成為後端工程師 | 踏上程式起點，逐步掌握 Java 語言特性與物件導向程式設計
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確保軟體功能符合需求且運作穩定，能有效找出錯誤與潛在問題，降低後續維護成本。透過系統化檢驗，提高產品品質與用戶滿意度，同時提升團隊協作效率，避免錯誤流入生產環境，減少風險與損失。具備此能力代表對軟體開發流程有深入理解，能協助打造穩定且可靠的系統。
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程式設計JAVA JDK1.4
JAVA JDK1.4證照驗證持有者具備使用Java開發工具包版本1.4進行程式設計的能力，熟悉物件導向程式設計概念及Java語言基礎語法，能夠撰寫、編譯及除錯Java應用程式，並了解核心API的使用方法。此證照適合希望從事軟體開發、系統整合或相關資訊技術工作的專業人士，具備良好的程式設計基礎與實務經驗，有助於提升職場競爭力及開發效率。
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-Java
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
物件導向程式語言 (Java/C#)
「物件導向程式語言 (Java/C#)」證照旨在驗證開發者對物件導向核心概念與實務開發的掌握度。取得此認證代表持證者能熟練運用 Java 或 C# 語言，將封裝、繼承、多型等理論轉化為高維護性的軟體應用程式。這不僅證明其具備優良的系統設計與解題素養，更是企業評估現代軟體人才的客觀指標，能有效提升專業職場競爭力。
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。
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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。
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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
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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
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精選 AI寫企劃、看數據總是不能用？4種工作先排順序再交代，第一版就能討論
請AI寫企劃、做研究、看報表，結果常常看起來很完整，卻不能直接用？
問題多半不在AI的能力，而在我們只說「幫我寫」「幫我分析」，讓它自己猜目的和標準。
四種常見工作，可以共用同一個骨架：
1. 交代目的與標準：給誰看？看完要做什麼決定？
2. 排好先後步驟：先要中間產物，確認後再往下做
3. 要求附上依據：出處、算法、引用原文，讓你能驗收
套到四種工作，各有一個先後順序：
① 寫企劃｜架構先定，內容後補
先寫明讀者與目的，請AI只給三個主張和大綱；確認後才補內容，每個數據都附出處，查不到就標「待查證」。
② 做研究｜大題切小題，說法衝突並陳
先把大問題切成四到五個能用資料回答的小題；每題比對三種來源、標出年份；說法互相衝突時，請AI並列出來，由你判斷。
③ 看數據｜問題先行，數字在後
不要只丟報表說「幫我分析」，先寫成決策問題，例如「上季回購率下滑，是哪一群顧客流失」；講好期間、欄位和比較基準，只要兩三個關鍵發現，並附計算方式。
④ 審提案｜先找漏洞，後打分數
先逐條列漏洞並引用提案原文、分出輕重；再依事先講好的配分計分；最後請AI扮反方，提出最強的反對意見。
最常見的三個錯誤：
・一開口就要整篇成品，方向錯了只能整篇重寫
・AI給的數字沒查就直接用
・一邊挑毛病一邊打分數，分數被第一印象帶走
小練習：挑一件你這週要交的工作，寫下這兩句再交給AI——
「這份東西給＿＿看，看完要他＿＿。」
「先給我＿＿（大綱／小題清單／漏洞清單），我確認後再繼續。」
比較一下，和你平常的第一版差在哪裡。
想看完整的五分鐘影音說明，104學習免費課程「AI工作術」四堂已經上線，免費報名就能看：
第1堂｜5分鐘學會用AI寫企劃
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/57aed01b-9d82-4438-b09e-e2367abc0207
第2堂｜5分鐘學會用AI做研究
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/595a665d-07a3-461d-b37e-1f8158eca70d
第3堂｜5分鐘學會用AI看數據
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/0f3d424e-1658-49a2-851e-6c9fff296f43
第4堂｜5分鐘學會用AI審提案
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/19983d11-9e93-41ae-9924-46f8d6cd47dd
也歡迎在留言分享：這四種工作，你最常請AI幫忙哪一種？有沒有哪一次的第一版特別好用（或特別難用）？
使用提醒：AI可能出錯，重要數字請自行查證；上傳資料前先確認公司規定，並去除姓名、電話等個資。文中案例皆為假設情境。
.NET 開發者必看！學會滲透測試思維，加速修補資安漏洞並提升系統穩定性
恆逸開課時間查詢：https://www.uuu.com.tw/Course/Show/1501/1
恆逸學員徐英智：
C# 全端開發兼顧穩定與資料安全
我目前在一家以軟體開發為主的科技公司擔任全端工程師,主要使用 C# 和 .NET 平台開發各類應用程式。工作上,我負責的範圍涵蓋後端系統架構設計到前端畫面的串接。我也會與美編人員、測試人員一起討論技術方案,並處理系統整合的問題。我們的客戶大多是公部門,因此系統在穩定性、擴充性及資料安全方面的要求都非常高。
🎯 藍紅軍攻防實務滿足工作所需
公司正在計畫投標更多不同領域的專案,在證照要求上需要有更多同事擁有 C# 相關證照。我覺得這門課最大的吸引力是內容非常完整,從防禦到攻擊的部分都有涵蓋,特別是針對藍軍防禦與紅軍攻擊等主題,都有搭配實務講解。這些正好是我目前工作上非常需要了解的內容。
🛡️ 從攻擊視角掌握資安防護精髓
講師的教學方式非常豐富,不只侷限於課本內容,而是從多個角度搭配實際案例來說明重點。印象最深的是在講解「程式撰寫的資安防護」時,講師不只是單純地說明理論與原則,而是透過實際的攻擊範例,來展示網站在有防護與沒防護時的差別。透過這樣的實作演示,我能夠更直觀地理解各種漏洞的成因與攻擊手法,也學會了如何在開發階段就建立正確的安全意識。這對我特別有幫助,因為我在工作中經常需要修補系統漏洞、分析滲透報告。課程讓我更清楚地了解滲透測試人員在檢測時的思維與方式,能更有效地從防禦角度思考問題,預先避免潛在風險。這樣的實務教學方式,讓我在資安防護上不再只是照著規範執行,而是真正了解背後的邏輯與意義。
🔍 Proxy 工具實戰應用發現潛在弱點
讓我印象深刻、甚至覺得意想不到的收穫,是學到了 Proxy 工具在滲透測試中的進階應用。以前我只知道這類工具能攔截封包做基本分析,但在課程中,講師深入示範了如何利用 Proxy 來模擬實際攻擊、測試網站的安全防護機制,這才讓我意識到這類工具的潛力。透過上課,我發現可以在專案系統上線前,先用這個工具自行進行測試,檢查是否存在漏洞或防護不足的地方,這不僅能提早發現問題,也能減少上線後修補的時間與成本。上完課的隔天,我立刻將這些方法運用到工作中,重新檢查過去負責的專案系統,找出一些過去未注意到的潛在弱點。實務操作的經驗,也幫助我在考證過程中,能更快速地判斷並找到問題的答案。
🚀 資安課程助學員快速理解攻擊手法強化防護爭取升遷
這門課對我工作的幫助可說是立竿見影。回到公司後,我剛好收到幾份滲透測試報告需要修補漏洞,便立刻回想課堂上學到的觀念與技巧。以前看到這類報告時,常需要花時間去理解攻擊手法與漏洞成因,但現在我能更快掌握滲透人員的思維角度,也能準確判斷問題所在,迅速找到程式中需要修補的部分並完成防護強化。更重要的是,這次的學習讓我對資料防護與網路架構的整體概念有了更深入的理解,能夠以更全面的視角來思考系統安全。我現在也能更直觀地提出自己的建議與想法,並主動分享課程中學到的資安觀念與防護技巧。最後,我希望自己能順利在下個月取得 CASE .NET 的證照,爭取公司提供的額外獎勵與升遷機會。
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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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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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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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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？
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
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
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
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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EC-Council 認證加持：資安思維升級，為政府專案提出安全改善建議
恆逸開課時間查詢：https://www.uuu.com.tw/Course/Show/1500/1
恆逸學員嚴紹瑋：產業背景：資訊科技與系統整合服務產業
工作職務內容：使用 Spring 框架進行後端程式開發及維護
🚀
提升 Java 核心基礎與安全效能
平時工作主要使用 Java 進行開發設計，因此希望透過此課程進一步強化核心基礎與程式設計思維，並在開發過程中兼顧效能與資訊安全。
🔒
資安實作理解與工作連結
授課講師將許多抽象的資安理論，轉化成淺顯易懂的範例，例如透過 SQL Injection、XSS、Session Hijacking 等攻擊手法示範，並讓我們實際操作演練，使我能清楚理解安全漏洞的成因，以及在程式設計時該如何修改程式或進行設定以防堵。這樣一來，我不僅知道「要注意資安」，更能真正理解為何要這樣做，以及不做可能帶來的後果。另外，講師也很願意回答問題，不管是課堂上操作卡住，或是我提出與工作相關的情境，他都會耐心說明，甚至給出一些我平常可能想不到的建議。這對我幫助很大，因為我可以馬上將學到的東西與自己的工作串聯起來。
⚙️
資安實戰演練助我工作防護
我印象最深的是講師在示範 SQL Injection 的單元。他先給我們一個看似普通的登入表單，接著在輸入的字串中插入一些 SQL 指令，竟然就能繞過驗證、直接登入系統。這讓我立刻聯想到工作上常撰寫的查詢語法，如果沒有做好輸入驗證或參數化處理，很可能就會被攻擊者利用。另外，課程中也提到 XSS（跨站腳本攻擊）。透過講師實際示範將惡意程式碼嵌入網頁，再看到使用者端 cookie 被竊取的過程，我才真正理解到「前端輸入驗證」與「後端過濾」的重要性。這些都是課程中我覺得最實用、最有收穫的地方。
🎯
資安思維融入開發實踐
目前工作上參與的都是政府機關的大型專案，對於資安的要求非常嚴謹。透過此課程，讓我平時開發時，除了功能本身能否正確執行外，也會進一步思考這樣的設計是否存在漏洞，並且在專案開發過程中，我能主動提出安全性改善建議，也能協助同事檢查程式碼是否存在潛在風險。以前在設計 SQL 語法時，主要只考慮查詢效率及撰寫的便利性，很少想到安全性問題。經過此課程後，我將課堂中學到的參數化查詢與輸入驗證套用到專案中，在撰寫 SQL 語法時，盡量避免使用字串拼接的方式，並加強輸入檢核，有效避免了 SQL Injection 的風險。取得 EC-Council 的認證，代表我具備一定程度的資安知識，雖然公司並無明確規定加薪或升遷，但我相信對於往後的職涯肯定有所助益。
索取課程優惠：https://www.uuu.com.tw/Forms/CourseInfoRequest?courseId=CASEJava&mediaSrc=104
Claude Code Subagent怎麼用？3分鐘建好第一個子代理，判斷何時該多Agent分工
一個任務想同時檢查安全性、效能和測試，只能一件一件問AI？本文說明Subagent（子代理）的分工模式，帶你用一個Markdown檔建立第一個官方Subagent，再用一張表判斷什麼任務適合多Agent協作。本文節錄自《Claude Code全攻略》。
文／曾慶良（阿亮老師）
本文目錄（點擊可快速前往）
什麼是Subagent？官方Subagent、自製Orchestrator差在哪？建立第一個官方Subagent：直接寫.claude/agents/檔案Subagent適用情境：什麼任務適合多Agent協作？【進階提示詞】讓Claude Code幫你建好Orchestrator
編按：本文收錄Subagent觀念與官方Subagent實作；以Python自製Orchestrator的逐步教學未收錄，文末附「進階實作提示詞」，可直接讓Claude Code幫你建好。
什麼是Subagent？官方Subagent、自製Orchestrator差在哪？
一般使用Claude Code的互動是一對一的：你問一個問題，Claude回答，然後再問下一個。
Subagent（子代理）改變了這個模式：
你的指令
↓
Orchestrator Agent（協調者）
├──> Subagent A：分析安全性
├──> Subagent B：分析效能
└──> Subagent C：分析測試覆蓋率
↓（三個同時執行）
Orchestrator 收集結果，合併報告
（圖／博碩出版《Claude Code全攻略》）
為什麼要用多Agent？
速度：3個任務同時跑，比依序執行快3倍
專注：每個Agent只做一件事，提示詞更精準
隔離：一個Agent失敗不影響其他Agent的結果
規模：一個人管不完的工作，交給Agent軍團
「Subagent」其實有兩種
在Claude Code的語境裡，「Subagent／子代理」這個詞指兩件不同的東西，別混在一起：
官方Subagent自製Orchestrator本體.claude/agents/*.md 定義檔（YAML frontmatter + system prompt）你自己寫的Python腳本執行方式在互動session內，由主Agent自動委派或你明確指名用 claude --print 開多個獨立進程平行呼叫上下文每個Subagent有獨立context，結果回傳主對話每個進程完全獨立，由腳本收集輸出適合重複使用的專職角色（審查員、測試員、文件寫手）大量平行任務、CI/CD整合、跨專案批次處理
官方Subagent是Claude Code內建、最正規的子代理機制（下文會帶你從零建立）；自製Orchestrator則是當你需要一次派遣大量Agent、或把Claude塞進自動化管線時用。
建立第一個官方Subagent：直接寫.claude/agents/檔案
若走「Python orchestrator + --print CLI」的程式化路線，可以一次派遣大量Agent平行工作。但你的第一個Subagent不應該寫Python——官方Subagent只是一個Markdown檔案，3分鐘就能建好。
舊版備註：舊版Claude Code曾提供 /agents 互動式精靈（7步驟引導建立Agent），該精靈已於v2.1.198（2026-07-01）移除。現在的做法是直接建立定義檔，反而更快、更透明；細節以官方文件為準。
官方Subagent的本體是一個放在以下位置的Markdown檔案：
位置範圍適合場景.claude/agents/（專案根目錄下）只有目前專案能用跟專案綁定的Agent（如Flask app的API tester）~/.claude/agents/所有專案都能用跨專案通用的Agent（如「程式碼審查員」）
第一次練習建議放專案級，玩壞了不會影響其他專案。
建立資料夾與定義檔
# Windows PowerShell（在專案根目錄下）
New-Item -ItemType Directory -Force .claude\agents
notepad .claude\agents\security-reviewer.md
# macOS / Linux（在專案根目錄下）
mkdir -p .claude/agents
nano .claude/agents/security-reviewer.md
（圖／博碩出版《Claude Code全攻略》）
security-reviewer.md 完整內容（可直接貼）
---
name: security-reviewer
description: 安全性審查專家。當使用者要求檢查安全漏洞、SQL injection、硬編碼密碼、eval/exec 濫用、輸入驗證問題時使用此 agent。
tools: Read, Grep, Glob
model: sonnet
---
你是一位資安專家，專門審查 Python 程式碼的安全性。
分析範圍：
- 注入攻擊（eval、exec、shell injection、SQL injection）
- 敏感資料處理（明文密碼、硬編碼金鑰、個資）
- 不安全的函式使用
- 缺少輸入驗證
輸出格式：Markdown 報告，每個問題標注嚴重度（🔴嚴重/🟠中等/🟡輕微）、檔案與大約行數、問題描述、具體修正建議。
只報告確定的問題，不要猜測。
（圖／博碩出版《Claude Code全攻略》）
frontmatter欄位說明：
欄位作用填寫要點nameAgent的識別名稱小寫加連字號，如 security-reviewerdescription決定觸發時機主Agent根據這段描述判斷「什麼時候該委派給它」，把使用情境寫清楚tools允許使用的工具最小權限原則：安全性審查只需要讀（Read、Grep、Glob），不給Write/Edit/Bashmodel使用的模型sonnet（平衡，推薦）/ opus（最強）/ haiku（最快最省）/ inherit（跟主Agent相同）
模型怎麼選：安全性審查建議sonnet（對應目前的claude-sonnet-5）——haiku（claude-haiku-4-5）太簡略容易漏掉細節；opus（claude-opus-4-8）或旗艦fable-5留給真正需要深度推理的任務，這類審查用不到。
觸發你的Subagent
存檔後重新啟動Claude Code（讓它重新讀取agents資料夾；是否需要重啟以實際版本為準），有兩種觸發方式：
自動委派：你的要求符合description描述時，主Agent自動把工作交給它
明確指名：直接說「用security-reviewer幫我審查calculator.py」
這裡拿calculator.py當練習對象，裡面故意留了eval()、shell=True等資安問題。你也可以換成手邊任何一支.py。
[模擬]觸發該Agent的對話：
> 用 security-reviewer 幫我審查 calculator.py
● security-reviewer(審查 calculator.py 的安全性)
完成
發現 2 個問題：
嚴重：calculate_from_string 使用 eval() 執行未驗證輸入
存在任意程式碼注入風險，建議改用 ast.literal_eval()
中等：run_calculator_script 以 subprocess.run(..., shell=True) 執行外部指令
若 script_path 來源可控則有 shell injection 風險，建議改為 shell=False 並拆成清單
（圖／博碩出版《Claude Code全攻略》）
官方Subagent vs.自製Orchestrator：什麼時候用哪個？
你的目標推薦方式第一次建Subagent練手.claude/agents/定義檔（本文示範）重複呼叫同一個專職Agent.claude/agents/定義檔即可一次平行派遣3+ 個AgentPython orchestrator整合進CI/CD pipelinePython orchestrator跨專案複用同一套Agent定義檔放~/.claude/agents/
結論：先用定義檔把「一個Agent一個職責」的概念跑通；自製Orchestrator是進階用法，學會了能應付更大規模的協作場景。
Subagent適用情境：什麼任務適合多Agent協作？
不是所有工作都適合Subagent架構。這張表幫你判斷：
情境建議架構原因分析一個檔案的bug單一Agent任務小，不值得overhead同時分析多個面向（安全/效能/測試）Multi-Agent面向獨立，可平行處理50個檔案，每個需要翻譯Multi-Agent大量獨立子任務寫一個複雜的功能，步驟有依賴單一Agent步驟有前後依賴，無法平行每天掃描新增的PR定時Orchestrator結合Routines定時執行跨語言文件翻譯（10種語言同時）Multi-Agent（10個）語言翻譯互相獨立
核心原則：任務之間沒有依賴關係、可以獨立完成，才值得用Multi-Agent。
【進階提示詞】讓Claude Code幫你建好Orchestrator
複製以下提示詞，直接貼進Claude Code開始操作。提示詞裡的檔名／路徑是示意，請換成你自己專案裡實際存在的。
開始前，請先確認兩件事：
系統已裝Python 3——Orchestrator是Python腳本。先驗證 python --version（沒反應試 py --version）。
claude指令在PATH裡——腳本會呼叫claude。先在終端機直接打 claude --version，確認叫得動。
Step 1：建立Orchestrator腳本
請幫我建立 orchestrator.py，能夠同時啟動 3 個子 Agent 分別執行：安全性掃描（偵測硬編碼密碼和 SQL injection）、效能分析（統計函式長度和巢狀層數）、測試覆蓋率報告。完成後合併三份報告輸出總結。
Step 2：執行並驗證結果
請執行 orchestrator.py，等待所有子 Agent 完成後，顯示最終整合報告，並標出最需要優先修正的問題。
節錄自：博碩文化《Claude Code全攻略：從一句話到部署上線，打造你的AI Agent開發團隊》／曾慶良（阿亮老師） 著
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ITE嵌入式系統軟體開發專業人員怎麼準備？報考資格、考科與辦證規則
嵌入式系統軟體開發結合硬體控制、程式設計與整合測試。準備 ITE 鑑定時，先分清學習建議與正式報考資格，再依官方簡章核對考科、費用及證書申請條件，避免沿用舊資料或誤算個人期限。
本文目錄
適合職務、用途與正式資格
兩科範圍、題型及及格條件
報名、費用與特殊需求
成績、電子證書與待確認規則
練習與行動任務
常見問答
官方資料與查核日期
適合職務、用途與正式資格
官方列出的職業方向，包括嵌入式系統設計、程式設計與測試，以及軟硬體整合測試。假設你要讓感測器讀值、顯示溫度並發出警示，就會同時碰到這些工作。建議先能閱讀簡單的 C 程式，理解二進位、基本電路與 Linux 操作。這是學習建議，不是報考門檻。
依2026年1月版簡章，報考資格為中華民國國民，或具有合法外僑居留證的非中華民國國民，未列學歷及年資要求。應具備基礎電腦操作能力。一般報名不用交照片，考試要帶具照片的身分證件正本，例如國民身分證或駕照；外籍考生的應試證件請先向主辦確認。
這項鑑定由電腦技能基金會主辦及執行，簡章列資策會負責規範制定。它可以作為能力及求職參考；官方介紹頁的政府採認資料有特定歷史年度，不能直接當成今年的優惠，也不能把證書當成法定執業許可。報名前請核對官方入口與最新公告。
兩科範圍、題型及及格條件
現行人員別包含兩科：嵌入式系統技術，代碼 IEA；以及嵌入式系統的開發平台與工具，代碼 IEX，平台為 Embedded Linux。前者涵蓋硬體、介面與系統軟體，後者涵蓋核心、驅動、人機介面及開發環境。不要套用舊版 Windows CE 二選一的資料；完整範圍請看官方規範。
兩科都是電腦化學科測驗，各40題，單選與複選混合，每題2.5分，答錯不倒扣。每科90分鐘、滿分100分，各達70分才合格，不能用兩科平均替代。複選是否部分給分尚待確認，不能自行假設。每科原價NT$1,600，兩科合計NT$3,200，未含手續費與證書費。
技能規範PDF未標年度，2026修訂狀態待確認；測驗為中文，專有名詞視需要附英文，無程式實作術科。成績依2026簡章取小數第1位，FAQ寫第2位，待官方統一。
報名、費用與特殊需求
考試每年分季舉辦，各季報名與考試日期以官網最新公告為準，報名前請先上網查詢。線上選考區及科目後，依當次繳費單完成付款並查核狀態；20人以上團體報名請洽窗口。北、中、南都有試區，完成報名後不能更換考區，考前3天登入查場次座位。
有身心障礙補助或特殊服務需求，請在報名時提出證明，別等到考試當天；補助是每年ITE／EEC合計2考科。一般報名不退費，特定不可抗力事由可依簡章申請延期1次。個人繳費截止、補助文件與場次要依當次系統及主辦回覆確認。
成績、電子證書與待確認規則
學科交卷後即顯示成績，考後10個工作日後可查詢並辦理證書服務。現行採電子證書；單科合格不等於已領到人員別證書，兩科合格後仍須申請。單科組合有3年限制，但起算措辭有差異，請向主辦核對個人期限；人員別效期、定期換證、持續教育及一般重考限制，本次未查得明確規定，不能自行推估。
成績公布起算為鑑定結束次工作日起10個工作日。一般證書申請約1個月，急件3工作天，以個人申請狀態為準；費用及登入後狀態待確認。成績複查於鑑定結束次工作日起10日內書面提出，每科NT$200，以1次為限。
仍需向主辦確認的項目包括：技能規範修訂狀態、成績小數位、單科組合期限起算、人員別證書效期／換證／持續教育、複選計分、一般重考限制、證書費與申請狀態、當次付款方式、當年度行政主管機關與採認效益，以及外籍應試證件、補助送件和個人場次。未查得明文的項目不自行推估。
練習與行動任務
本堂不安排正式作答練習，先完成個人報考資訊整理。
行動任務：建立報考檢查表，列出資格、科目、證件、繳費與辦證待查事項，向主辦確認個人條件。
常見問答
問：具備 C 語言能力才可以報考嗎？
答：C 是建議的先備能力，並非簡章所列學歷或修課門檻；正式資格以官方公布為準。
問：兩科平均70分就合格嗎？
答：不可以，各科須獨立達70分；單科合格與取得人員別證書也不同。
官方資料與查核日期
資料查核日期：2026-10-22。試務資料採115年度簡章（2026年1月 V1.0）及官方科目頁；最新考期與規則請至官網查詢，以官方最新公布為準。技能規範未標年度，修訂狀態待確認。技術文件僅補充開發觀念，不代表考試配分。
115年度完整簡章（ITE官方資料）
證照與職業導向（ITE官方資料）
IEA科目頁（ITE官方資料）
IEX科目頁（ITE官方資料）
IEA技能規範（ITE官方資料）
IEX技能規範（ITE官方資料）
大會考報名入口（ITE官方資料）
發證方式（ITE官方資料）
常見問題（ITE官方資料）
CSF測驗服務網（ITE官方資料）
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AI生成數據分析簡報3招搞定！ChatGPT、MassiveMark、Gamma打造最強組合技
還在為數據分析報告與簡報抓狂嗎？只要善用ChatGPT、MassiveMark、Gamma等3大神器，就能搞定數據分析＋簡報設計，從Excel到PPT一條龍完成，馬上開啟你的高效職場模式！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
本文目錄（點擊可快速前往）
【1】ChatGPT分析Excel檔案數據【2】複製ChatGPT分析結果，生成Word報告【3】生成Gamma / PPT簡報
在現今的職場環境中，數據分析已成為決策的重要基礎。但面對龐大的資料集，如何高效整合AI技術，打造「職場組合技」，來提升分析效率與決策精準度，成為提升競爭力的關鍵。
想像一下，你是一家連鎖零售企業的數據分析師，公司希望透過數據來驅動決策，優化銷售策略、提升客戶體驗，並最大化營收。來看看如何透過AI + Excel的組合技，達成這些目標？讓我們一步步拆解應用方式！
【1】ChatGPT分析Excel檔案數據
使用工具：ChatGPT
網址：https://chatgpt.com/
輸入以下指令給ChatGPT：
「協助分析Excel檔案的數據，生成摘要和視覺化圖表，並使用我提供的字型來呈現圖表內容。然後，制定隔年的用戶銷售策略，最後整理成一份Markdown格式的銷售分析報告。」
以下為它整理的結果：
（圖／旗標出版提供）
【2】複製ChatGPT分析結果，生成Word報告
使用工具：MassiveMark
網址：https://www.bibcit.com/en/massivemark
接下來是關鍵的一步，如果你直接複製內容並貼到Word，你僅會得到一個只有「內文」樣式的報告。
全文皆為內文樣式（圖／旗標出版提供）
但如果你希望保留報告的標題層級（標題1、標題2、標題3…，如下圖）。首先，你必須透過點擊複製按鈕取得報告內容，此時複製到的文字是「Markdown格式」的資料。
【什麼是Markdown格式？】Markdown是一種輕量級標記語言（lightweight markup language），也就是簡單、結構化的格式，能讓報告結構更清晰。
使用標題樣式可於左側看到大綱（圖／旗標出版提供）
一般對話中的複製按鈕和畫布中的複製按鈕（圖／旗標出版提供）
接著，透過一個免費的線上轉換工具──MassiveMark，自動產生有大綱層級的Word文件，減少手動編輯的時間。
免費的線上轉換工具──MassiveMark（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
最後，再將之前生成的圖表，下載成圖檔、添加到Word文件，一份銷售分析報告就完成啦！
【AI生成Word報告的優勢】‧ 一鍵輸出完整分析，包含數據摘要、趨勢分析、視覺化圖表‧ 提供具體的商業策略，協助決策者擬定行動方案‧ 快速下載報告，減少手動整理時間
【3】生成Gamma / PPT簡報
使用工具：Gamma
網址：https://gamma.app/
「除了Word報告外，AI也能生成簡報嗎？」只要準備好報告後，可以將報告內容直接丟給AI簡報生成神器──Gamma。不到幾秒鐘的時間，簡報就完成了，而且還非常有設計感！要再進一步編輯也沒問題。來看看如何操作吧！
點擊「新建AI」免費註冊完Gamma後，從首頁開始建立AI簡報。點擊「匯入檔案或網址」( 也可點擊「貼上文字」) ，並上傳剛剛建立的Word檔案（圖／旗標出版提供）
選擇 「簡報內容」，免費版一次最多可生成10張卡片，挑選喜歡的主題後點擊「產生」（圖／旗標出版提供）
一份銷售分析簡報就完成啦！（圖／旗標出版提供）
一起來看看生成的結果如何吧！
【Before】條列式的數據摘要
【After】自動改以卡片式呈現
（圖／旗標出版提供）
【Before】表格式的產品分析
【After】自動轉成圖表形式，而且還是互動式圖表！游標移上去可看到詳細數據
（圖／旗標出版提供）
【Before】表格式的產品分析
【After】美化過的表格樣式。也可能維持原有表格形式（AI生成，每次結果都可能不同！）
（圖／旗標出版提供）
版面配置十分豐富，還有AI自動生成的圖片，讓畫面不呆版！
（圖／旗標出版提供）
若想展示簡報，點擊右上角的「展示」按鈕即可。
點擊「展示」（圖／旗標出版提供）
進入簡報模式（圖／旗標出版提供）
Gamma簡報也能下載成PowerPoint檔案，十分方便！
點擊「分享」、「匯出」、「匯出至PowerPoint」、「完成」 （圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
Gamma是一款免費註冊即可使用的線上簡報工具，並且提供中文介面，讓使用者能輕鬆上手。使用AI生成簡報時會消耗點數，但新用戶註冊後可獲得免費試用點數，讓你能直接體驗AI簡報的強大功能。免費版限制每次生成最多10張簡報卡片，但仍可手動新增與編輯內容。若對AI生成的內容或設計不滿意，可自由調整版面配置、圖片、圖表等。如果你還沒試過Gamma，強烈推薦你體驗看看！這麼方便的AI簡報工具，真的不能只有我知道啊！
AI讓數據分析更高效、更精準，現在就開始應用，提升你的職場競爭力吧！
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
本文目錄（點擊可快速前往）
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。
有任何收穫或想分享的，都來和大家一起聊聊吧！