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這項技能主要指的是具備品質保證的專業能力，能夠有效監控產品或服務的品質標準，確保符合客戶與法規要求。擁有此能力的人通常熟悉品質管理系統、風險評估、問題分析及持續改進方法，能協助企業降低缺陷率、提升效率及客戶滿意度。在製造、軟體開發及工程等產業特別重要，是保障企業競爭力與品牌信譽的關鍵技能。
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高EQ領導者在職場脫穎而出的6個好習慣
情緒智商EQ是職場成功最強的預測指標；研究指出，在評估求職者時，71%雇主認為EQ比技術能力更重要。領導力教練分享6種讓高EQ員工和領導者在職場脫穎而出的習慣。
文／樂羽嘉編譯 由天下雜誌授權轉載
本文目錄：高EQ領導者的6個習慣
1. 他們在反應之前會先停下來2. 他們展現真實的自己3. 他們開口之前會先想一下4. 他們能沉著面對困難5. 他們練習自我控制6. 他們看到事情的全貌
近30年來，情緒智商EQ一直是職場成功最強的預測指標。技術專業和認知能力依然重要，但能夠讓高成就者脫穎而出的技能，是人類獨有的，像是自我覺察、同理心、建立健康關係的能力。
哈佛商學院引用的研究發現，在評估求職者時，71%雇主認為EQ比技術能力更重要。TalentSmart的研究則指出，比起許多衡量智力的傳統方式，EQ是預測職場表現的更強指標。
原因很簡單。技術能力可能讓你獲得工作，但EQ決定你能多有效地與人合作、承受壓力、處理衝突、領導別人。
領導力教練施萬提斯（Marcel Schwantes）透過多年觀察，分享6種讓高EQ員工和領導者在職場脫穎而出的習慣：
1. 他們在反應之前會先停下來
多數人面對批評、衝突，或情緒高度緊繃的情況，都會立刻進入防衛狀態。但高EQ的人會採取不同的做法，他們會先停下來。
因為他們了解什麼事情會觸發自己的情緒，所以能稍微抽離、換個角度看事情，再決定要如何回應，而不是衝動反應。他們會不帶評斷地傾聽，先試著理解對方，不急著讓對方理解自己，也會避免讓原本已經逐漸惡化的局面進一步升高。
這種從「立即反應」轉變成「有意識地回應」的能力，是情緒成熟最明顯的特徵之一。
2. 他們展現真實的自己
很多員工和主管在工作場合都戴上面具，隱藏自己的感受、避免困難的對話，小心翼翼地經營人設。高EQ的人不會玩這一套。
不論是面對難搞的客戶、棘手的專案，還是緊張的職場問題，他們呈現出來的都是同一個自己。他們誠實溝通，以合宜的方式肯定、表達情緒，藉此建立信任，因為其他人很清楚自己面對的是什麼樣的人。
3. 他們開口之前會先想一下
EQ最實用的技巧之一，是神經科學家說的「六秒暫停」。短暫停頓可以幫助我們管理情緒、降慢反應速度，並在回應之前，給自己的情緒一些冷卻時間。即使只是一邊呼吸、一邊在心裡默數到六，也能讓負責理性思考的大腦有時間跟上，並打斷自動化的反應模式。
專家解釋，當情緒變得強烈時，大腦會釋放一些化學物質，暫時削弱我們清楚思考的能力。這些與情緒相關的化學物質，通常會在大腦與身體中持續大約六秒鐘。
當我們經歷強烈情緒時，往往又會持續產生更多讓這些感受延續的分子。不過，只要暫停一下，這波化學物質就有機會逐漸消退。這短短的停頓可能產生非常大的差異，它可能把原本會破壞關係的回應，變成能夠強化關係的回應。
所以，在寄出一封憤怒的電子郵件、在會議中講出諷刺的話，或對批評立刻做出防禦性回應之前，高EQ的人會刻意在「刺激」與「回應」之間留下一段空間。這個空間能帶來更好的判斷、更好的溝通、更好的結果。
4. 他們能沉著面對困難
事情順利的時候，任何人都可以保持冷靜。真正考驗EQ的時候，是客戶很生氣、同事感到挫折、工作錯過期限，或整個氣氛劍拔弩張的時候。
高EQ的領導者能夠保持冷靜，但又不會因此變得消極或被動。他們知道如何降溫衝突、建立健康的界線，並把對話從找戰犯引導到如何解決問題。
在充滿不確定性的時候，他們沉穩的存在往往會成為其他人依靠的穩定力量。
5. 他們練習自我控制
率先把EQ概念帶入主流領導力討論的戈爾曼（Daniel Goleman）把自我控制視為有效領導者最重要的特質之一。
根據戈爾曼，「理性的人——也就是能夠控制自己情緒的人——能夠維持安全、公平的環境。在這種環境裡，戲劇性衝突非常少，生產力則非常高。頂尖人才會被這類組織吸引，而且通常也不太會離開。」
自我控制不是指「壓抑情緒」，是指有效管理情緒。自我控制能力代表你會在充滿壓力的情況下仍然專注於當下、不會衝動做決定，也能持續把注意力放在真正重要的事情上。長期下來，你會變成一個更可靠的人，當壓力升高時，其他人知道可以信任你、依靠你。
6. 他們看到事情的全貌
高EQ的人通常具有高度的自我覺察能力，因此能夠辨識自己的情緒，也能察覺其他人的情緒。
他們不會只用單一、狹隘的視角看事情，而會考慮多種不同觀點。他們會提出更好的問題、做出更周全的決定，也會避免落入自以為無所不知的陷阱。
（資料來源：Fast Company、Inc）
（原文標題：高EQ領導者的6個習慣）
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精選 Claude 該選 Haiku、Sonnet、Opus 還是 Fable？三個問題選對模型，額度用更久
同一個問題丟給 Claude，有時又快又好，有時卻等很久、還把額度用光？
問題往往不在你的提問，而是模型沒選對。
打開 Claude 的模型選單，會看到四個名字。可以把它們想成四種同事：
Haiku：反應最快的助理，適合快速摘要、擷取重點（免費版可用）
Sonnet：什麼都能接的主力，寫作、分析、程式都行（免費版可用）
Opus：擅長深度思考的資深顧問，適合複雜研究與推理（Pro 以上）
Fable：能自己規劃、自己檢查的專案負責人，適合從零做出完整成品（付費方案）
能力越強，回答越慢，也越吃使用額度。拿 Opus 或 Fable 去做 Haiku 就能完成的事，只是白白燒掉額度。
選之前，先問自己三個問題：
1. 這件事要想多深？
查詞、摘要新聞 → 輕的模型就夠；比較企劃、找數據矛盾 → 需要深度思考
2. 做錯的代價多大？
內部草稿 → 錯了改就好；要給主管決策、要對外發布 → 用更強的模型，也要更仔細檢查
3. 要它自己做多久？
一問一答 → Sonnet 就很夠；從粗略想法做到完整成品 → 交給 Fable
記住一個原則：先輕後重，不夠再升級。
Haiku → Sonnet → Opus → Fable
另外，選單裡還有一個「Effort（思考深度）」：整理會議紀錄時調低，回得快；審合約、找風險時調高，想得更完整。
最常見的三個錯誤：
・什麼都用最強的模型
・答案不好只會換模型，卻沒先把需求講清楚
・只看答案長短，不看有沒有抓到重點
小練習：下面三件工作，你會各選哪個模型？
① 回覆客戶的簡單詢問
② 分析半年銷售數據寫成報告
③ 從零規劃一套新人訓練
（參考答案：① Haiku ② 先用 Sonnet，要給主管決策就升 Opus ③ Fable）
想看完整五分鐘影音說明，104學習免費課程「5分鐘學會挑選Claude模式」已經上線，免費報名就能看：
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/47f0bb26-3b67-4f8c-80f4-39dd215c0d01
也歡迎在留言分享：你平常最常用哪個模型？有沒有拿兩個模型比較過同一件工作？
資料來源：
Claude Academy〈Choosing the right Claude model〉
https://academy.claude.com/tutorials/choosing-the-right-claude-model
（模型版本與方案以 2026 年 11 月官方說明為準：Haiku 5.5、Sonnet 5.5、Opus 5.5、Fable 5.1）
面試魔王題「和主管、同事意見不合怎麼辦？」專家傳授高EQ回答
面試被問「和主管、同事意見不合時怎麼處理？」或「在前公司如何處理衝突？」別急著抱怨前公司，也別只回答「我會溝通」。職場專家建議，這道常見的行為面試題，求職者可透過具體案例與STAR法則，展現自己如何冷靜處理歧異、推動工作，也證明在AI時代仍具備難以取代的人際軟實力。
文／樂羽嘉編譯 由天下雜誌授權轉載
本文目錄（點擊可快速前往）
面試官問：「在前公司如何處理衝突？」最重要的秘訣：展現專業態度展現解決衝突的技能
面試官問：「在前公司如何處理衝突？」
在求職面試時，不少面試官會詢問你在前公司如何處理衝突。職場專家麥歌孚告訴你，怎麼回答能證明AI無法取代你。
麥歌孚指出，在現今的就業市場，展現積極、樂意合作的態度，和一份精雕細琢的履歷同樣重要。
麥歌孚（Erin McGoff）在社群媒體分享包裝履歷、準備面試、談判薪水等職場知識而走紅，擁有超過500萬粉絲。
她表示，人資團隊最看重的就是軟技能，所以很多有權力雇用你的人，常常會在面試時問你「跟我說說你之前跟主管或同事意見不同時，是怎麼處理的」這類關於行為的問題，就是希望能夠更瞭解你在不同情況下會做出哪些反應。
麥歌孚指出，「當我們走向AI可以處理愈來愈多技術性技能的時代，人際能力是無法被取代的。」
「企業確實把態度、性格、文化契合度視為優先，因為其他東西都可以學。」
麥歌孚說，你的目標就是證明你有能力成熟地解決職場衝突。她分享如果面試時遇到這類問題，該怎麼回答才能加分。
最重要的秘訣：展現專業態度
麥歌孚說，回答這種問題時，最重要的祕訣就是「展現專業態度」。
「比起把衝突當成是性格差異，你的反應更應該導向工作本身，這才是成熟的態度。」
舉例來說，你回答時，不要瘋狂抱怨不讓你請特休的前主管。你應該把情境定調為意見不同，而不是吵架或爭執。
麥歌孚建議這樣回答：「我跟許多優秀的主管共事過，起個人衝突的狀況不多，不過確實有必須在專業上堅持立場、提出不同觀點和想法的時候。」
展現解決衝突的技能
你回答時應該要舉具體的例子，說明你怎樣冷靜、有建設性地解決專業意見上的歧異。麥歌孚建議使用STAR法則來組織你的回答，STAR代表情境（situation）、任務（task）、行動（action）與成果（result）。
求職者在描述情境或當下職責的時候，可以這樣說，「我在前公司，有一次一起替客戶執行一個專案。當時專案往特定方向進行，但我判斷往不同的方向去做，能讓客戶獲得更多好處。」
這樣強調你採取行動溝通意見、努力解決歧異，「我跟主管一對一談過後，告訴團隊這個不同的方向，說明為什麼我認為這對客戶更好。」
最後，分享你如何解決問題，強調正面的成果。「我們決定讓步，推進計畫。客戶對結果非常滿意，專案也大獲成功。」你應該分享這段經驗讓你學到了什麼，或是你如何調整做法或工作流來避免未來發生類似問題。
麥歌孚強調，你講這段過往的重點，不是證明前主管錯得多麼離譜，而是利用這個機會證明你能夠處理「健康的衝突」。你可以在不透露前公司商業機密的情況下，加入更多特定細節，來說明你的能力。
「我們透過健康的衝突搞定工作。你必須學會如何用專業的方式溝通不同的意見，否則你的職涯永遠不會向上走。」
（資料來源：CNBC、Business Insider、Forbes）
（原文標題：面試魔王題：「跟主管不合怎麼辦？」專家揭高EQ答法）
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台灣經濟迎來最強動能！受惠於AI運算需求與資通訊出口爆發，面對這波科技浪潮，企業招募不再只看學歷，具備AI開發與淨零碳排能力的「雙軌人才」正成為市場最炙手可熱的標的，身為資源有限的中小企業，如何在這場人才爭奪戰中突圍？文章中提供中小企業轉型AI×綠色人才發展策略建議，如：技能優先、證照加持、實戰專案及組織文化，以掌握未來人才樣貌，在數位與永續雙轉型中取得優勢！
文／鍾文雄（104資訊科技 人才永續長）
本文導覽
中小企業AI與綠領雙軸轉型下的人才發展策略一、導入技能優先「Skills-First」，取代以學歷導向的人才任用策略二、透過技能檢定、認證課程與證照，提高人才專業深度三、強化現有人才的「AI＋綠領升級計畫」四、善用政府、學校及專業機構的資源與協助五、打造綠色與AI的組織文化企業鍾愛未來人才的樣貌-跨域及整合型人才
根據行政院主計總處2026年初的報告，受惠於AI與高效能運算需求強勁，2025年台灣經濟成長率（GDP）上修至8.63%，創近15年新高，主要受惠於資通訊產品出口遠優於預期帶動。展望2026年，預測經濟成長率上修到7.71%，在穩健的出口與投資動能下，顯示科技出口動能續強，2026年人均GDP將突破4萬美元，台灣整體產業經濟展望正向發展，預估會帶動企業人才招募動能。
美國OpenAI公司在2022年底推出ChatGPT以後，AI應用在各領域的新科技推陳出新，企業除了要精簡大量數據與重複性工作流程以外，更需要投資AI在產品開發、服務流程及商務模式的技術創新。根據104人力銀行的調查統計，因應AI數位轉型發展需求強勁，2025年企業在AI人才招募職缺數超過3萬個，75%企業願意為具備AI開發技能的人才提供薪資加碼等誘因，平均增幅達9.5%以上。科技相關產業普遍看好自身及2026年景氣，在2026年的薪資調查報告中，軟體及網路相關業受到AI轉型與數位服務需求帶動，加上外商與新創公司競相徵才，調薪幅度7.1%居各產業之冠
另外，台灣「綠領」人才已進入搶才時代，職務缺口逼近3萬個，需求綠領的企業家數，2018到2025年8年間成長182%，需求綠領人才數量8年間成長278%。2025年下半年平均每月有5,340個綠領AI工作機會，年增幅57%，占整體綠領工作機會的18.2%，顯見企業對於AI與綠領技能雙軌人才的需求正日益增加。
▲ 資料來源：環境部綠領人才就業趨勢報告（2025年11月）
▲ 資料來源：環境部綠領人才就業趨勢報告（2025年11月）
中小企業人才若能同步補足AI能力與淨零／綠色能力，不僅符合供應鏈與法遵需求，也能在效率與營收端創造實質回報。
延伸閱讀：綠領人才缺口逼近3萬、8年成長278%年薪200萬高薪綠領出列！
中小企業AI與綠領雙軸轉型下的人才發展策略
中小企業的資金、人才與技術資源比不上大型企業，因此在AI與綠領雙軸轉型的人才發展策略，必須整合內部資源，連結政府相關部會與外部專業機構，掌握務實、穩健及驗證可行的原則下推進。
一、導入技能優先「Skills-First」，取代以學歷導向的人才任用策略
根據104人力銀行的調查統計，49.3%綠領工作不限科系，56.2%歡迎年資一年以下或不限。而企業對於AI人才資格要求，則有55%以上不限科系，整體綠領跟AI職缺歡迎大專以下學歷，技能、實作經驗、認證課程與證照已經超越學歷的要求。建議中小企業可以任用非理工背景人才、中高齡再就業人才、外籍與僑外生，藉由專業技能訓練強化員工綠領與AI雙軌應用能力。
二、透過技能檢定、認證課程與證照，提高人才專業深度
建議中小企業在綠領人才的任用與訓練發展上，連結經濟部產業人才能力鑑定iPAS的淨零碳規劃管理師能力鑑定與環境部淨零綠領人才培育課程。在AI應用技能的提升上，則可以參照數位發展部《AI產業人才認定指引》的人才類別與技能架構，搭配專業發展路徑，建構企業AI人才學習地圖。另外參與iPAS的AI應用規劃師能力鑑定與外部AI工具應用與資料分析師等國際認證，都可以提高企業人才的專業深度。
延伸閱讀：iPAS淨零碳規劃管理師初級證照：考試如何準備？哪些人適合考？
三、強化現有人才的「AI＋綠領升級計畫」
我們深知訓練學習必須連結實務應用，才能創造最佳的學習成效，如能規劃AI×ESG複合式訓練營，或是節能減碳專案導入KPI×AI數據化工具，以專案計畫推動訓學用合一，如能源自動監控與節費專案、碳盤查自動化專案、AI 製程減碳優化或是供應鏈碳資料品質管理等專案。
四、善用政府、學校及專業機構的資源與協助
根據調查取得環境部淨零綠領人才培育課程合格證明的人才，提升面試邀約率達5.4倍；根據iPAS專業人才媒合平台資料，目前已有超過千家企業加入認同，承諾「優先面試」獲證者，持有證照者的初次就業率高達 90%，平均而言，持證者的起薪較一般初任人員高出約 10%。
企業除了優先錄取通過政府相關部會推動的認證以外，鼓勵現職員工參加勞動部職訓中心課程、進入學校持續進修學程及課程、推動學校系所的研究與合作計畫，或是與外部專業機構進行輔導、技術移轉與驗證合作，都可以提升企業的營運績效及人才素質。
五、打造綠色與AI的組織文化
AI與綠領人才的留任關鍵來自薪資競爭力（如：綠領薪資中位數比整體高5.3%）、友善職場與工作環境（如：彈性工時、遠距／混合上班、提供學習資源及補助）、心理安全感、跨部門協作及學習型文化。
中小企業如能推動內部綠色行動，如設置節能小組、制定淨零目標，規劃AI Party、免費素食日、ESG Day、AI與綠能創新競賽等活動，提升全體員工參與感。搭配獎勵與鼓勵措施，如設立學習獎勵金、考取綠領／AI證照獎勵金、創新競賽獎金，逐步形塑公司綠色與AI的創新文化。
企業鍾愛未來人才的樣貌-跨域及整合型人才
因應資訊科技發展及企業永續經營的人才需求，跨專業領域人才如果能在原有的專業領域下，持續強化AI及綠領技能，便能夠整合多元資訊及數據做出適當決策，這是企業鍾愛與競逐的人才類型。
而從人才端來看，未來職涯如何不被AI與綠能專業取代、永保職場競爭力，持續維持學習動能，持續強化科技力及語文能力，在求學階段及工作中培養跨部門溝通與協作能力，透過實習、輪調及專案工作任務培養解決問題能力。
中小企業若能盡早完成AI×綠色人才的雙軸升級，不只可以符合國際企業永續及環保法規要求，更能提升營運效率、吸引高潛力人才，建立不可取代的競爭優勢。
（原文標題：中小企業雙軸轉型下的人才發展策略）
【作者介紹】鍾文雄● 一零四資訊科技股份有限公司人才永續長● 社團法人中華人力資源管理協會常務顧問
為什麼我的AI特別難用？掌握五大AI職場溝通術，讓它成為你的最佳助理！
「幫我摘要」、「寫個企劃」，拋出這些指令所產出的結果，是否讓你對AI的期待一再落空？若答案為是，你可能正錯失AI高達九成的潛在生產力。AI的強大與否，取決於「提問的品質」。本文並非提供生硬的指令模板，而是要建立「AI溝通邏輯」。我們將透過B2B業務開發、會議紀錄等真實商務場景，展示如何透過「精準提問」，讓AI在幾分鐘內產出深刻的商業洞察，讓工作效率與決策品質提升至全新層次。
文／人資市集
前言
你是否也曾興致勃勃地打開 ChatGPT 或 Gemini，想讓它規劃一份行銷企劃，結果出來的卻是千篇一律的空洞答案？或者，想請它整理一份會議紀錄，但抓的重點總是搔不到癢處？
如果你曾遇到以上窘境，甚至開始懷疑 AI 是否言過其實，那麼問題可能不是出在 AI 太笨，而是我們「還沒學會如何與它有效溝通」。
AI 如同一個知識淵博、能力超群的「超級實習生」，它什麼都會，但就是不懂你的習慣與真正的需求。而這門課程將揭示，如何透過學習「與 AI 對話的藝術」，徹底解決溝通卡關的痛點，將這位實習生，培養成我們最強大的工作夥伴。（內容摘自104 人資市集《 AI職場溝通術：LLM大型語言模型應用技巧》線上課程）
痛點一：為何我說破嘴，AI 還是不懂我？
「幫我寫個計畫。」、「這份資料摘要一下。」
這種模糊的指令，正是導致我們與 AI「來來回回、無效溝通」的元兇。當我們給的指令不夠精確，AI 就只能靠「猜測」來完成任務，結果自然難以符合期待，導致你會覺得使用 AI 比不用還花時間。
這門課程的核心，就是要教你擺脫這種依賴運氣的溝通方式。透過學習一套有系統、有邏輯的「提示工程（Prompt Engineering）」方法，你下的每一道指令，都能像GPS導航一樣精準，直達目的。
解鎖精準度的秘密：為 AI 注入「角色靈魂」的五大要素
那麼，如何打造一道精準的指令？關鍵在於「角色扮演」。與其把 AI 當成冰冷的機器，不如將它視為一位特定領域的專家。這裡將告訴大家一套萬能公式，透過掌握以下五大要素，就能讓 AI 的產出品質大躍升：
身份標籤 ： 定義具體且專業的職位。與其跟 AI 說「你是一個文章編輯」，不如說「你是一位擁有20年經驗的旅遊書本編輯」，AI 就會戴上專家的眼鏡，提供更深入的見解。
目標受眾： 決定資訊密度與難易度。讓 AI 知道這段話要說給誰聽。指令中加入「我的受眾是公司董事會」，AI 就會講求數據與投報率；若受眾是小學生，AI 則會改用故事和比喻。
語氣風格： 模仿特定的思維模式。你可以要求 AI「你是一位嚴格的雜誌總編輯」，它就會用更嚴苛、更嚴謹的角度來審視文章，找出所有潛在問題，而不只是溫和地給予建議。
任務邊界 ： 設定知識範圍與限制。給出具體的「該做」與「不該做」，避免 AI 胡說八道。例如「請規劃食譜，但不要推薦任何需要烤箱的料理」，這樣就能得到真正可行的方案。
互動引導(CoT)： 啟動思維鏈 。面對複雜任務時，命令 AI：「在開始前，請先對我提問，以搜集你需要的資訊」，透過一來一往的討論，共同產出最完美的報告，而不是讓 AI 一口氣生成所有內容。
掌握這五點，就像是為 AI 提供了一份清晰無比的工作說明書(Job Description)，它將徹底停止猜測，開始精準執行。
痛點二：工作場景複雜，AI 真的能幫上忙嗎？
理解了方法論，讓我們看看它在真實商務場景中的威力。
【使用範例一：B2B 業務的超級武器 —「企業先知」】
情境： 明天要拜訪一家潛力大客戶，但手上那份上百頁的客戶年報，根本沒時間細讀。
痛點： 如果不了解客戶的狀況就貿然拜訪，很難切中要害，甚至可能錯失商機。
AI 解決方案： 課程將教您如何活用上述五大要素，建構出如下的「企業先知」Prompt：
透過這樣精準的指令，AI 就能在幾分鐘內，為您產出一份直指核心的「商業洞察報告」，讓您充滿自信地走進會議室，一開口就「輕鬆講出對方的痛點」，讓客戶對您的專業刮目相看。
【使用範例二：會議後的定心丸 —「會議記錄員」】
情境： 剛結束一場與客戶長達兩小時的重要會議，錄音檔裡充滿了各種決議、待辦事項和客戶的臨時想法。
痛點: 會議結束後，馬上要投入下個任務，根本沒時間重聽錄音。光靠潦草的筆記，深怕遺漏了關鍵承諾或重要細節，若沒即時追蹤，可能影響客戶信任，甚至丟掉案子。
AI 解決方案: 課程中的「會議記錄員」Prompt，能將冗長的會議逐字稿，瞬間變成一份結構清晰、重點明確的行動指南：
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一、 AI資訊科技帶來產業競爭與工作職場的轉變1. 競爭對手的改變2. 工作內容的改變3. 工作方式的改變4. 工作型態與工作地點的改變二、VUCA常態下企業面臨員工AI技能不足與數位轉型挑戰三、AI人才的職涯發展與薪酬展望正向樂觀四、企業鍾愛未來人才的樣貌-跨域及整合型人才五、透過技能檢定、認證課程與證照，提高人才專業深度
台灣企業持續拓展全球事業版圖下，台灣正面臨人口結構老化與新生兒出生率的下降，加上地緣政治、全球經濟發展與政府公共政策的瞬息萬變，伴隨AI（Artificial Intelligence）人工智慧技術的蓬勃發展，我們的職場與工作環境正面臨前所未有的轉變，包含工作內容(Context of Work)、勞動力(Workforce )、工作職場(Workplace)與工作模式(Working Mode)的轉變。
AI科技的發展會讓傳統型態的工作會逐漸消失，也會誕生新型態的工作機會，這意味著我們必須成為一位善用AI應用工具的人才，才不會被機器人及擅用AI應用工具的人才所取代。
延伸閱讀：AI與淨零浪潮下，企業如何佈局「未來型人才」？
企業外部經營環境與未來工作型態的轉變
資料來源：亞太人力資源聯盟The Asia Pacific Federation of Human Resource Management (APFHRM)
一、 AI資訊科技帶來產業競爭與工作職場的轉變
隨著資訊科技發展的無遠弗屆，未來企業要能永續經營，所面對的競爭對手及勞動者的工作職場與環境會面臨重大變化，不管是政府機關、企業組織、學校與教育機構或是勞動者都必須朝永續發展與資訊科技轉型，才能夠因應諸多不確定性因素的考驗。
1. 競爭對手的改變
企業營運主管會隨時關注國內外同業的動態競爭態勢與消長，未來最具威脅的競爭者有可能是其他產業、跨國境的可敬對手，如來自境外的跨國網路與資訊公司，像亞馬遜公司（Amazon.com, Inc.）就從網路書局進階到電子商務，成為全球電子商務零售商巨擘，進而發展為提供全球企業雲端存取技術服務的資訊產業龍頭。
2. 工作內容的改變
要能跟上數位時代的腳步，我們必須將重複性高、大量數據與使用介面多的例行性作業，運用AI資訊化與流程化過程，局部或全面調整為自動化。另外善用AI應用工具進行數據的統計與分析，提出具備管理意涵的趨勢及洞察觀點，從解決問題的工作層次提升到尋找問題及預測問題的管理境界。
3. 工作方式的改變
近年來企業與人資管理專家均積極研究與探討，如何讓勞動者不會被機器人取代，最佳的解決方案是「不是科技可以做什麼，而是我們可以用科技做些什麼」，未來最有效率的工作方式就是「人機協作」，工作主軸會是如何訓練、管理、監督與領導AI Agent(AI代理、人工智慧代理或智慧型代理人)，善用AI工具提升整體工作效率。
“It’s not about what technology can do, but what we can do with technology”
4. 工作型態與工作地點的改變
未來職場上會有勞動者、AI Agent與零工經濟(Gig Economy)的工作模式，共享經濟的網路平台會產生新的工作型態，企業將持續採用居家、遠距、混合及跨域、跨境的上班模式，吸引與留任人才。
二、VUCA常態下企業面臨員工AI技能不足與數位轉型挑戰
全球企業在Covid-19疫情結束後，我們明顯感受到VUCA（是指組織將處於不穩定(Volatile)、不確定(Uncertain)、複雜(Complex)、和模糊(Ambiguous)狀態之中）已經成為企業永續經營的新常態，隨時影響企業營運及人才趨勢，未來企業不只是要適應外部環境與內部管理體質的變化，更需要掌握先機，提前部署人才與技能。
從國內外的調查與研究報告來看，中大型企業在近三年已經持續投入相關資源，積極研究與實驗人才與組織的數位轉型。根據天下學習的調查，企業最擔心的轉型障礙，前三名依序是員工技能不足、組織文化抗拒改變與缺乏完善的數據和科技基礎建設。
資料來源：兩千大企業AI應用與技能發展報告 天下學習2025年9月
另外根據資誠聯合會計師事務所(PWC)在2025年發布的調查報告，企業在推行數位轉型時面臨的挑戰，依序是轉型資金、組織變革、數位人才、業界案例與數位工具，因此企業要能成功數位轉型，人才是否具備AI技能與持續學習資訊應用工具的動能相當重要。
三、AI人才的職涯發展與薪酬展望正向樂觀
美國OpenAI公司在2022年底推出ChatGPT以後，AI應用在各領域的新科技推陳出新，企業除了用來精簡大量數據與重複性工作流程以外，更需要投資AI在產品開發、服務流程及商務模式的技術創新。
根據104人力銀行的調查統計，因應AI數位轉型發展需求強勁，2025年企業在AI人才招募職缺數超過3萬個，75%企業願意為具備AI開發技能的人才提供薪資加碼等誘因，平均增幅達9.5%以上。科技相關產業普遍看好自身及2026年景氣，在2026年的薪資調查報告中，軟體及網路相關業受到AI轉型與數位服務需求帶動，加上外商與新創公司競相徵才，調薪幅度7.1%居各產業之冠。
四、企業鍾愛未來人才的樣貌-跨域及整合型人才
因應資訊科技發展及企業永續經營的人才需求，跨專業領域人才（能在專業領域下能兼具AI及永續技能，以及整合型人才）能夠整合多元資訊及數據下做出適當決策，都是企業鍾愛與競逐的人才類型。
根據優樂地永續服務公司的企業調查報告，迎向未來世界的人才有十大必備能力，分別是文化的理解力、外語能力、適應彈性工作地點的能力、數位能力、跨領域學習、終身學習、情感智商、創新創造力、學習如何思考與解決問題的能力。
資料來源：優樂地永續服務公司2023年
另外104人力銀行在2024年的企業調查報告，也發現企業最愛人才需具備學習力、科技力與溝通力。從企業端的人才需求樣貌，可以讓大學院校作為高等教育人才培育政策參考，也可以是未來人才在求學階段，設定學習目標及參與社團、學校活動與研究計畫的方向。
資料來源：一零四人力銀行2024年
五、透過技能檢定、認證課程與證照，提高人才專業深度
為強化人才在資訊科技及永續發展的技能與素養，企業在人才的任用與訓練發展上，可以運用經濟部產業人才能力鑑定iPAS的淨零碳規劃管理師能力鑑定與環境部淨零綠領人才培育課程。在AI應用技能的提升上，則可以參照數位發展部《AI產業人才認定指引》的人才類別與技能架構，搭配專業發展路徑，建構企業AI人才學習地圖。另外參與iPAS的AI應用規劃師能力鑑定與外部AI工具應用與資料分析師等國際認證，都可以提高企業人才的專業深度。
從未來人才來看，可以參加學校規劃的AI應用技能學程與永續發展、循環經濟學程，搭配國外交換學生計劃或是參與學校研究計畫，持續維持學習與創新動能。透過計劃性與系統性的學習強化科技應用能力及語文能力，在課程學習與企業實習計畫中培養跨部門溝通與實作能力，參與工作輪調及專案任務培養解決問題能力。如此便可以在求學階段培養永保職場競爭力的優勢條件。
（原文標題：從數位轉型與永續經營趨勢，探索企業AI人才需求）
【作者介紹】鍾文雄● 一零四資訊科技股份有限公司人才永續長● 社團法人中華人力資源管理協會常務顧問
和AI聊天每句都要花錢！全球算力價格齊漲，企業如何迎戰Token經濟？
AI進軍百工百業， 迎接黃仁勳的Token經濟時代！全球算力價格齊漲，企業買Token比員工薪水還貴？當AI吃到飽模式終結，買算力先算投資報酬率。《天下雜誌》解密工作流程到組織運作，4大管理新思維！
文／林宏達、鄧凱元 圖／AI影像後製 由天下雜誌授權轉載
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算力價格齊漲，矽谷也吃不消迎戰Token經濟的4大管理新思維Token經濟第一步：投報率思維，殺雞不須用牛刀Token經濟第二步：流程逆分工，一人抵一個團隊Token經濟第三步：組織升級，三大職務搭配AI大腦Token經濟第四步：算力佈局，雲端、地端怎麼搭？
在鍵盤上隨意打進幾個字，等待雲端回應內容。這個不起眼的動作，中間傳遞的所有資訊，在AI時代，有了一個響亮的名字，叫做Token，中國翻譯成詞元。它不只是AI服務的計價單位，更是AI時代的新石油。
Token是什麼？OpenAI的官方網頁解釋是，你輸入詢問AI的文字、上傳的圖片，都會換算為Token計算使用量。不只如此，包含這些資料儲存在AI的「記憶」中，或進行推理、存取這些資料，到最後回傳給你答案，全都要按照使用的Token數量計費。
註：Token是AI模型處理資料的最小單位，AI模型只能看懂數字，因此你輸入的文字和資料，會透過分詞器（Tokenizer）切成片段，每一段就是一個Token，再轉為數字。輸入同樣的意思，用中文會比英文消耗更多Token，且不同公司計算Token的方式也不同。 Token是使用AI模型的計費基礎，從你對AI模型輸入的命令，上傳要分析的資料內容，到產生結果，每個流程都需要按Token收費。更重要的是，代理式AI出現後，由於代理式AI會自動推論、自動送出命令，重新讀取在AI系統裡的資料，等於自動幫你花掉Token，其對Token的消耗遠高於過去的對話式AI。
今年3月，黃仁勳表示，「Token是新的大宗商品。」他對所有人說，「你的工廠生產Token的速度，影響你明年的營收。」
他更預期，未來Token的價格會開始分化，有的幾乎不用錢，但目前最貴的GPT 5.5 Pro賣180美元（以每百萬Token計價），比黃仁勳喊價最貴可賣到150美元還高。
他以此唱旺算力需求，鼓勵所有人繼續買他的GPU、AI伺服器。
算力價格齊漲，矽谷也吃不消
黃仁勳為什麼喊出「Token經濟」？因為，隨著去年底代理式AI（Agentic AI）登場，這種具備自主性、規劃與工具調用能力的AI系統，讓企業更積極用此解決真實世界的問題，Token愈用愈多。
「先前做AI模型的業者並不賺錢，現在將進入真正可賺錢的階段，」AMD董事長蘇姿丰在5月的《天下》論壇時也說。
「全球已開始研究Token使用效率，」緯創董事長林憲銘指出，市場開始重視效能，就代表產業已經進入真正競爭階段，而不是短暫熱潮。
對公司而言，Token經濟的關鍵是，一方面搭上代理式AI改造企業的列車，一方面能妥善控制Token成本。
對個人而言，面對Token經濟的關鍵是如何善用Token資源，在全新的組織形態下，聰明工作。
當前，Token經濟的第一大挑戰，就是尖端模型漲價。
今年初，矽谷企業拚命鼓勵員工使用代理式AI，甚至出現了流行詞TokenMaxxing（Token極大化），Meta還替員工排名誰用得多，以證明自己更「AI原生」，結果一個月內用掉數億美元的Token；Uber則是4個月內用完全年的AI預算，矽谷因此改吹起TokenMinning（Token極小化）風潮，大家都開始在管控Token用量。
果然，今年中，先進AI模型生產的Token價格，將開始調升。
6月30日，Anthropic公告，最多軟體工程師用的Claude Sonnet 5模型，原本輸出100萬Token要價10美元，9月1日起調漲到15美元。
美國《AI Weekly》報導，亞馬遜7月起的GPU算力價格也要漲2成，這已是今年第2次調價；今年3月，阿里雲也宣布調漲部份算力價格，漲幅從5%到34%。
迎戰Token經濟的4大管理新思維
Token經濟第一步：投報率思維，殺雞不須用牛刀
面對模型或算力漲價的壓力，Google Cloud亞太區AI上市業務總經理柯德睿（Harsha Konduri）建議，企業要有投資報酬率的思維。首先，要挑選有投報率的專案，做AI改造；其次，視需求組合不同AI模型，把錢花在刀口上。
如何找到有AI投資報酬率的專案，有以下三個「要」：
一、要找到AI能解決，有可行性的問題。
二、要找到解決這個問題的合適資料，打造適合組織的流程。
三、要找到能夠擴大規模，提供資料可視性和AI治理，讓整個公司獲益的專案。
以中南美洲電商霸主美卡多（Mercado Libre）為例，這家公司把Token花在吸引客戶回流，利用客戶在網路上留下的新數據，不斷增強AI對客戶喜好的判斷，為客戶創造新的體驗。不斷流進的資訊形成新的競爭門檻，「對手就算用同樣的模型，也無法競爭。」
此外，柯德睿也建議，企業要將AI任務分級。他曾遇過一家東南亞新創公司，把錢都投在最昂貴的模型，一個星期就燒光了所有的預算。深談後，他建議，像編寫文件等工作，用一般的模型照樣能完成。「不要把錢全花在最貴的AI模型上，」他強調。
換言之，殺雞不需用牛刀。
（圖／由天下雜誌授權轉載）
成立33年，生產工業級和電信網路設備的台灣公司主向位科技，也是先挑選有投報率的專案，導入代理式AI。
主向位總經理特助張承軒，挑選採購入手。因為採購需要頻繁跟供應商確認交期，反覆跟生產線確認，再回到ERP系統裡去修改計劃，每年至少1500張採購單，得雇4個採購加一個助理才能完成。
於是他們請鼎新數智開發採購專用的代理式AI，會自動讀取電郵，主動比對庫存和產線狀況，直接生成單據，只等採購人員確認。
一開始，員工擔心新專案會加重工作負擔，公司選擇不強推AI，而是放在員工電腦裡，告訴他們有這個工具。後來，有採購休假時，員工打開電腦試用，結果發現AI讓採購的負擔減少5成，有人休假，竟然也不用加班。
Token經濟第二步：流程逆分工，一人抵一個團隊
主向位副總經理高健益說，員工心態因此明顯轉變，在不增加人力的情況下，達交率比導入AI前增加3成。
隨著代理式AI愈來愈普及，Token經濟的第二步，是企業組織改造。
台灣大總經理林之晨與資訊長蔡祈岩的新書《逆分工：AI時代的生產力革命》，搶先揭示未來組織變化的實況。
一年半前，林之晨在台灣大導入了「超人計劃」，目標3年內，8成員工至少掌握一項AI工具，目前已平均替員工省下了4小時工時。「繁雜、重複的工作減少了，反而能做更有意義的事，」林之晨說。
同時間，每個專案的人力運用也正在壓縮中。例如，以往做一個網站，光工程師就分成數據層、應用層專業，至少要過七、八手。但現在設計師與AI協作，就能做出草稿，接著與工程師對接。流程壓縮後，來回溝通的時間也變短。
他們將此去中間、反流水線式的做法稱為「逆分工」。
台灣大總經理林之晨（右）與資訊長蔡祈岩（左）強調，逆分工可讓員工釋放更高生產力。（圖／王建棟攝，由天下雜誌授權轉載）
在蔡祈岩主管的資訊部，改變更激烈。以往，資訊部400多個應用系統，每一個人都被分配管特定系統。
但蔡祈岩實驗，將400多個應用系統訓練成AI大腦，團隊中就出現了人數不多，但很會用AI，效率高的「快攻部隊」。「已經開始走向20／80分工，」他說，「這人數不多的快攻部隊，有AI輔助後，400多個系統，出現任何問題，解題的效果常常更好。」
因此，他們預測，未來可能的組織型態，將由如快攻部隊的2成「領域專家」，以及8成的「液態」與「變形蟲」式專案人員擔綱。不僅資訊軟體，法務、財會也會如此。這樣的分工方式，能把人從價值低的工作解放，把時間投入價值更高、服務更好的工作。
延伸閱讀：AI破牆，硬知識貶值了！拆解「2種智力」決定你被取代還是被放大
Token經濟第三步：組織升級，三大職務搭配AI大腦
更極致的逆分工，已在美國引起巨浪。2月，前推特共同創辦人、現任金融服務公司Block執行長多西（Jack Dorsey）一口氣裁了4成員工，總數4000人。彼時公司規模與獲利，都在成長中。
他解釋，公司AI大腦每週都在進步，已改變營運公司的邏輯。明年多數企業就會意識到這件事，所以他要更早採取結構性的改變，「更小的團隊，應用我們打造的工具，可以做得更多。」
他認為，企業傳統的金字塔、階層式架構，本質是為了資訊流的控制。未來，資訊控制將由AI負責，新架構的核心是數據、模型搭建的公司AI大腦。
未來企業只需要3種角色，可以直接掌握內外部大數據，並調動AI代理人（AI agent）完成任務。
（圖／由天下雜誌授權轉載）
最多人將成為獨立貢獻者（Individual Contributors），他們可以是銷售人員、工程師、設計師等，藉由調取企業大腦、代理人輔助，放大產出。因為AI賦能，專業也將更多元。
次多是直接負責人（Directly Responsible Individuals），這群人的關鍵是理解企業目標，也能直接面對與滿足客戶需求，能調度一個團隊與資源，完成一個任務。
Token經濟時代的管理者則是球員兼教練（Playercoaches）。他們協助獨立貢獻者、直接負責人成長，確保與公司策略一致，同時也負責品質把關與精進。
多西正在實踐自己的理論，Block的組織階層，預計今年將從5層，縮減為2到3個階層。「從核心改變公司運作的方法，能大幅增加我們帶給客戶的價值，」他認為。
趨勢科技也正在進行生產力實驗。旗下TrendAI企業事業群營運長金敬秀（Rachel Jin）發現，以前一個專案大約20個人，現在同樣的工作5個人就能完成，而且速度更快。所以，她開始把工作切小，讓每一個團隊都能獨立完成工作。
Token經濟第四步：算力佈局，雲端、地端怎麼搭？
釋出的人力，加上AI輔助，提高跨界範疇，譬如原本的軟體工程師調去做行銷，甚至對接法律合約和財報。
眼前，跟組織改造一樣關鍵的，是Token的算力佈局。要控制Token成本，必須思考投資地端，或租用雲端算力的平衡。
企業算力架構方案選擇：AI基礎建設佈局4大方案
方案在地部署新興雲端服務商大型雲端服務商API串接說明企業自建算力，如科技業與金融業自行架設運算機房第三方業者建置算力機房，企業可以透過租用的方式取得算力主流大語言模型與算力服務商，如微軟、AWS、Google等大語言模型可透過API（應用程式介面）與企業開發之AI代理人串接，調用特定模型算力單位成本最低中等高偏高，價格間距大擴充性中等高中等／高極高自主性與客製化完全自主中等中等極低（無法掌控基礎設施層，且難以微調AI）安全性與數據主權最高（完全掌控資料、傳輸與儲存）高（較高程度掌握基礎設施與資料）中等（存在資料洩漏風險，對算力託管位置掌控度較低）低（掌控運算架構與治理難度高）最佳適用場景穩定、運算量高的運用變動性高的運算需求、概念驗證（POCs）、成本敏感專案變動性高的運算需求、概念驗證快速實驗、AI代理人、檢索增強生成（RAG）
不擔心算力沒人用的工業電腦龍頭研華，選擇自建部份算力。
和泰汽車MaaS本部長韓志剛，現階段選擇租用雲端算力。他指出，儘管去年AI成本增加25%到30%，但仍在可接受範圍。而且現在AI技術不斷推陳出新，設備折舊快，租用雲端算力才是最有彈性的選擇。
他們把重心放在建立流程，用AI增加運作效率。
和泰2025年就開始為員工採購企業版AI帳號，圖為MaaS本部長韓志剛。（圖／莊凱程攝，由天下雜誌授權轉載）
例如，和泰每年收到約12000通客服電話，為確保服務品質，過去透過和顧問公司合作，用人工抽查約2%電話內容。今年嘗試以AI檢查每一通客服電話品質，但單通成本僅剩原本的千分之五。「今年各本部長績效，5成將來自對AI推動的成績，」韓志剛透露。
勤業眾信資深執行副總經理陳鴻棋認為，成本、資安與專案類型，都是評估算力成本效益的關鍵，也可以在不同使用情境，混合搭配不同的算力架構。像是零售業的單點活動，就適合彈性高的串接API（應用程式介面），單純調用外部模型。但用量穩定，資安機敏最高的金融與科技等，不少企業選擇自建算力。
當代理式AI進入現實，被個人、企業大量運用，Token帳單只是結果。從挑選算力與模型、組織改造到硬體投資，拉高Token效能，將是一門很深的現代管理學。
（圖／由天下雜誌授權轉載）
（原文標題：和AI聊天每句話都要花錢！企業迎戰Token經濟 哪些模型CP值最高？）
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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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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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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）
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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
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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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在趨勢科技，唯一的競爭對手是駭客：AI 時代下，資安人才與研發現場的真實變化
當生成式 AI 進入企業日常，對於專注資安產品的企業而言，不單是工具升級，更可視為是將資安的攻防節奏全面改寫。因為率先新技術放大其效能的，偏偏卻也是攻擊者。趨勢科技 TrendAI Lab 與核心技術副總經理卜鵬世，與資深人資協理柯志宜，在受訪時都不約而同提到，AI 正在重新定義企業對工程師的期待，也讓資安產品研發、核心技術研究與人才招募標準同步改變。
文／104人力銀行
本文導覽：
同樣是工程師，解決的卻不是同一種問題
當攻擊者也用 AI，資安人才的標準亦隨之改變
要能帶著 AI 解題，把工具轉化為價值
對趨勢科技（以下簡稱趨勢）而言，AI 時代下真正稀缺的，不再只侷限是會寫程式的人，而是能理解問題、拆解並知道如何運用 AI ，讓產品與防禦能力持續進化的人才，這樣的轉變，正發生在趨勢的研發與徵才現場。
同樣是工程師，解決的卻不是同一種問題
卜鵬世首先分享，他目前掌管的兩個核心部門：一是更貼近產品與客戶需求的 「端點防護」（Endpoint Security）部門，另一是負責研發共通能力的「核心技術」（TrendAI Lab）部門。前者關注的是，如何把防護能力做成客戶能快速安裝、易於操作管理的產品；後者則是專注於分析資安威脅、偵測引擎、URL 判讀等能力，提供各產品線共用的核心能力支援。
談到這兩個部門的差異，卜鵬世用了一個很鮮明的比喻：「端點產品部門的人比較像部隊，核心技術部門的人比較像製造武器的人。」 一邊更靠近戰場與使用情境，一邊則負責打造武器與核心能力，分工不同，卻必須高度協作。
若進一步用學科來理解，這兩類人才也有明顯差異。卜鵬世認為，核心技術比較像化學系、數學系，偏研究、分析與技術突破；而產品開發則更像 化工系、應用數學系，更重視如何把技術轉化為可落地、可被客戶使用的解決辦法。
面對資安威脅，前者需對新技術保持高度敏感，從龐大資訊中找出特定模式；後者更需要能理解客戶需求、使用流程與跨部門的合作。換句話說，兩邊都在拆解問題，但一邊更接近攻擊與技術本身，另一邊更接近使用者與產品體驗。
當攻擊者也用 AI，資安人才的標準亦隨之改變
AI 的普及，最先改變的是資安攻防的速度與規模。卜鵬世直言，攻擊者往往是世界上最早應用新技術的一群人，「只是他們把它拿來做壞事。」過去，若要變形攻擊，可能還需要改寫程式邏輯；現在只要下幾個語法，AI 就能快速生成大量變體。也因此，他很直接地說出這句話：「只有用 AI，才有辦法對抗 AI。」
對核心技術團隊來說，AI 已不只是輔助工具，而可能成為解決辦法的一部分；過去最核心的是程式寫成的引擎，未來最關鍵的部分甚至可能就是 LLM。對產品開發端而言，AI 則更直接影響開發流程，從知識查找、code completion，到 AI agent 協助寫 code、做測試與整理架構，正在逐步重塑工程師的工作方式。
這樣的改變，也反映在趨勢科技的徵才標準裡。受訪者提到，公司在面試時，已經會觀察候選人的 AI 使用能力，甚至有一套內部能力指標概念對照：從「有在使用」，到「能產出成果」、再到「已經融入工作流程」，更高階者甚至能藉此改變做事方式與組織協作模式。
以目前觀察來看，多數工程師已開始使用 AI，也能在部分工作中應用，但距離大規模流程與工作模式的重塑，還有一段距離。這也意味著，企業現在看的人才，不再只是「會不會寫 code」，而是「會不會用 AI 定義問題、拆解問題，並把它真正放進工作流程裡」。
趨勢科技核心技術副總經理卜鵬世
要能帶著 AI 解題，把工具轉化為價值
對趨勢科技而言，未來工程師最重要的能力，不光只是技術本身，而是包含判斷力與學習力。卜鵬世認為，當 AI 已能協助完成越來越多標準化工作，真正拉開差距的，是定義問題、做出決策、引導 AI 協作的能力。未來的新鮮人，也許一進職場，反而會更像是帶著一群 AI agents 一起工作的協作者。
從 HR 的角度，柯志宜也觀察到，企業在尋找的已不只是具本科系背景，而是能否展現對技術的熱情、學習能力，以及把工具運用到實際問題上的能力。她提到，科系當然還是辨識人才的一種立即參考，但真正重要的，仍然是候選人能否證明自己會用、敢用，而且清楚使用 AI 解決了什麼問題。對於產品開發的團隊來說，這樣的人才尤其有亮點，「因為他不是只會操作工具，而是能把工具轉化為產品價值。」
趨勢科技人資協理柯志宜
除了人才標準，趨勢科技也強調自身吸引人才的另一個關鍵，在於企業文化與研發定位。柯志宜提到，「我們唯一的競爭對手是駭客。」 這句話不只是企業精神，也反映出公司長期專注資安、持續轉型的核心方向。她認為，趨勢科技一直保有清楚的願景；對工程師而言，這裡並不是科技公司的海外分部，而是擁有研發資源與舞台的研發中心。對於想參與核心技術，與全球性產品研發的人來說，這樣的環境本身就是吸引力。
從端點防護到核心技術，從 AI 分級到徵才標準，在 AI 時代下，資安領域最需要的不只是技術執行者，而是能帶著 AI 一起解題、一起進化的人。這正是趨勢科技在人才招募與研發現場，所體驗到最真實的變化。
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黃仁勳揭輝達管理哲學：別只比競爭對手 要以「光速」物理極限為標準
2026-05-27 聯合報記者簡永祥、記者林伯東攝影 由聯合新聞網授權轉載
輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳今日在北土科員工大會致詞時，闡進其核心管理哲學。他直言，企業若只是盯著競爭對手做「持續改善」，已不足以在AI時代勝出，真正的標準應是回歸物理極限，也就是所謂的「光速原則（Speed of Light）」；同時，他也對內部員工流動與人才發展提出看法，強調主管的責任是創造條件，讓人才能在公司內完成一生最重要的工作，而不是逼員工向外尋找機會。
黃仁勳指出，許多企業設定目標的方式，是觀察競爭對手怎麼做，再試著比對方多一點。例如對手做到18，就做到20；看到輝達在GTC公布新規格，競爭者回去後再加碼一點。但他認為，這樣的文化本質上只是「跟隨者思維」。
「如果你的標準來自別人，你怎麼設定自己的標準？」黃仁勳回憶，自己30多歲時就思考一個問題：若企業要挑戰從未有人完成的事情，甚至沒有對標對象時，該如何判斷「夠好」？他的答案是：以物理極限為標準。
黃仁勳說，所謂「光速」，不只是速度，而是物理定律本身。包括頻寬、時脈、功耗、能源與成本等，每件事都應追問其極限在哪裡。
他舉例，若某項流程目前需63天，多數企業會思考如何逐步縮短至62天、61天，這就是經典的「持續改善（continuous improvement）」模式，日本製造業尤其將此做到極致。
但黃仁勳認為，在創新科技產業，這樣還不夠。他說：「你不能只問怎麼比昨天快一點，你要先問——理論上最快可以多快？」若物理極限是7天，那麼企業真正的機會就在63天與7天之間。這種思考方式，才能真正激發組織潛力與突破式創新。
黃仁勳進一步說：「如果最佳答案只是62天，那幾乎不值得興奮；但如果目標是7天，你整個團隊就會被解放。」這套思維，也是輝達近年高速產品迭代與AI布局背後的重要文化基礎。
除了談管理哲學，黃仁勳也回應員工對內部轉調與職涯發展的焦慮。有員工匿名提問指出，由於組織與地理限制，跨部門流動機會有限，甚至考慮外部工作機會。
黃仁勳則直言，自己並不認為換公司才是唯一出路。他加重語氣說：「如果我沒在NVIDIA，我可能現在還在邏輯大型積體電路（LSI Logic）。」
他表示，自己一直相信，不必離開原有環境，也能重新定義自己、改變現況，甚至重塑整家公司。
黃仁勳強調，主管真正的職責不是命令員工做事，而是創造條件，讓員工能完成自己人生最重要的工作（life’s work）。若環境對了，員工自然會被激發、會創新，甚至發現原本未知的新機會。
黃仁勳認為公司應該讓最優秀的人在公司內找到機會，而不是逼他們去外面找。他也點出矛盾之處：輝達正大規模招募數千名人才，卻讓現有員工覺得必須離開才能找到新機會，這本身就說不通。
黃仁勳指出，台灣據點涵蓋晶片設計、軟體工程、AI、機器人、研究、系統與供應鏈合作，幾乎所有領域都有發展空間。「我們在台灣幾乎什麼都做。」
他鼓勵員工保持耐心，與主管充分溝通，主動尋找公司內部的新機會。
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從數位工具到商務實戰──義民高中資料處理科：培養跨域競爭力的數位職人
如何讓學生在 AI 崛起與網路經濟爆發的時代脫穎而出？義民高中資料處理科給出了一個清晰的答案。這門兼具「資訊技術」與「商業管理」的學科，不僅教導學生如何操作電腦、考取證照，更著重於跨領域的邏輯思維與實務整合。在這裡，學生從最基礎的文書處理出發，逐步踏入會計、經濟與商業專題製作的殿堂，在數字與程式碼之間，編織出屬於自己的未來職涯藍圖。
跨域思維的先行者：結合資訊與商務的學科優勢
「資料處理科最核心的優勢，就在於它的『跨領域』。」義民高中資料處理科陳昭君主任在訪談中一針見血地指出。面對許多國中生與家長常將「資訊科」與「資料處理科」混淆的疑問，主任給出了一個簡單而明確的判別方式：「資訊科是工業類群，面對的是機器；而資料處理科（資處科）則是商業管理群，面對的是人。網路世界的基礎是電腦，當你具備了電腦操作能力，又懂得商業運作邏輯，就能直接跨入電子商務與現代商務的領域。」
在課程設計上，資處科將複雜的電腦應用與統整商管知識相結合。高一到高三的學科內容涵蓋兩大體系：
資訊技術： 電腦軟體應用（Word、Excel、PowerPoint）、中英文輸入、計算機概論與Python 程式語言。
商業類科： 會計學、經濟學、商業概論到專題製作。
這種雙軌並進的訓練，讓資處科的學生在面對複雜的商業環境時，既擁有清晰的邏輯思維，又具備資料處理的執行力。
圖：學生透過上機實作，培養文書能力
從基本功到高階應用：以證照檢定奠定實力自信
在義民高中資處科，學習成果不只體現在課堂的聽講上，更落實在具體的證照考取與技能檢定中。學校規劃了一套循序漸進的證照地圖，協助學生在三年內建立無可替代的硬實力。
「我們透過考取證照的過程，給孩子們建立信心。」主任分享，高一時學生會先從電腦軟體應用丙級、TQC 辦公室應用軟體（Word、Excel、PowerPoint）以及中英文輸入開始扎根；到了高二、高三，則進階挑戰高難度的「電腦軟體應用乙級」檢定，以及人工記帳會計丙級等專業證照。
目前就讀資處科的林同學與戴同學，便充分展現了這項環境帶來的專業實力。林同學在三年內考取了包括電腦軟體應用乙級與丙級、商教會會計一級檢定、人工記帳會計丙級等多張高含金量證照；戴同學也順利拿下了電腦軟體應用丙級及多張 TQC 證照。這些努力，成為他們畢業時最堅實的備忘錄。
圖：高中三年努力考取多張證照，展現學以致用的實力
理論與實務的交會：專題製作打開職涯的無限可能
隨著 108 課綱的推進，「專題製作」成為資處科高三學生最重要的核心課程。專題製作要求學生必須主動整合三年所學，從無到有地完成一項縮小版的商業研究或企劃報告。
主任分享，目前科大在競賽與專題上喜好的取向，多圍繞在 ESG（環境、社會與治理）、APP 應用、產品行銷企劃與活動企劃。因此，學生的專題主題也緊扣這些時代脈動，例如有組別便以「心理舒壓」為核心研發創意點子，完成了具備高度整合性的專題成果。
在專題製作的過程中，學生必須寫出完整的企劃書，內容涵蓋室內設計構想、成本預算控制、人力資源配置、行銷宣傳策略等。主任透露：「在討論行銷推廣時，學生提出想利用 Instagram作為宣傳通路。我不直接教他們怎麼進行推廣，但我會以過去做行銷的經驗挑戰他們：『你們的推廣策略就只有這樣嗎？要怎麼寫文案？文稿跟圖片要怎麼呈現？』」這種高互動性的引導，讓學生養成思考每一步驟背後的邏輯與效益。
圖：高三專題成果，榮獲商業類技藝競賽獎項，展現跨域整合與實作能力
多元進路與特質媒合：找到屬於自己的發光舞台
「讀資處科，最大的好處就是未來的出路非常寬廣。」主任驕傲地表示。由於兼具資訊與商管背景，資處科畢業生在統測升學時擁有極大的優勢，可選擇的落點涵蓋：資訊管理系、企業管理系、財務金融系、會計系、財稅系等…甚至是跨足跨域的工業管理、資訊工程系等。
對於有志於在高中畢業後直接投入職場的「實用技能班」學生，資處科也提供了充足的就業準備。林同學與戴同學便分享，身邊選擇直接就業的同學，多數能順利進入餐飲業、零售通路（如全聯）等服務產業服務。更有實用技能班的孩子在畢業後，一邊在知名科技公司（如緯創）上班，一邊在國立大學研究所繼續深造，實現了產學無縫接軌。
究竟什麼樣的孩子適合就讀資料處理科？主任與兩位學生的分享總結出了以下幾項人格特質：
樂於與人互動、不排斥溝通： 商管群的核心在於服務與協調，具備良好的文字與言語表達能力是重要基石。
對數字與細節具備敏感度： 不需要數學成績頂尖，但必須對數字有耐心，能從簡單的數據中發現脈絡。
喜好操作電腦、不排斥邏輯思考： 面對系統與程式工具，願意動腦思考其運作邏輯。
航向數位未來的羅盤：在多變環境中發光的跨域英才
在義民高中資料處理科的三年的時光裡，學生學到的從來不只是死板的軟體操作，而是一套與現代數位世界對話的方式。從高一敲擊鍵盤的生疏，到高三能在講台上自信展示專題成果；從面對數據的迷惘，到能用多元工具梳理資料邏輯。這群資處科的學生在細節中鍛鍊判斷力，在跨領域的碰撞中摸索自我，陪伴著他們走向未，在各自的領域裡閃閃發光。
開箱資料處理科學習日常！更多科系探索，歡迎追蹤104高職生IG
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