SolidWorks零組件機構設計
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結構體工程執行
負責將結構設計圖轉化為實際施工步驟，確保建築物的安全性與穩定性。需掌握材料特性、施工工法及相關法規，並與設計師、監造及施工團隊密切配合。此技能強調精準執行與品質控管，避免施工瑕疵及結構風險，保障工程按期完成並符合標準。具備此能力者能有效提升工程效率及安全管理，是建築業不可或缺的專業技能。
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乙級沖壓模具工技術士
沖壓模具工技術士檢定均分為甲、乙、丙三級，並明訂各職類分級之目標：甲級為領班級、乙級為熟練技工級、丙級為助理技工級。
乙級工作範圍：
一、除能從事丙級技術士工作範圍之工作外，並能依照工作圖或實樣準備材料、刀具及機具，從事剪切模具、下料模具、彎形模具、引伸模具、簡易複合模具等沖壓模具之製作與修整工作。
二、尺寸精度能達公差九級，表面粗糙度能達3.2a（12.5 S）。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
丙級沖壓模具工技術士
沖壓模具工技術士檢定均分為甲、乙、丙三級，並明訂各職類分級之目標：甲級為領班級、乙級為熟練技工級、丙級為助理技工級。
丙級工作範圍：
一、具備機工行業之基本知識、職業道德、敬業精神、工作態度及安全習慣，能依照工作圖或實樣準備工具、刀具、機具，從事剪切模具、下料模具、簡易彎形模具等沖壓模具之製作與修整工作。
二、尺寸精度能達公差十級，表面粗糙度能達6.3a（25 S）。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
丙級電腦數值控制銑床技術士
丙級電腦數值控制銑床技術士工作範圍：具備機工行業之基本知識、職業道德、敬業精神、工作態度及安全習慣，能依照工作圖或實樣選用刀具與加工條件製作程式，並使用打、讀帶機製作孔帶，操作電腦數值控制車床從事平面、端面、鑽孔、內外徑、外錐度、凹凸圓弧、一般外螺紋、外溝槽、去角、肩角等車削工作，尺寸精度能達公差八級，表面粗糙度能達3.2a（12.5s)。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
甲級鋼筋技術士
鋼筋技術士技能檢定規範於民國六十六年十月十七日公告，依其技能範圍及專精程度分乙、丙二級。於八十九年度為配合鋼筋工程施工技術人員分工需要，依其技能專精程度、作業性質或領域，分甲、乙、丙三級。丙級技術士除應具備各項施工作業基本技術外，並能從事於簡單鋼筋工之工作且能按圖組立，為一般技術員。乙級技術士除具備丙級技術士之技能外，應具有擔任領班職務之知能，能獨立完成鋼筋工程之施工規畫及管理作業，同時瞭解有關營建相關法規之知識及鋼筋工程所需工料估價之能力，為熟練之專業技術員。甲級技術士除應具備乙、丙級之知能外並能對鋼筋工程之規畫、管理相關作業等具有執行、督導能力，為精熟之專業技術員並能勝任鋼筋工程作業領班之職務。
甲級工作範圍：從事於鋼筋之工作並能規劃、管理、估算及督導等相關作業。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
丙級鋼筋技術士
鋼筋技術士技能檢定規範於民國六十六年十月十七日公告，依其技能範圍及專精程度分乙、丙二級。於八十九年度為配合鋼筋工程施工技術人員分工需要，依其技能專精程度、作業性質或領域，分甲、乙、丙三級。丙級技術士除應具備各項施工作業基本技術外，並能從事於簡單鋼筋工之工作且能按圖組立，為一般技術員。乙級技術士除具備丙級技術士之技能外，應具有擔任領班職務之知能，能獨立完成鋼筋工程之施工規畫及管理作業，同時瞭解有關營建相關法規之知識及鋼筋工程所需工料估價之能力，為熟練之專業技術員。甲級技術士除應具備乙、丙級之知能外並能對鋼筋工程之規畫、管理相關作業等具有執行、督導能力，為精熟之專業技術員並能勝任鋼筋工程作業領班之職務。
丙級工作範圍：從事於簡單鋼筋之工作並能按圖組立。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
丙級油壓技術士
油壓技術士技能檢定規範於民國七十四年五月八日由內政部以七十四台內職字第三一一四二二八號函公布施行，依其技能範圍及專精程度分為甲、乙、丙三種等級。
近年來由於電腦資訊、材料科技等進步神速，電腦與油壓元件結合下，在控制方式與功能上都有新產品的誕生，擴增了油壓技術領域，為配合油壓技術的成長、設備的更新與兼顧工業安全衛生與環保法令規定，故本次檢定規範修訂著重在各級檢定項目之檢討，充實技能標準及相關知識的內容。
丙級工作範圍：能按圖裝配、調整、操作及維護油壓系統。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
精選貼文，掌握第一手知識
量天測地、解構力學——深入成大南工土木科，從材料試驗到現代營建實務的養成記
土木工程往往不像建築設計那樣容易受到矚目，但每一棟建築、每一座橋梁的安全與品質，背後都少不了土木工程專業的支撐。國立成功大學附屬臺南工業高級中等學校土木科便以「專業、實作、創新」為核心，透過扎實的理論課程、多元實作訓練與工程現場接軌，培養兼具工程知識與實務能力的人才。 土木科教師方偉烈表示，建築與土木外界看來似乎差異不大，但兩者的定位並不相同，「建築比較著重空間設計與規劃，而土木更關注工程技術與結構安全」。建築師負責完成整體建築設計，土木工程專業人員則負責讓設計安全落實、順利施工，兩者始終是相輔相成、不可或缺的重要夥伴。
從基礎到專業，逐步建立工程能力
土木科的課程依照學生不同階段循序漸進安排。高一以基礎能力培養為主，除了國英數等一般科目外，專業科目則會修習如土木建築工程與技術概論、構造與施工法，搭配測量實習、製圖實習，建立學生的基礎專業。
到了高二課程逐漸加深加廣，逐步深入專業核心，學生將修習工程力學、營建技術實習、電腦輔助製圖實習、工程測量實習、地形測量實習、材料與試驗等課程。此階段學生將投入許多時間在實習課程中，先學習基礎理論，再透過大量的做中學，在理論與操作中深化自身專業。以材料與試驗課程為例，學生會接觸粒料分析、混凝土拌合、混凝土養護、混凝土抗壓等內容，實際了解建築材料背後的工程原理。同時，學生也會實際進行砌磚、木工、鋼筋施工、模型製作及室內配線等內容，並有機會親自操作，透過大量實作累積工程現場所需的經驗與判斷力。
圖：學生參訪鋼筋加工廠了解實際製程
高三時課程則以專題帶領學生整合三年所學，學生透過組隊合作完成專題作品，專題主題以興趣為導向，鼓勵學生發揮專業視角，利用創意解決實際問題。有學生設計改善生活問題的木工作品，也有人規劃建築模型，從選址、結構到功能規劃，都必須活用過去累積的知識完成完整專題，不局限於土木內容，反而讓學生更能發揮創意和觀察力。此外，成大南工土木科更致力於課程的創新，透過加入無人機測繪等內容，讓學生接觸數位測量技術，讓學生在已有的知識基礎上，持續拓展在工程應用的新視野。
理論與實作並重，真正理解工程的本質
許多學生入學前往往認為土木科就是不斷動手施工，但真正進入課程後，學生才發現實作背後需要扎實的理論支撐。
方老師表示，材料試驗就是最好的例子，學生必須先理解材料性質、混凝土比例及相關理論，再進入實驗室完成實驗，驗證結果是否符合工程標準。土木科並非只有操作技能，更需要具備數理分析與工程判斷能力。這樣的學習歷程，也讓不少學生重新認識土木工程。
圖：學生合作組裝工程結構模型
土木科二年級林同學分享，原本以為土木科就是每天在戶外施工、砌磚，實際就讀後才發現，還必須學習材料、測量、力學等專業理論。「它（土木科）不是只有曬太陽做工程，也要學很多理論架構。」另一位二年級郭同學也有相同感受。他原本認為土木科以實作為主，真正接觸課程後才發現有比想像中更多的理論知識。
成大南工扎實深厚的課程設計，帶領學生在每一項工程操作之前，先建立完整的知識基礎，才能在實作中更深刻理解背後的原理，也讓學生在實際操作中更深入理解工程原理 。
大量實作、接觸現場，從實務中累積出專業即戰力
除了課堂上的操作，土木科也積極透過競賽與專題，引導學生將知識真正應用於實際問題。
例如，學生曾組隊參加正修科技大學木橋載重競賽，從木材裁切、打磨到橋梁組裝，歷經兩個月反覆製作與調整，最終獲得外觀特別獎。土木科二年級王同學表示，雖然橋梁承載能力仍有進步空間，但看到團隊一步步完成作品，仍讓他感到十分有成就感。
圖：學生參加橋樑載重競賽展示成果
方老師也指出，土木科最大的特色，就是讓學生「做中學」。學生不只是完成作品，而是在反覆操作、修正與驗證中，逐漸培養工程判斷能力，學生也會在不同年級，分別考取測量丙級、建築製圖應用-電腦繪圖項丙級、工程測量乙級等三張證照，累積未來升學或就業的競爭力。若直接投入職場，畢業學生將具備基本施工與監造能力；若選擇升學，也能良好銜接土木工程、營建工程等相關科系。
除了校內課程，土木科每學期也安排企業參訪，帶領學生走進建設公司、工程顧問公司、鋼筋工廠及材料檢驗中心，了解不同工程環節的實際運作。部分學生更有機會參與寒暑假的校外實習，親身進入工地現場，提前體驗工程工作的內容。透過一次次與業界接觸，學生不只是認識未來職涯，更能理解課堂所學如何真正應用於工程實務。
專業、實作、創新，培養面向未來的工程人才
談到土木科最重要的特色，受訪教師以「專業、實作、創新」三個關鍵字作為總結。「專業」代表扎實的工程知識；「實作」代表大量操作與現場經驗；而「創新」則是持續導入無人機測繪等新技術，讓學生能與時俱進，接軌產業發展。
圖：學生學習操作無人機設備
方老師也觀察到，許多學生在三年的學習中，最大的改變並不是學會多少技術，而是逐漸不害怕動手，也願意主動尋找解決問題的方法。從學生觀點來看，王同學認為，只要喜歡動手做、願意學習，就能在土木科找到自己的舞台；郭同學則認為，具備邏輯思考能力、願意面對挑戰的學生，都很適合投入這個領域。
從基礎理論、工程實作到創新技術，成大南工土木科不只是教學生如何完成一項工程，更希望培養學生面對問題時的工程思維，讓每一位學生都能在未來的升學與職涯道路上，穩穩築起屬於自己的專業基礎。
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【ChatGPT當機】除了ChatGPT還有哪些生成式AI？16種AI工具應用解析，4步驟學會關鍵能力
生成式AI除了ChatGPT，你還用過哪些？本文解析4大領域、16種AI工具特性，包括：Copilot、Perplexity、Claude等等，專家也提醒千萬別完全依賴AI、失去自主思考能力，4步驟帶你了解如何正確運用AI工具，建立解決問題的思考框架！
編按：ChatGPT在台灣時間7月16日上午再傳大當機，網頁、APP版都出現異常，用戶除分享當機災情，也尋找替代工具，本文分享除了ChatGPT，還有哪些生成式AI工具！
文／ 張可佳（Claire Chang）
本文目錄（點擊可快速前往）
16種生成式AI工具4大領域應用文本生成（LLM）工具影像／影片生成（Text-to-Image）工具音樂／聲音生成工具程式碼生成工具生成式AI的正確／不正確使用範例正確使用AI的例子：輔助學習不正確使用AI的例子：完全依賴翻譯工具4步驟用ChatGPT訓練解決問題的思考框架1. 明確定義問題與期待結果2. 重視問答過程並在過程中做思考3. 根據反饋一步一步探索你要的目標4. 快速測試及驗證回應
16種生成式AI工具4大領域應用
在生成式AI的世界裡，許多人可能首先想到的是OpenAI的ChatGPT。然而，生成式AI的應用範圍遠不止於此，涵蓋了從文本生成到圖片、影像、音樂、語音生成，甚至程式碼生成的多個領域。以下是一些主要的生成式AI工具，介紹它們在不同領域的應用。
文本生成（LLM）工具
1. OpenAI的ChatGPT
網址：https://chatgpt.com/
最受歡迎的文本生成模型之一，能夠回答問題、撰寫文章、生成對話等。
2. Google的Gemini
網址：https://gemini.google.com/app
能夠同時理解文本、影像、音訊和影片，這使其能夠更全面地處理和生成資訊，適用於各種複雜任務。
3. 微軟的Copilot
網址：https://copilot.microsoft.com/
整合Microsoft 365應用程式，幫助用戶自動化任務、生成內容和分析資料，提升工作效率。
4. Anthropic的Claude
網址：https://claude.ai/
超大的上下文窗口，可處理長的文本資料。
5. Perplexity
網址：https://www.perplexity.ai
與傳統搜尋引擎不同，Perplexity AI提供單一的、全面的答案，概括了所有需要知道的資訊。
6. Felo Search
網址：https://felo.ai/search
支持多語言搜尋，能夠自動翻譯搜尋結果，消除語言障礙，使用戶能夠訪問全球資料。搜尋結果是從網際網路上即時獲取的，確保資訊的最新性和準確性。
影像／影片生成（Text-to-Image）工具
1. Meshy
網址：https://www.meshy.ai/
從文本或影像創建3D建模檔案，從而加速3D建模的流程
2. Midjourney
網址：https://www.midjourney.com/
以創作高品質影像而著稱，適合藝術家和設計師使用。
3. Stable diffusion
網址：https://stability.ai/stable-diffusion
開源社群網址：https://civitai.com/
開源的影像生成模型，提供靈活且可自定義的生成過程。並有著豐富的開源模型社群，有豐富的免費模型與外掛可供嘗試使用。
4. Kling
網址：https://klingai.com/
影片及圖片生成的大模型，能更輕鬆地完成藝術影片創作。
音樂／聲音生成工具
1. Suno
網址：https://suno.com/
音樂生成AI工具。使用者只需要輸入歌詞，就可以在短時間內自動完成作曲、編曲及演唱。
2. Steve AI
網址：https://www.steve.ai/
專門用於生成音樂和聲音效果，適合影片和遊戲設計。
3. AudioCraft
網址：https://audiocraft.metademolab.com/
Meta開發的音樂生成工具，能創作高品質的音樂片段。
程式碼生成工具
1. Github的Copilot
網址：https://github.com/features/copilot
與Visual Studio Code整合的程式碼輔助工具，能夠即時補全程式碼。
2. Cursor
網址：https://www.cursor.com/
使用GPT-4，在一種新型編輯器中撰寫、編輯的程式碼。
3. Cosine AI
網址：https://cosine.sh/genie
推出了Genie，自稱全球最優秀的AI軟體工程師。
生成式AI的正確／不正確使用範例
筆者在撰寫此書籍時，為了更深入了解各行各業中人們使用生成式AI的情況，訪談了20餘位不同行業和角色的職場菁英。
其中，來自5IN實驗教育機構的李有誠博士，身處教育界，對生成式AI的影響有深刻見解。他認為生成式AI是一種革命性的技術，不僅改變了知識的傳遞方式，更可能重塑人類社會的結構。
李博士強調，生成式AI的強大之處在於其能在短時間內處理和生成海量數據與資料，超越人類能接受、理解和消化的能力。這種能力有可能引發許多職位、人類角色、認知和信念的興起與消失，導致社會結構的快速變動，也因此導致現代人們容易自我定位錯亂，迷失自我。
為了應對這種變動，他認為教育的核心任務應該是幫助學生進行自我探索與定位，探索自我價值觀，建立自我人格。人的想法和人格並非純粹內生，而是受到外部環境和參考資料的影響而形成。只有當學生能夠更快地了解自己與環境時，才能更有效地適應這些變化。
因此，社會對教育的觀念也需要隨之改變，應更加重視思考能力和人文素養的培養，而非僅僅追求分數或知識的學習。建立解決問題的思考框架，而非僅依賴AI提供的知識，將成為未來AI時代最重要的軟實力。
他也提及我們應謹慎使用AI功能，以確保能從中受益而不是依賴。
正確使用AI的例子：輔助學習
在完成英文創意寫作後，可以使用AI工具（如Grammarly、ChatGPT）來檢查文法錯誤。這種使用方式能夠幫助學生識別和理解自己在語言使用上的錯誤，進一步辨認出自己需要調整的地方，提高語言能力。學生完成寫作後，將其提交給AI 檢查，然後將AI指出的錯誤列出並理解這些錯誤的原因，再進一步請教師解釋和指導。接下來，學生按照對自己現況能力的新了解而更有針對性的進行下一步的成長，方能達到提高能力的目標。
正確使用AI－輔助學習指令：
請檢查這篇英文文章的文法錯誤，並列出有哪些錯誤及其原因。我想學習並了解我的寫作問題，從而改進我的英文能力。以下是我的文章內容：[ 在此貼上文章內容]
不正確使用AI的例子：完全依賴翻譯工具
在創意寫作時，直接使用Google翻譯將中文文本轉換為英文，然後將這些翻譯結果提交作為作業。這種做法完全沒有涉及到發自於學生本身的任何自主思考，錯失了練習英文的機會，沒有達到學習的目的，反而浪費了時間和資源，變成老師根本就是批改電腦生成內容的滑稽景象，也可能誤創造出學生有在學習的假象。
不正確使用AI－完全依賴工具：
我有一篇中文文章，請你將其翻譯成英文，並確保翻譯後的結果看起來像是創意寫作，能直接提交作為作業。以下是文章內容：[ 在此貼上文章內容]
4步驟用ChatGPT訓練解決問題的思考框架
從上面的範例我們可以知道，我們並不是要完全依賴AI替我們工作，而是將其視為一個強大的輔助工具，在我們的指導下，共同完成目標。我們可以將AI視為自己的下屬，而自己則是主管，負責引導、審視並做出最終決策。
1. 明確定義問題與期待結果
首先，我們需要清晰地定義問題，了解自己想獲得的結果，並附上相關參考資訊，為AI提供明確的指示。就像一位主管在下達任務時，需要讓下屬明確理解工作要求和目標。這樣，AI才能根據我們的指引生成符合預期的結果。
【市場分析報告】指令範例：
我需要生成一份有關市場分析的報告，目標是瞭解我們的新產品在台灣不同市場中的潛力。產品資訊：辣木籽（維持健康 促進新陳代謝 調節生理機能），印度稱其為【奇蹟之樹】，來自印度的超級食物，風靡全球 營養價值高
2. 重視問答過程並在過程中做思考
在這個過程中，我們扮演的角色不僅僅是提出問題，更重要的是評估AI的回應。當AI生成回應後，我們需要像主管審閱報告一樣，仔細檢查其中的邏輯和合理性。對於發現的任何不合理之處，我們要進一步探詢或查證，確保最終的結果是準確可靠的。
【客群分析】指令範例：
以這三種不同客群來說，在行銷包裝上分別要注意什麼？中老年人、關注健康的年輕專業人士、重視養生的族群
3. 根據反饋一步一步探索你要的目標
此外，我們應該善用AI提供的反饋，逐步逼近我們的最終目標。這就像在管理一個專案時，我們根據進展情況進行調整和最佳化，最終達成預期的成果。這種持續的互動和調整，是確保AI能夠有效協助我們解決問題的關鍵。
【行銷策略】指令範例：
有沒有一種行銷可同時打中這三種族群？
4. 快速測試及驗證回應
在利用AI解決問題的過程中，我們需要對AI回應的內容進行驗證。透過一來一回的過程，我們能從中學習到我們原本不知道的東西，並產生最終品質更好的結果。這不僅能提高我們的工作效率，也能讓我們從過程中學習，增強我們處理跨領域問題的能力，讓我們透過AI來提升工作能力及效率。
【行銷管道】指令範例：
中老年使用部落客推薦會有用嗎？有推薦管道嗎？
這時我們就可以去Google搜尋其他保健食品與醫生或健康專家合作做推薦的案例（可以使用Perplexity或Felo Search去搜尋相關文章），並評估可行性和過往的成效。我們可以將搜尋到的資料再貼回ChatGPT，幫助ChatGPT有更多符合我們需求的相關知識，並提供更好的後續回應。
節錄自：博碩文化《AI職場超神助手：ChatGPT與生成式AI一鍵搞定工作難題／張可佳（Claire Chang） 著 》
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如何提高工作效率？4關鍵因素解析：一心二用對生產力有負面效果
如何在有限的時間內完成更多高價值的任務？專家強調，關鍵在於處理對的事情、時間箱效益最大化、以一心專用取代一心二用、從看似無止境的任務獲取價值，生產力將能大幅提高。本文為《箱型時間：高速時代的15分鐘深度專注力》書摘精選，以實證數據揭示提高效率的秘訣。
文／馬克‧曹–桑德斯
本文目錄（點擊可快速前往）
想完成更多任務，要先做對的選擇什麼是「帕金森定律」？懂運用就能多產出「箱型時間」幫你判斷能否在時限內完成「一心二用」對生產力有負面效果有意識地使用你的「零碎時間」接受「無底洞」知識工作沒有明確的盡頭
現在不流行講生產力了。近來，這個概念已被染上負面色彩，令人聯想到過度干涉的管理方式、沒完沒了的工作、對工作生活平衡和心理健康的忽視。但我仍然能夠很有把握地提出，「提高績效」依舊是重要、值得推崇的工作和生活態度，而箱型時間幫助我們辦到這點。
想完成更多任務，要先做對的選擇
如杜拉克（Drucker）所說，想要完成更多的事情，最重要的是把注意力放在對的事情上。想要把注意力放在對的事情上，就要取捨和培養這麼做的心態，不覺得疲憊、不分心，也不覺得那是苦差事。這樣一來，我們將更專注在想要和需要完成的事。如果缺乏計畫，漫不經心地過日子，我們的注意力就會被很多不重要的事給分散。
箱型時間能幫助我們完成大多數的任務，我們可以利用時間箱輕鬆辨識出哪些是需要優先處理的緊急任務。至於非緊急任務，例如學習，也可以利用時間箱指定適合的時段，這樣才不會一延再延。我們也比較有可能在尚有精力處理的時候，正面迎戰經常被有意無意避開的困難任務。至於那些看起來小到不必規劃的單一任務，則可以集合起來，等待一個時間一起處理。最後，那些沒有用處、適得其反的任務，由於不會出現在行事曆上，我們看不到，自然沒有理由去做。
我們試著來量化那些好處。若一個任務的價值可以分成1到10分；假設，當你只是見招拆招，任務平均價值為6分；再假設，當你事先訂出該做的事，任務平均價值為8分，那樣價值就提高了33%。要是我們假設80/20法則適用於知識工作，那麼提升的幅度更大。少數關鍵任務就能貢獻大部分的生產力。
什麼是「帕金森定律」？懂運用就能多產出
有句老話只要顛倒過來，就能提高生產力。雖然很多人愛拿帕金森定律開玩笑，但這條廣受認可的定律告訴我們「工作會不斷膨脹，直到填滿可用的完工時間」。如果你有30分鐘可以整理房間，你就會花30分鐘整理房間；但是如果你有60分鐘，你就會花60分鐘。帕金森定律所說的時間損失，其實和拖延有極大的關係。而箱型時間就是把握這句話的相反面：把工作壓縮到符合排定的完工時間，用比較小的時間箱，來完成相同的工作，聽起來是否很划算。
這個概念有科學研究的支持。在一項研究中，參加實驗的大學生被要求判讀4組照片。其中一隊大學生在實驗開始前被告知第4組照片取消了，但是他們使用的時間，與維持看4組照片的其他隊沒兩樣。判讀3組照片的學生依舊用完可用的時間：「只要預期下一項任務被取消或臨時多出時間，可以在手邊工作東摸摸、西摸摸，會使人大幅降低效率，付出高昂的代價。」許多研究都觀察到相同的結果。
在另外一項實驗中，受試者隨機分配到5或15分鐘，用來完成一模一樣的任務。分配到15分鐘的人，依舊以長出許多的時間完成任務。第3項研究指出，影響期末考分數的因素，有超過1/3歸咎於拖延。
「帕金森定律」運用起來當然也有限度，你是可以規定自己要在1小時內，從零開始寫出1萬字的報告，但不可能辦到。箱型時間沒那麼神奇，前面所提的研究大多是說，你可以節省1/4到一半時間。但也有研究指出，時間減少導致品質下降。2014年，有一項比較近期的研究證實了這點：「有時間壓力的學生，比沒有時間壓力的學生，平均分數低了3分。」
不管是把截止時間定遠一點以減少壓力，還是只要做到一定程度就好，聽起來都很有道理。如果單是懂得運用帕金森定律，就能多擠出1/3的產出，何樂而不為？
「箱型時間」幫你判斷能否在時限內完成
箱型時間可以把大型任務拆成方便估算和管理的小型任務，也就是說這套方法能夠幫助你看清楚龐大計畫裡的各種要素。這類大計畫包括：搬家、推出新產品、籌辦生日派對等。
它可幫助你判斷能否在可用時間內完成，還是你需要另做安排。它也幫助你確認，在時間充裕的情形下，被拆解的小任務是否都能在時限內完成。
「一心二用」對生產力有負面效果
我們在第4章提過一心二用會引起某些負面情緒，然而一心二用也對生產力造成負面效果。
其實，不太會有人真的一面寫報告、一面聊天、一面查閱消費支出、一面簡報，現代人的一心二用，多半發生在分心回應訊息通知，有了通訊軟體（如微軟Teams、Slack、電子郵件）和硬體設備（如筆電、平板電腦、智慧型手機、智慧型手錶），每天都有數不清的通知，導致我們老想查看誰傳來什麼訊息，影響到工作。
一心專用通常能幫我們完成更多事，一心二用或情境切換則會使效率降低：有一份2001年的論文指出，一心二用和情境切換會耗損40%的商業生產時間。一心二用在某些情境非常危險，像是一面開車一面傳簡訊。在美國，每年有超過3千件死亡車禍，原因就是開車不專心。而且有一些認知負荷很高（例如教孩子代數或審閱法律文件）和恢復速度遲緩的事，特別不能被干擾或是一心二用。確實有極少數的任務可以同時進行，後續會在第18章討論。但是就絕大多數的情況而言，箱型時間完全排除一心二用的可能，完整呈現一次做一件事的強大力量。
有意識地使用你的「零碎時間」
我們每天都有許多的零碎時間，像是等候公車、通勤時間、在咖啡廳等人以及會議提早結束或被取消時。大部分的人會把這些時間拿來直接滑手機，是的，看手機已是現代人最直覺化的行為，每天會花超過兩小時的時間，在手機上瀏覽社群媒體。
我們不停滑著手機，很多時候甚至未從中感受到快樂，那不是娛樂，而是上癮。零碎時間被吃掉，享受好處的不是我們，而是大型科技公司。我們失去的每一分鐘，累積成一個又一個小時，甚至更多時間。試想，假如我們能運用零碎時間去做更有價值的事，該有多好。採用箱型時間，並且有意識地使用這些零碎時間，你的一天也許能多一小時有生產力的活動時間。
接受「無底洞」知識工作沒有明確的盡頭
知識工作沒有明確的盡頭。有生產力專家建議，針對這個狀況，最好的做法是接受它和不要在意它。最常見的例子就是電子郵件：當你收到很多電子郵件，一一回覆後，就會收到更多的回信……永無止境。
這麼說並不完全正確。雖然，真的不會有最後一封電子郵件（從這角度看真的沒有止境），但是電子郵件的確替我們傳遞許多有用的資訊。雖然寄出郵件之後，收件匣的信件會變多，但是在那一陣子的電子郵件往來，到了某個時間，你的計劃終將完成，也許是生意談好了，也許是團隊成員比之前更有參與感。你當然需要管理自己的收件匣，不能讓它影響你的情緒或妨礙其他該完成的事，後續將在第11章說明如何防範。
如果能夠考量到所有相關聯的因素，包括處理對的事情、時間箱效益最大化、以一心專用取代一心二用、從看似無止境的任務獲取價值，生產力將能大幅提高。有個有趣現象，就是一個正在節食，懂得計算和控制熱量攝取的人，會比沒有在計算的人多減掉一倍的體重。用數字估算效益或許過於單純，但是如我在2018年發表的文章所說，箱型時間若運用得當，至少能提高一倍的生產力。
節錄自：三采文化《箱型時間：高速時代的15分鐘深度專注力》／馬克‧曹–桑德斯 Marc Zao-Sanders 著
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從初學到專業——屏東高工土木科，用精準數據與扎實實作打造未來專業人才
人們生活環境中的各項建設，道路、橋梁、建築、水利設施、港灣，甚至花草樹木的園藝造景等，幾乎都屬於土木工程的範疇。對多數人而言，土木工程容易被理解成「蓋房子」或「工地施工」，但真正的土木工程，其實涵蓋範圍相當廣泛，高職階段著重於基礎測量、材料、力學結構、施工到工程管理等完整流程的學習，需要的不只是動手操作，更需要扎實專業的工程知識與解決問題的能力。
屏東高工土木科是校內歷史悠久的科別之一，多年來持續依循產業需求調整課程，透過理論學習、工程實作與測量訓練，逐步培養學生完整的專業能力，為未來升學或投入工程產業奠定基礎。
圖：土木科教學樓
從基礎到精熟循序建立專業基礎
土木工程涵蓋的知識相當廣泛，因此屏東高工土木科的課程安排並非一開始就進入施工實務操作，而是依照學生的學習階段逐步建立能力。
高一時，學生先從測量學、測量實習及土木建築工程與技術概論開始，認識土木工程的基本原理，也透過測量實習學習操作儀器，建立對工程現場最基礎的認識。進入高二後，課程則逐漸加入工程材料、工程力學、工程圖學等專業知識，同時安排鋼筋、模板、鷹架組立及砌磚等施工實作，讓學生將課堂所學與實際工程相互印證。到了高三，學生除了持續深化工程測量技術，也開始接觸無人機測量等新技術，逐步認識現代工程測量的發展趨勢。
圖：學生進行砌磚水平校正
土木科主任林上源表示，測量是土木工程的重要基礎，因此學生從一年級入學便持續接觸相關課程，不只需要學會操作儀器，更希望培養學生精確判讀、分析與解決問題的能力。從測量、材料到施工，看似屬於不同課程，但在工程現場往往是牽一髮而動全身。一項工程開始之前，需要先從基礎開始，完成現況調查、整地、測量放樣…等，施工時則必須了解材料特性與結構原理。因此學校安排課程時，也希望學生將所學知能融會貫通，理解每一個環節之間的關聯性，以期逐步建立完整的工程觀念。
不只是施工，更要理解工程背後的原理
在外界印象中，土木科似乎就是砌磚、綁鋼筋等實作課程，但真正的工程現場，每一項施工都建立在理論基礎之上。
林主任指出，學生除了學習施工技術，也必須理解材料特性、建築構造及工程力學等知識。例如材料試驗課程中，學生需要進行水泥、粒料及混凝土等各項實驗，了解不同材料的性質與應用；施工工廠則讓學生親手完成砌磚、鋼筋、模板及鷹架組立等，體驗一棟建築從結構到施工的完整流程。透過理論與實作交互學習，學生不只是知道「怎麼做」，更理解「為什麼要這樣做」。
這樣的課程安排，也改變了不少學生對土木科的想像。
圖：學生合作進行鋼筋綁紮
土木科三年級蔡同學分享，自己原本以為土木科就是砌磚、鋼筋等施工課程，真正就讀後才發現，除了施工之外，還要學習測量、製圖等不同領域的專業，也因此對測量與製圖逐漸產生興趣。另一位洪同學也表示，原本以為土木科只能接觸模型製作，入學後才發現課程內容比想像中更加多元，而在一步步學習後，也逐漸找到自己的興趣與方向。
在一次次測量與實作中，累積工程現場需要的能力
除了課堂學習，屏東高工也鼓勵學生透過證照與技能競賽持續精進專業能力。
受訪的兩位學生皆為測量選手，長時間的訓練，不只是提升儀器操作能力，也讓他們更了解自己的專長。洪同學表示，自己較擅長儀器操作，因此希望未來朝無人機測量等相關領域發展；蔡同學則認為，參與選手培訓最大的收穫，是有能力協助同學解決問題，將自己累積的經驗分享給班上的同學。
林主任表示，學生在三年期間也會陸續挑戰測量丙級及工程測量乙級等專業證照，讓所學具體展現，也為未來升學及就業累積競爭力。受訪的兩位學生目前也都規劃持續升學，分別報考土木工程及土木與空間資訊相關科系，希望將高中三年累積的專業能力延伸到未來的學習與職涯發展。
圖：學生參與抗震模型競賽
從工程現場到未來職涯，開展多元發展方向
無論是建築工程、公共工程、測量、水土保持、室內裝修，甚至工程管理，都需要土木專業人才。學生畢業後可以選擇升學，進入營建工程、土木工程、水土保持及環境工程等相關科系，也能直接投入工程現場，從監工、測量人員、施工管理等工作開始，逐步累積經驗，朝工程師、工地主任及專業技師等職涯方向發展。談到學生畢業後的發展，林主任直言以目前的產業需求來看，土木專業人才仍有穩定的就業機會，「生活周遭環境，幾乎都與土木工程息息相關，只要願意，絕對可做為一生的志業」
扎實專業，培養能解決問題的工程人才
土木工程從來不只是施工，更是一門結合理論、技術與判斷的專業。屏東高工土木科透過測量、材料、施工及工程實作等完整課程，帶領學生一步步建立工程思維，也在不斷操作、驗證與修正的過程中，培養面對工程現場所需的專業能力。
從道路、橋梁到校園建築，土木工程一直默默支撐著人們的日常生活。屏東高工土木科希望培養的，不只是能完成一項工程的人，更是能理解工程如何影響生活、並運用專業解決問題的人才。當學生一步步累積測量、施工與工程判斷能力，也正在為未來投入更大的工程現場做好準備。
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4個不該再用AI工具做報告的真相！推薦AI Agent生成簡報，自動化任務：找資料、圖表分析、PPT設計
文 /職迷不霧
用 AI 工具像 Gamma 、 ChatGPT 做報告是多數人的推薦💻 雖然可以快速生成簡報 PPT ，但內容和資料的品質真的有符合你的標準嗎？是不是還要花很多時間編輯？終於，全球首款 AI 代理 Manus 來了👏 你有更專業的選擇！這篇文章要用 AI 簡報工具的 4 大真相來對比 AI Agent 厲害的自動化任務
4 個不該再用 AI 工具做報告的真相（點擊快速抵達）
真相1. AI 簡報工具內容完整度不足
真相2. AI 生成的圖片與報告關聯性低
真相3. 文筆「AI味」暴露不像人寫的
真相4. 下載PPT會跑版，還有浮水印
剛好迷編我這週要做競業分析，我就用一樣的指令，同時請 AI 簡報工具與 AI Agent 幫我製作簡報 請幫這個IG：https://www.instagram.com/career_noloss?igsh=eHI0cnYwd2JqaXo1&utm_source=qr 做競業IG分析，比較對象要有3個IG帳號 先來看看第一個血淋淋的比較👇👇👇
真相1. AI 簡報工具內容完整度不足
為了讓看報告的人可以快速理解，通常簡報一開始的目錄與前言說明是很重要的！可以很明顯的看到 AI 簡報工具（左）只有粗淺的一段話介紹，而 AI Agent（右） 能寫出有邏輯的目錄，還幫我自動生成研究背景、研究目標與方法🔍，沒想到只要我一句簡單的話，然後附上 IG 連結，他就可以寫得這麼詳細！在沒有讓他接管登入我 IG 帳號的情況下，可以做到這種程度真的很厲害呢👏
而且我確認過了， AI Agent 找出來的資料都是最新、正確的數據！
同時我也測試了其他 AI 簡報工具...超殘酷......有些甚至沒有讀取 IG 網址的能力😭😭😭
點擊快速回目錄⤴
真相2. AI 生成的圖片與報告關聯性低
這一頁是在分析我經營的職迷不霧 IG 與其他競業 IG 的比較，AI 簡報工具（左）用 AI 繪圖生成了一張意義不明的照片，看似漂亮實則沒有幫助👎。在簡報中，放圖片是為了幫助讀者理解和加強記憶，是文字很重要的視覺輔助，別為了填滿空白而塞進與主題無關的圖片～這樣會讓簡報扣分喔～反觀，AI Agent（右）不僅圖文相符，還畫出了可參考的數據圖表，我一眼就能看出重點👀：四個帳號的比較分析、內容特性差異與綜合洞察
這是 Manus 在簡報中自動幫我生成不同款式的圖表，資料給的很完整，就是我需要的！資訊也都正確，我可以直接拿來用不用改！
點擊快速回目錄⤴
真相3. 文筆「AI味」暴露不像人寫的
聊天機器人剛問世的時候，許多人都在擔心作家、文案寫手會被取代，但透過這一年間人們的大量使用，已經有專家盤點出用 ChatGPT 寫文的特徵，比如：重複出現相同的句型、過多不必要的連接詞、立場太過於中立...等等，這些缺陷就是我們常說的「 AI 味」 🤖。就算不是專家，只要每天在社群刷貼文的人，或多或少都能識別出某些貼文是 AI 寫的還是真人寫的。
而目前 AI 簡報工具也存在這樣的問題，以優劣分析這頁來說，就看到固定格式的句型「專業度高」、「實用性強」、「更新頻率高」，雖然 AI Agent 也是有一點點這種感覺，但至少看得出來他有在換句話說了，比如：，還會加上一點人類會說的字詞「可能」、「找出」...等等，讓文法看起來不那麼生硬✏️，不過迷編還是建議要自己再做潤飾調整喔～
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真相4. 下載PPT會跑版，還有浮水印
請 AI 幫忙做報告就是要省時省力，但往往 AI 簡報工具將檔案轉換成 PPT 格式後就嚴重跑版，甚至還有些投影片直接變成一張無法編輯的 JPG 圖片😭 最後反而花了更多時間做修修改改。改用 AI Agent 之後，輸出 PPT 跑版的問題減少很多，簡報中的 icon 圖示、色塊、頁碼都還可以再自己編輯調整，重點是沒。有。浮。水。印！
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看完 AI 工具和 AI Agent 的殘酷比較後，對 AI 代理的認識是不是又更進一步了呢😊 如果你對迷編使用的 AI Agent 很感興趣，可以試試 Manus AI ～ 現在就拿它來做報告吧！如果今天的文章有幫助到你，點這裡追蹤職迷不霧💗 我們是分享 AI & 職場成長內容的 IG ，幫助你天天偷學一點！加薪多一點！
其實在經營社群之前......原本我對工作很迷惘，後來因為好玩學 AI ，練就 AI 技能！！沒想到有天，我在網路上看到自己的職涯地圖...就這樣換到超讚😍薪水更高的新工作 現在每天上班都好開心！！如果你想換工作的話，可以試試看我用的 職涯規劃工具🧚～目前還不用錢，趕快用！！
作者：職迷不霧點我追蹤職迷不霧 IG ❤️❤️❤️
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「Skill」和「提示詞」差在哪？6大差異與SKILL.md寫法一次看
Skill和提示詞差在哪？會寫提示詞還需要學Skill嗎？作者認為，提示詞就像便利貼，而Skill則像一本SOP手冊，以下從可複用性、穩定性、分享、跨平台、版控與自動化等6大面向比較，並以實例解析SKILL.md的5大結構與寫法。本文節錄自《10 倍速！AI Skill 全攻略》。
文／曾慶良（阿亮老師）
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「提示詞」和「Skill」的6維度差異維度一：一次性 vs 可複用維度二：不穩定 vs 穩定維度三：無法傳承 vs 可分享維度四：單平台 vs 跨平台維度五：無版控 vs 有版控維度六：手動觸發 vs 自動觸發Skill怎麼寫？5個區塊快速解構SKILL.md1. 名稱2. Description（描述）3. Steps（步驟）4. Rules（規則）5. Example（範例）
「我用ChatGPT的提示詞不是也很好用嗎？為什麼還要學Skill？」
這是我在課堂上最常被問到的問題。每次我都會用一個比喻來回答。
提示詞就像便利貼。你在上面寫了一段很棒的指令，貼在螢幕旁邊。每次要用的時候，你看一眼便利貼，然後在AI的對話框裡重新打一遍。打完用完，那段文字就留在對話裡了—你關掉視窗，它就消失了。下次要用？再打一遍。換一台電腦？找不到了。想分享給同事？「你等一下，我翻一下之前的對話紀錄⋯⋯」
Skill則像一本裝訂好的SOP手冊。它不會丟、不會改、不會因為你換了電腦就消失。你把它放在一個固定的地方，AI每次都會翻開同一本手冊、照同一套流程做事，品質永遠一致。要分享？直接丟一個檔案過去，3秒鐘搞定。但差別不只是「便利貼 vs 手冊」這麼簡單。讓我從6個維度來做完整的比較，每個維度都配一個具體場景，讓你一次看透兩者的差異。
「提示詞」和「Skill」的6維度差異
維度一：一次性 vs 可複用
提示詞是一次性的。你在ChatGPT裡打了一段很精緻的提示詞，產出了一份完美的報告。太好了！但3天後你又需要寫一份類似的報告，你回頭翻對話紀錄—那段提示詞埋在100條對話之中，你翻了5分鐘才找到，然後發現它跟另一段提示詞混在一起，你搞不清楚到底哪段是你要的。
Skill是可複用的。你把「產出行銷月報」的流程寫成一個Skill。每個月月初，你只要說「幫我做這個月的行銷月報」，然後丟入數據，AI就照同一套格式、同一套邏輯跑出報告。第一個月花30分鐘寫Skill，之後每個月省2小時。用12個月，你省了23個半小時—整整3個工作天。
維度二：不穩定 vs 穩定
提示詞的輸出品質靠你的措辭。你今天心情好，打了一段很完整的提示詞，AI給你90分的答案。明天你趕時間，少寫了兩個條件，AI給你60分的答案。同一個任務，品質可以差出30分。更麻煩的是，你往往不知道品質下降是因為你的提示詞不一樣了—你以為自己打的「差不多」，但AI對措辭的敏感度超乎你的想像。
Skill的輸出品質被規則鎖住。SKILL.md裡的Rules區塊寫了「MUST：每段開頭要有bullet point摘要」和「NEVER：不可以使用超過3層的巢狀標題」，AI就會每次都遵守。你不需要記住這些規則，因為它們已經被寫進了系統裡。品質一致性從「看心情」變成「看規則」。
維度三：無法傳承 vs 可分享
提示詞是個人知識，藏在你的腦袋裡。你花了3個月才摸出一套高效率的AI工作方式。主管說：「太好了，教教其他人吧。」你開始教，講了1個小時。同事點頭如搗蒜，回去自己試—結果做出來的東西跟你的完全不一樣。因為你教的是「大方向」，真正決定品質的那些「眉角」（語氣怎麼拿捏、哪些詞要避開、先做A再做B的順序不能反），都是你自己也說不清楚的隱性知識。
Skill是一個檔案，誰拿到都能用。你把SKILL.md丟給同事，他花5分鐘讀完，對AI說「跑這個Skill」，出來的結果跟你做的品質一模一樣。隱性知識被「外化」成顯性知識，經驗不再只存在某個人的腦子裡。一個新人入職第一天就可以用資深員工花3個月磨出來的AI工作流—這在以前是不可能的事。
維度四：單平台 vs 跨平台
提示詞綁定在特定的AI平台上。你在ChatGPT裡養了一個好用的Custom GPT，有一天公司決定改用Claude，你的心血全部白費—Custom GPT的設定沒辦法直接搬到Claude上面。或者你在Gemini裡摸出一套好用的提示詞，但發現在ChatGPT上跑出來的結果完全不一樣，因為每個平台對提示詞的「理解方式」有微妙的差異。
Skill是一份純文字檔，不綁定任何平台。同一份SKILL.md，你可以在Claude Code裡用、在Gemini CLI裡用、在Codex CLI裡用。因為Skill的本質是自然語言寫的工作流程，任何能讀懂自然語言的AI都能執行。你今天用Claude，明天改用GPT，後天改用Gemini—Skill帶著走，不用重寫。
維度五：無版控 vs 有版控
提示詞沒有版本的概念。你改了一段提示詞，發現效果變差了，想回到上一版—抱歉，你已經覆蓋掉了。或者你跟同事各自改了同一段提示詞的不同部分，想合併—你得自己手動比對，一行一行看。
Skill是檔案，可以用Git做版本控制。每一次修改都有紀錄，你可以看到「上個禮拜三下午兩點誰改了什麼」。改壞了？一個指令回滾。多人協作？用Git的分支和合併機制，兩個人改同一份Skill也不怕衝突。這就是軟體工程師幾十年來管理程式碼的方式，現在你用同樣的方式管理AI的行為。
維度六：手動觸發 vs 自動觸發
提示詞需要你手動執行。你得打開AI介面、貼上提示詞、貼上輸入資料、按下送出、等待回覆、複製輸出、貼到目標位置。每一步都要你親自動手。如果你的工作流有10個步驟，你就要重複這套「開→貼→送→等→複製→貼」的動作10次。
Skill可以被自動觸發。在後面的章節你會學到Skill Chain（Skill串接），讓A Skill的輸出自動變成B Skill的輸入，中間完全不需要你動手。你甚至可以設定排程—每天早上9點自動跑「整理今日待辦事項」Skill，或者每次收到特定格式的Email就自動觸發「客戶回覆」Skill。從「人工一步一步做」變成「設定一次自動跑」。
如果用一句話總結整個對比：提示詞是即用即丟的紙條，Skill是裝訂成冊的工作手冊。
這6個維度的差距，不是功能多寡的差距，而是「工作方式」的差距—一種是每次從零開始，一種是把好的做法固定下來、持續複利。
Skill怎麼寫？5個區塊快速解構SKILL.md
你可能會好奇：一個SKILL.md到底長什麼樣子？裡面有哪些東西？
其實它的結構非常簡單。一個標準的SKILL.md有5大區塊：名稱（Name）、Description（描述）、Steps（步驟）、Rules（規則）、Example（範例）。每一塊的作用不同，但都是用自然語言寫的—你會打字就會寫，不需要任何程式背景。
讓我用一個完整的例子帶你走一遍。假設你是一個社群小編，每天要寫Facebook貼文。你想讓AI幫你寫，但又要確保風格一致、長度合適、不要踩到地雷。這就是一個非常適合做成Skill的任務。
先看完整的樣子：
# 社群貼文產生器## Description當使用者提供主題和素材，自動產出一篇適合Facebook粉絲頁的貼文。## Steps 1. 確認貼文主題和目標受眾2. 從素材中提取三個重點3. 用「故事→觀點→行動呼籲」的三段式結構撰寫4. 加入 3-5 個相關 Hashtag 5. 檢查字數是否在 150-300 字之間## Rules- MUST：開頭第一句話要有「鉤子」，引起好奇心- MUST：結尾要有明確的行動呼籲（留言、分享、點連結）- MUST：語氣親切自然，像朋友聊天- NEVER：不使用「最」「第一」「保證」等絕對性用語- NEVER：不提及競品名稱## Example** 輸入：** 主題是「新推出的線上課程」，受眾是 25-35 歲上班族** 輸出：**你有沒有過這種經驗？下班回家想學點新東西，打開線上課程卻不知道從何開始⋯⋯我們聽到了！全新的「AI工作術」系列課程，專門為忙碌的上班族設計。每堂課只要15分鐘，通勤的時候就能看完。3個月後，你會發現自己處理工作的速度快了一倍。想搶先體驗嗎？留言「+1」我們私訊你早鳥優惠連結 👇 #AI工作術 #線上學習 #下班後充電 #職場成長
編按：撰寫Skill不一定要從空白的SKILL.md開始，也可以藉由AI工具輔助，例如Claude的「skill-creator」可根據自然語言需求，協助產生Skill的檔案結構與內容，並進一步測試、比較及優化；OpenAI Codex也內建「$skill-creator」。需要注意的是，產生的Skill仍應由使用者親自檢查，因此了解下文拆解的SKILL.md相當重要。
現在讓我一塊一塊解說。
1. 名稱
讓AI知道「這是哪個Skill」。
2. Description（描述）
這是Skill的「自我介紹」。用一到兩句話說清楚：這個Skill在什麼情境下會被觸發，它會做什麼事。AI會根據這段描述來判斷「使用者現在的需求適不適合用這個Skill」。
寫得好的Description有3個特徵：第一，明確說出觸發條件（「當使用者提供主題和素材」）；第二，明確說出輸出結果（「產出一篇Facebook貼文」）；第三，不超過兩句話。你不需要在這裡塞太多細節—細節是 Steps 和 Rules 的事。
一個好Description的迷你範例：
當使用者貼上一段英文文獻摘要，自動翻譯成學術中文並標註關鍵術語。
一個不好的Description的反面教材：
這是一個很厲害的翻譯工具可以翻譯很多東西而且翻得很好。
差在哪？好的版本告訴AI「什麼時候用、輸入什麼、輸出什麼」；不好的版本只在自吹自擂，AI讀完還是不知道自己該做什麼。
3. Steps（步驟）
這是Skill的「工作流程」。用編號列表寫出AI應該依序完成的每一個步驟。AI會從第一步做到最後一步，不跳步、不亂序。
寫Steps的關鍵是「粒度」—每一步不能太粗（「寫一篇貼文」，那跟沒寫一樣），也不能太細（「先按下鍵盤上的A鍵」，那是在教幼兒園小朋友）。一個好的經驗法則是：每一步對應一個「可以獨立驗收的產出」。比如「從素材中提取3個重點」，做完這一步你可以看到3個重點，可以判斷對不對。
一個做會議紀錄的Steps迷你範例：
1. 讀取會議逐字稿2. 辨識所有參與者及其發言3. 歸納3到5個主要討論議題4. 為每個議題摘要結論和待辦事項5. 用表格格式整理成會議紀錄
4. Rules（規則）
這是Skill的「紅線」。用MUST（一定要）和NEVER（絕對不可以）來框住AI的行為。這是整個SKILL.md裡最重要的區塊—沒有之一。
為什麼？因為 AI 最大的問題不是「不會做」，而是「做過頭」或「做歪了」。它太聰明了，聰明到會自己加料。你請它寫一封客服回覆，它可能自作主張承諾退款；你請它寫一篇新聞稿，它可能自己加了虛構的數據。Rules就是用來「馴服」AI的—你畫出邊界，它在邊界裡自由發揮。
MUST和NEVER的寫法有一個要訣：越具體越好。「MUST：寫得好」是廢話；「MUST：每段不超過80字」是有用的規則。「NEVER：不要亂寫」是廢話；「NEVER：不引用未經確認的統計數據」是有用的規則。
一個寫學術摘要的Rules迷你範例：
- MUST：使用被動語態和第三人稱- MUST：保留所有數據和百分比- MUST：字數控制在 250 字以內- NEVER：不加入原文沒有的推論- NEVER：不使用口語化表達
5. Example（範例）
這是Skill的「示範教學」。你給AI看一組「輸入→輸出」的配對，讓它知道「做對了長什麼樣子」。這就像你訓練新員工：與其說一百條規則，不如直接拿一份做好的成品給他看—「就照這個標準來。」
Example不需要多，一到兩組就夠了。但要挑有代表性的例子。如果你的Skill會處理3種不同類型的輸入，最好每種類型各給一個範例。
一個寫產品文案的Example迷你範例：
** 輸入：** 產品名稱：極光藍芽耳機，特點：降噪、12小時續航、IPX5 防水** 輸出：** 城市再吵，你的世界可以很安靜。極光藍芽耳機搭載主動降噪技術，12小時超長續航陪你從早到晚，IPX5防水等級讓你運動時也能盡情享受音樂。
5大區塊就是這樣。名稱讓AI知道「這是哪個Skill」， Description告訴AI「什麼時候該啟動」，Steps告訴它「怎麼做」，Rules告訴它「什麼可以做、什麼不可以做 」， Example告訴它「做對了長什麼樣子」。5塊加在一起，你就完整地「教會」了AI一項技能。
記住：你不需要一次寫到完美。先寫一版，跑跑看，發現AI哪裡做不好就回去調整Rules或Steps。Skill是活的文件，會隨著你的使用而越來越精準。
節錄自：博碩《10 倍速！AI Skill 全攻略：建立 Skill 驅動 AI 系統，打造從學術研究到專案開發的自動化工作流》／曾慶良（阿亮老師） 著
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問卷設計用AI怎麼做？Gemini輔助6步驟完成Google表單、自動分析結果
市場調查是很專業的工作，不過如果只是小規模的市調，也可以用AI工具幫忙設計，好處是可以快速獲得方向跟靈感，節省憑空構思問題的時間！作者以Gemini示範如何快速完成Google表單問卷，以及運用AI統計問卷結果並加以分析。本文節錄自《最強！Google AI 工作術》。
文／蔡宜坦、施威銘研究室
本文目錄（點擊可快速前往）
問卷設計快速生成！請AI幫忙設計問卷內容如何把準備好的問卷題目製作成Google表單？Google問卷表單回覆怎麼看？讓AI幫你深入分析問卷結果
企業若能掌握消費者的消費意向，便能推出更符合需求的產品或服務。想要了解消費者的需求與意願，最常見的方法就是做「市場調查」，例如新品試用調查、滿意度調查等，這些方式都能獲取消費者最真實的意見回饋。
然而，市場調查是很專業的工作，涉及問題分析、抽樣方法、樣本規模、問卷設計、問卷發放、問卷回收與結果分析等，每個環節都要謹慎處理，以免誤差影響分析結果。市面上有許多公司提供線上市調服務，但是大部分都需要付費。其實如果只是小規模的市調，也可以用AI工具幫忙設計，不僅如此，AI還能統計問卷結果並加以分析，會成為你的市調好幫手！這一節我們就要實做用AI協助做線上市調問卷的過程。
使用AI：
Gemini：https://gemini.google.com/
問卷設計快速生成！請AI幫忙設計問卷內容
假設你已經想好問卷的目標，例如想要問消費者對新產品的購買意願、想要調查某活動的滿意度等，在設計問卷時，就可以透過提示詞告訴AI你想做什麼，讓AI協助生成相關的問題。
下面就以「市集活動滿意度調查」為例，我們要請AI擬出10個問題，詢問消費者對活動中每個環節的滿意度，作為下次辦活動的參考：
【提示詞】幫忙設計〔問卷主題〕問卷要收集〔填入收集資料〕，可以參與問卷填寫後的〔填寫後提供獎勵或進一步互動方式〕我想知道〔描述目標使用者〕的顧客對於〔可輸入更多想提問的項目〕的滿意度和印象好（或不好）的地方請設計〔指定生成數量〕個題目
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
輸入提示詞後，AI馬上就做出一份問卷，包含問卷標題、問卷前言、還有10個題目的問答項目。像這樣請AI製作問卷，好處是可以快速獲得方向跟靈感，而且AI整理的問題有明確的架構，例如它先問活動體驗，再問回饋建議，最後才是填寫抽獎資料，這已經具備基本的問卷架構，可以節省憑空構思問題的時間。你也可以再請AI調整或是自行增減項目，製作出更符合需求的問卷。
【問卷設計】GEMINI生成結果：
包括：問卷標題、問卷前言（簡介問卷內容和說明獎勵機制），可提升受訪者的參與意願
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
擬出十個問題（節錄）
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
如何把準備好的問卷題目製作成Google表單？
假設AI產生的問卷題目大致符合需求，接著就要將題目製作成可正式發布的問卷。目前大多數線上市調都是以Google表單製作的，如果你從來沒有製作問卷的經驗，也可以請AI教你製作步驟，下面就為你示範（如果你對Google表單已經很熟悉，即可略過此部份的說明）。
1. 直接請AI教我們做：AI馬上列出操作步驟，跟著步驟即可將問卷內容建立成Google表單。由於前面已經請AI準備好題目，可以在設定題目時派上用場。
【提示詞】可以教我如何將問卷內容轉換成Google表單嗎？
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
2. 登入並新建Google表單：試著按照AI第1個步驟的說明，進入Google表單網頁：https://docs. google.com/forms/。進入Google表單後，會看到一個「+」鈕，按下此鈕就可以建立新表單，要在登入狀態才能使用這功能。
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
3. 輸入表單標題及說明：接著會進入「未命名表單」的填寫畫面，請依序輸入表單標題與問題/答案。只要將剛剛AI寫的內容依序複製過來即可。
選取並複製問卷標題，貼到表單標題欄位（可再自行修改）
選取並複製問卷前言，貼到表單說明欄位（可再自行修改）
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
4. 輸入表單問題及答案：接著開始輸入問卷中的問題／答案。之前AI已經幫我們把問題列好，直接複製到Google表單中即可，你當然也可以繼續視狀況調整。
複製AI寫好的問卷問題，將問卷的問題貼到表單中
選擇「評分」，就會自動出現五個星等的選項
按此「+」按鈕可以繼續新增下一個問題
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
5. 完成後選擇發布：請繼續依照相同的操作，陸續以AI生成的問卷內容為基礎，複製到Google表單，並視需求修改文字內容，表單內容會自動儲存在Google的雲端硬碟裡。最後，按下右上角的發布鈕，即可完成問卷的製作。
按下「發布」按鈕
目前設定是只有知道連結的使用者才能進入問卷頁面，再次按下「發布」鈕即可
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
6. 取得問卷連結：問卷發布後，我們只要取得這份問卷的連結，即可分享出去，比如將問卷網址置入社群網站或是電子報，邀請別人來填寫這份問卷。
已經發布的表單，這裡的發布鈕會變成「已發布」鈕，請按一下
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
按「複製作答者連結」按鈕。你可以勾選縮短網址項目，讓網址更簡短好記。按複製即可複製此問卷的連結，接下來就可以把這個連結分享給目標消費者了。最後按「儲存」鈕。
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
Google問卷表單回覆怎麼看？讓AI幫你深入分析問卷結果
延續前一節的內容，當顧客填完問卷後，可以等累積到一定的量（樣本數），再開始統計資料，以便從數據中統整出有價值的資訊。本節我們要先從Google問卷表單中取出顧客的回覆資料，接著就可以請AI來統計和分析問卷的結果了。
瀏覽Google問卷結果並另存新檔
問卷調查進行一段時間後，當你登入Google表單，切換到回覆頁次，即可瀏覽顧客的回覆。為了方便後續用AI分析結果，我們要將問卷結果匯出成Excel試算表檔案。
切換到「回覆」頁次可查看顧客的回覆。按下「在試算表中查看」即可自動將問卷結果匯出成試算表，點擊「建立」。
接著會自動開啟Google試算表，請執行「檔案 / 下載 / Microsoft Excel（.xlsx）」命令，將檔案儲存成Excel格式，並下載到電腦裡
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
提醒：如果下載的是逗號分隔值檔案（.csv），表單中有些中文字會變成亂碼，因此建議儲存為Excel檔。
請AI分析問卷結果
前面我們已經準備好問卷回覆的統計表（Excel 格式 /.xlsx），接下來只要把檔案丟給AI，就可以請AI幫我們分析了，非常方便！
【提示詞】協助分析活動的優缺點
直接把檔案丟給AI，請AI分析活動的優缺點。AI馬上做出優缺點分析報告，你可以看到整體評分、優缺點、改進建議等細節，也可以繼續發問，和AI討論怎麼做會更好
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
從這一章就可以知道，以前需要想破頭的文案，還有費時費力的問卷調查與分析工作，現在已經可以靠AI節省大把時間囉！就連研究報告也可以讓AI助你一臂之力喔！
節錄自：旗標科技《最強！Google AI 工作術：以 Gemini 3 為核心，串聯 NotebookLM 與滿滿 AI 工具, 搞定資料分析、簡報製作、 教育訓練等日常工作》／蔡宜坦、施威銘研究室 著
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整理包／勞工紓困貸款最高領10萬！一文搞懂申請資格、步驟 把握11個工作日申辦
2024-12-26 聯合新聞網綜合報導 由聯合新聞網授權轉載
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申請資格貸款額度貸款利率勞工還款方式申請期間申請銀行申請方式（請擇一辦理）需要準備哪些文件線上申請步驟
年末將至，為減輕勞工朋友的生活負擔，勞動部勞工保險局推出「勞工保險被保險人紓困貸款」，12月26日開放申請，每人最高可貸金額為10萬元。聯合新聞網整理出紓困貸款的申請方式和注意事項，讓有需求的勞工一次看懂，及早把握時間送件申請。
延伸閱讀：元旦新制懶人包 最低工資調升、租補戶數再擴大
申請資格
勞保局表示，同時符合以下四項條件的勞工，都可以提出申請：
生活困難需要紓困
參加勞工保險年資滿15年（計算至114年1月10日止）
無欠繳勞工保險費及滯納金
未曾借貸勞保紓困貸款，或曾借貸已繳清貸款本金及利息
※注意：有以下二項情形者不得申請：
已請領老年給付、終身無工作能力之失能給付或向其所屬機關請領勞工保險補償金者，不得申請
申辦本項貸款無需繳交任何費用；每人限申請1次，重複申請者不予受理
貸款額度
這項「勞工保險被保險人紓困貸款」總額度以新臺幣200億元為原則，每人最高貸款金額為新臺幣10萬元，貸款期間3年。
貸款利率
自撥款日起為年息2.165%，嗣後由勞工保險局報勞動部於每年1月及7月第1個營業日，按勞工保險基金定存平均年利率加計代辦銀行手續費率公告調整，並自調整日起按調整後之年利率計算。
勞工還款方式
貸款期間3年，前6個月按月付息不還本，自第7個月起按月平均攤還本息，由借款人之土地銀行存款帳戶按月扣繳貸款本息。
勞保局提醒民眾，請按期正常還款，以免扣減未來請領之保險給付。
申請期間
臨櫃：113年12月26日至114年1月10日（依政府行政機關辦公日曆表之每上班日上午9時至下午5時止）。
網路：113年12月26日08時至114年1月10日23時59分止。
郵遞：113年12月26日至114年1月10日（以郵戳為憑）。
申請銀行
土地銀行所屬分行或其委託之金融機構（土地銀行營業據點請查土銀官網）。
申請方式（請擇一辦理）
臨櫃：
親辦：被保險人填妥申請書並檢齊應檢附文件，親自向土地銀行所屬分行或其委託之金融機構提出申請。
代辦：如因傷病診療期間無法親自辦理者，應提出委託書、醫療機構出具之相關證明文件、戶口名簿（或其他足資證明被保險人與受託人親屬關係之證明文件）與受託人印章、身分證正本及正、背面影本1份（正本驗後發還）委託親屬辦理，俟核定通過後再檢齊應檢附文件，由被保險人親自到原申請之分行或金融機構辦理簽約、對保及撥款手續。
網路：符合土地銀行所定之網路簽約及對保資格者，應於受理申請期間進入土地銀行入口網站，點選首頁「114年勞保紓困貸款」，點擊「點我申辦」，依序填妥申請資料，並完成網路簽約及對保手續，網路申請受理後即以Email回傳受理成功訊息。申請成功不等於核貸成功，需待勞保局核貸通過。
郵遞：被保險人填妥申請書，並檢附身分證影本，以掛號郵寄至土地銀行所屬分行或其委託之金融機構（地址請至該行網站查詢），俟核定通過後再檢齊應檢附文件，親自到原申請之分行或金融機構辦理簽約對保及撥款手續。
需要準備哪些文件
申請書
掛號回郵信封（請填妥收件人姓名、住址並貼足郵資）
被保險人印章
已在土地銀行開立存款帳戶者：請攜帶(1)存摺，及(2)本人身分證正本及正、背面影本1份
未在土地銀行開立存款帳戶者：請攜帶(1)本人身分證正本及正、背面影本2份，及(2)健保卡(或駕照）正本及正、背面影本1份，辦理存款開戶手續
委託親屬辦理者：請攜帶(1)委託書、(2)醫療機構出具之相關證明文件、(3)戶口名簿(或其他足資證明被保險人與受託人親屬關係之文件)，及(4)受託人印章、身分證正本及正、背面影本1份。俟核定通過後，被保險人仍應於核定日起30天內，帶著相關文件（上述第一到五項），親自到原申請分行辦理簽約對保及撥款手續。
至於選擇線上申請的民眾，備妥身分證（影像檔）、健保卡（影像檔），外加線上填寫申請書後，可以透過土地銀行之晶片金融卡、自然人憑證，或是其他銀行之手機簡訊完成身分驗證流程。不過，沒有土地銀行之存款帳戶的民眾，線上申辦完成後，同樣需線上開立土地銀行之數位存款帳戶。
線上申請步驟
由於申辦「勞工保險被保險人紓困貸款」的手續簡單，勞保局鼓勵民眾多利用網路申請方式辦理。
線上申請傳送門
民眾需確保身邊已備妥可上網的手機或電腦（含讀卡機），以及完整彩色清晰之身分證正反面、健保卡正面影像檔，即可開始進行申辦。首先，需先完成身分驗證流程，參考如下：
驗證完畢後，前往土地銀行官方網站，進入「勞保紓困貸款」申請專頁，選擇「申請」，申請步驟如下：
若需查詢，前往土地銀行官方網站，進入「勞保紓困貸款」申請專頁，選擇「查詢／補件／修改」，依指示輸入資料：
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鍛鍊「職場溝通力」，搞定老闆、夥伴、客戶！
進入職場一段時間後，你一定會發現：把事情做好很重要，但是「搞定人」更重要。很多時候更是把人搞定，事情自然水到渠成。因此除了工作能力以外，職場上的溝通能力也很重要。
更新時間：2026/4/30
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6個步驟照著做，讓你暸解老闆及客戶！3句話換位思考，迅速暸解老闆及客戶。職場上遇到反對問題，如何處理？利用小心機做好溝通，贏得人心！
鍛鍊職場溝通力，讓老闆、夥伴及客戶暸解你的努力。利用一些技巧暸解客戶的想法，讓工作輕鬆達標。
6個步驟照著做，讓你暸解老闆及客戶！
跟人談話時可以透過六個步驟來了解對方。這六個步驟分別是：
定義談話主題
真實表達
透過行為觀察了解對方風格
提醒自己轉變風格
持續對焦
持續觀察調整
互動過程中先釐清重點，講真話讓對方願意傾聽。透過行為觀察對方的風格，個性是慢郎中或是急驚風；喜歡聽重點還是在意細節。了解對方風格後，提醒自己調整風格，用符合對方喜好的方式表達。在互動過程中要持續確認及調整，自己是否做到，讓對方聽到想聽的事情。
3句話換位思考，迅速暸解老闆及客戶。
用行為的角度出發，透過三句話讓你迅速了解老闆與客戶。
第一句話：閒話家常，丟一個簡單的問題，讓對方回想自己的經驗，並且觀察對方的眼睛及行為。
第二句話：聊聊個性，建立關係及暸解對方的喜好。
第三句話：可以詢問：「平時對於事情的考慮、擔憂是什麼？」這句話讓我們知道對方的處事策略及決策習慣。
職場上遇到反對問題，如何處理？
職場上跟客戶往來時，難免會遇到反對問題。遇到反對問題時不要氣餒，利用溝通來妥善處理，訂單就是你的！
面對反對問題，要先處理對方的情緒。這時候可以說：「我非常了解您的感受。我想您會這樣講，一定有您的道理。」用緩衝語開頭，尊重並同理對方提出的反對問題。接著再處理問題，針對對方的反對問題，以條列方式說明，並補充證據。
利用小心機做好溝通，贏得人心！
平時做好職場溝通之外，如何讓老闆跟客戶持續肯定自己呢？卡內基區域總經理廖信憲曾分享過兩點：
第一是常常展現想要幫助人的熱忱。
第二則是多走一哩路、創造自己的附加價值。
就算偶爾遇到職場上的小失誤，只要持續展現熱忱，就能讓老闆及客戶感受到你的熱情，彌補失誤。再來則是凡事為別人多想一點，利用一些貼心的舉動，創造自己的價值，讓對方留下深刻印象，為自己加分。
拿出數據報告，老闆還是不買單？專家：讓數字有「說服力」需2大元素
雖然提交了精準的數據報告來說服老闆，但最終老闆仍選擇保留態度，這樣的報告究竟缺少了什麼呢？作者指出，要讓數字真正具有說服力，必須同時具備兩個要素：「邏輯」和「合理」，本文節錄自《解決問題快10倍的數字工作法》，傳授增加說服力的數字溝通法！
文／盧泫兌
這個月我們又達成銷售目標了！次長，按照這個成長趨勢，用不了多久，全韓國國民都會成為我們新產品的用戶了吧！你是不是想得太樂觀了？從數據來看，目前累計銷售量已經突破2,000萬件，每月平均銷量達200萬件，這樣推算的話，1年3個月後，應該就能達到這個數字了吧？雖然按這個算法是沒錯，但最近銷售成長率已經開始趨緩了。要達到5,200萬，也就是和韓國總人口數相等的銷量，還很難說。而且考慮到未來可能會有更換需求，要讓全韓國國民都使用我們的產品，應該沒那麼容易吧？
在職場上，要說服他人接受自己的觀點往往是件不易的事。這是因為在涉及利害關係時，每個人的想法、觀點和價值取向都可能不同。因此，我們需要運用數字來整理和說明複雜的情況。然而，只靠數字並不能解決所有問題。
以A麵包店為例，該店擁有2台烤箱，每台烤箱每小時能烤5個麵包。在正常情況下，烤箱每天運行10小時，能製作並銷售100個麵包。某天，原本穩定的訂單量突然增加到500個，老闆只能通知顧客麵包已經提早賣完。但這種情況並未結束，第二天、第三天的訂單量仍維持在500個左右。
起初以為這只是暫時現象，但一個月後發現，雖然訂單量有些許波動，平均仍穩定在500個左右。為了應對這樣的成長需求，店長決定說服老闆增購烤箱。那麼，應該增購幾台烤箱才合適呢？店長熟練運用數字，整理出以下分析並向老闆匯報，為決策提供依據。
烤箱增購提案●隨著訂單增加，生產量也會增加1. 每台烤箱生產量：50個（每小時生產量運作時間=5個x10小時）2. 麵包生產量現況：100個（每台烤箱生產量機器2台）3. 麵包需求量現況：500個4. 需要增加的生產量：400個請酌參前述內容後，增購烤箱。
如果要額外製作400個麵包，需要增購8台烤箱。從計算的角度來看，這個結論是正確的，因為每台烤箱每天可以製作50個麵包。然而，老闆依然猶豫不決，遲遲無法做決策。
如果訂單量減少了怎麼辦？
延長現有烤箱的運作時間，會不會更有效率呢？
延長運作時間的話，可能還需要增聘人力……
採購費用該怎麼辦？
如果是貸款，還得考慮利息問題，就算貸款，一次增購8台烤箱真的合適嗎？
即使烤箱增購到位，其他原料的供應就能完全跟得上嗎？
店長雖然提交了精準的數據報告來說服老闆，但最終老闆仍選擇保留態度。那麼，店長的報告究竟缺少了什麼呢？
要讓數字真正具有說服力，必須同時具備兩個要素：「邏輯」和「合理」，數字背後的依據是否合乎邏輯，以及檢視這些數字在現實中是否具有可行性。店長的提案雖然具備邏輯，但缺乏合理性，這正是無法說服老闆的關鍵。
即便在報告中已經善用數字來表達，卻仍無法說服對方時，就需要檢視這些數字是否缺乏邏輯或合理。接下來，我們深入探討這兩個要素的具體含義。
增加說服力的數字溝通法
邏輯烤箱一天運作10小時可以生產50個麵包，但若要增加400個麵包產量，就需要增購8台烤箱。合理就現實狀況而言，增購8台烤箱真的是最佳方案嗎？
邏輯：數字運算的依據
邏輯的核心在於「數字產出的基礎」。例如，為了製作額外的400個麵包，需要增購8台烤箱。如果主張需要9台或10台烤箱，那麼這樣的計算顯然就不符合邏輯。
邏輯建立在以下3個要素之上：
依據：如每台烤箱每小時可生產50個麵包。
推論：設備需求=需求量 ÷ 單台設備生產量。
正確的運算：計算過程無誤。
只要上述任何一項出現問題，數字就會缺乏邏輯，因此需要仔細檢查。
合理：是否符合現實
即使數字的邏輯無懈可擊，若不合理，仍然難以說服他人。合理指的是「數字是否適合用於現實情境，並具有可行性」。A麵包店的店長之所以無法說服老闆，正是因為他無法解答「增購8台烤箱是否是最現實可行的解決方案」這個疑問。
有邏輯，但不合理
B分店認為，因為今年人手不足，導致銷售表現不佳，最終未能達成目標。假設每名員工的年均銷售貢獻為5,000萬韓元，理論上只要新增10名員工，營業額便能增加5億韓元；新增20名員工，營業額則可增加10億韓元。然而，實際情況並非如此，因為產出的結果不會隨著新增的無限增加而無限提升。
人們常誤以為，邏輯正確的計算結果必然可信，進而認為這些數字能有效說服他人。然而，邏輯正確並不意味著數字就合理。如果數字不合理，往往會引來各種質疑；若無法妥善回答，還可能被認為準備不足，甚至導致負面評價。
檢查數字是否合理的最佳方法是，向自己不斷提問，先說服自己。在實際使用這些數字之前，應確認數字的計算依據，並評估其是否能在現實中實現。即便是推測數字，也應從最壞情境出發，檢視其是否華而不實，或是否可能帶來損失。這樣一來，當主管針對數字提出質疑時，就能自信從容地應對。
建議在使用數字之前，參考下表進行自我檢查。
數字自我審查表
Q1怎麼算出這個數字的？Q2這個數字是最佳解答嗎？Q3這個數字是現實中可以達成的數字嗎？Q4這個數字會不會太過浮誇呢？Q5這個數字比預期還小，這樣真的夠嗎？Q6這個數字與之前討論過的有何差別呢？
在使用數字之前，找到同時符合邏輯且合理的數字，對於說服他人至關重要。接下來，回到前文的案例，假如我是A麵包店的店長，我可能會這樣撰寫提案：
老闆，目前增加的麵包需求量只要增購8台烤箱就可以應付，但這個方案還是有幾點需要討論。首先，安裝烤箱的空間不足，即便進行空間拓展，最多也只能容納5台烤箱。此外，以現有的人力，是否能承擔增產的麵包數量也是一個問題，因此可能需要增聘人員。既然每日麵包訂單已穩定達到500個，是否可以考慮先增購3台烤箱，以5台烤箱的規模嘗試每日生產250個麵包？如果能穩定生產250個，希望您也能同步考慮是否進一步擴展製作空間，或者在附近開設分店等追加增產方案。
如果你是老闆，會因為我的建議而決定添購烤箱嗎？請試著站在店長的立場，運用邏輯與合理性，想像自己該如何說服老闆。透過這樣的練習，相信在下一次報告時，會看到更進步的自己。
節錄自：采實文化《解決問題快10倍的數字工作法：韓國三星經理教你4步驟用數據思考，從企劃、分析、決策到報告都事半功倍，獲得賞識和成就感》／盧泫兌 著
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「HR人資數據分析」從步驟、使用工具到10種分析面向一次懂
文：先行智庫
原文標題：什麼是HR人資數據分析？要分析什麼？從步驟、使用工具到10種數據分析面向，本文一次告訴你！
隨著數據分析技術的成熟，以及入門門檻逐漸降低，各行各業逐漸在思考如何應用數據分析，為工作帶來全新的價值，或者是提高決策品質，甚至是創造新商業機會。身為人資夥伴，我們也可以思考手上擁有的數據，例如：出缺勤數據、績效考核數據、調薪紀錄、職務異動紀錄、員工投入度、訓練課程滿意度調查、加班紀錄等，可以如何分析？該設立哪些管理指標？能用何種圖表呈現？怎麼打造員工數據戰情室？要做到什麼樣的程度才可以？使用什麼樣的工具比較合適？在今天這篇文章，我都會幫大家詳細解答。
目錄
HR人資數據分析簡介1.1 人力資源近年發展趨勢1.2 HR人資數據分析是什麼？1.3 為什麼要做HR人資數據分析？
如何做HR人資數據分析？2.1 HR人資數據能分析什麼？2.2 有哪些數據可以做HR人資數據分析？2.3 該使用何種工具比較好？Excel還是Power BI？2.4 做HR人資數據分析的6個步驟
HR人資數據分析關鍵議題3.1 招募數據分析3.2 訓練數據分析3.3 員額數據分析3.4 離職數據分析3.5 績效數據分析3.6 證照數據分析3.7 差勤數據分析3.8 薪酬數據分析3.9 人格數據分析3.10 接班人數據分析
落實人資數據分析4.1 Power BI人資戰情儀表版4.2 實踐人資數據分析可能遭遇的難題
1. HR人資數據分析簡介
1.1 人力資源近年發展趨勢
近期人力資源發展趨勢，可以概分為三個階段。
第一階段，人資主要處理勞檢、出缺勤統計、勞健保與團保、調薪與晉升公告等庶務型工作。第二階段，人資開始成為企業的策略合作夥伴，例如：規劃具備競爭力的薪資福利、根據業務發展方向擬定訓練架構、制定能鼓勵員工的績效考核辦法、優化整體招募流程以提升企業形象。第三階段，人資走向數據驅動，例如：量化個渠道的招募招募成本、量化每個部門的缺口狀況與人力結構、從課後滿意度評分問卷找出辦課重點、善用人格測評分析結果將人才擺在適當位置。
這三個階段並不是互相取代 ，而是同時並進的。換句話說，HR不僅僅要具備運營能力，在大數據時代，也必須要有數據驅動決策的技能。人力資源在過往會被認為是以人為本的行政相關工作，但在科技進步的趨勢下，也開始要涉及數字化管理。
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1.2 HR人資數據分析是什麼？
HR人資數據分析，就是運用數位工具，將與人力資源相關的數據進行分析，從中獲取洞察的過程。在這段過程，不論你是使用何種工具，如：Excel、Power BI、Tableau等都是可以的。當然也不限最終的呈現形式，如：PPT、Word、Excel、儀表板。只要HR的工作中有涉及到數字，這段過程廣義來說，就能算是HR人資數據分析了。
其實這並不是一件非常遙遠或很困難的事情，因為HR平常在做的報表或報告，基本上都會做到與數字相關的統計和分析，例如：培訓的滿意度、加班時數、敬業度調查、招募人數統計、職務異動統計等。只是在於這些統計和分析的結果，是否對於決策有正向助益。
1.3 為什麼要做HR人資數據分析？
做HR人資數據分析，最主要的目的是「做出更好的決策」，讓下決策不再憑經驗或憑感覺。例如：要去哪裡找到合適的人才？招募預算應該要如何更有效配置？招募團隊與招募工作應如何調整？我們可以透過分析「履歷收件的有效性」，做為決策的參考依據。
透過HR人資數據分析，能讓我們知道要前往的方向，與評估所需投入的資源與時間，避免將本就有限的資源，投入到代價高且多餘的項目，讓我們將精力更集中在能提升效率的工作。還能夠提高論點的說服力，也能更有底氣的協調跨部門支援。更重要的是，我們可以用數字，來衡量HR的績效表現，讓老闆可以更清楚的知道HR貢獻的價值。
2. 如何做HR人資數據分析？
2.1 HR人資數據能分析什麼？
我們可以從人資工作的流程，選、用、育、晉、留，這幾個面向先思考想解決的問題有哪些？想要知道的訊息有什麼？接著再進一步思考，要解決這些問題，需要分析哪些數據？或者是用什麼樣的數據做佐證。
例如：在招募的部份，我們就會想知道哪個招募管道效益最好？招聘預算該如何配置？在訓練的部份，老闆就會想知道辦訓練課程是否值得？如果值得，又該辦哪些的訓練對於實現業務增長是有正向助益？
2.2 有哪些數據可以做HR人資數據分析？
我們可以將數據先分成2大類，一類是HR相關的數據，另一類是非HR相關的數據。
HRIS系統、PMS系統、LMS系統、招募管理系統、證照管理系統等能倒出來的數據，都屬於HR相關的數據，例如：員工基本資料、加班時數統計、面試邀約紀錄、薪資實發清冊、獎金名冊、職務異動、晉升紀錄、敬業度調查、教育訓練滿意度調查、證照到期統計、績效分數明細表等。非HR相關的數據，像是財務數據、進出貨數據、庫存數據、不良品統計數據等。我們可以將HR數據與非HR數據做結合，這樣就能更清楚後端人力資源與前端工作的關聯性。
2.3 該使用何種工具比較好？Excel還是Power BI？
不論用什麼樣的工具，都可以用來做數據分析，沒有哪一種最好，只有哪一種最適合你，這兩種工具的使用情境是不太一樣的。如果你只是要做出一兩張圖表，而且還要將圖表貼到簡報上，Excel會比Power BI來的更容易操作。但如果你製圖的頻率很高，需要一次展示多張圖表，希望將多樣的人力資源數據都整合在一起，那Power BI會是比較適合的。簡言之，如果只是單點式的做分析，Excel就足以，如果需要做全面的整合，Power BI會是更好的選擇。
2.4 做HR人資數據分析的6個步驟
做人資數據分析有6個步驟，千萬別一下子掉入工具的選擇，我們必須依照這幾個步驟，一步一步踏穩，才能讓數據發揮它的價值。這6個步驟分別是：問題思考、資料彙整、資料清理、資料視覺化、數據洞察探索、展示報告與共享。
3. HR人資數據分析關鍵議題
你可以設計一套完整的、有系統的HR人資數據分析框架。你也可以針對招募、訓練、員額、離職、績效、證照、差勤、薪酬、人格、接班人等議題，單獨做數據分析。接下來我會針對常見的這幾個議題，做詳細介紹。
3.1 招募數據分析
大招募時代來臨，許多企業都面臨缺工與招募不到人才的問題。在招募工作中，你可以分析：要去哪裡找人？怎麼縮短人才招募時間？如何用最少成本，招募到最好的人？
要回答上述問題，我們可以從許多招募指標和數據中，找到合適的線索。還可以將這些指標建立成招募戰情儀表板，把所有的指標圖表攤在同一張儀表板上，用更宏觀的視野來看公司的招募狀況。透過客觀的數據分析，將能夠給我們足夠的決策參考情報。但如果你要做招募數據分析，就需要有招募相關的數據才行，例如：開缺報表、面試紀錄表、Offer Delivery的紀錄表。
有了情報之後，我們也可以從每一個招募工作環節，仔細檢視還能如何改善，藉由優化招募流程，解決招募工作面臨的問題，或者是採取一些創新的作法。
3.2 訓練數據分析
科技進步速度飛快，加上近期景氣低迷的因素，許多企業都意識到投資員工教育訓練的重要性。在教育訓練工作中，你可以分析：要辦什麼樣的訓練才能夠對應到公司業務發展所需？要花多少錢在教育訓練才合理？舉辦的教育訓練有沒有效？
教育訓練是一個相對比較難用數據衡量的議題，通常都只會想到分析課後回饋問卷。但如果心有餘力，也可以去蒐集前端部門有的數據，例如業務部門就有業績數據、生產線就會有不良品或停機相關的數據。接著就能夠將後端的HR數據，與前端的數據串聯做分析，以了解訓練課程的投資，對於工作成效是否有直接的助益。
3.3 員額數據分析
隨著組織不斷擴大，如何用有限的人力配置，發揮最大的價值，是做員額數據分析最重要的目的。在員額headcount的部份，你可以分析：公司員工人數和營業收入是否成正比？人力的組成結構是否健康？面對組織未來的策略發展，公司的人力配置要做哪些調整？預算數與實際員額數是否有明顯的差距？
3.4 離職數據分析
員工離職，我們除了做離職面談，其實還可以做數據分析。你可以分析：關鍵人才人才離職率、員工離職的原因統計、員工離職所產生的成本、造成員工離職的主要因素。而這些分析結果，你也可以用一些比較特殊的圖表，更精準傳遞你想訴說的訊息。
3.5 績效數據分析
人資部每年都會收到各部門主管針對部門員工做績效考核分數的數據，如果這些數據只是用來記錄就有點可惜了，我們可以將這些數字更進一步做分析，用來激發員工潛能、找出潛力人才。你可以分析：每位員工歷年來的績效趨勢、連續若干年績效表顯都很亮眼的員工、與員工績效有正相關的因素是什麼、績效與調薪之間的關係。
3.6 證照數據分析
各行業因為法規或業務發展的關係，需要考取證照。如金融業就會有壽險、證券、期貨等證照；科技製造業就會有化學品、堆高機、急救人員、工安、衛生管理等。資訊業可能就會有各原廠的認證考試。在證照的部份，你可以分析：即將到期的證照張數、證照張數的服務能量是否能滿足業務需求、每人已過期或到期的證照張數。
3.7 差勤數據分析
同仁的請假與加班狀況，會影響到員工的身心健康與工作成效。請假與加班的數據，一般都是用來通知當事人，或者是當事人的主管。但除了通知用途外，這些數據你還可以用來分析：各部門平均加班時數、哪些部門或哪些員工有異常加班的狀況、加班費的支出是否可以再降低、有哪些員工年底到了但特休使用率還未達80%。
3.8 薪酬數據分析
近期科技業大裁員的消息，讓我們意識到人事費用，對於企業而言是一筆不小的開支，需要審慎的發放與運用。該如何提高人事成本的韌性？在景氣大好時能大舉徵才？在景氣不好時又能夠有效控管人事成本？做薪酬數據分析，是首要任務。在薪酬這塊，你可以分析：公司與同業的薪資水準、人均營收與人均成本、薪資結構的合理性、薪資級距、是否逐年調薪、薪資發放的公平性。
3.9 人格數據分析
如果企業有做人格測評，通常每人都會收到一份數字化報告。但如果分開單獨看一個人的測評結果，不容易了解團隊整體的樣貌，因此我們可以將每一位員工在測評中的數據彙整後，做交叉比對，藉此分析：主管與非主管的人格特質差異、離職與在職員工的人格特質差異、各部門的人格特質是否符合業務需求。從中可以了解什麼樣的人適合擔任主管？什麼樣的人離職風險更高？團隊的組成是否有需要再調整？
3.10 接班人數據分析
許多企業在現在都面臨的接班問題，但挑選接班人除了依照主觀判斷，還要拿出客觀數據，才能夠讓接班人的挑選更具有說服力。最常見的一種方式就是人才九宮格，可以藉由績效分數和潛力分數進行判斷，找出超級明星或潛力明星。（參考文章：如何運用Power BI找出企業接班人？）當然你也可以分析每一位接班人：過往執行的重大專案數、近年績效表現、年資與年齡。
4. 落實人資數據分析
4.1 Power BI人資戰情儀表板
在做HR人資數據分析時，你可能會針對許多的管理指標，繪製出視覺化的圖表。就算準備的再周全，一樣有很高的機率，會被問到你準備資料以外的問題。而且從你取得數據，經過加工，再送到報表閱讀者手中，就已經不是即時的資料了。再加上不同的閱讀者，看報表的角度也都不盡相同，如果要針對每一個閱讀者的習慣與喜好，個別製作報表，是相當耗時耗力的工作。為了讓HR數據分析能更全面涵蓋老闆會問的問題、為了讓數據能更即時的傳到老闆手中、為了讓數據能用自助式的方式讓報表閱讀者自行篩選調整格式，我們可以透過Power BI做HR人資數據分析。請參考以下範範本：
4.2 實踐人資數據分析可能遭遇的難題
要落實人資數據分析，並不是短時間就能完成的事情，可能還會遇到許多挑戰等待你克服。最可能遇到的就是數據蒐集難題，像是缺乏重要的數據，該如何布局蒐集數據的管線與流程。也可能會遇到溝通的挑戰，像是如何讓用人單位意識到，人力資源的數據報告有利於業務增長。還可能會遇到資料整合難題，例如資料散落在各方，缺乏整合管道，如何有效率的彙整。這些問題都不是短期內就能輕鬆被解決的，但唯有這些難題被克服以後，才能夠落實人資數據分析。
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面試失敗如何快速調整？半年面試13公司，資深產品設計師9大準備心得｜英國求職經驗
半年在英國面試了13家公司、近60場面試，本文作者、資深數位產品設計師分享「如何從面試被拒的經驗吸取養分」，3個階段包括：從面試完到等待結果的期間、收到婉拒結果之後、再次準備面試，每個階段可以準備的9項心得。面試後收到拒絕通知，是讓自己提升的機會，盡可能收集反饋，再尋求協助，才有機會變強！
文／Jo Chang
本文目錄：如何從面試被拒的經驗吸取養分（點擊可快速前往）
個人背景：數位產品設計8年資歷，英國求職經驗
3個主要階段：從投遞職缺到最後一關的必經之路
從面試被拒絕到再次準備，3階段、9心得
從面試完到等待結果的期間
紀錄面試問題和回答，思考優化空間
依問題了解公司側重面向，評估適合度
思考回答是否有彰顯自己的長處
收到婉拒結果之後
收到拒絕通知之後的心態調整
主動跟面試公司尋求反饋
再次準備面試
運用兩大框架，把自己故事說精彩
累積故事，Story bank的重要性
利用線上面試的優點—小抄
練習，找夥伴協助模擬面試
總結及面試參考資料
相信大家已經在社群上看到很多設計師分享自己如何準備面試，成功收到錄取通知的各種好文。但成功背後，一定有很多辛苦的準備和可歌可泣的經歷，譬如面試後，被發無聲卡（ghosted），或是期待又怕受傷害的收到recruiter的email，信件內容卻是 “Thank you for your time, we decided to move on with other candidates (…)”。
而我自己就是在這樣的狀況下度過了過去這半年……
註：以下內容從作者求職經驗出發，原文撰於2022年10月。
個人背景：數位產品設計8年資歷，英國求職經驗
先簡述下自己的背景經歷，我在數位產品設計領域約莫8年的經歷，在去年加入一間位在倫敦的跨境電商新創，加入約莫半年，由於大環境景氣不佳，公司在今年初人力資源調整，有了一波資遣潮，雖然自己留下了，但擔憂狀況若未好轉，自己被bye bye， 所以從今年4月到現在10月，開始找其他的機會，很剛好這半年的時間又遇到景氣衰退，有些公司甚至面到一半，就說職缺被凍結，其實找機會算是挺吃力的（有種跑馬拉松，跑到最後發現終點線不見的感覺）。
這半年的時間，實際面試了位在英國或是有分佈在英國的13家公司，將近60場的面試，從獨角獸新創，中型上市公司到大型科技公司。
不敢說能分享什麼厲害的面試技巧，畢竟我也是收了蠻多「謝謝你來面試，慢走不送」的類似拒絕信，但我從「第一批次」面試到最近，感受到自己的進步，身邊友人幫忙模擬面試後，也感受到我的表達比之前從容和清晰（小提一下，真人模擬面試真的很有幫助）。
那在進步之餘，到底有沒有實際顯現在成果上？我目前是獲得了兩家公司的錄取，一家是剛躍升獨角獸的Fintech新創，另外一間則是上市的旅遊電商公司（若有興趣公司細節，歡迎來信詢問）。
這幾個月下來，有些感悟和心得，於是起心動念，趁記憶還鮮明，想用這段相對密集面試的期間，分享給大家自己如何從失敗被拒的經驗，擷取養分，應用在之後的面試上。（由於網上已經有各種好文講述如何準備設計面試各個關卡準備的技巧，此篇並不會聚焦在這類的資訊，我會在最後附上相關資源，給大家參考。）
接下來的內容，是依據我在英國尋找資深產品設計師（數位）的經驗，其他地區和領域可能略有不同，若有任何建議，歡迎留言指教。
3個主要階段：從投遞職缺到最後一關的必經之路
先簡單提下我自己經歷的的面試流程關卡。
從這13家公司，我的個人經驗長度，快則2~3週，慢則2~3個月，通常在最後一關面完後，一個星期大多都可以知道結果。
通常是3個主要階段：
1. 基本條件審核
主要是招募人員篩選（screening）：主要聚焦在背景經歷、換工作動機、是否需要贊助簽證等基本條件篩選的問題。
2. 設計專業技能
這部分多數是設計主管或是資深設計師1對1或是1對2進行。我經歷到的有：
作品集簡報（Portfolio presentation）
白板挑戰（Whiteboard）
設計評判（App/Web critique）
回家作業（Take-home task presentation*）
*這個部分多數公司已經盡量避免，防止候選人認為公司佔便宜，讓他們免費幫公司做專案。
3. 軟技能（溝通、跨領域合作、抗壓….等能力）
這個階段，除了設計主管，還會有其他領域的主管，像是研究、開發、產品的主管，進行1對1或是1對2的面談。
通常大規模的公司，整個流程跑下來，最基本會有5–6關的面談，審核完畢後，若符合他們的標準，還會再安排團隊媒合的面談（若沒有合適的團隊，可能就無法得到任何結果）; 中小型規模公司，大概2–3關，就會知道最後結果。
從面試被拒絕到再次準備，3階段、9大建議心得
依據面試過程的時間點，將我的建議和心得區分成三大塊：
從面試完到等待結果的期間
收到婉拒結果之後
再次準備面試
1. 從面試完到等待結果的期間
a. 紀錄面試問題和回答，思考有無優化的空間
面試完，在還未知道結果前，多數心情都是忐忑不安，每當有email跳出，都會心臟蹦跳幾下，心想是否是面試結果。後來想想，與其擔憂結果，不如好好自省面試中的表現，思考下次如何進步。
在每次面試結束後，除了喘口氣喝個水之外，我會盡量在一個小時內，把被問到的問題和自己的回覆，記錄在面試筆記中。
這樣做的直接好處，是之後若進到下一關，再被問到同樣的問題，可以提醒自己，確保提供的答案是一致的（有些公司在最後會把每關面試官聚集在一起討論，這時候若發現類似問題，但面試者講的答案不一樣，可能會減低公信力）。
b. 依據問題了解公司側重面向，評估是否適合自己
公司面試你，你也同時在「面試」公司是否適合你。
我自己覺得把問題記錄下來的另一個好處，是可以在事後比較冷靜和全面了解公司想要找的側重方向。畢竟在面試中，你一來我一往，忙著思考怎麼回覆，常常會忽略面試官問這個問題的目的是想要探究什麼。
像是其中一家，就問到「若是在設計過程中，沒有任何數據或是質化的調研資料協助你做決策，你會用什麼方法進行？」
雖然現實中，可能不會遇到這麼極端的狀況，但這類假設題，目的是在看你是否能夠利用你的產品力和自身知識，快速決策，產出成果，也可以由此看出這間公司很側重在效率和速度，若你需要很多輔佐資訊或是很久的時間進行調研，才有信心開始設計，可能這個缺就不是這麼適合你。
c. 思考回答，是否有清晰直接的彰顯自己的長處
我自己常常在面試之後，會心想「我怎麼沒提到這個，嘖，可惜……」，但這些「悔恨不已」通常都在我的腦海一段時間後，就灰飛煙滅（金魚腦的好處）。
在有把自己的回覆紀錄下來的習慣後，我開始比較有意識的分析自己的回覆是否有可以加強的地方，或是改成更直接、強而有力的故事，去彰顯自己的長處，這一點對於在回答行為問題（behavioural questions）的時候，很有幫助。
像是我曾經被問到 “Tell me a time when you have to work with team across time zones?”（可以分享你過去跨時區工作的經驗？）
我當下聽到，就開始用平白直述的方式，講我會怎麼做並補充了我的過去經驗，洋洋灑灑講了快要5分鐘。（根據indeed career guide，30秒~4分鐘為理想的回覆長度）
在講到一半時，我看得出來面試官其實想喊卡，但基於禮貌，還是讓我講完，並在之後再追問幾個澄清的問題。我事後把自己的回覆紀錄下之後，發現其實自己沒有把重點先扼要的陳述出來，導致讓聽者會很容易在中間疑惑迷路。
我把問題和回覆紀錄完畢後，通常會再次模擬情境，思考下次若再被問到類似問題，會怎麼回覆地更好（這部分我會在後面補充，從網上和身邊友人取經學習到的，如何簡潔地將自己的故事說精彩）。
2. 收到婉拒結果之後
a. 收到拒絕通知之後的心態調整
收到拒絕信，相信大多數的狀況通常是失望、沮喪，會開始懷疑是否是能力不足、不夠好，更可怕的是開始貶低自己，變得不敢再次嘗試，擔憂是否會再次收到拒絕信件。
不過我這樣面試下來，發現收到拒絕，很多時候其實是自己的技能／經歷與工作職缺的需求沒有媒合（mismatch），像是有一家公司在拒絕信中就提到，因為面試的職缺需要跨部門與眾多設計師合作，我目前新創一人設計師的經歷，不是這麼適合。
當有這樣的認知後，我的心態立刻調整，理解自己是缺了某塊技能或經歷，接著再進行評斷，是否是自己所需或所想發展的地方，再進行加強（譬如從現在的工作中或是進行side project，找尋機會鍛鍊）。
這個階段，真的要告訴自己，儘管收到拒絕通知，負面能量大噴發……但有試就有機會，並且從過程中讓自己能夠進步和成長，也可以從中了解產業和所需人才資訊，就算是收到拒絕信，也是一種收穫學習，賺到免費coaching看作品集或是練英文的機會（誤）。
b. 主動跟面試公司尋求反饋，了解自己為何沒拿到機會
這個部分，很看面試公司的文化和政策，我大多數的拒絕信中，都只提到很制式的「因為其他候選人的經歷比較適合」或是「經歷並沒有符合」等反饋，其中有間公司更是在面試之前要求簽署保密協議（NDA），其中一條就是需要同意他們在面試後不給feedback這件事，需要同意才能開始進行面試。
我的經歷，只有極少數會提到是哪一部分的技能和經歷缺少了，並提到若我還有興趣，可以在6~12個月後，再次申請。
而我通常收到拒絕信之後，都會回覆感謝他們給這個機會，讓我更了解公司和職缺，並且再追問是否可以分享多一點反饋。通常收到再次回覆的機率不高，但聊勝於無，一方面也可以展現自己的禮貌和想要提升自己的積極度，或許會讓招募人員留下好印象，為之後的機會鋪路。
延伸閱讀：面試未錄取、沒下文，可以直接問真正原因嗎？
3. 再次準備面試
a. 運用兩大框架，把自己故事說精彩
通常面試，除了「運用什麼工具」、「有幾年經歷」這類很直接的問題，有另外兩大類問題，我認為蠻需要運用框架結構來回答的：行為式問題（behavioural questions）和假設性問題（hypothetical questions）
－行為式問題（behavioural questions）
有在進行面試的同學，相信對於STAR的結構不陌生，情境S（Situation）、任務T（Task）、行動A（Action）、結果R（Result），這對於回答行為問題（Behavioural questions），蠻有幫助，可以防止沒目標的亂聊，讓回覆變得沒有結構。
但我發現自己在情境（Situation）及任務（Task）這部分，有時候常常無法分清或是讓回覆變得很冗長，最後看到有網友推薦用CAR結構來替代，背景C（Context）、行動A（Action）、結果 R（Result），譬如被問到 “ Tell me a time when you disagreed with a decision” （請分享你曾經反對某個決定的經歷），以下是運用CAR方法，來講述我的回覆：
架構回答範例背景Context「在某次的一個改版專案，因為經過了長達3個月的迭代，在多次的AB實驗中都不見效果，於是團隊想要放棄這個改版計畫，進行其他優先級比較高的專案。但我堅持團隊應該要繼續進行迭代。身為一個切身了解用戶痛點的設計師，我清楚知道這個改版的重要性，因為從使用者訪談中得知，用戶在這個階段真的有使用上的痛點。」行動Action「第一，我再度拿出用戶訪談時的痛點，讓團隊了解這個問題的重要性。團隊與我達成協議，再給一個sprint的時間來迭代。第二，這次，我邀請工程師一起發想，定義新的假設（hypothesis），並且提出一個低成本開發的設計版本，運用AB實驗，測試假設是否成立。」結果Result「經過兩週AB實驗後，我們新的假設得到很好的反饋，證明這個新的方向是受到肯定的，於是我們基於這個同樣假設，繼續迭代一個使用經驗比較完整的設計，再跑一次AB實驗，最後的結果非常令人滿意，這個改版專案也正式上線。另外一個更大的學習是，與工程師一起發想，運用低成本小步迭代的方式測試想法，是讓團隊執行更有效率的方式。」行為式問題（behavioural questions）回答範例
回答這類問題推薦的長度是 2–4分鐘，若還有時間準備的話，我也很建議在開頭的部分，先一言以蔽之，概括要講的故事，讓面試官有個頭緒你接下來要講的是有關什麼; 接著在最後的部分，再用一、兩句話總結，幫面試官再度畫重點。
－假設性的情境問題（hypothetical questions）
這類的問題，若剛好問到的是自身經歷過，可以用上述STAR或CAR的方式來分享。
但若很不巧的，自己完全沒有遭遇過這樣的狀況，這時候往往都是手心冒汗，不知道該如何回答……譬如我曾經被問到這個問題 “What would you do if your team member is not happy in the team?” （若你的團隊成員在團隊工作中不開心，你會怎麼做？）
這個聽似簡單的問題，但其實背後面試官想考察的是你個人特質是否與公司文化吻合，可以說的很多也可以說的很少……
我從網路上和身邊一樣在面試的朋友那邊取經學習到一個框架，來回答這類問題：
架構回答範例澄清 Clarify首先，若可以，跟面試官澄清問題，這樣的表現除了讓面試官理解，你是有在思考這個問題的其他面向，而不是拿題就解。譬如：「這個同事是只有在我們團隊不開心，還是從加入公司後就不開心？」重點簡述你會怎麼做 High level framework澄清過後，我會花幾秒鐘時間，很概括式的提出我會怎麼做。譬如：「我會先與同事進行1:1溝通釐清狀況，再協助他／她一起溝通關係利害人，尋求資源幫忙改善問題。」假設情境 Assume接著我會假設一個比較實際的情境，讓面試官比較有畫面，我會怎麼進行。譬如：「假如同事對於工作沒有任何動力，是因為每次提的想法都被忽略，沒有被看重」解法 Solution「第一：我會與同事進行1:1的溝通，了解他的想法是什麼，我身為設計師，是否有相關的調研和資源，可以協助他，讓他的提案更完整，更能說服團隊提高優先級。第二：我會與同事一起邀請團隊重要決策人士，像是產品經理或是tech lead，協同他一起提案，了解決策者的想法。」總結 Summary「透過溝通，瞭解全貌，再採取對的行動，協助溝通和安排資源，會是我針對這個情境的做法」假設性的情境問題（hypothetical questions）回答範例
我實際運用了這兩個框架之後，我發現我在回覆面試問題時，比較不會講到中間，發現自己好像都還沒講到重點，變得慌張。畢竟面試時間分秒必爭，有個框架在腦子裡，回答起問題相對也會比較從容。
延伸閱讀：面試「情境考題」需分析規劃，面試官想聽什麼？5重點找想法
b. 累積故事，Story bank的重要性
除了框架之外，累積自己的故事很重要，尤其是行為性的問題，需要透過過去經歷來佐證，才會更有說服力。
我自己是把網上很多題庫的問題拉出來，分類在Figma board，後來大致分出了以下幾項：
處理衝突／失敗的經驗（Conflict/ Failure）
適應模糊、不確定的經歷（Ambiguity）
曾經做過哪些具有影響力的事情（Impact）
主動提倡的經驗（Initiative）
再回想過往的經歷，運用CAR（背景Context、行動Action、結果Result）的結構，將故事寫下來，整理在表格中。
不過每家公司的面試多少不同，問題當然不限於這幾種類型，只是這些若能事先準備好，在因應面試公司重視的部分，稍加調整，相信可以在回答問題上，顯得更從容。
c. 利用線上面試的優點—小抄
身為非英文母語人士，在面試時，能夠看小抄真的幫助很多。我在疫情前，曾經有現場全英文面試過，現在一比較起來，發現線上面試實在讓人相對安心，因為螢幕上的小小視窗可以擺上準備好的小抄，以免詞窮或是忘記要講的故事。
至於小抄如何編排，非常看個人習慣，也會因爲面試關卡內容不同，而有所調整。
我通常會把內容依以下的分類順序，整理在表格中：
類型小抄內容自我介紹自我介紹內容動機為何想面試這個職缺、為何想離開現在的公司專案相關（若面試是介紹過去作品專案）會先提前列好可能被問到的問題，例如：若重新來一次，你會用什麼不一樣的方式來進行這個專案？或是 你從這個專案學習到了什麼？Story bank將剛剛上述提到的Story bank內容，分門別類的列在這個區塊你想問的問題通常面試官最後，都會預留時間給你提問，這個部分我認為是很能夠表現你對這間公司的熱情和企圖心，像是可以詢問：「目前XXX公司內，最重要的目標是什麼？」、「設計師在產品開發過程中，是扮演什麼樣的角色？」利用線上面試的優點—小抄類型
而小抄的內容，都會是條列式的重點（bullet points），這樣就不會有照著稿念的不自然感。
小抄擺放的位置也是很關鍵，我建議可以接近攝影機鏡頭的地方（我自己通常是右側），後來使用trackpad 去瀏覽（若你是使用筆電的話，這樣不會有按滑鼠的噪音），這樣你在偷看小抄時，會比較自然。
延伸閱讀：線上視訊面試7招：小抄貼這裡，易讀又不穿幫
d. 練習，找夥伴協助模擬面試
不只是自言自語，找到夥伴協助模擬面試更是關鍵。
我最初在準備面試的時候，都是把答案放在腦袋裡，心想「被問到這類題目，我一定可以回的很好」的這種自信，但面試當下，由於面試官的信格和談吐都是不熟悉，常常會有表現失常，導致常常在面完之後，會心想「我怎麼沒提到這個，嘖，可惜」的悔恨感。
後來我發現模擬面試，真的幫助蠻大的，雖然很耗時間，也需要其他人的配合（我都是找前同事和身邊設計師友人），但真的可以幫助你在實際面試時，少一點未定性，多一點穩定度。
尤其是像Whiteboard和app/web design critique這種高度互動的面試環節，在練習的時候，有個人真實地在那邊互動跟你練習和給你反饋，會比自己自言自語的方式來講，幫助更大。
我後來也看到一些網站社群有在提供模擬面試的練習，像是ADP list的mentor（免費）或是Exponent peer mock interview（付費），我自己是兩個都有試過，對於比較單純的行為式問題，我覺得蠻有幫助，但若像是白板挑戰（whiteboard）或是設計評判（app/web design critique）這種時間長、互動頻率高，我建議還是找自己身邊同樣領域的朋友，比較能夠深度挖掘自己需要加強的地方。
小編推薦：104履歷診療室，免費線上一對一模擬面試
總結
對我來說，面試是一個消耗大量心理和身理能量的活動，不管是事前的準備或是進行面談（再加上是用非自己母語的英文），往往每場一個小時的面試之後，就是呈現死魚狀態，接著又得焦躁等待面試結果，等到最後卻收到拒絕通知，整個過程下來，對自己的情緒造成不少的負面壓力。
但這樣的負面壓力，其實往往也是會反映在之後的其他面試，導致表現失常或不理想，所以我漸漸讓自己轉換心態，認爲面試，也是給自己一個契機省思過去，更是讓自己了解產業領域和市場需求的一個好機會。而收到拒絕通知，是一個讓自己提升的機會，盡可能收集反饋，再尋求協助，看如何加強。
從「面試被拷問」轉換成一個「免費上大師班，提升自己戰鬥力」的心態，我發現這樣一個轉念，讓我在準備過程中，少了很多壓力（當然不是百分之百，但起碼會是一個帶著期待和好奇的心情，進行面試，想看看自己這次是否有所進步）。
以上這些內容，希望給正在找尋下個機會的同學們當作參考，祝順利！
附上面試準備的參考資料：
Glassdoor：會包含一些考古問題，蠻值得參考
Jeff H Sipe Youtube頻道：內容包含許多面試應答技巧，也有聊到拿到錄取之後如何談到好薪水和待遇
ADP list：搜尋有在協助mock interview的mentor
Exponent Peer Mock Interview：模擬面試（付費）
（原文標題：Rejection = Redirection 如何從面試被拒的經驗吸取養分，調整心態再出發）
有任何收穫或想分享的，都來和大家一起聊聊吧！