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CSSLP（Certified Secure Software Lifecycle Professional）證照專注於軟體開發生命週期中的安全性，涵蓋需求分析、設計、開發、測試與維護等階段，確保軟體在整個開發過程中具備防護措施與風險管理能力，適合軟體工程師、資安專家及開發團隊成員提升應用安全技能，強化軟體產品安全性與合規性。
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專業級機器學習工程師利用 Google Cloud 功能與機器學習方法的知識，來建立、評估、生產和優化AI解決方案。機器學習工程師處理大型、複雜的資料集，並建立可重複、可重複使用的程式碼。 根據基礎模型設計，同時實施生成式AI解決方案。
機器學習工程師著重AI實踐，與其他職位密切合作，以確保AI應用程式的穩定與成功。
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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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精選 AI寫企劃、看數據總是不能用？4種工作先排順序再交代，第一版就能討論
請AI寫企劃、做研究、看報表，結果常常看起來很完整，卻不能直接用？
問題多半不在AI的能力，而在我們只說「幫我寫」「幫我分析」，讓它自己猜目的和標準。
四種常見工作，可以共用同一個骨架：
1. 交代目的與標準：給誰看？看完要做什麼決定？
2. 排好先後步驟：先要中間產物，確認後再往下做
3. 要求附上依據：出處、算法、引用原文，讓你能驗收
套到四種工作，各有一個先後順序：
① 寫企劃｜架構先定，內容後補
先寫明讀者與目的，請AI只給三個主張和大綱；確認後才補內容，每個數據都附出處，查不到就標「待查證」。
② 做研究｜大題切小題，說法衝突並陳
先把大問題切成四到五個能用資料回答的小題；每題比對三種來源、標出年份；說法互相衝突時，請AI並列出來，由你判斷。
③ 看數據｜問題先行，數字在後
不要只丟報表說「幫我分析」，先寫成決策問題，例如「上季回購率下滑，是哪一群顧客流失」；講好期間、欄位和比較基準，只要兩三個關鍵發現，並附計算方式。
④ 審提案｜先找漏洞，後打分數
先逐條列漏洞並引用提案原文、分出輕重；再依事先講好的配分計分；最後請AI扮反方，提出最強的反對意見。
最常見的三個錯誤：
・一開口就要整篇成品，方向錯了只能整篇重寫
・AI給的數字沒查就直接用
・一邊挑毛病一邊打分數，分數被第一印象帶走
小練習：挑一件你這週要交的工作，寫下這兩句再交給AI——
「這份東西給＿＿看，看完要他＿＿。」
「先給我＿＿（大綱／小題清單／漏洞清單），我確認後再繼續。」
比較一下，和你平常的第一版差在哪裡。
想看完整的五分鐘影音說明，104學習免費課程「AI工作術」四堂已經上線，免費報名就能看：
第1堂｜5分鐘學會用AI寫企劃
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/57aed01b-9d82-4438-b09e-e2367abc0207
第2堂｜5分鐘學會用AI做研究
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/595a665d-07a3-461d-b37e-1f8158eca70d
第3堂｜5分鐘學會用AI看數據
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/0f3d424e-1658-49a2-851e-6c9fff296f43
第4堂｜5分鐘學會用AI審提案
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/19983d11-9e93-41ae-9924-46f8d6cd47dd
也歡迎在留言分享：這四種工作，你最常請AI幫忙哪一種？有沒有哪一次的第一版特別好用（或特別難用）？
使用提醒：AI可能出錯，重要數字請自行查證；上傳資料前先確認公司規定，並去除姓名、電話等個資。文中案例皆為假設情境。
.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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文／104人資市集
「104 talks」致力於協助職場人士的知識學習與能力提升
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講者及主題介紹
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104 人資市集 保有相關課程內容調整及講師之變動權，可能視情況進行適當的修改與調整。
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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。
[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。
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《數位通國際的實戰實力》
自2003年起，數位通國際秉持專業謹慎的顧問實力，協助企業建置環境、設備並排除IT技術瓶頸。我們的服務觸角多元，從協助亞東科技大學的設備建置與保固，到為英爵醫美、萬寶龍提供穩定的網路與設備技術支援；同時，更為果核數位量身規劃雲平台建置與後續技術支援，甚至將IDC專業維運與技術顧問服務成功輸出至史瓦帝尼。透過一站式的專業託管，協助企業將寶貴的核心人力聚焦於業務創新。
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VIBE CODING 智能體工程開發實戰
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ITE嵌入式系統軟體開發專業人員備考｜IEX交叉編譯、Linux啟動與除錯
準備 ITE 嵌入式系統軟體開發專業人員鑑定，IEX「嵌入式系統的開發平台與工具（Embedded Linux）」涵蓋開發工具、系統程式設計、核心啟動與系統整合。本篇聚焦交叉編譯、組態／編譯／鏈結，以及啟動階段的故障定位；讀完應能根據目標架構與錯誤紀錄，選擇合理的優先檢查方向。
本文目錄
考試範圍：IEX開發環境、啟動與整合
必懂觀念1：主機、目標與建置階段
必懂觀念2：沿啟動主線定位故障
必懂觀念3：以紀錄驗證修改
常見誤判：從題目條件排除錯誤方向
練習題與解析：沿用本堂影片教學題
備考檢查清單
本篇對應的官方範圍與延伸準備方向
官方來源與資料說明
考試範圍：IEX開發環境、啟動與整合
本篇主要對應 IEX 的開發環境：除錯、測試與模擬工具，系統程式設計中的啟動、組態、編譯、鏈結，以及系統整合；並連接核心初始化與啟動、檔案系統主題。這些觀念亦呼應 IEA 的開發環境與設計整合，但本文以 IEX 的建置及啟動判斷為主。
必懂觀念1：主機、目標與建置階段
開發主機是編輯與建置程式的電腦，目標板是實際執行產品軟體的裝置。若主機與目標使用不同處理器架構，常需要交叉編譯工具鏈，在主機產生目標能執行的程式。例如主機是 x86，目標是 ARM，就不能把主機原生產物直接視為目標可用。工具鏈還必須配合目標的執行環境。
把建置拆開看：組態決定需要哪些功能，編譯把原始碼轉成目的檔，鏈結再組合目的檔與需要的程式庫，產生可執行產物。遇到未定義符號，通常要查鏈結所需定義與程式庫；遇到目標無法執行，則還要查架構、載入器與相依程式庫。不能把所有錯誤都當成語法寫錯。
必懂觀念2：沿啟動主線定位故障
產物正確後，可沿啟動順序定位問題。一般 Embedded Linux 系統先由啟動載入程式做必要準備並載入核心，核心初始化資源，準備根檔案系統並啟動使用者空間的 init，之後才有服務與產品應用。不同平台可能多出韌體或暫存根檔案系統等階段，所以這是一條定位主線，不是所有板子的完整固定流程。
假設紀錄已出現核心訊息，後來指出無法掛載根檔案系統，就先查根分割區參數、儲存驅動與檔案系統支援。如果根檔案系統可用，但 init 無法執行，再查檔案是否存在、架構及相依程式庫。若應用已經啟動卻沒有溫度，才回到裝置辨識、驅動及應用讀值路徑逐層驗證。
必懂觀念3：以紀錄驗證修改
實際除錯時，把「最後成功的步驟」與「第一個失敗的訊息」記下來，再一次改一個條件、重現並比對結果。模擬器適合先查部分程式與流程，真實板子仍要驗證時序、供電及周邊整合。不要因為模擬正常，就直接推定硬體整合也已通過。
常見誤判：從題目條件排除錯誤方向
把編譯成功當成目標可用：建置產物還必須符合目標架構與執行環境；改副檔名不會改變機器指令。
把未定義符號都當成語法錯誤：需區分組態、編譯與鏈結階段，核對所需定義及程式庫。
根檔案系統尚未掛載就先查應用：應先核對根分割區參數、儲存驅動與檔案系統支援，再依成功階段查 init 或感測器讀值。
模擬正常就判定整合通過：模擬可查部分程式流程，真實板子仍須驗證時序、供電及周邊整合。
練習題與解析：沿用本堂影片教學題
以下2題為自編教學題、非官方原題；題幹、選項與答案沿用本堂影片，不代表官方出題或計分方式。
第1題｜單選
開發主機使用 x86，目標板使用 ARM，要在主機建置給目標執行的程式，哪個方向正確？ A. 採用主機原生工具鏈建置。 B. 只替產物重新命名副檔名。 C. 採用匹配目標的工具鏈建置。
答案是 C。重點在目標的架構與執行環境，工具鏈必須與它們相符。用主機原生工具鏈，可能得到主機可執行、目標卻不能執行的產物；改副檔名也不會改變指令架構。這就是把「建置成功」與「目標可用」分開驗證。
第2題｜複選
紀錄顯示核心已啟動，但無法掛載根檔案系統，哪些是合理的優先檢查方向？ A. 核對根分割區參數。 B. 檢查儲存驅動是否可用。 C. 檢查 init 的相依程式庫。 D. 檢查感測器的讀值路徑。
答案是 A 和 B。根分割區參數指出要掛載哪裡，儲存驅動則影響能不能存取裝置；檔案系統類型支援也值得檢查。C 的 init 相依程式庫，要在根檔案系統掛載成功、但 init 無法執行時再查；D 的感測器讀值路徑，則在應用啟動卻沒有溫度時再查。兩者都屬於掛載成功之後的階段，不是目前的優先方向。本題要求全選對才算練習完成，這是本課自訂檢核方式，不代表官方複選計分規則。
備考檢查清單
□ 能區分開發主機與目標板，說明交叉編譯工具鏈須匹配哪些條件。
□ 能分辨組態、編譯與鏈結，按錯誤階段安排查核。
□ 能畫出 Bootloader、Kernel、根檔案系統／init、服務與應用的定位主線，並說明平台可能有額外階段。
□ 能記錄最後成功步驟與第一個失敗訊息，一次改一個條件並重現比對。
□ 能解釋根掛載失敗時為何優先查參數及儲存驅動，並區分後續 init／應用檢查。
練習任務：畫出監測器的軟硬體圖，挑選一個故障，寫下最後成功步驟、第一個錯誤與檢查順序。
本篇對應的官方範圍與延伸準備方向
本篇依官方技能規範選材，僅涵蓋上述入門觀念，並非兩科完整考綱教學，也不保證考過。依課程規劃的範圍覆蓋表，尚須另外準備：
IEX 核心：本篇只有啟動定位主線，另補 Android、排程、記憶體管理、檔案系統細節、匯流排與電源管理的完整機制。
IEX 驅動與人機介面：另準備 USB／RS232C、有線無線網路、驅動開發、圖形、輸入、視窗控制項、事件通知與 Shell 相關概念。
IEX 開發環境與整合：另以既有工具環境練習建置、板上除錯、測試與整合，並依官方更新補充最新趨勢。本文未提供完整操作訓練。
IEA：仍須另補數位電路、處理器與多核架構、記憶體階層、其他介面與硬體趨勢，以及 C 指標、位元操作及軟體分析設計。
備考行動：選1個啟動失敗情境，寫出證據、優先假設、檢查順序與驗證結果，再對照官方完整範圍補足未熟主題。
官方來源與資料說明
資料查核紀錄：2026-10-22。技能規範採官網連結版本，PDF 未標年度／版號；修訂狀態仍須依官方確認。本文不推估主題占分；Linux 技術文件僅補充觀念。
IEA技能規範（ITE官方範圍）
IEX技能規範（ITE官方範圍）
Linux裝置模型（開發專案第一方技術文件）
Kbuild（開發專案第一方技術文件）
啟動時找不到init的說明（開發專案第一方技術文件）
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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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Vibe Coding時代催生新職缺！「程式清潔」在做什麼？
AI寫程式的「Vibe Coding」掀起熱潮，開發者得以快速生成程式碼，但也意外催生出新興職缺「程式清潔師」。一份調查顯示，95%的工程師仍需手動修復錯誤、額外調整AI生成的程式碼，確保專案安全與穩定。究竟Vibe Coding是革命還是混亂？而「程式清潔」這份新工作，又在做什麼？
文／田孟心編譯 由天下雜誌授權轉載
人們期待，未來大量寫程式工作可能都交由AI氛圍編碼（Vibe Coding）完成，但事實上，高達95%的工程師發現他們還是要手動修復程式碼。負責把混亂程式碼清理好的新角色，正在LinkedIn等求職平台大受歡迎。
氛圍編碼（Vibe Coding）正大行其道。
這個從今年初開始盛行的「自動化寫程式」概念，由電腦科學家卡帕西（Andrej Karpathy）提出。卡帕西表示，有了AI工具後，寫程式將「完全跟隨當下情境氛圍，擁抱指數級成長，甚至忘記程式碼的存在」。
市場研究和IT顧問公司Gartner預測，未來三年內，40%的企業新軟體將由AI機器人創建。
然而，內容平台fastly最近的一份調查顯示，95%的工程師表示，他們還是要花額外的時間來調整AI生成的程式碼。
工程師們發現，AI生成的程式碼存在許多問題，從產生幻覺，到刪除重要的資訊，甚至可能造成專案的安全風險。若不花時間修復，最終的成品可能會漏洞百出。
「使用氛圍編碼，就像請一名聰明的六歲孩子把咖啡壺帶到餐桌，為家人倒杯咖啡，」資深工程師羅芙（Carla Rover）說明，它們有可能做得到，但也極有可能失敗，「而且失敗了，他們很可能不告訴你。」
另一位資深工程師梅勒扎丹（Feridoon Malekzadeh）也將氛圍編碼形容成孩子，不過是「青少年」，「你得請它做15次才能做成一件事，」「最終，他們可能會做出來，外加一些你沒要求的事，並可能把很多東西弄壞。」
梅勒扎丹計算過，她大約花費50%的時間編寫需求，10%的時間進行氛圍編碼，再用40%的時間進行修復。
程式清潔工，愈來愈受歡迎
這一切使AI生成的程式碼，已經成為一個難題，也因此催生了一種新的工程師崗位，稱為「氛圍程式碼清理專家」（Vibe Coding Cleanup Specialist）。
在求職平台LinkedIn上，已經有愈來愈多相關關鍵字的職缺——代表清理、修復程式碼，正在成為一項獨立的工作。
通常，這類職缺更歡迎資深工程師，因為他們才有相應的能力從一團乍看可行的程式碼中找到問題。
資深解決方案架構師哈克（AS Md. Ferdousul Haque）統整，常見的錯誤有：語法錯誤、邏輯錯誤、幻覺資料庫或API（引用不存在的套件、方法或參數）、虛擬資料等狀況，有時候很考驗技術人員的細心與經驗。
哈克舉例，AI工具Gemini幫忙改了一份GitHub個人資料，整體效果不錯，卻在某個網址後面加了一個句號，使得圖片無法顯示。此時，就需要他這名人類手動介入。
科技公司Solution Architecture的工程師麥利（Viored Mirea）指出，雇用一名氛圍編碼清理師非常重要，尤其是AI寫出來的程式碼可能給企業帶來安全風險，「氛圍編碼可能會讓機密資訊外洩，或是對個人資料進行錯誤處理，」他強調，「始終應該有人類要對結果負責。」
然而，也有專家對市場出現這樣的現象感到唏噓。
雲端與通用人工智慧企業負責人愛彼哈納（Abhinav）認為，雇用這樣的「清潔工」簡直荒謬，「企業試圖讓每個人都會氛圍編碼，在專案上省錢，然後卻要花雙倍的錢再去找一個能把混亂局面整理好的人。」
Squad資深技術總監波古斯拉斯基（Oleg Boguslavsky）同意，企業要引進氛圍編碼，必須確保每個人都能掌握驗證、修復的技能，否則，花錢請這些額外的專家，在經濟上將比預期更低效。
（資料來源：TechCrunch, Gizmodo, LinkedIn）
（原文標題：Vibe Coding催生大量新職缺，「程式清潔工」在做什麼？）
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AI世代最夯新職位》為什麼他們零經驗，年收20萬美元起跳？
助你當老闆！瑞典AI獨角獸Lovable如何靠「氛圍編碼」年賺30億？
[joblist_plugin title='更多104【AI工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=AI%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&order=15&page=1' amount='3']
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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