電腦視覺演算法之人臉辨識實戰【本課程為線上課，報名後專員會提供上課資訊】
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這項技能指的是模仿人腦神經結構設計的演算法，能從大量資料中學習並進行預測或分類。在職場上非常重要，尤其在人工智慧、資料分析、影像辨識、語音處理等領域，能幫助企業自動化決策、提升效率和準確度。具備這項能力的人才，通常能設計和優化模型，解決複雜問題，是科技業和新創產業高度需求的專業技能。
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深度學習與類神經網路應用認證
深度學習與類神經網路應用認證是關於深度學習和類神經網路的技術和應用的認證。學習者將學習如何設計和實現基於深度學習和類神經網路的應用，如圖像識別、語音識別和自然語言處理等。
深度學習與類神經網路應用認證專注於培養專業人士在深度學習和類神經網路應用方面的技能和知識。通過這項證照的專業人士具備能夠設計、實施和應用深度學習和類神經網路模型的能力，並了解相關的演算法和技術。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
NNCSE
NNCSE（國際神經網路與計算科學工程師證照）專為具備人工智慧與神經網路技術應用能力的人才設計，涵蓋機器學習、深度學習及數據分析等核心技能，強調理論與實務結合，適合從事AI系統開發、資料科學及智能自動化領域的專業人士。透過此證照，持有者可展現其在神經網路架構設計、模型訓練與優化的專業素養，提升職場競爭力及跨領域整合能力，符合現今產業數位轉型需求。
Nortel Networks
網頁資料擷取與分析 Python
在數據分析領域及資料科學中，Python榮登最受學界、業界以及開源軟體界中最受歡迎的程式語言第一名。Python強項在於語句少而簡潔，高開發效率與高生產力，幫助開發者可以專注在解決問題上，用途廣泛，使用者來自各個領域。在物聯網興起的時代，大數據資料需要經由數據分析，進而找出資料能提供的資訊。Python具有豐富強大的程式庫，能高彈性運用Python的各項套件模組，進行數據資料演算，以幫助企業降低成本、挖掘出資料庫中的各類商機，做為後續的智慧應用資料依據。
財團法人中華民國電腦技能基金會
人工智慧：機器學習 Python
人工智慧研究如何使機器具有類似人類學習及解決複雜問題、抽象思考、展現創意等能力，是能讓事物變更聰明的科技。其研究範圍包含了：電腦視覺、語音工程、自然語言處理、移動與控制等。做為人工智慧體系的一部分，「機器學習」是一種資料科學的技術，也是實現人工智慧的一種方式，從資料中學習，獲得辨識或預測新進資料的技能，以協助電腦預測未來的行為、結果和趨勢，其技術廣泛應用在不同領域。
財團法人電腦技能基金會TQC+人工智慧：機器學習的題目設計包含：「監督式學習」、「非監督式學習」、「機器學習應用」等必備的知識及技術，運用不同機器學習方法進行實際案例之分析預測。
財團法人中華民國電腦技能基金會
SSE AI 提示詞工程師
[ 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。
Silicon Stone Education (SSE)
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104資訊科技股份有限公司
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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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1. 活動前1天，我們將以Email寄送活動通知及相關資訊給您，請隨時留意Email，以免遺漏。2. 本講座會以Youtube直播的方式進行。
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104 人資市集 保有相關課程內容調整及講師之變動權，可能視情況進行適當的修改與調整。
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用「優勢公式」找對夥伴！Google與DeepMind工程師如何用AI改寫能源產業
Google與DeepMind工程師如何用AI讓數據中心省電40%，並創辦AI節能新創？看懂能力、動機與洞見組成的「優勢公式」。本文節錄自《商品決勝點》。
文／傑克納普、約翰澤拉斯基
你的優勢是什麼？優勢會以能力（capability）、動機（motivation）與洞見（insight）三種形式出現。為了解釋這三種優勢如何發揮作用，我要帶你回2014年認識三個人。他們日後成為公司創辦人。看看你能否從接下來的段落，找出三人替專案帶來的優勢─並猜一猜他們最終建立哪一種公司。
首先是機械工程師凱蒂．霍夫曼（Katie Hoffman）。
2014年的一個平常日，凱蒂在各種工業設備之間走來走去，手上沾滿灰塵和油汙。她的視線順著亂七八糟的線路走，一下子接這台機器，一下子接那台機器。凱蒂帶領的團隊負責翻新工廠，裝上新型控制系統以發揮最佳效能。這份工作很重要的一環，就是找出舊系統是如何運作，而實際情形永遠和設計文件說的不一樣。
凱蒂盯著的那條線，連到又一個工廠文件上沒提到的感應器。她用手機拍下照片，備註幾句話，然後嘆氣。成功破解舊系統並改善效率，的確會帶來滿足感─但凱蒂心知肚明，再過幾年，又會有另一批人跑來這，拆掉她所有的心血，再度翻新工廠。在那之前，系統將停留在這次的更新，永遠不會改善，直到再度大改造。凱蒂感覺這樣很浪費，想必還有更好的辦法，但是該怎麼做？
接下來是吉姆．高（Jim Gao）─也是機械工程師。
2014年一個普通的一天，吉姆坐在控制室裡，地點是Google位於愛荷華州的龐大數據中心。這座數據中心當初在設計時，吉姆就參與了，但他今天和凱蒂一樣，想著有什麼辦法能改善效能。
廠內漆成亮色的藍綠紅黃管線，通往四面八方，讓這座數據中心看起來有如《超級瑪利歐》（Super Mario）遊戲被搬到現實世界，只不過沒有蘑菇和飛行龜，只有一排排的伺服器機櫃。
一年12個月，一週7天，白天黑夜不停歇，隨時有冷水流過那些五彩繽紛的管線，負責吸收與帶走伺服器產生的熱氣。冷卻管的確有用，但吉姆檢視控制室的讀數，忍不住感到失望。這個系統太耗電。每次機櫃開始升溫，管理數據中心的團隊就必須加快冷卻系統的輸出。加速時耗用的能源愈來愈多，但也不能不加速─伺服器過熱就會當機，網路將斷線。或許這樣的效率不彰是無法避免的，或許工程技術頂多就只能做到這樣，但吉姆總覺得哪裡怪怪的。他到底漏掉什麼？
最後一位是電腦科學家維達．潘奈薛凡（Veda Panneershelvam）。
在2014年平凡無奇的一天，維達坐在倫敦的桌旁寫程式。他和世界級的軟體工程師團隊合作，一起尋找人工智慧研究的聖盃：寫出能在圍棋賽中打敗人類的電腦程式。
如果你不熟悉圍棋，只需要知道很複雜就夠了。西洋棋有10123種可能的走法，但圍棋有10360種，令人難以置信。圍棋棋盤可能呈現的棋局狀態，還要多過宇宙裡的原子數！
如果要在圍棋取勝，維達和同事必須開發出新型的人工智慧做法，創造能看見未來的程式。2014年的時候，大部分的人認為這是癡人說夢，但維達只覺得興奮。如果AI連圍棋都能勝出，誰知道還能替人類解決其他哪些問題。
我們來回顧一下，先從顧客和問題講起：
凱蒂正在解決大型製造商的工業控制系統缺乏效率的問題。
吉姆正在解決Google有如吃電怪獸的數據中心。
維達正在解決……這個嘛，我不認為他實際上是在解決圍棋的問題。我認為他真正在處理的，其實是人腦處理複雜問題的能力有限。我認為他的「顧客」是全人類。我知道，這聽起來有一點過於宏大，但我認為確實如此。
好，那凱蒂、吉姆和維達的特殊優勢是什麼？剛才提過，優勢有三種。
首先是能力。能力是指你能做到很少人能比得上的事。如果你在大公司上班，你可能享有知名品牌的好處，或是專案有很多預算；如果你替迷你的新創公司工作，你的能力有可能是專注與快速行動。不過，最能派上用場的能力通常是傳統的專業技能（know-how）：
凱蒂是機械工程專家，主要做工業控制。
吉姆也是機械工程師，專長是數據中心。
維達是電腦科學專家，專門做人工智慧。
凱蒂、吉姆和維達在各自的領域都是世界級的人才─有如女籃的凱特琳．克拉克（Caitlin Clark）與男籃的「詹皇」詹姆斯（LeBron James）─但光是他們的能力，還不足以完整呈現他們的獨特優勢。
接下來，我們來看第二種優勢：動機。動機是你想解決這個問題的特殊原因；你願意傾盡心力的事，別人不一定願意。動機也很重要，因為動機能指明一條路，讓你躍躍欲試，知道該在何處以什麼方式發揮長處。
凱蒂、吉姆和維達三位未來的創辦人，全都想要解決重要的問題，帶來正面的改變。這種精神令人欽佩，但過於籠統。我是說，很多人當然都想「讓世界更美好」─但唯有動機十分明確的時候，才能協助你決定該做什麼，所以講得再明確一點：
傳統的工業控制系統升級方式讓凱蒂沮喪。
實體系統的限制讓吉姆沮喪。
維達想運用AI替人類解決大型的問題。
注意到了嗎？以上三人中的兩人，主要是沮喪帶來了動力。如果你的動機也一樣，嘿，沒關係的。世上最優秀的產品，有的就是源自為現況感到憤慨、困惑、惱火、痛苦或抓狂。你不一定要從偉大的願景起步，憤怒也能帶來力量。
好，能力和動機加在一起後，三位未來創辦人的優勢變得更獨特。但他們分別會開哪種公司？讓我們進一步了解他們的故事。
兩年後，在2016年3月9日，維達站在南韓首爾四季飯店的會議室，透過現場影片串流，目不轉睛地看兩個人比賽圍棋。
棋桌的一方坐著李世乭，他是拿過18次世界冠軍的專業棋士。另一方則是業餘人士兼維達的同事。
維達看著同事下一個白子，接著注意力一下子回到會議室。電腦螢幕顯示數十張圖。「勝率圖」頓時表示對白方有利。
電腦認為能打敗看似無敵的冠軍李世乭。
過去幾天，維達和團隊成員─15名剛從倫敦飛來的電腦科學家─把會議室改造成臨時的控制中心。AI程式AlphaGo就是他們設計的。他們在控制中心把AlphaGo認為棋子該怎麼下，轉告給維達的同事，那名同事負責把棋子擺到真實世界的棋盤上。
那場比賽的贏家可以獲得100萬美金的獎金。有沒有人跟我一樣，覺得這個場景像是15名科學家合演高科技搶劫片《瞞天過海》？只不過李世乭其實是在和AI比賽，不是什麼祕密。裁判知道，李世乭知道，每個人都知道。全球各地轉播這場比賽，數百萬人觀戰，不過大部分的圍棋專家都認為圍棋太複雜，電腦不可能獲勝。
然而，在那個首爾的三月天，AlphaGo贏了。
數千英里外，吉姆仍在設法改良Google數據中心的冷卻系統。AlphaGo的故事如火如荼展開時，他偶然聽到這件事，備感著迷，開始追蹤首爾的最新情形，一點細節都不放過。
吉姆挖掘細節時得知，AlphaGo的AI使用「深度強化學習」（deep reinforcement learning）這個突破性的方法。吉姆冒出一個瘋狂的點子。深度強化學習會不會有助於冷卻數據中心？畢竟隨時找出最佳的控制配置，有一點像是在圍棋賽中找出最好的一步。
維達的團隊替DeepMind工作，而DeepMind是Google旗下的公司。這不正好。雖然吉姆沒見過他們，但嚴格來講大家都是同事。維達於是寄電子郵件給DeepMind團隊，解釋他的瘋狂點子。
維達認為這個數據中心的挑戰很吸引人，同意試試看。接下來密集的幾星期，維達、吉姆和DeepMind的工程師團隊，寫出新的深度強化學習程式，把Google數據中心的冷卻系統，交給這個新AI負責。
電力使用起初暴增，因為AI做起實驗，隨機調整控制設定，就像小朋友亂按汽車音響上的鈕。不過，AI也和幼兒一樣會學習，強化有效的策略，用電因此出現改善，再改善，持續改善，最後和AlphaGo一樣超越人類，Google數據中心的用電因此銳減四成。
我等一下會繼續說這則故事，但先來看維達和吉姆合作後發生的事。他們整合雙方的能力─吉姆的數據中心專業能力，加上維達的人工智慧魔法─打造出單打獨鬥生不出來的東西，發揮特殊的優勢。不過別急，好戲還在後頭。
2019年，吉姆和維達結識凱蒂─那位擅長翻新工業控制系統的機械工程師。三人開始討論如何能在Google以外的世界，減少能源浪費。廠房在加熱、冷卻與操作各種設備時，耗用大量的電力。AI也能在這方面幫上忙嗎？
吉姆和維達相信他們能大幅改善工廠的能源使用─但需要借重凱蒂的實務知識，才有辦法設計、販售與裝設解決方案。凱蒂曾在詮宏空調（Trane）、英格索蘭工程技術公司（Ingersoll-Rand）、雷神國防承包商（Raytheon）等企業，帶領過工程與創新團隊。她清楚製造商如何作決定，也了解工業控制系統的缺點。吉姆和維達熟悉的是Google經過精心設計的數據中心，而工業廠房的世界遠比那混亂─凱蒂則熟悉這個領域。三人決定放手一搏，辭去工作，在2019年底成立新創公司淮德拉（Phaidra）。
淮德拉是我們Character資本最早投資的一批公司，他們的故事深深啟發了地基衝刺。他們從大膽的專案起步：企圖運用AI讓各種工業廠房更有效率。他們測試點子，學習如何建立顧客的信任感，談成第一筆生意。淮德拉先在大型藥廠展開試行計畫，隔年拿到第一筆大訂單，在5座工業廠房部署AI，最終還把服務拓展至數據中心。維達、吉姆與凱蒂在2014年渴望見到的超越人類、具備適應性、能預測未來的系統，如今成真。
三人能成功的原因是第三種優勢也登場：洞見。
洞見是指對問題與顧客有深入的了解。洞見讓你擁有別人沒有的觀點。吉姆有數據中心的洞見，維達有深度強化學習的洞見，但淮德拉的策略能成真，仰仗的是凱蒂具備工業廠房─以及擁有那些工廠的企業─如何運作的洞見。
淮德拉三位創始人的能力與洞見加在一起，得出獨特的東西。你可以想成一條等式：
能力＋洞見＋動機＝特殊優勢
凱蒂、吉姆和維達見面時，心想：「天啊！想想我們聯手能做到的事！」淮德拉公司或許算極端的例子，但你也能和團隊利用特有的優勢，帶來屬於你們的「天啊！」時刻。
節錄自：時報出版《商品決勝點：全球最成功的產品設計師如何讓顧客買單》／傑克納普, 約翰澤拉斯基 著
你真的需要和ChatGPT狂聊天嗎？神經科學家：別怕無聊，「單工」才是大腦的神隊友模式
一個又一個視窗，一個又一個應用程式，為什麼卻越來越難專注？神經科學指出，人腦並非為多工而生，頻繁的數位切換正在耗盡注意力、削弱深度思考能力。與其用滑動逃避無聊，不如回到「單工」模式，讓大腦恢復真正擅長的運作方式。本文節錄自《讓大腦成為你的神隊友》。
文／瑞秋．巴爾
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注意力有限，你必須認清何時該收手我們害怕無聊，到了病態的地步「滑動」填補無聊，其實在對大腦的多戰線攻擊大腦不是為多工而生，請擁抱單工的力量！
注意力有限，你必須認清何時該收手
注意力是有限的。它是一種我們會謹慎使用也會肆意揮霍的貨幣。你在IMDb上查的每一個演員資料、滑過的每一篇Instagram貼文、每一條推文、簡訊，以及對ChatGPT的每一次提問，都在競爭你大腦中的資源。
你的大腦會幫你清除記憶儲存空間，選擇性忘掉它認為你不需要的東西。但能否減輕注意力的負擔，則取決於你。這代表你得認清何時該收手，何時候該抗拒衝動，別再多看一個應用程式，或再點開另一個連結。
你真的有需要問ChatGPT腳趾甲的成分是什麼，還是掉進維基百科無止境超連結的兔子洞裡嗎？你真的值得把僅有的15分鐘休息時間，花在左右滑動一排又一排脫離現實的臉孔上嗎？
我們害怕無聊，到了病態的地步
透過一個螢幕就能看到整個世界，很容易會讓我們以為自己一伸出手就能觸及世界的每一個角落。我們之所以會被捲入這種不斷使人分心的潮流之中，部分原因是我們無法忍受無聊。我們真的、真的很討厭無聊。事實上，我們逃避它的程度，簡直到了病態的地步。
這聽起來可能有些誇張，但有項研究完全體現了這種說法。受試者要獨處15分鐘，陪伴他們的只有腦袋裡的念頭，以及一個可以自我電擊的按鈕。他們只需要坐在那裡思考，但超過半數的人選擇按下電擊扭。其中有個特別焦躁的傢伙，在那短短的時間內大約按了190次按鈕。190次！這讓人不禁好奇他當時到底在想什麼，前提是最後他腦中還有任何想法的話。190次電擊先生，你要是正好看到這裡，也許我可以說服你給無聊一個機會。
無聊是人類最重要的體驗之一。正是它推動我們離開沙發、走向戶外呼吸新鮮空氣。它是我們最後拿起電話，聯繫那個一直想找機會聊天的老朋友的原因。它也驅使我們去學習新技能，無論是編程、烹飪、編織、機器人技術等等。無聊就像一個神奇的芝麻開門，解鎖我們可能永遠無法發現的部分自我。
然而，我們常用滑TikTok、Instagram或任何正好在主畫面上的應用程式，來填補這些空檔。下次當你發現自己又陷入這種熟悉的模式時，請放下手機，與無聊共處，讓自己沉浸其中，看看會發生什麼事。
「滑動」填補無聊，其實在對大腦的多戰線攻擊
由無聊引起的滑動，並不能提供真正的參與感。它只是暫時堵住了這個缺口，阻止了無聊發揮它激發行動的職責。這點反映在我們偏好媒體多工，也就是從某個數位活動快速切換到另一個上。邊看電視邊滑手機就是常見的例子，但我們要同時處理3項，甚至4項數位任務也不成問題。比方說，我們可能同時在背景播放電影，在iPad上瀏覽文章，不時就傳個訊息給朋友，還心不在焉地滑著Instagram。這可是對我們可憐大腦發動的多戰線攻擊。
這一切都源自我們生來傾向尋求刺激。早期人類將大部分的時間都花在確保食物與住所，所以想必很少有機會覺得生活無聊。為生存而努力的生活，意味著隨時得應對外在刺激，不斷完成那些既耗體力且必須費盡各種心思的任務。因此，我們之所以會發展出感到無聊的能力，可能是因為我們不斷進化的大腦已經習慣了近乎恆定的活躍節奏。又或者，是無聊提供了一種進化優勢，促使我們的祖先採取行動，刺激他們去探索、尋找藥用植物，甚至與潛在的伴侶調情。
今天的我們同樣要處理相當多的任務，但大多數都與過去那些實際、受生存驅動的活動相去甚遠。我們日常的戰鬥是熬過一天當中一個又一個的Zoom會議，或是應付洗也洗不完的衣服。我們被一連串單調的任務所束縛，這些任務很少能提供任何勝利感或智識上的滿足感。為了彌補這點，我們把各種裝置全擺在一起，讓注意力分散在這一大堆發光螢幕上。問題是，人腦不是為此而生。媒體多工迫使你的注意力系統去做一些演化沒為它們做好準備的事：同時專注在好幾件事情上。
大腦不是為多工而生，請擁抱單工的力量！
注意力系統藉由決定我們要關注什麼、過濾掉什麼，來塑造我們的現實。多數時候，潛意識的過程會無縫地決定哪些資訊能進入我們的意識層面。這種選擇工作正是由注意力過濾器負責，它多數時候都是在幕後默默運作，悄悄地決定我們在日常生活中到底會注意到哪些細節。這就是為什麼你不會注意到冰箱的嗡嗡聲，或是熟悉的上班路線變得沒有記憶點─你的注意力過濾器將它們淡化了。如果沒有這個過濾器，我們就會因為試圖處理環境中的每一個細節，而陷入不間斷的心智疲勞狀態，最後動彈不得。但當我們不斷在任務之間切換，特別是那些需要高度專注的任務，像是滑社群媒體或回覆電子郵件，我們就會讓注意力過濾器超載。每一次的焦點切換，都意味著你必須重新調整注意力，放開一個任務，抓住另一個，這將會損害你進行深度思考的能力。
你的大腦不是為多工而生，所以請擁抱單工的力量！試著一次只專注於一項任務，即使是在工作時也一樣。這可能代表你得挪出一天當中的部分時間，專門處理Slack訊息和電郵。僅次於單工的最佳策略是減少多工的負擔，盡可能刪減任務數量。人類的眼睛是接觸世界的主要管道，因而享有來自注意力過濾器的優先禮遇。由於我們主要是透過眼中所見的一切來導航、學習和互動，因此耗費最多認知資源的就是視覺刺激。如果多工處理無法避免，試著看看你能移除多少任務，特別是任何視覺上的任務。舉例來說，你可以在煮飯時聽podcast，而不是看節目。給你的大腦空間，讓它專注於較少的視覺輸入。
我們的持續數位切換還有一個更微妙的後果。當我們只是花一半的心思關注時，我們更不可能去質疑，也更不可能去挑戰我們所看到的資訊。多工處理不僅會讓大腦精疲力盡，還會削弱我們的心智防禦力。
節錄自：商周出版《讓大腦成為你的神隊友：神經科學家教你擺脫內耗，破除認知偏誤，打造更健康、更幸福的人生》／瑞秋．巴爾 著
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用AI分析主管的溝通風格可行嗎？本文介紹如何運用DISC性格模型，判斷主管偏好的溝通方式，並調整彙報、回饋與向上管理策略，讓職場溝通更順暢。節錄自《AI職場溝通力》。
文／紀菲
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懂性格分析的AI，幫你輕鬆應對「百變」上司用AI工具分析主管DISC性格及應用步驟一：蒐集資訊步驟二：利用AI進行分析與回饋步驟三：理解上司的性格步驟四：調整彙報方式步驟五：應用並觀察步驟六：持續改進想分析上司性格，要提供哪些資訊給AI？
懂性格分析的AI，幫你輕鬆應對「百變」上司
在職場上，我們會遇到各種各樣的上司：有的喜歡直來直往，有的喜歡拐彎抹角；有的熱情如火，有的冷靜如水。要想和這些上司打好交道，首先得懂他們！
我有個朋友叫Sam，他在一家公司做專案助理。他的上司王總是個典型的「工作狂」，對工作要求極高。Sam剛就職那陣子，每次彙報工作都小心翼翼地，生怕出一點差錯。但王總似乎總是不太滿意，Sam為此頭疼不已。
有一天，Sam在為一個重要的項目彙報做準備，他知道這將是一次大考。於是，他加班到深夜，把彙報資料做得盡善盡美。第二天，他信心滿滿地走進會議室，結果王總聽了不到5分鐘，就皺起眉頭說：「這些細節我都知道了，直接說重點！」Sam當場就傻眼了，他辛辛苦苦準備的內容就這麼被一句話帶過了。
你看，如果我們不能準確把握上司的性格和溝通風格，那麼我們的努力很可能就會付之東流。
在探索和瞭解他人方面，人類的智慧是無窮的。學者們提出了多種性格分類方法，這些方法可以幫助我們更好地理解他人，更好地與他人溝通。而在職場溝通中，我想給大家介紹一個非常實用的性格分析工具—DISC性格分類模型。這個模型把人的性格分成4種類型：D型（Dominance，支配型）、I型（Influence，影響型）、S型（Steadiness，穩健型）和C型（Compliance，服從型），如下圖所示：
我們可以簡單地這樣記：D老大、I小太陽、S暖寶寶和C小偵探。
D老大：就是那種走路帶風、說一不二的上司。他們目標明確，行動迅速，喜歡掌控全域、直截了當，不喜歡拖泥帶水。
I小太陽：這種人熱情開朗，總是笑容滿面。他們喜歡和人打交道，善於帶動團隊氛圍，鼓勵發揮創意和自由表達。
S暖寶寶：這種人性格溫和，耐心細緻。他們總是默默付出，為團隊提供溫暖和支持，這類上司則更注重團隊的和諧與穩定。
C小偵探：他們邏輯性強，注重細節，總是能發現別人忽略的問題，是團隊中的「糾錯專家」。他們追求完美，對工作品質有極高的要求。
說到這4種性格的人，我腦海裡立刻浮現出《西遊記》。孫悟空就是D老大，戰鬥力「爆表」，喜歡獨當一面；豬八戒就是I小太陽，總能逗大家開心；沙僧則是S暖寶寶，默默付出，不求回報；唐僧就像C小偵探，追求完美、講究細節，如下頁圖所示。
那我們如何應對這幾種性格的上司呢？
遇到D老大，你就得直接點，別繞圈子，有什麼說什麼，別拖拖拉拉的，他們喜歡有決斷力的下屬。
遇到I小太陽，你就得熱情點，多誇誇他們。他們喜歡被人關注和認可，所以你的回饋要及時。
遇到S暖寶寶，你就得耐心點，多聽聽他們的想法。他們雖然話不多，但心裡都有數。
遇到C小偵探，你就得嚴謹點，別出錯。他們眼睛裡容不得一粒沙子，所以你的報告不但要詳細，還需要有深度。
你可能會說：「我知道不同的人有不同的性格，但我不擅長分析別人的性格啊，這可怎麼辦？」不用擔心，有AI幫你，它就像一位高情商的人際管理專家。
用AI工具分析主管DISC性格及應用
比如Adam，他以前總是搞不懂上司的心思。但自從他使用了AI性格分析工具後，一切都發生了翻天覆地的變化。
那Adam具體是怎麼做的呢？
步驟一：蒐集資訊
Adam開始蒐集上司在溝通方面的資訊，包括：上司在團隊郵件中的回覆、上司在會議上的發言、上司寫的報告或工作指導文件。
步驟二：利用AI進行分析與回饋
他將蒐集到的資訊提供給AI，讓AI透過自然語言處理技術來分析上司的語言風格和行為模式。
比如，他可以這樣問AI：
「我們現在面臨的挑戰非常嚴峻。專案進度已經比原計畫落後了整整兩週，這對我們整個季度的業績都有影響。我需要大家立即行動起來，展現出我們團隊的執行力和決心。首先，我要求專案經理立即提供一個詳細的趕工計畫，包括每天的具體任務和預計完成時間。其次，我需要所有團隊成員對自己的工作負責，確保每一步都精確無誤。我們沒有時間再犯錯誤。我不希望再聽到任何關於問題的討論，我需要的是解決方案。如果你遇到障礙，給我一個明確的計畫，告訴我你打算如何解決它。我們的目標是在下個月底前完成這個專案，不要有任何藉口。最後，我需要看到資料，看到進度。每個部門的負責人都要向我報告你們部門的進展情況，以及你們如何確保按時完成任務。我期待大家的表現，讓我們行動起來！」這是我的上司在會議上的發言，請基於這段發言幫我分析上司的DISC性格。
AI回答：
基於您提供的上司在會議上的發言，我們可以嘗試對他的DISC性格進行分析。DISC性格分類模型是一個廣泛使用的性格分析工具，它根據四個主要面向來評估一個人的性格傾向：D（支配型）、I（影響型）、S（穩健型）和C（服從型）。從發言中，我們可以觀察到以下特點：D（支配型）：●強調專案的緊迫性和重要性；●要求立即行動，展現出對結果和效率的重視；●不希望聽到問題，而是直接見到解決方案；●設定明確的目標和期望，即在下個月底前完成專案。I（影響型）：●在這段發言中，上司並沒有特別展現出強烈的影響型特徵，如熱情或鼓勵性的言辭。S（穩健型）：●雖然上司強調了專案的緊迫性，但他並沒有表現出典型的穩健型特徵，如耐心、合作或考慮他人的情感。C（服從型）：●要求專案經理提供詳細的趕工計畫，並需要每個部門報告進展情況；●強調工作推動精確無誤，這反映他對細節和準確性的關注。
基於上述分析，我們可以推斷這位上司的性格傾向於D（支配型）和C（服從型）。他展現出強烈的任務導向性，要求迅速行動、設定明確目標，並關注細節和準確性。他不太注重情感因素或團隊合作等軟性方面，而是更關注結果和效率。
需要注意的是，這種分析是基於一段特定的發言進行的，而人的性格是複雜的，可能在不同情境下展現出不同的特點。因此，這種分析應該被視為一種初步和大致的評估。
在反覆提供不同資訊和AI進行分析討論後，Adam判斷上司很可能是D型。
步驟三：理解上司的性格
Adam又問AI：針對D型上司，如何溝通更有效率？
AI回答：
針對D型上司，要實現高效率溝通，可以考慮以下幾點策略：1.直接和簡潔。D型上司通常喜歡直接、簡潔的溝通方式。因此，在彙報工作、提出問題或尋求回饋時，你應儘量避免冗長和複雜的表述，直接陳述要點，用資料和事實支持你的觀點。2.突出結果和解決方案。D型上司往往關注結果和行動。在與D型上司溝通時，應優先展示你已經取得的成果或計畫達成的目標，並針對問題準備好相應的解決方案，不要只是抱怨或尋求同情。3.尊重上司的時間。D型上司通常時間觀念很強，不喜歡浪費時間。因此，在與其溝通前要確保你的請求或問題是緊急且重要的。同時，在會議或討論中，你應儘量保持高效率和專注，避免進行無關緊要的閒聊。4.保持積極和自信。D型上司通常欣賞下屬積極、自信的態度。在與其溝通時，要表現出你的專業性和自信，同時避免發表過於消極或自我否定的言論。即使你面臨困難或挑戰，也要展現出你正在積極尋找解決方案的態度。5.提供明確和具體的回饋。當D型上司向你提出要求或建議時，你要給予明確和具體的回饋。這有助於他們瞭解你的進展情況和需要的支援。同時，如果你對他們的要求有任何疑問，也要及時提出並尋求澄清。6.瞭解並適應上司的溝通風格。瞭解並適應上司的溝通風格可以幫助你更有效地與他們溝通。透過觀察他們的行為、語言和溝通習慣，你可以逐漸理解他們的期望和需求，並據此調整自己的溝通方式。7.尋求共同點。在溝通中，嘗試找到與D型上司的共同點。這有助於建立聯繫和信任，並使他們更願意聽取你的意見和建議。綜上，要記住，高效率溝通是一個雙向的過程。在努力適應D型上司之溝通風格的同時，也要保持自己的專業性和自信，勇於提出自己的觀點和建議。
步驟四：調整彙報方式
根據AI的回饋，Adam開始調整自己的彙報方式。他學會了在彙報前總結關鍵點，確保每個要點都簡潔有力；他避免進行冗長的解釋，而是直接提供結果和必要的資料支持。在提出問題時，他會同時提供幾個解決方案，並闡述每個方案的利弊。
步驟五：應用並觀察
在下一次與上司的一對一會議中，Adam採用了新的彙報方式。他直接彙報了項目的關鍵成果，並提出了幾個明確的後續行動計畫。Adam注意到上司對他的彙報反應積極，沒有像以前那樣頻繁打斷他，而是認真聽完了他的彙報，並給予了建設性的回饋。
步驟六：持續改進
Adam意識到溝通是一個持續的過程，他決定繼續使用AI來監測上司的反應，並根據需要調整自己的溝通策略。
時間一晃就過去了好幾個月，Adam在這段時間裡截然不同。他和上司的溝通越來越順暢，這讓自己在職場上的形象煥然一新。上司看他這麼能幹，不僅經常找他商量事情，還把更多的重擔交給了他，對他既信任又看重。
想分析上司性格，要提供哪些資訊給AI？
那我們可以蒐集哪些資訊提供給AI，讓AI幫助我們分析上司的性格呢？我幫你整理了一下，具體如下：
郵件：上司在郵件中呈現的語言風格、決策指令和溝通方式都是分析上司性格的關鍵線索。
會議發言：如果可能，蒐集上司在會議中的發言，包括開場白、提出的問題、做出的會議總結等。
工作文件：例如主管撰寫的工作報告、專案計畫書或績效評估報告等文件，能夠體現上司的專業風格和性格傾向。
決策案例：記錄上司在特定情境下做的決策，包括決策的速度、風格和偏好等。
回饋和評價：上司在工作中給予的回饋和評價，尤其是上司提出的批評和建議。
日常交流內容：在日常工作中，上司與同事的非正式交流內容，如休息時的聊天內容。
演講：上司公開演講的影片也能為分析上司的性格提供線索。
任務分配方式：上司分配任務的方式也能反映其性格特徵。
最後，溫馨提示一下，人的性格複雜多變，不是一兩個詞就能概括的。比如，一個人平時看起來挺果斷，做事雷厲風行，但處理一些講究細節的問題時，他又能慢得下來。所以，借助AI分析上司的性格時，別指望一次就能分析得徹底，可以多分析幾次，嘗試不同的AI工具。
跟上司打交道，別急著給他們貼標籤，我們得多觀察，多瞭解他們的性格，然後據此調整我們說話做事的方式。要是覺得與上司的溝通不太順暢，就要及時改變溝通策略，在不斷調整的過程中，我們和上司的溝通肯定能越來越順暢。
節錄自：商周出版《AI職場溝通力：讓你在彙報、面試、提案中一開口就說服人．AI時代不被淘汰的職場溝通學》／紀菲 著
AI工作專區｜工程師、PM、行銷的AI應用人才，企業AI徵才技能整理
AI時代來臨，企業對AI應用與自動化人才的需求不斷成長。從軟體工程師、產品經理、專案經理（PM）到行銷人才，懂得使用AI工具：RPA自動化流程、n8n無程式的工作流程整合，在就業市場已開出新的人才賽道，成為企業招募新一代人才的重要加分條件。
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AI技能找工作機會｜RPA、n8n、Vibe CodingRPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）n8n（開源的工作流程自動化工具）Vibe Coding（氛圍程式設計）職務結合AI工作機會AI行銷人才AI應用管理師 Project Manager、AI PMAI產品經理（AI Product Manager）AI設計師（UI/UX）AI應用軟體工程人才AI、演算法工程師FAQ：AI工作常見問題AI＋自動化技能能提高薪資嗎？學AI可以做什麼工作？
AI技能找工作機會｜RPA、n8n、Vibe Coding
RPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）
透過軟體「機器人」來模擬人類在電腦上執行重複性、規則化任務的技術，無需改變原有系統或進行複雜開發。
職缺舉例：RPA Business Development Specialist、HR數位轉型專案管理師、業務管理師、通路服務規劃人員
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n8n（開源的工作流程自動化工具）
可幫助工作者自動化重複性任務，整合各種應用服務，類似Zapier或Make.com，擁有更高的彈性。
使用範例
每日定時抓取某API數據→整合→發送Email報表
當表單送出→整理資料→寫入Google Sheet→發Slack通知
自動化CRM建立客戶資料 + 產生任務 + 發送開通信件
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Vibe Coding（氛圍程式設計）
工作者運用語言模型（ChatGpt、copilot）等AI技術，透過自然語言與AI對話，讓AI自動生成所需程式碼，大幅降低開發門檻。只需描述想要達成的功能，AI便能撰寫程式，無需深入理解底層程式運作原理，可以不透過工程師達到將網頁、APP快速送入市場驗證的開發模式。
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看不夠？來去逛逛 104數位與科技人才專區
職務結合AI工作機會
AI工具的應用，讓專業工作者能提高工作效率（避免耗時的行政流程）、創意創新的競爭力（給予AI思考框架，提出不同的創新想法）、決策支援（藉由數據資料的匯入，與AI協作預測商業策略執行優勢與須備風險管理的地方）。
AI行銷人才
企業期待新一代的行銷人將專業的行銷know-how結合AI與MarTech的技術，能更精確的了解市場、找到用戶痛點、制訂與執行更有效的行銷策略。
必備技能：AI工具（ChatGPT）、RPA與n8n自動化排程、GA4。
加分條件：懂MarTech串接與數據驅動行銷策略。
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AI應用管理師 Project Manager、AI PM
結合PJM對組織流程、利害關係人的了解，提升決策效率與資源運用，並在複雜多變的環境中，精準規劃、協調跨部門團隊，確保專案按時、高品質交付，創造更高的商業價值。
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AI產品經理（AI Product Manager）
產品經理需要能精準識別使用者需求，將AI能力轉化為實際功能，並制定策略與路線圖，協調跨部門資源，確保AI產品從概念到落地，能創造最大化的商業價值與使用體驗。
必備技能：敏捷開發、數據分析、RPA流程設計、n8n工作流自動化。
加分條件：懂Prompt Engineering，能規劃AI產品MVP
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AI設計師（UI/UX）
結合AI技術與使用者行為洞察，打造人性化的產品體驗。需要理解AI產品的運作邏輯，將複雜的演算法結果轉化為直覺且易於使用的介面，在設計過程中融入個人化體驗與數據驅動的設計思維，確保產品兼具美感與功能。
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AI應用軟體工程人才
幫助提升公司營運效率，工作內容包含開發與推進AI自動化應用，包括文件生成、知識查詢、任務建議與流程輔助，提升日常作業效率。
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AI、演算法工程師
邊緣運算、LLM、AI/ML 演算法、生成式AI、影像辨識、資料科學……等專業技術領域
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FAQ：AI工作常見問題
AI＋自動化技能能提高薪資嗎？
能，降低人工成本，幫企業節省大量時間。幫助公司快速決策，提升專案 ROI。具備跨領域競爭力，在數位轉型浪潮中更具優勢。
學AI可以做什麼工作？
學AI可以應用在與數據、軟體、流程優化相關的工作中。例如：行銷人多會了AI，可以不透過工程師快速架設行銷活動網站、PM會AI，可以自動化縮短寫規格書的時間、透過Vibe Coding方式加速MVP的推出，工程師可以透過AI協作，更快產出80%的程式碼，將時間投入優化code的過程。
看不夠？來去逛逛 104數位與科技人才專區
用AI助攻工作效率！他用AI重塑人資管理：360考評、預測離職率
AI來襲，不怕被取代！前勤業眾信人才資本組協理林裕洋 David Lin分享他用AI工具Cursor完成360度考評平台的案例，這是他以往受限於技術而無法實現的專案。他也樂觀看待AI能幫HR處理重複性高的作業流程，梳理員工數據、客製化學習課程，同時支援員工發展等人才管理。若員工抗拒AI，可用「學習領頭羊」，邀請對AI感興趣且能力強的員工帶領並協助其他夥伴，讓員工具備AI的數位生存力。
【本集來賓】林裕洋 David Lin，曾任勤業眾信人才資本組協理、Vpon威朋大數據人資副總裁，禾伸堂生技管理部經理，中山大學海洋環境暨工程學系研究所畢業，擅長AI實務應用、新創公司人資管理、數據分析與實務應用。
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別只會開ChatGPT！寫企劃、查資料、解任務該找誰？全球數據揭職場AI的「真實專長」
為什麼同一份指令，換個工具效果差這麼多？本文帶你從Similarweb最新全球數據，拆解幾個主流AI的「隱藏性格」與分工邏輯，教大家用最高效率搞定所有職場任務！
文／《104職場力》
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數據解密：從「對話習慣」看懂AI的真實定位Claude耐得住性子、能深度思考，最適合當「資深幕僚」ChatGPT是點子多、懂職場又懂生活的「全能特助」Gemini和Copilot講求效率，是很棒的「即時情報員」別忘了還有Perplexity！它是自帶資料來源的專業市調員職場高手用AI工具都採「混合雙打」策略！
打開AI對話框，明明輸入了各種詳細指令卻還是不停碰壁？
叫AI幫忙寫一篇嚴謹的專案企劃，它卻給了一堆空泛的漂亮話？
只是想查個技術名詞或快速對答案，它卻長篇大論回了800字？
寫程式或校對文件時，改到第3輪它就開始邏輯打架、亂燒Token？
當瓶頸過不去，很多人會直接下結論：「AI好難用，根本沒傳說中那麼神！」但扣除Prompt出問題外，還有一種可能是「你一開始就用錯工具」了！
在Similarweb在最新的《2026生成式AI版圖：AI搜尋的演進》研究報告中，分析了全球使用者的對話行為，其中一項數據指出：主流AI平台早已走出各自的「專長分野」，其背後的「受眾特徵到使用習慣」差異非常大。
數據解密：從「對話習慣」看懂AI的真實定位
Similarweb交叉比對了各平台使用者的「提示詞長度（Prompt Length）」與「單次對話的提示詞數量（Prompts per Session）」，繪製出底下這張AI分工圖，打破了「只用ChatGPT就能搞定所有事」的迷思。
圖片來源：Similarweb研究報告
從使用行為來看，不同平台在使用者心目中，早已演化成完全不同的「職場同事角色」。
Claude耐得住性子、能深度思考，最適合當「資深幕僚」
從數據來看，Claude的使用者每次輸入的提示詞長度是所有平台中最長的，而且單次對話的來回次數也直接拿下第一！再看這群人的背景，他們造訪大專院校與學術研究機構的比例，是一般網路用戶的整整25倍，造訪程式開發與商務專業服務網站的頻率也是別人的3倍之多。
這代表全球很多工程師、學者和專業經理人，早就把Claude當成處理燒腦難題的智囊團。
所以如果大家的需求是「架構龐大的年度企劃、消化上萬字的訪談與會議紀錄」，或是「寫複雜程式碼、抓出邏輯漏洞」時，可以使用Claude！它讀長文章跟邏輯推理的能力非常強，就算你一口氣丟給它好幾頁密密麻麻的背景資料和限制條件，它也不容易失憶或亂回答，能陪大家一輪又一輪地精雕細琢出嚴謹的成果。
ChatGPT是點子多、懂職場又懂生活的「全能特助」
觀察ChatGPT的對話數據，會發現它走的是「無所不聊的高頻率互動」路線，在熱門對話主題中，除了科技應用，佔比最高的還有行銷廣告、內容創作與商業法規在內的「專業服務」，接著是教育、娛樂，甚至連心理諮商也榜上有名；另外，它的使用者在生活消費、美食外送與時尚美妝等網站的造訪率，都高出平均2倍以上。
這些數據顯示ChatGPT是目前最深入大眾工作與日常的靈感發想機。
因此，當大家卡在「行銷文案想不出新梗、跨部門提案寫不出吸睛標題」，或是「不知道該如何委婉又得體地回覆一封棘手的客戶抱怨信」時，找ChatGPT來回拋接點子可能最有效率！它的語言組織力與情境適應力不錯，特別適合用在創意發想、快速產出初稿或模擬職場人際溝通的應對場景中。
Gemini和Copilot講求效率，是很棒的「即時情報員」
Gemini和Copilot跟前面兩種AI工具截然不同，它們在數據圖表是落在「提示詞最短、單次對話次數最少」的區間，這表示大家用它們不是為了聊天討論，比較像是丟出某個具體問題，並追求「問完、拿到答案、立刻轉身去執行」的節奏。
細看數據會發現，Gemini的使用者在網頁設計（4.8倍）、電腦資安（3.1倍）及硬體設備（2.2倍）等網站的黏著度特別高，偏向重視效率的科技族群。
這種工具性格，正好能完美搞定辦公室裡的零碎雜事，當職場人開會到一半突然要「快速查個冷門名詞定義、比對兩套軟硬體規格優缺點」，或是需要「搭配Google和微軟工具快速摘要Email與文件重點」時，Gemini和Copilot的優勢最明顯，因為只要指令明確，它不需要冗長的背景鋪陳也能用最快速度幫大家把零碎任務清空。
圖片來源：Similarweb研究報告
別忘了還有Perplexity！它是自帶資料來源的專業市調員
除了上面3種工具，圖表中還有一個不能漏掉的狠角色Perplexity，它的對話長度剛好卡在中間，大家用它也不是為了閒聊，通常都是帶著明確的調查任務來的。
根據報告數據來看，大家用它找最新資料的比例正大幅飆升，尤其在「旅遊規劃、商品比價、金融與市場分析」這類需要最新情報的領域，Perplexity附上即時參考連結的比例最高。
所以當大家需要「做競品調研、找產業最新數據」，或是被主管要求「報告寫的內容要附上可查證的資料來源」時，找Perplexity就對了！這類工具就在回答問題時會直接給參考出處，省去自己到處Google慢慢比對查證的時間。
職場高手用AI工具都採「混合雙打」策略！
看完各家AI的專長，你現在可能在想：「所以我到底該固定用哪一個？」
報告裡給出一個很有意思的現象，其實有高達95%的ChatGPT用戶，平常依然天天狂用Google搜尋；而且在主流AI之間，同時混用好幾款的人非常多！這項數據也點出一個關鍵：職場上的AI高手，都不是只會「死忠」用單一工具的人！
真正的神人都怎樣搭配？可以舉個例子供大家參考：
先開ChatGPT發想5個企劃點子
選定方向後，把架構丟給Claude擴寫成邏輯嚴密的大綱
寫到一半遇到不確定的市場數據，順手開Perplexity抓出正確出處
統整完寄出Email前，用Gemini或Copilot快速檢查重點有沒有漏掉
現在的AI就像各有所長的同事，所以有時比下對Prompt更重要的是「知道何時該派誰上場」！下次工作卡關、覺得AI怎麼又在胡說八道的時候，先別急著生氣，試著換個工具再問一次，也許就能找到正確的神隊友！
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AI生成數據分析簡報3招搞定！ChatGPT、MassiveMark、Gamma打造最強組合技
還在為數據分析報告與簡報抓狂嗎？只要善用ChatGPT、MassiveMark、Gamma等3大神器，就能搞定數據分析＋簡報設計，從Excel到PPT一條龍完成，馬上開啟你的高效職場模式！本文節錄自《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》。
文／Excel 廣播電台｜張予
本文目錄（點擊可快速前往）
【1】ChatGPT分析Excel檔案數據【2】複製ChatGPT分析結果，生成Word報告【3】生成Gamma / PPT簡報
在現今的職場環境中，數據分析已成為決策的重要基礎。但面對龐大的資料集，如何高效整合AI技術，打造「職場組合技」，來提升分析效率與決策精準度，成為提升競爭力的關鍵。
想像一下，你是一家連鎖零售企業的數據分析師，公司希望透過數據來驅動決策，優化銷售策略、提升客戶體驗，並最大化營收。來看看如何透過AI + Excel的組合技，達成這些目標？讓我們一步步拆解應用方式！
【1】ChatGPT分析Excel檔案數據
使用工具：ChatGPT
網址：https://chatgpt.com/
輸入以下指令給ChatGPT：
「協助分析Excel檔案的數據，生成摘要和視覺化圖表，並使用我提供的字型來呈現圖表內容。然後，制定隔年的用戶銷售策略，最後整理成一份Markdown格式的銷售分析報告。」
以下為它整理的結果：
（圖／旗標出版提供）
【2】複製ChatGPT分析結果，生成Word報告
使用工具：MassiveMark
網址：https://www.bibcit.com/en/massivemark
接下來是關鍵的一步，如果你直接複製內容並貼到Word，你僅會得到一個只有「內文」樣式的報告。
全文皆為內文樣式（圖／旗標出版提供）
但如果你希望保留報告的標題層級（標題1、標題2、標題3…，如下圖）。首先，你必須透過點擊複製按鈕取得報告內容，此時複製到的文字是「Markdown格式」的資料。
【什麼是Markdown格式？】Markdown是一種輕量級標記語言（lightweight markup language），也就是簡單、結構化的格式，能讓報告結構更清晰。
使用標題樣式可於左側看到大綱（圖／旗標出版提供）
一般對話中的複製按鈕和畫布中的複製按鈕（圖／旗標出版提供）
接著，透過一個免費的線上轉換工具──MassiveMark，自動產生有大綱層級的Word文件，減少手動編輯的時間。
免費的線上轉換工具──MassiveMark（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
最後，再將之前生成的圖表，下載成圖檔、添加到Word文件，一份銷售分析報告就完成啦！
【AI生成Word報告的優勢】‧ 一鍵輸出完整分析，包含數據摘要、趨勢分析、視覺化圖表‧ 提供具體的商業策略，協助決策者擬定行動方案‧ 快速下載報告，減少手動整理時間
【3】生成Gamma / PPT簡報
使用工具：Gamma
網址：https://gamma.app/
「除了Word報告外，AI也能生成簡報嗎？」只要準備好報告後，可以將報告內容直接丟給AI簡報生成神器──Gamma。不到幾秒鐘的時間，簡報就完成了，而且還非常有設計感！要再進一步編輯也沒問題。來看看如何操作吧！
點擊「新建AI」免費註冊完Gamma後，從首頁開始建立AI簡報。點擊「匯入檔案或網址」( 也可點擊「貼上文字」) ，並上傳剛剛建立的Word檔案（圖／旗標出版提供）
選擇 「簡報內容」，免費版一次最多可生成10張卡片，挑選喜歡的主題後點擊「產生」（圖／旗標出版提供）
一份銷售分析簡報就完成啦！（圖／旗標出版提供）
一起來看看生成的結果如何吧！
【Before】條列式的數據摘要
【After】自動改以卡片式呈現
（圖／旗標出版提供）
【Before】表格式的產品分析
【After】自動轉成圖表形式，而且還是互動式圖表！游標移上去可看到詳細數據
（圖／旗標出版提供）
【Before】表格式的產品分析
【After】美化過的表格樣式。也可能維持原有表格形式（AI生成，每次結果都可能不同！）
（圖／旗標出版提供）
版面配置十分豐富，還有AI自動生成的圖片，讓畫面不呆版！
（圖／旗標出版提供）
若想展示簡報，點擊右上角的「展示」按鈕即可。
點擊「展示」（圖／旗標出版提供）
進入簡報模式（圖／旗標出版提供）
Gamma簡報也能下載成PowerPoint檔案，十分方便！
點擊「分享」、「匯出」、「匯出至PowerPoint」、「完成」 （圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
Gamma是一款免費註冊即可使用的線上簡報工具，並且提供中文介面，讓使用者能輕鬆上手。使用AI生成簡報時會消耗點數，但新用戶註冊後可獲得免費試用點數，讓你能直接體驗AI簡報的強大功能。免費版限制每次生成最多10張簡報卡片，但仍可手動新增與編輯內容。若對AI生成的內容或設計不滿意，可自由調整版面配置、圖片、圖表等。如果你還沒試過Gamma，強烈推薦你體驗看看！這麼方便的AI簡報工具，真的不能只有我知道啊！
AI讓數據分析更高效、更精準，現在就開始應用，提升你的職場競爭力吧！
節錄自：旗標出版《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》／Excel 廣播電台｜張予 著
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AI會議紀錄整理技巧！6步驟活用Gemini Notebook與指令模板，語音轉文字、中英夾雜也不怕
會議記錄整理總是很花時間，如何運用AI來提高效率？作者分享「AI會議整理術」，6步驟包括運用AI語音轉文字工具，以及活用Gemini Notebook（原NotebookLM）等AI工具來解決中英夾雜、專有名詞一堆等AI會議紀錄常見痛點。搭配AI指令模板，將雜亂逐字稿自動轉譯為「三段式摘要」與「行動清單」，省下60%時間，讓團隊溝通更精準、決策更高效！本文節錄自《高效職場生存法圖解》。
文／趙胤丞、電腦玩物站長Esor
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讓AI用固定模板，把會議討論變成清楚的紀錄與待辦AI會議整理操作教學！6步驟分享，節省60%時間的協作術AI提示詞分享：快速把逐字稿轉成會議筆記、會後郵件AI會議筆記方法論反思與實踐AI會議筆記實戰QA：AI工具怎麼選？轉錄出錯怎麼辦？
（編按：NotebookLM於2026年7月更名為Gemini Notebook。以下為原始文章：）
讓AI用固定模板，把會議討論變成清楚的紀錄與待辦
AI工具不是拿來取代我們，而是為了讓我們能把時間花在「真正要我們思考的地方」。我們都知道，一場會議不只是一場會議，它可能是團隊協作的決策過程，也可能是專案卡關的突破時刻，所以會議過後真正困擾我們的其實是「後續花時間釐清專案未來策略」、「確認接下來要做哪些待辦行動」。
但是，我們卻常常把最多時間花在會議後的資料、記錄整理，結果為了會議筆記拖延了那些真正要馬上去做的下一步行動，這樣的行為無異是「買櫝還珠」。
只是傳統的會議紀錄方式充滿了各種痛點：主持人講得飛快，你無法跟上；對話來回跳躍，記錄順序亂七八糟；會議過程與會者講了一堆，還得再花時間整理報告與Email。這些都是消耗我們寶貴的時間。其實整理不好，這不是你能力問題，而是訊息密度過高、人力處理的效率太低。
這正是AI可以切入協助支援的痛點，幫我們「釐清會議中的決策與行動訊號」。
概念說明關鍵效益自動化轉錄AI將語音自動轉換成文字節省人工聽打時間，不錯過任何細節智慧化摘要AI根據內容自動生成重點與結論快速掌握會議核心，不必重聽錄音行動化轉譯AI從文字紀錄中提取任務與責任人加速「討論」到「行動」的轉換，強化執行效率
資安前提：在使用任何AI工具時，特別是涉及公司內容，務必確認公司、平台的隱私安全規範，以保護你與組織的資料安全。
（圖／創意市集《高效職場生存法圖解》）
AI會議整理應用情境：適用需高效溝通的場合、專案會議、跨部門會議
這套方法適用於所有需要高效溝通的場合，特別是討論內容多且複雜的專案會議，或是需要精準追蹤行動的跨部門會議。無論你是團隊主管、專案經理、還是需要同時處理多項任務的個人工作者，都能透過AI協作來確保會議的討論能確實轉化為可執行的成果。
AI會議整理技巧提醒：加速你的決策行動，而非取代你的判斷
AI是你的副駕駛助手，AI雖然能大幅節省時間，但它的價值在於「加速你的決策與行動」，而非取代你的判斷（畢竟AI無法幫你的錯誤判斷背黑鍋）。最終的行動清單仍需由你人工確認與校對，進而確保共識沒有落差。
AI會議整理操作教學！6步驟分享，節省60%時間的協作術
【Step 1】為什麼需要AI會議記錄工具？
這套AI協作流程不是要你變得更依賴工具，而是讓你學會用工具放大自己的效能，讓每一場會議都能更快進入「創造價值的行動階段」。
傳統會議記錄的痛點AI可以做什麼主持人語速過快、資訊密度高，難以跟上自動語音轉文字，完整保留內容對話跳躍、紀錄順序混亂快速生成會議摘要，還原討論脈絡討論時混雜了資訊、交辦、想法、疑問，清理要花許多時間協助整理任務清單與待辦事項會後還需整理郵件回報輔助產出主管回報Email
當我們試圖用低效方式處理高密度資訊時，就會被迫卡在「文書助理」的角色裡。AI讓我們能專注在會議中的決策、協調與判斷，真正成為「決策轉譯者」。
【Step2】挑選對自己最方便的AI轉錄工具
AI語音轉文字（甚至是會議錄音專用AI工具）已經多如雨後春筍，甚至大多數線上視訊會議工具也都內建錄音與AI轉錄功能。這邊我們沒有要對工具做太多深入解析，而是針對常見的三種會議情境，分享對一般用戶來說最簡單易上手的選擇。
工具應用情境功能簡述PLAUD.ai硬體裝置，方便啟用錄音檔案儲存在本地裝置，內建AI自動處理工作流程雅婷逐字稿手機App，即時轉錄當下即時轉錄，對於台灣用語有相對較在地的處理NotebookLM自行錄音，交由AI轉錄與處理可以建立會議錄音資料庫，由自己的指令決定轉錄的處理方式
【Step 3】如何處理多語混雜與專有名詞挑戰
中英夾雜、專有名詞頻繁，是台灣公司很常見的會議現場情境。現在大多數的AI語音轉錄工具，對於多語內容的辨識已經有一定水準（不過台灣常用的台語，還是有侷限），這部分大家可以實際試試看即可。
而「專有名詞」的部分，例如專案特有的名稱、人物、技術、術噢，可以製作一份「專有名詞表」，在AI要轉錄前，先提供AI，請其根據這份「專有名詞表」來轉錄，往往就可以有很好的效果。
以前面提到的Google NotebookLM為例，我們可以先新增一份專有名詞對照表。
以Google NotebookLM為例，再請AI轉錄會議前，可以新增一份專有名詞對照表（圖／創意市集《高效職場生存法圖解》）
接下來在轉錄時，請AI除了分析錄音檔案，也要對照專有名詞對照表，修改會議筆記內容，就能獲得很好的辨識效果，更重要的是可以大幅度節省後續修改潤飾的寶貴時間。
【Step4】應用「三段式會議摘要」
我們當然可以讓AI把「所有逐字稿」都轉換出來，但這樣其實有點浪費了AI真正「整理」、「重組」、「分析」的能力。
用AI摘要會議紀錄，不是要它幫你「記住全部」，而是幫你「轉譯為可用資訊」。三段式結構最適合會議筆記與摘要：
背景議題：這段討論是在處理什麼？
重點觀察：過程中出現哪些關鍵數據、爭議或決策？
行動建議：這段話最後導出了什麼事要做？有責任人與時限嗎？
你可以在AI指令中明確要求輸出這三段內容，並加註需要標示會議參與者或引用關鍵數據，確保摘要可以立即使用。
用AI摘要會議紀錄，三段式結構包括：背景議題、重點觀察、行動建議，最適合會議筆記與摘要（圖／創意市集《高效職場生存法圖解》）
【Step5】從摘要轉譯為行動清單
會議中最常見的溝通語句是模糊的，例如：「這案子你再follow一下」、「那份簡報誰來處理好？」。如果只是轉錄逐字稿，很有可能只是一對類似這樣的雜亂語句，這時候可以請使用AI判讀以下三要素：
What：要完成什麼事？（如果能寫出具體項目與產出最佳）
Who：誰負責？（要寫上負責人，也要確保負責人知道自己要負責該項目）
When：什麼時候要完成？（最好有明確日期與時間）
示範指令：「請根據以下逐字稿，列出所有可辨識的任務，標示What（要完成什麼事？）／Who（誰負責？）／When（什麼時候要完成？），若有待確認的資訊請註記。」
【Step6】AI會議紀錄實作分享—節省60%時間、保留主導性
每次會議後，我習慣以下流程（當作示範參考，但你可以搭配不同工具）：
會議中用PLAUD.ai錄音並轉文字，確保內容完整。
將逐字稿餵給ChatGPT，依「三段式會議摘要」、「行動清單邏輯」輸出摘要與任務。
核對、補充細節後貼入自己的任務管理工具，並標注優先順序。
需要回報的部分請AI幫我起草Email訊息。
這個流程沒有一個步驟是全部交給AI，自己完全不動手，但AI幫我節省了大約60%的紀錄與輸出時間。我能花更多力氣去思考與決策，而不是被反覆聽錄音與整理報告綁架，但也不會完全由AI主導，結果我自己根本不知道真正的討論內容是什麼。
AI提示詞分享：快速把逐字稿轉成會議筆記、會後郵件
如果你想快速把逐字稿轉成有效的會議筆記、會後郵件，可使用以下指令：
你是一名「會議行動轉譯官」，任務是根據下面逐字稿生成會後追蹤Email。請嚴格依流程輸出：1. 會議摘要（三段式：背景議題／重點觀察／行動建議）2. 任務清單（What／Who／When）3. Email草稿（以專業、精簡語氣撰寫，結尾請列出下一個檢視節點）。請在內容中善用條列，確保收件者一眼就能掌握重點。逐字稿：（貼上逐字稿）
AI會議筆記方法論反思與實踐
1. 重新定義「寫會議筆記」的價值
寫會議筆記的本質是「為了讓事情推進發生」，而非停留塵封在共用資料匣的會議記錄當中。過去我們花大量時間確保每個字都被記下來，卻忽略了會後最重要的任務分工。現在有了AI工具，我們反而要重新調整焦點：不是把責任全部交給AI，而是善用AI把「會議噪音」過濾成「行動訊號」。
當AI接手機械性的紀錄工作後，你就能把注意力放在觀察會議中的人際互動、判斷決策背後的潛在風險，或是思考下一步策略。因此，你不再是敲鍵盤的人，而是提煉共識、設定優先順序的人。
2. 真正的效率來自「人機協同」
AI轉錄與摘要可以迅速提供初稿，但準確性、策略判斷與溝通語氣仍舊仰賴我們來掌舵。當你願意多做一個「人工校準」的步驟，補上情境背景、利害關係、專業措辭，也能讓AI處理得更好。而當我們有好的會議筆記，就能確保整個團隊朝正確方向前進。
3. 持續優化你的協作節奏
每個人面對的專案都不同，所以你需要跟AI溝通的專業術語，甚至你需要讓AI處理雜亂會議討論的邏輯都會有所不同。
上面提供的指令是基本版，你需要再根據自己的專案邏輯做修正客製化，根據自己需要的正式會議報告結構做調整。我們可以抱持一種「做實驗」的心態，把每次會後郵件當成一次實驗：
這次的AI prompt是否清楚？
任務欄位拆解是否滿足需求？
專業用語分析是否正確？
如此每一輪修正都會讓我們在「下一次」AI整理筆記的流程更貼近團隊需求。
AI會議筆記實戰QA：AI工具怎麼選？轉錄出錯怎麼辦？
Q：AI工具這麼多，我該怎麼選擇？
解答：工具百百種，我們時間很有限，別去追求最好的工具，而是思考現階段最適合你使用的。挑選時先從痛點出發：如果最需要節省聽打時間，專注於轉錄精準度；如果最在意資料安全，則優先考量支援端對端加密的硬體或雲端服務。
Q：AI轉錄的內容，直接使用會有風險嗎？
解答：會議逐字稿只是初稿。AI可能會在專有名詞、口音、語氣理解上犯錯。如果未經校對就直接使用，容易造成誤解。我們仍需親自把關確認，再更細緻地補上決策背景與情緒脈絡，才能確保最終對外訊息是精準且負責任的。
Q：AI摘要會不會讓我變懶惰，不再思考？
解答：AI幫你完成機械性的紀錄工作後，你反而能把精力轉移到判斷利害、預測風險、擬定策略，而這些才是對組織更有價值的工作。AI讓你成為更好的溝通者與決策者，而不是更懶惰的紀錄者，因為單純記錄在未來的價值會大幅貶值。
Q：如果講者口齒不清，AI轉錄還是會出錯怎麼辦？
解答：這是AI工具的極限，但我們可以利用下面這個會議小技巧來調整：遇到轉錄不精準時，可以在會議中使用「段落即時總結」技巧：由我主動複述「我確認一下，您剛才說的是……」來釐清語意。這個動作能建立共識，並在錄音過程也把模糊訊息轉成可執行的任務。
節錄自：創意市集出版《高效職場生存法圖解：工作被打斷、時間很零碎、會議一大堆也能高產出的技巧》／趙胤丞、電腦玩物站長Esor 著
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用「if-then」告別拖延症！比意志力強的大腦自動導航術
原標題：換換計畫方式：if-then 計畫幫助你提升目標達成率
您是否常被突發任務打斷，或在壓力下感到焦慮而拖延？與其不斷消耗寶貴的意志力，不如試試心理學證實有效的「if-then計畫」。本文將帶您深入了解這個強大的心理技巧，學習如何透過「如果...那麼...」的簡單設定，將目標執行轉化為大腦的自動反應。不論是應對迫在眉睫的死線，還是規劃長期目標，掌握這項工具不僅能戒除壞習慣、強化情緒控制，更能顯著提升您的工作效率與目標達成率！
文： 小婉家族研究生 黃詩雅 | 工商心理實驗室
—如果…，那麼…？強大的心理提示，讓大腦進入自動系統。
不論你的MBTI是J人，總是規劃的妥妥當當，還是個大P人，提供各種情緒價值。在職場中，面臨的任務屬於現在進行式、死線逼近式，還是未來展望式，與其靠意志力，不如試試if-then 計畫！
什麼是if- then 計畫(if-then planning)？
不同於與傳統的目標設定，if- then 計畫會先設定好情境與反應連結：「如果(if)…遇到某種情況，那麼(then)…我會採取某行動。」將有意識的努力，轉化為由環境刺激所觸發的自動行為，讓大腦在遇到特定情境時，進入自動駕駛模式，節省認知資源，使人們更輕鬆達成目標。
為什麼if- then 計畫重要、它能帶來什麼？
首先，它能幫助人們在多工或分心的情境下，減少認知負荷並維持其任務表現，有更高的注意力控制，並幫助人們的提升決策力和記憶力。其次，它能幫助人們戒除不良習慣和建立健康行為。除了降低吸菸比例和酒精攝取，還能增加蔬菜水果的攝取，甚至能有效減少拖延症狀。第三，它能強化人們的情緒控制，在面對痛苦任務時，減少逃避行為和降低厭惡感；在談判情境中，克服憤怒情緒，減輕情緒帶來的負面影響。最後，它也對人際互動產生助益，不僅能增加伴侶之間表達感激的行為，還能減少偏見與刻板印象，因為if- then 計畫能阻斷人際關係中的投射。
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具體的if-then 計畫分享
假設您現在遇到的任務狀況是…
1. 現在進行式—現在正在撰寫專案內容時：「if 我在撰寫專案內容時，想點開跳出的Line通知，then 我會先深呼吸，並要求自己再寫下30個字後再查看。」
2. 死線逼近式—明天就要繳交報告出：「if 我因為繳交期限快到，而開始焦慮慌亂，then 我會立刻在便利貼寫下現在最重要的一件事，並馬上執行。」
3. 未來展望式—進度繳交在3個月後，容易被無限期擱置：「if 每個禮拜五下午3點腦中響起，then 我會雷打不動的打開論文，至少努力15分鐘。」
工商心理實驗室研究生 Sia
參考資料： Gollwitzer, P. M., & Sheeran, P. (2025). Psychology of planning. Annual Review of Psychology, 76(1), 303-328. https://doi.org/10.1146/annurev-psych-021524-110536
圖片來源：
A1聲明：AI翻譯、潤飾文字
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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
運用ChatGPT分析數據和提供策略建議，分析準確嗎？實例示範運用ChatGPT解析Excel數據，從購買行為洞察、客群分群，到制定具體銷售策略，以及最關鍵的查核與修正盲點，才能真正發揮AI的輔助價值。本文節錄自《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》。
文／Excel 廣播電台｜張予
本文目錄（點擊可快速前往）
【ChatGPT數據洞察1】用戶購買行為洞察【ChatGPT數據洞察2】銷售策略【ChatGPT數據洞察3】短中長期策略與行動方案【ChatGPT數據洞察4】AI分析準確嗎？如何查核與修正？
ChatGPT不僅能根據你的指令提供數據摘要，還能根據分析結果給出實用建議！舉例來說，當你看到前一篇的折線圖，你可能會好奇：「為什麼6月的銷售額表現最好？」或者想知道：「如何改善4月和9月銷售下滑的情況？」這時候，善用ChatGPT，它能幫你深入分析數據，提供洞察與策略，讓決策更加精準！
【根據數據提問】問題示範：為什麼6月的銷售額表現最好？如何改善4月和9月銷售下滑的情況？
（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
用「三個臭皮匠，勝過一個諸葛亮」來形容ChatGPT給予的協助，無疑是個最佳比喻。即便是經驗豐富的資料分析師，也可能會因為盲點而忽略關鍵資訊。但ChatGPT就像是一個全方位的數據顧問，能夠從多個角度切入，提供你可能沒想到的分析觀點，甚至具體的行動建議，幫助你從資料中挖掘出隱藏的黃金資訊。如果你能提供更完整的背景資料，它的建議將會更加貼近實際需求，甚至能針對你的分析需求量身打造具體的策略。
除了根據分析結果提供見解，你還可以直接告訴ChatGPT你的目標，請它根據目標設計行動策略。舉例來說，假設你希望以今年的用戶購買行為為基礎，制定隔年的銷售策略，ChatGPT就能根據數據表現，幫助你制定具體方案。現在，就來看看ChatGPT如何發揮數據分析的實力吧！
指令：「協助分析用戶的購買行為，並制定隔年的用戶銷售策略」
由於ChatGPT的回覆較長，以下將分為三部分介紹：
【ChatGPT數據洞察1】用戶購買行為洞察
（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
ChatGPT根據我提供的Excel資料表，快速整理出用戶購買行為分析結果，包含購買次數、平均消費額、地區等關鍵資訊。接著，它透過購買次數與平均消費額的關係，將用戶分群，識別出高價值客戶和忠誠客戶，並清楚定義分類標準。最後，它還深入分析北、中、南地區的消費行為差異。這一切，只需短短幾秒鐘！
想像一下，如果要手動完成這項分析……你需要先整理資料表，再用肉眼觀察購買次數與平均消費額的關係。或許可以透過數據視覺化來加速分析，但問題來了――該選擇哪種類型的圖表？講了一堆，是不是很複雜？那麼下次不妨交給ChatGPT，讓它幫你快速整理、分析，省時又高效！
【ChatGPT數據洞察2】銷售策略
（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
在完成用戶行為分析後，ChatGPT進一步推導出2024年的銷售策略，針對高價值客戶、忠誠客戶、不同區域用戶，以及不同註冊時間的客群，提供個別的行動建議。這些策略不是憑空想像，而是根據Excel資料表中的實際數據，所推論出的具體建議，讓決策更有依據，提升執行效率與成功機率！
【ChatGPT數據洞察3】短中長期策略與行動方案
（圖／旗標出版提供）
最後，ChatGPT收斂並整理出2024年的短、中、長期銷售策略，確保這份分析報告能立即轉化為可執行的行動方案。如果你希望獲得更詳細的策略細節，或需要更多具體的行動建議，只需輸入指令，ChatGPT就能提供進一步分析，讓數據真正為決策帶來價值！
【ChatGPT數據洞察4】AI分析準確嗎？如何查核與修正？
你可能會好奇～AI進行數據分析的準確度如何？會不會出錯？
其實，ChatGPT並非完美，這點從聊天室下方的提示「ChatGPT可能會發生錯誤，請查核重要資訊」便可看出。
（圖／旗標出版提供）
如果對結果有疑問，你可以直接詢問ChatGPT它的推論依據。舉例來說，在分析區域消費差異時，ChatGPT提出：「台北與高雄的用戶消費較高，而台南用戶的消費額相對較低」。若你想知道它是根據哪些數據推論的，只需請它提供數據支持，結果如下：
（圖／旗標出版提供）
ChatGPT已經整理出各地區的消費表現表格，從總消費來看，台南的消費力確實較台北和高雄弱，這證明AI並非憑空猜測，而是基於數據分析得出的結論。然而，再重申一次～AI並不完美，你是否注意到「台中」的數據被忽略了？從表格來看，台中的總消費額其實是四個地區中最低，理論上應該比台南更值得關注，但ChatGPT並未主動提及這點。
總消費額為最低（圖／旗標出版提供）
當你發現這類問題時，可以直接指正，並要求ChatGPT修正。例如：請它補充台中的數據分析，確保結果更加完整。
（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
ChatGPT已經根據指令進行修正！（圖／旗標出版提供）
AI工具雖然強大，但仍有其不足。最理想的方式是將AI視為協作助手，而非完全取代人的判斷。透過人機互補，不僅能提升分析的精準度，也能確保結果更加全面。掌握這樣的心態，你將能更高效地運用AI進行數據分析，讓決策更加精準。
節錄自：旗標出版《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》／Excel 廣播電台｜張予 著
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