身體復原力｜物理治療師帶你治癒辦公室疲勞
104學習
物理
理解自然界基本定律及現象，能應用力學、熱學、電磁學等原理解決實際問題。具備分析數據、建立模型和進行實驗的能力，有助於提升產品設計、品質控制與技術創新效率。這項技能在科技研發、工程製造、半導體產業及能源領域特別受重視，能強化問題解決能力與跨領域合作，提升職場競爭力。
提升你的實力，朝專業更進一步
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精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
普考物理治療生
經專門職業及技術人員普通考試及格並取得衛生署核發物理治療生證書者，其在物理治療
師督導下，按照物理治療師所擬定之治療計畫，執行下列物理治療的輔助工作人員屬之。
從事之工作包高職物理治療科畢業，在物理治療師督導下，按照物理治療師所擬定之治療計畫，執行部份物理治療輔助工作人員屬之。從事之工作包括：(1)執行部份被動運動、功能再訓練等運動治療；(2)執行部份牽引、振動、按摩或其社團法人中華民國物理治療
師公會全國聯合會提出之修正建議。
考試院
高考物理治療師
經專門職業及技術人員高等考試及格並取得衛生署核發物理治療師證書者，其依據醫師診
斷、照會或醫囑，藉用運動治療、徒手治療及物理因子，指導及施行肌肉、骨骼、神經、心臟血管、呼吸、泌尿等系統的疾病損傷所致功能障礙之物理治療，以減除疼痛，增進或保持肌力、耐力、平衡、協調、關節活動度、及動作技巧，並促進或維護呼吸功能及血液循環，提供社會大眾最大動作能力與最佳生活功能之專業工作人員屬之。
考試院
甲級物理性因子作業環境監測技術士
主要是掌握勞工作業環境實態及評估勞工暴露狀況所實施之規劃、採樣、分析或儀器測量。工作項目為1. 勞工作業環境測定法規2.熱環境測定3.噪音測定
物理性因子作業環境測定技術士分為甲乙兩級:
(一)、物理性因子作業環境測定乙級技術士：得從事「勞工作業環境測定實施辦法」中「乙級物理性因子作業環境測定號人員」工作者。
(二)、物理性因子作業環境測定甲級技術士：得從事「勞工作業環境測定實施辦法」中「甲級物理性因子作業環境測定人員」工作者。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
乙級物理性因子作業環境監測技術士
主要是掌握勞工作業環境實態及評估勞工暴露狀況所實施之規劃、採樣、分析或儀器測量。工作項目為1. 勞工作業環境測定法規2.熱環境測定3.噪音測定
物理性因子作業環境測定技術士分為甲乙兩級:
(一)、物理性因子作業環境測定乙級技術士：得從事「勞工作業環境測定實施辦法」中「乙級物理性因子作業環境測定號人員」工作者。
(二)、物理性因子作業環境測定甲級技術士：得從事「勞工作業環境測定實施辦法」中「甲級物理性因子作業環境測定人員」工作者。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
虛擬擴增混和實境應用
虛擬擴增混和實境應用是一種技術，結合虛擬現實（VR）和擴增現實（AR）元素，將虛擬和現實世界相互融合。這種應用旨在創造更豐富、互動和沉浸式的體驗，擴展使用者在現實環境中的感知和互動。透過此技術，可以在實境中引入虛擬物件、信息或互動元素，提供更具創新性和娛樂價值的應用體驗。
虛擬擴增混和實境應用證照專注於培養專業人士在虛擬現實（VR）、擴增現實（AR）和混和現實（MR）等領域的技能和知識。經過這項證照認證的專業人士具備能夠開發和應用這些技術的能力，並且能夠在各種應用場景中創造沉浸式的使用者體驗。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
AIATCE 工程級認證：LLM的行政任務應用
「從演算法開發到模型落地，實踐 AI 解決方案」
工程級認證針對技術開發人員，著重於資料科學實務、模型訓練與系統部署的落地技術，要求應試者具備動手解決真實場域問題的能力。
核心目標：做 AI (Engineering)
適合對象：資訊工程師、資料科學家、AI 研發工程師、數據分析師。
評估範疇：
◆ 核心技術：要求具備程式設計（如 Python）基礎，以及資料處理、機器學習與深度學習的演算法應用能力。
◆ 實戰落地：強調在真實資料集上進行模型的訓練、超參數調優、部署與效能評估等完整工程技能。
◆ 場域解決：必須具備將業務問題轉化為技術問題，並提出有效模型解決方案的能力。
財團法人台灣人工智慧學校基金會
精選貼文，掌握第一手知識
情緒緊繃時的「壓力重置法」：2招物理重置，有效找回重心
當情緒緊繃、感到恐慌時，身體是你的情緒開關！作者為獲得美國專業心理學委員會認證的臨床心理師，分享證實有效的2招物理重置技巧：透過冰水啟動迷走神經、抬腿靠牆減緩呼吸，讓你在幾分鐘內擺脫焦慮，有效找回身心平靜的重心。本文節錄自《重啟你的情緒開關》。
文／珍妮佛．L．塔茲
本文目錄：緊繃時刻的壓力重置（點擊可快速前往）
第一招：讓自己冷靜（物理上的）第二招：把腿抬起來靠在牆上
第一招：讓自己冷靜（物理上的）
時機：當你感覺自己被困住、陷入恐慌，或因為情緒激動、疲憊不堪而難以清晰思考時。如果你正在考慮要不要訴諸那些看似能紓壓的不健康逃避行為，而這些行為最終只會傷害你卻不是幫助你時，這種重置方法特別有效。
作法：
在一個大碗裡裝滿冰水。不要吝嗇使用冰塊，讓水盡量冷一點，但是不要低於攝氏10度。（注意，雖然最有效的方法是使用冰水，但你也可以用冰敷袋或一包冷凍蔬菜來進行。）
設定一個30到60秒的計時器。（如果使用的是冰水，請從30秒開始；如果用的是冰袋，做整整1分鐘會比較有幫助。）
深呼吸，然後屏住呼吸，將臉浸入水中，直到太陽穴的位置，並保持這個姿勢直到計時器響起。（如果你覺得自己需要呼吸，或是感覺情緒有明顯緩和了，也可以停止。）
如果人在外面，或是想嘗試更溫和的方式來找回自己的重心，可以試著在口中含一顆冰塊，或用冰感按摩滾輪（ice roller）輕滾臉部，並把注意力完全轉移到冰冷的感覺上。理由：當你把臉浸入沒有氧氣的冷水中時，迷走神經（副交感神經系統的主要組成）就會啟動，減緩你的心率，並將血液重新分配到大腦，進而自然壓抑你的生理和情緒強度。
同樣的，如果你有跳進過冰冷的水裡，可能會發現，突如其來的寒冷並不會打亂思緒，反而讓你感到神清氣爽。做這些有挑戰性的事（例如跳進冰水裡），並來學習更有策略性的情緒調節，你會擴大舒適圈，懂得欣賞自己與生俱來的韌性。
第二招：把腿抬起來靠在牆上
時機：當你生理或心理上需要暫時卸下壓力幾分鐘時。
作法：
仰面躺下，頭下方墊一顆枕頭（也可以不墊），並把臀部靠近牆面，讓你的腿可以靠在牆上，越接近直角越好。
身體應該要接近L狀，但不要把膝蓋打太直；手臂可以隨意擺放，把一隻手放在心臟上、另一隻手搭著肚子，或是讓你的手臂自然地打開成T 字型都可以。
找到一個放鬆休息的姿勢，持續這樣躺幾分鐘（你也可以放音樂來幫助自己放鬆）。
你可以往側邊滾動，緩緩恢復坐姿，然後舒適地坐個幾分鐘休息，再回到你接下來的日常行程中。如果想要有更平靜的體驗，也可以搭配放慢呼吸練習。
理由：整天站著或坐著會影響循環，而研究顯示，把你的雙腿高舉過頭可以減緩心律，並促進血液流動（如果你有尚未穩定控制的高血壓，請先諮詢醫生再嘗試這個做法）。
許多在學習瑜伽的人發現反轉瑜伽（inversions）—把雙腿抬到高於上半身的倒立姿勢—能舒緩下背的疼痛。這樣的姿勢可以幫助你減緩呼吸，不但能讓你更有修復元氣的感覺，許多研究也證實這能幫助你做出更好的決定。
我喜歡這個重置方式能強迫你做得更少，並讓你從「往上看」的視角看世界。另一個好處是，這可以幫助放鬆，又不會誘惑你打瞌睡。
節錄自：高寶書版《重啟你的情緒開關：高壓人生不爆炸指南，5分鐘減輕身心壓力，找回生活掌控感》／珍妮佛．L．塔茲 著
精選 Copilot 新功能上線：Teams 不存逐字稿也有會議摘要、Excel 一鍵清髒資料，上班族先學這 3 招
開會怕留下逐字稿，所以乾脆不開 Copilot；月底整理報表，又卡在多餘空白、日期格式亂七八糟、同一筆資料重複出現。微軟 10/30 發布「Microsoft Copilot 10 月新功能」整理，有 3 個功能剛好解決這些日常麻煩，而且 10～11 月陸續全球上線。
📊 這次更新重點
．Teams：不保存逐字稿，也能產生 AI 會議摘要（10 月全球上線）
．Excel：新增 Copilot「清理資料」技能，抓出重複值、格式不一致、資料型別錯誤，你確認後才修改（10 月起逐步全面上線）
．Copilot Chat：可以用白話建立自己的「技能」（Skills），還能分享給同事（11 月陸續上線）
．其他：Word 加入 20 多個法務技能；Copilot 筆記本的「語音摘要」新增「Critique」（評論）、「Debate」（辯論）格式，目前只開放 Frontier 搶先體驗計畫，11 月才全球上線
💡 3 招上手
1️⃣ Teams：開會前先打開「不存逐字稿的智慧回顧」
．開會前：行事曆 → 打開會議 → 選項 → Copilot → 開啟「Start Intelligent Recap when Copilot is turned on」→ 套用
．會議中：視窗上方的「Meeting AI」可以開關智慧回顧；只有開著的時段會被摘要，會議結束時要保持開啟
．會議後：到會議的聊天室 → 「Recap」看摘要
．摘要會存成唯讀 Word 檔，放在主辦人 OneDrive 的 Meetings 資料夾，預設 120 天後到期
2️⃣ Excel：叫出「@clean-data」清理髒資料
．在 Copilot 對話框輸入「@clean-data」，或從技能選單選擇
．會檢查：多餘空白、文字與數字格式不一致、日期格式不一致、重複值、存成錯誤型別的數值
．流程：Copilot 先說明找到哪些問題 → 提出修正 → 你逐項挑要套用哪些
．支援 Excel Windows、Mac、網頁版
3️⃣ Copilot Chat：把重複交代的事做成「技能」
．用一般對話描述你要的做法，例如「把週報整理成：本週完成、下週計畫、需要協助，各 3 點以內」
．建好的技能可以分享給同事；也能在「Agents & Plugins」找到同事或公司分享的技能
．管理員可以在 Microsoft 365 系統管理中心部署或封鎖技能
⚠️ 三個常見誤解
1️⃣ 以為人人都能用 Teams 不存逐字稿的摘要
→ 主辦人需要 Microsoft 365 Copilot 授權；只有同公司、也有 Copilot 授權的與會者看得到摘要，外部來賓看不到。只支援排定的會議，一般通話、即時會議不行。
2️⃣ 以為不存逐字稿，摘要就跟以前一樣完整
→ 官方說明這個模式會後只保留 AI 摘要，章節、主題、提及、語音回顧等內容可能沒有。需要逐字記錄的會議，還是要用原本的錄製與轉錄。
3️⃣ 以為清理資料可以直接全部套用
→ 微軟的設計是「你看過、同意才改」。日期是「月/日」還是「日/月」、看似重複的兩筆是不是真的同一筆，只有你知道業務脈絡。先另存一份原始檔再清理最保險。
📝 小練習
找一份你最近整理過的 Excel 名單或報表，先自己數一數：有幾筆重複？有幾種日期寫法？再輸入「@clean-data」，比對 Copilot 抓到的問題跟你數的一不一樣。差異的地方，就是你最需要人工把關的地方。
📚 104學習相關課程
．免費課｜5分鐘學會Copilot財會工作分工：對帳、分錄、差異分析，哪些先交給AI、哪些自己判斷
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．免費課｜AI工作術 第3堂：用AI看數據
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/0f3d424e-1658-49a2-851e-6c9fff296f43
．M365 Copilot 微軟AI高效工作流｜重塑AI工作新型態
https://nabi.104.com.tw/course/tibame/e5631446-b218-41a3-b5c9-e4d0673e80ab
．數據分析師｜入門實戰：Excel x AI 打造最強數字力
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/700f35aa-e227-4a12-b673-3b5931342c02
💬 這 3 個功能，你最想先試哪一個？你們公司開會時，對 AI 記錄有什麼顧慮？留言聊聊！
📎 資料來源
．Microsoft Tech Community：What's New in Microsoft Copilot | October 2026（2026-10-30）
https://techcommunity.microsoft.com/blog/microsoft-copilot-blog/what's-new-in-microsoft-copilot--october-2026/4568528
．Microsoft 支援：在 Teams 會議中使用不保存逐字稿的智慧回顧
https://support.microsoft.com/teams/meetings/use-intelligent-recap-microsoft-teams-meetings-without-transcription
．Microsoft Learn：Intelligent recap without saving transcripts（管理員說明）
https://learn.microsoft.com/microsoftteams/intelligent-recap-without-saving-transcripts
．Microsoft 支援：Copilot in Excel built-in skills
https://support.microsoft.com/en-us/excel/copilot/copilot-in-excel-built-in-skills
※ 微軟註明文中日期為暫定、可能變動；各功能是否開放、需要哪種授權，以公司 IT 設定與微軟官方公告為準。Excel 清理資料、Copilot Chat 技能的授權方案，官方頁面未明確說明。中文介面的按鈕名稱可能不同。
諾貝爾物理學獎得主 John Clarke 親臨中興大學 帶領師生探索量子科技新未來
國立中興大學11月12日下午舉辦「惠蓀講座—諾貝爾獎得主專題演講暨科普展覽」，邀請2025年諾貝爾物理學獎得主、美國加州大學柏克萊分校（UC Berkeley）John Clarke教授蒞校演講，分享其探索巨觀量子現象的研究歷程，以及超導量子科技的重要突破。這項研究不僅深化人類對量子力學的理解，更為今日超導量子電腦的發展奠定重要科學基礎。活動同步推出「量子之間・興見未來」科普特展，揭開量子世界的神秘面紗。
2026-11-13 國立中興大學 發布
John Clarke教授是國際知名的超導物理學家，長期致力於超導電子學與量子現象研究。他與研究團隊成功在電路系統中觀測到巨觀量子穿隧與能量量子化現象，證實不只在微觀尺度可以觀察到量子力學的作用，也能在電路系統中顯現出大量電子在微觀尺度交互作用的巨觀量子現象。這項突破性成果使他榮獲2025年諾貝爾物理學獎，也為超導量子位元及量子資訊科技開啟重要發展方向。
本次演講以「From SLUGs to Macroscopic Quantum Phenomena」為題，Clarke教授將分享從早期超導元件研究，到發現巨觀量子現象的精彩歷程，帶領聽眾了解基礎科學如何逐步轉化為改變世界的關鍵科技。
中興大學副校長蔡清標致詞表示，很榮幸邀請兩位國際知名學者蒞校，讓師生有機會面對面交流，認識巨觀量子現象與超導科技的發展。他也歡迎來自各校的師生，期盼透過惠蓀講座，讓不同年齡、不同領域的參與者共同學習、交換想法，並鼓勵同學踴躍提問，將感興趣的問題帶回課堂，持續探索與討論。
提問時，一名物理系大一學生請教未來投入科學研究的建議。Clarke教授表示，首先要確認自己對研究領域的興趣，並慎重選擇指導教授。除了學術能力，教授是否與學生保持密切交流、適時提供指引，同樣重要。他強調，「選擇跟誰做研究，和選擇研究什麼一樣重要」，也建議同學向指導教授所帶領的學生請益，了解實際的指導方式。
演講特別邀請中部多所高中一同參與。（圖／國立中興大學提供）
談及AI能否協助尋找研究主題、提出原創想法，Clarke教授表示，AI能否真正帶來原創性的科學突破，仍有待觀察。他以量子力學的誕生為例，指出科學發展往往難以預測，未來會如何演變，目前仍無法確定。
除了諾貝爾大師的精彩演講，活動也特別邀請美國國家標準暨技術研究院（NIST Boulder）的Dr. Sam Benz，以「Superconducting Devices: Principles and Real-World Applications」為題，介紹超導元件的基本原理與實際應用。透過兩位國際頂尖科學家的分享，讓師生從基礎物理研究一路認識量子科技的實際發展與未來潛力。
為了讓更多師生及社會大眾親近量子科學，中興大學也同步推出「量子之間・興見未來」（From Quantum to Infinity）科普特展。展覽內容獲國立自然科學博物館授權，以淺顯易懂的方式介紹量子世界、薛丁格的貓、光的波粒二象性、量子電腦及約瑟夫森效應等重要科學概念，並結合中興大學前瞻理工科技研究中心自行設計的「薛丁格的貓3D浮空投影」互動展示，讓抽象的量子理論化為生動有趣的科學體驗。
活動同步推出「量子之間・興見未來」科普特展。（圖／國立中興大學提供）
中興大學近年積極推動半導體、先進材料及量子科技相關研究與人才培育，透過國際學術交流、跨領域研究及科普教育，持續拓展師生的國際視野。本次邀請諾貝爾物理學獎得主蒞校，不僅是難得的國際學術盛會，更期望藉由大師的研究故事，啟發年輕學子對基礎科學的熱情，鼓勵學生勇於探索未知、突破既有思維，從科學的好奇心出發，開創未來科技的無限可能。
活動由國立中興大學及前瞻理工科技研究中心主辦，國立自然科學博物館、台灣物理學會、中興大學物理學系及教育部”STEM by Her”計劃協辦。
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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強化你的職場韌性：面對挑戰的五大核心能力
文： 小婉家族研究生 趙詠捷 | 工商心理實驗室
原標題：打造職場勝利組，提升職場韌性的幾個方法
在迅速變化和充滿壓力的現代職場中，韌性成為促成職業成功的關鍵特質。職場韌性，即在壓力和挑戰面前迅速適應和恢復的能力，能使人們在遭遇困難時，迅速調適情緒並保持積極行動力。本文將深入探討職場韌性的多面向，並探討如何透過後天學習和訓練來培養這一能力，涵蓋彈性思考、情緒調節、有效溝通、自信和樂觀這五大關鍵能力。探索這些技能如何幫助員工將壓力轉化為動力，提高工作效率，並在職業生涯中獲得持續成長和成功。
透過研究整理，職場韌性（Workplace Resilience）的定義：是指心理韌性在職場上的運用，指的是在職場上面對壓力、挑戰、變化和困難等不利因素時，能夠快速適應和恢復的能力，於諸多研究中又稱為職場復原力。有高度職場韌性的人在經歷工作壓力和困難時，能快速調節、轉換情緒和思維，繼續前進、保持積極態度和行動力。1990年代興起的正向心理學派認為：儘管生活中都得面臨壓力或不好的事件，但某些正向的人格特質（如：樂觀或主動性人格）與情緒（如：喜悅、快樂），能幫助個體將壓力轉換為助力、適應逆境、擁有韌性、追求幸福（Diener, Oishi, & Lucas,2003）。其中，「韌性」即是指個體面對逆境時所展現出的一種特質（利翠珊，2006），可用來解釋為什麼有些個體暴露於困境中，卻能從低谷反彈，最後達成正向的適應，不被擊倒。因為，韌性能讓人將困境或壓力視為挑戰，而不再消極地將外在環境的要求或限制當成阻礙。它可以幫助人們應對職場上各種變化和挑戰，提高工作效率和工作滿意度，增強職業發展和成功的機會。
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職場韌性並不是專屬於某些人獨有的特質，而是可以透過後天的學習和訓練來提升的能力。具有職場韌性的人可能透過提升以下幾種能力來增加自己的職場韌性，同時為自己創造高RQ(Resilience quotient,簡稱RQ)：
1. 彈性思考
對新的思考方向、可能性或是新的角度保持開放的態度，透過不同角度看到問題解決的可能性，並從中找尋最佳的解決方案。彈性思考能夠幫助人們在不斷變化的環境中應對挑戰，並實現個人和職涯的目標。
2. 情緒調節
情緒調節就是於情緒反應過程中，對個人體驗何種情緒，以及採取何種方式體驗抒發情緒產生影響的過程，同時，在職場中面對有情緒起伏(通常是負面情緒)的當下，以維持工作效率及人際互動的關係，降低非理性狀態所帶來的失誤。在緊急狀況解除之後，適度的發洩情緒也是調節的方法之一。
3. 溝通能力
有效的表達自己的想法和意圖，並傾聽他人的需要，透過與他人之間的溝通達到解決歧見和衝突，建立信任並協調出雙方都可接受的結果。
4. 自信
充分的去瞭解自己的優勢與可以為職場上或組織帶來的價值，對自己的能力、價值和能夠應對的情況感到有把握感。自信是一種重要的心理資源，自信的人相信自己可以克服挑戰實現目標，並能應對工作中的困難。
5. 樂觀
樂觀(Optimism)是人對各事物所持的一種思想態度，是我們如何歸究事情發生的原因，對事情慣用的一套解釋形態 (Attribution style)。樂觀的人，對發生了的事付予正面的詮釋，對未發生的事則會預計好的結果。樂觀的人通常也比較能夠應付變化的壓力和挑戰，為自己和他人帶來希望感。
小婉家族研究生 詠捷
文獻來源:
郭美琪（2024）。在COVID-19疫情下保護性社工人員職場韌性之研究〔碩士論文，國立屏東科技大學〕。華藝線上圖書館。https://doi.org/10.6346/NPUST202400079
文麗婷（2018）。理情教育融入九年級國文課程之行動研究〔碩士論文，國立臺灣師範大學〕。華藝線上圖書館。https://doi.org/10.6345/THE.NTNU.ED.026.2018.F02
陳佳雯、許伊均、陸洛、吳詩涵（2012）。以韌性觀點探討女性主管的職業生涯歷程。彰化師大教育學報，(22)，51-71。https://doi.org/10.6769/JENCUE.201212.0051
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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。
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AI時代的手作溫度！亞洲大學時尚系用植物纖維找回永續設計初心
亞洲大學時尚設計學系近日舉辦「自然再生纖維的加值重構／拼貼技法的循環經濟創意設計」專題講座與實作課程，邀請台灣大地原色工作室負責人洪晧倫蒞校授課，帶領學生從自然素材出發，探索再生纖維在服飾、生活用品與創意設計中的應用可能，面對永續發展與循環經濟日益受到重視，材料再生與再利用已成為當代設計教育的重要課題，本次課程也藉由理論與實作並進，引導學生思考設計如何回應環境永續與資源循環。
2026-06-12 亞洲大學 發布
講師洪晧倫長期投入自然媒材研究與永續創作實踐，課程中分享多項自然纖維再利用案例，說明植物纖維、樹皮布等原本可能被視為廢棄物的自然材料，如何透過重構、拼貼、壓合與加工技術，轉化為兼具藝術性、功能性與實用價值的設計作品。透過案例解析，學生得以理解材料再生不只是資源循環的技術過程，更是創造設計價值與建立永續思維的重要途徑。
講師洪晧倫帶領同學們實際操作再生循環與自然重構拼貼。（圖 / 亞洲大學提供）
課程內容涵蓋構樹畫創作、植物纖維製衣概念、纖維強化技術，以及樹皮布複合材料應用等主題，並安排提包、扇子及生活用品等創意改造實作，學生透過親手操作，觀察自然素材特有的紋理、色澤與纖維結構，學習依據材質特性進行設計判斷，並嘗試將再生纖維轉化為兼具美感、功能與環境友善價值的作品，進一步體認設計師在永續發展中的責任。
亞洲大學創意設計學院副院長兼時尚設計學系主任林青玫分享，隨著人工智慧技術快速發展，設計教育除了培養學生掌握AI數位工具與創新技術，也應重視人文素養與社會關懷，她指出，設計的本質來自對人、環境與文化的理解，永續設計更需要從材料選擇、製程方式到使用價值進行整體思考；AI雖能協助設計師提升效率與拓展創意，但作品真正的價值仍來自人文精神與對社會需求的回應。
洪晧倫講師與林青玫主任和亞洲大學時尚系學生作品大合照。（圖 / 亞洲大學提供）
系主任林青玫表示，本次課程透過理論講授與實作體驗並進，讓學生從自然再生材料的特性出發，理解循環經濟在設計創作中的應用方式，學生透過拼貼與重構技法，嘗試賦予材料新的功能與美感，也進一步思考設計如何回應環境永續與社會需求，學系未來將持續推動永續設計與跨域創新教育，培養兼具創新能力、環境責任與人文關懷的設計人才。
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超越設計極限：#catia 如何實現 #人形機器人 安全且高效能的「黃金比例」#運動學 #動力學 #輕量化
在複雜的人型機器人設計中，您是否總在運動學、動力學與輕量化之間面臨難以平衡的衝突？
CATIA 能夠模擬運動範圍，最佳化重量並整合電子元件，從而確保機器人安全且有效率地執行任務。
✅ 運動學 (Kinematics) 模擬：實現擬人化動作的精準控制。
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實戰案例分享：Gabriel Shupe 和他的團隊在導師的幫助下，利用 CATIA 設計了這個人形機器人腿🦿！這個團隊的靈感來自 KOREATECH 的 Hyperleg 專案。 CATIA 多學科整合能力的最佳證明。
瞭解更多： 瞭解更多 CATIA 應用如何突破您的工程瓶頸，就在 青騰國際https://line.me/R/ti/p/@qingteng?from=page
影片出自：Dassault Systèmes
中原大學與Teradyne合作育才 聚焦半導體測試與矽光子技術
中原大學與Teradyne透過產學合作課程及實習規劃，共同培育符合產業需求的高階測試人才。（左起：中原大學副校長吳宗遠、Teradyne亞太區銷售副總裁Richard_Hsieh、中原大學半導體產業學士學位學程主任郭泰辰）(圖 / 中原大學提供）
為加速產業接軌、培育兼具技術深度與實務能力的人才，中原大學與全球自動化測試設備領導者Teradyne（泰瑞達）合作開設課程，安排學生進入產業現場實作，並提供兼職實習機會，展現校企合作育才的積極布局。6月1日下午，Teradyne亞太區銷售副總裁Richard Hsieh應邀至中原大學專題演講，解析AI與高效能運算（HPC）時代下半導體測試的架構變革與技術趨勢，協助學生掌握產業前沿發展，提早布局未來職涯。
2026-06-02 中原大學 發布
中原大學半導體材料與光電檢測碩士學位學程主任鄭湘原表示，因應AI、高效能運算、先進封裝與矽光子技術快速發展所帶動的測試人才需求，中原大學與美商Teradyne於本學期合作啟動「高效能運算與共光學封裝測試」產學合作課程。除課堂教學外，未來兩週也將安排學生前往Teradyne新竹據點進行實作，讓學生提前接觸產業環境，縮短學用落差。
Teradyne亞太區銷售副總裁Richard_Hsieh於中原大學專題演講，解析半導體測試技術發展與人才需求。（圖 / 中原大學提供）
為支持產學交流並拓展學生視野，Teradyne亞太區銷售副總裁Richard Hsieh應邀至中原大學發表「ATE測試與AI驅動趨勢」專題演講。他指出，隨著AI、先進封裝、車用電子與資料中心等應用快速發展，半導體產品複雜度持續提升，測試技術挑戰也同步升高。AI時代帶動半導體需求成長，後段封裝與測試的重要性將持續提升，尤其KGD（Known Good Die）、系統級測試及高並行測試能力，將成為關鍵競爭力。他也勉勵學生持續關注AI與半導體產業趨勢，厚植專業實力，把握未來職涯發展機會。
此外，為深化校企連結，Teradyne亦宣布提供一年期兼職實習名額，將課堂訓練延伸至企業環境，強化實務經驗累積。人資部門並同步啟動學生人才資料庫建置，提升未來半導體測試工程師的招募效率。Teradyne表示，本計畫不僅有助於縮短學界與產業的技術落差，更象徵公司在台灣高階測試人才供應鏈布局的重要一步，預期將為未來三到五年的人才競爭力帶來實質助益。
中原大學與Teradyne合作開設「高效能運算與共光學封裝測試」產學課程，攜手培育半導體檢測人才。（圖 / 中原大學提供）
中原大學與Teradyne合作開設的「高效能運算與共光學封裝測試」課程，邀集Teradyne資深應用工程師與博士級專家組成講師團隊授課，完整導入當前半導體產業最重視的實務能力。課程為期16週，聚焦半導體測試、自動化設備（ATE）、光電封裝與矽光子量測等前瞻技術。為強化教學成效與實作深度，課程實驗安排於Teradyne新竹據點進行，學生可直接接觸產線級儀器與量測設備。 中原大學表示，面對半導體產業快速發展與智慧化轉型趨勢，未來將持續深化與國際企業之合作。美商Teradyne為全球知名自動化測試設備與先進機器人技術公司，長期深耕半導體測試領域。此次雙方合作，不僅縮短學生與產業的距離，也為企業人才布局提供解方，在AI、高效能運算、先進封裝與矽光子技術快速發展的趨勢下，攜手樹立產學合作新標竿。
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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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擬定計畫讓自己更從容！用「IF-THEN」架構提高執行力，把行動具體化
擬定計畫究竟是好事，還是不必要的束縛呢？其實，未完成的任為會讓大腦焦慮，擬定計畫反而能讓自己更從容。作者為日本行動心理學家，介紹高效率的「IF-THEN」計畫法，將目標轉化為具體的行動指令，有效提高執行力！本文節錄自《為什麼你的時間管理總是沒效率？》。
文／望月俊孝
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擬好計畫，機會來臨，也能從從容容讓執行力提升的「計畫」，關鍵在哪裡？1. 運用「IF-THEN」，將行動具體化2. 在 IF 的部分加入「時間」和「地點」
人生中想做的事，一件都不放棄⋯⋯x 不要刻意擬定計畫，順勢而為○ 為每件事情擬定「計畫」
談到時間管理時，無法避開的一個核心主題，就是「計畫」。
「雖然喜歡擬定計畫，但做到一半就覺得滿足，結果什麼也沒有實際完成。」
「一旦列了計畫，就覺得被束縛，因此乾脆不做計畫，走一步算一步。」
關於計畫，許多人都有不同的想法與經驗。那麼，擬定計畫究竟是好事，還是不必要的束縛呢？
想像一下這種情況：
好不容易迎來假期，腦子裡卻不停浮現未完成的工作；而在工作時，反過來又總是想到私人煩惱與待辦事項。
這種「心裡有未完成的事，就會反覆浮上心頭」的現象，心理學上稱為「蔡加尼克效應」（Zeigarnik effect）。
這確實是個棘手的問題。無論是工作還是休閒，只要心思被其他事牽著走，就很難在當下全心投入。結果不但做不好，連享受其中的樂趣都變得遙不可及。
因此，人類逐漸發展出一種能力：將「尚未完成的事」先在腦中完成一遍。這正是「擬定計畫」的本質。
擬好計畫，機會來臨，也能從從容容
擬定計畫的重要性，可以從2011年佛羅里達州立大學羅伊．鮑邁斯特（Roy Baumeister）團隊研究中看出端倪。
研究團隊要求97名參加者在5分鐘內「盡可能列出海洋生物的名稱」。並給了所有人相同的提示：「請依照A∼Z的字母順序分類列舉。」如果以日文回答就像是：【ア】青若梅鯛、【イ】魷魚、【ウ】海膽、【エ】蝦子⋯⋯這樣依序排列，確實是個不錯的方法。
接著，研究團隊將參加者分成三組：
【A】只明確設定目標
【B】在目標明確的基礎上，再擬定「如何運用提示」的具體計畫
【C】不設定目標，也不擬定計畫
而真正的實驗在後面。在開始列舉海洋生物之前，研究團隊先讓所有人解一道和主題完全無關的謎題。換句話說，他們想測試的是：當你正準備朝一個既定目標前進時，如果突然遇到新的挑戰，你能不能穩住心，順利切換？
結果相當有趣。
表現最差的竟然是【A】組，甚至連什麼都沒做的【C】組都比他們好。這正是「蔡加尼克效應」的影響：當大腦被「未完成的任務」占據時，就很難專注在眼前的新問題上。
那麼，如果放到現實生活呢？
突然的意外讓你大亂陣腳
臨時冒出的機會，卻因反應不及而錯失
明明事情不大，卻因「心被卡住」而浪費大量時間
這些狀況，其實和上述實驗是同一個機制。
相反地，反應最好的是【B】組，也就是目標清楚且有計畫的人。因為事先擬定計畫，大腦會自動認定：「這件事我已經安排好了，暫時放著也沒關係」，於是能將注意力順利轉移到新問題上。
對於計畫，羅伊．鮑邁斯特的見解如下：「具體的計畫就像劇本，人就能不帶猶豫地一路執行到底。」
而在最後回到原本「列舉海洋生物」的任務時，具體擬定計畫的【B】組，活用提示的程度竟然是【A】組的7 倍以上。
這個結果告訴我們：光有好方法是不夠的，更重要的是「要如何落地執行」。計畫不是為了把自己綁住，而是為了讓大腦知道「下一步要做什麼」，讓你能自由地專注於眼前的事。
讓執行力提升的「計畫」，關鍵在哪裡？
那麼，該如何擬定一份真正有效的計畫呢？
以下介紹一個簡單且容易實踐的方法。
1. 運用「IF-THEN」，將行動具體化
在前述實驗中，表現最好的【B】組所採用的計畫如下：「如果任務開始，就先寫下字母，然後依序寫出對應的海洋生物名稱。」這樣的表述清晰而具體，不留模糊空間。也就是說，以「IF（在某個時點）-THEN（立刻採取某行動）」的方式，把行動流程明確寫出來。
2. 在 IF 的部分加入「時間」和「地點」
2001年，英國巴斯大學莎拉．米林斯（Sarah Milne）團隊研究指出，當參加者在計畫中明確寫下「什麼時候」與「在哪裡」運動時，有高達91％的人能長期維持運動習慣，執行率甚至是僅被告知運動好處者的6.2倍。
此外，關於「什麼時候」這一點，若能具體到「當天的幾點幾分開始」，比起「一天之中找時間進行」更具效果。例如：與其寫「早上起床後運動」，不如寫「早上6 點半起床後，立刻在床上做伸展運動」，成功機率會更高。
你應該能感受到其中差異了。為某件事情擬定「計畫」，不只是在提高完成度，也是在為大腦預留面對突發事件與新機會的空間。
換句話說，能夠把想做的事一件件完成的關鍵技能，就是「計畫」。而「擬定計畫」本身，就已是極具力量的行動。請務必試著運用看看。
以「IF-THEN」的架構來擬訂計畫
IF（在某個時機）
THEN（立刻去做某件事）
⮕這樣執行率就會提高！如果將「時間」和「地點」加入IF-THEN的計畫中，就更完美了！
圖／采實文化《為什麼你的時間管理總是沒效率？》
節錄自：采實文化《為什麼你的時間管理總是沒效率？：史丹佛、哈佛、麻省理工學院……世界頂尖研究，36個破解拖延、焦慮與瞎忙的時間活用術》／望月俊孝 著
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什麼是「專業的悖論」？
湯姆．特利茲（Tom Tellez）在體育界是個傳奇人物，無論他說什麼，你都會洗耳恭聽。這正是為什麼當有一天他在跑道上對我說「我要你用錯誤的方式跑步，伸出你的小腿，用腳跟著地」時，我會感到非常困惑。我照做了，每一步都是腳跟著地，原本輕鬆自在的步伐變得笨拙而怪異。在我完成這趟姿勢古怪的跑步之後，他又指示我：「這次正常跑。」突然間，好幾個星期以來，我們一直在想辦法突破的問題─試圖讓我的腳在落地時靠近我的身體下方─就迎刃而解了。特利茲在生物力學上簡直就是魔術師，但他所做的訓練方式確實有科學根據。
在我們的認知中，重複一個動作直至完美，是增強我們技能的最佳途徑，但是，最近的一些研究卻提出了不同的路徑，即所謂「專業的悖論」（paradox of expertise）。我們熟稔精通某件事，以至於滑入那個深深磨損的溝槽之中。我們的大腦已經來過這裡很多次，對我們所做的事習以為常，不再聽從實際的體驗。我們根本感覺不到正在發生什麼事，我們的預測機器運作得太順利，反而忽略了身體正在做的動作。我們在第三章曾看到研究人員發現，當專家們在發揮才能時停滯太久，會變得情感麻木，失去最初讓他們成功的內在喜悅。
放大錯誤：做錯事來喚醒大腦
若要再度體驗這樣的喜悅，我們需要中斷此一模式。當我們突破限制自身能力的困境時，大腦也會隨之清醒，我們會恢復感覺，再度投入尋找問題解決之道的過程中。正是在這樣的探索中，我們變得更具適應力與堅韌性。研究人員把特利茲所用的訓練方式稱為「放大錯誤」，即做一些錯事來改變我們的認知與注意力，使我們擺脫既有的做事方法，並透過新的態度來找出新方法。這會改變我們對訊息的權重。錯誤的跑步方式讓我意識到自己的腳是如何著地的，而不會因為我每天做數千次這個動作而忽略它。我的身體會改變策略來因應這些新訊息。在訓練中逼近自身極限的過程，會提醒我們：腦海裡那些在做到第七次時就告訴自己已經筋疲力盡的聲音，也許並沒有那麼準確，因為我們最後還是完成了第十次。這正是認知的體現，提醒我們的大腦，有許多訊息值得我們留意並加以理解，而有時候，我們所傾聽的恰恰是錯誤的訊號。
這些都能促進觀點的改變，打開我們的眼界，形成新的習慣。我把這一類具有干擾作用的動作，稱為做一些瘋狂事。若要擺脫瓶頸或困境，就需要改變我們的預測重點，讓我們的身體恢復感受與體驗，釐清哪些是真實且相關的，哪些又是誇大與被忽略的。我們會明白，還有其他值得我們留意的訊號與途徑存在。我們因此拓展了自己的潛在道路。
改變觀點能幫助我們突破瓶頸
有時候，為了看清現實，我們需要改變觀點，這通常意味著要從其他方向來看事情。我在我的心理績效訓練課堂上，會要求運動員在黑暗中進行練習，以干擾他們的視覺感知，迫使大腦接收不同的訊息並尋找新的模式。同樣地，麥可．喬登曾在頻頻閃爍的閃光燈下練球。NBA球星史蒂芬．柯瑞也曾在練習投籃時，使用視覺遮蔽眼鏡來阻斷部分視覺。心理學家也發現，讓患有運動失憶症的高爾夫球選手在水中練習推桿，具有一定的成效。知覺上的劇烈改變，能促使大腦與身體重新調整感知與動作之間的關係，幫助它們重回正軌。
我們正在操縱訊息來源，藉此找到問題所在。我們必須讓人們放下，並重新調整他們過度重視的訊息（例如，父母站在旁邊反而會帶給孩子壓力，促發孩子對威脅的反應）。當我在調查運動心理學是如何處理臨場表現失常的問題時，其中一個人告訴我，有位高爾夫球選手要求朋友與家人在他練球時大聲嘲笑他，他必須訓練自己放棄這條訊息，而不是重視它。或者，也可以參考前棒球選手傑森．庫恩（Jason Kuhn）的做法（他後來成為海豹部隊的一員），他以一種創新的方式來治療運動失憶症。針對大聯盟投手泰勒．馬澤克（Tyler Matzek），庫恩在馬澤克專心投球的同時，會播放球評與播報員批評他的片段。在這種情況下，大腦會緊抓住這個威脅不放─外在的批評與壓力─而不是專注於投球。干擾與調整是改變我們預測的方法之一。
在運動之外的領域也是如此。作家有自己的一套感知──行動連結版本，當他們陷入瓶頸時，所有事情都會混在一塊兒。每頁的文字看起來都一樣，所有故事都攪和在一起，無法將自己與故事分開，對作品變得麻木。作家會利用各種感知上的干擾來重回正軌。記者蓋伊．塔雷斯（Gay Talese）會把作品貼在牆上，然後用雙筒望遠鏡觀看。他解釋：「我要重新審視它們，就像它們是別人寫的一樣。」作家阿什利．梅麗曼（Ashley Merryman）告訴我，她在編輯自己的作品時，是採倒著讀的方式。小說家村上春樹則是利用語言的力量來改變觀點，他會先用英文寫作，接著再翻譯成日文。托爾金（J.R.R. Tolkien）的方式更是到了一個極致，他甚至創造出一種新語言，假裝自己是在翻譯一部他發現的古籍《西境紅皮書》（The Red Book of Westmarch）。改變觀點能幫助我們突破瓶頸。
節錄自：時報出版《鬆綁表現焦慮：為什麼愈想證明自己，愈容易搞砸？》／史蒂夫．麥格尼斯 著
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