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104學習
c++軟體測試
這項技能主要指利用C++程式語言撰寫和執行測試程式，確保軟體功能正確且穩定。透過自動化測試降低人為錯誤，提高測試效率，能及早發現並修正缺陷，提升產品品質。熟悉相關測試框架與工具，具備問題分析與除錯能力，是軟體開發團隊中不可或缺的環節，有助於縮短開發週期並降低維護成本。
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智能文件編輯：AI和Word的整合
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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
基礎程式語言
基礎程式語言證照旨在驗證持有者具備基本程式設計能力，涵蓋變數、流程控制、陣列及簡單演算法等核心概念，適合初學者入門。透過理論與實務測試，證明能使用常見程式語言撰寫簡單程式，具備問題分析與解決能力，為進階程式設計及相關職涯奠定扎實基礎。此證照廣受資訊產業與教育機構認可，是進入軟體開發領域的重要入門資格。
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
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
TestStand進階專業認證（CTD）
TestStand進階專業認證（CTD）專為具備TestStand自動化測試軟體應用能力的工程師設計，驗證持證者在測試序列開發、錯誤除錯及系統整合上的專業技能，確保能有效提升測試效率與品質，適用於半導體、電子製造等產業，助力企業優化測試流程與產品驗證。
尚未查核發照單位
丙級電腦軟體設計技術士
丙級為具備基本電腦知識並能使用電腦設計簡易程式，亦能協助乙級電腦軟體設計人員完成程式設計和程式測試及文件製作之能力。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
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Excel資料篩選卡關？AI教你IF、COUNTIF、自動篩選一次看懂
Excel進階篩選工具功能強大，卻也是許多上班族最容易卡關的操作。該怎麼下判斷公式？這篇實測用ChatGPT、Copilot等AI工具提示如何解決資料篩選問題、生成包括IF、COUNTIF等函數，並結合自動篩選與進階篩選技巧，就算不熟Excel公式，也能靠AI輕鬆解題！本文節錄自《超有料！職場第一高效的 Excel ✕ AI 自動化工作術》。
文／施威銘研究室
本文目錄（點擊可快速前往）
先一窺正規Excel書教的篩選解法請AI提示如何解決Excel資料篩選問題：AI生成IF函數 + 自動篩選器教學跟AI提示如何用「某某」功能完成任務：AI生成條件式公式 +進階篩選器教學請AI重新生成新的函數、公式：AI生成COUNTIF函數任何微不足道的Excel操作卡關都儘管問AI：AI 提供自動篩選器操作提示
【使用AI】AI聊天機器人 （ChatGPT、Copilot、Gemini…都可以）
ChatGPT網址：https://chatgpt.com/
Copilot網址：https://copilot.microsoft.com/
Gemini網址：https://gemini.google.com/
前一節看到，請AI直接篩選Excel資料實在太方便了，不過，若讀者怎麼操作就是試不出來（有可能您的檔案結構偏複雜）、或者對於提供商業內容給AI有顧慮、又或者ChatGPT的免費上傳額度滿了不能用…，不管任何原因，任何資料篩選需求請AI提示我們用Excel怎麼做行得通嗎？
當然！筆者也建議讀者不要完全捨棄這種解法，畢竟以AI聊天機器人來說，不是每一個都支援上傳Excel檔，而免費的ChatGPT也有上傳附件、圖檔的額度限制，萬一急用時免費額度卻用完了，一定會有請AI輔助解決的那一天，而且，用這一招學一些Excel基本技巧也不錯！
以資料篩選工作來說，Excel的自動篩選、進階篩選功能，及其搭配函數的使用是一定要稍微熟悉的，當操作上卡關時，可以隨時搬出AI來解圍。
先一窺正規Excel書教的篩選解法
延續前一節的範例，底下先快速看一下以往 Excel 書會教的進階篩選做法 (稍微有點高竿喔！沒學過不會是正常的)，做個比較才會有感覺。我們先回顧一下這個例子的需求：
想從經常變動的商品資料中，篩出各分類的最新資料，並單獨存放方便檢視
【第1步】開始做看看。首先，在E3儲存格用函數建立一個篩選條件，這是為了判斷「目前的分類名稱跟下一列名稱是否不同」，假設查出A7那一格的名稱跟A6的不同，就可知道A6那一列是該分類的最新（最後一筆）資料：
在E3用函數建立篩選條件，顯示為FALSE(假)
看一下公式，比較儲存格內容是否一樣時，用了<>「不等於」的符號。此公式表示「判斷A3跟A3的下一格是否一樣」，OFFSET(A3,1,)就表示A3往下一格走，指的是A4儲存格
E3之所以顯示FALSE，是因為A3往下一格，即A4的分類名稱跟A3是一樣的（都是冷氣機），因此會顯示FALSE。若兩儲存格的值不一樣，E3儲存格則會顯示TRUE(真)
【第2步】接著，叫出Excel的「進階篩選器」來操作，進階篩選的基本概念是設定一個條件式，然後用此條件式來篩選資料。下圖的設定就是用剛才的條件式把原始資料篩過一遍：
點選表格內的儲存格，再按下資料頁次排序與篩選區的進階鈕
開啟進階篩選交談窗後，點擊將篩選結果複製到其他地方項目
將資料範圍欄位設為儲存格A2：C14
這一步是重點，將準則範圍欄位設為儲存格E2：E3
將複製到欄位設為儲存格G2，表示將篩出來的資料放在G2
按下確定鈕
呼～完成了！各分類的最新商品都被自動篩選至表格裡
【TIP】Excel進階篩選在執行時，會將E2：E3準則範圍內的條件公式套用到資料範圍的每一列，因此在檢查完A4跟A3的名稱是否一樣後，會繼續往下檢查A5跟A4是否一樣、A6跟A5是否一樣....，依此類推。
請AI提示如何解決Excel資料篩選問題：AI生成IF函數 + 自動篩選器教學
前面的步驟確實能完成Excel篩選任務，而Excel進階篩選器的設定看起來也幾個欄位而已，但本例設計條件式絕對需要經驗，若對Excel不熟，光是「公式該怎麼下（我哪知道該用OFFSET函數！）」、「篩選窗那些設定要怎麼設…」都會卡關。
在沒有提供檔案給AI聊天機器人的情況下，這樣的例子該如何請AI幫忙呢？底下就來試試看，只要我們沒有直接丟資料給AI，它所回覆的通常就會是解法思路，而大部份情況都會教我們用函數搭配一些內建功能來解決問題：
【TIP】提醒讀者，如同第一章提到的，AI聊天機器人絕對會提供我們看似很詳盡的操作步驟，嘗試後出錯是常有的事，但做為操作的參考思路還是有幫助。
如1-5節的說明，最佳的資料提供做法就是上傳資料的截圖給AI
描述需求，務必要指明儲存格，而且我們還附了截圖，AI會錯意的機率小了許多
ChatGPT給的指示很明確，上圖圈起來那一段是要我們在 D3貼上公式，此公式可以識別目前所在的這一列是不是每個分類的最後一筆資料
接著按住填滿控點"+"，往下拉到D14儲存格
最後一筆資料都被識別出來了，目前AI教的結果都正確
接著，上圖AI聊天機器人教筆者用內建的自動篩選器把資料篩出來，這一步也沒問題
【TIP】回顧最開頭所下的提示語，筆者是希望AI把篩出來的資料「額外」統整在G2儲存格，這部分 ChatGPT就沒有回答到。這是常有的事，此時您可以繼續提要求，但以本例來說，步驟6已經把資料篩出來了，直接複製起來貼到其他地方也就完事了，不見得要繼續花時間向AI提問。
跟AI提示如何用「某某」功能完成任務：AI生成條件式公式 +進階篩選器教學
當然，若您稍微知道進階篩選器提供了「把篩選出來的資料額外存放到某儲存格」的功能（如前面的示範），也可以請AI提供這方面的做法給我們參考（再次提醒，只能做為參考，不要期望過高）：
AI這一步是要我們先建立用來篩資料的條件式（也就是前面步驟4的準則範圍）
所教的公式跟前面所用的OFFSET函數稍有不同，沒關係先試試看
先照上圖AI指示的建議，在F2儲存格建立條件式（在Excel內是稱準則範圍，AI是稱條件範圍，這樣的小出入要自己稍微變通一下）
接著就照左圖AI給的「進階篩選器」操作指引一步步做，還是需要抓Bug，例如資料範圍應該是A2:C14，這種小錯誤算是容易修正的
本例照著AI的指引操作完進階篩選器，結果「電風扇」這個分類的最後一筆資料沒被篩出來
前面一再說過，即便照著AI的指引也不見得能保證成功，若遇到像本例「電風扇」的最後一筆資料未被篩出來的問題，我們就得進行除錯，通常不外乎是函數、公式或篩選條件需要調整，是否能糾出問題會很考驗個人的Excel功力。
【TIP】結合前面所學的看起來，問題應該是出在做為準則範圍的那個條件式公式：此問題的關鍵在於兩個公式的邏輯不同，OFFSET函數提供了更靈活的參考範圍，能應對數據結尾的特殊情況，而「=A3<>A4」則單純比較當前列和下一列的值，但當到達最後一列時，下一列並不存在，就不會觸發篩選條件，導致最後一列的電風扇資料被忽略。
請AI重新生成新的函數、公式：AI生成COUNTIF函數
當然，卡關的當下我們通常不會知道可以採用什麼替代函數來做，別忘了可以再次向AI發問，讓它進一步提出修正方案：
繼續追問，直接把遇到的錯誤情況提供給AI：「照你的做法，電風扇這個分類的最後一筆資料沒被篩出來」
但一開始回的好像沒什麼改善，滿常「跳針」講一樣的內容，這是常有的事
重提需求，目標講明確一點，例如請AI改個公式看看
最後AI新給了=COUNTIF(A$3:A$15,A3)=COUNTIF(A$3:A3,A3)這段公式。AI也會幫我們解釋函數用法及公式的邏輯
照AI的給的公式，貼到F3儲存格（需自行將A3:A15改成A3:A14）
再操作進階篩選器一次，成功解決最後一列篩不出來的問題了
【TIP】AI真的很厲害，新給的公式是改用統計次數的COUNTIF函數來處理，這樣就不會有前面=A3<>A4這個條件式所遇到「最後一列沒有下一列，導致最後一列篩不出來」的問題。因此，讀者只要遇到卡關，可以請AI多試不同的公式，這個做法會比請AI在舊公式上除錯來得快。
任何微不足道的Excel操作卡關都儘管問AI：AI 提供自動篩選器操作提示
除了看起來稍微有點學問的進階篩選功能外，爾後讀者如果遇到任何Excel內建操作的問題，都可以把截圖丟給AI聊天機器人，請它給出操作提示。不用怕，任何小功能都行。
【1】例如面對一些不複雜的篩選需求時，Excel的自動篩選功能也常被使用，這是使用率最高的篩選工具：
位於資料頁次/排序與篩選區的篩選鈕是最常用的Excel篩選工具
可以直接勾選要篩選的條件，例如勾選萬華區結果如右
也可在此輸入部份的值，例如大安區做為篩選條件
這裡也提供一大堆自動篩選條件
【2】雖然自動篩選操作起來很直覺，不太需要教，但如果一時不曉得如何指定篩選條件，不妨就把「卡關的截圖」+ 「想篩出什麼資料」請AI給出提示吧：
例如想篩出「請款單編號」中含"10" (月份) 的項目，光點點按按是篩不出來的。這時就可以搬出 AI 聊天機器人來協助：
附上資料截圖
建議附上自動篩選器的截圖，這樣AI聊天機器人的回答才不會太發散
描述需求
本例AI教筆者用萬用字元符號來處理
看到左邊AI聊天機器人的提示，雖然對這個位置的指示沒到很精準，但至少AI有提供篩選的思路(若對於在哪裡輸入不清楚，可以再繼續逼問AI)
【TIP】但提醒讀者，如同第1章所提到的，「請AI教你Excel怎麼操作」比較適合對Excel有一定熟悉的人（以本例來說，至少你自己要用過自動篩選器！），因為AI聊天機器人對操作位置的指示不會100%精準，若您對某功能壓根不熟，光看AI聊天機器人的步驟操作極有可能會白花時間。
節錄自：旗標出版《超有料！職場第一高效的 Excel ✕ AI 自動化工作術：生成公式 + 函數、做自動化，用 AI 解決所有 Excel 難題！》／施威銘研究室 著
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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
前端面試問題如何反問？8個了解團隊的關鍵問題
面試是雙向選擇，前端工程師面試也要善用反問問題的機會，了解團隊與公司的工作模式，更深入了解工作細節。本文作者為前端工程師，網站前後端開發經驗逾9年，以自身經驗整理前端面試可以反問的8個問題，有助準備面試與掌握面試主導權。
文／林彥成｜前端三分鐘
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面試前端，你還有什麼問題想問嗎？前端面試可以反問的8個問題前端面試反問1：是否有遇過常改規格的情境？ 工程師會需要如何應對？前端面試反問2：通常是怎麼處理樣式檔？像是BEM或依元件或頁面開檔案放置？前端面試反問3：目前公司有幾位設計，是怎麼合作的？前端面試反問4：請問會需要整合不同的後端嗎？前端面試反問5：專案中有用到哪些設計模式？前端面試反問6：專案的時程會很趕嗎？ 當工程師遇到困難時，會如何協助解決？前端面試反問7：如果有十幾個需求同時開發或是需要轉換框架函式庫，會怎麼進行？前端面試反問8：會在什麼時候決定將共用邏輯抽取出來成為function或是常數？4個問題了解面試官和團隊
在新鮮人階段時，通常不太確定面試可以問什麼或該問什麼，當面試到最後被問起：「你還有什麼問題想問嗎？」又該怎麼回答？
隨著職涯的發展，這個問題終究是回到自身想要成為什麼樣的大人？
對於個人來說，面試的目標是要找到不討厭、別人願意付錢請我們做、我們可能也做得不錯的事情。
面試前端，你還有什麼問題想問嗎？
在面試過程除了被面試其實也在面試團隊跟公司，而一個好的問題可以幫助我們從更多面向去了解這間公司工作樣貌，進而去看看公司有沒有符合想要的職涯目標、工作型態。
扣掉找新人免洗的狀況，大部分的公司都是遇到問題才會徵才，單純擴編的狀況可能並不多，而企業目前的問題很可能是造成前一位員工離職的原因之一。
在轉職時，要怎麼知道接下來是不是想要體驗這樣的職涯環境？或著說工作樣貌是不是自己喜歡的？
【作者檔案】林彥成，資深前端工程師，網站前後端開發經驗9年。珍貴線上Q&A機會，直擊台積電工程師的真實生活！限時報名>>
前端面試可以反問的8個問題
致那些年我踩過的坑，也預祝大家在新的一年填坑大吉。
小編是前端工程師，決定在工作一年左右轉換的原因可以參考小編談談選擇前端的理由這篇文章。
前端通常是在設計、後端都完成後才進行收尾，收尾的同時也在幫規格、設計、後端Debug，所以大家在大聊一波慶祝工作完成的同時，我們會發現只剩前端還在工作。
接下來會從小編當前端工程師過往遭遇的問題和解法反思未來職涯疑問，就讓我們一起看下去。
前端面試遇到的常見地雷
面試遲到讓面試者等
問很多跟工作無關的問題，有女朋友？結婚有小孩了沒？
請我們又多填一份跟104一樣的履歷表
面試沒問太多技術問題都在聊天
很急著壓報到時間，燙手山芋正在快速拋接中
試用期砍薪水，過了還不一定會調整
不過這邊想要特別說明一下，我朋友在面試的時候很誠實跟主管說接下來的目標是交女朋友工作什麼的都是浮雲，而老闆不管在面試時或是面試結束後也給了很多機會，這邊不得不感謝那個問了問題後有協助處理的老闆。
前端面試反問1：是否有遇過常改規格的情境？ 工程師會需要如何應對？
為什麼問這題：常改規格並沒有不好，要看的是有沒有體驗到好的軟體開發流程，目標是確認公司開發流程是不是下一份工作的目標，像是有分測試和正式環境嗎？上版本遇到bug會在什麼時候修？
常依需求修改資料庫Schema或API，每次都要重寫邏輯以及資料庫互動的部分
需要常常顯示不同的統計，可考慮導入GraphQL從Client決定，減少開API的時間
使用Document-Oriented的資料庫，POC階段相對簡單
隕石式開發，主事者看到畫面後覺得還想改就又重來一次
出Mockup或是設計製作不須切版的假畫面流程
出一個Demo用的Prototype（處理關鍵流程，不須注重美觀）讓不熟網頁開發的主事者了解目前的狀況和方向，確認後才進行設計切圖、前端切版、後端開API
前端面試反問2：通常是怎麼處理樣式檔？像是BEM或依元件或頁面開檔案放置？
為什麼問這題：是不是可以在這樣的專案架構下學到東西。
CSS選擇器和規則們就像女孩化妝桌上的化妝品們，桌上總是放著各個種類，數也數不清大罐小罐擠的噴的擦的，在沒有預備知識和整理規劃的情況下，若要一個男孩子短時間搞清楚簡直是天方夜譚。
該怎麼透過CSS的架構來優化，可以參考之前小編寫的如何「透過BEM、SMACSS、OOCSS、Atomic CSS 簡化樣式開發流程、減少維護成本」。
撰寫地圖專用的圖層SLD樣式檔（類似XML）超過一萬行
官方有介紹使用CSS的寫法，運用Class共用的特性可讓行數減少
樣式檔沒有寫在元件中，也沒使用預（後）處理器，上千行的樣式檔搜尋「.user-photo」也許有十幾個結果
樣式需要有命名規則（BEM）
導入SCSS
前端面試反問3：目前公司有幾位設計，是怎麼合作的？
為什麼問這題：希望可以看出現在的專案是不是好維護，打聽一下工作流程或是有沒有Design Guideline或使用Zeplin或figma這類工具。
同樣功能的圖片大小長寬比不一
object-fit
background-size: cover
重新切圖
拿到檔名是123543.jpg大小超過10MB
請設計壓縮一下
小於5MB可使用TinyPNG
設計沒有考慮到字數過多的情境，導致上字詞之後與預期狀況不符
overflow: hidden
改設計
前端面試反問4：請問會需要整合不同的後端嗎？
為什麼問這題：評估自己的能力有沒有辦法處理。
會需要串接不同網域的後端
使用Nginx Proxy
改成在後端才打API
後端開放Domain解決CORS
不同API的配置大多不太一樣
Token都移到Cookie，這樣相關的Token會自動送回相關子網域的API
善用客製化後的Axios Instance
前端面試反問5：專案中有用到哪些設計模式？
為什麼問這題：看現在的老闆或是同事是怎麼看待問題或是歷史遺跡。
什麼是Pattern，Pattern就是改善如何去架構程式的方法，主要是讓程式碼能夠在元件間共用。
用Java的概念寫Javascript，有非常多的Prototype的寫法，文件不清楚的情況下，導致實作上每次都需要追本溯源的看，考驗搜尋或是編輯器的能力。
使用Component-Base的函式庫或框架，並建立故事書。
善用設計模式，React常見的Component Pattern就是HOC或是Render Props。
前端面試反問6：專案的時程會很趕嗎？ 當工程師遇到困難時，會如何協助解決？
為什麼問這題：如果老闆只剩下壓時程的功能，那是不是我們用個鬧鐘或是Google Calendar就好了？
主管可能不懂前端並無解決問題或協調資源的能力，只剩壓時程及提出需要限時解決。
提早尋求同事協助，並看價值觀是否願意加班解決。
時間給的不夠屬於管理上的問題，無法靠溝通解決就盡快重新找工作。
前端面試反問7：如果有十幾個需求同時開發或是需要轉換框架函式庫，會怎麼進行？
為什麼問這題：要看的是與歷史共業的生存法則與態度。
不同的產業別都會有歷史的包袱（Workaround），可能還是會用一些比較舊的東西。
除了東西較舊也可能遇到專案架構及程式混亂，這有點像是煉蠱的過程，看最後誰會生存下來。
專案在後期才考慮要加入i18n或伺服器渲染
React本身是一套過於單純的函式庫，容易且戰且走疊床架屋，建議可以參考 Next.js Repo中的Example
趕時程但又好又快又便宜無法共存，專案中可能滿滿的Workaround，像資料來源用Google Sheet
留下 // TODO: 及未來可改善方向
同樣一種功能有多種寫法或是Deprecated的寫法。
討論用哪種方法好，有時間就盡快合併，讓程式碼更好維護
尋找Deprecated寫法的替代方案
前端面試反問8：會在什麼時候決定將共用邏輯抽取出來成為function或是常數？
為什麼問這題：炫技跟過度結構化並不會讓專案變得更健康。
一層又一層的HOC封裝：HOC像是一個工廠，把原來的元件變身或加強，所以不建議包太多層。
過度或是過早的結構化，很簡單的功能卻太早預想會變成大專案
這裡有兩個觀念想要分享給大家，YAGNI和RUDT：
YAGNI（You Ain’t Gonna Need It.）
真的需要使用XX模式嗎？
真的需要拆分成小元件嗎？
真的需要切成一堆小介面和抽象類別嗎？
RUDT
Read：最短的時間、最少的檔案
Update：CRUD features時可以用最小成本去改
Debug：菜鳥工程師也可以很快找到根本問題
Test：問題、結果都可以容易被複製被測試（資料面像是抽獎時該怎麼辦？）
4個問題了解面試官和團隊
同場加映4個問題，來自Medium的what questions should you ask the interviewers。
問題1：您的工作一天大概是怎麼過的？
這題是開放式的問題，目標是希望可以聽到一些工作型態。
有些面試官可能會說公司通常是早上8點半上班到晚上6點，有些面試官可能會說我們公司跑Scrum每天早上會有站會，偶而晚上會跟其他國家同事開會。
藉由這個問題，你大概就能夠了解如果進入這間公司，你大概會過怎麼樣的生活。
延伸的問題可能會是趁機問一下加班、出差的頻率，或是任何你對工作型態的好奇。
問題2：最喜歡和最不喜歡這個團隊或公司的地方是什麼？
第一個部分通常是簡單的，但其實真正有趣的會是第二個部分。
面試官通常在有HR的場合會講不出來，甚至只會模糊的打官腔，可能會有面試官回答說，我不太喜歡頻率太高的會議或是一直在不同的產品中轉換。
最主要的目的是，透過這些回答，我們可以去延伸一些後面的問題，甚至我們可以只是單純再問說哇那到底是有多討厭多不喜歡，即便我們不會得到直接的答案或是他們真的不喜歡的地方，但我們仍舊能從這些回答中得到些蛛絲馬跡和感受，也許這些感受剛好也會是你在意的。
問題3：這個團隊接下來的目標是什麼？
這個問題很適合問團隊主管，至少在決定加入這間公司前，可以知道自己未來2到3年大概能有什麼樣的成長。
這個問題可以幫助我們了解這個團隊是否在成長中，若是正在成長是不是有一個規劃好的計畫藍圖？如果是的話，就可以評估我們的戰力是否可以協助公司推進。
那如果是一個穩定的團隊，只是做一些日常維護的工作，那該問自己的問題可能會是這是我們這個階段想要追求的嗎？
問題4：請問您通常都是怎麼帶領團隊？
主管的帶領風格會對你接下來工作的成就和快樂有非常大的影響，藉由這個問題，你也許可以知道主管的管理程度，也許有些會說他們做微管理，有些也許會說只需要你一周寫一次週報。
從回答中，你可以判斷這個主管的個性是不是適合你，提早了解這些層面會比進去之後後悔要來的更好。
（原文標題：面試前端，你還有什麼問題想問嗎）
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問卷設計用AI怎麼做？Gemini輔助6步驟完成Google表單、自動分析結果
市場調查是很專業的工作，不過如果只是小規模的市調，也可以用AI工具幫忙設計，好處是可以快速獲得方向跟靈感，節省憑空構思問題的時間！作者以Gemini示範如何快速完成Google表單問卷，以及運用AI統計問卷結果並加以分析。本文節錄自《最強！Google AI 工作術》。
文／蔡宜坦、施威銘研究室
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問卷設計快速生成！請AI幫忙設計問卷內容如何把準備好的問卷題目製作成Google表單？Google問卷表單回覆怎麼看？讓AI幫你深入分析問卷結果
企業若能掌握消費者的消費意向，便能推出更符合需求的產品或服務。想要了解消費者的需求與意願，最常見的方法就是做「市場調查」，例如新品試用調查、滿意度調查等，這些方式都能獲取消費者最真實的意見回饋。
然而，市場調查是很專業的工作，涉及問題分析、抽樣方法、樣本規模、問卷設計、問卷發放、問卷回收與結果分析等，每個環節都要謹慎處理，以免誤差影響分析結果。市面上有許多公司提供線上市調服務，但是大部分都需要付費。其實如果只是小規模的市調，也可以用AI工具幫忙設計，不僅如此，AI還能統計問卷結果並加以分析，會成為你的市調好幫手！這一節我們就要實做用AI協助做線上市調問卷的過程。
使用AI：
Gemini：https://gemini.google.com/
問卷設計快速生成！請AI幫忙設計問卷內容
假設你已經想好問卷的目標，例如想要問消費者對新產品的購買意願、想要調查某活動的滿意度等，在設計問卷時，就可以透過提示詞告訴AI你想做什麼，讓AI協助生成相關的問題。
下面就以「市集活動滿意度調查」為例，我們要請AI擬出10個問題，詢問消費者對活動中每個環節的滿意度，作為下次辦活動的參考：
【提示詞】幫忙設計〔問卷主題〕問卷要收集〔填入收集資料〕，可以參與問卷填寫後的〔填寫後提供獎勵或進一步互動方式〕我想知道〔描述目標使用者〕的顧客對於〔可輸入更多想提問的項目〕的滿意度和印象好（或不好）的地方請設計〔指定生成數量〕個題目
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
輸入提示詞後，AI馬上就做出一份問卷，包含問卷標題、問卷前言、還有10個題目的問答項目。像這樣請AI製作問卷，好處是可以快速獲得方向跟靈感，而且AI整理的問題有明確的架構，例如它先問活動體驗，再問回饋建議，最後才是填寫抽獎資料，這已經具備基本的問卷架構，可以節省憑空構思問題的時間。你也可以再請AI調整或是自行增減項目，製作出更符合需求的問卷。
【問卷設計】GEMINI生成結果：
包括：問卷標題、問卷前言（簡介問卷內容和說明獎勵機制），可提升受訪者的參與意願
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
擬出十個問題（節錄）
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
如何把準備好的問卷題目製作成Google表單？
假設AI產生的問卷題目大致符合需求，接著就要將題目製作成可正式發布的問卷。目前大多數線上市調都是以Google表單製作的，如果你從來沒有製作問卷的經驗，也可以請AI教你製作步驟，下面就為你示範（如果你對Google表單已經很熟悉，即可略過此部份的說明）。
1. 直接請AI教我們做：AI馬上列出操作步驟，跟著步驟即可將問卷內容建立成Google表單。由於前面已經請AI準備好題目，可以在設定題目時派上用場。
【提示詞】可以教我如何將問卷內容轉換成Google表單嗎？
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2. 登入並新建Google表單：試著按照AI第1個步驟的說明，進入Google表單網頁：https://docs. google.com/forms/。進入Google表單後，會看到一個「+」鈕，按下此鈕就可以建立新表單，要在登入狀態才能使用這功能。
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
3. 輸入表單標題及說明：接著會進入「未命名表單」的填寫畫面，請依序輸入表單標題與問題/答案。只要將剛剛AI寫的內容依序複製過來即可。
選取並複製問卷標題，貼到表單標題欄位（可再自行修改）
選取並複製問卷前言，貼到表單說明欄位（可再自行修改）
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
4. 輸入表單問題及答案：接著開始輸入問卷中的問題／答案。之前AI已經幫我們把問題列好，直接複製到Google表單中即可，你當然也可以繼續視狀況調整。
複製AI寫好的問卷問題，將問卷的問題貼到表單中
選擇「評分」，就會自動出現五個星等的選項
按此「+」按鈕可以繼續新增下一個問題
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
5. 完成後選擇發布：請繼續依照相同的操作，陸續以AI生成的問卷內容為基礎，複製到Google表單，並視需求修改文字內容，表單內容會自動儲存在Google的雲端硬碟裡。最後，按下右上角的發布鈕，即可完成問卷的製作。
按下「發布」按鈕
目前設定是只有知道連結的使用者才能進入問卷頁面，再次按下「發布」鈕即可
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6. 取得問卷連結：問卷發布後，我們只要取得這份問卷的連結，即可分享出去，比如將問卷網址置入社群網站或是電子報，邀請別人來填寫這份問卷。
已經發布的表單，這裡的發布鈕會變成「已發布」鈕，請按一下
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
按「複製作答者連結」按鈕。你可以勾選縮短網址項目，讓網址更簡短好記。按複製即可複製此問卷的連結，接下來就可以把這個連結分享給目標消費者了。最後按「儲存」鈕。
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
Google問卷表單回覆怎麼看？讓AI幫你深入分析問卷結果
延續前一節的內容，當顧客填完問卷後，可以等累積到一定的量（樣本數），再開始統計資料，以便從數據中統整出有價值的資訊。本節我們要先從Google問卷表單中取出顧客的回覆資料，接著就可以請AI來統計和分析問卷的結果了。
瀏覽Google問卷結果並另存新檔
問卷調查進行一段時間後，當你登入Google表單，切換到回覆頁次，即可瀏覽顧客的回覆。為了方便後續用AI分析結果，我們要將問卷結果匯出成Excel試算表檔案。
切換到「回覆」頁次可查看顧客的回覆。按下「在試算表中查看」即可自動將問卷結果匯出成試算表，點擊「建立」。
接著會自動開啟Google試算表，請執行「檔案 / 下載 / Microsoft Excel（.xlsx）」命令，將檔案儲存成Excel格式，並下載到電腦裡
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
提醒：如果下載的是逗號分隔值檔案（.csv），表單中有些中文字會變成亂碼，因此建議儲存為Excel檔。
請AI分析問卷結果
前面我們已經準備好問卷回覆的統計表（Excel 格式 /.xlsx），接下來只要把檔案丟給AI，就可以請AI幫我們分析了，非常方便！
【提示詞】協助分析活動的優缺點
直接把檔案丟給AI，請AI分析活動的優缺點。AI馬上做出優缺點分析報告，你可以看到整體評分、優缺點、改進建議等細節，也可以繼續發問，和AI討論怎麼做會更好
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
從這一章就可以知道，以前需要想破頭的文案，還有費時費力的問卷調查與分析工作，現在已經可以靠AI節省大把時間囉！就連研究報告也可以讓AI助你一臂之力喔！
節錄自：旗標科技《最強！Google AI 工作術：以 Gemini 3 為核心，串聯 NotebookLM 與滿滿 AI 工具, 搞定資料分析、簡報製作、 教育訓練等日常工作》／蔡宜坦、施威銘研究室 著
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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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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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【ChatGPT使用指南(下)】掌握AI求職應用工具：4大指令從「工作推薦」到「模擬面試問答」，助你快速獲得夢想offer！
當你已經完成履歷的優化後，下一步便是積極尋找適合的職缺並主動應徵，此時，許多人可能會有以下疑問：「AI 是否真的能幫我推薦工作？」、「接到面試邀請後該如何準備？」「面試要準備什麼問題？」「如何面試不緊張？」「怎麼回答才能在面試中脫穎而出？」本篇文章將全面解析如何運用 OpenAI的求職工具ChatGPT，透過6大實用指令來提升你的求職成功率，無論是透過職缺推薦、模擬面試問題，還是提供精準的回答策略，ChatGPT 都能幫助你在競爭激烈的面試中展現最佳狀態，最終成功獲得夢想中的工作offer！
文/104獵才顧問行銷企劃部
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本文導覽：
一、使用 ChatGPT 提升求職成功率：量身定制履歷與面試技巧全攻略
二、AI職缺推薦：快速找到合適的工作機會
1. 推薦合適職缺
Step 1：準備最新履歷內容
Step 2：進行職缺搜尋
Step 3：評估職缺
Step 4：持續更新與追蹤
三、AI演練：模擬面試問答以強化面試技巧
1. 面試可能會被問到的問題：如何用ChatGPT預測與準備？
Step 1：針對將面試的職務進行常見問題產生
Step 2：提供具體職務資訊，生成更精準的面試問題
2. 如何準備面試問題並精準回答：用ChatGPT展示專業能力的關鍵
Step 1：運用學歷、經歷及個人優勢來回答問題
Step 2：檢查和修改您的面試回答
Step 3：模擬面試：模擬實戰，提升面試表現
3.精準定位職涯：如何利用ChatGPT評估未來職位
四、總結、掌握AI求職秘訣：用ChatGPT輕鬆贏取夢想offer！
一、使用 ChatGPT 提升求職成功率：量身定制履歷與面試技巧全攻略
在前一篇文章中《【ChatGPT使用指南(上)】求職必備AI工具：掌握ChatGPT的「6大指令」，提升履歷質量、立即獲得面試機會全攻略！》，我們深入探討了如何充分利用 ChatGPT 人工智慧工具，以提升求職者的履歷質量和增加面試機會。我們詳細介紹6大關鍵指令，這些指令幫助求職者撰寫量身定制的履歷和求職信，並強調深入了解目標職缺的要求與自身優勢的重要性。這些策略不僅使求職者能清晰展示自己的技能與經驗，還顯著提升了獲得面試邀請的機會，為求職過程鋪平了道路。
接下來，我們將探討如何利用 AI 進行職缺推薦，快速找到最符合自身需求的工作機會。在成功獲得職缺推薦和收到面試邀約後，求職者需要進入面試階段，這是每位求職者關注的核心議題。透過 ChatGPT，求職者不僅能模擬面試問題以強化面試技巧，還能深入了解公司文化，確保在面談中自信地展示專業能力和適應性。
★轉職前必讀：
二、AI職缺推薦：快速找到合適的工作機會
1. 推薦合適職缺
Step 1：準備最新履歷內容
在啟動職缺推薦之前，請確保您的履歷是最新的，並包含以下訊息：
1.學歷：
詳細列出您的學位、所屬學校名稱及畢業日期，強調與職位相關的課程或榮譽。
2.工作經驗：
描述之前的職位，包括公司名稱、任職時間、職責範圍及主要成就，具體數據或指標可增強說明。
3.技能與資格：
列出您擁有的專業技能、相關證書及其他專業資格，並標註與目標職位的匹配程度。
4.個人簡介：
撰寫一段簡短但具吸引力的自我介紹，明確表達您的職業目標及獨特優勢，以便招聘官更好地了解您。
若想優化履歷質量，您可以參考3指令用ChatGPT改寫您的履歷，讓其更具吸引力和專業性。點擊以下連結進一步了解： 《【ChatGPT使用指南(上)】求職必備AI工具：掌握ChatGPT的「6大指令」，提升履歷質量、立即獲得面試機會全攻略！》
將上述履歷資料提供給ChatGPT，例如：
指令範例：「以下是我的履歷資料：[填寫您的履歷內容]」
Step 2：進行職缺搜尋
請使用以下指令請求職缺推薦，強調需考慮您提供的履歷資料：
指令範例：「根據我的履歷資料，推薦十個適合在台灣的職缺，並附上職缺網址。請搜尋104人力銀行現有職缺。104人力銀行網址：https://www.104.com.tw/」
在這一步，您可以進一步指定偏好的職務類型或產業，以提高推薦的針對性，例如：
指令範例：「推薦我適合從事的[填寫您的偏好產業]」
Step 3：評估職缺
獲得職缺列表後，請遵循以下步驟進行評估：
1.瀏覽職缺描述：
仔細閱讀每個職位的要求和職責，注意技能和經驗的匹配度，以確保符合自身條件。
2.確認合適性：
選擇與您的背景、技能及職業目標相符的職位，並記下職缺網址，方便後續申請。
3.標註感興趣的職缺：
對於感興趣的職缺，使用標籤或顏色進行標註，便於快速篩選並進一步了解或申請。
Step 4：持續更新與追蹤
定期更新您的履歷和職缺評估，並持續關注您感興趣的公司或產業的新職缺，這樣可以保持競爭力，並確保不錯過任何機會。
★延伸閱讀:
三、AI演練：模擬面試問答以強化面試技巧
1. 面試可能會被問到的問題：如何用ChatGPT預測與準備？
成功獲得職缺推薦和面試邀請後，進入面談階段是每位求職者的重要里程碑。為了在面試中脫穎而出，您需要充分準備，這包括掌握面談技巧、熟悉公司文化、模擬常見的面試問題，並有效展示您的專業能力及適應性。這一系列的步驟將協助您提升面試表現，實現職業生涯的突破。
透過 ChatGPT，您可以獲取涵蓋行為性問題、情境模擬及專業知識等多方面的面試問題。這些問題將幫助您熟悉各種面試情境，增強自信與應對流暢度。透過模擬訓練，您可以更好地展示自己的專業能力，在面試中脫穎而出。
Step 1：針對將面試的職務進行常見問題產生
指令範例：「我已經收到面試邀請，這個職位可能會問我哪些問題？請提供五個常見問題。」
Step 2：提供具體職務資訊，生成更精準的面試問題
首先，為了生成更加針對性的面試問題，您需要提供職位相關資料給 ChatGPT。這些資料可以包括職位描述、公司文化及背景訊息，這將幫助 ChatGPT 創建更具針對性的面試問題，讓您能更好地準備。
指令範例：「這是我應徵的職位描述：[插入職位描述]。請根據這些訊息生成可能會被問到的面試問題。」
2. 如何準備面試問題並精準回答：用ChatGPT展示專業能力的關鍵
在請求面試問題之前，請確認您的履歷內容是否已更新至最新狀態。這樣，您在回答問題時能夠確保與您的最新經歷和技能相符，進而有效地展示您的專業能力。
Step 1：運用學歷、經歷及個人優勢來回答問題
指令範例：「請問，我要如何運用我的學歷，工作經歷、擅長技能、生涯興趣、工作價值觀及多元智能，回答上述五個問題?」
提醒：請確認已提供以下履歷相關信息，以生成準確的回答：
學歷與工作經驗：闡述您在這些方面的優勢，並具體描述工作成就。
專業技能：列舉您所具備的技能、證書及與職務相關的資格，並與職務需求對應
個人生涯興趣與價值觀：分享您對工作的熱情及與公司文化的契合度。
Step 2：檢查和修改您的面試回答
根據 AI 提供的建議，檢查和確認您的回答，並進行必要的修改。特別注意以下幾點：
1.真實性：
確保回答真實且具體，反映您的經歷。
2.流暢性：
練習回答，增強流暢度與自信心。
3.反饋與改進：
考慮向朋友或家人請教他們的看法，並根據反饋調整您的回答。
Step 3：模擬面試：模擬實戰，提升面試表現
1.角色扮演：
邀請朋友或同事進行模擬面試，模擬實際面試情境。
2.時間管理：
在回答問題時計時，確保您的回答不超過規定時間。
3.反思與調整：
面試後反思表現，記錄可以改進的地方，並進行針對性的練習。
3.精準定位職涯：如何利用ChatGPT評估未來職位
透過ChatGPT的指導，您可以更好地定位職業生涯並制定相應的職涯發展策略。這樣的定位能讓您不僅關注當前的求職需求，還能將目光放長遠，為未來職業目標做準備。
指令範例：「以下是我的linkedin 資料。 1.幫我分析一下我在社群所表現出來的個人品牌給HR的吸引力如何 2.我的下一段職涯，可以考慮哪五個職務？這五個職務的年薪大約如何？ 3.如果我要爭取這五個職務，我還需要提升哪些能力？ 4.如果繼續留在104 Corporation工作，我應該爭取什麼職務？」
這將幫助您在職涯路上規劃發展路徑，提升自我成長及未來職場的競爭力。
四、總結、掌握AI求職秘訣：用ChatGPT輕鬆贏取夢想offer！
在當今求職環境中，求職者面臨著前所未有的挑戰，如何在競爭中脫穎而出成為關鍵。AI 技術的興起為求職者提供了多種工具，使他們能夠更有效地展示自己的才能。透過智能化的簡歷生成、針對性職缺推薦及模擬面試，求職者可以在短時間內提高自己的職業競爭力。同時，企業也可借助 AI 來優化招聘流程，識別出更符合需求的人才。未來，AI 將在求職和招聘過程中扮演愈加重要的角色。求職者應當抓住這一機遇，透過不斷學習和適應，來提升自己的求職能力，邁向職業生涯的新高峰。 ║關鍵人才必看🔥精選職缺推薦║
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AI寫Excel公式這樣最省時！ChatGPT、Copilot描述需求、生成函數、錯誤修正一次學會
不會寫Excel函數也沒關係！本文教你如何運用ChatGPT、Copilot、Gemini等AI工具，從描述需求開始，生成函數公式、修正錯誤結果，快速完成資料整理任務，超實用的新手與職場工作者必備Excel AI技巧教學！本文節錄自《超有料！職場第一高效的 Excel ✕ AI 自動化工作術》。
文／施威銘研究室
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請AI生成函數、公式，輔助整理資料描述需求、請AI生成函數、公式，不懂還可以繼續問！實用技巧：貼上AI生成的函數、公式後執行失敗？實用技巧：描述問題時，截圖給AI最快！
請AI生成函數、公式，輔助整理資料
使用AI：AI聊天機器人（ChatGPT、Copilot、Gemini…都可以）
Excel函數可以說是整理表格資料的利器，延續上一節的「檢查資料漏填」例子，在Excel上普遍的做法是用函數檢查每一列是否有漏填的欄位，例如本例可以用設定條件判斷的IF函數和用來計算範圍內非空值數量的COUNTA函數，組合成公式來做檢查，然後在最後的「確認結果」欄顯示檢查的結果。
但萬一您對Excel不是很熟，光知道該挑這兩個函數出來、進一步撰寫公式，可能就會花一大堆時間，來看AI如何「顛覆」以往的Excel函數學習法吧！
描述需求、請AI生成函數、公式，不懂還可以繼續問！
怎麼開始呢？您不用傷腦筋該如何提供AI方向 （例如提示它「請用函數來解決」)，都不用！只有一個重點，就是跟AI聊天機器人描述清楚我們的需求，這非常重要，包括表格的資料範圍、以及我們希望在哪個目標儲存格得到什麼樣的結果都要講清楚。想更萬無一失的話，能截圖給AI聊天機器人參考最好。
【1】我們先試著用文字來描述需求（截圖的做法最後再試，因為有些免費的AI聊天機器人會限制單日的圖片上傳用量，不是您隨時想用都可以用）。先回顧一下本例的需求。
希望確認每一格是否都有填寫，若有一項沒填就在F欄留下註記
解決問題的環境若回到Excel（而不是餵給AI自動處理），也不用擔心表單樣式會受影響了（圖／旗標出版提供）
【2】以本例來說，是使用以下的提示語（prompts）：
（圖／旗標出版提供）
檢查B3~E27欄位是否都有輸入資料。若有空白的儲存格，在F3~F27標示「有資料未填寫」
⬆儘量描述清楚欄位的位置
或者
使用Excel函數，檢查B3~E27欄位是否都有輸入資料。如有空白的儲存格，需要在F3~F27標示「有資料未填寫」
⬆若您大概知道可以用函數來解決，可以加這段，這樣AI的回答就會鎖定在函數，不會回答的很廣泛，導致一時不知該用哪個解法
【TIP】撰寫提示語時，務必清楚描述欄位範圍與條件，例如明確指出「檢查B3:E27範圍內的每個儲存格」，而非模糊的「我想判斷F欄前面的資料有沒有漏」敘述。同時，也要清楚說明判斷條件（例如要找出有空白的格子）與執行動作（例如「在對應F欄標示『有資料未填寫』」），確保AI可以正確理解並執行任務。
（圖／旗標出版提供）
上圖讀者也看到了，AI聊天機器人不只給我們答案，還貼心地提供函數和公式的說明（就是怕您不會用），完美取代了以往Excel函數書、網路上函數教學文的地位（而且不懂還可以繼續問！）
很多AI聊天機器人都會提供複製功能，找到後並點擊就可以複製公式（若沒有，手動複製網頁上的公式也很快）。
【TIP】以上圖AI生成的公式來說，因為每一列都是4格（B、C、D、E這4欄），AI的解法是判斷哪些列「有資料」的儲存格小於4個，小於4個就表示該列有空白的儲存格（資料未填）。本書的精神是優先解決Excel問題，AI給的函數、公式細節讀者可以再慢慢研究。也再次提醒讀者，AI回答的內容不是100%正確喔！AI聊天機器人最擅長的就是生成文字，但也有生成虛構、錯誤內容的可能。如果AI所生成的函數、公式失效了，有時候執行後並不會有什麼錯誤訊息（只是你要的結果沒出現），此時最快的做法就是請AI生成另一個公式給我們試試。
【3】而AI聊天機器人在提供解法時，也可能以「純文字」來做回應，但慢慢讀文字沒什麼效率，可以請AI給出函數／公式。如下圖：
但慢慢讀文字沒什麼效率，可以請AI給出函數／公式（圖／旗標出版提供）
【4】此外，由於AI聊天機器人給的公式可能跟本書示範的不一樣，甚至您每次操作時得到的答案也可能不一樣，不過只要試過能完成任務就沒差。若您問AI聊天機器人有沒有其他的函數解法，它也會提供你新的公式：
本例筆者重新發問後，ChatGPT給了其他的公式解法，所用的函數都不太一樣（圖／旗標出版提供）
老話一句，我們先不用管公式是長是短、內容為何，能解決問題就好！本例先試AI給的這個公式。把公式貼到F3儲存格，按住填滿控點「+」，往下拉到F27儲存格，瞄一下左圖的F欄，看起來公式是OK的。選擇填滿但不填入格式，以保留原儲存格的樣式，這樣就完成操作了！
（圖／旗標出版提供）
實用技巧：貼上AI生成的函數、公式後執行失敗？
上圖在AI生成函數的幫助下，缺資料的那一列最後面都做了註記。但AI提供的公式絕對有可能會出錯（特別是在範圍設定或條件判斷的細節上），當出錯時，當然可以請AI修正，或者詢問是否有其他解法。例如：
這個公式不對，請幫我檢查錯誤或提供替代公式
依經驗，單只有給AI文字提示語最容易遇到公式出錯，因為描述需求時容易有遺漏或模糊不清，此時當然可以自行檢查公式內容，有時候或許不難除錯，例如F3改成F4這樣的小問題。但自行檢查有時很花時間，這時不如回頭檢查提示語是否有清楚說明欄位範圍（例如B3:E27），以及明確列出條件與目標（例如「檢查是否有空白儲存格」並「在F欄標註」）。
實用技巧：描述問題時，截圖給AI最快！
面對Excel資料整理需求時，如果prompt描述的夠到位，其實問題就解決一半了。但關鍵就在用文字描述需求有時候很花時間，也容易描述得不夠精確、甚至寫錯…
依筆者經驗，最省時省力的方式就是直接截圖給AI，大部分AI聊天機器人的圖片辨識能力都很強（中英文都通），能快速解析圖片中的內容理解問題。比起繁瑣的文字描述，傳截圖給AI的問題分析準確性高，還能大幅節省時間。
準備好截圖給AI，重點在於，Excel上面和左邊的編號，以及和您的目標欄位（例如F欄）一定要包含在圖片內。（圖／旗標出版提供）
【TIP】針對電腦畫面該怎麼截下來，Windows上有提供Print Screen鍵抓全螢幕畫面，但這樣就得再手動截取範圍，有點麻煩。筆者通常是額外安裝FastStone、HyperSnap等專用來截圖的軟體，利用裡面的「截取區域」功能把要的範圍截下來。若您用的是Mac電腦，內建的Shift+Command+4組合鍵就可以截您指定範圍的畫面了。
截圖備妥後，拉曳到對話框就可以附給AI（這裡是以免費版ChatGPT來操作），再輸入提示語描述需求，因為有附上圖，可以描述的更簡潔（圖／旗標出版提供）
【TIP】現階段無論是ChatGPT、Copilot、Gemini...等都可以接收圖檔來做判讀，讀者要用哪個AI聊天機器人來操作都可以。不過前面提過，免費版的ChatGPT用戶雖然可以使用圖檔上傳功能，但會有用量的限制，當您對話到一半時，可能會出現無法繼續使用的訊息。若真的被限用了也沒關係，免費的AI聊天機器人多的是。不過，建議也要多熟悉文字的描述技巧，以備不時之需！
當不是請AI聊天機器人自動整理資料，而是請它「輔助」生成函數來解決Excel問題時，筆者最喜歡附上截圖方便AI理解prompt 。AI解析圖片的速度很快，幾秒鐘就可完成，依經驗，提供截圖的AI出錯機率比單用文字prompt低非常多喔！
節錄自：旗標出版《超有料！職場第一高效的 Excel ✕ AI 自動化工作術：生成公式 + 函數、做自動化，用 AI 解決所有 Excel 難題！》／施威銘研究室 著
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ChatGPT分析數據資料會出錯嗎？修正盲點教學，制定策略更高效精準
運用ChatGPT分析數據和提供策略建議，分析準確嗎？實例示範運用ChatGPT解析Excel數據，從購買行為洞察、客群分群，到制定具體銷售策略，以及最關鍵的查核與修正盲點，才能真正發揮AI的輔助價值。本文節錄自《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》。
文／Excel 廣播電台｜張予
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【ChatGPT數據洞察1】用戶購買行為洞察【ChatGPT數據洞察2】銷售策略【ChatGPT數據洞察3】短中長期策略與行動方案【ChatGPT數據洞察4】AI分析準確嗎？如何查核與修正？
ChatGPT不僅能根據你的指令提供數據摘要，還能根據分析結果給出實用建議！舉例來說，當你看到前一篇的折線圖，你可能會好奇：「為什麼6月的銷售額表現最好？」或者想知道：「如何改善4月和9月銷售下滑的情況？」這時候，善用ChatGPT，它能幫你深入分析數據，提供洞察與策略，讓決策更加精準！
【根據數據提問】問題示範：為什麼6月的銷售額表現最好？如何改善4月和9月銷售下滑的情況？
（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
用「三個臭皮匠，勝過一個諸葛亮」來形容ChatGPT給予的協助，無疑是個最佳比喻。即便是經驗豐富的資料分析師，也可能會因為盲點而忽略關鍵資訊。但ChatGPT就像是一個全方位的數據顧問，能夠從多個角度切入，提供你可能沒想到的分析觀點，甚至具體的行動建議，幫助你從資料中挖掘出隱藏的黃金資訊。如果你能提供更完整的背景資料，它的建議將會更加貼近實際需求，甚至能針對你的分析需求量身打造具體的策略。
除了根據分析結果提供見解，你還可以直接告訴ChatGPT你的目標，請它根據目標設計行動策略。舉例來說，假設你希望以今年的用戶購買行為為基礎，制定隔年的銷售策略，ChatGPT就能根據數據表現，幫助你制定具體方案。現在，就來看看ChatGPT如何發揮數據分析的實力吧！
指令：「協助分析用戶的購買行為，並制定隔年的用戶銷售策略」
由於ChatGPT的回覆較長，以下將分為三部分介紹：
【ChatGPT數據洞察1】用戶購買行為洞察
（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
ChatGPT根據我提供的Excel資料表，快速整理出用戶購買行為分析結果，包含購買次數、平均消費額、地區等關鍵資訊。接著，它透過購買次數與平均消費額的關係，將用戶分群，識別出高價值客戶和忠誠客戶，並清楚定義分類標準。最後，它還深入分析北、中、南地區的消費行為差異。這一切，只需短短幾秒鐘！
想像一下，如果要手動完成這項分析……你需要先整理資料表，再用肉眼觀察購買次數與平均消費額的關係。或許可以透過數據視覺化來加速分析，但問題來了――該選擇哪種類型的圖表？講了一堆，是不是很複雜？那麼下次不妨交給ChatGPT，讓它幫你快速整理、分析，省時又高效！
【ChatGPT數據洞察2】銷售策略
（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
在完成用戶行為分析後，ChatGPT進一步推導出2024年的銷售策略，針對高價值客戶、忠誠客戶、不同區域用戶，以及不同註冊時間的客群，提供個別的行動建議。這些策略不是憑空想像，而是根據Excel資料表中的實際數據，所推論出的具體建議，讓決策更有依據，提升執行效率與成功機率！
【ChatGPT數據洞察3】短中長期策略與行動方案
（圖／旗標出版提供）
最後，ChatGPT收斂並整理出2024年的短、中、長期銷售策略，確保這份分析報告能立即轉化為可執行的行動方案。如果你希望獲得更詳細的策略細節，或需要更多具體的行動建議，只需輸入指令，ChatGPT就能提供進一步分析，讓數據真正為決策帶來價值！
【ChatGPT數據洞察4】AI分析準確嗎？如何查核與修正？
你可能會好奇～AI進行數據分析的準確度如何？會不會出錯？
其實，ChatGPT並非完美，這點從聊天室下方的提示「ChatGPT可能會發生錯誤，請查核重要資訊」便可看出。
（圖／旗標出版提供）
如果對結果有疑問，你可以直接詢問ChatGPT它的推論依據。舉例來說，在分析區域消費差異時，ChatGPT提出：「台北與高雄的用戶消費較高，而台南用戶的消費額相對較低」。若你想知道它是根據哪些數據推論的，只需請它提供數據支持，結果如下：
（圖／旗標出版提供）
ChatGPT已經整理出各地區的消費表現表格，從總消費來看，台南的消費力確實較台北和高雄弱，這證明AI並非憑空猜測，而是基於數據分析得出的結論。然而，再重申一次～AI並不完美，你是否注意到「台中」的數據被忽略了？從表格來看，台中的總消費額其實是四個地區中最低，理論上應該比台南更值得關注，但ChatGPT並未主動提及這點。
總消費額為最低（圖／旗標出版提供）
當你發現這類問題時，可以直接指正，並要求ChatGPT修正。例如：請它補充台中的數據分析，確保結果更加完整。
（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
ChatGPT已經根據指令進行修正！（圖／旗標出版提供）
AI工具雖然強大，但仍有其不足。最理想的方式是將AI視為協作助手，而非完全取代人的判斷。透過人機互補，不僅能提升分析的精準度，也能確保結果更加全面。掌握這樣的心態，你將能更高效地運用AI進行數據分析，讓決策更加精準。
節錄自：旗標出版《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》／Excel 廣播電台｜張予 著
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科技業面試「上機考」成常態 整理5大刷題平台助攻求職者
AI工具快速普及，科技業招募工程人才的方式也正在改變。除了傳統面試，越來越多企業在招募流程中加入「線上機測」（Online Assessment），也就是俗稱的「上機考」，要求求職者在限定時間內寫程式、解題，從實際作答過程觀察技術能力。對求職者而言，上機考已成為科技業面試的重要關卡。104人力銀行整理5大熱門刷題平台，建議求職者依自身程度進行準備，並提前熟悉常見題型與測驗節奏，才能在正式應試時充分展現實力。
文／104人力銀行
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寫程式只是基本功 AI時代更重視判斷與解決問題能力1. 邏輯思考：能不能把問題拆開來解2. 判斷與除錯能力：AI寫出的答案，自己看得懂嗎？3. 實戰應用能力：能不能把技術用來解決真實問題5大刷題平台一次看 先找到適合自己的練習方式完全沒接觸過演算法 → NeetCode程式基礎有缺口 → GeeksforGeeks鎖定外商軟體職缺 → LeetCode想先熟悉正式線上測驗 → Codility想練習多元技術題型 → HackerRank刷題黑話一次看懂 看到英文代碼別慌
寫程式只是基本功 AI時代更重視判斷與解決問題能力
AI讓寫程式變得更加容易，企業對工程人才的要求也逐漸改變，單純從零開始撰寫程式的重要性下降，取而代之的是系統設計與除錯調校等能力。104人力銀行產品暨價值經營總處資深協理王之璘觀察，企業透過上機考，看的不只是求職者能不能寫出正確答案，更重視以下3項能力：
1. 邏輯思考：能不能把問題拆開來解
企業不只看最後答案對不對，也會觀察求職者如何理解問題、拆解步驟，以及選擇什麼方式解題。
2. 判斷與除錯能力：AI寫出的答案，自己看得懂嗎？
AI可以協助產生程式碼，但不代表答案一定正確。工程師除了會使用AI，也必須具備判斷能力，能看懂AI產出的內容、找出可能的錯誤，並自行修改、測試與驗證。
3. 實戰應用能力：能不能把技術用來解決真實問題
上機考的題型也逐漸不再只是單純考演算法，而是加入更貼近實際工作的情境，觀察求職者能否將技術應用在真實問題上。
5大刷題平台一次看 先找到適合自己的練習方式
104人力銀行產品暨價值經營總處資深協理王之璘指出，準備上機考不一定是題目做得越多越好，重點是依照自己的程度選擇適合的工具。104人力銀行整理5大主流刷題平台，從完全沒接觸過演算法的新手，到已經收到企業線上測驗通知的求職者，都能找到相對應的練習方式。
完全沒接觸過演算法 → NeetCode
想從零開始準備演算法與技術面試，可從NeetCode入門。平台將不同難度的題目整理成學習地圖，並提供影音解說，幫助使用者理解解題思路。建議先從「Blind 75」建立學習骨架，再利用「NeetCode 150」逐步補強，若已有明確目標企業，也可進一步參考公司相關題目進行準備。
程式基礎有缺口 → GeeksforGeeks
如果已具備基本程式能力，但對作業系統、資料庫等電腦科學核心知識還不熟悉，GeeksforGeeks提供相關教學與題目，可協助補足基礎觀念。求職者可先透過「GfG 160」熟悉常見面試題型，再利用「Company Wise」依目標企業進行練習，並透過每日題目持續累積解題經驗。
鎖定外商軟體職缺 → LeetCode
LeetCode是技術面試與線上程式測驗常見的練習平台，適合已有一定程式基礎、希望進一步強化演算法與解題能力的求職者。平台提供「Study Plan」協助安排練習進度，也可透過討論區比較不同解法；完成題目後，還能查看程式效能表現，了解自己的解法是否還有優化空間。
想先熟悉正式線上測驗 → Codility
如果已收到企業的線上測驗通知，或希望提前熟悉限時作答的節奏，可利用Codility進行模擬。平台提供Demo Test，讓使用者在正式測驗前先熟悉作答介面與流程。除了答案是否正確外，系統也會測試程式的執行效率，因此求職者除了追求「答對」，也必須思考如何讓程式跑得更有效率。
想練習多元技術題型 → HackerRank
HackerRank的題庫涵蓋演算法、SQL、資料科學等不同領域，適合希望擴大練習範圍的求職者。可先透過「Practice」熟悉各類題型與作答方式，若目標職缺需要資料庫能力，也能直接針對SQL等相關題目加強練習。部分技能測驗完成後，也可取得對應的技能認證放進履歷。
刷題黑話一次看懂 看到英文代碼別慌
第一次使用線上刷題平台，看到AC、WA、TLE等英文縮寫，可能讓不少求職者一頭霧水。104人力銀行整理6個常見結果，幫助求職者快速判讀程式到底出了什麼問題。
簡寫涵義AC（Accepted）測試通過：所有測試資料都跑出正確答案WA（Wrong Answer）答案錯誤：結果不符，通常是邊界條件沒處理TLE（Time Limit Exceeded）執行超時：程式跑太慢，代表演算法效率太低MLE（Memory Limit Exceeded）記憶體超限：程式佔用的空間超過題目上限RE（Runtime Error）執行錯誤：程式中途當掉，如除以零、陣列越界CE（Compile Error）編譯錯誤：語法出現問題，程式沒跑起來
104人力銀行產品暨價值經營總處資深協理王之璘提醒，AI工具讓程式開發的門檻降低，也讓企業在招募工程人才時，更重視求職者能否理解問題、判斷解法、找出錯誤並解決實際狀況。對求職者而言，準備上機考不只是「多刷幾題」，更重要的是建立解題邏輯、培養程式除錯能力，並熟悉限時作答的節奏與各平台操作方式。建議依照自身程度選擇合適的練習平台，在正式測驗前做好準備，才能更充分展現自己的技術實力。
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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工程師必備資源！Stack Overflow 讓你從菜鳥變高手，破解技術疑難的程式設計論壇指南
想知道程式設計問題在哪裡能快速找到解決方案？Stack Overflow 是一個專門為程式設計師而設的技術問答論壇，擁有龐大的專業社群和高質量的技術資源。無論你是初學者還是資深開發者，這裡都能幫助你解答各種技術疑難，節省搜尋答案的時間。本文將詳細介紹 Stack Overflow 是什麼、如何在此尋求支援，並提供一些使用論壇的小技巧，讓你迅速上手！
▍什麼是 Stack Overflow？
Stack Overflow 是一個由 Jeff Atwood 和 Joel Spolsky 於 2008 年創立的程式設計問答平台。它的設計目的是為了幫助全球的開發者解決程式設計上的疑難雜症，並為技術社群創造一個專業且有效的知識分享空間。與傳統的論壇不同，Stack Overflow 以問答（Q&A）的形式運作，使用者可以發表技術相關的問題，其他社群成員則能直接回覆答案，構成了一個強大的互助社群。
▍Stack Overflow 的運作機制
Stack Overflow 的設計有別於一般的網路論壇，它擁有嚴謹的問答結構和評分系統，保證了回答的質量和實用性。使用者可以提出問題並獲得回答，然後對解答進行評分，幫助其他成員更快地找到最有幫助的資訊。
1. 評分系統與積分獎勵
在 Stack Overflow 上，每個回答都可以被社群點讚或點踩，並根據這些互動獲得「積分」。這些積分的累積讓用戶逐漸解鎖更多平台權限，如編輯他人的回答、標記問題的重複性、甚至進行投票管理。這一制度鼓勵用戶提供有價值的回答，形成一個高效且高質量的技術交流平台。
2. 專業知識的篩選與分享
Stack Overflow 上的問題涵蓋了從前端到後端的各種程式語言、框架、工具和技術。無論是程式語言的基本知識，還是特定技術框架的使用，都能在 Stack Overflow 上找到對應的討論和答案。這樣的設計不僅方便了使用者找到特定的技術解決方案，也提升了知識的篩選效率。
3. 專業社群與活躍度
Stack Overflow 的另一個顯著特色是擁有龐大的專業程式設計社群，全球成員涵蓋了初學者、資深開發者及技術領導者，每天都在進行大量的問題與回答。這意味著無論遇到什麼技術難題，你通常都能在短時間內獲得解決方案，甚至在搜尋框輸入問題時便會出現類似的問題，節省大量時間。
▍如何有效使用 Stack Overflow
雖然 Stack Overflow 的問答模式非常直觀，但有效利用這個平台仍需掌握一些要點，才能更快地獲得高質量的回應。以下是一些在使用 Stack Overflow 時的實用技巧：
1. 問題的清晰描述
提出問題時，務必將問題敘述清楚並提供足夠的細節。這包括程式碼的片段、錯誤訊息、環境設定等，這樣能幫助回答者更快速、準確地給出解決方案。建議問題標題直接點出你的問題，讓社群成員在快速瀏覽時便能理解你的需求。
2. 標籤的使用
Stack Overflow 支援在問題中添加相關標籤，這些標籤可以幫助問題更快速被社群中熟悉該技術領域的成員看到。標籤如 python、javascript、web-development 等等，都是常見的技術標籤，幫助問題被適合的專業人士看見，增加得到高質量回答的機會。
3. 有禮且積極回應
回答者大多都是出於幫助的動機回覆問題，因此保持良好的互動態度非常重要。若回答者的回應對你有幫助，記得對其點讚或標記為「已解答」，這樣不僅能鼓勵回答者，也能幫助其他有相似疑問的人更快找到解答。
▍Stack Overflow 的社群規範
Stack Overflow 對於社群的互動有明確的規範，要求使用者的問答內容保持專業、清晰且尊重他人。提問前建議先確認問題是否已被討論過，避免重複問題出現。此外，對於不適當的回應，社群成員可進行舉報，以維持論壇的良好氛圍。
▍Stack Overflow 的優勢與限制
【優勢】
● 豐富的知識資源：數以百萬計的問答資料庫，涵蓋各種主流技術。
● 即時性：活躍的全球技術社群，能快速獲得解答。
● 學習與分享：使用者可以從回答和評論中進一步學習，增進知識。
【限制】
● 內容限制：Stack Overflow 的問答模式不適合進行太過廣泛的技術討論。
● 積分制度：對於新使用者來說，累積積分並解鎖更多功能可能需要一段時間。
Stack Overflow 作為一個專業的程式設計問答平台，不僅提供了快速解決技術疑難的方法，還讓開發者通過回答問題來互相學習並增進技術水平。無論你是新手還是資深程式設計師，Stack Overflow 都是解決程式問題的理想場所。透過這個平台，你不僅能迅速找到答案，還能將自身的經驗分享給社群，讓整體技術圈得以成長。
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