邁入Java REST Web Service開發領域
104學習
XML Web services
這項技能指的是利用標準化的協議和格式，讓不同系統或應用程式能夠互相溝通與交換資料。它通常用於企業內外系統整合，提升資訊流通效率，並支援跨平台、跨語言的服務互操作性。在職場上，具備這項能力代表你能設計、開發及維護能與其他系統協同作業的服務，對企業提升自動化與數位轉型非常關鍵。
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智能文件編輯：AI和Word的整合
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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
CIW Web Developer
CIW(Certified Internet Webmaster) 認證是目前唯一針對互聯網專業人員的國際權威認證。CIW培訓著重於技術水平的提高和商業實踐的具體運用，使企業在網絡商業環境中提高市場競爭能力。
CIW是一種基於互聯網專業技能的培訓認證，適合設計、開發、管理、安全防護、技術支持互聯網及企業網相關業務的人士。
Prosoft Learning Corp.
Master CIW Web Site Manager
CIW(Certified Internet Webmaster) 認證是目前唯一針對互聯網專業人員的國際權威認證。CIW培訓著重於技術水平的提高和商業實踐的具體運用，使企業在網絡商業環境中提高市場競爭能力。
Master CIW Web Site Manager精通管理網路伺服器與維護小、中、大型公司的網站。CIW是一種基於互聯網專業技能的培訓認證，適合設計、開發、管理、安全防護、技術支持互聯網及企業網相關業務的人士。
Prosoft Learning Corp.
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
IT Expert-網路資訊+網路規劃設計專業人員
IT Expert-網路資訊+網路規劃設計專業人員證照專為具備網路架構設計、管理與維護能力的專業人才設計，涵蓋網路通訊協定、路由交換技術、防火牆設定及安全管理等核心技能，能有效規劃企業網路環境並確保系統穩定運作，適合從事資訊系統規劃、網路工程及資安防護等相關工作，提升職場競爭力。
經濟部ITE資訊人員鑑定
使用者介面設計 Adobe XD
Adobe XD證照驗證持有人具備使用Adobe XD進行使用者介面設計的專業能力，能有效運用軟體工具進行原型製作、互動設計及視覺布局，提升產品使用者體驗。持證者熟悉設計流程與協作技巧，能與團隊成員順利溝通，確保設計方案符合需求並具備創新性。此證照適合UI/UX設計師、產品經理及相關領域專業人士，提升職場競爭力與專業信譽。
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精選貼文，掌握第一手知識
WAF是什麼？白話解釋 Web防火牆功用，擋住DDoS的好幫手！身為PM必懂的工程術語
Web Application Firewall（WAF），即網頁應用防火牆，是一種專門為網站安全設計的保護機制。它像一個站在網站門口的「守門人」，負責檢查所有進入網站的流量，過濾潛在的惡意行為。WAF 通常用於阻擋常見的網站攻擊，包括 SQL 注入、跨站腳本攻擊（XSS）、DDoS 攻擊等。本文將深入解釋 WAF 的功能及其應用情境，並介紹可能被 WAF 擋下的請求類型。
▮ WAF 是什麼？
WAF（Web Application Firewall）可以想像成網站的「警衛」，它專門保護網站不受惡意攻擊，特別是針對應用層的威脅。WAF 位於用戶請求和網站伺服器之間，通過預設規則來篩選和檢查流量，確保只有合法請求能夠進入網站。它的主要功能包括：
1. 保護網站免受攻擊：WAF 能夠阻擋如 SQL 注入和 XSS 這類常見的網站攻擊，防止攻擊者竊取或破壞數據。
2. 分析與過濾流量：WAF 會根據請求內容、來源和模式來檢查流量的合法性，以確保網站安全性和用戶資料的完整性。
3. 提高用戶體驗：透過自動阻擋惡意流量，WAF 能有效減少網站的宕機或數據洩露的風險，提升整體用戶體驗。
▮什麼情況下 WAF 會擋下請求？
1. SQL 查詢語句
- 當用戶提交與資料庫查詢相關的內容時，WAF 可能將其視為試圖訪問後端數據的行為，進而阻擋。
2. 內嵌腳本標籤
- 若用戶提交的內容中包含類似於腳本的標籤符號，WAF 可能判定為惡意程式碼注入，從而阻止請求。
3. 跨站請求偽造操作
- 當 WAF 偵測到某個請求可能誘導用戶執行未授權的動作時（如更改個人資料或密碼），它將攔截該請求。
4. 可疑檔案上傳
- 若用戶上傳的文件包含潛在執行程式或後端代碼，WAF 可能會將其視為威脅並拒絕上傳。
5. 重複大量請求
- 當短時間內出現大量類似請求時（如多次加載同一頁面），WAF 可能將其視為攻擊行為並阻止流量。
6. 文件路徑的變更操作
- 若請求中出現目錄導航字符，WAF 可能會判定為目錄遍歷行為並加以阻擋。
7. URL 參數的變動
- 若用戶試圖更改 URL 中的重要參數，例如修改產品價格或權限設置，WAF 可能將其視為潛在的篡改行為並阻止。
▮ WAF 的應用價值
WAF 不僅是網站安全的防護措施，也是提升用戶體驗和數據安全的關鍵。它能夠在不影響網站正常運行的情況下，自動化地阻擋潛在威脅。對於產品經理來說，理解 WAF 的運作方式有助於更好地規劃產品開發和安全策略，確保在功能實現與安全防護之間取得平衡。
▮ 總結
WAF 是網站安全策略中的重要一環，它不僅保護網站免受惡意攻擊，也能提高用戶的信任度和產品的穩定性。通過 WAF 的應用，網站能夠有效地篩選和過濾異常流量，確保產品能夠在安全環境下平穩運行。對於產品經理來說，理解 WAF 的功能與應用情境，能夠在產品開發過程中更有效地保障用戶安全並提升整體體驗。
.NET 開發者必看！學會滲透測試思維，加速修補資安漏洞並提升系統穩定性
恆逸開課時間查詢：https://www.uuu.com.tw/Course/Show/1501/1
恆逸學員徐英智：
C# 全端開發兼顧穩定與資料安全
我目前在一家以軟體開發為主的科技公司擔任全端工程師,主要使用 C# 和 .NET 平台開發各類應用程式。工作上,我負責的範圍涵蓋後端系統架構設計到前端畫面的串接。我也會與美編人員、測試人員一起討論技術方案,並處理系統整合的問題。我們的客戶大多是公部門,因此系統在穩定性、擴充性及資料安全方面的要求都非常高。
🎯 藍紅軍攻防實務滿足工作所需
公司正在計畫投標更多不同領域的專案,在證照要求上需要有更多同事擁有 C# 相關證照。我覺得這門課最大的吸引力是內容非常完整,從防禦到攻擊的部分都有涵蓋,特別是針對藍軍防禦與紅軍攻擊等主題,都有搭配實務講解。這些正好是我目前工作上非常需要了解的內容。
🛡️ 從攻擊視角掌握資安防護精髓
講師的教學方式非常豐富,不只侷限於課本內容,而是從多個角度搭配實際案例來說明重點。印象最深的是在講解「程式撰寫的資安防護」時,講師不只是單純地說明理論與原則,而是透過實際的攻擊範例,來展示網站在有防護與沒防護時的差別。透過這樣的實作演示,我能夠更直觀地理解各種漏洞的成因與攻擊手法,也學會了如何在開發階段就建立正確的安全意識。這對我特別有幫助,因為我在工作中經常需要修補系統漏洞、分析滲透報告。課程讓我更清楚地了解滲透測試人員在檢測時的思維與方式,能更有效地從防禦角度思考問題,預先避免潛在風險。這樣的實務教學方式,讓我在資安防護上不再只是照著規範執行,而是真正了解背後的邏輯與意義。
🔍 Proxy 工具實戰應用發現潛在弱點
讓我印象深刻、甚至覺得意想不到的收穫,是學到了 Proxy 工具在滲透測試中的進階應用。以前我只知道這類工具能攔截封包做基本分析,但在課程中,講師深入示範了如何利用 Proxy 來模擬實際攻擊、測試網站的安全防護機制,這才讓我意識到這類工具的潛力。透過上課,我發現可以在專案系統上線前,先用這個工具自行進行測試,檢查是否存在漏洞或防護不足的地方,這不僅能提早發現問題,也能減少上線後修補的時間與成本。上完課的隔天,我立刻將這些方法運用到工作中,重新檢查過去負責的專案系統,找出一些過去未注意到的潛在弱點。實務操作的經驗,也幫助我在考證過程中,能更快速地判斷並找到問題的答案。
🚀 資安課程助學員快速理解攻擊手法強化防護爭取升遷
這門課對我工作的幫助可說是立竿見影。回到公司後,我剛好收到幾份滲透測試報告需要修補漏洞,便立刻回想課堂上學到的觀念與技巧。以前看到這類報告時,常需要花時間去理解攻擊手法與漏洞成因,但現在我能更快掌握滲透人員的思維角度,也能準確判斷問題所在,迅速找到程式中需要修補的部分並完成防護強化。更重要的是,這次的學習讓我對資料防護與網路架構的整體概念有了更深入的理解,能夠以更全面的視角來思考系統安全。我現在也能更直觀地提出自己的建議與想法,並主動分享課程中學到的資安觀念與防護技巧。最後,我希望自己能順利在下個月取得 CASE .NET 的證照,爭取公司提供的額外獎勵與升遷機會。
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如何成為後端工程師？精準掌握必備核心技能＆職涯精進攻略
你是否想轉職成為後端工程師，打造更穩定、具成長性的技術職涯？無論你是剛開始學習程式語言的新手，或正在尋找明確學習方向的職場工作者，這份後端學習地圖將幫助你掌握後端工程的核心技能、實戰經驗與職涯發展路徑。透過系統化的學習規劃與專案實作，你將更有信心地踏入後端領域，成為職場中真正被需要的技術人才。
文 /【104學習精靈】
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後端工程師是什麼？和前端、全端工程師有什麼不同與優勢之處？掌握後端工程師的核心能力：必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能轉職後端工程師的學習策略後端工程師薪資行情與職涯發展後端工程師的挑戰與機會
後端工程師是什麼？和前端、全端工程師有什麼不同與優勢之處？
🎯 後端工程師工作內容
後端工程師（Backend Engineer）主要負責伺服器端的邏輯開發，包括資料庫管理、API 設計、伺服器架構以及系統效能優化。他們確保前端應用程式能夠順利與後端系統交互，並提供穩定的數據與服務。
🎯相近職類比較：DevOps、全端、前端、後端工程師差別
職位主要負責技術負責範圍後端工程師（Backend Engineer）伺服器架構、API 設計與串接、資料庫管理、效能優化負責後端邏輯、數據清理，確保前端能夠存取正確的資料前端工程師（Frontend Engineer）HTML、CSS、JavaScript、React、Vue負責 UI/UX 設計，開發與使用者互動的前端界面全端工程師（Full Stack Engineer）前端 + 後端技術能獨立開發完整應用，涵蓋 UI、後端 API、資料庫管理DevOps 工程師（DevOps Engineer）Docker、Kubernetes、CI/CD、自動化部署負責開發與運行環境的部署、監控與維護，提升開發效率
🎯 為什麼選擇後端開發？
後端開發是資訊產業中穩定且高度需求的領域，適合對邏輯、架構、系統思維有興趣的學習者投入：
就業市場穩定成長：隨著數位化轉型普及，後端開發職缺在各行各業皆有需求，從新創到大型企業都有穩定徵才。
強調邏輯與架構設計：後端工程著重資料儲存、伺服器溝通、API 設計等，適合喜歡系統設計與架構思考的人。
職涯彈性大：從初階後端工程師到系統架構師，甚至 DevOps、SRE、資安領域都有後續延伸路徑。
遠端與自由接案機會多：後端開發技能通用性高，較容易接國際案或轉為遠距工作者。
AI 與資料應用的基礎：資料庫管理、API 串接、運算效能等能力，也可延伸應用至 AI 系統部署或資料工程等新興領域。
🎯 誰適合轉職後端工程師？
後端開發適合各類背景者，關鍵在於邏輯思維、學習動機與持續投入：
✅ 設計/前端背景：具備良好使用者體驗與前端邏輯，轉後端可成為 Full-Stack 工程師，提升職涯彈性。
✅ 商管背景：邏輯能力佳且理解商業流程，適合轉後端結合業務邏輯，強化企業系統開發應用。
✅ 理工背景（如物理、數學）：邏輯與抽象能力強，容易掌握資料結構與演算法，是進入後端的優勢群體。
✅ 非資訊領域自學者：只要有堅強動機與自律力，透過系統性訓練與專題實作亦能成功轉職。
✅ 現職 IT 工程師（如測試、維運）：已具備技術背景，轉入開發領域有明顯加速效益。
✅ 資料分析師：熟悉資料處理與 Python，轉向後端可擴展資料處理與系統部署的完整技能鏈。
掌握後端工程師的核心能力：必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能
🧭 後端工程師技能、工具分類表
語言與工具資料處理與資料庫API 設計與架構DevOps 與部署基礎Python / JavaScript / Java / GoGit / GitHub / GitLabSQL（PostgreSQL / MySQL）資料庫基礎觀念REST APIHTTP 基礎了解部署概念核心*熟悉後端框(SpringBoot, Django, Express, Gin)*熟悉語言設計模式撰寫可讀性高的程式NoSQL（MongoDB / Redis）基本資料模型設計身分驗證（JWT / OAuth）API 文件設計（Swagger）*Docker 容器化*CI/CD 自動部署 進階*多語言協作力*程式效能優化*高效能資料庫設計*索引分片與備援策略GraphQL / gRPC微服務架構（CAP / CQRS / Event Sourcing）Kubernetes、服務網格（Service Mesh）監控與日誌系統認證*程式語言認證 (例如Python 程式設計證照PCAP）*個人作品集AWS Database SpecialtyMongoDB 認證*API 設計課程證*書專案開發經驗（如 Hackathon）*AWS Certified DevOps Engineer*CKA（Kubernetes Administrator）▲ 後端工程師應具備技能、工具能力、職涯指引表，點選不同技能會對應到相關課程。
後端工程師學習地圖與路徑（搭配AI工具）
🔰 初學者階段（0–6 個月）
✅ 目標：熟悉基礎程式語言與網路知識，能夠開發基本 API。
📌 學習內容：
選一門後端語言（Python / JavaScript / Java）：選一門主流語言打好程式基礎，進入開發世界。
Git 與版本控制（GitHub / GitLab）：讓你能有效保存、回朔與分享你的程式碼。
理解網路基礎與 HTTP 協議：理解網站如何運作與資料如何傳輸。
SQL 資料庫（PostgreSQL / MySQL）：學習資料查詢語言，管理網站背後的資料。
REST API 開發：學習建立網頁服務的後端接口。
Python 程式設計能力 - 線上免費檢測
📌 AI 工具應用：
ChatGPT 協助語法學習與除錯：快速解釋語法、找出 bug、提供程式碼建議。
GitHub Copilot 協助寫基礎 CRUD 程式碼：協助補上程式片段。
📌 備選學習：
Go 語言：效率高但語法嚴謹，對初學者略具挑戰。
Node.js（JavaScript 後端）：若未來想走全端路線可以學。
✅ 適合考取的證照：
Python 程式設計證照（PCAP）
ITS (Information Technology Specialist, IT 資訊科技專家認證
Oracle MySQL Database Developer
AWS Certified Cloud Practitioner（雲端基礎，有助於未來學 DevOps）
[course_plugin title='Python課程' keyword='Python 輕鬆上手學' amount=1]
[course_plugin title='後端工程師入門課程' keyword='成為後端工程師' amount=1]
🚀 中階階段（6–12 個月）
✅ 目標：熟悉進階 API 設計、資料庫優化，學習 DevOps 工具。
📌 學習內容：
學習後端框架 (Express、Spring Boot、Django、Gin) ：掌握常用的後端框架。
身份驗證與授權（JWT、OAuth）：幫使用者安全登入，讓資料不被偷看。
NoSQL 資料庫（MongoDB、Redis）：適合儲存彈性格式的資料或快取機制。
Docker 容器化：讓你的程式「打包好、帶著走」。
CI/CD 自動部署（GitHub Actions）：程式更新後自動上線，省時又省心。
📌 AI 工具應用：
使用 AI 幫你產生 Dockerfile 與 CI/CD 配置：不懂也能靠 AI 輔助上手。
協助設計 API 架構與資料庫 schema：加速設計與重構過程。
📌 備選學習：
GraphQL：適合複雜資料查詢，但非所有團隊使用。
gRPC：適合內部高效通訊場景，小型專案可暫不碰。
Jenkins（較舊型 CI/CD 工具）：學習成本高，可視需求使用。
HATEOAS（超媒體 API）：學術價值高，實務上較少見。
✅ 適合考取的證照：
MongoDB Developer Certification
Docker Certified Associate (DCA)
Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900)
HashiCorp Terraform Associate（如學有餘力涉略基礎 IaC）
[course_plugin title='後端工程師中階課程' keyword='接案必學 ◆ 邁向更專業的App開發' amount=1]
🏆 進階階段（12 個月以上）
✅ 目標：學習架構設計，提升可擴展性與效能。
📌 學習內容：
微服務架構（CAP 理論、CQRS、Event Sourcing）：學會如何將大系統拆小管理，處理資料一致性問題。
Kubernetes 與服務網格（如 Istio）：讓多個服務能自動部署與協調運作。
高效能資料庫設計與分片策略：設計能承受高流量的資料系統。
系統監控與安全性實踐（如 Prometheus、Grafana）：確保系統穩定、安全運作。
📌 AI 工具應用：
AI 幫你設計 YAML 檔與架構圖：快速理解與部署分散式架構。
系統瓶頸分析助手：用 AI 分析 log 或效能資料，加快除錯與優化。
📌 備選學習：
Istio 等 Service Mesh 工具：適合大型微服務團隊，維護成本高。
Event Sourcing：較進階模式，建議有實務需求時再深入。
✅ 適合考取的證照：
Certified Kubernetes Administrator (CKA)
AWS Certified Solutions Architect – Associate
Google Cloud Professional Cloud Architect
DevOps Engineer Professional（AWS / Azure）
[course_plugin title='後端工程師進階課程' keyword='Java進階專業｜前後端整合開發與應用' amount=1]
5個後端工程師應具備的軟技能特質：
邏輯思維與問題解決能力
能夠理解業務需求並轉化為系統邏輯，並針對錯誤快速找到根本原因。
【小測驗】來測測看自己的問題解決技巧 👉 問題解決 - 職能檢測｜104學習精靈
溝通與跨部門協作能力
後端工程師需與前端、產品經理、DevOps 甚至業務單位協作，良好的溝通有助於準確理解需求與回報技術限制。
【小測驗】來測測看自己的溝通能力技巧 👉 溝通協調 - 職能檢測｜104學習精靈
學習與自我成長動能
後端技術（如框架、資料庫、API標準）快速演進，必須持續學習與更新知識。
細心與責任感
後端處理大量資料及邏輯，細節錯誤容易引發資安問題或系統錯誤。
時間管理與自我管理能力
在遠端工作日益普遍的環境下，自律與時程安排變得尤為重要。
轉職後端工程師的學習策略
🎯 初學者或轉職者的學習策略
轉職或初學後端工程，建議採取階段式、任務導向的學習策略，以下列點歸納：
設定明確學習階段：分為基礎語言（如 Python/JavaScript）、資料庫應用、框架學習（如 Django、Node.js）、部署維運。
專案導向學習：每學完一個階段，就進行小型專案驗證所學，例如 Todo List、部落格、會員系統等。
培養問題解決能力：鼓勵查文件、逛論壇、問 ChatGPT，建立獨立解決 bug 的習慣。
學習版本控制與團隊協作：掌握 Git、GitHub、簡單 CI/CD，增加求職競爭力。
善用 AI 工具輔助學習：例如用 ChatGPT 解釋程式碼、Copilot 寫樣板、Kaggle 或 LeetCode 練習邏輯。
參與社群與實戰活動：參加黑客松、Open Source 專案、小型 Freelancer 案，強化實務經驗與人脈。
建立個人學習履歷：記錄學習歷程、撰寫技術部落格、整理 GitHub 作品集。
🎯 不同領域的客製化學習策略對照表
學歷背景優勢可能挑戰調整建議資訊相關科系已具備基礎程式能力、學科知識缺乏實務經驗、專案規模小強化實作專案與部署經驗，參與社群或實習累積履歷非資訊理工（如數學、物理）邏輯與數學能力強，適應資料結構與演算法快缺乏開發環境熟悉度與應用場景理解著重環境建置、框架與資料庫應用，透過實作強化「業界語感」設計/前端背景了解 UI/UX 與前端邏輯，轉職成為全端潛力大對資料結構與後端語法較不熟悉從 API 串接、簡單後端框架入手，逐步學習資料庫與後端設計邏輯商管/人文背景商業邏輯與跨領域溝通力強，善於理解用戶需求技術門檻高、邏輯訓練少以高階語言（如 Python）為起點，結合專案題材（如 CRM、報表系統）學習效果更佳在職 IT 工程師（測試、維運）已熟悉技術工具與環境、具系統性思維缺乏開發流程與程式架構設計經驗透過轉任內部開發專案或小型 App 開發練習，搭配設計模式與框架學習資料分析/AI 轉職者熟悉資料邏輯與語言（如 Python）、了解資料流缺乏完整系統建構經驗補足後端架構設計與部署技巧，從資料處理串接 API、Flask、FastAPI 切入
後端工程師薪資行情與職涯發展
後端工程師薪資概況
📌台灣後端工程師薪資
初階（3年以下經驗）：月均薪約6.2萬。
中階（3- 5年經驗）：月均薪約 6.5 萬。
高階（5-10年經驗）：月均薪約7.3萬。（以上資料來源：104薪資情報）
📌影響薪資的因素
技術棧與專精程度熟悉高效能架構（如微服務、分散式系統）、熱門語言（如 Go、Rust）、或 DevOps/雲端技能者，薪資會更高。
產業領域與公司規模金融科技、AI、新創、外商薪資通常優於傳產與一般中小企業。
作品集與實戰經驗有實際上線專案、參與開源、或技術部落格者更具競爭力。
證照與專業認證（如 AWS Certified、Kubernetes、GCP）對某些企業或外商來說是加分項。
英語能力與跨國協作經驗能與國際團隊溝通的工程師更受青睞，也更容易爭取外派或海外遠端工作機會。
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後端工程師的職涯發展路徑
🔵 技術專精路線（Individual Contributor / IC Path）
從「後端工程師」起步，專注於技術深度與系統設計，逐步升級為具備橫向影響力的技術專家。
▶ 初階 / 中階後端工程師（Backend Engineer）
負責功能開發、資料庫操作、API串接與單元測試。
▶ 資深後端工程師（Senior Backend Engineer）
擁有跨模組開發與維護經驗，熟悉系統效能優化、API 設計規範。
✳️ 學習前端技術 → 全端工程師（Full-Stack Engineer）
技能補充： React/Vue、Node.js、前後端整合、RESTful/GraphQL。
應用情境： 適用於產品團隊需快速開發 MVP 或技術創業者。
✳️ 提升系統架構能力 → 系統架構師（Software/System Architect）
技能補充： 微服務設計、DDD、API Gateway、資料一致性、可觀測性（Observability）。
應用情境： 適用於中大型系統升級或技術重構專案。
✳️ 學習 DevOps → DevOps 工程師（DevOps Engineer）
技能補充： GitOps, Jenkins, GitHub Actions, Docker, Ansible。
應用情境：經由緊密的開發＋運營合作，使企業更高效推出高品質產品。
▶ 全端工程師（Full-Stack Engineer）
獨立開發從 UI 到 API 再到資料庫的完整功能。
▶ 系統架構師（System Architect）
負責設計全系統技術藍圖，定義模組邊界、資料流設計與技術選型。
✳️ 進階發展 → 技術總監 / Technical Director
職責： 統籌技術方向，領導技術專案與架構決策，跨部門協作。
技能補充： 領導力、溝通簡報、技術戰略思維、預算與風險管理。
▶ DevOps 工程師（DevOps Engineer）
專精於部署、CI/CD、環境自動化。
✳️ 進階發展 → 雲端工程師（Cloud Engineer）
職責： 能設計具備高可用性與彈性的雲端基礎架構。
技能補充： 深耕 AWS/GCP/Azure 架構與雲原生技術（如 K8s、Terraform）。
🟢 團隊管理路線（Team & People Management）
此路線適合有溝通、協調與人員培育熱情者，從帶小團隊到參與公司策略。
▶ 後端 Team Lead / 技術主管
同時參與開發與團隊管理，負責人力分配、專案交付與人員指導。
技能補充： Agile/Scrum、敏捷儀表板管理、1-on-1 輔導技巧。
▶ 技術經理（Engineering Manager）
管理多組技術團隊，協助產品規劃、技術優化與跨部門協作。
負責團隊招募、績效制度設計、技術資源管理。
▶ 技術總監（Technical Director）或 VP of Engineering
結合技術與策略視角，影響公司中長期技術方向。
需要具備技術深度 + 商業理解力。
🟠 技術轉職／橫向拓展路線（Cross-functional Path）
探索其他工程領域，發揮後端背景延伸價值，適合追求多元發展者。
▶ 資料工程師（Data Engineer）
優勢：
熟悉 API 設計＆模組化架構：資料平台的模組設計類似微服務設計邏輯。
熟悉系統效能：幫助處理大規模資料運算與資源調度。
熟練程式語言(如 Python、Java)：可快速上手資料工程工具
可有效打造 ETL 流程、管理資料倉儲、支援 AI/ML 任務。
技能補充：
資料處理：Spark、Kafka、Airflow、dbt
資料庫：PostgreSQL、ClickHouse、BigQuery、Snowflake
資料管線：ETL/ELT流程設計、Data Lake、Data Warehouse 架構
編程與基礎統計：Python、SQL、資料品質檢查
職涯發展路徑流程圖
🔹 總結路徑圖說明
(起點)
後端工程師
│
├── A. 學習前端 → 全端工程師
├── B. 提升架構能力 → 系統架構師
│ └── 技術決策 → 技術總監
└── C. 學習 DevOps → DevOps 工程師
└── 深入雲端架構 → 雲端工程師
哪些產業需要後端工程師？
後端工程師幾乎是「所有數位服務產業的基礎職位」，以下是常見產業範疇：
📌電商與零售：處理會員系統、購物流程、庫存管理、金流串接等核心後台邏輯。📌金融科技（FinTech）：開發支付、帳戶、交易、驗證等安全敏感的服務。📌社群與內容平台：如論壇、影音平台、交友 App，後端負責資料儲存、帳號系統與推薦演算法等。📌SaaS / B2B 企業服務：提供線上系統給其他企業使用，如 CRM、HR 系統。📌物流與運輸：如外送、倉儲、車隊派送，依賴大量 API 串接與資料即時處理。📌醫療與健康科技：處理病例、預約、穿戴裝置資料等，需高度資安與資料完整性。📌遊戲與娛樂產業：遊戲帳號、伺服器同步、排行榜、商城等核心功能皆由後端處理。📌政府與公部門資訊系統：如戶政、健保、交通資訊等數位服務。
後端工程師的挑戰與機會
🚀 6個常見的後端工程師挑戰
技術複雜度高：需同時掌握資料庫設計、系統效能、資安與架構邏輯。
看不見的貢獻：成果不如前端「有畫面」，但卻是維運的關鍵，常常被低估。
資安責任重大：系統若當機、資料異常，後端通常是第一個要排解問題的人，需確保數據安全，防止攻擊與資料洩漏。
需快速跟上技術演進：如容器化（Docker）、微服務架構、雲端部署等都不斷更新
高效能與擴展性要求：需設計能夠處理大量請求的系統，確保穩定性與效能。
跨團隊協作：需要與前端工程師、產品經理、DevOps 團隊密切合作，確保系統順利運行。
🌟 後端工程師4大機會
可轉職多種技術職：例如 DevOps、技術主管、架構師，或橫移到前端/全端。
全球需求穩定成長：任何需要「運作」的數位產品，都需要後端支撐。
遠端與海外機會多：因後端較少受地域限制，常見國際合作或海外招募。
進可攻、退可守：進可發展高階技術領域如 AI 後端、大數據平台，退可穩定就業於各類企業內部系統開發。
延伸閱讀：
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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 》
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ChatGPT可以產生流程圖嗎？用Excalidraw和ChatGPT快速搞定
面對複雜的活動企劃或行政流程時，往往不能只靠文字或口頭說明。這時，利用流程圖來視覺化資訊成為提升溝通效果的最佳解方。本文解析如何結合「ChatGPT」與「Excalidraw」，從文字、Mermaid語法到圖表，快速產製出結構清晰、專業美觀的流程圖，輕鬆應對各種工作需求。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）
Excalidraw＋ChatGPT快速產製流程圖【STEP 1】快速掌握Excalidraw的使用方式使用Excalidraw將文字轉為流程圖【STEP 2】ChatGPT改寫語法【STEP 3】快速產出流程圖【STEP 4】調整與匯出Excalidraw實際成果展示【升級技巧1】善用資料庫與範本功能【升級技巧2】開啟即時協作模式
你是否遇過這樣的情況？同事在會議上介紹一個即將舉行的活動企劃，雖然他講得滔滔不絕，大家還是難以掌握活動全貌和階段任務。又或者，遇到報帳、請款這類較繁瑣的行政事務時，因為不熟悉流程，常常要多次詢問負責的人，耗費大量的時間。
這些讓人摸不著頭緒的狀況，往往是因為僅靠文字或口頭說明，無法讓他人迅速理解。此時若能將資訊視覺化，就能順利提升溝通效率，而「流程圖」就是職場中最常用的視覺化工具之一。
儘管流程圖常見且實用，但是想將一個活動企劃或是行政流程改寫為流程圖，卻不是一件容易的事！我們需要先在腦內消化眾多資訊，再思考如何拆解與表達，接著用手動繪圖，一來一往會耗費許多時間和精力。
如果有一款工具能將文字敘述快速轉換成簡潔明瞭的流程圖，那該有多好！
Excalidraw＋ChatGPT快速產製流程圖
「Excalidraw」是一款線上製圖工具，除了提供各式便利的圖表繪製功能，更重要的是，透過AI的輔助，可以快速將文字內容轉換成邏輯清晰的流程圖，對於展示活動企劃、產品研發、專案管理等工作的「流程」與「步驟」都非常有幫助。
接著將介紹如何運用「Excalidraw」搭配「ChatGPT」，根據各種工作需求，快速產出流程圖。
【STEP 1】快速掌握Excalidraw的使用方式
Excalidraw是一款免費開源、容易上手的圖表繪製工具，特別適合用於繪製流程圖與架構圖。無需安裝程式，在瀏覽器上開啟即可使用。
先進入Excalidraw的官方網站：https://excalidraw.com/
使用介面非常單純，畫面上空白的區域就是讓我們繪製與編輯圖表的白板，而透過畫面上方的「工作列」，即可加入文字、線條、箭號等流程圖常用的元素，也可以插入圖片輔助說明。
AI自動繪製流程圖的功能則是包含在工具列的「更多工具」功能中。開啟後，將有幾種模式可以選擇：
文字轉圖表：透過簡單的描述，讓AI迅速將文字轉為流程圖。
Mermaid：Mermaid是一種專門處理圖表設計的語法，適用於流程圖、甘特圖、心智圖等圖表，Mermaid能以文字的方式清楚定義圖表內的文字、節點、連線方式等元素如何組裝，我們不必手動處理每個細節。
線框稿轉為程式碼：線框稿（Wireframe）是一種網頁設計或應用程式開發的草稿，用於表達產品的設計邏輯或排版架構。此功能多用於軟體研發相關的工作，此處不贅述。
實際應用時，「文字轉圖表」可以將我們口語化的敘述改寫為流程圖，便利又實用。但是根據經驗，遇到複雜的程序偶而會出現誤判（例如漏掉某個步驟）。此時改為使用「Mermaid」功能，即可精準針對需求製作流程圖。
使用Excalidraw將文字轉為流程圖
圖／商周出版提供
到這裡你可能會心生疑問：為了畫張流程圖還得花時間學習Mermaid語法怎麼寫，不是搬磚頭砸自己的腳嗎？
別擔心，這個問題全部交給ChatGPT！
【STEP 2】ChatGPT改寫語法
現在我們切換到ChatGPT，請它將文字轉成結構性的綱要，並用Mermaid語法規劃流程圖的細節。
為了讓ChatGPT的回答內容更加精準，可以在指令中善用兩個技巧：
請AI根據資料提取「流程重點」或是「關鍵步驟」。
限制以Mermaid語法輸出。
舉例來說，現在公司要辦理一場商業茶會，同事在會議上說明了籌備流程，我們可以將隨手寫下的內容直接丟給ChatGPT處理，輸入指令如下：
請根據以下活動說明提取流程重點，以Mermaid語法清晰呈現整個活動的流程。
活動說明：
最近公司準備推廣新型的雲端服務，總經理決定舉辦一場茶會，邀請潛在客戶參加。關於地點，我先呈報上次合作過的會議中心，如果總經理不滿意，我們再討論其他適合的地點，直到總經理說ok，再來預約，同時，也要聯繫外燴公司準備點心及茶飲。現在要分工處理茶會當天的幾個工作項目：邀請嘉賓、邀請媒體單位、預先準備新聞稿、安排支援人力。另外，在茶會結束前，大家互相提醒一下，別忘了拿出送給來賓的宣傳手冊。
ChatGPT回答：
graph TD
A [開始準備] --> B [報告會議中心選項]
B --> C {總經理是否滿意}
C --> |不滿意| D [討論其他地點]
D --> C
C --> |滿意| E [預約會議中心]
E --> F [聯繫外燴公司準備點心及茶飲]
A --> G [茶會當天準備]
G --> H [邀請嘉賓]
G --> I [邀請媒體單位]
G --> J [準備新聞稿]
G --> K [安排支援人力]
G --> L [茶會結束前確認宣傳手冊]
L --> M [活動結束]
上面的英文字母、箭號、括弧等符號就是Mermaid語法。請連帶其他文字內容，全部複製貼上到Excalidraw。
這個方法的優點是，我們不必絞盡腦汁思索該如何將文字轉為流程圖，用口語化的描述，甚至有點凌亂的隨手筆記，都能直接丟給ChatGPT，讓AI整理成清晰的架構。
【STEP 3】快速產出流程圖
接著再回到Excalidraw，開啟「Mermaid」功能，輸入上一步驟ChatGPT生成的內容後，右側「預覽」（Preview）視窗就會出現AI自動生成的流程圖，接著點選「插入」（Insert）來編輯圖表細節。
【STEP 4】調整與匯出
我們可以將AI生成的流程圖當作基礎，繼續調整內容或是進行美編。
例如，使用工具列的「繪圖」（Draw）添加手繪風格的圖案，或是用「插入圖片」（Insert Image）上傳輔助說明的照片。當然，我們也能自由切換流程圖內的文字字型、顏色、對齊方式等美編設計。
完成後，點選畫面上方的「設定」就能匯出這張精美的流程圖囉！
Excalidraw實際成果展示
圖／商周出版提供
所謂「一圖勝千言」，流程圖透過簡單的關鍵字、幾組線條就能說明一切。更棒的是，如今有了AI幫忙，想繪製一張專業的流程圖，彈指之間就能完成！
【升級技巧1】善用資料庫與範本功能
如果我們在工作中設計出一個獨特且實用的流程圖，希望未來還能繼續使用，只需要對著流程圖按右鍵「加入資料庫」，即可將這次的設計儲存到個人資料庫中。下次遇到同類型工作時便能直接取用。
更棒的是，我們還可以在「資料庫」裡面瀏覽各式各樣的美編素材、插畫圖樣，甚至是其他人設計的圖表模板，還能套用到自己的作品中。藉由這些資源，作品的視覺效果將會更豐富多彩。
【升級技巧2】開啟即時協作模式
如果需要與同事一邊討論一邊修改流程圖，可以點選畫面上方的「共享」按鈕，分享網址，就能立刻多人連線、共同編輯。
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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文／傑克納普、約翰澤拉斯基
你的優勢是什麼？優勢會以能力（capability）、動機（motivation）與洞見（insight）三種形式出現。為了解釋這三種優勢如何發揮作用，我要帶你回2014年認識三個人。他們日後成為公司創辦人。看看你能否從接下來的段落，找出三人替專案帶來的優勢─並猜一猜他們最終建立哪一種公司。
首先是機械工程師凱蒂．霍夫曼（Katie Hoffman）。
2014年的一個平常日，凱蒂在各種工業設備之間走來走去，手上沾滿灰塵和油汙。她的視線順著亂七八糟的線路走，一下子接這台機器，一下子接那台機器。凱蒂帶領的團隊負責翻新工廠，裝上新型控制系統以發揮最佳效能。這份工作很重要的一環，就是找出舊系統是如何運作，而實際情形永遠和設計文件說的不一樣。
凱蒂盯著的那條線，連到又一個工廠文件上沒提到的感應器。她用手機拍下照片，備註幾句話，然後嘆氣。成功破解舊系統並改善效率，的確會帶來滿足感─但凱蒂心知肚明，再過幾年，又會有另一批人跑來這，拆掉她所有的心血，再度翻新工廠。在那之前，系統將停留在這次的更新，永遠不會改善，直到再度大改造。凱蒂感覺這樣很浪費，想必還有更好的辦法，但是該怎麼做？
接下來是吉姆．高（Jim Gao）─也是機械工程師。
2014年一個普通的一天，吉姆坐在控制室裡，地點是Google位於愛荷華州的龐大數據中心。這座數據中心當初在設計時，吉姆就參與了，但他今天和凱蒂一樣，想著有什麼辦法能改善效能。
廠內漆成亮色的藍綠紅黃管線，通往四面八方，讓這座數據中心看起來有如《超級瑪利歐》（Super Mario）遊戲被搬到現實世界，只不過沒有蘑菇和飛行龜，只有一排排的伺服器機櫃。
一年12個月，一週7天，白天黑夜不停歇，隨時有冷水流過那些五彩繽紛的管線，負責吸收與帶走伺服器產生的熱氣。冷卻管的確有用，但吉姆檢視控制室的讀數，忍不住感到失望。這個系統太耗電。每次機櫃開始升溫，管理數據中心的團隊就必須加快冷卻系統的輸出。加速時耗用的能源愈來愈多，但也不能不加速─伺服器過熱就會當機，網路將斷線。或許這樣的效率不彰是無法避免的，或許工程技術頂多就只能做到這樣，但吉姆總覺得哪裡怪怪的。他到底漏掉什麼？
最後一位是電腦科學家維達．潘奈薛凡（Veda Panneershelvam）。
在2014年平凡無奇的一天，維達坐在倫敦的桌旁寫程式。他和世界級的軟體工程師團隊合作，一起尋找人工智慧研究的聖盃：寫出能在圍棋賽中打敗人類的電腦程式。
如果你不熟悉圍棋，只需要知道很複雜就夠了。西洋棋有10123種可能的走法，但圍棋有10360種，令人難以置信。圍棋棋盤可能呈現的棋局狀態，還要多過宇宙裡的原子數！
如果要在圍棋取勝，維達和同事必須開發出新型的人工智慧做法，創造能看見未來的程式。2014年的時候，大部分的人認為這是癡人說夢，但維達只覺得興奮。如果AI連圍棋都能勝出，誰知道還能替人類解決其他哪些問題。
我們來回顧一下，先從顧客和問題講起：
凱蒂正在解決大型製造商的工業控制系統缺乏效率的問題。
吉姆正在解決Google有如吃電怪獸的數據中心。
維達正在解決……這個嘛，我不認為他實際上是在解決圍棋的問題。我認為他真正在處理的，其實是人腦處理複雜問題的能力有限。我認為他的「顧客」是全人類。我知道，這聽起來有一點過於宏大，但我認為確實如此。
好，那凱蒂、吉姆和維達的特殊優勢是什麼？剛才提過，優勢有三種。
首先是能力。能力是指你能做到很少人能比得上的事。如果你在大公司上班，你可能享有知名品牌的好處，或是專案有很多預算；如果你替迷你的新創公司工作，你的能力有可能是專注與快速行動。不過，最能派上用場的能力通常是傳統的專業技能（know-how）：
凱蒂是機械工程專家，主要做工業控制。
吉姆也是機械工程師，專長是數據中心。
維達是電腦科學專家，專門做人工智慧。
凱蒂、吉姆和維達在各自的領域都是世界級的人才─有如女籃的凱特琳．克拉克（Caitlin Clark）與男籃的「詹皇」詹姆斯（LeBron James）─但光是他們的能力，還不足以完整呈現他們的獨特優勢。
接下來，我們來看第二種優勢：動機。動機是你想解決這個問題的特殊原因；你願意傾盡心力的事，別人不一定願意。動機也很重要，因為動機能指明一條路，讓你躍躍欲試，知道該在何處以什麼方式發揮長處。
凱蒂、吉姆和維達三位未來的創辦人，全都想要解決重要的問題，帶來正面的改變。這種精神令人欽佩，但過於籠統。我是說，很多人當然都想「讓世界更美好」─但唯有動機十分明確的時候，才能協助你決定該做什麼，所以講得再明確一點：
傳統的工業控制系統升級方式讓凱蒂沮喪。
實體系統的限制讓吉姆沮喪。
維達想運用AI替人類解決大型的問題。
注意到了嗎？以上三人中的兩人，主要是沮喪帶來了動力。如果你的動機也一樣，嘿，沒關係的。世上最優秀的產品，有的就是源自為現況感到憤慨、困惑、惱火、痛苦或抓狂。你不一定要從偉大的願景起步，憤怒也能帶來力量。
好，能力和動機加在一起後，三位未來創辦人的優勢變得更獨特。但他們分別會開哪種公司？讓我們進一步了解他們的故事。
兩年後，在2016年3月9日，維達站在南韓首爾四季飯店的會議室，透過現場影片串流，目不轉睛地看兩個人比賽圍棋。
棋桌的一方坐著李世乭，他是拿過18次世界冠軍的專業棋士。另一方則是業餘人士兼維達的同事。
維達看著同事下一個白子，接著注意力一下子回到會議室。電腦螢幕顯示數十張圖。「勝率圖」頓時表示對白方有利。
電腦認為能打敗看似無敵的冠軍李世乭。
過去幾天，維達和團隊成員─15名剛從倫敦飛來的電腦科學家─把會議室改造成臨時的控制中心。AI程式AlphaGo就是他們設計的。他們在控制中心把AlphaGo認為棋子該怎麼下，轉告給維達的同事，那名同事負責把棋子擺到真實世界的棋盤上。
那場比賽的贏家可以獲得100萬美金的獎金。有沒有人跟我一樣，覺得這個場景像是15名科學家合演高科技搶劫片《瞞天過海》？只不過李世乭其實是在和AI比賽，不是什麼祕密。裁判知道，李世乭知道，每個人都知道。全球各地轉播這場比賽，數百萬人觀戰，不過大部分的圍棋專家都認為圍棋太複雜，電腦不可能獲勝。
然而，在那個首爾的三月天，AlphaGo贏了。
數千英里外，吉姆仍在設法改良Google數據中心的冷卻系統。AlphaGo的故事如火如荼展開時，他偶然聽到這件事，備感著迷，開始追蹤首爾的最新情形，一點細節都不放過。
吉姆挖掘細節時得知，AlphaGo的AI使用「深度強化學習」（deep reinforcement learning）這個突破性的方法。吉姆冒出一個瘋狂的點子。深度強化學習會不會有助於冷卻數據中心？畢竟隨時找出最佳的控制配置，有一點像是在圍棋賽中找出最好的一步。
維達的團隊替DeepMind工作，而DeepMind是Google旗下的公司。這不正好。雖然吉姆沒見過他們，但嚴格來講大家都是同事。維達於是寄電子郵件給DeepMind團隊，解釋他的瘋狂點子。
維達認為這個數據中心的挑戰很吸引人，同意試試看。接下來密集的幾星期，維達、吉姆和DeepMind的工程師團隊，寫出新的深度強化學習程式，把Google數據中心的冷卻系統，交給這個新AI負責。
電力使用起初暴增，因為AI做起實驗，隨機調整控制設定，就像小朋友亂按汽車音響上的鈕。不過，AI也和幼兒一樣會學習，強化有效的策略，用電因此出現改善，再改善，持續改善，最後和AlphaGo一樣超越人類，Google數據中心的用電因此銳減四成。
我等一下會繼續說這則故事，但先來看維達和吉姆合作後發生的事。他們整合雙方的能力─吉姆的數據中心專業能力，加上維達的人工智慧魔法─打造出單打獨鬥生不出來的東西，發揮特殊的優勢。不過別急，好戲還在後頭。
2019年，吉姆和維達結識凱蒂─那位擅長翻新工業控制系統的機械工程師。三人開始討論如何能在Google以外的世界，減少能源浪費。廠房在加熱、冷卻與操作各種設備時，耗用大量的電力。AI也能在這方面幫上忙嗎？
吉姆和維達相信他們能大幅改善工廠的能源使用─但需要借重凱蒂的實務知識，才有辦法設計、販售與裝設解決方案。凱蒂曾在詮宏空調（Trane）、英格索蘭工程技術公司（Ingersoll-Rand）、雷神國防承包商（Raytheon）等企業，帶領過工程與創新團隊。她清楚製造商如何作決定，也了解工業控制系統的缺點。吉姆和維達熟悉的是Google經過精心設計的數據中心，而工業廠房的世界遠比那混亂─凱蒂則熟悉這個領域。三人決定放手一搏，辭去工作，在2019年底成立新創公司淮德拉（Phaidra）。
淮德拉是我們Character資本最早投資的一批公司，他們的故事深深啟發了地基衝刺。他們從大膽的專案起步：企圖運用AI讓各種工業廠房更有效率。他們測試點子，學習如何建立顧客的信任感，談成第一筆生意。淮德拉先在大型藥廠展開試行計畫，隔年拿到第一筆大訂單，在5座工業廠房部署AI，最終還把服務拓展至數據中心。維達、吉姆與凱蒂在2014年渴望見到的超越人類、具備適應性、能預測未來的系統，如今成真。
三人能成功的原因是第三種優勢也登場：洞見。
洞見是指對問題與顧客有深入的了解。洞見讓你擁有別人沒有的觀點。吉姆有數據中心的洞見，維達有深度強化學習的洞見，但淮德拉的策略能成真，仰仗的是凱蒂具備工業廠房─以及擁有那些工廠的企業─如何運作的洞見。
淮德拉三位創始人的能力與洞見加在一起，得出獨特的東西。你可以想成一條等式：
能力＋洞見＋動機＝特殊優勢
凱蒂、吉姆和維達見面時，心想：「天啊！想想我們聯手能做到的事！」淮德拉公司或許算極端的例子，但你也能和團隊利用特有的優勢，帶來屬於你們的「天啊！」時刻。
節錄自：時報出版《商品決勝點：全球最成功的產品設計師如何讓顧客買單》／傑克納普, 約翰澤拉斯基 著
整理包／最熱門生成式 AI 大拚場 ChatGPT、Gemini、Grok、DeepSeek 各擅長什麼？
2025-06-24報導／經濟日報記者吳康瑋 由聯合新聞網授權轉載
生成式人工智慧（GenAI）技術迅猛發展，多款強大的AI工具幫助各行業提升工作效率。《經濟日報》為協助讀者了解各項AI工具，將「ChatGPT、Gemini、Grok、DeepSeek」等四大生成式AI列出，為讀者分析四款生成式AI的各自效能，就「開發者」、「訂閱費用」、「主要功能」及「擅長領域」等細項逐條分析。
AI工具確實快速提升效率，不過使用者也要注意，目前的AI工具不保證完全正確，甚至也會答非所問、提供錯誤資訊、或產生「AI幻覺」，使用者對生成的資料仍應有基本的辨識能力，避免AI工具謬誤。
各家生成式AI重點馬上看
ChatGPTGeminiGrokDeepSeek使用建議
ChatGPT
OpenAI的ChatGPT堪稱帶動GenAI風行的先驅，也有廣大用戶，付費企業客戶近期突破300萬戶，有免費與付費模式，每月20美元的ChatGPT Plus訂閱費每月20美元，用戶指出，付費版反應速度更快，用戶在使用ChatGPT時隨時擁有最佳的使用品質。
「資料分析」方面，ChatGPT的優勢在於將資料壓縮、精簡化，適合急需快速獲取關鍵訊息的使用者。「文案生成」上，適合創作個人化內容。「圖表製作」方面，ChatGPT的圖表較為簡單，但圖片較無法把文字一起生成出來，繪圖時整體構圖比較簡單。
網址：https://chatgpt.com/
ChatGPT小檔案
開發者OpenAI付費版費用每月20美元（約新台幣610元）主功能提供文本生成、對話回應、內容創作、翻譯、問題解答等多種功能擅長領域自然語言處理、文本生成、教育輔助、創意寫作、客服支持等
Gemini
Google DeepMind開發的Gemini專注於多模態學習，能同時處理文本、圖像和音頻數據。版本包括2.0、2.5和最新的2.5 Pro，推理和數據處理能力進步快速。Gemini 2.5 Pro提供更強大的計算能力和更高準確性，讓用戶在處理複雜任務時能獲得更佳體驗。付費版額外提供用戶包括2TB儲存空間、Gemini Advanced和其他AI功能。
「資料分析」方面，Gemini提供的內容易於閱讀，文法經過重新梳理，適合需要清晰解釋的使用者。在「文案生成」上，Gemini能一次生成多達15個標題，提供選擇建議，對於需要多樣化提案的用戶非常方便。「圖表製作」方面，Gemini 的完整度高，使用者可選擇不同的圖表類型，並能下載圖片、Excel或JSON格式的數據。
網址：https://gemini.google.com/
Gemini小檔案
開發者Google DeepMind付費版費用每月19.99美元（約新台幣650元），可免付費試用一個月主功能強大的推理能力，擅長處理複雜的問題和情境，能同時處理文本、圖像和音頻數據等多模態文件擅長領域AI推理、圖像理解、科學研究和技術開發
Grok
Grok是由X（前稱 Twitter）開發的生成式AI，專注於社交媒體內容的生成。最新版本Grok3提供更強大的功能，能即時生成與當前熱點話題相關的內容，結合社交媒體數據分析趨勢，提升用戶互動的實時性，成為品牌營銷和社交媒體管理的理想工具。
「文案生成」方面，Grok風格簡潔有力，類似科技周刊的風格，適合快速傳達訊息。「圖表製作」方面，Grok可以較為輕鬆的運用文字組成圖表，並附上有關的資訊數據，對於需要快速理解數據的使用者來說很實用。
網址：https://grok.com/
Grok小檔案
開發者應用程式X（前身為Twitter）付費版費用每月30美元（約新台幣970元）主功能即時生成與當前熱點話題相關的內容擅長領域社交媒體互動、內容創作、即時訊息生成和品牌營銷
DeepSeek
DeepSeek專注於資料搜尋和訊息檢索，開發商為位於中國大陸的「杭州深度求索人工智慧基礎技術研究」，中資避險基金幻方量化創立的人工智慧公司，創始人暨執行長梁文鋒持續致力將大陸AI技術推向全球市場，提供R1和R2兩種不同的服務模式。
「資料分析」方面，DeepSeek提供前言和總結，讓懶人可以快速理解內容。在「文案生成」上，DeepSeek的口語化風格能夠生成10個標題，附上創作理念和選擇建議，適合需要親民語言的使用者。「圖表製作」方面，DeepSeek使用文字排列呈現，提供Python程式碼，對於技術使用者來說相當便利。
網址：https://www.deepseek.com/
DeepSeek小檔案
開發者中國大陸企業「深度求索」付費版費用每100萬（輸入）tokens收費人民幣16元（約新台幣66.68元）主功能資料搜尋和訊息檢索，利用生成式AI技術提升搜索引擎的智能化，提供相關建議和訊息過濾功能擅長領域資料搜尋、訊息檢索、知識管理和數據分析
使用建議
生成式AI工具已經落地商業化，從自然語言處理到多模態學習、社交媒體互動及訊息檢索等多種服務都能提供，競爭也更加激烈。用戶可根據自己的需求，選擇最合適的AI工具，以提升工作效率與創造力。
綜合比較四款生成式AI後，提供讀者幾點建議。若需要多樣化的文案提案，可考慮Gemini；若喜歡口語化一點的表達，可選擇DeepSeek。AI繪圖方面，生成多幅圖片建議可使用Grok，若希望作品有較高的品質，可選擇Gemini。在「資料分析」方面，若希望能獲取較「簡潔明瞭」的資料，建議選擇「ChatGPT」，讀者若希望能得到比較容易理解的內容，應該選擇Gemini。
針對「表格整理」方面，若要以更快的速度掌握大致上的資訊，建議選用ChatGPT；若讀者希望在表格中能得到較「詳細」的內容，可考慮DeepSeek。針對「生成圖片」功能上，若讀者追求圖表要具有充分「完整性」的類型，建議使用Gemini。
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什麼是「MarTech」？為什麼企業需要行銷科技來輔助營運？│職場百科
你聽過「MarTech」（行銷科技，Marketing Technology）嗎？為什麼很多知名企業、大品牌都認為建立完整的「MarTech」系統不只是能讓產品行銷更有效率，甚至能協助營運更上軌道？原因在於優異的「MarTech」將可以結合軟體、數據分析和自動化技術，做到高效率、省人工，有效讓數據來輔助決策，協助企業精準觸及目標受眾、最佳化行銷策略。
文／《104職場力》
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什麼是「MarTech」？為什麼「MarTech」很重要？為什麼企業需要「MarTech」？「MarTech」的 六大領域1. 廣告與推廣（Advertising & Promotion）2. 內容及使用者體驗（Content & Experience）3. 社群與客戶關係管理（Social & Relationships）4. 商務與銷售（Commerce & Sales）5. 數據分析應用（Data）6. 整合管理（Management）「MarTech」和「AdTech」有什麼差別？
什麼是「MarTech」？
「MarTech」（行銷科技）是什麼？只要使用自動化技術就算是一種嗎？
簡單來說，「MarTech」是指運用軟體、數據分析與自動化技術來最佳化行銷策略，協助企業精準觸及目標受眾、提升運營效率並優化顧客體驗。
「MarTech」是由 Marketing 和 Technology 兩個單字組合而成，最早這個概念是在2011年由美國的工程師企業家 Scott Brinker 製作的「行銷科技地圖」（Martech Landscape）所提出，並且將行銷科技劃分為六個主要的領域：廣告與推廣（Advertising & Promotion）、內容及使用者體驗（Content & Experience）、社群與客戶關係管理（Social & Relationships）、商務與銷售（Commerce & Sales）、數據分析應用（Data）、整合管理（Management）。
簡單來說，「MarTech」要解決的問題是：
降低企業在行銷工作上的重複性與勞力密集的繁瑣工作。
讓過去持續累積、但始終無法被妥善運用的資料（Raw Data）發揮其效用。
延伸閱讀：數位行銷是什麼？想進入數位行銷的領域，應該要怎麼開始？
為什麼「MarTech」很重要？
現代企業的營運中，「數據與自動化」在行銷工作中的作用越來越重要。
由於行銷情境不斷變化、使用者行為變多、數位足跡龐大，因此「MarTech」的內容也越來越複雜，使品牌更能貼進過往被視為「碎片化」、「無從辨識」的消費者旅程。因此更突顯活用「MarTech」的重要性。
行銷技術會從頭到尾考慮執行需求，讓行銷人員能夠完整的擴展行銷工作。最後，MarTech 很重要的另一個原因，就是能夠改善我們與對手和顧客的溝通及合作方式。改善這些B2B和B2C關係（感覺你似乎更懂我了），對您與顧客建立的關係產生正面的雪球效應。
為什麼企業需要「MarTech」？
自動化執行： 將繁瑣的例行行銷工作（如 EDM 寄送、社群回覆）自動化。
數據驅動決策： 告別憑感覺猜測，依據精準的數據儀表板調整行銷預算。
優化顧客體驗： 透過系統記錄用戶足跡，提供高度客製化的內容與推薦服務。
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「MarTech」的 六大領域
以實際應用面來說，被譽為「MarTech」之父的 Scott Brinker 將行銷科技切分為以下六種領域：
1. 廣告與推廣（Advertising & Promotion）
以科技技術優化關鍵字、社群等各種廣告形式，提供詳盡的報表資訊或自動優化服務，包含建議投放時間、TA輪廓、推廣形式與素材建議等等，藉此提高廣告投放的成效。
常見的工具如：Google Ads 與 Meta 廣告管理員。
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2. 內容及使用者體驗（Content & Experience）
包含內容管理、網站建置及個人化體驗，運用科技打造更吸引消費者、讀者興趣的內容，打造更好的瀏覽閱讀體驗。內容包括影音、社群貼文、部落格文章、圖文資訊或電子報；體驗則包含UI及UX設計，甚至AR、VR等各種線上線下互動裝置等等。
常見的工具如：WordPress 與 HubSpot CMS。
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3. 社群與客戶關係管理（Social & Relationships）
專注於社群媒體管理及客服自動化，在社群及客戶經營啟用更多的AI輔助工具也是一種，藉此提供更多元的互動方式或情境，協助企業更輕鬆的管理顧客資料、舉辦線上線下活動，以及經營社群、規劃合適的形象和宣傳素材。
常見的工具如：聊天機器人 BotBonnie 與 ManyChat。
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4. 商務與銷售（Commerce & Sales）
驅動銷售轉換與電子商務，透過「行銷科技」優化銷售系統與網站介面，包含支援線上支付、後端業務分潤與財務管理等服務，藉此提升銷售成效、改善企業內部作業效率，打造一站式的體驗。
常見的工具如：Shopify 與 B2B 常用的 Salesforce CRM。
[course_plugin api_type='course_id' title='零經驗也能學會電商行銷：一次搞懂邏輯架構、操作經營與數據指標' id='c52e5f9a-49f8-4f9b-8db0-08f5d25f5819']
5. 數據分析應用（Data）
追蹤、衡量並分析行銷成效。數據運用其實是「Martech」最核心的概念，以數據為基礎才能精準分析成效，進而應用在優化其他五大領域的行銷策略。
常用的工具如：Google Analytics 與 Mixpanel。
[course_plugin api_type='course_id' title='GA4 x Looker studio跨資料源整合＆動態報表實戰' id='3211ef4b-a0df-4e47-898b-450cbf8f2e5b']
6. 整合管理（Management）
統籌行銷專案與團隊協作，以科技協助規劃完善的行銷策略，包含各項資源與預算管理、系統與平台整合管理與分析。
常用的工具如：Asana 與 Trello。
[course_plugin api_type='course_id' title='Power BI 零基礎實戰 | 培養商務數據分析力' id='68e834c3-e940-4ec5-bce1-bd78da37cc46']
「MarTech」和「AdTech」有什麼差別？
根據《amazon ads》的說明，像行銷和推廣有所不同，「MarTech」和「AdTech」（廣告科技的縮寫）兩個術語也不能互換使用。主要差別在於「AdTech」僅用於透過促銷商品來影響買家行為，而「MarTech」則用於實際建立，運行和管理廣告活動和其他行銷工作。
具體來說，「AdTech」是廣告策略和管理工具的總稱（如供應方平台 (SSP)、廣告交易平台和需求方平台 (DSP)），而「MarTech」則是顧客關係管理 (CRM) 軟體、社群媒體管理工具、電子郵件行銷解決方案等的使用方式，大部分涵蓋行銷人工作日常會使用的相關工具。
本文參考《amazon ads》、《wikipedia》資訊，經整理改寫。
ChatGPT職場提示詞懶人包！OpenAI官方「Prompt Packs」，寫信、溝通、決策，不同工作角色都能用
用ChatGPT等生成式AI，該怎麼問才能得到高品質回答？不知從何問起，或許可以參考OpenAI推出的「Prompt Packs」（提示詞懶人包），這套免費資源提供專為各種職場角色設計的提示詞範本，本文整理相關提示詞懶人包及使用情境，包括萬用的會議紀錄整理、專業電子郵件撰寫、評估問題解決方案等，超實用快收藏！
文／《104職場力》
本文目錄（點擊可快速前往）
OpenAI推出「Prompt Packs」提示詞怎麼用？各職位都能用的職場提示詞 ChatGPT for any role1. 溝通與寫作2. 會議與協作3. 問題解決與決策4. 組織與生產力給不同工作者的提示詞：業務、IT、產品經理、工程師…
OpenAI推出「Prompt Packs」提示詞怎麼用？
OpenAI Academy推出一系列提示詞懶人包，包括各職位都能用的職場萬用提示詞，以及針對特定角色（產品經理、HR、IT、工程師…等）打造的提示詞，一共超過300組，可以依照適用情況選擇，協助將複雜的任務拆解，提升工作效率。
使用時直接找到適合的情境，複製提示詞，並記得將括號（[ＯＯ]、【ＯＯ】）中的內容替換為自己的實際情境或資料，貼入ChatGPT或Gemini等AI工具就可以馬上運用。
以「總結會議記錄」情境為例，複製下方提示詞之後，加入實際狀況如：
將以下非正式、粗略的會議筆記整理成重點摘要。分類整理：關鍵決策、下一步行動、責任歸屬。筆記：【行銷建議等 onboarding 教學素材準備好再對外公告功能。工程團隊確認核心功能已穩定，但還需要再進行一次資安檢視。產品端同意調整上線檢查清單，並會在下週三前分享更新版本。另外也討論到客服培訓要在上線前還是上線後進行，但目前尚未做出結論。】
ChatGPT就會快速歸納會議紀錄總結：
以下《104職場力》同步整理精選OpenAI「Prompt Packs」提示詞，以及中文版本提示詞提供參考，可以複製提示詞或者點擊文中的「到ChatGPT試試！」直接前往ChatGPT使用。這組提示詞不限定AI工具，複製起來可以在自己偏好的AI工具運用喔！
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OpenAI Academy推出一系列提示詞懶人包
各職位都能用的職場提示詞 ChatGPT for any role
「ChatGPT for any role」是利用AI來處理日常工作中的行政、溝通和決策任務的提示詞。包括4大類型：「溝通與寫作」包括專業郵件撰寫、針對受眾調整訊息、摘要郵件等；「會議與協作」包括建立會議議程、整理會議紀錄、準備提問等；「問題解決與決策」則是專注於邏輯分析與評估方案；「組織與生產力」則是幫助使用者更有效的規劃時間與處理長篇資訊。
1. 溝通與寫作
ChatGPT可協助撰寫草稿、修飾文案，並調整日常職場溝通內容：
用途情境提示詞中文提示詞寫專業電子郵件 Write a professional email to [recipient]. The email is about [topic] and should be polite, clear, and concise. Provide a subject line and a short closing.（到ChatGPT試試！）寫一封專業工作郵件給【收件人】。內容是【主題】，語氣需禮貌、清楚且簡潔。請提供合適的郵件主旨，並附上簡短結尾。（到ChatGPT試試！）改寫成更好理解的的內容Rewrite the following text so it is easier to understand. The text will be used in a professional setting. Ensure the tone is clear, respectful, and concise. Text: [paste text].（到ChatGPT試試！）改寫以下文字，讓內容更容易理解。這段文字將用於專業職場溝通情境，請確保語氣清楚、尊重且簡潔。文字：【貼上原始文字】（到ChatGPT試試！）根據受眾調整訊息內容Reframe this message for [audience type: executives, peers, or customers]. The message was originally written for [context]. Adjust tone, word choice, and style to fit the intended audience. Text: [paste text].（到ChatGPT試試！）將以下訊息改寫成適合【受眾：主管／同儕／客戶】閱讀的版本。這段訊息原是寫給【情境】，調整語氣、用字與表達方式，使內容更符合受眾。文字：【貼上原始文字】（到ChatGPT試試！）草擬會議邀請Draft a meeting invitation for a session about [topic]. The meeting will include [attendees/roles] and should outline agenda items, goals, and preparation required. Provide the text in calendar-invite format.（到ChatGPT試試！）撰寫一則會議邀請內容，主題為【主題】。與會者包含【參與者／角色】，清楚列出會議議程、目標，及事前準備事項。以「行事曆會議邀請」格式輸出內容。（到ChatGPT試試！）總結長郵件討論串Summarize this email thread into a short recap. The thread includes several back-and-forth messages. Highlight key decisions, action items, and open questions. Email: [paste text].（到ChatGPT試試！）將以下電子郵件往返內容，整理成簡短重點摘要。郵件串包含多次來回討論，請標示關鍵決策、行動事項及未決問題。電子郵件：【貼上原始郵件內容】（到ChatGPT試試！）
2. 會議與協作
用途情境提示詞中文提示詞建立會議議程Create a structured agenda for a meeting about [topic]. The meeting will last [time] and include [attendees]. Break the agenda into sections with time estimates and goals for each section.（到ChatGPT試試！）為關於【主題】的會議規劃結構化議程。會議時長為【時間】，與會者包含【參與人員】。將議程分段，並設定每段預計時間與目標。（到ChatGPT試試！）總結會議記錄Summarize these meeting notes into a structured recap. The notes are rough and informal. Organize them into categories: key decisions, next steps, and responsibilities. Notes: [paste text].（到ChatGPT試試！）將以下非正式、粗略的會議筆記整理成重點摘要。分類整理：關鍵決策、下一步行動、責任歸屬。筆記：【貼上原始內容】（到ChatGPT試試！）建立行動項目清單Turn the following meeting notes into a clean task list. The tasks should be grouped by owner and include deadlines if mentioned. Notes: [paste text].（到ChatGPT試試！）將以下會議紀錄整理成清楚的任務清單。依照負責人進行分組，並在有提及時標示截止日期。筆記：【貼上原始內容】（到ChatGPT試試！）準備會議提問Suggest thoughtful questions to ask in a meeting about [topic]. The purpose of the meeting is [purpose]. Provide a list of at least 5 questions that show preparation and insight.（到ChatGPT試試！）針對【主題】會議準備關鍵提問，會議目的是【目的】。至少提供5個問題，展現出事前準備與洞察。（到ChatGPT試試！）撰寫追蹤信件Write a professional follow-up email after a meeting about [topic]. Include a recap of key points, assigned responsibilities, and next steps with deadlines. Use a clear and polite tone.（到ChatGPT試試！）撰寫一封【主題】會議的專業會後進度追蹤郵件。內容需包含重點摘要、責任分配、下一步及截止日期。使用清楚且禮貌的語氣。（到ChatGPT試試！）
3. 問題解決與決策
用途情境提示詞中文提示詞找出根本原因Analyze the following workplace issue: [describe issue]. The context is that the problem has occurred multiple times. Identify possible root causes and suggest questions to confirm them.（到ChatGPT試試！）分析以下職場問題：【描述問題】。此問題已多次發生。找出可能的根本原因，並提出問題來驗證這些原因。（到ChatGPT試試！）比較方案Compare the following two or more possible solutions: [list options]. The decision needs to be made in [timeframe]. Evaluate pros, cons, and potential risks for each option.（到ChatGPT試試！）比較以下幾個可能的解決方案：【列出方案選項】。決策需要在【時間範圍】內完成。分別評估每個方案的優點、缺點及潛在風險。（到ChatGPT試試！）決策準則Help define clear decision-making criteria for [describe decision]. The context is that multiple stakeholders are involved. Provide a short list of weighted criteria to guide the choice.（到ChatGPT試試！）為【描述決策】制定清晰的決策準則，決策涉及多個利害關係人。提供一份簡要的加權評估標準清單，以協助做出選擇。（到ChatGPT試試！）潛在風險評估Assess the potential risks of the following plan: [describe plan]. The plan is set to start on [date]. List risks by likelihood and impact, and suggest mitigation strategies.（到ChatGPT試試！）評估以下計畫的潛在風險：【描述計畫】。計畫預計於【日期】啟動。依照可能性與影響程度列出風險，並提出緩解策略。（到ChatGPT試試！）建議最佳方案Based on the following background: [describe situation and options], recommend the most suitable option. Explain your reasoning clearly and suggest first steps for implementation.（到ChatGPT試試！）根據以下背景資訊，推薦最適合的方案。清楚說明判斷理由，並提出可實施的第一步做法。背景：【描述情況和備選方案】（到ChatGPT試試！）
4. 組織與生產力
用途情境提示詞中文提示詞每日任務排序Create a prioritized to-do list from the following tasks: [paste tasks]. The context is a typical workday with limited time. Suggest which tasks should be done first and why.（到ChatGPT試試！）根據以下任務，整理一份有優先順序的待辦清單：【提供任務】。場景是時間有限的典型工作日，說明哪些任務應該優先完成，並解釋原因。（到ChatGPT試試！）建立週計畫Build a weekly work plan for [describe role or situation]. The week includes deadlines, meetings, and individual focus time. Provide a balanced schedule with recommended priorities.（到ChatGPT試試！）為【描述角色或情境】規劃一週工作計畫。包含截止日期、會議，及需要保留的個人專注時間。提供平衡的日程安排，並建議優先事項。（到ChatGPT試試！）總結長文件Summarize the following document into 5 key points and 3 recommended actions. The document is [type: report, plan, or notes]. Keep the summary concise and professional. Text: [paste document].（到ChatGPT試試！）將以下文件總結出「5個重點摘要」與「3項建議行動」。文件類型是【報告／計畫／筆記】，需保持內容精簡且專業。文字：【貼上文件】（到ChatGPT試試！）腦力激盪解決方案Brainstorm potential solutions to the following workplace challenge: [describe challenge]. Provide at least 5 varied ideas, noting pros and cons for each.（到ChatGPT試試！）針對以下職場挑戰，發想可能的解決方案：【描述挑戰】。至少提出5種不同方案，並列出每個方案的優缺點。（到ChatGPT試試！）撰寫專案更新Draft a short project update for stakeholders. The project is [describe project]. Include progress made, current blockers, and next steps. Write in a professional, concise style.（到ChatGPT試試！）為利害關係人撰寫簡短的專案進度更新。專案為【專案描述】，包括目前進度、阻礙與後續行動。以專業、精簡的風格撰寫。（到ChatGPT試試！）
給不同工作者的提示詞：業務、IT、產品經理、工程師…
其他針對各個專業領域設計的提示詞，內容涵蓋人力資源、IT、行銷、工程、銷售、產品管理、客戶成功及高階主管等多元角色，內容都列出了具體的應用場景，例如撰寫專業文案、市場研究、分析數據趨勢及產出視覺圖表等，可以搭配使用：
業務銷售 ChatGPT for sales >>IT人員 ChatGPT for IT >>客戶關係 ChatGPT for customer success >>管理職 ChatGPT for managers >>產品經理 ChatGPT for product >>高階主管 ChatGPT for executives >>工程師 ChatGPT for engineers >>財務 ChatGPT for finance >>人資 ChatGPT for HR >>行銷 ChatGPT for marketing >>
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「接案作品集」怎麼準備？6大要素及不同客戶應對技巧
對自由接案工作者來說，「作品集」往往比履歷更能展現你的專業度與價值。一份好的接案作品集該怎麼準備？作者為軟體工作者，分享好作品集的6大必備要素，並用自身經驗解析技術型、設計導向、非技術型與綜合型客戶的關心重點，幫你打造更有說服力的作品集。本文節錄自《不想上班的勇氣：軟體工作者的第一本接案指南》。
文／陳泰銘（Taiming）
本文目錄（點擊可快速前往）
為什麼需要準備接案作品集？接案作品集準備方向：依照不同接案類型、客戶來調整好的作品集應該具備的6大要素沒有作品集怎麼辦？最好平時就累積Side Project
為什麼需要準備接案作品集？
作品集是接案者的「敲門磚」，能夠幫助潛在客戶快速了解你的能力、風格和經驗。有時候，你的作品集甚至比你的履歷還重要，因為它是最直觀的證明，展示你的專業度和價值。
客戶沒有時間細聊，先看作品決定是否聯繫你
比起履歷，作品集更能說明你的實力
客戶更信任有實際案例的接案者
降低溝通成本，幫助客戶確定風格與需求
讓你在競爭者中脫穎而出
當你在社群平台或論壇上看到有人發問：「有人可以幫我做插畫設計嗎？」如果你只是留言「我可以做」，很容易淹沒在眾多回覆中，客戶也不會特別關注你。但如果你直接附上作品集連結，讓對方點進去就能看到你的實力，成功機率就會大幅提升。這樣的方式不僅能讓你在競爭中脫穎而出，也能迅速抓住客戶的注意力。
接案作品集準備方向：依照不同接案類型、客戶來調整
一開始瞄準方向很重要，因為不同類型的客戶關心的重點不同，你的作品集應該根據你的目標市場來調整。例如：
技術型客戶：展示程式碼品質與技術細節
當你的目標客戶是開發公司或技術團隊時，他們更關心你的技術能力，而不只是表面的作品展示。例如，當一間軟體公司正在尋找後端開發者時，他們不會單純看UI設計，而是會評估你的程式碼品質、架構設計與API文檔。如果你的作品集包含GitHub專案連結、技術架構解析、程式碼片段或效能優化案例，將更能說服這類客戶，讓他們相信你具備專業的開發能力。
非技術型客戶：強調成果與商業價值
當你的客戶是中小企業或個人創業者時，他們通常不懂技術細節，而是關心你的工作能否為他們帶來實際價值。例如，一位餐飲業老闆希望建立線上訂餐系統，但他不懂技術，對「技術堆疊」也沒有興趣。他想知道的是這個系統能否提升業績、減少人工成本、讓顧客更方便。因此，針對這類客戶，你的作品集應該側重於案例說明，包含專案背景、解決的問題、最終成果與數據，例如「這個網站讓客戶下單率提升30%」，而不是單純列出技術細節。
設計導向的客戶：重視視覺呈現與品牌一致性
當你的客戶是品牌商、電商品牌或行銷團隊時，他們關心的是視覺美感與風格統一性，而不是技術實作的細節。例如，一位服飾品牌老闆希望找人設計一組社群貼文模板，他不會關心這些設計是用Photoshop還是Figma製作的，而是想知道你的設計是否符合品牌形象，能否吸引目標受眾。因此，你的作品集應該著重展示設計風格，提供高品質的圖片、完整的設計概念，並附Behance、Dribbble或Figma連結，讓客戶能夠直觀地評估你的視覺風格是否符合需求。
綜合型客戶：需要靈活調整作品集內容
有些客戶的需求涉及多個面向，例如，一家新創公司希望開發一款APP，他們既關心UI設計，也重視技術架構與開發能力。在這種情況下，若你的作品集過於單一，可能無法完整展現你的能力。最佳做法是針對不同領域準備不同版本的作品集，例如一份專注於UI/UX設計，另一份則強調技術架構與開發過程，這樣才能根據不同客戶的需求靈活調整，確保你的作品集能夠精準打動對方。
因此，一開始要明確你的目標客戶，這樣作品集才能精準打動對方，而不會顯得雜亂或無法吸引適合的機會。
好的作品集應該具備的6大要素
一份優秀的作品集，不只是展示你的能力，更應該幫助潛在客戶快速理解你的價值，並建立信任感。以下是作品集應該具備的關鍵要素：
1. 清楚的自我介紹與專業定位
你的作品集應該開門見山地說明你的專業領域，例如「專注於SaaS產品開發的全端工程師」或「專精品牌識別與UI設計的視覺設計師」，讓客戶一眼就能理解你的核心技能與市場定位。
2. 精選案例，而非堆砌大量作品
作品集不應該只是單純堆放所有作品，而是要精選最具代表性的案例，並確保這些案例與你的目標市場匹配。例如，如果你主要服務科技新創，那麼展示SaaS產品設計或開發案例會比一般電商網站更具說服力。
3. 案例背景與解決方案
單純的圖片或程式碼展示不足以吸引客戶，你應該為每個案例補充背景資訊，例如：「這是為某家新創公司開發的會員系統，目標是提升用戶留存率」，然後說明你的解決方案與貢獻，例如：「透過重新設計UI/UX，讓註冊轉換率提升20%。」這樣的敘述能讓客戶更容易理解你的價值。
4. 數據與成果驗證
如果可以的話，加入量化數據來證明你的工作成效，例如「重新設計後的網站，跳出率降低25%」、「API優化後，請求速度提升40%」，這樣的數據能讓你的作品更具說服力，提升客戶的信任度。
5. 直覺且專業的視覺呈現
作品集的排版應該簡潔清晰，避免雜亂無章的內容堆砌。如果你是設計師，這本身就是對你美感能力的考驗；如果你是工程師，也應該讓專案展示清晰易讀，像是使用卡片式設計來分類案例，或提供 GitHub 連結搭配摘要說明。
6. 聯絡方式與行動呼籲（CTA）
無論作品集是網站、PDF還是簡單的Notion頁面，都應該明確提供聯絡方式，例如Email、LinkedIn、或接案平台連結。此外，可以加上一些行動呼籲，例如「有興趣合作嗎？歡迎來信討論！」，讓客戶知道下一步該怎麼與你聯繫。
透過以上這些要素，你的作品集不僅能夠有效展示你的專業能力，也能提升轉換率，讓潛在客戶更容易做出決策，進而提高你的接案成功機會。
沒有作品集怎麼辦？最好平時就累積Side Project
其實，比起事到臨頭才急著找作品集，最有效的方法是平時就主動累積Side Project。不論是為了解決某個小問題、實現自己的點子，還是純粹為了學習新技術，只要能完成、有成果可展示，就能成為你的實戰證明。
Side Project不需要商業化，也不必太龐大，關鍵是能展現你的能力與風格。這些專案可以放在你的個人網站、GitHub、Behance、Notion或Medium等平台，讓潛在客戶在搜尋你的名字時就能看到。
以下是一些常見的發想與執行管道：
解決自己的痛點：把日常遇到的問題變成產品，例如排程工具、記帳App、小型自動化腳本等。
模仿與改造：挑一個你喜歡的網站或應用，試著重製、優化或加入新功能。
開源貢獻：參與GitHub上的開源專案，累積實戰經驗與人脈。
挑戰題目平台：參加如Frontend Mentor、Dribbble Weekly Warm-up、Kaggle等主題挑戰。
幫朋友或社群做東西：主動幫朋友設計海報、開發活動報名網站、製作社群 BOT 等。
紀錄學習歷程：把你學會的新技術或解法整理成部落格、教學影片或Notion範本。Side Project的價值，不只是讓你練功，更是你與客戶溝通時最有說服力的「非商業作品集」。尤其在你還沒太多實戰經驗時，它們能說明你的主動性、邏輯思維、執行力與品味。
節錄自：博碩《不想上班的勇氣：軟體工作者的第一本接案指南》／陳泰銘（Taiming） 著
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ChatGPT分析數據資料會出錯嗎？修正盲點教學，制定策略更高效精準
運用ChatGPT分析數據和提供策略建議，分析準確嗎？實例示範運用ChatGPT解析Excel數據，從購買行為洞察、客群分群，到制定具體銷售策略，以及最關鍵的查核與修正盲點，才能真正發揮AI的輔助價值。本文節錄自《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》。
文／Excel 廣播電台｜張予
本文目錄（點擊可快速前往）
【ChatGPT數據洞察1】用戶購買行為洞察【ChatGPT數據洞察2】銷售策略【ChatGPT數據洞察3】短中長期策略與行動方案【ChatGPT數據洞察4】AI分析準確嗎？如何查核與修正？
ChatGPT不僅能根據你的指令提供數據摘要，還能根據分析結果給出實用建議！舉例來說，當你看到前一篇的折線圖，你可能會好奇：「為什麼6月的銷售額表現最好？」或者想知道：「如何改善4月和9月銷售下滑的情況？」這時候，善用ChatGPT，它能幫你深入分析數據，提供洞察與策略，讓決策更加精準！
【根據數據提問】問題示範：為什麼6月的銷售額表現最好？如何改善4月和9月銷售下滑的情況？
（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
用「三個臭皮匠，勝過一個諸葛亮」來形容ChatGPT給予的協助，無疑是個最佳比喻。即便是經驗豐富的資料分析師，也可能會因為盲點而忽略關鍵資訊。但ChatGPT就像是一個全方位的數據顧問，能夠從多個角度切入，提供你可能沒想到的分析觀點，甚至具體的行動建議，幫助你從資料中挖掘出隱藏的黃金資訊。如果你能提供更完整的背景資料，它的建議將會更加貼近實際需求，甚至能針對你的分析需求量身打造具體的策略。
除了根據分析結果提供見解，你還可以直接告訴ChatGPT你的目標，請它根據目標設計行動策略。舉例來說，假設你希望以今年的用戶購買行為為基礎，制定隔年的銷售策略，ChatGPT就能根據數據表現，幫助你制定具體方案。現在，就來看看ChatGPT如何發揮數據分析的實力吧！
指令：「協助分析用戶的購買行為，並制定隔年的用戶銷售策略」
由於ChatGPT的回覆較長，以下將分為三部分介紹：
【ChatGPT數據洞察1】用戶購買行為洞察
（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
ChatGPT根據我提供的Excel資料表，快速整理出用戶購買行為分析結果，包含購買次數、平均消費額、地區等關鍵資訊。接著，它透過購買次數與平均消費額的關係，將用戶分群，識別出高價值客戶和忠誠客戶，並清楚定義分類標準。最後，它還深入分析北、中、南地區的消費行為差異。這一切，只需短短幾秒鐘！
想像一下，如果要手動完成這項分析……你需要先整理資料表，再用肉眼觀察購買次數與平均消費額的關係。或許可以透過數據視覺化來加速分析，但問題來了――該選擇哪種類型的圖表？講了一堆，是不是很複雜？那麼下次不妨交給ChatGPT，讓它幫你快速整理、分析，省時又高效！
【ChatGPT數據洞察2】銷售策略
（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
在完成用戶行為分析後，ChatGPT進一步推導出2024年的銷售策略，針對高價值客戶、忠誠客戶、不同區域用戶，以及不同註冊時間的客群，提供個別的行動建議。這些策略不是憑空想像，而是根據Excel資料表中的實際數據，所推論出的具體建議，讓決策更有依據，提升執行效率與成功機率！
【ChatGPT數據洞察3】短中長期策略與行動方案
（圖／旗標出版提供）
最後，ChatGPT收斂並整理出2024年的短、中、長期銷售策略，確保這份分析報告能立即轉化為可執行的行動方案。如果你希望獲得更詳細的策略細節，或需要更多具體的行動建議，只需輸入指令，ChatGPT就能提供進一步分析，讓數據真正為決策帶來價值！
【ChatGPT數據洞察4】AI分析準確嗎？如何查核與修正？
你可能會好奇～AI進行數據分析的準確度如何？會不會出錯？
其實，ChatGPT並非完美，這點從聊天室下方的提示「ChatGPT可能會發生錯誤，請查核重要資訊」便可看出。
（圖／旗標出版提供）
如果對結果有疑問，你可以直接詢問ChatGPT它的推論依據。舉例來說，在分析區域消費差異時，ChatGPT提出：「台北與高雄的用戶消費較高，而台南用戶的消費額相對較低」。若你想知道它是根據哪些數據推論的，只需請它提供數據支持，結果如下：
（圖／旗標出版提供）
ChatGPT已經整理出各地區的消費表現表格，從總消費來看，台南的消費力確實較台北和高雄弱，這證明AI並非憑空猜測，而是基於數據分析得出的結論。然而，再重申一次～AI並不完美，你是否注意到「台中」的數據被忽略了？從表格來看，台中的總消費額其實是四個地區中最低，理論上應該比台南更值得關注，但ChatGPT並未主動提及這點。
總消費額為最低（圖／旗標出版提供）
當你發現這類問題時，可以直接指正，並要求ChatGPT修正。例如：請它補充台中的數據分析，確保結果更加完整。
（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
ChatGPT已經根據指令進行修正！（圖／旗標出版提供）
AI工具雖然強大，但仍有其不足。最理想的方式是將AI視為協作助手，而非完全取代人的判斷。透過人機互補，不僅能提升分析的精準度，也能確保結果更加全面。掌握這樣的心態，你將能更高效地運用AI進行數據分析，讓決策更加精準。
節錄自：旗標出版《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》／Excel 廣播電台｜張予 著
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軟體業Technical Writer工作在做什麼？技術文件為何不是由PM寫？
軟體產業的Technical Writer工作在做什麼？和PM產品經理工作有什麼差異？Technical Writer職位結合「內容寫作」和「技術寫作」的專業，可以將硬梆梆的技術內容、轉換成一般使用者也能好理解的技術＋商業內容。本文作者以自身經驗分享，解答包括Technical Writer工作內容及為什麼不由PM來寫技術文件。
文／朱麒
本文目錄（點擊可快速前往）
1. Technical Writer到底要幹嘛？2. 為什麼需要Technical Writer？3. 為什麼不由PM來寫技術文件？
我曾經擔任PM將近6年的時間、在新職位—Technical Writer工作也已經快9個月的時間，這篇文章想分享關於「寫文件」這件事情。
一開始有許多朋友和我討論說「為什麼不交給PM做就好？」在親身體驗與想過之後，我發現這兩者的定位與價值是完全不同的。這篇文章分享Technical Writer在做些什麼，以及簡單比較跟「產品經理（Product Manager）」的差異。
如果你對軟體產業有興趣、正在當PM的人、或是潛在想當Technical Writer的人看（有這樣的朋友嗎），一起來看看這篇文章吧。
備註：請留意此篇文章的脈絡都是以「軟體開發」的角度來談。
1. Technical Writer到底要幹嘛？
簡單說，就是替公司的產品寫一份「攻略本」。
攻略本是電玩產業的詞，能幫助新手玩家快速學會操作方法、了解遊戲目標，接著就可以比較開心的在遊戲的世界中玩耍。
而「技術寫作（Technical Writing）」就是替公司的產品寫使用文件，用來引導消費者更好地使用公司產品。技術寫作也可以視為公司品牌、產品使用體驗的一環，能影響消費者對於公司產品的整體觀感。
這就像「攻略本」會先告訴新手玩家基本的操作方法，讓玩家在別在超大的遊戲世界中不知所措的亂跑、被怪打死而感到挫折（可能一開始連「基礎戰鬥知識」都沒有就跑出新手村）。
好的技術文件，應該能夠把公司產品複雜的功能與規格，在適當的時間點、用適當的方式告訴使用者。
2. 為什麼需要Technical Writer？
對呀，為什麼不由最熟悉產品功能與規格的程式開發者或產品經理，來寫技術文件就好了呢？
先從「軟體開發者」的角度來說。由於技術文件（例如API Documentation）是技術含量相當高的文件，最好的寫作者當然是由開發者來寫。
然而多數的開發者在寫文件的時候，容易從非常技術的角度撰寫文件—多數狀況是「只解釋程式功能，但不解釋程式對於使用者的目的」。由於程式往往有自己的商業邏輯（例如建立訂單的流程、訂單對帳與請款的方式），使用者在不清楚商業邏輯的前提下直接閱讀，往往一頭霧水。
因此Technical Writier誕生了，這個職位結合「內容寫作（Content writing）」和「技術寫作（Technical Writing）」的專業，可以將硬梆梆的技術內容、轉換成一般使用者也能好理解的技術＋商業內容。
Technical writer像是一位翻譯員，要把「技術」國家的語言翻譯給「商業」國家的人理解。
3. 為什麼不由PM來寫技術文件？
行行好，放過PM吧！
PM的工作包山包海，要跟業務單位／客戶對需求、花時間整理規格、跟設計師／工程師／QA／營運團隊溝通。
PM職責範圍確實也包含寫產品的規格與規劃，例如：
使用者故事（User Story）： 即 As a（使用者）, I want（做什麼事情）, so that（得到什麼成果），讓產品團隊理解每個功能為誰而做、要做什麼、做完成果。
User Story Acceptance Criteria Test Cases：寫完User Story後，必須要進一步描述這個功能的細節，透過「Given（在什麼情況下），When（當使用者做了什麼），Then（會發生什麼事情）」才能讓工程師與QA（測試工程師）執行。
Product Roadmap：告訴C字輩的老闆接下來的產品發展，這一季要做什麼、為什麼要做、要打哪些用戶、如何衡量成效、成效好與不好的相對應措施是什麼。
可以看到，PM的寫作文件通常是「對內」，告訴團隊接下來要做些什麼、不做些什麼；但Technical Writer通常是「對外（外部使用者）」，告訴使用者產品從哪裡開始用、要完成對應的事情該怎麼做、技術細節要到哪裡去查……等。
PM和Technical Writer的技能樹不同，前者更多在溝通、後者更多在引導。更多文章分享，可至「朱騏部落格」閱讀。
（原文標題：軟體產業中的 Technical Writer 在做些什麼，為什麼「寫文件」這件事情不都交給 PM 做就好？）
[joblist_plugin title='更多104【Technical Writer】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=Technical%20Writer' amount='4']
有任何收穫或想分享的，都來和大家一起聊聊吧！