AI快速完成專業簡報
104學習
C++軟體設計
具備此技能代表能運用C++語言進行程式開發與系統設計，涵蓋高效能運算、記憶體管理及物件導向概念。此能力適用於遊戲開發、嵌入式系統、金融軟體等領域，能編寫穩定且效能佳的程式碼，解決複雜演算法和系統架構問題。對企業來說，擁有此技能的人才能提升產品競爭力與維護系統穩定度，是技術團隊中的重要成員。
提升你的實力，朝專業更進一步
精選課程
充實自己，讓能力持續成長
軟體工程師就業培訓
人資與採購必學！ AI 流程自動化應用實戰工作坊【10/20】
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Linux Socket網路程式設計【本課程為線上課，報名後專員會提供上課資訊】
智能文件編輯：AI和Word的整合
商業簡報從0開始
掌握Claude Code從零打造企業級全端開發應用實戰班
電腦視覺演算法之人臉辨識實戰【本課程為線上課，報名後專員會提供上課資訊】
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精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
進階軟體設計專業人員
進階軟體設計專業人員證照旨在驗證持有人具備高階軟體設計與開發能力，涵蓋系統分析、架構設計、程式撰寫及測試等關鍵技術。持證者能有效運用物件導向設計原則及軟體工程方法，解決複雜問題並提升軟體品質與維護性，適用於大型專案開發與團隊協作，提升職場競爭力與專業價值。
財團法人中華民國電腦技能基金會
乙級電腦軟體設計技術士-C++
乙級為具備能從事程式設計、測試、維護及系統文件製作，並能協助甲級（帶領丙級）電腦軟體設計人員從事（進行）程式設計工作之能力。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
C語言程式設計與應用認證
C語言程式設計與應用認證是一項專業認證，旨在評估和驗證個人在C語言程式設計及其應用方面的知識和技能。此認證對於從事軟體開發、嵌入式系統設計以及其他相關技術領域的人士特別有用。通過這項認證，可以展示個人在C語言方面的專業能力，提高職業競爭力，並獲得更多的職業機會。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
實體設計 (Creo Parametric/SolidWorks)
實體設計證照主要驗證持有者在Creo Parametric或SolidWorks軟體操作上的專業能力，涵蓋三維建模、零件設計、組件裝配及工程圖繪製等技能，能有效運用軟體完成產品設計與修改，提升設計效率與精確度，適用於機械、電子及工業設計等多種產業，具備此證照者具備良好的CAD工具應用能力，能協助企業加速產品開發流程，提升競爭力。
尚未查核發照單位
程式設計Visual Basic 2008
Visual Basic 2008證照驗證持有者具備使用Visual Basic 2008開發應用程式的基本能力，涵蓋程式設計語法、物件導向概念、事件驅動設計及資料庫連接等技能。證照強調實務操作與問題解決能力，適合希望從事軟體開發、系統維護及相關資訊工作者，提升就業競爭力與專業技術水準。
財團法人中華民國電腦技能基金會
SSE AI 提示詞工程師
[ 引領AI時代的語言設計專家認證 ]
隨著生成式人工智慧（Generative AI）快速崛起，從文字生成、圖像創作、音樂編排到自動化工作流程，「提示詞（Prompt）」設計能力已成為駕馭AI的關鍵技能。而「Prompt Engineer（提示詞工程師）」作為新興且高度需求的職業角色，正逐漸在學術界與職場上嶄露頭角。 AI Prompt Engineer 國際認證應運而生，旨在建立一套標準化、系統性的評量機制，協助學習者掌握與AI互動的語言設計邏輯，具備實務操作能力與創造性思維，為進入AI產業奠定堅實基礎。
Silicon Stone Education (SSE)
精選貼文，掌握第一手知識
用 Claude Code 打造全端應用，AI 結對編程讓開發效率大幅提升！
陳贈文
文章分類：AI課程
參訓課程：掌握 Claude Code 從零打造企業級全端開發應用實戰班
現 職：軟體工程師
用 Claude Code 打造全端應用，AI 結對編程讓開發效率大幅提升！
👨💻 學員背景
資訊科技產業軟體工程師，負責系統後端開發、伺服器維護與架構設計。
🎯 參訓目的
隨著 AI 技術興起，工作上需要更高的開發效率，因此希望學會 AI 工具整合於開發流程，加速專案交付。
🏆 最大收穫
學會將 Claude Code 與 gstack 實戰應用於企業級專案，透過 AI 結對編程顯著提升開發效率，並掌握提示詞工程與錯誤除錯技巧。
📝 產業背景與職務內容
我目前在資訊科技產業擔任軟體工程師，主要負責系統後端開發、伺服器維護與整體架構設計。日常工作除了撰寫與優化程式碼之外，也需要處理系統的除錯與效能提升，確保企業內部各式應用服務能穩定運行，並隨時支援新功能的擴充與上線。
📚 選擇恆逸課程的原因
隨著 AI 技術爆發，工作上越來越需要快速交付專案。為了大幅提升開發效率，我希望能將 AI 工具無縫導入工作流程。恆逸的這堂課主打「Claude Code」與「gstack」實戰，正好完全命中我渴望從零打造現代化全端應用、加速開發週期的迫切需求。
👨🏫 講師教學特色
授課講師最讓我印象深刻的是，能將複雜的技術概念具象化，對每天面對冷冰冰程式碼的工程師來說非常有幫助！講師不只是唸簡報，而是直接打開編輯器，Live Demo 展示如何一步步使用 Claude Code 輔助開發。講解 gstack 技術棧時，特別強調各元件的整合邏輯。以往自己摸索常卡在環境設定或版本相容性問題，但講師用幽默比喻，把前後端資料流與 AI 協作的觀念講得很清楚。每當我們實作遇到報錯，講師總能一針見血指出問題，還會故意示範「AI 可能會寫出的錯誤程式碼」，手把手教我們如何引導、修正 Claude Code 的輸出。這種「不怕犯錯、從除錯中學習」的氛圍，大大降低了我對新技術的學習焦慮。講師也常分享業界實戰經驗，讓我們不只學工具，更學到企業級開發的架構思維。整堂課充滿破關解謎的成就感，讓我覺得「學得超好、任督二脈被打通」！
💡 課程中最有收穫的技術或觀念
在上課過程中，我最有收穫的是徹底打破了對 AI 寫程式的刻板印象。以前覺得 AI 生成的程式碼難以直接套用在企業級專案，但在這堂課實作 gstack 全端應用時，我真正體會到「AI 結對編程」。精華在於運用 Claude Code 從零開始搭建 gstack 架構，學會如何精準下達 Prompt，讓 Claude Code 快速生成樣板程式碼，自己則專注於核心業務邏輯。遇到複雜資料庫連線或 API 路由規劃時，直接請 Claude Code 提供建議，甚至協助找出效能瓶頸並重構。這堂課強調實戰而非死記硬背考照。建議上課時一定要親自動手寫程式，遇到 Claude 產出不如預期時，就是練習「提示詞工程」的最佳時機。學會與 Claude 溝通、引導它寫出符合企業標準的程式碼，是我這趟學習中最寶貴的收穫。
🚀 課程對工作實務的幫助
結訓回到工作崗位後，課程效益立刻顯現。最近公司要開發內部自動化監控儀表板，若照以往流程，光是前端、後端 API 到資料庫，至少要一兩週。這次我直接應用課程學到的 gstack 架構，全程搭配 Claude Code 輔助，讓 Claude Code 生成 API 框架，快速完成前後端資料綁定。遇到不熟悉的模組套件，也能直接問 Claude Code 並取得實作範例。結果，原本預估兩週的專案，我只花不到四天就交付，程式碼品質與架構甚至比以前純手工寫的還好！開發效率大幅提升，不僅讓我準時下班，也讓主管注意到我導入新技術與高效率產出的能力。這門課帶來的「實質生產力躍升」，已成為我年底績效考核時爭取加薪、升遷的最佳籌碼。對於想在 AI 時代保持競爭力的軟體工程師來說，這絕對是投資報酬率極高的實戰課程！
完整文章：https://ucom.uuu.com.tw/web/Testimony/Article/12901
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。
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【104 talks】必學的聰明工作術!-從邏輯思維到工具應用，全面提升工作效能｜2/20 線上免費直播
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
為每位忙碌的職場人士，創立一個能夠高效學習的節目平台，集結各領域專業講師的知識與分享，為職場人士帶來啟發和新視角。
必學的聰明工作術!-從邏輯思維到工具應用，全面提升工作效能
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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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Continue——提升開發效率的程式開發AI助手，工程師必備工具
在程式開發的世界裡，時間就是金錢。對於開發者來說，如何有效減少重複工作並提升開發效率，是一個持續存在的挑戰。這就是為什麼 Continue，一款專為程式開發者設計的 AI 工具，成為了許多開發者不可或缺的助手。透過 Continue，開發者不僅可以自動完成程式碼，還能獲得智能的程式碼建議，有效縮短開發週期，解決重複性問題，並進一步優化生產力。本篇文章將深入探討 Continue 的功能優勢，並說明為什麼它是工程師必備的 AI 工具。
Continue 是什麼？
Continue 是一款專門為程式開發者量身打造的 AI 驅動工具，它能夠幫助開發者在日常的程式編寫中提高效率。Continue 透過人工智慧的支援，不僅能理解開發者的程式需求，還能提供程式碼的即時建議，甚至能預測開發者下一步的操作，幫助開發者自動完成部分程式碼。這樣的功能對於需要處理大量重複性工作的開發者來說，無疑是一項巨大的福音。
▍Continue 的功能介紹
1. 程式碼自動完成
Continue 的 AI 模型能夠根據開發者的輸入，自動生成程式碼片段。這不僅縮短了開發時間，還能減少打字錯誤的可能性。開發者只需輸入關鍵詞或部分程式碼，Continue 就能提供精準的程式碼建議，讓開發過程更順暢。
2. 程式碼錯誤檢查與修正
程式開發過程中，難免會出現錯誤或 Bug。Continue 的 AI 能夠快速檢查程式碼中的潛在錯誤，並提供修正建議。這意味著開發者不需要花大量時間在除錯上，能夠更專注於實現核心功能。
3. 智能程式碼建議
Continue 不只是單純的自動補全工具，它能夠理解開發者的整體架構需求，並根據上下文提供智能的程式碼建議。例如，當你在開發某個功能時，Continue 能根據你的邏輯流程，建議相應的函數或結構，減少了反覆查詢文件的時間。
4. 文件生成與註解
除了程式碼建議，Continue 也能協助開發者自動生成文件與註解，確保程式碼可讀性與維護性更高。對於開發團隊來說，這樣的功能特別重要，能避免後續因缺乏文件或註解而增加的維護成本。
▍Continue 的優勢
1. 節省時間與提升生產力
透過 Continue 的自動完成與智能建議功能，開發者能夠減少手動輸入程式碼的時間，從而將更多精力放在解決實際問題上。這直接提升了開發效率，縮短了專案交付的時間。
2. 減少錯誤與提高程式碼質量
Continue 的錯誤檢查功能，能夠幫助開發者在早期階段發現程式碼中的潛在錯誤。這不僅節省了後期除錯的時間，也提升了程式碼的整體質量，讓專案在交付時更加穩定。
3. 降低學習門檻
對於新手開發者來說，Continue 提供的智能建議與自動文件生成功能，能夠有效降低學習曲線。新手不再需要花大量時間查閱技術文件或尋求資深開發者的幫助，能更快進入開發狀態。
4. 適應多種編程語言
Continue 支援多種編程語言，這意味著不論你是使用 Python、Java、JavaScript 還是其他語言，Continue 都能夠提供相應的支援。這種廣泛的相容性，讓它成為了開發者不可或缺的工具。
▍為什麼工程師必備 Continue？
Continue 能夠顯著提升開發者的工作效率，讓日常的開發過程更加流暢，這對於軟體工程師來說無疑是一大優勢。它不僅幫助開發者解決重複性問題，還能提升程式碼質量並減少錯誤。對於經常面臨繁重專案或時間壓力的開發者來說，Continue 無疑是一款能極大改善工作流程的工具。
此外，Continue 的強大功能讓它在開發團隊中也能發揮重要作用。透過自動生成文件與註解，Continue 能幫助團隊成員之間更好地協作，確保程式碼在多人開發時保持一致性與可讀性。這不僅有助於降低後續維護成本，也讓團隊能更快達成目標。
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AI時代的資工人何去何從？專家：向「文組」取經是條出路
AI快速發展，當Cursor等AI助手能幫人自動寫程式、AI預期將達到「中級軟體工程師」的水準，資工系新鮮人的就業處境正面臨艱難挑戰。資工教育、初階工程師到底該培養什麼技能？專家認為，未來資工人才需要擁抱AI素養、運算思維，讓資工系變得「更像文科學位」。
文／田孟心編譯 由天下雜誌授權轉載
本文目錄（點擊可快速前往）
教育怎麼改？「AI素養」是關鍵另一種機會：發現文科思維的價值
當「Cursor」等AI神器能幫人自動寫程式，資工教育、初階工程師到底該培養什麼技能？卡內基美隆大學等程式教育專家建議，讓資工系長得「更像人文學科」，是一條出路。
隨著ChatGPT等聊天機器人的能力不斷進化，它們開始能夠像人類一樣順暢地回答問題、撰寫論文。但論及「取代人類」的挑戰，它們最有殺傷力的，還是針對電腦科學領域。
如今，大型科技公司和新創公司都紛紛推出能自動產生程式碼的AI助手，而且能力正在迅速提升。
今年一月，Meta執行長祖克柏預測，AI將在今年的某個時刻達到「中級軟體工程師」的水準。
新鮮人的境遇特別艱難。根據技術研究和教育機構CompTIA的分析，在過去三年中，尋求兩年或兩年以下經驗員工的公司數量，下降了65%。
教育怎麼改？「AI素養」是關鍵
大學校園裡，以編寫程式碼為主的資工系首當其衝。這引起全美各地大學的資工系所，都在努力理解技術轉型的影響，並努力思考在AI時代該教授哪些內容。
美國頂尖資工院校之一，畢業生遍佈全球各地大型科技公司的卡內基美隆大學，資工教授柯提納（Thomas Cortina）指出，「AI確實震撼了資工教育」。儘管卡內基美隆過去在培養學生方面取得佳績，但今年，資工學院還是暫停暑期工作，邀請教職員一同規劃針對AI時代的新課程。
哥倫比亞大學的資工教授溫（Jeannette Wing）也表示，「我們正看到AI海嘯的冰山一角。」
綜合《紐約時報》訪談許多資工教育工作者，他們認為資工學科可以擴展，變得「更像文科學位」，亦即更加重視批判性思考和溝通技巧。
這與美國國家科學基金會（NSF）的想法不謀而合。
該基金會正在資助一個名為「Level Up AI」的計畫，結合大學與研究人員，共同探討AI教育的本質。
主導這項計劃的資工教授馬希爾（Mary Lou Maher）直言，「資工教育的未來可能會減少對程式設計的關注，而更專注於『運算思維』和『AI素養』。」
其中，運算思維指的是能否將問題分解成更小的任務，逐步訂定解決方案，並利用數據得出基於證據的結論；而AI素養指的是，理解AI如何運作、如何負責任地使用AI，以及AI如何影響社會。
馬希爾強調，培養「理性的懷疑」應該成為新的目標。
根據世界經濟論壇《2025年未來就業報告》，當前最重要的求職技能是「分析性思考」、「彈性」和「社會影響力」。
報告裡也提到，「AI素養」不僅僅是為IT專業人士「錦上添花」，而是對全人類都很重要，教育部門更該強化這個技能。
歐盟與OECD也發起「人工智慧素養框架」（AILit），預期在2026年發布，幫助年輕學習者以批判性、創造性，和合乎道德的方式接觸AI。
另一種機會：發現文科思維的價值
在求職市場上，資工系畢業生也開始發現文科思維的價值。
在一片慘淡的就業前景中，北卡羅來納大學夏洛特分校的大四生德雷克（Connor Drake），幸運地在30次投遞（通常要投100-200次）後，就面試上一家科斯的網路安全實習生職位。
德雷克分享，他個人對AI的「防禦策略」，是拓展自己的技能組。除了資工專業以外，他還輔修政治學，加強學習安全與情報研究，並且擔任大學網路安全社團的負責人——如此一來，他就更能勝任網路安全專業領域的工作。
「資工學位曾經是通往就業天堂的金鑰匙，」22歲的德雷克說道，「但現在情況已不是那樣了。」
最後，儘管資工畢業的菜鳥面臨就業寒冬，但也有專家認為，AI對於「輔助軟體市場」大有前景。
如今，從醫學到行銷領域都在客製化自家的聊天機器人，這些聊天機器人軟體必須為各產業量身打造，並由這些產業的數據庫提供支援。
史丹佛大學計算機科學教授艾肯（Alex Aiken）認為，軟體工程崗位的成長可能會下降，但參與程式設計的人員總數將會增加。
因此，大專院校仍可維持對資工基礎知識和AI原理的教學，並擴展用新工具進行軟體設計的大量實務課程。
或許，有一個重要的前提是：資工學員不會太過仰賴AI本身。
卡內基美隆的柯提納表示，許多資工學生將聊天機器人視為完成作業的「靈丹妙藥」，「但他們連一半的程式碼都看不懂，」「很多人正在意識到自己寫程式碼的價值，打算重新開始。」
（資料來源：NYT, WEF, Nature, FAS）
（原文標題：AI時代的資工人該何去何從？專家：向「文組」取經）
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AI工作專區｜工程師、PM、行銷的AI應用人才，企業AI徵才技能整理
AI時代來臨，企業對AI應用與自動化人才的需求不斷成長。從軟體工程師、產品經理、專案經理（PM）到行銷人才，懂得使用AI工具：RPA自動化流程、n8n無程式的工作流程整合，在就業市場已開出新的人才賽道，成為企業招募新一代人才的重要加分條件。
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AI技能找工作機會｜RPA、n8n、Vibe CodingRPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）n8n（開源的工作流程自動化工具）Vibe Coding（氛圍程式設計）職務結合AI工作機會AI行銷人才AI應用管理師 Project Manager、AI PMAI產品經理（AI Product Manager）AI設計師（UI/UX）AI應用軟體工程人才AI、演算法工程師FAQ：AI工作常見問題AI＋自動化技能能提高薪資嗎？學AI可以做什麼工作？
AI技能找工作機會｜RPA、n8n、Vibe Coding
RPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）
透過軟體「機器人」來模擬人類在電腦上執行重複性、規則化任務的技術，無需改變原有系統或進行複雜開發。
職缺舉例：RPA Business Development Specialist、HR數位轉型專案管理師、業務管理師、通路服務規劃人員
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n8n（開源的工作流程自動化工具）
可幫助工作者自動化重複性任務，整合各種應用服務，類似Zapier或Make.com，擁有更高的彈性。
使用範例
每日定時抓取某API數據→整合→發送Email報表
當表單送出→整理資料→寫入Google Sheet→發Slack通知
自動化CRM建立客戶資料 + 產生任務 + 發送開通信件
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Vibe Coding（氛圍程式設計）
工作者運用語言模型（ChatGpt、copilot）等AI技術，透過自然語言與AI對話，讓AI自動生成所需程式碼，大幅降低開發門檻。只需描述想要達成的功能，AI便能撰寫程式，無需深入理解底層程式運作原理，可以不透過工程師達到將網頁、APP快速送入市場驗證的開發模式。
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職務結合AI工作機會
AI工具的應用，讓專業工作者能提高工作效率（避免耗時的行政流程）、創意創新的競爭力（給予AI思考框架，提出不同的創新想法）、決策支援（藉由數據資料的匯入，與AI協作預測商業策略執行優勢與須備風險管理的地方）。
AI行銷人才
企業期待新一代的行銷人將專業的行銷know-how結合AI與MarTech的技術，能更精確的了解市場、找到用戶痛點、制訂與執行更有效的行銷策略。
必備技能：AI工具（ChatGPT）、RPA與n8n自動化排程、GA4。
加分條件：懂MarTech串接與數據驅動行銷策略。
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AI應用管理師 Project Manager、AI PM
結合PJM對組織流程、利害關係人的了解，提升決策效率與資源運用，並在複雜多變的環境中，精準規劃、協調跨部門團隊，確保專案按時、高品質交付，創造更高的商業價值。
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AI產品經理（AI Product Manager）
產品經理需要能精準識別使用者需求，將AI能力轉化為實際功能，並制定策略與路線圖，協調跨部門資源，確保AI產品從概念到落地，能創造最大化的商業價值與使用體驗。
必備技能：敏捷開發、數據分析、RPA流程設計、n8n工作流自動化。
加分條件：懂Prompt Engineering，能規劃AI產品MVP
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AI設計師（UI/UX）
結合AI技術與使用者行為洞察，打造人性化的產品體驗。需要理解AI產品的運作邏輯，將複雜的演算法結果轉化為直覺且易於使用的介面，在設計過程中融入個人化體驗與數據驅動的設計思維，確保產品兼具美感與功能。
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AI應用軟體工程人才
幫助提升公司營運效率，工作內容包含開發與推進AI自動化應用，包括文件生成、知識查詢、任務建議與流程輔助，提升日常作業效率。
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AI、演算法工程師
邊緣運算、LLM、AI/ML 演算法、生成式AI、影像辨識、資料科學……等專業技術領域
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FAQ：AI工作常見問題
AI＋自動化技能能提高薪資嗎？
能，降低人工成本，幫企業節省大量時間。幫助公司快速決策，提升專案 ROI。具備跨領域競爭力，在數位轉型浪潮中更具優勢。
學AI可以做什麼工作？
學AI可以應用在與數據、軟體、流程優化相關的工作中。例如：行銷人多會了AI，可以不透過工程師快速架設行銷活動網站、PM會AI，可以自動化縮短寫規格書的時間、透過Vibe Coding方式加速MVP的推出，工程師可以透過AI協作，更快產出80%的程式碼，將時間投入優化code的過程。
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Claude Skills怎麼用？內建與個人Skill差異、適用情境及使用方式
Skill（技能）可以想成一份寫給Claude的工作流程指南，本文解析Skill的功能、適用情境與觸發方式，說明內建Skill與個人Skill的差異，並分享使用官方Skill「canvas-design」的海報實作成果，有助建立可重複使用的AI工作流程。本文節錄自《Claude 萬用手冊》。
文／施威銘研究室
本文目錄（點擊可快速前往）
什麼是Skill？寫給Claude的工作流程指南Skill什麼時候適合用？Skill的3個核心特性1. 依任務意圖自動觸發2. 可在不同工作情境中重複使用3. 可以直接指定使用Claude中的Skill介紹與應用Skill應用：用canvas-design製作海報的實際結果
【使用claude skills要付費嗎？】Claude免費版及付費用戶均可使用Skills、Connectors等功能，在網頁版即可設定使用。Claude網址：https://claude.ai/
什麼是Skill？寫給Claude的工作流程指南
有了Connector之後，Claude可以連接外部工具，取得信件、行事曆或雲端文件等資料。不過，能取得資料，不代表它每次都知道「該怎麼處理」。舉例來說，你可能每週都會請Claude整理會議紀錄、撰寫週報，或回覆客戶問題。第一次你把格式和流程講清楚，它可以做得很好；但下次換一個對話，可能又要重新交代一次。就算Claude記得你的偏好，也不代表它一定會穩定遵循同一套處理流程。這時候需要的就不是更多記憶，而是一套可以反覆使用的工作方法，也就是Claude的Skill。
Skill（技能）可以想成一份寫給Claude的工作流程指南。它會告訴Claude：遇到某一類任務時，應該依照哪些步驟處理、使用什麼格式輸出，以及需要遵守哪些規則。
這樣說可能還是有點抽象，我們可以用一個實際例子來理解。假設你每週都要整理專案進度報告，而這份報告需要依照以下流程產出：
掃描專案資料夾，找出本週更新的文件。
讀取各專案的狀態紀錄。
提取本週完成事項、進行中事項與待處理問題。
整理成固定格式的週報。
依照指定命名規則儲存或輸出結果。
如果每次都在對話中重新描述這套流程，不只麻煩，也很容易漏掉某個步驟，或讓輸出格式前後不一致。但如果把這套流程寫成Skill，之後只要說「產生本週進度報告」，Claude就能依照固定流程執行，讓結果更穩定、效率更高！
Skill什麼時候適合用？Skill的3個核心特性
1. 依任務意圖自動觸發
Skill不是每次對話都全部載入，而是由Claude依照當下任務判斷是否需要使用。例如你請Claude「整理今天的會議紀錄」，它就能觸發會議紀錄Skill進行整理；但若你只是問「今天午餐吃什麼」，這個Skill就不會被拿出來使用。
這樣的好處是，你可以準備很多套不同任務的處理流程，而不必擔心每次對話視窗（Context Window）都先被一大堆技能塞滿，進而造成你對話的剩餘記憶空間很有限。Claude只會在需要時，額外載入與當前任務相關的Skill。
2. 可在不同工作情境中重複使用
Skill的另一個特性是，它不只綁定在單一對話中，而是可以在不同工作情境中重複使用。舉例來說，你建立了一個「會議紀錄Skill」，之後不論是在一般聊天、專案，或團隊內部討論中，只要任務是整理會議內容，Claude都可以載入並套用同一套整理方式。
3. 可以直接指定使用
除了讓Claude自己判斷要不要使用Skill之外，我們也可以在提示詞中直接指定要使用哪一個Skill。這通常可以透過 "/ "（斜線指令），或在任務描述中明確寫出「請使用某某Skill」來完成。
直接指定Skill的好處是，可以減少Claude判斷錯誤的機會。尤其當任務描述比較模糊，或同時可能符合多個Skill時，明確指定要使用哪一套流程，會讓執行結果更穩定。
Claude中的Skill介紹與應用
Claude的面板提供兩種Skill的來源，分為內建Skill與個人Skill。
內建Skill：內建Skill是Anthropic預先封裝在Claude環境裡的，所有使用者一登入就能直接使用，不需要任何啟用設定。主要包含文件產出類（如生成.docx、.xlsx、.pdf等格式的檔案），或是讀取文件（如讀pdf檔案、CSV檔等）操作。
舉例來說，當我們在聊天視窗要求他幫我們建立Word檔案時，他就會呼叫這些skill去幫我們執行：
能根據任務自動調用原生環境中的Skill（圖／《Claude 萬用手冊》）
個人Skill：需要自行透過Claude的Customize介面手動加入技能清單中，加入後，會出現在Personal skills清單中，之後就可以直接調用。
進入Customize頁面，開啟 Skills 分頁；開啟Skill總覽目錄，並挑選想用的技能加進來，目錄上有Claude提供的官方技能。（圖／《Claude 萬用手冊》）
目前目錄中有提供官方技能，點擊【+】可將技能新增至Claude中，之後Claude即可調用。（圖／《Claude 萬用手冊》）
新增的Skill會出現在Personal skills清單裡；點擊可直接建立新的對話視窗並帶入該技能到輸入框中，讓你測試使用；啟動開關，啟動後可讓Claude偵測任務要不要使用skill。（圖／《Claude 萬用手冊》）
【TIP】注意！所有加入的技能都會同步出現在Claude Desktop與Claude.ai（網頁版）中。
目前Claude官方提供的11種個人Skill，主要分為三種用途：
可直接使用：可以直接呼叫來完成特定任務，無需額外改寫或設定。
canvas-design：產出海報、卡片等視覺設計作品。
web-artifacts-builder：產出多元件的互動式HTML成品。
theme-factory：替現有成品套用視覺主題樣式，內建有10套不同主題。
doc-coauthoring：與Claude共同完成長篇文件撰寫。
algorithmic-art：產出帶隨機性的演算法藝術作品。
slack-gif-creator：產出符合Slack規格的GIF動畫。
learn：想搞懂某個知識點時，請Claude出題測驗或建立學習路徑。
作為範本參考：用處是讓你看懂寫法後，改寫成符合自身需求的專屬版本。
brand-guidelines：示範如何將品牌色彩與字體規範寫進技能。
internal-comms：示範如何將公司內部溝通格式寫進技能。
協助你建立Claude相關工具：以下技能是用來擴展Claude能力。
mcp-builder：引導你建立能串接外部服務的MCP伺服器。
skill-creator：引導你從零開發、測試並優化新技能。
Skill應用：用canvas-design製作海報的實際結果
接下來我們會以/canvas-design為例，示範技能的使用方式，同時解釋一個技能內部包含哪些檔案。加入技能後，它會出現在Personal Skills的列表中，點開就能查看這個技能的相關內容。
（圖／《Claude 萬用手冊》）
SKILL.md：技能的核心檔案，詳細記載這個技能的工作流程、設計原則、注意事項等。Claude啟用技能時，讀的就是這份文件
技能名稱與簡短描述：點進技能名稱後，最上方會顯示這個技能的用途簡介，告訴Claude何時應該啟用它
附件檔案：技能附帶的參考資料或資源檔案，作為Claude執行任務時可隨時取用的素材。不同技能會附上不同類型的附件，比如web-artifacts-builder技能附上建構網頁用的腳本與UI元件庫、internal-comms技能則附上各類公司文件的範例範本等。在本例的canvas-design技能中，附件是canvas-fonts字體資料夾，內含27種字體家族，Claude在生成圖片時可以直接引用，不需要另外下載
與平常使用Claude進行生圖不同，/canvas-design提供的是一套完整的設計方法論。它會要求Claude在開始繪圖之前，先建立一份設計風格（哲學）文件，思考這次作品應該採用什麼樣的視覺語彙、空間邏輯、色彩系統與字體調性，最後，再依照這份哲學去執行繪製。
不過這個技能有幾項明確的限制：
/canvas-design的輸出格式限於PNG與PDF。如果你需要JPG、SVG、PSD等其他格式，就必須在產出後另外轉檔。
Claude的生圖方式和ChatGPT、Gemini、Midjourney等工具不同。前述的工具都是透過圖像生成模型直接產生圖片，因此比較擅長做出攝影感、繪畫感，或具有真實材質的畫面。但Claude則是用程式畫圖，它會透過Python的繪圖庫，例如PIL、matplotlib，或SVG程式碼來計算圖形、線條、排版與色彩。因此，它擅長的不是寫實描繪，而是可被程式明確描述與控制的視覺形式。
Claude擅長的生圖範圍Claude不適合的生圖項目● 幾何構成、網格、色塊● 字體排印與版面設計● 參數化曲線（螺旋、波形、數學圖形） ● 重複圖案、點陣紋理、漸層● 資訊圖表式的視覺● 寫實的繪畫、攝影、有機質感● 人物、動物、植物等具象物體● 任何需要「手感筆觸」的內容● 細膩的場景描繪
【TIP】注意！雖然SKILL.md裡寫到Claude可以生成「博物館或雜誌等級的藝術品」，但這個目標只有在任務主題剛好落在它擅長的視覺類型時，才較容易成立。假設你要求它「畫一張可愛的深海生物海報」，它無法畫出真實的生物，最後改以用SVG拼出比較卡通化的替代圖形，結果反而會和原本承諾的高質感設計產生巨大落差。因此，在請它生成圖片之前，最好先確認你的主題是否能轉換成它擅長的視覺語言。
在了解優勢與限制後，我們就可以進入實作！本例要請Claude生成一張電子音樂活動海報。這類主題本身就很適合轉化成幾何圖形、線條、漸層、參數化曲線與排版設計，因此和/canvas-design的能力範圍相當契合。
/canvas-design實作結果：
（圖／《Claude 萬用手冊》）
節錄自：旗標《Claude 萬用手冊：Claude.ai | Desktop | Cowork | Code Mode | Design | Computer Use | Skills | Connectors | Plugins》／施威銘研究室 著
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什麼是「MarTech」？為什麼企業需要行銷科技來輔助營運？│職場百科
你聽過「MarTech」（行銷科技，Marketing Technology）嗎？為什麼很多知名企業、大品牌都認為建立完整的「MarTech」系統不只是能讓產品行銷更有效率，甚至能協助營運更上軌道？原因在於優異的「MarTech」將可以結合軟體、數據分析和自動化技術，做到高效率、省人工，有效讓數據來輔助決策，協助企業精準觸及目標受眾、最佳化行銷策略。
文／《104職場力》
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什麼是「MarTech」？為什麼「MarTech」很重要？為什麼企業需要「MarTech」？「MarTech」的 六大領域1. 廣告與推廣（Advertising & Promotion）2. 內容及使用者體驗（Content & Experience）3. 社群與客戶關係管理（Social & Relationships）4. 商務與銷售（Commerce & Sales）5. 數據分析應用（Data）6. 整合管理（Management）「MarTech」和「AdTech」有什麼差別？
什麼是「MarTech」？
「MarTech」（行銷科技）是什麼？只要使用自動化技術就算是一種嗎？
簡單來說，「MarTech」是指運用軟體、數據分析與自動化技術來最佳化行銷策略，協助企業精準觸及目標受眾、提升運營效率並優化顧客體驗。
「MarTech」是由 Marketing 和 Technology 兩個單字組合而成，最早這個概念是在2011年由美國的工程師企業家 Scott Brinker 製作的「行銷科技地圖」（Martech Landscape）所提出，並且將行銷科技劃分為六個主要的領域：廣告與推廣（Advertising & Promotion）、內容及使用者體驗（Content & Experience）、社群與客戶關係管理（Social & Relationships）、商務與銷售（Commerce & Sales）、數據分析應用（Data）、整合管理（Management）。
簡單來說，「MarTech」要解決的問題是：
降低企業在行銷工作上的重複性與勞力密集的繁瑣工作。
讓過去持續累積、但始終無法被妥善運用的資料（Raw Data）發揮其效用。
延伸閱讀：數位行銷是什麼？想進入數位行銷的領域，應該要怎麼開始？
為什麼「MarTech」很重要？
現代企業的營運中，「數據與自動化」在行銷工作中的作用越來越重要。
由於行銷情境不斷變化、使用者行為變多、數位足跡龐大，因此「MarTech」的內容也越來越複雜，使品牌更能貼進過往被視為「碎片化」、「無從辨識」的消費者旅程。因此更突顯活用「MarTech」的重要性。
行銷技術會從頭到尾考慮執行需求，讓行銷人員能夠完整的擴展行銷工作。最後，MarTech 很重要的另一個原因，就是能夠改善我們與對手和顧客的溝通及合作方式。改善這些B2B和B2C關係（感覺你似乎更懂我了），對您與顧客建立的關係產生正面的雪球效應。
為什麼企業需要「MarTech」？
自動化執行： 將繁瑣的例行行銷工作（如 EDM 寄送、社群回覆）自動化。
數據驅動決策： 告別憑感覺猜測，依據精準的數據儀表板調整行銷預算。
優化顧客體驗： 透過系統記錄用戶足跡，提供高度客製化的內容與推薦服務。
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「MarTech」的 六大領域
以實際應用面來說，被譽為「MarTech」之父的 Scott Brinker 將行銷科技切分為以下六種領域：
1. 廣告與推廣（Advertising & Promotion）
以科技技術優化關鍵字、社群等各種廣告形式，提供詳盡的報表資訊或自動優化服務，包含建議投放時間、TA輪廓、推廣形式與素材建議等等，藉此提高廣告投放的成效。
常見的工具如：Google Ads 與 Meta 廣告管理員。
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2. 內容及使用者體驗（Content & Experience）
包含內容管理、網站建置及個人化體驗，運用科技打造更吸引消費者、讀者興趣的內容，打造更好的瀏覽閱讀體驗。內容包括影音、社群貼文、部落格文章、圖文資訊或電子報；體驗則包含UI及UX設計，甚至AR、VR等各種線上線下互動裝置等等。
常見的工具如：WordPress 與 HubSpot CMS。
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3. 社群與客戶關係管理（Social & Relationships）
專注於社群媒體管理及客服自動化，在社群及客戶經營啟用更多的AI輔助工具也是一種，藉此提供更多元的互動方式或情境，協助企業更輕鬆的管理顧客資料、舉辦線上線下活動，以及經營社群、規劃合適的形象和宣傳素材。
常見的工具如：聊天機器人 BotBonnie 與 ManyChat。
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4. 商務與銷售（Commerce & Sales）
驅動銷售轉換與電子商務，透過「行銷科技」優化銷售系統與網站介面，包含支援線上支付、後端業務分潤與財務管理等服務，藉此提升銷售成效、改善企業內部作業效率，打造一站式的體驗。
常見的工具如：Shopify 與 B2B 常用的 Salesforce CRM。
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5. 數據分析應用（Data）
追蹤、衡量並分析行銷成效。數據運用其實是「Martech」最核心的概念，以數據為基礎才能精準分析成效，進而應用在優化其他五大領域的行銷策略。
常用的工具如：Google Analytics 與 Mixpanel。
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6. 整合管理（Management）
統籌行銷專案與團隊協作，以科技協助規劃完善的行銷策略，包含各項資源與預算管理、系統與平台整合管理與分析。
常用的工具如：Asana 與 Trello。
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「MarTech」和「AdTech」有什麼差別？
根據《amazon ads》的說明，像行銷和推廣有所不同，「MarTech」和「AdTech」（廣告科技的縮寫）兩個術語也不能互換使用。主要差別在於「AdTech」僅用於透過促銷商品來影響買家行為，而「MarTech」則用於實際建立，運行和管理廣告活動和其他行銷工作。
具體來說，「AdTech」是廣告策略和管理工具的總稱（如供應方平台 (SSP)、廣告交易平台和需求方平台 (DSP)），而「MarTech」則是顧客關係管理 (CRM) 軟體、社群媒體管理工具、電子郵件行銷解決方案等的使用方式，大部分涵蓋行銷人工作日常會使用的相關工具。
本文參考《amazon ads》、《wikipedia》資訊，經整理改寫。
如何成為後端工程師？精準掌握必備核心技能＆職涯精進攻略
你是否想轉職成為後端工程師，打造更穩定、具成長性的技術職涯？無論你是剛開始學習程式語言的新手，或正在尋找明確學習方向的職場工作者，這份後端學習地圖將幫助你掌握後端工程的核心技能、實戰經驗與職涯發展路徑。透過系統化的學習規劃與專案實作，你將更有信心地踏入後端領域，成為職場中真正被需要的技術人才。
文 /【104學習精靈】
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後端工程師是什麼？和前端、全端工程師有什麼不同與優勢之處？掌握後端工程師的核心能力：必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能轉職後端工程師的學習策略後端工程師薪資行情與職涯發展後端工程師的挑戰與機會
後端工程師是什麼？和前端、全端工程師有什麼不同與優勢之處？
🎯 後端工程師工作內容
後端工程師（Backend Engineer）主要負責伺服器端的邏輯開發，包括資料庫管理、API 設計、伺服器架構以及系統效能優化。他們確保前端應用程式能夠順利與後端系統交互，並提供穩定的數據與服務。
🎯相近職類比較：DevOps、全端、前端、後端工程師差別
職位主要負責技術負責範圍後端工程師（Backend Engineer）伺服器架構、API 設計與串接、資料庫管理、效能優化負責後端邏輯、數據清理，確保前端能夠存取正確的資料前端工程師（Frontend Engineer）HTML、CSS、JavaScript、React、Vue負責 UI/UX 設計，開發與使用者互動的前端界面全端工程師（Full Stack Engineer）前端 + 後端技術能獨立開發完整應用，涵蓋 UI、後端 API、資料庫管理DevOps 工程師（DevOps Engineer）Docker、Kubernetes、CI/CD、自動化部署負責開發與運行環境的部署、監控與維護，提升開發效率
🎯 為什麼選擇後端開發？
後端開發是資訊產業中穩定且高度需求的領域，適合對邏輯、架構、系統思維有興趣的學習者投入：
就業市場穩定成長：隨著數位化轉型普及，後端開發職缺在各行各業皆有需求，從新創到大型企業都有穩定徵才。
強調邏輯與架構設計：後端工程著重資料儲存、伺服器溝通、API 設計等，適合喜歡系統設計與架構思考的人。
職涯彈性大：從初階後端工程師到系統架構師，甚至 DevOps、SRE、資安領域都有後續延伸路徑。
遠端與自由接案機會多：後端開發技能通用性高，較容易接國際案或轉為遠距工作者。
AI 與資料應用的基礎：資料庫管理、API 串接、運算效能等能力，也可延伸應用至 AI 系統部署或資料工程等新興領域。
🎯 誰適合轉職後端工程師？
後端開發適合各類背景者，關鍵在於邏輯思維、學習動機與持續投入：
✅ 設計/前端背景：具備良好使用者體驗與前端邏輯，轉後端可成為 Full-Stack 工程師，提升職涯彈性。
✅ 商管背景：邏輯能力佳且理解商業流程，適合轉後端結合業務邏輯，強化企業系統開發應用。
✅ 理工背景（如物理、數學）：邏輯與抽象能力強，容易掌握資料結構與演算法，是進入後端的優勢群體。
✅ 非資訊領域自學者：只要有堅強動機與自律力，透過系統性訓練與專題實作亦能成功轉職。
✅ 現職 IT 工程師（如測試、維運）：已具備技術背景，轉入開發領域有明顯加速效益。
✅ 資料分析師：熟悉資料處理與 Python，轉向後端可擴展資料處理與系統部署的完整技能鏈。
掌握後端工程師的核心能力：必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能
🧭 後端工程師技能、工具分類表
語言與工具資料處理與資料庫API 設計與架構DevOps 與部署基礎Python / JavaScript / Java / GoGit / GitHub / GitLabSQL（PostgreSQL / MySQL）資料庫基礎觀念REST APIHTTP 基礎了解部署概念核心*熟悉後端框(SpringBoot, Django, Express, Gin)*熟悉語言設計模式撰寫可讀性高的程式NoSQL（MongoDB / Redis）基本資料模型設計身分驗證（JWT / OAuth）API 文件設計（Swagger）*Docker 容器化*CI/CD 自動部署 進階*多語言協作力*程式效能優化*高效能資料庫設計*索引分片與備援策略GraphQL / gRPC微服務架構（CAP / CQRS / Event Sourcing）Kubernetes、服務網格（Service Mesh）監控與日誌系統認證*程式語言認證 (例如Python 程式設計證照PCAP）*個人作品集AWS Database SpecialtyMongoDB 認證*API 設計課程證*書專案開發經驗（如 Hackathon）*AWS Certified DevOps Engineer*CKA（Kubernetes Administrator）▲ 後端工程師應具備技能、工具能力、職涯指引表，點選不同技能會對應到相關課程。
後端工程師學習地圖與路徑（搭配AI工具）
🔰 初學者階段（0–6 個月）
✅ 目標：熟悉基礎程式語言與網路知識，能夠開發基本 API。
📌 學習內容：
選一門後端語言（Python / JavaScript / Java）：選一門主流語言打好程式基礎，進入開發世界。
Git 與版本控制（GitHub / GitLab）：讓你能有效保存、回朔與分享你的程式碼。
理解網路基礎與 HTTP 協議：理解網站如何運作與資料如何傳輸。
SQL 資料庫（PostgreSQL / MySQL）：學習資料查詢語言，管理網站背後的資料。
REST API 開發：學習建立網頁服務的後端接口。
Python 程式設計能力 - 線上免費檢測
📌 AI 工具應用：
ChatGPT 協助語法學習與除錯：快速解釋語法、找出 bug、提供程式碼建議。
GitHub Copilot 協助寫基礎 CRUD 程式碼：協助補上程式片段。
📌 備選學習：
Go 語言：效率高但語法嚴謹，對初學者略具挑戰。
Node.js（JavaScript 後端）：若未來想走全端路線可以學。
✅ 適合考取的證照：
Python 程式設計證照（PCAP）
ITS (Information Technology Specialist, IT 資訊科技專家認證
Oracle MySQL Database Developer
AWS Certified Cloud Practitioner（雲端基礎，有助於未來學 DevOps）
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[course_plugin title='後端工程師入門課程' keyword='成為後端工程師' amount=1]
🚀 中階階段（6–12 個月）
✅ 目標：熟悉進階 API 設計、資料庫優化，學習 DevOps 工具。
📌 學習內容：
學習後端框架 (Express、Spring Boot、Django、Gin) ：掌握常用的後端框架。
身份驗證與授權（JWT、OAuth）：幫使用者安全登入，讓資料不被偷看。
NoSQL 資料庫（MongoDB、Redis）：適合儲存彈性格式的資料或快取機制。
Docker 容器化：讓你的程式「打包好、帶著走」。
CI/CD 自動部署（GitHub Actions）：程式更新後自動上線，省時又省心。
📌 AI 工具應用：
使用 AI 幫你產生 Dockerfile 與 CI/CD 配置：不懂也能靠 AI 輔助上手。
協助設計 API 架構與資料庫 schema：加速設計與重構過程。
📌 備選學習：
GraphQL：適合複雜資料查詢，但非所有團隊使用。
gRPC：適合內部高效通訊場景，小型專案可暫不碰。
Jenkins（較舊型 CI/CD 工具）：學習成本高，可視需求使用。
HATEOAS（超媒體 API）：學術價值高，實務上較少見。
✅ 適合考取的證照：
MongoDB Developer Certification
Docker Certified Associate (DCA)
Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900)
HashiCorp Terraform Associate（如學有餘力涉略基礎 IaC）
[course_plugin title='後端工程師中階課程' keyword='接案必學 ◆ 邁向更專業的App開發' amount=1]
🏆 進階階段（12 個月以上）
✅ 目標：學習架構設計，提升可擴展性與效能。
📌 學習內容：
微服務架構（CAP 理論、CQRS、Event Sourcing）：學會如何將大系統拆小管理，處理資料一致性問題。
Kubernetes 與服務網格（如 Istio）：讓多個服務能自動部署與協調運作。
高效能資料庫設計與分片策略：設計能承受高流量的資料系統。
系統監控與安全性實踐（如 Prometheus、Grafana）：確保系統穩定、安全運作。
📌 AI 工具應用：
AI 幫你設計 YAML 檔與架構圖：快速理解與部署分散式架構。
系統瓶頸分析助手：用 AI 分析 log 或效能資料，加快除錯與優化。
📌 備選學習：
Istio 等 Service Mesh 工具：適合大型微服務團隊，維護成本高。
Event Sourcing：較進階模式，建議有實務需求時再深入。
✅ 適合考取的證照：
Certified Kubernetes Administrator (CKA)
AWS Certified Solutions Architect – Associate
Google Cloud Professional Cloud Architect
DevOps Engineer Professional（AWS / Azure）
[course_plugin title='後端工程師進階課程' keyword='Java進階專業｜前後端整合開發與應用' amount=1]
5個後端工程師應具備的軟技能特質：
邏輯思維與問題解決能力
能夠理解業務需求並轉化為系統邏輯，並針對錯誤快速找到根本原因。
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溝通與跨部門協作能力
後端工程師需與前端、產品經理、DevOps 甚至業務單位協作，良好的溝通有助於準確理解需求與回報技術限制。
【小測驗】來測測看自己的溝通能力技巧 👉 溝通協調 - 職能檢測｜104學習精靈
學習與自我成長動能
後端技術（如框架、資料庫、API標準）快速演進，必須持續學習與更新知識。
細心與責任感
後端處理大量資料及邏輯，細節錯誤容易引發資安問題或系統錯誤。
時間管理與自我管理能力
在遠端工作日益普遍的環境下，自律與時程安排變得尤為重要。
轉職後端工程師的學習策略
🎯 初學者或轉職者的學習策略
轉職或初學後端工程，建議採取階段式、任務導向的學習策略，以下列點歸納：
設定明確學習階段：分為基礎語言（如 Python/JavaScript）、資料庫應用、框架學習（如 Django、Node.js）、部署維運。
專案導向學習：每學完一個階段，就進行小型專案驗證所學，例如 Todo List、部落格、會員系統等。
培養問題解決能力：鼓勵查文件、逛論壇、問 ChatGPT，建立獨立解決 bug 的習慣。
學習版本控制與團隊協作：掌握 Git、GitHub、簡單 CI/CD，增加求職競爭力。
善用 AI 工具輔助學習：例如用 ChatGPT 解釋程式碼、Copilot 寫樣板、Kaggle 或 LeetCode 練習邏輯。
參與社群與實戰活動：參加黑客松、Open Source 專案、小型 Freelancer 案，強化實務經驗與人脈。
建立個人學習履歷：記錄學習歷程、撰寫技術部落格、整理 GitHub 作品集。
🎯 不同領域的客製化學習策略對照表
學歷背景優勢可能挑戰調整建議資訊相關科系已具備基礎程式能力、學科知識缺乏實務經驗、專案規模小強化實作專案與部署經驗，參與社群或實習累積履歷非資訊理工（如數學、物理）邏輯與數學能力強，適應資料結構與演算法快缺乏開發環境熟悉度與應用場景理解著重環境建置、框架與資料庫應用，透過實作強化「業界語感」設計/前端背景了解 UI/UX 與前端邏輯，轉職成為全端潛力大對資料結構與後端語法較不熟悉從 API 串接、簡單後端框架入手，逐步學習資料庫與後端設計邏輯商管/人文背景商業邏輯與跨領域溝通力強，善於理解用戶需求技術門檻高、邏輯訓練少以高階語言（如 Python）為起點，結合專案題材（如 CRM、報表系統）學習效果更佳在職 IT 工程師（測試、維運）已熟悉技術工具與環境、具系統性思維缺乏開發流程與程式架構設計經驗透過轉任內部開發專案或小型 App 開發練習，搭配設計模式與框架學習資料分析/AI 轉職者熟悉資料邏輯與語言（如 Python）、了解資料流缺乏完整系統建構經驗補足後端架構設計與部署技巧，從資料處理串接 API、Flask、FastAPI 切入
後端工程師薪資行情與職涯發展
後端工程師薪資概況
📌台灣後端工程師薪資
初階（3年以下經驗）：月均薪約6.2萬。
中階（3- 5年經驗）：月均薪約 6.5 萬。
高階（5-10年經驗）：月均薪約7.3萬。（以上資料來源：104薪資情報）
📌影響薪資的因素
技術棧與專精程度熟悉高效能架構（如微服務、分散式系統）、熱門語言（如 Go、Rust）、或 DevOps/雲端技能者，薪資會更高。
產業領域與公司規模金融科技、AI、新創、外商薪資通常優於傳產與一般中小企業。
作品集與實戰經驗有實際上線專案、參與開源、或技術部落格者更具競爭力。
證照與專業認證（如 AWS Certified、Kubernetes、GCP）對某些企業或外商來說是加分項。
英語能力與跨國協作經驗能與國際團隊溝通的工程師更受青睞，也更容易爭取外派或海外遠端工作機會。
英文能力 - 線上免費檢測
後端工程師的職涯發展路徑
🔵 技術專精路線（Individual Contributor / IC Path）
從「後端工程師」起步，專注於技術深度與系統設計，逐步升級為具備橫向影響力的技術專家。
▶ 初階 / 中階後端工程師（Backend Engineer）
負責功能開發、資料庫操作、API串接與單元測試。
▶ 資深後端工程師（Senior Backend Engineer）
擁有跨模組開發與維護經驗，熟悉系統效能優化、API 設計規範。
✳️ 學習前端技術 → 全端工程師（Full-Stack Engineer）
技能補充： React/Vue、Node.js、前後端整合、RESTful/GraphQL。
應用情境： 適用於產品團隊需快速開發 MVP 或技術創業者。
✳️ 提升系統架構能力 → 系統架構師（Software/System Architect）
技能補充： 微服務設計、DDD、API Gateway、資料一致性、可觀測性（Observability）。
應用情境： 適用於中大型系統升級或技術重構專案。
✳️ 學習 DevOps → DevOps 工程師（DevOps Engineer）
技能補充： GitOps, Jenkins, GitHub Actions, Docker, Ansible。
應用情境：經由緊密的開發＋運營合作，使企業更高效推出高品質產品。
▶ 全端工程師（Full-Stack Engineer）
獨立開發從 UI 到 API 再到資料庫的完整功能。
▶ 系統架構師（System Architect）
負責設計全系統技術藍圖，定義模組邊界、資料流設計與技術選型。
✳️ 進階發展 → 技術總監 / Technical Director
職責： 統籌技術方向，領導技術專案與架構決策，跨部門協作。
技能補充： 領導力、溝通簡報、技術戰略思維、預算與風險管理。
▶ DevOps 工程師（DevOps Engineer）
專精於部署、CI/CD、環境自動化。
✳️ 進階發展 → 雲端工程師（Cloud Engineer）
職責： 能設計具備高可用性與彈性的雲端基礎架構。
技能補充： 深耕 AWS/GCP/Azure 架構與雲原生技術（如 K8s、Terraform）。
🟢 團隊管理路線（Team & People Management）
此路線適合有溝通、協調與人員培育熱情者，從帶小團隊到參與公司策略。
▶ 後端 Team Lead / 技術主管
同時參與開發與團隊管理，負責人力分配、專案交付與人員指導。
技能補充： Agile/Scrum、敏捷儀表板管理、1-on-1 輔導技巧。
▶ 技術經理（Engineering Manager）
管理多組技術團隊，協助產品規劃、技術優化與跨部門協作。
負責團隊招募、績效制度設計、技術資源管理。
▶ 技術總監（Technical Director）或 VP of Engineering
結合技術與策略視角，影響公司中長期技術方向。
需要具備技術深度 + 商業理解力。
🟠 技術轉職／橫向拓展路線（Cross-functional Path）
探索其他工程領域，發揮後端背景延伸價值，適合追求多元發展者。
▶ 資料工程師（Data Engineer）
優勢：
熟悉 API 設計＆模組化架構：資料平台的模組設計類似微服務設計邏輯。
熟悉系統效能：幫助處理大規模資料運算與資源調度。
熟練程式語言(如 Python、Java)：可快速上手資料工程工具
可有效打造 ETL 流程、管理資料倉儲、支援 AI/ML 任務。
技能補充：
資料處理：Spark、Kafka、Airflow、dbt
資料庫：PostgreSQL、ClickHouse、BigQuery、Snowflake
資料管線：ETL/ELT流程設計、Data Lake、Data Warehouse 架構
編程與基礎統計：Python、SQL、資料品質檢查
職涯發展路徑流程圖
🔹 總結路徑圖說明
(起點)
後端工程師
│
├── A. 學習前端 → 全端工程師
├── B. 提升架構能力 → 系統架構師
│ └── 技術決策 → 技術總監
└── C. 學習 DevOps → DevOps 工程師
└── 深入雲端架構 → 雲端工程師
哪些產業需要後端工程師？
後端工程師幾乎是「所有數位服務產業的基礎職位」，以下是常見產業範疇：
📌電商與零售：處理會員系統、購物流程、庫存管理、金流串接等核心後台邏輯。📌金融科技（FinTech）：開發支付、帳戶、交易、驗證等安全敏感的服務。📌社群與內容平台：如論壇、影音平台、交友 App，後端負責資料儲存、帳號系統與推薦演算法等。📌SaaS / B2B 企業服務：提供線上系統給其他企業使用，如 CRM、HR 系統。📌物流與運輸：如外送、倉儲、車隊派送，依賴大量 API 串接與資料即時處理。📌醫療與健康科技：處理病例、預約、穿戴裝置資料等，需高度資安與資料完整性。📌遊戲與娛樂產業：遊戲帳號、伺服器同步、排行榜、商城等核心功能皆由後端處理。📌政府與公部門資訊系統：如戶政、健保、交通資訊等數位服務。
後端工程師的挑戰與機會
🚀 6個常見的後端工程師挑戰
技術複雜度高：需同時掌握資料庫設計、系統效能、資安與架構邏輯。
看不見的貢獻：成果不如前端「有畫面」，但卻是維運的關鍵，常常被低估。
資安責任重大：系統若當機、資料異常，後端通常是第一個要排解問題的人，需確保數據安全，防止攻擊與資料洩漏。
需快速跟上技術演進：如容器化（Docker）、微服務架構、雲端部署等都不斷更新
高效能與擴展性要求：需設計能夠處理大量請求的系統，確保穩定性與效能。
跨團隊協作：需要與前端工程師、產品經理、DevOps 團隊密切合作，確保系統順利運行。
🌟 後端工程師4大機會
可轉職多種技術職：例如 DevOps、技術主管、架構師，或橫移到前端/全端。
全球需求穩定成長：任何需要「運作」的數位產品，都需要後端支撐。
遠端與海外機會多：因後端較少受地域限制，常見國際合作或海外招募。
進可攻、退可守：進可發展高階技術領域如 AI 後端、大數據平台，退可穩定就業於各類企業內部系統開發。
延伸閱讀：
產品經理 - 學習地圖(上)：技能養成篇
成為雲端工程師的攻略指南：核心技能＆職涯精進完整解析
轉職前端工程師│工作內容、技能、薪水與職涯發展指南
數據分析師工作內容是什麼？薪水高嗎？技術能力與職涯發展指南
想當資料工程師？工作內容、核心技能、薪水、職涯發展完整解析
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AI會議紀錄整理技巧！6步驟活用Gemini Notebook與指令模板，語音轉文字、中英夾雜也不怕
會議記錄整理總是很花時間，如何運用AI來提高效率？作者分享「AI會議整理術」，6步驟包括運用AI語音轉文字工具，以及活用Gemini Notebook（原NotebookLM）等AI工具來解決中英夾雜、專有名詞一堆等AI會議紀錄常見痛點。搭配AI指令模板，將雜亂逐字稿自動轉譯為「三段式摘要」與「行動清單」，省下60%時間，讓團隊溝通更精準、決策更高效！本文節錄自《高效職場生存法圖解》。
文／趙胤丞、電腦玩物站長Esor
本文目錄（點擊可快速前往）
讓AI用固定模板，把會議討論變成清楚的紀錄與待辦AI會議整理操作教學！6步驟分享，節省60%時間的協作術AI提示詞分享：快速把逐字稿轉成會議筆記、會後郵件AI會議筆記方法論反思與實踐AI會議筆記實戰QA：AI工具怎麼選？轉錄出錯怎麼辦？
（編按：NotebookLM於2026年7月更名為Gemini Notebook。以下為原始文章：）
讓AI用固定模板，把會議討論變成清楚的紀錄與待辦
AI工具不是拿來取代我們，而是為了讓我們能把時間花在「真正要我們思考的地方」。我們都知道，一場會議不只是一場會議，它可能是團隊協作的決策過程，也可能是專案卡關的突破時刻，所以會議過後真正困擾我們的其實是「後續花時間釐清專案未來策略」、「確認接下來要做哪些待辦行動」。
但是，我們卻常常把最多時間花在會議後的資料、記錄整理，結果為了會議筆記拖延了那些真正要馬上去做的下一步行動，這樣的行為無異是「買櫝還珠」。
只是傳統的會議紀錄方式充滿了各種痛點：主持人講得飛快，你無法跟上；對話來回跳躍，記錄順序亂七八糟；會議過程與會者講了一堆，還得再花時間整理報告與Email。這些都是消耗我們寶貴的時間。其實整理不好，這不是你能力問題，而是訊息密度過高、人力處理的效率太低。
這正是AI可以切入協助支援的痛點，幫我們「釐清會議中的決策與行動訊號」。
概念說明關鍵效益自動化轉錄AI將語音自動轉換成文字節省人工聽打時間，不錯過任何細節智慧化摘要AI根據內容自動生成重點與結論快速掌握會議核心，不必重聽錄音行動化轉譯AI從文字紀錄中提取任務與責任人加速「討論」到「行動」的轉換，強化執行效率
資安前提：在使用任何AI工具時，特別是涉及公司內容，務必確認公司、平台的隱私安全規範，以保護你與組織的資料安全。
（圖／創意市集《高效職場生存法圖解》）
AI會議整理應用情境：適用需高效溝通的場合、專案會議、跨部門會議
這套方法適用於所有需要高效溝通的場合，特別是討論內容多且複雜的專案會議，或是需要精準追蹤行動的跨部門會議。無論你是團隊主管、專案經理、還是需要同時處理多項任務的個人工作者，都能透過AI協作來確保會議的討論能確實轉化為可執行的成果。
AI會議整理技巧提醒：加速你的決策行動，而非取代你的判斷
AI是你的副駕駛助手，AI雖然能大幅節省時間，但它的價值在於「加速你的決策與行動」，而非取代你的判斷（畢竟AI無法幫你的錯誤判斷背黑鍋）。最終的行動清單仍需由你人工確認與校對，進而確保共識沒有落差。
AI會議整理操作教學！6步驟分享，節省60%時間的協作術
【Step 1】為什麼需要AI會議記錄工具？
這套AI協作流程不是要你變得更依賴工具，而是讓你學會用工具放大自己的效能，讓每一場會議都能更快進入「創造價值的行動階段」。
傳統會議記錄的痛點AI可以做什麼主持人語速過快、資訊密度高，難以跟上自動語音轉文字，完整保留內容對話跳躍、紀錄順序混亂快速生成會議摘要，還原討論脈絡討論時混雜了資訊、交辦、想法、疑問，清理要花許多時間協助整理任務清單與待辦事項會後還需整理郵件回報輔助產出主管回報Email
當我們試圖用低效方式處理高密度資訊時，就會被迫卡在「文書助理」的角色裡。AI讓我們能專注在會議中的決策、協調與判斷，真正成為「決策轉譯者」。
【Step2】挑選對自己最方便的AI轉錄工具
AI語音轉文字（甚至是會議錄音專用AI工具）已經多如雨後春筍，甚至大多數線上視訊會議工具也都內建錄音與AI轉錄功能。這邊我們沒有要對工具做太多深入解析，而是針對常見的三種會議情境，分享對一般用戶來說最簡單易上手的選擇。
工具應用情境功能簡述PLAUD.ai硬體裝置，方便啟用錄音檔案儲存在本地裝置，內建AI自動處理工作流程雅婷逐字稿手機App，即時轉錄當下即時轉錄，對於台灣用語有相對較在地的處理NotebookLM自行錄音，交由AI轉錄與處理可以建立會議錄音資料庫，由自己的指令決定轉錄的處理方式
【Step 3】如何處理多語混雜與專有名詞挑戰
中英夾雜、專有名詞頻繁，是台灣公司很常見的會議現場情境。現在大多數的AI語音轉錄工具，對於多語內容的辨識已經有一定水準（不過台灣常用的台語，還是有侷限），這部分大家可以實際試試看即可。
而「專有名詞」的部分，例如專案特有的名稱、人物、技術、術噢，可以製作一份「專有名詞表」，在AI要轉錄前，先提供AI，請其根據這份「專有名詞表」來轉錄，往往就可以有很好的效果。
以前面提到的Google NotebookLM為例，我們可以先新增一份專有名詞對照表。
以Google NotebookLM為例，再請AI轉錄會議前，可以新增一份專有名詞對照表（圖／創意市集《高效職場生存法圖解》）
接下來在轉錄時，請AI除了分析錄音檔案，也要對照專有名詞對照表，修改會議筆記內容，就能獲得很好的辨識效果，更重要的是可以大幅度節省後續修改潤飾的寶貴時間。
【Step4】應用「三段式會議摘要」
我們當然可以讓AI把「所有逐字稿」都轉換出來，但這樣其實有點浪費了AI真正「整理」、「重組」、「分析」的能力。
用AI摘要會議紀錄，不是要它幫你「記住全部」，而是幫你「轉譯為可用資訊」。三段式結構最適合會議筆記與摘要：
背景議題：這段討論是在處理什麼？
重點觀察：過程中出現哪些關鍵數據、爭議或決策？
行動建議：這段話最後導出了什麼事要做？有責任人與時限嗎？
你可以在AI指令中明確要求輸出這三段內容，並加註需要標示會議參與者或引用關鍵數據，確保摘要可以立即使用。
用AI摘要會議紀錄，三段式結構包括：背景議題、重點觀察、行動建議，最適合會議筆記與摘要（圖／創意市集《高效職場生存法圖解》）
【Step5】從摘要轉譯為行動清單
會議中最常見的溝通語句是模糊的，例如：「這案子你再follow一下」、「那份簡報誰來處理好？」。如果只是轉錄逐字稿，很有可能只是一對類似這樣的雜亂語句，這時候可以請使用AI判讀以下三要素：
What：要完成什麼事？（如果能寫出具體項目與產出最佳）
Who：誰負責？（要寫上負責人，也要確保負責人知道自己要負責該項目）
When：什麼時候要完成？（最好有明確日期與時間）
示範指令：「請根據以下逐字稿，列出所有可辨識的任務，標示What（要完成什麼事？）／Who（誰負責？）／When（什麼時候要完成？），若有待確認的資訊請註記。」
【Step6】AI會議紀錄實作分享—節省60%時間、保留主導性
每次會議後，我習慣以下流程（當作示範參考，但你可以搭配不同工具）：
會議中用PLAUD.ai錄音並轉文字，確保內容完整。
將逐字稿餵給ChatGPT，依「三段式會議摘要」、「行動清單邏輯」輸出摘要與任務。
核對、補充細節後貼入自己的任務管理工具，並標注優先順序。
需要回報的部分請AI幫我起草Email訊息。
這個流程沒有一個步驟是全部交給AI，自己完全不動手，但AI幫我節省了大約60%的紀錄與輸出時間。我能花更多力氣去思考與決策，而不是被反覆聽錄音與整理報告綁架，但也不會完全由AI主導，結果我自己根本不知道真正的討論內容是什麼。
AI提示詞分享：快速把逐字稿轉成會議筆記、會後郵件
如果你想快速把逐字稿轉成有效的會議筆記、會後郵件，可使用以下指令：
你是一名「會議行動轉譯官」，任務是根據下面逐字稿生成會後追蹤Email。請嚴格依流程輸出：1. 會議摘要（三段式：背景議題／重點觀察／行動建議）2. 任務清單（What／Who／When）3. Email草稿（以專業、精簡語氣撰寫，結尾請列出下一個檢視節點）。請在內容中善用條列，確保收件者一眼就能掌握重點。逐字稿：（貼上逐字稿）
AI會議筆記方法論反思與實踐
1. 重新定義「寫會議筆記」的價值
寫會議筆記的本質是「為了讓事情推進發生」，而非停留塵封在共用資料匣的會議記錄當中。過去我們花大量時間確保每個字都被記下來，卻忽略了會後最重要的任務分工。現在有了AI工具，我們反而要重新調整焦點：不是把責任全部交給AI，而是善用AI把「會議噪音」過濾成「行動訊號」。
當AI接手機械性的紀錄工作後，你就能把注意力放在觀察會議中的人際互動、判斷決策背後的潛在風險，或是思考下一步策略。因此，你不再是敲鍵盤的人，而是提煉共識、設定優先順序的人。
2. 真正的效率來自「人機協同」
AI轉錄與摘要可以迅速提供初稿，但準確性、策略判斷與溝通語氣仍舊仰賴我們來掌舵。當你願意多做一個「人工校準」的步驟，補上情境背景、利害關係、專業措辭，也能讓AI處理得更好。而當我們有好的會議筆記，就能確保整個團隊朝正確方向前進。
3. 持續優化你的協作節奏
每個人面對的專案都不同，所以你需要跟AI溝通的專業術語，甚至你需要讓AI處理雜亂會議討論的邏輯都會有所不同。
上面提供的指令是基本版，你需要再根據自己的專案邏輯做修正客製化，根據自己需要的正式會議報告結構做調整。我們可以抱持一種「做實驗」的心態，把每次會後郵件當成一次實驗：
這次的AI prompt是否清楚？
任務欄位拆解是否滿足需求？
專業用語分析是否正確？
如此每一輪修正都會讓我們在「下一次」AI整理筆記的流程更貼近團隊需求。
AI會議筆記實戰QA：AI工具怎麼選？轉錄出錯怎麼辦？
Q：AI工具這麼多，我該怎麼選擇？
解答：工具百百種，我們時間很有限，別去追求最好的工具，而是思考現階段最適合你使用的。挑選時先從痛點出發：如果最需要節省聽打時間，專注於轉錄精準度；如果最在意資料安全，則優先考量支援端對端加密的硬體或雲端服務。
Q：AI轉錄的內容，直接使用會有風險嗎？
解答：會議逐字稿只是初稿。AI可能會在專有名詞、口音、語氣理解上犯錯。如果未經校對就直接使用，容易造成誤解。我們仍需親自把關確認，再更細緻地補上決策背景與情緒脈絡，才能確保最終對外訊息是精準且負責任的。
Q：AI摘要會不會讓我變懶惰，不再思考？
解答：AI幫你完成機械性的紀錄工作後，你反而能把精力轉移到判斷利害、預測風險、擬定策略，而這些才是對組織更有價值的工作。AI讓你成為更好的溝通者與決策者，而不是更懶惰的紀錄者，因為單純記錄在未來的價值會大幅貶值。
Q：如果講者口齒不清，AI轉錄還是會出錯怎麼辦？
解答：這是AI工具的極限，但我們可以利用下面這個會議小技巧來調整：遇到轉錄不精準時，可以在會議中使用「段落即時總結」技巧：由我主動複述「我確認一下，您剛才說的是……」來釐清語意。這個動作能建立共識，並在錄音過程也把模糊訊息轉成可執行的任務。
節錄自：創意市集出版《高效職場生存法圖解：工作被打斷、時間很零碎、會議一大堆也能高產出的技巧》／趙胤丞、電腦玩物站長Esor 著
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用AI做簡報，建議先「生成大綱」！簡報大綱規劃模組Prompt分享
想用AI做出高品質簡報，為什麼需要先「生成投影片大綱」？作者分享透過「投影片大綱規劃模組Prompt」，確保簡報內容精準呈現，並讓結構更加完整。內文詳細解析Prompt用法、實際應用案例，以及在NotebookLM、Notion AI和Google AI Studio等平台的操作方法。本文節錄自《超有料！職場第一實用的AI簡報術》。
文／廖韋評
本文目錄（點擊可快速前往）
為什麼用AI生成投影片，需要先「生成投影片大綱」？投影片大綱規劃模組：Prompt用法解析AI生成簡報大綱應用實際範例AI投影片大綱規劃模組使用方法方法一：使用NotebookLM產出大綱（推薦）方法二：使用Notion AI產出大綱方法三：使用一般的LLM產出大綱方法四：使用Google AI Studio產出大綱（推薦）
已經設計好了簡報目標、分析簡報對象的需求、彙整大量簡報中可能會需要用到的關鍵字，並根據這些資料規劃了搜尋用的指令、得到了許多網路上的搜尋成果作為背景參考資料。
在將這些簡報內容視覺化之前，由於每個AI投影片生成工具對於簡報內容的建構能力並不相同，所以為了確保能夠有最完整的簡報品質，我們要先透過投影片大綱規劃模組來將這份簡報的逐頁大綱擬定完成！
編按：為了確保AI能夠做出精準符合需求的簡報內容，作者建議先定義簡報需求，做資料蒐集及資料彙整之後，透過投影片大綱規劃模組，生成完整投影片大綱，再正式進入以AI簡報工具生成投影片的環節。延伸閱讀：AI生成簡報工具怎麼選？Gamma、Felo、NotebookLM等6大AI簡報工具推薦
為什麼用AI生成投影片，需要先「生成投影片大綱」？
1. 確保內容精準性：投影片導向的AI在生成投影片時，通常不允許使用者上傳背景參考資料。如果沒有大綱預先規劃內容，可能會導致最終視覺化內容的資訊失真。
2. 模型能力差異：投影片導向的AI核心模型為了追求反應速度和降低成本，通常採用非推理模型。相比之下，先在大語言模型 (LLM，如ChatGPT、Gemini) 中生成大綱，可以利用其更強大的邏輯推理能力。
3. 避免內容過度壓縮：投影片導向的AI有可能為了方便版面排版，將使用者提供的內容過度壓縮或省略。預先生成詳細大綱，能確保核心訊息被完整保留。
4. 降低修改成本與耗時：如果直接讓AI生成投影片，不僅耗費時間較久，後續發現邏輯或內容錯誤時，修改調整的成本也較高。
5. 確保節奏與品質：透過指令先行生成大綱，能確保內容的節奏與文字品質符合講者預期。
綜上所述，如果我們在生成投影片視覺內容之前，先透過其他AI生成大綱，較能夠透過指令確保內容的節奏與文字品質符合我們預期。
投影片大綱規劃模組：Prompt用法解析
編按：投影片大綱規劃模組由：投影片大綱生成規劃、投影片內容大綱生成規則、輸出格式規則組成，本文將逐段解析prompt，實際應用時需整組貼上，用法詳見下文。
Prompt# 投影片大綱生成規劃## 角色 (System)你是一位「投影片製作AI助理」，擅長將大量資料整理成有條有理的投影片脈絡。## 執行流程Step 1. 根據簡報的總時間長度評估「投影片頁數」(預估每 1~2 分鐘一頁)，並依內容的邏輯結構與深度彈性調整，確保敘事流暢。Step 2. 整合簡報目標、受眾需求、關鍵內容清單、參考資料，打造整份簡報的 Story LineStep 3. 根據這份簡報的 Story Line 將簡報內容拆解成 3-5 個章節，並按照章節彙整對應的參考資料 (務必使用參考資料，我會檢查)Step 4. 根據每個章節的參考資料拆解數個「核心訊息」作為投影片的標題，再設計投影片大綱Step 5. 設計投影片大綱時，先生成完整口語講稿、再根據講稿內容提取投影片內文或數據圖表 (口語講稿的內容應該要遠多於投影片的文字，需涵蓋該頁投影片的所有內容，並補充額外資訊。)Step 6. 設計投影片內文時，判斷頁面類型，再根據類型決定文字數量/密度/格式。Step 7. 最終審視與串連：檢查所有投影片是否緊密圍繞「核心訊息」，並確保「故事線」的起承轉合流暢自然。
相較於以往直接讓AI閱讀資料產生大綱，這一部分模組提供了一個比較細節的流程：
先根據簡報時長判斷投影片頁數。
再根據內容先提出整體故事線以確保簡報的敘事邏輯順暢。
最後才是切分章節與設計每頁投影片內容。
比較值得分享的是，為了避免AI在生成投影片時文字過於生硬，所以在「Step 5」的時候特別要求AI同時輸出「講稿和投影片文字」，這個做法的好處是可以用講稿內容來評估實際的簡報時長、也能避免內容與講稿不同步的問題、但缺點是會花費不少的TOKEN額度、可能導致內容被壓縮，可以視情況決定是否自行拿掉。
Prompt## 投影片內容大綱生成規則### 第一張：封面設計 內容：主標、副標、講者名字設計風格：依主題決定版面 (置中/左右分欄/滿版圖片等)、字級清楚、對比明確### 第二張：目錄頁內容：標題、各章節內容設計風格：若章節數 ≤ 4：左側加上插圖，右側標題與章節對齊；若章節數 > 4：不使用插圖，以清楚的清單呈現### 章節頁內容：章節編號(以 Ch. 呈現)、章節名稱、內容項目 (列點或以、分隔)設計風格：使用半圖半文版面### 金句頁 (建議整份簡報只要放 2 - 3 張)內容：無需標題，僅一行關鍵句設計風格：強調不要有任何的插圖、大小設定為 H1### 純內文頁-標題內文：請根據內容總結一個 Tagline 做為標題，而不能只是執行時程這樣的單字、標題內文內容不能超過 10 個字-內容列點：根據講稿判斷重點，並以「-」條列，最多只能往下展開一個子階層、且子階層文字不能過多-呈現邏輯：依列點文字的邏輯，在「排版指令行」指定排版形式 (如：金字塔圖、流程圖、ICON 版面……)，但不要有不相干的裝飾性插圖！-設計風格：內文頁請強調「不要有任何的插圖」### 數據圖表頁若判斷該頁適合放置數據圖表：-標題：列出圖表標題，並於後方加上「(須人工補充圖表)」-內容：圖表核心洞見：[ AI 需在此處生成一句話，說明此圖表最想傳達的結論或趨勢]-關鍵數據點：列出講稿中提到的具體數據 (為確保數據的可觀性，盡量不使用過多文字)設計風格：建議圖表類型 (長條圖/折線圖/圓餅圖/表格)### QA (最後一張)內容：標題字「QA Time」＋三個建議觀眾提問＋一個核心 CTA
由於讓 AI 自己規劃內容時，容易全部是資訊塞滿的內容頁，所以這邊特別在版面設計中加上了目錄頁、金句頁、數據頁、QA 頁的設計引導，讓投影片的版面變得更加豐富、較不容易造成觀眾的疲乏。
Prompt## 輸出格式規則1. 僅輸出 Markdown 格式2. 每張投影片採以下結構呈現： - `# Slide N｜主標題` - 簡報核心內容：以 bullet 方式呈現 - 口語講稿：換行之後以註記呈現 `/* .... */` - `:: 設計風格：......`3. 以 `---` 分隔不同投影片，這個很重要！。4. 依序編號 Slide（1‥N），不遺漏也不重複。##輸出格式案例#Slide 14｜短中長期規劃 - 短期（一個月內）：成立風險盤點小組由財務、業務、採購部門主管組成。任務：全面量化公司目前的外幣資產、負債、及未來一季的預期現金流。- 中期（一季內）：制定內部應對策略舉辦跨部門工作坊，建立避險共識與標準作業流程（SOP）。 產出：更新版的標準報價合約範本、金融避險工具使用原則。- 長期（半年內）：融入日常營運定期（如每季）檢視與調整避險策略。<info>將匯率風險納入各部門的KPI與年度預算考量。</info>/*我建議，我們不需要等到所有事情都完美才開始。我們可以從今天開始，啟動一個為期三個月的「匯率風險管理優化專案」。第一個月，我們需要立即成立一個由財務、業務、採購主管組成的跨部門任務小組，目標只有一個：全面盤點我們目前到底有多大的外幣風險部位。[4] 第二個月，我們要舉辦一場深度工作坊，把今天提到的策略，變成我們公司自己的SOP。第三個月，我們要看到具體的產出：一份更新版的標準報價合約，以及第一筆「自然避險」的採購訂單。 */:: 設計風格>>時間軸：清晰標示出「一個月」、「一季」、「半年」的關鍵行動與產出。---## 開始編排1. 請先宣告投影片頁數2. 列出Story Line3. 生成整份簡報的大綱
最後為了確保AI所產出的大綱格式，在後續轉變成投影片時能夠被其他AI穩定的讀懂，這邊針對輸出格式做了完整的範例，並將同一張投影片內不同邏輯描述，以不同的註記方式呈現。
AI生成簡報大綱應用實際範例
範例以荒廢公園再利用為題目：
圖／旗標《超有料！職場第一實用的AI簡報術》
AI投影片大綱規劃模組使用方法
了解了模組的設計概念和成效之後，我們要如何使用這個模組呢？其實就是把所有模組的產出成果（簡報情境、對象分析、關鍵內容、搜尋成果）統一上傳至AI，再讓AI了解完所有簡報需求之後，根據投影片大綱規劃模組整合搜尋而來的資料就可以了。
方法一：使用NotebookLM產出大綱（推薦）
網址：https://notebooklm.google.com/
確定上傳簡報情境、對象分析、關鍵內容清單。
確定把所有 AI 搜尋的成果上傳。
在問答區中輸入大綱規劃模組，即可獲得完整的投影片大綱。
圖／旗標《超有料！職場第一實用的AI簡報術》
方法二：使用Notion AI產出大綱
網址：https://www.notion.so/
將所有的搜尋成果存放在Notion的資料庫中。
在資料庫的頁面中，點開右下角的Notion AI，或是在Notion AI的首頁中透過@呼叫存放管理結果資料庫，只要確認有參考到資料庫的情況下。
以對話的方式貼上大綱規劃模組，即可獲得完整的投影片大綱。
圖／旗標《超有料！職場第一實用的AI簡報術》
方法三：使用一般的LLM產出大綱
如果你尚未將這些搜尋結果匯入至NotebookLM或者Notion AI，我們也可以直接使用一般的通用型AI來製作投影片大綱
挑選一個使用習慣的通用型AI（ChatGPT／Gemini／Grok／Claude／Google AI Studio）
將簡報情境、對象需求分析、簡報關鍵內容清單以文字檔上傳（或者直接複製貼上），並跟AI說「這是簡報的核心需求。請先閱讀即可、不需要產生大量回應。」
接著，將Deep Research和Perplexity的搜尋結果上傳（或複製貼上），跟AI說這是「這是相關網路的參考資料。一樣先閱讀即可、不需要產生大量回應。」
確認將大量資訊都提供給AI參考之後，將投影片大綱規劃模組貼上，AI就能整合前面所提供的資料，產出完整投影片大綱！
如果你不知道要用什麼樣的AI，筆者在這邊推薦你一個最適合的選項：Google AI Studio。
方法四：使用Google AI Studio產出大綱（推薦）
網址：https://aistudio.google.com/
由於投影片大綱規劃模組所需要上傳的文件&內容較多，輸出的內容也會比較多，相比一般的通用型AI會更推薦使用 Google AI Studio！
這是一個專為開發人員與創作者設計的AI開發平台／工具，讓用戶可在瀏覽器介面免程式快速體驗、測試、設計及整合Gemini模型。跟Gemini相比，Google AI Studio有著：
更多的免費 Gemini 3.0 Pro 額度
較長的上下文讀取
單次更高的文字輸出上限
節錄自：旗標《超有料！職場第一實用的 AI 簡報術：用對工具讓生產力全面進化！》／廖韋評 著
★ 104學習推薦：建立「職場簡報力」標準，讓你的能力被看見 ★重量級講師王永福、謝文憲、葉丙成共同發起認證＋考前影片：▶ 台灣簡報認證 - 初級｜通過認證回傳104履歷
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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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