SolidWorks零組件機構設計
104學習
CADAM
這項技能主要用於電腦輔助設計，特別是在工程和製造業中應用廣泛。能熟練操作代表你具備以數位方式繪製和修改技術圖面、提高設計效率與精確度的能力。在機械、航空、汽車等產業中，這項技能有助於縮短產品開發時間，並減少錯誤。具備此能力的求職者在相關領域更具競爭力，能勝任設計繪圖、製圖審核及專案協調等工作，對提升職場價值非常有幫助。
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
【免費課程】電腦輔助機械設計製圖丙級技術士｜AutoCAD入門第2堂：會AutoCAD就會機械製圖嗎
質感商業空間：SketchUP高效出圖｜進階課
SketchUP + VRay 室設3D出圖｜初階課
不用畫也能設計！AI 繪圖：打造品牌視覺的提案實戰
Illustrator向量平面設計
商業模式的策略思維 【生成式 AI 應用實戰系列】
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AE．MG動畫創作實務課
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
ACDT
ACDT證照代表先進電腦設計技術師資格，專注於電腦輔助設計與製造領域，涵蓋3D建模、數位繪圖及產品設計流程。持有者具備運用專業軟體進行精確設計與模擬的能力，能有效提升產品開發效率與品質，適用於製造、工程及產品研發等產業，具備良好市場競爭力。
Apple
實體設計 (Creo Parametric/SolidWorks)
實體設計證照主要驗證持有者在Creo Parametric或SolidWorks軟體操作上的專業能力，涵蓋三維建模、零件設計、組件裝配及工程圖繪製等技能，能有效運用軟體完成產品設計與修改，提升設計效率與精確度，適用於機械、電子及工業設計等多種產業，具備此證照者具備良好的CAD工具應用能力，能協助企業加速產品開發流程，提升競爭力。
尚未查核發照單位
乙級電腦輔助機械設計製圖技術士
從事應用電腦輔助設計與製圖(Computer-Aided Design and Drafting，CADD)軟體及測繪用具，設計及繪製機械產品之零件圖、組合圖、3D 模型圖及圖面管理等工作。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
SSE AutoCAD Essential
AutoCAD是國際最為流行的電腦輔助設計軟體，影響所及對於建築、室內設計、機械設計、IC/電路設計…等都是以AutoCAD為主要的軟體工具之一。
如果你希望從事相關的設計工作，那麼AutoCAD將是你絕對必要的軟體工具，而擁有AutoCAD相關的證照將不只是你職場生涯的加分，而更是一種必要的認證與資格檢定。
本測驗為AutoCAD的基礎檢定，通過這份檢定，代表已經具有操作AutoCAD繪製一般工程圖的能力，可以往特定專業領域做進一步的實務操作；也代表著你擁有了進入電腦輔助設計界最重要的證明。
Silicon Stone Education (SSE)
SSE Interior Design Using AutoCAD
要成為一名專業專職的高薪室內設計師，AutoCAD是必須要會使用的軟體，只有能夠熟練運用AutoCAD製圖技術，才有可能進入室內設計的業界一展身手。
而同樣是AutoCAD，在室內設計領域所慣用的一些表現方式，也有其特殊性，必須要能畫出符合專業規範的AutoCAD室內設計平面圖及施工圖，才能讓雇主、業主乃至同行，信服你的專業能力，以及更實際的，讓實際施工的團隊，能百分百的完成建案，避免施工錯誤。
本試題即為AutoCAD室內設計的專業檢定，通過本測驗，代表您具有AutoCAD室內設計相關的專業製圖能力，是可以進入室內設計公司任職，即戰力的能力認可。
Silicon Stone Education (SSE)
AutoCAD ACU 原廠國際認證
Autodesk國際原廠認證通行全球，為業界廣泛認可的專業國際認證，跨越建築工程、製造業、基礎設施、傳媒娛樂等百種行業。此認證須操作Autodesk軟體－建立、修改與查詢資料檔案，並完成指定工作，進而解出問題的答案。
AutodeskCertifiedUser(ACU)原廠國際認證優勢：
1.由Autodesk原廠專家出題，題目最符合原廠軟體設計角度
2.本土中文化考題，最符合本地軟體、業界使用習慣
3.全球連線即測即評系統
4.真正原廠核發證照
5.真正跨國的國際證照
Autodesk
精選貼文，掌握第一手知識
CATIA Type3 CAA 套件，讓您在零件表面快速刻字與雕刻 LOGO！
透過這項強大功能，設計師能在 CAD 繪圖流程中，直接完成標誌與文字處理，不僅提升設計效率，更能展現專業與品牌價值。
零件表面刻字：在 CAD 模型中直接生成文字標記
LOGO 雕刻：快速導入並嵌入品牌標誌
設計效率升級：減少額外軟體轉換與手動建模時間
適用產業：機械、模具、航太、汽車、消費性產品設計
精選 AI寫企劃、看數據總是不能用？4種工作先排順序再交代，第一版就能討論
請AI寫企劃、做研究、看報表，結果常常看起來很完整，卻不能直接用？
問題多半不在AI的能力，而在我們只說「幫我寫」「幫我分析」，讓它自己猜目的和標準。
四種常見工作，可以共用同一個骨架：
1. 交代目的與標準：給誰看？看完要做什麼決定？
2. 排好先後步驟：先要中間產物，確認後再往下做
3. 要求附上依據：出處、算法、引用原文，讓你能驗收
套到四種工作，各有一個先後順序：
① 寫企劃｜架構先定，內容後補
先寫明讀者與目的，請AI只給三個主張和大綱；確認後才補內容，每個數據都附出處，查不到就標「待查證」。
② 做研究｜大題切小題，說法衝突並陳
先把大問題切成四到五個能用資料回答的小題；每題比對三種來源、標出年份；說法互相衝突時，請AI並列出來，由你判斷。
③ 看數據｜問題先行，數字在後
不要只丟報表說「幫我分析」，先寫成決策問題，例如「上季回購率下滑，是哪一群顧客流失」；講好期間、欄位和比較基準，只要兩三個關鍵發現，並附計算方式。
④ 審提案｜先找漏洞，後打分數
先逐條列漏洞並引用提案原文、分出輕重；再依事先講好的配分計分；最後請AI扮反方，提出最強的反對意見。
最常見的三個錯誤：
・一開口就要整篇成品，方向錯了只能整篇重寫
・AI給的數字沒查就直接用
・一邊挑毛病一邊打分數，分數被第一印象帶走
小練習：挑一件你這週要交的工作，寫下這兩句再交給AI——
「這份東西給＿＿看，看完要他＿＿。」
「先給我＿＿（大綱／小題清單／漏洞清單），我確認後再繼續。」
比較一下，和你平常的第一版差在哪裡。
想看完整的五分鐘影音說明，104學習免費課程「AI工作術」四堂已經上線，免費報名就能看：
第1堂｜5分鐘學會用AI寫企劃
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/57aed01b-9d82-4438-b09e-e2367abc0207
第2堂｜5分鐘學會用AI做研究
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第3堂｜5分鐘學會用AI看數據
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/0f3d424e-1658-49a2-851e-6c9fff296f43
第4堂｜5分鐘學會用AI審提案
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/19983d11-9e93-41ae-9924-46f8d6cd47dd
也歡迎在留言分享：這四種工作，你最常請AI幫忙哪一種？有沒有哪一次的第一版特別好用（或特別難用）？
使用提醒：AI可能出錯，重要數字請自行查證；上傳資料前先確認公司規定，並去除姓名、電話等個資。文中案例皆為假設情境。
會AutoCAD就會機械製圖嗎？用L形塊與貫穿孔讀懂三視圖｜附免費影音
你可能已經會用AutoCAD畫直線、圓和矩形，但看到三視圖，仍不確定一條虛線代表什麼。本篇用有貫穿孔的L形塊，從觀看方向出發，帶你分辨可見輪廓、隱藏線與孔軸中心線。
本文目錄
學習成果
會操作，也要能讀懂形狀
先觀察L形塊與孔
前視圖：L形外輪廓
俯視圖：矩形、階差與圓孔
右視圖：換方向再判斷
投影法與三視圖對應
換你做：哪些視圖要畫虛線？
答案：A前視圖＋C右視圖
核心圖解
課後練習與解析
課後行動
常見問答
接著學：把缺口變成練習
參考來源
第2堂｜會AutoCAD就會機械製圖嗎（3分03秒）
學習成果
用觀看方向解釋孔為什麼呈現圓或兩條虛線。
指出前視圖與右視圖的孔軸中心線。
依輪廓、孔軸與可見性三步驟判讀三視圖。
會操作，也要能讀懂形狀
你可能已經會畫直線、圓和矩形，但讀機械圖時，還需要知道每一條線對應哪個形狀。本篇換成一個L形塊，加上底座上的貫穿孔。透過圖解，你會看懂三視圖為什麼不同，以及虛線和中心線該出現在哪裡。
先觀察L形塊與孔
先看立體。這個零件由左側的直立部分和右側水平底座組成。孔位在底座上，由上往下貫穿。外形、厚度、孔徑和孔位尺寸已標在圖上，閱讀時先找對應位置，不必一次記住所有數字。接著觀察：孔沿哪個方向穿過？換一個觀看方向，孔口還看得見嗎？
圖面尺寸：寬60、深30、高40；立壁寬20、底座厚12；孔徑Ø12，孔中心x42、y15，沿垂直方向貫穿底座。單位為毫米。
前視圖：L形外輪廓
從正前方看，外輪廓是L形，你看到寬度和高度。孔不是朝向你的，而是由上往下穿過底座。前方材料把孔遮住，所以在底座內，用兩條垂直虛線表示孔的左右邊界；兩條虛線中間，再用中心線表示孔軸位置。
俯視圖：矩形、階差與圓孔
從上往下看，外輪廓變成60×30的矩形。左側直立部分和右側底座高度不同，因此在寬20的位置，有一條表示階差的可見線。現在你的視線沿著孔軸，看得到孔口，所以畫一個圓，再加上相交的中心線，指出圓心。
右視圖：換方向再判斷
從右邊看，外輪廓是矩形，底座頂面形成一條可見線。孔被右側材料遮住，所以底座內也有兩條垂直虛線。在兩條虛線中間，還要畫一條垂直中心線表示孔軸，它位在深度15的位置。虛線表示孔的邊界，中心線表示孔軸；兩者都需要，不能只畫其中一種。
投影法與三視圖對應
這個例子用第三角法，俯視圖在前視圖上方，右視圖在前視圖右方。前視和俯視對應寬度，前視和右視對應高度，俯視和右視對應深度。考試作答前，先確認題目指定的投影法與允許的繪製方式；同一張圖不能混用投影法。
換你做：哪些視圖要畫虛線？
換你做：這個底座上由上往下貫穿的孔，在A前視圖、B俯視圖、C右視圖中，哪些視圖需要用虛線表示？先想像你站在哪裡、孔有沒有被材料遮住，再選答案。
答案：A前視圖＋C右視圖
答案是A前視圖和C右視圖。這兩個方向，孔被材料遮住，所以畫虛線；B俯視圖直接看得到孔口，所以畫圓與中心線。讀圖可以用三步驟：先看外輪廓，再找孔軸方向，最後判斷可見或被遮住。下一篇〈機械製圖丙級怎麼準備？五題自評找出備考缺口〉用五個問題，找出你現在最該練的地方。
核心圖解
L形塊第三角法三視圖，對照前視與右視的孔隱藏線及中心線
課後練習與解析
L形塊貫穿孔判讀練習：前視、俯視、右視哪些方向需要虛線
底座的垂直貫穿孔，哪些視圖要用兩條虛線表示？A前視圖與C右視圖。孔被材料遮住，兩條虛線表示孔的邊界；中間仍要畫孔軸中心線。俯視直接看到孔口，所以畫圓與相交中心線。
右視圖孔軸的中心線在哪裡？在深度15的位置，是兩條孔邊界虛線中間的垂直中心線。中心線與隱藏線用途不同，都要保留。
課後行動
在L形塊三視圖標出可見線、孔隱藏線與中心線。
說出前視與右視為什麼看不到孔口。
換一個有孔零件，依外輪廓→孔軸方向→可見性三步驟判讀。
常見問答
隱藏線與中心線可以互相代替嗎？
不可以。隱藏線表示被遮住的孔邊界，中心線表示孔軸；在本例前視及右視圖，兩種線條都需要。
考試一定使用第三角法嗎？
本例採第三角法。正式作答前要先確認題目指定的投影法，並在同一圖面保持一致。
接著學：把缺口變成練習
到104學習搜尋AutoCAD，優先選擇附練習圖檔、從圖層設定帶到標註與出圖的課程。丙級基礎練穩後，再往乙級方向前進。
前往104學習，搜尋AutoCAD課程
參考來源
資料查核日期：2026-10-14。
115年度全國技術士技能檢定簡章（115.08版）
電腦輔助機械設計製圖丙級術科測試應檢人參考資料
徒手畫題庫修訂公告
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AI 模型升級秀加速算力需求 鴻海、廣達、緯創接單動能強勁
2026/07/13 經濟日報記者蘇嘉維台北報導 由聯合新聞網授權轉載
OpenAI、Google、SpaceX相繼在7月端出全新AI模型，鎖定企業、消費性等市場，隨著AI模型新版本不斷加速端出，後續將加速AI算力需求增強，法人看好，有望推動鴻海（2317）、廣達（2382）、緯創（3231）、英業達（2356）、仁寶（2324）等大廠的AI伺服器接單動能一路旺到2028年。
AI模型市場進入7月後開始出現三大廠競推新產品熱況，打頭陣的OpenAI推出GPT 5.6 Sol旗艦版，OpenAI指出，GPT‑5.6 Sol在寫程式、知識工作、資安和科學等領域達到最先進水準，以更少的 Token 和更低的預估成本，超越先前的前沿模型和其他競爭模型。
OpenAI以競爭對手Anthropic的神話級產品Claude Fable 5相比，Agents’ Last Exam涵蓋55個領域、評估長時程專業工作流程的測試中，OpenAI表示，GPT‑5.6 Sol 創下53.6分新高，比採用自適應推理的 Claude Fable 5 高出13.1分，代表OpenAI持續宣誓自家AI模型仍占據市場寶座。
圖片由聯合新聞網授權轉載
Google則傳出預計本月中推出最新AI模型Gemini 3.5 Pro，目標同樣是旗艦級市場，且同樣與Anthropic相比，多項模型測試數據優於Claude Fable 5，並將會強化視覺代碼生成，同時Google未來也可望針對圖像生成AI模型推出新產品，持續在AI模型市場穩坐全球第一梯隊。
至於SpaceXAI上周已經正式對外端出最新AI模型Grok 4.5，並以具備1.5兆參數的v9模型打造，預計在今年8月端出2兆參數的Grok模型，由於參數使用量愈多，代表AI模型效能將更強大，在AI模型運算上可望持續更複雜任務。
隨著AI模型大廠持續端出全新模型，吸引使用者付費訂閱的同時，將衍生更龐大的AI算力需求，後續AI伺服器大廠接單動能將更強勁，除了已搶占全球主要AI伺服器設計代工的鴻海、廣達、緯創等三大ODM廠持續受惠，訂單量將有機會延伸到英業達、仁寶等其他ODM廠。
儘管AI泡沫化雜音不斷，但緯創董事長林憲銘近日表示，目前沒有看到AI伺服器市場出現任何改變，與先前預估的出貨表現維持不變。ODM大廠高層指出，目前雲端服務大廠（CSP）對AI伺服器產能規劃已放眼至2028年，代表今年下半年及明年產能都被預訂一空，持續看好後續AI伺服器市場展望。
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用Claude Code設計AI工作流！學了工具不等於系統，3範本打造專屬藍圖
Claude Code的主要功能Hooks、Skills、MCP、排程都學了，工作卻沒有變輕鬆？作者提醒「工具≠系統」，提供教師、工程師、研究者3種範本與藍圖模板，帶你用Claude Code設計專屬的AI工作系統。本文節錄自《Claude Code全攻略》。
文／曾慶良（阿亮老師）
本文目錄（點擊可快速前往）
工具學完了，系統還沒設計步驟1：盤點你的工作類型步驟2：3種典型使用者的系統設計步驟3：設計你的專屬藍圖步驟4：產出藍圖文件範例：王老師的AI工作流藍圖（教師版成品）
使用工具：Claude Code（需付費方案，免費版不能用）
安裝說明：Claude Code官方安裝說明
不想用終端機：下載電腦版，直接在桌面程式中使用Claude Code
工具學完了，系統還沒設計
學完Claude Code的所有主要功能，但工具≠系統——系統是「哪些任務由哪個工具負責、在什麼條件下自動觸發」的完整答案：
工具系統學了Hooks知道要攔截哪些操作、在哪些專案啟用學了Skills知道要建立哪些技能來服務你最常見的任務學了排程知道要讓哪些工作自動化、每週/每日跑什麼學了MCP知道要接哪些外部服務、接了之後做什麼
本章幫你把工具組裝成系統。
（圖／博碩出版《Claude Code全攻略》）
用詞約定：本章說的「排程任務」有兩種實作——官方Routines（Anthropic的雲端排程代理，/schedule建立）與本書自製排程框架（~/claude-routines/目錄＋系統排程器）。藍圖裡只要寫清楚用哪一種即可，兩者可混用。
設計系統的心態，也跟著模型在變。早期用AI靠的是「寫一個好prompt換一個好答案」；到了Fable 5這種能長時間自主運作的模型，重點變成「設計一套能讓Claude自我修正、環環相扣的系統」。
步驟1：盤點你的工作類型
在Claude Code中輸入：
請幫我進行一個 AI 工作系統設計諮詢。
首先，請問我以下問題，一次問一個，等我回答後再問下一個：
1. 你的主要工作或學習領域是什麼？
2. 你每天最重複、最耗時的 3 個任務是什麼？
3. 你目前最大的工作痛點是什麼？
4. 你的技術背景如何（純文字使用者/ 會寫基本腳本/ 程式開發者）？
根據我的回答，你會幫我設計一套 AI 工作流藍圖。
（圖／博碩出版《Claude Code全攻略》）
驗證點：Claude一次只問一題、等你回答才問下一題；4題答完後它主動給出初版藍圖草稿。
步驟2：3種典型使用者的系統設計
根據不同角色，這裡提供3個系統設計範本供參考。範本中出現的/summarize、/apa等都是自訂指令，不是內建指令。
（圖／博碩出版《Claude Code全攻略》）
範本A：教師/教育工作者
痛點：備課耗時、作業批改量大、每學期重複建立相同格式的文件
教師 AI 工作系統
每日自動（排程任務）：
morning-brief：
- 整理今日課程材料
- 生成當天課堂提問清單
每週自動（排程任務）：
assignment-review：
- 掃描收到的作業資料夾
- 批量生成評語草稿（教師審核後使用）
MCP 連接：
- Google Drive：讀取課程資料
- Slack/LINE Bot：與學生互動
常用 Skills：
- lesson-plan：生成課程計畫書
- quiz-generator：根據教材生成選擇題
- feedback-writer：生成個性化學生回饋
常用 Slash Commands（自訂指令）：
- /summarize：摘要一份教材
- /translate：翻譯英文資料
範本B：獨立開發者/工程師
痛點：Code Review費時、文件欠缺、重複性的設定和樣板程式碼
工程師 AI 工作系統
每日自動（排程任務）：
code-health：
- 掃描新增的 TODO/FIXME
- 報告昨日 commit 的簡短摘要
每 PR 自動（GitHub Actions）：
- Claude 自動審查並留言
MCP 連接：
- GitHub：PR 審查、Issue 管理
- SQLite/PostgreSQL：資料庫查詢
Hooks：
- PreToolUse：攔截 rm -rf 等危險指令
- Stop：任務完成提示音
常用 Skills：
- auto-commit：生成 commit 訊息
- my-code-review：結構化程式碼審查
- doc-writer：生成函式文件
CLAUDE.md：
- 語言：繁體中文
- 程式碼風格：PEP8 / Google Style
- 禁止：直接執行生產環境的 DELETE 語句
範本C：研究者/寫作者
痛點：資料整理耗時、格式不一致、報告撰寫耗費大量時間
研究者 AI 工作系統
每次執行（Script）：
research-pipeline：
- 輸入主題 → 自動生成報告草稿
- 輸出 Markdown + Word
每週自動（排程任務）：
weekly-digest：
- 每週整理本週閱讀的文章摘要
- 輸出一份「本週閱讀摘要」
常用 Skills：
- summarize-long：摘要長文
- rewrite：改寫語氣/ 格式
- reference-formatter：整理引用文獻格式
常用 Slash Commands（自訂指令）：
- /apa：轉換成 APA 格式
- /abstract：生成摘要
- /expand：擴充段落
步驟3：設計你的專屬藍圖
根據你的工作類型，用Claude Code幫你填入細節：
根據我的工作情境（[填入你的工作領域]），
請幫我設計一份完整的 AI 工作流藍圖，格式如下：
## 我的 AI 工作系統藍圖
### 🎯 設計目標
（節省時間在哪些地方？提升品質在哪些地方？）
### 📋 工作盤點表
| 高頻任務 | 目前耗時/ 週 | 自動化方式 | 預估節省 |
### 📅 自動化排程
| 頻率 | 任務名稱 | 做什麼 | 技術實作（官方 Routines / 自製 cron） |
### 🔌 MCP 連接
| 服務 | 用途 | 優先級 |
### 🎪 Skills 清單
| Skill 名稱 | 觸發情境（寫進 description） | 功能 |
### ⌨ Slash Commands（自訂指令）
| 指令 | 功能 |
### 🔒 Hooks 設定
| 時機 | 觸發條件 | 做什麼 |
### 📋 CLAUDE.md 核心設定
（語言偏好、工作風格、禁止事項）
### 🔁 月度回顧（每月一次，直接回答這五題）
1. 哪個 Skill 最常用？（值得繼續維護）
2. 哪個 Skill 完全沒用？（可以移除或重構）
3. 有沒有重複做某件事超過 3 次？（應該自動化）
4. 有沒有哪個回答讓我覺得「它不夠了解我的情境」？（改 CLAUDE.md）
5. 這個月的費用/ 額度花在哪裡最多？（是否值得？）
### 🗓️ 實施計畫（今明後三步）
今天：（可以立刻做的）
本週：（這週內完成的）
本月：（一個月內建立的）
把「月度回顧」直接寫進藍圖，而不是另外記在腦子裡——這樣藍圖本身就內建了讓系統持續進化的機制。
步驟4：產出藍圖文件
讓Claude Code直接把藍圖寫成Markdown檔案：
請把我們剛才設計的 AI 工作流藍圖，
存成一個 ai-workflow-blueprint.md 文件，
放在 ~/Desktop/ai-workflow-blueprint.md。
同時加入今明後三步的具體實施計畫。
（圖／博碩出版《Claude Code全攻略》）
範例：王老師的AI工作流藍圖（教師版成品）
空白模板不好想像，下面是一位國中資訊老師照「步驟1～4」做完後的完整成品，可以直接拿去改：
# 王老師的 AI 工作系統藍圖（2026-07 版）
## 🎯 設計目標
- 每週備課時間從 6 小時降到 3 小時
- 作業評語從「來不及寫」變成「每人都有個性化回饋」
- 每學期重複性文件（進度表、通知單）零手工
## 📋 工作盤點表
| 高頻任務 | 目前耗時/ 週 | 自動化方式 | 預估節省 |
|---------|-----------|-----------|---------|
| 備課簡報與講義 | 4 hr | lesson-plan Skill + /summarize | 2 hr |
| 作業批改評語 | 3 hr | feedback-writer Skill 批量產草稿 | 1.5 hr |
| 週報與家長通知 | 1 hr | weekly-report 排程任務 | 0.8 hr |
| 段考出題 | 2 hr（雙週） | quiz-generator Skill | 1 hr |
## 📅 自動化排程
| 頻率 | 任務名稱 | 做什麼 | 技術實作 |
|------|---------|--------|---------|
| 每日 07:00 | morning-brief | 整理今日課程材料＋課堂提問清單 | 自製 cron（~/claude-routines） |
| 每週五 16:00 | assignment-review | 掃描作業資料夾、產評語草稿 | 自製 cron（~/claude-routines） |
| 每週日 20:00 | weekly-report | 彙整本週教學紀錄成週報 | 官方 Routines（雲端排程） |
## 🔌 MCP 連接
| 服務 | 用途 | 優先級 |
|------|------|--------|
| Google Drive | 讀課程資料、存產出文件 | 高 |
| GitHub | 存放教材版本控制 | 中 |
## 🎪 Skills 清單
| Skill 名稱 | 觸發情境（寫進 description） | 功能 |
|-----------|---------------------------|------|
| lesson-plan | 「幫我備課」「做 XX 單元的課程計畫」 | 產出課程計畫書＋講義大綱 |
| quiz-generator | 「出題」「做測驗卷」 | 依教材產選擇題＋答案卡 |
| feedback-writer | 「寫評語」「批改回饋」 | 依作業內容產個性化評語草稿 |
## ⌨ Slash Commands（自訂指令）
| 指令 | 功能 |
|------|------|
| /summarize | 摘要一份教材成一頁重點 |
| /notice | 生成家長通知單（套固定格式） |
## 🔒 Hooks 設定
| 時機 | 觸發條件 | 做什麼 |
|------|---------|--------|
| PreToolUse | Bash 指令含 rm -rf | 阻擋（deny）並要求確認 |
| PostToolUse | 所有工具 | 記錄到 activity.log（月報數據來源） |
## 📋 CLAUDE.md 核心設定
- 所有回應使用繁體中文
- 評語語氣：鼓勵為主、具體指出一個改進點
- 禁止：學生個資寫入任何產出文件
## 🔁 月度回顧（每月最後一個週五）
1. 哪個 Skill 最常用？ 2. 哪個完全沒用？ 3. 有沒有重複超過 3 次的事？
4. 哪個回答顯示它不懂我的情境？ 5. 額度花在哪最多？
→ 配合步驟 6 的月報提示詞，用 activity.log 數據回答，不憑感覺。
## 🗓️ 實施計畫
今天：建 lesson-plan Skill、裝 activity.log Hook
本週：morning-brief 排程上線、Google Drive MCP 接通
本月：feedback-writer 調教到「八成評語可直接用」、跑第一次月度回顧
驗證點：對照這份成品檢查你自己的藍圖——每個Skill都有「觸發情境」、每個排程都寫了「用官方Routines還是自製cron」、月度回顧有排進行事曆。
節錄自：博碩出版《Claude Code全攻略：從一句話到部署上線，打造你的AI Agent開發團隊》／曾慶良（阿亮老師） 著
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亞洲大學攜手佐臻，讓AI與AR智慧眼鏡走進照護第一線
亞洲大學校長蔡進發（左）與佐臻董事長梁文隆（右），現場精彩互動。（圖 / 亞洲大學提供）
科技與醫療照護的交會，正開啟人類與資訊互動方式的新革命！亞洲大學與智慧眼鏡大廠佐臻，25日正式簽署「智慧視界・精準照護」產學合作備忘錄，宣告將智慧眼鏡推向臨床照護第一線。佐臻董事長梁文隆指出，AI與AR智慧眼鏡是「技術與應用的共生邏輯」，也是讓數位資訊與物理空間無縫融合的空間運算（Spatial Computing）與實體AI（Physical AI）重要人機互動介面，雙方將共同執行經濟部大型跨國計畫「慢性傷口 AR 智慧照護賦能系統開發與實證計畫」，結合德國 StellDirVier GmbH（SDV）與財團法人資訊工業策進會（資策會）等國際與產業資源，推動智慧眼鏡、AR輔助與護理專業導入慢性傷口照護，開創台灣臨床照護與護理教育的新里程碑。
2026-06-25 亞洲大學 發布
校長蔡進發於致詞中表示，亞大長期推動Medical AI與智慧醫療發展，近年更積極將AI融入教學與校務推動，透過課程、教師培訓與跨域計畫，培養學生具備AI素養與應用能力，蔡校長指出，智慧眼鏡結合臨床照護與護理教育，將有助於提升醫療現場效率與照護品質，期盼此次與佐臻的合作能擴大智慧眼鏡在醫院、護理教育與臨床實務中的應用。
佐臻董事長梁文隆以「智慧眼鏡新趨勢」為題進行專題演講，他表示，AI與AR智慧眼鏡並非單純的硬體產品，而是下一代人機互動與空間運算的重要介面，過去人類與AI的互動多受限於電腦與手機螢幕，未來透過近眼顯示、語音、手勢、眼球追蹤與感測技術，AI將能真正進入現實世界，形成「Physical AI」與「Spatial Computing」的應用場景。
梁文隆點出，科技演進需要computing、internet與human-computer interface三者共同推進，行動裝置改變了上一個世代的人機互動方式，而AI智慧眼鏡將有機會成為下一個世代的重要平台，佐臻長期投入AR/MR眼鏡研發，並建立硬體模組、SDK、感測技術與應用平台，期盼讓開發者、創作者、企業與醫療專業者能更容易導入智慧眼鏡應用。
佐臻董事長梁文隆（左）與亞大校長蔡進發（右）共同展示產學合作備忘錄。(圖 / 亞洲大學提供）
亞大與佐臻這次合作聚焦「慢性傷口AR智慧照護賦能系統」開發與實證，該計畫結合佐臻科技智慧眼鏡與亞洲大學護理學院的臨床照護專業，並與德國合作夥伴及相關技術團隊共同推進，預計發展包含慢性傷口3D視覺評估、AR傷口照護輔助、繪圖管理與自動化紀錄等功能，協助護理人員更有效率地完成傷口評估、照護決策與臨床紀錄。
亞大護理學院院長吳樺姍現場交流，分享智慧眼鏡融入護理教學與臨床實務的經驗。（圖 / 亞洲大學提供）
亞大護理學院院長吳樺姍表示，護理學院早已將AR智慧眼鏡導入護理技術學習場域，學生在練習臨床技能時可透過智慧眼鏡觀看正確操作流程，並在雙手釋放的情況下完成實作訓練，教師也能透過遠端視角同步掌握學生操作情形，並運用影像記錄進行學習歷程分析，吳院長提出，從早期較重的AR眼鏡，到近年逐漸輕量化與符合人性需求的智慧眼鏡產品，佐臻科技的技術發展讓護理教育與臨床照護產生更多可能。
吳樺姍也提到，本次慢性傷口智慧照護計畫整合產業技術、護理專業與國際合作資源，未來完成驗證後，將朝亞大附醫等臨床場域落地推動，並進一步申請國家級新創與大型研究計畫，擴大至急性照護、長期照護與其他臨床應用領域。
蔡進發校長總結指出，佐臻科技長期投入智慧眼鏡、AR、XR與相關產業生態系建構，並串聯台灣多項關鍵技術與產業能量，令人敬佩。亞大護理學院近年積極推動AI護理教育與智慧照護創新，已成為台灣護理教育導入AI與智慧科技的重要示範場域，並吸引多所國內外學校前來參訪交流，包括新加坡南洋理工學院、美國凱斯西儲大學（Case Western Reserve University）、澳洲西雪梨大學等國際學校，以及國內多所頂尖大學，蔡校長談及，亞大護理學院不只是展示科技，而是將AI、AR智慧眼鏡與護理教學、臨床訓練及照護流程實際結合，持續優化教學與照護品質，這次雙方簽署合作備忘錄，不只是合作成果的展現，更是未來長期合作的起點。
亞大與佐臻產學合作簽署儀式圓滿完成，貴賓合影留念。（圖 / 亞洲大學提供）
亞大與佐臻產學合作，將以智慧眼鏡為核心，結合AI、AR、感測、醫療照護與護理教育專業，推動智慧醫療科技從研發走向實證與落地應用，亞洲大學與佐臻股份有限公司期盼透過跨域合作，打造具台灣特色的智慧照護解決方案，進一步拓展至國際醫療與照護市場，展現台灣在AI醫療與智慧穿戴科技領域的創新能量。
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擴大版圖…輝達趕搭「養龍蝦」商機 推NemoClaw軟體
2026-03-18報導 聯合報記者簡永祥、特派記者李孟珊 由聯合新聞網授權轉載
全球近來掀起「養龍蝦（OpenClaw）」熱潮，全球AI霸主、輝達執行長黃仁勳宣布推出NemoClaw，讓使用者能建立安全又具隱私的代理式AI工具；此外，他也宣布輝達將進軍太空打造資料中心，而延續去年人形機器人的熱門話題，他並與迪士尼合作研發的機器人「冰雪奇緣」的雪寶(Olaf)同框互動，展現輝達讓實體AI與機器人加速走向現實的技術。
延伸閱讀：AI實力超群卻沒面試邀約？如何讓企業一眼看見你的高階AI素養？
輝達年度GTC大會於美西時間16日在加州聖荷西登場，黃仁勳穿著招牌黑色皮衣，在兩個多小時的主題演說中，他表示持續看好AI晶片的需求，並分享輝達未來產品的路線圖，他也宣布輝達將在自動駕駛平台擴大與車廠的合作對象。
開源AI代理系統OpenClaw近來爆紅，OpenClaw的標誌是一隻龍蝦，網友將安裝和使用過程稱為「養龍蝦」，OpenClaw主打可自動分解任務、呼叫工具並執行多步驟操作，被視為代理型AI(Agentic AI)的代表性框架。黃仁勳指出，OpenClaw讓AI代理可透過「一鍵完成」，將像Windows作業系統改變PC一樣，徹底改變AI行業，亦即「AI領域的Windows時刻來了」。因此每家企業都需要制定「OpenClaw戰略」，就如同過去企業必須擁有雲端與行動化策略一樣。
但黃仁勳坦言，OpenClaw在企業環境中的最大挑戰在於安全性，由於代理型AI可存取敏感資料、執行程式碼並與外部系統互動，一旦缺乏適當控管，恐引發資安與合規風險。因此輝達推出NemoClaw，作為OpenClaw的企業級參考架構，透過多層安全機制，協助企業在內網安全部署。
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輝達此舉也宣告搶進代理式AI市場。黃仁勳說，當AI進入後代理時代，每家軟體即服務公司都是「代理即服務」的公司，將專屬領域知識轉化為可租用的「數位代理勞動力」，「這是一次企業IT的文藝復興，將成為一個數兆美元的產業」。
黃仁勳也首度透露，為進一步擴張AI基礎設施，輝達也正與夥伴共同研發「Vera Rubin Space One」太空電腦，在太空建立資料中心。但他也說，還得克服新型輻射冷卻技術，確保超級電腦運算在真空與強輻射環境下，仍能維持穩定運作。
而演說接近尾聲時照例安排驚喜橋段，讓「雪寶」登台與黃仁勳交談，「雪寶」以高度擬真的動作與語音互動亮相，不僅能即時回應指令，還可自然對話與肢體表演，展現出接近真人的互動能力。
黃仁勳表示，未來AI不只存在於雲端與螢幕，而將進入現實世界，成為能理解、思考並執行任務的實體。透過結合生成式AI、推理能力與機器人控制技術，AI將從「會說話」進化到「會做事」。
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AI強勁需求驅動！全球前十大IC設計廠 首季營收季增6%
2025-06-12 經濟日報記者吳康瑋 由聯合新聞網授權轉載
根據研調機構集邦（TrendForce）最新調查，2025年第1季因美國關稅政策促使終端電子產品備貨提前啟動，以及全球各地興建AI資料中心，半導體晶片需求優於以往淡季水準，助益IC產業表現。第1季前十大無晶圓IC設計業者營收合計季增約6%，達774億美元，續創新高。
在AI資料中心領域，輝達（NVIDIA）主要受惠於Blackwell新平台逐步放量，2025年1至3月營收突破423億美元，季增12%，年增達72%，維持營收第一。儘管其H20受限於美國的新出口管制規定，將導致該公司於第2季認列虧損，然單價較高的Blackwell將逐季取代Hopper平台，有助降低財務衝擊。
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第四名超微（AMD）第1季因資料中心業務略為下滑，加上遊戲、嵌入式產品銷售動能仍較弱，營收季減約3%，近74.4億美元，但對比2024年同期仍增長36%。不讓NVIDIA專美於前，預期AMD下半年將擴大量產新一代平台MI350以接棒MI300，並計畫於2026年推出MI400，與NVIDIA的Blackwell和下一代Rubin AI晶片抗衡。
在網路通訊領域，Broadcom第1季半導體營收續創歷史新高，為83.4億美元，年增15%，排名第三。隨著AI server生態系規模擴大，Broadcom深度布局處理AI網路的高速互聯解決方案，推出全球首款102.4 Tbps CPO Switch，也取得更多科技巨擘的AI ASIC標案，在AI晶片領域與NVIDIA互別苗頭。
Marvell第1季因AI server相關產品需求強勁，營收近18.7億美元，季增9%。該公司除了為大型CSP提供客製化AI ASIC，其高速光學互連的相關解決方案，也是AI資料中心擴展的關鍵。
分析手機與移動裝置領域業者表現，高通（Qualcomm）今年第1季（F2Q25）營收近94.7億美元，排名全球第二。其QCT部門的手機業務因淡季而下滑，且有Apple未來自研晶片占比提高影響前景，導致整體營收季減6%。為此，Qualcomm積極於AI手機、AI PC等新興領域尋求成長機會，並擴大開發汽車、物聯網業務。
聯發科（2454）第1季營收排名全球第五，由於中國大陸手機客戶對天璣9400+、天璣8000系列需求增長，加上手機SoC的平均銷售單價提高，帶動其營收成長至46.6億美元。
瑞昱（2379）第1季表現亮眼，營收季增31%至10.6億美元以上。成長動能主要來自PC相關客戶為應對市場不確定性而增加庫存，以及Wi-Fi 7滲透率提升和車用乙太網路需求漸增。
聯詠（3034）第1季得益於中國大陸的消費補貼政策，以及部分客戶因關稅提前拉貨，營收成長至8.2億美元以上，季增6%。
豪威集團（韋爾股份）因第1季適逢智慧手機淡季，營收季減2%，為7.3億美元。但該公司在圖像感測器和汽車電子領域進展顯著，主因為中國大陸電動車品牌增加使用攝影鏡頭支援智慧駕駛系統，嘉惠其車用CIS業務。
芯源系統第1季受惠於AI資料中心帶來龐大電源控制器需求，其運算與存儲部門業務大幅增長，整體營收接近6.4億美元，創其歷史新高。
從創意到實現──屏東高工製圖科打造設計落地的能力
一項產品誕生之前，需要先有一個想法；而一個好的想法，要真正成為看得見、摸得到的作品，還需要經過設計、繪圖、建模、驗證與修正等一連串過程。設計圖不只是產品的藍圖，更是串連創意與製造的重要橋梁。 屏東高工製圖科培養的，正是這種將創意轉化為現實的能力。許多人不清楚製圖科與機械科的差異與關聯性，其實兩者分別著重同一種專業中不同階段的能力：機械科著重於加工製造，特別擅長動手操作，而製圖科則站在製造流程的前端，負責將構想轉化為工程圖，再透過模型製作與實作驗證，讓一個想法逐步成為真正能被製造的產品。
（圖：學生操作電腦繪圖軟體完成圖面設計 ）
從想法開始，循序建立設計能力
把創意化為現實，並不是一蹴可幾，而是需要一步步累積專業能力。
屏東高工製圖科的課程安排，在高一時，讓學生先從工程字、三視圖等基礎開始，透過手繪建立空間概念與圖面表達能力，同時接觸機械加工基礎，認識不同材料、加工方式及機械原理。進入高二後，課程逐步導入 AutoCAD、Inventor 等電腦繪圖軟體，讓學生學習如何將平面圖轉換成立體模型；到了高三，則結合專題製作、3D列印等課程，讓設計真正從螢幕上的圖面走向實體作品。
看似是不同階段的課程，其實都圍繞著同一件事情──培養學生將想法具體表達、逐步實現的能力。從最初的一筆一畫，到完成立體模型，每一門課都不是獨立存在，而是在不同學習階段，引導學生建立完整的設計思維，也理解一件作品如何從概念走向成品。
（圖：學生運用尺規工具完成手繪製圖練習 ）
好的設計，建立在理解製造之上
不少人認為設計就是發揮創意，但在屏東高工製圖科，創意只是起點，更重要的是讓設計真正能夠被實現。
製圖科主任陳儀峻指出，學生除了學習繪圖之外，也必須接觸加工基礎與製造流程。因為一件產品是否可行，不只是取決於設計是否美觀，更需要考慮材料特性、加工方式及結構安排。如果不了解後端製造流程，再有創意的設計，也可能因為無法加工而停留在想像階段。
因此，製圖科希望培養的並非只是繪圖技巧，而是兼具創意與實務的設計能力。學生在學習設計的同時，也會實際接觸車床等加工設備，了解不同零件是如何製造出來，也理解設計圖上的每一條線、每一個尺寸，最後都會影響產品是否能夠順利完成。
換句話說，在製圖科，設計與製造並不是彼此獨立的兩件事情，而是不斷來回驗證、相互修正的過程。學生不只是學會使用繪圖軟體，更逐漸建立工程設計所需要的判斷能力，知道如何在創意與實際製造之間取得平衡，讓一個構想真正具備落地實現的可能。
（圖：學生操作車床設備進行金屬加工練習 ）
在一次次驗證與修正中，讓創意真正成形
如果說設計是一個把想法化為現實的過程，學生真正的學習，往往發生在作品第一次被做出來之後。受訪的方同學分享，自己最喜歡的課程之一，是結合 3D 列印的鑄造原理課。過去停留在圖面上的設計，透過電腦建模、3D列印與翻模製作，逐漸變成一件可以拿在手中的作品，讓他第一次真正感受到設計「從無到有」的過程，也因此對製圖產生更深的興趣。
然而，真正開始製作後，他才發現設計並不是把圖畫出來就結束了。尺寸是否正確、結構是否穩固、組裝是否順利，許多原本在螢幕上看不出的問題，都會在實際製作時一一浮現。有時需要重新修改尺寸，有時則必須重新思考整體設計方式，再重新列印、重新測試，才能完成一件真正符合需求的作品。對他而言，這些反覆修改的過程雖然花時間，卻也是學習最大的收穫，因為每一次修正，都讓他更理解設計背後需要考量的細節。這也讓他發現，好的設計並非一次完成，而是在一次次驗證與修正中逐漸成熟。
（圖：學生展示皮革散子包專題成果 ）
另一段讓他印象深刻的學習經驗，則來自第一次接觸大型加工設備。實際面對機械設備，剛開始難免因高速旋轉的刀具與飛散的鐵屑感到緊張，但隨著老師一步步指導，以及不斷練習與考取證照，他逐漸克服原本的害怕，也開始享受親手把設計完成的成就感。對他而言，製圖科帶來的不只是專業能力，更讓自己在一次次挑戰中建立起面對問題、解決問題的信心。
從生活中發現問題，再用設計提出解方
除了培養專業技術，課程設計上也希望學生理解，設計並不是為了完成一份作業，而是為了解決真實世界的問題。
因此，高三的專題製作不只是整合三年所學，更鼓勵學生從生活中尋找靈感，思考如何運用設計改善日常需求。有些作品源自生活中的小困擾，有些則結合機械結構與力學原理，希望透過設計讓使用更加便利。從問題發想、繪製圖面、建立模型，到最後完成實體作品，每一個環節都需要學生反覆討論、測試與修正，也讓他們體會設計並不是憑空想像，而是一個持續思考與解決問題的過程。
陳主任也提到，課堂上經常利用生活中的工具作為教材，引導學生從熟悉的事物理解工程原理，再思考如何運用設計讓產品更符合需求。透過這樣的學習方式，抽象的力學、結構與製圖知識，不再只是課本上的內容，而是逐漸與生活建立連結，也讓學生更理解設計真正存在的價值。
從創意到實現，培養讓設計落地的人才
設計，不只是天馬行空地發想，更重要的是讓一個想法真正被實現。
屏東高工製圖科透過手繪基礎、電腦繪圖、加工實作、3D列印與專題製作等完整課程，引導學生在一次次設計、驗證與修正的循環中，逐步建立空間思考、設計規劃與解決問題的能力，也理解設計與製造之間密不可分的關係。
在陳主任眼中，製圖更像是一種「工程語言」。它不只是畫出一張圖，而是一套讓設計者、工程師與製造端彼此溝通的共同語言。學生在三年的學習中所累積的，也不只是繪圖技巧，而是將創意轉化為現實、把想法真正落地的能力。這份能力，不僅是未來進入工程與設計領域的重要基礎，更是面對快速變化產業時，持續創新與解決問題的核心競爭力。
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AI 需求當道 航空貨運超旺 華航、星宇、虎航4月營收高飛
2026/05/12 經濟日報 記者黃淑惠 由聯合新聞網授權轉載
航空貨運超旺，華航（2610）昨（11）日公布的4月營收為208.54億元，再創歷史新高紀錄，年增16.49%；星宇航空（2646）4月總營收46.8億元，年增率30%；台灣虎航（6757）4月自結單月營收16.5億元，較2025年同期年增約27%，創歷年同期新高。
AI需求當道，相關空運需求強旺，促使全球航空貨運市場急速飛入新航道，推升整體營運；另外，油價高漲導致航空成本墊高，無論客運、貨運的航空燃油附加費將反映在營收上，也推升單月營收向上。
長榮航空（2618）上周率先公布的4月合併營收數字就傳出好消息，營收達219.69億元，年增率為18.89%，率先寫歷史新高紀錄。
由聯合新聞網授權轉載
此外，華航集團4月客運收入116.48億元，較去年同期成長9.58%，為歷年同期最高；貨運收入73.25億元，較去年成長27.13%。累計前四月合併營收達824.85億元，亦創下客運營收及合併營收歷年同期新高，展望客運5月，東北亞旅運需求依舊穩定攀升。
業內指出，航空貨運5月的營收表現至為關鍵，受惠AI、半導體等相關產品穩定供貨， 4月貨運收入除較去年同期增長，更較前一月增加16%，5月繼續看俏。
另外，油價持續震盪，華航密切關注國際市況，持續滾動式檢視燃油附加費與整體運價，彈性調整航班與艙位配置，盡力爭攬高價包艙及包機業務，控管收入及成本，以維持合理獲利。
星宇航空4月客運營收37.01億元，年增28%；貨運方面，4月貨運營收為5.2億元，月增20%、年增38%。
受惠於全球AI浪潮及雲端基礎設施需求持續強勁，相關電子產品及高價值貨品出口動能暢旺；整體而言，市場需求維持高位，運價亦保持在相對高檔區間，支撐貨運營收穩定增長。
機隊方面，星宇航空第七架A330-900已於4月中交付抵台，預計5月中將再引進第八架A330-900，持續擴增廣體機隊規模，並將運能投入熱門航線以滿足旅客需求。星宇航空於6月至7月期間積極擴展航網與班次，全面提升運能以迎接暑期旅遊旺季。
台灣虎航4月營收創歷年同期新高，主因受清明連假、賞櫻旺季帶動班次數增加15%，整體平均載客率近九成；累計前四個月累計班次數較去年同期增加15%，累計平均載客率達91%以上的高水準，營收創史上新高。
AI最新熱門工作揭曉！工程師不只要會寫程式 這技能創造更多收入
2025-11-02 經濟日報編譯易起宇 由聯合新聞網授權轉載
OpenAI、Anthropic和Cohere等人工智慧（AI）新創公司，正加緊招募一種為數稀少的軟體開發人才：前線部署工程師（Forward-Deployed Engineer，FDE）。這些軟體工程師必須既要會寫程式，又要在派駐到企業客戶組織內時，能和顧客交流，協助客戶客製化模型，加速採用AI技術，以創造更多收入。
英國金融時報（FT）報導，OpenAI今年初成立一支FDE團隊，預計今年底前將擴充至約50名工程師。Anthropic也表示，今年將把包含FDE和產品工程師的應用AI團隊規模，擴大為五倍，以滿足客戶需求。
求職平台Indeed數據顯示，這種需要與客戶面對面交流的AI職缺，今年來已一飛沖天，1-9月每月刊登的FDE職缺數量已暴增逾800%。
這種人才趨勢的出現，是因為雖然從製造業到醫療保健等各行各業，都正日益熱衷於引進AI工具，但常不確定該如何應用AI技術，以及要怎麼利用這筆投資獲利。
Anthropic應用AI團隊主管瓊恩表示：「一家財星500強（Fortune 500）的銀行業者，和一家打造原生AI產品的新創公司，需求完全不同。」
數據情報大廠Palantir英國AI主管普雷特尚，形容這種方式為「從內部發現產品」，「你會希望自己打造的事物，在以簡報介紹給客戶時，促使他們說，『這東西將顛覆遊戲規則』」，前線部署工程師知道「珍貴的軟體並非程式碼或語言有多精美…而是要對終端客戶有意義」。
Palantir約20年前便從軍隊派駐海外的概念取經，招募這種人才，如今FDE已約占半數員工，並已派遣到阿富汗和伊拉克的軍事基地、美國中西部的工廠、以及煉油廠。
AI新創公司也希望效仿Palantir。Cohere共同創辦人暨執行長戈梅茲表示，一開始和客戶簽約時就部署工程師，有助建立長久而持續的關係。
雖然FDE目前在AI企業員工中的占比仍相對小，但OpenAI表示，此職位的需求已超越其預期。OpenAI歐洲和中東FDE團隊主管佛尼爾說：「這讓我們學會了不同行業客戶的真正需求，並幫助我們基於真實世界的運作，提升研究和產品陣容。」
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微軟「AI員工」報到 可執行複雜、跨工具協作任務 台鏈振奮
2026-06-18報導 經濟日報記者蘇嘉維 由聯合新聞網授權轉載
微軟宣布「AI員工」正式報到，昨（17）日於全球推出Copilot Cowork，並獲全球逾半數的《財富》500強（Fortune 500）企業使用。法人看好，微軟推出AI員工後，有望帶動AI算力需求增加，不僅帶旺鴻海（2317）、廣達及緯穎等代工廠，也將為PC品牌注入一股全新成長動能。
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微軟指出，Copilot Cowork能夠執行複雜、長時間運行且需跨工具協作的任務。使用者只需定義工作內容Copilot Cowork即可端到端完成整個流程，並交付完成的結果，不僅是提供草稿或建議。
微軟「Copilot Cowork」功能與概況
核心應用可協助使用者定義任務目標，同時達成跨工具使用，獨立完成使用者交付的專案任務鎖定市場企業用AI領域最大特點透過雲端執行模式，讓使用者PC關機後，AI也可自動執行任務未來效應微軟Windows在PC市場稱霸情況下，有望帶動代理式AI應用快速推進
其中，Copilot Cowork最大特點使用雲端託管（Cloud hosting）讓檔案不會儲存於本機裝置，不僅安全性受到嚴格控管，且即便使用者筆電關機，任務仍可持續執行。內建的Work IQ 支援將所有任務與企業既有的系統連結，確保所有工作精準反映真實的脈絡，另外多模型設計可依照任務需求使用最合適的模型，並將隨著更多模型推出持續擴展能力。
Copilot Cowork目前已經整合Anthropic旗下的Opus 4.8與Sonnet 4.6等AI模型，並支援OpenAI的GPT 5.5。不僅如此，微軟預計在未來數周內發布的最新模型 Cowork 1，主打透過後訓練（post-train）優化，以相對更低的成本完成任務。使用Copilot時，使用者不會被綁定單一模型，可以根據需求選擇最具效益的模型或前瞻模型。
據了解，Copilot Cowork是微軟大規模進軍代理式AI（Agentic AI）市場的重要一步，不同於先前AI模型的一問一答方式，Copilot Cowork可獨立執行工作專案，即便電腦關機，也可以雲端運算方式持續推進工作，同時微軟Windows作業系統在稱霸PC市場情況下，代表Copilot Cowork將可望快速拓及全球PC，推動代理式AI應用快速發展。
微軟在推出Copilot Cowork同時也象徵AI算力需求進一步成長，當前切入微軟AI伺服器供應鏈的鴻海、廣達及緯穎等ODM廠後續接單有機會暢旺。
法人指出，廣達在微軟供應鏈不僅成功拿下GB300系列的NVL 72伺服器大單，後續Vera Rubin伺服器也將在下半年開始量產出貨，為廣達下半年營運增添成長動能。
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不僅如此，微軟推出Copilot Cowork產品後，有望為PC市場帶來代理式AI新浪潮，推動PC換機需求，讓今年相對平淡的PC市場營運添新柴火，華碩、宏碁、微星及技嘉等PC品牌廠同樣受惠。
▲ 圖片來源：聯合新聞網授權轉載
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