Java Web｜Spring Framework企業應用開發
104學習
Android Framework
指的是 Android 作業系統中負責管理應用程式與硬體溝通的核心架構。具備此技能代表能理解系統運作原理，熟悉各種 API 與服務，進行應用開發、優化效能及除錯。對開發穩定、高效且與系統深度整合的 App 非常重要，尤其在大型專案或需自訂系統功能時更具價值。此能力能提升工作效率與產品品質，是 Android 開發工程師不可或缺的專業基礎。
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Android 9 二部曲-Android內建功能發揮極致
C# .Net Framework系統基礎實作攻略
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精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
TQC+ Android行動裝置程式設計專業人員
為提供產業界符合新時代的專業人才，認證依照職場人才需求趨勢推動「TQC＋專業設計人才認證」，藉由嚴謹的認證職能體系架構與專業完善的考試服務，培育出符合企業職場需要的人才。
財團法人中華民國電腦技能基金會
經濟部初級行動裝置程式設計師(Android) (停考)
經濟部105年啟動四年期推動計畫，建立人才能力鑑定機制(體系)( Industry Professional Assessment System, IPAS)以統籌推動專業人才能力鑑定。
1. 具優質專業形象：由經濟部核發證書以建立公信力，鑑定辦理機構由具高度產業認同之專業法人機構擔任。
2. 定位師級專業人員：鑑定項目為經濟部轄下重點產業專業人員為主，有別於勞動部技能檢定以特定專業技術為主。
3. 業界深度參與：結合產業界共同建置專業人才能力鑑定，並由標竿企業及產業公協會帶動業界認同，帶動獲證者聘用就業及加薪。
4. 規劃初、中、高共3級，個別鑑定依產業需求規劃所需級等。
iPAS經濟部產業人才能力鑑定
經濟部初級遊戲程式設計師-行動遊戲(Android) (停考)
經濟部105年啟動四年期推動計畫，建立人才能力鑑定機制(體系)( Industry Professional Assessment System, IPAS)以統籌推動專業人才能力鑑定。
1. 具優質專業形象：由經濟部核發證書以建立公信力，鑑定辦理機構由具高度產業認同之專業法人機構擔任。
2. 定位師級專業人員：鑑定項目為經濟部轄下重點產業專業人員為主，有別於勞動部技能檢定以特定專業技術為主。
3. 業界深度參與：結合產業界共同建置專業人才能力鑑定，並由標竿企業及產業公協會帶動業界認同，帶動獲證者聘用就業及加薪。
4. 規劃初、中、高共3級，個別鑑定依產業需求規劃所需級等。
iPAS經濟部產業人才能力鑑定
進階軟體設計專業人員
進階軟體設計專業人員證照旨在驗證持有人具備高階軟體設計與開發能力，涵蓋系統分析、架構設計、程式撰寫及測試等關鍵技術。持證者能有效運用物件導向設計原則及軟體工程方法，解決複雜問題並提升軟體品質與維護性，適用於大型專案開發與團隊協作，提升職場競爭力與專業價值。
財團法人中華民國電腦技能基金會
實體設計 (Creo Parametric/SolidWorks)
實體設計證照主要驗證持有者在Creo Parametric或SolidWorks軟體操作上的專業能力，涵蓋三維建模、零件設計、組件裝配及工程圖繪製等技能，能有效運用軟體完成產品設計與修改，提升設計效率與精確度，適用於機械、電子及工業設計等多種產業，具備此證照者具備良好的CAD工具應用能力，能協助企業加速產品開發流程，提升競爭力。
尚未查核發照單位
程式設計JAVA JDK1.4
JAVA JDK1.4證照驗證持有者具備使用Java開發工具包版本1.4進行程式設計的能力，熟悉物件導向程式設計概念及Java語言基礎語法，能夠撰寫、編譯及除錯Java應用程式，並了解核心API的使用方法。此證照適合希望從事軟體開發、系統整合或相關資訊技術工作的專業人士，具備良好的程式設計基礎與實務經驗，有助於提升職場競爭力及開發效率。
財團法人中華民國電腦技能基金會
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
Google在台灣設立AI研發中心！工作內容、為何建立、台美實驗室差異一次看
2025-11-20 聯合新聞網科技編輯 張明哲、莊翰 由聯合新聞網授權轉載
Google台灣AI基礎建設研發中心今（20）日進駐台北市士林區承德路上，鄰近捷運劍潭站，這是Google在彰化成立資料中心、新北市板橋成立海外最大硬體研發中心後最大投資之一，而Google台灣AI基礎建設研發中心 集結硬體工程、軟體工程、與供應鏈團隊的數百位員工，是Google在美國 總部以外規模最大的AI基礎建設硬體研發工程團隊。
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Google台灣AI基礎建設研發中心今（20）日進駐台北市士林區承德路上，鄰近捷運劍潭站，賴清德總統出席力挺。（攝影／聯合新聞網《科技玩家》）
Google為何在台建AI研究中心？
Google台灣AI基礎建設研發中心也讓外界好奇到底會做些什麼工作，Google表示，工程師幾乎全程參與過程，包含最初的架構、設計與工程、製造與部署、測試時程，到後續的產品交付，台灣團隊在軟硬體與供應鏈專業的高度緊密結合帶來不少優勢，讓他們能縮短開發週期、更快解決問題。
全新的Google台灣AI基礎建設研發中心（Google Cloud 辦公室 ）裡頭有10幾座專業實驗室 ，可讓Google工程與供應鏈團隊及台灣合作夥伴，在研發出的產品部署到Google 世界各地的資料中心和AI基礎建設之前，進行最嚴謹的測試、檢驗與優化。
圖片來源／Google
台灣美國實驗室差異是什麼？
Google Cloud辦公室在台北市士林區設置10幾座Google實驗室，與美國Google實驗室有何不同？Google官方表示，兩者僅在規模上有些差異，研究方面，如散熱技術、debug、主機板、機械、永續等都很類似；在設備部分，美國與台灣的實驗室都一樣優異，都來自於供應商的夥伴。
圖片來源／Google
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VIBE CODING 智能體工程開發實戰
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✅ 建立 AI 協作開發思維：運用 Scaffolding Prompt 模式，用自然語言驅動 AI 組織專案結構、分層與規範。
✅ 精通 AI 驅動 SQL 資料庫技術：掌握資料庫核心設計，實作 Text-to-SQL 與 RAG 原型。
✅ 掌握最新AI開發工具：掌握 VS Code、Github Copilot 等 AI 開發工具，搭配 Claude Code 推理模型與 GitHub 協作流程。
✅ Agentic 思維： 教你如何把 AI 視為「員工」而非「工具」，學習拆解任務、分配角色、建立 AI 工作的標準作業程序（SOP）。
✅ 五大專案作品集： 包含行事曆管理系統、OCR自動化進銷存系統、全天候 Line Bot 智能助理等，實現可直接落地的 MVP。
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.NET 開發者必看！學會滲透測試思維，加速修補資安漏洞並提升系統穩定性
恆逸開課時間查詢：https://www.uuu.com.tw/Course/Show/1501/1
恆逸學員徐英智：
C# 全端開發兼顧穩定與資料安全
我目前在一家以軟體開發為主的科技公司擔任全端工程師,主要使用 C# 和 .NET 平台開發各類應用程式。工作上,我負責的範圍涵蓋後端系統架構設計到前端畫面的串接。我也會與美編人員、測試人員一起討論技術方案,並處理系統整合的問題。我們的客戶大多是公部門,因此系統在穩定性、擴充性及資料安全方面的要求都非常高。
🎯 藍紅軍攻防實務滿足工作所需
公司正在計畫投標更多不同領域的專案,在證照要求上需要有更多同事擁有 C# 相關證照。我覺得這門課最大的吸引力是內容非常完整,從防禦到攻擊的部分都有涵蓋,特別是針對藍軍防禦與紅軍攻擊等主題,都有搭配實務講解。這些正好是我目前工作上非常需要了解的內容。
🛡️ 從攻擊視角掌握資安防護精髓
講師的教學方式非常豐富,不只侷限於課本內容,而是從多個角度搭配實際案例來說明重點。印象最深的是在講解「程式撰寫的資安防護」時,講師不只是單純地說明理論與原則,而是透過實際的攻擊範例,來展示網站在有防護與沒防護時的差別。透過這樣的實作演示,我能夠更直觀地理解各種漏洞的成因與攻擊手法,也學會了如何在開發階段就建立正確的安全意識。這對我特別有幫助,因為我在工作中經常需要修補系統漏洞、分析滲透報告。課程讓我更清楚地了解滲透測試人員在檢測時的思維與方式,能更有效地從防禦角度思考問題,預先避免潛在風險。這樣的實務教學方式,讓我在資安防護上不再只是照著規範執行,而是真正了解背後的邏輯與意義。
🔍 Proxy 工具實戰應用發現潛在弱點
讓我印象深刻、甚至覺得意想不到的收穫,是學到了 Proxy 工具在滲透測試中的進階應用。以前我只知道這類工具能攔截封包做基本分析,但在課程中,講師深入示範了如何利用 Proxy 來模擬實際攻擊、測試網站的安全防護機制,這才讓我意識到這類工具的潛力。透過上課,我發現可以在專案系統上線前,先用這個工具自行進行測試,檢查是否存在漏洞或防護不足的地方,這不僅能提早發現問題,也能減少上線後修補的時間與成本。上完課的隔天,我立刻將這些方法運用到工作中,重新檢查過去負責的專案系統,找出一些過去未注意到的潛在弱點。實務操作的經驗,也幫助我在考證過程中,能更快速地判斷並找到問題的答案。
🚀 資安課程助學員快速理解攻擊手法強化防護爭取升遷
這門課對我工作的幫助可說是立竿見影。回到公司後,我剛好收到幾份滲透測試報告需要修補漏洞,便立刻回想課堂上學到的觀念與技巧。以前看到這類報告時,常需要花時間去理解攻擊手法與漏洞成因,但現在我能更快掌握滲透人員的思維角度,也能準確判斷問題所在,迅速找到程式中需要修補的部分並完成防護強化。更重要的是,這次的學習讓我對資料防護與網路架構的整體概念有了更深入的理解,能夠以更全面的視角來思考系統安全。我現在也能更直觀地提出自己的建議與想法,並主動分享課程中學到的資安觀念與防護技巧。最後,我希望自己能順利在下個月取得 CASE .NET 的證照,爭取公司提供的額外獎勵與升遷機會。
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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
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。
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為什麼大型廠商要求開發人員必備資安證照？我的 Security+ 進修分享
恆逸開課時間查詢：https://www.uuu.com.tw/Course/Show/1607/1
恆逸學員廖述鐘：
💻 佳研智聯軟體開發工程師：專注 MES 與設備機聯網系統開發
目前於佳研智聯股份有限公司擔任軟體開發工程師，主要開發 MES 製造執行系統、設備機聯網串接相關的系統開發。
🛡️ 因應大型客戶需求：開發者具備資安背景已成硬性指標
在幫廠商開發系統時，較具規模的廠商會希望負責開發的工程師具備資安背景或持有相關資安證照，以確保所開發的系統符合資安要求。
💡 幽默教學與生活化案例：將抽象概念轉化為具體的實戰能力
老師在課堂中不是照本宣科，而是透過幽默的語言與生活化的例子，讓學員能夠把抽象的資安概念與日常經驗連結起來。這樣的方式能讓學員在腦海中形成具體的畫面，進而更容易記住教材中的重點。此外，老師會安排實際操作的演示，像是模擬駭客攻擊或展示防禦機制的運作，讓學員親眼看到資安規則在真實世界中的必要性。透過這些互動，學員不僅能理解「為什麼要有這些規則」，更能感受到「如果沒有這些規則會發生什麼事」。這種結合理論與實務的教學方式，能讓學員在課程結束後，對資安有一個完整且系統性的概念，而不是停留在死板的文字敘述。整體而言，老師系統性及幽默的講解，既能引發學員的學習興趣，又能培養他們面對現實資安挑戰的能力。這樣的學習體驗不僅幫助學員記憶，更能讓他們在未來工作或生活中真正應用所學，達到知識與技能的雙重提升。
⚠️ 意識資安風險的嚴重性：從功能導向轉變為資安優先的開發思維
在整個課程中，讓我覺得最有收穫的部分，是了解到在系統開發過程中，除了功能與效能之外，還必須同時考慮到法規與資安相關的概念與知識。過去在未上課之前，我並不清楚資安事故的嚴重性，只覺得它可能只是造成系統暫時無法使用或資料外洩。然而透過老師的講解與案例分享，我才真正意識到，一旦發生重大資安事件，不僅會影響使用者的信任，更可能導致公司面臨巨額罰款、法律訴訟，甚至走向倒閉或破產的危機。這樣的認知改變了我對系統開發的態度。現在在設計或撰寫程式時，我會更謹慎地思考每一個環節是否符合資安規範，並且主動檢視是否有潛在的漏洞需要修補。舉例來說，會特別注意使用者身分驗證的設計、多因素驗證（MFA）的導入，以及資料加密與存取控制的落實。這些看似繁瑣的規則，其實都是避免災難性事故的關鍵。因此，這門課程不僅讓我建立了系統性的資安概念，更讓我深刻體會到資安與企業存亡息息相關。未來在開發系統時，我會將資安視為核心要素之一，努力避免因疏忽而造成嚴重後果，這也是我認為最寶貴的收穫。
🔒 深修常見攻擊防禦機制：強化 XSS、CSRF 與 SSRF 的開發防護力
身為軟體開發人員，我覺得最有收穫的部分就是深入了解了與軟體相關的攻擊手法，例如 XSS（跨站腳本攻擊）、CSRF（跨站請求偽造）、SSRF（伺服器端請求偽造）等等。這些攻擊往往是因為系統在設計或開發階段沒有考慮週全而留下的漏洞。過去我可能只專注在功能實現與效能優化，卻忽略了安全性的重要性。但透過這門課程的講解與實作演示，我清楚看到這些攻擊在真實世界中可能造成的影響。因此，在課程結束後，我對系統開發的思維有了很大的改變。未來在撰寫程式或設計架構時，我會特別針對這些常見攻擊手法進行防禦補強，例如：在防範 XSS 時加強輸入過濾與輸出編碼；在防範 CSRF 時導入 Token 機制與 SameSite Cookie；在防範 SSRF 時採用白名單與網路隔離策略。這些措施雖然會增加開發的複雜度，但卻能有效降低系統遭受攻擊的風險。
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廣達、緯創徵召量子電腦人才！台灣電子五哥研發落地加速搶人
2026-07-19 經濟日報記者王郁倫 記者吳康瑋攝影 由聯合新聞網授權轉載
電子五哥廣達（2382）、緯創（3231）開徵量子電腦工程師職缺，顯示硬體廠商正從前期探索跨入著手研發，廣達徵召人才鎖定量子電腦系統內部架構設計到外部控制電腦數據讀取專才，而緯創徵才範圍更大，從晶片封測到軟硬體整合全面徵才，兩家兆元大廠布局量子電腦策略似乎正與AI伺服器布局有高度一致性。
台灣科技產業下游開始布局量子科技，緯創跟廣達都開始徵召量子科技人才，其中，緯創設定人數無上限，徵求人才內容從硬體系統線路設計、晶片封裝與量測架構、超低溫實驗平台規劃維運、微波控制器設計與讀取到核心量子裝置實驗，如位元相干時間改良（讓電腦運算更穩定更持久），最後是軟硬體整合改良。
緯創徵召量子人才的廣度極大，也凸顯布局量子電腦技術的企圖心，期望從晶片模組到整體系統都掌握。緯創董事長林憲銘日前接受《經濟日報》提問時表示，對量子電腦技術將是自研與投資雙軌並行。
林憲銘更透露，將購買一座32量子位元的超導量子機器，與AI伺服器進行連線運算測試，未來也不排除爭取IBM 等量子系統代工或關鍵零組件製造商機。故此次大舉開出量子電腦職缺，也顯示其自建量子運算中心下半年將加速啟動。
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廣達此次開出1～2位量子人才需求名額，強調需要出差，符合業界觀察廣達常派出工程師到美國量子新創Rigetti Computing總部交流合作消息，廣達此次徵才要求主要包括量子硬體系統設計優化、量子控制線路、控制程式及資料分析工具、執行量子實驗做量子系統較準及參數設定，該部分人才技能偏向後段硬體面。
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金寶電子（2312）與國際大廠SEEQC合作室溫電腦控制平台，在電子業下游跑得相當快，下半年第一版本將展開測試，董事長許介立也透露，除超導體新創，目前也廣泛跟其他技術業者合作比方離子阱，目前投資國外新創已有2~3家，未來會持續透過此方案擴大量子電腦布局。
對此，鴻海（2317）董事張慶瑞表示，台灣產業確實開始動起來！他日前曾發言擔心台灣量子人才環境不足，除缺乏產業留才，導致培育的人才畢業後面臨無處可去，只得去台積電（2330）就職或出國就業窘境。
在政府合併AI新十大建設推動方案中，量子技術已被列為三大AI關鍵技術之一，與矽光子及機器人位階相當，政府也從2022～2026年五年內投入80億元打造業合作平台，建立量子國家隊。
張慶瑞日前接受訪問指出，本土培養的量子人才約有150至200人，畢業後卻面臨沒有量子產業可以效力。該問題能否隨廣達、緯創及工研院都開出量子人才職缺而獲得解決將是未來可關注重點。
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像新創一樣快，像集團一樣穩：他們在統一，每天用技術改變你我的生活
在傳統零售與數位創新的分界線上，統一超商旗下的uniopen團隊成功實現了兩者的融合。這個部門肩負著打造 「亞洲流通生活平台」 的重要使命，以新創般的速度，利用集團的穩定資源，重塑消費者與7-ELEVEN、星巴克等品牌之間的連結。團隊鼓勵成員在「沒有究責、只有成長」的開放文化中，實踐「做中學」（3E 架構），將程式碼轉化為能直接改善日常生活的影響力。在這裡，你可以在穩定中加速前進，親手定義零售科技的未來。
文／《104職場力》
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從零開始的冒險：新人工程師的第一場挑戰不只是 App，而是生活平台功能落地：從程式到影響力沒有究責，只有成長面向未來：一站式的整合體驗在穩定中前進，創新步伐更有力
在新創與大企業之間，總存在著一道微妙的分界線。
前者速度快、自由度高，但資源有限；後者制度完整、穩定可靠，卻常被認為創新不易。然而，統一超商旗下的uniopen團隊，正在打破這樣的框架，讓兩者真正融為一體。
這個誕生於傳統零售巨輪之中的數位新部門，肩負著打造「亞洲流通生活平台」的任務。它的挑戰，不單是開發一款App，而是重新定義消費者與品牌之間的連結。
團隊成員無論是新鮮人或跨界主管，都在穩定體制裡前進，在創新環境中扎根，攜手推動一場備受期待的數位革命。
從零開始的冒險：新人工程師的第一場挑戰
對統一超商研究發展部的APP工程師 蘇子安 而言，加入團隊是一場真正「從零開始」的冒險。
「這其實是我的第一份工作，去年才剛畢業。」他笑著說。令人意外的是，蘇子安大學念的是社會學，並非資訊相關科系。
在校期間因緣際會接觸到程式設計後，他才確定了自己的方向，後來更進一步報名AppWorks School，透過專案實作熟悉開發流程與團隊協作。
他回憶起當時的面試經驗：「uniopen的藍圖讓我非常驚豔。能從一個全新 App 的起點參與建置，對新鮮人來說非常難得。」
在多數公司，新人通常負責維護或協助任務，但在這裡，他從架構到功能都親身參與。
「最棒的是能親眼看著產品從無到有誕生，那種成就感很強烈。」
面對挑戰，他感謝團隊的帶領與節奏。「我們iOS團隊有六位工程師，其中兩位非常資深，提供了絕佳的學習條件。另外，剛入職前三個月還有導師引領，一開始會提供程式設計建議，後來再逐步放手讓我獨立作業。」
他表示，雖然有壓力，但步調合理，讓人能專注在學習與交付；在這裡，學習態度也遠比資歷更重要。
不只是 App，而是生活平台
對統一超商uniopen研究發展部部長劉昌祥而言，這個平台的誕生，是統一數位轉型的重要一步。
他提及整個計畫的起點：「這個構想來自 2022 年統一企業集團羅智先董事長提出的願景—要打造一個『亞洲流通生活平台』。我們以『生活平台』為核心，整合統一企業集團旗下品牌與服務，讓消費者能在同一個App裡完成購物、積點、支付與社群互動。」
他強調，uniopen不能被視為單一產品，而是一個持續演進的生態系。
「我們的目標是建立以會員為中心的數位交流空間。統一企業集團品牌眾多，從7-ELEVEN、星巴克到康是美、博客來等，最大的挑戰是讓消費者能在一個平台上，同步享受各品牌的便利與權益。」
劉昌祥指出，這樣的跨品牌整合既是技術挑戰，也是組織協作的考驗。
雖然形式上是一款App，但其本質，是要為統一企業集團建立一套共通的數位基礎建設。
他也坦言，整合不可能一步到位，必須循序漸進：「先整合統一企業集團會員資料，再建構各品牌的數位入口，同時彙整數位商品與優惠資訊，逐步完善會員旅程與回饋機制。最終，讓平台能支援品牌自營活動與促銷，並逐漸形成具備長期變現力的社群生態。」
劉昌祥進一步說明，uniopen所要打造的是一條從「發現、互動、交易到回饋」的完整路徑，「我們希望讓使用者在不同品牌場景之間穿梭時，權益與體驗都能完整延續。」
在網路廣告產業深耕超過二十年後，劉昌祥選擇轉戰零售體系，正是看見uniopen能「整合龐大資源、放大價值」的潛力與意義。
◆ 統一超商uniopen精選職缺 ▶ 看職缺
功能落地：從程式到影響力
對工程師而言，最令人興奮的事，莫過於看見自己寫的程式被真實使用。而讓蘇子安印象最深的一環，就是uniopen App中的地圖互動功能。
過去，已有不少門市店長會在LINE社群發布優惠訊息，他解釋：「把這項功能帶到App設計中，能讓使用者更容易找到所需資訊，也更快走進鄰近門市。」因此，團隊在App中導入Google Maps並整合發文機制；使用者在地圖頁面能一眼掌握附近門市的最新貼文與活動，也可直接分享現場資訊、留言互動，例如近期爆紅的翻轉布丁是否到貨。把內容與互動結合地理位置，讓優惠與補貨消息的傳遞更加即時快速，進一步帶動到店消費。
而這樣的開發經驗，讓他更確信技術可以直接改善日常體驗：資訊流動更快、觸達更準，消費者自然可以「走到哪、買到哪」。
他也補充產品藍圖的延展性：「一開始以社群、即時通訊為核心，未來會整合會員相關，讓流程更完整。」
這也是他最感到驕傲的一部分，能在大型集團的資源支持下，實現自主研發關鍵技術。
以即時通訊為例，「背後有一些比較難的技術」，在過去，小型團隊可能會需仰賴第三方服務，「但我們在這裡可以自己完成」。
劉昌祥補充，平台思維也體現在全通路的串接上：線上與線下的接觸點要能協同運作，從資訊查詢、優惠領取到實際購物與取貨，過程應該連續而不斷裂，讓品牌能以同一套會員識別與權益規則服務不同情境的消費者。
他進一步強調，uniopen與傳統電商不同，不僅處理交易，更要把社群互動、內容分享、任務與回饋機制結合起來，讓使用者願意長期停留並參與；而這些參與最終會成為品牌的重要數據資產，「讓我們能用更貼近消費者需求的方式進行高效溝通。」
沒有究責，只有成長
在快速變化的產品開發現場，團隊文化往往決定了專案能走多遠。蘇子安說，他最喜歡uniopen團隊的地方就是工作氛圍。
「發生問題時，大家不會急著追問是誰的錯，而是先把問題解決掉。」這樣的文化讓新人敢嘗試，也不怕提問。
至於個人成長，他也觀察到：「在程式碼檢視（Code Review）過程中會學到很多技巧，也會看到別人如何思考。」資深同事會從不同的技術層面逐一探討，讓新人不只是能把功能做出來，也理解為什麼要這樣做、怎麼做得更穩定。除了日常的程式協作外，團隊也不定期進行研討交流，內容包括即時通訊、後端介接、SSO等主題，由不同成員輪流分享；就算是不熟悉的領域，也能透過經驗分享快速掌握趨勢。他直言，這樣的支持對新鮮人很友善。
而在AI賦能時代，劉昌祥認為，保持學習動能是組織能持續前進的關鍵，但學習也要更聰明。他分享：「我們做過一次內部問卷，七成以上的同仁提到，AI工具可能會讓人過度依賴AI，容易忽略風險，或跳過必要的學習路徑。」
因此，為了要合宜使用AI同時精進自身技術，uniopen團隊依循下列原則：善用工具、理解原理，不讓工具取代思考，讓每一次AI的應用，都能真正促進能力成長。
◆ 統一超商uniopen精選職缺 ▶ 看職缺
面向未來：一站式的整合體驗
談到自己投入這個團隊的動機與視野，劉昌祥直言：「人生最棒的事情，就是你可以做一些貢獻，而且這個貢獻是超越個人的遠大目標。」
對他而言，uniopen承載的不僅是統一企業集團的轉型任務，更是一場關於「連結」的長期探索與實踐。
他補充，uniopen希望成為「統一生活品牌的單一窗口」，並建立起顧客資料平台，作為精準行銷與個人化服務的基礎；在會員整合之上，讓各品牌在同一平台更有效地與消費者互動，也能以數據為依據做出決策。
他也預期，隨著會員服務與數據能力的成熟，線上線下的消費行為將更緊密地整合；再加上AI的導入，零售將出現新的產品與技術創新。從智慧搜尋、個人化推薦到智慧客服，這些應用都將讓消費過程更加順暢與高效，未來的消費生活也將因此變得更為智能便利。
對仍在職場初期的蘇子安來說，能參與其中已是一種成就。「看到新功能上線、被使用者討論，就會覺得我們寫的東西真的被看見了。」對工程師而言，這正是把技術化為影響力的路徑。
在穩定中前進，創新步伐更有力
在多數人眼中，創新屬於新創；穩定，則是大企業的代名詞。但uniopen團隊的發展現況，證明了創新速度與穩定資源之間無須二選一，也能有更聰明的整合。
在這個由統一超商孕育的新平台裡，工程師用技術解決真實問題，也在完善制度與開放文化中不斷成長。
無論是剛入職場的年輕工程師蘇子安，還是從數位廣告轉入零售的技術專家劉昌祥，他們都在這裡找到絕佳的發展空間。
對這群在uniopen奮戰的技術人才而言，改變已經開始，而未來，也正由他們親手定義。
104精選：【統一超商】精選職缺！
◆ Uniopen精選職缺▶ 看職缺◆ 智慧零售人才▶ 看職缺◆ 儲備人才▶ 看職缺◆ 儲備幹部▶ 看職缺◆ 門市夥伴▶ 看職缺◆ 餐飲夥伴▶ 看職缺◆ 物流事業夥伴▶ 看職缺
【工作快找App】簡歷新增會員基本資料顯示，修改更方便；App 畫面更新，更貼近 iOS 最新設計｜3.40.0 版本更新教學
文 / 104 工作快找 APP
104工作快找App 最新版本 v3.40.0 推出囉！Android、iOS 的求職者，建議盡快開啟 Google Play 或 App Store 下載更新。這次更新，我們想讓求職準備少一點卡關，簡歷編輯頁新增顯示email、性別、出生日期、手機等基本資料，並提供「修改會員資料」按鈕，點一下就能前往會員中心編輯，不用再繞路找入口。同時配合iOS系統介面更新，App畫面也同步調整，視覺更貼近最新質感！
【104 工作快找 App】更版摘要：
簡歷增加「會員基本資料」呈現，修改會員資訊不用找半天！
App 畫面更新，更貼近 iOS 最新設計
立即更新下載【104工作快找App】Android，iOS
App名稱：104工作快找-工作機會多，找工作、找打工兼職的優質求職平台
開發者：104 CORPORATION
下載連結：Android、iOS
簡歷增加「會員基本資料」呈現，修改會員資訊不用找半天！
每次要修改會員資訊總是東翻西找，找不到會員中心嗎？現在編輯簡歷時，Email、性別、生日、手機通通顯示於大頭照下方、一目了然！發現資料舊了、打錯了也別擔心，點一下「修改會員資料」就能直接跳到會員中心快速更新、幾秒鐘搞定，讓你的簡歷資料永遠都是最新、最準確的版本！
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操作步驟
關於我 → 我的履歷表 → 編輯「簡歷」
大頭照下方會顯示：Email、性別、生日、手機
若需修改，點按「修改會員資料」即可前往會員中心修改資料
App 畫面更新，更貼近 iOS 最新設計
隨著 iOS 系統介面設計更新，這次我們也同步調整了 App 的畫面風格，包括篩選選單、搜尋框、按鈕等，讓畫面更貼近 iOS 最新的視覺質感，操作方式不變，用起來一樣順手！
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以上為【104 工作快找 App】3.40.0 版本更新說明
若有任何使用問題，歡迎透過以下方式直接與 104 客服聯繫，我們會有專人盡快回覆您，謝謝！
【電話客服】 02-2912-6104 轉 2【網路客服】 https://104.tw/w/feedback
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開發者：104 CORPORATION
下載連結：Android、iOS
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告別Excel地獄：用Google免費AI工具，打造零失誤自動化銷售報表
每到月底，您是否也被淹沒在無盡的Excel銷售報表中，為混亂的資料格式、複雜的公式計算和無止境的複製貼上而苦惱？這些耗時且易錯的手動流程，不僅消耗寶貴工時，更隱藏著營運風險。我們將帶您告別傳統的報表地獄，深入探討如何運用強大的免費工具——Google Apps Script + Gemini，將繁瑣的數據處理流程全面自動化。從資料清理、庫存分析到自動生成叫貨單並發送郵件，我們將一步步教您打造一套智慧高效的報表系統，將數天工作壓縮至幾分鐘，徹底解放您的生產力。
文／人資市集
前言
想像一下，每個月底，你的桌面上攤開著「銷售量表」Excel檔案，裡面記錄著數百項商品的銷售情況、進貨成本和庫存狀態；旁邊還有一份「廠商資訊」Excel檔案，記載著二十多家供應商的聯絡方式；以及一份「叫貨單」Word模板，等待被複製貼上無數次...
「又要熬夜了...」你嘆了口氣，開始了月底例行公事。
數據處理的三大痛點
痛點一：混亂的資料格式
銷售表中的庫存欄位，有些寫著「2包9個」，有些寫著「3盒40條」，還有些是「停售」、「尚未進貨」。你必須手動計算實際數量，還要處理重複記錄的品項，如「微糖黑豆奶」出現在兩個不同的列，售價還不一致。
痛點二：繁複的計算工作
計算各品項的總銷量、總營收和毛利率時，你需要設置複雜的Excel公式。特別是處理不同進貨單位的成本計算（如「4袋/40入」成本40元，每個單品成本為1元），稍有不慎就會算錯。
痛點三：重複的文書作業
分析完成後，你必須為每個需要補貨的廠商製作叫貨單，不停地複製貼上廠商資訊、品項、數量、單價、總價...然後將它們一一轉為PDF並發送郵件。這些重複性工作不僅耗時，還容易出錯。
Google Apps Script + Gemini AI 自動化解決方案
透過Google Apps Script結合Gemini AI的強大能力，我們可以將這些繁瑣的工作全部自動化，從數據清理到報表生成，再到郵件發送，全部一鍵完成。以下是具體步驟：
1. 環境準備與檔案設置
將Excel和Word檔案上傳至Google雲端硬碟，轉換為Google格式，並從試算表的「擴充功能」選單開啟Apps Script編輯環境。這一步確保所有檔案都能被自動化程式存取和修改。
2. 使用Gemini AI生成程式碼
這是整個自動化流程的核心環節。無需懂得編程，只要向Gemini AI清楚描述你的需求，它就能生成對應的Apps Script程式碼。例如：
當你告訴Gemini：「請寫一個Google Apps Script程式，從資料夾中找到銷售量表檔案，並讀取'綜合銷售量表_9-5月'分頁的內容」，它會立即生成完整的程式碼：
JavaScript
function findFilesInFolder() {
var folderId = '你的資料夾ID';
var folder = DriveApp.getFolderById(folderId);
var files = folder.getFiles();
while (files.hasNext()) {
var file = files.next();
Logger.log('找到檔案: ' + file.getName());
}
}
你只需將生成的程式碼複製到Apps Script編輯器中，按下執行按鈕，程式就會自動運行。每個步驟都可以用同樣的方式，向Gemini描述需求，獲取程式碼，然後執行。
這種方式特別適合不懂程式設計的使用者，因為你不需要了解程式語法，只需要清楚描述業務需求即可。如果程式執行結果不符合預期，你可以向Gemini解釋問題，它會提供修正後的程式碼。
3. 資料清理與標準化
向Gemini描述資料清理的需求，如「請寫程式將'2包9個'這樣的庫存記錄轉換為實際數量」，它會生成相應的程式碼，自動識別並處理重複品項、統一庫存記錄格式，並將其他備註文字記錄轉換為數字0。
4. 銷售數據分析
告訴Gemini你需要計算各品項的總銷量、總營收和毛利率，它會生成程式碼自動進行這些計算，並將結果按高到低排序，幫助你快速識別關鍵營收品項和高毛利率品項。
5. 庫存分析與補貨建議
描述你的庫存分析需求，如「計算近三個月平均銷量，與目前庫存比較，找出缺貨風險品項」，Gemini會生成程式碼自動執行這些分析，並根據公式計算建議補貨量。
6. 自動生成叫貨單
告訴Gemini你需要根據廠商資訊和補貨建議自動生成叫貨單，它會生成程式碼從廠商資訊表中找出各品項對應的廠商，複製叫貨單模板並填入所有必要資訊。
7. 自動發送郵件通知
描述郵件發送的需求，如「將叫貨單轉為PDF並發送給對應廠商」，Gemini會生成程式碼自動完成這些任務，完全消除手動發送郵件的工作量。
8. 透過Google Apps Script設置自動化觸發條件
在Apps Script編輯器中，點擊「觸發條件」選項，設定時間驅動的觸發機制，如每日、每週或每月自動執行。你可以選擇特定的時間點，確保報表在每個月底自動生成，叫貨單在固定日期自動發送。這樣，即使你不在辦公室，系統也能按照預設的時間表自動完成所有工作，實現真正的全自動化流程。
看了文章還是覺得太難？104 線上課程手把手帶你學會用 AI >>
自動化帶來的改變
透過Google Apps Script結合Gemini AI的自動化流程，你將原本需要2-3天完成的工作縮短為幾分鐘。不再需要熬夜處理數據，不再擔心計算錯誤，也不再被無止境的複製貼上折磨。
更重要的是，這種自動化方式不需要你懂得編程，只需清楚描述業務需求，Gemini就能生成所需的程式碼。這大大降低了自動化的門檻，讓任何人都能輕鬆實現工作流程的自動化。
現在，每當月底來臨，你只需輕鬆點擊幾下按鈕，就能完成所有工作，然後將寶貴的時間用在更具創意和策略性的任務上。無論你是零售業者、電商經營者，還是任何需要定期處理數據和報表的專業人士，這套自動化流程都能為你的工作帶來革命性的改變。
讓科技為你解放時間和創造力，從繁瑣的數據處理中脫身，專注於真正重要的事務！立即加入「行政/營運 AI 超能力：行政流程Ｘ生管Ｘ採購自動化」這門課程學習，手把手掌握Google Apps Script結合Gemini AI的全面應用，讓你的工作效率和成果品質都能提升到一個新的高度。
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用 Claude Code 打造全端應用，AI 結對編程讓開發效率大幅提升！
陳贈文
文章分類：AI課程
參訓課程：掌握 Claude Code 從零打造企業級全端開發應用實戰班
現 職：軟體工程師
用 Claude Code 打造全端應用，AI 結對編程讓開發效率大幅提升！
👨💻 學員背景
資訊科技產業軟體工程師，負責系統後端開發、伺服器維護與架構設計。
🎯 參訓目的
隨著 AI 技術興起，工作上需要更高的開發效率，因此希望學會 AI 工具整合於開發流程，加速專案交付。
🏆 最大收穫
學會將 Claude Code 與 gstack 實戰應用於企業級專案，透過 AI 結對編程顯著提升開發效率，並掌握提示詞工程與錯誤除錯技巧。
📝 產業背景與職務內容
我目前在資訊科技產業擔任軟體工程師，主要負責系統後端開發、伺服器維護與整體架構設計。日常工作除了撰寫與優化程式碼之外，也需要處理系統的除錯與效能提升，確保企業內部各式應用服務能穩定運行，並隨時支援新功能的擴充與上線。
📚 選擇恆逸課程的原因
隨著 AI 技術爆發，工作上越來越需要快速交付專案。為了大幅提升開發效率，我希望能將 AI 工具無縫導入工作流程。恆逸的這堂課主打「Claude Code」與「gstack」實戰，正好完全命中我渴望從零打造現代化全端應用、加速開發週期的迫切需求。
👨🏫 講師教學特色
授課講師最讓我印象深刻的是，能將複雜的技術概念具象化，對每天面對冷冰冰程式碼的工程師來說非常有幫助！講師不只是唸簡報，而是直接打開編輯器，Live Demo 展示如何一步步使用 Claude Code 輔助開發。講解 gstack 技術棧時，特別強調各元件的整合邏輯。以往自己摸索常卡在環境設定或版本相容性問題，但講師用幽默比喻，把前後端資料流與 AI 協作的觀念講得很清楚。每當我們實作遇到報錯，講師總能一針見血指出問題，還會故意示範「AI 可能會寫出的錯誤程式碼」，手把手教我們如何引導、修正 Claude Code 的輸出。這種「不怕犯錯、從除錯中學習」的氛圍，大大降低了我對新技術的學習焦慮。講師也常分享業界實戰經驗，讓我們不只學工具，更學到企業級開發的架構思維。整堂課充滿破關解謎的成就感，讓我覺得「學得超好、任督二脈被打通」！
💡 課程中最有收穫的技術或觀念
在上課過程中，我最有收穫的是徹底打破了對 AI 寫程式的刻板印象。以前覺得 AI 生成的程式碼難以直接套用在企業級專案，但在這堂課實作 gstack 全端應用時，我真正體會到「AI 結對編程」。精華在於運用 Claude Code 從零開始搭建 gstack 架構，學會如何精準下達 Prompt，讓 Claude Code 快速生成樣板程式碼，自己則專注於核心業務邏輯。遇到複雜資料庫連線或 API 路由規劃時，直接請 Claude Code 提供建議，甚至協助找出效能瓶頸並重構。這堂課強調實戰而非死記硬背考照。建議上課時一定要親自動手寫程式，遇到 Claude 產出不如預期時，就是練習「提示詞工程」的最佳時機。學會與 Claude 溝通、引導它寫出符合企業標準的程式碼，是我這趟學習中最寶貴的收穫。
🚀 課程對工作實務的幫助
結訓回到工作崗位後，課程效益立刻顯現。最近公司要開發內部自動化監控儀表板，若照以往流程，光是前端、後端 API 到資料庫，至少要一兩週。這次我直接應用課程學到的 gstack 架構，全程搭配 Claude Code 輔助，讓 Claude Code 生成 API 框架，快速完成前後端資料綁定。遇到不熟悉的模組套件，也能直接問 Claude Code 並取得實作範例。結果，原本預估兩週的專案，我只花不到四天就交付，程式碼品質與架構甚至比以前純手工寫的還好！開發效率大幅提升，不僅讓我準時下班，也讓主管注意到我導入新技術與高效率產出的能力。這門課帶來的「實質生產力躍升」，已成為我年底績效考核時爭取加薪、升遷的最佳籌碼。對於想在 AI 時代保持競爭力的軟體工程師來說，這絕對是投資報酬率極高的實戰課程！
完整文章：https://ucom.uuu.com.tw/web/Testimony/Article/12901
有任何收穫或想分享的，都來和大家一起聊聊吧！