AI 商業數據與工作應用實戰：分析、報表與決策支援【09/30】
104學習
CAE
CAE指的是電腦輔助工程，主要利用軟體模擬和分析產品在真實環境中的行為，如結構強度、流體力學、熱傳導等。具備這項技能能幫助工程師在設計階段提前預測問題，減少實驗成本與時間，提高產品品質與可靠度。在台灣製造業及研發領域非常吃香，尤其是汽車、機械、電子等產業，能有效提升競爭力與工作效率。掌握CAE技能代表具備跨領域整合能力與解決複雜工程問題的實力，是現代工程師不可或缺的專業能力。
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CDIA+
CDIA+（Certified Data Intelligence Associate）證照專注於數據智能與資料分析能力，涵蓋資料收集、處理、分析及應用等核心技能，協助企業從大量數據中萃取價值，提升決策品質與營運效率。持有此證照代表具備運用數據驅動策略及解決問題的專業能力，適合數據分析師、業務分析師及相關領域專業人士，助力職涯發展與職場競爭力提升。
Comp TIA
CEA
CEA證照為企業架構師認證，旨在驗證持有者具備企業架構規劃、設計與管理能力，能有效整合組織內部資源與資訊系統，提升企業運營效率與競爭力。該證照涵蓋企業策略分析、業務流程優化及技術架構設計，適合從事IT規劃、系統整合及數位轉型相關工作者，有助於提升專業形象及職場競爭力。
尚未查核發照單位
ACS
ACS（澳洲電腦學會）證照專為資訊科技專業人士設計，涵蓋軟體開發、系統分析、網路安全等領域，證明持有人具備專業知識與實務技能。此證照有助提升個人在國際IT產業的競爭力，並增強職場認可度，適合希望在資訊技術領域深耕或轉職者。持有ACS證照者通常具備良好的問題解決能力及最新技術應用能力，能有效應對快速變化的數位環境需求。
Avaya Inc
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ACPT（亞太認證程式設計師）證照旨在驗證持有人具備軟體開發與程式設計的專業能力，涵蓋演算法設計、程式語言應用及系統分析等核心技能，適合軟體工程師及相關技術人員提升職場競爭力。該證照強調實務操作與問題解決能力，符合亞太地區產業需求，有助於求職者在資訊科技領域獲得更佳發展機會。
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[ 引領AI時代的語言設計專家認證 ]
隨著生成式人工智慧（Generative AI）快速崛起，從文字生成、圖像創作、音樂編排到自動化工作流程，「提示詞（Prompt）」設計能力已成為駕馭AI的關鍵技能。而「Prompt Engineer（提示詞工程師）」作為新興且高度需求的職業角色，正逐漸在學術界與職場上嶄露頭角。 AI Prompt Engineer 國際認證應運而生，旨在建立一套標準化、系統性的評量機制，協助學習者掌握與AI互動的語言設計邏輯，具備實務操作能力與創造性思維，為進入AI產業奠定堅實基礎。
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CCSE Plus NG with AI證照專注於雲端運算與人工智慧技術的整合應用，涵蓋雲端基礎架構管理、AI模型訓練與部署，以及資料分析與安全性管理，培養具備跨領域技術能力的人才，適合從事雲端服務開發、AI解決方案設計與系統維運等職務，提升企業數位轉型競爭力。
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從 2.3 萬次模擬研發效率爆發：捷豹路虎如何藉由 MODSIM 翻轉傳統 CAD/CAE 脫節困境
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Claude Cowork排程任務怎麼用？讓AI定時工作，自動產出報告教學
想讓Claude定時幫你完成重複性工作？本文解析Claude Cowork的Schedule排程任務功能，教你設定執行時間、權限與模型，打造自動搜尋資料、整理內容、產出報告的AI工作流程。本文節錄自《Claude 萬用手冊》。
文／施威銘研究室
本文目錄（點擊可快速前往）
Schedule：讓Claude定時幫你做事實戰：每天早上接收台股盤前快報建立排程任務手動試跑排程任務
使用Cowork模式前，請先確認你已升級到Claude Pro以上方案（需付費訂閱），並安裝最新版Claude Desktop。Cowork是桌機版獨有功能，網頁版與行動版無法使用。Claude網址：https://claude.ai/下載桌機版：https://claude.ai/downloads延伸閱讀：Claude Cowork怎麼用？要付費嗎？解析操作流程、權限設定及模型選擇
Schedule：讓Claude定時幫你做事
前面介紹的Cowork任務，大多是「你下指令、Claude執行、完成後交回結果」的一次性流程。不過，實務上有些工作並不是只做一次，而是每天、每週或每月都會重複出現。
例如每天早上的市場快訊、每週五的工作週報、每月初的對帳整理，這些工作通常規則固定、格式明確，但每次都手動執行又很花時間。這時就可以使用Cowork的Schedule（排程任務）功能。
Schedule可以把一個任務的提示詞、執行時間與工作環境固定下來，讓Claude在指定時間自動執行。它和一般Cowork任務的能力差不多，一樣可以使用Connector、Skill與Plugin；差別在於，一般任務是你手動開始，排程任務則會依照時間表自動啟動。排程任務大致有幾個特性：
只需要設定一次任務內容
可以依照固定頻率自動執行，例如每小時、每天、平日或每週
每次執行都會開啟新的任務回合，並讀取當下最新的資料、檔案或Connector內容
執行結果會保留在任務清單中，方便日後回頭查看
能使用一般Cowork任務可用的Connector、Skill與Plugin
接下來，我們就來看看要怎麼設定排任務吧！
實戰：每天早上接收台股盤前快報
我們會以「每天早上8:00自動產生台股盤前快報」作為範例，示範如何建立一個排程任務。這個任務要做的事很單純：每天早上，Claude會自動搜尋最新的台股大盤、國際股市與指定自選股資訊，整理成一份Markdown格式的盤前快報，存到指定資料夾中；同時也會建立一封Gmail草稿，方便我們檢查後寄出。
也就是說，我們會把原本每天都要手動查資料、整理重點、寫成快報的流程，改成由Claude定時完成。接下來就來看設定方式。
建立排程任務
首先，進入左側欄的Scheduled頁面，點擊「+ New task」，可以看到兩種建立排程任務的方法：
Create with Claude，就是透過Claude一步步引導你建立排程。這種方式適合你只有大概想法，但還不確定任務細節該怎麼寫的情況。
Set up manually，即手動設定。這種方式適合你已經知道任務要做什麼、何時執行，以及要使用哪些工具。本例會使用手動建立的方式，直接設定盤前快報的排程任務。
點擊Scheduled，進入排程任務頁面；點擊+ New task，開啟建立選單；本例選擇「Set up manually」，開啟手動設定視窗。（圖／《Claude 萬用手冊》）
【TIP】注意！排程任務只有在電腦開機、未進入睡眠，且Claude Desktop持續開啟時才會執行。若希望排程任務能準時執行，建議開啟Keep awake，並確認Claude Desktop沒有被關閉。
開啟手動設定視窗後，就可以開始填寫排程任務的名稱、任務描述、任務內容、工作路徑、模型與執行時間等設定。其中最重要的是任務內容。這段文字就是Claude每次執行排程時會依照的提示詞。因為排程任務會反覆執行，若提示詞寫得太模糊，Claude每次都要花更多推理成本判斷你想要什麼，也比較容易產生不穩定的結果。
建議把資料來源、例外處理、輸出格式、檔名規則與後續動作都寫清楚。特別是排程任務通常會長期執行，模型選擇也要考量使用量。如果任務是固定流程、規則明確的工作，通常不需要使用最高階模型；本例雖然不算深度推理任務，但步驟較多，包含搜尋、整理、寫檔與建立Gmail草稿，因此使用Sonnet系列會比Haiku更穩定。
本例範例提示詞如下：
【提示詞】所有資料都用今天搜尋的結果，不要靠記憶，抓不到就標「資料缺漏」，過程中不要問我。1. 國際與台股大盤：幫我看昨天台股、美股、日韓股市主要指數 （加權、櫃買、道瓊、那斯達克、日經、KOSPI）的收盤點數和漲跌幅。2. 自選股：2330、2414、2317、3008、2603，每一檔列出昨日收盤、漲跌幅，以及近24 時內的重大新聞或公告1–2則（含連結）。3. 輸出：Markdown格式，分四段——國際盤、台股大盤、自選股、重點關注。 存到StockBrief 資料夾，檔名yyyy-mm-dd.md（今天），同名覆寫。4. 另外把內容轉成精簡的純文字郵件版，用Gmail擬稿到flag-examples@gmail.com，主旨「盤前快報-yyyy/mm/dd」。
（圖／《Claude 萬用手冊》）
Create scheduled task：
任務名稱建議使用英文或數字，因為Claude的任務名稱不支援以中文命名
選定工作路徑資料夾，本例為StockBrief
權限模式選擇「Act without asking」，避免排程執行到寫檔或建立Gmail草稿時停下來等待確認
選擇Sonnet系列模型。本例屬於搜尋、整理、輸出與建立草稿的固定流程，不需要使用Opus；但步驟較多，使用Sonnet會比Haiku更穩定
設定排程任務的執行時間
點擊「Save」儲存
（圖／《Claude 萬用手冊》）
儲存後，可以在Scheduled頁面的任務列表中看到剛建立的排程任務。（圖／《Claude 萬用手冊》）
【補充】設定排程的第三種方法
除了Create with Claude和Set up manually之外，也可以直接在新的Cowork任務中描述你想建立的排程任務，讓Claude協助規劃。
這種方式適合你已經知道大方向，但還沒整理好完整執行細節的情況。你只要先說明想建立的任務類型、執行頻率，以及大致要完成的步驟，Claude就能根據你的描述補齊任務內容、時間設定等。若資訊不足，它也會先提出問題，確認後再進入排程任務的建立流程。
明確指出要建立「排程任務」；提供簡單的步驟大綱，Claude就能根據你的大綱，協助補齊排程任務的設定細節。（圖／《Claude 萬用手冊》）
當資訊不足時，Claude會先提出問題，協助補齊任務設定；確認必要資訊後，Claude會進入排程任務的建立流程。（圖／《Claude 萬用手冊》）
手動試跑排程任務
設定完成後，建議先手動試跑一次，確認任務能不能順利完成。尤其是第一次建立排程時，不建議直接等到正式排程時間才看結果。因為如果提示詞、權限設定或資料夾路徑有問題，排程可能會在實際執行時失敗，反而錯過原本要產出的內容。
即使還沒到排程時間，也可以從Scheduled頁面的任務列表中點進任務詳細頁，手動啟動測試。
點擊剛建立的排程任務，進入任務詳細頁。（圖／《Claude 萬用手冊》）
點擊鉛筆圖示，可打開排程任務設定視窗，進行編輯修改；點「Run Now」，即可立刻手動執行一次排程任務。（圖／《Claude 萬用手冊》）
啟動排程任務後，左側任務清單中會出現Scheduled區塊，顯示正在執行的排程任務。點擊該任務後，就可以進入執行視窗查看進度。
排程任務的執行方式和一般Cowork任務很像。Claude會先根據提示詞規劃步驟，接著搜尋資料、整理內容，最後把Markdown檔寫入指定資料夾，並在Gmail中建立草稿。
點擊正在執行的排程任務，可以進入任務視窗查看過程
Runs：會記錄這個排程任務的每次執行紀錄
Progress：Claude依照提示詞規劃的任務步驟
Context：會顯示此排程任務，點擊後可以回到任務詳細頁
（圖／《Claude 萬用手冊》）
任務完成後，Claude會將生成的 Markdown檔寫入指定資料夾，它也會在Gmail中建立對應的盤前快報草稿。
（圖／《Claude 萬用手冊》）
Gmail草稿中查看Claude建立的郵件內容，確認內容沒有問題後，可再由使用者手動寄出或分享。（圖／《Claude 萬用手冊》）
這樣就完成排程任務的建立與測試了。
節錄自：旗標《Claude 萬用手冊：Claude.ai | Desktop | Cowork | Code Mode | Design | Computer Use | Skills | Connectors | Plugins》／施威銘研究室 著
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告別Token焦慮！Anthropic提供4個有效降低Claude Code成本祕訣！
Claude Cowork怎麼用？要付費嗎？解析操作流程、權限設定及模型選擇
Claude Cowork怎麼用、需要付費嗎？本文解析Cowork與Chat模式差異、桌機版使用條件、操作流程、資料夾授權及安全機制，並比較3種模型的適用情境，幫助你選擇合適的AI工作方式。本文節錄自《Claude 萬用手冊》。
文／施威銘研究室
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Claude Cowork要付費訂閱嗎？怎麼使用？Claude Cowork和Chat有何不同？安全風險解析Claude Cowork介面與2種授權模式Claude Cowork怎麼用？4步驟運作原理Claude Cowork模型怎麼選？適用情境對照
前一章我們透過Connector與Skill，讓Claude能讀取外部工具資料，並依照指定流程處理任務。不過在Chat模式中，Claude的行為主要停留在對話框裡，檔案上傳、結果下載與後續整理，通常仍需要由你手動完成。本章要介紹的Cowork模式，會把Claude從對話框往你的桌機或筆電（以下簡稱本機）再推進一步。它可以在你授權的範圍內讀寫本機上的指定資料夾，並把整理好的Excel、Word、簡報等成果直接放回你的電腦。
接下來，我們會從Cowork的基本操作開始，帶你認識Cowork專屬的外掛機制，並實際建立屬於自己的外掛。同時，也會說明Cowork在執行任務時的限制，讓你在使用前能先掌握它適合處理哪些工作，以及哪些情境需要特別留意。
Claude Cowork要付費訂閱嗎？怎麼使用？
使用Cowork模式前，請先確認你已升級到Claude Pro以上方案（需付費訂閱），並安裝最新版Claude Desktop。Cowork是桌機版獨有功能，網頁版與行動版無法使用。Claude網址：https://claude.ai/下載桌機版：https://claude.ai/downloads
Claude Cowork和Chat有何不同？安全風險解析
在操作Cowork前，我們先把它和前面介紹過的Chat模式做個對比，幫助理解兩者的定位差異。
Chat模式：適合一問一答、需要快速反饋的任務。Claude的輸出主要留在對話視窗中，檔案需要你上傳，結果也通常要由你自行下載、複製或貼到其他地方。它可以讀取你上傳的檔案，也能透過Connector取得外部資料，但不能直接到你的電腦裡讀寫檔案。
Cowork模式：適合多步驟、需要較長時間執行，或需要處理本機檔案的任務。它會自己規劃步驟、拆解任務，並在你授權的範圍內讀寫指定資料夾，最後把成果存回你的電腦。過程中你也可以隨時介入、暫停或修正。
看到這裡，你可能會有一個疑問：既然Cowork可以讀寫本機檔案，那會不會有安全風險？
實際上，Cowork並不是把Claude直接放進你的作業系統裡任意操作。Anthropic會為Cowork建立一個獨立的虛擬環境（沙盒），Claude執行的程式碼與Shell指令，都會在這個環境中運行，而不是直接作用在你的主機上。這樣做有兩個好處：第一，即使Claude在執行過程中產生錯誤檔案、安裝不必要的套件，或執行了不符合預期的指令，影響範圍也會被限制在虛擬環境內，不會直接作用在你的系統上。第二，Claude存取檔案採用白名單機制，只有你明確授權的資料夾，才會被掛載到虛擬環境中供Claude使用。換句話說，Cowork模式下的Claude雖然有手可以動，但這隻手僅能在玻璃箱內操作，而且玻璃箱只能伸進你打開的那幾個抽屜。
了解Cowork的基本定位後，接下來我們就進入Cowork介面，實際認識它的使用方式與運作機制。
Claude Cowork介面與2種授權模式
打開Claude Desktop後，將介面最上方的模式切換成Cowork，即可進入Cowork模式。
（圖／《Claude 萬用手冊》）
任務視窗選項說明：
New task：新建一個Cowork任務的入口
Projects：管理長期專案。每個專案能有自己的指令、檔案、排程與記憶
Scheduled：管理排程任務。在這裡可以查看、編輯、暫停或執行所有定期任務
Live artifacts：所有透過Cowork建立的Live artifact都會收納在這個頁面
Dispatch：跨裝置工作流的入口，可以從手機派任務給桌機處理
Customize：管理你目前安裝的Plugin、Skill與Connector
Claude的兩種權限模式
Cowork的存取權限提供兩種設定模式：Ask before acting與Act without asking。這兩種模式的差異，會直接影響Claude在執行任務時，是否需要先停下來等待你的同意。
Ask before acting（執行前先詢問）：Claude在動作之前會依照你在Connector中設定的Tool permission權限進行判斷。如果某項能力被設定為Need approval，Claude就會在執行到該功能時停下來詢問你，等你按下「允許」後才會繼續。這個模式適合你希望針對不同外部服務保留不同權限控制的情境。
Ask before acting（執行前先詢問）：當某項能力被設定為Need approval時，Claude會在任務執行過程中等待你的允許，才繼續執行。（圖／《Claude 萬用手冊》）
Act without asking（不詢問直接執行）：當選擇此權限模式時，畫面會跳出一個確認視窗，要求你在目前這個Cowork任務中，開放所有外部服務的能力限制。也就是說，這個任務下所有Connector的Tool permission會被強制視為Always allowed，讓Claude在執行時不會中途停下來等待確認。這種模式速度較快，但相對風險也較高，只建議在你完整監看任務流程，而且工作資料皆為可信來源時使用。
Act without asking（不詢問直接執行）：系統會要求在當前Cowork任務下，將全部Connector的權限都視為Always allowed，且任務執行過程中不會再針對外部服務操作逐一詢問。（圖／《Claude 萬用手冊》）
Claude Cowork怎麼用？4步驟運作原理
Cowork和Chat模式最大的差別，在於它不是接到任務就立刻回覆，而是以Agent（執行代理人）的方式運作。你給它一個目標，它會先規劃步驟，再依照計畫執行任務，必要時，它也會在過程中停下來向你確認。整體流程可以簡化成：Plan → Review → Execute（必要時Ask）。
什麼是Agent？
Agent可以理解為一種「以目標為導向」的AI系統。它和一般我問你答的Chatbot（聊天機器人，如Chat模式）不同，Chatbot多半由使用者一步步下指令；Agent則是在目標明確、邊界清楚的前提下，主動拆解任務、安排步驟、選擇工具，並持續推進工作。Agent通常具備三個核心特性：
目標導向：使用者給的是任務目標，而不只是單一步驟指令。
自主規劃：能自行拆解多步驟流程，不需要使用者針對每一步下指令。
工具整合與判斷：能依任務需求選擇工具，並在過程中判斷下一步該做什麼，例如分類檔案、選擇輸出格式，或決定是否需要向使用者確認。
【STEP 01】Plan：先產生執行計畫
你送出任務後，Claude不會立刻開始動作，而是先分析任務目標、需要處理的檔案、可能使用的工具，以及執行順序。接著，它會列出一份可見的工作計畫，讓你知道接下來打算怎麼做。
【STEP 02】Review：檢視與介入調整
計畫出現後，Claude不會停在原地等你確認，而是會直接依照計畫中的第一步開始執行。如果發現計畫方向不符合需求，可以隨時暫停執行，或在輸入框中要求Claude修改計畫內容。
這也是Cowork和一般Chat模式很不一樣的地方，你不必等它全部做完才修正，而是可以在任務進行中即時介入。
【STEP 03】Execute：開始執行並回報進度
進入執行階段後，Claude會依照計畫逐步處理任務，並在過程中更新每一步的狀態。你可以看到它使用了哪些工具、呼叫了哪些技能、產生了哪些檔案。整個流程不是黑箱操作，而是可以追蹤、檢視與介入的工作過程。
【補充】Ask：遇到不確定情況時暫停詢問
如果執行過程中遇到模糊或需要你判斷的地方，Claude不會直接猜測後繼續做，而是會暫停下來向你確認。例如執行規則不明確、輸出格式和任務描述有衝突等，它會提出問題，等你回覆後才繼續執行。
（圖／《Claude 萬用手冊》）
由於Cowork不是單純回答一句話，而是會經歷規劃、確認、執行、回報等多個階段，因此每次任務消耗的token通常會比一般Chat模式更高。任務越複雜、處理的檔案越多、執行步驟越長，模型成本也會跟著增加。因此，在使用Cowork前，除了理解它的執行流程，也要知道該怎麼選擇合適的模型。接下來，我們就來看Cowork模式中的模型選擇。
Claude Cowork模型怎麼選？適用情境對照
Cowork任務在執行過程中，Claude需要反覆判斷下一步、讀取中間結果、使用工具，並產出檔案。因此，模型選擇會直接影響三件事：執行速度、推理品質，以及配額消耗。簡單來說，模型越強，越適合處理需要複雜判斷與資料整合的任務，但通常執行速度較慢、配額消耗也較高；模型越輕量，速度和消耗量雖具優勢，但比較適合規則明確、變化較少的任務。
所以在選模型前，建議先問自己幾個問題：
這個任務需不需要複雜判斷？
如果只是批次整理、格式轉換、簡單分類，通常不需要太強的模型；若需要跨文件比對、找出隱含關聯等，就比較適合推理能力較強的模型。
檔案數量與內容長度多不多？
如果只處理少量短文件，輕量模型通常就夠用；若要讀取大量文件、長篇報告或多份資料交叉比對，就需要考慮模型的理解與整合能力。
任務流程會不會很長？
步驟越多，Claude需要判斷下一步、讀取結果、產出內容的次數也越多。這會拉長執行時間，也會增加配額消耗。
輸出結果是否為正式文件或長文本？
如果只是產生初步草稿、整理表格或固定格式摘要，可以選擇較輕量的模型；反之，要產出正式提案、長篇報告等高度精準的內容，就建議選擇能力較強的模型。
這是不是會重複執行的任務？
如果是每天、每週都會跑的排程任務，使用額度消耗會累積得很快。這類任務通常不建議一開始就使用高階模型。
也就是說，模型選擇的重點不在於越強越好，而在於是否剛好符合任務需求。下表整理Cowork介面中目前可用的三個模型系列與適用情境：
模型系列推理品質執行速度配額消耗建議使用場景Haiku系列適合簡單判斷最快最省規則明確、重複性高的任務，例如批次更名、簡單分類、欄位整理、固定格式摘要、把資料轉成指定格式Sonnet系列平衡穩定中等中等大多數日常Cowork任務，例如檔案整理、跨檔摘要、資料比對、Connector串接、產出Word/Excel/簡報初稿等Opus系列最強較慢最高需要複雜推理與整合的任務，例如大量文件交叉比對、合約條款差異分析、研究資料整理、長篇內容規劃與高品質撰寫
Cowork模型選擇的實務建議：
不確定該選哪個模型時，先用Sonnet，通常能兼顧輸出品質、執行速度與配額消耗。
任務規則越明確、格式越固定，就越可以改用Haiku以節省配額。
只有在需要跨資料推理、判斷細節或產出高品質內容時，再使用Opus。
Schedule這類定期執行的任務會累積消耗，通常不建議直接使用Opus。
節錄自：旗標《Claude 萬用手冊：Claude.ai | Desktop | Cowork | Code Mode | Design | Computer Use | Skills | Connectors | Plugins》／施威銘研究室 著
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為什麼我的AI特別難用？掌握五大AI職場溝通術，讓它成為你的最佳助理！
「幫我摘要」、「寫個企劃」，拋出這些指令所產出的結果，是否讓你對AI的期待一再落空？若答案為是，你可能正錯失AI高達九成的潛在生產力。AI的強大與否，取決於「提問的品質」。本文並非提供生硬的指令模板，而是要建立「AI溝通邏輯」。我們將透過B2B業務開發、會議紀錄等真實商務場景，展示如何透過「精準提問」，讓AI在幾分鐘內產出深刻的商業洞察，讓工作效率與決策品質提升至全新層次。
文／人資市集
前言
你是否也曾興致勃勃地打開 ChatGPT 或 Gemini，想讓它規劃一份行銷企劃，結果出來的卻是千篇一律的空洞答案？或者，想請它整理一份會議紀錄，但抓的重點總是搔不到癢處？
如果你曾遇到以上窘境，甚至開始懷疑 AI 是否言過其實，那麼問題可能不是出在 AI 太笨，而是我們「還沒學會如何與它有效溝通」。
AI 如同一個知識淵博、能力超群的「超級實習生」，它什麼都會，但就是不懂你的習慣與真正的需求。而這門課程將揭示，如何透過學習「與 AI 對話的藝術」，徹底解決溝通卡關的痛點，將這位實習生，培養成我們最強大的工作夥伴。（內容摘自104 人資市集《 AI職場溝通術：LLM大型語言模型應用技巧》線上課程）
痛點一：為何我說破嘴，AI 還是不懂我？
「幫我寫個計畫。」、「這份資料摘要一下。」
這種模糊的指令，正是導致我們與 AI「來來回回、無效溝通」的元兇。當我們給的指令不夠精確，AI 就只能靠「猜測」來完成任務，結果自然難以符合期待，導致你會覺得使用 AI 比不用還花時間。
這門課程的核心，就是要教你擺脫這種依賴運氣的溝通方式。透過學習一套有系統、有邏輯的「提示工程（Prompt Engineering）」方法，你下的每一道指令，都能像GPS導航一樣精準，直達目的。
解鎖精準度的秘密：為 AI 注入「角色靈魂」的五大要素
那麼，如何打造一道精準的指令？關鍵在於「角色扮演」。與其把 AI 當成冰冷的機器，不如將它視為一位特定領域的專家。這裡將告訴大家一套萬能公式，透過掌握以下五大要素，就能讓 AI 的產出品質大躍升：
身份標籤 ： 定義具體且專業的職位。與其跟 AI 說「你是一個文章編輯」，不如說「你是一位擁有20年經驗的旅遊書本編輯」，AI 就會戴上專家的眼鏡，提供更深入的見解。
目標受眾： 決定資訊密度與難易度。讓 AI 知道這段話要說給誰聽。指令中加入「我的受眾是公司董事會」，AI 就會講求數據與投報率；若受眾是小學生，AI 則會改用故事和比喻。
語氣風格： 模仿特定的思維模式。你可以要求 AI「你是一位嚴格的雜誌總編輯」，它就會用更嚴苛、更嚴謹的角度來審視文章，找出所有潛在問題，而不只是溫和地給予建議。
任務邊界 ： 設定知識範圍與限制。給出具體的「該做」與「不該做」，避免 AI 胡說八道。例如「請規劃食譜，但不要推薦任何需要烤箱的料理」，這樣就能得到真正可行的方案。
互動引導(CoT)： 啟動思維鏈 。面對複雜任務時，命令 AI：「在開始前，請先對我提問，以搜集你需要的資訊」，透過一來一往的討論，共同產出最完美的報告，而不是讓 AI 一口氣生成所有內容。
掌握這五點，就像是為 AI 提供了一份清晰無比的工作說明書(Job Description)，它將徹底停止猜測，開始精準執行。
痛點二：工作場景複雜，AI 真的能幫上忙嗎？
理解了方法論，讓我們看看它在真實商務場景中的威力。
【使用範例一：B2B 業務的超級武器 —「企業先知」】
情境： 明天要拜訪一家潛力大客戶，但手上那份上百頁的客戶年報，根本沒時間細讀。
痛點： 如果不了解客戶的狀況就貿然拜訪，很難切中要害，甚至可能錯失商機。
AI 解決方案： 課程將教您如何活用上述五大要素，建構出如下的「企業先知」Prompt：
透過這樣精準的指令，AI 就能在幾分鐘內，為您產出一份直指核心的「商業洞察報告」，讓您充滿自信地走進會議室，一開口就「輕鬆講出對方的痛點」，讓客戶對您的專業刮目相看。
【使用範例二：會議後的定心丸 —「會議記錄員」】
情境： 剛結束一場與客戶長達兩小時的重要會議，錄音檔裡充滿了各種決議、待辦事項和客戶的臨時想法。
痛點: 會議結束後，馬上要投入下個任務，根本沒時間重聽錄音。光靠潦草的筆記，深怕遺漏了關鍵承諾或重要細節，若沒即時追蹤，可能影響客戶信任，甚至丟掉案子。
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別再讓無效溝通，限制了你和 AI 的潛力
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AI協作的3個關鍵階段：節能、增能、賦能！
原標題：AI協作的3個關鍵階段：節能、增能、賦能！【聽見趨勢】
AI浪潮席捲而來， 工作型態正在改變，很多人對AI在工作中可能帶來的影響感到些許困惑和不安。不禁會問：「AI會取代我們嗎？」「如何用AI？」「從哪裡開始？」因為這些疑問，我們特別邀請在AI協作有豐富實戰經驗的小花老師，來進行分享。老師不僅有資訊背景，還是簡報溝通專家，融合與「資訊」及「人」的溝通洞察，給出許多應用AI的超實用建議！
文： 趨勢來賓 | 林稚蓉 小花老師
本文目錄：
與AI協作溝通的應用與挑戰
如何用AI優化企業作業流程
AI協作3階段：節能、增能、賦能
AI時代的人類角色：你依然是機長！
3個層次的工作思維 從哪裡開始使用AI
1. 與AI協作溝通的應用與挑戰
在AI工具的應用過程中，許多人最常遇到的問題是「如何讓AI回答更精準」。有時AI的回答看似離題，或者產生「幻覺」，讓使用者感覺比自己動手做還要更花時間。這種困境往往會讓初學者感到挫折，甚至放棄繼續使用AI工具。然而，這個問題的關鍵在於我們如何與AI進行有效溝通。
小花老師提到，因為自己過去資訊管理背景和簡報培訓經驗，因而對人機溝通有獨特的見解：「在資訊管理我們是要跟電腦講話，可是簡報培訓要講的是要跟人講話。而AI則是介於兩者之間，它需要明確的目的性、對方的邏輯性，以及精練易懂的表達方式。」基於這個概念老師分享了3個突破這些挑戰的關鍵方向：
方向1：理解AI提問的語法與邏輯
第一個關鍵方向是理解與AI溝通的基本語法和邏輯。老師提出生動的比喻：我們應該把AI視為一個「外國人」，而不是單純的機器。就像與外國人交談需要遵循特定的語法規則一樣，與AI溝通也需要掌握相應的「語法」。這包括了解官方提供的提示工程（Prompt Engineering）技巧，以及如何構建清晰、邏輯性強的提問。
「你不能把AI當做機器，你要把它當作是一個外國人，用他懂的語言，交流他懂的事情」。透過系統性地學習和運用這些溝通技巧，我們可以顯著提升與AI互動的效果。
將AI視為「外國人」而非機器，需要用特定的語法與之溝通
研究官方提供的提示工程（Prompt Engineering）技巧
掌握提問的基本文法和邏輯結構
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方向2：了解AI的能力與限制
AI技術雖然強大，但並非萬能。我們必須清楚認識AI可能產生「幻覺」，即一本正經地說出不準確的信息。同時，很多AI模型無法實時連網獲取最新信息，也可能在數學計算等特定領域表現欠佳。了解這些限制對於正確使用AI工具至關重要。「不是複製貼上就很容易就要上當了」老師提醒到「你要知道他可以做到什麼程度，他的限制又在哪裡，風險又在哪裡。」這種了解能幫助我們更準確地評估AI輸出的可靠性，並作出相應的調整和驗證。
持續關注AI功能的更新與發展
認識AI的局限，如無法上網、可能產生幻覺等
避免單純複製貼上，需要理解內容的正確性
方向3：善用不同AI工具的優勢
在當前AI工具快速發展的環境中，每個工具都有其特定的強項。例如，Chat GPT、Copilot、Gemini等工具各自擅長不同類型的任務。我們應該實際測試來了解每個工具的特點，並學會組合使用這些工具來達到最佳效果。「它們各自的強項，你都去嘗試過之後，你會發現工具是要多個東西組合之後，才會發揮你的效果。」這種組合使用的方法能夠彌補單一工具的不足，創造出更全面的解決方案。
小花老師分享了在金融業的實務應用案例：「像GPT或者是一些生成式AI，他們其實數學能力非常不好，會把數字當作文字來做處理。因此在進行數據分析時，我們建議將計算工作留在本機端進行，而使用AI來協助產生Excel函數公式再進行數據趨勢分析。」
每個AI工具都有其特定強項，如ChatGPT、Copilot、Gemini各有所長
多方嘗試不同工具，找出最適合的組合
透過工具組合來發揮最大效益
2. 如何用AI優化企業作業流程
在企業環境中，AI不僅是一個輔助工具，更可以成為提升工作品質的重要夥伴。小花老師認為，AI就像電力一樣「只要用到電的地方，都會有改善；同樣地，AI可以用在任何有關思考的部分，都可以帶來改善。」特別是在思考、企劃、溝通等需要創意發想的領域，AI的應用可以帶來顯著的效益提升。
然而，在運用AI工具時，企業必須特別注意資訊安全的議題。正如之前新聞報導三星員工將公司資料上傳至AI平台的事件，如何在提升效率與保護資料間取得平衡，是企業必須審慎考量的。以下分享幾個具體應用案例：
提升簡報製作效能
運用AI進行角色扮演，模擬不同聽眾的思維模式
針對不同對象客製化簡報內容和開場方式
提高提案的精準度和準備效率
提升規劃能力
老師分享了一個企業ESG工作計畫的實際案例：
運用AI進行利害關係人分析
模擬不同角色的需求和期待
透過管理顧問的角色扮演，擴展思考維度
根據各方意見制定具體執行方案
透過AI的協助，讓原本資歷較淺的員工也能在思考的廣度、深度和執行細節上有更好的表現。
3. AI協作3階段：節能、增能、賦能
AI的應用不應該是盲目追求新工具，而是要找到真正能夠為工作帶來價值的方式。老師觀察到，2023年人們熱衷於追逐各種新興AI工具，但到了2024年，企業的關注點已經轉向如何讓這些工具真正落地並解決實際問題。
老師以工具箱做比喻：「現在很多人手上都有很多AI工具，就像工具箱裡有很多螺絲起子，但卻不知道怎麼用這些工具來進行修理。」因此，重點不在於掌握多少工具，而是要培養使用情境的想像力，真正了解如何運用這些工具來解決實際問題。基於這樣的理解，AI協作可以分為三個階段，企業和個人可依據需求選擇適合的切入點：
節能階段：優化基礎工作流程
節能階段是AI應用的入門級別，主要針對那些耗時但相對單純的工作任務，這類工作的特點是幾乎人人都能完成，但往往需要耗費大量時間和精力，比如客戶發來一份PDF格式的報表數據，傳統做法需要手動重新輸入，不僅費時且容易出錯。但透過AI工具，可以快速將圖片中的表格轉換為可編輯的表格形式，這將大幅提升工作效率。
節能階段特別適合作為入門起點，因為這類任務相對簡單，容易看到明顯的成效。「當我們發現AI工具可以幫你省下這些瑣碎的時間，就會更有動力去探索其他的應用可能」。此外，這個階段的工作通常風險較低，即使出現錯誤也容易發現和修正，非常適合作為練習和熟悉AI工具的切入點。
增能階段：提升專業工作品質
進入增能階段後，AI的應用開始觸及到專業領域的核心工作。這個階段的特點是，使用者本身已經具備相關專業能力，而AI的角色是協助他們做得更好、更快、更精準。老師更分享了自己在製作簡報的經驗：「比如我需要幫客戶寫文案，我可以讓AI先產生多個版本的文案建議，然後基於我的專業判斷進行調整和優化。這樣不僅能激發更多創意靈感，也能大幅提升工作效率。」
這階段，AI不是取代人的專業判斷，而是透過提供更多選擇和可能性，幫助專業人士做出更好的決策。這種協作模式能夠顯著提升工作質量，同時也能為專業人士騰出更多時間專注於需要深度思考的任務。
賦能階段：開拓新的專業領域
賦能是AI協作的最高階段，善用AI輔助獲得新的能力和提升專業。在這階段，使用者能突破原有的專業限制，探索和掌握新的領域。小花老師觀察到，許多專業人士透過AI工具，成功地將自己的專業知識延伸到相關領域：「比如一個財務專家，可能過去只專注於數據分析，但透過AI的協助，他可以更容易地將這些專業知識轉化為易懂的視覺化報告，甚至發展出數據故事化的能力。」
賦能階段的關鍵在於，它不僅能提升效率、改善現有工作流程，更創造出新的可能性。善用AI專業人士可以更快地跨越學習曲線，建立起新的專業能力。這對於當今快速變化的職場環境特別重要，因為它讓終身學習和專業轉型變得更加可行。
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4. AI時代的人類角色：你依然是機長！
在AI時代，人類的角色定位至關重要。小花老師做了一個生動的比喻：「人的角色永遠是機長。即使現在的飛機很多部分都是由機器在操控，但為什麼還需要機長？因為機長要知道怎麼安全地把這些旅客帶到目的地，必須要應付突發狀況。」
這個比喻深刻點出人類在AI時代的核心價值：不是與AI競爭執行力，而是在掌握方向、判斷決策、危機處理等方面發揮獨特優勢。正如同機長一樣，我們不能把方向盤完全交給AI，而是要學會如何與AI協同合作，共同達成目標。
我們的核心職責
掌握方向：確定目標和願景
做出決策：判斷關鍵時刻的選擇
處理危機：應對突發狀況
承擔責任：為結果負責
3個層次的工作思維
工人思維：專注於完成具體任務
工頭思維：規劃設計與管理
建築師思維：理解需求，規劃願景
當AI變成每個人的標配，誰會產生更大更好的價值？就是懂人的人。—小花老師
5. 從哪裡開始使用AI
在面對AI工具快速發展的現狀，許多人感到困惑：究竟該從何處開始？是否要追逐每一個新出現的AI工具？在這部分老師觀察到，很多人在嘗試使用AI時往往陷入兩個極端：要麼因為害怕而遲遲不敢嘗試，要麼過度追逐各種新工具而失去重點。
老師強調，開始使用AI的關鍵不在於掌握多少工具，而在於找到適合自己的切入點，並且建立起正確的思維模式。「就像學開車一樣，一開始不需要了解引擎的工作原理，而是要先學會基本操作，逐步建立信心。」對於想要開始運用AI的個人或企業，小花老師提供了以下建議：
從工作情境出發
找出工作中的痛點
識別可能的應用情境
從簡單的任務開始嘗試
3個關鍵發展方向
了解AI：掌握潛能、限制和操作方法
了解人性：培養溝通能力和同理心
了解自己：釐清目標和行動意義
實踐建議
在使用AI之前，先靜下心來思考目標
清楚理解問題和需求
循序漸進，從節能階段開始
我們應該更加了解自己做這件事情對個人跟團隊的意義是什麼。當我們了解意義、了解目的時再去溝通，AI就不會胡說八道，它會順著這樣的意義感展開跟延伸。
透過小花老師的分享，我們可以看到AI不僅是一個工具，更是一個協作夥伴，協作過程關鍵在於我們如何正確定位自己的角色、如何善用AI特性，在提升效率的同時，也不斷強化自己的核心競爭力。AI時代，最重要的不是追逐所有新工具，而是找到適合自己的使用方式，並始終保持對專業與人性的關注！
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商務Email好難回？用Claude Skill建回信SOP，4大類型自動判斷、10秒寫出90分初稿
商務Email回信好花時間？一封客訴回信斟酌30分鐘？作者示範用Claude Skill建立回信SOP：自動判斷詢價、客訴、合作、會議跟進4大信件類型，10秒生成90分初稿，附SKILL.md完整內容。本文節錄自《10 倍速！AI Skill 全攻略》。
文／曾慶良（阿亮老師）
本文目錄（點擊可快速前往）
Email商務溝通Skill4種場景實作案例場景1：詢價回覆場景2：客訴回應場景3：合作洽談場景4：會議跟進
編按：本文作者示範的「商務Email回信Skill」，是運用Anthropic Claude／Claude Code的Skills功能。將常用工作流程寫成SKILL.md檔上傳至Claude後，AI便會依固定步驟與規則自動執行，不必每次重寫提示詞。（claude.ai免費版即可使用；Claude Code需付費訂閱）延伸閱讀：「Skill」和「提示詞」差在哪？6大差異與SKILL.md寫法一次看
商務Email是職場最高頻的溝通工具。一封得體的回信可以加分，一封失禮的回信可能丟掉客戶。
問題是：「得體」很花時間。你要想措辭、想語氣、想格式、想有沒有漏回什麼問題。我們建一個Skill，覆蓋4種最常見的商務Email場景。
任務痛點Skill解法商務Email措辭斟酌、格式調整4種場景模板即寫即發
Email商務溝通Skill
以下為這個Skill的完整內容（SKILL.md）：
# 商務Email溝通Skill## Description根據來信內容和場景，自動生成得體的商務Email回覆。## Steps ### Step 1：判斷信件類型- 詢價回覆 / 客訴回應 / 合作洽談 / 會議跟進- 判斷語氣（正式 / 友善正式 / 親切）### Step 2：生成回覆- 開頭：感謝+回應主旨- 中段：具體內容（報價/解決方案/合作條件/會議摘要）- 結尾：下一步行動+禮貌收尾### Step 3：格式化- 加上適當的稱謂和簽名檔- 檢查語氣是否一致## Rules- MUST：回覆所有來信中提到的問題- MUST：明確標示下一步行動和時間- NEVER：用過於口語的表達- NEVER：承諾超出權限的事項（標記 [需主管確認]）- Check if：有公司簽名檔模板→套用
4種場景實作案例
以下4段為建立Skill後，實際在Claude Code輸入的回信需求範例：
場景1：詢價回覆
客戶來信問SmartCS平台的價格和功能。請回覆，包含：- 三個方案的價格表（基礎版/專業版/企業版）- 每個方案的功能差異- 邀請線上 Demo
場景2：客訴回應
客戶投訴系統在上週五下午當機兩小時，影響到他們的客服運作。請回覆，語氣要誠懇但不卑屈：- 致歉- 說明原因（伺服器維護未提前通知）- 補償方案（延長一個月服務）- 預防措施
場景3：合作洽談
有一家教育科技公司想跟我們合作，把我們的AI客服整合到他們的學習平台裡。請回覆：- 表達合作意願- 提出初步合作模式（API 整合 / 白標 / 分潤）- 邀請下週會議討論細節
場景4：會議跟進
今天跟ABC公司開了一個小時的需求會議。請幫我寫會議跟進信：會議結論：1. 他們選擇專業版方案2. 需要客製CRM串接模組3. 預計下月初啟動4. 下週五前提供正式報價請把這些結論整理成跟進信寄給張副總。
4種場景，4封信，Claude Code每封大概10秒生成。你花2分鐘檢查一下有沒有需要修改的地方，就可以寄出了。以前你可能要花30分鐘斟酌一封客訴回信的措辭—現在AI先給你一個90分的版本，你只需要微調到95分。
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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整理包／最熱門生成式 AI 大拚場 ChatGPT、Gemini、Grok、DeepSeek 各擅長什麼？
2025-06-24報導／經濟日報記者吳康瑋 由聯合新聞網授權轉載
生成式人工智慧（GenAI）技術迅猛發展，多款強大的AI工具幫助各行業提升工作效率。《經濟日報》為協助讀者了解各項AI工具，將「ChatGPT、Gemini、Grok、DeepSeek」等四大生成式AI列出，為讀者分析四款生成式AI的各自效能，就「開發者」、「訂閱費用」、「主要功能」及「擅長領域」等細項逐條分析。
AI工具確實快速提升效率，不過使用者也要注意，目前的AI工具不保證完全正確，甚至也會答非所問、提供錯誤資訊、或產生「AI幻覺」，使用者對生成的資料仍應有基本的辨識能力，避免AI工具謬誤。
各家生成式AI重點馬上看
ChatGPTGeminiGrokDeepSeek使用建議
ChatGPT
OpenAI的ChatGPT堪稱帶動GenAI風行的先驅，也有廣大用戶，付費企業客戶近期突破300萬戶，有免費與付費模式，每月20美元的ChatGPT Plus訂閱費每月20美元，用戶指出，付費版反應速度更快，用戶在使用ChatGPT時隨時擁有最佳的使用品質。
「資料分析」方面，ChatGPT的優勢在於將資料壓縮、精簡化，適合急需快速獲取關鍵訊息的使用者。「文案生成」上，適合創作個人化內容。「圖表製作」方面，ChatGPT的圖表較為簡單，但圖片較無法把文字一起生成出來，繪圖時整體構圖比較簡單。
網址：https://chatgpt.com/
ChatGPT小檔案
開發者OpenAI付費版費用每月20美元（約新台幣610元）主功能提供文本生成、對話回應、內容創作、翻譯、問題解答等多種功能擅長領域自然語言處理、文本生成、教育輔助、創意寫作、客服支持等
Gemini
Google DeepMind開發的Gemini專注於多模態學習，能同時處理文本、圖像和音頻數據。版本包括2.0、2.5和最新的2.5 Pro，推理和數據處理能力進步快速。Gemini 2.5 Pro提供更強大的計算能力和更高準確性，讓用戶在處理複雜任務時能獲得更佳體驗。付費版額外提供用戶包括2TB儲存空間、Gemini Advanced和其他AI功能。
「資料分析」方面，Gemini提供的內容易於閱讀，文法經過重新梳理，適合需要清晰解釋的使用者。在「文案生成」上，Gemini能一次生成多達15個標題，提供選擇建議，對於需要多樣化提案的用戶非常方便。「圖表製作」方面，Gemini 的完整度高，使用者可選擇不同的圖表類型，並能下載圖片、Excel或JSON格式的數據。
網址：https://gemini.google.com/
Gemini小檔案
開發者Google DeepMind付費版費用每月19.99美元（約新台幣650元），可免付費試用一個月主功能強大的推理能力，擅長處理複雜的問題和情境，能同時處理文本、圖像和音頻數據等多模態文件擅長領域AI推理、圖像理解、科學研究和技術開發
Grok
Grok是由X（前稱 Twitter）開發的生成式AI，專注於社交媒體內容的生成。最新版本Grok3提供更強大的功能，能即時生成與當前熱點話題相關的內容，結合社交媒體數據分析趨勢，提升用戶互動的實時性，成為品牌營銷和社交媒體管理的理想工具。
「文案生成」方面，Grok風格簡潔有力，類似科技周刊的風格，適合快速傳達訊息。「圖表製作」方面，Grok可以較為輕鬆的運用文字組成圖表，並附上有關的資訊數據，對於需要快速理解數據的使用者來說很實用。
網址：https://grok.com/
Grok小檔案
開發者應用程式X（前身為Twitter）付費版費用每月30美元（約新台幣970元）主功能即時生成與當前熱點話題相關的內容擅長領域社交媒體互動、內容創作、即時訊息生成和品牌營銷
DeepSeek
DeepSeek專注於資料搜尋和訊息檢索，開發商為位於中國大陸的「杭州深度求索人工智慧基礎技術研究」，中資避險基金幻方量化創立的人工智慧公司，創始人暨執行長梁文鋒持續致力將大陸AI技術推向全球市場，提供R1和R2兩種不同的服務模式。
「資料分析」方面，DeepSeek提供前言和總結，讓懶人可以快速理解內容。在「文案生成」上，DeepSeek的口語化風格能夠生成10個標題，附上創作理念和選擇建議，適合需要親民語言的使用者。「圖表製作」方面，DeepSeek使用文字排列呈現，提供Python程式碼，對於技術使用者來說相當便利。
網址：https://www.deepseek.com/
DeepSeek小檔案
開發者中國大陸企業「深度求索」付費版費用每100萬（輸入）tokens收費人民幣16元（約新台幣66.68元）主功能資料搜尋和訊息檢索，利用生成式AI技術提升搜索引擎的智能化，提供相關建議和訊息過濾功能擅長領域資料搜尋、訊息檢索、知識管理和數據分析
使用建議
生成式AI工具已經落地商業化，從自然語言處理到多模態學習、社交媒體互動及訊息檢索等多種服務都能提供，競爭也更加激烈。用戶可根據自己的需求，選擇最合適的AI工具，以提升工作效率與創造力。
綜合比較四款生成式AI後，提供讀者幾點建議。若需要多樣化的文案提案，可考慮Gemini；若喜歡口語化一點的表達，可選擇DeepSeek。AI繪圖方面，生成多幅圖片建議可使用Grok，若希望作品有較高的品質，可選擇Gemini。在「資料分析」方面，若希望能獲取較「簡潔明瞭」的資料，建議選擇「ChatGPT」，讀者若希望能得到比較容易理解的內容，應該選擇Gemini。
針對「表格整理」方面，若要以更快的速度掌握大致上的資訊，建議選用ChatGPT；若讀者希望在表格中能得到較「詳細」的內容，可考慮DeepSeek。針對「生成圖片」功能上，若讀者追求圖表要具有充分「完整性」的類型，建議使用Gemini。
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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]
用 Claude Code 打造全端應用，AI 結對編程讓開發效率大幅提升！
陳贈文
文章分類：AI課程
參訓課程：掌握 Claude Code 從零打造企業級全端開發應用實戰班
現 職：軟體工程師
用 Claude Code 打造全端應用，AI 結對編程讓開發效率大幅提升！
👨💻 學員背景
資訊科技產業軟體工程師，負責系統後端開發、伺服器維護與架構設計。
🎯 參訓目的
隨著 AI 技術興起，工作上需要更高的開發效率，因此希望學會 AI 工具整合於開發流程，加速專案交付。
🏆 最大收穫
學會將 Claude Code 與 gstack 實戰應用於企業級專案，透過 AI 結對編程顯著提升開發效率，並掌握提示詞工程與錯誤除錯技巧。
📝 產業背景與職務內容
我目前在資訊科技產業擔任軟體工程師，主要負責系統後端開發、伺服器維護與整體架構設計。日常工作除了撰寫與優化程式碼之外，也需要處理系統的除錯與效能提升，確保企業內部各式應用服務能穩定運行，並隨時支援新功能的擴充與上線。
📚 選擇恆逸課程的原因
隨著 AI 技術爆發，工作上越來越需要快速交付專案。為了大幅提升開發效率，我希望能將 AI 工具無縫導入工作流程。恆逸的這堂課主打「Claude Code」與「gstack」實戰，正好完全命中我渴望從零打造現代化全端應用、加速開發週期的迫切需求。
👨🏫 講師教學特色
授課講師最讓我印象深刻的是，能將複雜的技術概念具象化，對每天面對冷冰冰程式碼的工程師來說非常有幫助！講師不只是唸簡報，而是直接打開編輯器，Live Demo 展示如何一步步使用 Claude Code 輔助開發。講解 gstack 技術棧時，特別強調各元件的整合邏輯。以往自己摸索常卡在環境設定或版本相容性問題，但講師用幽默比喻，把前後端資料流與 AI 協作的觀念講得很清楚。每當我們實作遇到報錯，講師總能一針見血指出問題，還會故意示範「AI 可能會寫出的錯誤程式碼」，手把手教我們如何引導、修正 Claude Code 的輸出。這種「不怕犯錯、從除錯中學習」的氛圍，大大降低了我對新技術的學習焦慮。講師也常分享業界實戰經驗，讓我們不只學工具，更學到企業級開發的架構思維。整堂課充滿破關解謎的成就感，讓我覺得「學得超好、任督二脈被打通」！
💡 課程中最有收穫的技術或觀念
在上課過程中，我最有收穫的是徹底打破了對 AI 寫程式的刻板印象。以前覺得 AI 生成的程式碼難以直接套用在企業級專案，但在這堂課實作 gstack 全端應用時，我真正體會到「AI 結對編程」。精華在於運用 Claude Code 從零開始搭建 gstack 架構，學會如何精準下達 Prompt，讓 Claude Code 快速生成樣板程式碼，自己則專注於核心業務邏輯。遇到複雜資料庫連線或 API 路由規劃時，直接請 Claude Code 提供建議，甚至協助找出效能瓶頸並重構。這堂課強調實戰而非死記硬背考照。建議上課時一定要親自動手寫程式，遇到 Claude 產出不如預期時，就是練習「提示詞工程」的最佳時機。學會與 Claude 溝通、引導它寫出符合企業標準的程式碼，是我這趟學習中最寶貴的收穫。
🚀 課程對工作實務的幫助
結訓回到工作崗位後，課程效益立刻顯現。最近公司要開發內部自動化監控儀表板，若照以往流程，光是前端、後端 API 到資料庫，至少要一兩週。這次我直接應用課程學到的 gstack 架構，全程搭配 Claude Code 輔助，讓 Claude Code 生成 API 框架，快速完成前後端資料綁定。遇到不熟悉的模組套件，也能直接問 Claude Code 並取得實作範例。結果，原本預估兩週的專案，我只花不到四天就交付，程式碼品質與架構甚至比以前純手工寫的還好！開發效率大幅提升，不僅讓我準時下班，也讓主管注意到我導入新技術與高效率產出的能力。這門課帶來的「實質生產力躍升」，已成為我年底績效考核時爭取加薪、升遷的最佳籌碼。對於想在 AI 時代保持競爭力的軟體工程師來說，這絕對是投資報酬率極高的實戰課程！
完整文章：https://ucom.uuu.com.tw/web/Testimony/Article/12901
從數位工具到商務實戰──義民高中資料處理科：培養跨域競爭力的數位職人
如何讓學生在 AI 崛起與網路經濟爆發的時代脫穎而出？義民高中資料處理科給出了一個清晰的答案。這門兼具「資訊技術」與「商業管理」的學科，不僅教導學生如何操作電腦、考取證照，更著重於跨領域的邏輯思維與實務整合。在這裡，學生從最基礎的文書處理出發，逐步踏入會計、經濟與商業專題製作的殿堂，在數字與程式碼之間，編織出屬於自己的未來職涯藍圖。
跨域思維的先行者：結合資訊與商務的學科優勢
「資料處理科最核心的優勢，就在於它的『跨領域』。」義民高中資料處理科陳昭君主任在訪談中一針見血地指出。面對許多國中生與家長常將「資訊科」與「資料處理科」混淆的疑問，主任給出了一個簡單而明確的判別方式：「資訊科是工業類群，面對的是機器；而資料處理科（資處科）則是商業管理群，面對的是人。網路世界的基礎是電腦，當你具備了電腦操作能力，又懂得商業運作邏輯，就能直接跨入電子商務與現代商務的領域。」
在課程設計上，資處科將複雜的電腦應用與統整商管知識相結合。高一到高三的學科內容涵蓋兩大體系：
資訊技術： 電腦軟體應用（Word、Excel、PowerPoint）、中英文輸入、計算機概論與Python 程式語言。
商業類科： 會計學、經濟學、商業概論到專題製作。
這種雙軌並進的訓練，讓資處科的學生在面對複雜的商業環境時，既擁有清晰的邏輯思維，又具備資料處理的執行力。
圖：學生透過上機實作，培養文書能力
從基本功到高階應用：以證照檢定奠定實力自信
在義民高中資處科，學習成果不只體現在課堂的聽講上，更落實在具體的證照考取與技能檢定中。學校規劃了一套循序漸進的證照地圖，協助學生在三年內建立無可替代的硬實力。
「我們透過考取證照的過程，給孩子們建立信心。」主任分享，高一時學生會先從電腦軟體應用丙級、TQC 辦公室應用軟體（Word、Excel、PowerPoint）以及中英文輸入開始扎根；到了高二、高三，則進階挑戰高難度的「電腦軟體應用乙級」檢定，以及人工記帳會計丙級等專業證照。
目前就讀資處科的林同學與戴同學，便充分展現了這項環境帶來的專業實力。林同學在三年內考取了包括電腦軟體應用乙級與丙級、商教會會計一級檢定、人工記帳會計丙級等多張高含金量證照；戴同學也順利拿下了電腦軟體應用丙級及多張 TQC 證照。這些努力，成為他們畢業時最堅實的備忘錄。
圖：高中三年努力考取多張證照，展現學以致用的實力
理論與實務的交會：專題製作打開職涯的無限可能
隨著 108 課綱的推進，「專題製作」成為資處科高三學生最重要的核心課程。專題製作要求學生必須主動整合三年所學，從無到有地完成一項縮小版的商業研究或企劃報告。
主任分享，目前科大在競賽與專題上喜好的取向，多圍繞在 ESG（環境、社會與治理）、APP 應用、產品行銷企劃與活動企劃。因此，學生的專題主題也緊扣這些時代脈動，例如有組別便以「心理舒壓」為核心研發創意點子，完成了具備高度整合性的專題成果。
在專題製作的過程中，學生必須寫出完整的企劃書，內容涵蓋室內設計構想、成本預算控制、人力資源配置、行銷宣傳策略等。主任透露：「在討論行銷推廣時，學生提出想利用 Instagram作為宣傳通路。我不直接教他們怎麼進行推廣，但我會以過去做行銷的經驗挑戰他們：『你們的推廣策略就只有這樣嗎？要怎麼寫文案？文稿跟圖片要怎麼呈現？』」這種高互動性的引導，讓學生養成思考每一步驟背後的邏輯與效益。
圖：高三專題成果，榮獲商業類技藝競賽獎項，展現跨域整合與實作能力
多元進路與特質媒合：找到屬於自己的發光舞台
「讀資處科，最大的好處就是未來的出路非常寬廣。」主任驕傲地表示。由於兼具資訊與商管背景，資處科畢業生在統測升學時擁有極大的優勢，可選擇的落點涵蓋：資訊管理系、企業管理系、財務金融系、會計系、財稅系等…甚至是跨足跨域的工業管理、資訊工程系等。
對於有志於在高中畢業後直接投入職場的「實用技能班」學生，資處科也提供了充足的就業準備。林同學與戴同學便分享，身邊選擇直接就業的同學，多數能順利進入餐飲業、零售通路（如全聯）等服務產業服務。更有實用技能班的孩子在畢業後，一邊在知名科技公司（如緯創）上班，一邊在國立大學研究所繼續深造，實現了產學無縫接軌。
究竟什麼樣的孩子適合就讀資料處理科？主任與兩位學生的分享總結出了以下幾項人格特質：
樂於與人互動、不排斥溝通： 商管群的核心在於服務與協調，具備良好的文字與言語表達能力是重要基石。
對數字與細節具備敏感度： 不需要數學成績頂尖，但必須對數字有耐心，能從簡單的數據中發現脈絡。
喜好操作電腦、不排斥邏輯思考： 面對系統與程式工具，願意動腦思考其運作邏輯。
航向數位未來的羅盤：在多變環境中發光的跨域英才
在義民高中資料處理科的三年的時光裡，學生學到的從來不只是死板的軟體操作，而是一套與現代數位世界對話的方式。從高一敲擊鍵盤的生疏，到高三能在講台上自信展示專題成果；從面對數據的迷惘，到能用多元工具梳理資料邏輯。這群資處科的學生在細節中鍛鍊判斷力，在跨領域的碰撞中摸索自我，陪伴著他們走向未，在各自的領域裡閃閃發光。
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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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ARCI法則是什麼？用4角色解決跨部門分工混亂│專案管理必學技巧
ARCI法則（阿喜法則）是解決跨部門分工混亂的專案管理工具，透過當責者A、負責者R、諮詢者C、知會者I這4個角色，讓每項任務都有明確主導人，本文會說明ARCI是什麼、當責與負責的差異，以及如何建立責任矩陣，趕緊學起來，讓專案不再卡關。
文／《104職場力》
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ARCI法則是什麼？阿喜法則的4個角色定義一張表快速記住ARCI法則4個角色ARCI法則怎麼用？建立責任矩陣關鍵4步驟步驟1│先把專案拆成具體可執行的任務步驟2│為每個任務指定角色步驟3│確認每個人的角色認知步驟4│卻ARCI落實進日常工作流程ARCI常見問題與錯誤：3個地雷要避開地雷1│搞不清「當責」跟「負責」，導致出現兩個A！地雷2│把所有人都塞進C地雷3│I只是名單，資訊沒有真正傳到位ARCI適用什麼情境？為什麼跨部門專案特別需要ARCI法則？
多人協作的專案，最常在哪裡卡住？通常不是技術問題，也不是時程太緊，而是一件更基本的事：沒有人說清楚「這件事到底誰負責」。
任務在會議上交代了，但最後沒人真正接手；兩個主管同時下指令，團隊不知道該聽誰的；法務、客服等關鍵部門到了專案快結束才被拉進來，導致延誤或重工等，這些問題，幾乎每個跨部門工作者都遇過，根源都在於分工不明確。
ARCI法則（又稱阿喜法則）就是為了解決這個問題而生的工具，它不複雜，核心只有4個角色，但能把原本說不清楚的責任關係結構化，讓整個團隊知道該專案「誰主導、誰執行、誰要先被問、誰需要被通知」。
ARCI法則是什麼？
ARCI法則（ARCI Model，中文讀音就是唸「阿喜」）主要是用來推動跨部門專案與管理的工具，這4個字母各代表一種角色，並依重要性排列：
阿喜法則的4個角色定義
A — Accountable（當責者）
當責者A是指身為一項任務的「最終負責人」，這個角色擁有拍板決策的權力，但也必須為專案握的最終成果承擔全部責任，通常每個活動或專案中只會有一位當則者。
R — Responsible（負責者）
負責者R是指實際把任務做完的人（執行者），在當責者A的帶領下規劃、執行、追蹤，並定期向A回報進度，跟A不同的是，同一項任務中可以有多位R。
C — Consulted（諮詢者）
通常在專業度或複雜度較高的任務推進前，會需要諮詢專家意見，諮詢者C就是這類顧問型角色，但要注意的是，除了給意見、協助溝通之外，C沒有決策的權力（主導權必須在當責者A手上）。
I — Informed（知會者）
知會者I不參與決策，通常也不會執行任務，只需要在每個節點上「被告知專案進度或結果」，方便後續任務執行即可。
一張表快速記住ARCI法則4個角色
角色關鍵問句人數限制Accountable 當責者這件事最後誰說了算？只能1位Responsible 負責者這件事誰實際去做？1位或多位都可Consulted 諮詢者決策前需要問誰？視需求，精準為佳Informed 知會者結果需要讓誰知道？視需求
ARCI法則怎麼用？建立責任矩陣關鍵4步驟
ARCI的執行方式比想像中容易，重點不是有沒有做表，而是有沒有讓它變成團隊的共同語言，只要依循這4個步驟就能輕鬆上手：
步驟1│先把專案拆成具體可執行的任務
不要一開始就急著指定角色人選，因為任務越模糊，角色越難分配，這階段首先要把專案「分解成明確的工作項目」，舉例來說：
今天有個新產品上市專案，任務拆開來應包含：產品定位與目標設定、行銷素材製作、合約與法規審查、平台上線與技術測試、上線後成效追蹤等具體細節，不是單純用「讓產品順利上市」這麼籠統的方式概括。
步驟2│為每個任務指定角色
任務拆解完後，再針對每一項指定對應的ARCI角色，同樣以「新產品上市」專案為例，分工舉例如下：
任務項目A當責者R負責者C諮詢者I知會者產品定位與目標設定產品主管PM業務、行銷工程、設計行銷素材製作行銷主管文案、設計師PM、品牌業務、客服合約與法規審查PM法務財務、採購產品主管平台上線與技術測試技術主管工程師、QAPM、客服行銷、業務上線後成效追蹤PM行銷分析師業務、產品各部門主管
延伸問題：「當責者A」與「負責者R」可以是同一個人嗎？
可以，但不是什麼專案都適合。
在小型任務或人力真的極有限的情況下，A與R都由同一人擔任這沒什麼問題（甚至還很常見），但如果是大型專案或跨部門合作時，A與R會建議分屬不同人，這樣有個好處：A能夠用更宏觀的角度督導成果，而R能夠專注在執行細節，兩者形成監督與執行的分工。
步驟3│確認每個人的角色認知
實行ARCI常常發生的烏龍是「角色分配好了，但對於要做的事情及責任範圍的認知沒對齊」，於是最後在混亂中失敗了。
建議分配好角色後，可以在專案啟動會議（Kick-off）中，明確說明個角色的權力義務，並讓大家複誦自己的理解，確保彼此認知一致，而不是分好、填上握表格就當完成。
步驟4│卻ARCI落實進日常工作流程
另一個ARCI最容易失效的原因是「分配的時候用ARCI法則，但執行用另一套」。
其實要把它融入實際工作也有訣竅，比如：
做下一個重大決策前，先確認C是否已參與並給意見。
每次例會先看A有無到場，是否了解情況跟當前成果。
定期追蹤專案進度，確保R有精準執行，若有問題也可同步解決。
產品或資訊對外發布或上線前，確認I名單中的人都已收到資訊。
當ARCI成為專案溝通跟執行的基本框架，它才能真正發揮效果。
ARCI常見問題與錯誤：3個地雷要避開
地雷1│搞不清「當責」跟「負責」，導致出現兩個A！
「當責」跟「負責」傻傻分不清楚，這是團隊在分配ARCI角色時最常遇到也是最容易混淆的地方，如果沒有釐清，導致一項任務出現兩個或以上的A，那最終還是可能會落得專案無人負責或目標分散的下場。
所以「當責」跟「負責」差在哪？
我們以一個具體例子來說明：
主管要你把一份文件寄給合作夥伴，你把信寄出去、任務完成了，這是「負責（Responsible）」的表現，但如果你在寄出後打電話確認對方收到，且傳遞到正確的人手上，確保溝通目的達成，這就是「當責（Accountable）」。
簡單說，負責者R對任務執行完成與否負責（事情做完了嗎？）但當責者A還必須對執行後的結果負責（要的結果達到了嗎？）這個差異，決定了A與R在專案中截然不同的角色定位，也決定了兩者的價值。
了解之後，團隊必須謹記規則：每項任務只有一個A，如果真的難以取捨，代表這個任務需要再拆細，或者需要在組織層面更清楚釐清誰有決策權。
地雷2│把所有人都塞進C
C的本意是「需要其意見才能做出好決策」，而不是「有點相關的人都放進來」，沒經過取捨萬一讓C清單過長，會導致每件事都因為要等一大圈人確認，反而延遲專案進度。
真正應該列入C的人選，是那些「專業或意見會直接影響任務成果」的人，例如：法律風險由法務判斷、技術可行性由工程師確認。
地雷3│I只是名單，資訊沒有真正傳到位
ARCI矩陣上的I欄看起來雖然在末端，但絕對不能輕忽！會列入I代表這批人是「有必要了解進度或成果」的角色，可能是專案後期的支援端，或是完成後續的推廣／結案單位等，如實知會這些單位才能避免公司資訊或營運出現斷層。
ARCI適用什麼情境？
ARCI其實適用於所有需要多人協作的工作，但在下列幾種情境中，使用的效益最為顯著：
跨部門專案：例如品牌活動、數位轉型、系統導入、制度改版等，涉及的部門越多，ARCI所帶來的降噪效果越明顯。
流程長、節點多的任務：例如新產品上市、大型品牌活動、組織年度報告等，這類任務每個環節的A和R都可能不同，適時定義與分工，才能確保每個流程細節的品質。
新主管接手或新團隊建立：在新團隊磨合期間，可以用ARCI快速建立共識與默契，比瞎猜、亂摸索再補救有效得多。
分不清責任歸屬的團隊：有些團隊可能人多事多，或都是資歷較淺的工作者，若沒有主心骨、分工不明確，可能會出現一團亂的局面，這時候實行ARCI能幫助大家了解責任歸屬、提升效率。
為什麼跨部門專案特別需要ARCI法則？
跨部門協作有一個共同的隱性問題：每個人腦中對「自己該做到哪裡」的責任認知其實完全不一樣。
因為專業、組織文化的不同，對同一件事有不同理解跟看法這很正常，但如果沒有拿出來討論，讓灰色地帶無限延伸，很容易變成專案卡關主因之一，甚至出現搶功勞或到處卸責的尷尬局面，比如以下幾個最常見的協作痛點：
任務沒人接：任務在會議上說完了，但沒有人明確承接，最後就懸在半空中，這正是因為沒有指定A與R，導致大家都以為別人會做，最後落得一場空。
找不到決策窗口：事情推進了一半，遇到問題需要選擇、收斂或決策的時刻，卻沒有人能給明確的指示，導致錯失黃金期或期程延宕。
太多意見喬不攏：跟上面那點相反，萬一是一堆人都搶著當A，光是對焦目標就夠累了，還可能會出現多頭馬車的情況，不僅影響執行效率，到最後也可能導致分裂對立。
關鍵部門太晚加入：很多組織習慣專案先行，邊做邊加人，其他部門有什麼問題再補救，但萬一是法務、技術這種硬傷，到最後階段才被通知的結果，不是雞飛狗跳就是砍掉重練，ARCI在一開始就把C與I明確列出，能有效避免這個問題。
很多人以為專案管理的重點只有包含時程控管、進度追蹤，但在真實職場中，當角色分配、責任歸屬等更前端的事沒有先處理好，後續會更加窒礙難行。
ARCI法則優勢在於，它把一件本來說不清楚的事，用4個角色結構化了，當每個人都知道自己在這個任務裡是誰，不需要每走一步就確認一次，那溝通成本就會明顯下降。
下次啟動一個新專案之前，不妨先花點時間把分工說清楚，會發現推行起來事半功倍唷！
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Claude Skills怎麼用？內建與個人Skill差異、適用情境及使用方式
Skill（技能）可以想成一份寫給Claude的工作流程指南，本文解析Skill的功能、適用情境與觸發方式，說明內建Skill與個人Skill的差異，並分享使用官方Skill「canvas-design」的海報實作成果，有助建立可重複使用的AI工作流程。本文節錄自《Claude 萬用手冊》。
文／施威銘研究室
本文目錄（點擊可快速前往）
什麼是Skill？寫給Claude的工作流程指南Skill什麼時候適合用？Skill的3個核心特性1. 依任務意圖自動觸發2. 可在不同工作情境中重複使用3. 可以直接指定使用Claude中的Skill介紹與應用Skill應用：用canvas-design製作海報的實際結果
【使用claude skills要付費嗎？】Claude免費版及付費用戶均可使用Skills、Connectors等功能，在網頁版即可設定使用。Claude網址：https://claude.ai/
什麼是Skill？寫給Claude的工作流程指南
有了Connector之後，Claude可以連接外部工具，取得信件、行事曆或雲端文件等資料。不過，能取得資料，不代表它每次都知道「該怎麼處理」。舉例來說，你可能每週都會請Claude整理會議紀錄、撰寫週報，或回覆客戶問題。第一次你把格式和流程講清楚，它可以做得很好；但下次換一個對話，可能又要重新交代一次。就算Claude記得你的偏好，也不代表它一定會穩定遵循同一套處理流程。這時候需要的就不是更多記憶，而是一套可以反覆使用的工作方法，也就是Claude的Skill。
Skill（技能）可以想成一份寫給Claude的工作流程指南。它會告訴Claude：遇到某一類任務時，應該依照哪些步驟處理、使用什麼格式輸出，以及需要遵守哪些規則。
這樣說可能還是有點抽象，我們可以用一個實際例子來理解。假設你每週都要整理專案進度報告，而這份報告需要依照以下流程產出：
掃描專案資料夾，找出本週更新的文件。
讀取各專案的狀態紀錄。
提取本週完成事項、進行中事項與待處理問題。
整理成固定格式的週報。
依照指定命名規則儲存或輸出結果。
如果每次都在對話中重新描述這套流程，不只麻煩，也很容易漏掉某個步驟，或讓輸出格式前後不一致。但如果把這套流程寫成Skill，之後只要說「產生本週進度報告」，Claude就能依照固定流程執行，讓結果更穩定、效率更高！
Skill什麼時候適合用？Skill的3個核心特性
1. 依任務意圖自動觸發
Skill不是每次對話都全部載入，而是由Claude依照當下任務判斷是否需要使用。例如你請Claude「整理今天的會議紀錄」，它就能觸發會議紀錄Skill進行整理；但若你只是問「今天午餐吃什麼」，這個Skill就不會被拿出來使用。
這樣的好處是，你可以準備很多套不同任務的處理流程，而不必擔心每次對話視窗（Context Window）都先被一大堆技能塞滿，進而造成你對話的剩餘記憶空間很有限。Claude只會在需要時，額外載入與當前任務相關的Skill。
2. 可在不同工作情境中重複使用
Skill的另一個特性是，它不只綁定在單一對話中，而是可以在不同工作情境中重複使用。舉例來說，你建立了一個「會議紀錄Skill」，之後不論是在一般聊天、專案，或團隊內部討論中，只要任務是整理會議內容，Claude都可以載入並套用同一套整理方式。
3. 可以直接指定使用
除了讓Claude自己判斷要不要使用Skill之外，我們也可以在提示詞中直接指定要使用哪一個Skill。這通常可以透過 "/ "（斜線指令），或在任務描述中明確寫出「請使用某某Skill」來完成。
直接指定Skill的好處是，可以減少Claude判斷錯誤的機會。尤其當任務描述比較模糊，或同時可能符合多個Skill時，明確指定要使用哪一套流程，會讓執行結果更穩定。
Claude中的Skill介紹與應用
Claude的面板提供兩種Skill的來源，分為內建Skill與個人Skill。
內建Skill：內建Skill是Anthropic預先封裝在Claude環境裡的，所有使用者一登入就能直接使用，不需要任何啟用設定。主要包含文件產出類（如生成.docx、.xlsx、.pdf等格式的檔案），或是讀取文件（如讀pdf檔案、CSV檔等）操作。
舉例來說，當我們在聊天視窗要求他幫我們建立Word檔案時，他就會呼叫這些skill去幫我們執行：
能根據任務自動調用原生環境中的Skill（圖／《Claude 萬用手冊》）
個人Skill：需要自行透過Claude的Customize介面手動加入技能清單中，加入後，會出現在Personal skills清單中，之後就可以直接調用。
進入Customize頁面，開啟 Skills 分頁；開啟Skill總覽目錄，並挑選想用的技能加進來，目錄上有Claude提供的官方技能。（圖／《Claude 萬用手冊》）
目前目錄中有提供官方技能，點擊【+】可將技能新增至Claude中，之後Claude即可調用。（圖／《Claude 萬用手冊》）
新增的Skill會出現在Personal skills清單裡；點擊可直接建立新的對話視窗並帶入該技能到輸入框中，讓你測試使用；啟動開關，啟動後可讓Claude偵測任務要不要使用skill。（圖／《Claude 萬用手冊》）
【TIP】注意！所有加入的技能都會同步出現在Claude Desktop與Claude.ai（網頁版）中。
目前Claude官方提供的11種個人Skill，主要分為三種用途：
可直接使用：可以直接呼叫來完成特定任務，無需額外改寫或設定。
canvas-design：產出海報、卡片等視覺設計作品。
web-artifacts-builder：產出多元件的互動式HTML成品。
theme-factory：替現有成品套用視覺主題樣式，內建有10套不同主題。
doc-coauthoring：與Claude共同完成長篇文件撰寫。
algorithmic-art：產出帶隨機性的演算法藝術作品。
slack-gif-creator：產出符合Slack規格的GIF動畫。
learn：想搞懂某個知識點時，請Claude出題測驗或建立學習路徑。
作為範本參考：用處是讓你看懂寫法後，改寫成符合自身需求的專屬版本。
brand-guidelines：示範如何將品牌色彩與字體規範寫進技能。
internal-comms：示範如何將公司內部溝通格式寫進技能。
協助你建立Claude相關工具：以下技能是用來擴展Claude能力。
mcp-builder：引導你建立能串接外部服務的MCP伺服器。
skill-creator：引導你從零開發、測試並優化新技能。
Skill應用：用canvas-design製作海報的實際結果
接下來我們會以/canvas-design為例，示範技能的使用方式，同時解釋一個技能內部包含哪些檔案。加入技能後，它會出現在Personal Skills的列表中，點開就能查看這個技能的相關內容。
（圖／《Claude 萬用手冊》）
SKILL.md：技能的核心檔案，詳細記載這個技能的工作流程、設計原則、注意事項等。Claude啟用技能時，讀的就是這份文件
技能名稱與簡短描述：點進技能名稱後，最上方會顯示這個技能的用途簡介，告訴Claude何時應該啟用它
附件檔案：技能附帶的參考資料或資源檔案，作為Claude執行任務時可隨時取用的素材。不同技能會附上不同類型的附件，比如web-artifacts-builder技能附上建構網頁用的腳本與UI元件庫、internal-comms技能則附上各類公司文件的範例範本等。在本例的canvas-design技能中，附件是canvas-fonts字體資料夾，內含27種字體家族，Claude在生成圖片時可以直接引用，不需要另外下載
與平常使用Claude進行生圖不同，/canvas-design提供的是一套完整的設計方法論。它會要求Claude在開始繪圖之前，先建立一份設計風格（哲學）文件，思考這次作品應該採用什麼樣的視覺語彙、空間邏輯、色彩系統與字體調性，最後，再依照這份哲學去執行繪製。
不過這個技能有幾項明確的限制：
/canvas-design的輸出格式限於PNG與PDF。如果你需要JPG、SVG、PSD等其他格式，就必須在產出後另外轉檔。
Claude的生圖方式和ChatGPT、Gemini、Midjourney等工具不同。前述的工具都是透過圖像生成模型直接產生圖片，因此比較擅長做出攝影感、繪畫感，或具有真實材質的畫面。但Claude則是用程式畫圖，它會透過Python的繪圖庫，例如PIL、matplotlib，或SVG程式碼來計算圖形、線條、排版與色彩。因此，它擅長的不是寫實描繪，而是可被程式明確描述與控制的視覺形式。
Claude擅長的生圖範圍Claude不適合的生圖項目● 幾何構成、網格、色塊● 字體排印與版面設計● 參數化曲線（螺旋、波形、數學圖形） ● 重複圖案、點陣紋理、漸層● 資訊圖表式的視覺● 寫實的繪畫、攝影、有機質感● 人物、動物、植物等具象物體● 任何需要「手感筆觸」的內容● 細膩的場景描繪
【TIP】注意！雖然SKILL.md裡寫到Claude可以生成「博物館或雜誌等級的藝術品」，但這個目標只有在任務主題剛好落在它擅長的視覺類型時，才較容易成立。假設你要求它「畫一張可愛的深海生物海報」，它無法畫出真實的生物，最後改以用SVG拼出比較卡通化的替代圖形，結果反而會和原本承諾的高質感設計產生巨大落差。因此，在請它生成圖片之前，最好先確認你的主題是否能轉換成它擅長的視覺語言。
在了解優勢與限制後，我們就可以進入實作！本例要請Claude生成一張電子音樂活動海報。這類主題本身就很適合轉化成幾何圖形、線條、漸層、參數化曲線與排版設計，因此和/canvas-design的能力範圍相當契合。
/canvas-design實作結果：
（圖／《Claude 萬用手冊》）
節錄自：旗標《Claude 萬用手冊：Claude.ai | Desktop | Cowork | Code Mode | Design | Computer Use | Skills | Connectors | Plugins》／施威銘研究室 著
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