Office 整合應用：Word、Excel、PowerPoint 跨檔案資料管理
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文件歸檔
妥善整理與保存各類文件，確保資料完整且易於查找，能提升工作效率並減少錯誤。良好的管理習慣有助於團隊協作，避免資訊遺失或混亂，對日後追蹤與審核也非常重要。這項技能展現細心與責任感，是維持工作流程順暢的關鍵。
提升你的實力，朝專業更進一步
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會議記錄自動化 ! 從摘要、寄送到檔案分類一次完成
智能文件編輯：AI和Word的整合
Excel VBA進階實務：80組常用函數語法一次通通掌握
Power BI 資料清理與建模
數位自動化團隊協作攻略｜Power Automate整合應用
人資與採購必學！ AI 流程自動化應用實戰工作坊【10/20】
文組跨域轉職工程師
專為混合辦公設計的高效管理工作術
HR效率神器！Power Automate 啟動自動化辦公
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
Acrobat
在全球超過160個國家政府機構廣泛流通的Adobe PDF文件，近年來在國內政府及企業也火速竄紅，擁有「Adobe Acrobat基礎認證」，在進入理想企業或向上晉升的資歷上可說加了不少分數。
本張證照屬於電子文件之證照，具備使用Adobe Acrobat PDF軟體之能力，如建立PDF文件，各種不同應用程式及網頁轉換PDF，PDF頁面管理與設計，注釋與批改，進階編修，保全和簽署，傳送文件供審批及審核等功能。
Adobe
TQC-DA-資料庫管理系統 Access
企業人才技能認證（TQC）是財團法人中華民國電腦技能基金會針對企業用才需求，所提出來的一項整合性認證。這項認證是經過詳細調查、分析各職務工作需求，確認從事該項職務究應具備哪些電腦技能，再對所有電腦技能測驗項目重新歸類整合而成。不但能讓有志於從事網路管理職務的人員掌握學習的方向，對求才企業也提供了更快速、更客觀、更簡化的人才甄選程序。
財團法人中華民國電腦技能基金會
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
全方位基礎人力資源管理師認證
『全方位基礎人資管理師認證班』是國內目前梯次數最多、開班最廣、傳承歷史最悠久、唯一且最具系統化的人力資源管理師養成課程，透過具豐富實務經驗且熱情的專業講師團，深入淺出地引領學員循序漸進學習與交流各項主題，過程中並輔以精闢個案探討與擬真實作演練，藉此帶領學員有效提昇本身人資專業知能，並加速培養出能承接未來在人資領域中更具挑戰性任務的實力。
整體課程架構，將從「策略性人力資源管理架構」談起，先帶領學員建立對策略性人力資源管理的整體概念，並打通各項人資功能定位上的任督二脈後，接著以「工作分析」為基礎，逐步、詳實且系統化地介紹各項人力資源管理之「選、訓、用、留」的基本概念及實務，諸如：「人才招募、遴選與任用」、「績效管理與訓練發展」、「薪酬管理與員工福利」、「員工關係與留才管理」等主題。整體系列課程前後呼應、兼具理論介紹、觀念導正與實務分享，使學員對人力資源管理有完整且正確的認識，不僅有助於未來朝向其他人資專業進一步學習上做好準備外，亦能使自己在人資職涯發展上有更清楚的方向及計畫，還在猶豫? 趕快來點選報名吧！
社團法人中華人力資源管理協會
TQC-OA-網際網路及行動通訊
企業人才技能認證（TQC）是財團法人中華民國電腦技能基金會針對企業用才需求，所提出來的一項整合性認證。這項認證是經過詳細調查、分析各職務工作需求，確認從事該項職務究應具備哪些電腦技能，再對所有電腦技能測驗項目重新歸類整合而成。不但能讓有志於從事網路管理職務的人員掌握學習的方向，對求才企業也提供了更快速、更客觀、更簡化的人才甄選程序。
財團法人中華民國電腦技能基金會
TQC-物聯網產品企畫人員
企業人才技能認證（TQC）是財團法人中華民國電腦技能基金會針對企業用才需求，所提出來的一項整合性認證。這項認證是經過詳細調查、分析各職務工作需求，確認從事該項職務究應具備哪些電腦技能，再對所有電腦技能測驗項目重新歸類整合而成。不但能讓有志於從事網路管理職務的人員掌握學習的方向，對求才企業也提供了更快速、更客觀、更簡化的人才甄選程序。
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
ChatGPT可以轉檔JPG、Word、PDF嗎？讓AI一站式解決20種轉檔任務
想把圖片如PNG、JPG轉成其他格式，或把Word等文字檔案轉檔，或將PDF合併成報告，這些瑣碎的任務能用AI完成嗎？解析如何透過ChatGPT等AI工具，一站式完成Word、JPG、PDF、Excel等多達20種轉檔任務，無需再依賴多款軟體，節省大量時間與精力，讓AI成為你的最佳工作助手！本文節錄自《30個必學的AI行政工作術》。
文／賴彥廷
本文目錄（點擊可快速前往）
讓AI幫你轉檔！ChatGPT一站式處理轉檔工作【STEP 1】快速掌握20種ChatGPT轉檔功能問題：ChatGPT可以轉檔影片嗎？【STEP 2】設計ChatGPT轉檔指令3大重點【STEP 3】出現缺頁或文字亂碼？讓ChatGPT修正錯誤【STEP 4】下載檔案【技巧升級】快速下載多個檔案的訣竅
在工作中，你是否經常需要做各種「轉檔」工作？早已準備好多款不同的應用軟體，還是每次遇到問題才急急忙忙尋找線上工具？
轉檔是職場生活中既不起眼又耗時的繁瑣事務。舉例來說，把多份PDF檔案合併成完整報告，或是將圖片轉換為指定格式。
雖然市面上有不少線上工具可以處理這些任務，但真正的麻煩在於，我們必須適應多種軟體，才能應付五花八門的轉檔任務。
試想一下，PDF合併需要一種工具，照片格式調整用另一種，至於影片處理、錄音格式轉換，甚至將網址製作成QR Code，都需要用不同的軟體來處理。更麻煩的是，找到操作簡單、功能強大的工具往往需要花不少時間試用和篩選。
如果能有一個「一站式」工具解決大多數的轉檔工作，省去來回切換軟體的麻煩，那該有多好！
讓AI幫你轉檔！ChatGPT一站式處理轉檔工作
ChatGPT在文案寫作、圖像生成、程式碼撰寫等方面的表現令人津津樂道，但它還有一個較不為人知且相當實用的功能：「轉檔」。
ChatGPT轉換多種不同類型檔案格式的品質都很好，有了它幫忙，我們就不必在各種軟體之間疲於奔命了！
【STEP 1】快速掌握20種ChatGPT轉檔功能
轉檔工作雖然不起眼，卻幾乎無所不在。無論是將文件轉換成適當的格式備份，還是將數據轉為兼容格式以供特定軟體處理。
此外，檔案的分割與合併也是常見的行政工作。在這些瑣碎繁雜的工作項目上，ChatGPT能幫上忙的地方比我們想像中更多。
以下列出7大類、超過20種轉檔相關的任務情境，每一項ChatGPT都能迅速完善地交付成果。
ChatGPT轉檔轉檔任務情境文字檔案轉換● Word檔案（.docx、.doc）、純文字文件（.txt）以及Markdown文件（.md）相關的檔案格式轉換。數據資料檔案轉換● Excel 檔案（.xlsx、.xls）、CSV 檔案（.csv）、JSON格式以及XML格式相關的檔案類型轉換。圖片檔案轉換● JPG、PNG、BMP等圖片檔案的格式轉換。PDF檔案分割與合併● 依照特定頁數範圍分割。● 奇數頁偶數頁分別獨立存放。● 單獨提取特定頁數。● 將多份檔案合併為一份。音訊檔案轉換、分割與合併● 不同音訊檔案（.mp3、.wav、.flac）的格式轉換。● 將一份音檔按照指定的時間區段，分割為幾個獨立的檔案。● 合併多份音檔。影片檔案分割與合併● 將影片檔案（.mp4、.avi、.mov、.mkv）按照指定的時間區段，分割為數個小片段。● 按照指定的檔案大小分割。● 將多段影片拼接成一個完整的影片。其他實用功能● 將彩色圖片轉換為灰階。● 圖片尺寸縮放。● 在圖片上套用簡單的濾鏡效果，比如復古風格或是負片效果。● 在圖片上的特定位置添加浮水印或是時間戳記。● 根據指定的排列方式，將多個圖片合併為一張圖。● 壓縮圖片以降低檔案大小。● 將網址製作成QR Code。
問題：ChatGPT可以轉檔影片嗎？
看完以上五花八門的功能或許有人會好奇：ChatGPT可以圖片轉檔，音樂轉檔，但是沒辦法將影片轉檔嗎？
答案是可以，但是失敗率高，限制也多。
原因在於影片的檔案容量通常比較大，轉換過程更為複雜又耗時，在處理中常常因為時間限制或網路不穩定，導致轉檔中斷而失敗。
根據經驗，目前ChatGPT只適合處理容量小、時間短的影片轉檔工作（分割與合併功能則不在此限），但相信AI科技一日千里，未來用ChatGPT處理幾小時長的影片不會是夢。
介紹完ChatGPT擅長的轉檔工作之後，接著就要設計指令囉！
【STEP 2】設計ChatGPT轉檔指令3大重點
工作上轉檔有很多情況，對ChatGPT下的指令也會各不相同。整體來說，轉檔指令可以簡化為3個重點：「輸入什麼、設定條件、輸出什麼」。
以切分一個PDF檔案為例。
輸入什麼：這份PDF檔案。
設定條件：照著1-5頁、6-10頁、10-15頁的順序分割。
輸出什麼：3份檔案。
將這3個重點整合成一段話就是：「請將這份PDF檔案依照1-5頁、6-10頁、10-15頁的順序，分割為3份獨立的檔案。」
透過這樣的方式，我們就能快速將工作需求轉為ChatGPT可以理解的指令，不必多費心力來思考指令該怎麼寫。
值得一提的是，如果要同時處理多份檔案，例如合併好幾份PDF文件，該如何告訴ChatGPT誰在前、誰在後呢？
這裡有個實用小技巧：「將每個檔案的名稱改為數字」，就能直接用數字檔名告訴ChatGPT排列順序囉！
【STEP 3】出現缺頁或文字亂碼？讓ChatGPT修正錯誤
如果發現轉檔後的檔案出現缺頁或是文字亂碼等錯誤，只要請ChatGPT重新處理一次即可排除問題。
舉例來說，近期ChatGPT處理JSON與XML兩種資料格式時，比較容易出現中文字亂碼。這時候我們可以輸入指令：「請修正這份檔案的中文編碼問題，並確保所有資料按照正確的格式顯示」，ChatGPT就會自動修正錯誤。
【STEP 4】下載檔案
轉檔完成後，點擊ChatGPT提供的下載連結，就能儲存檔案。
唯一要注意的是，下載連結有時效性，最好立刻將檔案儲存到自己的電腦。連結若是逾期失效，轉檔成果都會付諸流水！
【技巧升級】快速下載多個檔案的訣竅
當我們連續處理了好幾個轉檔，ChatGPT生成許多不同的下載連結，如果想簡化下載步驟，我們可以告訴ChatGPT：「將所有成果打包成壓縮檔」，就不需要手動下載多個檔案，省了許多麻煩。
節錄自：商周出版《30個必學的AI行政工作術：搞定會議、行程、簡報、文書、圖表、影音、資料庫，事半功倍，準時下班！》／賴彥廷 著
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精選 Claude 該選 Haiku、Sonnet、Opus 還是 Fable？三個問題選對模型，額度用更久
同一個問題丟給 Claude，有時又快又好，有時卻等很久、還把額度用光？
問題往往不在你的提問，而是模型沒選對。
打開 Claude 的模型選單，會看到四個名字。可以把它們想成四種同事：
Haiku：反應最快的助理，適合快速摘要、擷取重點（免費版可用）
Sonnet：什麼都能接的主力，寫作、分析、程式都行（免費版可用）
Opus：擅長深度思考的資深顧問，適合複雜研究與推理（Pro 以上）
Fable：能自己規劃、自己檢查的專案負責人，適合從零做出完整成品（付費方案）
能力越強，回答越慢，也越吃使用額度。拿 Opus 或 Fable 去做 Haiku 就能完成的事，只是白白燒掉額度。
選之前，先問自己三個問題：
1. 這件事要想多深？
查詞、摘要新聞 → 輕的模型就夠；比較企劃、找數據矛盾 → 需要深度思考
2. 做錯的代價多大？
內部草稿 → 錯了改就好；要給主管決策、要對外發布 → 用更強的模型，也要更仔細檢查
3. 要它自己做多久？
一問一答 → Sonnet 就很夠；從粗略想法做到完整成品 → 交給 Fable
記住一個原則：先輕後重，不夠再升級。
Haiku → Sonnet → Opus → Fable
另外，選單裡還有一個「Effort（思考深度）」：整理會議紀錄時調低，回得快；審合約、找風險時調高，想得更完整。
最常見的三個錯誤：
・什麼都用最強的模型
・答案不好只會換模型，卻沒先把需求講清楚
・只看答案長短，不看有沒有抓到重點
小練習：下面三件工作，你會各選哪個模型？
① 回覆客戶的簡單詢問
② 分析半年銷售數據寫成報告
③ 從零規劃一套新人訓練
（參考答案：① Haiku ② 先用 Sonnet，要給主管決策就升 Opus ③ Fable）
想看完整五分鐘影音說明，104學習免費課程「5分鐘學會挑選Claude模式」已經上線，免費報名就能看：
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/47f0bb26-3b67-4f8c-80f4-39dd215c0d01
也歡迎在留言分享：你平常最常用哪個模型？有沒有拿兩個模型比較過同一件工作？
資料來源：
Claude Academy〈Choosing the right Claude model〉
https://academy.claude.com/tutorials/choosing-the-right-claude-model
（模型版本與方案以 2026 年 11 月官方說明為準：Haiku 5.5、Sonnet 5.5、Opus 5.5、Fable 5.1）
那份檔案、Email放在哪？工作總在「找東西」，5招減少工作區
每天花多少時間找檔案、Email、待辦事項？工作區太多，容易讓資訊分散、增加尋找時間。作者分享5個工作區整理技巧，從待辦工具、標籤分類到數位化管理，減少東翻西找，提高工作效率。本文節錄自《時間不夠用？先減掉八成雜事》。
文／飯田剛弘
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打造一個「工作區」「丟棄」紙張、「保留」數位檔案──建立工作區的技巧1. 找到適合自己的待辦事項管理工具2. 善用標籤、關鍵字與篩選功能3. 減少工作區的數量4. 從小範圍開始5. 不確定是否該丟棄時，「丟掉」實體物品，「保留」數位檔案
打造一個「工作區」
各位是否每天為了尋找物品或資料而花費許多時間呢？像是「那封電子郵件到哪裡去了呢？」、「那張備忘錄跑去哪了？」、「那個檔案存在哪裡啊？」、「那份文件擺去哪了？」之類的情況。其實，花在尋找上的時間，比我們想像中奪走更多寶貴的時光。
因為這些動作往往在不知不覺中進行，所以不容易發現。可能在一天之內就發生好幾次在找東西的情況。
或許這樣說會有點太過直接，但這些「尋找」的時間，幾乎不會產生任何價值。
更麻煩的是，愈是在忙碌的時候，愈容易發生不清楚所需的資料或訊息在哪裡，結果反而花更多時間到處尋找。
要減少這些時間浪費的方式，就是打造一個「工作區」。
所謂的「工作區」，指的是儲存與管理必須處理的事項和工作，以及相關資訊與資料的地方。像待辦事項清單、筆記本、電子郵件、聊天訊息、桌面上，或是抽屜、書架、包包等等，都可以成為「工作區」。重點是在平日就要養成習慣，除了「工作區」之外，不要隨意擺放。
不過，如果「工作區」過多，反而會使工作無法順利進行。以下是一些常見的情況：
找不到需要的工具，花了很多時間尋找，甚至最後不得不再去購買。
找不到他人之前曾經告知的資訊，導致工作無法繼續。
瀏覽過覺得有參考價值的網站，沒有加入書籤，結果再次搜尋時，耗費許多時間與心力。
記錄過和他人約定時間的筆記，不知道擺去哪裡，令人十分困擾。
事先調查的資訊筆記不小心弄丟，只能靠自己模糊的記憶回想。
找不到付款所需的文件或帳號資訊。
忘記購買必要的物品，卻買了其他多餘的東西。
直到要出門前，才慌張地到處翻找需要的票券或文件。
雖然有事先預約，卻找不到預約號碼或確認的郵件，而感到非常焦急。
當我們覺得自己不擅長安排時程時，上述這些情況往往更常出現。要讓事物順利進行， 最好是盡量把「工作區」集中在一個地方。若是把需要的東西或資訊放在不同地方，自己也會搞不清楚究竟放在哪裡，最後只會徒增尋找的時間。
因此，若要快速且輕鬆地找到所需資訊，最理想的做法是將所有待辦事物集中在同一個地方。
即使要將所有待辦事項完全集中在一個地方並不容易，但只要能盡量減少「工作區」的數量，就能縮短尋找的時間，讓工作更順利進行。
重新檢視自己有多少個工作區？
首先，請先參考下頁的表格，也就是數一數自己目前有多少個「工作區」。
數位資料的存放地點
工作區數量電子郵件（收件匣、寄件匣、草稿等）待辦事項清單（電子郵件、筆記本、Word檔等）雲端儲存區（Google 硬碟、OneDrive 等）電腦（桌面、各檔案夾）或 3C 設備（手機、平板）通訊軟體（Slack、Teams、LINE 等）其他應用程式和軟體
非數位、實體的存放地點
工作區數量筆記本或備忘錄行程表或月曆便條紙或便利貼檔案夾或文件夾各種盒子或箱子層架或書桌周圍床上包包或錢包裡白板自己的大腦其他人（同事或秘書等）家中衣服或褲子口袋
數出來的結果有幾個呢？我自己在舉辦研討會或培訓課程時，總會請學員統計自己的工作區數量，結果因每個人的工作內容與職務類型不同而有很大差異。
例如，擔任出納會計、總務等行政職的人，有時可能多達數十個工作區。而管理階層或外勤的業務人員，也有人少於十個工作區。
關鍵在於，先掌握自己目前的工作區數量，接著思考如何縮減那些花在「東翻西找」上的時間浪費。
「丟棄」紙張、「保留」數位檔案──建立工作區的技巧
以下介紹幾個在安排工作區時的重點：
1. 找到適合自己的待辦事項管理工具
市面上的待辦事項管理工具琳瑯滿目，有的只提供簡單的製作備忘錄與清單功能，有的 則是可管理完整專案的專業系統。選擇時要符合自己的需求與個性，這點至關重要。
若一開始就挑選過於複雜、使用不易的最新款高階工具，反而容易半途而廢。當自己想 要嘗試新工具時，建議優先選擇操作簡單、能與電腦和手機同步的雲端服務為佳。
2. 善用標籤、關鍵字與篩選功能
為了能快速找到待辦事項與相關資訊，可以用資料夾、透明文件夾或標籤，依照一定規則進行分類。不過更建議在整理時，能以數位化為前提，運用容易聯想的關鍵字、標籤、標記或篩選等功能，確保資訊能快速搜尋，管理也會更加輕鬆。
3. 減少工作區的數量
要降低「漫無目的尋找」所浪費的時間，最關鍵的做法就是把工作時需要的東西全部集 中在同一個地方。前面的內容也有提到，盡量減少工作區的數量非常重要。雖然實際數量會因工作環境和職務不同而有所差異，但原則上最好控制在個位數以內，以避免混亂。
4. 從小範圍開始
如果要處理的事情太多，要整理所有事物往往非常耗時費力。建議先從當下最需要處 理、最重要的部分開始整理，再慢慢拓展到其他部分。在熟悉工作區使用環境的同時，也能專注在盡量減少「時間浪費」和「找東西」上。
5. 不確定是否該丟棄時，「丟掉」實體物品，「保留」數位檔案
在試著減少工作區的數量時，常會出現不知道該不該留下的文件或資料。這時，我個人建議可以依照資料的類型處理。基本原則是若屬紙本資料，可「先掃描儲存成數位檔案後，再丟棄」，如果屬於數位檔案，則「暫時保留」。
紙張只會愈積愈多，占據空間又降低效率，因此建議能盡量數位化，達到減少紙張的效 果。如果擔心一下子全部丟棄會有風險而感到猶豫不決時，可以先掃描或拍照存成電子檔，再逐步進行斷捨離。
再次強調，工作區的數量一旦過多，即代表相關的資料與資訊分散各處，不僅增加尋找時間，也容易在管理和保存上出現困難，進而導致錯誤和疏失。
因此，要先掌握自己目前的狀況，再逐步減少工作區的數量，才能有效提高工作效率。
節錄自：寶鼎出版《時間不夠用？先減掉八成雜事：不加班也能升職的高效工作法》／飯田剛弘 著
搜尋檔案還是找不到…提升搜尋效率，命名至少加入「2個關鍵字」
花時間找檔案是省時的大敵！作者曾在多間外商企業擔任高層秘書，傳授檔案命名原則：以「搜尋」為前提，加入「2個關鍵字」。只需改變一個小習慣，就能讓工作效率翻倍，不再為了找資料而心累。本文節錄自《節省工時的100種方法》。
文／森田幸（森田ゆき）
花時間找東西，是省時的敵人。凡是可能讓你心想「東西跑到哪去了？」的情況，都應該事先排除，才能真正省下無謂的浪費。.
雖然清楚知道「什麼東西放在哪」是基本原則，但對於資料檔案，還有一個重點應該特別留意：命名。
如果你在資料夾裡找不到想要的檔案，或是只記得幾週前下載過，卻完全不記得自己放在哪，這時候你會怎麼做？你大概會選擇搜尋吧？而在這個時候，你必定會一邊回想檔名是什麼，一邊輸入關鍵字。
反過來說，在替檔案命名時，你必須以「搜尋」為前提來思考。具體來說，就像是以下這樣的概念。
不好的範例
「202501 銷售匯總」
「202501 A公司簡報資料」
好的範例
「202501 月度銷售匯總_ 關東分店_ 最終版」
「202501 A公司簡報資料_ 系統建置提案」
重點是，要加入2個以上的關鍵字。在搜尋時，如果只輸入1個詞彙，幾乎都會跳出多筆符合條件的資料。但只要輸入2個詞彙，一次就找到檔案的可能性將會提高。
此外，郵件的標題或內文也是同樣道理。請一邊思考「如果之後要搜尋，我會輸入哪些字？」一邊將這些關鍵字都寫進去。回覆對方寄來的郵件也一樣，只要你撰寫句子時意識到這一點，搜尋效率必然提升。
POINT：資料要以「搜尋」為前提，加入2個以上的關鍵字來命名。
節錄自：大是文化《節省工時的100種方法：我在巴克萊銀行、AIG、安聯等外商主管身邊學會，品質與速度兼顧的時短工作術，不用拚命就有高績效。》／森田幸（森田ゆき） 著
用ChatGPT Work整理名片、簽到表！建立Excel聯絡人清單，統一格式、合併重複資料
收集到的名片、手寫簽到表、舊聯絡資料超難整理？作者示範用ChatGPT Work讀取名片、手寫簽到表與舊CSV，教你擷取聯絡人資料並建立Excel清單，逐步統一公司名稱、電話與職稱格式，合併重複資料，快速完成部門共用聯絡人名單。本文節錄自《ChatGPT AI Agent 工作術》。
文／施威銘研究室
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名片、簽到表和舊CSV散一堆？整理成部門共用聯絡清單【步驟1】先擷取資料，不急著合併【步驟2】統一名稱與格式，並補上分類【步驟3】合併重複資料，建立共用清單3分鐘帶你一次看懂：完整動作影片教學！
名片、簽到表和舊CSV散一堆？整理成部門共用聯絡清單
活動、展會或客戶拜訪結束後，聯絡資料常常散在不同地方：有人拍了名片，有人留下手寫簽到表，資料夾裡還有一份很久以前整理過的聯絡人CSV。這些資料如果沒有統一整理，很容易出現同一家公司重複建檔、電話格式不一致、窗口資料缺漏，或找不到後續該聯絡誰的問題。
本節將透過ChatGPT讀取名片照片、簽到表照片與既有CSV，整理成一份部門共用的聯絡人清單。完成後，Excel會保留原始擷取結果、格式統一後的資料、共用聯絡清單，以及仍需人工確認的項目，方便後續查找、分類與分工。
名片、簽到表、既有聯絡人CSV資料示意圖。本文示範用ChatGPT讀取名片照片、簽到表照片與既有CSV，整理成一份部門共用的聯絡人清單。（圖／旗標科技《ChatGPT AI Agent 工作術》）
必備工具：
桌面版ChatGPT：切換至Work模式（免費版帳戶目前可以透過桌面版使用Work模式，但無法透過網頁版及手機版使用。）下載ChatGPT Windows桌面版>>
範例資料檔：此範例包含名片照片、手寫簽到表照片及既有的聯絡人CSV。
Spreadsheets外掛：用來建立Excel檔案。
Microsoft Excel：檢視外掛生成的檔案是否正確。
註：Spreadsheets外掛中包含兩種不同用途的技能：Spreadsheets與Excel Live Control。本例使用Spreadsheets技能，用來建立及整理試算表；另一項Excel Live Control則可直接操作目前桌機中開啟的Excel。
【步驟1】先擷取資料，不急著合併
面對格式不同的聯絡資料時，不建議一開始就要求ChatGPT同時清理、合併及刪除重複項目。一旦辨識錯誤，會很難判斷問題出在資料擷取還是後續整理。
首先，將名片照片、簽到表照片與舊聯絡人CSV集中放入同一個資料夾。接著在桌面版ChatGPT切換至Work模式，建立專案並選擇該資料夾作為工作資料夾，讓ChatGPT可以直接讀取其中的所有檔案。
這一步只先擷取各來源中的聯絡資訊，建立初步清單，不進行格式修改或重複資料合併。完成後，再檢查姓名、公司名稱、電話與Email是否讀取正確。
提示詞
@Spreadsheets請整理工作資料夾中的聯絡資料檔案，包含名片照片、手寫簽到表照片與舊聯絡人CSV，並先建立一份新的Excel初步清單。請先擷取以下欄位：姓名、公司名稱、職稱、電話、Email、網站、資料來源、備註。先不要合併重複資料，也不要更動資料格式。請列出你認為後續需要統一格式或人工確認的項目即可。
建立完成後，點擊Excel檔案即可直接在ChatGPT中預覽活頁簿內容；如果對特定欄位有疑問，可以選取儲存格後點擊Ask Codex，針對選定內容提問或要求修改（圖／旗標科技《ChatGPT AI Agent 工作術》）
注意！雖說可以直接在ChatGPT中檢視建立完成的Excel檔案，但因為顯示的視窗寬度有限，一旦檔案內容太多，就常會需要用到滑桿拖曳顯示被遮住的內容，建議直接使用Excel開啟檔案檢視內容。1. 右鍵點擊檔名後 2. 選擇在Default App中開啟，即可使用Excel開啟檔案。
「待確認項目」頁籤會集中列出無法辨識、格式不一致或可能需要人工判斷的內容，作為下一步整理資料的檢查清單（圖／旗標科技《ChatGPT AI Agent 工作術》）
確認初步清單沒有明顯的辨識錯誤後，就能根據這些問題統一資料格式。
【步驟2】統一名稱與格式，並補上分類
同一家公司在不同資料來源中，可能分別使用中文名稱、英文名稱或簡稱，例如華碩、ASUS與ASUSTeK Computer Inc.。電話也可能同時出現+886、區碼、分機或缺少區碼等不同寫法。
如果沒有先統一這些內容，後續篩選或合併資料時，同一家公司或聯絡人就可能被判斷成不同對象。
這一步除了整理公司名稱與電話，也會加入廠商分類、職稱中文說明及待確認欄位，讓聯絡清單更容易查找與分工。
提示詞
@Spreadsheets請根據前一步的「待確認項目」，將初步聯絡清單整理成一張新的「格式統一後清單」。請協助完成以下整理：1. 統一公司名稱，將同一家公司的不同寫法整理為一致名稱。2. 統一台灣電話格式；缺少區碼時，在備註標示「需確認區碼」；非台灣電話則保留原格式。3. 新增「廠商分類」欄位，依照公司性質分類。4. 新增「職稱中文說明」欄位，補充英文職稱的中文說明，不要覆蓋原始職稱。5. 新增「待確認」欄位，記錄無法判斷的姓名、公司名稱或電話。請保留原本的初步清單，另外建立新的工作表，不要直接覆蓋原資料。
活頁簿中會新增「格式統一後清單」，原始的初步清單仍會保留；公司名稱與電話會依規則統一，並新增廠商分類、職稱中文說明及待確認欄位（圖／旗標科技《ChatGPT AI Agent 工作術》）
格式統一後，原本寫法不同的公司、電話與職稱就有了共同的比對基準，接下來才能比較可靠地判斷重複資料。
【步驟3】合併重複資料，建立共用清單
這一步要根據公司名稱、姓名、電話與Email交叉比對。能明確判斷為同一人的資料才進行合併；資訊不足或比對結果不明確時，則保留到待確認清單，不直接刪除。
提示詞
@Spreadsheets請根據「格式統一後清單」，比對公司名稱、姓名、電話與Email，建立一份「共用聯絡清單」。能明確判斷為同一人的資料請合併，保留較完整的聯絡資訊，並記錄所有資料來源。如果無法確定是否為同一人，請移至「待確認資料」工作表，不要直接合併或刪除。
「共用聯絡清單」會合併已確認的重複資料，保留較完整的聯絡方式與所有資料來源；無法確認的相似資料會集中放在「待確認資料」，交由使用者進一步核對，不會直接刪除（圖／旗標科技《ChatGPT AI Agent 工作術》）
到這裡，散落在名片、簽到表與舊CSV中的聯絡資訊，就整理成一份可以共同維護的部門清單了！本例刻意將流程拆成「擷取資料、統一格式、合併重複資料」3個階段，讓每一步都能先確認結果，避免前面的錯誤一路帶進最終清單。
3分鐘帶你一次看懂：完整動作影片教學！
節錄自：旗標科技《ChatGPT AI Agent 工作術：87 個職場實作範例 | ChatGPT Work × Plugins × Skills》／施威銘研究室 著
郵件主旨被Re: Re: Re:淹沒了？高效率郵件2原則：話題轉變就該開新信
郵件主旨總是消失在「Re: Re: Re:」的汪洋中嗎？專家分享提升工作效率的兩大郵件原則：一旦主要話題轉換時就該停止使用回覆模式，並嚴格精簡副本（CC）名單。別讓沒效率的溝通習慣浪費你與同事的時間，重拾收件匣的主導權，溝通更精準！本文節錄自《節省工時的100種方法》。
文／森田幸（森田ゆき）
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適時中斷無止境往返的「Re:」郵件副本，別亂發，也別人人發
適時中斷無止境往返的「Re:」郵件
當你回覆收到的郵件時，主旨欄會自動加上「Re:」。雖然原因眾說紛紜，但一般認為這個Re: 是Reply（回覆）、Regarding（關於）或Response（回應）的縮寫，總之大家都知道是「回覆」的意思。當主旨顯示為Re: 的郵件送達時，我們就能立刻知道對方回信了，這點確實很方便。
不過，有些郵件軟體在每次回覆時都會再加上一個「Re:」。經過多次來回，就會變成「Re: Re: Re: Re: Re:」的狀態，導致主旨欄被Re: 給淹沒，乍看標題，完全看不出郵件到底在討論什麼。當郵件往返變成這樣的狀態，我們一方面會覺得不方便，另一方面又考量到要表明這是一封回信，保留Re: 也方便後續查詢紀錄，多數人最後仍會心想：「算了，就先這樣好了」。
然而，一旦主旨欄失去它原本的作用，在判斷回覆優先順序時就很不方便。因為你必須每次都打開內文閱讀。另外，因為信件往返次數增加，內容也會變得冗長，如果要回顧對話，就只能不停的滾動滑鼠滾輪來搜尋，效率大打折扣。
要中斷原本的郵件串、重新開一封新郵件，或許會讓人感到有些抗拒。但如果想有效率的處理郵件，關鍵就在於不遺漏重要資訊，並在適當的時機重新建立清楚、有效的溝通。
因此，我認為在開啟新話題，或是主要話題已經轉變時，就應該停止使用「回覆」的形式，重新撰寫一封新郵件。若要顧及對方的感受，只要附上一句「因為往返紀錄太長、不易閱讀，所以我開一封新郵件」就可以了。
讓我們一起排除那些妨礙時間效能的因素吧！
POINT：長時間持續往返的郵件，要在話題轉換時加以收尾。
副本，別亂發，也別人人發
「先暫時把○○先生放到副本裡比較好吧？啊，那就□□先生和△△也一起……」你是否也有過這樣的經驗，把越來越多的人加進寄件副本名單呢？
我可以理解那種以防萬一、保險起見而想把相關人員都放進副本列表的心情，但如果從時間效能的角度來看，副本名單應該維持在最小限度的人數才對。原因在於，只要加進副本的人回覆了郵件，你就得分出更多時間來處理信件，收件匣的訊息量也會隨之增加。
基本原則是：收件者「需要回覆」、副本是「只需閱讀即可」、密件副本是「沒有閱讀義務」，儘管如此，很多人只要一收到郵件就會想：「還是回覆一下比較有禮貌吧？」基於這個普遍反應，發信前我們應該要仔細斟酌：真的有必要和這個人分享嗎？
要是隨意增加副本收件者名單，就會讓原本不需要這些資訊的人也收到郵件，強行浪費對方的時間。另外，在郵件中，人們也常常會附上圖片或檔案，心想「總之把這個也順便附上比較好」。但，這同樣需要仔細斟酌。因為附件越多，郵件檔案就越大，會造成對方收件匣的容量負擔。
請養成只傳送「真正必要資料」的習慣，同時如果是公司內部郵件，建議不要夾帶檔案，而是以附上URL（連結）的方式，共享公司內部的雲端資料夾。如此一來，郵件就不會太大。
還有，基於資訊安全考量，對於公司外部的人原則上禁止共享內部資料夾，這一點請特別留意。
POINT：隨意增加副本的收件人，是浪費自己和對方的時間。
節錄自：大是文化《節省工時的100種方法：我在巴克萊銀行、AIG、安聯等外商主管身邊學會，品質與速度兼顧的時短工作術，不用拚命就有高績效。》／森田幸（森田ゆき） 著
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
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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。
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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
履歷善用「關鍵字」，立馬抓住HR目光
如何快速找到一份好工作？企業「隱藏版」職缺如何得知？這集來聽心理學博士Spring、獵才顧問May、求職產品專家王之璘分享五大獨家攻略。1、使用「AI推薦工作」找合拍職缺，善用6份客製化履歷，針對不同的企業和職務寫出個人專屬履歷。2、履歷對應目標職缺的「關鍵字」，並用數據績效呈現工作亮點。3、經營人脈並更新社群資訊，有機會吸引獵才敲門，獲得企業不公開的工作機會。4、新鮮人透過社團、實習打工經驗，描述個人特質或解決問題能力。5、資深工作者著重實戰數據，向企業展現無縫接軌的即戰力。
用實際行為檢查你的求職準備度 https://podcast104.pse.is/2ndlife02
【本集來賓】
梅羽嵐May，104獵才顧問，國立高雄應用科技大學人力資源發展系畢業，具有6年以上的招募&人資經驗、4年以上FMCG的Sales & Marketing實務經驗，熟悉市場行銷及媒體策略與人資在招募的眉眉角角
王之璘，同事稱他「靈芝王」，104人力銀行產品暨價值營運處資深協理，第一線參與 104 求職平台功能規劃、搜尋演算法、履歷範本與職缺推薦系統設計的專家。曾任屈臣氏儲備幹部、優仕網、ABC好車網產品企劃。
【本集重點】03:34 善用求職隱藏功能：開關履歷、AI推薦工作、封鎖公司、6份客製履歷07:29 HR視角：履歷表往期待目標放置「關鍵字」13:10 如何找到隱藏性職缺？「弱連結」人脈經營16:11 評估獵才：深度理解企業組織文化、主管風格，給予職涯建議18:14 求職如何運用「社群」與「人脈」？20:00 新鮮人與資深求職者的履歷與求職策略23:26 行政類職務，如何把工作績效用數據呈現？
▍ 評估轉職，你還可以聽EP570【職涯微講堂】壓力超大，要離職嗎？
EP326 換工作前，先問自己為何離開 轉職前4評估：薪資、學習、舞台、前景
EP215 當公司像家，代表你該轉職了？！人資吐真言，評估去留十大關鍵
告別Excel地獄：用Google免費AI工具，打造零失誤自動化銷售報表
每到月底，您是否也被淹沒在無盡的Excel銷售報表中，為混亂的資料格式、複雜的公式計算和無止境的複製貼上而苦惱？這些耗時且易錯的手動流程，不僅消耗寶貴工時，更隱藏著營運風險。我們將帶您告別傳統的報表地獄，深入探討如何運用強大的免費工具——Google Apps Script + Gemini，將繁瑣的數據處理流程全面自動化。從資料清理、庫存分析到自動生成叫貨單並發送郵件，我們將一步步教您打造一套智慧高效的報表系統，將數天工作壓縮至幾分鐘，徹底解放您的生產力。
文／人資市集
前言
想像一下，每個月底，你的桌面上攤開著「銷售量表」Excel檔案，裡面記錄著數百項商品的銷售情況、進貨成本和庫存狀態；旁邊還有一份「廠商資訊」Excel檔案，記載著二十多家供應商的聯絡方式；以及一份「叫貨單」Word模板，等待被複製貼上無數次...
「又要熬夜了...」你嘆了口氣，開始了月底例行公事。
數據處理的三大痛點
痛點一：混亂的資料格式
銷售表中的庫存欄位，有些寫著「2包9個」，有些寫著「3盒40條」，還有些是「停售」、「尚未進貨」。你必須手動計算實際數量，還要處理重複記錄的品項，如「微糖黑豆奶」出現在兩個不同的列，售價還不一致。
痛點二：繁複的計算工作
計算各品項的總銷量、總營收和毛利率時，你需要設置複雜的Excel公式。特別是處理不同進貨單位的成本計算（如「4袋/40入」成本40元，每個單品成本為1元），稍有不慎就會算錯。
痛點三：重複的文書作業
分析完成後，你必須為每個需要補貨的廠商製作叫貨單，不停地複製貼上廠商資訊、品項、數量、單價、總價...然後將它們一一轉為PDF並發送郵件。這些重複性工作不僅耗時，還容易出錯。
Google Apps Script + Gemini AI 自動化解決方案
透過Google Apps Script結合Gemini AI的強大能力，我們可以將這些繁瑣的工作全部自動化，從數據清理到報表生成，再到郵件發送，全部一鍵完成。以下是具體步驟：
1. 環境準備與檔案設置
將Excel和Word檔案上傳至Google雲端硬碟，轉換為Google格式，並從試算表的「擴充功能」選單開啟Apps Script編輯環境。這一步確保所有檔案都能被自動化程式存取和修改。
2. 使用Gemini AI生成程式碼
這是整個自動化流程的核心環節。無需懂得編程，只要向Gemini AI清楚描述你的需求，它就能生成對應的Apps Script程式碼。例如：
當你告訴Gemini：「請寫一個Google Apps Script程式，從資料夾中找到銷售量表檔案，並讀取'綜合銷售量表_9-5月'分頁的內容」，它會立即生成完整的程式碼：
JavaScript
function findFilesInFolder() {
var folderId = '你的資料夾ID';
var folder = DriveApp.getFolderById(folderId);
var files = folder.getFiles();
while (files.hasNext()) {
var file = files.next();
Logger.log('找到檔案: ' + file.getName());
}
}
你只需將生成的程式碼複製到Apps Script編輯器中，按下執行按鈕，程式就會自動運行。每個步驟都可以用同樣的方式，向Gemini描述需求，獲取程式碼，然後執行。
這種方式特別適合不懂程式設計的使用者，因為你不需要了解程式語法，只需要清楚描述業務需求即可。如果程式執行結果不符合預期，你可以向Gemini解釋問題，它會提供修正後的程式碼。
3. 資料清理與標準化
向Gemini描述資料清理的需求，如「請寫程式將'2包9個'這樣的庫存記錄轉換為實際數量」，它會生成相應的程式碼，自動識別並處理重複品項、統一庫存記錄格式，並將其他備註文字記錄轉換為數字0。
4. 銷售數據分析
告訴Gemini你需要計算各品項的總銷量、總營收和毛利率，它會生成程式碼自動進行這些計算，並將結果按高到低排序，幫助你快速識別關鍵營收品項和高毛利率品項。
5. 庫存分析與補貨建議
描述你的庫存分析需求，如「計算近三個月平均銷量，與目前庫存比較，找出缺貨風險品項」，Gemini會生成程式碼自動執行這些分析，並根據公式計算建議補貨量。
6. 自動生成叫貨單
告訴Gemini你需要根據廠商資訊和補貨建議自動生成叫貨單，它會生成程式碼從廠商資訊表中找出各品項對應的廠商，複製叫貨單模板並填入所有必要資訊。
7. 自動發送郵件通知
描述郵件發送的需求，如「將叫貨單轉為PDF並發送給對應廠商」，Gemini會生成程式碼自動完成這些任務，完全消除手動發送郵件的工作量。
8. 透過Google Apps Script設置自動化觸發條件
在Apps Script編輯器中，點擊「觸發條件」選項，設定時間驅動的觸發機制，如每日、每週或每月自動執行。你可以選擇特定的時間點，確保報表在每個月底自動生成，叫貨單在固定日期自動發送。這樣，即使你不在辦公室，系統也能按照預設的時間表自動完成所有工作，實現真正的全自動化流程。
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自動化帶來的改變
透過Google Apps Script結合Gemini AI的自動化流程，你將原本需要2-3天完成的工作縮短為幾分鐘。不再需要熬夜處理數據，不再擔心計算錯誤，也不再被無止境的複製貼上折磨。
更重要的是，這種自動化方式不需要你懂得編程，只需清楚描述業務需求，Gemini就能生成所需的程式碼。這大大降低了自動化的門檻，讓任何人都能輕鬆實現工作流程的自動化。
現在，每當月底來臨，你只需輕鬆點擊幾下按鈕，就能完成所有工作，然後將寶貴的時間用在更具創意和策略性的任務上。無論你是零售業者、電商經營者，還是任何需要定期處理數據和報表的專業人士，這套自動化流程都能為你的工作帶來革命性的改變。
讓科技為你解放時間和創造力，從繁瑣的數據處理中脫身，專注於真正重要的事務！立即加入「行政/營運 AI 超能力：行政流程Ｘ生管Ｘ採購自動化」這門課程學習，手把手掌握Google Apps Script結合Gemini AI的全面應用，讓你的工作效率和成果品質都能提升到一個新的高度。
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為什麼IBM頻繁輪調、員工技能卻能快速到位？全靠「一張Excel表」掌握技能樹
你們公司會職務輪調嗎？在台灣IBM，有人一年換3個部門、有人3年換5個職務，「內部輪調」是他們的工作日常。面對市場快速變化，工作輪調是企業應戰的必要手段，例如當使用者體驗興起時，設計部門便因應而生；當雲端與AI成為趨勢時，人員也須立刻到位。不過，企業要如何確保員工技能以便快速調度？IBM全靠一張Excel表。
文／李佳樺、劉鳳珍 由Cheers授權轉載
有「經驗」代表有「技能」嗎？僅憑過去結果判斷未來人才發展，在快速變動的市場更容易失準，IBM如何用一張Excel表，攤開員工的技能圖？
面對市場快速的變化，職務輪調已成企業保命應戰的必要管理手段。
「我曾經一年就換了3個部門。」台灣IBM諮詢合夥人暨業務轉型服務群負責人高愈惠分享自己的經歷。另一位諮詢顧問協理曾華彥則在短短3年間，轉換了5個職務。
台灣IBM的同仁，對頻繁地職務調動早習以為常。
顧問業的生意以客戶專案為核心，哪個產業有商機，組織就立刻對應調整，例如當使用者體驗興起時，設計部門便因應而生；當雲端與AI成為未來趨勢時，人員的調度也須立刻到位。
但面對客戶需求又快又急，企業要如何確保員工技能的「存量」足夠，以便能夠快速調度？
一張Excel表拆解顧問技能
IBM的做法是將每個職位所需技能，逐一定義，並發展出以技能為單位（Skills-based）的組織架構。
以顧問職務為例，上面密密麻麻列出顧問部門近百種職位（Job Role）、上千項職位專長（Specialty）與相應的技能組合（Skills set），清楚定義。此外，不同技能的含金量（Premium Type）也一清二楚。這份表單含會隨著市場、專案變化，定期更新。
以表中專案經理的職位為例子，同職位（Job Role）可以拆分出不同的專長（Specialty）。例如有人的專精是微軟系統、有人專精SAP的ERP系統。這兩位專案經理，會有共通的技能如溝通、談判等，也會有各自有別的技能強項。
在美國、歐洲、中國等員工數更多、規模更大的地區，顧問敘薪會參考專長的「成熟度分級」作為判斷指標之一，同樣職等不一定領一樣的薪水。
透過這一張定義清楚的表單，每位員工所具備的技能，無所遁形。企業一旦要調度人員、儲備人才、指派培訓，都有清楚依據，也相對可以減少員工對主管「主觀好惡」的臆測。
例如，如果A部門最近案量少，主管可以指派同仁去學習新興的產品技能；員工如果想轉調業務，則可以在了解業務需要哪些技能下，先在專案經理的職務上，參與公司培訓，取得所需的認證，不用立刻與公司分道揚鑣。
這套系統也有利於促進員工自我賦能，而不是公司開一大堆課，到頭來卻被員工覺得強迫學習。
聚焦技前瞻性，不僅憑績效表現選才
IBM會定期公布公司看重的市場稀缺技能，並透過舉辦競賽、活動，鼓勵員工學習，學習成果也與績效評估連結，每位員工一年至少要達成40小時的學習時數。高愈惠是忙碌的高階主管，2024年8月底就已經達108小時，而且像她一樣超標的同仁不在少數。
在IBM的學習平台上，透過徽章（badge）認證每一個人的學習、成長紀錄。台灣IBM諮詢金融產業顧問協理鄒淑芳曾被主管指派，一項預算規模超過她職級可以處理的專案，她為此而去上資深PM都會想拿的「Experienced PM Badge」課程，學習專案管理方法論，但並非上完課就能獲得這項獎章，還有其他嚴苛的條件。
鄒淑芳花了6年累積專案、導師經驗，最後獲得這項獎章才晉升到下一個職等，「這是我拿過最印象深刻的 Badge（獎章）。」鄒淑芳興奮的說。
IBM對技能重視的嚴謹度，從一件小事可以看出。
大部分企業多認為，只要是主管就「應該」會面試，自己去篩出適任人選，但IBM的主管必須先通過內部訓練考核，取得面試獎章後，才有資格上陣。
「這是IBM正在推動skills as currency（技能即貨幣）的概念， 」台灣IBM人資長邱纓琇說，當技能與績效、升遷串連，學習技能的價值也跟著提高，進而改變整個公司選材的思維。
邱纓琇說：「過去選人的做法，可能是印象中這個員工績效表現好就升他。在IBM，主管要思考公司未來要發展的核心技能是哪些？我如何投資擁有這些技能的人才讓他們一直留在公司？」
換言之，如果以前主管拔擢人才的標準是放在對「人」的主觀評價上，看的是他的過去，往往會疏忽了未來所需技能的重要性。尤其在人才稀缺的今天，聚焦「技能」的專業度高低、市場前瞻性，才是有機會把人才效能變大的睿智做法。
IBM也鼓勵員工攤開自己的職務「蜂巢圖」，讓員工面對下一個晉升職位，有更清晰的成長方向，同時配合課程推薦，儲備未來技能。下圖便是高愈惠和下屬分享自己的蜂巢圖。
透過技能為核心的管理模式，過往學歷、資歷的重要性也開始降低。IBM全球有20％的員工沒有大學學歷，就是憑藉技能說話。在2024年兩千大企業人資長的調查，也呼應此一趨勢 —學歷重要性下降，專業技能開始上升。
你的技能存量足夠面對未來變化嗎？你的團隊當前的技能存摺，足以面對產業變化嗎？加速發展技能，將是人才管理最重要的課題。
（原文標題：IBM全球２０％員工沒大學學歷！他們用「一張表」看出員工技能強項）
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30份檔案作文一次改完！Codex批次處理怎麼做？用「批次流水線5元件」自動產出總表
需要大量處理30份作文、50張發票、200份履歷，還在一份一份丟給AI嗎？本文作者以批次「批改作文」為例，拆解「批次流水線5元件」，教你用Codex建立可重用的批次Skill，跑完自動產出彙整總表；文末也整理了發票、履歷、合約3種行業的改法，可以直接對照。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）
目標：多檔案批次處理工作流不同職業完成後能拿來幹嘛？動手做前準備清單批次流水線5元件：缺一個就會出事動手實作：多檔案批次處理工作流3種行業版本：批次處理發票、履歷、合約
目標：多檔案批次處理工作流
「把30-100個檔案丟到一個資料夾，告訴Codex動作，多核心並行跑、失敗自動重試、跑完丟出summary.xlsx」，這是學完本文後你的日常。
輸入：input/內30個.docx（或.pdf / .jpg）。
輸出：output/內30個結果檔 + logs/batch.log + summary.xlsx。
阿亮獨家「批次流水線5元件」：
批次讀取 → 並行 → 進度 → 重試 → 彙整
5元件缺一不可。本文把它包成一個可重用的批次Skill，之後處理任何「N個檔案」需求，一句話就觸發。學完不只批改作文，發票OCR、履歷篩選、合約風險檢測都用同一套。
不同職業完成後能拿來幹嘛？
行業批次任務輸出教師30份.docx作文 → 評語30個.md + summary.xlsxSOHO50張發票.jpg → OCR50個.json + invoices.xlsxHR200份履歷.pdf → 5維評分每份.md + 通過/待面試/不通過名單律師50份合約.pdf → 風險條款每份摘要 + 整體評估.xlsx
動手做前準備清單
項目規格Codex CLI已裝，Codex CLI 、桌面App原始檔案30-100個同類檔案（.docx / .pdf / .jpg）檔案位置全部放在同一個資料夾單檔處理動作清楚知道「對單檔要做什麼」Python套件concurrent.futures、pandas、依檔型python-docx / pypdf / Pillow（Codex自動裝）
批次流水線5元件：缺一個就會出事
元件做什麼沒有的後果1 批次讀取掃描資料夾、過濾副檔名漏檔、誤讀2 並行多核心同時處理30份跑30倍時間3 進度每N份印一次「15/30」不知道卡住還是在跑4 重試單檔失敗最多3次1個壞檔讓整批停擺5 彙整個別輸出 + summary.xlsx30個檔不知道整體結果
兩種「並行」不要混為一談：
類型工具用在哪並行單位Python腳本層並行concurrent.futures一支Python程式同時跑8個檔案OS執行緒/行程Codex對話層並行Codex內部subagents一個Codex任務fork多個subagentLLM推理session
本章用「腳本層並行」：對30個檔案跑同一個邏輯，每個檔案不需要獨立的LLM推理。如果每個檔案都用subagent跑，會吃掉30倍token，慢又貴。subagent留給「30篇論文同時做深度摘要」這類需要獨立思考的任務。
補充：2026新利器spawn_agents_on_csv當你的任務確實需要「每一列開一個獨立分身去想」（例如30位學生各自寫一段深度個人化評語、300筆客戶各自產一份分析），Codex子代理人支援spawn_agents_on_csv，餵一份CSV，它會逐列派工給多個subagent，並可指定統一的輸出schema（設定寫在子代理人TOML）。判斷原則不變：同一套邏輯套N個檔 → 用本文的腳本層並行就好；每個檔要獨立思考 → 才動用spawn_agents_on_csv。
動手實作：多檔案批次處理工作流
步驟1：建環境
macOS / Linux：
mkdir -p ~/batch-work/{input,output,logs}
cd ~/batch-work
Windows PowerShell：
mkdir $HOME\batch-work\input
mkdir $HOME\batch-work\output
mkdir $HOME\batch-work\logs
cd $HOME\batch-work
分成3個資料夾是好習慣：input只放原始檔（唯讀心態）、output只放結果、logs存執行紀錄，失敗時就知道去哪找錯誤。
手上沒有30份檔案可測？
也可以直接對Codex下指令：「幫我生30份500字模擬作文存成input/essay_01.docx ~ essay_30.docx，品質故意做出高中低差」。
把30個檔案丟進input/，注意3件事：
直接複製到input/，不要在裡面再分子資料夾，批次腳本預設掃單層
檢查副檔名一致（避免.docx跟.doc混在一起）
確認檔案數對：
macOS / Linux：
ls input/ | wc -l
Windows PowerShell：
(dir input\).Count
（圖／博碩文化《ChatGPT × Codex全攻略）
步驟1-1：先建essay-feedback Skill（批次要呼叫的單檔工具）
這裡最容易卡住：步驟3的批次prompt會「每份套用essay-feedback Skill」，所以這支Skill要先存在，批次才有東西可以呼叫。它就是把「三段式思考（CoT）」批改流程包成Skill的小工具，現在花5分鐘就能建好。
建立方式：先用下方指令開一個Skill資料夾，再用記事本或VS Code在資料夾裡新增SKILL.md，貼上下方「essay-feedback 隨書附檔」的完整內容：
# macOS / Linux
mkdir -p ~/.agents/skills/essay-feedback
# Windows PowerShell
mkdir $HOME\.agents\skills\essay-feedback
essay-feedback 隨書附檔：
---
name: essay-feedback
description: 批改一篇學生作文（.docx / .md / .txt）並產生 100-150 字個人化評語。觸發詞：作文批改、評語、essay feedback、作文評語產生器、批改作文。
---
# 作文評語產生器
## Steps
1. 讀入單一作文檔（純文字、不含格式）
2. **Stage 1 step-through**：
- 字數統計（總字數 / 段落數）
- 主旨抓取（一句話總結這篇在寫什麼）
- 結構分析（起承轉合 / 論點論據 / 時序）
3. **Stage 2 self-audit**：
- 列 3 個「寫得好的地方」（必須引用原文片段，不可空話）
- 列 3 個「可改善的地方」（必須具體、可執行）
4. **Stage 3 final answer**：
- 寫 100-150 字評語：肯定 1 個強項 + 建議 2 個改進 + 勉勵 1 句
- 評語語氣：對國中小學生用鼓勵語氣；對高中以上用建設性語氣
## Rules
- MUST：評語必須引用作文原文（用「『...』」括起來，至少 1 處）
- MUST：建議必須可執行（「下次寫人物時可以加一個具體動作」而不是「加油」）
- MUST：字數 100-150（不可超過 150）
- NEVER：「同學們」「你們」「大家」（這是給個人的評語）
- NEVER：「應該」「必須」「一定要」（建議句改用「可以試試看」「下次或許」）
- NEVER：在沒讀作文的情況下產評語（空檔案直接回報「檔案無內容」）
## Output Format
```text
【評語】
（100-150 字評語段落）
【強項引用】
原文：「...」
評：（一句話說明為什麼好）
【改進建議】
1. （具體可執行）
2. （具體可執行）
```
核心是frontmatter的name: essay-feedback + description觸發詞，加上三段式批改流程與MUST/NEVER規則。
順帶一提，建立Skill有三種方式：$skill-creator引導式、macOS Codex App的Record & Replay錄製、手動建立資料夾，像這種內容已經寫好的小Skill，手動複製最快。
驗證有沒有生效，進Codex對話丟一句：
用 essay-feedback 跑一份測試作文（隨便貼 200 字進來）
看到「【評語】【強項引用】【改進建議】」三段結構化輸出 = 安裝成功。
（圖／博碩文化《ChatGPT × Codex全攻略）
步驟2：寫批次Skill
用「批次作文批改」當範例。SKILL.md路徑：
~/.agents/skills/batch-grade-essays/SKILL.md
（user級；若要團隊共用改repo級.agents/skills/...。）
完整內容：
---
name: batch-grade-essays
description: 對資料夾下所有 .docx 跑「作文評語產生器」並彙整 summary。當使用者說「批次批改」「批次作業」「整批評語」「資料夾批改」時觸發。
---
# 批次作文批改
## Steps
1. 掃描 ~/batch-work/input/ 下所有 .docx
2. 對每份：
2.1 讀取內容（python-docx）
2.2 套 essay-feedback（作文評語產生器）Skill
2.3 輸出 ~/batch-work/output/[原檔名]_評語.md
2.4 紀錄到 logs/batch.log
3. 並行處理（最多 8 個同時，依 CPU 核心數）
4. 失敗重試 3 次
5. 全完成產 summary.xlsx
## Rules
- MUST：每檔獨立處理（一份失敗不影響其他）
- MUST：失敗紀錄含原因（檔名 + 錯誤訊息）
- NEVER：跑到一半放棄整批
- NEVER：覆蓋 output 已存在的檔案（除非加 --force）
- SHOULD：每 5 份印一次進度
- SHOULD：跑完印「成功 X、失敗 Y、總耗時 Z」
## Tools（依檔案類型選用）
- .docx：python-docx
- .pdf：pypdf（純文字 PDF）；掃描型 → pdfplumber 或先 OCR
- .jpg / .png：Pillow + pytesseract
- .xlsx / .csv：pandas + openpyxl
- 並行：concurrent.futures.ThreadPoolExecutor（I/O bound 如 OCR / API）
ProcessPoolExecutor（CPU bound 如純運算）
註：
I/O bound：卡在「等讀寫、等網路回應」的工作，例如OCR、呼叫API，適合用ThreadPoolExecutor。
CPU bound：卡在「純算數」的工作，適合用ProcessPoolExecutor。分不清就先用ThreadPoolExecutor，本文的檔案處理多半屬前者。
Rules是Codex的「品管SOP」，寫得越明確，AI越不會偷工。
步驟3：跑批次
先搞懂機制，別被SKILL.md的「2.2套essay-feedback」誤導：Python腳本本身不能「呼叫」另一支Skill。真正的分工是，Codex在對話裡對每份檔案套essay-feedback產出評語，concurrent.futures這類腳本層並行只負責讀檔、寫檔、記log這種I/O苦力。所以下面「觸發批次Skill」時，是Codex逐檔重跑審文工作流，不是一支Python迴圈自己把評語生出來。要離線排程無人值守時，改用codex exec逐檔驅動。
觸發Skill：
請執行「批次作文批改」Skill：
- 輸入：~/batch-work/input/
- 輸出：~/batch-work/output/
- 並行數：8（4 核 CPU 改 4，看你機器）
- 每份套用：essay-feedback Skill
（步驟 1-1 已建好 ~/.agents/skills/essay-feedback/）
- 每 5 份印進度
並行數不要設太高：設16-32容易被OpenAI rate limit擋掉，或記憶體會爆掉。先設定4或8試試看。
進度輸出長這樣：
[batch-grade-essays] Start: 30 files, 8 workers
[5/30] ok 001_王小明.docx
[10/30] ok 002_李大華.docx
[15/30] ok 005_陳小美.docx
[20/30] FAIL 008_格式怪.docx (retry 1/3)
[20/30] FAIL 008_格式怪.docx (retry 2/3)
[25/30] ok 012_張小華.docx
[30/30] ok 030_趙最後.docx
============ Summary ============
成功：29
失敗：1 (008_格式怪.docx，重試 3 次仍 ERROR)
總耗時：1m 47s
詳見 logs/batch.log
（圖／博碩文化《ChatGPT × Codex全攻略）
看到「成功X、失敗Y、耗時Z」三行 = 批次跑完，可以開始檢查失敗檔。
（圖／博碩文化《ChatGPT × Codex全攻略）
步驟4：驗收 + 處理失敗 + 彙整
數一下output：
macOS / Linux：
ls ~/batch-work/output/ | wc -l # 預期 30（或 29 + 1 失敗）
grep "ERROR" ~/batch-work/logs/batch.log
Windows PowerShell：
(dir $HOME\batch-work\output\).Count
Select-String "ERROR" $HOME\batch-work\logs\batch.log
數對就代表正常。如果少了幾份，查看log內的ERROR，把失敗檔名抓出來。
處理失敗檔（不要整批重來）：
請看 ~/batch-work/logs/batch.log，
找出標記 ERROR 的檔案與原因。
對每個失敗檔：
1. 顯示原因（檔案損毀、格式不支援、套件版本不對）
2. 提出對策（修檔、跳過、改規則）
3. 只重跑這幾個失敗檔，不要動已成功的
請切記，不要整批重跑，因為已成功的會被覆蓋一次，浪費API額度。
產出summary.xlsx：
請產 ~/batch-work/output/summary.xlsx：
欄位（每檔一列）：
- 學生姓名（從檔名抓）
- 字數 / 強項 / 改進項
- 評語連結（指向 output 內的 .md）
- 處理時間（秒）
- 狀態（成功 / 失敗 + 原因）
加 Excel 篩選器：
- 可以篩「字數不足」
- 可以篩「需特別關注」
- 可以篩「狀態 = 失敗」
summary.xlsx長這樣：
姓名字數強項改進項評語連結耗時狀態王小明520結構清楚用詞貧乏001_王小明_評語.md3.2成功李大華380敘事生動字數不足002_李大華_評語.md2.8成功008_格式怪-----失敗
老師/主管1分鐘看完全部處理結果。
（圖／博碩文化《ChatGPT × Codex全攻略）
3種行業版本：批次處理發票、履歷、合約
SOHO版：50份發票OCR
項目怎麼改輸入50張發票.jpg / .png單檔動作OCR萃取「金額、日期、發票號、品名」輸出每張一個.json + 統合invoices.xlsx套件Pillow + pytesseract（或請Codex用視覺辨識）
Codex可直接讀圖（在對話內attach圖檔當輸入），不一定要本機跑tesseract。歪斜、低解析的手機翻拍照，傳統OCR常吃鱉，先拿3張試Codex視覺辨識，跟pytesseract結果比一比，再決定整批走哪條路。
【注意】要走pytesseract路線，得先另裝Tesseract本體pip install pytesseract只裝了Python的橋接層，真正做OCR的Tesseract引擎要另外安裝（Windows下載官方安裝檔、macOS brew install tesseract、Linux apt install tesseract-ocr），還要加裝繁中語言包chi_tra。嫌麻煩就直接走Codex視覺辨識，省掉這一整串安裝。
HR版：200份履歷篩選
項目怎麼改輸入200份履歷.pdf單檔動作CoT + 評分Skill（5維評分 + 一句評語）輸出每份一個.md + summary（通過/待面試/不通過）並行建議4-8（pypdf解析PDF慢）
履歷含個資：用Codex評分時，履歷內容會送交OpenAI處理，不是純本機。先去識別化（遮掉姓名、電話、地址、身分證）再丟給Codex；要完全不外傳，就用Codex寫好的評分腳本自己在本機跑，並跑完刪對話歷史。
律師版：50份合約找風險
項目怎麼改輸入50份合約.pdf單檔動作三段CoT找風險條款（保密、違約、解約、智財權）輸出每份一份風險摘要.md + 整體評估表.xlsx並行2-4（保守，合約敏感寧可慢不要錯）隱私合約內容會經OpenAI，走Business / Enterprise方案（資料不作訓練、可簽DPA）；極機密改用組織核可的離線工具，或先去識別化再跑
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
軟體工程師內推管道及注意事項？工程師社群、LinkedIn等求職網以外的找工作管道
軟體工程師「內部推薦」有哪些管道和注意事項？本文作者ExplainThis團隊，曾協助多名軟體工程師成功進入外商科技大廠、海外新創，解析除了求職網以外的找工作管道，包括內推、學徒計畫、工程師網路社群、經營LinkedIn等。
文／ExplainThis（王鵬傑、李俊廷、林品均）
本文目錄：求職網以外的找工作管道（點擊可快速前往）
一、內部推薦內推（Referral）比較容易獲得面試機會內推管道內推該注意的4個事項最好的內推是強內推二、學徒計畫三、工程師的網路社群四、經營LinkedIn
當提到找工作，多數人第一直覺想到的，可能會是求職網。以台灣來說，像是傳統的求職網104、1111，或者新興平台CakeResume與Yourator。而找海外工作，可能第一直覺會想到老牌的Indeed、Glassdoor，或者是新興的LinkedIn。
然而，除了這些求職網，事實上還有許多其他的找工作管道。我們在這個小節將會詳細談幾個不同的找工作管道，讓讀者們能透過不同的管道，增加獲得面試的機會。
一、內部推薦
在找工作上，業界公認比透過求職網站或公司官網申請更有效的方式，是透過內部推薦（referral）。當你上求職網站申請，往往需要先經過前面提到的ATS系統，跟上百位申請者一同競爭，脫穎而出後才可能被真人招募員看到你的履歷。
然而，如果能夠被內推，將有可能跳過這個環節，直接被招募員或用人主管等真人審履歷。這雖然不代表一定會通過招募員或用人主管的篩選，但最起碼能直接省去前面的系統審核。
內推（Referral）比較容易獲得面試機會
你可能會問，為什麼內推比較容易獲得面試機會？因為，通常來自公司內部員工的推薦，表示推薦者對應徵者有一定程度的認識和信任。
與此同時，內部員工對公司文化和工作環境有比較深入的了解，所以推薦的人通常會更適合公司的需求，因此，公司較傾向相信現有員工的判斷，這讓透過內推進來的申請者，比較可能在茫茫履歷海中受到青睞。
內推管道
如果你想要找人幫你內推，在台灣的軟體工程師社群中，有歹晚郎內推互助網絡（https://bit.ly/3FlItvp）與Nex Work（https://work.nexf.org/）等由海外軟體業前輩發起的內推網絡。此外，也可以在LinkedIn或是Blind（https://www.teamblind.com/）上，搜尋「#referral」的標籤，或是找有在該公司任職的人，然後禮貌地發個私訊請對方幫忙內推。
當然，很多時候可能不會立即得到回應，又或者可能對方太忙沒回應，也不要感到氣餒，可以多詢問同一家公司中不同的人幫忙內推。
（圖／博碩文化提供）
內推該注意的4個事項
在找人內推時，如果能依循某些注意事項，會比較容易讓人想幫你忙。以下我們分享幾個建議大家要遵循的原則。
1. 履歷好好寫
在各大海外公司工作的人，也知道自己公司的標準，所以不會來者不拒、盲目內推。你想提高別人內推你的意願，務必要好好寫履歷。好好寫代表著格式上要正確，以及內容描述上要讓人覺得你有達到對方公司想要找的人才水準。假如不知道怎麼寫好履歷，可以參考Chapter 2的履歷撰寫相關內容。
2. 附上想被內推的職位
在多數大公司，光是一個大組可能就幾百人，比一間新創公司還大，因此除非是專職招募的招募員或者是工程經理，不然多數人其實不知道其他組現在有什麼職位開缺。所以不要找人內推時，還說什麼「你有沒有建議我申請哪些職位」，這只會讓人覺得你沒做功課。
大家平常工作已經夠忙了，沒空幫你去看你適合申請的職位，所以務必自己附上。通常大公司的職缺都會有Job ID，可以附上你想申請的。附上你為何適合這個職位：內推的人也不會想自己在公司內的名聲臭掉，所以多半會先判斷你是不是真的適合被內推。如果你想提高別人內推你的意願，就要做到讓別人認為你適合被內推。
要做到這點，務必附上你為何適合這個你想被內推的職位。理想上也要附上為何你適合該公司（建議多做一些功課來研究該公司，進而能闡述你為何跟該公司文化契合）。花時間幫你的這件事本身就很佛心，千萬不要把別人的善意視為理所當然。
可以用的句型是在簡短自我介紹後，提及「我目前在找XX領域的工作，對這個職位很感興趣。過去我在XX領域有OO經歷，我相信我能對這個職位有所貢獻」。
3. 記得表達感謝
假如一個原本跟你不相識的人願意內推你，務必要表達感謝。因為大家平時工作很忙，可能還有家庭事務要兼顧，額外抽時間幫你，這件事本身就很佛心，千萬不要把別人的善意視為理所當然。
即使內推沒有讓你拿到面試機會，也要記得感謝對方。畢竟很多公司冷凍期半年，你之後還可以再嘗試，與對方維持良好關係，這次沒上之後要請對方幫忙也會讓對方更有意願。
最好的內推是強內推
雖然上一段有提到可以找人幫忙內推的管道，但如果要獲得比較有幫助的內推，或俗稱的「強內推」，建議平時就要建立起能幫自己內推的人脈。
所謂的強內推，是指對方在內推時，有註明是「強力內推」。一般來說，多數公司的內推系統，都會詢問「你跟被推薦者的熟悉程度」以及「你有多推薦這位被推薦人」。不同公司具體問的問題可能會不同，但大多不脫離這兩類問題。
而唯有這兩個問題都回答「很熟悉」、「強烈推薦」，並且推薦理由寫得很詳細，才會被認定為是強內推。
當然，一般內推已經比直接在公司網站或人力銀行網站申請來得好，只是如果能的話，獲得強內推會是更好。
至於如何獲得強內推？一個是平時有好的工作表現，可能你現在的同事，未來會去不同公司，如果跟他們合作時，做到對方發自內心會想推薦你，這時要獲得強內推就容易得多。
又或者假如你還是學生，在平常的小組作業中，盡可能地貢獻，在同組的同學心中留下好的印象，未來同學們進到不同的公司，你要找他們內推，也會容易獲得強內推。
另一個則是多參與不同的社群活動，例如貢獻到開源社群，或者是參與技術會議等，這些也是一個你能夠曝光、與他人協作的機會，在這些場合貢獻價值，也相對容易獲得強內推。
上面提到這些要獲得強內推的方式，都是需要時間去耕耘而非速成的。因此，如果你現在還沒辦法獲得任何強內推，建議從現在開始行動，而不是等到要求職時才發現沒有人能為你強內推。
二、學徒計畫
學徒計畫（Apprenticeship Program）是近期各大公司越來越盛行的一個專案，包括：LinkedIn、Microsoft和Google等，都曾推出類似的計畫。
這些專案旨在招募更多元的人到科技公司，其中常見符合此計畫的人條件包含以下：
自學程式
參加過程式戰鬥營（coding bootcamp）
非傳統電腦科學背景
暫時離開工作，並嘗試重回職場
學徒計畫在經歷上的審核以及面試上，技術層面比起正職的初階工程師更簡單一點。多數的學徒計畫也都有轉正職的機制。
部落客「半路出家軟體工程師在矽谷」有一篇專門彙整各大公司學徒計畫的文章（https://brianhsublog.blogspot.com/2019/08/TechApprenticeship.html），並且時常更新，非常推薦有興趣、有需求的讀者可以去看看。
（圖／博碩文化提供）
三、工程師的網路社群
除了上述提到的3點，網路社群是軟體工程師不可錯過的資源。這些社群不僅提供了工作機會，也能幫助你與同業交流、了解產業趨勢，以及許多面試經驗的分享。以下是幾個會張貼工程師工作機會的熱門或相關網路社群：
PTT Tech_Job版：https://www.ptt.cc/bbs/Tech_Job/index.html
PTT Soft_Job版：https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/index.html
PTT Oversea_Job版：https://www.ptt.cc/bbs/Oversea_Job/index.html
Facebook Front-End Developers Taiwan：https://www.facebook.com/groups/ f2e.tw/
Backend台灣（Backend Tw）： https://www.facebook.com/groups/backendtw/
四、經營LinkedIn
對比傳統的求職網，目前新興的人脈社交媒體LinkedIn已經逐漸成為找工作的首選，特別是對於外商與海外求職，LinkedIn基本上比一般專注於本土市場的求職網有更多的職缺機會。比起求職網投遞履歷，經營Linkedin能夠讓獵人頭或招募員，看到你更多元、更深入的一面，以及看到你更長期的累積。現在已經有許多獵人頭與人資，會直接在LinkedIn上找人選，所以花心思經營LinkedIn將有可能讓自己獲得更多機會。
節錄自：博碩文化《軟體工程師求職策略大全／ExplainThis、王鵬傑、李俊廷、林品均 著 》
[joblist_plugin title='104【外商軟體工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E8%BB%9F%E9%AB%94%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&order=15&page=3&zone=4,5' amount='3']
[joblist_plugin title='更多104【軟體工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E8%BB%9F%E9%AB%94%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB' amount='3']
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