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OOP
物件導向程式設計是一種軟體開發方法，強調以「物件」為核心，把資料和操作資料的方法封裝在一起，提高程式的模組化和可維護性。它主要包含四大特性：封裝、繼承、多型和抽象，能讓程式碼更具結構性和彈性，方便團隊協作與後續擴充。在台灣軟體業，掌握這項技能有助於開發大型系統、提升程式品質，並且是許多企業招募軟體工程師的重要條件。
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系統設計分析師
如何懂得關於系統與軟體設計必學基礎概念，例如系統理論與軟體開發等主題，
並對每個主題實作練習寫出淺顯易懂的講解。讀者也能學到如何讓電路安排適當，以及如何在提升元件材料應用領域知識。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
丙級電腦軟體設計技術士
丙級為具備基本電腦知識並能使用電腦設計簡易程式，亦能協助乙級電腦軟體設計人員完成程式設計和程式測試及文件製作之能力。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
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
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
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【104 talks】必學的聰明工作術!-從邏輯思維到工具應用，全面提升工作效能｜2/20 線上免費直播
文／104人資市集
「104 talks」致力於協助職場人士的知識學習與能力提升
為每位忙碌的職場人士，創立一個能夠高效學習的節目平台，集結各領域專業講師的知識與分享，為職場人士帶來啟發和新視角。
必學的聰明工作術!-從邏輯思維到工具應用，全面提升工作效能
2025年想讓工作變得更輕鬆、高效嗎？
這場講座將帶您解鎖全新的工作思維，從掌握大局、時間管理到善用AI技能，讓繁瑣流程迎刃而解，能更精準且有策略的執行，輕鬆達到事半功倍的效果。
一起加入這場聰明工作術的旅程，讓工作變得更簡單！
講者及主題介紹
★黑馬思維－看懂局勢 跳脫平凡的密技- 主講人 : 楊東岳 | 大玩創意有限公司執行長
★掌握時間成本，創造高效任務管理策略- 主講人 : 曾正文 | PMP 國際專案管理師
★用AI方法徹底改造工作，輕鬆成為效率達人！- 主講人 : 林尚能 | 企業經營顧問
★這輩子免學Excel公式，用AI全部解決 - 主講人 : 吳承穎 | 查特普拉斯管理顧問有限公司 共同創辦人
講座資訊：
講座時間：2025/2/20（四）13:30~15:00
報名截止時間：2025/2/18(二)
活動形式：線上免費直播
適合對象：所有職場人士
價值：3600元 → 免費
立即點我免費報名
【報名流程】
1. 活動前1天，我們將以Email寄送活動通知及相關資訊給您，請隨時留意Email，以免遺漏。2. 本講座會以Youtube直播的方式進行。
【注意事項】
報名前，請詳閱課程內容及購買須知。
104 人資市集 保有相關課程內容調整及講師之變動權，可能視情況進行適當的修改與調整。
104 人資市集 保留報名審核權利。
如有課程相關問題，請至聯絡我們留下相關訊息。
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精選 【英檢】全民英檢報名倒數！中級1/30開考、11/23截止，一日考聽說讀寫一次搞定
求職履歷、升遷、部分公職與企業甄選，常會要求或採認英檢成績。如果你打算在明年初拿到全民英檢（GEPT）成績，這個月就要完成報名：116 年 1 月的初級、中級場次，報名都在 11 月截止。
📅 11 月截止的三個場次（116 年 1 月考試）
1️⃣ 初級 聽讀：1/9（六）考試｜報名至 11/20｜報名費 630 元｜成績 1/21 公布
2️⃣ 中級 聽讀：1/30（六）考試｜報名至 11/23｜報名費 900 元｜成績 2/26 公布
3️⃣ 中級 一日考：1/30（六）考試｜報名至 11/23｜報名費 2,530 元｜成績 3/5 公布
報名期間從 10/20（中級）開始，考試通知 1/20 發送。以上日期皆為官網公告，實際以財團法人語言訓練測驗中心（LTTC）最新公告為準。
💡 什麼是「一日考」？
全民英檢傳統上分兩階段：先考聽讀，通過後再報考說寫。一日考則是把聽、說、讀、寫四項合併在同一天考完。
．適合誰：時間有限、想一次拿到完整四項成績的上班族；或履歷、甄選需要「聽說讀寫」完整成績的人
．費用：2,530 元，剛好等於中級聽讀 900 元＋說寫兩項 1,630 元
．取捨：一天考四項比較耗體力，成績也比只考聽讀晚一週公布（3/5 vs. 2/26）
🤔 該報初級、中級聽讀，還是中級一日考？
．職缺只寫「具英檢中級以上」，但沒指定四項：可先報中級聽讀，費用較低、成績較快
．需要完整聽說讀寫成績，或不想分兩次排時間：選中級一日考
．英文基礎還不穩：先從初級聽讀開始，1/9 就能考，1/21 出成績
．錯過 1 月場：中級下一次聽讀在 5/8（報名 2/1～3/12），說寫在 4/17、18（報名 1/29～3/5）
✅ 報名前 3 件事
1. 確認目標單位要的是哪一級、要不要四項都有成績
2. 準備好報名資料與照片，上 LTTC 全民英檢官網線上報名、繳費
3. 繳費後到官網確認報名成功，1/20 記得查考試通知
⚠️ 三個常見錯誤
❌ 以為還有時間：初級 11/20、中級 11/23 就截止，別拖到最後一天才報名
❌ 只看總分：全民英檢各分項都有通過門檻，不能只靠強項拉分
❌ 一日考不先練體力：四項連考，平時就要練習整份計時作答，口說和寫作也要一起練
✏️ 從現在到 1/30，約 12 週怎麼準備？
．第 1～4 週：做一份完整模擬題，找出最弱的一項
．第 5～8 週：聽讀每天固定練，寫作每週至少寫 2 篇並請人看
．第 9～11 週：口說錄音自評，整份計時模擬
．最後一週：調整作息、確認考場與證件
📚 104學習免費英檢課程，可以先看
．【免費課程】5分鐘看懂全民英檢：級數差異、使用時機與報考方式
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/4d79891f-b2e3-457e-ab25-000a02de6e78
．【免費課程】全民英檢初級入門 第1堂｜初級考試地圖：考什麼、怎麼通過、如何準備
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/bab55772-8818-462d-adde-167fa9818c39
．【免費課程】全民英檢初級入門 第2堂｜聽力重點：聽懂問題，抓住關鍵資訊
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．【免費課程】全民英檢初級入門 第4堂｜寫作重點：先寫完整句，再連成短段落
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你準備報哪一級？會選兩階段考還是一日考？歡迎留言分享你的英檢計畫！
資料來源：
．財團法人語言訓練測驗中心 全民英檢官網 測驗日程：https://www.gept.org.tw/
※ 報名期間、費用與考試規定以 LTTC 官網最新公告為準。
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
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：
A1聲明：AI翻譯、潤飾文字
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AI讓產品開發從6個月變1天：PM再不轉型，價值正在消失
過去十年，產品經理的工作模式其實沒有太大變化。
大多數PM的日常仍圍繞在三件事：整理需求、規劃roadmap、推動開發進度。這套方法在網路與行動時代行之有年，也培養出一整套成熟的產品流程與分工。
但現在，這個前提正在被動搖。
生成式AI的出現，讓產品開發的門檻大幅降低。過去需要工程與設計協作數週甚至數月才能完成的內容，如今透過AI工具，幾小時內就能做出初步版本。從文件撰寫、流程設計到簡單原型，都可以快速生成。
當「做出產品」變得越來越容易，一個更根本的問題開始浮現：
如果執行不再稀缺，產品經理的價值還剩下什麼？
在AI原生公司Anthropic，這個問題已經不是未來，而是現實。產品開發的節奏不再以季度或半年為單位，而是以「幾天內完成一次驗證」來運作。這樣的變化，也迫使產品角色重新定義。
在一場公開訪談中，Claude Code和Cowork產品負責人Cat Wu提到，AI時代的PM，不再只是負責推動流程，而是必須主導決策與實驗方向。
這樣的轉變，代表的不只是工具升級，而是一整套工作邏輯的改寫。
從穩定規劃到快速實驗：產品節奏正在改變
傳統產品開發強調長期規劃。PM需要在專案初期蒐集需求、整理優先順序，並規劃出清楚的roadmap，讓團隊能在接下來的幾個月甚至半年內依序推進。
這種方式的前提是：開發成本高、修改成本也高，因此需要事前盡可能想清楚。
但當AI降低了開發與修改的成本，這個前提開始失效。
在Anthropic這類AI公司中，產品不再依賴長期規劃，而是以「實驗」為單位快速推進。團隊更關注的，不是未來三個月要做什麼，而是下一個最值得驗證的假設是什麼。
這種模式帶來一個明顯轉變：產品開發不再是線性的執行流程，而更像是一連串快速迭代的決策循環。
對PM來說，重點不再是把計畫排好，而是持續做出選擇。
從接收需求到重新定義問題
另一個明顯的變化，是PM面對需求的方式。
在傳統情境中，PM往往需要蒐集來自用戶、業務或主管的需求，整理後轉化為產品規格，再交由工程與設計實作。
但在AI時代，這樣的流程已經不夠。
因為AI讓「實作」變容易，真正困難的反而是「判斷這個需求是否值得做」。
許多需求其實只是表象，背後對應的是更深層的問題。如果PM只是照單全收，產品很容易陷入功能堆疊，卻無法真正解決使用者痛點。
因此，AI PM更重要的能力，是拆解問題、釐清本質，並重新定義要解決的核心。
換句話說，從「需求管理者」，轉變為「問題定義者」。
從協調者到能動手驗證的人
過去，PM的主要角色是協調不同職能。產品、工程、設計各司其職，PM負責整合資訊與推動進度。
但隨著AI工具的普及，這種分工正在鬆動。
現在的PM，可以透過AI快速產出流程草圖、使用情境、甚至初步原型，讓討論不再停留在抽象層，而是直接以具體版本為基礎。
這樣的改變，使PM不再只是「轉述需求的人」，而是能夠親自驗證想法的人。
對團隊而言，這也意味著決策速度加快。許多原本需要開會反覆討論的問題，可以透過快速產出版本來驗證，而不是單純依賴想像。
AI產品的關鍵，不只是能用，而是可信
AI產品帶來的另一個挑戰，是「可靠性」。
許多AI功能在展示時看起來表現不錯，但只要在關鍵情境中出現錯誤，就可能嚴重影響使用者信任。例如提供錯誤資訊、誤解使用者意圖，或在重要任務中失效。
這也是為什麼，「完成度95%」在AI產品中往往不夠。
因為剩下的5%，很可能正好發生在最關鍵的時刻。
因此，PM需要思考的不只是功能是否可行，而是產品在不同情境下的穩定性，以及如何設計機制來降低風險，例如提示使用限制、提供替代方案，或讓使用者更容易察覺錯誤。
產品的價值，不再只是能否完成任務，而是能否在關鍵時刻被信任。
轉型的關鍵，不在工具，而在工作方式
面對這些變化，許多PM的第一反應是學習新的AI工具。
這當然重要，但真正的轉型，其實發生在工作方式本身。
首先，是從「想清楚再做」轉變為「做了再優化」。
過去需要花大量時間規劃與對齊，現在則可以先做出版本，再透過回饋修正方向。
其次，是從「文件驅動」轉為「實驗驅動」。
產品決策不再只依賴文件與會議，而是透過實際測試來驗證。
最後，是從「分工合作」轉向「跨能力動手」。
PM不再只是整合資訊，而是能直接參與產出，縮短決策與執行之間的距離。
PM轉型的實際路徑
這樣的轉型並不需要一步到位，可以從三個階段逐步進行。
第一階段，是讓AI成為日常工作的助手。
例如用來整理資料、產出初稿、輔助分析，目標是建立基本的使用習慣。
第二階段，是重構工作流程。
開始用AI產出多個方案，並透過測試選擇方向，而不是只依賴單一版本。
第三階段，則是進入AI原生產品思維。
這時PM需要理解模型的能力與限制，並能設計出符合這些特性的產品體驗。
未來PM的核心能力，正在改變
在這樣的背景下，PM的核心能力也逐漸轉移。
快速產出原型的能力，讓想法可以更快被驗證。
問題拆解能力，決定是否能找到真正需要解決的核心。
對AI能力的理解，影響產品設計的可行性與風險。
而持續驗證與調整的能力，則成為產品成長的關鍵。
這些能力，與過去強調的流程管理或文件撰寫相比，更貼近「決策與判斷」。
PM的價值，正在被重新定義
當AI讓產品開發變得更容易，PM的價值就不再建立在「能不能把事情完成」，而是「能不能做出正確選擇」。
這包括判斷什麼值得做、如何驗證方向，以及在不確定中持續調整。
未來的產品經理，不一定需要成為工程師，但需要更接近產品本身——能快速理解問題、做出判斷，並讓想法在現實中被驗證。
這場轉變已經開始，而且不會等人。
對PM而言，關鍵不只是學會使用AI，而是重新思考，自己在產品中的角色，究竟是什麼。
https://www.youtube.com/watch?v=PplmzlgE0kg
AI會議紀錄整理技巧！6步驟活用Gemini Notebook與指令模板，語音轉文字、中英夾雜也不怕
會議記錄整理總是很花時間，如何運用AI來提高效率？作者分享「AI會議整理術」，6步驟包括運用AI語音轉文字工具，以及活用Gemini Notebook（原NotebookLM）等AI工具來解決中英夾雜、專有名詞一堆等AI會議紀錄常見痛點。搭配AI指令模板，將雜亂逐字稿自動轉譯為「三段式摘要」與「行動清單」，省下60%時間，讓團隊溝通更精準、決策更高效！本文節錄自《高效職場生存法圖解》。
文／趙胤丞、電腦玩物站長Esor
本文目錄（點擊可快速前往）
讓AI用固定模板，把會議討論變成清楚的紀錄與待辦AI會議整理操作教學！6步驟分享，節省60%時間的協作術AI提示詞分享：快速把逐字稿轉成會議筆記、會後郵件AI會議筆記方法論反思與實踐AI會議筆記實戰QA：AI工具怎麼選？轉錄出錯怎麼辦？
（編按：NotebookLM於2026年7月更名為Gemini Notebook。以下為原始文章：）
讓AI用固定模板，把會議討論變成清楚的紀錄與待辦
AI工具不是拿來取代我們，而是為了讓我們能把時間花在「真正要我們思考的地方」。我們都知道，一場會議不只是一場會議，它可能是團隊協作的決策過程，也可能是專案卡關的突破時刻，所以會議過後真正困擾我們的其實是「後續花時間釐清專案未來策略」、「確認接下來要做哪些待辦行動」。
但是，我們卻常常把最多時間花在會議後的資料、記錄整理，結果為了會議筆記拖延了那些真正要馬上去做的下一步行動，這樣的行為無異是「買櫝還珠」。
只是傳統的會議紀錄方式充滿了各種痛點：主持人講得飛快，你無法跟上；對話來回跳躍，記錄順序亂七八糟；會議過程與會者講了一堆，還得再花時間整理報告與Email。這些都是消耗我們寶貴的時間。其實整理不好，這不是你能力問題，而是訊息密度過高、人力處理的效率太低。
這正是AI可以切入協助支援的痛點，幫我們「釐清會議中的決策與行動訊號」。
概念說明關鍵效益自動化轉錄AI將語音自動轉換成文字節省人工聽打時間，不錯過任何細節智慧化摘要AI根據內容自動生成重點與結論快速掌握會議核心，不必重聽錄音行動化轉譯AI從文字紀錄中提取任務與責任人加速「討論」到「行動」的轉換，強化執行效率
資安前提：在使用任何AI工具時，特別是涉及公司內容，務必確認公司、平台的隱私安全規範，以保護你與組織的資料安全。
（圖／創意市集《高效職場生存法圖解》）
AI會議整理應用情境：適用需高效溝通的場合、專案會議、跨部門會議
這套方法適用於所有需要高效溝通的場合，特別是討論內容多且複雜的專案會議，或是需要精準追蹤行動的跨部門會議。無論你是團隊主管、專案經理、還是需要同時處理多項任務的個人工作者，都能透過AI協作來確保會議的討論能確實轉化為可執行的成果。
AI會議整理技巧提醒：加速你的決策行動，而非取代你的判斷
AI是你的副駕駛助手，AI雖然能大幅節省時間，但它的價值在於「加速你的決策與行動」，而非取代你的判斷（畢竟AI無法幫你的錯誤判斷背黑鍋）。最終的行動清單仍需由你人工確認與校對，進而確保共識沒有落差。
AI會議整理操作教學！6步驟分享，節省60%時間的協作術
【Step 1】為什麼需要AI會議記錄工具？
這套AI協作流程不是要你變得更依賴工具，而是讓你學會用工具放大自己的效能，讓每一場會議都能更快進入「創造價值的行動階段」。
傳統會議記錄的痛點AI可以做什麼主持人語速過快、資訊密度高，難以跟上自動語音轉文字，完整保留內容對話跳躍、紀錄順序混亂快速生成會議摘要，還原討論脈絡討論時混雜了資訊、交辦、想法、疑問，清理要花許多時間協助整理任務清單與待辦事項會後還需整理郵件回報輔助產出主管回報Email
當我們試圖用低效方式處理高密度資訊時，就會被迫卡在「文書助理」的角色裡。AI讓我們能專注在會議中的決策、協調與判斷，真正成為「決策轉譯者」。
【Step2】挑選對自己最方便的AI轉錄工具
AI語音轉文字（甚至是會議錄音專用AI工具）已經多如雨後春筍，甚至大多數線上視訊會議工具也都內建錄音與AI轉錄功能。這邊我們沒有要對工具做太多深入解析，而是針對常見的三種會議情境，分享對一般用戶來說最簡單易上手的選擇。
工具應用情境功能簡述PLAUD.ai硬體裝置，方便啟用錄音檔案儲存在本地裝置，內建AI自動處理工作流程雅婷逐字稿手機App，即時轉錄當下即時轉錄，對於台灣用語有相對較在地的處理NotebookLM自行錄音，交由AI轉錄與處理可以建立會議錄音資料庫，由自己的指令決定轉錄的處理方式
【Step 3】如何處理多語混雜與專有名詞挑戰
中英夾雜、專有名詞頻繁，是台灣公司很常見的會議現場情境。現在大多數的AI語音轉錄工具，對於多語內容的辨識已經有一定水準（不過台灣常用的台語，還是有侷限），這部分大家可以實際試試看即可。
而「專有名詞」的部分，例如專案特有的名稱、人物、技術、術噢，可以製作一份「專有名詞表」，在AI要轉錄前，先提供AI，請其根據這份「專有名詞表」來轉錄，往往就可以有很好的效果。
以前面提到的Google NotebookLM為例，我們可以先新增一份專有名詞對照表。
以Google NotebookLM為例，再請AI轉錄會議前，可以新增一份專有名詞對照表（圖／創意市集《高效職場生存法圖解》）
接下來在轉錄時，請AI除了分析錄音檔案，也要對照專有名詞對照表，修改會議筆記內容，就能獲得很好的辨識效果，更重要的是可以大幅度節省後續修改潤飾的寶貴時間。
【Step4】應用「三段式會議摘要」
我們當然可以讓AI把「所有逐字稿」都轉換出來，但這樣其實有點浪費了AI真正「整理」、「重組」、「分析」的能力。
用AI摘要會議紀錄，不是要它幫你「記住全部」，而是幫你「轉譯為可用資訊」。三段式結構最適合會議筆記與摘要：
背景議題：這段討論是在處理什麼？
重點觀察：過程中出現哪些關鍵數據、爭議或決策？
行動建議：這段話最後導出了什麼事要做？有責任人與時限嗎？
你可以在AI指令中明確要求輸出這三段內容，並加註需要標示會議參與者或引用關鍵數據，確保摘要可以立即使用。
用AI摘要會議紀錄，三段式結構包括：背景議題、重點觀察、行動建議，最適合會議筆記與摘要（圖／創意市集《高效職場生存法圖解》）
【Step5】從摘要轉譯為行動清單
會議中最常見的溝通語句是模糊的，例如：「這案子你再follow一下」、「那份簡報誰來處理好？」。如果只是轉錄逐字稿，很有可能只是一對類似這樣的雜亂語句，這時候可以請使用AI判讀以下三要素：
What：要完成什麼事？（如果能寫出具體項目與產出最佳）
Who：誰負責？（要寫上負責人，也要確保負責人知道自己要負責該項目）
When：什麼時候要完成？（最好有明確日期與時間）
示範指令：「請根據以下逐字稿，列出所有可辨識的任務，標示What（要完成什麼事？）／Who（誰負責？）／When（什麼時候要完成？），若有待確認的資訊請註記。」
【Step6】AI會議紀錄實作分享—節省60%時間、保留主導性
每次會議後，我習慣以下流程（當作示範參考，但你可以搭配不同工具）：
會議中用PLAUD.ai錄音並轉文字，確保內容完整。
將逐字稿餵給ChatGPT，依「三段式會議摘要」、「行動清單邏輯」輸出摘要與任務。
核對、補充細節後貼入自己的任務管理工具，並標注優先順序。
需要回報的部分請AI幫我起草Email訊息。
這個流程沒有一個步驟是全部交給AI，自己完全不動手，但AI幫我節省了大約60%的紀錄與輸出時間。我能花更多力氣去思考與決策，而不是被反覆聽錄音與整理報告綁架，但也不會完全由AI主導，結果我自己根本不知道真正的討論內容是什麼。
AI提示詞分享：快速把逐字稿轉成會議筆記、會後郵件
如果你想快速把逐字稿轉成有效的會議筆記、會後郵件，可使用以下指令：
你是一名「會議行動轉譯官」，任務是根據下面逐字稿生成會後追蹤Email。請嚴格依流程輸出：1. 會議摘要（三段式：背景議題／重點觀察／行動建議）2. 任務清單（What／Who／When）3. Email草稿（以專業、精簡語氣撰寫，結尾請列出下一個檢視節點）。請在內容中善用條列，確保收件者一眼就能掌握重點。逐字稿：（貼上逐字稿）
AI會議筆記方法論反思與實踐
1. 重新定義「寫會議筆記」的價值
寫會議筆記的本質是「為了讓事情推進發生」，而非停留塵封在共用資料匣的會議記錄當中。過去我們花大量時間確保每個字都被記下來，卻忽略了會後最重要的任務分工。現在有了AI工具，我們反而要重新調整焦點：不是把責任全部交給AI，而是善用AI把「會議噪音」過濾成「行動訊號」。
當AI接手機械性的紀錄工作後，你就能把注意力放在觀察會議中的人際互動、判斷決策背後的潛在風險，或是思考下一步策略。因此，你不再是敲鍵盤的人，而是提煉共識、設定優先順序的人。
2. 真正的效率來自「人機協同」
AI轉錄與摘要可以迅速提供初稿，但準確性、策略判斷與溝通語氣仍舊仰賴我們來掌舵。當你願意多做一個「人工校準」的步驟，補上情境背景、利害關係、專業措辭，也能讓AI處理得更好。而當我們有好的會議筆記，就能確保整個團隊朝正確方向前進。
3. 持續優化你的協作節奏
每個人面對的專案都不同，所以你需要跟AI溝通的專業術語，甚至你需要讓AI處理雜亂會議討論的邏輯都會有所不同。
上面提供的指令是基本版，你需要再根據自己的專案邏輯做修正客製化，根據自己需要的正式會議報告結構做調整。我們可以抱持一種「做實驗」的心態，把每次會後郵件當成一次實驗：
這次的AI prompt是否清楚？
任務欄位拆解是否滿足需求？
專業用語分析是否正確？
如此每一輪修正都會讓我們在「下一次」AI整理筆記的流程更貼近團隊需求。
AI會議筆記實戰QA：AI工具怎麼選？轉錄出錯怎麼辦？
Q：AI工具這麼多，我該怎麼選擇？
解答：工具百百種，我們時間很有限，別去追求最好的工具，而是思考現階段最適合你使用的。挑選時先從痛點出發：如果最需要節省聽打時間，專注於轉錄精準度；如果最在意資料安全，則優先考量支援端對端加密的硬體或雲端服務。
Q：AI轉錄的內容，直接使用會有風險嗎？
解答：會議逐字稿只是初稿。AI可能會在專有名詞、口音、語氣理解上犯錯。如果未經校對就直接使用，容易造成誤解。我們仍需親自把關確認，再更細緻地補上決策背景與情緒脈絡，才能確保最終對外訊息是精準且負責任的。
Q：AI摘要會不會讓我變懶惰，不再思考？
解答：AI幫你完成機械性的紀錄工作後，你反而能把精力轉移到判斷利害、預測風險、擬定策略，而這些才是對組織更有價值的工作。AI讓你成為更好的溝通者與決策者，而不是更懶惰的紀錄者，因為單純記錄在未來的價值會大幅貶值。
Q：如果講者口齒不清，AI轉錄還是會出錯怎麼辦？
解答：這是AI工具的極限，但我們可以利用下面這個會議小技巧來調整：遇到轉錄不精準時，可以在會議中使用「段落即時總結」技巧：由我主動複述「我確認一下，您剛才說的是……」來釐清語意。這個動作能建立共識，並在錄音過程也把模糊訊息轉成可執行的任務。
節錄自：創意市集出版《高效職場生存法圖解：工作被打斷、時間很零碎、會議一大堆也能高產出的技巧》／趙胤丞、電腦玩物站長Esor 著
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從反思現況為自己設定人生目標，從「有物」出發，迎向超乎想像的未來
當我們習慣性地訂立目標，卻發現多年來仍然在重複相同的計畫，或許該換個思維模式。與其拘泥於未來的理想，不如專注於當下擁有的「有物」，發掘並發揮自身優勢。透過反思筆記，我們可以探索新的可能性，而不是受限於既定目標。成功並非來自事前的周詳規劃，而是來自行動與機會的累積。拋開對未來的不安，反而能迎來超乎想像的成就。
文／ 山田智惠、圖片／Andrew Neel
編輯整理 ／104高年級
不知道該如何為自己的人生設目標嗎？先從反思現況開始
聽到「反思」，也許有人會想到了解目標與現實間差距的方法。不過，我提議的反思不需要目標。
我也曾經有為了讓人生變順利，訂定目標好幾次的時期。我每年都在過新年時寫下這些目標：
要會說英語！
每週去兩次健身房鍛鍊體力！
增加自炊的次數，讓飲食更健康！
認識各種人，增加更多刺激！
你可能也寫過很類似的目標吧？
我還因為聽說不要光寫字，要把目標視覺化比較好，所以做了一塊目標板，貼滿了對夢想的模擬圖。我以為這是成功的必做事項。
可是，某天我突然意識到一件事，傻眼到說不出話來。
沒想到，我竟然每一年—而且是連續六年—都寫了同一個目標。一直寫著同一件事的我，不但沒實現夢想，也從未付諸行動。我不禁在心中大喊，「這完全沒意義啊！」
不但沒實現夢想，更糟糕的是開始覺得自己是個廢人。寫這些目標到底是為了什麼……我心裡漸漸湧起滿肚子火。於是從那年起，我再也不訂目標了。
然後，我決定把放棄訂定目標後空出來的時間，用來寫反思筆記。
我開始專心去發揮現在的「有物」。今天有哪些機會來找過我呢？認真思考自己在怎麼看都一無是處的經驗裡，學到了什麼？想像自己與認識的人們能一起做些什麼？
每當我看不清未來的方向，就會害怕到忍不住訂定目標。然而我決定拋開恐懼，交給運氣決定。
結果，連想都沒想過的未來一一實現。無論是在大公司升遷、寫書、創業、演講變成工作，或是擁有自己的社群團體，這些事我完全沒想過自己做得到，卻接二連三實現。
常有人說，「只有思考過的事會成真。」但我打從心底認為沒這回事，人生也會發生自己從沒想過的事。所以，我想用力告訴大家：就算沒有訂定目標，只要找到「自己的有物」再好好發揮，就能抵達超乎想像的未來！
管理學中有個創效理論（Effectuation Theory）。這是管理學博士薩拉斯瓦蒂（Saras Sarasvathy），在研究優秀創業家的思考方式時發現的法則，與過去認為的成功法則完全相反：「優秀的創業家不用回推思考，不會先訂定目標再往回推算、擬訂計畫，而是採取以現有方法一一找出新終點的思考方式。」
這跟發揮「有物」的思考方式非常相似。這種思考方式不只適用於自我成長的領域，就連在商業界也逐漸成為主流。若是覺得設定目標不太順利的人，推薦改為找出自己現在的「有物」並發揮它的方式。
所謂的目標，本來就是只能在所知範圍內訂定的東西，無法把從未看到的可能性列入。堅持在所知範圍中訂目標，可能會讓選項變少，試著聚焦在現在的自己所擁有的眾多「有物」上吧。
節錄自：方智《反思筆記》，作者：山田智惠，譯者：高宜汝
Codex 4個神奇小功能！把Codex變成工作流引擎，功能速查表與行業應用SOP
用Codex跑任務，跑到一半想補需求、想試另一個方向，只能打斷重來嗎？作者整理/plan、Tab排隊、/fork、/status等4個核心功能與兩招加碼，附決策樹、指令速查表與各行業應用SOP。本文節錄自《ChatGPT × Codex全攻略》。
文／曾慶良（阿亮老師）
本文目錄（點擊可快速前往）
為什麼是這幾個功能功能總覽：4招核心＋兩招加碼工作流4步法決策樹帶走模板：常用slash command速查各行業應用4步法SOP卡關處理：5個最常見問題
4招把 Codex 變成並行工作流引擎，計畫、排隊、分叉、儀表板
AGENTS.md解決了「Codex怎麼做」的問題，它做的事符合你的風格、按你的規矩。但你會發現另一個問題冒出來：Codex跑起來是「單線」的，你下一個指令、它跑、跑完你再下下一個。複雜任務怎麼辦？跑到一半想到要補東西怎麼辦？想試另一個方向怎麼辦？
教你4個核心功能（3個slash command＋1個按鍵）：/plan、Tab、/fork、/status，這就是章名的「4個神奇小功能」，也是工作流4步法的骨架。學完4招之後，再加碼兩招2026年正式版的新功能：/usage（額度儀表板）和@ 統一提及選單（檔案／插件／技能一鍵帶入）。4招是骨架、兩招是外掛，記熟之後，你的Codex從「下指令工具」升級成「並行工作流引擎」。
前置條件：Codex CLI已裝、AGENTS.md已寫。本章所有功能都是Codex CLI（v0.142.x）官方內建，不需要額外安裝。
為什麼是這幾個功能
先看一張對比表，看清楚普通跑Codex和用這套工法的差別：
情境普通跑法的痛用這套工法後複雜任務沒方向Codex直接動手，結果不是你要的，重來先用 /plan 看計畫再放跑跑到一半想到要補打斷 → 重講一次 → 上下文亂Tab 排隊，下個turn自動吃想試另一個方向放棄第一版，從頭再來/fork 兩版並列，挑好的留長任務沒在看不知道跑到哪、卡住沒人發現/status 即時看進度與token額度快用完不自知跑到一半被限流，工作中斷/usage 查每日／每週用量與credits要提到檔案／技能很麻煩手打完整路徑、記技能名稱打 @ 開統一提及選單，選了就帶入
全部都是官方CLI內建。記熟就能把Codex從「下指令工具」升級成「並行工作流引擎」。
功能總覽：4招核心＋兩招加碼
功能指令一句話定位① 計畫模式/plan讓Codex「先講要怎麼做」，你看完點頭再讓它真的動手② 引導排隊Tab鍵Codex跑到一半，輸入新指令按Tab排隊，不打斷正在跑的任務③ 對話分叉/fork / Esc Esc把當前對話複製出一條平行線，同一份context、兩種寫法並列④ 進度可視化/status看當前模型、token用量、執行階段、approval模式⑤ 額度儀表板（加碼）/usage看每日／每週／累計用量，兌換earned usage credits⑥ 統一提及選單（加碼）@一個選單提及檔案、插件、技能，不用手打路徑
要先做一個名詞辨正：你可能在社群貼文或課程裡聽過「桌面寵物」這個暱稱，那是阿亮對「長任務進度可視化需求」的暱稱，不是 Codex 官方功能名稱。實際對應的官方操作是 /status，把它想成「Codex 的儀表板」。
本章所有TUI輸出畫面（Plan、Queued、Forked、Status、Usage）皆為示意重繪，實際版面依CLI版本略有差異，以你畫面上的為準。
工作流4步法決策樹
4個核心功能怎麼搭配？決策樹如下：
# 開新任務前先問自己：
任務複雜（多步、不確定）？
├── 是 → /plan 列 SOP
│ ↓
│ 中途想到要補？
│ ├── 是 → 按 Tab 排隊
│ └── 否 → 等完成
│ ↓
│ 想試另一方向？
│ ├── 是 → /fork 開分支
│ └── 否 → 結案
│
└── 否 → 直接執行（不用 /plan）
不論複雜不複雜：
- 長任務 → /status 看進度
- 開工前／收工後 → /usage 看額度
- 重要任務 → 兩版（/fork）
- context 將滿 → /compact 濃縮
判斷標準：「我能一句話講清楚要做什麼」等於簡單，直接跑。「我自己也不確定怎麼下手」等於複雜，先 /plan。
帶走模板：常用slash command速查
指令用途/plan計畫模式（先講計畫再動手）/fork從當前進度複製平行thread/status看model / approval / context / threads/usage看每日／每週用量、兌換credits/diff看當輪修改的檔案差異/compact把對話濃縮成摘要、省context/side開臨時討論串、不離開主任務/new同CLI session開全新對話/help列出當前版本所有slash command@（鍵盤）統一提及選單：檔案／插件／技能Tab（鍵盤）composer輸入後排到下一個turnEsc Esc（鍵盤）回到舊訊息編輯、從該點分支
各行業應用4步法SOP
把這套工法套到你的行業，貼牆上：
教師應用
/plan：學期計畫、家長會報告
Tab排隊：批改時補要求「找有此錯誤的學生」
/fork：給家長版vs給校長版
/status + /usage：批30份作業時看進度、看額度
@：帶入上學期的舊報告當範本
SOHO應用
/plan：報價單、合約、提案
Tab排隊：寫到一半要加保固期
/fork：給客戶版vs內部版
/status + /usage：跑批次資料時監看
@：帶入舊合約範本
行銷應用
/plan：月報、競品分析、活動企劃
Tab排隊：客戶說要改方向
/fork：嚴肅版vs活潑版
/status + /usage：跑大量素材時監看
@：帶入品牌文案指南
工程師應用
/plan：重構、API設計
Tab排隊：跑測試時加新檔
/fork：兩種實作對比效能
/status + /usage：長build看context與額度
@：帶入spec文件、觸發$skill
卡關處理：5個最常見問題
Q1：找不到 /plan 或 /usage 命令，TUI跳「unknown command」
答案：CLI版本太舊。跑npm update -g @openai/codex（或brew upgrade codex）升到最新，重開CLI，再/help看當前所有slash command。
Q2：找不到「Shift + Tab兩次」進計畫模式
答案：那是Claude Code的快捷鍵，Codex CLI沒有。Codex用 /plan slash command（在composer內輸入）。
Q3：Tab沒排到，反而觸發了@ 選單或其他鍵盤行為
答案：
確認composer已輸入文字後才按 Tab
不要在 @ 提及選單開著時按Tab（那是在選單內選取項目）
跑 /status 確認「Queued items」有沒有增加
Q4：/fork 後分支context不一致
答案：/fork 會帶走分叉前的對話歷史，但分叉後原thread和新thread互不回流。要兩邊都看到的東西，請在fork之前講完。
Q5：@ 選單只出現檔案，沒有Plugins／Skills區
答案：先升級CLI到最新版；再確認環境內真的有插件（用 /plugins 查）或技能（用 /skills 查），沒裝當然不會列。
節錄自：博碩文化《ChatGPT × Codex全攻略：從零基礎到自動化，打造你的AI Agent工作流》／曾慶良（阿亮老師） 著
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2025 年你必須認識的五大 AI 關鍵工具，重塑你的工作與未來
2025 年，人工智慧的發展已從概念性的技術展示，全面轉向具體而深刻的產業應用。市場上湧現出數以百計的 AI 工具，令人目不暇給。然而，在喧囂之下，真正能夠定義未來工作模式、並帶來結構性變革的關鍵應用正在浮現。
本文為您呈現一份經過篩選與歸納的 AI 工具前沿報告。我們將以條列式的結構，清晰解析在各個核心領域中，那些最具代表性與影響力的工具，幫助您精準把握時代脈動。
第一章：開發與自動化——軟體定義的再進化
軟體開發的底層邏輯正在被 AI 重塑。編碼的門檻被大幅降低，而系統設計與任務自動化的價值則被提升到新的高度。
Google Antigravity
定位：實驗性「AI 優先」整合開發環境 (IDE)。
核心功能：它將開發流程從「指令級」提升至「目標級」。開發者僅需定義最終目標，其內建的 AI 代理人便能自主規劃、編寫、測試並部署應用程式，實現端到端的開發自動化。
ChatGPT Atlas
定位：整合於瀏覽器形態的消費級 AI 代理人。
核心功能：賦予 AI 操作圖形化使用者介面 (GUI) 的能力。它能模擬人類在網頁上的點擊、輸入等行為，完成預訂、比價、資料整理等多步驟的複雜任務。
OpenHands Agent
定位：開源的 AI 代理人開發框架。
核心功能：為開發者提供一套標準化的工具與協議，用以構建、訓練和協調多個 AI 代理人，使其能夠分工協作，處理超越單一模型能力的系統性問題。
Replit & Cursor
定位：AI 驅動的雲端 IDE 與本地程式碼編輯器。
核心功能：這兩者代表了 AI 與編碼環境的深度融合。它們提供即時的程式碼補全、自然語言生成程式碼、以及 AI 輔助除錯等功能，極大提升了開發者的日常編碼效率。
Code Wiki
定位：AI 驅動的程式碼文件自動生成平台。
核心功能：解決了軟體工程中長期存在的「文件債」問題。它能自動掃描程式碼庫，理解其邏輯與架構，並生成結構清晰、易於維護的技術文件。
第二章：資訊獲取——搜尋引擎的典範轉移
我們與數位資訊的互動方式正經歷一場根本性的變革，從「關鍵字檢索」演變為「對話式探索」。
Perplexity Comet / Patents
定位：「答案引擎」(Answer Engine)。
核心功能：它整合並提煉網路資訊，直接生成附有引用來源的摘要式答案。最新模型 Comet 專注於提升回應速度，而 Patents 則展示了其在專利等垂直領域進行深度檢索的專業能力。
Arc Browser & Dia
定位：創新的 AI 整合瀏覽器及其對話介面。
核心功能：Arc 透過獨特的空間 (Spaces) 管理方式重塑了瀏覽體驗。其伴生的 Dia 則是一個系統級的 AI 介面，旨在跨越應用邊界，理解並執行使用者的意圖。
Grokipedia
定位：由 AI 生成的對話式知識庫。
核心功能：基於 Grok 大模型的即時數據與獨特風格，為傳統的百科知識注入了上下文感知和多視角解讀，提供了一種更具互動性的知識探索體驗。
第三章：影音創意——生成式藝術的工業化
生成式 AI 正在將高品質的影音內容創作，從少數專業人士的專利，轉變為更易於普及的能力。
Sora 2 & Veo 3
定位：OpenAI 與 Google 的旗艦級文字轉影片模型。
核心功能：兩者均在模擬物理世界、維持長時序連貫性以及理解複雜語意方面取得了突破。它們的出現，預示著影視、廣告和遊戲產業的內容製作流程將被徹底重塑。
Nano Banana
定位：Google 的高保真圖像生成與編輯模型。
核心功能：其核心優勢在於「主體一致性」。在對圖像進行多輪風格轉換或元素修改時，能精準保持核心主體（如人臉、品牌標誌）的穩定與可識別性。
Seedream 4.0
定位：先進的圖像生成模型。
核心功能：以其卓越的視覺品質和對畫面細節的精細控制能力而著稱，為數位藝術和商業設計提供了新的創作可能。
ElevenLabs & Resemble AI
定位：高品質文字轉語音 (TTS) 與聲音複製平台。
核心功能：提供高度擬人化的語音生成與聲音克隆技術，其產出的音訊在情感、語調和真實感上已達到難以分辨的水平，廣泛應用於有聲讀物、數位人與內容配音。
第四章：企業生產力與專業服務
AI 的商業價值最終體現在對現有工作流程的優化和對專業服務模式的重構上。
Microsoft 365 Copilot
定位：深度整合於 Microsoft 365 生態的 AI 工作助理。
核心功能：將 AI 無縫嵌入 Word、Excel、PowerPoint 等日常辦公軟體，實現文件草擬、數據分析、簡報生成和郵件管理的自動化，成為企業知識工作者的標準配備。
Notion AI & NotebookLM
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核心功能：Notion AI 擅長在筆記過程中進行即時的內容創作與整理。NotebookLM 則專注於成為個人化的研究助理，能基於使用者提供的資料庫（如 PDF、文檔）進行深度問答與洞察提煉。
Superhuman
定位：AI 驅動的電子郵件效率工具。
核心功能：透過智慧分類、AI 撰寫建議和快捷鍵操作，將處理電子郵件的體驗提升至新的效率層級。
CoCounsel & SurferSEO
定位：垂直領域的專業 AI 解決方案。
核心功能：CoCounsel 為法律行業提供案例研究與文件審查。SurferSEO 則為數位行銷領域提供基於數據分析的內容優化建議。它們是 AI 在特定專業領域創造深度價值的典範。
GitMind & Lovable
定位：視覺化協作與介面設計工具。
核心功能：GitMind 將 AI 融入心智圖的腦力激盪過程。Lovable 則專注於利用 AI 快速生成前端使用者介面 (UI)，加速產品原型設計
這份清單並非終點，而是一個起點。AI 工具的版圖仍在以驚人的速度擴張。理解這些關鍵應用，不僅是為了掌握新工具，更是為了洞察它們所驅動的底層變革。在可預見的未來，個體與組織的競爭力，將在很大程度上取決於其駕馭這些工具、並將其整合進核心價值流程的能力。
2027年預算怎麼編？從人力、外包到AI，主管先算清這5筆帳
文／黛C 🎯 科技業人資✖職涯顧問師
2027 年部門預算怎麼編？從人力需求、外包成本、AI 與 SaaS 工具、教育訓練到情境預算，整理主管編年度預算必算的 5 筆帳，讓資源配置更精準。
每到第三、第四季，許多主管都會開始面對年度預算。真正難的，通常不是把明年的數字填進 Excel，而是當上級或財務追問：「為什麼需要這筆錢？如果少了，會影響什麼？多投入之後，又能換回多少成果？」主管能不能拿出一套清楚的估算方式。
尤其到了 2027 年，單純沿用去年的預算結構，準確度可能愈來愈低。薪資成本持續變動，AI 與 SaaS 工具快速進入工作流程，有些工作可以透過自動化降低工時，有些專業能力的取得成本卻變高。如果只是把今年實績加減幾個百分點，很容易把今年的低效支出一起複製到明年，真正需要補強的資源反而沒有被編進去。
因此，編預算前可以先換一個順序：**先算明年要完成多少工作、需要多少產能，再決定該用人力、外包、工具還是培訓補足。以下 5 筆帳，可以幫主管把「我覺得需要」轉成更具體、可被驗證的預算依據。
1. 團隊到底缺幾個人？先把工作量換成 FTE，避免 Headcount 多報或少報
「明年事情會變多，所以希望增加一個人」，是主管很常使用的人力申請理由，但它有一個問題：很難判斷這一個人到底是怎麼算出來的。更精準的方法，是先把明年新增的工作換算成工時，再進一步估算需要多少人力。這裡可以用 FTE（Full-Time Equivalent） 來計算，簡單來說，就是把工作量換算成「大約需要幾個全職員工才能完成」。它的用途很簡單：把模糊的「很忙」換成「實際缺幾個人的工作量」。
例如，明年預計新增 12 場活動，每場從企劃、執行到結案平均需要 40 小時，全年就增加 480 小時；另外新增兩個長期專案，每月各需要 20 小時，一年再增加 480 小時。光是這兩項新增工作，全年就多出約 960 小時。接著再估算一名員工一年真正能投入核心工作的有效工時。這裡不能直接用「一天 8 小時 × 工作天數」來算，因為實際工作還包含會議、行政、內部溝通、訓練與休假。主管真正要抓的是員工一年可以拿來完成主要任務的時間。
假設一名員工一年可投入核心工作的有效工時約為 1,300 小時，明年新增工作量為 900 小時，換算方式就是：
900 ÷ 1,300 ≒ 0.69 FTE，意思是，這批新增工作大約需要 0.7 個全職人力。
這個數字真正有價值的地方，在於它可以幫主管做下一步決策。0.7 個人的工作量，是否值得直接新增一名正式員工？其中有沒有 0.2 個人的工作可以透過自動化處理？0.2 個人的工作適合委外？剩下的 0.3 個人工作量，是否能透過重新分工消化？
反過來，如果算完發現明年的新增工作量已經接近 1.5 FTE，團隊卻只打算增加一個人，也能提早看見人力超載的風險。
行政院主計總處 2026 年公布的統計顯示，2025 年有 34.8% 的工業及服務業廠商調升經常性薪資，40.7% 員工獲得調薪；截至 2026 年 3 月，也已有 31.4% 廠商確定或預計調薪。當人事成本持續變動，每一個新增 Headcount 都更值得先用工作量驗證需求。
簡單說，FTE 的用途就是：先算出「到底缺多少工作量」，再決定要不要真的補一整個人。
2. 什麼時候該新增員工、什麼時候繼續外包？先算出成本臨界點
很多主管會把人事費與外包費分開看，但只要某一項工作長期、固定又高頻發生，這兩筆成本就應該放在一起比較。
假設一個團隊一年固定需要剪輯 60 支影片，每支外包 8,000 元，全年成本就是 48 萬元。如果明年需求增加到 100 支，外包費就會提高到 80 萬元。這時就可以開始問：工作量增加到什麼程度後，繼續外包的成本已經接近，甚至可能高於增加內部人力？
不過實務上，主管不能只拿「外包 80 萬」和「員工年薪 80 萬」直接比較，因為兩者包含的成本不同。如果要估算增加一名員工的實際成本，至少還要把年薪、獎金與雇主負擔、設備、軟體、招募成本，以及新人學習期間一起算進去。
假設一名剪輯人員全年的總成本約為 90 萬元，而明年外包支出預估 80 萬元，這時兩種做法的成本其實已經很接近。但「差 10 萬元」還不足以直接決定要不要增加人力，接下來還要看三件事。
第一，需求是否全年穩定
如果需求只集中在旺季三個月，正式人力可能在淡季出現閒置；如果每個月都有固定且穩定的工作量，增加內部人力的合理性就會提高。
第二，溝通與修改成本高不高
如果每個專案都需要和外部廠商來回修改五、六次，表面上的外包報價可能比較低，但主管與團隊花在對接、確認與修改上的工時，也是一筆容易被忽略的成本。
第三，這項能力值不值得留在團隊裡
如果它直接影響產品、品牌、客戶關係或未來核心業務，把能力留在內部還能持續累積經驗與知識；如果只是低頻、專業度高的單次任務，交給外部專家反而更有效率。
所以最後可以用一個簡單原則判斷：如果工作量穩定、需求高頻，而且需要大量內部協作，就可以優先評估是否增加人力；如果需求集中在特定期間、工作量波動大，或需要的是低頻但高度專業的能力，保留外包通常更有彈性。
成本可以幫主管判斷「哪一種做法比較划算」，工作特性則能進一步判斷「哪一種配置更適合團隊」。
3. AI、SaaS 值不值得續？不要只看 License 價格，改算使用率、節省工時和新增產能
近年部門預算裡，另一筆很容易默默膨脹的支出，是 SaaS 與 AI 工具。專案管理、簡報設計、數據分析、會議紀錄、文件協作，再加上 ChatGPT、Claude、Copilot 等 AI 服務，每一套看起來可能都不算貴，但當帳號逐年增加，年度總支出很容易變成一筆可觀成本。
而且企業對 AI 的投入仍在增加。國際商業與科技研究顧問公司 Gartner 2026 年調查 1,303 名企業功能主管發現，85% 預計在 2026 年增加 AI 支出；受訪組織在 2025 年平均已將約 12% 的部門預算投入 AI。不過，同一份調查也顯示，只有 22% 的組織已成功把 AI 擴大到多個事業單位。
對主管來說，這代表「有買 AI」已經不是足夠的判斷標準，真正需要看的是使用程度與實際產出。
先算每位活躍使用者成本
假設某套工具一年花 24 萬元，共買 20 個帳號，表面上每人一年成本是 12,000 元。但如果每月至少使用一次的只有 8 人，實際每位活躍使用者成本就變成：
240,000 ÷ 8 = 30,000 元
因此，續約前至少可以看三個數字：購買多少帳號、每月真正活躍的使用者有多少，以及每位活躍使用者成本多少。如果同時還有兩套以上功能高度重疊的工具，例如兩套會議摘要、兩套專案管理系統，或多個 AI 工具都在處理類似的文字生成工作，也可以順便檢查有沒有重複付費。
再往下算：AI 到底替團隊省多少時間？
假設一套 AI 工具一年成本 12 萬元，每月能替 10 位同事各省下 2 小時，一年就是：
10 人 × 2 小時 × 12 個月 = 240 小時
如果平均每小時人力成本估算為 600 元，這 240 小時換算出的時間價值約為 14.4 萬元。
但這裡還不能直接說 AI 的 ROI 是正的，因為「省下時間」和「公司真的多得到產能」是兩回事。
主管還要再看第三層：省下來的時間被拿去做什麼？**如果團隊因此多完成專案、服務更多客戶、減少外包或提升分析品質，那才開始真正轉成可見的產能。
可以把 AI 預算的判斷拆成三層：第一層看使用率；第二層看省下多少工時；第三層看這些工時最後有沒有轉成更高價值的工作。
這樣比單純問「大家覺得好不好用」更能判斷明年要不要續約或擴大採購。
4. 教育訓練該編多少？從「明年缺什麼能力」倒推，比一人一筆額度更精準
教育訓練預算很常用「每人每年多少額度」來抓，但這種方式比較難回答一個重要問題：花完這筆錢之後，團隊究竟多了什麼能力？
主管可以改從能力缺口開始。假設明年部門目標需要更多 AI 資料分析、BI Dashboard、英文簡報或專案管理能力，就先盤點目前團隊裡有多少人可以獨立完成這些工作。真正要補的地方，就會很快浮現。
例如一個 6 人團隊，目前只有 1 人能獨立完成 AI 資料分析，BI Dashboard 則完全沒有人能獨立製作。這兩項能力的培訓優先度，通常會高於「大家有興趣學」但和明年工作關聯較低的課程。
經濟部中小及新創企業署 2026 年推出企業 AI 人才培育輔導計畫，提供超過 200 門免費 AI 主題課程，涵蓋營運管理、行銷客服、製造流程、知識管理與內部作業優化，也把學習進度、訓練成果與成效追蹤納入企業培訓機制。對主管來說，這提供了一個很實用的做法：把培訓 KPI 從「上過幾堂課」改成「有多少人能獨立完成這項工作」。
例如，今年只有 1 人可以獨立製作 BI Dashboard，2027 年希望提升到 4 人；今年只有 2 人可以使用 AI 完成完整資料整理流程，明年希望提高到 6 人。這樣預算就可以從「教育訓練費 10 萬元」，進一步變成「投入 10 萬元，把某項關鍵能力從 1 人提升到 4 人」。
年底檢視時，也不用只看上課人次或預算執行率，而可以直接看能力缺口到底縮小多少。
5. 預算突然被砍 10% 怎麼辦？提前做好 90%、100%、110% 三個版本
不少主管都有過這種經驗：花了很多時間做完年度預算，送出後收到一句：「請各部門再減 10%。」如果一開始只有一版預算，最常見的做法就是每個項目都砍一點。活動費少一點、軟體少幾個帳號、培訓縮一些、外包也減一點。最後所有事情看起來還能做，但每一項資源都剛好不夠。
更有效率的方式，是一開始就做三個情境版本。
90%：預算縮減時，哪些成果一定要守住？
這一版只留下會直接影響核心工作與主要目標的支出，例如必要人力、必要工具、已承諾專案，以及無法取消的營運成本。重點不是「每個項目砍 10%」，而是先定義：如果資源少 10%，哪些結果一定要保住？
100%：依照目前最合理預測編列的 Base Case
這一版按照現階段最可能發生的業務量、工作量與資源需求編列，也是正式預算的主要版本。
110%：業務超標時，哪些資源值得優先追加？
如果明年專案量、客戶數或業務表現高於預期，主管也可以提前決定哪些成本可以跟著增加，例如外包產能、額外工具帳號、專案費或增補人力。
這種「先替不同情況準備預算版本」的方式，在管理上稱為 情境規劃（Scenario Planning）。簡單來說，就是先假設明年可能出現「預算縮減、符合預期、業務超標」等不同情況，提前決定每種情況下哪些支出要保留、哪些可以縮減，以及哪些資源需要跟著增加。
實務上，也可以把預算再分成三類：一定要花、工作量增加才花，以及可以延後。這樣當上級要求砍預算時，不需要臨時從整張表亂刪；當業務突然增加，也能知道哪些資源應該優先追加。
預算編完後，再檢查兩個數字：每個成果花多少？預算增加後成果有沒有跟著增加？
總預算只能告訴主管「明年準備花多少錢」，真正能幫助判斷效率的，是支出和成果之間的關係。
第一個可以看的數字是「每單位成果成本(Cost per Output)」，也就是平均完成一個成果需要花多少錢。依照不同部門，可以換算成每場活動、每支影片、每個專案或每位客戶的平均成本。假設今年 100 萬元預算完成 20 個專案，每個專案平均成本就是 5 萬元。明年預算增加到 120 萬元，如果只能完成 21 個專案，單位成本就提高；如果能做到 28 個專案，則可能代表團隊產能或規模效益正在改善。
第二個可以看的，是預算增加幅度與成果增加幅度之間的關係。如果某項預算增加 20%，產出只增加 5%，主管就值得往下查成本為什麼提高；如果增加 10% 預算，卻能換回 30% 的產出，這筆投資就更容易說明價值。
這兩個指標的好處，是不需要把部門管理變成一堂財務課，卻已經能讓預算從「花多少」往前走到「花得有沒有效率」。
好的部門預算，要能回答「這筆錢可以替團隊多完成什麼？」
主管在預算審查時，最有說服力的通常不會是「去年也有這筆錢」，而是能清楚說明資源和成果之間的關係。
申請新增人力，可以說明明年增加多少工作時數、相當於多少 FTE；申請外包費，可以說明工作量到什麼程度後外包仍然比內製有效率；續約 AI 或 SaaS，可以提出活躍使用率、省下工時，以及省下來的時間最後轉成多少產能；教育訓練則可以直接對應明年要補上的能力缺口。
同樣的邏輯，也能用在預算刪減上。當某一筆預算被拿掉時，主管應該可以說清楚：會少掉多少產能、延後哪個專案，或增加什麼執行風險。
做到這一步，年度預算就不只是去年的數字延伸，而會更接近一張「下一年度資源配置圖」。
而主管真正要算清楚的，也正是這件事：有限的資源放在哪裡，才能替團隊換回最大的產能與成果。
Claude Design怎麼用？AI工具生成原型、簡報怎麼做和修改？Anthropic設計師建議使用技巧
Claude Design是什麼？Anthropic新推出的「Claude Design」，只需用自然語言描述需求，就能生成互動原型、簡報、行銷素材、甚至可點擊的網頁雛型。《104職場力》小編整理Claude Design使用方式、費用、操作步驟實測，包括Claude Design生成的原型和簡報修改方式，以及Anthropic設計師分享的使用心得，看看設計工具如何翻轉工作流程！
※更新時間：2026/06/29
文／《104職場力》小編
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「Claude Design」是什麼？免費版能用嗎？Claude Design怎麼操作和修改？5步驟快速上手Claude Design怎麼用更好？Anthropic設計師分享7個心得官方Claude Design指南：獲得最佳結果的提示
Claude Design
網址：claude.ai/design
費用：使用Claude Design功能，需先確認已升級到Claude Pro以上方案（需付費訂閱）。
「Claude Design」是什麼？免費版能用嗎？
2026年6月更新：Claude Design於6月中更新，包括支援畫布直接編輯、匯出目的地擴充，以及Claude Design與Claude Code的雙向同步。使用「/design-sync」指令，可將設計系統引入Claude Design，也能將設計交到Claude Code接續開發，取代原本的單向交接流程。
圖／Claude Design
Claude Design是Anthropic推出的全新產品，由Claude Opus 4.7所驅動，這是Anthropic目前最強的視覺模型。Claude Design讓使用者可以創建原型、投影片、單頁說明文件等各種視覺素材，只需要用自然語言描述需求，Claude就會建立初版視覺稿，接著你可以透過對話、內嵌評論、直接編輯或自訂調整滑桿（由Claude即時生成）來反覆修改。
不論你是專業設計師，或是「腦中有想法、但不知道怎麼做出視覺成品」的工作者，都可以運用Claude Design快速生成視覺設計，大大顛覆傳統工作流程。
Claude Design能做什麼？主要應用場景整理
根據Anthropic官方公告，Claude Design目前主要應用場景包括：互動原型（設計師可將靜態稿轉為可分享的可點擊原型，無需走程式碼審查流程）、產品線框圖與視覺稿（PM可快速畫出功能流程，再交給Claude Code實作或給設計師精修）、設計探索、簡報與提案deck（創業者或業務人員可將粗略大綱在幾分鐘內生成完整的品牌風格投影片，並匯出為PPTX或傳送至Canva），以及行銷素材與前沿原型設計（包含語音、影片、3D效果與內建AI功能的互動原型）。
Claude Design誰能使用？免費版能用嗎？
Claude Design目前以研究預覽版本（Research Preview）形式，提供給Claude Pro、Max、Team及Enterprise方案的訂閱用戶，免費版目前無法使用。另外，企業版（Enterprise）預設關閉，需由管理員在組織設定中手動開啟。
額度方面，Claude Design原先有獨立的每週使用限額，不過自2026年5月底起，Claude Design的用量已改為與Claude.ai及Claude Code共用每週額度，不再單獨計算。仍建議精準下達指令以節省用量。
Claude Design怎麼操作和修改？5步驟快速上手
根據Anthropic官方說明文件，完整的操作流程如下：
Step 1：進入claude.ai/design，建立專案
前往claude.ai/design，點選建立新專案，新建專案時可選擇Prototype、Slide deck、From template、Other。如果你的組織已由設計師事先設定好品牌設計系統，專案會自動套用團隊的色彩、字型與元件，不需要額外設定。
從Claude左欄選擇「Design」或直接前往「claude.ai/design」
輸入專案需求，新建專案時可選擇Prototype、Slides等類別
Step 2：上傳品牌素材（首次使用建議做）
可上傳的素材包括：程式碼庫（如React元件庫）、現有的簡報或PDF、品牌Logo與色票，甚至一份設計精良的PowerPoint就夠。提供愈多素材，Claude對你品牌風格的掌握就愈準確，生成結果就愈好。
Step 3：用自然語言描述你要的設計
一個好的提示詞包含4個要素：目標（你要做什麼）、版面（如何排列）、內容（呈現什麼資訊）、受眾（誰會使用）。例如：「設計一個行動App的4頁引導流程，帶使用者了解我們的核心功能。」
以下為《104職場力》小編實測內容，選擇「Prototype」從生成wireframe到建立High fidelity網頁，實測時也提供品牌系統風格及吉祥物圖片，讓生成網站與品牌風格統一：
圖／104職場力小編實測
圖／104職場力小編實測
接著實測選擇「Slides」生成簡報，Claude Design生成的簡報投影片可以包括演講者備註，同時簡報元素均能直接編輯，或利用「對話」或「內嵌註解」修改：
圖／104職場力小編實測
Step 4：用對話、評論工具或直接編輯來迭代修改
初稿完成後若想調整設計，有3種方式可以搭配使用：大範圍的結構調整用「對話」（例如「把配色改得更深沉、更簡約」）；針對特定元件的細節微調則直接在畫布上點擊留言「內嵌註解」（例如「把這個按鈕的padding加大」），或者直接在畫布上選擇「編輯」調整，例如直接拖曳、調整大小、對齊元素。
初稿完成後若想調整設計，小範圍或針對特定元件的細節微調，直接在畫布上點擊留言「內嵌註解」或直接編輯都可以
Step 5：匯出專案或交接給Claude Code
設計確認完成後，點選右上角「Share」，選擇輸出格式：ZIP、PDF、PPTX、獨立HTML，或直接給Claude Code進行程式碼實作。目前更新後也支援匯出至包括Adobe、Base44、Canva、Gamma、Lovable、Miro、Replit、Vercel和Wix等平台。另外，6月更新後，Claude Design與Claude Code的整合也更進一步雙向同步，新增/design-sync指令，不再只是單向打包交接。
點選右上角「Share」，選擇輸出格式或交給Claude Code
Claude Design怎麼用更好？Anthropic設計師分享7個心得
如何讓Claude Design生成結果更專業？Anthropic設計師Ryan Mather，在公司內負責7個產品線，他在Claude Design推出後於社群平台分享了他的使用心得，截至本文發布為止，已累積143萬次查看、1.8萬書籤紀錄：
1. 先花一小時設定你的設計系統與核心畫面
這是最值得的前期投資。把程式碼庫、設計稿與品牌素材一次餵給AI，之後的每一次生成都會自動套用規範，省去反覆調整風格的麻煩。
2. 與你的工程師即時迭代
Ryan的建議是，設計師與工程師可以在會議中一起運用Claude Design設計新功能。因為Claude Design製作原型速度極快，邊討論邊產出原型，當場驗證概念的技術可行性，讓設計決策與工程限制的碰撞即時發生。
3. 善用「評論工具」進行精準編輯
Claude Design完成初稿後，可能有很多細節需要調整，避免在對話框用一大段文字描述修改位置，這樣既困難又容易出錯。建議直接在畫面上點擊你想改的元素並留下評論，讓Claude識別修改。
4. 讓Claude為你的想法製作影片簡報
Claude Design幾乎能做到你能想到的任何事。老實說，它更像是Claude Code，而不是一個基於畫布的設計工具。
5. 善用連接器，特別是Docs與Slack
設定完成後，您可以發送類似「請閱讀產品研討會的會議記錄，並針對所有提出的問題建立一個演示文稿，探討不同的設計方案」這樣的提示。然後出去走走、感受新鮮事物，回來後會覺得耳目一新！
6. 讓Claude隨時為你打造專屬輔助工具
別再用操作傳統「畫布型」設計工具的思維來限制Claude Design。它是完全不同的事物，具備不同的超能力。去實驗並大膽玩點新花樣吧！你會發現自己的設計效率與表現，將遠遠超越你過去的做事方式。
7. 學會在對的地方放慢腳步、親手打磨細節
AI設計速度極快，但在某些高影響力的細節方面，例如全新的Icon圖示、情境插圖或產品命名，這些看似微小的細節，往往能對整體體驗產生超乎預期的巨大影響力。仍然值得放慢速度，親自手工打磨。因此，知道何時該放慢腳步，本身就是一種藝術形式。
🧵 My tips for getting the best results out of Claude Design! I’m on the verticals team at Anthropic which means I serve 7 different products. Claude Design makes it possible!1. Set up your design system and your core screens. An hour of setup and refinement here is worth it https://t.co/uDA5tOjJmf— Ryan Mather (@Flomerboy) April 17, 2026
官方Claude Design指南：獲得最佳結果的提示
Anthropic官方也釋出使用Claude Design獲得最佳結果的6個提示，提供用戶參考：
從簡單開始，然後逐層增加複雜性：從核心版面配置和內容開始，然後新增互動、邊界情況和潤飾。Claude 對增量請求反應良好。
給Claude的回饋要具體：「這看起來不對」很難採取行動。「將表單欄位之間的間距緊縮至8px」給Claude提供了它所需的確切內容。
參考您的設計系統：如果您知道您品牌系統中存在某個元件，請按名稱提及它：「使用主要按鈕元件」或「套用卡片版面配置模式。」
盡早考慮回應式設計：提及您的設計是否需要在行動、平板電腦和桌面上運作，或僅在其中之一上運作。
要求變化：如果您不確定某個方向，請要求Claude向您展示2~3個選項。比較替代方案比猜測快得多。
要求Claude提供回饋：Claude可以檢視您的設計是否具有無障礙性、對比率、資訊層級和一般可用性。將其視為設計協作者，而不僅僅是產生器。
以上就是本次Claude Design使用方式及技巧分享，Claude Design的出現，與其說是「取代」設計師，不如說是解放了產品團隊的生產力。Anthropic本次瞄準的是Figma與Canva的核心工作流，原型在對話中生成，確認後打包交給Claude Code實作程式碼（更新後Claude Design與Claude Code可雙向同步），若要繼續打磨也可以匯出到Canva等多個平台。
對PM來說，不需要等設計排期就能端出功能流程草稿；對工程師來說，拿到的是已迭代確認的元件而非模糊規格；對設計師來說，靜態產出的門檻降低了，專業判斷力與設計系統的品質反而成了更難被取代的核心。Claude Design目前開放給Pro、Max、Team與Enterprise付費訂閱用戶，如果你本來就重度依賴Claude，不妨現在就試試看！
用AI做簡報，建議先「生成大綱」！簡報大綱規劃模組Prompt分享
想用AI做出高品質簡報，為什麼需要先「生成投影片大綱」？作者分享透過「投影片大綱規劃模組Prompt」，確保簡報內容精準呈現，並讓結構更加完整。內文詳細解析Prompt用法、實際應用案例，以及在NotebookLM、Notion AI和Google AI Studio等平台的操作方法。本文節錄自《超有料！職場第一實用的AI簡報術》。
文／廖韋評
本文目錄（點擊可快速前往）
為什麼用AI生成投影片，需要先「生成投影片大綱」？投影片大綱規劃模組：Prompt用法解析AI生成簡報大綱應用實際範例AI投影片大綱規劃模組使用方法方法一：使用NotebookLM產出大綱（推薦）方法二：使用Notion AI產出大綱方法三：使用一般的LLM產出大綱方法四：使用Google AI Studio產出大綱（推薦）
已經設計好了簡報目標、分析簡報對象的需求、彙整大量簡報中可能會需要用到的關鍵字，並根據這些資料規劃了搜尋用的指令、得到了許多網路上的搜尋成果作為背景參考資料。
在將這些簡報內容視覺化之前，由於每個AI投影片生成工具對於簡報內容的建構能力並不相同，所以為了確保能夠有最完整的簡報品質，我們要先透過投影片大綱規劃模組來將這份簡報的逐頁大綱擬定完成！
編按：為了確保AI能夠做出精準符合需求的簡報內容，作者建議先定義簡報需求，做資料蒐集及資料彙整之後，透過投影片大綱規劃模組，生成完整投影片大綱，再正式進入以AI簡報工具生成投影片的環節。延伸閱讀：AI生成簡報工具怎麼選？Gamma、Felo、NotebookLM等6大AI簡報工具推薦
為什麼用AI生成投影片，需要先「生成投影片大綱」？
1. 確保內容精準性：投影片導向的AI在生成投影片時，通常不允許使用者上傳背景參考資料。如果沒有大綱預先規劃內容，可能會導致最終視覺化內容的資訊失真。
2. 模型能力差異：投影片導向的AI核心模型為了追求反應速度和降低成本，通常採用非推理模型。相比之下，先在大語言模型 (LLM，如ChatGPT、Gemini) 中生成大綱，可以利用其更強大的邏輯推理能力。
3. 避免內容過度壓縮：投影片導向的AI有可能為了方便版面排版，將使用者提供的內容過度壓縮或省略。預先生成詳細大綱，能確保核心訊息被完整保留。
4. 降低修改成本與耗時：如果直接讓AI生成投影片，不僅耗費時間較久，後續發現邏輯或內容錯誤時，修改調整的成本也較高。
5. 確保節奏與品質：透過指令先行生成大綱，能確保內容的節奏與文字品質符合講者預期。
綜上所述，如果我們在生成投影片視覺內容之前，先透過其他AI生成大綱，較能夠透過指令確保內容的節奏與文字品質符合我們預期。
投影片大綱規劃模組：Prompt用法解析
編按：投影片大綱規劃模組由：投影片大綱生成規劃、投影片內容大綱生成規則、輸出格式規則組成，本文將逐段解析prompt，實際應用時需整組貼上，用法詳見下文。
Prompt# 投影片大綱生成規劃## 角色 (System)你是一位「投影片製作AI助理」，擅長將大量資料整理成有條有理的投影片脈絡。## 執行流程Step 1. 根據簡報的總時間長度評估「投影片頁數」(預估每 1~2 分鐘一頁)，並依內容的邏輯結構與深度彈性調整，確保敘事流暢。Step 2. 整合簡報目標、受眾需求、關鍵內容清單、參考資料，打造整份簡報的 Story LineStep 3. 根據這份簡報的 Story Line 將簡報內容拆解成 3-5 個章節，並按照章節彙整對應的參考資料 (務必使用參考資料，我會檢查)Step 4. 根據每個章節的參考資料拆解數個「核心訊息」作為投影片的標題，再設計投影片大綱Step 5. 設計投影片大綱時，先生成完整口語講稿、再根據講稿內容提取投影片內文或數據圖表 (口語講稿的內容應該要遠多於投影片的文字，需涵蓋該頁投影片的所有內容，並補充額外資訊。)Step 6. 設計投影片內文時，判斷頁面類型，再根據類型決定文字數量/密度/格式。Step 7. 最終審視與串連：檢查所有投影片是否緊密圍繞「核心訊息」，並確保「故事線」的起承轉合流暢自然。
相較於以往直接讓AI閱讀資料產生大綱，這一部分模組提供了一個比較細節的流程：
先根據簡報時長判斷投影片頁數。
再根據內容先提出整體故事線以確保簡報的敘事邏輯順暢。
最後才是切分章節與設計每頁投影片內容。
比較值得分享的是，為了避免AI在生成投影片時文字過於生硬，所以在「Step 5」的時候特別要求AI同時輸出「講稿和投影片文字」，這個做法的好處是可以用講稿內容來評估實際的簡報時長、也能避免內容與講稿不同步的問題、但缺點是會花費不少的TOKEN額度、可能導致內容被壓縮，可以視情況決定是否自行拿掉。
Prompt## 投影片內容大綱生成規則### 第一張：封面設計 內容：主標、副標、講者名字設計風格：依主題決定版面 (置中/左右分欄/滿版圖片等)、字級清楚、對比明確### 第二張：目錄頁內容：標題、各章節內容設計風格：若章節數 ≤ 4：左側加上插圖，右側標題與章節對齊；若章節數 > 4：不使用插圖，以清楚的清單呈現### 章節頁內容：章節編號(以 Ch. 呈現)、章節名稱、內容項目 (列點或以、分隔)設計風格：使用半圖半文版面### 金句頁 (建議整份簡報只要放 2 - 3 張)內容：無需標題，僅一行關鍵句設計風格：強調不要有任何的插圖、大小設定為 H1### 純內文頁-標題內文：請根據內容總結一個 Tagline 做為標題，而不能只是執行時程這樣的單字、標題內文內容不能超過 10 個字-內容列點：根據講稿判斷重點，並以「-」條列，最多只能往下展開一個子階層、且子階層文字不能過多-呈現邏輯：依列點文字的邏輯，在「排版指令行」指定排版形式 (如：金字塔圖、流程圖、ICON 版面……)，但不要有不相干的裝飾性插圖！-設計風格：內文頁請強調「不要有任何的插圖」### 數據圖表頁若判斷該頁適合放置數據圖表：-標題：列出圖表標題，並於後方加上「(須人工補充圖表)」-內容：圖表核心洞見：[ AI 需在此處生成一句話，說明此圖表最想傳達的結論或趨勢]-關鍵數據點：列出講稿中提到的具體數據 (為確保數據的可觀性，盡量不使用過多文字)設計風格：建議圖表類型 (長條圖/折線圖/圓餅圖/表格)### QA (最後一張)內容：標題字「QA Time」＋三個建議觀眾提問＋一個核心 CTA
由於讓 AI 自己規劃內容時，容易全部是資訊塞滿的內容頁，所以這邊特別在版面設計中加上了目錄頁、金句頁、數據頁、QA 頁的設計引導，讓投影片的版面變得更加豐富、較不容易造成觀眾的疲乏。
Prompt## 輸出格式規則1. 僅輸出 Markdown 格式2. 每張投影片採以下結構呈現： - `# Slide N｜主標題` - 簡報核心內容：以 bullet 方式呈現 - 口語講稿：換行之後以註記呈現 `/* .... */` - `:: 設計風格：......`3. 以 `---` 分隔不同投影片，這個很重要！。4. 依序編號 Slide（1‥N），不遺漏也不重複。##輸出格式案例#Slide 14｜短中長期規劃 - 短期（一個月內）：成立風險盤點小組由財務、業務、採購部門主管組成。任務：全面量化公司目前的外幣資產、負債、及未來一季的預期現金流。- 中期（一季內）：制定內部應對策略舉辦跨部門工作坊，建立避險共識與標準作業流程（SOP）。 產出：更新版的標準報價合約範本、金融避險工具使用原則。- 長期（半年內）：融入日常營運定期（如每季）檢視與調整避險策略。<info>將匯率風險納入各部門的KPI與年度預算考量。</info>/*我建議，我們不需要等到所有事情都完美才開始。我們可以從今天開始，啟動一個為期三個月的「匯率風險管理優化專案」。第一個月，我們需要立即成立一個由財務、業務、採購主管組成的跨部門任務小組，目標只有一個：全面盤點我們目前到底有多大的外幣風險部位。[4] 第二個月，我們要舉辦一場深度工作坊，把今天提到的策略，變成我們公司自己的SOP。第三個月，我們要看到具體的產出：一份更新版的標準報價合約，以及第一筆「自然避險」的採購訂單。 */:: 設計風格>>時間軸：清晰標示出「一個月」、「一季」、「半年」的關鍵行動與產出。---## 開始編排1. 請先宣告投影片頁數2. 列出Story Line3. 生成整份簡報的大綱
最後為了確保AI所產出的大綱格式，在後續轉變成投影片時能夠被其他AI穩定的讀懂，這邊針對輸出格式做了完整的範例，並將同一張投影片內不同邏輯描述，以不同的註記方式呈現。
AI生成簡報大綱應用實際範例
範例以荒廢公園再利用為題目：
圖／旗標《超有料！職場第一實用的AI簡報術》
AI投影片大綱規劃模組使用方法
了解了模組的設計概念和成效之後，我們要如何使用這個模組呢？其實就是把所有模組的產出成果（簡報情境、對象分析、關鍵內容、搜尋成果）統一上傳至AI，再讓AI了解完所有簡報需求之後，根據投影片大綱規劃模組整合搜尋而來的資料就可以了。
方法一：使用NotebookLM產出大綱（推薦）
網址：https://notebooklm.google.com/
確定上傳簡報情境、對象分析、關鍵內容清單。
確定把所有 AI 搜尋的成果上傳。
在問答區中輸入大綱規劃模組，即可獲得完整的投影片大綱。
圖／旗標《超有料！職場第一實用的AI簡報術》
方法二：使用Notion AI產出大綱
網址：https://www.notion.so/
將所有的搜尋成果存放在Notion的資料庫中。
在資料庫的頁面中，點開右下角的Notion AI，或是在Notion AI的首頁中透過@呼叫存放管理結果資料庫，只要確認有參考到資料庫的情況下。
以對話的方式貼上大綱規劃模組，即可獲得完整的投影片大綱。
圖／旗標《超有料！職場第一實用的AI簡報術》
方法三：使用一般的LLM產出大綱
如果你尚未將這些搜尋結果匯入至NotebookLM或者Notion AI，我們也可以直接使用一般的通用型AI來製作投影片大綱
挑選一個使用習慣的通用型AI（ChatGPT／Gemini／Grok／Claude／Google AI Studio）
將簡報情境、對象需求分析、簡報關鍵內容清單以文字檔上傳（或者直接複製貼上），並跟AI說「這是簡報的核心需求。請先閱讀即可、不需要產生大量回應。」
接著，將Deep Research和Perplexity的搜尋結果上傳（或複製貼上），跟AI說這是「這是相關網路的參考資料。一樣先閱讀即可、不需要產生大量回應。」
確認將大量資訊都提供給AI參考之後，將投影片大綱規劃模組貼上，AI就能整合前面所提供的資料，產出完整投影片大綱！
如果你不知道要用什麼樣的AI，筆者在這邊推薦你一個最適合的選項：Google AI Studio。
方法四：使用Google AI Studio產出大綱（推薦）
網址：https://aistudio.google.com/
由於投影片大綱規劃模組所需要上傳的文件&內容較多，輸出的內容也會比較多，相比一般的通用型AI會更推薦使用 Google AI Studio！
這是一個專為開發人員與創作者設計的AI開發平台／工具，讓用戶可在瀏覽器介面免程式快速體驗、測試、設計及整合Gemini模型。跟Gemini相比，Google AI Studio有著：
更多的免費 Gemini 3.0 Pro 額度
較長的上下文讀取
單次更高的文字輸出上限
節錄自：旗標《超有料！職場第一實用的 AI 簡報術：用對工具讓生產力全面進化！》／廖韋評 著
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