.NET開發資料庫應用系統全方位－ADO.NET與Entity Framework(.NET Core)攻略
104學習
Node.js
這項技能代表能使用JavaScript在伺服器端開發應用程式，具備非同步事件驅動架構，適合處理高併發需求。熟悉後，能快速打造高效能、可擴展的網路服務和API，對於現代全端開發非常重要。掌握它能提升在新創、科技公司及大型企業的競爭力，尤其是需要即時資料處理和微服務架構的職缺。
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
（最新版.NET 6）ASP.NET Core MVC 無痛快速上手
ASP.NET MVC 無痛快速上手
AE．MG動畫創作實務課
C# .Net Framework系統基礎實作攻略
智慧製造－透過AI實踐工業4.0
.NET 委派實戰教學：讓您真正會用 LINQ、Expression
Git 速成攻略：2.5 小時變身版本控制達人
C# 從零開始前進.NET物件導向程式全攻略
【LINE官方帳號2.0操作心法】3大關鍵經營策略
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
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
MCSD for .NET
MCSD for .NET 證照代表具備使用微軟.NET技術進行應用程式開發的專業能力，涵蓋前端與後端設計、Web服務及資料庫整合等技能，適合軟體工程師與系統開發人員提升職場競爭力。持有此證照表示熟悉Visual Studio開發環境，能運用C#、ASP.NET等技術完成企業級應用，符合現代軟體開發需求。
尚未查核發照單位
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
Sybase Certified Professional -- Replication Server Admin.
Sybase Certified Professional -- Replication Server Admin.證照專注於Sybase複寫伺服器的安裝、配置與管理，涵蓋資料同步、複寫架構設計及效能優化等技能。持有此證照代表具備維護資料一致性與系統穩定性的專業能力，適合從事資料庫管理、系統整合及企業資料備援等相關工作，提升職場競爭力。
Sybase
進階客戶服務(PCS .)
進階客戶服務(PCS)證照專注於提升專業客服人員的溝通技巧與問題解決能力，強化客戶關係管理及服務品質。持有此證照者具備有效處理客戶需求與抱怨的能力，能運用多元溝通工具提升客戶滿意度，並熟悉服務流程優化與團隊協作，適用於各行各業的客服相關職務，助力職場競爭力提升。
尚未查核發照單位
Sybase Certified Associate -- Adaptive Server Enterprise Admin.
Sybase Certified Associate -- Adaptive Server Enterprise Admin.證照驗證持有者具備安裝、配置及管理Adaptive Server Enterprise資料庫系統的能力，熟悉資料庫的備份與還原、性能調校及安全性設定，能有效解決常見資料庫問題，確保系統穩定運作，適合從事資料庫管理與維護相關工作者提升專業競爭力。
Sybase
精選貼文，掌握第一手知識
Vibe Coding × ASP.NET Core LLM 開發實戰班
AI 時代，程式不只是寫，還能「聊」出來！
學會 Vibe Coding，
讓你用自然語言操控程式、生成 API、打造 AI Agent，
真正結合後端工程 + AI 實戰。
🌟 你將學到
✅ 精通 C# / ASP.NET Core（MVC、API、雲端部署）
✅ LLM × Vibe Coding 實戰，從 Prompt 到應用落地
✅ AI Agent 開發、NLP、影像辨識、模型部署
✅ 使用 Azure / VS Code / Cursor 實作
✅ 分組 Side Project，實務專題製作
💡 課程特色
1⃣️ 小班真人線上（10 人以下），Discord 即時答疑。
2⃣️ 避開平日上班時間，便於在職者學習。
3⃣️ 全程錄影，缺課可回放
4⃣️ 真實專案模擬業界開發流程
🎯 適合誰？�想成為 AI 工程師的畢業生
✅ 有基礎的在職工程師
✅ 企業中高階主管。
✅ 創業想做 MVP 的產品人。
🗓️ 開課資訊
預計開課：2025/12月 平日晚上（日期另行公告）
課程時數：共計288小時 / 約32週
上課方式：全線上
⚡ 名額有限，立即報名，搶先升級你的開發力！
報名連結👇
https://user135527.pse.is/7ze3yz
113-1-I22 資訊安全防護實務 No.2
113-1-I22 資訊安全防護實務 No.2
📜題目：
關於弱點掃描，下列敘述何者錯誤？
(A) 網路弱點掃描用在尋找網路環境中的脆弱點，舉凡開放的通訊埠及所代表之服務，其服務是否透過未經加密的進行傳輸，或服務未更新漏洞
(B) 應用程式弱點掃描主要針對特定應用程式（尤其是網頁伺服器及其資料庫）的程式及應用環境（例如： Apache版本漏洞），但主要是尋如 SQL注入、跨站腳本、敏感目錄外洩…等可被攻擊之漏洞
(C) 主機弱點掃描用在檢查個別主機的脆弱點，例如主機效能負載對外服務能力，或是識別主機防毒系統是否更新
(D) 常見工具，有 OWASP ZAP, OpenVAS, Nessus…等
⚜️參考解答⚜️：
弱點掃描包括主機、網頁、程式原始碼及應用程式等弱點掃描，常見的做法是透過自動化的工具方式並引用相對應的弱點資料庫(如：CVE、OWASP Top 10...等)發現其脆弱點。
(A) (B) 敘述皆正確，(D) OWASP ZAP為網頁掃描工具、OpenVAS及Nessus皆為主機弱點掃描工具。
(C)的前半段敘述正確，惟標的的負仔情況、特定軟體更新情況敘述皆不正確
因此，答案為(C)
[KNIME]KNIME Analytics Platform 5.5 版本重點更新介紹
近年No code或Low code工具越來越盛行。
近期很努力的在學習新的工具KNIME，是一套開源的資料科學與數據分析軟體，使用者可透過拖拉節點、串接流程，無需寫程式即可完成資料整合、處理、分析、視覺化與機器學習等任務。
在稽核領域也可以用來製作許多稽核程式，前陣子已經完成製作了Benford定律的查核模板。
在2025/7/2 KNIME官方發布了5.5版的更新
這次版本大幅簡化了AI Agent的開發流程，能夠更輕鬆的打造專屬的AI Agent，無需複雜整合、編碼或面對陡峭的學習曲線。
主要更新亮點列點如下：
1. AI Agent開發更容易
- 全新的Agent Prompter節點，整合工具提取、選擇與迭代於單一節點，讓代理開發更直觀。
- Agent Chat View 節點，為代理型數據應用快速加入即用型聊天介面。
2. AI 模型連接器大幅擴充
- 新增 Anthropic Claude、Google AI Studio & Vertex AI 的 Gemini 模型、IBM watsonx 等連接節點，AI 模型選擇更豐富。
3. 工作流程版本管理
- 直接在 KNIME Analytics Platform 內對上傳至 KNIME Hub 的工作流程進行版本管理。
4. 使用者介面更新
- 元件對話框可於側邊面板開啟，元件輸出直接顯示於底部面板。
- 支援標籤（Tabs）重新排序與節點對齊，提升工作流程組織效率。
5. 全新工作流程畫布渲染系統（實驗功能）
- 大型工作流程載入更快、操作更流暢，可於偏好設定中啟用。
6. 日期與時間資料處理更簡單
- Expression 節點現可直接處理日期與時間型別，相關節點也全面現代化，提升易用性。
7. 深度整合 Microsoft Fabric
- 支援連接 Microsoft Fabric 主要服務，於 OneLake、Data Warehouse 讀寫數據，並管理 Power BI 語意模型。
這麼好用又免費的工具真的非常推薦大家下載使用，唯一缺點是只有英文版沒有中文化的介面，但這應該不是太困難的障礙。
下載網址：https://www.knime.com/downloads
進入下載頁面後資料都不用填，將同意的選項勾選後按Download即可。
提供了Windows、Mac、Linux等版本可下載，值得一提的是Windows有三個選項。
一和二都是安裝檔，第三個Zip選項則是下載解壓縮資料夾後即可使用，完全不需要安裝！
這麼厲害好用的工具推薦給大家~
Notion原文連結：https://stevenwublog.notion.site/KNIME-KNIME-Analytics-Platform-5-5-225f7f8f282880509f16c1b3ff771f9f
C# ASP.NET CORE X 智能體工程 開發實戰線上課
過去幾個月，「Vibe Coding」與「Agentic Engineering」正在重塑矽谷的開發邏輯。軟體開發正從「手工業」轉向「指揮官模式」。
身為開發者，你是要繼續在語法細節中掙扎，還是要領先成為學會指揮 AI 智能體（Agent）作戰的架構師？
X School 再次突破業界框架，帶來【全台首創】的實戰課程。
我們不只單純教Vibe Coding，
更要帶你掌握智能體工程開發精髓。
將特斯拉前 AI 主管倡導的開發思維，深度植入日常的專案開發。
這不是實驗，這是即將發生的產業革命。
🚀 為什麼這堂課值得學習？
✨全台首創： 唯一整合 Vibe Coding 與智能體工程（Agentic Engineering）的系統化課程。
✨拒絕黑盒： 解決 AI 隨機生成的技術債，掌握可驗證、可管理的開發流程。
✨實戰導向： 從 建立 AI 協作開發思維、精通 AI 驅動的 SQL 資料庫技術、掌握最新 AI Coding 工具、開發具備執行力的 AI Agent 核心、實現 OCR 企業進銷存自動化到打造全天候 Line Bot 智能助理，5 件成品帶你直接對接產業需求。
✨小班精修： 為了確保教學品質，本班上限僅 15 人。
AI 不會取代工程師，但會取代不會用 AI 開發的工程師。
【60 小時掌握 AI 核心實力】
👉早鳥優惠實施中，現省 NT$14,400
👉名額僅 15 位，我們只留給最渴望掌握未來技術的人。
🔥 手刀搶佔先機，成為企業爭奪的頂尖人才！
立即報名👇
https://user135527.pse.is/8yxtn4
長照3.0智慧照服產業發展與資本市場IPO契機
長照3.0智慧照服產業發展與資本市場IPO契機
長照3.0的推動展現了未來長照產業的巨大潛力與挑戰。隨著政策的深化，產業化與專業化的發展將成為主軸，像青松健康成功IPO的案例，為產業注入了更多資本市場的關注與信心。
科技創新在長照服務中的應用將進一步提升服務的效率與精準性。例如，生成式AI可以協助分析個人需求，提供更具個性化的照顧方案；智慧輔具則能提高長者的生活品質與自主性。然而，這些進步也伴隨著挑戰，例如如何確保技術普及與使用成本的可負擔性。
政策層面仍需進一步突破，例如住宿服務在收費結構與政策整合上的困境，居家與社區服務則需應對資源配置不均與市場競爭加劇的問題。此外，照顧人力短缺的情況仍在惡化，未來需要更多創新的人才培育與支持措施。
展望未來，長照3.0的成功與否將取決於政策、科技與產業三方的緊密合作。唯有在多方努力下，才能真正實現長者福祉與產業永續發展的雙贏局面。
補充新聞資料 大型企業 插旗銀髮市場
2024/12/08 00:58:44經濟日報 記者謝柏宏／台北報導
青松健康將在明年元月上市，創下全台首例，且除了日本外，台灣是亞洲第二個核准長照機構上市國家，立下我長照產業發展新的里程碑。
此外，隨台灣快速進入人口老化時代，為讓就職員工無後顧之憂，已有多家科技大廠布局長照領域。
國內不少大型企業嗅到人口老化帶來的照顧需求，全台除了有數十家養生村已成立或正在規劃，直接跨足長照機構經營的上市櫃公司還有永信投控（3705）、中化控股、佳醫集團、承業醫（4164）等公司。在科技業領域，錸德成立錸工廠日間照顧中心多年，目前除擴充台灣日照中心，甚至前進日本併購住宿型機構。
由日本來台發展的元氣村介護集團已經在新北及台南成立長照法人，其中新北市更是與仁寶集團搭配合作。此外，為讓員工無後顧之憂，日月光集團成立日照中心，鴻海與中華電信等公司也開始布局長照。
參考資料來源
1. https://chanrstom.blogspot.com › ipo.html
詹翔霖教授: 路易莎 IPO 喊卡！擬升級運營架構 待「佈局效益顯現後」
2. https://nabi.104.com.tw › posts
長照產業發展策略與資本市場契機-照顧科技應用論壇新聞稿 - 詹翔霖
3. https://nabi.104.com.tw › posts
寵物行銷企劃-創業企劃專題-寵物公園IPO計畫-詹翔霖副教授
4. https://www.scribd.com › presentation › 詹翔霖教授-營運計劃書與規劃...
詹翔霖教授 營運計劃書與規劃要點 | PDF - Scribd
5. https://chanrstom.blogspot.com › ipo.html
詹翔霖教授: IPO 風險與優缺點-路易莎掛牌喊卡-管理領袖班研討個案
6. https://nabi.104.com.tw › posts
【詹翔霖專欄】長照產業2023年趨勢及挑戰
7. https://nabi.104.com.tw › posts
長照產業發展策略與資本市場契機-照顧科技應用論壇
8. https://blog.udn.com › chanrs
【詹翔霖專欄】長照產業2023年趨勢及挑戰 - udn部落格
9. https://chanretom.tumblr.com › post
詹翔霖老師 —長照產業2023年趨勢及挑戰
10. https://www.plurk.com
chanrs詹翔霖 - 台灣長照行業也受到缺工危機影響下，長照人力
11. https://www.scribd.com › document › 樂活照顧服務園區OT案-樂活長照...
樂活照顧服務園區OT案-樂活長照機構規劃之共利預期效益 - 詹翔霖 …
12. https://blog.udn.com › chanrs
科技照護居家用 服務質量大躍進 - 詹翔霖副教授
13. https://nabi.104.com.tw › posts
長照產業發展策略與資本市場契機-照顧科技應用論壇新聞稿
Google發表：Gemini 2.0 全新AI模組介紹、四大亮點一次看
在ChatGPT傳出全球大當機災情的同一天，Google 發布了全新 AI 模型 Gemini 2.0。
不僅支援多模態物件，Gemini 2.0採用更精準、強大的代理式AI系統，幫助使用者主動提前思考並完善指令，打造更符合使用者需求的全方位AI人工智慧助理！
▍Gemini 2.0 亮點搶先看
※ 深度學習有效處理複雜問題：採用「深度研究」學習技術功能，大量運用高級推理和長上下文功能充當研究助理，探索複雜的主題並代表使用者編寫報告。
※ 多模態能力生成準確內容： 除了文字生成外，Gemini 2.0 還能直接生成圖片和音訊，並且能有效處理口音問題轉化成更準確的訊息內容。
※ 實現代理式 AI 的多元運用： 不只是AI助理，Gemini 2.0升級的代理式AI系統，能更主動的做出決策，為使用者提前思考，並在使用者的監督下執行任務。Gemini 2.0將以此為基石，使用在Project Astra助理工具與其他開發者工具中。
※ 活化並整合 Google 產品： Gemini 2.0 將逐步整合到 Google 的搜尋、地圖等產品中，為使用者帶來更智能、更個人化的體驗。
Gemini 2.0預計2025年1月正式推出，在此之前，使用者們可以透過Google AI Studio網站搶先體驗Gemini 2.0測試版的與眾不同。
➤ 立即試用：
https://aistudio.google.com/
➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報－科技愛好者的產地】獲得更多科技新知！
https://blog.google/technology/google-deepmind/google-gemini-ai-update-december-2024/#ceo-message
達梭系統台灣高峰論壇 報名網址：https://bit.ly/41k69wz
達梭系統台灣高峰論壇 報名網址：https://bit.ly/41k69wz
別讓競爭對手搶先一步！
擁抱 3D UNIV+RSES — AI 驅動產業革新 🚀
#生成式 AI × #虛擬雙生 × #知識資產管理，正在全面改寫產業遊戲規則！
達梭系統一年一度的科技盛會 「2025 達梭系統臺灣年度高峰論壇」 將於 9 月與您相見。
現場將深入揭示如何運用第七代解決方案─ 3D UNIV+RSES 加速產品從概念到量產，並在跨部門協作與知識資產（IP）管理上全面升級。
AI 也要「快閃」！Google Gemini 2.5 Flash：速度、智慧，一次到位！
嘿，各位科技迷和好奇寶寶們！有沒有覺得現在的 AI 越來越厲害了？從幫你寫郵件、畫圖，到現在甚至能像真人一樣對話，真的超乎想像！
不過，你有沒有遇過 AI 回應慢半拍，或是處理圖片影片時有點卡頓的情況？別擔心，Google 這次推出的新成員——**Gemini 2.5 Flash**，就是來解決這些痛點的！它就像 AI 世界裡的「超級快閃記憶體」，保證讓你又快又省地玩轉智慧應用！
速度與效率兼具？Flash 讓你體驗「光速」AI！
說真的，開發一款又聰明又快的 AI，就像要馬兒好又要馬兒不吃草一樣難。但 Gemini 2.5 Flash 厲害的地方就在這裡！Google 把它設計成 Gemini 系列中最「輕巧」也最「快速」的模型，目的就是讓 AI 能更順暢、更省錢地跑起來。
想像一下：
* 客服機器人秒回：你問什麼，它立刻秒答，再也不用「請稍候」！
* 語音助理更貼心：你一說話，它馬上理解並執行，溝通就像跟真人聊天一樣流暢。
* 網頁 AI 助手不卡頓：*隨時幫你總結網頁內容、解答疑問，不會讓你等到花兒都謝了。
最酷的是，Flash 還擁有類似「思考」的能力。它在給出答案前，會先在腦袋裡快速「消化」一下資訊，就像我們在回答複雜問題前會稍微想一下一樣，這樣給出的答案就更精準、更可靠囉！而且，開發者還可以決定 AI 要「想」多久，完美平衡速度、精準度和成本！是不是很彈性？
不只讀懂文字，還看得懂圖片、影片，甚至聽得懂聲音！
現在的 AI 模型越來越全能，Gemini 2.5 Flash 當然也不例外！它可不只是個「文字控」，它還是個多才多藝的「多模態」AI！
這意味著什麼呢？它能讀懂你打的字、看得懂你上傳的圖片，甚至能理解音訊和影片內容！
* 長篇文件？程式碼海？影片精華？都不是問題！它擁有超大的「記憶體」（專業術語叫 1 百萬個 token 的上下文窗口），能一次讀進超多資訊，所以無論你是要它總結一份超長的報告、分析一段程式碼，還是從一段影片中提煉重點，它都能輕鬆搞定！
* 更自然的互動體驗： 未來的 AI 不再只是鍵盤上的冰冷文字，它能聽懂你說的、看得懂你拍的，讓我們的數位生活變得更直覺、更自然。
AI 的普及，從「快閃」開始！
Google 推出 Gemini 2.5 Flash 的目標很明確：讓 AI 變得更普及、更容易使用。它就像一個高效的加速器，讓開發者能用更低的成本、更快的速度，把 AI 的魔法帶入我們的日常生活中。
所以，如果你的應用需要速度、需要成本效益，又不能犧牲智慧和理解能力，那 Gemini 2.5 Flash 絕對是你的最佳選擇！
什麼時候可以玩到它？
好消息是，Gemini 2.5 Flash 已經在 2025 年 4 月 17 日以預覽版形式跟大家見面了！ 而在 5 月 20 日，Google 更是宣布，你現在就能在 Gemini App裡體驗到它的速度與智慧！開發者和企業用戶也不用等太久，預計 6 月初，它就會在 Google AI Studio 和 Vertex AI 上全面開放囉！
是不是很期待它能為你的數位生活帶來更多驚喜呢？一起期待 AI 的「快閃」未來吧！
104 AI職涯顧問發布《2026年科技業人才報告書》 人才缺口達19.3萬
AI發展，科技人才扮演重要角色！104獵才顧問用AI替中高階工作者推出的專業亮點加速器「104 AI職涯顧問」發布《2026年科技業人才報告書》，2026年科技業每月人才缺口達19.3萬人，當中以軟體及網路業人才缺口6.3萬人最多，半導體業人才需求增長最明顯；各職類中，軟體/工程類人員每月徵才2.5萬人最多，操作/技術、製程規劃、品保/品管人才缺口年增幅超過2成，成長速度最快。當前科技業迎接AI技術進入規模化應用，科技業招募也越來越重視AI人才，其中軟體網路業工作機會中，有3成為AI相關職務最多；以及全球供應鏈重組，外派工作機會以亞洲為最大宗，但美加地區自2025下半年起呈現翻倍增長，集中回補電子製造與半導體產業人才。下載《2026年科技業人才報告書》：https://pse.is/8yk67k
科技產業招募「位移效應」 半導體走升年增23% 軟體網路業趨緩
104 AI職涯顧問《2026年科技業人才報告書》透過數據了解軟體網路業、電信及通訊業、電腦及消費性電子製造業、光電及光學業、電子零組件業、半導體業6大科技產業徵才與薪資現況。觀察近3年六大科技業招募趨勢，104人力銀行人才永續長鍾文雄分析，科技業人才招募出現「位移效應」，軟體網路業雖長期是科技業中人才缺口最大的產業，但自 2024 年下半年從每月徵才最高峰8萬人滑落至2026年6.3萬人，相對半導體業則自2024年起穩定走升，每月徵才2.7萬人增長至4.1萬人，與去年同期相比年增幅達23%，反映AI、先進製程、高效能運算與供應鏈去風險化，持續推升核心技術人才需求。
科技業三大徵才職務：軟體/工程、工程研發、操作/技術 實作型職務人才需求激增
根據《2026年科技業人才報告書》，2026年科技業主要徵才職務軟體/工程類每月徵才2.5萬人最多、工程/研發類與操作/技術類2.4萬人居次。104人力銀行人才永續長鍾文雄指出，隨著AI工具的普及與效率提升，企業對工程師的需求正從「量」的擴張轉向「質」的盤整，軟體/工程類工作機會年減5%；操作/技術類提升30%、製程規劃類成長29%、品保/品管類增21%，反映出科技業發展重心正落地於實體產能的優化與良率的提升。對於具備現場管理與流程規劃能力的在職者來說，工作機會在自動化浪潮中不減反增。
科技業AI工作占比持續上升 軟體網路業成標配、電子製造業增長最明顯
AI從技術研發走向應用，《2026年科技業人才報告書》數據顯示，科技業中以軟體網路業的AI工作機會單季約2.7萬個最多、電腦及消費性電子製造業1.1萬個第二、半導體業1萬個第三。進一步觀察各產業AI工作機會占整體的比例，軟體及網路業自2025年維持在3成以上，顯示產業已進入高成熟度階段，AI 幾乎成為標配技能；電腦及消費性電子製造業變化最為明顯，占比由22%穩定上升至26%，反映AI正快速滲透至產品設計、製造流程與智慧應用；半導體業則維持在21%至22%間，小幅成長但節奏穩定，顯示AI導入多集中於關鍵製程與高價值環節，策略相對審慎；電信通訊、電子零組件與光電光學，AI占比多落在13%至16%，仍屬於逐步擴散的導入期。
科技業外派工作地區亞洲最多 美加翻倍成長人才需求強勁
地緣風險提升，全球供應鏈迎接新挑戰之際，《2026年科技業人才報告書》觀察科技業外派工作趨勢發現，6大科技產業中，電腦及消費性電子製造業每月徵才1,800個最多、電子零組件業1,100個第二、軟體及網路業700個第三。地區分布方面，亞洲地區長期維持每月約 3,100至3,800個工作機會最多，已成為科技業海外布局核心，相較大陸港澳外派需求明顯下滑，自2024年初約300個工作機會，降至2026 年1月僅約 160 個。另一方面，美加地區在美國推動美國製造政策，外派需求自2025年起快速增長，從2025年每月徵才247人增加至2026年593人翻倍成長，外派人才需求增長最明顯。
整體而言，科技業徵才已由過去的全面擴張，轉為聚焦「關鍵技術、關鍵產業、關鍵人才」的新常態。從AI、大數據到雲端運算，智慧科技正持續重塑企業的運作模式，也同步改變科技人才的能力結構與職涯路徑。下載《2026年科技業人才報告書》：https://pse.is/8yk67k
科技業求職，你還會想了解
五大數位科技人才「關注企業排行榜」出爐！台達電最風光
搶當AI新貴！6.7萬個AI工作機會 62%不限科系歡迎新鮮人
104 AI工具再升級！用戶使用率突破86.8% 智慧媒合率超過4成
精準善用每天5,000萬筆以上使用者行為軌跡 打造最強AI求職求才引擎
AI浪潮推動全球人才生態系快速變革，如何透過AI工具精準媒合企業與求職者，成為人力資源領域重要任務。104人力銀行每天處理超過5,000萬筆使用者行為軌跡，已成全台規模最大的人才資料庫，成功模擬徵才企業與求職者的雙向溝通並推測需求偏好，開發包含「AI推薦工作／推薦人才、AI訊息分類、AI履歷健檢」等功能服務，目前已有86.8%的使用者用過站內AI產品服務，智慧媒合率達41.12%，幫助工作與人才更有效率地找到對方，引領整體求職求才生態開啟AI智慧嶄新篇章。
AI破解雙向媒合難題 智慧篩選提升效率
104人力銀行研發處協理張世淳指出，人力資源媒合的技術門檻遠高於一般電商的推薦系統，既不能把最知名的企業推給所有人，也不能透過演算法「創造需求」，主因職缺與人才無法被無限複製，且必須雙方都有意願；求職求才系統最大的挑戰在於讓AI理解「人性化的平衡」，找出真正能促成行動的匹配組合。他說，104 AI工具的核心在於濃縮資訊、提升判斷效率，使用者原本可能需要看二、三十筆或是更多的職缺或履歷，現在可能只需看十筆職缺或履歷就能精準掌握重點，顯著提升媒合效率與成功率。
推薦工作與人才、訊息分類、履歷健檢 三大AI工具解決使用者痛點
104人力銀行產品暨價值營運處資深協理王之璘指出，求職者面臨「資訊太多卻不知從哪開始」，企業端則面臨「履歷量大卻難以快速篩選」的共同痛點，因此需要能同時提升搜尋效率與行動意願的AI工具。為解決這些核心問題，104人力銀行導入各種AI服務，協助求職求才雙方更快速找到適合的工作和人才。包含：
AI推薦工作／推薦人才：透過104內部數據與行為模型，根據求職者的履歷與個人偏好等資料主動推薦職缺，以及依照企業所需條件與徵才偏好提供具備高符合度的人才，透過深入理解使用者需求減少「盲搜」。實際成效顯示，求職者應徵AI推薦的職缺，獲得企業邀約面試的機會是自行查詢工作的3.2倍；企業邀約AI推薦人才的面試同意率也是一般查詢的3倍，不僅大幅提升了求職效率，媒合成功率也相應成長。
AI訊息分類：在傳統求職過程中，求職者常會收到企業大量邀約訊息，104的AI精選自動將企業面試邀約訊息分為「專屬」和「一般」。其中，「專屬」大約占60%，由AI精選和求職者履歷、自傳、求職偏好、求職行為軌跡等相關性較高的訊息，另外40%和求職者較無關聯會被隔離在「一般」，且允許使用者隨時手動調整分類，或啟用/停用此功能，增加了使用的靈活性。
AI履歷健檢：求職者經常面臨對自身優勢與市場需求理解有限的盲點，AI履歷健檢工具針對求職者的履歷表進行分析，只需3秒鐘就能提供客製化的調整方向與建議，且為確保真實性，主要提供撰寫方向參考而非直接代寫，例如提示補充獎項、專案或描述細節，引導求職者依自身經歷調整，協助提升亮點與面試機會。近4成求職者獲取AI建議後，都會進一步更新履歷，整體面試機會提升20%。
從海量數據到精準匹配 104用AI推動智慧招募新時代
AI應用不斷推陳出新，104人力銀行研發處協理張世淳表示，開發AI產品的關鍵思維，需要面對龐大的數據與複雜的媒合需求，104全集團將AI視為人才升級的社會創新，投入大量資源研發能夠理解並學習使用者行為與偏好的AI演算法，技術難點包括如何從非結構化數據中提取有價值資訊、如何確保推薦的公平性與精準度，以及如何將複雜的AI模型無縫整合至用戶介面，都考驗著104的技術實力與創新能力。
張世淳指出，導入AI工具並非取代人力，而是釋放人力，加速人才與企業「找到彼此」的過程；透過AI工具，能夠超越個人主觀判斷，精準分析需求偏好並推薦理想人選與職缺，提升招募成功率。 更多內容請參考：104 AI+ 全服務網頁（ https://tw104.pse.is/8nrlya）
延伸閱讀：
104推出「AI職涯平台」超過萬種職缺一鍵搜尋求職工具、課程、證照一次到位
【工作快找App】AI專屬推薦、更多篩選條件，求職找工作更對味｜3.24.0版本更新教學
【工作快找App】新增AI訊息分類的啟用開關、專屬外籍人才的導覽入口｜3.25.0版本更新教學
我的履歷缺少哪些關鍵要素？104「AI履歷健檢」提高履歷完整度｜104履歷診療室
「AI推薦工作」面試機率提升3.2倍 104推動智慧求職求才服務
全球數位轉型浪潮推動下，AI不僅是產業發展關鍵字，更將成為改變求職與求才的關鍵力量。根據104人力銀行數據顯示，8月整體AI相關工作機會11萬個，而具備AI技能的求職者，企業主動邀約次數能提升1.5倍。為突破傳統招募困境，104導入AI智慧服務，包括履歷掃描、AI推薦工作與職務內容生成等功能，讓求職者與企業能更精準媒合，至今已有39.2%網站使用者使用過智慧媒合服務，整體AI服務使用率更提升至85.25%，有效加速人才與職缺「找到彼此」，推動招募流程進入智慧化新時代。更多內容請參考104 AI+網頁：https://www.104.com.tw/ai/services
AI重點職務薪資百萬起跳履歷自述AI技能企業邀約次數1.5倍
根據104人力銀行最新統計，8月AI相關工作機會近11萬個，產業分布以電子資訊/軟體/半導體業占整體48%為主要，其次則為一般製造業13%、批發/零售/傳直銷業10%。職務以軟體/工程類人員20%為主，另外包含業務銷售類10%、工程研發類9%、行銷類9%，顯示除了關鍵研發人才之外，也越來越往「應用」端靠近。地區的部分，台北市36%與新北市15%加總超過半數為最主要，其次則逐漸往台中、新竹桃園、高雄台南擴散。
若看薪資，AI相關職缺的年薪中位數為80萬元，明顯高於非AI職缺66萬元，重點高薪職務則包含AI工程師114萬元、資料科學家112萬元、演算法開發工程師110萬元，其中更有高達48.7%的AI職缺薪資標示為「面議」，顯示市場對AI人才的薪資彈性空間更大，遠高於非AI職缺的17%。同時，履歷自述具備AI專業技能的求職者，企業主動邀約次數提升1.5倍，快速拉開與其他求職競爭者的關鍵差距。
104開發「AI推薦工作」服務推測需求偏好、精準媒合
在傳統的招募流程當中，求職者及企業共同面臨許多挑戰：求職者自行製作履歷難以突顯亮點，對自身的優勢與市場需求理解有限，只靠直覺或關鍵字搜尋，面對海量的職缺不知如何挑選，導致投遞履歷卻石沉大海；徵才企業則困擾於許多求職者的履歷格式不一，投遞履歷的人選與實際職缺需求落差大，花時間撰寫職缺描述文案，卻寫不出精準具吸引力的內容，導致招聘效率低下。
對此，104人力銀行導入以AI技術為核心的嶄新服務，提供全方位智慧解決方案，包括：
AI履歷掃描：求職者只需一鍵上傳自身客製化履歷表PDF檔案，系統便可自動轉換成符合104格式的標準履歷，對求職者而言能減少73%履歷製作時間，也讓企業透過習慣的常用格式，快速掌握履歷亮點，近3個月內已有萬名求職者搶先使用。
AI推薦工作：透過AI演算法，根據求職者的履歷、行為與個人偏好等資料，主動推薦符合條件的職缺，以提升求職效率與媒合成功率，根據實際成效，求職者應徵AI推薦的職缺獲得企業邀約面試的機會，是自行查詢工作的3.2倍。
AI生成職務內容：徵才企業於撰寫職缺內容時總是勞心勞神，AI生成職務內容功能導入生成式AI並由104研發單位加工訓練，企業只需輸入職務名稱，系統便能一鍵生成專業且具吸引力的職務說明，每個職類更提供10個說明範例供選擇，大幅節省人資撰寫文案的時間，顯著提升職缺曝光度，已累積近三成企業使用。
AI助力招募流程大躍進 104智慧媒合比例近四成
透過導入AI技術，104人力銀行智慧媒合工作的比例從2023年的24.79%上升至2025年的39.2%，實際使用AI創新服務的人數占比也從2023年的56.5%提升至2025年的85.25%。104人力銀行表示，AI並非取代人力，而是加速人才與企業「找到彼此」的過程，透過AI的神助攻將能超越個人視角，精準分析需求偏好並推薦理想人選與職缺，提升招募成功率和人才留用率，真正邁入智慧招募新時代。更多內容請參考104 AI+網頁（https://www.104.com.tw/ai/services）。
更多AI趨勢，你會想看
104 AINNOVATION年會半數員工參與勝者共獲3張股票獎金價值近百萬
AI人才需求強勁！工作機會年增9.1% 企業數位轉型與人才培育成關鍵
提示詞別寫太囉嗦！ChatGPT 5.6最新指南：「結果導向」提示詞這樣寫
OpenAI發布ChatGPT-5.6 Sol模型專屬的提示詞指南，推翻不少過去的建議。不用鉅細靡遺地規定步驟，只要說清楚目標、成功標準與停止條件，就能減少Token用量、降低成本，讓AI更有效率地完成任務，來看看現在怎麼下提示詞效果最神，
文／樂羽嘉編譯 由天下雜誌授權轉載
本文目錄（點擊可快速前往）
1. 簡化提示詞2. 下結果導向的提示詞、規定停止條件3. 確定回應長度4. 定義自主權和核准範圍5. 工具路由（Tool routing）6. 程式化工具呼叫（Programmatic Tool Calling, PTC）7. 長時間工作流、狀態管理8. 推薦提示詞結構
OpenAI發布最新旗艦模型GPT-5.6 Sol並公布全新的提示詞指南，其中最重要的觀念，就是不要再寫那麼多了。
GPT-5.6的核心理念是「結果導向的提示詞」（Outcome-first Prompting）。也就是說，你只需要清楚定義「成功的結果長什麼樣子」、任務的完成／停止條件，剩下交給模型就好。
用OpenAI的原話來說，「GPT-5.6在提示詞明確定義最終成果、重要限制、可用證據及完成標準時表現最好。接著，讓模型自己選擇最有效率的解決路徑就好。」
OpenAI也用內測數據證明新原則的效能。在內部Coding Agent測試中，較精簡的System Prompt不只讓評測分數提高約10%到15%，Token使用量也降低41%，整體成本下降33%到67%。
ChatGPT 5.6的主要提示詞原則包括：
1. 簡化提示詞
從現有的有效提示詞與工具集開始。每次移除一組指令、範例或工具，然後重新測試。
精簡：重複的規則陳述；無法改變行為的重複風格或流程說明；無效的範例；模型本來就能可靠執行的流程；與任務無關的工具說明。
保留：使用者預見的結果；成功標準與停止條件；安全、商業、證據及權限限制；依賴情境的工具路由規則；必要的輸出格式與驗證要求。
檢查剩下的提示詞有沒有互相矛盾。GPT-5系列模型非常嚴格遵守提示詞規範，矛盾的規則比遺漏細節更容易造成不穩定。
2. 下結果導向的提示詞、規定停止條件
把重點放在說明最終目標，不用詳細規定每個步驟怎麼做。只要提示詞有清楚說明「怎樣算大功告成」，GPT-5.6通常會自己選擇最有效率的搜尋、工具使用或推理方式。
提示詞範例：
「完整解決客戶的問題。成功的定義：根據現有政策與帳戶資料，做出資格判定。回覆之前，完成所有允許執行的動作。回傳 completed_actions、customer_message 與 blockers。如果缺少必要證據，只詢問最少、必要的缺失欄位。」
避免使用不必要的絕對規則。只有在真正的「不變量」上才使用「總是」（ALWAYS）、「絕不」（NEVER）、「必須」（must）和「僅限」（only），例如安全規則、必要欄位或絕對不該發生的動作。對於需要判斷的情況，例如何時該搜尋、何時該詢問、何時該使用工具或何時該繼續迭代，請優先使用「決策規則」。
保留明確的使用者數值。當正確數值是隱含的時候，請提供決策標準，讓模型根據情境或架構進行推理。避免使用通用的預設值、關鍵字對應表以及廣泛的語意捷徑。
增加停止條件：以最少量的有效工具迴圈來解決請求，但不要讓「迴圈最小化」的優先等級高於正確性、必要證據、計算過程或必要引用。
每次獲得結果後，詢問目前的核心請求是否已能用有效的證據來回答。若是，請直接回答；若仍缺少必要證據，請指出缺少的事實，並採用最低限度的有效備援方案。
3. 確定回應長度
GPT-5.6模型預設成比GPT-5.5更簡潔，所以你在下提示詞的時候，要先檢查還需不需要下「請精簡」、「保持簡潔」這類籠統的長度指示。這些指令做某些任務時可能很多餘，甚至造成回應太短。若這些指令能穩定產出應用程式所需的輸出就保留，不然就拿掉。
若要一致規定每次回應的詳盡程度，請使用text.verbosity參數，再於提示詞中設定特定要求。
如果你需要簡短的回答，請告訴模型優先順序，讓模型保留必要資訊、刪除低價值的細節。
4. 定義自主權和核准範圍
GPT 5.6在執行多步驟任務時，能夠主動、持續完成工作。請明確定義每項請求所授權的行動範圍，讓模型能在不必無謂暫停的情況下，持續執行安全、授權範圍內的工作，同時在執行對外寫入、具破壞性、高成本或擴大工作範圍的動作之前先停止。
通常使用這類簡潔的原則就夠了：
針對回答、解釋、審閱、診斷或規劃類的請求：檢查相關資料並回報結果。除非請求也明確要求進行變更，否則不要實施任何修改。
針對變更、建置或修復類的請求：直接完成請求範圍內的局部修改，不需事先詢問的情況下，執行相關、沒有破壞性的驗證。
對於對外寫入、具破壞性的操作、購買行為，或大幅擴大工作範圍的動作：必須先讓使用者確認。
5. 工具路由（Tool routing）
只提供與任務相關的工具。工具描述應清楚說明工具的用途、何時使用、重要的回傳欄位，以及發生錯誤時的行為。
當正確性取決於事前的搜尋、查詢或資料擷取時，請明確說明：
在採取任何行動之前，先完成必要的探索、資料擷取與驗證步驟。不要因為預期的最終結果看似顯而易見，就跳過任何前置步驟。
當多個讀取操作彼此獨立時，應該平行執行。當其中一個結果會決定下一步行動時，則應該循序執行。完成平行擷取後，應先整合結果，再採取後續行動。
如果工具回傳空白、部分結果，或結果明顯過少、可疑，請先嘗試一到兩種有意義的替代方法，再判定確實沒有結果。
6. 程式化工具呼叫（Programmatic Tool Calling, PTC）
PTC最適合處理大量資料的封閉工作流程。
開發建議：不要下「有效使用PTC」這種籠統指令。應該明確定義階段、合規工具、輸出Schema、重試限制與回傳模型判斷的時機。
7. 長時間工作流、狀態管理
對於多步驟或大量使用工具的任務，應該在第一次呼叫工具前，先向使用者提供一段簡短的前言，之後只有在重要階段發生變化時，提供成果導向的簡單進度更新。不要要求模型逐一敘述每一次例行性的工具呼叫。
重新載入對話歷史時，應保留助理各階段（phase）的值，讓模型能區分哪些是過程中的說明，哪些才是最終答案。如果使用 previous_response_id，先前助理的狀態會自動保留；如果是手動重建對話歷史，則應完整保留每個原始階段值，不要修改。
完成重要里程碑後再壓縮內容，不要每一輪對話都壓縮。壓縮後仍然要保持提示詞的功能一致性，把壓縮後的內容視為不可再拆解的狀態。
如果多輪對話的目標、假設和優先順序都一致，保留既有推理（persisted reasoning）會很有幫助。
8. 推薦提示詞結構
撰寫複雜提示詞時，可以從以下結構開始。每部分都保持簡潔，只有在確實會影響模型行為時，才加入更多細節。
角色（Role）：【模型的職責與工作情境】
人格（Personality）：【語氣與協作風格】
目標（Goal）：【使用者可見的最終成果】
成功標準（Success criteria）：【在產生最終回答之前，必須達成的條件】
限制（Constraints）：【政策、安全、商業規範、證據要求，以及副作用限制】
工具（Tools）：【應使用哪些工具、何時使用，以及哪些工具不應使用】
輸出（Output）：【內容架構、篇幅、格式與語氣】
停止規則（Stop rules）：【何時重試、何時採用替代方案、何時拒絕執行、何時向使用者提問，以及何時停止】
更完整的提示詞指南，請見OpenAI官網。
（資料來源：decrypt、openAI）
（原文標題：提示詞不要太囉嗦！ChatGPT 5.6最新指南，詠唱方法大翻轉）
推薦閱讀：
ChatGPT Work怎麼用？和Chat模式差在哪、什麼時候該切換？
進階玩家必學：5個NotebookLM實戰技巧
偷學Anthropic工程師！6個好用的Claude提示詞
拒絕空洞回答！職場必備的10個AI高效提示詞技巧
有任何收穫或想分享的，都來和大家一起聊聊吧！