成為 AI 科學家｜快速闖關 Python 語法世界，程式實作不頭痛
104學習
CPython
CPython 是 Python 程式語言的官方實作版本，使用 C 語言編寫，執行效率較高。具備這項技能代表你了解 Python 的底層運作原理，能夠撰寫高效能程式，並進行擴充模組開發。對於需要優化運算速度或與 C/C++ 進行整合的專案尤其重要。在台灣職場，熟悉此技能的工程師在資料科學、機器學習、系統開發等領域具競爭力。簡言之，就是能讓 Python 程式跑得更快、更穩定，提升專案效能與可維護性。
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基礎程式設計 Python
基礎程式設計 Python 證照旨在驗證持有者具備使用 Python 語言進行基本程式設計的能力，涵蓋變數使用、流程控制、函式定義及簡單資料結構操作等核心技能。此證照適合初學者及希望建立程式基礎的專業人士，能有效提升求職競爭力及工作效率，廣泛應用於資料分析、自動化處理及軟體開發等領域。
尚未查核發照單位
SSE Python程式語言國際認證
Python語言已經是目前欲進入資訊科技殿堂最重要的程式語言，也是最好找工作的程式語言，目前大部分的人工智慧、網頁後端、機器學習、網路爬蟲、手機開發等和軟體相關的開發都是使用Python語言完成。掌握Python語言是軟體工程師最重要的技能。讓你在各個不同領域都能得心應手完成困難的工作。通過我們的認證，你將證明自己具備高人一等的Python語言開發能力。
Silicon Stone Education (SSE)
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
ICDL-運算思維與Python程式設計
ICDL國際認證符合現今產業趨勢，包含雲端協同作業、數位行銷、運算思維與程式設計、數據分析、專案規劃及必要之資訊安全..等能力，皆可完整學習，從而快速的應用在新技術及工作上。在全球超過100個國家的夥伴網路，以40多種語言授課認證，而財團法人電腦技能基金會(CSF)為ICDL台灣總代理。
ICDL Asia
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
Python程式設計應用認證
本證照關於Python程式設計必學基礎概念，例如變數、串列、類別和迴圈等主題，並對每個主題實作練習寫出淺顯易懂的程式碼。
學到如何讓程式產生互動性，以及如何在程式整合到專案前正確也測試好編寫的程式碼。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
精選貼文，掌握第一手知識
Codex 4個神奇小功能！把Codex變成工作流引擎，功能速查表與行業應用SOP
用Codex跑任務，跑到一半想補需求、想試另一個方向，只能打斷重來嗎？作者整理/plan、Tab排隊、/fork、/status等4個核心功能與兩招加碼，附決策樹、指令速查表與各行業應用SOP。本文節錄自《ChatGPT × Codex全攻略》。
文／曾慶良（阿亮老師）
本文目錄（點擊可快速前往）
為什麼是這幾個功能功能總覽：4招核心＋兩招加碼工作流4步法決策樹帶走模板：常用slash command速查各行業應用4步法SOP卡關處理：5個最常見問題
4招把 Codex 變成並行工作流引擎，計畫、排隊、分叉、儀表板
AGENTS.md解決了「Codex怎麼做」的問題，它做的事符合你的風格、按你的規矩。但你會發現另一個問題冒出來：Codex跑起來是「單線」的，你下一個指令、它跑、跑完你再下下一個。複雜任務怎麼辦？跑到一半想到要補東西怎麼辦？想試另一個方向怎麼辦？
教你4個核心功能（3個slash command＋1個按鍵）：/plan、Tab、/fork、/status，這就是章名的「4個神奇小功能」，也是工作流4步法的骨架。學完4招之後，再加碼兩招2026年正式版的新功能：/usage（額度儀表板）和@ 統一提及選單（檔案／插件／技能一鍵帶入）。4招是骨架、兩招是外掛，記熟之後，你的Codex從「下指令工具」升級成「並行工作流引擎」。
前置條件：Codex CLI已裝、AGENTS.md已寫。本章所有功能都是Codex CLI（v0.142.x）官方內建，不需要額外安裝。
為什麼是這幾個功能
先看一張對比表，看清楚普通跑Codex和用這套工法的差別：
情境普通跑法的痛用這套工法後複雜任務沒方向Codex直接動手，結果不是你要的，重來先用 /plan 看計畫再放跑跑到一半想到要補打斷 → 重講一次 → 上下文亂Tab 排隊，下個turn自動吃想試另一個方向放棄第一版，從頭再來/fork 兩版並列，挑好的留長任務沒在看不知道跑到哪、卡住沒人發現/status 即時看進度與token額度快用完不自知跑到一半被限流，工作中斷/usage 查每日／每週用量與credits要提到檔案／技能很麻煩手打完整路徑、記技能名稱打 @ 開統一提及選單，選了就帶入
全部都是官方CLI內建。記熟就能把Codex從「下指令工具」升級成「並行工作流引擎」。
功能總覽：4招核心＋兩招加碼
功能指令一句話定位① 計畫模式/plan讓Codex「先講要怎麼做」，你看完點頭再讓它真的動手② 引導排隊Tab鍵Codex跑到一半，輸入新指令按Tab排隊，不打斷正在跑的任務③ 對話分叉/fork / Esc Esc把當前對話複製出一條平行線，同一份context、兩種寫法並列④ 進度可視化/status看當前模型、token用量、執行階段、approval模式⑤ 額度儀表板（加碼）/usage看每日／每週／累計用量，兌換earned usage credits⑥ 統一提及選單（加碼）@一個選單提及檔案、插件、技能，不用手打路徑
要先做一個名詞辨正：你可能在社群貼文或課程裡聽過「桌面寵物」這個暱稱，那是阿亮對「長任務進度可視化需求」的暱稱，不是 Codex 官方功能名稱。實際對應的官方操作是 /status，把它想成「Codex 的儀表板」。
本章所有TUI輸出畫面（Plan、Queued、Forked、Status、Usage）皆為示意重繪，實際版面依CLI版本略有差異，以你畫面上的為準。
工作流4步法決策樹
4個核心功能怎麼搭配？決策樹如下：
# 開新任務前先問自己：
任務複雜（多步、不確定）？
├── 是 → /plan 列 SOP
│ ↓
│ 中途想到要補？
│ ├── 是 → 按 Tab 排隊
│ └── 否 → 等完成
│ ↓
│ 想試另一方向？
│ ├── 是 → /fork 開分支
│ └── 否 → 結案
│
└── 否 → 直接執行（不用 /plan）
不論複雜不複雜：
- 長任務 → /status 看進度
- 開工前／收工後 → /usage 看額度
- 重要任務 → 兩版（/fork）
- context 將滿 → /compact 濃縮
判斷標準：「我能一句話講清楚要做什麼」等於簡單，直接跑。「我自己也不確定怎麼下手」等於複雜，先 /plan。
帶走模板：常用slash command速查
指令用途/plan計畫模式（先講計畫再動手）/fork從當前進度複製平行thread/status看model / approval / context / threads/usage看每日／每週用量、兌換credits/diff看當輪修改的檔案差異/compact把對話濃縮成摘要、省context/side開臨時討論串、不離開主任務/new同CLI session開全新對話/help列出當前版本所有slash command@（鍵盤）統一提及選單：檔案／插件／技能Tab（鍵盤）composer輸入後排到下一個turnEsc Esc（鍵盤）回到舊訊息編輯、從該點分支
各行業應用4步法SOP
把這套工法套到你的行業，貼牆上：
教師應用
/plan：學期計畫、家長會報告
Tab排隊：批改時補要求「找有此錯誤的學生」
/fork：給家長版vs給校長版
/status + /usage：批30份作業時看進度、看額度
@：帶入上學期的舊報告當範本
SOHO應用
/plan：報價單、合約、提案
Tab排隊：寫到一半要加保固期
/fork：給客戶版vs內部版
/status + /usage：跑批次資料時監看
@：帶入舊合約範本
行銷應用
/plan：月報、競品分析、活動企劃
Tab排隊：客戶說要改方向
/fork：嚴肅版vs活潑版
/status + /usage：跑大量素材時監看
@：帶入品牌文案指南
工程師應用
/plan：重構、API設計
Tab排隊：跑測試時加新檔
/fork：兩種實作對比效能
/status + /usage：長build看context與額度
@：帶入spec文件、觸發$skill
卡關處理：5個最常見問題
Q1：找不到 /plan 或 /usage 命令，TUI跳「unknown command」
答案：CLI版本太舊。跑npm update -g @openai/codex（或brew upgrade codex）升到最新，重開CLI，再/help看當前所有slash command。
Q2：找不到「Shift + Tab兩次」進計畫模式
答案：那是Claude Code的快捷鍵，Codex CLI沒有。Codex用 /plan slash command（在composer內輸入）。
Q3：Tab沒排到，反而觸發了@ 選單或其他鍵盤行為
答案：
確認composer已輸入文字後才按 Tab
不要在 @ 提及選單開著時按Tab（那是在選單內選取項目）
跑 /status 確認「Queued items」有沒有增加
Q4：/fork 後分支context不一致
答案：/fork 會帶走分叉前的對話歷史，但分叉後原thread和新thread互不回流。要兩邊都看到的東西，請在fork之前講完。
Q5：@ 選單只出現檔案，沒有Plugins／Skills區
答案：先升級CLI到最新版；再確認環境內真的有插件（用 /plugins 查）或技能（用 /skills 查），沒裝當然不會列。
節錄自：博碩文化《ChatGPT × Codex全攻略：從零基礎到自動化，打造你的AI Agent工作流》／曾慶良（阿亮老師） 著
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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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打造ChatGPT行政小助理：專屬AI助理幫你處理瑣碎行政工作
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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》
本文導覽
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！
[course_plugin api_type='course_id' title='其他AI應用推薦課程' id='b6c9c165-0c8b-4eb7-b2a0-6a105afc5e24']
Claude Code Subagent怎麼用？3分鐘建好第一個子代理，判斷何時該多Agent分工
一個任務想同時檢查安全性、效能和測試，只能一件一件問AI？本文說明Subagent（子代理）的分工模式，帶你用一個Markdown檔建立第一個官方Subagent，再用一張表判斷什麼任務適合多Agent協作。本文節錄自《Claude Code全攻略》。
文／曾慶良（阿亮老師）
本文目錄（點擊可快速前往）
什麼是Subagent？官方Subagent、自製Orchestrator差在哪？建立第一個官方Subagent：直接寫.claude/agents/檔案Subagent適用情境：什麼任務適合多Agent協作？【進階提示詞】讓Claude Code幫你建好Orchestrator
編按：本文收錄Subagent觀念與官方Subagent實作；以Python自製Orchestrator的逐步教學未收錄，文末附「進階實作提示詞」，可直接讓Claude Code幫你建好。
什麼是Subagent？官方Subagent、自製Orchestrator差在哪？
一般使用Claude Code的互動是一對一的：你問一個問題，Claude回答，然後再問下一個。
Subagent（子代理）改變了這個模式：
你的指令
↓
Orchestrator Agent（協調者）
├──> Subagent A：分析安全性
├──> Subagent B：分析效能
└──> Subagent C：分析測試覆蓋率
↓（三個同時執行）
Orchestrator 收集結果，合併報告
（圖／博碩出版《Claude Code全攻略》）
為什麼要用多Agent？
速度：3個任務同時跑，比依序執行快3倍
專注：每個Agent只做一件事，提示詞更精準
隔離：一個Agent失敗不影響其他Agent的結果
規模：一個人管不完的工作，交給Agent軍團
「Subagent」其實有兩種
在Claude Code的語境裡，「Subagent／子代理」這個詞指兩件不同的東西，別混在一起：
官方Subagent自製Orchestrator本體.claude/agents/*.md 定義檔（YAML frontmatter + system prompt）你自己寫的Python腳本執行方式在互動session內，由主Agent自動委派或你明確指名用 claude --print 開多個獨立進程平行呼叫上下文每個Subagent有獨立context，結果回傳主對話每個進程完全獨立，由腳本收集輸出適合重複使用的專職角色（審查員、測試員、文件寫手）大量平行任務、CI/CD整合、跨專案批次處理
官方Subagent是Claude Code內建、最正規的子代理機制（下文會帶你從零建立）；自製Orchestrator則是當你需要一次派遣大量Agent、或把Claude塞進自動化管線時用。
建立第一個官方Subagent：直接寫.claude/agents/檔案
若走「Python orchestrator + --print CLI」的程式化路線，可以一次派遣大量Agent平行工作。但你的第一個Subagent不應該寫Python——官方Subagent只是一個Markdown檔案，3分鐘就能建好。
舊版備註：舊版Claude Code曾提供 /agents 互動式精靈（7步驟引導建立Agent），該精靈已於v2.1.198（2026-07-01）移除。現在的做法是直接建立定義檔，反而更快、更透明；細節以官方文件為準。
官方Subagent的本體是一個放在以下位置的Markdown檔案：
位置範圍適合場景.claude/agents/（專案根目錄下）只有目前專案能用跟專案綁定的Agent（如Flask app的API tester）~/.claude/agents/所有專案都能用跨專案通用的Agent（如「程式碼審查員」）
第一次練習建議放專案級，玩壞了不會影響其他專案。
建立資料夾與定義檔
# Windows PowerShell（在專案根目錄下）
New-Item -ItemType Directory -Force .claude\agents
notepad .claude\agents\security-reviewer.md
# macOS / Linux（在專案根目錄下）
mkdir -p .claude/agents
nano .claude/agents/security-reviewer.md
（圖／博碩出版《Claude Code全攻略》）
security-reviewer.md 完整內容（可直接貼）
---
name: security-reviewer
description: 安全性審查專家。當使用者要求檢查安全漏洞、SQL injection、硬編碼密碼、eval/exec 濫用、輸入驗證問題時使用此 agent。
tools: Read, Grep, Glob
model: sonnet
---
你是一位資安專家，專門審查 Python 程式碼的安全性。
分析範圍：
- 注入攻擊（eval、exec、shell injection、SQL injection）
- 敏感資料處理（明文密碼、硬編碼金鑰、個資）
- 不安全的函式使用
- 缺少輸入驗證
輸出格式：Markdown 報告，每個問題標注嚴重度（🔴嚴重/🟠中等/🟡輕微）、檔案與大約行數、問題描述、具體修正建議。
只報告確定的問題，不要猜測。
（圖／博碩出版《Claude Code全攻略》）
frontmatter欄位說明：
欄位作用填寫要點nameAgent的識別名稱小寫加連字號，如 security-reviewerdescription決定觸發時機主Agent根據這段描述判斷「什麼時候該委派給它」，把使用情境寫清楚tools允許使用的工具最小權限原則：安全性審查只需要讀（Read、Grep、Glob），不給Write/Edit/Bashmodel使用的模型sonnet（平衡，推薦）/ opus（最強）/ haiku（最快最省）/ inherit（跟主Agent相同）
模型怎麼選：安全性審查建議sonnet（對應目前的claude-sonnet-5）——haiku（claude-haiku-4-5）太簡略容易漏掉細節；opus（claude-opus-4-8）或旗艦fable-5留給真正需要深度推理的任務，這類審查用不到。
觸發你的Subagent
存檔後重新啟動Claude Code（讓它重新讀取agents資料夾；是否需要重啟以實際版本為準），有兩種觸發方式：
自動委派：你的要求符合description描述時，主Agent自動把工作交給它
明確指名：直接說「用security-reviewer幫我審查calculator.py」
這裡拿calculator.py當練習對象，裡面故意留了eval()、shell=True等資安問題。你也可以換成手邊任何一支.py。
[模擬]觸發該Agent的對話：
> 用 security-reviewer 幫我審查 calculator.py
● security-reviewer(審查 calculator.py 的安全性)
完成
發現 2 個問題：
嚴重：calculate_from_string 使用 eval() 執行未驗證輸入
存在任意程式碼注入風險，建議改用 ast.literal_eval()
中等：run_calculator_script 以 subprocess.run(..., shell=True) 執行外部指令
若 script_path 來源可控則有 shell injection 風險，建議改為 shell=False 並拆成清單
（圖／博碩出版《Claude Code全攻略》）
官方Subagent vs.自製Orchestrator：什麼時候用哪個？
你的目標推薦方式第一次建Subagent練手.claude/agents/定義檔（本文示範）重複呼叫同一個專職Agent.claude/agents/定義檔即可一次平行派遣3+ 個AgentPython orchestrator整合進CI/CD pipelinePython orchestrator跨專案複用同一套Agent定義檔放~/.claude/agents/
結論：先用定義檔把「一個Agent一個職責」的概念跑通；自製Orchestrator是進階用法，學會了能應付更大規模的協作場景。
Subagent適用情境：什麼任務適合多Agent協作？
不是所有工作都適合Subagent架構。這張表幫你判斷：
情境建議架構原因分析一個檔案的bug單一Agent任務小，不值得overhead同時分析多個面向（安全/效能/測試）Multi-Agent面向獨立，可平行處理50個檔案，每個需要翻譯Multi-Agent大量獨立子任務寫一個複雜的功能，步驟有依賴單一Agent步驟有前後依賴，無法平行每天掃描新增的PR定時Orchestrator結合Routines定時執行跨語言文件翻譯（10種語言同時）Multi-Agent（10個）語言翻譯互相獨立
核心原則：任務之間沒有依賴關係、可以獨立完成，才值得用Multi-Agent。
【進階提示詞】讓Claude Code幫你建好Orchestrator
複製以下提示詞，直接貼進Claude Code開始操作。提示詞裡的檔名／路徑是示意，請換成你自己專案裡實際存在的。
開始前，請先確認兩件事：
系統已裝Python 3——Orchestrator是Python腳本。先驗證 python --version（沒反應試 py --version）。
claude指令在PATH裡——腳本會呼叫claude。先在終端機直接打 claude --version，確認叫得動。
Step 1：建立Orchestrator腳本
請幫我建立 orchestrator.py，能夠同時啟動 3 個子 Agent 分別執行：安全性掃描（偵測硬編碼密碼和 SQL injection）、效能分析（統計函式長度和巢狀層數）、測試覆蓋率報告。完成後合併三份報告輸出總結。
Step 2：執行並驗證結果
請執行 orchestrator.py，等待所有子 Agent 完成後，顯示最終整合報告，並標出最需要優先修正的問題。
節錄自：博碩文化《Claude Code全攻略：從一句話到部署上線，打造你的AI Agent開發團隊》／曾慶良（阿亮老師） 著
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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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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。
[joblist_plugin title='【AI專案經理】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=1&keyword=AI+n8n&order=15&jobcat=2004003006' amount='3']
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。
[joblist_plugin title='【AI應用工程師】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobsource=joblist_search&mode=s&page=1&keyword=AI+%E6%87%89%E7%94%A8&order=15&jobcat=2007001000' amount='3']
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
[joblist_plugin title='【AI、演算法工程師】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=1&order=15&jobcat=2007001020,2007001012' amount='3']
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。
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用AI快速寫Email！ChatGPT Writer、Copilot等中英文電子郵件生成｜附5種指令範例
想用AI快速回信寫信，Grammarly、Microsoft Copilot、TinaMind、ChatGPT Writer要怎麼用？本文解析4種工具的特色及介面用法，以及分享5種情境的信件指令（Prompt），讓你工作效率倍增！
文／ 張可佳（Claire Chang）
本文目錄（點擊可快速前往）
Grammarly：英文書信的撰寫輔助Microsoft Copilot：善用預設介面撰寫信件撰寫商務信函指令（Prompt）商務信函的最佳化指令（Prompt）個人信件書寫指令（Prompt）職場信件書寫指令（Prompt）政府公文的撰寫指令（Prompt）TinaMind：一鍵產生信件內容ChatGPT Writer：快速寫信、自動幫你回信
書信和邀請函至今依然扮演著重要的角色，無論是正式場合還是私人活動，都需要一封得體、清晰的信件來傳達資訊和心意。利用文字生成工具來撰寫和修改書信與邀請函，無論是商務邀請、活動邀請，還是個人邀請信，都可以通過簡單的提示，生成專業且符合場合的內容。
延伸閱讀：【商業／求職Email格式】電子郵件7重點+範例，輕鬆寫出專業感
Grammarly：英文書信的撰寫輔助
官方網站：https://www.grammarly.com/
Grammarly是一個AI驅動的寫作輔助工具，主要針對英文的寫作為主，旨在幫助用戶提升寫作的準確性和表達效果。它能即時檢查文法、拼寫、標點，並提供語氣、風格等建議，也可以可根據提示生成內容大綱或草稿。
該工具支援多種平台，包括桌面應用程式、瀏覽器擴展程式、行動應用程式等，在安裝桌面版程式之後，可直接在Google Docs、Slack、Outlook等使用此工具，提供撰寫信件時的文法檢查，或是直接輸入你想寫的內容請Grammarly幫忙生成內容，而無需切換應用程式。另外Grammarly也提供瀏覽器外掛，支援Chrome、Safari、Firefox等主流瀏覽器，透過外掛可與Gmail、Google Drive等Google服務整合。
Grammarly提供免費和付費版本，某些高級的功能如：語氣建議、抄襲檢查等，只能在付費版本使用。
這個功能適合經常需要撰寫英文書信的人，其對於文法和拼寫檢查非常的準確。
Grammarly（圖／博碩文化提供）
Microsoft Copilot：善用預設介面撰寫信件
針對邀請函的撰寫，我推薦Microsoft Copilot，因為他有已經設計好的介面可供直接使用，我們只需要將Copilot的介面切換至「撰寫模式」，這邊都已經有固定的表格和選項，只要按照表單填寫，就能產生很棒的內容。
Microsoft Copilot在撰寫邀請函方面的最大優勢在於其直觀且易用的介面，特別適合不熟悉AI的使用者。以下是一些具體的優勢：
設計良好的介面：Copilot提供了一個專門的「撰寫模式」，用戶可以輕鬆切換到這一模式，無需深入了解AI技術即可開始使用。
預設模板和選項：在撰寫邀請函時，Copilot已經設計好固定的表格和選項，用戶只需選擇所需的類型，系統便會自動生成相應的內容，這樣可以節省大量的時間和精力。
自動化內容生成：Copilot能夠根據用戶的需求自動生成邀請函的內容，無論是正式的商務邀請還是輕鬆的社交聚會邀請，均能提供合適的文案。
Copilot（圖／博碩文化提供）
除了邀請函之外，同樣的模式在商務信函的撰寫與最佳化、個人和職場信件的書寫也非常有用。以下為範例的Prompt：
撰寫商務信函指令（Prompt）
寫一封有說服力的電子郵件來說服潛在客戶嘗試我們的商品。我們的商品是辣木月餅我們每盒都會捐贈100元幫助婦幼弱勢，辣木有極高的營養價值，是個天然的健康補充來源
商務信函的最佳化指令（Prompt）
修改這封電子郵件，以專業的英語口說方式寫出來，此封信件的語氣應要能非常專業和簡潔。此外，至少提供三個電子郵件主題給我選擇。""" 我們很高興向您介紹我們最新推出的產品「辣木月餅」。這款月餅結合了傳統與健康，是您中秋佳節的不二選擇。每購買一盒，我們將捐贈100元幫助婦幼弱勢群體。希望能有機會為您提供試吃樣品，讓您親自體驗這款健康美味。"""
個人信件書寫指令（Prompt）
寫一封給朋友的電子郵件，內容是邀請他們參加我即將舉辦的生日派對，並提供派對的詳細資訊如日期、時間、地點，還有希望他們能夠來的原因。
職場信件書寫指令（Prompt）
寫一封給同事的電子郵件，內容是邀請他們參加公司即將舉辦的研討會，並提供研討會的詳細資訊如日期、時間、地點，以及參加的意義。
政府公文的撰寫指令（Prompt）
寫一封給教育局的公文，內容是請求教育局通知各學校特教系分享協會即將舉辦的針對特教老師的培訓課程資訊，並附上課程的詳細資料如日期、地點及報名方式。
TinaMind：一鍵產生信件內容
我們可以至TinaMind的官網安裝瀏覽器外掛，這個外掛提供簡單易用易上手的UI，並且有非常多已經分類好、在不同領域可開箱即用的現成提示詞，我們只需要像是填表單一樣把我們的需求填入，就可一鍵產生我們要的書信內容。
官方網站：https://tinamind.com/
在介面的頂端，可以選擇是要撰寫新郵件還是回覆現有郵件。並可以選擇郵件內容的長度（自動、短、中、長）、語氣（中立、正式、專業等），並選擇輸出語言。這部分更詳細的說明可參考本書【4-2推薦的瀏覽器外掛與工具】，裡面有專門針對TinaMind外掛有更完整的介紹。
TinaMind（圖／博碩文化提供）
ChatGPT Writer：快速寫信、自動幫你回信
官方網站：https://chatgptwriter.ai/
ChatGPT Writer是一個瀏覽器外掛，能夠幫助用戶快速撰寫電子郵件、修正語法、進行翻譯及進行研究等多種操作。其與Gmail進行深度整合，讓用戶可以很方便地在Gmail信箱內使用AI。無論是撰寫電子郵件、回覆信件、訊息還是進行文本的修正與改寫都能快速完成。
ChatGPT Writer（圖／博碩文化提供）
支援多種AI模型，如GPT 4o、Claude Sonnet 3.5、Gemini 1.5 Flash等。ChatGPT Writer不僅支援多輪對話功能來調整回覆內容，或透過最下方的選單，根據需求調整寫作語氣與回應長度，並支援Markdown格式，讓回覆的內容更加適合特定的場合。最後則可以一鍵將最終的結果放回Gmail回覆欄位內。
ChatGPT Writer（圖／博碩文化提供）
ChatGPT Writer體積小巧、啟動快速，支援多語言，適合各類使用者需求。免費版的使用者一個月可使用15次，若覺得滿意升級Pro版本則月費為$16美金。
節錄自：博碩文化《AI職場超神助手：ChatGPT與生成式AI一鍵搞定工作難題／張可佳（Claire Chang） 著 》
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ChatGPT基本文章生成術：企劃案、介紹文用AI快速完成
運用AI工具快速生成文章，可以用更高效、更簡單的方式完成高品質文章。本文解析如何使用ChatGPT生成基本文章，從企劃案撰寫到段落內容都能輕鬆創作，工作效率大加分！
文／陳冠霖（Brian Chen）
本文目錄（點擊可快速前往）
ChatGPT基本文章生成ChatGPT段落文章書寫
ChatGPT基本文章生成
有了ChatGPT帳號後，我們來看看如何進行文本生成吧！
情境範例：
今天上班，公司在經過幾個小時的開會，決定要開發一款新的懶骨頭沙發產品並上市販售。而撰寫產品企劃的重任像一顆石頭一樣重重的壓在你身上，而更可憎的是，老闆竟然要求你先將初版的企劃案寫出來，並在明天的會議上進行報告並討論。除此之外，你還被要求要在短時間內思考出懶骨頭沙發的優缺點、目標客群以及年齡層等各種面向的問題⋯⋯
此時就可以跟ChatGPT說：
我想撰寫關於新的懶骨頭沙發的產品企劃案，我希望能夠為我分析一下目前此類商品的優點與缺點以及缺點預計可以改進的方向、目標客群以及年齡、預期成本和預期收益等，並幫我根據這些架構進行條列以及撰寫出一篇約400字的文章。
之後就可以看到GPT的回覆，如圖4-4至圖4-6：
（圖／博碩文化提供）
是不是很厲害啊，俗話說萬事起頭難，但現在可以用AI幫你起頭之後，只需要根據這些架構草稿再慢慢去更改內容並撰寫出完整計畫就好了。在這過程中也可以持續使用AI工具來協助各位撰寫，所以在現在這個時代會使用AI工具真的會讓你在職場上的效率超級加倍！
題外話：目前版本ChatGPT會有免費使用GPT-4o生成的服務，當額度用盡就會變回GPT-4o mini生成。所以如果突然發現回覆內容感覺變弱就是GPT-4o額度用完啦。不過別擔心，免費額度是會補充的。
ChatGPT段落文章書寫
如果今天只是需要生成一個段落而已，當然可以使用ChatGPT來進行生成。
情境範例：
在經過一天的煎熬，終於等到要下班的時間了，但你看到老闆向你走過來，心中升起一絲不祥的預感。果然，老闆想要你在明天上班前提交一份關於Python程式語言的介紹，但你只是一個在辦公室為了三餐溫飽而努力的小職員，對於Python這個程式語言根本完全沒有頭緒，加班到很晚看了很多文章還是一頭霧水，焦慮到快要爆炸了⋯⋯
別擔心！在一切還沒變的糟糕之前，你可以直接求助無敵的ChatGPT，只需要在對話視窗中輸入：
請用500個字介紹Python這個程式語言，撰寫文章時請分成四個段落。
接著按下送出，等待ChatGPT回覆即可，以下圖4-7是ChatGPT的回覆內容。
（圖／博碩文化提供）
看到這段文章之後，你驚覺的發現似乎可以根據這段文章稍微修改一下，或者可以「請」ChatGPT協助代為修改，改完之後發現根本沒花太多時間，全部處理完之後終於可以準時下班了，灑花！
基本上各位可以根據自己的需求（或者老闆或老師對你的需求）來對GPT進行文字生成的指示，而各位可以看到生成後的文字底下會有5個小圖標，這5個小圖標由左至右分別為：
大聲朗讀：這個功能可以讓ChatGPT預設的語音來朗讀他的回覆。
複製：淺顯易懂，就是複製這段對話的內容。
重新生成：如果生成的文章你不喜歡的話，可以像慣老闆一樣要求ChatGPT重新生成喔，重新生成後可以選擇重新生成的結果更好、更糟或是沒差別，這個選擇會些微影響到之後生成時的結果，ChatGPT會盡量根據你喜愛的風格生成，並盡可能避免掉你不喜歡的風格，重新生成的結果就像圖4-8這樣。
（圖／博碩文化提供）
● 回應不佳：如果你不喜歡這段回應，可以點選此按鈕並選擇原因告知ChatGPT的回應哪裡需要再修正如圖4-9，這也或多或少的會影響到後續的生成方式。
（圖／博碩文化提供）
● 變更模型：目前可以選擇GPT-4o與ChatGPT-4o mini來進行生成。
另外，目前最新的模型是OpenAI o1，若有購買完整版的話可以再使用o1 preview 模型與o1 mini。惟因本書最終完稿時大約是2024年8月初，所以在OpenAI o1 推出後（2024年9月中）緊急更新了部分內文，故OpenAI o1的部分會放在附錄介紹！
以上就是一些基本的ChatGPT介紹了，各位可以根據這些基本的功能嘗試看看這項服務，相信學會使用ChatGPT一定能為各位後續無論是工作或是生活帶來更多的便利性。接下來我將會帶各位來看看更多的ChatGPT應用。
題外話：如果生成的段落文字過長，因為ChatGPT會有輸出限制，所以有時候輸出到一定程度就會中斷，此時可以輸入指令：「請接續上面的文章內容繼續生成」、「請繼續」、「請繼續生成」，來對ChatGPT下指令讓它繼續生成文章。
節錄自：博碩文化《即學即用！精選 30 招辦公室超高效 AI 生產術／陳冠霖（Brian Chen） 著 》
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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。
[joblist_plugin title='【緯創 量子相關】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E9%87%8F%E5%AD%90%20%E7%B7%AF%E5%89%B5' amount='1']
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。
[joblist_plugin title='【廣達 量子相關】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E9%87%8F%E5%AD%90%20%E5%BB%A3%E9%81%94' amount='1']
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。
[joblist_plugin title='更多【量子電腦】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E9%87%8F%E5%AD%90%E9%9B%BB%E8%85%A6' amount='1']
Claude Cowork新增內建瀏覽器！不用裝外掛，AI可直接開網頁、填表單
Claude Cowork推出內建瀏覽器，可直接蒐集網頁資料、擷取Dashboard數據與填寫表單。本文整理功能用途、付費方案、與Claude in Chrome差異及使用注意事項。
文／《104職場力》
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Claude Cowork有內建瀏覽器了，可以做什麼？Claude Cowork內建瀏覽器和Claude in Chrome差在哪？哪些方案可以使用？使用仍要注意資安風險
Anthropic於美國時間8月26日宣布，Claude Cowork桌面版新增內建瀏覽器（Built-in browser）。當任務需要使用網站時，Claude可以直接在桌面版應用程式側邊開啟自己的瀏覽器，瀏覽網頁、讀取內容、點擊以及輸入文字，不必另外安裝Chrome瀏覽器擴充功能。
這也代表，除了分析電腦裡的文件、使用Connectors串接服務之外，部分原本必須進入網站才能完成的工作，現在可以直接交給Cowork處理。
使用工具：Claude Cowork桌面版是否付費：付費方案限定（Pro、Max、Team、Enterprise）網頁版：https://claude.ai/電腦版：https://claude.com/download手機APP：iOS下載、Android下載
Claude Cowork有內建瀏覽器了，可以做什麼？
過去若要讓Cowork操作網站，需要透過Claude in Chrome擴充功能來操作使用者的Chrome瀏覽器；這次更新後，Claude有了一個與個人瀏覽器分開的內建瀏覽器。
Anthropic舉例，可以把以下工作交給Claude：
蒐集網頁上的研究資料
從Dashboard擷取數據
填寫網頁表單
從供應商Portal收集發票
操作沒有Connector可以串接的網站
例如準備報告時，可以讓Claude上網蒐集資料；處理行政工作時，也可以請它進入網站取得需要的資訊。
Claude Cowork內建瀏覽器和Claude in Chrome差在哪？
兩項功能都能讓Claude操作網頁，但使用情境不同：
Cowork內建瀏覽器：使用Claude自己的獨立瀏覽器，不會直接看到使用者個人瀏覽器裡的分頁、書籤或密碼，適合將一段網頁工作交給Claude處理。若有需要，也可以逐一將網站登入狀態帶入，目前macOS支援從Chrome、Edge、Firefox移轉，而Windows與Linux僅支援Firefox；銀行、電子郵件與單一登入（SSO）網站預設不會移轉，除非使用者自行選擇加入。
Claude in Chrome：是操作使用者已經開啟的Chrome頁面，適合處理已經開啟或登入中的網頁，例如更新CRM、處理收件匣或編輯文件。
簡單來說，想把網頁任務交出去，可以用Cowork內建瀏覽器；想讓Claude操作已開啟的網頁，則可使用Claude in Chrome。
如果使用者原先已在使用Claude in Chrome，仍會作為預設選項；也可以在「Settings → Cowork → Preferred browser」自行切換。
哪些方案可以使用？使用仍要注意資安風險
目前「Cowork內建瀏覽器」功能僅開放給付費方案，Anthropic表示將於一週內陸續推送給Pro、Max、Team方案的Claude桌面版使用者，支援macOS、Windows與Linux；Enterprise方案目前已可由管理員開啟功能（於Organization settings → Cowork → Built-in browser管理）。功能推送到帳號後將預設為開啟，使用者不需另外設定；只要任務涉及網站，瀏覽器就會自動在側邊面板開啟。
內建瀏覽器會在Claude桌面版中運作，只要Claude桌面應用程式保持開啟並連線，使用者也能從Claude網頁版或手機版下指令，讓電腦端的Claude執行網頁任務。
不過，讓AI直接操作網站仍有風險。Anthropic特別提醒，AI瀏覽器可能遭遇Prompt Injection（提示詞注入），例如網頁藏有惡意指令，企圖讓Claude偏離使用者原本交付的任務。官方表示雖有相關防護措施，但無法完全消除風險，因此建議一開始先從可信任的網站使用。
（參考資料：Claude）
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AI代理工時達人的6倍，注意力成瓶頸！從Anthropic內部研究看3個協作提醒
AI交出成果的速度愈來愈快，你卻忙著確認方向、檢查內容、回覆下一步？開發Claude的Anthropic研究自家員工後發現，AI代理執行時數達員工工時的6倍，人的注意力反而成為產出瓶頸。《104職場力》延伸整理3個提醒，帶你重新安排與AI協作的方式。
文／104職場力
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AI代理執行時數達人的6倍，為何注意力成瓶頸？產出增加，員工從「做事」轉向「管AI」提醒1：交給AI前，先決定要它做什麼、怎樣才算做好提醒2：產出增加，驗收方式也要調整提醒3：把注意力留給重要決定、讓團隊知道下一步從「做事」到「管AI」，判斷力要在工作中累積
「AI都幫忙做了，為什麼還有這麼多事要處理？」
同時請AI查資料、整理報表、寫提案，成果很快就送到眼前，接著卻是一連串需要你回應的問題：資料可靠嗎？哪個方向值得繼續？這份內容能交出去了嗎？
Anthropic在10月發布的內部報告〈How employment is changing at Anthropic〉，觀察到這種工作變化。研究分析公司的人事資料、AI使用紀錄、產出指標、員工問卷、行事曆與面試評分表，並訪談17名員工，追蹤AI如何改變工作與用人需求。Anthropic也指出，公司的部分用人做法有其特殊條件，這份研究提供了觀察工作變化的案例。
AI代理執行時數達人的6倍，為何注意力成瓶頸？
報告指出，到了2026年8月，員工指派的互動式AI代理累計執行時數，約為員工工時的6倍。這個比較加總了代理及子代理的執行時間，員工工時則按人數及每週40小時估算。AI代理可以連續執行多個步驟，例如使用工具、修改程式、測試與整理結果。這裡的執行時數計入推論與主動使用工具的時間，排除超過30分鐘的等待。
另一方面，AI代理仍經常需要人的回應。Anthropic發現，在互動式、多輪工作階段中，約8成經過時間是在等待人類輸入。閱讀量也帶來考驗，依互動式代理輸出的文字量及每分鐘閱讀250個英文單字推估，即使是非技術部門，要讀完這些輸出，也需要超過半個工作週。
一邊是等人回應的代理，一邊是不斷送到眼前的成果。報告因此指出，人的注意力成了代理產出的瓶頸。有工程師形容，自己面對的是一整支不斷要求他注意的Claude大軍。
產出增加，員工從「做事」轉向「管AI」
Anthropic觀察，工程師人均程式碼提交頻率約為半年前的5倍，業務成交更多客戶，法律部門也處理更多合約。研究追蹤同一位員工的表現，也發現採用AI工具後，產出隨之增加；公司同期快速成長，則是理解這些變化的重要背景。
省下的時間，也讓員工重新安排工作。一位業務人員表示，自動化接手了原本約20%的任務，包括起草郵件、串接客戶管理系統；一位招募人員則利用AI協助尋找人才、追蹤申請及分析資料，轉而投入面試設計與候選人互動。
值得注意的是，員工開始花心力安排AI如何工作。2026年4月的內部問卷中，20%的受訪者在開放式回答裡，提到自己的角色從執行工作轉向管理Claude。報告也記錄了員工撰寫代理指令、建立監控工具，以及安排代理互相檢查產出的做法。
報告將這類圍繞AI工作流程的建置與管理，稱為「後設工作」（meta-work）。它在平均員工互動式Claude工作階段中的占比，從2025年秋天的10%升至2026年春天的22%，增加超過一倍。
當工作開始包含安排AI任務、審查大量成果，以及處理接踵而來的決定，上班族可以怎麼準備？以下《104職場力》從委派、把關與協調，整理出3個提醒。
提醒1：交給AI前，先決定要它做什麼、怎樣才算做好
當工作逐漸轉向「管AI」，第一步就是把任務說清楚。
Anthropic報告中的一個產品設計團隊，原本負責撰寫Claude.ai問候語等產品文字，後來建立了引導代理生成內容的脈絡資料，再轉向設計提示詞與模型評估。他們把對產品文字的判斷，轉成指引AI產出、評估成果的依據。
Anthropic在2025年12月的另一份內部研究也發現，受訪工程師傾向把容易驗證、出錯代價低的工作交給AI，策略與需要組織脈絡的判斷則留給自己。
這種轉變需要工作者先理解需求，再把自己的判斷轉成AI能執行的規則。
對一般上班族而言，可以從寫清楚任務目的與完成標準開始。例如要請AI「做一份競品分析」，還需要說明許多條件：要比較哪些品牌？資料範圍要觀察多久？分析要幫助團隊選活動主題，還是決定預算？
交辦前，可以先想清楚3件事：
用途：這份成果要幫誰做什麼決定？
標準：必須有哪些內容、資料與來源？
確認時機：遇到什麼問題，需要先停下來問你？
以行銷工作為例，可以這樣交辦：「請整理A、B、C等3個品牌最近半年的公開活動，比較目標客群、主打訴求及優惠方式，每項附上來源與日期。先交比較表，等我確認後再提出活動建議。」
先確認資料與比較方向，再往下發展提案，能讓修改發生在較早的階段。工作範圍愈清楚，AI也愈容易沿著你需要的方向執行。
提醒2：產出增加，驗收方式也要調整
AI能快速交出多份報告或多個版本，檢查工作也需要重新安排。
Anthropic研究檢視同一位員工、同月份、同一程式碼目錄下，代理與員工直接撰寫的程式碼，未觀察到後續刪除或還原比例的差異。這是研究採用的品質觀察指標；報告也指出，程式碼品質有許多面向，AI錯誤可能更難察覺。
這項做法提供了一個實用方向：依工作內容設定驗收重點，讓檢查有明確依據。
延續競品分析的例子，例如價格需要核對幣別、方案與促銷期間；「這個品牌主攻年輕客群」則要檢查是否有資料依據。數字正確與分析合理，需要分別確認。
建議依照任務列出交付前的檢查項目：
整理資料時，要求附上原始來源、資料日期及尚未確認的項目。
製作報表時，要求保留計算方式，方便重算關鍵數字。
撰寫對外信件時，優先核對價格、時程、承諾及公司立場。
提出分析建議時，分開呈現已知事實、推論與假設。
也可以請AI在交付時，先列出需要確認的問題，作為審查清單的起點，再依原始資料與工作要求，檢查是否還有遺漏。最後，記錄連同交代、修改及檢查在內的總時間。持續使用幾次後，便能看出哪些任務確實節省時間，哪些需要調整流程。
提醒3：把注意力留給重要決定、讓團隊知道下一步
AI同時處理多項工作，也可能同時向你提出多個問題。每一項都要求回應，卻未必同樣重要。
Anthropic員工開始建立監控與彙整工具，管理代理的產出及要求。人與人的討論也持續存在：員工會議時間中位數較一年前增加20%，不帶人的技術職員工也增加16%。公司擴張與職務組成變化是背景因素，受訪者則指出，複雜問題仍需要人一起討論、決定。
報告也指出，決策紀錄會影響代理能否取得最新脈絡。團隊在會議中改了方向，就需要更新相關文件，讓後續工作沿用正確資訊。
可以從以下做法開始：
錯開需要判斷的任務。啟動AI任務時，先想哪個階段需要你確認，把要大量判斷的任務錯開，留出閱讀與決策時間。
把重複規則留下來。例如報表使用哪些欄位、資料缺漏時如何標示，下一次工作便能沿用已確認的要求。
交接時附上目前狀態。交出AI協助完成的提案，簡短說明哪些資料已核對、哪些問題待確認、需要誰決定，以及由誰往下執行。
主管也需要把審查與協調納入時程，訂清楚優先順序與最後確認的人。產出加快之後，團隊要一起安排好接下來的判斷與交付。
從「做事」到「管AI」，判斷力要在工作中累積
工作內容改變，Anthropic評估人才的重點也跟著移動。研究分析面試評分表後發現，技術職評語愈來愈常提到自主性與判斷力；非技術職則更常討論候選人是否以客戶與組織使命為重。
這些變化，也伴隨初階技術職占比下降：自2025年初以來，初階人員占技術部門的比例從21%降至14%，占技術職新進人員的比例則從27%降至9%。如何讓新人取得實作與學習機會，成為企業需要面對的問題。
對上班族而言，可以從每一次與AI協作的過程累積判斷：交辦前，先寫下自己的分析；收到成果後，比較差異、查明理由；完成工作後，記錄哪些做法有效、哪些問題需要補足知識。這些經驗，會成為下一次設定任務與驗收成果的依據。
當AI代理承接更多工作，人的注意力該放在哪裡？從想清楚任務、驗收成果，到和團隊做出決定，每一步都需要工作者運用專業，也在過程中持續學習。
（資料來源：Anthropic）
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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
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