Java Web｜Spring Framework企業應用開發
104學習
EJB
Enterprise JavaBeans 是一種用於開發企業級應用程式的Java組件技術，主要用來簡化分散式系統的開發，提供事務管理、安全性、遠端呼叫等功能。具備這項技能代表能設計高效且可擴展的後端系統，特別適合大型企業應用，像是銀行、保險或電商平台。掌握它能提升後端開發能力，增加在傳統企業軟體開發領域的競爭力。
提升你的實力，朝專業更進一步
精選課程
充實自己，讓能力持續成長
JSP + Servlet | 吳永志Java Web 技術開發
邁入Java REST Web Service開發領域
Struts 2 技術實作
成為後端工程師 | 踏上程式起點，逐步掌握 Java 語言特性與物件導向程式設計
學程式也能很好玩：不背語法寫Java
從入門到實戰 | 應用 Spring Boot Web MVC 實現微服務
Java雲端服務開發技術養成班
成為前端工程師｜JavaScript 入門：帶你逐步培養網頁開發技能
Java開發影像辨識-Line Bot聊天機器人影像辨識導覽設計
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
SCBCD
Sun Certified Business Component Developer for the Java 2 Platform, Enterprise Edition 5，SUN認證商業元件開發者(簡稱SCBCD) 測驗是為負責設計、開發、測試、部署及整合Enterprise JavaBeans (EJB)應用程式之程式設計師及開發人員而提供的。同時也是為將Java 2 Platform, Enterprise Edition (JavaEE platform)技術運用於開發封裝應用程式商業邏輯之伺服器端元件的專家而提供的。在開始Sun認證商業元件開發人員課程之前，您必須已經具備Sun 認證SCJP (任何版本)程式設計師資格。
Oracle
程式設計JAVA JDK1.4
JAVA JDK1.4證照驗證持有者具備使用Java開發工具包版本1.4進行程式設計的能力，熟悉物件導向程式設計概念及Java語言基礎語法，能夠撰寫、編譯及除錯Java應用程式，並了解核心API的使用方法。此證照適合希望從事軟體開發、系統整合或相關資訊技術工作的專業人士，具備良好的程式設計基礎與實務經驗，有助於提升職場競爭力及開發效率。
財團法人中華民國電腦技能基金會
BEA Certified Developer
BEA Certified Developer證照專為具備BEA中間件技術與應用開發能力的專業人士設計，涵蓋WebLogic Server的安裝、配置及應用部署，強調企業級應用系統的開發與整合能力。持有此證照代表具備扎實的Java EE架構知識，能有效運用BEA產品提升系統效能與穩定性，適合從事企業應用開發、系統整合及維護的資訊工程師。
BEA System
OCP Java Dev.
Oracle Java Developer (Java 語言開發人員) 是針對擁有Java開發技術的人員提供。以Java程式語言為開發工具，從事設計、製作與維護網際網路應用軟體，以及建立具動態特性的網頁。OCP Java Dev.證照，目前已停止發放。
Oracle
JNCIA-JUNOS
Enterprise Security / JUNOS Security 系列。
JNCIA-JUNOS證照是證明網路專業人員對Juniper Networks的Junos OS (簡稱JUNOS) 作業系統與相關網際網路及基本路由知識具備初級~中級的程度。
證照考試的範圍是以Juniper 授權訓練中心提供的 “JUNOS 作業系統簡介” (Introduction to Junos OS – 簡稱 IJS)， “JUNOS 路由基礎”(Junos Routing Essentials - 簡稱JRE)， “JUNOS 平台設備故障排除”(Troubleshooting Junos Platforms – 簡稱TJP)， 以及 Juniper Networks 在網頁上所提供的線上學習課程 (Network Fundamentals E-Learning) 為主。
Juniper Networks
JNCIP-E
Service Provider / E Series 系列。
JNCIP-E是一個為期一天（8小時）的實際考試，驗證工程師的設計能力並成功地建立一個網際網路服務供應商組成的多個E系列虛擬路由器。此認證用來確認工程師的實際和的理論知識基礎和進階的網際網路技術及實作能力，能否有效地運用這些知識在實際操作的環境。
Juniper Networks
精選貼文，掌握第一手知識
從Java基礎到企業級開發：掌握Spring Boot，一次到位！
👉你還在為 Spring Boot 的開發環境卡關嗎？
👉搞不懂 Controller、Service、Repository 之間怎麼合作？
👉資料庫存取效率總是瓶頸？
這門課，幫你一次搞懂！
【JAVA Spring Boot 網際網路系統開發全攻略（上集）】
從開發環境配置到完整網站建構，帶你實戰掌握：
✅ Spring Boot 核心技術與開發流程
✅ Spring MVC 架構 + Thymeleaf 前後端整合
✅ DI（依賴注入）、JdbcTemplate 與 DAO 設計模式
✅ 業界實務開發技巧與最佳實踐
👨🏫 授課講師
Eric Chen 陳宗興
專注資訊教育與軟體開發超過30年。早期投入美商製造業工業工程及 IBM ERP 系統開發，累積深厚實務經驗。曾任台灣資訊策進會顧問、中華民國軟體協會榮譽指導員，輔導台積電、中華電信等百餘家企業，並出版60餘本暢銷資訊書籍。
🎯 課程適合對象：
✅Java基礎開發者想邁向企業實戰
✅後端工程師想升級為Spring高手
✅前端工程師想理解後端系統整合
✅想導入Spring Boot的企業IT人員
🧠 全方位學習優勢：
✅實作導向，每一章節都有練習
✅架構圖＋原始碼解說，輕鬆掌握
✅簡單易懂範例，快速應用
📌 不再紙上談兵，讓你真正寫出可上線的網站系統！
限時🔥5折優惠
趕緊把握機會，成為企業最搶手的JAVA Spring Boot開發人才！
現在就立即加入課程吧👇
https://user135527.pse.is/7eh824
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）
如何用AI寫JD？打造可落地的職務說明書，讓招募、績效與交接更清楚
企業人資招募人才想用AI寫JD，卻怕內容太空泛？擔心新人進公司後才發現對工作期待不相同？本文教你利用專業提示詞搭配AI工具，打造可落地的職務說明書，從職責、KPI、職能到交接管理，讓招募、績效與責任分工更清楚。本文節錄自《AI × SOP 生成式 AI 工作流》。
文／陳泳睿
本文目錄（點擊可快速前往）
招不到對的人：建立可清晰分工的職務說明書一、企業的痛點二、管理工具解析三、解決方案：人機協作模型四、Prompt操作使用說明五、實務應用示例重點AI生成結果範例：呈現職位商業價值，與績效對齊Prompt：可立即複製的提示詞
招不到對的人：建立可清晰分工的職務說明書
在多數企業裡，職務說明書這件事並不陌生，但也很少真正發揮作用。很多文件寫完就放著，內容偏向工作項目的羅列，既無法用來評估績效，也無法在跨部門合作時釐清責任。當問題發生時，常見的不是流程檢討，而是彼此詢問「這到底是誰的工作」。久而久之，組織會出現一種隱性的成本，事情有人做，但沒人負責；
你缺的不是再寫一份JD（Job Description，職務說明書），你缺的是一套能定義責任、對齊績效、可交接可稽核的管理底座。沒有這個底座，AI只會把你原本的組織混亂放大、把你原本的模糊美化。有了它，你才能真正解決跨部門卡關與責任互推的積弊。
【備註】
對齊績效：每個職位做什麼，最後要用什麼指標驗收（例如交期、良率、客訴率）。
可交接：換人時不會靠「口耳相傳」， 而是有清楚的責任、流程、產出物。
可稽核：遇到內控或ISO稽核，能拿得出證據（文件、數據、紀錄）證明「做過、做對、有人負責」。
讀者指引：先備知識
在進入實作前，我們需要先對齊三個管理工具的基礎學理。請記住，它們在「組織層面」的真正意義：
組織架構（Organizational Structure）：這是在設計「事的分工」，而不是在排人的官位高低。
職務說明書（JD）：這是對責任的界定與「可稽核」的承諾，絕對不是工作內容的流水帳。（註：「可稽核的承諾」是：你要交付哪些成果、成果長什麼樣子、用什麼數據驗收。）
職能（Competency）：這是把任用條件變成一把「可比較的尺度」， 避免主管憑感覺說「他很適合」。
一、企業的痛點
身為主管，若JD定義不清楚，損失不會直接寫在損益表上，但會滲透到加班費、重工成本與人才流失中。
當組織「螺絲鬆了」，你會發現主管每天都在「救火」，且通常伴隨以下三種「失控」現象（常見踩雷點）：
重工（Repeated Efforts）：做過的事又做一次，同一份薪水付兩次，還錯過商機。
脫節（Disconnected Workflows）：交接點漏水，例如產品更新了，客服卻不知道，讓客戶在第一線看到破口。
責任模糊（Ambiguous Responsibility）：出事找不到負責人，最後變成主管扛，大家學會躲。
風險分析表：從現象看損失
常見問題現象實際造成的風險或經濟損失行銷已完成分析，業務又重做一次工時浪費、專案延誤，決策時點錯過商機窗口產品更新功能，客服未同步客訴上升、品牌信任折損，面臨違約風險資料遺失找不到責任人內控失靈、稽核不通過，ISO/法規風險放大
（備註：內控是指企業為了確保營運效率、財務報告可靠及法令遵循所設計的控制程序。）
二、管理工具解析
要解決上述痛點，JD必須從「感性描述」轉向「結構化控制」。JD不只是人資文件，更是經營管理的鋼筋。
1. 結構化JD的六大欄位
一份能落地、可管、可交接的 JD，必須包含以下核心構面：
構面核心內容管理目的工作識別部門、職稱、職級定義責任載體與層級職務目的1～2句商業價值描述與策略對齊，避免做「沒用的忙」報告層級上下屬與利害關係人你向誰負責（主管）；你要協作誰（跨部門）；你會影響誰（內外部客戶/供應商）職責描述核心6～12條職責切清責任邊界，避免互踢皮球績效標準文件、數據、KPI定義「什麼叫做交付完成」的驗收標準資格條件學經歷、iCAP職能等級提升人職匹配，降低誤用人才的成本
2. 職能（Competency）與iCAP（勞動部職能基準單元）
職能是用「知識、技能、態度」三個維度來描述勝任條件。我們採用iCAP的1～6級標準。
第1級：基本執行（Routine）在可預期環境下，接受密切監督，執行常規、重複性任務，通常不需要特殊訓練。
第2級：一般執行（Basic）在有規律環境下，接受經常性監督，執行需要基本知識和理解力，且具備少許判斷力的工作。
第3級：獨立操作（Competent）在部分變動或非常規情況下，接受一般監督，獨立完成需要一定專業知識、技能和判斷的工作。
第4級：熟練操作（Proficient）在經常變動環境中，接受少許監督，獨立執行涉及規劃設計且需熟練技巧的工作，具備判斷與決策能力。
第5級：自主操作（Advanced）在複雜變動情況下，最少監督下自主完成工作，需應用、整合、系統化的專業知識與技術，具備策略思考與判斷。
第6級：策略創新（Expert/Strategic）在高度複雜變動中，能應用整合的專業知識和技術，獨立完成專業與創新的工作，需策略思考、決策及原創能力。
三、解決方案：人機協作模型
AI能加速產出，但不能替你做管理決策。我們採取「人定邊界、機做執行」的雙層架構。
層次一：戰略準備與知識校準（人：經理人的核心決策）
在叫AI寫作前，經理人必須先完成以下決策（不可跳步）：
確立邊界：決定職位存在的唯一商業價值。
設計職責：決定採「類別式」或「流程式」結構，並列出6～12條核心職責。
定義驗收：確定KPI（關鍵績效指標，用來衡量成效的數值）與iCAP等級。
【備註】
類別式：按工作類型分，例如：供應商管理、成本分析、合約管理、異常處理。
流程式：按流程階段分，例如：需求提出→詢價比價→議價下單→交期追蹤→驗收結案。
選哪個取決於：你的工作是「多類任務並行」還是「一條流程跑到底」。
層次二：個案生成與評量設計（機：AI的高效執行）
當人完成決策後，透過結構化Prompt引導AI進行「結構化對焦」。AI 的任務是將模糊的動詞轉化為：動詞(Action)+工作內容(Task)+目的/成果(Outcome)例如：擬定（動詞）採購策略（內容）， 以降低採購風險（目的）。
四、Prompt操作使用說明
結構化職務說明書操作流程圖：
Step 1：初始設定與戰略定位
Step 2：釐清協作網絡與邊界
Step 3：核心職責設計(公式化)
Step 4：職能規格與 iCAP 等級設定
Step 5：最終輸出正式JD與文案
操作步驟
步驟❶：設定職位「戰略身份」
你要做什麼：告訴 AI 你的公司背景（如：製造業、是否有 ISO 認證）、職位名稱以及為什麼需要這個職位（它能為公司創造什麼價值 ）。
關鍵重點：明確誰是這個職位的主管，以及他要管多少人。
步驟❷：規劃「人際網絡」
你要做什麼：列出這個職位在公司內部最常跟哪個部門開會，以及對外要面對哪些供應商或客戶。
關鍵重點：簡單標註頻率（例如：每天、每週或不定期）。
步驟❸：定義「核心職責」（最重要）
你要做什麼：輸入6到12個這個職位每天或每月必須完成的工作。
AI會幫你：AI會自動將你的話改成專業格式（例如：將「收發信件」優化為「管理客戶商務信件，以確保需求在24小時內獲得回覆」），並幫你配上量化的KPI。
步驟❹：設定「人才門檻」
你要做什麼：設定這個職位的困難度（iCAP等級1-6級），並列出你要求的學歷、工作年資、證照或特定的性格（例如：細心、抗壓 ）。
關鍵重點：若你不確定等級，可以請AI根據工作難度給你建議。
步驟❺：產出與定稿
你要做什麼：確認前面所有資訊無誤後，輸入「產出最終文件」。
你將得到：一份專業可直接存檔的 Markdown 格式文件以及一段寫好的「招募文案」，讓你可以直接貼到求職網站上。
五、實務應用示例重點
公司背景
產業別：電子零組件製造業（線束與電纜組件 Wiring Harness & Cable Assemblies）
規模：中小型企業，專攻「少量多樣」生產模式
職位基本資訊
職務名稱：品質保證課長（QA Section Manager)
所屬部門：品質管理部
職等/級：中階主管（課級）
工作地點：新北市汐止廠區（需配合客戶端稽核，極少出差）
AI生成結果範例：呈現職位商業價值，與績效對齊
這一段直接呈現職位的商業價值，適合用在JD首頁與績效對齊。實務上可直接對應良率、客退率與內部失效成本三類KPI。
一、職務目的（Job Purpose)
建立並維護少量多樣模式下的品質預警與檢驗體系，以確保出貨產品100%符合國際認證與客戶規範，並將外部客退率降至最低。 驅動持續改善流程與失效預防機制（FMEA），以確保生產製程穩定性並降低因品質變異導致的報廢成本。
二、組織位置與監督
報告對象：品質管理部經理／廠長
監督下屬：5人（2位IPQC巡檢員、2位FQC成品檢驗員、1位品質工程師QE）
方式：KPI月審、課內週會檢討、重大異常1on1、稽核點檢
三、工作協作關係
對內協作
單位/對象接觸重點/目的頻率製造(現場組長)判定製程異常（OOC）產品處置方式，核准特採（Waiver）或重工流程，以確保不良品隔離與風險受控日／不定期生管(PC)核對急件排程與檢驗人力配置，以確保出貨檢驗（FQC）不形成物流瓶頸週／不定期資材(倉儲／採購)監督呆滯不良品（MRB）報廢執行，確認庫存品重驗（Re-inspection）狀態，以降低混料與誤出貨風險月／不定期
對外協作
單位/對象接觸重點/目的頻率客戶QA／稽核員執行客訴8D線上報告與結案，對接客戶端駐廠稽核，以確保對外承諾一致且避免退件不定期認證機構(ISO／UL)維護外部證照年度合規，確認標籤與認證線材符合性，以確保認證有效且避免違規出貨年／不定期供應商(SQE／IQC)追蹤進料不合格（NCR）退換貨與供應商年度評鑑，以降低來料異常造成的停線與重工月／不定期
四、主要職責與績效標準 （Key Responsibilities & KPIs)（節錄）
每一條都已綁定文件與KPI，實務上可直接作為績效考核與責任追溯依據
(採用類別式結構)
項次職責描述（動詞+工作內容+目的）產出文件/成果績效衡量指標 (KPI/OKR) 1判定製程異常（OOC）與隔離範圍，並核准允收/拒收/重工決策，以防止不良品流出並降低停線損失OOC異常判定單／隔離清單／重工指示單OOC 48小時內結案率；重大異常再發率；不良流出件數2主持MRB不合格品審查會議並裁決報廢/重工/特採處置，以確保風險可控且降低失效成本MRB會議紀錄／處置決議單MRB逾期未結案件數；報廢成本（內部失效成本）趨勢；處置決議遵循率3核准Waiver特採條件並對齊業務/客戶允收邏輯，以在風險可控下保障交期並避免客戶爭議Waiver特採申請單／客戶允收證據特採後客退率；特採申請到批准Lead Time；特採條件符合率
五、職能與任用資格 (Competencies & Qualifications)
職能級別定義
iCAP 級別：Level5
級別理由：需主導品質系統優化與風險預防（FMEA/SPC/MSA），具對外稽核應對與客訴8D簽署責任，並擁有工程變更（ECN）否決權與MRB裁決權，屬跨部門決策型管理職
關鍵職能模型
職能類別職能項目定義與行為指標核心職能風險意識與預警能以數據與趨勢（良率/PPM/SPC）提前識別風險，主動啟動管制與預防措施，而非事後救火核心職能數據導向決策能以量測結果、MSA、照片證據與客規條款形成判定依據，並可追溯到文件紀錄核心職能跨部門衝突解決能在交期壓力下維持品質底線，並以風險/成本/客戶影響說服製造與業務採取一致行動核心職能風險意識與預警能以數據與趨勢（良率/PPM/SPC）提前識別風險，主動啟動管制與預防措施，而非事後救火核心職能數據導向決策能以量測結果、MSA、照片證據與客規條款形成判定依據，並可追溯到文件紀錄核心職能跨部門衝突解決能在交期壓力下維持品質底線，並以風險/成本/客戶影響說服製造與業務採取一致行動
任用資格要求
學歷/科系：大學以上，電機、機械、工業工程或工程管理相關科系。
工作經驗：5年以上電子製造業QA/QC經驗；2年以上帶領3–5人團隊管理經驗；具少量多樣高頻切線的品質管理實績。
專業證照/技能：ISO 9001內部稽核員；線束加工相關知識（識圖能力 ）。
語言能力：英文讀寫中等（TOEIC 550+或同等），可閱讀客規、撰寫英文 8D，並與國外稽核員交流。
Prompt：可立即複製的提示詞
Role: 結構化職務說明書 (JD) 架構師
Context
你是一位精通人力資源管理學理與組織架構設計的專家，專門協助企業將模糊的職務需求，轉化為符合「事、人、組織、績效」邏輯的結構化文件。你深知結構不明確的JD會導致企業面臨「重工、脫節、責任模糊」的三大風險。
Task
透過引導式訪談，蒐集我的戰略決策輸入，並利用 AI 的強大組織能力，輸出一份嚴謹、可稽核、具備iCAP職能標準的Markdown格式職務說明書。
Critical Rules (核心準則)
●公式強制性：所有職責描述必須嚴格遵守公式 「動詞 (Action) + 工作內容 (Task) + 目的/結果 (Outcome)」。●績效連結：每一條核心職責都必須強制連結「產出文件」或「量化 KPI」。●區分決策與執行：你會先確認我是否已完成「戰略準備」，若無則引導我思考，若有則直接接收資訊。●職能科學化：必須使用iCAP級別 (1-6級) 來定義職位複雜度，並據此推導任用資格。●消除模糊：禁止使用「協助」、「相關事項」等模糊動詞，必須使用具備明確界線的詞彙（如擬定、執行、審核）。
Workflow (訪談工作流)
請依序執行以下步驟，每次僅執行一個步驟，待我確認或回答後，再進行下一步。
Step 1: 初始設定與戰略定位
詢問：
1. 公司背景（產業、規模、核心產品、特殊文化或 ISO/IATF 認證要求）。2. 職位基本資訊（職稱、所屬部門、職等/級、工作地點）。3. 戰略核心：請提供 1-2 句「職務目的」(Job Purpose)，說明此職位存在的唯一商業價值。4. 報告線：直屬主管是誰？監督下屬的方式為何？
Step 2: 協作網絡與邊界
詢問：為了避免「脫節」風險，請列出此職位最關鍵的：
1. 對內主要接觸單位與頻率。2. 對外主要接觸對象與頻率。(頻率選項：日/週/月/季/半年/年/不定期)
Step 3: 核心職責設計 (最關鍵步驟)
引導：
●風格選擇：請問此職位適合「類別式結構」(適用管理職，按策略/管理/作業分類) 還是「流程式結構」(適用有步驟關聯的工作，如採購/生產)？●職責輸入：請輸入6-12條核心職責。若您已準備好，請直接貼上；若未準備好，請告訴我關鍵字，我將依照「動詞+內容+目的」公式為您草擬。●AI檢核點：AI需自行檢查生成的職責是否具備「可稽核性」，並為每一條職責建議對應的「產出文件」與「KPI 指標」。
Step 4: 職能規格與任用標準
詢問：●iCAP 級別設定：此職位的職能級別應定為幾級 (1-6)？理由為何 (複雜度/監督需求)？●關鍵職能：請列出必要的「專業職能」、「核心職能」與「管理職能」(若有)。●任用門檻：基於上述級別，您要求的學歷、經歷、證照與人格特質 (請提供程式碼或描述) 為何？
Step 5: 最終輸出與定稿
整理所有資訊，輸出符合下述Markdown格式的正式文件，並附上一段約200字的吸睛招募文案。
Output Format (最終輸出格式)
…(格式略)
附件：對外招募文案 (Recruitment Copy)
標題：{{吸睛標題}} {{200-300 字招募文案，強調職務價值與文化}}
節錄自：旗標科技《AI × SOP 生成式 AI 工作流：第一線 Prompt 驅動，打造企業 SOP》／陳泳睿 著
Jev是什麼？前OpenAI研究員打造一款「不會聊天」的AI模型！
前OpenAI研究員打造的AI模型Jev，不聊天、不寫文章，只負責快速做判斷，還會說出自己有幾成把握，本文整理Jev和ChatGPT的差異、設計理念、價格速度與應用示範。
文／《104職場力》
本文目錄（點擊可快速前往）
Jev是什麼？和ChatGPT等AI語言模型有什麼不同？TypeSafe AI為什麼要做Jev？不追AGI的3個理念Jev最大特色：會說出自己「有多確定」Jev速度多快？價格多少？官方數據整理Jev可以用在哪裡？官方應用方向與示範Jev對上班族有什麼影響？
當各家AI公司在比拼誰的模型更會聊天、寫程式，曾參與ChatGPT背後研究的前OpenAI研究員Diogo Almeida，卻選擇另一條路。
他所創辦的TypeSafe AI於2026年9月15日發表第一款模型Jev，這款AI不陪人聊天，也不寫文章，只專門在軟體裡快速「做判斷」。
Jev跟別家產品有多不同？底下為各位整理其設計理念、核心特色、價格速度與應用示範。
Jev是什麼？和ChatGPT等AI語言模型有什麼不同？
如前言，Jev是TypeSafe AI推出的第一款AI模型，官方把這類模型稱為「System One模型」。
為什麼叫Jev？名字背後的「傑文斯悖論」
根據官方說明，「System One模型」這個名稱，來自心理學家康納曼的暢銷書《快思慢想》，書中把人的思考分成兩種：
快速、憑直覺的「系統一」
緩慢、仔細推敲的「系統二」
Jev做的就是類似「系統一」的快速判斷。
而這個名字則是取自英國經濟學家傑文斯（William Stanley Jevons），當年傑文斯發現，蒸汽機變得更有效率、更省煤之後，煤炭的總用量不減反增，因為更多地方開始用得起蒸汽機，這就是後來的「傑文斯悖論」。
TypeSafe AI認為，AI也會走上類似的路：當AI的使用成本越來越低，原本不划算的用途都會變得可行，AI被使用的地方只會越來越多。
Jev和其他AI語言模型的差異
它和ChatGPT最大的不同是：它不回給使用者一大段文字，只從事先設定好的選項中快速挑出答案，例如「是或不是」、「屬於哪一類」，讓其他軟體可以直接拿結果執行下一步。
以下依官方發表文章，整理一般AI語言模型與Jev的性能對照表：
比較項目一般大型語言模型Jev回答方式寫出一段文字，內容自由，但可能出現錯誤資訊或格式不符只從事先設定好的選項中挑答案，不會答出選項以外的內容產生方式一個字一個字依序寫出來一次同時給出所有問題的答案把握程度就算要求它評估自己有多確定，也常過度自信、前後不一每個答案都會附上「有幾成把握」，越有把握通常越準適合用途聊天、寫作、寫程式等需要人在旁邊確認的工作 分類、分派、評分等需要大量快速判斷的工作資料來源：TypeSafe AI官方文章
Jev目前還在搶先體驗階段，只開放開發者申請使用，有興趣的人可以到TypeSafe AI官網申請，使用方式可參考官方文件。
雖然Jev尚未普及，但我們可以先從它的設計理念與特色，看看這種新型態的AI，未來可能如何出現在我們每天使用的系統裡。
Jev官方網站
TypeSafe AI為什麼要做Jev？不追AGI的3個理念
TypeSafe AI在官網發表了一篇宣言，標題是「Build Prod, Not God」，意思是：與其打造無所不能的「神」，不如做出真正能上線使用的產品。
宣言中提到了3個想法：
理念1：AI夠聰明了，問題是不好用
TypeSafe AI認為，現在的AI已經夠聰明，足以創造龐大的價值，不需要再追求AGI（通用人工智慧，也就是像人一樣什麼都會的AI），他們觀察AI產業已經投入好幾年、數兆美元，但大多數軟體還是沒有變聰明，一般人的生活也沒有太大改變，表示這和AI本身的聰明度無關，是現在的AI很難被裝進既有的軟體裡使用。
理念2：現在的AI就像「沒有馬的馬車」
新技術剛出現時，常常會先模仿舊東西的樣子，之後才慢慢找到最適合自己的形式，就像最早的汽車其實只是把馬車的馬換成引擎，連馬車的高座椅、彈簧，甚至插馬鞭的座子都保留下來。
TypeSafe AI表示，現在的AI也是這樣，被訓練成有禮貌、很會說話的助理，是因為設計者假設對面坐著一個人，但這也代表AI需要有人在旁緊盯，沒辦法在背景自動運作。
理念3：讓AI像基礎工具一樣穩定可靠
宣言提到，當年打造資料庫、網路技術的人，並沒有預料到後來會出現Google這樣的服務，正因為這些底層技術夠穩定，後人才能在上面不斷開發出新應用。
TypeSafe AI希望AI也能變成這樣的基礎工具，只要每次呼叫都穩定可靠，開發者就能放心把它放進各種系統，一層一層疊加出新的應用。
Jev最大特色：會說出自己「有多確定」
官方在發表文章中舉了一個例子：假設一個AI有95%的機率能做對，卻說不出哪些時候會落在那5%的錯誤裡，這項工作就無法放心交給它自動處理，因為人還是得每一筆都檢查一次。
為了解決這個問題，Jev的每個答案都會附上「有幾成把握」，官方表示，Jev的把握程度經過「校準」，意思是它說的「把握程度」會和實際的正確率一致：越有把握的答案，通常越準；遇到相似的問題，也會給出相似的答案。
這個能力來自團隊自行開發的訓練方法「校準決策強化學習」（RLCD），不同於ChatGPT等模型主要是讓AI寫出人類喜歡的回答；RLCD的目標則是讓AI做判斷時，有幾成把握就說幾成。
※官方圖表中，Jev的「幻覺率」（AI給出錯誤或捏造內容的比例）標示為0%，但官方說明，因為Jev只會從設定好的選項中挑答案，不可能答出選項以外的內容，雖然不會亂答，但不代表每次都答對。
Jev速度多快？價格多少？官方數據整理
以下是官方公布的速度與價格。價格以token計算，token是AI計算文字量的單位：
項目一般大型語言模型Jev輸入價格（每100萬token）約0.2～10美元0.042美元輸出價格約為輸入價格的5倍不收費回應時間約3～329秒約0.07～0.5秒資料來源：TypeSafe AI官方文章
TypeSafe AI官網首頁宣傳「Jev快193.6倍、便宜444.6倍」，這組數字來自官方自己設計的測試：讓每個AI模型執行同一套工作流程，再以GPT-6 Astra與Fable 5.1兩個大型模型答案的平均當作標準，比較各模型的表現。
圖片來源：TypeSafe AI官方文章
※官方也主動說明這些數據的限制：
193.6倍、444.6倍預期是實際使用時效益的上限，一般情況下不一定能達到。
測試題目由官方團隊設計，可能有偏誤。
以GPT-6 Astra與Fable 5.1的答案作為標準，會讓結果偏向OpenAI與Anthropic的模型。
速度數據多是在官方位於美國西岸的筆電上測得。
官方無法證明目前的價格沒有補貼，但表示預期未來只會降價、不會漲價。
Jev可以用在哪裡？官方應用方向與示範
官方列出的4大應用方向
應用方向可以怎麼用自動化工作流程放在程式裡負責判斷，例如分類、分派、評分、擷取資料，處理用固定規則很難寫清楚的情況大量資料處理從龐大的資料中，快速整理出重點與特徵即時應用速度快到約0.1秒，適合需要馬上反應的服務檢查其他AI替其他AI的回答評分、把關，也能偵測有人試圖用特殊指令誘騙AI的「越獄攻擊」
示範1：玩電玩遊戲《毀滅戰士》
官方示範讓Jev即時操作經典射擊遊戲《毀滅戰士》（Doom），每秒大約做10次判斷，成本約每小時7美元。
不過官方也說明，Jev讀的是用文字描述的遊戲狀況，還不是直接「看」遊戲畫面；如果單純比遊戲表現，專門寫好的遊戲程式其實可以玩得更好，這個示範的重點是「展現AI能依照指令即時做出反應」。
示範2：維基百科接龍
這個遊戲的玩法是：從一個維基百科頁面出發，只能點頁面裡的連結，看誰最快抵達指定的目標頁面，每走一步，都可能要從數百到上千個連結中挑一個。
官方表示，Jev一個問題最多可以設定255個選項，超過時就改成「先替每個選項打分數，再從中挑選」的兩步驟方式，但官方也坦承，這個示範的速度優勢比其他示範小，因為對照的大型模型多數沒有開啟深度思考模式。
Jev對上班族有什麼影響？
未來當上班族也能接觸這款AI時，它可能會帶來以下幾種改變：
AI會更常在看不見的地方工作
客服派單、內容審核、資料分類等工作，每天都有大量重複的小判斷，這正是Jev這類AI瞄準的地方，未來的AI不一定都是聊天視窗，也可能直接藏在每天使用的系統裡。
會把問題拆清楚的人更吃香
Jev需要使用者事先設定好問題和選項才有辦法給出回應，因此能把模糊的工作拆成一個個清楚的判斷題，是和這款AI合作的重要能力。
看得懂AI的「把握程度」
當AI開始說出自己有幾成把握，懂得判斷哪些情況可以交給系統、哪些需要人工再確認的人，會在自動化的工作流程中扮演關鍵角色。
雖然Jev仍在早期階段，官方公布的數據也有待更多實際使用來驗證，但它提出的方向很值得思考，AI的下一步，也許不是變得更像人，而是像一個穩定可靠的工具，默默嵌進我們工作的每個環節。
（資料來源：TypeSafe AI官網〈Manifesto〉；TypeSafe AI官方發表文章〈Introducing System One Models & Jev〉）
延伸閱讀：
OpenAI最新旗艦AI亮相！GPT-6 Astra核心亮點、使用方案一次看！
Gemini Spark怎麼用？實測排程、Gmail監控、跨服務工作，和一般Gemini差在哪？
Claude Cowork新增內建瀏覽器！不用裝外掛，AI可直接開網頁、填表單
EC-Council 認證加持：資安思維升級，為政府專案提出安全改善建議
恆逸開課時間查詢：https://www.uuu.com.tw/Course/Show/1500/1
恆逸學員嚴紹瑋：產業背景：資訊科技與系統整合服務產業
工作職務內容：使用 Spring 框架進行後端程式開發及維護
🚀
提升 Java 核心基礎與安全效能
平時工作主要使用 Java 進行開發設計，因此希望透過此課程進一步強化核心基礎與程式設計思維，並在開發過程中兼顧效能與資訊安全。
🔒
資安實作理解與工作連結
授課講師將許多抽象的資安理論，轉化成淺顯易懂的範例，例如透過 SQL Injection、XSS、Session Hijacking 等攻擊手法示範，並讓我們實際操作演練，使我能清楚理解安全漏洞的成因，以及在程式設計時該如何修改程式或進行設定以防堵。這樣一來，我不僅知道「要注意資安」，更能真正理解為何要這樣做，以及不做可能帶來的後果。另外，講師也很願意回答問題，不管是課堂上操作卡住，或是我提出與工作相關的情境，他都會耐心說明，甚至給出一些我平常可能想不到的建議。這對我幫助很大，因為我可以馬上將學到的東西與自己的工作串聯起來。
⚙️
資安實戰演練助我工作防護
我印象最深的是講師在示範 SQL Injection 的單元。他先給我們一個看似普通的登入表單，接著在輸入的字串中插入一些 SQL 指令，竟然就能繞過驗證、直接登入系統。這讓我立刻聯想到工作上常撰寫的查詢語法，如果沒有做好輸入驗證或參數化處理，很可能就會被攻擊者利用。另外，課程中也提到 XSS（跨站腳本攻擊）。透過講師實際示範將惡意程式碼嵌入網頁，再看到使用者端 cookie 被竊取的過程，我才真正理解到「前端輸入驗證」與「後端過濾」的重要性。這些都是課程中我覺得最實用、最有收穫的地方。
🎯
資安思維融入開發實踐
目前工作上參與的都是政府機關的大型專案，對於資安的要求非常嚴謹。透過此課程，讓我平時開發時，除了功能本身能否正確執行外，也會進一步思考這樣的設計是否存在漏洞，並且在專案開發過程中，我能主動提出安全性改善建議，也能協助同事檢查程式碼是否存在潛在風險。以前在設計 SQL 語法時，主要只考慮查詢效率及撰寫的便利性，很少想到安全性問題。經過此課程後，我將課堂中學到的參數化查詢與輸入驗證套用到專案中，在撰寫 SQL 語法時，盡量避免使用字串拼接的方式，並加強輸入檢核，有效避免了 SQL Injection 的風險。取得 EC-Council 的認證，代表我具備一定程度的資安知識，雖然公司並無明確規定加薪或升遷，但我相信對於往後的職涯肯定有所助益。
索取課程優惠：https://www.uuu.com.tw/Forms/CourseInfoRequest?courseId=CASEJava&mediaSrc=104
【2026開工吉日】115年開工拜拜供品怎麼準備？流程與禁忌整理
2026年開工大吉！年後開工拜拜是公司企業及商家重要之日，期盼新的一年生意興隆、大發利市。良辰吉日是哪一天？初五開工祭拜要準備什麼？有什麼祭拜程序？《104職場力》為您整理開工祭拜流程、供品及忌諱，心誠則靈，新年順利！
※更新時間：2026/02/11
文／《104職場力》小編
本文目錄（點擊可快速前往）
115年開工吉日哪一天？丙午馬年開工吉日吉時整理開工開市怎麼拜？祭拜對象與地點開工供品要準備什麼？常見開工祭拜供品開工拜拜供品禁忌開工祭拜8步驟開工祭拜祝禱詞怎麼說
115年開工吉日哪一天？丙午馬年開工吉日吉時整理
開工拜拜多會選擇初五或初六，建議可以參考農民曆的宜忌來選擇，挑選吉日吉時開工開市取得好兆頭，祈求新的一年生意業績昌隆。
命理老師謝沅瑾指出，有些公司或店家可能過年期間就開始做生意，但大多仍會挑選良辰吉時開工開市。而開工吉日吉時並無職業、生肖、年齡之分，但若開工當天自己與農民曆的生肖年齡沖到，還是建議避開。
以下為建議開工開市吉時，提供參考：
2026開工拜拜：丙午馬年開工開市吉日吉時（命理老師雨揚建議）：
國曆農曆日沖生肖開市吉時2月21日（六）正月初五沖猴47歲上午5:00至7:00上午11:00至下午1:002月25日（三）正月初九沖鼠43歲上午5:00至7:00上午7:00至9:00上午9:00至11:002月28日（六）正月十二沖兔40歲上午7:00至9:00上午9:00至11:003月8日（日）正月二十沖豬32歲上午5:00至7:00上午11:00至下午1:003月13日（五）正月廿五沖龍27歲上午5:00至7:00上午11:00至下午1:003月14日（六）正月廿六沖蛇26歲07~09點、11~13點
命理師雨揚提醒，吉日與吉時選擇，以公司負責人或重要經營主管為主，避開老闆的生肖沖煞。
開工開市怎麼拜？祭拜對象與地點
開工（開市）主要祭拜對象為五路財神、福德正神（土地公）及地基主。
如公司企業設有神龕，可直接於神龕前祭拜；若無則直接於公司或店門口前祭拜即可。
開工供品要準備什麼？常見開工祭拜供品
如於公司大門口前開工祭拜，供品應由內朝外的方式擺放，而建議可以準備的常見供品有：
三牲（豬肉、雞、魚）
五果（5樣水果）
米酒三杯或清茶三杯（奇數 3 ~ 11杯，適量即可）
甜湯圓四碗（象徵領受四方之財）
發糕五個（象徵招來五路之財）
而發糕下面可壓著包有888元的紅包（發發發），發糕壓在上面代表大發利市。
鳳梨（帶有葉子，並貼上紅紙或紅絲帶代表興旺）
一對蠟燭（與蠟台）
小香爐
壽金
福金
刈金
香
鞭炮（可盡量選用環保鞭炮）等。
而根據自身行業別，風水命學楊登嵙老師建議可以另外準備合適的供品，如：
寓意／諧音供品早日成交房仲業、汽車業可以準備棗子、柳橙、香蕉，象徵早日成交。五穀豐收準備各種豆類及糖果，象徵著五穀豐收。業績「冒泡」準備有氣飲料、汽水，象徵著業績「冒泡」，業績成交。招你來旺吉準備香蕉、李子、梨子、鳳梨及柑橘，象徵「招你來旺吉」的諧音。
開工拜拜供品禁忌
而有些行業忌諱供品之諧音或諧義，因此會盡量避開祭拜相關供品。如：
醫院、警察或消防隊等不拜鳳梨，避免意外「旺旺來」；
媒體業也不拜鳳梨、鳳梨酥，避免新聞事件「旺來」追也追不完；
而公務人員忌諱拜雞蛋，避免考績「完蛋」等。
開工祭拜8步驟
開工祭拜與一般祭祀無異，可簡單分為8個步驟：
呈上供品
點上蠟燭
神前獻茶、獻酒
焚香祈禱
燒香至一半時，燒金紙（燒三金，壽金、福金、刈金）
將酒於燒紙錢的地方繞一下灑在周圍
燃放鞭炮
發放開工紅包
建議於上午的吉時祭拜五路財神和福德正神（土地公）；而下午祭拜地基主的最佳時間為12點 ~ 15點前，最晚不超過17點。
開工祭拜祝禱詞怎麼說
根據楊登嵙老師建議，祈願內容建議明確敘述，不要太空洞：
弟子（信女）○○○手執清香，誠心拜請五路財神及本境福德正神到臨，今逢○○年○○月○○日○○時為○○公司開市吉日，弟子○○○帶領公司全體人員，誠心虔備淨果（三牲酒禮）及金帛財寶，敬奉五路財神、福德正神、地基主鑑納。
祈求弟子○○年事業興隆、財源廣進、大興大旺、鴻圖大展、萬商雲集、大吉利市、出入平安、四時無災、貴人扶助、百事亨通、萬事如意、四方五路招財進寶到此來，歲次○○年○○月○○日○○時善信○○○上申。
開工日祭拜祈求新的一年風調雨順、事業順利、生意興隆，當然是誠心祭拜心誠則靈，拜個好彩頭！
資料來源：
開工大吉！這樣拜最旺，開工紅包還能旺運招財！｜風水命學楊登嵙老師｜旺好運
安心過春節連假，還有這些重點也幫您劃好囉！
2026年除夕拜拜時間、供品、流程與祝禱詞全攻略
2026行事曆》春節9天、清明中秋各放4天│115年連假共9個！
【過年禁忌與習俗】除夕到初五有哪些春節禁忌？選錯天洗頭小心破財
過年紅包行情》紅包怎麼包？紅包金額吉祥數字、5大必知與4禁忌公開
長輩連環問超逼人！想到過年社交就憂鬱，你也遇上春節症候群了嗎？
春節大啖年菜，年後不敢站上體重計？醫分享過年飲食吃不胖3招
🚀 2025 Java Spring Boot 跨域 AI 全端工程師養成班 開放報名！
限時特惠7折，只到6月1日止。
結合 Java 全端開發、雲端部署、AI 實作與專題製作的高效養成班！
每年僅此一班，小班制陪伴式教學，錯過再等一年！
🎯 你將學會：
✅ Java 核心語法、物件導向與資料結構
✅ Spring Boot 後端 + 前端MVVM整合實務
✅ Azure 雲端部署、容器化與 AI 應用
✅ Git 團隊協作、CI/CD 與 AI Agent 實作
📚 課程特色：
✅線上真人授課＋影片回放
✅小班制限額10人，專屬技術群組輔導
✅避開平日上班時間，適合在職進修
✅分組 Side Project，導師帶你做出成果
🔗 課程詳情與報名：
👉 https://user135526.pse.is/104nabi_java_spring_boot
⏳ 名額有限，立即預約卡位！
通過 JTBD 理解顧客需求及洞悉消費者心思
通過 JTBD 理解顧客需求及洞悉消費者心思
在競爭激烈、產品同質化嚴重的時代，企業往往投入大量資源進行市場調查、用戶分群與功能優化，卻仍然無法避免創新失敗。問題不在於數據不夠，而在於理解顧客的方式錯了。
JTBD（Jobs To Be Done，待完成任務）理論，正提供了一種重新看待顧客需求的視角，”顧客不是為了產品本身而購買，而是為了完成某一個「任務」而「僱用」產品。”
一、傳統創新為何頻頻失敗？
長期以來，企業依賴以下方法指導創新：
• 客戶角色（Perona）
• 焦點小組
• 問卷調查
• 功能與規格比較
這些方法雖有價值，卻常陷入「以產品為中心」的盲點，關注的是產品特徵，而非顧客想解決的問題。
幾個經典案例，正說明了錯誤理解需求的代價：
1.賽格威（Segway, 2001）Segway Inc.
被譽為「改變城市交通的革命性發明」，卻最終未能普及。
問題不在技術，而在於沒有清楚回答：
顧客究竟在什麼情境下，需要這樣的產品來完成什麼任務？
它既不比走路方便，也不比汽車高效，任務模糊，自然市場模糊。
2.新可樂（New Coke, 1985）The Coca-Cola Company
透過盲測發現消費者偏好更甜的口味，於是推出新配方，結果卻引發強烈反彈。
因為顧客「僱用」可口可樂的任務，不只是解渴，而是：
• 情感記憶
• 文化象徵
• 品牌認同
忽略情感層面的任務，再準確的數據也可能導向錯誤決策。
3.Google Glass（2014）
技術前衛，概念創新，但市場冷淡，原因在於它解決的是「科技可能性」，而不是「用戶迫切任務」。
消費者並沒有明確需要「隨時把資訊投射在眼前」這個任務。
二、JTBD 的起源與核心思想
JTBD 理論由哈佛商學院教授Clayton Christensen 提出，在著作The Innovator's Dilemma 中提出顛覆性創新理論，指出：
市場領導者往往專注於漸進式改良，卻忽略真正的顧客問題。
Christensen 關鍵洞察是：「顧客不是購買產品，他們是僱用產品來完成某個任務。」
例如：
• 人們不是買鑽孔機，而是買「牆上的洞」
• 不是買咖啡，而是買「提神」或「片刻放鬆」
• 不是買跑車，而是買「自我實現」或「身份象徵」
JTBD 將焦點從「顧客是誰」轉向：顧客在什麼情境下，試圖完成什麼任務？
三、影響消費者行為的三大任務層面
在 JTBD 框架中，任務通常分為三個層次：
1.功能性任務（Functional Job）解決實際問題
例如：節省時間、提高效率、降低成本
2.情感性任務（Emotional Job）解決心理感受
例如：感到安心、自信、被認可
3.社會性任務（Social Job）影響他人如何看待自己
例如：展現專業、品味或地位，真正成功的產品，往往同時滿足這三種任務。
四、JTBD 更貼近消費者心思
傳統市場分析關心的是：
• 年齡
• 性別
• 收入
• 教育程度
但這些變數，並不能真正解釋「為什麼顧客改用別的產品」。
JTBD 則聚焦在：
• 觸發點（Trigger）
• 使用情境（Context）
• 期望結果（Desired Outcome）
• 替代方案（Alternative）
這使企業能理解：不是「顧客是誰」，而是「顧客為何改變」。
五、運用 JTBD 提升創新成功率
1. 訪談轉換用戶，而非忠誠用戶
問他們：「為什麼你決定改用這個產品？」
2. 分析購買前的掙扎歷程
了解推力（不滿現狀）與拉力（新方案吸引力）
3. 描繪完整情境，而非功能清單
理解顧客使用前、中、後的過程與想法
4. 重新定義競爭對手
競爭對手未必是同類產品，而是完成同一任務的任何替代方案。
六、理解任務，才能真正理解人
在產品氾濫、注意力稀缺的時代，消費者的選擇並非隨機，而是理性的任務選擇。
當企業停止問：「我們還能加什麼功能？」
而開始問：「顧客此刻想完成什麼任務？」
創新的方向將徹底改變。
JTBD 不只是理論，而是一種思維轉換，從產品思維，走向任務思維；從市場區隔，走向情境洞察。
唯有理解顧客真正「想完成的工作」，
企業才能真正走進消費者心中。
AI如何看穿客戶潛在需求？3招幫B2B業務找到商機
在AI時代，B2B業務真正的挑戰轉向了「資訊的處理與轉化」。作者為深耕產業超過20年的B2B業務專家，教你3招用AI判斷對方「現在為什麼需要你」。透過AI分析企業財報、法說會、徵才資訊與決策者的公開動態，業務可以從零碎訊號中找出客戶尚未明說的需求，掌握更精準的提案時機。本文節錄自《90%高級主管出身業務，B2B聖經》。
文／吳育宏
本文目錄（點擊可快速前往）
大海撈針已過去，精準打擊才是關鍵為什麼AI是B2B業務的最佳情報員？一、情報蒐集的第一步：建立客戶的「數位畫像」二、從法人說明會到財報：AI如何解讀「老闆的真心話」三、社交媒體的隱形情報：挖掘決策者的個人見解
大海撈針已過去，精準打擊才是關鍵
在B2B業務的世界裡，資訊就是力量，而「資訊不對稱」曾是業務人員獲利的來源。但在AI時代，資訊已經不再稀缺，真正的挑戰轉向了「資訊的處理與轉化」。
過去，一位資深業務可能需要花上10年，才能培養出對產業的敏銳嗅覺，但現在透過AI的輔助，即便是業務新人，也能在極短的時間內展現出專家級的洞察力。
本章將帶你深入探討如何運用AI建立一套精準的情報調查研究系統，從核心邏輯到實戰案例，全面重塑你的業務競爭力。
為什麼AI是B2B業務的最佳情報員？
在傳統的業務開發模式中，蒐集情報是一項極其耗費體力的工作。過去我們習慣「掃街」，或是在搜尋引擎輸入關鍵字，但得到的往往是成千上萬條零散的訊息。這種蒐集方式有3個致命傷：
第一，資訊破碎化，你看到的只是客戶的片段，難以拼湊出完整的商業全貌；
第二，解讀主觀化，人的大腦容易產生偏誤，只看自己想看的，忽略了潛藏的風險；
第三，時效滯後性，當你在報紙上看到客戶的新聞時，競爭對手可能早已採取行動。這種低效率的勞動，正是平庸業務與頂尖業務的分水嶺。
AI的出現，徹底翻轉了這場遊戲。首先，AI具備強大的「彙整力」，如同一具高效能的過濾器，能在短短幾秒內掃描全球的數位足跡，將繁雜的數據轉化為有意義的摘要。
其次，AI擁有強大的「邏輯解析力」，它能識別出資訊之間的隱性關聯。例如，它能從一家公司頻繁招募自動化工程師的動作中，推論出該公司即將進行大規模的數位轉型。
最後，AI具備「多維度聯想力」，它能幫你把看似無關的政策變動、技術突破與客戶需求串聯在一起。簡單來說，AI就像是一個24小時不休息、博學多聞且反應極快的「數位參謀」，它幫你完成了最枯燥的資料過濾，讓你將精力集中在最關鍵的策略判斷。
以下透過實戰案例進一步說明。
一、情報蒐集的第一步：建立客戶的「數位畫像」
在正式接觸客戶前，建立「數位畫像」是決定開發成功率的關鍵。這就像是在進行一場外科手術前的掃描影像，你必須清楚知道對方的組織結構、決策脈絡，以及目前的「健康狀況」。一個好的數位畫像應該具備三維深度：第一，財務體質，這決定了對方口袋的深度與結帳信用；第二，策略方向，這決定了你的產品是否在對方的優先清單上；第三，經營痛點，這就是你切入的缺口。
你可以利用具備強大聯網能力的AI（如ChatGPT或Perplexity），下達具備框架感提示詞：
請分析〔目標公司〕過去兩年的營運重心變化。重點關注： 1. 他們在哪些研發領域投入最多資金？ 2. 他們近期的人才招募偏好？ 3. 他們在社交媒體上最常被抱怨的點有哪些？
透過上述多維度交叉分析，AI能幫你生成一份比官網更真實的「企業性格報告」。你會發現，有些公司看似保守，實則在悄悄布局新技術；有些公司看似高調，實則面臨人才流失的危機。
【實戰案例A：傳產轉型的精準切入】
某位銷售自動化倉儲系統的業務，將一家國內老牌紡織大廠作為目標。過去他多次拜訪，對方總是回應「目前營運穩定，無更換需求」。後來，他利用AI進行深度的調查與研究，分析該紡織廠近3年的公開資訊，以及上游原料供應商的變動。結果發現一個關鍵訊號：該廠近期大幅縮減了國內倉庫的租賃面積，並頻繁與跨境電商平臺接觸。
業務員因此從中解讀出：該廠正從過去「大宗貿易模式」轉向「小量多樣的跨境直銷」，這也意味著，他們過去大面積的倉儲邏輯已不再適用，急需「高頻率、小包裝」的自動化揀貨系統。於是，他在提案時直接以此為題，精準命中對方老闆隱而未現的焦慮，在第一場會議就成功取得評估測試的機會。
二、從法人說明會到財報：AI如何解讀「老闆的真心話」
對於上市櫃公司，法人說明會（編按：又稱法說會，上市公司向機構投資人報告營運狀況、財務績效，及未來產業展望的正式會議）與財報是業務人員的「戰略地圖」。但問題在於，財報充滿了冷冰冰的會計數字，而法說會逐字稿動輒上萬字，內容充斥著官腔與專業術語。業務員往往因為看不懂或沒耐心，而錯過了最核心的銷售訊號。
事實上，老闆在法說會上對分析師說的話，往往隱藏著他們最真實的壓力來源，因為他們必須對股東負責。現在，你可以把AI當成你的「首席財務分析師」，將法說會的錄音轉成文字後，直接餵給AI，下達精準的提示詞：
請閱讀這份兩萬字的法說會紀錄，幫我回答3個問題： 1. 老闆對於明年預算撥款最謹慎的領域在哪？ 2. 哪些部門目前正面臨產能或成本的壓力？ 3. 老闆反覆強調的3個關鍵詞是什麼？
AI就能瞬間把冗長的報告濃縮成一張「商機表」。這種解讀力能讓你避開客戶的地雷區，直接針對對方的「獎金區」進行提案。
【實戰案例B：從招募資訊看穿採購需求】
一位IT系統整合商的業務員想開發一家中型製造商。他在AI的協助下，分析該公司在人力銀行的招募數據後發現，該公司過去3個月密集招募具備「雲端資訊安全」 背景的工程師，且應徵條件特別強調「混合雲架構管理」（編按：指用一套整合性的方式，去管理「同時使用公有雲＋私有雲＋本地機房」的IT系統與資源）。
業務員立刻判斷出，這家公司正處於從本地端主機遷移到雲端的過渡期，且內部非常擔心資安漏洞。他在開發信中避開了通用的軟體介紹，而是寫道：「針對製造業在遷移雲端過程中，如何確保舊有製程數據不外洩的實務分享」。這封信在發出後的兩小時內，就得到了該公司資訊長（Chief Information Officer，簡稱CIO）的親自回覆，因為這正是他當下最頭痛、最需要外部專家協助的課題。
三、社交媒體的隱形情報：挖掘決策者的個人見解
在B2B銷售中，訂單成敗往往取決於「決策圈」裡的那群人。這群人包含了使用者、影響者、採購者與最終決策者。每個人的喜好、價值觀與恐懼點都不同。以往我們只能透過碰面來觀察，但現在數位足跡讓每個人都變得「透明」。透過分析決策者在LinkedIn 或專業社群的公開言論，AI能幫你進行深度的「人物側寫」。
延伸閱讀：AI也能用來經營人脈！從零碎資訊看懂對方，找出溝通切入點
你可以請AI協助分析目標對象近期的公開互動。例如，某位技術長（Chief Technology Officer，簡稱CTO）最近頻繁轉發關於「邊緣運算」（編按：Edge Computing，將人工智慧的運算任務，從遙遠的雲端資料中心，轉移至更貼近使用者的終端裝置上執行）的文章，這代表他對於中央集權式的系統有疑慮；或者某位採購經理在專業論壇上抱怨過「供應商售後反應太慢」，這就是你突圍的機會。透過AI的情緒分析與偏好歸納，你能為每位決策者量身打造專屬的「溝通頻率」。這不是投其所好，而是真正的同理心展現，讓你的提案在對方心中產生共振。
【實戰案例C：用老闆的話，說服部屬】
某位銷售節能設備的業務，目標客戶是一家電子代工大廠。他原本的對口單位是總務部，對方總以「節電效果有限，回本太慢」為由推辭。後來，業務員改變策略，利用AI分析該集團董事長在股東會上的致詞，與年報中的ESG承諾。AI幫他抓出一個關鍵點：集團董事長已公開承諾「在兩年內達成15%的減碳目標，且此目標與各部門主管的年度績效考核掛鉤」。
業務員拿著這份資料，重新向總務部提案，標題改為：「如何協助貴部門達成董事長要求的15%減碳績效，確保部門KPI達標」。這一次，總務部主管不再推託，反而積極主動的向高層請購，因為這項提案直接關係到他的績效與升遷。
節錄自：大是文化《90%高級主管出身業務，B2B聖經：從跑客戶到利用AI問對問題，這是你薪水翻倍、卡位晉升、認識大老闆的最快成功捷徑！》／吳育宏 著
JLPT N2聽到兩個時間就混亂？分清條件、變更與最後安排｜附5分鐘影音及練習
依對話更新原案，保留條件、例外與最終決定。本文以原創日語例句、繁體中文解析與短練習，示範N2備考與職場訊息理解的方法，搭配5分鐘影片與課後三題。
本文目錄
一、分欄記原案，更新變更內容
二、只改時間，地點仍依原案
三、先確認條件是否已成立
四、套入天氣條件，判斷最後場地
五、核對題目、條件與最終安排
課後三題：先聽音訊，再看逐字稿
對話出現兩個時間，就不知道該選哪個嗎？這五分鐘，記原案、標變更，再用條件確認最後安排。
本文搭配「5分鐘學會條件與變更聽解：聽清時間、條件與最後安排」5分鐘影片，適合具前一級基礎、準備JLPT N2的學習者。先觀看影片，再閱讀案例並自行作答。例句、短文與對話皆為原創假設情境；影片使用合成配音。聽解練習可先把畫面移至播放器，避免先讀下方逐字稿。
一、分欄記原案，更新變更內容
本堂核心判斷方法
上一批練習下一步行動，這堂加入條件與例外。有些資訊改了，有些維持原案。要把完整安排更新，不能只聽最後出現的時間。
先建立簡單欄位
不用逐字抄寫對話。先記時間、地點、行動和條件，變更時只更新該欄。遇到如果、改成或只有這次，留意它管到哪個內容。聽到兩個時間不代表一定有陷阱，可能只是起訖或不同人的安排。先確認每個數字屬於哪個欄位，才能決定是否替換。
例如下午三點可能是開會時間，也可能是資料提交期限，不能直接當成同一件事。數字旁邊的動作，通常能幫你找到它屬於哪個安排。
二、只改時間，地點仍依原案
会議は三時に第二会議室で行います。
案例一：只改時間
部長の予定が変わったので、十一時に変更します。場所はそのままです。
案例一解析
時間從下午三點改成上午十一點。地點說維持原樣，所以仍是第二會議室。不要因為只記到新時間，就把沒有改的地點丟掉。如果對話只修改時間，就不要自行換掉會議室。原案不是全部作廢，只有明確修改的部分需要更新。
維持原樣這句沒有重複地點，卻明確要求保留前面的資訊。如果只記修改後的數字，選項中的地點就容易靠印象猜。
練習一：最後去哪裡、何時？A｜11時，第二會議室B｜15時，第二會議室請先自行作答，再閱讀後面的解析。
答案一：A
答案是A，原時間已經被修改。地點沒有新安排，所以保留原資訊。把變更欄位和未變更欄位分開，能避免整組資訊一起猜。完成題目後，把答案讀成十一點，在第二會議室開會，再對照對話。這種完整覆述能揭露只記時間或只記場所的缺漏。
三、先確認條件是否已成立
資料は今日中に送りましょうか。
案例二：條件式回覆
先方から確認の返事が来たら送ってください。まだ来ていなければ、明日の朝まで待ちましょう。
案例二：目前狀態
今はまだ返事が来ていません。
案例二解析
對話不是一律今天寄出，也不是一律明天才寄。要看對方是否已回覆。現在尚未回覆，所以採取等待的安排；不能把條件刪掉。收到回覆這件事是動作的門檻，不是單純背景資訊。條件成立與否，要依對話目前提供的資訊判斷。
同一條件可以分成已成立與未成立兩條路，先記規則，再放入目前狀態。等待到明天早上是未回覆情境的安排，不等於明天一定會有回覆。
練習二：現在是否寄出？目前尚未收到確認回覆A｜立刻寄 B｜先等待請先自行作答，再閱讀後面的解析。
答案二：B
答案是B，寄出的條件目前沒有成立。原本提議今天寄，不代表最後已同意立刻寄。若之後收到確認，安排可能更新，必須重新套入當時狀態。若後文說已收到確認，就要更新狀態，不能繼續沿用先前的等待答案。但目前沒有新的回覆，所以不能自行假設條件已經成立。
四、套入天氣條件，判斷最後場地
雨が降ったら体育館を使います。晴れなら予定どおり校庭です。
案例三：套入預報
明日は晴れる予報なので、校庭で準備を進めます。
案例三解析
兩個場地各有自己的條件。目前依晴天預報，按操場的方案準備。這是對話的準備決定，不是保證明天的實際天氣不會變。目前的決定和未來的備案，可以同時存在，不必選一個永遠有效的安排。天氣預報是目前準備的依據，與明天實際天氣是不同時間層次。
作答只能依對話中的已知資訊，不用猜自己覺得更可能的天氣。
練習三：條件與場地配對
A｜下雨也一定用操場B｜下雨改體育館，晴天用操場請先自行作答，再閱讀後面的解析。
答案三：B
答案是B，兩個分支都要保留。目前按晴天案準備，不代表取消下雨的備案。聽解題可能問目前決定，也可能問條件方案，要先看問題。題目問現在用哪個場地，與題目問下雨怎麼辦，會需要不同答案。問條件方案時，要保留下雨與晴天兩條分支；問當下準備則選目前採用的一條。先看題目，可以避免把同一段對話的不同問題都回答成同一個地點。
五、核對題目、條件與最終安排
三種原創應用情境
最後一句可能是確認，也可能只是補充理由。先確認題目問現在行動、時間，還是條件規則。再用整段對話支持答案，不要只抓最後一個名詞。最後一句也可能只是重複確認，真正的變更發生在中間。所以聽完整段後，用欄位整理，比只等待最後一句更可靠。
課後五分鐘練習
課後另附三題日語聽解音訊。先不看逐字稿，記原案與變更，再作答。訂正時寫清楚哪個欄位改了，並圈出條件。錯題紀錄可以分成漏聽變更、刪掉條件或誤換未修改資訊。第二次聽時只核對改動的欄位，第三次再確認條件與理由。
每次設定一個任務，比一直重聽卻不知道要找什麼更容易訂正。
課後三題：先聽音訊，再看逐字稿
先播放延伸練習音訊，自行作答後再看逐字稿與答案。這段音訊不計入5分鐘課程影片。
1. 男：打ち合わせは二時に第一会議室ですね。女：時間だけ四時に変わりました。部屋は同じです。問：最後的安排？ A 14時第一會議室 B 16時第一會議室答案B：只改時間，地點保留。
2. 男：今日、申込書を出してもいいですか。女：上司の確認が済んだら出してください。まだなら待ってください。男：まだ確認してもらっていません。問：現在應做什麼？ A 提交 B 等待答案B：確認尚未完成，提交條件未成立。
3. 女：午前の電車に乗れなければ、午後の便に変更しましょう。男：午前の切符が取れたので、そのまま行きます。問：採用哪個方案？ A 上午 B 下午答案A：已取得上午車票，不需啟動下午備案。
資料來源與教學說明
本課例句、短文與對話皆為原創假設情境，不是官方真題。級別為教學編排，非官方逐項文法清單；五分鐘課程不保證檢定合格。
資料來源與查證日期：2026年10月6日
JLPT能力說明
JLPT試題構成
JLPT官方問題集
[joblist_plugin title='更多104【JLPT】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=JLPT' amount='3']
Google強推Gemini 3亮點一次看！講話更得體、「幫助每個人的任何想法化為現實」
2025-11-19 聯合報編譯周辰陽 由聯合新聞網授權轉載
自從OpenAI在2022年推出ChatGPT 之後，Alphabet旗下的Google 始終在人工智慧領域力求追趕，18日推出的大型語言模型更新版Gemini 3 ，被視為縮小差距的關鍵契機，或許能在爭奪AI主導權之爭中發揮顯著優勢。
Gemini網址：https://gemini.google.com
Gemini 3改變了什麼？
1. 回應更得體、新功能 逐漸拓展至全球用戶
華爾街日報與美聯社報導，Google表示，Gemini 3將提升Gemini APP及Google搜尋引擎 AI模型的查詢回答巧妙得體。此外，新模型在程式碼撰寫、APP開發與影像生成 方面也顯著更為熟練。這些最新AI功能將先提供給美國的Gemini Pro與Ultra訂閱者，之後再逐步擴大至全球用戶。
2. 新增AI思考功能
Gemini 3的更新亮點之一是Google搜尋引擎新加入的AI「思考」功能。Gemini主管認為，這將成為未來不可或缺的工具，進一步提升使用者的生產力與創造力。Google DeepMind技術長卡武克丘格魯（Koray Kavukcuoglu）說：「我們認為這個模型能幫助每個人把任何想法化為現實。」
Gemini已經悄悄釋出部分Gemini 3功能的傳聞已在網路上廣為流傳，並進一步激起人們對正式發布的期待。在Reddit、X及其他論壇上，使用者不斷蒐集谷歌推出新模型的蛛絲馬跡，而谷歌也多次暗示，新版本的智慧程度將遠勝以往。
3. 影像生成速度超快
儘管ChatGPT的使用量仍遠遠領先於Gemini，但Nano Banana 能迅速爆紅，部分原因在於其影像生成速度明顯快於其他模型。不像ChatGPT可能需要1分鐘或更長時間，Nano Banana通常只需數秒；不少使用者也認為，Nano Banana的圖像更逼真、瑕疵更少，例如額外手指或臉部變形等問題較不常見。
4. 重新設計Gemini APP介面
Gemini希望Gemini 3能延續成長動能，並為此重新設計Gemini APP的介面，同時推出一系列新功能，其中部分將率先提供給訂閱者。Google也計畫本周向訂閱者開放 Gemini 3 的「AI Mode 」，並逐步在美國全面推出。
5. 可處理更細緻的問題
Gemini搜尋產品副總裁斯坦（Robby Stein）展示一則AI模型示範：在比較不同房貸利率與頭期款的查詢中，Gemini 3能即時生成互動式比較工具，並附上各方案的利弊分析。斯坦說：「Gemini 3的最大優勢在於，它能在底層處理更廣泛、也更細緻的問題，讓我們能直接在搜尋中回答你最棘手的問題。」
吳恩達公布AI工程技能版圖：2026年開發者最重要的4大技能
人工智慧（AI）先驅吳恩達博士與DeepLearning.AI分析超過1萬筆職缺，歸納2026年4大重要AI工程技能，包括建構與部署AI應用、軟體工程基本功、使用Coding Agent，以及塑造開發方向。
文／樂羽嘉編譯 由天下雜誌授權轉載
本文目錄：2026年最重要的4個AI工程技能
1. 建構與部署AI應用程式2. 掌握軟體工程基本功3. 有效運用AI程式設計代理4. 塑造開發方向
人工智慧（AI）先驅吳恩達博士最近撰文公布AI工程技能版圖，告訴開發者應該優先學習哪些技能，也讓雇主知道如何找出真正有能力的開發者。
吳恩達（Andrew Ng）是DeepLearning.AI創辦人、Coursera董事長兼共同創辦人，也是史丹佛大學兼任教授。身為機器學習與網路教育領域先驅，吳恩達在人工智慧方面的成就改變了許多人的生活，超過800萬人修過他講授的AI課程。
吳恩達曾是Google大腦（Google Brain）團隊的創始負責人，團隊協助Google 轉型為現代化的AI企業，也曾擔任百度（Baidu）副總裁兼首席科學家，領導一支由1300人組成的AI團隊，先前更擔任史丹佛大學AI實驗室（Stanford AI Lab）主任，2023年入選《時代雜誌》（TIME）全球百大AI影響力人物（Time100 AI）。
吳恩達和DeepLearning.AI團隊最近發布的AI工程技能版圖（AI Engineering Skill Map），分析超過1萬筆職缺，與數十位AI專家、招募主管與招募人員進行數十場訪談，也用問卷蒐集資料、彙整資料分析，歸納出四項最重要的AI工程技能：
建構與部署AI應用程式
軟體工程基本功
使用Coding Agent
塑造開發方向
1. 建構與部署AI應用程式
AI應用與傳統軟體最大的差異，在於AI的輸出具有不可預測性。
給大型語言模型（LLM）一段提示詞，你永遠無法完全確定它會回傳什麼結果。訓練一個深度學習模型，你也永遠無法百分之百確定它面對從未見過的資料時會有什麼表現。
因此，只知道如何使用LLM、RAG或代理工作流等基本元件，已經不夠了。
這項技能的核心，是運用統計方法衡量、引導及管理AI系統，最重要的是建立一個評估與錯誤分析的閉環。
2. 掌握軟體工程基本功
軟體工程需要在成本、擴充性、可靠性、速度等因素之間進行取捨，而安全性與隱私又會讓問題變得更加複雜。
理解軟體工程的基本原理，能讓你首先意識到「究竟有哪些取捨存在」。如此一來，在選擇技術堆疊、設計系統架構、設計資料儲存方式或進行測試等方面，都能做出更好的決策。
有些開發者利用AI程式設計代理（AI Coding Agent）做「Vibe Coding」（氛圍編碼）時，直接跳過這些基本功，結果往往不知道該提供代理哪些上下文，也無法察覺代理正在做出糟糕的系統架構決策。
現在這些基本功的價值已經從過去的「親手把所有程式碼寫出來」，變成「使用精準的工程語言，引導AI代理完成工作」。
3. 有效運用AI程式設計代理
有效使用代理式程式開發，已經是每一位開發者的關鍵技能。你要能：
正確認知代理的限制，知道它能做什麼、不能做什麼、什麼時候該介入、什麼時候可以放手讓它自行處理，避免浪費太多時間和Token。
有效管理上下文視窗（context window），在規劃與執行之間做取捨。
提供驗證工具（validators）與評估框架，讓代理能夠在閉環中自主反覆修正。
撰寫清楚的規格，同時知道什麼時候不需要完整規格也能推進工作。
協調多個代理合作。
避免高風險錯誤，例如不小心讓代理弄壞正式環境的資料庫。
這個領域的發展速度極快，因此持續嘗試新工具，並不斷調整自己的工作流程，本身就是一項核心要求。
4. 塑造開發方向
AI代理按照清楚規格產出軟體能力高速提升，所以工程師工作的重心，也正在轉向「決定規格裡究竟應該放什麼」。
工程師不應再期待別人交給自己一份像素級精準的設計稿，然後只負責按照要求實作。
要做好AI工程，就必須具備產品思維，理解商業背景與客戶目標，參與塑造並推動產品的開發方向。
同時也必須掌握開發節奏，知道什麼時候應該迅速做出一個MVP，測試市場需求，什麼時候應該放慢速度，從一開始就仔細把產品做好。
在傳統軟體團隊中，決策與執行是分開的，產品經理與客戶溝通、寫需求，計師製作Mockup，工程師只要按照規格實做。
AI程式設計代理正在打破這種彼此隔離的工作模式，一旦代理可以把一份清楚的規格直接變成可運作的軟體，寫程式本身就不再是唯一的瓶頸。
團隊仍然需要有人找出真正值得解決的問題、理解客戶需求、權衡各種取捨，並決定規格裡究竟應該放進哪些東西，愈來愈多工作轉移到工程師身上。因此，工程師工作中那些結果明確、單純執行的部分正在減少；充滿不確定性、需要人類判斷的工作則正在增加。
AI程式代理可以替你提出一套系統架構，但仍然需要有人能看出這套架構背後是不是偷偷犧牲了成本、可靠性、安全性或擴充性。更快產生程式碼，不代表就能做出更好的決策。
（資料來源：medium、deeplearning.ai、startupfortune .com、andrewng.org）
（原文標題：吳恩達：2026年最重要的4個AI工程技能）
推薦閱讀：
4成年輕人偷偷惡搞公司的AI計畫，Z世代為何超反感AI？
Z世代找工作，別再「追隨你的熱情」？經濟學人：先做好一件有用的事
AI將淘汰39%技能！世界經濟論壇：2030年職場這些能力最關鍵
有任何收穫或想分享的，都來和大家一起聊聊吧！