104學習

繪製電腦相關配圖

這項技能指的是利用電腦軟體，如Illustrator、Photoshop或CAD等，製作專業且具視覺效果的圖像或設計。具備此能力可提升工作效率與溝通品質，讓報告、簡報或產品說明更清晰易懂，有助於跨部門合作與客戶理解。此外，隨著數位化趨勢，能熟練操作相關工具的專業人才需求持續增加，對職涯發展有正面加分效果。

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精選貼文，掌握第一手知識

用AI快速做商品廣宣圖：Manus AI一鍵生成視覺文案行銷素材，電商小編必學

電商和社群小編每天都和時間賽跑，如何用AI快速產生高品質的商品廣宣文案與視覺圖片？本文以Manus AI示範，只要上傳隨手拍的產品照，輸入簡單的需求，就能自動產生專業的文案與圖片！跟著詳細步驟教學，讓AI工作成為行銷工作的最佳夥伴，本文節錄自《用AI做設計》。 文／施威銘研究室 本文目錄（點擊可快速前往） 電商小編的救星！隨手拍的照片也能變成廣宣圖【Manus AI】用AI自動產生廣宣文案及圖片 電商小編的救星！隨手拍的照片也能變成廣宣圖 在電商快速發展的時代，品牌商與代理商經常需要做各種產品廣宣，並進行多平台的行銷推廣。然而，專業攝影往往得花大量的時間與資源，對於忙碌的電商小編來說，並非每次都能安排專業的攝影。 現在有了AI即使是隨手拍的產品照，都能輕鬆轉成廣宣素材，重點是不用自己去背、想文案，只要上傳照片就能在短時間內完成。 隨手拍的桌上型電扇，背景雜亂、光線不佳。透過AI的處理，馬上變成一張廣宣素材（圖／旗標出版提供） 【Manus AI】用AI自動產生廣宣文案及圖片 【使用AI】Manus 電商小編與社群小編每天都在和時間賽跑，得產出大量高品質的廣宣文案與視覺圖片。面對不斷湧現的行銷需求，該如何在有限的時間內，產出吸睛且符合品牌調性的內容？AI正是你的得力助手，只要上傳隨手拍的產品照，輸入簡單的需求，就能瞬間產生專業的文案與圖片，減輕工作負擔。底下我們以Manus AI做示範。 Manus：https://manus.im/home 【Step 1】 請開啟網頁瀏覽器，輸入「https://manus.im/home」網址，連到manus網站，這是一個通用型的AI網站，可以幫你解決各項工作及生活中的問題，進入網站後點選畫面右上角的開始使用鈕，接著使用Google帳戶註冊即可開始使用各項服務。 按下開始使用（圖／旗標出版提供） 點選Google帳戶或使用Apple ID註冊（圖／旗標出版提供） 【Step 2】 首次註冊會得到1000免費積分以及每日登入的300積分，你可以先用免費積分試用各項功能，再決定是否付費（註：官方贈送的免費積分可能會隨時變動，在此僅供參考）。 首次註冊、登入會得到免費積分，請按下知道了關閉此訊息（圖／旗標出版提供） 【Step 3】 接著，在輸入框中輸入你的需求（提示語），在此我們想將隨手拍的照片製作成促銷廣告。 輸入需求（請製作一張直幅的促銷廣告，文字使用繁體中文）+上傳檔案 輸入需求並上傳檔案（圖／旗標出版提供） 【Step 4】 送出需求後，manus就會開始處理，大約等個20多秒就會生成圖片及廣告文案。 自動生成廣告文案、生成兩張圖供我們參考，點選縮圖可放大瀏覽（圖／旗標出版提供） 自動去除照片中雜亂的背景，並加上文案，可惜文字大多是亂碼（後續可使用影像處理軟體來修改）（圖／旗標出版提供） 廣告文案包含主標題、副標題及產品特點，這些都是AI自動產生的（圖／旗標出版提供） 【Step 5】 由於AI生成的中文字大多為亂碼，在此我們可以將AI生成的圖片及文案下載到電腦裡，後續再用影像處理軟體來修改文字。 （圖／旗標出版提供） 下載檔案（圖／旗標出版提供） 下載後的檔案為壓縮檔，會存放在電腦中的Downloads資料夾，解開壓縮檔就可以進行後續的修改（圖／旗標出版提供） 【Step 6】 你可以使用AdobeExpress或是Photoshop的生成填色功能，將中文亂碼的部份去除並與背景融合，再自行輸入文字。 AdobeExpress：https://www.adobe.com/tw/express/ Photoshop：https://www.adobe.com/tw/products/photoshop.html （圖／旗標出版提供） 【TIP】如果覺得要刪除中文亂碼並與背景融合很麻煩，你也可以直接將manus生成的圖餵給ChatGPT，請它「生成一張去除文字的圖」。這樣後續只要輸入文字就可以了。 節錄自：旗標出版《用 AI 做設計：沒時間？沒素材？沒靈感？就 Call AI 救援》／施威銘研究室 著 推薦閱讀： AI生成圖卡教學！ChatGPT打造專屬社群配圖，告別圖片荒 「模糊照片背景」免費AI工具推薦！輕鬆告別雜亂、重點更聚焦 ChatGPT-4o更新圖片生成模式升級！照片Q版貼圖、漫畫生成怎麼做？ ChatGPT生成Excel圖表不卡關！xy軸設定、中文顯示問題輕鬆搞定
【104職場力】・AI

精選 推薦 : 豈止證照而已！跨域知識大串聯，打造屬於自己的能力系統

這段Podcast 是專訪Nabi iPAS 證照講師 陳正健（CCChen）如何透過經濟部 iPAS 產業人才能力鑑定，成功建立跨領域的專業系統。他至今已累積取得涵蓋 AI 應用、淨零碳規劃、智慧生產、食品保穫及品牌企劃等五大領域共 14 張證照。 CCChen強調，證照不應僅是孤立的紙本證明，而是應將所學知識與工作實務及數位工具深度結合，以提升解決複雜問題的職場競爭力。他分享了運用 AI 工具輔助學習與時間管理的策略，並以此帶動家人參與，展現出自主學習的正面能量。 他鼓勵專業人士打破學科框架，藉由跨域考證建構個人能力地圖，從而因應智慧化與永續轉型的產業趨勢。這些內容不僅記錄了他的轉型歷程，也為求職者與企業提供了關於人才培育及職涯成長的實務參考。 歡迎收聽▼ https://youtu.be/bUZXvx9eZk0?si=6a4q234WUnAABWiQ CCChen 老師課程 : 【直播課程＋限時回放】iPAS AI應用規劃師（初級）- 第三梯考前衝刺班｜8/5（三）20:00–21:30 線上直播講座｜104獨家iPAS AI考證衝刺 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/4f6e498b-dee3-4fab-935d-64c781840c9c 【2026年－考試筆記(V1版本)】iPAS AI應用規劃師初級｜全科攻略ｘ考點精華ｘ擬真題庫｜104學習 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/07779700-a980-43d2-8b34-bae808edea61 iPAS AI應用規劃師【中級】衝刺班｜命題精析 × 實戰解題 × AI刷題​｜104獨家iPAS AI考證衝刺 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/3987ebea-3686-4f67-a292-c46c3cc2128e
104學習・iPAS AI應用規劃師考照共學群

「數據／資料工程師」12個必備技能、推薦職缺、證照進修

大數據時代來臨，企業數位轉型的需求應運而生，因此數據工程師（資料工程師）在企業中所扮演的角色也日益重要。本文盤點要成為數據工程師，強烈推薦要學的 12 項必備技能。一起來看看【數據工程師】工作日常以及104人力銀行上有數據工程師工作機會。 成為數據工程師的 12 項必備技能（點擊可跳至章節）： 基本技能（程式語言與資料架構） 網路概念 資料庫 Database 數據湖 Data Lake 與物件存儲 數據倉儲 Data Warehouse 分散式系統 數據處理 機器學習 Machine Learning 作業編排管理 前端與儀表板 後端框架 自動化與部署 如何開始數據工程師之路？了解數據工程師工作日常 【數據／資料工程師】推薦職缺 【數據／資料工程師】職場常見證照整理 【數據／資料工程師】職場再進修課程推薦 文／LnData 麟數據科技 數據工程師的必備技能樹 (Source: Anuj Syal) 一、基本技能 首先，以下是最基本的必修技能，也是想進入這個行業需要的優先入手技能，包含： SQL：SQL即「Structured Query Language」，也稱做「結構化查詢語言」，是一種用於管理和查詢關聯式資料庫的語言，用於處理和操作大量數據。它允許數據工程師對資料庫執行各種操作，如數據檢索、修改和定義，且幾乎所有資料庫和數據倉儲都使用SQL。 程式語言：數據工程師必備技能當然包括使用不同的程式語言來處理數據，如 R、Scala、Java等，但首推 Python，因為Python容易上手，並且擁有許多免費且開源的資料科學工具和資源，使其成為處理數據相關工作的理想選擇。不僅如此，Python還有豐富的開發者社群，讓你輕鬆找到相關的學習資源和解決問題的方法。 Git：即「Global Information Tracker」，Git是版本控制的重要工具，可以追蹤、保存和管理軟體代碼的所有更改和操作，幫助資料工程師協作開發數據工程項目，並確保團隊成員之間的協同工作，可避免有人亂改或誤刪代碼。 Linux指令和Shell腳本：Linux是一種常用的作業系統，數據工程師經常使用它來處理數據，常見的版本如Ubuntu、Fedora。熟悉Linux命令（例如cd、pwd、cp、mv等）和Shell腳本可以幫助數據工程師自動化任務、管理伺服器和處理大量數據。 資料結構和演算法：數據工程師需要對資料結構（Data Structures）和演算法（Algorithms）有足夠的理解和解決問題的技能，以優化數據處理和分析。初學者可透過初級到中難度的LeetCode問題進行練習。 二、網路概念 由於現在大半數據都在線上，因此工程師常需接觸與處理VM（虛擬機）、伺服器和 API（應用程式介面），而此時就需要對 IP（互聯網協議）、DNS（域名伺服器）、VPN 等基本網路概念有基本了解。 API（應用程式介面）概念示意( Source: Geeks For Geek) 三、資料庫 資料庫是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫，相關概念包含： 基礎知識：資料庫是存儲數據的空間，包含表（Table）、行（Column）、列（Row）、鍵（Key）、連接（Join）、合併（Merge）和模式（Schema）等基本概念。 SQL：雖然前面提過了，但要知道在使用這些資料庫時，SQL可說是最泛用也最不可或缺的語法，因此這邊再提一次。。 ACID：是原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久性（Durability）的縮寫，旨在確保數據操作的有效性和穩定性。 資料庫建模：指在設計資料庫時考慮如何組織資料的過程，包括星型模式、平面設計和雪花模式等不同方法。 資料庫擴展：包括垂直擴展和水平擴展，它們用於增加資料庫的性能和容量。 OLTP與OLAP：OLAP（在線分析處理）、OLTP（在線交易處理）是不同類型的數據處理系統。OLTP是設計用於處理日常業務交易和交互式操作的系統；OLAP則是設計用於分析和探索大量數據的系統。 關係型資料庫：Relational Database，是大多數應用程式使用的傳統資料庫，用於結構化數據。常用的資料庫有PostgreSQL和MySQL。 非關係型資料庫：Non-relational Database，也稱為NoSQL資料庫。跟傳統的關聯型資料庫不同，它們不使用固定的表格模式，而是以更靈活的方式存儲數據，適合處理大量非結構化數據。非關係型數據還可分為三種類型： 鍵值資料庫：如Redis、DynamoDB、FireBase 圖形資料庫：如Neo4j、ArangoDB 寬列資料庫：如Apache Cassandra、Google BigTable 常用的關係型資料庫 MySQL 四、數據湖 Data Lake 與物件存儲 數據湖是一種大規模集中式數據存儲系統，它允許組織以原始、半結構化或非結構化的形式存儲數據，而無需建立嚴格的資料結構。這意味著數據湖可以包含來自不同來源、不同格式和不同質量的數據，可以是文本、圖像、影音等，也包含報表、視覺化、資料分析、機器學習等轉換後資料。 數據湖通常使用分佈式或物件存儲（Object Storage）系統來存儲大量數據，如Hadoop HDFS、Amazon S3等。數據以原始文件或對象的形式存儲，每個對象都包含數據本身、元數據（metadata）和唯一識別子。這種方式使得數據能夠以平面結構組織，並且具有元數據以描述數據的特徵和用途，能夠更好地管理和查詢數據。 五、數據倉儲 Data Warehouse 數據倉儲（Data Warehouse）是一種專為組織和管理大量數據而設計的數據存儲和管理系統。它的主要目標是將來自不同來源的數據整合到一個統一的、易於查詢和分析的資料庫中，以支持企業的決策制定、報告和分析需求。例如 Google 的 BigQuery、AWS Redshift、Azure Synapse、Snowflake、ClickHouse 和 Hive。須了解的相關概念包含： SQL（略） 規範化與非規範化：在數據倉儲中，數據可以以規範化（Normalized）或非規範化（Denormalized）的方式進行組織和存儲，具體選擇取決於業務需求和查詢性能的考慮。規範化主要為求消除數據中的冗余或不一致性；而非規範化則是將數據合併到一個表中以提高數據更改速度。 OLAP與OLTP（略） 六、分散式系統 包含大數據、Hadoop、分佈式文件系統、MapReduce等概念。在分散式系統中，多台機器（稱為節點或伺服器）組成叢集並共同協作，這些機器可以在不同的地方執行，彼此通信並共同完成任務。分散式系統的好處是可提高性能、可用性和擴展性，同時減少單點故障的風險。 由於其複雜性，這些系統擁有各自獨立的技術組件。因此，為了開發與佈署這些系統，數據工程師需要使用叢集管理技術或工具，如Kubernetes、Databricks，或者自行建立Hadoop叢集等。此外，還有許多開源技術可供利用。 Kubernetes 也稱為 K8s，是一個熱門的分散式系統開發和支撐平台(Source: DevOps Mojo) 七、數據處理 數據處理是指使用程式語言來轉換數據的過程，這包括清理數據以及驗證數據的準確性。在進行數據處理時，通常會使用各種工具和框架，具體選擇取決於任務的性質和規模。 以下是一些常用的數據處理工具和框架： Pandas：Pandas是一個好用的Python套件，常被用於處理和分析數據。它提供了豐富的數據結構和函數，適合用於數據轉換和清理。 SQL：（沒錯，又是它）由於多數數據倉庫支持SQL語言，因此SQL是一個常用的工具，用於執行數據轉換操作，尤其適用於處理結構化數據。 Spark：Apache Spark是一個用於大數據處理的強大框架，它提供了分佈式數據處理和分析計算。Spark通常用於處理大規模數據轉換操作，性能高且具有可擴展性。 Spark Streaming：Spark Streaming是Spark的一個模塊，用於處理流式數據。它可以實時處理數據流，非常適合需要即時分析的應用。 Spark是常用於處理大數據的強大框架(Source: Data Mechanics) 八、機器學習 Machine Learning 機器學習（Machine Learning）是一種人工智慧（AI）的子領域，它教導電腦如何從數據中學習，以自動改進和做出決策，而不需要明確的程式指令。機器學習可以應用於多個領域，如圖像辨識、語音識別、自然語言處理、醫療診斷、金融預測以及自駕車技術等。 人工智慧、機器學習、深度學習都是資料科學中的熱門領域 對於數據工程師來說，了解機器學習的不同類型，包括監督學習、非監督學習和增強學習，以及相關的模型(如邏輯回歸、決策樹、K-最近鄰算法等)很重要。他們需要知道何時應該使用哪種模型，並學會處理數據、調整模型參數，以及評估模型的預測準確性。 操作機器學習的平台有Vertex AI、Kubeflow等，這些平台可以協助數據工程師輕鬆部署模型，並構建更準確的工作流程，幫助數據科學家做出更精確的決策。 Vertex AI 是Google Cloud上的一個機器學習平台 此外，還有一些集成平台可讓數據工程師將工作流程整合到一個地方，如AWS Sagemaker、Databricks和Hugging Face等。這些平台通過共用的應用程式接口和圖形界面，使應用軟體功能不受特定硬體、作業系統、網路協議或資料庫管理系統的限制。 AWS Sagemaker也是不少人的ML開發選擇(Source: AWS) 九、作業編排管理 編排（orchestration）是一種用於管理和協調組織各種任務和工作流程的方法。它幫助我們確保工作按照預定的順序執行，以達到我們的目標。 最佳的編排工具之一是Airflow。它使用基於Python的有向無環圖（DAG）來記錄工作流程，讓您可以清楚地定義和規劃工作。Airflow特別適用於複雜的工作流程，並且在大數據和數據工程領域中廣泛使用。 其他工具包含Luigi、Nifi和Jenkins。每個工具都有其獨特的特點和使用場景，可以根據你的項目需求來選擇適合的編排工具，可以幫助數據工程師自動化和管理各種任務，提高工作效率。 Airflow是開發時常用的工作流程管理工具(Source: Airflow) 十、前端與儀表板 前端和儀表板（dashboard）是用來展示數據結果和互動的工具。它們讓我們能夠以圖表、圖像和表格的形式呈現數據，並讓用戶與數據進行互動。 舉例來說，Jupyter Notebook 是一種常用的工具，它可以幫助數據科學家和分析師在筆記本中直接進行數據分析並建立視覺化圖表。 Jupyter Notebook是好用的互動式開發工具，是許多資料科學工作者選擇 此外，儀表板或所謂BI工具如 PowerBI 和 Tableau，以及 Python 套件如Dash 和 Gradio，也被廣泛使用。這些工具允許我們建立互動性強的儀表板，讓用戶輕鬆探索數據，查看不同的視覺化結果，並根據需求進行操作。 Tableau是業界常用的商業智慧(Business Intelligence)工具，建立企業數據儀表板 十一、後端框架 後端框架與軟體工程有關，它們有助於構建網站和應用程序的後端部分。舉例來說，如果您想建立一個網站或應用，可能需要一個後端框架來處理用戶發出的請求、管理資料庫，以及提供信息給前端顯示。 基於 Python 的後端框架包含 Flask、Django 和 FastAPI 等。Flask 是一個輕量級的框架、Django則提供了更多的內置功能、FastAPI 則專注於建立API。 除了這些，還有一些雲端技術可供使用，例如G oogle Cloud Platform（GCP）的 Vertex AI API 和 AutoML APIs，這些技術可以用於模型部署和機器學習應用。 Flask 是一個 Python 網頁應用程式框架，因輕量靈活而受許多開發者喜愛 十二、自動化與部署 自動化和部署是指使用不同的工具和技術，來讓程式碼的建立和執行過程更加自動化和簡化，有助於提高效率、降低錯誤，並讓應用程式更容易管理和維護。 這個過程包括以下幾個主要方面： 基礎設施即程式碼（Infrastructure as Code）：這是使用工具如Terraform、Ansible和Shell指令來管理和配置伺服器和基礎設施的過程。這些工具可讓你將基礎設施視為程式碼來處理，使其更易管理和自動化。 持續集成/持續部署（CI/CD）：指透過GitHub Actions和Jenkins等工具來自動化程式碼的測試、集成、部署和交付的過程。有助於確保程式碼的品質，並使新功能能夠快速部署到生產環境。 容器化：即使用Docker和Docker Compose等工具，將應用程式和其相關的依賴項打包成容器的過程，可使應用程式在不同環境中更容易部署和執行。 Docker工作流程示意 想當數據工程師，如何培養能力？ 在學生可以學習統計、資工、資料科學等科系的課程，或是透過相關實習或競賽來摸索對此領域的興趣。此外，網路上有許多付費課程、YouTube上的免費資源，也可以在kaggle、LnData等平台取得更多練習與交流機會、相關知識、技巧或資源！ 要記得，這些相關技術日新月異，即使是正在工作中的數據工程師也必須時時學習與了解最新技術。相對的，正因為技術不停在改變，你也不需要強求把上面所有技能練到精通，而是掌握重要的基本概念與保持開放的學習態度。 數據工程師可以為企業做什麼？ 數據工程師日常就是與數據打交道，主要包含收集、讀取、清理，探勘與管理企業的資料，以抓取符合企業分析需求的數據。這些數據則能進一步透過機器學習、演算法，產生更有價值的結果或應用方式，幫助企業做出更好的決策、優化業務流程，例如降低成本、提高獲益、優化產品、留住熟客及開發新客群。因此，數據工程師對於企業的重要性不言而喻。 然而，企業想挖掘數據最大價值，並不能只靠數據工程師。一個完整的數據團隊，通常包含數據工程師、數據科學家、數據分析師三種角色，各司其職、專業分工。他們在日常工作流程中扮演各自的角色，互相協作，完成各種不同的專案——這也是為何我們最後要強調，除了技術以外，溝通與協作等軟技能也非常重要！ （原文標題：2023 年想成為數據工程師的 12 項必備技能） [joblist_plugin title='推薦【數據／資料工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?ro=0&keyword=%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&expansionType=area,spec,com,job,wf,wktm&jobsource=blogc&langFlag=0&langStatus=0&recommendJob=1&hotJob=0' amount='3'] 【數據／資料工程師】職場常見證照整理： 序號證照證照介紹發照單位1DP-203 Azure資料工程師技術師身為此認證的應試者，您應該具備主題專業知識，能夠將各種結構化、非結構化和串流資料系統中的資料，整合...＜詳情＞Microsoft2Google專業資料工程師認證專業資料工程師透過收集、轉換和發布資料來實現以資料所驅動的決策。資料工程師應該能夠設計、建置、操作...＜詳情＞Google3SSE 大數據國際認證隨著有關大數據的程式語言、運算平台、基礎理論，以及虛擬化、容器化的技術成熟...＜詳情＞Silicon Stone Education4AWS認證的數據庫-專業級認證報考資格：1.接觸資料庫技術至少 5 年、2.實際使用 AWS 至少 2 年...＜詳情＞Amazon Web Services5台灣風險數據分析師除了相關法遵外，應具備在風險數據分析、質量方法運用、風險預測建模等高階專業...＜詳情＞社團法人台灣風險管理協會更多數據相關證照＜前往＞ 【數據／資料工程師】職場再進修課程推薦： 課程名稱課程介紹【真人直播】零基礎Python數據分析與即時看板實作在這堂課程中，我們將帶你從學習基礎 Python 出發，了解各種常見資料檔案格式與編碼，透過 Python 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【104職場力】・軟體工程

【Graphy AI教學】AI自動生成圖表、數據分析4技巧！連報告都能一鍵生成的靈感救星

報告寫不出來、數據圖表總是做不出重點？讓Graphy AI成為你的職場AI靈感助手，只要輸入文字就能一鍵生成圖表、整理分析數據！本文解析Graphy AI超實用的使用技巧，讓圖表製作、報告撰寫變得既簡單又有效率。節錄自《超有料！職場第一高效的 Excel ✕ AI 自動化工作術》。 文／施威銘研究室 本文目錄（點擊可快速前往） 【Graphy AI】連報告都能一鍵自動生成的圖表AI【技巧1】請AI先發想圖表，再回頭優化Excel數據【技巧2】微調圖表範本內容【技巧3】寫分析報告的救星！請Graphy AI幫忙一鍵分析【技巧4】抓現成的Excel圖表請AI分析 【Graphy AI】連報告都能一鍵自動生成的圖表AI 【使用AI】Graphy AI 工具：Graphy AI 網址：https://graphy.app/ 雖然我們都知道圖表的重要性，前兩節也介紹了繪製圖表的AI輔助技巧，但圖表只是手段之一，更多時候您可能是被要求提出數據分析報告。在靈感枯竭時，「Graphy AI」這個AI圖表工具絕對是您的救星！ Graphy AI讓我們可以先把手邊的Excel數據拋在一旁，只要擬好簡單的文字描述（主軸當然要與手邊的Excel數據相關），此AI單憑一句話就可以自動生成最適合的圖表範本給我們參考；最棒的是，我們還可以把現成的Excel圖表請它分析，請AI針對我們的Excel資料生成簡報參考內容，這讓圖表製作、甚至是報告撰寫變得既簡單又有效率。 請連到http://graphy.app網站申請好Graphy AI免費帳號，用Google帳號即可快速申請好（圖／旗標出版提供） 【技巧1】請AI先發想圖表，再回頭優化Excel數據 申請好Graphy AI免費帳號後，我們先熟悉一下此AI的操作介面，剛才提到，此AI可單憑一段文字描述就快速生成圖表範本給我們參考，當您單有報告title卻苦無想法時，就可以先請AI提供一些思路。 請先開啟Graphy AI的首頁（http://graphy.app）： 點擊Chart功能，並點擊這個AI功能（圖／旗標出版提供） 輸入提示語 (Prompt)，點擊「Generate chart」就可以開始生成圖表範本。先輸入一段文字描述，單這樣就可以生成圖表範本：「2024年1-12月書籍專案的寫作人員和行銷人員投入資源規劃」。 輸入提示語 (Prompt)，點擊「Generate chart」就可以開始生成圖表範本（圖／旗標出版提供） 幾秒鐘後AI就會生成它所判斷出的建議圖表，若覺得這張圖表還可以，可以點擊「Use this chart」儲存下來，後續可以再做調整。 點擊「Use this chart」儲存下來，後續可以再做調整（圖／旗標出版提供） 【TIP】而當我們手邊有滿滿的Excel數據，對於該用哪種圖表毫無想法時，我們也不用急著套入資料開始瞎繪圖，可以利用這招用文字描述請AI給我們一些靈感。但提醒讀者，畢竟AI是利用區區一段話來推敲我們可能需要的圖表，因此不要想說會一步到位。如果結果差很多，甚至生不出來，就要換Prompt多嘗試看看了。 此外，前面您也看到了，其實我們並沒有餵入任何數值給AI，因此目前所生成的數值都是AI虛構的，僅供我們發想參考，但筆者就常利用這招得到靈感、回頭調整手邊的Excel資料呈現方式： 根據AI提供的範本回頭整理自己的數據，使其更符合報告需求，例如本例希望完成的報告其實用不到這3個欄位（圖／旗標出版提供） 以上等於是「AI先提供思路，我們再調整要納入分析的Excel資料」，這招讓我們不用一開始就陷入整理數據的困境，因為已經有了大方向，最終產出的圖表內容就不會離題太多了。 【技巧2】微調圖表範本內容 如果AI所生成的圖表範本您覺得方向還不錯，也可以繼續做調整。 點擊左側的Boards功能，預設會有一個儀表板，請點擊它。右側可以看到剛才存下來的圖表，滑鼠在圖表上停留後會看到選單，請點擊Edit。 （圖／旗標出版提供） 【TIP】這裡的Boards是dashboard（儀表板）的意思，Graphy AI的用途之一是建立儀表板，儀表板內可以展示各種圖表、數據指標和其他視覺化元素。不過這裡主要是介紹Graphy的AI圖表輔助功能，因此就不對儀表板編輯功能著墨太多了。 我們可以在生成的圖表基礎上去修改圖表類型及數據，點擊此圖示。可以快速切換其他種圖表類型。 （圖／旗標出版提供） 左側可以馬上看到結果，各類型的圖表底下還會提供客製化選項。 （圖／旗標出版提供） 別忘了生成的數值、單都是AI虛構的，可以點擊此頁次來修改。若想直接在此AI完成圖表製作，可以直接在這裡灌入手邊的真實數據。 （圖／旗標出版提供） 這2頁稍微體驗了Graphy AI的一鍵生成圖表範本功能，透過AI提供的範本，我們可以回頭優化Excel數據，確保最終產出的圖表更符合需求，減少手動摸索的時間。 【技巧3】寫分析報告的救星！請Graphy AI幫忙一鍵分析 Graphy AI當中還有一個最貼心、最不可錯過的AI功能 - 它可以根據我們設計好的圖表內容進行分析，提供各種總結式的論點，這簡直是寫報告的利器啊！例如AI會自動檢測圖表數據中的趨勢，並試著解釋這些趨勢的意義。或者幫我們識別數據中的異常值，提供可能的原因分析。凡此種種，有了Graphy AI提供的資訊做為靈感來源，就可以更輕鬆完成Excel圖表分析報告了。 本例假設已經在左圖中整理好真實的數據，接著在圖表的編輯畫面中點擊此圖示。提供的功能包括insights（提供洞見)、summarize（做總結）、Find anomalies（異常偵測）。也可以請AI將分析結果整理成投影片、報告、簡短PO文…等。 （圖／旗標出版提供） 我們來試試投影片這一項，點擊上圖的Presentation。 沒兩三下就生成投影片大綱 (Slde1、Slde2….) ，點擊「Insert」可以將這些內容插入到圖表下方。 （圖／旗標出版提供） 將生成的報告內容置入圖表內，看起來更有模有樣了。 （圖／旗標出版提供） 如果需要翻譯，可以在前頁下圖中點擊「copy」鈕，再將內容複製到ChatGPT等聊天機器人做翻譯。 （圖／旗標出版提供） Graphy AI所提供的參考報告內容，其中的各種「見解」可以多參考是不是您要的方向。 （圖／旗標出版提供） 看到了吧！AI實在太強大 ，輸入區區一句話，幫我們自動做好圖表、簡報的參考資料了。筆者認為Graphy AI這樣的工具最適合用在當你對做圖表（或者做簡報）完全沒有靈感的時候，可以用這個工具快速獲得一些參考範本、或者可以嘗試切入的報告觀點。 【TIP】但千萬記得是「參考」資料喔！乍看之下AI生成的內容還滿有模有樣的，但如同操作時所看到的警語：AI responses can be inaccurate or misleading，有些內容細細推敲後可能根本毫無邏輯（甚至是虛構出來的）。總之，我們可以用AI來節省時間和激發靈感，但絕不能完全依賴它，最終的內容還是需要我們自己去檢驗、修正和補充，以確保資訊的準確性。 【技巧4】抓現成的Excel圖表請AI分析 除了在Graphy AI介面生成圖表範本、整理數據外，Graphy AI也可以抓取一些現成的圖表來重製、做分析，此服務整合了多種資料來源，包括Google Sheets（可放置Excel檔案）、Google Analytics、Google Search Console、Meta Business、LinkedIn Analytics和x.com等，讓使用者可以輕鬆將不同平台上的數據匯入並快速生成視覺化報表，進一步分析各種指標和績效。 做法很簡單，先在主畫面點擊Chart，點擊Import chart，可以選擇匯入哪些來源的圖表。 （圖／旗標出版提供） 想抓取Excel圖表資料來做分析時，可點擊「Google Sheets」。 （圖／旗標出版提供） 2 接著會用瀏覽器登入您的Google試算表服務，若有內含已經做好的Excel圖表需要分析，直接點擊開啟它 3 當您將滑鼠游標移到現成的圖表上，就會看到Save to Graphy圖示，點擊後就可以將這張圖表匯入Graphy AI網站 （圖／旗標出版提供） 【TIP】沒看到Save to Graphy圖示？在您註冊好Graphy AI帳號時，應該會引導您安裝Save to Graphy這個Chrome瀏覽器外掛，若在上圖中沒看到此圖示，代表外掛還沒有安裝好，請自行到Chrome商店搜尋、安裝。 延續前面的操作，在點擊Save to Graphy圖示後，畫面會切回Graphy AI網站，可看到圖表已經匯入完成了。點擊「Save and open app」儲存，並在儀表板畫面開啟。 在儀表板畫面中，將滑鼠游標在圖表上停留，點擊選單內的Edit圖示。請注意，這裡的圖表數據跟Google試算表是「連動」的喔！若Google那端的數據有更新，可以點擊此圖示進行更新。右上角也會顯示這張圖表的來源是Google試算表。 （圖／旗標出版提供） 最方便的就是AI分析功能，請點擊此圖示。希望AI生成哪類型的報告都可以，本例選擇「Summarize」請AI針對Excel圖表做個總結。 （圖／旗標出版提供） 幾秒鐘的時間就針對左側的Excel原始圖表生成摘要給我們參考了！ （圖／旗標出版提供） 節錄自：旗標出版《超有料！職場第一高效的 Excel ✕ AI 自動化工作術：生成公式 + 函數、做自動化，用 AI 解決所有 Excel 難題！》／施威銘研究室 著 推薦閱讀： Excel公式讓ChatGPT幫你寫！輸入指令就能懂的Excel公式教學 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 ChatGPT生成Excel圖表不卡關！xy軸設定、中文顯示問題輕鬆搞定 [course_plugin title='推薦Excel相關課程' keyword='excel' amount=2]
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【AI聊天機器人】推薦選哪個？4大AI比較！馬上找到適合的AI助手：ChatGPT、Grok、Gemini、Deepseek

2025 多款大型語言模型（LLM）相繼問世🚀 推薦「要用哪個」 AI 聊天機器人的需求大過於推薦「哪個好用」，這篇文章評比 4 大 AI 👏：ChatGPT、Grok、Gemini、DeepSeek 的文案生成、AI繪圖、語音聊天、資料分析、表格整理、圖表製作的各項能力表現，幫助你秒選你要的 AI 助手💗 AI 聊天機器人評比目錄（點擊快速抵達） 　✍️ 文案生成 　🎨 AI 繪圖 　🔍 資料分析 　🗞️ 表格整理 　📊 圖表製作 　👑 AI 聊天機器人評比總結、使用推薦 文 / 職迷不霧 1. ✍️文案生成 評比題目：幫我想一個爆款標題，介紹 AI 的未來趨勢 先看生成結果👇 一句話講評👇 ChatGPT：風格偏部落格Grok：簡潔有力，科技週刊風Gemini：給最多！一次生 15 個標題＋選擇建議DeepSeek：滿口語化，給 10 個標題外加創作理念和選擇建議 點擊快速回目錄⤴ 延伸閱讀：【AI懶人包】看這篇就夠！2025推薦AI免費vs訂閱工具大全，提高工作生產力&職場競爭力！（持續更新) 2. 🎨 AI 繪圖 評比題目：幫我生成一張美女學習 AI 線上課程的照片 先看生成結果👇 一句話講評👇 ChatGPT：不像照片，很 AI 插畫風Grok：生成 4 張很真實而且不同角度的照片，手指沒有變形，但有浮水印Gemini：符合度高！真的是美女！而且解析度高，圖片夠大張DeepSeek：沒有生成圖片的能力（哭 點擊快速回目錄⤴ 3. 🔍資料分析 評比題目：幫我整理這份 PDF 的重點 先看生成結果👇 一句話講評👇 ChatGPT：資料最精簡Grok：保留較多原本文件的資訊Gemini：好閱讀，文法有重新梳理過DeepSeek：有前言＋總結，懶人可以只看頭尾一句話秒懂 點擊快速回目錄⤴ 延伸閱讀：【AI做報告】4個超推薦AI報告工具！幫你生成報告、找文獻、做簡報PPT、套設計模板必備 4. 🗞️表格整理 評比題目：AI Agent 跟 AI 聊天機器人的差別是什麼？幫我做成比較表格 先看生成結果👇 一句話講評👇 ChatGPT：好理解的懶人包表格Grok：內容比較有差異化，跟另外三個比起來Gemini：資訊最精簡，表格可以下載成 ExcelDeepSeek：內容最詳細，而且有列點很好讀 點擊快速回目錄⤴ 5. 📊圖表製作 評比題目：幫我把這段資料「AI手機滲透率2024年13%、2025年25%、2026年38%、2027年46%，2028年60％」生成可視化圖表 先看生成結果👇 一句話講評👇 ChatGPT：很陽春的圖，中文字沒辦法正常顯示Grok：用文字組成圖表，額外附上資訊的趨勢觀察Gemini：完整度高！而且可以選擇圖表類型，還可以下載圖片、Excel、JSONDeepSeek：也是用文字排列呈現，有提供 Python 程式碼 點擊快速回目錄⤴ 6. 👑 AI 聊天機器人評比總結、使用推薦 ✍️ 文案生成要多個提案選 Gemini ，要口語一點選 DeepSeek 🎨 AI 繪圖要多張照片選 Grok ，要符合度高選 Gemini 🔍 資料分析要字少一點選 ChatGPT，要好讀好懂選 Gemini 🗞️ 表格整理要秒懂資訊選 ChatGPT，要內容詳細選 DeepSeek 📊 圖表製作要完整度高選 Gemini，要工程代碼選 DeepSeek 點擊快速回目錄⤴ 希望這篇文章有幫助到你💗 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 ❤️❤️❤️ 延伸閱讀：【AI語音筆記】我超推薦5個AI轉文字工具！幫你生成逐字稿與會議記錄重點【AI翻譯工具】2025好用的5個AI即時翻譯推薦，幫你自動翻譯任何語言【AI做報告】4個超推薦AI報告工具！幫你生成報告、找文獻、做簡報PPT、套設計模板【AI懶人包】看這篇就夠！2025推薦AI免費vs訂閱工具大全（持續更新)
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AI寫Excel公式這樣最省時！ChatGPT、Copilot描述需求、生成函數、錯誤修正一次學會

不會寫Excel函數也沒關係！本文教你如何運用ChatGPT、Copilot、Gemini等AI工具，從描述需求開始，生成函數公式、修正錯誤結果，快速完成資料整理任務，超實用的新手與職場工作者必備Excel AI技巧教學！本文節錄自《超有料！職場第一高效的 Excel ✕ AI 自動化工作術》。 文／施威銘研究室 本文目錄（點擊可快速前往） 請AI生成函數、公式，輔助整理資料描述需求、請AI生成函數、公式，不懂還可以繼續問！實用技巧：貼上AI生成的函數、公式後執行失敗？實用技巧：描述問題時，截圖給AI最快！ 請AI生成函數、公式，輔助整理資料 使用AI：AI聊天機器人（ChatGPT、Copilot、Gemini…都可以） Excel函數可以說是整理表格資料的利器，延續上一節的「檢查資料漏填」例子，在Excel上普遍的做法是用函數檢查每一列是否有漏填的欄位，例如本例可以用設定條件判斷的IF函數和用來計算範圍內非空值數量的COUNTA函數，組合成公式來做檢查，然後在最後的「確認結果」欄顯示檢查的結果。 但萬一您對Excel不是很熟，光知道該挑這兩個函數出來、進一步撰寫公式，可能就會花一大堆時間，來看AI如何「顛覆」以往的Excel函數學習法吧！ 描述需求、請AI生成函數、公式，不懂還可以繼續問！ 怎麼開始呢？您不用傷腦筋該如何提供AI方向 （例如提示它「請用函數來解決」)，都不用！只有一個重點，就是跟AI聊天機器人描述清楚我們的需求，這非常重要，包括表格的資料範圍、以及我們希望在哪個目標儲存格得到什麼樣的結果都要講清楚。想更萬無一失的話，能截圖給AI聊天機器人參考最好。 【1】我們先試著用文字來描述需求（截圖的做法最後再試，因為有些免費的AI聊天機器人會限制單日的圖片上傳用量，不是您隨時想用都可以用）。先回顧一下本例的需求。 希望確認每一格是否都有填寫，若有一項沒填就在F欄留下註記 解決問題的環境若回到Excel（而不是餵給AI自動處理），也不用擔心表單樣式會受影響了（圖／旗標出版提供） 【2】以本例來說，是使用以下的提示語（prompts）： （圖／旗標出版提供） 檢查B3~E27欄位是否都有輸入資料。若有空白的儲存格，在F3~F27標示「有資料未填寫」 ⬆儘量描述清楚欄位的位置 或者 使用Excel函數，檢查B3~E27欄位是否都有輸入資料。如有空白的儲存格，需要在F3~F27標示「有資料未填寫」 ⬆若您大概知道可以用函數來解決，可以加這段，這樣AI的回答就會鎖定在函數，不會回答的很廣泛，導致一時不知該用哪個解法 【TIP】撰寫提示語時，務必清楚描述欄位範圍與條件，例如明確指出「檢查B3:E27範圍內的每個儲存格」，而非模糊的「我想判斷F欄前面的資料有沒有漏」敘述。同時，也要清楚說明判斷條件（例如要找出有空白的格子）與執行動作（例如「在對應F欄標示『有資料未填寫』」），確保AI可以正確理解並執行任務。 （圖／旗標出版提供） 上圖讀者也看到了，AI聊天機器人不只給我們答案，還貼心地提供函數和公式的說明（就是怕您不會用），完美取代了以往Excel函數書、網路上函數教學文的地位（而且不懂還可以繼續問！） 很多AI聊天機器人都會提供複製功能，找到後並點擊就可以複製公式（若沒有，手動複製網頁上的公式也很快）。 【TIP】以上圖AI生成的公式來說，因為每一列都是4格（B、C、D、E這4欄），AI的解法是判斷哪些列「有資料」的儲存格小於4個，小於4個就表示該列有空白的儲存格（資料未填）。本書的精神是優先解決Excel問題，AI給的函數、公式細節讀者可以再慢慢研究。也再次提醒讀者，AI回答的內容不是100%正確喔！AI聊天機器人最擅長的就是生成文字，但也有生成虛構、錯誤內容的可能。如果AI所生成的函數、公式失效了，有時候執行後並不會有什麼錯誤訊息（只是你要的結果沒出現），此時最快的做法就是請AI生成另一個公式給我們試試。 【3】而AI聊天機器人在提供解法時，也可能以「純文字」來做回應，但慢慢讀文字沒什麼效率，可以請AI給出函數／公式。如下圖： 但慢慢讀文字沒什麼效率，可以請AI給出函數／公式（圖／旗標出版提供） 【4】此外，由於AI聊天機器人給的公式可能跟本書示範的不一樣，甚至您每次操作時得到的答案也可能不一樣，不過只要試過能完成任務就沒差。若您問AI聊天機器人有沒有其他的函數解法，它也會提供你新的公式：  本例筆者重新發問後，ChatGPT給了其他的公式解法，所用的函數都不太一樣（圖／旗標出版提供） 老話一句，我們先不用管公式是長是短、內容為何，能解決問題就好！本例先試AI給的這個公式。把公式貼到F3儲存格，按住填滿控點「+」，往下拉到F27儲存格，瞄一下左圖的F欄，看起來公式是OK的。選擇填滿但不填入格式，以保留原儲存格的樣式，這樣就完成操作了！ （圖／旗標出版提供） 實用技巧：貼上AI生成的函數、公式後執行失敗？ 上圖在AI生成函數的幫助下，缺資料的那一列最後面都做了註記。但AI提供的公式絕對有可能會出錯（特別是在範圍設定或條件判斷的細節上），當出錯時，當然可以請AI修正，或者詢問是否有其他解法。例如： 這個公式不對，請幫我檢查錯誤或提供替代公式 依經驗，單只有給AI文字提示語最容易遇到公式出錯，因為描述需求時容易有遺漏或模糊不清，此時當然可以自行檢查公式內容，有時候或許不難除錯，例如F3改成F4這樣的小問題。但自行檢查有時很花時間，這時不如回頭檢查提示語是否有清楚說明欄位範圍（例如B3:E27），以及明確列出條件與目標（例如「檢查是否有空白儲存格」並「在F欄標註」）。 實用技巧：描述問題時，截圖給AI最快！ 面對Excel資料整理需求時，如果prompt描述的夠到位，其實問題就解決一半了。但關鍵就在用文字描述需求有時候很花時間，也容易描述得不夠精確、甚至寫錯… 依筆者經驗，最省時省力的方式就是直接截圖給AI，大部分AI聊天機器人的圖片辨識能力都很強（中英文都通），能快速解析圖片中的內容理解問題。比起繁瑣的文字描述，傳截圖給AI的問題分析準確性高，還能大幅節省時間。 準備好截圖給AI，重點在於，Excel上面和左邊的編號，以及和您的目標欄位（例如F欄）一定要包含在圖片內。（圖／旗標出版提供） 【TIP】針對電腦畫面該怎麼截下來，Windows上有提供Print Screen鍵抓全螢幕畫面，但這樣就得再手動截取範圍，有點麻煩。筆者通常是額外安裝FastStone、HyperSnap等專用來截圖的軟體，利用裡面的「截取區域」功能把要的範圍截下來。若您用的是Mac電腦，內建的Shift+Command+4組合鍵就可以截您指定範圍的畫面了。 截圖備妥後，拉曳到對話框就可以附給AI（這裡是以免費版ChatGPT來操作），再輸入提示語描述需求，因為有附上圖，可以描述的更簡潔（圖／旗標出版提供） 【TIP】現階段無論是ChatGPT、Copilot、Gemini...等都可以接收圖檔來做判讀，讀者要用哪個AI聊天機器人來操作都可以。不過前面提過，免費版的ChatGPT用戶雖然可以使用圖檔上傳功能，但會有用量的限制，當您對話到一半時，可能會出現無法繼續使用的訊息。若真的被限用了也沒關係，免費的AI聊天機器人多的是。不過，建議也要多熟悉文字的描述技巧，以備不時之需！ 當不是請AI聊天機器人自動整理資料，而是請它「輔助」生成函數來解決Excel問題時，筆者最喜歡附上截圖方便AI理解prompt 。AI解析圖片的速度很快，幾秒鐘就可完成，依經驗，提供截圖的AI出錯機率比單用文字prompt低非常多喔！ 節錄自：旗標出版《超有料！職場第一高效的 Excel ✕ AI 自動化工作術：生成公式 + 函數、做自動化，用 AI 解決所有 Excel 難題！》／施威銘研究室 著 推薦閱讀： Excel公式讓ChatGPT幫你寫！輸入指令就能懂的Excel公式教學 ChatGPT整理Excel表格超快速！用AI輕鬆搞定複雜資料 ChatGPT生成Excel圖表不卡關！xy軸設定、中文顯示問題輕鬆搞定 [course_plugin title='推薦Excel相關課程' keyword='excel' amount=2]
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職場必學的 10 套 AI 工具：從新手嘗試到高效運用，打開你的 AI 職能地圖

文／知識遊牧工作室 - 彭其捷（https://knowmad.tw/） 在數位轉型浪潮中，AI 正迅速成為提升工作效率的關鍵助手。本文精選10大職場必學AI工具搭配6個步驟，從輕鬆互動、焦點痛點，到工具比對與指令模板，讓您輕鬆探索如何讓 AI 成為職場外掛，助力專業成長。 在瞬息萬變的數位時代，AI 已成為各行各業的日常夥伴。生成式 AI（Generative AI）就像全天候不眠不休的數位助理，幫助你發想、替你省下大量重複性工作，將時間留給更有價值的任務，對於大部分的職場人士來說，AI 工具都可以顯著的提升生產力。PwC《2025 全球 AI 就業報告》也顯示，具備 AI 應用能力的員工，平均薪資比同職位高 56%。 AI 工具百百款，你是否覺得眼花繚亂，不知如何下手呢？本文精心挑選了 10 套「職場必學」的 AI 工具，涵蓋文字生成、資料分析、翻譯、簡報製作到影音創作，並彙整為三大類： 分類工具適合對象核心價值對話助理 ChatGPTGeminiCopilot需要寫作、溝通、研究的人快速生成與整理文字、激發創意資料整理 Claude AIPerplexity、NotebookLMDeepL需要處理數據、翻譯、文件與跨平台資訊的知識工作者提升資料處理效率與可檢索性視覺呈現Napkin AIGammaLumalabs.ai常做簡報、需要視覺化資訊、影音製作的人透過 AI 生成原本較困難的視覺化產出 一、對話助理類 1. ChatGPT — 全方位 AI 對話助手 網址：https://chat.openai.com/ 無庸置疑是最領頭的 AI 工具，市佔率也最高，主要由 OpenAI 開發，能生成文字、分析資料、整理摘要、發想創意，也支援圖片、文件與數據分析。 情境：撰寫報告、提案草稿、會議紀錄、電子郵件、快速學新知。 技巧：使用 Aim/Input/Output 結構下指令，並指定對象與語氣。 案例：行銷專員用 ChatGPT 快速產出新品 EDM 初稿，節省 70% 時間。 2. Gemini — 工作與生活整合好幫手 網址：https://gemini.google.com/app Google 開發，與 Google Workspace 無縫整合，可從 Gmail、Docs、Sheets、Drive 搜尋與摘要，並串聯 Maps、Calendar。 情境：出差規劃、郵件整理、影片摘要。 技巧：指定檢索範圍、整合行程表。 案例：專案經理用 Gemini 在一小時內完成完整出差計畫。 3. Copilot — Office 生態系 AI 助手 網址：https://copilot.microsoft.com/ 整合於 Microsoft Word、Excel、PowerPoint、Outlook，能分析數據、生成簡報、撰寫與回覆郵件。 情境：Excel 分析、PPT 初稿、郵件摘要。 技巧：明確指定資料範圍與輸出格式，搭配 OneDrive。 案例：財務分析師用 Copilot 在 10 分鐘完成原需半天的營收分析。 二、資料整理類 4. Claude AI — 長文、程式碼撰寫好幫手 網址：https://claude.ai/ 擅長寫程式、長文本處理與多檔案分析，適合專業文件與合約摘要等等任務。 情境：程式撰寫、PDF / Word 摘要，互動內容產出，重點整理。 技巧：指定摘要範圍與輸出格式，可多輪提問。 案例：法律助理用 Claude 摘要 80 頁合約的義務與條款。 5. Perplexity — 即時搜尋與知識整理專家 網址：https://www.perplexity.ai/ 結合搜尋引擎與 AI，能檢索最新資訊並附來源連結。 情境：市場調研、競品分析、國際法規整理。 技巧：要求附連結、用表格整理、雙語搜尋。 案例：人資主管用 Perplexity 搜集國外企業 AI 招募案例表格。 6. NotebookLM — AI 筆記與知識管理專家 網址：https://notebooklm.google/ Google 推出，可整合文件、網站、音訊、影片，並建立知識圖譜。 情境：專案資料彙整、快速檢索、團隊協作。 技巧：一個筆記本管理多來源，利用心智圖視覺化知識。 案例：顧問將提案、產業報告、會議錄音匯入後，快速取得產業痛點摘要。 7. DeepL — 高品質翻譯與跨語溝通工具 網址：https://www.deepl.com/en/translator 翻譯品質不輸給 Google 的 AI 翻譯工具，支援多語與文件翻譯，保留專業用語。 情境：國際郵件、多語簡報、即時會議翻譯。 技巧：搭配外掛翻譯網頁，文件翻譯保留排版，設定專屬詞彙。 案例：外貿業務透過 DeepL 快速回覆多語客戶郵件。 三、視覺優化呈現類 8. Napkin AI — 一鍵生成流程圖 網址：https://www.napkin.ai/ 將文字轉換為手繪風或多種樣式的流程圖。 情境：SOP 視覺化、會議紀錄轉圖、簡報視覺化。 技巧：直接生成圖片並可編輯，快速切換樣式。 案例：講師用 Napkin AI 將處理流程圖像化，提升學員理解。 9. Gamma — AI 簡報生成器 網址：https://bit.ly/gamma_jack 用文字或網址生成高質感簡報，可持續與 AI 對話調整內容。 情境：快速簡報初稿、文件轉簡報、套用模板。 技巧：用網址匯入，限制 AI 不額外添加內容，免費版需控管使用次數。 案例：產品經理用 Gamma 在三分鐘內完成簡報並視覺優化。 10. Lumalabs.ai — AI 影片生成工具 網址：https://lumalabs.ai/ 用文字或圖片生成動畫影片，適合行銷、教育與創意製作。 情境：產品動畫、教學影片、品牌形象影片。技巧：指令加入鏡頭運動與風格描述，搭配圖片精準控制場景。案例：行銷人用 Lumalabs.ai 製作新品宣傳片，廣告點擊率提升 40%。 職場導入 AI 工具的步驟建議 AI 的資訊量大，建議先不要給自己太大的壓力，嘗試對話看看，丟一下生活、工作上遇到的挑戰，聽聽看這位新夥伴的看法。如果要在職場導入，可以參考以下六個步驟建議： [Step 1] 先大膽玩耍：不給自己壓力，打開 ChatGPT，馬上對話看看！ [Step 2] 解決痛點：探索最能改善現有工作的語法，先不用想一次全學。 [Step 3] 同任務多工具測試：比較自己習慣程度、速度、準確度、品質等。 [Step 4] 建立指令模板：筆記過程中的好用指令，方便後續重複使用。 [Step 5] 定期優化流程：追蹤 AI 新知，確保工具與方法都與時俱進。 [Step 6] 自我提升 & 批判性思考：AI 是好的助手，是強大的第二大腦；但深度思考的挑選，許多仍來自個人專業，持續自我提升，與 AI 進行深度組隊！ 結語：給自己一點挑戰，放手玩耍 AI 工具！ 每天花 30 分鐘，用 AI 工具解決一個真實工作任務，並記錄成果。一段時間之後，你將熟悉工具並改變工作模式，讓 AI 成為你最可靠的職場外掛，加速專業成長！ 了解作者其捷老師的相關課程 >> 超過5000+的HR都報名過的104人資學程！七大主題課程幫你系統化學習 >> 　 提升員工帶動企業的成長！最划算的教育訓練方案首選>> 企業內訓、公開班及線上課程需求，104人資市集最超值 >> 成為人資市集Line好友獲得最新課程優惠及免費講座資訊>> 訂閱市集電子報與你分享專家文章及最新活動訊息>>
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AI生成圖卡教學！ChatGPT打造專屬社群配圖，告別圖片荒

社群文案寫好了卻總是卡在配圖？找不到更適合的情境插圖？這篇AI圖卡教學，分享你如何用ChatGPT、Grok、Gemini、Copilot等AI工具打造專屬貼文圖片，快速解決圖庫找不到圖的困擾。本文節錄自《用AI做設計》。 文／施威銘研究室 本文目錄（點擊可快速前往） 社群貼文找不到符合情境的圖，快Call AI幫幫忙！5步驟用AI聊天機器人快速生成貼文廣告圖 社群貼文找不到符合情境的圖，快Call AI幫幫忙！ 社群貼文寫好文案，結果卡在「配圖」這關？ 要傳達的情境很具體，但圖庫都不對味，不是太制式就是太抽象，這時候就該出動AI，只要用講的（描述）AI就能幫你生出專屬情境插圖，不怕撞圖、還超吸睛！快來看怎麼讓AI成為你最強的生圖小助手！ 第一次生成>第二次生成，畫面的比例變了>第三次生成，有錯字>終於完成（圖／旗標出版提供） 5步驟用AI聊天機器人快速生成貼文廣告圖 使用AI：ChatGPT、Grok、Gemini、Copilot…等AI聊天機器人 提示語包含的結構：標題＋副標題＋背景＋插圖 社群貼文寫好了，但是卻被配圖卡住，這次老闆要做絕版品出清的5折大特價，想找張「表情驚訝的貓」來當插圖，表現出「不敢相信」有這麼便宜的優惠，但是商用圖庫翻來翻去都沒適合的，是時候召喚AI來救援了！ 筆者試了ChatGPT、Grok、Gemini、Claude、Copilot等熱門的AI聊天機器人，用同樣的提示詞請AI生成貼文圖片，整體而言只有ChatGPT比較到味，而且持續告訴ChatGPT怎麼修正，他會愈做愈接近想要的結果。Claude目前比較不擅長生成這類的圖，做出來的結果比較陽春，Copilot及Grok則是整體構圖不錯，但文字全亂碼，在此就用ChatGPT來生成貼文的圖吧！ 【Step 1】 描述你想要的情境。首先，開啟ChatGPT，輸入如下的提示語，告訴ChatGPT想要做出什麼樣的貼文圖。 提示：請幫我做一張社群貼文的圖，標題為「絕版品全面下殺」、「5折UP」，文字周圍「加邊框」及「爆炸圖案」、「星星圖案」做點綴活動日期：6/01-6/20背景色由幾何的亮黃色、亮藍色、亮粉紅色組成在畫面的左下角放「一隻表情非常吃驚的貓」插圖 我們想要的元素都有照要求做到（圖／旗標出版提供） 【Step 2】 雖然ChatGPT的確有照我們的要求做出想要的元素，但效果有點陽春，我們接著再下提示語，請AI修正。 提示：整體看起來還可以，但是圖案可以再誇張一點 這次生成的圖，整體看起來是比較誇張，但是貓咪整個換掉了，畫面比例也變了（圖／旗標出版提供） 【Step 3】 上個步驟生成的圖雖然有比較誇張，但是整體的畫面變亂了，而且比例也變了，我們繼續請AI調整： 提示：請用第一次生成的圖來調整，畫面不要太亂，做成「半色調風格的抽象點點」，圖片比例維持正方形 整體效果有好一點，但是打錯字了（圖／旗標出版提供） 【Step 4】 上個步驟生成的圖有好一點了，但是把「下殺」打成「下額」，繼續請AI改錯字。 提示：這個樣式不錯，但是你打錯字了，是「全面下殺」，拜託改一下 AI崩潰了，文字全部亂寫（圖／旗標出版提供） 【Step 5】 開啟新聊天室，請AI重新修改。進行到此，AI已經開始亂做了，當你遇到AI錯亂的情形時，請把剛才生成效果比較好的圖（如Step 3的圖）先儲存到電腦，重新開啟一個聊天室，再請他做修改。 1.開啟新的聊天，2.上傳Step 3生成的圖，並輸入提示語，3.開始生成圖片（圖／旗標出版提供） 提示：（上傳檔案）請幫我修正這張圖的錯字，應該是「絕版品全面下殺」才對 （圖／旗標出版提供） 雖然剛剛與ChatGPT溝通也花了幾個步驟，但是全程不超過半小時，與其在茫茫的圖庫裡找，不如讓AI先幫你生出「應急」的草圖，後續再用影像處理軟體微調。 這張圖我們用影像處理軟體將整體亮度調亮，並將「 絕版品全面下殺 」、「UP」、日期、貓眼填入白色，並替星星填入不同顏色，讓整張影像比較有朝氣（圖／旗標出版提供） 節錄自：旗標出版《用 AI 做設計：沒時間？沒素材？沒靈感？就 Call AI 救援》／施威銘研究室 著 推薦閱讀： ChatGPT-4o更新圖片生成模式升級！照片Q版貼圖、漫畫生成怎麼做？ ChatGPT生成Excel圖表不卡關！xy軸設定、中文顯示問題輕鬆搞定 AI生成數據分析簡報3招搞定！ChatGPT、MassiveMark、Gamma打造最強組合技
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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 》 更多【AI工具應用】推薦： 盤點20大職場必備AI工具！專家：未來9成工作者都須懂AI ChatGPT整理Excel表格超快速！用AI輕鬆搞定複雜資料 ChatGPT一鍵生成簡報！Slides Maker讓AI幫你快速做完整簡報
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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。 推薦閱讀： AI聽話卻沒懂你？OpenAI揭露AI「裝乖」假象與職場真風險 AI強勢取代！企業寧僱AI也不找菜鳥，今年畢業生有多慘？ 除了ChatGPT，還有哪些生成式AI？16種AI工具應用解析 打造ChatGPT行政小助理：專屬AI助理幫你處理瑣碎行政工作 [course_plugin title='推薦AI相關課程' keyword='AI' amount=2]
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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】 本文目錄（點擊可快速前往） 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。 英文能力 - 線上免費檢測 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： 產品經理 - 學習地圖(上)：技能養成篇 成為雲端工程師的攻略指南：核心技能＆職涯精進完整解析 轉職前端工程師│工作內容、技能、薪水與職涯發展指南 數據分析師工作內容是什麼？薪水高嗎？技術能力與職涯發展指南 想當資料工程師？工作內容、核心技能、薪水、職涯發展完整解析 [joblist_plugin title='更多104【後端工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobsource=index_s&keyword=%E5%BE%8C%E7%AB%AF%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&mode=s&page=1' amount='3']
【104職場力】・職涯規劃

「模糊照片背景」免費AI工具推薦！輕鬆告別雜亂、重點更聚焦

照片背景雜亂，擔心搶走主角的風采？利用AI工具可以輕鬆模糊背景，一鍵告別雜亂，讓視覺重點更聚焦。解析免費AI工具（Photoroom、fotor、PicWish）及付費訂閱工具（Photoshop）用法，無論是社群貼文、電商商品照，都能快速提升質感！本文節錄自《用AI做設計》。 文／施威銘研究室 本文目錄（點擊可快速前往） 用AI凸顯主體模糊背景【免費工具】使用線上編輯工具模糊背景【付費工具】利用Photoshop的Neural Filters也能快速模糊背景 用AI凸顯主體模糊背景 拍照時，總是希望主角看起來更搶眼，但背景常常一不小心就搶了風頭。現在有AI工具的輔助，可以輕鬆幫你凸顯主體，把背景巧妙模糊掉。無論是人物、商品還是日常的隨手拍，都能讓照片看起來像專業攝影師拍的！ Before：原圖 （圖／旗標出版提供） After：讓背景更模糊以凸顯人物 （圖／旗標出版提供） 【免費工具】使用線上編輯工具模糊背景 【使用AI】Photoroom、fotor、PicWish、… 社群小編、電商小編經常需要處理產品照、人像照，如果想讓視線更聚焦在主體上，可以適時將背景模糊。 目前有不少線上編輯工具提供模糊背景功能，例如：Photoroom、fotor、PicWish、…等，不需要繁瑣的手動調整，通常一鍵就能處理完成。不過這些工具的免費版功能大多會加上浮水印，或是提供較小的影像尺寸供你下載，你可以先試用後再依平常的使用頻率決定是否付費，在此以Photoroom做示範。 Photoroom：https://www.photoroom.com/zh-tw fotor：https://www.fotor.com/tw/ PicWish：https://picwish.com/tw/ 【Step 1】 請開啟網頁瀏覽器，連到Photoroom網站（https://www.photoroom. com/zh-tw），進入首頁後，點選最上方的照片編輯器： 編按：路徑調整，Photoroom免費線上背景模糊工具由此進：https://www.photoroom.com/zh-tw/tools/blur-background 按下照片編輯器，點選模糊背景（圖／旗標出版提供） 【Step 2】 上傳要模糊背景的相片。按下「選擇一張照片」，從電腦中選取照片，或是直接將照片拖曳到此處。 （圖／旗標出版提供） Photoroom會自動將主體及背景獨立成不同圖層，背景圖層會自動進行模糊處理。 下載低解析度的影像不需付費，若是下載高解析度影像需付費。按下下載鈕，影像會儲存在電腦中的Downloads資料夾。 【付費工具】利用Photoshop的Neural Filters也能快速模糊背景 Photoshop 2025有項Neural Filters，提供膚質改善、風格套用、深度模糊、…等功能。如果是Adobe的訂閱使用者，可以善加利用此濾鏡來模糊背景。在Photoshop開啟影像後，請執行「濾鏡/ Neural Filters」命令，再如下操作： （圖／旗標出版提供） 點選深度模糊（第一次使用需要按下載鈕下載此濾鏡） 此開關記得開啟（呈藍色） 取消勾選聚焦於主體，可在影像中按一下設定主體的焦點。若是勾選聚焦於主體，Photoshop會自動判斷主體。 拖曳模糊強度滑桿，可調整背景的模糊程度，數值愈大愈模糊（可從左側的影像觀看調整程度） 按下確定鈕就完成了！ 節錄自：旗標出版《用 AI 做設計：沒時間？沒素材？沒靈感？就 Call AI 救援》／施威銘研究室 著 推薦閱讀： AI生成圖卡教學！ChatGPT打造專屬社群配圖，告別圖片荒 ChatGPT-4o更新圖片生成模式升級！照片Q版貼圖、漫畫生成怎麼做？ ChatGPT生成Excel圖表不卡關！xy軸設定、中文顯示問題輕鬆搞定 AI生成數據分析簡報3招搞定！ChatGPT、MassiveMark、Gamma打造最強組合技
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