AI工程師與企業開發必修！FastAPI後端精通：全面入門與進階實戰指南
104學習
微服務架構
這項技能指的是將大型應用程式拆分成多個獨立且可獨立部署的小型服務，每個服務專注於特定功能。這種設計提升系統彈性與維護便利性，讓團隊能夠快速開發、測試和部署，減少相互影響的風險。對於企業來說，有助於提升系統可擴展性與穩定性，並加快新功能上線速度，是現代軟體開發的趨勢。掌握這項技能能增加在軟體工程、系統設計及雲端服務領域的競爭力。
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
數位自動化團隊協作攻略｜Power Automate整合應用
開發人員 3 小時速成學習 – Windows Container容器技術
AI邊緣運算實作TensorFlowLite for MCU【本課程為線上課，報名後專員會提供上課資訊】
PMI-ACP 敏捷專案管理師認證暨實務課程
小微企業必學：快速整建經營制度的方法
頂尖業務必修課：從陌生開發銷售技巧到成交與顧客維繫【08/31】台中場
【免費課程報名】技術開發技能1-3 提示工程最佳實務 : 有效利用 Claude 3 | 完課紀錄回傳履歷表
邏輯式溝通
AI 協思簡報術｜從模糊點子到精準說服的提案策略
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
微處理器與嵌入式系統應用
近年來，隨著發展，嵌入式嵌入式的應用不斷擴大。多設備設備設備設備需要嵌入式嵌入式系統來實現智能化智能化智能化，從而實現和模式系統的開發和應用帶來了更多的挑戰和機遇。
微處理器與嵌入式系統應用證照專注於培養專業人士在微處理器和嵌入式系統應用方面的技能和知識。通過這項證照的專業人士具備能夠設計、開發和應用微處理器和嵌入式系統的能力，並了解相關的硬體和軟體技術。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
AMA先進微控制器應用認證
微控制器(MCU)乃是一種無所不在的嵌入式控制晶片，負責智能控制、網路連結、無線傳輸、人機介面互動系統，舉凡玩具、家電、汽車等都不難見其蹤跡。台灣創新科技管理發展協會(ITM協會)與國內專業微控制器IC設計領導廠商──盛群半導體(HOLTEK)，協同產學研等單位，經由標準化認證過程培育優秀微控制器應用科技人才，更期許藉增加學生實務經驗，提升就業競爭力。
台灣有著全世界最完整、最高效率的半導體產業。在節能環保、智慧聯網的發展趨勢之下，節能、安全感測、3C產品、醫療及汽車電子應用等，均已成為微控制器熱門應用領域，人才的需求也源源不斷。數位化電子產品的多樣性和多功能趨勢，最關鍵核心的微控制器(MCU)重要性日趨重要。
台灣創新科技管理發展協會
Micro:bit程式設計應用認證
Micro:bit多元功能於日常生活中問題解決。從發現問題、解析問題、理解應用積木設計程式模擬解題。經過測驗實作全面理解Micro:bit運作原理以及連接Micro:bit設計程式應用。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
敏捷專案管理師PMI-ACP
PMI-ACP® 是由國際專案管理學會（PMI®）推出的國際級敏捷專業證照，考試依據 PMI 最新全球實務分析（GPA）與任務分析（JTA）設計，並全面採用 PMI 官方授權教材與標準化教案，由 PMI 授權培訓夥伴（ATP）依一致規格授課，確保學員具備全球一致且高品質的專業素養與實務能力，真正接軌國際敏捷職場，建立跨框架整合思維與高品質交付能力的國際專業標準。
PMI-ACP® 融合 Scrum、Kanban、XP、Lean 等多元敏捷方法，強調跨產業應用能力與情境判斷能力，涵蓋敏捷轉型引導、產品價值創造、團隊協作效能與持續改進等核心能力。強化產品開發與交付角色的整合思維，使證照更貼近快速變動的市場需求，成為企業推動敏捷轉型與提升交付品質的關鍵戰力。
適合對象包括產品負責人（PO）、Scrum Master、專案經理、敏捷實踐者，以及已取得其他敏捷認證、希望建立更完整敏捷能力架構的專業人士。
PMI 國際專案管理學會
小微型企業人力資源管理師
小型企業的人資管理跟中大型企業有本質的不同！小型企業由於公司規模較小，通常沒有專職的人力資源人員，而是由行政助理甚至老闆自己兼任。加上小型企業的資源十分有限，造成公司在人事管理上觸犯法規而不自知，或是高度依賴人工作業造成人事資料的錯誤與低效。
獲得小微型企業人力資源管理師認證，代表您具備以下能力：
1. 了解人力資源管理的基本概念和目標，並能制定適合小微企業的人力資源策略。
2. 了解符合法令的基本要素，快速制定人資管理制度＆工作規則，避免勞資爭議。
3. 掌握適合小微企業的人力規劃與招募甄選方式
4. 掌握適合小微企業的目標設定與績效管理方法
5. 掌握適合小微企業的薪酬政策與獎勵制度
6. 掌握如何善用數位化系統工具使小微企業的人資管管理效率化
104資訊科技股份有限公司
AI-102 AI工程技術師
作為 Microsoft Azure AI 工程師，您可以建置、管理及部署 AI 解決方案，以充分利用：
Azure 認知服務。
Azure 應用 AI 服務。
您的責任包括參與所有 AI 解決方案的開發階段，包括：需求定義與設計、開發、部署、整合、維護、效能微調、監視；您會和解決方案架構師合作，將架構師的願景轉換成現實，並與資料科學家、資料工程師、物聯網 (IoT) 專家、基礎結構系統管理員，和其他軟體開發人員合作，以建置完整的端對端 AI 解決方案。
Microsoft
精選貼文，掌握第一手知識
Meta One訂閱服務登台！月費49元起 3大社群平台、AI功能全都能升級
2026-09-15 聯合報記者黃筱晴 由聯合新聞網授權轉載 圖／Meta提供
Meta在台灣宣布推出全新整合訂閱服務Meta One，集結Instagram、Facebook、WhatsApp與Meta AI進階功能，全球訂閱及試用人數已突破1,500萬人。Meta旗下各App與Meta AI核心功能維持免費開放，新服務則透過分級訂閱，鎖定個人、AI重度使用者、內容創作者及中小企業商家等不同族群，提供量身打造的專屬工具與運算資源。
Meta訂閱服務副總裁Helen Ma指出，社群平台已從單純分享連結演變為生活與商業重心，大多數用戶滿意核心體驗，但越來越多人需要專業化功能。Meta One有別於市面上零碎的外掛工具，直接以原生地方式深度整合各應用程式，讓工具在運作時更能理解創作者的風格與脈絡。
針對外界關注訂閱後是否能免除廣告，Helen Ma回應，Meta的核心服務始終由廣告模式支撐，即使訂閱Meta One也無法移除動態牆上的廣告。關於演算法是否會偏袒付費內容、導致動態牆過度商業化而擠壓好友貼文，她說明Meta One並未針對演算法調整內容推薦權重，訂閱提供的是深入受眾洞察與管理工具，而非直接拉抬排名，用戶若想調整推薦內容，仍可透過貼文選單設定隱藏不感興趣的主題。此外，訂閱服務未開放給未成年人，僅限18歲以上或符合各國法定成年年齡的使用者購買。
在方案劃分上，Meta One涵蓋單一平台方案與整合組合方案。單一App方面，適合想提升社交互動與個人風格的日常使用者，Instagram Plus與Facebook Plus月費皆為69元，提供自訂字型、訊息預覽、Messenger客製化與延伸心情反應；WhatsApp Plus月費為49元，主打聊天室備份空間、釘選功能與專注排程。
鎖定AI重度玩家與個人創作者的個人組合方案，整合了3大App所有Plus權益並大幅提高運算配額，可頻繁使用Muse模型生成影像或運用Restyle等特效。其中核心方案網頁版月費159元、App內購199元；高級方案網頁版月費519元、App內購650元，提供最充沛的AI運算資源。
針對小型商家與專業內容創作者，Meta One推出免密碼團隊協作、原創保護與Meta Business Agent全天候客服等商務工具。基礎方案網頁版月費369元起、App內購459元起，涵蓋身分驗證徽章、假冒防護與基本客服用量；進階方案網頁版月費899元起、App內購1,139元起，解鎖30天前排程限時動態、貼文與Reels原生外連等功能；適合大型團隊營運的專家方案與頂級方案，網頁版月費則分別自2,699元起與8,999元起跳，配置最完整的AI客服與專屬客服支援。目前所有方案均採按月計費，為台灣各類型用戶提供彈性升級的社群經營選擇。
Meta One創作者與商家方案協助建立專業門面。圖／Meta提供
Meta One創作者與商家方案可於自然觸及貼文與Reels中加入連結。圖／Meta提供
精選 【iPAS證照】iPAS淨零碳規劃管理師11/7開考！考場座位查詢與考前提醒一次看
想轉進 ESG、永續或碳管理職務的你，這週六（11/7）就是 115 年度 iPAS 淨零碳規劃管理師初級的第三次、也是今年最後一次考試。考前這幾天，先把考場座位查好、應考規定看清楚，別因為小細節影響成績。
📅 115 年第三次初級考試重點時程
．考試日期：115/11/07（六）
．考試通知：考前 10 天起開放查詢／列印，考場地點、座位、應攜帶物品與試場規則都寫在考試通知上
．成績公告：預計 11/25（以官網最新消息為準），公告日起 2 日內可申請複查
．證書：初級證書永久有效，取得資格者於成績公告後由執行單位寄送
🔍 考場座位怎麼查？
1. 到 iPAS 淨零碳規劃管理師官網（https://ipd.nat.gov.tw/ipas/certification/NZ/ ）
2. 登入「考生服務專區」，查詢並列印考試通知
3. 確認考場地址、教室與座位號碼，順便查好交通方式
官方也會用 E-mail 通知，記得檢查信箱與垃圾郵件匣。
⏰ 當天考試時間
．科目一「淨零碳規劃管理基礎概論」09:00～10:15（75 分鐘）
．科目二「淨零碳盤查規範與程序概要」10:45～12:00（75 分鐘）
．每科都是單選題 50 題，採電腦化測驗
✅ 合格標準
．兩科同時報考：平均 70 分以上，且每科不低於 60 分
．非同時報考：每科都要達 70 分
🎒 考前 5 個提醒
1️⃣ 證件要帶正本：身分證，或有照片與身分證字號的證件，未帶將影響入場
2️⃣ 計算器要合格：只能用考選部核定的國家考試電子計算器，考前先到考選部網站核對型號
3️⃣ 提早 5 分鐘就座：依教室外張貼的「考生座位圖」入座；考試開始 20 分鐘後就不能入場
4️⃣ 手機先關機：考試中手機響起，會依情節扣該科 5～20 分，通話者不予計分
5️⃣ 不能帶的東西：書籍、紙張、飲水、食物、手機、智慧手錶等電子穿戴裝置都不能帶進考場，考場也不提供保管，貴重物品盡量別帶
⚠️ 三個常見失誤
❌ 只記得考試日期，沒查考場：同一區可能有好幾個考場，當天才找教室很容易遲到
❌ 帶錯計算器：不在核定清單上的機型不能用，最好前一天就放進包包
❌ 只拚強科：同時報考時，就算平均過 70，只要有一科低於 60 分就不合格
✏️ 考前 3 天怎麼衝刺？
．11/4～11/5：把兩科的錯題和計算題再做一次，特別是排放量計算與盤查程序
．11/6：查好考場、準備證件與計算器，早點睡
．11/7：提早出門，考完科目一的 30 分鐘休息時間，用來調整心情，不要急著對答案
📚 考前衝刺與考後延伸，可以看這幾堂 104學習課程
．【直播回放】iPAS 淨零碳規劃管理師（初級）第三梯考前衝刺班
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/bdb2a1e1-3dd8-45dc-805b-6288a4acdcda
．2026年專屬筆記｜iPAS 淨零碳規劃管理師-初級（考點整理×計算解題×擬真題庫）
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/3bb44bc6-fb98-4f59-adec-7fb55265aea2
．零基礎也懂的 iPAS 淨零碳規劃管理師｜104獨家考證課程
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/cceed99a-91b2-4a0d-83c7-f6fd3f510244
．考完想轉職？開啟你的綠領職涯：ESG 永續行業求職準備全解析
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/25cef4a0-cc26-4e34-8ca8-21ae9c957487
你是第一次考 iPAS 淨零碳嗎？考前最擔心哪一科？歡迎留言互相加油！
資料來源：
．經濟部產業發展署《115年度淨零碳規劃管理師能力鑑定簡章（初、中級）》
．iPAS 淨零碳規劃管理師官網：https://ipd.nat.gov.tw/ipas/certification/NZ/
※ 考試相關規定以官網與考試通知最新公告為準。
打造企業「AI+綠領」雙軸升級計畫，專家建議5策略發展
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
你適合當PM嗎？解析產品經理必備3種特質與溝通心法
產品經理（PM）扮演產品關鍵的橋樑角色，不僅要看懂全局、擬定策略，更需要與設計師、工程師高效溝通，協調各方需求並推動產品前進。哪些人適合PM工作？作者透過實務經驗分享，解析PM必備的3種核心特質，以及在與不同角色協作時應具備的溝通心法。
文／Michelle Chen（軟體業PM產品經理）
本文目錄：3個PM需要的核心特質（點擊可快速前往）
特質1：你是否習慣全局性思考，並以策略性規劃推動執行？特質2：你是否喜歡且習慣站在對方的角度，使用對方的語言溝通？PM與設計師溝通重點PM與前端工程師溝通重點PM與後端工程師溝通重點特質3：你是否接受甚至喜歡改變，且有隨時改變計劃的彈性？
我習慣定期把自己的職涯規劃拿出來review，問問自己對於「現在的狀態」是否還滿意。最近是我在現職公司任職滿一週年的日子，於是又把這個問題拿出來檢視一番。我發現對於做PM打造產品這件事（撇除外在條件，像是workload、手上的案子、公司策略、主管等），過了幾年我仍非常喜歡且享受其中。再往下探索，是什麼個性或是特質讓我喜歡且適合做產品經理呢？今天整理3個我認為最核心的特質，分享給有興趣往PM產品經理發展，或還在思考自己到底適不適合的朋友參考！
特質1：你是否習慣全局性思考，並以策略性規劃推動執行？
作為產品經理你每天要應對來自各方的利害關係人，需求從四面八方而來，每季的Product Roadmap規劃&執行，每月2~3次的Sprint（如果團隊跑Scrum），甚至每天的跨部門Support，PM的日常總是被滿滿的需求與會議轟炸，任務清單中的To-dos & Action Item似乎看不到盡頭。在這種「艱困」的處境下，能習慣「全局性思考」的PM就比較能從容應對，懂得從任務海中抽身，避免無謂地瞎忙。所謂全局性思考有點抽象，換個方式來說就是：從整體，更高維度視角看待事情，而不是深陷於眼前的問題。
舉個例子來說，假設你是一位部門主管，你發現某個專案快到截止日但離完成還有一大段距離，你可以選擇臨時外聘人力，或是給團隊成員加班獎勵鼓勵他們挪出更多的時間工作完成任務，這也許是最快能見效的暴力解法。但如果你採取全局性思考，你會先退一步思考，這個專案的規劃是否合理，是否有可以簡化的部分，或者是否團隊中有某個特定的人遇到瓶頸。如果能協助這位成員解決問題，整個團隊的運行會變得更加順暢，也許就能如期完成專案。
全局性思考的能力能幫助PM有效辨識什麼才是真正需要解決的「關鍵問題」，而不是像在大魯閣打棒球一樣，只是對每個問題隨著出現而進行反應。這種思考方式讓你從整體上把握問題的根源，不是只解決表面的問題。
找到問題後，接下來就要透過策略性規劃來實作，這時候一定要提到常見的80/20法則。
20%的因素，將導致80%的結果。找出那關鍵20%重要的事情並全心投入，往往能帶來大部分的成果。
首先找到那20%重要並值得花團隊全心投入的P0-重要且須馬上行動的事。並懂得拒絕或是取捨那些重要但不急，甚至根本不用解決的問題 。取捨決策是一個好PM必備能力。
另外，作為產品的代言人，PM一定要知道哪些任務可以被整合在一起（甚至延伸成一個epic）；又有哪些tasks可能會因為其他迭代而順勢被解決，因此現階段可以忽略不做；又有哪些可能看似有問題，但其實是故意為之的機制。
有策略、有條理的安排團隊資源，聚焦在關鍵20%重要的問題上，可以讓團隊更有效率且優雅的工作。（非常重要，誰會想要每天灰頭土臉工作，你說是吧）
特質2：你是否喜歡且習慣站在對方的角度，使用對方的語言溝通？
有這個特質的PM絕對會是團隊的寶，而不會變成大家避之唯恐不及的任務交差使者。習慣從對方的角度出發，用對方熟悉的用語溝通，不僅能提升理解效率，還能拉近彼此距離，建立良好互動。這有助於建立信任，讓未來的合作更順利愉快，形成正向循環，培養無敵默契。（每次遇到只是一兩句話一個眼神，團隊內的工程師和設計師就能馬上理解我的意思，就會覺得「哇，你們真的是神隊友，我好幸福啊！」）
這邊簡單舉例與設計師以及前後端工程師討論需求時應該著重的方向：
PM與設計師溝通重點
重視使用者體驗（UX/UI）：需要清楚描述使用者的需求（如果需要可以附上完整的user story），並在需求說明中「用戶使用流程」、「易用性」、「介面設計」以及「資訊呈現方式」等。
【溝通舉例】「我們希望這個功能的流程是：1.先點擊這個按鈕，2.展開選單，3.選單中會有幾個預設選項且我們會幫用戶進行預選，整個操作希望可以在3步內完成。」
特別注意！尊重設計師專業：作為PM一定要尊重團隊內設計師以及工程師的專業。對設計師，請保留讓他們自由發揮的空間。提出的需求絕對不會是硬性規定設計師只是把你想像中的畫面／流程畫出來而已，保留設計彈性通常得到的結果都會比自己發想的還要完整流暢！
【溝通舉例】如果需要做一個活動頁面：「這個頁面會包含A~C 3個大分類的資訊，其中A／B分類會另外連結到C／D頁面。這個主頁面的設計，希望能傳達出現代感，並保留畫面的簡潔性，方便用戶快速找到他們要的資訊。可以參考這個網站的設計風格，但具體的顏色／圖標，分類呈現可以自由發揮。」
PM與前端工程師溝通重點
重視介面與互動：前端工程師負責將設計轉換成可用的介面。他們關注的重點包含介面呈現方式、元件的設計與實現、與後端如何進行資料溝通、並且也要確保網頁可以各種大小的裝置和瀏覽器上都能順利運行。
【溝通舉例】PM：「我們希望在報名頁面上，使用者可以看到所有場次，點擊後展開場次詳細資訊，並透過一個動畫顯示出『點選報名』的CTA 按鈕。這部分在手機的 web view 上也需要保持操作流暢。」前端工程師：「這個顯示CTA的動畫在一些舊瀏覽器上可能無法支援，可能會出現卡頓或不顯示的情況。」PM：「如果確實有這個問題，我們可以考慮用彈出popup的方式替代，重點是整體操作要流暢，並且能有效吸引用戶點擊報名。」
特別注意！技術可行性＆永遠都要準備PlanB：有時PM以及設計師一起討論出的設計可能在技術實現上會有挑戰。作為一個好PM，一定要工程師們討論在技術上的可行，以及如果無法實現，可以被接受的PlanB是什麼，並從中找到最佳解決方案。
PM與後端工程師溝通重點
重視系統穩定性及資料處理：後端工程師主要關注系統的穩定性及資料處理。他們習慣使用「API」、「資料庫」、「伺服器」等術語。作為產品經理，你需要清楚描述系統需求，並確保資料流（information flow）和功能邏輯的合理性。
【溝通舉例】PM：「我們需要建立一個數據報表，數據需要即時更新，並支援查看過去30天和60天的時間範圍。這個報表主要用來追蹤使用者行為趨勢。報表中的欄位定義以是{明確定義數據背後的計算邏輯以及fallback機制}。」後端工程師：「要實現即時更新可能會對系統造成壓力，特別是在高峰期，伺服器負載會增加，影響穩定性。」PM：「那或許我們可以考慮設定一個更新的cutoff point，在該時間點做一次性更新，確保穩定性以及更好管理系統負載。」
特別注意！具體明確制定規則：跟後端工程師討論事情一定要具體明確（制定出規則），不能給模糊的「形容詞」。以要新增檢查用戶註冊時的密碼強度的功能為例：
模糊的需求：「我們需要在用戶註冊時，先檢查密碼是否夠強。如果不夠強就讓他重新設置，夠強就讓他繼續註冊。」
➞這時候工程師一定會問你：密碼強度怎麼樣算夠強？這個檢查是在用戶點擊註冊時還是輸入過程中即時檢查？
明確的需求：「如果密碼長度小於8位或不含大小寫字母和數字，則在用戶按下註冊時阻擋下一步，並顯示錯誤提示並要求用戶重新設置密碼。如果密碼符合這些條件，則允許用戶完成註冊。」
PM的工作內容和模式會隨著產品領域、團隊規模及系統架構等因素而有很大不同。然而，良好的溝通能力，尤其能根據不同溝通對象靈活切換用詞和表達方式，針對不同情境調整思考重點，是做好PM必須具備的。如果你發現這種角色切換對你來說有些困難，或是習慣從單一角度進行思考，那可能就不會那麼享受於PM的日常了。
特質3：你是否接受甚至喜歡改變，且有隨時改變計劃的彈性？
最後一點，「接受改變，且對已經計劃好的事情是否總是能保持隨時調整，甚至需要打掉重練的彈性？」是一個PM是否能樂在其工作中，蠻關鍵的特質。
有PM經驗的都知道（不管是Product or Project）都會面臨到原本說好的方向會需要來個大轉彎，產品策略可能因為市場的變化要做立即的調整（例如AI的快速崛起）。對於比較不喜歡變化，或是對於要臨機應變這件事情比較排斥的人，做PM會比較辛苦（心裡苦的部分）。
No two days are the same for a product manager
如果看到上面這句話，你感到興奮，那恭喜你！你一定能從PM的工作日常中找到許多樂趣！
以上就是我簡單從自己身上總結出為什麼就算有時候遇到再鳥的事情，或是有時候真的工作壓力很大，但終究我還是很享受做PM的3大特質與性格，希望能給還在摸索的人或是猶豫不太清楚自己到底適不適合的人一點小小分享。
（原文標題：你適合當產品經理嗎？3個PM需要的核心特質＆性格解析）
[joblist_plugin title='更多104【產品經理】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?order=15&page=1&sctp=M&scmin=40000&scstrict=1&jobsource=joblist_search&jobcat=2004003005&keyword=%E7%94%A2%E5%93%81%E7%B6%93%E7%90%86' amount='4']
[course_plugin title='產品經理學習營｜學習推薦' keyword='產品經理學習營' amount=2]
ARCI法則是什麼？用4角色解決跨部門分工混亂│專案管理必學技巧
ARCI法則（阿喜法則）是解決跨部門分工混亂的專案管理工具，透過當責者A、負責者R、諮詢者C、知會者I這4個角色，讓每項任務都有明確主導人，本文會說明ARCI是什麼、當責與負責的差異，以及如何建立責任矩陣，趕緊學起來，讓專案不再卡關。
文／《104職場力》
本文導覽
ARCI法則是什麼？阿喜法則的4個角色定義一張表快速記住ARCI法則4個角色ARCI法則怎麼用？建立責任矩陣關鍵4步驟步驟1│先把專案拆成具體可執行的任務步驟2│為每個任務指定角色步驟3│確認每個人的角色認知步驟4│卻ARCI落實進日常工作流程ARCI常見問題與錯誤：3個地雷要避開地雷1│搞不清「當責」跟「負責」，導致出現兩個A！地雷2│把所有人都塞進C地雷3│I只是名單，資訊沒有真正傳到位ARCI適用什麼情境？為什麼跨部門專案特別需要ARCI法則？
多人協作的專案，最常在哪裡卡住？通常不是技術問題，也不是時程太緊，而是一件更基本的事：沒有人說清楚「這件事到底誰負責」。
任務在會議上交代了，但最後沒人真正接手；兩個主管同時下指令，團隊不知道該聽誰的；法務、客服等關鍵部門到了專案快結束才被拉進來，導致延誤或重工等，這些問題，幾乎每個跨部門工作者都遇過，根源都在於分工不明確。
ARCI法則（又稱阿喜法則）就是為了解決這個問題而生的工具，它不複雜，核心只有4個角色，但能把原本說不清楚的責任關係結構化，讓整個團隊知道該專案「誰主導、誰執行、誰要先被問、誰需要被通知」。
ARCI法則是什麼？
ARCI法則（ARCI Model，中文讀音就是唸「阿喜」）主要是用來推動跨部門專案與管理的工具，這4個字母各代表一種角色，並依重要性排列：
阿喜法則的4個角色定義
A — Accountable（當責者）
當責者A是指身為一項任務的「最終負責人」，這個角色擁有拍板決策的權力，但也必須為專案握的最終成果承擔全部責任，通常每個活動或專案中只會有一位當則者。
R — Responsible（負責者）
負責者R是指實際把任務做完的人（執行者），在當責者A的帶領下規劃、執行、追蹤，並定期向A回報進度，跟A不同的是，同一項任務中可以有多位R。
C — Consulted（諮詢者）
通常在專業度或複雜度較高的任務推進前，會需要諮詢專家意見，諮詢者C就是這類顧問型角色，但要注意的是，除了給意見、協助溝通之外，C沒有決策的權力（主導權必須在當責者A手上）。
I — Informed（知會者）
知會者I不參與決策，通常也不會執行任務，只需要在每個節點上「被告知專案進度或結果」，方便後續任務執行即可。
一張表快速記住ARCI法則4個角色
角色關鍵問句人數限制Accountable 當責者這件事最後誰說了算？只能1位Responsible 負責者這件事誰實際去做？1位或多位都可Consulted 諮詢者決策前需要問誰？視需求，精準為佳Informed 知會者結果需要讓誰知道？視需求
ARCI法則怎麼用？建立責任矩陣關鍵4步驟
ARCI的執行方式比想像中容易，重點不是有沒有做表，而是有沒有讓它變成團隊的共同語言，只要依循這4個步驟就能輕鬆上手：
步驟1│先把專案拆成具體可執行的任務
不要一開始就急著指定角色人選，因為任務越模糊，角色越難分配，這階段首先要把專案「分解成明確的工作項目」，舉例來說：
今天有個新產品上市專案，任務拆開來應包含：產品定位與目標設定、行銷素材製作、合約與法規審查、平台上線與技術測試、上線後成效追蹤等具體細節，不是單純用「讓產品順利上市」這麼籠統的方式概括。
步驟2│為每個任務指定角色
任務拆解完後，再針對每一項指定對應的ARCI角色，同樣以「新產品上市」專案為例，分工舉例如下：
任務項目A當責者R負責者C諮詢者I知會者產品定位與目標設定產品主管PM業務、行銷工程、設計行銷素材製作行銷主管文案、設計師PM、品牌業務、客服合約與法規審查PM法務財務、採購產品主管平台上線與技術測試技術主管工程師、QAPM、客服行銷、業務上線後成效追蹤PM行銷分析師業務、產品各部門主管
延伸問題：「當責者A」與「負責者R」可以是同一個人嗎？
可以，但不是什麼專案都適合。
在小型任務或人力真的極有限的情況下，A與R都由同一人擔任這沒什麼問題（甚至還很常見），但如果是大型專案或跨部門合作時，A與R會建議分屬不同人，這樣有個好處：A能夠用更宏觀的角度督導成果，而R能夠專注在執行細節，兩者形成監督與執行的分工。
步驟3│確認每個人的角色認知
實行ARCI常常發生的烏龍是「角色分配好了，但對於要做的事情及責任範圍的認知沒對齊」，於是最後在混亂中失敗了。
建議分配好角色後，可以在專案啟動會議（Kick-off）中，明確說明個角色的權力義務，並讓大家複誦自己的理解，確保彼此認知一致，而不是分好、填上握表格就當完成。
步驟4│卻ARCI落實進日常工作流程
另一個ARCI最容易失效的原因是「分配的時候用ARCI法則，但執行用另一套」。
其實要把它融入實際工作也有訣竅，比如：
做下一個重大決策前，先確認C是否已參與並給意見。
每次例會先看A有無到場，是否了解情況跟當前成果。
定期追蹤專案進度，確保R有精準執行，若有問題也可同步解決。
產品或資訊對外發布或上線前，確認I名單中的人都已收到資訊。
當ARCI成為專案溝通跟執行的基本框架，它才能真正發揮效果。
ARCI常見問題與錯誤：3個地雷要避開
地雷1│搞不清「當責」跟「負責」，導致出現兩個A！
「當責」跟「負責」傻傻分不清楚，這是團隊在分配ARCI角色時最常遇到也是最容易混淆的地方，如果沒有釐清，導致一項任務出現兩個或以上的A，那最終還是可能會落得專案無人負責或目標分散的下場。
所以「當責」跟「負責」差在哪？
我們以一個具體例子來說明：
主管要你把一份文件寄給合作夥伴，你把信寄出去、任務完成了，這是「負責（Responsible）」的表現，但如果你在寄出後打電話確認對方收到，且傳遞到正確的人手上，確保溝通目的達成，這就是「當責（Accountable）」。
簡單說，負責者R對任務執行完成與否負責（事情做完了嗎？）但當責者A還必須對執行後的結果負責（要的結果達到了嗎？）這個差異，決定了A與R在專案中截然不同的角色定位，也決定了兩者的價值。
了解之後，團隊必須謹記規則：每項任務只有一個A，如果真的難以取捨，代表這個任務需要再拆細，或者需要在組織層面更清楚釐清誰有決策權。
地雷2│把所有人都塞進C
C的本意是「需要其意見才能做出好決策」，而不是「有點相關的人都放進來」，沒經過取捨萬一讓C清單過長，會導致每件事都因為要等一大圈人確認，反而延遲專案進度。
真正應該列入C的人選，是那些「專業或意見會直接影響任務成果」的人，例如：法律風險由法務判斷、技術可行性由工程師確認。
地雷3│I只是名單，資訊沒有真正傳到位
ARCI矩陣上的I欄看起來雖然在末端，但絕對不能輕忽！會列入I代表這批人是「有必要了解進度或成果」的角色，可能是專案後期的支援端，或是完成後續的推廣／結案單位等，如實知會這些單位才能避免公司資訊或營運出現斷層。
ARCI適用什麼情境？
ARCI其實適用於所有需要多人協作的工作，但在下列幾種情境中，使用的效益最為顯著：
跨部門專案：例如品牌活動、數位轉型、系統導入、制度改版等，涉及的部門越多，ARCI所帶來的降噪效果越明顯。
流程長、節點多的任務：例如新產品上市、大型品牌活動、組織年度報告等，這類任務每個環節的A和R都可能不同，適時定義與分工，才能確保每個流程細節的品質。
新主管接手或新團隊建立：在新團隊磨合期間，可以用ARCI快速建立共識與默契，比瞎猜、亂摸索再補救有效得多。
分不清責任歸屬的團隊：有些團隊可能人多事多，或都是資歷較淺的工作者，若沒有主心骨、分工不明確，可能會出現一團亂的局面，這時候實行ARCI能幫助大家了解責任歸屬、提升效率。
為什麼跨部門專案特別需要ARCI法則？
跨部門協作有一個共同的隱性問題：每個人腦中對「自己該做到哪裡」的責任認知其實完全不一樣。
因為專業、組織文化的不同，對同一件事有不同理解跟看法這很正常，但如果沒有拿出來討論，讓灰色地帶無限延伸，很容易變成專案卡關主因之一，甚至出現搶功勞或到處卸責的尷尬局面，比如以下幾個最常見的協作痛點：
任務沒人接：任務在會議上說完了，但沒有人明確承接，最後就懸在半空中，這正是因為沒有指定A與R，導致大家都以為別人會做，最後落得一場空。
找不到決策窗口：事情推進了一半，遇到問題需要選擇、收斂或決策的時刻，卻沒有人能給明確的指示，導致錯失黃金期或期程延宕。
太多意見喬不攏：跟上面那點相反，萬一是一堆人都搶著當A，光是對焦目標就夠累了，還可能會出現多頭馬車的情況，不僅影響執行效率，到最後也可能導致分裂對立。
關鍵部門太晚加入：很多組織習慣專案先行，邊做邊加人，其他部門有什麼問題再補救，但萬一是法務、技術這種硬傷，到最後階段才被通知的結果，不是雞飛狗跳就是砍掉重練，ARCI在一開始就把C與I明確列出，能有效避免這個問題。
很多人以為專案管理的重點只有包含時程控管、進度追蹤，但在真實職場中，當角色分配、責任歸屬等更前端的事沒有先處理好，後續會更加窒礙難行。
ARCI法則優勢在於，它把一件本來說不清楚的事，用4個角色結構化了，當每個人都知道自己在這個任務裡是誰，不需要每走一步就確認一次，那溝通成本就會明顯下降。
下次啟動一個新專案之前，不妨先花點時間把分工說清楚，會發現推行起來事半功倍唷！
延伸閱讀：
做了13個番茄鐘專案才推進10%？你可能用錯「番茄鐘工作法」！
甘特圖是什麼？免費軟體＋甘特圖Excel範例教學懶人包
微軟、Meta加碼AI帶旺台鏈 鴻海、廣達、緯穎等受惠
2025-08-01 經濟日報季晶晶、葉亭均編譯、記者林薏茹 由聯合新聞網授權轉載
資料中心兩大巨頭微軟、Meta於30日公布上季財報與營運展望均優於預期，並同步看旺AI需求，透露在AI領域的投資已開始嘗到甜美果實，催動營運成長引擎，兩家公司並同聲高喊為把握龐大商機，後續資本支出會持續提升。
微軟、Meta同聲唱旺AI前景，都將加碼投資擴大資料中心投資，市場按讚，31日早盤股價均大漲，微軟勁揚4.6%，市值突破4兆美元，Meta更暴漲11.9%。法人看好將同步帶旺AI伺服器協力廠鴻海（2317）、廣達、緯穎、英業達等營運動能，相關個股昨天強漲表態，廣達、緯穎均大漲超過4%，鴻海也勁揚逾3%。
※ 原新聞發稿日為2025/8/1，新聞轉載日為2025/8/4
延伸閱讀：「初階工作」恐被AI取代？當科技巨頭高層都這麼說，我們該如何應對？
微軟執行長納德拉指出，AI技術的快速創新和廣泛應用，正推動微軟在多個業務領域實現突破性成長，Microsoft 365 Copilot和GitHub Copilot等AI產品使用者採用速度，已達到「前所未有」的水準，目前Copilot產品每月活躍用戶達1億。
微軟上季資本支出年增27%，達到242億美元，超乎預期，公司預估本季資本支出將達300億美元，創新高，主要用於興建資料中心以驅動AI服務。微軟財務長胡德高呼「將繼續投資，以把握眼前龐大的機會」。
微軟也首度公布Azure雲端運算業務完整營收數據，截至6月底止的2025年全年度，Azure及其他雲端服務營收超過750億美元，年增34%。
Azure上季營收成長39%，預估本季成長37%，優於預期，顯示微軟在AI領域的大舉投資逐漸產生回報，激勵31日早盤股價飆漲8%。
微軟強調，擴大資本支出對於克服供應瓶頸至關重要，這些瓶頸限制滿足AI需求的能力資本支出正略微轉向資料中心等「壽命較長」的資產。微軟上季（截至6月底的年度第4季）營收764.4億美元，年增18%；淨利年成長近24%、達272.3億美元，都優於市場預期。
▲ 圖片來源：聯合新聞網授權轉載
[joblist_plugin title='104【微軟】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/at2m1g0' amount='3']
微軟看旺AI需求之際，Meta也上調本年度資本支出下緣區間，全年資本支出預估提升為660億美元至720億美元（原先預期為640億美元至720億美元），以加強對人才、基礎建設、資料中心與能源需求的投資。
Meta財務長李蘇珊並透露，明年將是資本支出「同樣顯著」成長的一年，主要用於擴展生成式AI所需的伺服器，網路和資料中心建設。
Meta上季銷售優於預估，核心廣告業務持續強勁成長，同時對本季提出超乎預期的樂觀展望，顯示獲利動能足以支撐其大規模投資AI領域的計畫。Meta執行長祖克柏強調，穩健的廣告業務使Meta能加速投資AI搶市占，並已從新的生成式AI功能獲得「可觀」收入。
Meta並公布上季營收成長22%、達475億美元，高於市場預期的448億美元，其中廣告部門營收465.6億美元、也優於預期。本季營收估可達475億美元至505億美元，優於分析師平均預估的462億美元。
AI協作的3個關鍵階段：節能、增能、賦能！
原標題：AI協作的3個關鍵階段：節能、增能、賦能！【聽見趨勢】
AI浪潮席捲而來， 工作型態正在改變，很多人對AI在工作中可能帶來的影響感到些許困惑和不安。不禁會問：「AI會取代我們嗎？」「如何用AI？」「從哪裡開始？」因為這些疑問，我們特別邀請在AI協作有豐富實戰經驗的小花老師，來進行分享。老師不僅有資訊背景，還是簡報溝通專家，融合與「資訊」及「人」的溝通洞察，給出許多應用AI的超實用建議！
文： 趨勢來賓 | 林稚蓉 小花老師
本文目錄：
與AI協作溝通的應用與挑戰
如何用AI優化企業作業流程
AI協作3階段：節能、增能、賦能
AI時代的人類角色：你依然是機長！
3個層次的工作思維 從哪裡開始使用AI
1. 與AI協作溝通的應用與挑戰
在AI工具的應用過程中，許多人最常遇到的問題是「如何讓AI回答更精準」。有時AI的回答看似離題，或者產生「幻覺」，讓使用者感覺比自己動手做還要更花時間。這種困境往往會讓初學者感到挫折，甚至放棄繼續使用AI工具。然而，這個問題的關鍵在於我們如何與AI進行有效溝通。
小花老師提到，因為自己過去資訊管理背景和簡報培訓經驗，因而對人機溝通有獨特的見解：「在資訊管理我們是要跟電腦講話，可是簡報培訓要講的是要跟人講話。而AI則是介於兩者之間，它需要明確的目的性、對方的邏輯性，以及精練易懂的表達方式。」基於這個概念老師分享了3個突破這些挑戰的關鍵方向：
方向1：理解AI提問的語法與邏輯
第一個關鍵方向是理解與AI溝通的基本語法和邏輯。老師提出生動的比喻：我們應該把AI視為一個「外國人」，而不是單純的機器。就像與外國人交談需要遵循特定的語法規則一樣，與AI溝通也需要掌握相應的「語法」。這包括了解官方提供的提示工程（Prompt Engineering）技巧，以及如何構建清晰、邏輯性強的提問。
「你不能把AI當做機器，你要把它當作是一個外國人，用他懂的語言，交流他懂的事情」。透過系統性地學習和運用這些溝通技巧，我們可以顯著提升與AI互動的效果。
將AI視為「外國人」而非機器，需要用特定的語法與之溝通
研究官方提供的提示工程（Prompt Engineering）技巧
掌握提問的基本文法和邏輯結構
104人資市集一站式幫你解決企業培訓，管理、AI職能、企業法遵>>
方向2：了解AI的能力與限制
AI技術雖然強大，但並非萬能。我們必須清楚認識AI可能產生「幻覺」，即一本正經地說出不準確的信息。同時，很多AI模型無法實時連網獲取最新信息，也可能在數學計算等特定領域表現欠佳。了解這些限制對於正確使用AI工具至關重要。「不是複製貼上就很容易就要上當了」老師提醒到「你要知道他可以做到什麼程度，他的限制又在哪裡，風險又在哪裡。」這種了解能幫助我們更準確地評估AI輸出的可靠性，並作出相應的調整和驗證。
持續關注AI功能的更新與發展
認識AI的局限，如無法上網、可能產生幻覺等
避免單純複製貼上，需要理解內容的正確性
方向3：善用不同AI工具的優勢
在當前AI工具快速發展的環境中，每個工具都有其特定的強項。例如，Chat GPT、Copilot、Gemini等工具各自擅長不同類型的任務。我們應該實際測試來了解每個工具的特點，並學會組合使用這些工具來達到最佳效果。「它們各自的強項，你都去嘗試過之後，你會發現工具是要多個東西組合之後，才會發揮你的效果。」這種組合使用的方法能夠彌補單一工具的不足，創造出更全面的解決方案。
小花老師分享了在金融業的實務應用案例：「像GPT或者是一些生成式AI，他們其實數學能力非常不好，會把數字當作文字來做處理。因此在進行數據分析時，我們建議將計算工作留在本機端進行，而使用AI來協助產生Excel函數公式再進行數據趨勢分析。」
每個AI工具都有其特定強項，如ChatGPT、Copilot、Gemini各有所長
多方嘗試不同工具，找出最適合的組合
透過工具組合來發揮最大效益
2. 如何用AI優化企業作業流程
在企業環境中，AI不僅是一個輔助工具，更可以成為提升工作品質的重要夥伴。小花老師認為，AI就像電力一樣「只要用到電的地方，都會有改善；同樣地，AI可以用在任何有關思考的部分，都可以帶來改善。」特別是在思考、企劃、溝通等需要創意發想的領域，AI的應用可以帶來顯著的效益提升。
然而，在運用AI工具時，企業必須特別注意資訊安全的議題。正如之前新聞報導三星員工將公司資料上傳至AI平台的事件，如何在提升效率與保護資料間取得平衡，是企業必須審慎考量的。以下分享幾個具體應用案例：
提升簡報製作效能
運用AI進行角色扮演，模擬不同聽眾的思維模式
針對不同對象客製化簡報內容和開場方式
提高提案的精準度和準備效率
提升規劃能力
老師分享了一個企業ESG工作計畫的實際案例：
運用AI進行利害關係人分析
模擬不同角色的需求和期待
透過管理顧問的角色扮演，擴展思考維度
根據各方意見制定具體執行方案
透過AI的協助，讓原本資歷較淺的員工也能在思考的廣度、深度和執行細節上有更好的表現。
3. AI協作3階段：節能、增能、賦能
AI的應用不應該是盲目追求新工具，而是要找到真正能夠為工作帶來價值的方式。老師觀察到，2023年人們熱衷於追逐各種新興AI工具，但到了2024年，企業的關注點已經轉向如何讓這些工具真正落地並解決實際問題。
老師以工具箱做比喻：「現在很多人手上都有很多AI工具，就像工具箱裡有很多螺絲起子，但卻不知道怎麼用這些工具來進行修理。」因此，重點不在於掌握多少工具，而是要培養使用情境的想像力，真正了解如何運用這些工具來解決實際問題。基於這樣的理解，AI協作可以分為三個階段，企業和個人可依據需求選擇適合的切入點：
節能階段：優化基礎工作流程
節能階段是AI應用的入門級別，主要針對那些耗時但相對單純的工作任務，這類工作的特點是幾乎人人都能完成，但往往需要耗費大量時間和精力，比如客戶發來一份PDF格式的報表數據，傳統做法需要手動重新輸入，不僅費時且容易出錯。但透過AI工具，可以快速將圖片中的表格轉換為可編輯的表格形式，這將大幅提升工作效率。
節能階段特別適合作為入門起點，因為這類任務相對簡單，容易看到明顯的成效。「當我們發現AI工具可以幫你省下這些瑣碎的時間，就會更有動力去探索其他的應用可能」。此外，這個階段的工作通常風險較低，即使出現錯誤也容易發現和修正，非常適合作為練習和熟悉AI工具的切入點。
增能階段：提升專業工作品質
進入增能階段後，AI的應用開始觸及到專業領域的核心工作。這個階段的特點是，使用者本身已經具備相關專業能力，而AI的角色是協助他們做得更好、更快、更精準。老師更分享了自己在製作簡報的經驗：「比如我需要幫客戶寫文案，我可以讓AI先產生多個版本的文案建議，然後基於我的專業判斷進行調整和優化。這樣不僅能激發更多創意靈感，也能大幅提升工作效率。」
這階段，AI不是取代人的專業判斷，而是透過提供更多選擇和可能性，幫助專業人士做出更好的決策。這種協作模式能夠顯著提升工作質量，同時也能為專業人士騰出更多時間專注於需要深度思考的任務。
賦能階段：開拓新的專業領域
賦能是AI協作的最高階段，善用AI輔助獲得新的能力和提升專業。在這階段，使用者能突破原有的專業限制，探索和掌握新的領域。小花老師觀察到，許多專業人士透過AI工具，成功地將自己的專業知識延伸到相關領域：「比如一個財務專家，可能過去只專注於數據分析，但透過AI的協助，他可以更容易地將這些專業知識轉化為易懂的視覺化報告，甚至發展出數據故事化的能力。」
賦能階段的關鍵在於，它不僅能提升效率、改善現有工作流程，更創造出新的可能性。善用AI專業人士可以更快地跨越學習曲線，建立起新的專業能力。這對於當今快速變化的職場環境特別重要，因為它讓終身學習和專業轉型變得更加可行。
免費申請試閱企業訂閱制課程！法遵、職能、AI通識課提升全員工競爭力 >> https://104ha.com/5CjvW
4. AI時代的人類角色：你依然是機長！
在AI時代，人類的角色定位至關重要。小花老師做了一個生動的比喻：「人的角色永遠是機長。即使現在的飛機很多部分都是由機器在操控，但為什麼還需要機長？因為機長要知道怎麼安全地把這些旅客帶到目的地，必須要應付突發狀況。」
這個比喻深刻點出人類在AI時代的核心價值：不是與AI競爭執行力，而是在掌握方向、判斷決策、危機處理等方面發揮獨特優勢。正如同機長一樣，我們不能把方向盤完全交給AI，而是要學會如何與AI協同合作，共同達成目標。
我們的核心職責
掌握方向：確定目標和願景
做出決策：判斷關鍵時刻的選擇
處理危機：應對突發狀況
承擔責任：為結果負責
3個層次的工作思維
工人思維：專注於完成具體任務
工頭思維：規劃設計與管理
建築師思維：理解需求，規劃願景
當AI變成每個人的標配，誰會產生更大更好的價值？就是懂人的人。—小花老師
5. 從哪裡開始使用AI
在面對AI工具快速發展的現狀，許多人感到困惑：究竟該從何處開始？是否要追逐每一個新出現的AI工具？在這部分老師觀察到，很多人在嘗試使用AI時往往陷入兩個極端：要麼因為害怕而遲遲不敢嘗試，要麼過度追逐各種新工具而失去重點。
老師強調，開始使用AI的關鍵不在於掌握多少工具，而在於找到適合自己的切入點，並且建立起正確的思維模式。「就像學開車一樣，一開始不需要了解引擎的工作原理，而是要先學會基本操作，逐步建立信心。」對於想要開始運用AI的個人或企業，小花老師提供了以下建議：
從工作情境出發
找出工作中的痛點
識別可能的應用情境
從簡單的任務開始嘗試
3個關鍵發展方向
了解AI：掌握潛能、限制和操作方法
了解人性：培養溝通能力和同理心
了解自己：釐清目標和行動意義
實踐建議
在使用AI之前，先靜下心來思考目標
清楚理解問題和需求
循序漸進，從節能階段開始
我們應該更加了解自己做這件事情對個人跟團隊的意義是什麼。當我們了解意義、了解目的時再去溝通，AI就不會胡說八道，它會順著這樣的意義感展開跟延伸。
透過小花老師的分享，我們可以看到AI不僅是一個工具，更是一個協作夥伴，協作過程關鍵在於我們如何正確定位自己的角色、如何善用AI特性，在提升效率的同時，也不斷強化自己的核心競爭力。AI時代，最重要的不是追逐所有新工具，而是找到適合自己的使用方式，並始終保持對專業與人性的關注！
業界最划算的企業培訓訂閱制方案！免費申請課程完整試閱 >>
超過7000+的HR都報名過的104人資學程！七大主題課程幫你系統化學習 >>
免費企業學習平台 x 培訓課程 = 零成本企業培訓自動化 >>
訂閱人資市集電子報獲得專家工作分享及產業新知 >>
加入104人資市集官方line獲得最新優惠及活動資訊 >>
怕「AI感」毀掉你的專業度？不用硬藏！4個溝通切入點讓主管看見你的真本事！
交出的產出總有一股揮之不去的「AI感」？研究指出坦承被扣分、硬瞞被抓包更慘！本文解析職場AI誠實陷阱，提供4個向上溝通切入點，讓大家不用假裝純手工，也能在主管面前漂亮展現和AI協作的價值。
文／《104職場力》
本文目錄
AI誠實陷阱，說與不說都有危機！不用藏！用AI也能專業度破表的4個溝通切入點1.從淘汰與選擇邏輯強調你的「資訊篩選力」2.闡述如何用「情境判斷力」解決落地限制3.藉由交代查核、除錯過程展現「專業把關力」4.提出明確主張與承諾來凸顯「決策擔當力」小提醒：小事別加戲，大事再講分工標籤撕不掉，那就大大方方貼著
當AI普遍到一個程度，主管老闆不再驚嘆「哇你會用AI」，反而瞇起眼睛盯著成果挑三揀四，上班族直接陷入兩難：不用AI，怕被嫌不知進取、產能落後；用了，又要面對專業度打折的質疑，人生好難！
更麻煩的是，就算自己不說，大家的雷達都很靈，不管是文字、影片還是排版，只要動用AI，再怎麼編輯微調，那股揮之不去的「AI感」就像撕不乾淨的標籤，明眼人一瞄就心裡有數，形同自動招供，既然根本藏不住，那到底該大方承認，還是低調不提？
AI誠實陷阱，說與不說都有危機！
先面對現實：職場確實對「使用AI者」存在偏見，杜克大學的研究發現，大家會主觀認為用AI工作的人比較懶散、能力較差、較不積極。
那如果當個老實人，主動報備「這是我用AI做的」呢？很遺憾，這招防身術常常失靈。亞利桑那大學學者研究指出，只要主動坦承工作借助AI，別人心裡的信任分數就會默默往下滑，說法再怎麼委婉都一樣；但要是選擇咬牙硬瞞，一旦被抓包下場只會更慘，而洗不掉的「AI感」就是最直接的證據。
不過，杜克的研究也留了一條生路：如果管理階層本身就是AI重度使用者，風向會直接反轉，他們反而更偏好懂用AI工具的員工；此外，當任務本身明顯適合交給數位工具處理時，承認使用也不太會被扣分。
說穿了，大家扣分的真正原因是懷疑你在用工具時「把大腦一起交出去，自己摸魚不思考」。正如SHRM調查指出的「AI廢話」現象，當主管看著一份語氣客觀、正反各打五十大板，卻沒有半句立場、也完全脫離公司現況的產出時，心裡自然會打上大問號：你到底有沒有在動腦？
既然藏不住、工具也非用不可，職場人的解法就不是搞諜對諜，而是學會聰明展示「人機分工」，凸顯自己的優勢。
不用藏！用AI也能專業度破表的4個溝通切入點
想化解AI兩難，讓管理者看見你的核心價值，不用假裝純全部手工作業，更不必費心把標籤撕乾淨，你只需要在日常匯報對話中，展現自己是AI的「指揮官」而非「轉發小弟」就好，具體來說，在向主管交付成果時，可以主動從這4個角度切入：
1.從淘汰與選擇邏輯強調你的「資訊篩選力」
無腦工作的特徵是「AI吐出什麼就複製貼上什麼」，建議想展現篩選能力的人把溝通重點放在「淘汰的過程」。
低分說法：「主管，這是AI整理出的5個推廣切入點。」（主管心聲：那我直接看AI介面就好，請你幹嘛？）
高分說法：「我請AI針對競品動態整理出15種推廣方向，但我依據團隊Q3的預算上限與TA特性，先剔除了其中12個不可行的方式，最後以這3個方案去發想……」
這種說法讓人一聽就知道，AI只是輔助角色，真正能看出哪些行不通，並針對組織所需做出精準取捨的專家是你！
2.闡述如何用「情境判斷力」解決落地限制
AI最大的盲點就是永遠活在沒有現實包袱的真空理想裡，就算點子想得再好，沒有根據組織實際情況調整，一交出去鐵定陣亡！這段「你如何依據當下的真實情境踩剎車、找出折衷解」的調整過程就是價值所在，也是溝通重點。
低分說法：「AI建議全流程數位化、改用線上表單，以提升團隊協作效率。」（主管心聲：這誰不知道？但第一線根本推不動啊！）
高分說法：「AI的理論推導是全流程數位化，但我考量到業務團隊這週正在月底衝刺，換系統反彈太大，因此我把流程拆成3階段，第1階段先保留2個核心必填欄位就好；第2階段……」
AI很懂商業理論，但他沒有你了解公司眉角、也沒有你清楚怎麼避開組織摩擦力，所以你才是能判斷事情能否推動、怎麼落地的專家。
3.藉由交代查核、除錯過程展現「專業把關力」
大家最怕用AI的人「不查證就交差」，既然研究指出用AI容易被貼上「懶散、不嚴謹」的標籤，那打破偏見最乾脆的方式，就是把溝通重點放在「你抓出了哪些漏洞、核實了哪些數據」。
低分說法：「主管，這是AI跑出來的市場成長率與競品市佔率，給您參考。」（主管心聲：數字有沒有胡扯或幻覺？要是引發決策失誤，誰要負責？）
高分說法：「底層數據是請AI快速彙整公開報告，但我另外抽查了5份同業原始財報與官方統計來對照，抓出並修正了其中2處定義落差，以下數據都經人工審核確認過…… 」
這樣說直接打消摸魚疑慮！主管清楚知道AI充其量只是個幫忙跑腿的實習生，你才是那個能對資訊真偽負責、把守品質底線的人！
4.提出明確主張與承諾來凸顯「決策擔當力」
AI很常「面面俱到卻不給結論」，讓看的人翻白眼，既然是你交出去的提案，如果還是保留旁觀者的寫法一定會被詬病，這時除了解決問題，溝通重點也可以放在「你敢給出明確選擇並扛起責任」。
低分說法：「方案A成本低但時程長，方案B快速但預算高，兩者各有優劣。」（主管心聲：這分析我也看得出來，所以你的具體建議是什麼？）
高分說法：「AI把方案A與B的優缺點都拆得很完整；但綜合考量我們現階段的人力配置，我主張優先執行方案B，後續的時程推進與成效，由我主責盯緊……」
這種說法直接拉開你跟工具的層次！AI運算再快也只是給出選項，但只有人類能替組織拍板定案、扛起成敗責任。
小提醒：小事別加戲，大事再講分工
當然，不是每天每件事都要把這4招搬出來演一遍。
回一封日常Email或Slack訊息，AI頂多是潤飾錯字，送出前把客套公關腔刪掉、換回你平常講話的口氣就夠了，落落長解釋一堆反而會適得其反。
建議只在面臨重要專案、跨部門提案或策略匯報，甚至面臨質疑時再主動亮出底牌就好。
標籤撕不掉，那就大大方方貼著
職場的遊戲規則已經改變，解決AI兩難的關鍵只有「讓別人看得到你的判斷」。
所以，別因為怕被扣分就把AI晾在一邊，當身邊越來越多人把AI當成日常工具，今天用AI雖然要解釋，但明天不會用AI，恐怕才是被扣分的那一個，現在刻意不用，等於把練習的時間讓給了別人。
只要記得，AI幫忙省下時間，我們可以把省下的時間拿來想清楚、做決定，這才是職場人保有價值的地方。
延伸閱讀：
每週省下11小時卻更累？Botsitting讓87%職場人陷入「生產力假象」！
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
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。
推薦閱讀：
AI聽話卻沒懂你？OpenAI揭露AI「裝乖」假象與職場真風險
AI強勢取代！企業寧僱AI也不找菜鳥，今年畢業生有多慘？
除了ChatGPT，還有哪些生成式AI？16種AI工具應用解析
打造ChatGPT行政小助理：專屬AI助理幫你處理瑣碎行政工作
[course_plugin title='推薦AI相關課程' keyword='AI' amount=2]
微軟推新AI晶片 將降低對輝達、超微的依賴…台積助攻
2026-10-14報導 經濟日報記者鐘惠玲、吳凱中 由聯合新聞網授權轉載
微軟宣布，推出最新自研AI晶片「Maia 300」，計劃明年部署可能超過100萬顆，以降低對輝達、超微等晶片供應商的依賴。
Maia 300採用台積電（2330）2奈米生產，將與現有Maia 200和Maia 100共同組成微軟AI晶片產品陣容，法人看好，微軟衝刺自研AI晶片部署，將帶旺挹注台積電（2330）營運。
延伸閱讀：微軟、Meta加碼AI帶旺台鏈 鴻海、廣達、緯穎等受惠
微軟AI基礎建設發展進入全新階段，宣布將擴大Azure Maia系列部署，將於2027年擴展至數GW（數十億瓦）規模，成為微軟產品與服務的主要AI推論（inference）系統。
微軟發布最新自研AI晶片
項目內容產品Maia 300概要◆ 採用台積電2奈米生產◆ 計劃明年部署可能超過100萬顆新品特色專為AI運算設計的自研晶片，可處理程式碼撰寫、代替使用者執行複雜商業任務等工作效能比較透過提升系統效率，微軟預期相較於頂尖GPU運算系統，Maia 300每兆瓦Token（詞元）處理量將提升40%
Maia 300是一套專為新一代AI工作負載打造的完整AI系統，包含長上下文推理、對延遲高度敏感的對話式體驗，以及需要長時間持續執行的多步驟的agentic任務。
微軟指出，透過提升系統效率，微軟預期相較於頂尖GPU運算系統，Maia 300每兆瓦（MW）Token（詞元）處理量將提升40%，並在96顆加速器的完整配置下，其機櫃級（rack-scale）Token處理量最高可達Maia 200的七倍。
在晶片設計方面，微軟採取與輝達不同的技術路線。輝達的AI加速器採用一顆大型運算晶片，周圍環繞著高頻寬記憶體晶片。微軟Maia 300晶片的核心運算處理器則是由「小晶片」（chiplet）組成，採用台積電2奈米製程技術，執行關鍵運算功能。
外界預期，Maia 300晶片中，部分採用台積電2奈米製程，法人看好，台積電下半年2奈米製程營收貢獻將拉升至近一成。
[joblist_plugin title='【台積電】最新精選職缺' url='https://www.104.com.tw/company/a5h92m0' amount='5']
台積電先前指出，因應AI等強勁需求，今年將同時有五座2奈米製程廠放量，其中包括新竹兩座、高雄三座。同時，2奈米家族N2P製程預計今年下半年量產。
市場估計，台積電2奈米製程到今年底的月產能約9萬至10萬片，明年中增至11萬片以上。依照台積電官方數據，目標是2奈米製程第一年晶圓產出將較2023年3奈米製程第一年的晶圓產出增加45%；2026年至2028年間，2奈米製程產能的年複合成長率將達70%。
Maia 200已部署於美國、歐洲及澳洲，支援Microsoft Teams、Copilot與Cowork等內建AI功能，相較於業界頂尖的GPU基礎架構，每瓦Token處理量提升高達1.7倍。
Codex 4個神奇小功能！把Codex變成工作流引擎，功能速查表與行業應用SOP
用Codex跑任務，跑到一半想補需求、想試另一個方向，只能打斷重來嗎？作者整理/plan、Tab排隊、/fork、/status等4個核心功能與兩招加碼，附決策樹、指令速查表與各行業應用SOP。本文節錄自《ChatGPT × Codex全攻略》。
文／曾慶良（阿亮老師）
本文目錄（點擊可快速前往）
為什麼是這幾個功能功能總覽：4招核心＋兩招加碼工作流4步法決策樹帶走模板：常用slash command速查各行業應用4步法SOP卡關處理：5個最常見問題
4招把 Codex 變成並行工作流引擎，計畫、排隊、分叉、儀表板
AGENTS.md解決了「Codex怎麼做」的問題，它做的事符合你的風格、按你的規矩。但你會發現另一個問題冒出來：Codex跑起來是「單線」的，你下一個指令、它跑、跑完你再下下一個。複雜任務怎麼辦？跑到一半想到要補東西怎麼辦？想試另一個方向怎麼辦？
教你4個核心功能（3個slash command＋1個按鍵）：/plan、Tab、/fork、/status，這就是章名的「4個神奇小功能」，也是工作流4步法的骨架。學完4招之後，再加碼兩招2026年正式版的新功能：/usage（額度儀表板）和@ 統一提及選單（檔案／插件／技能一鍵帶入）。4招是骨架、兩招是外掛，記熟之後，你的Codex從「下指令工具」升級成「並行工作流引擎」。
前置條件：Codex CLI已裝、AGENTS.md已寫。本章所有功能都是Codex CLI（v0.142.x）官方內建，不需要額外安裝。
為什麼是這幾個功能
先看一張對比表，看清楚普通跑Codex和用這套工法的差別：
情境普通跑法的痛用這套工法後複雜任務沒方向Codex直接動手，結果不是你要的，重來先用 /plan 看計畫再放跑跑到一半想到要補打斷 → 重講一次 → 上下文亂Tab 排隊，下個turn自動吃想試另一個方向放棄第一版，從頭再來/fork 兩版並列，挑好的留長任務沒在看不知道跑到哪、卡住沒人發現/status 即時看進度與token額度快用完不自知跑到一半被限流，工作中斷/usage 查每日／每週用量與credits要提到檔案／技能很麻煩手打完整路徑、記技能名稱打 @ 開統一提及選單，選了就帶入
全部都是官方CLI內建。記熟就能把Codex從「下指令工具」升級成「並行工作流引擎」。
功能總覽：4招核心＋兩招加碼
功能指令一句話定位① 計畫模式/plan讓Codex「先講要怎麼做」，你看完點頭再讓它真的動手② 引導排隊Tab鍵Codex跑到一半，輸入新指令按Tab排隊，不打斷正在跑的任務③ 對話分叉/fork / Esc Esc把當前對話複製出一條平行線，同一份context、兩種寫法並列④ 進度可視化/status看當前模型、token用量、執行階段、approval模式⑤ 額度儀表板（加碼）/usage看每日／每週／累計用量，兌換earned usage credits⑥ 統一提及選單（加碼）@一個選單提及檔案、插件、技能，不用手打路徑
要先做一個名詞辨正：你可能在社群貼文或課程裡聽過「桌面寵物」這個暱稱，那是阿亮對「長任務進度可視化需求」的暱稱，不是 Codex 官方功能名稱。實際對應的官方操作是 /status，把它想成「Codex 的儀表板」。
本章所有TUI輸出畫面（Plan、Queued、Forked、Status、Usage）皆為示意重繪，實際版面依CLI版本略有差異，以你畫面上的為準。
工作流4步法決策樹
4個核心功能怎麼搭配？決策樹如下：
# 開新任務前先問自己：
任務複雜（多步、不確定）？
├── 是 → /plan 列 SOP
│ ↓
│ 中途想到要補？
│ ├── 是 → 按 Tab 排隊
│ └── 否 → 等完成
│ ↓
│ 想試另一方向？
│ ├── 是 → /fork 開分支
│ └── 否 → 結案
│
└── 否 → 直接執行（不用 /plan）
不論複雜不複雜：
- 長任務 → /status 看進度
- 開工前／收工後 → /usage 看額度
- 重要任務 → 兩版（/fork）
- context 將滿 → /compact 濃縮
判斷標準：「我能一句話講清楚要做什麼」等於簡單，直接跑。「我自己也不確定怎麼下手」等於複雜，先 /plan。
帶走模板：常用slash command速查
指令用途/plan計畫模式（先講計畫再動手）/fork從當前進度複製平行thread/status看model / approval / context / threads/usage看每日／每週用量、兌換credits/diff看當輪修改的檔案差異/compact把對話濃縮成摘要、省context/side開臨時討論串、不離開主任務/new同CLI session開全新對話/help列出當前版本所有slash command@（鍵盤）統一提及選單：檔案／插件／技能Tab（鍵盤）composer輸入後排到下一個turnEsc Esc（鍵盤）回到舊訊息編輯、從該點分支
各行業應用4步法SOP
把這套工法套到你的行業，貼牆上：
教師應用
/plan：學期計畫、家長會報告
Tab排隊：批改時補要求「找有此錯誤的學生」
/fork：給家長版vs給校長版
/status + /usage：批30份作業時看進度、看額度
@：帶入上學期的舊報告當範本
SOHO應用
/plan：報價單、合約、提案
Tab排隊：寫到一半要加保固期
/fork：給客戶版vs內部版
/status + /usage：跑批次資料時監看
@：帶入舊合約範本
行銷應用
/plan：月報、競品分析、活動企劃
Tab排隊：客戶說要改方向
/fork：嚴肅版vs活潑版
/status + /usage：跑大量素材時監看
@：帶入品牌文案指南
工程師應用
/plan：重構、API設計
Tab排隊：跑測試時加新檔
/fork：兩種實作對比效能
/status + /usage：長build看context與額度
@：帶入spec文件、觸發$skill
卡關處理：5個最常見問題
Q1：找不到 /plan 或 /usage 命令，TUI跳「unknown command」
答案：CLI版本太舊。跑npm update -g @openai/codex（或brew upgrade codex）升到最新，重開CLI，再/help看當前所有slash command。
Q2：找不到「Shift + Tab兩次」進計畫模式
答案：那是Claude Code的快捷鍵，Codex CLI沒有。Codex用 /plan slash command（在composer內輸入）。
Q3：Tab沒排到，反而觸發了@ 選單或其他鍵盤行為
答案：
確認composer已輸入文字後才按 Tab
不要在 @ 提及選單開著時按Tab（那是在選單內選取項目）
跑 /status 確認「Queued items」有沒有增加
Q4：/fork 後分支context不一致
答案：/fork 會帶走分叉前的對話歷史，但分叉後原thread和新thread互不回流。要兩邊都看到的東西，請在fork之前講完。
Q5：@ 選單只出現檔案，沒有Plugins／Skills區
答案：先升級CLI到最新版；再確認環境內真的有插件（用 /plugins 查）或技能（用 /skills 查），沒裝當然不會列。
節錄自：博碩文化《ChatGPT × Codex全攻略：從零基礎到自動化，打造你的AI Agent工作流》／曾慶良（阿亮老師） 著
推薦閱讀：
ChatGPT Work怎麼用？和Chat模式差在哪、什麼時候該切換？
用Claude Code設計AI工作流！學了工具不等於系統，3範本打造專屬藍圖
Claude Code越聊越笨？4個指令管好「上下文」，用量60%就該主動壓縮
微軟、Google、Meta擴AI基建…三巨擘搶買伺服器 台鏈吃補
2025-10-31 經濟日報編譯劉忠勇、記者吳凱中 由聯合新聞網授權轉載
微軟、Google、Meta三大北美雲端服務提供商（CSP）公布財報，看好AI需求強勁，同步上修未來資本支出預測，AI伺服器建置動能持續到明年，相關供應鏈鴻海（2317）、廣達、緯創、緯穎、英業達等後市看俏。但科技巨頭持續投入驚人資本支出，也開始考驗華爾街投資人的神經。
延伸閱讀：AI需求旺 掀搶電大戰…台廠積極布局
Google母公司Alphabet單季營收首度突破千億美元大關，公告今年的資本支出將達910億至930億美元，高於先前的850億美元，是今年第二度調高。微軟執行長納德拉則表示將「持續擴大AI領域的資本與人才投資，以把握前方龐大的機會」，高層並預測，明年資本開支接近1,400億美元。
▲ 圖片來源：聯合新聞網授權轉載
Meta財務長蘇珊・李指出，2026年資本支出將「顯著高於」2025年，明年的整體支出成長率也將「明顯加快」。Meta今年資本支出將達700億至720億美元，高於先前預估。
Alphabet、Meta和微軟上季資本支出總計達到780億美元，年增率高達89%，微軟上季資本支出349億美元更創新高，投資人對燒錢速度和回收時程感到不安，Meta和微軟在29日公布財報後盤後股價雙雙下跌，Alphabet盤後股價大漲。美股30日早盤，Alphabet上漲、Meta下跌，微軟下跌。
市場持續質疑AI是否正在醞釀另一大泡沫，Bernstein分析師Mark Moerdler在微軟高層的電話會議中提問，這些AI投資是否真能帶來回報，「或者坦白說，我們是不是正處在泡沫之中？」微軟財務長胡德重申，即使過去幾季投入數百億美元，仍無法滿足當前對AI及其他服務的需求。
因應北美四大CSP及中小型客戶AI算力需求，鴻海、廣達、緯創、緯穎、英業達、神達等伺服器大廠今年已大舉擴增美國伺服器產能。仁寶、和碩今年也有美國建設計畫，仁寶昨（30）日公告，董事會核准子公司Compal USA Technology Inc.在德州Taylor與Georgetown兩地簽署租賃協議，建置新據點，共投資9,410萬美元（約新台幣28.95億元）。
鴻海董事長劉揚偉日前指出，客戶需求持續強勁，鴻海過去一年擴大AI伺服器相關投資規模，已開始開發輝達下世代Vera Rubin NVL 144 MGX平台，預估出貨時程可能落在明年下半年。
[joblist_plugin title='最新【鴻海】職缺這邊看！' url='https://www.104.com.tw/company/233rv1s' amount='5']
廣達執行副總暨雲達總經理楊麒令先前表示，AI需求持續爆發，廣達訂單塞爆，今年以來已擴產八次，仍不敷使用。緯穎方面，法人預估，訂單能見度看到2027年，主要客戶都在加碼投資AI基礎設施，產業前景樂觀。
[joblist_plugin title='最新【廣達】職缺這邊看！' url='https://www.104.com.tw/company/ahfsoq0' amount='5']
有任何收穫或想分享的，都來和大家一起聊聊吧！