SolidWorks零組件機構設計
104學習
機械識圖
能夠讀懂機械圖紙上的各種符號、尺寸和結構，快速理解設計意圖與製造要求。這項技能讓你在組裝、維修、品管或設計時，能準確掌握產品細節，避免錯誤，提高工作效率與品質。對工程、製造及相關產業來說，是基本且必要的專業能力，能幫助跨部門溝通更順暢，減少誤解與返工，進而提升整體專案執行力。
提升你的實力，朝專業更進一步
精選課程
充實自己，讓能力持續成長
成為 AI 科學家｜機器學習好簡單，輕鬆讓你一手掌握資料科學實作 10 大技巧
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軟體工程師就業培訓
生成式 AI 辦公室應用能力課程
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
乙級機械製圖技術士
機械製圖技術士技能檢定規範，於民國六十三年四月公告，依其技能範圍及其專精程度分為甲、乙、丙三級，前曾於民國六十八年七月，七十年一月兩度修訂，為配合本行業之技術成長與產業升級之需求，製圖工具設備品質之提昇，工程製圖國家標準之修訂等作必要的調整，爰故於民國八十二年修訂之。
乙級機械製圖技術士︰係擔任協助產品研發繪製機械工作圖、判斷機件功能及材料選用等工作。
工作內容︰包括基本工作、視圖、尺度標註、標準機件、工作圖、立體圖及實物測繪等項。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
甲級機械製圖技術士
機械製圖技術士技能檢定規範，於民國六十三年四月公告，依其技能範圍及其專精程度分為甲、乙、丙三級，前曾於民國六十八年七月，七十年一月兩度修訂，為配合本行業之技術成長與產業升級之需求，製圖工具設備品質之提昇，工程製圖國家標準之修訂等作必要的調整，爰故於民國八十二年修訂之。
甲級機械製圖技術士︰係擔任產品研發設計繪製工作圖、分析工作方法、工時、及估算材料等工作。
工作內容︰包括基本工作、尺度標註、標準機件、工作圖、立體圖及實務測繪及相關圖等項。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
機械工程師基礎能力鑑定
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。
通過機械工程師基礎能力鑑定考試者，代表其具有大專程度之專業，且具備繪圖之能力，達到進入機械產業服務之入門能力水準。
工業技術研究院
丙級電腦輔助機械設計製圖技術士
從事應用電腦輔助設計與製圖(Computer-Aided Design and Drafting，CADD)軟體及繪圖用具，繪製機械產品之零件圖、組合圖、等角立體圖及圖面整理等工作
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
丙級電腦輔助機械製圖技術士
由於產業升級製圖方法與設備之改進，產業界已普遍應用電腦來輔助設計製圖工作，為配合製圖設備電腦化的需要，以提昇專業人員之技能水準，特定本檢定規範。
丙級工作範圍：整理抄繪機械工作圖，並瞭解各種標準機件之標註方法。包括磁碟作業系統、軟體安裝與電腦週邊設備之使用、繪圖環境之建立、圖形顯示幕之控制、圖形輸出等基本工作、視圖、尺度標註、標準機件及工作圖等項。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
丙級機械製圖技術士
機械製圖技術士技能檢定規範，於民國六十三年四月公告，依其技能範圍及其專精程度分為甲、乙、丙三級，前曾於民國六十八年七月，七十年一月兩度修訂，為配合本行業之技術成長與產業升級之需求，製圖工具設備品質之提昇，工程製圖國家標準之修訂等作必要的調整，爰故於民國八十二年修訂之。
丙級機械製圖技術士︰係擔任整理抄繪機械工作圖等工作。
工作內容︰包括基本工作、視圖、尺度標註、標準機件及工作圖等項。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
精選貼文，掌握第一手知識
用AI快速做商品廣宣圖：Manus AI一鍵生成視覺文案行銷素材，電商小編必學
電商和社群小編每天都和時間賽跑，如何用AI快速產生高品質的商品廣宣文案與視覺圖片？本文以Manus AI示範，只要上傳隨手拍的產品照，輸入簡單的需求，就能自動產生專業的文案與圖片！跟著詳細步驟教學，讓AI工作成為行銷工作的最佳夥伴，本文節錄自《用AI做設計》。
文／施威銘研究室
本文目錄（點擊可快速前往）
電商小編的救星！隨手拍的照片也能變成廣宣圖【Manus AI】用AI自動產生廣宣文案及圖片
電商小編的救星！隨手拍的照片也能變成廣宣圖
在電商快速發展的時代，品牌商與代理商經常需要做各種產品廣宣，並進行多平台的行銷推廣。然而，專業攝影往往得花大量的時間與資源，對於忙碌的電商小編來說，並非每次都能安排專業的攝影。
現在有了AI即使是隨手拍的產品照，都能輕鬆轉成廣宣素材，重點是不用自己去背、想文案，只要上傳照片就能在短時間內完成。
隨手拍的桌上型電扇，背景雜亂、光線不佳。透過AI的處理，馬上變成一張廣宣素材（圖／旗標出版提供）
【Manus AI】用AI自動產生廣宣文案及圖片
【使用AI】Manus
電商小編與社群小編每天都在和時間賽跑，得產出大量高品質的廣宣文案與視覺圖片。面對不斷湧現的行銷需求，該如何在有限的時間內，產出吸睛且符合品牌調性的內容？AI正是你的得力助手，只要上傳隨手拍的產品照，輸入簡單的需求，就能瞬間產生專業的文案與圖片，減輕工作負擔。底下我們以Manus AI做示範。
Manus：https://manus.im/home
【Step 1】
請開啟網頁瀏覽器，輸入「https://manus.im/home」網址，連到manus網站，這是一個通用型的AI網站，可以幫你解決各項工作及生活中的問題，進入網站後點選畫面右上角的開始使用鈕，接著使用Google帳戶註冊即可開始使用各項服務。
按下開始使用（圖／旗標出版提供）
點選Google帳戶或使用Apple ID註冊（圖／旗標出版提供）
【Step 2】
首次註冊會得到1000免費積分以及每日登入的300積分，你可以先用免費積分試用各項功能，再決定是否付費（註：官方贈送的免費積分可能會隨時變動，在此僅供參考）。
首次註冊、登入會得到免費積分，請按下知道了關閉此訊息（圖／旗標出版提供）
【Step 3】
接著，在輸入框中輸入你的需求（提示語），在此我們想將隨手拍的照片製作成促銷廣告。
輸入需求（請製作一張直幅的促銷廣告，文字使用繁體中文）+上傳檔案
輸入需求並上傳檔案（圖／旗標出版提供）
【Step 4】
送出需求後，manus就會開始處理，大約等個20多秒就會生成圖片及廣告文案。
自動生成廣告文案、生成兩張圖供我們參考，點選縮圖可放大瀏覽（圖／旗標出版提供）
自動去除照片中雜亂的背景，並加上文案，可惜文字大多是亂碼（後續可使用影像處理軟體來修改）（圖／旗標出版提供）
廣告文案包含主標題、副標題及產品特點，這些都是AI自動產生的（圖／旗標出版提供）
【Step 5】
由於AI生成的中文字大多為亂碼，在此我們可以將AI生成的圖片及文案下載到電腦裡，後續再用影像處理軟體來修改文字。
（圖／旗標出版提供）
下載檔案（圖／旗標出版提供）
下載後的檔案為壓縮檔，會存放在電腦中的Downloads資料夾，解開壓縮檔就可以進行後續的修改（圖／旗標出版提供）
【Step 6】
你可以使用AdobeExpress或是Photoshop的生成填色功能，將中文亂碼的部份去除並與背景融合，再自行輸入文字。
AdobeExpress：https://www.adobe.com/tw/express/
Photoshop：https://www.adobe.com/tw/products/photoshop.html
（圖／旗標出版提供）
【TIP】如果覺得要刪除中文亂碼並與背景融合很麻煩，你也可以直接將manus生成的圖餵給ChatGPT，請它「生成一張去除文字的圖」。這樣後續只要輸入文字就可以了。
節錄自：旗標出版《用 AI 做設計：沒時間？沒素材？沒靈感？就 Call AI 救援》／施威銘研究室 著
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「模糊照片背景」免費AI工具推薦！輕鬆告別雜亂、重點更聚焦
照片背景雜亂，擔心搶走主角的風采？利用AI工具可以輕鬆模糊背景，一鍵告別雜亂，讓視覺重點更聚焦。解析免費AI工具（Photoroom、fotor、PicWish）及付費訂閱工具（Photoshop）用法，無論是社群貼文、電商商品照，都能快速提升質感！本文節錄自《用AI做設計》。
文／施威銘研究室
本文目錄（點擊可快速前往）
用AI凸顯主體模糊背景【免費工具】使用線上編輯工具模糊背景【付費工具】利用Photoshop的Neural Filters也能快速模糊背景
用AI凸顯主體模糊背景
拍照時，總是希望主角看起來更搶眼，但背景常常一不小心就搶了風頭。現在有AI工具的輔助，可以輕鬆幫你凸顯主體，把背景巧妙模糊掉。無論是人物、商品還是日常的隨手拍，都能讓照片看起來像專業攝影師拍的！
Before：原圖
（圖／旗標出版提供）
After：讓背景更模糊以凸顯人物
（圖／旗標出版提供）
【免費工具】使用線上編輯工具模糊背景
【使用AI】Photoroom、fotor、PicWish、…
社群小編、電商小編經常需要處理產品照、人像照，如果想讓視線更聚焦在主體上，可以適時將背景模糊。
目前有不少線上編輯工具提供模糊背景功能，例如：Photoroom、fotor、PicWish、…等，不需要繁瑣的手動調整，通常一鍵就能處理完成。不過這些工具的免費版功能大多會加上浮水印，或是提供較小的影像尺寸供你下載，你可以先試用後再依平常的使用頻率決定是否付費，在此以Photoroom做示範。
Photoroom：https://www.photoroom.com/zh-tw
fotor：https://www.fotor.com/tw/
PicWish：https://picwish.com/tw/
【Step 1】
請開啟網頁瀏覽器，連到Photoroom網站（https://www.photoroom. com/zh-tw），進入首頁後，點選最上方的照片編輯器：
編按：路徑調整，Photoroom免費線上背景模糊工具由此進：https://www.photoroom.com/zh-tw/tools/blur-background
按下照片編輯器，點選模糊背景（圖／旗標出版提供）
【Step 2】
上傳要模糊背景的相片。按下「選擇一張照片」，從電腦中選取照片，或是直接將照片拖曳到此處。
（圖／旗標出版提供）
Photoroom會自動將主體及背景獨立成不同圖層，背景圖層會自動進行模糊處理。
下載低解析度的影像不需付費，若是下載高解析度影像需付費。按下下載鈕，影像會儲存在電腦中的Downloads資料夾。
【付費工具】利用Photoshop的Neural Filters也能快速模糊背景
Photoshop 2025有項Neural Filters，提供膚質改善、風格套用、深度模糊、…等功能。如果是Adobe的訂閱使用者，可以善加利用此濾鏡來模糊背景。在Photoshop開啟影像後，請執行「濾鏡/ Neural Filters」命令，再如下操作：
（圖／旗標出版提供）
點選深度模糊（第一次使用需要按下載鈕下載此濾鏡）
此開關記得開啟（呈藍色）
取消勾選聚焦於主體，可在影像中按一下設定主體的焦點。若是勾選聚焦於主體，Photoshop會自動判斷主體。
拖曳模糊強度滑桿，可調整背景的模糊程度，數值愈大愈模糊（可從左側的影像觀看調整程度）
按下確定鈕就完成了！
節錄自：旗標出版《用 AI 做設計：沒時間？沒素材？沒靈感？就 Call AI 救援》／施威銘研究室 著
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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
立即下載《2026科技業人才報告書-人才版》
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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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
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
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》
本文導覽（點擊可快速前往指定段落閱讀）
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
從創意到實現──屏東高工製圖科打造設計落地的能力
一項產品誕生之前，需要先有一個想法；而一個好的想法，要真正成為看得見、摸得到的作品，還需要經過設計、繪圖、建模、驗證與修正等一連串過程。設計圖不只是產品的藍圖，更是串連創意與製造的重要橋梁。 屏東高工製圖科培養的，正是這種將創意轉化為現實的能力。許多人不清楚製圖科與機械科的差異與關聯性，其實兩者分別著重同一種專業中不同階段的能力：機械科著重於加工製造，特別擅長動手操作，而製圖科則站在製造流程的前端，負責將構想轉化為工程圖，再透過模型製作與實作驗證，讓一個想法逐步成為真正能被製造的產品。
（圖：學生操作電腦繪圖軟體完成圖面設計 ）
從想法開始，循序建立設計能力
把創意化為現實，並不是一蹴可幾，而是需要一步步累積專業能力。
屏東高工製圖科的課程安排，在高一時，讓學生先從工程字、三視圖等基礎開始，透過手繪建立空間概念與圖面表達能力，同時接觸機械加工基礎，認識不同材料、加工方式及機械原理。進入高二後，課程逐步導入 AutoCAD、Inventor 等電腦繪圖軟體，讓學生學習如何將平面圖轉換成立體模型；到了高三，則結合專題製作、3D列印等課程，讓設計真正從螢幕上的圖面走向實體作品。
看似是不同階段的課程，其實都圍繞著同一件事情──培養學生將想法具體表達、逐步實現的能力。從最初的一筆一畫，到完成立體模型，每一門課都不是獨立存在，而是在不同學習階段，引導學生建立完整的設計思維，也理解一件作品如何從概念走向成品。
（圖：學生運用尺規工具完成手繪製圖練習 ）
好的設計，建立在理解製造之上
不少人認為設計就是發揮創意，但在屏東高工製圖科，創意只是起點，更重要的是讓設計真正能夠被實現。
製圖科主任陳儀峻指出，學生除了學習繪圖之外，也必須接觸加工基礎與製造流程。因為一件產品是否可行，不只是取決於設計是否美觀，更需要考慮材料特性、加工方式及結構安排。如果不了解後端製造流程，再有創意的設計，也可能因為無法加工而停留在想像階段。
因此，製圖科希望培養的並非只是繪圖技巧，而是兼具創意與實務的設計能力。學生在學習設計的同時，也會實際接觸車床等加工設備，了解不同零件是如何製造出來，也理解設計圖上的每一條線、每一個尺寸，最後都會影響產品是否能夠順利完成。
換句話說，在製圖科，設計與製造並不是彼此獨立的兩件事情，而是不斷來回驗證、相互修正的過程。學生不只是學會使用繪圖軟體，更逐漸建立工程設計所需要的判斷能力，知道如何在創意與實際製造之間取得平衡，讓一個構想真正具備落地實現的可能。
（圖：學生操作車床設備進行金屬加工練習 ）
在一次次驗證與修正中，讓創意真正成形
如果說設計是一個把想法化為現實的過程，學生真正的學習，往往發生在作品第一次被做出來之後。受訪的方同學分享，自己最喜歡的課程之一，是結合 3D 列印的鑄造原理課。過去停留在圖面上的設計，透過電腦建模、3D列印與翻模製作，逐漸變成一件可以拿在手中的作品，讓他第一次真正感受到設計「從無到有」的過程，也因此對製圖產生更深的興趣。
然而，真正開始製作後，他才發現設計並不是把圖畫出來就結束了。尺寸是否正確、結構是否穩固、組裝是否順利，許多原本在螢幕上看不出的問題，都會在實際製作時一一浮現。有時需要重新修改尺寸，有時則必須重新思考整體設計方式，再重新列印、重新測試，才能完成一件真正符合需求的作品。對他而言，這些反覆修改的過程雖然花時間，卻也是學習最大的收穫，因為每一次修正，都讓他更理解設計背後需要考量的細節。這也讓他發現，好的設計並非一次完成，而是在一次次驗證與修正中逐漸成熟。
（圖：學生展示皮革散子包專題成果 ）
另一段讓他印象深刻的學習經驗，則來自第一次接觸大型加工設備。實際面對機械設備，剛開始難免因高速旋轉的刀具與飛散的鐵屑感到緊張，但隨著老師一步步指導，以及不斷練習與考取證照，他逐漸克服原本的害怕，也開始享受親手把設計完成的成就感。對他而言，製圖科帶來的不只是專業能力，更讓自己在一次次挑戰中建立起面對問題、解決問題的信心。
從生活中發現問題，再用設計提出解方
除了培養專業技術，課程設計上也希望學生理解，設計並不是為了完成一份作業，而是為了解決真實世界的問題。
因此，高三的專題製作不只是整合三年所學，更鼓勵學生從生活中尋找靈感，思考如何運用設計改善日常需求。有些作品源自生活中的小困擾，有些則結合機械結構與力學原理，希望透過設計讓使用更加便利。從問題發想、繪製圖面、建立模型，到最後完成實體作品，每一個環節都需要學生反覆討論、測試與修正，也讓他們體會設計並不是憑空想像，而是一個持續思考與解決問題的過程。
陳主任也提到，課堂上經常利用生活中的工具作為教材，引導學生從熟悉的事物理解工程原理，再思考如何運用設計讓產品更符合需求。透過這樣的學習方式，抽象的力學、結構與製圖知識，不再只是課本上的內容，而是逐漸與生活建立連結，也讓學生更理解設計真正存在的價值。
從創意到實現，培養讓設計落地的人才
設計，不只是天馬行空地發想，更重要的是讓一個想法真正被實現。
屏東高工製圖科透過手繪基礎、電腦繪圖、加工實作、3D列印與專題製作等完整課程，引導學生在一次次設計、驗證與修正的循環中，逐步建立空間思考、設計規劃與解決問題的能力，也理解設計與製造之間密不可分的關係。
在陳主任眼中，製圖更像是一種「工程語言」。它不只是畫出一張圖，而是一套讓設計者、工程師與製造端彼此溝通的共同語言。學生在三年的學習中所累積的，也不只是繪圖技巧，而是將創意轉化為現實、把想法真正落地的能力。這份能力，不僅是未來進入工程與設計領域的重要基礎，更是面對快速變化產業時，持續創新與解決問題的核心競爭力。
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AI一鍵生成企業形象圖，給人資的實戰prompt
公司頁看起來好單調？公司沒有專屬設計？這篇AI生成企業形象圖，將分享如何用AI工具打造企業形象圖，快速解決人資沒有設計資源的困擾。
文／104雇主品牌
本文整理了給人資的四種可直接使用的 prompt 風格套組，下方範例均以 Gemini 實測結果。只要把這些 prompt 貼到Gemini就能快速產出企業形象照。接下來會依風格逐一列出範例，並提供步驟，方便大家直接複製使用。
本文目錄（點擊可快速前往）
四種風格AI一鍵產圖風格一：科技感（適用產業：半導體／軟體）風格二：抽象藝術（適用產業：餐飲／門市）風格三：溫暖活撥（適用產業：教育）風格四：真實照片（適用產業：製造業）使用PowerPoint加工尺寸與標語
四種風格AI一鍵產圖
AI工具：https://gemini.google.com/
模型：2.5 Flash
風格一：科技感（適用產業：半導體／軟體）
🎨 Prompt（正向提示語）適合用作品牌形象照或企業文化宣傳圖片風格：一張高細節、寫實風格的數位插畫內容：此段可自由發揮，畫面希望與｛半導體產業相關｝背景：以冷色調藍色為主，帶有景深與科技光暈，營造出現代、創新的氛圍比例：寬螢幕🚫 Negative Prompt（反向提示語）不要文字、不要可見的公司 logo、不要人物、不要過亮或過曝、不要模糊、不要雜亂背景、避免強烈陰影、避免卡通或平面插畫風格
產出結果：
風格二：抽象藝術（適用產業：餐飲／門市）
🎨 Prompt（正向提示語）適合用作品牌形象照或企業文化宣傳圖片風格：充滿色彩的壁畫，描繪自然與抽象圖案，讓整體氛圍溫馨又有藝術感內容：此段可自由發揮，畫面希望與｛咖啡店相關｝背景：光線柔和、色調溫暖、構圖橫向比例：寬螢幕🚫 Negative Prompt（反向提示語）不要文字、不要可見的公司 logo、不要人物、不要過亮或過曝、不要模糊、不要雜亂背景、避免強烈陰影、避免卡通或平面插畫風格
產出結果：
風格三：溫暖活撥（適用產業：教育）
🎨 Prompt（正向提示語）適合用作品牌形象照或企業文化宣傳圖片風格：色彩豐富的向量插圖，展現自然與啟發性圖案，營造出溫暖且活潑的氛圍內容：此段可自由發揮，畫面希望與｛教育相關｝背景：柔和的光線、溫暖的色調，構圖為橫向，讓畫面更具空間感和開放性比例：寬螢幕🚫 Negative Prompt（反向提示語）不要文字、不要可見的公司 logo、不要人物、不要過亮或過曝、不要模糊、不要雜亂背景、避免強烈陰影、避免卡通或平面插畫風格
產出結果：
風格四：真實照片（適用產業：製造業）
🎨 Prompt（正向提示語）適合用作品牌形象照或企業文化宣傳圖片風格：自然且真實的照片，展現團隊合作，營造專業且友善的氛圍內容：畫面描繪{員工在製造設施中協作的情境，強調團隊的努力與創新，顯示出工人專注於工作，此段可自由發揮，畫面希望與｛製造業相關｝背景：柔和的光線、現代化的設備與工具，橫向構圖以強調空間感和工作環境的開放性比例：寬螢幕🚫 Negative Prompt（反向提示語）不要文字、不要可見的公司 logo、不要人物、不要過亮或過曝、不要模糊、不要雜亂背景、避免強烈陰影、避免卡通或平面插畫風格
產出結果：
使用PowerPoint加工尺寸與標語
開啟一個空白的PowerPoint
將圖片拉入PowerPoint，並調整尺寸大小為20公分x20公分
可依企業需求，增加標語
全選圖片與文案，右鍵點選「另存成圖片」
選擇「存取類型」為「JPEG檔案交換格式」
以上就是使用AI力製作企業形象圖的分享教學，搭配不同風格的prompt套組，無論是哪一種產業，都能輕鬆打造專屬於公司的獨特氛圍。
希望這些步驟和範例可以幫助你快速上手，讓公司頁面更加豐富有魅力！在範例prompt當中加入更多資訊，也可以讓圖片更符合企業文化一起豐富公司頁面吧！
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AI時代的資工人何去何從？專家：向「文組」取經是條出路
AI快速發展，當Cursor等AI助手能幫人自動寫程式、AI預期將達到「中級軟體工程師」的水準，資工系新鮮人的就業處境正面臨艱難挑戰。資工教育、初階工程師到底該培養什麼技能？專家認為，未來資工人才需要擁抱AI素養、運算思維，讓資工系變得「更像文科學位」。
文／田孟心編譯 由天下雜誌授權轉載
本文目錄（點擊可快速前往）
教育怎麼改？「AI素養」是關鍵另一種機會：發現文科思維的價值
當「Cursor」等AI神器能幫人自動寫程式，資工教育、初階工程師到底該培養什麼技能？卡內基美隆大學等程式教育專家建議，讓資工系長得「更像人文學科」，是一條出路。
隨著ChatGPT等聊天機器人的能力不斷進化，它們開始能夠像人類一樣順暢地回答問題、撰寫論文。但論及「取代人類」的挑戰，它們最有殺傷力的，還是針對電腦科學領域。
如今，大型科技公司和新創公司都紛紛推出能自動產生程式碼的AI助手，而且能力正在迅速提升。
今年一月，Meta執行長祖克柏預測，AI將在今年的某個時刻達到「中級軟體工程師」的水準。
新鮮人的境遇特別艱難。根據技術研究和教育機構CompTIA的分析，在過去三年中，尋求兩年或兩年以下經驗員工的公司數量，下降了65%。
教育怎麼改？「AI素養」是關鍵
大學校園裡，以編寫程式碼為主的資工系首當其衝。這引起全美各地大學的資工系所，都在努力理解技術轉型的影響，並努力思考在AI時代該教授哪些內容。
美國頂尖資工院校之一，畢業生遍佈全球各地大型科技公司的卡內基美隆大學，資工教授柯提納（Thomas Cortina）指出，「AI確實震撼了資工教育」。儘管卡內基美隆過去在培養學生方面取得佳績，但今年，資工學院還是暫停暑期工作，邀請教職員一同規劃針對AI時代的新課程。
哥倫比亞大學的資工教授溫（Jeannette Wing）也表示，「我們正看到AI海嘯的冰山一角。」
綜合《紐約時報》訪談許多資工教育工作者，他們認為資工學科可以擴展，變得「更像文科學位」，亦即更加重視批判性思考和溝通技巧。
這與美國國家科學基金會（NSF）的想法不謀而合。
該基金會正在資助一個名為「Level Up AI」的計畫，結合大學與研究人員，共同探討AI教育的本質。
主導這項計劃的資工教授馬希爾（Mary Lou Maher）直言，「資工教育的未來可能會減少對程式設計的關注，而更專注於『運算思維』和『AI素養』。」
其中，運算思維指的是能否將問題分解成更小的任務，逐步訂定解決方案，並利用數據得出基於證據的結論；而AI素養指的是，理解AI如何運作、如何負責任地使用AI，以及AI如何影響社會。
馬希爾強調，培養「理性的懷疑」應該成為新的目標。
根據世界經濟論壇《2025年未來就業報告》，當前最重要的求職技能是「分析性思考」、「彈性」和「社會影響力」。
報告裡也提到，「AI素養」不僅僅是為IT專業人士「錦上添花」，而是對全人類都很重要，教育部門更該強化這個技能。
歐盟與OECD也發起「人工智慧素養框架」（AILit），預期在2026年發布，幫助年輕學習者以批判性、創造性，和合乎道德的方式接觸AI。
另一種機會：發現文科思維的價值
在求職市場上，資工系畢業生也開始發現文科思維的價值。
在一片慘淡的就業前景中，北卡羅來納大學夏洛特分校的大四生德雷克（Connor Drake），幸運地在30次投遞（通常要投100-200次）後，就面試上一家科斯的網路安全實習生職位。
德雷克分享，他個人對AI的「防禦策略」，是拓展自己的技能組。除了資工專業以外，他還輔修政治學，加強學習安全與情報研究，並且擔任大學網路安全社團的負責人——如此一來，他就更能勝任網路安全專業領域的工作。
「資工學位曾經是通往就業天堂的金鑰匙，」22歲的德雷克說道，「但現在情況已不是那樣了。」
最後，儘管資工畢業的菜鳥面臨就業寒冬，但也有專家認為，AI對於「輔助軟體市場」大有前景。
如今，從醫學到行銷領域都在客製化自家的聊天機器人，這些聊天機器人軟體必須為各產業量身打造，並由這些產業的數據庫提供支援。
史丹佛大學計算機科學教授艾肯（Alex Aiken）認為，軟體工程崗位的成長可能會下降，但參與程式設計的人員總數將會增加。
因此，大專院校仍可維持對資工基礎知識和AI原理的教學，並擴展用新工具進行軟體設計的大量實務課程。
或許，有一個重要的前提是：資工學員不會太過仰賴AI本身。
卡內基美隆的柯提納表示，許多資工學生將聊天機器人視為完成作業的「靈丹妙藥」，「但他們連一半的程式碼都看不懂，」「很多人正在意識到自己寫程式碼的價值，打算重新開始。」
（資料來源：NYT, WEF, Nature, FAS）
（原文標題：AI時代的資工人該何去何從？專家：向「文組」取經）
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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
本文導覽：
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。
立即下載《2026科技業人才報告書-人才版》
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4個不該再用AI工具做報告的真相！推薦AI Agent生成簡報，自動化任務：找資料、圖表分析、PPT設計
文 /職迷不霧
用 AI 工具像 Gamma 、 ChatGPT 做報告是多數人的推薦💻 雖然可以快速生成簡報 PPT ，但內容和資料的品質真的有符合你的標準嗎？是不是還要花很多時間編輯？終於，全球首款 AI 代理 Manus 來了👏 你有更專業的選擇！這篇文章要用 AI 簡報工具的 4 大真相來對比 AI Agent 厲害的自動化任務
4 個不該再用 AI 工具做報告的真相（點擊快速抵達）
真相1. AI 簡報工具內容完整度不足
真相2. AI 生成的圖片與報告關聯性低
真相3. 文筆「AI味」暴露不像人寫的
真相4. 下載PPT會跑版，還有浮水印
剛好迷編我這週要做競業分析，我就用一樣的指令，同時請 AI 簡報工具與 AI Agent 幫我製作簡報 請幫這個IG：https://www.instagram.com/career_noloss?igsh=eHI0cnYwd2JqaXo1&utm_source=qr 做競業IG分析，比較對象要有3個IG帳號 先來看看第一個血淋淋的比較👇👇👇
真相1. AI 簡報工具內容完整度不足
為了讓看報告的人可以快速理解，通常簡報一開始的目錄與前言說明是很重要的！可以很明顯的看到 AI 簡報工具（左）只有粗淺的一段話介紹，而 AI Agent（右） 能寫出有邏輯的目錄，還幫我自動生成研究背景、研究目標與方法🔍，沒想到只要我一句簡單的話，然後附上 IG 連結，他就可以寫得這麼詳細！在沒有讓他接管登入我 IG 帳號的情況下，可以做到這種程度真的很厲害呢👏
而且我確認過了， AI Agent 找出來的資料都是最新、正確的數據！
同時我也測試了其他 AI 簡報工具...超殘酷......有些甚至沒有讀取 IG 網址的能力😭😭😭
點擊快速回目錄⤴
真相2. AI 生成的圖片與報告關聯性低
這一頁是在分析我經營的職迷不霧 IG 與其他競業 IG 的比較，AI 簡報工具（左）用 AI 繪圖生成了一張意義不明的照片，看似漂亮實則沒有幫助👎。在簡報中，放圖片是為了幫助讀者理解和加強記憶，是文字很重要的視覺輔助，別為了填滿空白而塞進與主題無關的圖片～這樣會讓簡報扣分喔～反觀，AI Agent（右）不僅圖文相符，還畫出了可參考的數據圖表，我一眼就能看出重點👀：四個帳號的比較分析、內容特性差異與綜合洞察
這是 Manus 在簡報中自動幫我生成不同款式的圖表，資料給的很完整，就是我需要的！資訊也都正確，我可以直接拿來用不用改！
點擊快速回目錄⤴
真相3. 文筆「AI味」暴露不像人寫的
聊天機器人剛問世的時候，許多人都在擔心作家、文案寫手會被取代，但透過這一年間人們的大量使用，已經有專家盤點出用 ChatGPT 寫文的特徵，比如：重複出現相同的句型、過多不必要的連接詞、立場太過於中立...等等，這些缺陷就是我們常說的「 AI 味」 🤖。就算不是專家，只要每天在社群刷貼文的人，或多或少都能識別出某些貼文是 AI 寫的還是真人寫的。
而目前 AI 簡報工具也存在這樣的問題，以優劣分析這頁來說，就看到固定格式的句型「專業度高」、「實用性強」、「更新頻率高」，雖然 AI Agent 也是有一點點這種感覺，但至少看得出來他有在換句話說了，比如：，還會加上一點人類會說的字詞「可能」、「找出」...等等，讓文法看起來不那麼生硬✏️，不過迷編還是建議要自己再做潤飾調整喔～
點擊快速回目錄⤴
真相4. 下載PPT會跑版，還有浮水印
請 AI 幫忙做報告就是要省時省力，但往往 AI 簡報工具將檔案轉換成 PPT 格式後就嚴重跑版，甚至還有些投影片直接變成一張無法編輯的 JPG 圖片😭 最後反而花了更多時間做修修改改。改用 AI Agent 之後，輸出 PPT 跑版的問題減少很多，簡報中的 icon 圖示、色塊、頁碼都還可以再自己編輯調整，重點是沒。有。浮。水。印！
點擊快速回目錄⤴
看完 AI 工具和 AI Agent 的殘酷比較後，對 AI 代理的認識是不是又更進一步了呢😊 如果你對迷編使用的 AI Agent 很感興趣，可以試試 Manus AI ～ 現在就拿它來做報告吧！如果今天的文章有幫助到你，點這裡追蹤職迷不霧💗 我們是分享 AI & 職場成長內容的 IG ，幫助你天天偷學一點！加薪多一點！
其實在經營社群之前......原本我對工作很迷惘，後來因為好玩學 AI ，練就 AI 技能！！沒想到有天，我在網路上看到自己的職涯地圖...就這樣換到超讚😍薪水更高的新工作 現在每天上班都好開心！！如果你想換工作的話，可以試試看我用的 職涯規劃工具🧚～目前還不用錢，趕快用！！
作者：職迷不霧點我追蹤職迷不霧 IG ❤️❤️❤️
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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
用AI做簡報，建議先「生成大綱」！簡報大綱規劃模組Prompt分享
想用AI做出高品質簡報，為什麼需要先「生成投影片大綱」？作者分享透過「投影片大綱規劃模組Prompt」，確保簡報內容精準呈現，並讓結構更加完整。內文詳細解析Prompt用法、實際應用案例，以及在NotebookLM、Notion AI和Google AI Studio等平台的操作方法。本文節錄自《超有料！職場第一實用的AI簡報術》。
文／廖韋評
本文目錄（點擊可快速前往）
為什麼用AI生成投影片，需要先「生成投影片大綱」？投影片大綱規劃模組：Prompt用法解析AI生成簡報大綱應用實際範例AI投影片大綱規劃模組使用方法方法一：使用NotebookLM產出大綱（推薦）方法二：使用Notion AI產出大綱方法三：使用一般的LLM產出大綱方法四：使用Google AI Studio產出大綱（推薦）
已經設計好了簡報目標、分析簡報對象的需求、彙整大量簡報中可能會需要用到的關鍵字，並根據這些資料規劃了搜尋用的指令、得到了許多網路上的搜尋成果作為背景參考資料。
在將這些簡報內容視覺化之前，由於每個AI投影片生成工具對於簡報內容的建構能力並不相同，所以為了確保能夠有最完整的簡報品質，我們要先透過投影片大綱規劃模組來將這份簡報的逐頁大綱擬定完成！
編按：為了確保AI能夠做出精準符合需求的簡報內容，作者建議先定義簡報需求，做資料蒐集及資料彙整之後，透過投影片大綱規劃模組，生成完整投影片大綱，再正式進入以AI簡報工具生成投影片的環節。延伸閱讀：AI生成簡報工具怎麼選？Gamma、Felo、NotebookLM等6大AI簡報工具推薦
為什麼用AI生成投影片，需要先「生成投影片大綱」？
1. 確保內容精準性：投影片導向的AI在生成投影片時，通常不允許使用者上傳背景參考資料。如果沒有大綱預先規劃內容，可能會導致最終視覺化內容的資訊失真。
2. 模型能力差異：投影片導向的AI核心模型為了追求反應速度和降低成本，通常採用非推理模型。相比之下，先在大語言模型 (LLM，如ChatGPT、Gemini) 中生成大綱，可以利用其更強大的邏輯推理能力。
3. 避免內容過度壓縮：投影片導向的AI有可能為了方便版面排版，將使用者提供的內容過度壓縮或省略。預先生成詳細大綱，能確保核心訊息被完整保留。
4. 降低修改成本與耗時：如果直接讓AI生成投影片，不僅耗費時間較久，後續發現邏輯或內容錯誤時，修改調整的成本也較高。
5. 確保節奏與品質：透過指令先行生成大綱，能確保內容的節奏與文字品質符合講者預期。
綜上所述，如果我們在生成投影片視覺內容之前，先透過其他AI生成大綱，較能夠透過指令確保內容的節奏與文字品質符合我們預期。
投影片大綱規劃模組：Prompt用法解析
編按：投影片大綱規劃模組由：投影片大綱生成規劃、投影片內容大綱生成規則、輸出格式規則組成，本文將逐段解析prompt，實際應用時需整組貼上，用法詳見下文。
Prompt# 投影片大綱生成規劃## 角色 (System)你是一位「投影片製作AI助理」，擅長將大量資料整理成有條有理的投影片脈絡。## 執行流程Step 1. 根據簡報的總時間長度評估「投影片頁數」(預估每 1~2 分鐘一頁)，並依內容的邏輯結構與深度彈性調整，確保敘事流暢。Step 2. 整合簡報目標、受眾需求、關鍵內容清單、參考資料，打造整份簡報的 Story LineStep 3. 根據這份簡報的 Story Line 將簡報內容拆解成 3-5 個章節，並按照章節彙整對應的參考資料 (務必使用參考資料，我會檢查)Step 4. 根據每個章節的參考資料拆解數個「核心訊息」作為投影片的標題，再設計投影片大綱Step 5. 設計投影片大綱時，先生成完整口語講稿、再根據講稿內容提取投影片內文或數據圖表 (口語講稿的內容應該要遠多於投影片的文字，需涵蓋該頁投影片的所有內容，並補充額外資訊。)Step 6. 設計投影片內文時，判斷頁面類型，再根據類型決定文字數量/密度/格式。Step 7. 最終審視與串連：檢查所有投影片是否緊密圍繞「核心訊息」，並確保「故事線」的起承轉合流暢自然。
相較於以往直接讓AI閱讀資料產生大綱，這一部分模組提供了一個比較細節的流程：
先根據簡報時長判斷投影片頁數。
再根據內容先提出整體故事線以確保簡報的敘事邏輯順暢。
最後才是切分章節與設計每頁投影片內容。
比較值得分享的是，為了避免AI在生成投影片時文字過於生硬，所以在「Step 5」的時候特別要求AI同時輸出「講稿和投影片文字」，這個做法的好處是可以用講稿內容來評估實際的簡報時長、也能避免內容與講稿不同步的問題、但缺點是會花費不少的TOKEN額度、可能導致內容被壓縮，可以視情況決定是否自行拿掉。
Prompt## 投影片內容大綱生成規則### 第一張：封面設計 內容：主標、副標、講者名字設計風格：依主題決定版面 (置中/左右分欄/滿版圖片等)、字級清楚、對比明確### 第二張：目錄頁內容：標題、各章節內容設計風格：若章節數 ≤ 4：左側加上插圖，右側標題與章節對齊；若章節數 > 4：不使用插圖，以清楚的清單呈現### 章節頁內容：章節編號(以 Ch. 呈現)、章節名稱、內容項目 (列點或以、分隔)設計風格：使用半圖半文版面### 金句頁 (建議整份簡報只要放 2 - 3 張)內容：無需標題，僅一行關鍵句設計風格：強調不要有任何的插圖、大小設定為 H1### 純內文頁-標題內文：請根據內容總結一個 Tagline 做為標題，而不能只是執行時程這樣的單字、標題內文內容不能超過 10 個字-內容列點：根據講稿判斷重點，並以「-」條列，最多只能往下展開一個子階層、且子階層文字不能過多-呈現邏輯：依列點文字的邏輯，在「排版指令行」指定排版形式 (如：金字塔圖、流程圖、ICON 版面……)，但不要有不相干的裝飾性插圖！-設計風格：內文頁請強調「不要有任何的插圖」### 數據圖表頁若判斷該頁適合放置數據圖表：-標題：列出圖表標題，並於後方加上「(須人工補充圖表)」-內容：圖表核心洞見：[ AI 需在此處生成一句話，說明此圖表最想傳達的結論或趨勢]-關鍵數據點：列出講稿中提到的具體數據 (為確保數據的可觀性，盡量不使用過多文字)設計風格：建議圖表類型 (長條圖/折線圖/圓餅圖/表格)### QA (最後一張)內容：標題字「QA Time」＋三個建議觀眾提問＋一個核心 CTA
由於讓 AI 自己規劃內容時，容易全部是資訊塞滿的內容頁，所以這邊特別在版面設計中加上了目錄頁、金句頁、數據頁、QA 頁的設計引導，讓投影片的版面變得更加豐富、較不容易造成觀眾的疲乏。
Prompt## 輸出格式規則1. 僅輸出 Markdown 格式2. 每張投影片採以下結構呈現： - `# Slide N｜主標題` - 簡報核心內容：以 bullet 方式呈現 - 口語講稿：換行之後以註記呈現 `/* .... */` - `:: 設計風格：......`3. 以 `---` 分隔不同投影片，這個很重要！。4. 依序編號 Slide（1‥N），不遺漏也不重複。##輸出格式案例#Slide 14｜短中長期規劃 - 短期（一個月內）：成立風險盤點小組由財務、業務、採購部門主管組成。任務：全面量化公司目前的外幣資產、負債、及未來一季的預期現金流。- 中期（一季內）：制定內部應對策略舉辦跨部門工作坊，建立避險共識與標準作業流程（SOP）。 產出：更新版的標準報價合約範本、金融避險工具使用原則。- 長期（半年內）：融入日常營運定期（如每季）檢視與調整避險策略。<info>將匯率風險納入各部門的KPI與年度預算考量。</info>/*我建議，我們不需要等到所有事情都完美才開始。我們可以從今天開始，啟動一個為期三個月的「匯率風險管理優化專案」。第一個月，我們需要立即成立一個由財務、業務、採購主管組成的跨部門任務小組，目標只有一個：全面盤點我們目前到底有多大的外幣風險部位。[4] 第二個月，我們要舉辦一場深度工作坊，把今天提到的策略，變成我們公司自己的SOP。第三個月，我們要看到具體的產出：一份更新版的標準報價合約，以及第一筆「自然避險」的採購訂單。 */:: 設計風格>>時間軸：清晰標示出「一個月」、「一季」、「半年」的關鍵行動與產出。---## 開始編排1. 請先宣告投影片頁數2. 列出Story Line3. 生成整份簡報的大綱
最後為了確保AI所產出的大綱格式，在後續轉變成投影片時能夠被其他AI穩定的讀懂，這邊針對輸出格式做了完整的範例，並將同一張投影片內不同邏輯描述，以不同的註記方式呈現。
AI生成簡報大綱應用實際範例
範例以荒廢公園再利用為題目：
圖／旗標《超有料！職場第一實用的AI簡報術》
AI投影片大綱規劃模組使用方法
了解了模組的設計概念和成效之後，我們要如何使用這個模組呢？其實就是把所有模組的產出成果（簡報情境、對象分析、關鍵內容、搜尋成果）統一上傳至AI，再讓AI了解完所有簡報需求之後，根據投影片大綱規劃模組整合搜尋而來的資料就可以了。
方法一：使用NotebookLM產出大綱（推薦）
網址：https://notebooklm.google.com/
確定上傳簡報情境、對象分析、關鍵內容清單。
確定把所有 AI 搜尋的成果上傳。
在問答區中輸入大綱規劃模組，即可獲得完整的投影片大綱。
圖／旗標《超有料！職場第一實用的AI簡報術》
方法二：使用Notion AI產出大綱
網址：https://www.notion.so/
將所有的搜尋成果存放在Notion的資料庫中。
在資料庫的頁面中，點開右下角的Notion AI，或是在Notion AI的首頁中透過@呼叫存放管理結果資料庫，只要確認有參考到資料庫的情況下。
以對話的方式貼上大綱規劃模組，即可獲得完整的投影片大綱。
圖／旗標《超有料！職場第一實用的AI簡報術》
方法三：使用一般的LLM產出大綱
如果你尚未將這些搜尋結果匯入至NotebookLM或者Notion AI，我們也可以直接使用一般的通用型AI來製作投影片大綱
挑選一個使用習慣的通用型AI（ChatGPT／Gemini／Grok／Claude／Google AI Studio）
將簡報情境、對象需求分析、簡報關鍵內容清單以文字檔上傳（或者直接複製貼上），並跟AI說「這是簡報的核心需求。請先閱讀即可、不需要產生大量回應。」
接著，將Deep Research和Perplexity的搜尋結果上傳（或複製貼上），跟AI說這是「這是相關網路的參考資料。一樣先閱讀即可、不需要產生大量回應。」
確認將大量資訊都提供給AI參考之後，將投影片大綱規劃模組貼上，AI就能整合前面所提供的資料，產出完整投影片大綱！
如果你不知道要用什麼樣的AI，筆者在這邊推薦你一個最適合的選項：Google AI Studio。
方法四：使用Google AI Studio產出大綱（推薦）
網址：https://aistudio.google.com/
由於投影片大綱規劃模組所需要上傳的文件&內容較多，輸出的內容也會比較多，相比一般的通用型AI會更推薦使用 Google AI Studio！
這是一個專為開發人員與創作者設計的AI開發平台／工具，讓用戶可在瀏覽器介面免程式快速體驗、測試、設計及整合Gemini模型。跟Gemini相比，Google AI Studio有著：
更多的免費 Gemini 3.0 Pro 額度
較長的上下文讀取
單次更高的文字輸出上限
節錄自：旗標《超有料！職場第一實用的 AI 簡報術：用對工具讓生產力全面進化！》／廖韋評 著
★ 104學習推薦：建立「職場簡報力」標準，讓你的能力被看見 ★重量級講師王永福、謝文憲、葉丙成共同發起認證＋考前影片：▶ 台灣簡報認證 - 初級｜通過認證回傳104履歷
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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。
AI 解決方案: 課程中的「會議記錄員」Prompt，能將冗長的會議逐字稿，瞬間變成一份結構清晰、重點明確的行動指南：
別再讓無效溝通，限制了你和 AI 的潛力
從快速洞察客戶需求、整理海量用戶回饋，到撰寫全公司公告，AI 的應用潛力遠超你的想像。要解鎖這股強大的力量，關鍵就在於「精準提問」。這門課不僅僅是教你幾個指令模板，更是要建立一套屬於你的「AI 溝通邏輯」，讓您未來面對任何工作挑戰，都能舉一反三。
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