出時需要等待上下文記憶支援長期記憶,能記住你的偏好並持續應用無長期記憶,每次需重新建立背景多語言與專業內容中英混合翻譯精準,能依要求格式化翻譯正確率高,但需多次提醒格式最新資訊取得可用 Web 搜尋即時獲取最新消息無法直接取得最新資訊內容結構化能力能快速生成表格、摘要、段落分明的專業新聞稿有結構化能力,但需額外指令才會分段個人化互動能根據過往對話調整語氣與細節深度每次互動需重新設定語氣與細節偏好穩定性與連貫性長對話不易中斷主題,細節延續性佳長對話可能忘記前文細節思考與推理能力推理鏈條更長,能維持多步邏輯正確率推理能力強,但多層邏輯偶爾失準適應特殊需求可針對你的編輯習慣,長期微調輸出風格缺乏持續適應能力,每次需重建指令框架
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前端/後端/全端工程師的必備工具與證照有哪些?相關懶人包整理

前端工程師需要掌握的技能和專業涵蓋了多個方面,包括基礎的網頁開發知識( HTML、CSS 和 JavaScript)、前端框架( React.js、Vue.js 和 Angular..等)、以及與團隊合作的工具等。以下是前端工程師的必備技能清單: 前端工程師 必備工具: ⭕ HTML/CSS/JavaScript: 這三者是前端開發的基礎技能,用於設計和構建網站的視覺層。 ⭕ React、Vue 或 Angular: 主流前端框架,幫助開發者更有效率地構建交互式網頁應用。 ⭕ Git: 版本控制工具,幫助團隊協作並管理代碼變更。 ⭕ Webpack、Parcel: 模組打包工具,優化前端資源的加載和編譯。 ⭕ Figma、Sketch、Adobe XD: 設計工具,與設計師溝通並將設計轉換成實際前端代碼。 推薦證照: ⭕ Microsoft Certified: Azure Developer Associate: 如在雲端平台上進行前端開發,Azure的證書會讓你對雲端部署有更深的理解。 ⭕ Google Mobile Web Specialist Certification: 專注於前端開發的移動端最佳實踐。 ⭕ Certified Web Professional - Web Developer: 國際網頁專業人士協會頒發,涵蓋網頁開發的核心技能。 相關課程推薦: Let’s Vue! 前端開發入門到實戰 後端工程師 必備工具: ⚡ SQL(PostgreSQL、MySQL)及 NoSQL(MongoDB): 數據庫管理技能是後端工程師的核心能力之一。 ⚡ Node js、Python、Java 或 Ruby: 這些後端編程語言被廣泛用於構建伺服器端邏輯。 ⚡ Docker、Kubernetes: 容器化技術和編排工具,用於構建、測試和部署應用程序。 ⚡ RESTful APIs 和 GraphQL: 這些技術用於實現應用的後端與前端、第三方系統之間的通信。 ⚡ CI/CD 工具: 自動化流程,確保代碼更快更安全地進入生產環境。 推薦證照: ⚡ AWS Certified Solutions Architect – Associate: 了解如何在AWS雲上設計和部署後端應用程式。 ⚡ Microsoft Certified: Azure Administrator Associate: 若專注於Azure雲平台,這是不可錯過的證書。 ⚡ Oracle Certified Professional, MySQL Database Administrator: 確保後端數據庫管理的穩定和高效運作。 全端工程師 必備工具: 🔵 HTML/CSS/JavaScript + React/Vue/Angular: 熟悉前端開發工具與框架,確保網頁的視覺與交互效果。 🔵 Node js、Express 或 Django: 這些是全端工程師通常選擇的後端框架,用於建立伺服器端邏輯。 🔵 Git、GitHub: 版本控制與協作工具,用於管理全端工程中的代碼。 🔵 Docker、CI/CD 工具: 幫助全端工程師部署整體應用,確保端到端流程的流暢運行。 🔵 GraphQL、RESTful APIs: 掌握API設計,讓前後端溝通順暢。 推薦證照: 🔵 AWS Certified Developer – Associate: 強化在雲端上開發全端應用的能力。 🔵 Certified Full Stack Developer: Coursera或Udacity上的全端開發認證,涵蓋從前端到後端的各項技能。 🔵 Google Cloud Professional Cloud Developer: 若專注於Google Cloud,這張證書能幫助掌握雲端環境下的全端開發技能。 工具與證書是工程師專業技能的一部分。無論你是專注於前端、後端還是全端開發,選擇合適的工具、掌握相關技能並考取相關證書,都是提升專業能力和職業發展的關鍵。保持學習的動力,不斷提升自我,是在快速變化的技術領域中保持競爭力的必備條件。 相關課程推薦: Let’s Vue! 前端開發入門到實戰 1234
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超越 Flutter 的開源框架?React Native 是什麼?深入解析跨平台開發框架的優勢與應用

React Native 是一個幫助開發者節省成本、提高效率的強大框架,允許開發者用同一套程式碼跨 iOS 和 Android 建立應用程式。如果你是想要縮短開發時間,或者對跨平台技術感興趣,那麼這篇文章將帶你全面了解 React Native 的工作原理、優勢及實際應用案例。 ▍什麼是 React Native? React Native 是由 Facebook 在 2015 年推出的開源框架,運用了 React 的語法和概念,使開發者可以用 JavaScript 來編寫移動應用程式。這不僅降低了原生開發的技術門檻,還大幅簡化了應用在不同平台間的適配難度。使用 React Native,你不再需要為 iOS 和 Android 各自維護一套程式碼,達到一次編碼、多處運行的效果。 ▍React Native 的工作原理 React Native 的核心在於它利用 JavaScript Bridge(橋接技術)來與設備的原生元件進行通訊。應用在執行時會將 JavaScript 代碼轉換為原生代碼,因此能夠達到接近原生應用的性能。當應用啟動後,React Native 框架會運行一個 JavaScript 線程,同步處理用戶界面和邏輯,使得應用程式既能保持 JavaScript 的靈活性,又能獲得流暢的操作體驗。 ▍為什麼選擇 React Native? React Native 不僅適用於技術新手,也能大大幫助有經驗的開發團隊提升效率。以下是使用 React Native 的幾大優勢: 1. 跨平台支援:一次編碼,多平台使用 React Native 讓你可以用同一套程式碼同時為 iOS 和 Android 開發應用。這不僅節省了大量的人力成本,也減少了開發時間,讓團隊能更快速地推出產品。 2. 豐富的 UI 元件庫 React Native 支援多樣化的原生 UI 元件,無需開發者從零開始設計,框架本身也提供多樣的 UI 設計範本。由於 React Native 預設了許多通用的元件,開發者可以更專注於應用的功能實現,而不需要花費過多心力於設計基礎架構上。 3. Live Reload 功能 Live Reload 功能可讓開發者實時看到代碼的變更結果,不需要像原生開發那樣等待編譯和部署。這大幅提升了開發效率,讓開發過程變得更即時和直觀。每次修改後的界面變化都會自動顯示,讓開發者能即時修正。 4. 豐富的第三方插件支援 React Native 擁有龐大的開發者社群,並提供了豐富的第三方插件庫,這些插件能幫助開發者快速地實現許多功能,例如相機、GPS 定位、推播通知等功能。這使得應用在開發過程中更加靈活,無論是基本需求還是進階功能,都能找到現成的資源來加速開發。 5. 靈活的 JavaScript React Native 以 JavaScript 為基礎,讓擅長前端開發的開發者也能快速上手。JavaScript 的靈活性使得程式碼的更新和維護相對容易,不僅縮短了學習曲線,也減少了開發過程中遇到的技術挑戰。 ▍React Native 的潛在挑戰 雖然 React Native 有諸多優勢,但它仍然存在一些挑戰: ● 性能限制: 雖然 React Native 在大多數情況下能提供流暢的體驗,但在需要高效能或複雜的圖形處理應用中,可能會稍遜於完全原生的開發。 ● 學習曲線: 對於完全沒有 JavaScript 和 React 經驗的開發者而言,學習 React Native 可能需要一些時間。儘管比學習 iOS 和 Android 各自的開發框架更為簡單,但仍需要一些 JavaScript 和 React 基礎知識。 ● 工具和資源更新: React Native 依賴 JavaScript 生態系統的快速變化,開發者必須隨時關注更新以保持應用穩定性,這在長期維護上可能需要投入額外的精力。 React Native 讓跨平台開發變得更有效率,對於想要快速開發跨 iOS 和 Android 應用的團隊,無疑是個優秀的選擇。它不僅提供了優秀的用戶體驗,還讓開發者可以在單一程式碼基礎上完成多平台的發佈。隨著框架的更新和生態系統的成長,React Native 將繼續成為開發跨平台應用的理想選擇。 ➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報-科技愛好者的產地】獲得更多科技新知!
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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) [course_plugin api_type='course_id' title='推薦課程' id='e9e13d08-2c6f-49b2-bae8-1e9418588041']
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前端/後端/全端工程師的必備工具與證照有哪些?相關懶人包整理

前端工程師需要掌握的技能和專業涵蓋了多個方面,包括基礎的網頁開發知識( HTML、CSS 和 Java Script)、前端框架( React.js、Vue.js 和 Angular..等)、以及與團隊合作的工具等。以下是前端工程師的必備技能清單: 前端工程師 必備工具: ⭕ HTML/CSS/Java Script: 這三者是前端開發的基礎技能,用於設計和構建網站的視覺層。 ⭕ React、Vue 或 Angular: 主流前端框架,幫助開發者更有效率地構建交互式網頁應用。 ⭕ Git: 版本控制工具,幫助團隊協作並管理代碼變更。 ⭕ Webpack、Parcel: 模組打包工具,優化前端資源的加載和編譯。 ⭕ Figma、Sketch、Adobe XD: 設計工具,與設計師溝通並將設計轉換成實際前端代碼。 推薦證照: ⭕ Microsoft Certified: Azure Developer Associate: 如在雲端平台上進行前端開發,Azure的證書會讓你對雲端部署有更深的理解。 ⭕ Google Mobile Web Specialist Certification: 專注於前端開發的移動端最佳實踐。 ⭕ Certified Web Professional - Web Developer: 國際網頁專業人士協會頒發,涵蓋網頁開發的核心技能。 相關課程推薦: Let’s Vue! 前端開發入門到實戰 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/ee965aa9-eb02-43d5-ae79-1dcd50f965dc 成為前端工程師|Java Script 入門:帶你逐步培養網頁開發技能 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/9e6b7b79-2849-4f24-80ef-a620b94471a5 第一次就上手,前端工程新手指南 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/6e43b10e-45e7-40e2-92c0-1b4d6aeb955c 後端工程師 必備工具: ⚡ SQL(PostgreSQL、MySQL)及 NoSQL(MongoDB): 數據庫管理技能是後端工程師的核心能力之一。 ⚡ Node js、Python、Java 或 Ruby: 這些後端編程語言被廣泛用於構建伺服器端邏輯。 ⚡ Docker、Kubernetes: 容器化技術和編排工具,用於構建、測試和部署應用程序。 ⚡ RESTful APIs 和 GraphQL: 這些技術用於實現應用的後端與前端、第三方系統之間的通信。 ⚡ CI/CD 工具: 自動化流程,確保代碼更快更安全地進入生產環境。 推薦證照: ⚡ AWS Certified Solutions Architect – Associate: 了解如何在AWS雲上設計和部署後端應用程式。 ⚡ Microsoft Certified: Azure Administrator Associate: 若專注於Azure雲平台,這是不可錯過的證書。 ⚡ Oracle Certified Professional, MySQL Database Administrator: 確保後端數據庫管理的穩定和高效運作。 推薦課程: 成為後端工程師 | 踏上程式起點,逐步掌握 Java 語言特性與物件導向程式設計 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/c24de9ca-27e6-46cb-80f4-9d7b27d9ca47 全端工程師 必備工具: 🔵 HTML/CSS/Java Script + React/Vue/Angular: 熟悉前端開發工具與框架,確保網頁的視覺與交互效果。 🔵 Node js、Express 或 Django: 這些是全端工程師通常選擇的後端框架,用於建立伺服器端邏輯。 🔵 Git、GitHub: 版本控制與協作工具,用於管理全端工程中的代碼。 🔵 Docker、CI/CD 工具: 幫助全端工程師部署整體應用,確保端到端流程的流暢運行。 🔵 GraphQL、RESTful APIs: 掌握API設計,讓前後端溝通順暢。 推薦證照: 🔵 AWS Certified Developer – Associate: 強化在雲端上開發全端應用的能力。 🔵 Certified Full Stack Developer: Coursera或Udacity上的全端開發認證,涵蓋從前端到後端的各項技能。 🔵 Google Cloud Professional Cloud Developer: 若專注於Google Cloud,這張證書能幫助掌握雲端環境下的全端開發技能。 工具與證書是工程師專業技能的一部分。無論你是專注於前端、後端還是全端開發,選擇合適的工具、掌握相關技能並考取相關證書,都是提升專業能力和職業發展的關鍵。保持學習的動力,不斷提升自我,是在快速變化的技術領域中保持競爭力的必備條件。
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Chrome 也能「一鍵自動化」了?Google 新推 Skills 功能:把常用 AI 指令變成固定工作流

每次都要重打 prompt、重貼網址、重新整理資料嗎?Google 在 Chrome 推出的 Skills,正在把 AI 從聊天助手,變成能重複執行的工作流程工具。 每次都做一樣的事,才是工作最耗時間的地方 很多人開始用 AI 之後,第一個感受不是「做不到」,而是「每次都要再做一次」。 今天看一篇長文章,要請 AI 幫你摘要;明天看另一篇,又得再打一遍同樣的指令。比價時,要 AI 幫你整理規格;換到下一個商品頁,又要重新貼一次 prompt。真正耗掉時間的,往往不是分析本身,而是那些反覆輸入、重複切換、重新開始的動作。這也是 Google 這次替 Chrome 新增 **Skills** 的切入點。Google 在 2026 年 4 月 14 日正式宣布 "Skills in Chrome",主打讓使用者把常用的 AI prompt 存起來,之後可以一鍵重跑。 換句話說,這不是單純把 AI 放進瀏覽器,而是讓瀏覽器開始記住你慣用的做事方式。 什麼是 Chrome Skills? 根據 Google 官方說明,"Skills in Chrome" 是建立在Gemini in Chrome之上的新功能。當你寫出一段之後還會再用到的 prompt,就可以直接從聊天紀錄把它存成一個 Skill。下一次使用時,只要在 Gemini in Chrome 輸入 `/`,或點擊 `+` 按鈕,就能快速叫出這個 Skill,並直接套用到你正在看的頁面上。 更重要的是,Skills 不是只能看單一網頁。Google 的說明提到,Gemini in Chrome 會使用目前分頁內容來回應;在桌機版上,還可以額外分享最多 10 個開啟中的分頁,讓 AI 直接跨頁比較、整合與分析資訊。 這讓 Skills 的角色很清楚:它不是新的外掛,也不是另一個獨立 App,而是把「你常用的 AI 指令」變成可重複執行的瀏覽器工作流。 為什麼這個功能值得上班族注意? 因為它解決的不是「AI 不夠聰明」,而是「AI 還不夠順手」。 Google 在官方範例裡提到,早期測試者會用 Skills 來快速計算食譜營養、跨多個分頁比較商品規格,或從冗長文件中抓出重要資訊。這些都不是炫技型應用,而是很典型的日常資訊處理任務。 如果把場景換成工作現場,其實更容易理解。像是行銷人員要快速整理競品頁面差異、企劃要從多篇資料中抽重點、PM 要比對不同方案頁的規格與限制、學習者要把長文變成易懂摘要,這些任務的共同點都是:"資訊很多、格式不一、重複率很高"。而 Skills 的價值,就是把這些「本來就會一再發生」的動作,變成可以直接重用的流程。這是根據 Google 已公開的功能設計與範例,可以合理推得出的工作應用方向。 這不只是 prompt,而是你的個人工作模板 很多人以為 AI 的重點是「問得漂亮」,但在工作裡更有價值的,通常是「能不能穩定重複」。 Skills 真正值得學的地方,不只是把 prompt 存起來,而是讓你開始思考:我平常怎麼整理資訊?我看一份文件最在意哪些重點?我要 AI 幫我輸出成什麼格式?是摘要、表格、比較,還是行動建議?當這些問題變清楚,你存下來的就不只是一句指令,而是一套你自己的工作模板。 從這個角度看,Chrome Skills 其實也提醒了上班族一件事:未來真正有競爭力的,不只是「你會不會用 AI」,而是「你能不能把自己的工作流程結構化,交給 AI 重複執行」。這一點雖然是應用層面的延伸判斷,但與 Google 這次強調的「save、reuse、edit、remix AI workflows」方向一致。 哪些人最適合先關注這個功能? 如果你的工作本來就常碰到以下情境,Skills 會特別有感: 你需要大量閱讀文章、報告、產品頁或教學文件,並快速抓出重點;你常常同時打開好幾個分頁做比較;你已經有一套慣用的 AI 問法,只是每次都得重新輸入;或者你正在學習怎麼把 AI 真正用進日常工作,而不只是偶爾問問題。Google 官方對 Gemini in Chrome 的描述也明確提到,它可以用來摘要文章、換方式解釋複雜主題、幫助學習新知、比較頁面內容,甚至完成某些多步驟任務。 所以,對學習者來說,這項功能的啟發不只是「又多一個 AI 工具」,而是:你可以開始把常見任務變成可複製的方法。這對職場學習來說,比只會寫幾句 prompt 更重要。 怎麼開始用? 目前 Skills 是跟著 Gemini in Chrome 一起推出的。Google 官方表示,Skills 已開始在桌機版 Chrome rollout,適用於 **Mac、Windows 與 ChromeOS,而且這一波 Skills 的啟用條件之一,是 Chrome 語言需設為 English (US)。已儲存的 Skills 也可同步到同一帳號登入的其他桌機版 Chrome 裝置。 至於 Gemini in Chrome 本身,Google Help 說明它會依地區與帳號條件逐步開放,如果功能尚未出現,可能是因為所在地區或帳號還沒被納入這一波 rollout。一般使用上,需登入 Chrome、使用最新版 Chrome,且無痕模式不支援;在設定中,也可以到 Settings > AI innovations > Gemini in Chrome 管理顯示與權限。 ## 使用前也要知道:方便,不等於完全自動 Google 也特別強調,Skills 並不是放手讓 AI 自己操作一切。若涉及某些敏感行為,例如新增行事曆事件或寄送電子郵件,系統會要求使用者確認後才執行。Gemini in Chrome 也提供權限管理,例如是否預設分享目前分頁、是否允許 Gemini 代為瀏覽、是否開啟精準位置等。 這代表它的設計方向,不是把使用者排除在外,而是在保留控制權的前提下,盡量減少重複動作。對工作者來說,這其實也是比較實際的 AI 使用方式:讓 AI 加速,但不要失去判斷。 Chrome Skills 給工作者的真正提醒 從表面看,Skills 很像只是把 prompt 收藏起來;但從工作方法來看,它更像是在提醒我們:AI 的下一步,不只是會回答,而是會配合你的工作習慣。 當瀏覽器開始記住你的常用指令、理解你正在看的頁面、支援多分頁一起整理資訊,AI 的角色就不再只是「問答工具」,而更接近一個可被訓練的工作助手。對上班族來說,現在值得學的,不只是怎麼問 AI,而是怎麼把重複性的任務整理成流程,讓 AI 真正替你省下時間。 可直接搭配文章的收尾文案 你不一定需要從很複雜的工作開始。也許只是先把「摘要文章重點」、「比較多頁資訊」、「把內容整理成表格」這些常做的事,變成自己的第一批 Skills。當你開始累積這些可重用的流程,AI 才會真的從新鮮工具,變成穩定好用的工作幫手。這是 Google 這次 Chrome Skills 最值得職場人關注的地方。 相關資料來源 : [1]: https://blog.google/products-and-platforms/products/chrome/skills-in-chrome/ "Turn your best AI prompts into one-click tools in Chrome" [2]: https://support.google.com/chrome/answer/16283624?co=GENIE.Platform%3DDesktop&hl=en "Use Gemini in Chrome - Computer - Google Chrome Help"
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AEO是什麼?跟SEO差在哪,看完這篇就懂

這陣子被問到「AEO」的頻率越來越高,發現不少人把它跟GEO搞混,藉這篇整理一下AEO到底是什麼、跟SEO差在哪,方便大家釐清概念。 ▍AEO到底是什麼 AEO(Answer Engine Optimization,答案引擎優化)核心邏輯是「以問題與解答為核心」做優化,目標是讓內容成為Google AI Overview、AI Mode這類答案版位的引用來源,而不只是追求傳統的排名。背後反映的是使用者行為的轉變:以前是輸入關鍵字,現在越來越多人直接提問,搜尋環境也從「看排名、拼點擊」變成「看答案、拼引用」。 ▍AEO跟SEO差在哪 最大的差異在目標:SEO追求的是排名靠前、拿到點擊;AEO追求的是「被引用」,就算使用者沒有點進網站,只要內容被AI摘要引用,一樣能建立品牌曝光跟權威感。內容形式上也不一樣,AEO更看重內容能不能直接、精簡地回答問題,而不是靠篇幅堆疊。 ▍AEO有什麼具體效益 比較明顯的幾點:可以搶佔零點擊搜尋的曝光機會、比純SEO更快看到效果(因為不用等排名慢慢爬升)、能提升品牌的權威感,也算是為下一步做GEO打基礎,畢竟AEO把內容結構化的工夫,GEO也用得到。 ▍哪些內容特別適合做AEO 定義型(什麼是XX)、比較型(A跟B差在哪)、教學流程、清單型、FAQ問答,這幾種內容天生就適合被AI摘要引用,因為本身就是問題到答案的結構。產業上像教育、旅遊顧問、B2B軟體、高單價服務、YMYL(跟金錢或健康相關)領域特別適合投入。 ▍實際可以怎麼優化 幾個具體做法:標題用問句呈現、內容開頭先給結論再補細節、格式排版要好讀(善用清單、表格)、加上Schema結構化資料、內容摘要放在顯眼位置,還有外部連結佈局也要跟著調整。 如果你也想搞懂SEO、AEO、GEO這三者要怎麼一步步升級操作,可以參考Rankking的文章:[AEO完整解析](https://ranking.works/knowledge/aeo/)
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Vibe Coding時代催生新職缺!「程式清潔」在做什麼?

AI寫程式的「Vibe Coding」掀起熱潮,開發者得以快速生成程式碼,但也意外催生出新興職缺「程式清潔師」。一份調查顯示,95%的工程師仍需手動修復錯誤、額外調整AI生成的程式碼,確保專案安全與穩定。究竟Vibe Coding是革命還是混亂?而「程式清潔」這份新工作,又在做什麼? 文/田孟心編譯 由天下雜誌授權轉載 人們期待,未來大量寫程式工作可能都交由AI氛圍編碼(Vibe Coding)完成,但事實上,高達95%的工程師發現他們還是要手動修復程式碼。負責把混亂程式碼清理好的新角色,正在LinkedIn等求職平台大受歡迎。 氛圍編碼(Vibe Coding)正大行其道。 這個從今年初開始盛行的「自動化寫程式」概念,由電腦科學家卡帕西(Andrej Karpathy)提出。卡帕西表示,有了AI工具後,寫程式將「完全跟隨當下情境氛圍,擁抱指數級成長,甚至忘記程式碼的存在」。 市場研究和IT顧問公司Gartner預測,未來三年內,40%的企業新軟體將由AI機器人創建。 然而,內容平台fastly最近的一份調查顯示,95%的工程師表示,他們還是要花額外的時間來調整AI生成的程式碼。 工程師們發現,AI生成的程式碼存在許多問題,從產生幻覺,到刪除重要的資訊,甚至可能造成專案的安全風險。若不花時間修復,最終的成品可能會漏洞百出。 「使用氛圍編碼,就像請一名聰明的六歲孩子把咖啡壺帶到餐桌,為家人倒杯咖啡,」資深工程師羅芙(Carla Rover)說明,它們有可能做得到,但也極有可能失敗,「而且失敗了,他們很可能不告訴你。」 另一位資深工程師梅勒扎丹(Feridoon Malekzadeh)也將氛圍編碼形容成孩子,不過是「青少年」,「你得請它做15次才能做成一件事,」「最終,他們可能會做出來,外加一些你沒要求的事,並可能把很多東西弄壞。」 梅勒扎丹計算過,她大約花費50%的時間編寫需求,10%的時間進行氛圍編碼,再用40%的時間進行修復。 程式清潔工,愈來愈受歡迎 這一切使AI生成的程式碼,已經成為一個難題,也因此催生了一種新的工程師崗位,稱為「氛圍程式碼清理專家」(Vibe Coding Cleanup Specialist)。 在求職平台LinkedIn上,已經有愈來愈多相關關鍵字的職缺——代表清理、修復程式碼,正在成為一項獨立的工作。 通常,這類職缺更歡迎資深工程師,因為他們才有相應的能力從一團乍看可行的程式碼中找到問題。 資深解決方案架構師哈克(AS Md. Ferdousul Haque)統整,常見的錯誤有:語法錯誤、邏輯錯誤、幻覺資料庫或API(引用不存在的套件、方法或參數)、虛擬資料等狀況,有時候很考驗技術人員的細心與經驗。 哈克舉例,AI工具Gemini幫忙改了一份GitHub個人資料,整體效果不錯,卻在某個網址後面加了一個句號,使得圖片無法顯示。此時,就需要他這名人類手動介入。 科技公司Solution Architecture的工程師麥利(Viored Mirea)指出,雇用一名氛圍編碼清理師非常重要,尤其是AI寫出來的程式碼可能給企業帶來安全風險,「氛圍編碼可能會讓機密資訊外洩,或是對個人資料進行錯誤處理,」他強調,「始終應該有人類要對結果負責。」 然而,也有專家對市場出現這樣的現象感到唏噓。 雲端與通用人工智慧企業負責人愛彼哈納(Abhinav)認為,雇用這樣的「清潔工」簡直荒謬,「企業試圖讓每個人都會氛圍編碼,在專案上省錢,然後卻要花雙倍的錢再去找一個能把混亂局面整理好的人。」 Squad資深技術總監波古斯拉斯基(Oleg Boguslavsky)同意,企業要引進氛圍編碼,必須確保每個人都能掌握驗證、修復的技能,否則,花錢請這些額外的專家,在經濟上將比預期更低效。 (資料來源:TechCrunch, Gizmodo, LinkedIn) (原文標題:Vibe Coding催生大量新職缺,「程式清潔工」在做什麼?) 推薦閱讀: 【AI工作指南】數發部《AI產業人才認定指引》!盤點AI認證資源、熱門職缺 「Vibe Coding」是什麼?以後還需要程式設計師嗎? AI世代最夯新職位》為什麼他們零經驗,年收20萬美元起跳? 助你當老闆!瑞典AI獨角獸Lovable如何靠「氛圍編碼」年賺30億? [joblist_plugin title='更多104【AI工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=AI%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&order=15&page=1' amount='3']
【104職場力】・AI

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