SolidWorks零組件機構設計
104學習
切割機
指能有效將複雜問題拆解成更小、更容易處理的部分，讓工作流程更有條理且效率提升。此技能強調分析與分工，能幫助團隊明確分配責任，避免資源浪費及重複作業。擁有此能力的人，通常在專案管理、問題解決及流程優化上表現出色，對提升整體產能與品質非常關鍵。簡言之，就是將大目標化繁為簡，確保每一步驟都能順利執行並達成最終成果。
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甲級鑄造技術士
鑄造職類技術士技能檢定規範於民國六十五年公告，為因應工商業發展與本行業技術水準之提昇於民國八十五年修訂乙、丙級規範。鑄造是最古老的藝術(ART)，更是最先進的科技（HIGH-TECHNOLOGY），鑄造技術的發展與經濟起飛脈動同步，既保有傳統鑄造技術的精華，更融入了現代技術，以符合未來企業發展的可能需要，將整體技能架構加以整合，以期能與企業界的實務需求結合。
鑄造為機械製造行業之一，依技能範圍及專精程度分三級以配合行業發展特性所需：
(一) 甲級為具鑄造設計與品質管理，技術指導與成本分析之專業人員。
(二) 乙級為具鑄造獨立作業及技術指導能力之從業人員。
(三) 丙級為具鑄造基本作業能力之從業人員。
甲級工作範圍：從事各種鑄造法之模型（具）與鑄模設計、製作、金屬熔解、鑄件檢測、鑄材試驗、鑄疵分析與對策、工廠管理、環保與工業安全等技能。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
丙級事務機器修護技術士
事務機器是一種自動控制產品，具體的說就是一部機器中結合了機械、電機、電子以及光電的領域。但售後服務工作多屬單獨應付，故事務機器修護工所需的技術要求是多方面的，加上產品壽命週期的變化，必須瞭解新產品的特性，以及累積各項技術經驗，能獲得升遷的機會。
因進口事務機器的技術資料多為原文，敢對閱讀能力的要求甚高，故欲擔任事務機器的修護工作最低應為高工不相關科別畢業，機工、電工、電子等並受過短期事業訓練者為合格。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
乙級鑄造技術士
鑄造職類技術士技能檢定規範於民國六十五年公告，為因應工商業發展與本行業技術水準之提昇於民國八十五年修訂乙、丙級規範。鑄造是最古老的藝術(ART)，更是最先進的科技（HIGH-TECHNOLOGY），鑄造技術的發展與經濟起飛脈動同步，既保有傳統鑄造技術的精華，更融入了現代技術，以符合未來企業發展的可能需要，將整體技能架構加以整合，以期能與企業界的實務需求結合。
鑄造為機械製造行業之一，依技能範圍及專精程度分三級以配合行業發展特性所需：
(一) 甲級為具鑄造設計與品質管理，技術指導與成本分析之專業人員。
(二) 乙級為具鑄造獨立作業及技術指導能力之從業人員。
(三) 丙級為具鑄造基本作業能力之從業人員。
乙級。
工作範圍：從事鑄模製作、金屬熔解及澆鑄等技能。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
丙級鑄造技術士
鑄造職類技術士技能檢定規範於民國六十五年公告，為因應工商業發展與本行業技術水準之提昇於民國八十五年修訂乙、丙級規範。鑄造是最古老的藝術(ART)，更是最先進的科技（HIGH-TECHNOLOGY），鑄造技術的發展與經濟起飛脈動同步，既保有傳統鑄造技術的精華，更融入了現代技術，以符合未來企業發展的可能需要，將整體技能架構加以整合，以期能與企業界的實務需求結合。
鑄造為機械製造行業之一，依技能範圍及專精程度分三級以配合行業發展特性所需：
(一) 甲級為具鑄造設計與品質管理，技術指導與成本分析之專業人員。
(二) 乙級為具鑄造獨立作業及技術指導能力之從業人員。
(三) 丙級為具鑄造基本作業能力之從業人員。
丙級工作範圍：從事鑄模製作、金屬熔解及澆鑄等技能。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
乙級重機械修護技術士
重機械修護技術士技能檢定規範於民國七十二年五月三十一日公告，依其技能範圍及專精程度分為甲、乙、丙三級，為提昇本職類從業人員技能水準及符合社會之需要，爰於八十七年度再予修訂。重機械為現代化建設的必備機具，對施工技術及工程品質的提昇皆有密切的關係；而重機械修護專業人才的培育，可經由技能檢定而有效提昇專業素養。
乙級重機械修護技術士細分為引擎、底盤兩組。
1. 乙級引擎組工作範圍：重機械引擎的拆裝、分解、組合、檢查、測量、調整、保養維護、故障排除及機件鑑定。
2. 乙級底盤組工作範圍：重機械除引擎以外之各項機件的拆裝、分解、組合、檢查、測量、調整、保養維護、故障排除及機件鑑定。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
初級機械設計工程師
為因應經濟環境變遷，配合政府的產業政策與機械產業未來發展趨勢，建立國內機械專業人才認證體系，並藉以提供企業界優良之機械專業人才。本認證依據機械人才的職能為基礎，發展能力指標及評鑑內容，協助產業篩選合乎需求的人才。並邀集機械類產官學研各界參與規劃，作為認證之標準，以確認通過此認證之專業人才，確實具備產業需求之能力。就個人而言，取得此認證可提升個人之就業能力，就企業而言，則是企業人才選用的客觀標準。
通過初級機械設計工程師考試者，應可執行機械元件之設計工作之能力。
工業技術研究院
精選貼文，掌握第一手知識
告別制式勞動，迎向 AI 時代人才的變革與重構
從 AI、大數據到雲端運算，智慧科技持續重塑企業運作模式，也同步改變科技人才的能力結構與職涯路徑。當技術不再只是工具，而是開始參與決策、流程與協作機制的設計時，企業對人才的期待，也隨之快速被改寫。隨著生成式 AI 進入科技研發現場，產業競爭的焦點，逐漸從單純的效能與技術規格面，轉向研發流程、協作效率與人才結構的重新配置。
文／104人力銀行
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本文導覽：
先定義後拆解，掌握工具且能同時進化的優勢
AI 不是取代能力，而是重新設計組織的槓桿
AI 改變的不只是工具，而是人才競爭的基準
無論是深耕資安領域的趨勢科技、由單點工具轉向 AI 驅動工作流程的KDAN 凱鈿、將服務版圖延伸至「新商務」場景的騰雲科技，亦或是持續推動流程優化的技嘉科技，皆不約而同指出：AI 並不是單一技術的導入，而是從根本上，重新定義工程師的工作方式與企業的選才邏輯。
先定義後拆解，掌握工具且能同時進化的優勢
趨勢科技指出，在資安產業中，AI 的導入不僅提升效率，更放大了攻防的速度與規模。企業真正需要的，已非能單純完成任務的工程師，而是要能理解問題、拆解問題，並知道如何運用 AI 讓產品與防禦能力持續進化的人才。「企業現在看的人才，不再是會不會寫 code，而是能不能用 AI 定義問題、拆解問題，並把它真正放進工作流程裡。」
這樣的轉變，使「會寫程式」逐步從門檻條件，轉變為一種基本能力。
KDAN 凱鈿則觀察到，企業選才的標準明顯被翻轉。過去對工程師的面試，多半以程式語言的熟悉度為主，然而當 AI 加入成為日常工具，真正拉開差距的，反而是思考邏輯和問題拆解的能力。「以前我們面試工程師，程式語言熟悉度大概佔六、七成，思考能力佔三、四成；現在幾乎倒過來。」甚至可以說，判斷能力及邏輯架構，已遠勝單一技術的掌握。能力結構之外，AI 也在重新設計工作流程本身。
AI 不是取代能力，而是重新設計組織的槓桿
面對 AI 帶來的轉型壓力，騰雲科技則是認為，企業需要的人才，除了熟悉新工具，得要能解構既有的流程與模式，並予以重新加以設計。「頂尖的人才必須完備能解構問題的智慧，將經年累月結痂的既有工作流程無情拆解，再結合新工具進行徹底重構，以此創造出破局的商業價值。」在如此框架之下，AI 並非取代既有能力，反倒成為推動組織再造的重要槓桿。
相較之下，在硬體與韌體研發領域，AI 帶來的影響則呈現不同面貌。
AI 的導入並非突然出現，而是建立在長期流程自動化與知識共享文化的基礎之上。技嘉科技表示，當標準化與重複性的工作逐步由工具接手，企業在選才的課題上，反而更回到人才的本質。「AI 並沒有讓工程師變得不重要或被取代，反而讓一件事變得更加清楚——當工具越來越強，人真正不可取代的，仍然是持續學習、理解問題，以及把經驗轉化為能被團隊延續的知識。」
也因此，雖分處不同產業與戰略位置的四家企業，卻給出近乎一致的答案——AI 確實已改變你我的工作流程與內容，也對工程師的角色重新定位，然而企業真正關注的，不是誰會被取代，而是誰能定義出與 AI 協作的新方式。
AI 改變的不只是工具，而是人才競爭的基準
當 AI 已能協助完成大量數據的整理、流程文件撰寫及程式生成，甚至是輔佐當下決策的研判時，隨之浮現的是一個跨越產業和領域的深層叩問——AI 會不會取代人類？
觀察四家受訪的企業，答案竟出乎意料地一致：AI 並不會讓「人」變得不重要，而是讓人才的價值重新排序。但首先被改變的是，企業對工程師角色的認知與理解。當標準化、重複性的工作逐步由工具接手，真正拉開差距的，不是技術的熟練度，而是能否理解問題、拆解流程，並持續與新工具共同進化的能力。
正如受訪者所指出：「不是 AI 會取代人，而是會用 AI 的人，會取代不會用 AI 的人。」對企業而言，這意味著選才邏輯正在改變；對求職者而言，也代表未來職場的競爭力，將來自於跨領域理解問題的能力，以及在變動之中持續重塑自身角色的位置。
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在趨勢科技，唯一的競爭對手是駭客：AI 時代下，資安人才與研發現場的真實變化
精選 【英檢】全民英檢報名倒數！中級1/30開考、11/23截止，一日考聽說讀寫一次搞定
求職履歷、升遷、部分公職與企業甄選，常會要求或採認英檢成績。如果你打算在明年初拿到全民英檢（GEPT）成績，這個月就要完成報名：116 年 1 月的初級、中級場次，報名都在 11 月截止。
📅 11 月截止的三個場次（116 年 1 月考試）
1️⃣ 初級 聽讀：1/9（六）考試｜報名至 11/20｜報名費 630 元｜成績 1/21 公布
2️⃣ 中級 聽讀：1/30（六）考試｜報名至 11/23｜報名費 900 元｜成績 2/26 公布
3️⃣ 中級 一日考：1/30（六）考試｜報名至 11/23｜報名費 2,530 元｜成績 3/5 公布
報名期間從 10/20（中級）開始，考試通知 1/20 發送。以上日期皆為官網公告，實際以財團法人語言訓練測驗中心（LTTC）最新公告為準。
💡 什麼是「一日考」？
全民英檢傳統上分兩階段：先考聽讀，通過後再報考說寫。一日考則是把聽、說、讀、寫四項合併在同一天考完。
．適合誰：時間有限、想一次拿到完整四項成績的上班族；或履歷、甄選需要「聽說讀寫」完整成績的人
．費用：2,530 元，剛好等於中級聽讀 900 元＋說寫兩項 1,630 元
．取捨：一天考四項比較耗體力，成績也比只考聽讀晚一週公布（3/5 vs. 2/26）
🤔 該報初級、中級聽讀，還是中級一日考？
．職缺只寫「具英檢中級以上」，但沒指定四項：可先報中級聽讀，費用較低、成績較快
．需要完整聽說讀寫成績，或不想分兩次排時間：選中級一日考
．英文基礎還不穩：先從初級聽讀開始，1/9 就能考，1/21 出成績
．錯過 1 月場：中級下一次聽讀在 5/8（報名 2/1～3/12），說寫在 4/17、18（報名 1/29～3/5）
✅ 報名前 3 件事
1. 確認目標單位要的是哪一級、要不要四項都有成績
2. 準備好報名資料與照片，上 LTTC 全民英檢官網線上報名、繳費
3. 繳費後到官網確認報名成功，1/20 記得查考試通知
⚠️ 三個常見錯誤
❌ 以為還有時間：初級 11/20、中級 11/23 就截止，別拖到最後一天才報名
❌ 只看總分：全民英檢各分項都有通過門檻，不能只靠強項拉分
❌ 一日考不先練體力：四項連考，平時就要練習整份計時作答，口說和寫作也要一起練
✏️ 從現在到 1/30，約 12 週怎麼準備？
．第 1～4 週：做一份完整模擬題，找出最弱的一項
．第 5～8 週：聽讀每天固定練，寫作每週至少寫 2 篇並請人看
．第 9～11 週：口說錄音自評，整份計時模擬
．最後一週：調整作息、確認考場與證件
📚 104學習免費英檢課程，可以先看
．【免費課程】5分鐘看懂全民英檢：級數差異、使用時機與報考方式
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/4d79891f-b2e3-457e-ab25-000a02de6e78
．【免費課程】全民英檢初級入門 第1堂｜初級考試地圖：考什麼、怎麼通過、如何準備
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/bab55772-8818-462d-adde-167fa9818c39
．【免費課程】全民英檢初級入門 第2堂｜聽力重點：聽懂問題，抓住關鍵資訊
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/4dd6f9d7-81e1-4e3f-bf66-3bd8dcaa68db
．【免費課程】全民英檢初級入門 第4堂｜寫作重點：先寫完整句，再連成短段落
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/30c601be-46bf-4218-99a2-c7b2d9ea21ae
你準備報哪一級？會選兩階段考還是一日考？歡迎留言分享你的英檢計畫！
資料來源：
．財團法人語言訓練測驗中心 全民英檢官網 測驗日程：https://www.gept.org.tw/
※ 報名期間、費用與考試規定以 LTTC 官網最新公告為準。
從精密加工到模具開發——新北高工模具科：打造工業之母的專業技術工程師
從孩子手中的樂高積木、日常使用的手機殼，到汽車零件與精密電子產品，這些看似毫不相關的物品，背後卻有著共同的製造關鍵——模具。模具不僅決定產品的外型與精度，更是大量生產不可或缺的技術，因此被譽為「工業之母」。走進新北高工模具科，從傳統車床、銑床到高階五軸加工機與塑膠射出設備，學生不只學習操作機械，更要從設計圖面出發，親手完成精密零件，甚至開發自己的產品。
從台積電工程師到技職教師，洪宜芳主任的教育之路
新北高工模具科主任洪宜芳，畢業於國立中央大學機械研究所，並取得國立臺灣師範大學博士學位。投入教職前，他曾在台積電擔任五年製程工程師，累積半導體產業的實務經驗。談起轉換跑道的契機，來自求學時期深受高職導師蔡秋明的啟發，讓他始終對教育工作懷有熱忱，最終決定離開科技業，投入技職教育，至今已在新北高工任教約15年。
樂高積木怎麼做出來？揭開「工業之母」的秘密
「你能無時無刻在家享受著模具帶來的便利，但家裡卻不會擺任何一副模具。」洪主任用一句話，道出模具產業與生活的緊密關係。
他以樂高積木為例，想要大量生產尺寸一致、能夠精準組裝的積木，就必須先製作模具，再透過製造程序生產。無論是寶特瓶瓶蓋、眼鏡框，還是各式3C產品零件，背後都可能運用模具技術。
因此，模具科不只是學習金屬加工，更要理解如何將產品構想轉換為設計圖面，經過精密加工、組裝與測試，打造符合規格的模具。
三年課程循序漸進，從機械製圖到產品開發
新北高工模具科的課程採取由淺入深的學習方式。高一著重機械製圖與基礎加工，學生先學會閱讀圖面、理解尺寸與空間關係，再透過車床、銑床、磨床、鑽床及基礎銲接等實習，將設計轉化為實體零件。
高二進階學習CNC數值控制加工，接觸電腦輔助製造（CAM），將設計轉換為機器能執行的加工指令，提升加工效率與精度。
高三則整合三年所學，投入模具製作與專題實作，並依興趣選擇模具設計、數控加工、沖壓模具或塑膠模具等實習方向，逐步完成模具開發與組裝。
圖片：學生模具作品
全國高職首臺五軸加工機，挑戰高階精密製造
新北高工模具科的一大特色，就是五軸加工技術。洪主任介紹，學校早在民國98年便引進全國高職首臺五軸加工機，當時設備價值約700萬元。
相較於一般三軸CNC銑床，五軸加工機增加兩個軸向旋轉運動，能從更多角度加工複雜的立體工件。學生須先具備三軸加工基礎，才能在高三進一步學習高階加工技術。
此外，模具科也開設機械手臂選修課程，提供機械群學生接觸自動化技術的機會，拓展AI智慧製造的學習視野。
圖片：五軸加工機設備機臺
模具結合電機技術，跨領域專題屢創佳績
模具製造不只需要機械加工，也能與電機控制技術結合。洪主任分享，模具科經常與電機科合作專題，由模具科負責機構設計與零件製作，電機科則運用電控專業，讓作品具備自動化功能。
例如，曾有五位學生組成跨科團隊，結合PLC可程式控制器與機械搬運概念，完成自動化相關專題，並在全國專題實作競賽獲得佳作。
透過跨領域合作，學生不僅能發揮各自的專業優勢，也能提早體驗產業中不同技術分工協作的模式。
從黑皮料到精密成品，陳同學找到實作成就感
對高二陳同學而言，選擇模具科的契機，除了學校距離住家較近，也受到學校官網介紹影片及新穎設備的吸引。
然而，剛入學時，她對工廠實習其實有些抗拒。「一開始會覺得進工場手會黑，而且工場沒有冷氣。」但隨著逐漸熟悉加工技術，想法也慢慢改變。
最讓她有成就感的是高一的模具基礎實習。從原本的黑皮料開始，經過加工、量測與修正，最後完成符合尺寸、能夠組裝的作品。
過程中也曾遇到挫折。陳同學坦言，剛開始不熟悉X、Y、Z軸與尺寸計算，一個數值出錯，就可能讓整件作品不符合要求，甚至曾因此拿到不及格的成績。所幸在老師帶領下，透過反覆練習與量測，她逐漸掌握技巧，也從原本的抗拒，轉變為享受完成作品的成就感。
三年挑戰四張證照，世界金牌教練培育專業人才
專業證照是新北高工模具科的重要培育方向。洪主任說明，學生高一可報考模具工丙級，高二挑戰銑床相關丙級證照；高三則能依興趣與能力，進一步報考CNC銑床及塑膠模具乙級證照。學校也安排假日輔導課程，協助學生累積實作經驗。
除了證照培訓，科內更有曾獲世界技能競賽金牌的教師投入選手培育。學生從高一便有機會參與課後訓練，經過選拔與長期培訓，逐步挑戰全國技能競賽及工業類科學生技藝競賽。
洪主任認為，成為優秀選手不只需要技術，更需要耐心、自律與抗壓能力，才能在反覆練習中持續突破。
圖片：模具科選手培訓室
不只當模具工程師，升學與職涯選擇更多元
模具科畢業後，並不只能就讀模具相關科系。洪主任說明，學生可選擇機械工程、機電工程、模具工程等領域，未來投入精密加工、產品製造、模具設計，甚至半導體產業，擔任設備或製程工程師；也有學生接手家族工廠，朝創業與經營管理發展。
喜歡動手做、好奇產品如何誕生？模具科等你來挑戰
什麼樣的學生適合就讀模具科？洪主任認為，只要對動手實作有興趣，喜歡研究物品如何製造，或具備基本空間概念，都很適合嘗試。雖然機械製圖需要立體想像能力，加工也涉及基礎數學計算，但這些能力都能透過課程與實作逐步培養。
從一張設計圖、一塊金屬材料，到精密零件與完整模具，新北高工模具科讓學生在三年學習中，逐步累積專業技術，也為未來升學、就業與產品創新開啟更多可能。
從廢料到關鍵原料，聯友金屬科技要找的是——願意把技術做深的人
文／104人力銀行
本文導覽：
從產業末端重返上游：關鍵金屬循環是一門專業技術
屏東新廠陸續擴產，朝在地閉環供應鏈前進
最稀缺的可能不是金屬，而是冶煉人才
用師徒制與實作，培養市場上找不到的人
扁平組織，讓員工和公司一起成長
在還沒有標準答案的產業，建立自己的位置
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從半導體、AI伺服器，到電動車、航太與軍工，隨著關聯產業持續發展，市場關注的往往只有晶片與設備，但支撐起這些應用的，還有大量不易被一般人看見的關鍵材料。鎢、鈷等金屬，便是精密加工、電子零件、半導體製程與高階製造不可或缺的上游原料。
台灣缺乏天然礦產，許多關鍵金屬長期仰賴進口；與此同時，散落在工廠、刀具、機械零件及電子產品中的金屬廢料，卻可能因國內缺乏回收與精煉能力而流向海外。
聯友金屬科技所做的，正是將供應鏈末端的廢棄資源重新帶回到產業前端，轉化為能再次投入製程的關鍵原料。
聯友金屬董事長兼總經理吳永中表示，「半導體未來會怎麼走，我不敢說；但它不管怎麼走，都躲不掉原料。」當全球供應鏈受到地緣政治牽動，面對關稅、出口管制與原料短缺等挑戰，能否在地建立從金屬分離、純化到材料再製的完整能力，已不只是環境議題，更關係到一個國家的產業韌性。
從產業末端重返上游：關鍵金屬循環是一門專業技術
提到資源循環回收，許多人直覺聯想到載運、拆解和分類。但對聯友金屬而言，真正的工作是分析不同廢料的金屬含量，經過分離、冶煉與純化，再製成品質穩定、能夠重新投入工業製程的原料。
這是一個從「產業末端」回返「供應鏈上游」的過程。
聯友金屬科技於2018年成立，以二次硬質合金及含鎢、鈷的工業材料為來源，逐步建立金屬回收與循環製造能力。公司現階段主要提供鎢、鈷相關原料，客戶及應用範圍涵蓋精密機械、汽車零組件、航太、電子與半導體等領域。
相較於從原礦開採金屬，工業廢料中的金屬含量通常更高，也能減少採礦、運輸與高耗能處理造成的環境負擔。但廢料來源複雜，每一批材料的組成、品質及處理方式都可能不同，無法只靠一套標準流程完成。
「理論上沒有問題，不代表實際生產不會遇到問題。」吳永中說，設備真正投入產線後，仍會碰到法規、原料、設備及製程條件不同所產生的挑戰；而持續解決這些問題，最後累積下來的經驗，才是企業真正的技術。
屏東新廠陸續擴產，朝在地閉環供應鏈前進
在既有的金屬循環與原料供應基礎上，聯友金屬正進入下一個發展階段。
隨著屏東新廠陸續投產與建置，公司持續擴充產能；位於宜蘭的聯友先進材料，則聚焦鈷產品的高值化發展。接下來，聯友也規畫向氧化鎢、鎢粉及碳化鎢等下游產品延伸，串聯原料取得、分離純化與產品製造，使從二次資源中提煉出的關鍵金屬，得以在台灣完成更多加工環節，進一步供應精密工具、半導體及其他高階製造產業。
這項布局不只是增加產品種類，更希望將原本可能流向海外的金屬資源留在本地，降低關鍵原料對進口的依賴，逐步形成在地閉環供應鏈。
在全球關鍵金屬供應鏈重組之際，各國也愈來愈重視供應自主與在地再製能力。面對來自海外的合作需求，聯友也開始評估如何將技術與營運經驗帶往國際市場。吳永中觀察，許多國家並非沒有工業廢料，而是缺少將其轉化為合格原料的技術與人才。
最稀缺的可能不是金屬，而是冶煉人才
產能和產品線持續擴張，聯友金屬目前面臨到的最大課題之一：就是人才。
「台灣的金屬冶煉人才，不只是缺，而是幾乎沒有。」吳永中直言，台灣的高等教育與人才市場長期聚焦半導體、電子及資訊產業，專門投入金屬冶煉與資源循環的人相對少，企業很難直接找到具備完整經驗的人才。
因此，聯友金屬將人才條件放得更為開放。化工、化學、材料及環境工程等背景，都是公司期待的人才來源；對產線與製程工作而言，只要具備基本化學概念、願意從實務學習，公司便願意投入培養。
研發與品質管理職務則需要更明確專業背景。由於回收原料的成分與品質可能不一，如何化驗、判斷材料、調整製程並維持產品穩定，是公司重要的競爭力。研發團隊除了改善現有製程，也必須為新產品及下一階段的金屬材料預先布局。
人才需求也不限於技術部門。隨著新廠建置與海外業務發展，公司也需要國際貿易、法務與法規遵循、財務會計、採購及倉儲管理等人才，以因應跨國交易與組織成長帶來的需求。吳永中也強調：「這些職缺主要並非來自人員流動，而是伴隨公司規模擴大、新廠建置與組織分工而產生。」
用師徒制與實作，培養市場上找不到的人
面對外部缺乏成熟人才的現況，聯友金屬選擇從企業內部培養。
新人進入公司後，初期以師徒制為主，由具備經驗的同仁帶領熟悉設備、原料及生產流程。公司也透過研發團隊、產線實作及對外技術交流，協助人才逐步建立專業能力。
這類工作難以只靠書本習得。相同的冶煉技術，搬到不同國家或不同廠區，可能因為法規、設備及原輔料條件改變，而出現完全不同的結果。人才必須具備動手驗證、找出問題並持續調整的能力。
相較於已高度分工的成熟產業，資源循環仍有許多尚未被建立的技術與市場。這也代表，對剛進入產業的人而言，能接觸到的範圍更廣，從原料辨識、製程改善到新產品開發，都可能成為未來的專業方向。
「只要有基礎、願意做，公司都能培養。」吳永中認為，這產業真正需要的是，願意在實作中發現問題、累積能力之人。
扁平組織，讓員工和公司一起成長
成立時間不長，聯友金屬目前仍保有相對扁平的組織。吳永中說明，公司現階段重視溝通與決策效率；員工若希望接觸不同工作或轉換發展方向，也能透過內部溝通尋找機會。
隨著規模擴大，公司也將同步建立管理制度與總部功能；但在各個事業單位中，仍希望維持組織彈性與行動速度。
在員工回饋上，聯友透過獎金與股權激勵，希望讓人才有機會分享企業成長成果。吳永中認為，相較於只以一次性獎金肯定員工表現，長期激勵更能讓人才與公司建立連結、一起成長。
公司未來也將朝專業經理人治理發展，而非採取家族世代接班。隨著組織與事業版圖擴張，內部人才也將有更多承擔管理責任、帶領團隊的發展機會。
在還沒有標準答案的產業，建立自己的位置
資源循環不是短期風潮。原料價格可能起伏，產業技術也會不斷改變，但只要人類持續製造與消費，如何讓有限資源重新回到供應鏈，就會是一項長期需求。尤其當愈來愈多國家將鎢、鈷等金屬視為關鍵或戰略資源，分離、純化與循環再製能力已不只是環保選項，更成為高階製造與供應鏈安全的一環。
吳永中坦言，製造現場的工作難免比較辛苦，資源循環產業也仍背負著傳統回收業的刻板標籤。但在他看來，這反而是一個尚未被多數求職者看見，專業價值能隨實務經驗持續累積的領域。
半導體讓台灣建立了世界級的製造能力；下一階段，台灣能否建構關鍵金屬的在地循環能力，同樣需要一群願意長期投入的人。對求職者而言，在產業尚未形成標準答案之前若能投入，也意味著有機會跟著技術與市場成長，累積出難以取代的專業能力。
聯友金屬期待尋找的，正是願意走進製程現場、把技術做深，並與公司一起將這條關鍵金屬產業鏈建立起來的人。
想進半導體供應鏈？再看看這些職涯機會：
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大腦其實不擅「多工」！學會一招，不過度勞累也能提升產出
多工處理就代表高效率嗎？其實頻繁切換任務反而會讓大腦精疲力盡。作者分享，依據任務種類、客戶、專案、使用工具來分類，將同類別任務一起處理，就能在不過度勞累的情況下達成高效率產能。本文節錄自《節省工時的100種方法》。
文／森田幸（森田ゆき）
一般認為，人類的大腦並不擅長多工處理。進行多工作業時，注意力容易分散，不僅容易出錯，也難以保持專注。或許有些人也曾有過這樣的經驗：同時進行好幾項任務，或是短時間內將專注力切換到其他事情，結果大感精疲力盡。
當然，也一定有人覺得，只要努力，就能做到多工處理。但若是努力過了頭，反而會偏離提升時間效能的本質。在處理文書工作時，若能刻意避免多工，專注把每件事做好，自然就能更加輕鬆的提升效率。
舉例來說，假設你是依照這樣的流程來工作：先製作了要寄給A公司的報價單，接著去追蹤與B公司專案相關的過往郵件，再整理成資料，然後回覆C公司的詢問郵件，最後一邊瀏覽A公司的網站，一邊製作提案書，最後寄出……。
在這種情況下，每當要切換到下一項任務時，對應的客戶就會改變，所以每一次都必須切換意識。此外，由於使用的工具也因任務有所不同，對大腦來說是相當沉重的負擔。
同類別任務一起處理
所以，只要將它依照任務種類、客戶、專案、使用工具的分類來歸納，就能大幅減輕大腦的負擔。
以剛剛的例子來說，若將「A公司」相關的任務統合在一起，接續完成報價單和提案書的製作，大腦就不必過度勞累的運作。再者，以郵件寄出A公司的報價單時，若能順便處理C公司的詢問郵件，接著再去確認B公司的郵件往來紀錄，那麼只需要查看一次收件匣就可以了。
還有其他例子，包括製作一份請款單時，順便先將其他客戶的請款單也同時處理好，就能減少打開試算表軟體、拿出計算機的次數。又或者，雖然交件期限不同，但只要有能同時完成的工作，就在同時段一口氣處理掉。接著，讓郵件在最適合交件的時機送出，如此事先做好預約寄送的設定，就能讓自己輕鬆許多。
「該如何安排順序才最有效率呢？」在著手開始工作前，請先養成思考這個問題的習慣吧！
POINT：思考最有效率的工作順序。
節錄自：大是文化《節省工時的100種方法：我在巴克萊銀行、AIG、安聯等外商主管身邊學會，品質與速度兼顧的時短工作術，不用拚命就有高績效。》／森田幸（森田ゆき） 著
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
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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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超越標準答案？！AI運算的百萬瓦賽局，在光寶你也可以擁有「定義規格」的技術特權！
在科技製造業，許多工程師常受困於「追趕規格」的無力感。然而，光寶科技正發起一場思維革命，將研發重心從「被動代工」轉向「主動定義」。 憑藉深厚的跨域整合實力，光寶工程師不再只是填寫考卷，而是大膽定義未來能源規則，在這裡，創新不再是高風險的口號，而是每一位職人在安全感中放手一搏的日常。
文／《104職場力》
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思維翻轉革命：定義未來電源架構技術的任性：為了1%的效率，我們拒絕妥協速度的決勝：用敏捷重新定義硬體開發全球的舞台：你的能量，決定你的疆界
在台灣的科技製造業，許多工程師都曾有過一種共同的無力感，撞上的不是技術瓶頸，而是「意義」的流失。
客戶給了規格(Spec)，PM壓了時程，工程師的任務就是把這些數字「做出來」。過程中，為了避免犯錯，為了達成良率的門檻，傾向使用最保守的設計與架構。「創新」往往只淪為簡報上的口號，因為在產線壓力前，創新意味著不可控的風險。
然而，這種「防禦性開發」的邏輯，正在被一場發生在運算核心的革命所打破。
當AI伺服器算力需求呈現指數級暴漲，舊有的標準答案儼然已失效。走進光寶科技的研發中心，你便會發現這裡的不同。工程師之間談論的不是怎麼「完成交付」，而是如何在物理極限的邊緣，利用公司賦予的強大安全網，大膽地定義未來的能源規則。
思維翻轉革命：定義未來電源架構
「現在的 GPU 是 AI 運算的大腦，但這個大腦運作時，需要心臟和血液的供應。」
光寶科技 Tiger Team資深處長李逸飛(Ifei Lee)
光寶科技Tiger Team資深處長李逸飛(Ifei Lee)，用生動的醫學比喻形容光寶的角色：「我們做的電源是心臟，散熱是血管。如果供電不及或散熱不順，大腦就會因為『心律不整』產生停擺。」
過去模式是客戶給規格、供應商照做，這只是代工，不是研發。光寶改變了遊戲規則：我們不只是執行，而是主動診斷、提出解方，甚至在客戶未察覺潛在問題前，預先定義未來架構的解決方案。」這需要具備跨域整合力，從電網到晶片生態系思考，從硬體到軟體，全面系統性思維能力的人才。
「這要求工程師須具備光寶新三力之中的高度「跨域整合力（Cross-Domain Integration）」。」
Ifei描繪了未來場景：隨著AI算力爆炸，未來的電源機櫃將邁向百萬瓦(Mega Watt)等級。「這意味著要把五六百戶家庭的用電量，或三四百台冷氣機，全塞進一個冰箱大小的空間裡運作。」
在這種極限場景下，單一技術無法解決問題。工程師必須打破硬體、軟體、散熱的界線，從整個場域(Scope)思考。從電網配置到晶片負載，這是一個系統工程。
「所以我們不是簡單賣產品而已，重點在於提供解方(Solution)。」Ifei 強調，「當你能幫客戶想到他沒想到的痛點，並用 POC(Proof of Concept)證明解法有效時，客戶就不會把你當供應商，而是視為共同定義未來的夥伴。」
這正是光寶給工程師的第一個承諾：在這裡，你不是在填寫別人出好的考卷，你甚至可以定義題目，並寫下答案。
技術的任性：為了1%的效率，我們拒絕妥協
如果Ifei談的是戰略，那麼雲服務電能方案事業部(CSP Power)資深經理張弘杰(Derek Chang)，則演繹了第一線的「工程師職人精神」。
Derek負責AI資料中心關鍵的電源系統與BBU（備用電池單元），每天都在與物理極限搏鬥。「最大挑戰是空間沒變，但需求變了。」Derek 解釋，「AI數據中心瓦數從4KW一路飆到20KW，且因要塞進更多電池，留給電源的空間反而變少。」
這是一個殘酷的數學題：功率密度(Power Density)提升了6倍以上，但體積不能變。
一般面對這種任務，通常會選擇折衷處理：告訴客戶不易做到，或犧牲效率換取穩定。畢竟換新架構風險巨大，出了問題誰負責？但在光寶，Derek的團隊做了截然不同的決定。
「為了再提升那1%的效率，我們決定主動換架構。」 Derek 語氣中透著執著，「我們可以與客戶協商降規或用舊架構硬撐，但為了逼自己更好，我們主動改變遊戲規則。」
這1% 效率提升代表巨大的能源節省，但也意味著必須跳出舒適圈。是什麼讓光寶工程師敢於如此「任性」？
Derek給出的答案令人意外：因為有安全感。
「我們有強大的『設計品質確保單位(Quality Assurance Team)』。」Derek 解釋，「他們不是等產品做好才挑毛病，而是開發初期就介入，幫我們做各種Corner Case（極端情況）測試，找出被忽略的盲點。」
這就像為走鋼索的工程師鋪設了安全網。工程師知道設計在交付前會經過嚴格驗證，這讓他們敢於放手一試。更深層的，是一種「不急於抓戰犯」的文化。
「以前覺得技術是冰冷的，但現在我們希望工程師是有溫度的。」
光寶科技 雲服務電能方案事業部(CSP Power)資深經理張弘杰(Derek Chang)
Derek分享了一次深刻的經驗：曾有專案發生嚴重客訴，甚至影響到公司業務。「在很多公司，這種情況下第一反應通常是『找戰犯』。」Derek 回憶說，「但當時主管給了我們充分的時間與空間，只告訴我們：『先專心解決問題。』他幫我們擋下外部壓力，讓我們能專注找出Root Cause（根本原因），而不是急著找人負責。」
這種「可以放手一搏」的心理安全感，讓工程師明白：在這裡，失敗不是終點，而是突破的必經之路。而除了有主管支持，整個團隊更是最重要的靠山。
「這也是為什麼我說這家公司變得更有溫度。」Derek提到，光寶透過軟實力課程培養溝通與同理心。「以前覺得技術是冰冷的，但現在我們希望工程師是有溫度的。唯有懂得換位思考與團隊合作，才能在高壓環境下一起走得更遠。」
速度的決勝：用敏捷重新定義硬體開發
「在這個時代，敏捷比力量更重要。速度，有時候比體型還關鍵。」
光寶科技 企業運算服務事業部(Enterprise Power)處長劉宇舜(Sky Liu)
「在這個時代，敏捷(Agile)比力量更重要。速度，有時候比體型還關鍵。」Ifei曾這樣提到。而在企業運算服務事業部(Enterprise Power)處長劉宇舜(Sky Liu)的團隊裡，這句話轉化為每天運行的制度。
Sky負責競爭激烈的企業級電源產品，敏捷開發的導入，讓最終成品來得更好更快。
「傳統硬體開發是瀑布式流程(Waterfall)，許多規格必須在早期定案。由於後期變更成本高，一旦晚發現與客戶需求不符，往往難以調整。」Sky 解釋。
為了打破閉門造車，在光寶，軟體業邏輯被移植到硬體研發。「我們現在每兩週一個Sprint（開發階段），每四週一次 Review（成果檢視）。」敏捷開發明確地重塑了整個研發節奏。「透過快速迭代，我們做出小的MVP（最小可行性產品）就送去驗證。客戶反饋快，我們修正就快，永遠跟客戶在同一個頻率上。」
這模式對人才提出了新要求：「學習敏捷力(Learning Agility)」。
在光寶，資歷不是唯一標準，快速適應調整才是王道。Sky講述了一個故事：有次客戶需求變更，專案時程被瞬間壓縮一半。「那是個不可能的任務，」Sky說，「按傳統邏輯大家應該會抱怨。」
但團隊展現了驚人韌性。「不分資深資淺的夥伴，都主動跳出來問：『我可以多做什麼？』」Sky 回憶，「特別是剛加入的年輕工程師，沒有退縮，反而視為展現機會。」結果，這個專案在第一次試產(Pilot Run)就滿足了大部分要求。
為了讓年輕人更快上戰場，光寶建立了 「Pilot Z」 人才孵化機制。
「我們不希望新人覺得被放生。」Sky介紹，「這像『打通關』遊戲。前三個月，有專屬導師(Mentor)帶著你。」第一個月學基礎，第二個月熟架構，第三個月參與專案。每一關都有練習題與Mentor引導。甚至現在有針對菁英培訓的Pilot Z新世代人才養成計畫與研發替代役，在入職前兩個月脫崗培訓，與跨部門的同仁一起學習。
「Every step counts（每一步都算數）。」Sky強調，「即使是新人，我們也鼓勵他研究新技術議題並與大家分享。我們想聽年輕人的見解，這對團隊也是激盪。」
此外，光寶也深知工程師對職涯的焦慮。透過OGSM(Objective, Goal, Strategy, Measure)定期檢視，主管與員工討論雙軌發展。想學新技術，有AI社團；想學管理，有專案管理培訓；想換環境，公司也鼓勵跨BU的專案支持與跨域合作。
延伸閱讀：重塑產業，光寶科技用90天打造AI新世代人才Pilot Z
全球的舞台：你的能量，決定你的疆界
隨著轉型加快，人才舞台早已不侷限台灣。「我們正在推動Global Career Opportunities。」Ifei補充，「我們已與國外頂尖大學及實驗室合作，佈局未來技術。」
這意味著，光寶工程師有機會直接對接世界級研究機構，參與最前沿探討。同時，光寶將 「AI協作力」 視為核心。「現在是資訊爆炸年代，你必須快速辨識底層邏輯。」Ifei說，「我們鼓勵用AI工具加速學習與除錯。AI是你的大腦延伸，讓你把腦力用在創新上。」
採訪尾聲，問到：「為什麼現在是加入光寶最好的時機？」Derek沉思後說：「因為無論是產品或員工福利，光寶都正在往好的方向發展，而且很有感。」
對技術人才來說，最迷人的職場不是只有薪資福利吹上天，而是感到「被尊重」。尊重專業，所以賦予定義架構的權力；尊重成長，所以允許犯錯並提供安全網；尊重未來，所以提供全球舞台與AI工具。
在光寶，既可以是規格執行者，更可以是搶先解決兆瓦級難題的未來人；是可以為了1%效率重塑架構的專業職人，也可以是剛加入就用新技術驚豔全場的領航者。
在全球流動的時代，光寶已搭好舞台，等著定義超凡的未來。
光寶針對AI電源與液冷人才大量招募中，快來看看是否有合適的職缺▶ 立刻投遞
計畫趕不上變化不用砍掉重來！2招照樣保持高效
即使訂好了一天的工作計畫，突如其來的意外總是難以預料──像是上班途中遇到塞車，導致整個行程延誤，讓人不禁懷疑是否該整天「砍掉重練」。事實上，計畫不是用來完美執行的，而是提供方向與彈性調整的依據。本文節錄自《減法》，分享兩個簡單有效的做法，面對突發狀況也能穩住步調、維持高效！
文／王世民
本文目錄（點擊可快速前往）
1. 心態上的調整：破除完美主義，接受不完美2. 行動上的調整：及時調整當天的計畫
假如你本來的計畫是在9點到公司開始做第一件要事，但不巧的是，路上堵車，導致在9點15分才到達公司。在這種計畫剛開始執行就遇到了意外的情況下，你會怎麼辦呢？
圖／商周出版提供
大部分人可能會選擇放棄當天的整個計畫，但其實大可不必。
只要做好兩個調整，計畫依然能發揮作用，讓你的一天保持高效率。
1. 心態上的調整：破除完美主義，接受不完美
在一天的執行過程中，完全按照計畫執行的情況非常罕見。更常見的情況是計畫無法如預期般執行。
制訂計畫的本質，並不是要求執行情況必須與計畫完全一致，計畫的作用是提前做了一次預演，讓你在執行時心裡更有底，遇到問題後能快速調整。
既然這樣，為何大多數人在計畫未如期執行後，就會選擇放棄呢？
這就是完美主義在作祟：要嘛做到完美，要嘛就不做。
所以，只要心態上接受不完美，就不會輕易放棄一天的計畫了。
2. 行動上的調整：及時調整當天的計畫
當計畫執行情況出現偏差後，需要考慮哪些任務或時段可以進行調整，以適應變化後的情況。
以早上因為堵車而晚到公司15分鐘為例。
在這種情況下，可以接受稍晚開始做第一件要事，並利用上午預留的11點至11點半這個留白時段來做彌補，如圖5-42所示。
圖／商周出版提供
需要注意的是，調整當天計畫時，不要修改原計畫時段的內容，而是使用藍色字體在實際執行中填寫新的計畫安排。
節錄自：商周出版《減法：少即是多，慢即是快。關於時間、精力、效能與人生管理的核心科學。5%精英都在做的減法工作術》／王世民 著
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美關稅衝擊下 工具機廠商謀轉型 紛切進AI和半導體
2025-08-19 聯合報記者黃寅 由聯合新聞網授權轉載
美國關稅衝擊，機械業和工具機業衝擊大，但業者也紛紛轉型求生，像是以溫控知名的哈伯精密已轉型朝AI伺服器和半導體產業設備的溫控進軍，和大集團則不僅研發出機器人零組件中的行星齒輪減速機、諧波減速機和半導體封裝測試的最終檢驗分選機，並朝產業控股方向前進，迎接挑戰。
工具機要有好的精度，溫度控制是關鍵，哈伯精密是國內的溫控大廠，也受日本工具機廣泛應用。董事長許文憲說，疫情期間，訂單大起大落以及大陸的紅色供應鏈崛起，讓他從5年前構思公司必須找尋新的方向，因此逐步摸索，並在AI伺服器和半導體產業設備的溫控上找到新市場。
他說，相較於工具機產業殺價競爭，AI伺服器的散熱和半導體產業設備的溫控，價格和產業環境上都更穩定，尤其是半導體產業，對產品的品質要求高，不容易更換產業鏈夥伴，更適合公司的永續發展。目前公司將提升員工能力，增加菁英人力，提高公司的附加價值，以能永續經營。
[joblist_plugin title='更多104【哈伯精密】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/alt70dk' amount='3']
和大集團總裁沈國榮表示，以公司在機械業59年的歷史，要切進行星齒輪減速機、諧波減速機和半導體封裝測試的最終檢驗分選機，技術上不是問題，而是以往機器人產業還未興起，市場需求沒那麼大，因而沒有切入，但是現在量的需求已上來，協力體系也發展出來，公司因而也切進這些產業。
沈國榮認為全球工具機市場正面臨結構性改變，中國大陸受美國進口限制影響，加速發展自製關鍵零組件，低階工具機售價大幅降低，撂奪中階市場，台灣業者腹背受敵。據工具機公會統計，過去10年產值、出口額都腰斬。因此，他認為推動產業控股，以集團化方式發展較有利。
和大近年入主高鋒、達佛羅、邦泰等多家公司，朝集團化發展，他說，如此一來集團可統一採購、共同研發、打通業務通路，發揮更大的綜效，連銀行貸款都比較好談，也更有利於面對關稅風暴。
[joblist_plugin title='更多104【和大工業】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/o0d52tc' amount='3']
供應鏈裡的隱形推手：當技術走在趨勢之前，企業與人才如何看見彼此？
AI、先進封裝與智慧製造持續推動台灣供應鏈升級，從高階載板、電漿設備到精密零組件與稀有金屬再生，關鍵企業的人才需求也同步成長。本文解析半導體與製造業供應鏈的技術實力、人才缺口與職涯機會，帶你看見藏在產業鏈中的隱形推手。
文／104人力銀行
本文導覽：
「隱形」並非沒有名氣，而是關鍵角色藏在供應鏈裡
專利只是起點，真正的門檻在於進入客戶製程
產業看見了實力，人才是否看見了職涯？
人才缺口背後，也是一場辨識與溝通的落差
把產業實力，轉化為人才理解的職涯價值
一顆 AI 晶片要順利運作，除了晶片設計與晶圓製造，還需要高階載板完成訊號與電源連接；一座自動化工廠要維持速度與精度，仰賴換刀系統、分度機構等關鍵零組件；先進封裝要提高良率，少不了電漿清洗、蝕刻與表面活化；而工具機、航太及半導體製程所需的鎢、鈷，也需要回收、純化與精煉能力，才能降低對進口原料的依賴。
這些企業未必站在終端市場最前端，所提供的產品與服務，卻可能決定一條產線是否能穩定運轉、一項新製程能否正式量產，以及台灣供應鏈能否在地緣政治與原料管制下維持韌性。
在各自的專業市場中，它們其實並不缺乏知名度。客戶、供應商、投資人與產業工程師，早已熟悉其產品與能力；真正尚未被充分理解的，未必是企業名稱，而是它們在供應鏈中扮演的角色、長期累積的專業實力，以及能夠提供給人才的職涯機會。
「隱形」並非沒有名氣，而是關鍵角色藏在供應鏈裡
一般消費者看見的，通常是晶片、伺服器、智慧型手機、電動車或自動化設備等終端產品。至於產品如何被製造，背後需要哪些材料、零組件與製程設備，反而較少受到關注。
然而，產業競爭力往往正是建立在這些不容易被看見的環節。要判斷一家公司的重要性，不能只看新聞聲量、社群討論或求職市場的知名度，也必須檢視它在特定市場中的位置、是否進入指標客戶供應鏈、擁有哪些專利與製程能力，以及產品一旦缺席，客戶需要付出多高的轉換成本。
從市場資料來看，本系列觀察的供應鏈角色中，有業者的鎢酸鹽產品於 2024 年出口量躍居全球第二；也有自動換刀系統在國內市場取得超過八成市占率。它們服務的客戶橫跨半導體、印刷電路板、工具機、航太與精密製造，部分成果更由美系半導體大廠指定委託開發。
這些成果說明，它們早已不是被動等待訂單的零組件供應商，而是參與客戶製程、設備升級與下一代產品開發的重要夥伴。然而，一旦離開產業圈，外界未必理解這些數字所代表的意義，也未必知道一項看似微小的材料、零組件或製程設備，為何足以影響整條產線。
專利只是起點，真正的門檻在於進入客戶製程
專利與製程資料，更能說明這些企業為何能成為供應鏈中的關鍵推手。例如，有公司以自有專利將廢棄硬質合金中的鎢、鈷重新純化為高品質原料，補上台灣稀有金屬供應鏈的缺口；也有電漿設備業者已取得 9 項發明專利及 1 項新型專利，並具備處理最大 660 毫米見方板件的能力。
另一端，高階 IC 載板必須面對更細線路、更高層數與更嚴格的良率要求；精密換刀與分度機構，也必須在速度、定位精度、耐用度及長時間運轉之間取得平衡。
這些成果很難只靠單一設備或一張專利證書完成，而是由材料配方、機構設計、設備控制、製程參數與現場經驗長期累積而成。對供應鏈業者而言，真正的門檻往往出現在客戶驗證。產品必須符合既有設備、製程與品質規範，再經過測試、調整及量產確認，才能正式導入產線。
當供應商開始與客戶共同解決良率、效率、穩定度及下一代製程問題，它所提供的便不再只是材料或零組件，而是一套結合產品、製程與服務的解決方案。專利可以保護一項發明，而共同開發與量產經驗，則逐漸形成更難被複製的競爭優勢。
產業看見了實力，人才是否看見了職涯？
市場地位與專業能力，未必會自然轉化為求職市場上的雇主品牌。尤其 B2B 企業鮮少直接面對消費者，產品經常藏於設備、材料或製程之中；受到保密協議限制，也未必能公開客戶名稱與合作成果。
即使企業已有一定辨識度，求職者搜尋公司時，看見的仍可能只是產品名稱、產業分類與職缺條件，卻未必理解企業究竟在解決什麼問題，以及一份工作與 AI、先進封裝、智慧製造或循環經濟之間的關聯。這種落差已經不是單純的「公司不知名」，而是企業累積的專業實力，尚未被完整轉譯成求職者能理解的職涯語言。
一名機械工程師可能不知道，換刀速度、分度精度與設備可靠度，會直接影響智慧工廠的生產效率；材料與化工人才未必意識到，稀有金屬的純化與再生已經牽動供應安全；設備、電機與控制人才，也可能不知道，電漿製程與高階載板正是先進封裝持續發展的重要環節。
當求職者無法理解企業的產業定位，自然也難以判斷自己能在其中學到什麼、累積哪些專業能力，以及未來可以走向哪裡。
人才缺口背後，也是一場辨識與溝通的落差
104《2025 製造業人才報告書》顯示，製造業工作機會一度突破 16 萬筆，平均每五個職缺只能分到一名求職者；半導體產業單月人才缺口也達 3.4 萬人。從研發、製程與品管，到設備操作、維修及故障排除，幾乎每一條專業線都在搶人。
對供應鏈企業而言，人才競爭的對手早已不限於同業，也包括所有能提供更清楚職涯想像與更高品牌辨識度的科技公司。薪資與福利固然重要，但求職者同樣會評估企業所處的市場、發展潛力、可累積的專業，以及個人在組織中的成長空間。
另一方面，「人才如何被看見」也是企業必須面對的課題。支撐這些產業的，不只有傳統印象中的電子與電機人才，還包括機械、材料、化工、冶金、自動化、軟體控制、設備維護與現場服務等不同背景。當技術跨越原有的產業分類，公司也需要重新辨識人才，不再只依賴特定科系、職稱或同業經歷，而是看見不同領域之間可以轉移的能力。
人才缺口因此不只是「沒有人應徵」，也可能是企業與求職者尚未真正理解彼此：企業沒有充分傳達自身的專業定位與職涯發展機會，而人才也不知道自己的能力，可以在哪一個供應鏈環節發揮影響力。
把產業實力，轉化為人才理解的職涯價值
企業需要讓求職者理解，工程師正在解決哪些產業瓶頸；專利如何轉化為真正的產品與訂單；客戶驗證代表哪些能力；一項材料、一套機構或一道電漿製程，又如何支撐全球客戶的下一代產品。同時，也要讓不同背景的人才知道，自己可以從哪裡開始、如何被培養，以及能夠累積哪些能延續至下一階段職涯的專業能力。
「供應鏈裡的隱形推手」並不是要尋找一群無人知曉的企業，也不是以規模或市場排名決定誰值得被放大，而是希望重新理解一群已在專業市場累積技術、客戶與量產經驗，並持續推動產業發展的公司。
當技術已經走在趨勢之前，下一個課題，不只是讓更多人認識這些企業，而是讓企業與人才真正看見彼此。唯有當產業實力被理解、職涯機會被看見，企業才能找到合適的人才，人才也能在供應鏈中找到自己的位置，共同推動下一個世代的產業發展。
延伸閱讀｜深入看半導體供應鏈的人才與職涯
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AI 時代的研發現場：回歸人才特質，技嘉如何重新定義工程師的工作方式
隨著 AI 技術快速發展，科技產業的競爭焦點也逐漸從單純的硬體效能與產品規格，轉向研發流程、協作效率與人才結構。AI 的導入不只是加入新工具，而是重新定義工程師的工作方式，整個工程生態正逐漸從「單一開發」走向「系統化管理」與「跨域協作」。
文／104人力銀行
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從自動化到 AI 工具導入，研發現場的變革早就開始
AI 真正改變的，是工程流程的邏輯
AI 改變選才條件嗎？技嘉更看重的是：人格特質
AI 不會取代工程師，但會改變工程師的角色
在技嘉科技（GIGABYTE Technology，以下簡稱技嘉）的研發現場，這樣的轉變其實已經持續了十多年。韌體開發二處處長吳宗達在技嘉任職超過十五年，主要負責主機板 BIOS 與韌體相關開發。他回顧，從早期 CI/CD 與開發自動化，到近年把 AI 工具與 AI Agent 帶進工作流程，真正改變的並不是單一技術，而是整體研發流程的思考方式。
從自動化到 AI 工具導入，研發現場的變革早就開始
吳宗達回憶，十多年前進技嘉時，研發團隊仍有大量重複且需仰賴人工處理的工作，流程也尚未建立完整的標準化機制，於是開始著手推動工作流程的優化，而 AI 的導入並非突然，而是建立在多年流程自動化與整合的基礎之上，AI 的加入更像是一把催化劑，正微妙地重塑工程師的日常。
過去很多時候，只要把功能完成即可；現在則更強調文件與知識整理。「以前可能只要把事情做完，現在會更重視為什麼這樣做，還有怎麼讓別人下次更容易接手。」
AI 真正改變的，是工程流程的邏輯
AI 對研發現場最大的影響，其實不是單一工具，而是整個開發邏輯的轉變。就吳宗達形容，過去的工程流程比較像是單一線性的任務鏈，僅需交付給特定負責的人即可。
隨著產品與系統越來越複雜，單靠記憶與口述交接已難以支撐整個研發體系，這些原本存放在人腦中的知識與個人經驗，必須被整理成文件、紀錄與規格，甚至要能轉化成可被系統使用的資料結構。
從口耳相傳的經驗，轉向數位化的 Open File，最終成為 AI 可讀取的 Open Data。然而從AI 的角度來看，真正的問題反而是餵給 AI 的「資料不夠多」。他指出，若企業內部沒有足夠的工作紀錄、文件資料，AI 也無法持續迭代學習。
也因此，就研發流程上逐步從「流程導向」（Process Oriented） 轉向 「API 導向」（API Oriented）的思維，將原本分散在不同開發人員或部門的工具與資料可以被串接，整體的工作流程也能橫向擴展。
他坦言，AI 目前主要還是輔助的角色，部分的規格整理、工作日誌彙整，皆可透過 AI Agent 協助完成，同時讓管理者能更容易掌握專案脈絡、進程。倘若涉及到績效評估、團隊溝通或情境判斷時，仍需要回到「人」來做最後的決策。
技嘉科技韌體開發二處處長吳宗達
AI 改變選才條件嗎？技嘉更看重的是：人格特質
AI 技術快速發展，也讓許多企業重新思考或定義徵才的條件；而在技嘉的研發團隊中，選才標準並沒有出現劇烈改變，反而是回歸初衷：人格特質。
人資夥伴補充，技嘉的研發職缺，第一關是由主管直接做篩選，長期以來他們最重視的特質，其實一直沒有變：好奇心、學習能力，以及解決問題的熱情。AI 工具的使用經驗當然加分，對多數 RD 職缺來說，並不是唯一的門檻，只要具備良好的基礎能力與學習意願，很多工具都可以進公司後再學習。
在吳宗達看來，AI 時代反而讓這些人格特質變得更重要。根據他的觀察，現在不少工程人才會透過 Side Project 或 GitHub 專案展示自己的能力，像是開發小工具、嘗試自動化流程，甚至研究區塊鏈或智能合約等題目。這些看似與職缺未必直接相關的經驗，往往能反映一個人是否真的對技術有興趣，也更容易被企業注意到。
「如果一個人平常就會自己做一些 Project，我通常會特別留意。」這也正呼應當前科技產業的招募趨勢，對許多年輕工程師而言，找工作不再只是離職後才開始準備，而是平時持續累積作品與成果，在市場上保持被看見的狀態。
AI 不會取代工程師，但會改變工程師的角色
當被問到 AI 是否會取代工程師時，吳宗達的答案很直接：「不會，但工作思維一定會變。」他認為，未來的工程師角色會更像是與 AI 協作的整合建構者，而不是單純執行任務的人。許多企業過去長期忽略的流程問題，包括知識沒有被記錄、流程缺乏標準化⋯⋯現在都必須重新整理並規格化。
因此，看似「工作變多」，但其實是那些是原本被忽略的流程工作，現在開始被系統化與文件化。隨著 AI 工具越來越成熟，工程師的價值也正在改變：不再只是完成某個任務，而是能理解整體工作流程、整理知識，並讓團隊能力得以持續累積。
AI 並沒有讓工程師變得不重要或被取代，反而是讓一件事變得更加清楚——當工具越來越強，人真正不可取代的能力，仍然是持續學習、理解問題，以及把經驗轉化為能被團隊延續的知識。
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Claude Code Subagent怎麼用？3分鐘建好第一個子代理，判斷何時該多Agent分工
一個任務想同時檢查安全性、效能和測試，只能一件一件問AI？本文說明Subagent（子代理）的分工模式，帶你用一個Markdown檔建立第一個官方Subagent，再用一張表判斷什麼任務適合多Agent協作。本文節錄自《Claude Code全攻略》。
文／曾慶良（阿亮老師）
本文目錄（點擊可快速前往）
什麼是Subagent？官方Subagent、自製Orchestrator差在哪？建立第一個官方Subagent：直接寫.claude/agents/檔案Subagent適用情境：什麼任務適合多Agent協作？【進階提示詞】讓Claude Code幫你建好Orchestrator
編按：本文收錄Subagent觀念與官方Subagent實作；以Python自製Orchestrator的逐步教學未收錄，文末附「進階實作提示詞」，可直接讓Claude Code幫你建好。
什麼是Subagent？官方Subagent、自製Orchestrator差在哪？
一般使用Claude Code的互動是一對一的：你問一個問題，Claude回答，然後再問下一個。
Subagent（子代理）改變了這個模式：
你的指令
↓
Orchestrator Agent（協調者）
├──> Subagent A：分析安全性
├──> Subagent B：分析效能
└──> Subagent C：分析測試覆蓋率
↓（三個同時執行）
Orchestrator 收集結果，合併報告
（圖／博碩出版《Claude Code全攻略》）
為什麼要用多Agent？
速度：3個任務同時跑，比依序執行快3倍
專注：每個Agent只做一件事，提示詞更精準
隔離：一個Agent失敗不影響其他Agent的結果
規模：一個人管不完的工作，交給Agent軍團
「Subagent」其實有兩種
在Claude Code的語境裡，「Subagent／子代理」這個詞指兩件不同的東西，別混在一起：
官方Subagent自製Orchestrator本體.claude/agents/*.md 定義檔（YAML frontmatter + system prompt）你自己寫的Python腳本執行方式在互動session內，由主Agent自動委派或你明確指名用 claude --print 開多個獨立進程平行呼叫上下文每個Subagent有獨立context，結果回傳主對話每個進程完全獨立，由腳本收集輸出適合重複使用的專職角色（審查員、測試員、文件寫手）大量平行任務、CI/CD整合、跨專案批次處理
官方Subagent是Claude Code內建、最正規的子代理機制（下文會帶你從零建立）；自製Orchestrator則是當你需要一次派遣大量Agent、或把Claude塞進自動化管線時用。
建立第一個官方Subagent：直接寫.claude/agents/檔案
若走「Python orchestrator + --print CLI」的程式化路線，可以一次派遣大量Agent平行工作。但你的第一個Subagent不應該寫Python——官方Subagent只是一個Markdown檔案，3分鐘就能建好。
舊版備註：舊版Claude Code曾提供 /agents 互動式精靈（7步驟引導建立Agent），該精靈已於v2.1.198（2026-07-01）移除。現在的做法是直接建立定義檔，反而更快、更透明；細節以官方文件為準。
官方Subagent的本體是一個放在以下位置的Markdown檔案：
位置範圍適合場景.claude/agents/（專案根目錄下）只有目前專案能用跟專案綁定的Agent（如Flask app的API tester）~/.claude/agents/所有專案都能用跨專案通用的Agent（如「程式碼審查員」）
第一次練習建議放專案級，玩壞了不會影響其他專案。
建立資料夾與定義檔
# Windows PowerShell（在專案根目錄下）
New-Item -ItemType Directory -Force .claude\agents
notepad .claude\agents\security-reviewer.md
# macOS / Linux（在專案根目錄下）
mkdir -p .claude/agents
nano .claude/agents/security-reviewer.md
（圖／博碩出版《Claude Code全攻略》）
security-reviewer.md 完整內容（可直接貼）
---
name: security-reviewer
description: 安全性審查專家。當使用者要求檢查安全漏洞、SQL injection、硬編碼密碼、eval/exec 濫用、輸入驗證問題時使用此 agent。
tools: Read, Grep, Glob
model: sonnet
---
你是一位資安專家，專門審查 Python 程式碼的安全性。
分析範圍：
- 注入攻擊（eval、exec、shell injection、SQL injection）
- 敏感資料處理（明文密碼、硬編碼金鑰、個資）
- 不安全的函式使用
- 缺少輸入驗證
輸出格式：Markdown 報告，每個問題標注嚴重度（🔴嚴重/🟠中等/🟡輕微）、檔案與大約行數、問題描述、具體修正建議。
只報告確定的問題，不要猜測。
（圖／博碩出版《Claude Code全攻略》）
frontmatter欄位說明：
欄位作用填寫要點nameAgent的識別名稱小寫加連字號，如 security-reviewerdescription決定觸發時機主Agent根據這段描述判斷「什麼時候該委派給它」，把使用情境寫清楚tools允許使用的工具最小權限原則：安全性審查只需要讀（Read、Grep、Glob），不給Write/Edit/Bashmodel使用的模型sonnet（平衡，推薦）/ opus（最強）/ haiku（最快最省）/ inherit（跟主Agent相同）
模型怎麼選：安全性審查建議sonnet（對應目前的claude-sonnet-5）——haiku（claude-haiku-4-5）太簡略容易漏掉細節；opus（claude-opus-4-8）或旗艦fable-5留給真正需要深度推理的任務，這類審查用不到。
觸發你的Subagent
存檔後重新啟動Claude Code（讓它重新讀取agents資料夾；是否需要重啟以實際版本為準），有兩種觸發方式：
自動委派：你的要求符合description描述時，主Agent自動把工作交給它
明確指名：直接說「用security-reviewer幫我審查calculator.py」
這裡拿calculator.py當練習對象，裡面故意留了eval()、shell=True等資安問題。你也可以換成手邊任何一支.py。
[模擬]觸發該Agent的對話：
> 用 security-reviewer 幫我審查 calculator.py
● security-reviewer(審查 calculator.py 的安全性)
完成
發現 2 個問題：
嚴重：calculate_from_string 使用 eval() 執行未驗證輸入
存在任意程式碼注入風險，建議改用 ast.literal_eval()
中等：run_calculator_script 以 subprocess.run(..., shell=True) 執行外部指令
若 script_path 來源可控則有 shell injection 風險，建議改為 shell=False 並拆成清單
（圖／博碩出版《Claude Code全攻略》）
官方Subagent vs.自製Orchestrator：什麼時候用哪個？
你的目標推薦方式第一次建Subagent練手.claude/agents/定義檔（本文示範）重複呼叫同一個專職Agent.claude/agents/定義檔即可一次平行派遣3+ 個AgentPython orchestrator整合進CI/CD pipelinePython orchestrator跨專案複用同一套Agent定義檔放~/.claude/agents/
結論：先用定義檔把「一個Agent一個職責」的概念跑通；自製Orchestrator是進階用法，學會了能應付更大規模的協作場景。
Subagent適用情境：什麼任務適合多Agent協作？
不是所有工作都適合Subagent架構。這張表幫你判斷：
情境建議架構原因分析一個檔案的bug單一Agent任務小，不值得overhead同時分析多個面向（安全/效能/測試）Multi-Agent面向獨立，可平行處理50個檔案，每個需要翻譯Multi-Agent大量獨立子任務寫一個複雜的功能，步驟有依賴單一Agent步驟有前後依賴，無法平行每天掃描新增的PR定時Orchestrator結合Routines定時執行跨語言文件翻譯（10種語言同時）Multi-Agent（10個）語言翻譯互相獨立
核心原則：任務之間沒有依賴關係、可以獨立完成，才值得用Multi-Agent。
【進階提示詞】讓Claude Code幫你建好Orchestrator
複製以下提示詞，直接貼進Claude Code開始操作。提示詞裡的檔名／路徑是示意，請換成你自己專案裡實際存在的。
開始前，請先確認兩件事：
系統已裝Python 3——Orchestrator是Python腳本。先驗證 python --version（沒反應試 py --version）。
claude指令在PATH裡——腳本會呼叫claude。先在終端機直接打 claude --version，確認叫得動。
Step 1：建立Orchestrator腳本
請幫我建立 orchestrator.py，能夠同時啟動 3 個子 Agent 分別執行：安全性掃描（偵測硬編碼密碼和 SQL injection）、效能分析（統計函式長度和巢狀層數）、測試覆蓋率報告。完成後合併三份報告輸出總結。
Step 2：執行並驗證結果
請執行 orchestrator.py，等待所有子 Agent 完成後，顯示最終整合報告，並標出最需要優先修正的問題。
節錄自：博碩文化《Claude Code全攻略：從一句話到部署上線，打造你的AI Agent開發團隊》／曾慶良（阿亮老師） 著
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