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指的是有系統地設定個人工作目標，並依據自身興趣、能力與市場需求，制定具體行動方案。透過持續自我評估與學習，提升專業技能與職場競爭力，確保職涯發展方向清晰且符合長遠目標。這能幫助避免盲目跳槽或停滯不前，提高工作滿意度與成就感，並在變動快速的職場環境中保持彈性與適應力。簡言之，是為了讓工作生涯更有計畫性和方向感，進而實現個人價值與職業成功。
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    05/04 16:35

    2026 年 Prompting 怎麼學？AI大神吳恩達推出免費新課給一般人的 AI 使用指南
    AI 工具越來越強，提示詞也不再只是「請幫我寫一段文案」這麼簡單。AI 教育者吳恩達（Andrew Ng）近期推出新課程《AI Prompting for Everyone》，主打不需要技術背景，幫助一般使用者學會更有效地使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具。DeepLearning.AI 課程頁顯示，這是一門初學者課程，共 3 小時 4 分鐘、21 堂影片課，由吳恩達授課。官方學習頁也標示可免費開始學習、觀看課程影片；若需要 graded assignments 與證書，則屬於 PRO 方案。
    吳恩達是誰？為什麼他的新課值得關注？
    吳恩達是全球知名的 AI 教育者與機器學習專家。他是 DeepLearning.AI 創辦人、Coursera 共同創辦人，也曾擔任百度首席科學家，並曾創辦與領導 Google Brain 專案，目前也是史丹佛大學兼任教授。
    對非工程背景的上班族來說，吳恩達最重要的影響，是他長期把 AI 知識轉化成大眾可以理解、可以上手的學習內容。從早期的機器學習課程，到《AI For Everyone》，再到這次的《AI Prompting for Everyone》，他的課程常被視為 AI 學習趨勢的風向球。
    這門課在教什麼？不是背 Prompt，而是學會和 AI 協作
    《AI Prompting for Everyone》的核心，不只是教你寫出更漂亮的提示詞，而是教你在不同工作情境中，如何讓 AI 產出更可靠、更有用的結果。官方課程頁將學習重點分成三大方向：找資訊、腦力激盪與寫作、創作與建構。
    第一個重點是 Finding Information，也就是用 AI 找資料。課程會說明 AI 模型本身已經知道什麼、什麼時候應該使用 AI 網路搜尋、什麼情境適合使用 deep research mode，以及如何取得更準確、有來源的回答。
    這對上班族非常實用。無論是做市場資料整理、競品分析、產業趨勢觀察，或準備會議前的背景研究，AI 不只是回答問題的工具，更可以協助快速建立資料架構。但前提是使用者要懂得要求來源、設定範圍，也要知道哪些資訊需要再查證。
    第二個重點是 AI as a Thought Partner，也就是把 AI 當成思考夥伴。課程會教使用者如何提供正確上下文，讓 AI 理解真正需求；也會談到如何讓 AI 提供誠實回饋，而不是只迎合使用者。官方課綱中也列出 brainstorming、context、reasoning、sycophancy、writing with AI、AI critique 等單元。
    這代表未來職場的 AI 能力，不只是「會叫 AI 寫東西」，而是能不能請 AI 幫忙檢查盲點、提出反方觀點、改善表達方式，甚至協助自己做更完整的決策思考。
    第三個重點是 Working with Multimedia and Code。課程會介紹如何在提示中使用圖片、讓 AI 理解圖片、生成視覺內容，並使用 AI 建立簡單遊戲、網站與 App；官方也特別說明，這部分不需要程式經驗。
    這也反映 AI 工具的使用場景正在擴大。過去上班族多半把 AI 用在寫信、摘要、翻譯、整理資料；但未來，AI 也可能協助做簡報素材、產出視覺概念、分析資料，甚至建立可展示的簡易 prototype。
    誰適合上這門課？
    官方課程頁指出，這門課適合任何在日常工作或生活中使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具，並希望獲得更好結果的人，不需要技術背景，也沒有必修前置課程。
    換句話說，這門課很適合以下幾類上班族：經常需要查資料的企劃、行銷、編輯、研究人員；需要寫報告、簡報、Email 的一般辦公室工作者；想把 AI 帶進工作流程的主管；以及想開始學 AI、但不想一開始就碰程式的人。
    對職場工作者的啟示：提示力已經變成基本功
    這門課最值得注意的訊號是：AI 提示力正在從「技巧」變成「基本工作能力」。
    過去，很多人學 AI 會先找提示詞模板，例如「請扮演某某角色」、「請一步一步思考」、「請用表格整理」。這些技巧仍然有用，但已經不夠。真正會用 AI 的人，還要知道如何提供背景資料、設定輸出格式、要求資料來源、讓 AI 挑戰自己的想法，並判斷哪些內容可以採用、哪些內容必須查證。
    也就是說，未來職場上的 AI 能力，不是誰背了最多 prompt，而是誰更會設計任務、拆解問題、提供上下文，並把 AI 產出整合成真正能交付的工作成果。
    有興趣的讀者可至 DeepLearning.AI 官方課程頁開始學習：《AI Prompting for Everyone》。
    課程影片可免費開始觀看；若想取得作業評分與證書，需留意官方 PRO 方案說明。
    DeepLearning.AI《AI Prompting for Everyone》
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    吳振興 Jeff 知識長

    管理主管

    05/04 12:00

    【我準備了所有的資料，為什麼卻沒有人看到我】
    現在有越來越多的夥伴，除了履歷投遞以外，也開始透過平台來展現自己，目的是希望能夠增加自己被更多人看到的機會，因此很辛苦的在各大平台中建立自己滿滿的成果資料，但在投入了許多心血後卻發現，開始有一種很無力的挫折感。
    為什麼我都已經在各大平台填好我的資料，卻好像還是沒有人看見我？
    明明很多欄位資料都補齊了，經歷寫了、技能寫了、甚至還去整理關鍵字，
    但幾乎沒有任何主動邀約，也沒有獵頭來聯繫。於是開始懷疑：
    「是不是我不夠好？」
    「還是履歷還寫得不夠完整？」
    但多數問題，其實不是「內容不夠多」，而是陷入了三個常見的錯誤層級裡。
    【第一層錯誤：寫的內容很多，但都有「文字描述」】
    就如同我在履歷健檢中最常見的情況，是整個頁面看起來很滿，但全部都是文字資料，像是我負責某某專案、協助某某流程、我參與某某改善
    尤其是現在AI生成越來越方便，生成工作及成果資料又快又完整，所以對於人資與獵頭來說，這種純文字的內容，已經很難呈現出鑑別度。
    這時反而會更希望能可以看到一些圖像、報告內容，像是把你對於專案流程的理解畫成一張示意圖，上傳到頁面中。差別不在文字本身，而在於你有沒有讓別人「一眼看懂你將經驗整合後得到什麼」。
    【第二層錯誤：有數字，但沒有「可信度」】
    而進階一點的人會開始加入數據，例如：提升效率30%、降低成本20%、管理團隊50人，這確實已經比純文字更有力，但問題是合理性，我曾看過一個剛畢業1年的伙伴，在一個工作期間3個月的工作經歷中，寫入「我帶領5人的團隊，完成2個企劃案，並取得350萬的業績」，乍看時會認為是很優異的成果，但仔細想想就會覺得哪裡有點奇怪。
    如果沒有執行的脈絡，單純的數字反而容易讓人懷疑。數字是怎麼計算的？
    真的是你主導的嗎? 是怎樣的專案內容可以這麼快? 數字就會停在「好像很厲害，但不確定真不真實」。
    譬如說有一位行銷人員，原本寫出「我讓活動轉換率提升40%」，後來調整為「我接到專案後，原與團隊討論列出A/B兩個方案，後續評估覺得B方案比較好，再進行優化三個版本後，最終執行並讓活動轉換率提升40%」。
    這個調整很小，但讓整個過程更合理。因為它讓人了解到過程，而不是只有結果。同時也引起了好奇心，想要更進一步了解你是如何進行方案評估及優化。
    【第三層錯誤：資料完整，但帳號是「靜止的」】
    而前面兩個問題還算好進行改善，最容易被忽略的是這一項。我看過很多夥伴的資料其實已經做得很好，有內容、數據、作品補充，甚至連我都自嘆不如。
    但問題是資料建立完之後，帳號就沒再動過了。在平台機制與人性雙重影響下，這會產生兩個結果：
    1. 系統不容易把你推到前面
    你的活躍度會影響平台曝光度，這是基本邏輯，沒有持續經營的平台，其實很難會有更多的能見度。
    2. 人會覺得你「不在市場上」
    當一個人長期沒有任何更新、互動或發言，外界很容易解讀為：目前沒有轉職意圖，或是不太願意互動。認識我的夥伴可能知道，先前我有定期進行資料更新，那時候整個平台的互動及活躍度都是高的，但近期因為工作開始停滯後，整個平台也靜如止水，雖然感覺很可惜，但這就是現況。
    如何透過平台互動，讓人知道你是「活著的」，也同時讓自己的資料可以被更多人看見，這部分才是重要的。
    【從「履歷思維」轉成「個人品牌思維」】
    而上面提到這三個層級，其實都是圍繞在一個核心問題：很多人會誤把平台當成是另外放「自己線上履歷」的位置，但平台的本質其實更接近「持續更新的個人展示區」。
    履歷的資料就算寫的再好，都只是靜態的，重要的是透過互動及分享，吸引更多人看見自己，這樣機會才會流向那些「持續被看見的人」。
    【如何建立自己可實際操作的優化流程】
    1. 把一段經歷，轉成「看得見」的內容
    文字是必要但不是主要，加入圖片、流程圖或簡報截圖，讓閱讀者可以不用花太多時間去閱讀，而是透過圖像及資料想像，就能快速理解
    2. 把數字補上「前後對比與做法」
    不只寫成果，也寫背景，也寫方法，也寫困難，這樣別人看到的成果才有了血肉及靈魂，而不是腦袋所浮現的「他到底寫的是真的還是假的」
    3. 建立最關鍵的「平台存在感」
    每週1則個人的簡單分享（觀察、心得、案例），或參與留言互動，不用很多，但要持續，不要覺得麻煩或是沒必要，因為機會總是會給予那些願意多一點付出及經營的夥伴
    【很多時間不是你不夠好，而是過往的做法無法被人看見】
    很多時候我們會埋怨，明明都已經用心整理這麼多資料，為什麼沒有人來找，其實並不代表自己能力不足，而是這些資訊無法被正確傳遞。
    當內容從「文字描述」->「數字可視化」，
    當數據從「單純講結果」->「有骨有肉的過程」，
    當帳號從「靜如止水」變成「有溫度有互動的真實存在」，
    機會自然比較容易流進來。就如同我們在職場中所學到的，職場中獎勵的不一定都是那些做得好的人，也包含讓對的人，看得懂你做得好的人。
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    【我準備了所有的資料，為什麼卻沒有人看到我】
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