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掌握Linux系統的底層架構與操作，能在開源環境中編寫、測試及優化程式碼，提升軟體穩定性與效能。具備跨平台開發能力，適用於伺服器、嵌入式系統及雲端運算等多種場景。熟悉指令列操作、Shell腳本、自動化流程，有助於系統管理和部署效率。此技能在科技公司、網路服務、物聯網及金融科技領域需求大，能增加競爭力和就業機會。
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Linux系統進階管理專業人員證照驗證持有人具備深入的Linux系統架構理解及管理能力，能夠有效配置、維護及排除系統故障，確保伺服器穩定運行。持證者熟悉多種Linux發行版本，掌握使用者管理、檔案系統操作、網路設定、安全性強化及自動化腳本撰寫技巧，適合企業IT環境中擔任系統管理、維運及技術支援等職務，提升職場競爭力及專業價值。
財團法人中華民國電腦技能基金會
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Linux+證照驗證持有人具備Linux作業系統的安裝、設定與管理能力，涵蓋指令操作、系統維護、網路設定及安全管理等核心技能，適合IT基礎架構、系統管理及支援工程師，提升在企業中Linux相關職務的專業競爭力。
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實體設計 (Creo Parametric/SolidWorks)
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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。
International Information Systems Security Certification Consortium
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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。
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網際網路是目前資訊領域最常碰到的學科，這領域包括：網路入門、通訊網路實務、全球資訊網、電子郵件與即時通訊、網誌/微網誌/Vlog－Facebook與Google+、網路資源活用、FTP檔案傳輸與P2P下載、Google搜尋祕技、網路安全的認識與防範、資訊倫理與網路著作權。
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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。
[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']
.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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C# ASP.NET CORE X 智能體工程 開發實戰線上課
過去幾個月，「Vibe Coding」與「Agentic Engineering」正在重塑矽谷的開發邏輯。軟體開發正從「手工業」轉向「指揮官模式」。
身為開發者，你是要繼續在語法細節中掙扎，還是要領先成為學會指揮 AI 智能體（Agent）作戰的架構師？
X School 再次突破業界框架，帶來【全台首創】的實戰課程。
我們不只單純教Vibe Coding，
更要帶你掌握智能體工程開發精髓。
將特斯拉前 AI 主管倡導的開發思維，深度植入日常的專案開發。
這不是實驗，這是即將發生的產業革命。
🚀 為什麼這堂課值得學習？
✨全台首創： 唯一整合 Vibe Coding 與智能體工程（Agentic Engineering）的系統化課程。
✨拒絕黑盒： 解決 AI 隨機生成的技術債，掌握可驗證、可管理的開發流程。
✨實戰導向： 從 建立 AI 協作開發思維、精通 AI 驅動的 SQL 資料庫技術、掌握最新 AI Coding 工具、開發具備執行力的 AI Agent 核心、實現 OCR 企業進銷存自動化到打造全天候 Line Bot 智能助理，5 件成品帶你直接對接產業需求。
✨小班精修： 為了確保教學品質，本班上限僅 15 人。
AI 不會取代工程師，但會取代不會用 AI 開發的工程師。
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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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技術迭代太快？專業委外更省心
《IT人才荒的營運痛點》
在數位轉型與精實創業並行的雙軌時代，企業的資源配置往往決定了市場競爭力。許多中小企業為了應付基礎的電腦修繕、伺服器管理與日常除錯，習慣聘請全職的網管人員（MIS）。然而，隨著網路、資安及雲端技術更新速度加快，單一IT人員很難精通多元領域；一旦面臨核心人員離職，更常讓企業陷入系統架構無人理解、維運中斷的營運風險。
《IT委外釋放企業韌性》
過去企業建置系統，就像早期需要「自行挖井取水」，必須投入高昂的固定資金購買資訊硬體、應用軟體，並養活一整個IT團隊來維護。而現代的IT資訊委外服務，則如同「接通水管」，將基礎設施託管給具備規模化、多領域專家組成的外部團隊，改以服務合約方式靈活訂閱，不僅能將固定的人事行政開銷轉化為彈性營運預算，更包含下列核心效益：
1. 降低招募與培訓成本：免除網管人員的招募空窗期與內部學習曲線。
2. 彈性配置IT資源：依企業發展階段，掌控資訊專家進用的精準時機。
3. 確保專案品質與效能：引進實務經驗豐富的專家，有效控制專案預算。
《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
身為開發者，還在為日復一日的程式碼撰寫感到疲憊嗎？想提升開發效率卻苦無對策？
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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。
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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。
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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
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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ChatGPT幫你跑寄信流程！實測串Gmail、Google Drive，寫信、附檔、批次寄送都能做
ChatGPT外掛串接Gmail、Google Drive可以做到什麼？本文示範如何把繁瑣寄信流程交給AI處理，實測用ChatGPT整理跨國會議資訊、搜尋指定附件、建立會前提醒信草稿，再依收件人批次建立並寄送Email。本文節錄自《ChatGPT上工了! 最強AI活用術》。
文／施威銘研究室
本文目錄（點擊可快速前往）
使用ChatGPT外掛程式幫你批次發會議通知【步驟1】請ChatGPT查找並讀取Gmail信件【步驟2】請ChatGPT前往Google Drive找到指定附件【步驟3】請ChatGPT連同附件建立Gmail信件草稿【步驟4】確認草稿後，交由ChatGPT分別寄出Gmail
使用ChatGPT外掛程式幫你批次發會議通知
我們以一個跨國會議的準備情境，教大家善用ChatGPT的外掛程式幫你完成繁瑣的工作流程。
使用工具：ChatGPT
網址：https://chatgpt.com/
外掛：本文以ChatGPT連接外掛程式「Gmail、Google Drive」為例
實測：使用ChatGPT外掛程式幫你批次發會議通知
讓ChatGPT透過外掛程式讀取郵件與附件後，整理出重點資訊
請ChatGPT前往Google Drive，找到指定附件
請ChatGPT將該附件加入信件中，建立會前提醒信草稿
確認內容無誤後，再個別寄送給參與會議的同仁
實測情境：準備與荷蘭總公司的產品上市會議
故事是這樣的，曜盛生活科技台灣分公司即將與荷蘭總公司召開線上會議，討論新款空氣清淨機AeroPure Mini 2在台灣的上市計畫。
會議前一天，總公司已透過電子郵件寄來通知，並附上3份全英文資料，包括議程、台灣市場上市進度表與全球行銷規範。相關行事曆活動也已建立，當中記錄台北與阿姆斯特丹的會議時間、參與者名單及線上會議資訊。由於資料分散在電子郵件、行事曆與不同格式的附件中，行政人員若逐一查找、翻譯和整理，往往需要在多個工具之間反覆切換，這次我們就決定要請ChatGPT來幫忙。
這次的任務有4個步驟，第一，讓ChatGPT透過已連接的外掛程式讀取總公司寄來的郵件與附件後，整理出重點資訊。第二，請ChatGPT前往Google Drive，找到指定的附件。第三，請ChatGPT將該附件加入信件中，建立一封要寄給台灣團隊的會前提醒信草稿。第四，確認內容無誤後，再個別寄送給參與會議的台灣同仁。
本例收到的是一封由總公司寄來的英文會議通知信。接下來，我們會請AI協助簡化信件內容，翻譯成中文版，再加上相關附件，最後寄給台灣分公司的同仁（圖／旗標科技）
簡單來說，今天示範的任務同時包含「讀取資料」與「執行動作」。首先來將落落長的大工程拆分成多個小任務，我們可以把任務拆成4個階段：查找並讀取Gmail信件 → 找到Google Drive中的附件 → 連同附件一起建立Gmail信件草稿 → 個別寄送提醒信。這樣才比較好掌控整體品質，即使中途出現錯誤，也比較容易回到特定步驟修改。
【步驟1】請ChatGPT查找並讀取Gmail信件
首先，請ChatGPT讀取那封總公司寄來的會議通知信件，再檢查看看ChatGPT有沒有理解錯誤。
【提示詞】@Gmail 請查看今天與荷蘭總公司召開的Q3 APAC Product Launch Review，讀取相關行事曆、電子郵件與附件。請先整理會議時間、參與者、會議目的、討論項目與需要決定的事項。
實際測試發現，有時不一定需要輸入「@」指定特定工具。只要提示詞中提到相關關鍵字，ChatGPT就可能自動連接對應的外掛，並開始執行相關任務。
先按@後輸入Gmail，連結到Gmail之後輸入提示詞，最後點擊發送（圖／旗標科技）
在AI整理出會議資訊之後，別忘了檢查有無錯誤喔（圖／旗標科技）
【步驟2】請ChatGPT前往Google Drive找到指定附件
接下來的情境是，除了要參加線上會議之外，台灣分公司當天還有其他事情要忙，因此也準備了一份「當日行程表」，方便台灣同仁掌握整天的工作安排。
問題是，這份行程表正躺在某位員工很深很深的Google Drive資料夾裡。與其花時間一層一層翻找，不如直接請ChatGPT前往Google Drive，幫忙把指定附件找出來！
如果不幸忘記確切的檔名？沒關係！我們給關鍵字，ChatGPT還是找得到。
【提示詞】@Google Drive 請前往我的Google Drive，搜尋與「台灣分公司、7月15日、當日行程表」相關的檔案
@Google Drive之後，給出關鍵字請它查找；ChatGPT輕鬆找到檔案，還附上Google Drive連結讓你快速瀏覽（圖／旗標科技）
【步驟3】請ChatGPT連同附件建立Gmail信件草稿
下一步，請ChatGPT建立一封寄給台灣團隊的會前提醒信草稿。提醒信除了列出會議時間、討論重點與會前準備事項，也要附上前一步找到的台灣分公司工作行程表。
順帶一提，雖然我們的最終目標是分別寄送給5位同仁，但如果一開始就直接建立5封草稿，後來才發現內容有誤，就得請AI同時修改5封信，處理起來反而麻煩。因此，這裡會先請AI建立一封總草稿。等我們確認內容沒有問題後，下一步再請AI將總草稿複製成5份，準備個別寄出。
【提示詞】請根據整理完成的資料，建立一封寄給台灣參與者的中文會前提醒信草稿。包含會議時間、Microsoft Teams會議資訊、會議目標、會前準備事項，以及剛剛你查找到的「0715台灣分公司當日行程表.pdf」附件。建立草稿就好，不要直接寄出。
有沒有注意到？從這裡開始，筆者已經不特別在提示詞中使用「@」指定工具了。因為實際測試發現，只要任務描述夠清楚，ChatGPT通常就能自行啟動對應的外掛來處理。
下好提示詞後，等待ChatGPT完成處理。接著前往已連結的Gmail信箱確認結果（圖／旗標科技）
太厲害了，ChatGPT真的在筆者的信箱建立了有附件的草稿（圖／旗標科技）
【小插曲】這時候還能更改內容嗎？假如這時總公司熊熊更改會議方式，原本規劃使用Teams開會，後來改成Google Meet，但信件草稿都準備好了，該怎麼辦？別擔心，這時仍然可以請ChatGPT協助修改草稿。只要提供新的會議資訊或連結，並明確說明要替換的內容，ChatGPT就能將更新後的資訊一併修改到草稿中。
【步驟4】確認草稿後，交由ChatGPT分別寄出Gmail
完成上述步驟，確認總草稿內容沒有問題後，就萬事俱備、只欠最後寄出了。接下來，我們可以把要寄送的名單提供給ChatGPT，請它依照這份總草稿，分別建立要寄給各位台灣同仁的信件草稿，並附上指定附件。
由於這個環節牽涉到實際寄信，我們提示詞可以寫得稍微仔細一些，特別要求ChatGPT先列出預計寄送的名單，讓我們檢查收件人是否正確。
【提示詞】根據前面整理完成的會前提醒信，分別為以下5位台灣同仁建立一封獨立的Email草稿：（放上收信人的稱謂、Email）每封郵件只能有一位主要收件者，不要將上述5人合併在同一封信中。每封信的副本都請加入：（放上要副本對象的稱謂、Email）請依照主要收件者的姓名調整信件開頭稱呼，其餘內容可以維持一致。記得每封信依然都要附上Google Drive中的「0715台灣分公司當日行程表.pdf」。請先建立5封草稿，不要寄出。完成後，逐封列出以下資訊供我確認：主要收件者副本收件者郵件主旨附件名稱請再次確認每封信只有一位主要收件者，而且5封信都已附上指定附件。
其實ChatGPT的Gmail外掛程式可以直接幫你寄信，只是如前面所述，我們建議最好先看過內容再寄出比較妥當，因此這裡只會請ChatGPT擬草稿。
請ChatGPT仔細檢查寄送對象，並整理資訊給我們確認（圖／旗標科技）
確實建立了要寄給每個人的個別草稿（圖／旗標科技）
等ChatGPT建立好多封草稿後，由我們親自確認沒有問題後，再請ChatGPT一次寄出這些郵件，就大功告成了。
確認沒問題後，請ChatGPT幫忙寄出郵件（省掉我們一封封點擊寄出的麻煩）；本次範例寄出5封信，ChatGPT大約花了40秒完成寄送指令。不過實際測試發現，Gmail端可能還需要再等1～2分鐘，才會顯示郵件已寄出（圖／旗標科技）
前往Gmail寄件備份，可以看到5封信件都已經成功寄出，完工！（圖／旗標科技）
節錄自：旗標科技《ChatGPT上工了! 最強AI活用術: ChatGPT Work×GPT 5.6》／施威銘研究室 著
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