APCS程式檢定(C++)【本課程為線上課，報名後專員會提供上課資訊】
104學習
Visual C++
這項技能代表熟悉微軟開發環境，能使用C++語言結合視覺化工具進行軟體開發。具備此能力的人通常能快速打造Windows平台應用程式，包含桌面軟體、驅動程式及系統工具。對於需維護舊有系統或開發效能要求高的程式專案特別重要，有助提升開發效率與程式穩定度。在台灣製造業、電子業及軟體外包產業中需求穩定，是技術研發與系統整合職位常見的基礎技能。
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Excel職場必學統計分析
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精選證照
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乙級電腦軟體設計技術士-C++
乙級為具備能從事程式設計、測試、維護及系統文件製作，並能協助甲級（帶領丙級）電腦軟體設計人員從事（進行）程式設計工作之能力。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
程式設計Visual Basic 2008
Visual Basic 2008證照驗證持有者具備使用Visual Basic 2008開發應用程式的基本能力，涵蓋程式設計語法、物件導向概念、事件驅動設計及資料庫連接等技能。證照強調實務操作與問題解決能力，適合希望從事軟體開發、系統維護及相關資訊工作者，提升就業競爭力與專業技術水準。
財團法人中華民國電腦技能基金會
物件導向視窗及資料庫程式設計 (Java/C#/VisualBasic)
「物件導向視窗及資料庫程式設計」證照核心旨在驗證開發者融合物件導向理論、視窗圖形使用者介面與資料庫應用的綜合實務能力。不論使用 Java、C# 或 Visual Basic 語法，持證者皆具備利用類別與物件建構視窗應用程式的技術，並能熟練處理事件驅動程式設計。此外，持證者亦精通資料庫連線、SQL 指令操作及資料存取邏輯，具備將前台介面與後端資料庫無縫整合的關鍵職能，是企業評估現代視窗軟體開發與資料庫應用人才的專業客觀指標。
尚未查核發照單位
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
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
LabWindows/CVI 進階專業認證（CCVID）
LabWindows/CVI 進階專業認證（CCVID）證照專為具備LabWindows/CVI軟體開發能力的專業人士設計，驗證持有者在使用該平台進行自動化測試、資料採集及系統整合方面的進階技能。此證照強調熟悉C語言編程、硬體介面控制及測試系統設計，適合電子工程、測試工程及軟體開發領域的專業人才，提升職場競爭力與專業形象。
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CATIA Visual Scripting 晶格鞋CAD案例分享
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案例具體效益
1.打破生產技術對創意的限制，實現品牌的創新需求，放大設計過程，提高創意靈活性，並探索更多設計替代方案或各種複雜的3D圖案紋樣式。
2. 縮短產品開發時程，8分鐘可更換現有花紋至其他3D CAD造型上。重複使用設計演算法，最大程度提高團隊效率和協作能力，並降低人為繪製所造成的品質瑕疵風險。
3. 透過演算法直接繪製重複造型或花紋，維持產品質量和造型一致性。
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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
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Excel資料篩選卡關？AI教你IF、COUNTIF、自動篩選一次看懂
Excel進階篩選工具功能強大，卻也是許多上班族最容易卡關的操作。該怎麼下判斷公式？這篇實測用ChatGPT、Copilot等AI工具提示如何解決資料篩選問題、生成包括IF、COUNTIF等函數，並結合自動篩選與進階篩選技巧，就算不熟Excel公式，也能靠AI輕鬆解題！本文節錄自《超有料！職場第一高效的 Excel ✕ AI 自動化工作術》。
文／施威銘研究室
本文目錄（點擊可快速前往）
先一窺正規Excel書教的篩選解法請AI提示如何解決Excel資料篩選問題：AI生成IF函數 + 自動篩選器教學跟AI提示如何用「某某」功能完成任務：AI生成條件式公式 +進階篩選器教學請AI重新生成新的函數、公式：AI生成COUNTIF函數任何微不足道的Excel操作卡關都儘管問AI：AI 提供自動篩選器操作提示
【使用AI】AI聊天機器人 （ChatGPT、Copilot、Gemini…都可以）
ChatGPT網址：https://chatgpt.com/
Copilot網址：https://copilot.microsoft.com/
Gemini網址：https://gemini.google.com/
前一節看到，請AI直接篩選Excel資料實在太方便了，不過，若讀者怎麼操作就是試不出來（有可能您的檔案結構偏複雜）、或者對於提供商業內容給AI有顧慮、又或者ChatGPT的免費上傳額度滿了不能用…，不管任何原因，任何資料篩選需求請AI提示我們用Excel怎麼做行得通嗎？
當然！筆者也建議讀者不要完全捨棄這種解法，畢竟以AI聊天機器人來說，不是每一個都支援上傳Excel檔，而免費的ChatGPT也有上傳附件、圖檔的額度限制，萬一急用時免費額度卻用完了，一定會有請AI輔助解決的那一天，而且，用這一招學一些Excel基本技巧也不錯！
以資料篩選工作來說，Excel的自動篩選、進階篩選功能，及其搭配函數的使用是一定要稍微熟悉的，當操作上卡關時，可以隨時搬出AI來解圍。
先一窺正規Excel書教的篩選解法
延續前一節的範例，底下先快速看一下以往 Excel 書會教的進階篩選做法 (稍微有點高竿喔！沒學過不會是正常的)，做個比較才會有感覺。我們先回顧一下這個例子的需求：
想從經常變動的商品資料中，篩出各分類的最新資料，並單獨存放方便檢視
【第1步】開始做看看。首先，在E3儲存格用函數建立一個篩選條件，這是為了判斷「目前的分類名稱跟下一列名稱是否不同」，假設查出A7那一格的名稱跟A6的不同，就可知道A6那一列是該分類的最新（最後一筆）資料：
在E3用函數建立篩選條件，顯示為FALSE(假)
看一下公式，比較儲存格內容是否一樣時，用了<>「不等於」的符號。此公式表示「判斷A3跟A3的下一格是否一樣」，OFFSET(A3,1,)就表示A3往下一格走，指的是A4儲存格
E3之所以顯示FALSE，是因為A3往下一格，即A4的分類名稱跟A3是一樣的（都是冷氣機），因此會顯示FALSE。若兩儲存格的值不一樣，E3儲存格則會顯示TRUE(真)
【第2步】接著，叫出Excel的「進階篩選器」來操作，進階篩選的基本概念是設定一個條件式，然後用此條件式來篩選資料。下圖的設定就是用剛才的條件式把原始資料篩過一遍：
點選表格內的儲存格，再按下資料頁次排序與篩選區的進階鈕
開啟進階篩選交談窗後，點擊將篩選結果複製到其他地方項目
將資料範圍欄位設為儲存格A2：C14
這一步是重點，將準則範圍欄位設為儲存格E2：E3
將複製到欄位設為儲存格G2，表示將篩出來的資料放在G2
按下確定鈕
呼～完成了！各分類的最新商品都被自動篩選至表格裡
【TIP】Excel進階篩選在執行時，會將E2：E3準則範圍內的條件公式套用到資料範圍的每一列，因此在檢查完A4跟A3的名稱是否一樣後，會繼續往下檢查A5跟A4是否一樣、A6跟A5是否一樣....，依此類推。
請AI提示如何解決Excel資料篩選問題：AI生成IF函數 + 自動篩選器教學
前面的步驟確實能完成Excel篩選任務，而Excel進階篩選器的設定看起來也幾個欄位而已，但本例設計條件式絕對需要經驗，若對Excel不熟，光是「公式該怎麼下（我哪知道該用OFFSET函數！）」、「篩選窗那些設定要怎麼設…」都會卡關。
在沒有提供檔案給AI聊天機器人的情況下，這樣的例子該如何請AI幫忙呢？底下就來試試看，只要我們沒有直接丟資料給AI，它所回覆的通常就會是解法思路，而大部份情況都會教我們用函數搭配一些內建功能來解決問題：
【TIP】提醒讀者，如同第一章提到的，AI聊天機器人絕對會提供我們看似很詳盡的操作步驟，嘗試後出錯是常有的事，但做為操作的參考思路還是有幫助。
如1-5節的說明，最佳的資料提供做法就是上傳資料的截圖給AI
描述需求，務必要指明儲存格，而且我們還附了截圖，AI會錯意的機率小了許多
ChatGPT給的指示很明確，上圖圈起來那一段是要我們在 D3貼上公式，此公式可以識別目前所在的這一列是不是每個分類的最後一筆資料
接著按住填滿控點"+"，往下拉到D14儲存格
最後一筆資料都被識別出來了，目前AI教的結果都正確
接著，上圖AI聊天機器人教筆者用內建的自動篩選器把資料篩出來，這一步也沒問題
【TIP】回顧最開頭所下的提示語，筆者是希望AI把篩出來的資料「額外」統整在G2儲存格，這部分 ChatGPT就沒有回答到。這是常有的事，此時您可以繼續提要求，但以本例來說，步驟6已經把資料篩出來了，直接複製起來貼到其他地方也就完事了，不見得要繼續花時間向AI提問。
跟AI提示如何用「某某」功能完成任務：AI生成條件式公式 +進階篩選器教學
當然，若您稍微知道進階篩選器提供了「把篩選出來的資料額外存放到某儲存格」的功能（如前面的示範），也可以請AI提供這方面的做法給我們參考（再次提醒，只能做為參考，不要期望過高）：
AI這一步是要我們先建立用來篩資料的條件式（也就是前面步驟4的準則範圍）
所教的公式跟前面所用的OFFSET函數稍有不同，沒關係先試試看
先照上圖AI指示的建議，在F2儲存格建立條件式（在Excel內是稱準則範圍，AI是稱條件範圍，這樣的小出入要自己稍微變通一下）
接著就照左圖AI給的「進階篩選器」操作指引一步步做，還是需要抓Bug，例如資料範圍應該是A2:C14，這種小錯誤算是容易修正的
本例照著AI的指引操作完進階篩選器，結果「電風扇」這個分類的最後一筆資料沒被篩出來
前面一再說過，即便照著AI的指引也不見得能保證成功，若遇到像本例「電風扇」的最後一筆資料未被篩出來的問題，我們就得進行除錯，通常不外乎是函數、公式或篩選條件需要調整，是否能糾出問題會很考驗個人的Excel功力。
【TIP】結合前面所學的看起來，問題應該是出在做為準則範圍的那個條件式公式：此問題的關鍵在於兩個公式的邏輯不同，OFFSET函數提供了更靈活的參考範圍，能應對數據結尾的特殊情況，而「=A3<>A4」則單純比較當前列和下一列的值，但當到達最後一列時，下一列並不存在，就不會觸發篩選條件，導致最後一列的電風扇資料被忽略。
請AI重新生成新的函數、公式：AI生成COUNTIF函數
當然，卡關的當下我們通常不會知道可以採用什麼替代函數來做，別忘了可以再次向AI發問，讓它進一步提出修正方案：
繼續追問，直接把遇到的錯誤情況提供給AI：「照你的做法，電風扇這個分類的最後一筆資料沒被篩出來」
但一開始回的好像沒什麼改善，滿常「跳針」講一樣的內容，這是常有的事
重提需求，目標講明確一點，例如請AI改個公式看看
最後AI新給了=COUNTIF(A$3:A$15,A3)=COUNTIF(A$3:A3,A3)這段公式。AI也會幫我們解釋函數用法及公式的邏輯
照AI的給的公式，貼到F3儲存格（需自行將A3:A15改成A3:A14）
再操作進階篩選器一次，成功解決最後一列篩不出來的問題了
【TIP】AI真的很厲害，新給的公式是改用統計次數的COUNTIF函數來處理，這樣就不會有前面=A3<>A4這個條件式所遇到「最後一列沒有下一列，導致最後一列篩不出來」的問題。因此，讀者只要遇到卡關，可以請AI多試不同的公式，這個做法會比請AI在舊公式上除錯來得快。
任何微不足道的Excel操作卡關都儘管問AI：AI 提供自動篩選器操作提示
除了看起來稍微有點學問的進階篩選功能外，爾後讀者如果遇到任何Excel內建操作的問題，都可以把截圖丟給AI聊天機器人，請它給出操作提示。不用怕，任何小功能都行。
【1】例如面對一些不複雜的篩選需求時，Excel的自動篩選功能也常被使用，這是使用率最高的篩選工具：
位於資料頁次/排序與篩選區的篩選鈕是最常用的Excel篩選工具
可以直接勾選要篩選的條件，例如勾選萬華區結果如右
也可在此輸入部份的值，例如大安區做為篩選條件
這裡也提供一大堆自動篩選條件
【2】雖然自動篩選操作起來很直覺，不太需要教，但如果一時不曉得如何指定篩選條件，不妨就把「卡關的截圖」+ 「想篩出什麼資料」請AI給出提示吧：
例如想篩出「請款單編號」中含"10" (月份) 的項目，光點點按按是篩不出來的。這時就可以搬出 AI 聊天機器人來協助：
附上資料截圖
建議附上自動篩選器的截圖，這樣AI聊天機器人的回答才不會太發散
描述需求
本例AI教筆者用萬用字元符號來處理
看到左邊AI聊天機器人的提示，雖然對這個位置的指示沒到很精準，但至少AI有提供篩選的思路(若對於在哪裡輸入不清楚，可以再繼續逼問AI)
【TIP】但提醒讀者，如同第1章所提到的，「請AI教你Excel怎麼操作」比較適合對Excel有一定熟悉的人（以本例來說，至少你自己要用過自動篩選器！），因為AI聊天機器人對操作位置的指示不會100%精準，若您對某功能壓根不熟，光看AI聊天機器人的步驟操作極有可能會白花時間。
節錄自：旗標出版《超有料！職場第一高效的 Excel ✕ AI 自動化工作術：生成公式 + 函數、做自動化，用 AI 解決所有 Excel 難題！》／施威銘研究室 著
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從創意到實現──屏東高工製圖科打造設計落地的能力
一項產品誕生之前，需要先有一個想法；而一個好的想法，要真正成為看得見、摸得到的作品，還需要經過設計、繪圖、建模、驗證與修正等一連串過程。設計圖不只是產品的藍圖，更是串連創意與製造的重要橋梁。 屏東高工製圖科培養的，正是這種將創意轉化為現實的能力。許多人不清楚製圖科與機械科的差異與關聯性，其實兩者分別著重同一種專業中不同階段的能力：機械科著重於加工製造，特別擅長動手操作，而製圖科則站在製造流程的前端，負責將構想轉化為工程圖，再透過模型製作與實作驗證，讓一個想法逐步成為真正能被製造的產品。
（圖：學生操作電腦繪圖軟體完成圖面設計 ）
從想法開始，循序建立設計能力
把創意化為現實，並不是一蹴可幾，而是需要一步步累積專業能力。
屏東高工製圖科的課程安排，在高一時，讓學生先從工程字、三視圖等基礎開始，透過手繪建立空間概念與圖面表達能力，同時接觸機械加工基礎，認識不同材料、加工方式及機械原理。進入高二後，課程逐步導入 AutoCAD、Inventor 等電腦繪圖軟體，讓學生學習如何將平面圖轉換成立體模型；到了高三，則結合專題製作、3D列印等課程，讓設計真正從螢幕上的圖面走向實體作品。
看似是不同階段的課程，其實都圍繞著同一件事情──培養學生將想法具體表達、逐步實現的能力。從最初的一筆一畫，到完成立體模型，每一門課都不是獨立存在，而是在不同學習階段，引導學生建立完整的設計思維，也理解一件作品如何從概念走向成品。
（圖：學生運用尺規工具完成手繪製圖練習 ）
好的設計，建立在理解製造之上
不少人認為設計就是發揮創意，但在屏東高工製圖科，創意只是起點，更重要的是讓設計真正能夠被實現。
製圖科主任陳儀峻指出，學生除了學習繪圖之外，也必須接觸加工基礎與製造流程。因為一件產品是否可行，不只是取決於設計是否美觀，更需要考慮材料特性、加工方式及結構安排。如果不了解後端製造流程，再有創意的設計，也可能因為無法加工而停留在想像階段。
因此，製圖科希望培養的並非只是繪圖技巧，而是兼具創意與實務的設計能力。學生在學習設計的同時，也會實際接觸車床等加工設備，了解不同零件是如何製造出來，也理解設計圖上的每一條線、每一個尺寸，最後都會影響產品是否能夠順利完成。
換句話說，在製圖科，設計與製造並不是彼此獨立的兩件事情，而是不斷來回驗證、相互修正的過程。學生不只是學會使用繪圖軟體，更逐漸建立工程設計所需要的判斷能力，知道如何在創意與實際製造之間取得平衡，讓一個構想真正具備落地實現的可能。
（圖：學生操作車床設備進行金屬加工練習 ）
在一次次驗證與修正中，讓創意真正成形
如果說設計是一個把想法化為現實的過程，學生真正的學習，往往發生在作品第一次被做出來之後。受訪的方同學分享，自己最喜歡的課程之一，是結合 3D 列印的鑄造原理課。過去停留在圖面上的設計，透過電腦建模、3D列印與翻模製作，逐漸變成一件可以拿在手中的作品，讓他第一次真正感受到設計「從無到有」的過程，也因此對製圖產生更深的興趣。
然而，真正開始製作後，他才發現設計並不是把圖畫出來就結束了。尺寸是否正確、結構是否穩固、組裝是否順利，許多原本在螢幕上看不出的問題，都會在實際製作時一一浮現。有時需要重新修改尺寸，有時則必須重新思考整體設計方式，再重新列印、重新測試，才能完成一件真正符合需求的作品。對他而言，這些反覆修改的過程雖然花時間，卻也是學習最大的收穫，因為每一次修正，都讓他更理解設計背後需要考量的細節。這也讓他發現，好的設計並非一次完成，而是在一次次驗證與修正中逐漸成熟。
（圖：學生展示皮革散子包專題成果 ）
另一段讓他印象深刻的學習經驗，則來自第一次接觸大型加工設備。實際面對機械設備，剛開始難免因高速旋轉的刀具與飛散的鐵屑感到緊張，但隨著老師一步步指導，以及不斷練習與考取證照，他逐漸克服原本的害怕，也開始享受親手把設計完成的成就感。對他而言，製圖科帶來的不只是專業能力，更讓自己在一次次挑戰中建立起面對問題、解決問題的信心。
從生活中發現問題，再用設計提出解方
除了培養專業技術，課程設計上也希望學生理解，設計並不是為了完成一份作業，而是為了解決真實世界的問題。
因此，高三的專題製作不只是整合三年所學，更鼓勵學生從生活中尋找靈感，思考如何運用設計改善日常需求。有些作品源自生活中的小困擾，有些則結合機械結構與力學原理，希望透過設計讓使用更加便利。從問題發想、繪製圖面、建立模型，到最後完成實體作品，每一個環節都需要學生反覆討論、測試與修正，也讓他們體會設計並不是憑空想像，而是一個持續思考與解決問題的過程。
陳主任也提到，課堂上經常利用生活中的工具作為教材，引導學生從熟悉的事物理解工程原理，再思考如何運用設計讓產品更符合需求。透過這樣的學習方式，抽象的力學、結構與製圖知識，不再只是課本上的內容，而是逐漸與生活建立連結，也讓學生更理解設計真正存在的價值。
從創意到實現，培養讓設計落地的人才
設計，不只是天馬行空地發想，更重要的是讓一個想法真正被實現。
屏東高工製圖科透過手繪基礎、電腦繪圖、加工實作、3D列印與專題製作等完整課程，引導學生在一次次設計、驗證與修正的循環中，逐步建立空間思考、設計規劃與解決問題的能力，也理解設計與製造之間密不可分的關係。
在陳主任眼中，製圖更像是一種「工程語言」。它不只是畫出一張圖，而是一套讓設計者、工程師與製造端彼此溝通的共同語言。學生在三年的學習中所累積的，也不只是繪圖技巧，而是將創意轉化為現實、把想法真正落地的能力。這份能力，不僅是未來進入工程與設計領域的重要基礎，更是面對快速變化產業時，持續創新與解決問題的核心競爭力。
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從畫筆到數位創作──內思高工多媒體設計科的專業養成與創意實踐
在數位內容快速發展的時代，多媒體設計已成為結合創意與技術的重要領域。位於新竹的內思高工多媒體設計科，透過「手繪為本、數位為用」的課程架構，帶領學生從基礎美感培養出發，逐步延伸至動畫、影像與互動設計，建立跨媒介的整合能力。多媒體設計科庭裕主任指出，設計教育的核心不只是讓學生學會工具操作，而是培養「能夠思考與表達的能力」。「AI可以生成圖像，但它不是創意的源頭，真正的設計還是來自人的想法與判斷。」主任強調，學生必須先具備基本的觀察與創作能力，再透過數位工具與AI輔助延伸，而非完全依賴技術取代思考。
從手繪出發：「每日一畫」建立設計的基礎能力
內思高工多媒體設計科的課程設計，以明確的分年學習架構展開。高一階段以手繪與設計基礎為主，透過繪畫、圖學與基礎設計課程，建立學生的美感與表現能力。其中，「每日一畫」是最具代表性的訓練之一，學生需每天完成繪畫練習，扎實培養將想法轉化為圖像的能力。
圖：學生練習「每日一畫」作品
主任認為，設計的第一步不是直接操作電腦，而是「能不能把腦袋裡的東西畫出來」。「手的感覺是最直接的，想法要先透過手呈現，才有可能進一步轉化成數位作品。」這樣的學習過程，對許多學生而言並不輕鬆。並且，設計並非是單純的藝術表達，而是一種溝通與傳遞的方式。多媒體設計科的彭同學提到，自己原本只是單純喜歡畫畫，但進入科系後才發現，設計並不只是畫自己喜歡的內容，而是需要考慮「他人是否能接受」，甚至必須符合特定需求。「以前是畫自己喜歡的東西，但現在會去想，這個設計是不是別人也會覺得好。」這樣的轉變，也反映出設計工作與他人之間緊密的關聯性。
數位技能導入：從創作到媒介整合
進入高二後，課程逐步導入數位工具與媒體應用，包括電腦繪圖、3D動畫、影像製作與虛擬實境等內容。學生開始學習如何將手繪基礎轉化為數位作品，並使用AI製作及修正產生更廣泛的媒介形式。
其中，「互動動畫設計實作」課程特別具代表性。學生需以自身興趣為出發點，規劃主題、撰寫腳本、進行拍攝與剪輯，完成一支完整的影音作品。這樣的課程不僅訓練技術操作，更整合了企劃、表達與敘事能力。多媒體設計科的潘同學分享，自己原本期待能夠專注於拍攝影片，但實際學習後發現，需要先建立繪畫與設計基礎，才能讓影像創作更完整。「原本以為就是一直拍影片，但後來發現學到更多，包含畫畫、設計和不同媒材的應用。」這樣的學習歷程，讓學生逐漸理解，多媒體並非單一技能，而是一種跨領域整合能力。
此外，課程中也導入攝影與構圖訓練，讓學生理解影像的基本語言。主任指出，無論是動畫、設計或影像創作，視覺構成能力都是核心，「構圖、光影、畫面感，這些都是共通的基礎」。
圖：學生數位作品紀錄
從創意到實踐：設計思考的深化
在能力逐步累積後，課程進一步強調設計思考與創意發想。學生透過參加校內「創意構思競賽」，練習具體設計概念，並接受業界與教師的評估，從參賽經驗中學習如何讓創意回應真實需求。
主任指出，學生常出現的問題，是過度沉浸於個人想像，卻忽略設計的目的。「設計不是只為自己，而是要解決問題。」因此，課程會引導學生進行資料蒐集、使用者分析與實際驗證，讓創意能落地成為可行的設計。這樣的訓練，也培養學生面對修改與挑戰的能力，也建立了面對挫折的心理韌性。彭同學回憶，在進行大型水墨作品時，曾因不確定如何下筆而感到焦慮，但最終透過自我練習與同儕討論，完成作品。「完成的時候會覺得很有成就感。」她說。主任則強調，設計能力的建立需要時間累積，「先模仿，再轉化，最後形成自己的風格」，這是一個必經的歷程。
圖：彭同學水墨畫成果
高三階段，學生需整合三年所學，完成專題製作並對外展出。這不僅是學習成果的呈現，也讓學生有機會接受外界回饋。在專題製作中，學生可依興趣選擇方向，包括動畫、影像、平面設計或產品設計等。潘同學分享，自己在畢業專題中負責微電影製作，從劇本撰寫到拍攝與剪輯皆親自參與，他回憶「影片完成的時候會覺得很滿意。」
從學習到未來：多元發展的可能性
在升學發展方面，多媒體設計科學生多以升學為主，延伸至視覺傳達、商品設計、室內設計、建築與多媒體相關科系。主任指出，設計群本身具有高度延展性，「只要有美感基礎，可以發展的領域很多」。
學生的選擇也呈現多元樣貌。彭同學希望未來朝產品設計發展，而潘同學則考慮以建築作為主要專業，同時持續發展影像創作。這樣的路徑，也反映出多媒體設計科所培養的，不只是單一技能，而是一種可延伸的能力基礎。
在創作與實作之間，培養可持續發展的能力
內思高工多媒體設計科，以手繪為起點，逐步導入數位與AI的媒體應用，建立從創意發想到實作完成的完整學習歷程。在這樣的訓練中，學生不僅學會設計技術，更在反覆修正與實踐中，培養出表達能力、問題解決能力與創意思維。
對國中生與家長而言，多媒體設計科所提供的，不只是進入設計領域的入門訓練，而是一條將「想法」落地為技能的學習路徑。在這樣的過程中，學生能為未來的升學與職涯發展奠定穩固基礎。
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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。
📌 想掌握更多AI動態，歡迎關注本教室追蹤後續更新！
ChatGPT生成Excel圖表不卡關！xy軸設定、中文顯示問題輕鬆搞定
只要搭配ChatGPT，就能快速把Excel數據資料轉換成多種數據視覺化圖表，包括折線圖、長條圖、圓形圖、直方圖、散佈圖、箱形圖、熱圖……等。教你如何用ChatGPT生成視覺化圖表，並解決常見的「中文無法顯示」、「xy軸顯示調整」等問題，快速完成專業圖表。本文節錄自《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》。
文／Excel 廣播電台｜張予
本文目錄（點擊可快速前往）
【1】用ChatGPT生成圖表【2】ChatGPT數據圖表客製化調整【3】ChatGPT數據圖表功能介紹切換至互動式圖表切換色彩下載圖表&展開圖表
【1】用ChatGPT生成圖表
ChatGPT不只能幫你分析數據，還能將結果視覺化呈現！想了解每個月的銷售趨勢？沒問題！只要請它生成一張折線圖，就能一目了然地掌握銷售變化，讓數據分析更加直觀清晰。
指令：「生成每個月的銷售額折線圖」
成功獲得一張折線圖！但中文字無法正常顯示、x軸部分不希望顯示年份（圖／旗標出版提供）
但這個折線圖有些地方不夠完美，例如，你希望x軸只顯示月份就好（不需要年份資訊），以及目前中文字無法正常顯示，來看看如何下指令調整。
【2】ChatGPT數據圖表客製化調整
把想要調整的地方直接告訴ChatGPT，像是圖表標題、圖形顏色、y軸的刻度間隔等都能客製化調整。而中文字無法顯示的問題，需要上傳支援中文的字型檔給它，如此一來中文字就能出現囉！
上傳支援中文字型的字型檔
輸入指令：「進行以下調整：1. X軸僅需留下月份資訊，把年份2023部分去掉 2.使用我提供的字型檔，更改折線圖中的字型」
輸入指令：「再進行以下調整：1.將y軸的單位改成5000一個單位 2.圖表標題改為『2023年每月銷售額變化趨勢』」
y軸刻度單位、圖表標題也能調整！（圖／旗標出版提供）
調整圖表顏色也沒問題！（圖／旗標出版提供）
【3】ChatGPT數據圖表功能介紹
注意到圖表的右上方有幾個功能按鈕，由左到右依序為「切換至互動式圖表」、「切換色彩」、「下載圖表」、「展開圖表」。
（圖／旗標出版提供）
來看看這些功能的效果如何？
切換至互動式圖表
點擊「切換至互動式圖表」
將游標移到資料點後，可看見月份和銷售額資訊
（圖／旗標出版提供）
切換色彩
點擊「切換色彩」
可切換互動式圖表的顏色（注意：如果是靜態圖表，則無法切換的顏色）
（圖／旗標出版提供）
下載圖表&展開圖表
點擊「下載圖表 」， 可將圖表下載成png檔
點擊「展開圖表」，可看到更大的圖表
（圖／旗標出版提供）
ChatGPT能生成多種數據視覺化圖表，包括折線圖、長條圖、圓形圖、直方圖、散佈圖、箱形圖、熱圖、區域圖、雷達圖、樹狀圖、泡泡圖、瀑布圖等，幾乎應有盡有！
你可以根據需求，直接指定想要的圖表類型，ChatGPT會按照你的要求生成對應的視覺化結果。如果沒有特別指定，它還能智能判斷，為你選擇最適合的圖表，讓數據分析變得更高效、更直觀！
節錄自：旗標出版《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》／Excel 廣播電台｜張予 著
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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？）
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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。
用「if-then」告別拖延症！比意志力強的大腦自動導航術
原標題：換換計畫方式：if-then 計畫幫助你提升目標達成率
您是否常被突發任務打斷，或在壓力下感到焦慮而拖延？與其不斷消耗寶貴的意志力，不如試試心理學證實有效的「if-then計畫」。本文將帶您深入了解這個強大的心理技巧，學習如何透過「如果...那麼...」的簡單設定，將目標執行轉化為大腦的自動反應。不論是應對迫在眉睫的死線，還是規劃長期目標，掌握這項工具不僅能戒除壞習慣、強化情緒控制，更能顯著提升您的工作效率與目標達成率！
文： 小婉家族研究生 黃詩雅 | 工商心理實驗室
—如果…，那麼…？強大的心理提示，讓大腦進入自動系統。
不論你的MBTI是J人，總是規劃的妥妥當當，還是個大P人，提供各種情緒價值。在職場中，面臨的任務屬於現在進行式、死線逼近式，還是未來展望式，與其靠意志力，不如試試if-then 計畫！
什麼是if- then 計畫(if-then planning)？
不同於與傳統的目標設定，if- then 計畫會先設定好情境與反應連結：「如果(if)…遇到某種情況，那麼(then)…我會採取某行動。」將有意識的努力，轉化為由環境刺激所觸發的自動行為，讓大腦在遇到特定情境時，進入自動駕駛模式，節省認知資源，使人們更輕鬆達成目標。
為什麼if- then 計畫重要、它能帶來什麼？
首先，它能幫助人們在多工或分心的情境下，減少認知負荷並維持其任務表現，有更高的注意力控制，並幫助人們的提升決策力和記憶力。其次，它能幫助人們戒除不良習慣和建立健康行為。除了降低吸菸比例和酒精攝取，還能增加蔬菜水果的攝取，甚至能有效減少拖延症狀。第三，它能強化人們的情緒控制，在面對痛苦任務時，減少逃避行為和降低厭惡感；在談判情境中，克服憤怒情緒，減輕情緒帶來的負面影響。最後，它也對人際互動產生助益，不僅能增加伴侶之間表達感激的行為，還能減少偏見與刻板印象，因為if- then 計畫能阻斷人際關係中的投射。
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具體的if-then 計畫分享
假設您現在遇到的任務狀況是…
1. 現在進行式—現在正在撰寫專案內容時：「if 我在撰寫專案內容時，想點開跳出的Line通知，then 我會先深呼吸，並要求自己再寫下30個字後再查看。」
2. 死線逼近式—明天就要繳交報告出：「if 我因為繳交期限快到，而開始焦慮慌亂，then 我會立刻在便利貼寫下現在最重要的一件事，並馬上執行。」
3. 未來展望式—進度繳交在3個月後，容易被無限期擱置：「if 每個禮拜五下午3點腦中響起，then 我會雷打不動的打開論文，至少努力15分鐘。」
工商心理實驗室研究生 Sia
參考資料： Gollwitzer, P. M., & Sheeran, P. (2025). Psychology of planning. Annual Review of Psychology, 76(1), 303-328. https://doi.org/10.1146/annurev-psych-021524-110536
圖片來源：
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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
有任何收穫或想分享的，都來和大家一起聊聊吧！