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
104學習
Mac/Macintosh
指熟悉蘋果電腦的操作系統與軟體環境，包含macOS系統基本設定、檔案管理、軟體安裝與更新等。能有效使用內建工具如Safari瀏覽器、Mail郵件、Pages文字處理、Keynote簡報等應用程式，提高工作效率。對於設計、影音製作等創意產業尤為重要，因這類工作常依賴專屬軟體如Final Cut Pro、Logic Pro等。具備此技能代表能適應蘋果生態系統，提升跨平台協作能力與職場競爭力。
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Apple Swift 應用程式開發認證-User
App Development with Swift Certification 系 Apple 原廠與國際專業認證考試機構 Certiport 共同推出，針對有志成為 iOS 程式開發人員所設計的專業應用技術國際認證，內容著重於 App Development 的能力培養。
透過官方教材可瞭解 Swift 程式設計的基本概念，包括語法、邏輯、結構、函數和模式，及學習如何使用 Xcode 、Builder Interface 等開發工具建構與運行 iOS App，及如何在實作應用專案中使用通用 iOS Framework。
在完成學習後，經由認證考試系統將更完整、準確地考核使用者的技術深度，取得 Apple 原廠證書更能作為專業技能上的有利佐證，並充分展現個人在職場上的競爭優勢。
Certiport
Apple Swift 應用程式開發認證-Associate
App Development with Swift Certification 系 Apple 原廠與國際專業認證考試機構 Certiport 共同推出，針對有志成為 iOS 程式開發人員所設計的專業應用技術國際認證，內容著重於 App Development 的能力培養。
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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
Linux系統進階管理專業人員
Linux系統進階管理專業人員證照驗證持有人具備深入的Linux系統架構理解及管理能力，能夠有效配置、維護及排除系統故障，確保伺服器穩定運行。持證者熟悉多種Linux發行版本，掌握使用者管理、檔案系統操作、網路設定、安全性強化及自動化腳本撰寫技巧，適合企業IT環境中擔任系統管理、維運及技術支援等職務，提升職場競爭力及專業價值。
財團法人中華民國電腦技能基金會
行動裝置應用
行動裝置應用證照旨在評估考生在行動裝置應用程式開發、設計及管理方面的專業能力，涵蓋Android與iOS平台的程式撰寫、介面設計、功能整合及測試優化等技能，強調實務操作與技術應用，適合欲進入行動應用開發領域的專業人士，提升職場競爭力及專業形象。
財團法人中華民國電腦技能基金會
IBM Rational
IBM Rational證照專注於軟體開發生命週期管理，涵蓋需求分析、設計、測試及版本控制等技能，協助專業人士提升軟體開發效率與品質。持有此證照代表具備使用IBM Rational工具套件進行專案管理與協同合作的能力，能有效支援團隊達成專案目標，廣泛應用於軟體工程、系統整合及IT專案管理領域。
IBM
精選貼文，掌握第一手知識
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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埋頭苦幹，工作產能品質卻沒更好…在麥肯錫學到的「專注的彈性」
埋頭苦幹可以提升工作產能與品質嗎？事實不然，作者來自麥肯錫的經驗顯示，同事採取的工作方式是看清「無謂的工作」和「必要的工作」，只在短時間專注於必要的工作。關鍵在於「專注的彈性」——透過適當的休息與放鬆，才能真正發揮高效專注力，本文節錄自《麥肯錫瞬間專注技巧》。
文／大嶋祥譽
「緩急」——在麥肯錫學到的「專注的彈性」
話說回來，人類的生活因工具技術進步而驟變，變得越來越方便，並非第一次。
鐵路、汽車和飛機出現，使人們能夠短時間移動至過去要花好幾週才能到達的地方。無須特地寄信或寄送文件，只要寄送電子郵件就能立刻收到。非得去圖書館才能獲得的資訊，如今在家就唾手可得。
明明工具如此發達，為何忙碌依舊（反而更忙）。關於這一點，有各種說法，我認為其中一個理由可能是「現代人不習慣放空」。
經常聽說，日本人特別不懂得如何度假。難得休假，卻帶著工作用的電腦，整天查看電子郵件。
而其原因鐵定來自「匱乏感」。
匱乏感驅使人行動。然而，匱乏感同時總是尋求刺激。刺激是一種不可思議的東西，縱使一開始因微弱的刺激而滿足，內心也會想要更強大的刺激而興奮不已。
我認為此匱乏感也是奪走現代人專注力的主要原因。
人們看手機的理由之一也是尋求「刺激」。看新聞也是基於相同理由。換句話說，現代人之所以無法專注，並非是「因為有手機」，而是和「總是非做點什麼才肯罷休」、「總是要有刺激才能滿足」這種匱乏感有關。
不是為了完成工作而專注，而是為了「思考」和「行動」而專注
如今，我留意「不專注的專注」，從前則是採取老派的「努力的工作方式」。
大學畢業後進入麥肯錫。最初，我卯足全力埋頭苦幹。每天專注工作至深夜，一項工作結束之後，馬上進入下一項工作……日復一日。
然而，人不可能能夠長久持續那種生活，有一回，我緊繃的神經突然斷掉，險些變成所謂的「倦怠症」。當時，我才察覺到有些資深員工和成員活力異常充沛，我開始觀察自己和他們之間究竟哪裡不同。
於是，我發現我們的「專注的品質不同」。
同事當然也是專注在工作，但是並非每天從早到晚專注。他們採取的工作方式是看清「無謂的工作」和「必要的工作」，只在短時間專注於必要的工作。我記得有的資深員工「明明傍晚六點下班回家，但是交出無懈可擊的成果」，有的資深員工「以幾乎堪稱機器人的速度，完成資料」，令我驚訝得目瞪口呆。
有一天，發生了一件令我印象深刻的事。
那位資深員工原本就是工作能力強的人，有段期間被分配到太過繁重的案子，其他同事擔心他會撐不下去。
我看著他的樣子，忐忑地想：「這樣下去的話，他會不會累倒，或者只能選擇離職……」繁重的工作仍舊持續著，他時常顧不得服裝儀容，西裝皺巴巴，令人擔心他只是勉強站立，可能隨時會暈倒。
然而，過一陣子之後，他露出了爽朗的表情，與之前的模樣判若兩人，精神煥發地工作。
我見狀滿腦子問號，下定決心詢問「發生了什麼事？」他告訴我「我在做冥想」。
此時，在我心中產生一條線，將身邊的人專注輸出高品質產能的身影，和資深員工透過冥想讓內心放鬆之後，自行創造能夠專注的狀態的身影連在一起。
那一瞬間，我領悟到「是否埋頭苦幹行不通？」「是否更放鬆地工作，能夠輸出更好的產能？」「身體在疲勞的狀態下無法專注，是否必須邊工作邊休息，讓身體恢復成能夠專注的狀態？」
邊休息邊工作是全球標準
就「邊休息邊工作」這個層面而言，美國可說是走在最前端。
Google 和Amazon 等大型IT企業的辦公室有各種裝置，廣為人知。Google 的辦公室除了免費的餐廳之外，還有按摩室、冥想室、籃球場等，各種能夠幫助員工放鬆的地方。在Amazon 亦可攜帶寵物工作。即使不是IT企業，如今公司內部或大樓內有健身房並不罕見。
或許也有人說「公司是為了工作而來的地方，不是玩樂的地方」，但是從如今美日的差距來看，或許也證明了「適度休息，效率更好」。
節錄自：遠流出版《麥肯錫瞬間專注技巧：掌握自己的「專注力容量」，快速完成工作與學習，表現更好，自由時間更多！》／大嶋祥譽 著
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宛如鋼鐵人「賈維斯」？AI助理Clawdbot爆紅 資安專家：一般人別裝
2026-01-29 聯合報編譯梁采蘩 由聯合新聞網授權轉載
AI技術正從「被動接收指令」跨越到「自動執行」？近期在科技圈爆紅的開源軟體Moltbot（原稱Clawdbot），展示AI代理的全新可能。它不再只是回答問題，而是能直接操作電腦、具備長期記憶，24小時為使用者處理任務，宛如一位專屬於你的數位助理，概念類似電影鋼鐵人的「賈維斯」。
傳統AI如ChatGPT僅限於文字互動，Moltbot則宛如「住在」你的電腦內，擁有與人類同等級的系統權限。它可連接Anthropic Claude、Google Gemini或OpenAI等大型AI模型作為「大腦」，並且透過你常用的通訊軟體（如Telegram、iMessage等）接收指令，在電腦上開啟瀏覽器、整理文件、發郵件，甚至執行複雜的程式開發工作。
Moltbot三大核心亮點包括：
一、長期記憶與主動性：系統會自動紀錄對話細節與使用者偏好。例如，若使用者曾提過固定發送電子報，Moltbot會根據過往內容，主動擬定草稿並提醒確認，而非被動等待指令。
二、全方位執行力：它能串接多種辦公軟體（如Notion、行事曆），並能根據網路即時資訊進行研究，將繁瑣的資料蒐集與彙整過程自動化。
三、手機即控制台：透過通訊軟體串接，使用者即便不在電腦前，也能隨時隨地交辦任務，讓家中或辦公室的電腦成為不間斷的工作站。
Moltbot的運行成本包括付費訂閱AI模型，以及一台穩定待命的電腦。蘋果Mac Mini被視為絕佳平台，原因在於它安靜且低功耗，方便24小時待命。網路上甚至有人一口氣買了12台Mac mini，建立一支「數位軍團」，讓不同的AI代理分別負責讀財報、寫推文、處理郵件，宛如一個小型自動化公司。
使用Moltbot的風險也顯而易見。由於它具備高度系統存取權限，且屬於開源專案，目前尚缺乏嚴格的安全防護機制。安全問題也是專家建議另外買Mac Mini架設的原因，以防萬一出事時影響自己的主電腦。專家還建議為Moltbot開設獨立的電子郵件與應用程式帳號，以確保個人隱私安全。
不過，英國科技媒體The Register仍點出Moltbot三大致命隱憂：
1. 公網曝露：資安專家已發現數百個配置不當的實例，導致私密對話與憑證在網路上「裸奔」。
2. 供應鏈風險：Moltbot技能庫缺乏審核，駭客可透過惡意插件遠端執行指令。
3. 明文儲存：部分敏感資訊未經加密儲存於本地端，極易遭盜資軟體一網打盡。
Google Cloud資安副總愛德金斯（Heather Adkins）等專家直接建議一般人「不要安裝」。專家認為，現代作業系統花費數十年建立的沙盒與權限隔離機制，正被AI代理工具以「功能需求」為由逐一拆解。當AI代理必須讀取所有文件、執行所有命令時，它也同時成為系統最強大、也最脆弱的後門。
目前Moltbot開發團隊雖已修復部分配置錯誤，但其「信任終端」的安全模型仍被認為過時且極具風險。對於不懂技術的一般使用者而言，這套工具可能從「生產力神器」轉瞬變為資安惡夢。
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更懂你了？ChatGPT新功能 可記憶Mac滑鼠點擊、鍵盤輸入
2026-08-17 經濟日報編譯吳孟真 由聯合新聞網授權轉載
OpenAI旗下聊天機器人ChatGPT的macOS桌面版，推出一項名為「電腦歷史」（Computer History）的新功能，可將使用者在電腦上的操作轉化為訓練資料，藉此學習使用者的工作方式、建議自動化流程，甚至接手尚未完成的工作。
Computer History會透過作業系統的輔助使用（accessibility）框架，記錄滑鼠 點擊、鍵盤 輸入、鍵盤快捷鍵及應用程式切換等操作，再將其轉化為可搜尋的記憶，供AI助理在回應要求時參考。記憶檔案則會以未加密的純文字形式就地儲存。
這項功能會根據使用者的操作活動，建立時間軸，讓ChatGPT和Codex在使用者往後提出要求時，能夠參考先前的操作紀錄。暫存的事件檔案會留在使用者裝置上48小時，之後刪除。OpenAI表示，這些資料會在該公司的伺服器上處理，處理完成後不會保留，除非法律另有要求。
此外，Computer History採取主動選擇加入（opt-in）的方式，而非預設開啟、再由使用者選擇退出（opt-out）。使用者也可自行排除特定應用程式和網站，不將其納入記憶，也能刪除個別紀錄。
這項功能不會擷取螢幕截圖或錄影，也不會收錄麥克風或系統音訊，且會排除私密瀏覽活動。這是OpenAI刻意做出的改變，Computer History取代了Codex先前的Chronicle功能，後者會透過擷取螢幕畫面來建立操作脈絡。
Computer History讓人想起微軟旗下備受爭議的AI功能Windows Recall，後者高度依賴螢幕截圖。
OpenAI表示，不會拿Computer History蒐集的記憶檔案來訓練模型，但當這些記憶日後在其他對話中被調出、作為上下文使用時，相關聊天內容是否可能成為訓練資料，將取決於使用者的設定。
目前這項功能尚未在歐洲經濟區（EEA）、瑞士及英國推出。
【Windows表情符號快捷鍵／截圖快捷鍵】呼叫內建Windows Emoji、顏文字、特殊符號和功能增進工作效率
使用Windows電腦鍵盤輸入時，表情符號快捷鍵怎麼打？除了剪下貼上，還有哪些功能性快捷鍵可增加效率？《職場力》為您整理了常用的Windows快捷鍵大全，透過快捷鍵增進溝通及工作效率。
文／《104職場力》
本文導覽
Windows表情符號快捷鍵 「Windows＋﹒」，呼叫隱藏版表情圖示鍵盤Windows 10系統Emoji快捷鍵Windows 11系統Emoji快捷鍵透過快捷鍵組合輸入特殊符號與字元功能性Windows快捷鍵：取代滑鼠的便利用法常用Windows快捷鍵
許多智慧型手機內建輸入法、通訊軟體內建表情符號鍵盤，讓對話、聊天不再只是純文字，透過表情符號傳遞心情、當下情緒，讓訊息不再冷冰冰。
如今在現代職場，也不像過去要求繁瑣的禮節和制式書信體裁，甚至部分單位使用通訊軟體溝通時，也能使用較為輕鬆的口吻、表情符號來談話。
電腦打字想使用「表情符號」、卻一時半刻找不到，不知該如何輸入嗎？其實今日微軟作業系統已經內建「emoji」、顏文字等表情鍵盤，只要簡單透過幾個按鍵叫出「隱藏版鍵盤」，就能透過快捷鍵顯示所有表情圖示囉！(❁´◡`❁)
Windows表情符號快捷鍵 「Windows＋﹒」，呼叫隱藏版表情圖示鍵盤
Windows 10系統Emoji快捷鍵
如要使用各式各樣Windows Emoji，可以於輸入文字時，輸入「Windows標誌鍵」+「 . (句號) .」，表情圖示鍵盤隨即顯示。
接者利用滑鼠選取表情圖示，或者繼續鍵入以搜尋您喜歡的表情圖示。
Windows 表情圖示鍵盤圖片來源：微軟支援
表情圖示鍵盤不僅有Emoji，點選「;-)」提供各式各樣的顏文字；點選「Ω」符號則可選擇各式特殊符號。
微軟也提示使用者，在任何的應用程式中都可以透過此種方式開啟表情符號鍵盤。但如果有些頁面或編輯器僅能顯示單色字元，就無法出現彩色的 Emoji、顏文字及特殊符號。
如Windows內建記事本僅能單色顯示
Windows 11系統Emoji快捷鍵
而微軟最新作業系統Windows 11同樣可以輸入「Windows標誌鍵」+「 . (句號) .」，顯示表情圖示鍵盤。
並利用滑鼠選取表情圖示，或者繼續鍵入以搜尋您喜歡的表情圖示。比起Windows 10，11更多出GIF等其他顏文字可以選擇。
Windows 表情圖示鍵盤圖片來源：微軟支援
透過快捷鍵組合輸入特殊符號與字元
如果想要快速鍵入鍵盤沒有的特殊符號或字元，例如長破折號 「—」 或版權符號「©」時，也可以利用鍵盤快捷鍵組合鍵入，而不必再透過複製製貼上，省時有效率。
因此，若使用的鍵盤配置具有數字鍵台，即可依照下列方式輸入特殊字元：
按住鍵盤上的 Alt 鍵。
按住 Alt 鍵後，為所需的字元，在數字鍵台上鍵入四位代碼（如果需要，請包括前置 0）。
放開 Alt 鍵。
附註：此種方式僅適用於數字鍵台， 不適用於鍵盤上方的數字列。
符號名稱Alt 代碼©版權符號Alt+0169®註冊商標符號Alt+0174™商標Alt+0153•清單點Alt+0149§章節符號Alt+0167†單劍註釋符號Alt+0134‡雙劍註釋符號Alt+0135–短破折號Alt+0150—長破折號Alt+0151¶段落符號（Pilcrow）Alt+0182¡上下顛倒的驚嘆號Alt+0161¿上下顛倒的問號Alt+0191¢一分符號Alt+0162£英鎊Alt+0163Є歐元貨幣Alt+0128¥日圓Alt+0165
但也提醒，討論公事、溝通業務時盡量避免頻繁使用emoji或顏文字，反而可能造成訊息難以閱讀、資訊雜亂等，造成對方困擾的情況發生。
可以觀察辦公室、同事溝通交流的方式，於輕鬆、閒暇、閒聊時使用，給對方加油打氣、舒緩緊張情緒、傳遞心情，也能維持良好職場禮儀！
功能性Windows快捷鍵：取代滑鼠的便利用法
雙手在鍵盤上飛速打字時，如果還要分神操控滑鼠或觸控板，可能會覺得不方便且浪費時間。不如就把下列鍵盤快捷鍵背起來，提升工作效率吧！
常用Windows快捷鍵
功能快捷鍵複製Ctrl + C剪下Ctrl + X貼上Ctrl + V最大化視窗F11或Windows標誌鍵 + 向上鍵 開啟工作視圖Windows標誌鍵 + Tab顯示及隱藏桌面Windows標誌鍵 + D 在開啟的應用程式之間切換Alt + Tab開啟快速連結功能表Windows標誌鍵 + X鎖定電腦Windows 標誌鍵 + L截圖Windows 標誌鍵 + Shift + S資料來源：微軟
資料來源：微軟
更詳盡的Windows快捷鍵請參考：Windows中的鍵盤快速鍵
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Claude Dispatch是什麼？用手機遠端交辦AI任務，15個實用工作指令範本一次看
Claude Dispatch是Claude Cowork中的遠端任務功能，目前仍為Beta版，可透過手機向電腦端的Claude桌面版交辦工作，並運用已授權的本機檔案、連接器、應用程式來完成任務。本文介紹使用資格與設定方式，並以連接Gmail、Google Drive、Google Calendar的使用工作情境為例，分享15個可直接套用的工作指令範本。本文節錄自《10 倍速！AI Skill 全攻略》。
文／曾慶良（阿亮老師）
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手機上可以用Dispatch做什麼？15個指令模板，直接複製使用日常辦公類客戶溝通類研究工作類行銷內容類最佳實踐：每日Dispatch工作流示範建立你自己的節奏
【想從手機遙控電腦，使用Claude Dispatch要準備什麼？】
帳號：Claude Pro或Max帳號，因為Dispatch為付費訂閱功能
裝置：手機安裝Claude App，以及電腦安裝Claude桌面版
步驟：
打開桌面版Claude App，在Cowork頁面點擊Dispatch，開始配對設定
本例示範需連接Gmail、Google Drive、Google Calendar
桌面版會顯示QR Code，用手機Claude App掃描配對，並開啟權限
完成桌面端配對後，即可從手機Claude App的Dispatch入口送出任務，在電腦上執行，對話會自動在兩個平台上同步；但注意使用期間電腦需為開機狀態，並要開啟桌面版Claude App。
成功開啟後，你會在手機上看到一個簡潔的對話輸入介面，頂部顯示「Connected to Claude」或類似的連線確認字樣。你可以在手機輸入一句簡短的測試指令，例如「說你好」，如果Mac上的Claude App出現回應，代表連線正常、安裝完成。
從現在開始，你可以用手機對Claude下達任何指令。
手機上可以用Dispatch做什麼？15個指令模板，直接複製使用
我在教Dispatch的時候，最常被問的問題是：「所以我到底可以叫它做什麼？」簡單來說，截至撰寫時，Dispatch支援透過已連接的Google工具（Gmail、Drive、Calendar）來執行各種任務。但你在手機上打字比在電腦上慢，所以指令的「寫法」很重要。一個寫得好的指令，可以讓你少打很多字、得到更好的結果。
以下我按不同工作場景，整理了最實用的指令模板。直接複製、改掉括號裡的內容，就能用。
編按：本文主要示範的Gmail、Google Drive與Google Calendar相關工作情境，其中關於查詢、整理雲端資料或生成內容的工作，也可透過一般Claude對話搭配Connector完成，因此應用不止限於Dispatch，提供讀者參考使用。Dispatch的主要差異，是可從手機將任務交由桌面端的Claude Cowork執行，並運用電腦端已授權的本機檔案、Connector、Plugin及桌面應用程式，包括在手機上無法開啟的檔案，來處理更完整的工作流程。
日常辦公類
1. 信件摘要
早上到公司第一件事，看看今天有什麼重要的信。
讀取我今天收到的所有信件，用表格列出：寄件人 | 主旨 | 重要程度（高/中/低）| 是否需要回覆
兩分鐘內你就知道哪些信要優先處理，而不是花半小時從上到下一封封看。
2. Email代擬
知道要回哪些信之後，讓Claude幫你擬草稿。
幫我回覆 [寄件人] 的信，重點：1. 同意他的提案2. 但預算要降10% 3. 請他下週一前回覆修改版語氣：專業但友善
注意「語氣」這個參數。你可以換成「正式嚴肅」、「輕鬆親切」、「簡潔直接」—不同的場合用不同的語氣。
3. 會議準備
開會前最怕被問到不知道的事。讓Claude幫你預習。
我今天下午 3 點有一場跟 [客戶名] 的會議。幫我從 Drive 找到跟這個客戶相關的文件，摘要重點，列出 5 個可能被問到的問題和建議回答。
4. 週報生成
每到週五就頭痛的週報，讓AI從你這週的信件和行程自動整理。
根據我這週在 Gmail 和 Calendar 的紀錄，自動生成週報：本週完成的事項、進行中的事項、下週計畫。格式：Markdown，每個類別用條列式。
5. 快速研究
老闆突然問你某個市場的情況。
幫我研究 [主題]：目前市場上的主要玩家（至少5個 ）、各家的定價策略、我們的機會在哪裡。整理成一頁摘要。
客戶溝通類
6. 會議紀錄整理
會議結束後立刻整理，趁記憶還熱。
我剛結束跟 [客戶名] 的會議，重點如下：1. [重點一] 2. [重點二] 3. [重點三]幫我整理成正式的會議紀錄，包含：日期、與會者、討論事項、決議事項、下一步行動（含負責人和截止日期）。寄到 [客戶 Email]。
7. 報價單修改
客戶說太貴了，要你重新報價。
讀取Drive上的 [報價單檔名]，全部品項降價8%，保留備註欄的內容不動，另存為「[新檔名]」。
註：涉及金額的計算，建議讓AI列出「原價→新價」對照表讓你過目確認，再覆寫到報價單，避免單純的「降8%」指令在浮點計算後出現尾數差異（例如：1,000元 × 0.92 = 920.0，但1,234元 × 0.92 = 1,135.28 四捨五入還是無條件捨去）。
8. 客戶跟進提醒
設定自動提醒，不讓任何客戶被遺忘。
在Calendar幫我建立以下客戶跟進提醒：- [客戶A]：下週三回電確認合約- [客戶B]：下週五寄送修改版提案- [客戶C]：兩週後約第二次會議每個提醒設定提前1小時通知。
研究工作類
9. 文獻搜尋摘要
幫我搜尋跟 [研究主題] 相關的最新文獻（2023-2026），找10篇，列出：作者、年份、標題、核心發現。按引用次數排序。
10. 數據分析
讀取Drive上的 [資料檔]，做描述統計（平均、標準差、最大、最小），各組比較，用文字解釋結果的意義。
11. 論文結構規劃
我的研究題目是「[題目]」，幫我列出論文的章節結構，包含每章的小節標題和預計內容摘要。每章100字的內容說明。
行銷內容類
12. 社群貼文一次4個版本
我們公司剛推出 [產品名]，幫我寫4個版本的社群貼文：IG：搭配圖片的短文案（150字），附10個hashtagFB：有故事感的中長文（300字）LinkedIn：專業導向（200字），強調產業影響Twitter/X：精簡有力（100字以內）
一句指令，4個平台的文案全出來。不用分4次問。
13. YouTube腳本
3分鐘影片的腳本，包含開場、內容、收尾。
幫我寫一個3分鐘的YouTube影片腳本，主題：[主題]格式：開場吸引（15秒）→ 問題描述（30秒）→ 解決方案（90秒）→ CTA（15秒）語氣：輕鬆專業，像跟朋友聊天
14. 文章改寫
把技術報告變成人話。
讀取Drive上的 [報告名]，改寫成一篇500字的部落格文章。目標讀者：不懂技術的一般消費者。語氣：生活化，多用比喻。
15. 冷開發信
不推銷，提供價值。
幫我寫一封開發信給 [目標客戶/產業]：我們公司：[簡介]產品：[產品名]目標：約一次15分鐘的線上Demo風格：不推銷，提供價值。開頭用對方最近的一個新聞或成就來破冰。
上面這些指令模板，在手機上貼給Dispatch之後，Claude會直接在對話視窗回覆結果，如圖所示—你看到的是行銷類指令（社群文案、YouTube腳本）在手機端的實際回覆畫面，4個版本的貼文草稿整齊呈現在螢幕上，你可以直接複製使用。
最佳實踐：每日Dispatch工作流示範
最後，讓我整理一套「每日Dispatch推薦工作流」。這套流程是我測試了好幾週之後找到的最佳節奏。你不需要全部照做—挑適合你的部分就好。
早晨通勤（出門到公司的路上）
第1件事：信件總覽。出門前或在捷運上，發一個指令：
早安。幫我做今天的「晨間簡報」：1. 列出過去12小時收到的所有信件，標記重要程度2. 列出今天的所有行程，標記需要準備什麼3. 如果有任何行程跟信件相關（比如信裡有人提到要改時間），特別提醒我格式：3個區塊，每個區塊用表格。
到公司之前你就知道今天要做什麼、什麼最緊急。
到公司後（前30分鐘）
第2件事：批次回信。根據晨間簡報，決定哪些信要回：
幫我回覆以下信件：1. [信件A的回覆指示] 2. [信件B的回覆指示] 3. [信件C的回覆指示]先給我看草稿。
這時候你可能已經到公司了，可以在電腦上確認草稿。沒問題就直接寄出。
午餐時間
第3件事：下午會議準備。如果下午有會議，趁午休讓Claude幫你備料：
我下午 [時間] 有跟 [對象] 的會議。幫我從Drive找相關文件，整理成一頁的會前速讀。另外查一下Gmail裡跟這個客戶最近一個月的往來信件，有沒有什麼我應該注意的事。
下班前（最後15分鐘）
第4件事：收尾和明日規劃。在離開辦公室之前：
幫我做今天的「收工報告」：1. 統計今天我處理了幾封信、開了幾場會2. 根據Calendar，明天有什麼重要的事3. 如果有任何信件我今天沒回但需要回的，提醒我4. 如果明天有需要提前準備的會議，列出我要準備什麼
週五下班前
特別任務：自動週報。
根據我這週（週一到週五）在Gmail和Calendar的紀錄，生成本週週報：1. 本週完成的主要事項（從信件和會議中推斷）2. 進行中的事項3. 下週計畫（從下週的Calendar推斷）4. 需要主管協助的事項（如果有的話）格式：Markdown，存到Drive上，檔名「週報_[本週日期範圍]」。
建立你自己的節奏
以上只是建議。重點是：Dispatch最大的價值不是單次使用，而是養成習慣。當你每天固定在幾個時間點用Dispatch處理固定的事情，它就變成了你的「AI助理的日常行程」。你不用每次都想「我要問什麼」—你的AI助理有固定的工作清單，每天自動幫你完成。先從「早晨信件總覽」開始。只要這一個習慣，你就會發現早上到公司的效率高了很多。等你習慣之後，再慢慢加入其他的工作流。
節錄自：博碩《10 倍速！AI Skill 全攻略：建立 Skill 驅動 AI 系統，打造從學術研究到專案開發的自動化工作流》／曾慶良（阿亮老師） 著
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AI加速技能斷層！專家揭潛在隱憂：新一代技術人才能力下滑
在AI與自動化技術席捲各行各業，本文作者、MIT博士麥特．比恩指出，人工智慧雖提升企業生產力，卻也打亂了原本仰賴「專家帶新人」的技能傳承路徑，導致新一代技術人才能力養成受限。這種「技能斷層」在全球蔓延，不僅使職場新鮮人難以勝任複雜任務，也讓企業與組織面臨長遠的人才空洞與績效風險。本文節錄自《技能密碼》。
文／麥特．比恩
本文目錄（點擊可快速前往）
追求生產力，卻打斷技能的核心各行各業的潛在隱憂技能落差造成數兆美元損失
追求生產力，卻打斷技能的核心
現在許多職場因為科技的介入，硬生生隔開資淺員工與資深員工，也就是新人和專家。我們拚命追求生產力，卻打亂技能密碼的核心，但是挑戰、複雜性和連結三者缺一不可。如果這些元素不完整，未來我們該如何學習與智慧機器共事？
大家經常問我：「機器人會不會搶走人類的工作？」答案很簡單：「會。」
目前最完整的研究顯示，企業每添購一台機器人，大約會取代3到6個工作機會。然而，有一個問題比失業更重要：有多少工作、又有哪些工作正在改變？有一項長達40多年的研究，最後只發現一個規律：每當人類採用自動化或新技術，並沒有太多的工作消失。放到整體經濟來看，這些消失的工作根本微不足道，可能也就幾萬個而已。但是有更多工作因應新技術進行調整，這個數字恐怕是數千萬，甚至是幾億。因此這些從業者都要掌握新的工作方式，才能穩定完成任務。沒錯，學習才是目前最大的挑戰，因為工作模式改變了，這影響的是全球數十億人，而變化的速度正在加快。
回到克莉絲汀動手術的例子，看看一切會有什麼不同。她上次輪班是做傳統手術，後來經過6個月，她又把一位攝護腺病患推入手術室，不過這次迎接她的是一台巨大的機器人。機器人有4隻手臂，重達約455公斤左右，主治醫師將機器人連接到病患的身體。隨後他們脫下手術服，走到距離病患約5公尺的控制台，整場手術都是靠「遙控」。
克莉絲汀只能站在旁邊，看著主治醫師操控機器人的手臂，將病患的身體組織拉取並分離。
操作機器人的手術，有別於傳統外科手術，就像使用iPhone一樣簡單，醫師可以獨力完成整台手術。主治醫師也知道克莉絲汀需要練習，也希望給她機會，但也知道她的速度較慢，容易出錯，一旦讓她操作，就只能承擔風險。動作慢，就會拉長麻醉時間，徒增中風的風險；出錯了，出血量會更大，甚至發生更糟的結果。但是，病人的安全第一。因此這次克莉絲汀幾乎沒有機會接近病人的神經。4小時的手術，如果她能夠操作15分鐘以上，就要謝天謝地了，而且還只是切割脂肪這種非常簡單安全的環節。輪到她操作時，主治醫師只會在一旁大聲喝斥，一旦犯下大錯，主治醫師就會直接點一下觸控式螢幕，搶過來自己做，把她晾在一邊，感覺就像小時候戴著「我是笨蛋」的帽子，站在角落罰站。經過這樣的手術，她怎麼可能成為更優秀的機器人外科醫師？
結果就是，像克莉絲汀這樣的住院醫師，即使完成培訓，對機器人手術仍然缺乏信心，也沒有學到多少技術。後來，克莉絲汀成為外科醫師，第一次獨立操作機器人手術，卻在控制台上狂冒冷汗，動作斷斷續續，速度慢到不行，不小心燒壞和切除許多身體組織。手術團隊不發一語，氣氛相當凝重，人人面露難色。病人最後的失血量是她導師的10倍，原本只需要3小時的手術，硬生生拖到7小時。我在機器人手術室裡，親眼目睹一切，忍不住詢問克莉絲汀的外科主任，好奇這項新技術對醫師這一行的影響。外科主任非常憂心，雖然美國還是有精通機器人的明星外科醫師，但是絕大多數操作機器人的外科醫師手術實戰技能不足。他說：「我的意思是，這些人根本做不來。從來沒有真正操作過機器人，只有站在旁邊看別人做，看過電影，並不代表你就能當演員。」
這引發我的關注。然而，現在對機器人手術的需求正在瘋狂成長；很多醫院早就有手術機器人，還硬逼克莉絲汀這樣的新手醫師上場，反正她遲早得使用。2019年，《美國新聞與世界報導》(U.S. News & World Report)和《連線》(Wired)獨立調查此事，結果發現機器人手術培訓簡直就是「無法無天」，成果「糟糕透頂」。2022年，全球頂尖工程雜誌《科技縱覽》(IEEE Spectrum)也得出同樣的結論。許多人在接受機器人手術時，可能會遇到臨床訓練不足、手術經驗不夠，甚至對操作控制台沒信心的醫師。
光想都覺得可怕嗎？我也這麼覺得，但這只是開端。
各行各業的潛在隱憂
外科手術和其他行業沒兩樣，也是拚命引進智慧科技，彷彿站在自己建造的火箭前，全力衝向嶄新的未來。而這種趨勢從數十個職業和組織開始蔓延，再來是數百個，最後影響全球，這正是我們面對的現實。我深入研究先導入機器人的領域，大概有數十個，從這些數據來看，許多職業原本依賴專家帶新人的學習模式，但是如今已經無法繼續。
頂尖律師事務所拚命壓低成本，但對一件事毫不手軟，就是投入人工智慧等技術，「支援律師的工作流程」。現在文件審閱已經開始自動化，菜鳥律師不再做這些工作，律師事務所連工時費用都省了，資深律師反而接手更多的案子，效率更高；客戶花的錢更少，律師事務所也因為縮減人手，賺得更多。結果菜鳥律師和資深律師完全隔開了，沒機會觀摩、沒辦法參與，更別說幫忙前輩分攤工作，從中學習。最近Law.com有一篇評論，嚴肅提醒大家：「現在新一代的律師，正在錯失接受培訓與專業發展的機會。」
再看看警察的例子，警察局也在使用人工智慧的預測工具，幫忙分配巡邏區域，如此一來，是否能有更多的時間打擊犯罪？對菜鳥員警來說，現實並非如此，他們必須處理文書工作，餵養這些系統，反而沒時間跑社區，和前輩一起學習。
至於高階金融的領域，資深銀行業者加碼投資FactSet和CapIQ等工具，以人工智慧輔助市場分析與公司評價。2021年，金融業獲利1千7百億美元，但是這種自動化也改變了工作流程，導致菜鳥銀行職員大多在製作例行報告，無法和資深職員共事，就連資深職員也表示：「（資淺員工）對市場趨勢和業務情況的理解力正在明顯退化。」從這些尖端產業來看，在人類學習與機器學習的交會處，專家和新人之間的連結正在瓦解。
關於這個問題，我從全球經濟各領域蒐集優質的數據，其中有很大一部分是我個人十幾年的研究，還有其他優秀的田野調查。除了上述的例子外，其他職業也受到影響，我還在持續補充，像是高等教育、線上人力平台、晶片設計、新聞業、資料科學、刑事司法、新生兒加護病房、公共教育、音樂創作、機器人學、開放式創新、航太工程、叫車服務、長途貨運、拆彈、無人機駕駛、餐飲服務、次級物流、放射學、營建業、財富管理、零售業、汽車工程、客服中心營運等。雖然這些行業用的智慧科技不太一樣，但是都有一個共通點，就是總會干擾專家與新人的連結，屢試不爽。
這個問題很嚴重，牽涉到數兆美元。
技能落差造成數兆美元損失
我來拆解一下：產業有需求，卻找不到人才，稱為技能落差（skills gap），最近有人估算，光是全球製造業，技能落差就造成數兆美元損失，把這個數字乘以所有行業，虧損會更驚人。
過去3年來，美國經濟諮商局（Conference Board）調查企業執行長最擔憂的問題，榜首始終是吸引和培養人才。
對勞工來說，這也是頭號問題，根據2020年德勤（Deloitte）調查顯示，有45％受訪者擔心自己的技能在3年內就會不夠用。
另一項LinkedIn的調查顯示，高達94％受訪者表示，只要公司願意重視員工的職業發展，就會選擇長期留任。
然而，我們因應這個問題的方式，似乎是在開倒車。2020年，我們在技能發展投入的經費，有5千億美元都用在正式培訓，包括課堂學習、線上自學課程，或是近來的手機短影音。
只有極少的資金，用來奠定我們最寶貴的技能，也就是無所不在的非正式連結。原本資源就已經少得可憐，再加上我們對這種連結的理解太落後，導致這一點資源也白白浪費了。
為什麼會這樣？因為人工智慧的好處太誘人，這些系統放大專家的能力，帶來更好的成果。
不然你試著說服那些資深記者、技師或主管，讓那些實習生回來磨練，允許他們犯錯、拖慢效率。克莉絲汀的故事及其他無數類似的例子，跨越各個產業、技術、時期和職位，不斷提醒我們這個問題。為了追求更好的成果、更高的效率、更大的利潤，我們設計出這些智慧科技，引導人工智慧的發展，並選擇投資哪些研究。但是我們正悄悄付出代價，損失高達數兆美元。
科技、技術及技能一直在變，專家和新人的互動關係也要與時俱進，畢竟工作需要越來越複雜的技能。試想，生在古羅馬時期的梅內拉奧斯，怎麼可能像我們一樣拿著「智慧型手機」，從羅馬的市場打電話、發送郵件或傳送照片給斯特凡諾斯？但是在以前，我們至少有時間適應。關鍵就在於適應的過程，仰賴專家和新人的合作，一步步建立必要的知識，以整合新科技、新技術及新的工作關係。只不過現在這種學習，變得越來越困難。這種全面的衝擊，勢必會打破數百年來專家帶新人的模式，讓許多寶貴的技能跟著消失，因為技能發展離不開挑戰、
複雜性與連結。新一代技術人才的能力正在下滑，組織也變得空洞。在這個關鍵時刻，一不小心，無論是個人或集體，都會喪失適應未來的能力。
節錄自：商周出版《技能密碼：MIT博士教你從似懂非懂到穩定輸出，把專業變事業的職能升級攻略》／麥特．比恩 著
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NotebookLM 八大強大功能！節省80%資料處理時間
當AI從趨勢變為職場標配，懂得駕馭AI工具將是拉開專業差距的關鍵。Google推出的NotebookLM正是一款重新定義資料分析與知識管理的強大應用。本文將揭示NotebookLM的八大核心功能，從語音摘要到一鍵生成簡報，展示它如何不僅提升個人生產力，更能優化團隊協作與知識庫建立。這不只是一次工具教學，更是幫助您在AI時代保持領先競爭力的實戰指南。
文／人資市集
前言
在資訊爆炸的時代，我們經常面臨需要閱讀、分析和整理大量文檔或資料的狀況。無論是上百頁的研究報告、冗長的會議記錄，還是複雜的產品說明書，這些文檔往往成為工作中的一大痛點。相信大家都有為了要快速掌握大量資料而感到壓力山大，或者花費數小時整理會議記錄卻仍覺得效率低下，難以抓到重點！
Google推出的NotebookLM，正是為解決這些問題而生。這款強大的文檔分析工具能夠幫助你在短短幾分鐘內完成過去需要數小時甚至數天才能完成的文檔處理工作，讓你的工作效率提升到一個全新的層次。
文檔處理的挑戰及痛點：
資訊超載：需要閱讀和理解大量文檔，但時間有限
語言障礙：面對外語文檔時感到吃力
會議記錄負擔：花費大量時間整理會議紀要
資料整合困難：難以從多個來源提取和整合關鍵資訊
簡報製作耗時：需要花費大量時間將資料轉化為專業簡報
知識管理混亂：團隊間的知識共享和管理效率低下
真實應用案例：從455頁報告到完整分析只需幾分鐘
想像一下，你的客戶剛發來一份455頁的英文研究報告，希望你能在明天的會議前提供分析和建議。傳統做法可能需要你熬夜閱讀，或者乾脆放棄深入分析。
使用NotebookLM，你只需：
上傳PDF文件
等待系統自動分析（通常只需1-2分鐘）
直接向AI提問你感興趣的特定領域，如「請整理報告中關於食品行業的AI應用」
系統會立即從這455頁的文檔中提取相關內容，並以結構化的方式呈現給你，同時提供引用來源，確保資訊的準確性。你可以進一步要求系統生成簡報、心智圖或資訊圖表，幫助你在會議中清晰地展示這些發現。
最重要的是，NotebookLM會在每個回答後標明資訊來源，你可以點擊查看原文，完全避免了AI"幻覺"（無中生有）的問題，確保你的分析建立在真實資料上。
會議記錄的革命：從錄音到完整會議摘要
另一個常見痛點是會議記錄。傳統上，我們需要:
錄製會議
使用逐字稿軟件轉換成文字（通常需要付費）
手動整理成會議紀要
使用NotebookLM，這個過程被大大簡化：
上傳會議錄音（支持長達1.5小時的音檔）或YouTube連結
系統自動生成逐字稿
要求AI「製作會議記錄」
幾秒鐘內獲得結構化的會議整理，包含100字摘要、討論重點、結論和未來規劃建議
這不僅節省了大量時間，還確保了會議記錄的完整性和專業性。
NotebookLM的八大強大功能
NotebookLM不僅僅是一個文檔分析工具，它還提供了豐富的輸出形式，滿足不同場景的需求：
語音摘要：將文檔轉化為Podcast形式，讓你在通勤或運動時也能吸收知識
影片摘要：自動生成解說影片，以視覺化方式呈現文檔內容
心智圖：快速掌握文檔的核心脈絡和框架
報告：生成專業的報告文件，支持多種格式和語言
學習卡：將文檔內容轉化為互動式學習卡，幫助記憶和理解
測驗：自動生成選擇題，測試對文檔內容的掌握程度
資訊圖表：將數據和概念轉化為直觀的視覺圖表
簡報：一鍵生成專業簡報，省去設計和排版的時間
這些功能讓NotebookLM成為一個真正的一站式文檔處理中心，無論你需要什麼形式的輸出，都能輕鬆實現。
知識管理與團隊協作的得力助手
NotebookLM不僅適用於個人使用，還是團隊協作的理想工具：
每個免費帳號可建立100本筆記本，每本筆記本可放置多個文檔
支持筆記本共享，團隊成員可以訪問同一資源
所有筆記和生成內容都可以保存，形成知識庫
適合專案管理，所有相關文檔和討論都集中在一處
這使得NotebookLM成為企業知識管理的理想選擇，幫助團隊更高效地共享資訊和協作。
生活應用：家庭電子設備說明書管理
除了工作場景，NotebookLM在日常生活中也有實用價值。例如，你可以創建一個家庭電子設備說明書筆記本：
收集家中所有電子設備的說明書PDF
上傳到同一個NotebookLM筆記本
當設備出現問題時（如除濕機紅燈閃爍），直接向AI提問
立即獲得準確解答，無需翻閱厚重的說明書
這種應用大大簡化了家庭設備的維護和故障排除。
為什麼現在就應該學習NotebookLM？
隨著AI技術的快速發展，掌握NotebookLM不僅能提高個人工作效率，還能在職場中獲得競爭優勢：
節省80%的文檔處理時間：將原本需要數小時的工作縮短至幾分鐘
提升內容質量：生成專業的報告、簡報和圖表
增強知識管理：更有效地組織和共享團隊知識
降低語言障礙：輕鬆處理外語文檔
最重要的是，NotebookLM的許多高級功能（如資訊圖表、簡報）目前正處於Beta測試階段，免費提供使用，現在學習和使用是最佳時機。
不要讓文檔處理繼續成為你工作中的負擔。立即加入「AI超效文檔助手-NotebookLM × Gamma × Napkin 全攻略」這門課程學習，手把手掌握NotebookLM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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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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蘋果攻機器人 鴻家軍振奮 桌上型、人形產品最快後年亮相
2025-08-15 經濟日報 編譯劉忠勇、記者劉芳妙 由聯合新聞網授權轉載
蘋果機器人布局催速，最快2027年推出首款桌上型機器人，後續可望還有人形機器人接棒，作為AI策略核心產品。業界預期，鴻海集團是蘋果衝刺機器人的大贏家，由鴻海（2317）取得代工訂單，鴻準供應機殼與機構件等關鍵元件。
彭博報導，蘋果正規劃以一系列新產品重返AI戰場，涵蓋機器人、擬真人版Siri、附螢幕的智慧音箱以及家用監控攝影機。業界指出，當中最受關注的當屬機器人。
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彭博引述知情人士報導，蘋果桌上型機器人預計2027年問世，定位為虛擬夥伴，將是蘋果AI策略的核心產品。
針對打入蘋果智慧家居供應鏈傳聞，鴻準不評論單一客戶。據了解，鴻準主要負責蘋果桌上機器人的機構件與機殼相關開發，未來蘋果此一產品若上市，鴻準將扛起量產機構件的重責大任，並成為鴻海集團揮軍機器人領域的急先鋒。
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蘋果「人形機器人」呼之欲出
背景供應鏈關鍵元件出列彭博報導，蘋果正規劃以一系列硬體產品重返AI戰場，包括2027年問世的桌上型機器人，定位為虛擬夥伴，將是蘋果AI策略的核心產品外界預期，機器人將由鴻海代工、鴻準供應機殼，搶食市場商機依據蘋果最新開發的人形機器人「ARMOR」影片，具備高精度避障系統與感測技術，關鍵在於搭配多達40個的飛時測距(ToF)元件，砷化鎵三雄全新（2455）、穩懋（3105）、宏捷科（8086）均有能力供應，而且已是蘋果關鍵ToF協力廠，有望跟進大咬蘋果人形機器人商機。
蘋果桌上型機器人外觀像是安裝在可移動支架上的iPad，支架能旋轉並自行調整角度，跟隨房間內的使用者移動。
它可以像人類的頭部一樣轉向正在說話或呼喚它的人，甚至主動吸引未面向它的人的注意。
彭博記者葛曼（Mark Gurman）指出，蘋果的目標，是讓AI以其他硬體廠商尚未實現的方式「活起來」。蘋果構想，使用者可將它放在書桌或廚房檯面上，用來完成工作、觀看影音內容以及管理日常行程。
蘋果打造桌上型機器人之餘，後續還有人形機器人接棒。
今年初傳出攜手美國卡內基美隆大學開發人形機器人「ARMOR」，透過AI訓練並採用關鍵飛時測距（ToF）元件，大幅強化真人擬真並降低碰撞機率，同時整合蘋果AI功能如Siri語音助理、影像辨識技術等，能透過模仿學習的方法，從人類運動展示中學習如何避開障礙物，進而達到更複雜、更像人類的動作與各種應用。
外界預期，「ARMOR」問世後，不僅展示蘋果在機器人領域的新突破，也意味蘋果在機器人領域產品已奠定基礎。
業界人士指出，由於蘋果品牌影響力高，加上軟硬體整合完成，距離開發完成的目標已不遠，下一步就是實現量產計畫，鴻海過往已有Pepper人形機器人的組裝經驗，而且在協作型機器人也有強大的能量，加上與蘋果合作關係密切，最有機會奪單。
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彭博報導，雖然蘋果在扭轉AI軟體發展方面仍處於初期階段，但高層認為，硬體將是重返成長的關鍵，可望在新領域挑戰三星電子、Meta等對手。
除了家用裝置外，蘋果準備今年推出更薄、重新設計的iPhone。
展望未來，蘋果計劃推出智慧眼鏡、折疊手機、iPhone問世20周年紀念版，以及代號N100的全新頭戴式裝置，還規劃一款結合MacBook與iPad的大型可折疊裝置。
蘋果 AI 穿戴成形 新款眼鏡、耳機預計明年亮相 鴻海、台積等跟著衝一波
2025-12-22 經濟日報記者李孟珊、陳昱翔 由聯合新聞網授權轉載
供應鏈傳出，蘋果將於明年推出AI眼鏡、AI版AirPods等兩款新AI穿戴裝置，目標繼iPhone、Mac系列等硬體導入Apple Intelligence服務後，全產品線均「AI上膛」。法人看好，蘋果兩大AI穿戴新品問世，鴻海（2317）、台積電（2330）、台亞、新日興（3376）等供應鏈將跟著衝一波。
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這意味蘋果衝刺AI布局，2026年由穿戴裝置接棒，惟遭點名的供應鏈向來不評論客戶與出貨。據傳，AI眼鏡方面，鴻海為蘋果首款AI眼鏡主要代工廠，台積電操刀關鍵晶片，大立光則提供高階鏡頭；至於首款AI版AirPods，則由台亞擔綱供應關鍵的感測器、新日興提供耳機充電盒軸承。
法人認為，蘋果新品搭載AI功能後，有助於銷售量提升，對供應鏈而言將是一大利多。
供應鏈透露，蘋果預計2026年推出全新AI眼鏡與AI版AirPods。
其中，蘋果正在開發至少二款AI智慧眼鏡，第一款代號為N50，將與iPhone搭配且沒有自帶顯示器，目標最快2026年發表；第二款是內建顯示器版本，預定2027年或2028年推出。
據悉，蘋果AI眼鏡將有多種風格，搭載新一代晶片，內建音樂播放喇叭、攝影相機，並支援與手機連動的語音控制功能，同時，蘋果也準備將健康追蹤功能整合到AI眼鏡中。
業界人士認為，蘋果將重心轉向AI眼鏡，主因先前推出的Vision Pro頭盔上市後，市場反應冷淡，加上其他競爭對手正在擴大AI眼鏡產品線，讓蘋果倍感壓力，因而加速腳步推出自家首款AI眼鏡。
AI版AirPods更是受矚目。供應鏈消息傳出，蘋果AI版AirPods新品即下一代AirPods Pro，首度搭載紅外線鏡頭，主要用於人工智慧相關功能，包含空間辨識與視覺互動等應用。
外界推測，該產品將定位為AirPods Pro 3高階款版本，而非取代剛上市的現有機種。業界認為，具備紅外線鏡頭的AirPods恰巧呼應先前曾傳出蘋果正開發可支援AI功能與空間感知的耳機，未來耳機操作很可能是透過「空中手勢」，而非現行的「捏壓手勢」。
業界指出，近年來AirPods Pro系列產品功能日益豐富，從原先只是單純的真無線藍牙耳機，後續添加助聽器、降噪等功能，今年更添加心律偵測與即時翻譯，未來有了紅外線鏡頭後，將有望實現更多AI應用。
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IBM示警 AI模型與AI應用已成為門檻低、商業價值高的駭客攻擊目標
2025-08-04 經濟日報記者簡永祥 由聯合新聞網授權轉載
IBM近日公布《2025數據洩漏成本報告》警示，目前企業應用AI的速度遠超過其建置AI安全與治理，然而許多企業為了讓AI應用快速上線而忽略AI安全與AI治理。缺乏監管的AI系統更容易遭受攻擊，且造成的企業損失更為重大。
今年的報告首次針對AI應用的安全防護、治理機制、與控制訪問狀況進行研究；儘管研究結果顯示曾出現AI相關安全漏洞的企業僅佔採訪樣本的 13%，AI應用已經成為門檻低、商業價值高的網路攻擊目標。
IBM安全和營運產品副總裁Suja Viswesan指出，報告結果顯示AI 應用與治理之間的斷層已經存在，駭客正伺機而動。企業的AI應用普遍缺少基本的存取控制，導致機敏資料遭洩漏、模型可以輕易被篡改。隨著AI技術更多、更深、更廣地融入企業流程，AI安全防護必須成為基礎與重心。不作為的代價不僅損失金錢，更將損害客戶的信任、企業的透明度與自主權。
報告也提出一份比較資料：企業若在其安全業務領域廣泛應用AI與自動化技術，其資料洩露損失平均減少190萬美元，處理數據洩漏事件的周期平均減少80天。
報告的關鍵發現包括以下內容：
AI時代的企業安全漏洞發生領域
AI治理政策：63%曾發生數據洩露的企業尚未建立AI治理政策或仍在規劃階段。已經制定AI治理政策的企業裡，僅有34%定期審查未受批准的AI工具。
「影子 AI」的代價：五分之一的企業曾因影子 AI現象（未經公司同意或監管的AI工具）導致數據洩露，僅 37% 的企業制定管理或偵測影子 AI 的政策。與較少出現影子AI的企業相比，發生率高的企業其平均數據洩露成本多出 67 萬美元。涉及影子AI的安全事件導致個人身份資訊 (65%) 和智慧財產權 (40%) 洩露的比率，遠超過全球平均值（分別為 53% 和 33%）。
由AI驅動的智慧型攻擊：16%的數據洩露事件涉及駭客使用AI工具；主要用於網路釣魚或發動深度偽造的網路攻擊。
數據洩漏的經濟損失：
數據洩漏成本：全球數據洩漏平均成本下降到 444萬美元，是近五年來首次下降；但美國企業的平均數據洩漏成本卻高達1022萬美元。
處理數據洩露的全球平均周期創新低：隨著更多企業執行內部漏洞檢查，讓全球處理數據洩露的平均周期縮短至 241天，較前一年減少17天。與被外部攻擊的洩漏事件相比，透過內部檢測發現漏洞的企業平均減少損失達90萬美元。
醫療照護業的數據洩露成本仍居首位。儘管醫療行業的資料洩露成本較2024年減少235萬美元，其742萬美元的平均損失仍在本次調查的所有行業中居首位。醫療業的安全漏洞識別與控制周期長達 279 天，比全球均值241天多五周以上。
更多企業抵制駭客勒索：企業拒絕支付贖金的比率增加，63%的機構選擇拒絕支付勒索贖金，2024年的比率為 59%。儘管有更多企業抵制勒索，敲詐及勒索軟體事件的平均成本仍居高不下 — 尤其是被駭客攻擊時，損失高達 508萬美元。
AI 風險攀升，但企業對投資AI安全措施的動能卻不足：計畫在經歷數據洩漏事件後增加安全投資的企業比率顯著下降，從 2024年的63%降至2025年的 49%。而在計畫追加投資AI安全的企業裡，建置以AI驅動的安全方案或服務的企業不到一半。
數據洩漏的「長尾效應」：營運中斷 、營運成本增加
幾乎所有受訪企業在數據洩露後都發生業務中斷。大多數企業報告回復平均耗時超過100天，可見業務中斷的嚴重程度。
數據洩露的影響不僅止於漏洞控制：近半數企業表示計畫因洩露事件提高商品或服務的價格，其中近三分之一的企業漲價幅度達 15% 或更高。
這份報告由IBM主持與分析、Ponemon Institute 執行訪問；資料來自於2024年3月至2025年2月全球600家發生過數據洩露的企業。
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