104學習

單晶片程式設計

這項技能指的是針對微控制器(MCU)進行軟體開發與編寫,主要用於控制電子設備的運作。具備這能力表示能獨立設計、調試及優化嵌入式系統軟體,提升產品效能與穩定性。應用範圍廣泛,包括家電、自動化設備、醫療器材及物聯網裝置。由於硬體資源有限,需具備良好的程式結構設計與效率優化能力,是電子工程、軟體開發及自動化產業中極具價值的專業技能。

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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

Linux Socket網路程式設計【本課程為線上課,報名後專員會提供上課資訊】
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軟體工程師就業培訓
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AI 商業數據與工作應用實戰:分析、報表與決策支援【09/30】
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精選證照

考取專業證照,讓能力被市場看見

ICTP計算機程式語言能力國際認證 |
當全球各國與地區將CTP (Computational Thinking for Programming,運算思維與程式設計) 納入教育發展戰略,並視其為科技與經濟成長的關鍵驅動力時,運算思維與程式設計已成為現代科技教育中不可或缺的核心能力。 (ICTP)Programming for Information and Communication Technology Programs 計算機程式語言能力國際認證為專為程式設計入門者設計,旨在培養其基礎編程能力,並奠定運算思維的扎實基礎,以提升其在數位時代的競爭力。
Global Learning and Assessment Development (GLAD)
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
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
進階軟體設計專業人員 |
進階軟體設計專業人員證照旨在驗證持有人具備高階軟體設計與開發能力,涵蓋系統分析、架構設計、程式撰寫及測試等關鍵技術。持證者能有效運用物件導向設計原則及軟體工程方法,解決複雜問題並提升軟體品質與維護性,適用於大型專案開發與團隊協作,提升職場競爭力與專業價值。
財團法人中華民國電腦技能基金會
Scratch程式設計與邏輯思考 |
Scratch 程式設計與邏輯思考: 通過 Scratch 平台,培養程式設計和邏輯思考能力,適合初學者入門,創建互動式故事和遊戲。 Scratch是一種視覺化的編程語言,旨在以有趣和互動的方式教授編程概念和邏輯思維。對於初學者來說,Scratch尤其適合作為學習編程的起點。通過Scratch,學習者可以理解基本的編程概念,培養邏輯推理能力,為未來的編程學習打下堅實的基礎。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
AIATCE 工程級認證:LLM的行政任務應用 |
「從演算法開發到模型落地,實踐 AI 解決方案」 工程級認證針對技術開發人員,著重於資料科學實務、模型訓練與系統部署的落地技術,要求應試者具備動手解決真實場域問題的能力。 核心目標:做 AI (Engineering) 適合對象:資訊工程師、資料科學家、AI 研發工程師、數據分析師。 評估範疇: ◆ 核心技術:要求具備程式設計(如 Python)基礎,以及資料處理、機器學習與深度學習的演算法應用能力。 ◆ 實戰落地:強調在真實資料集上進行模型的訓練、超參數調優、部署與效能評估等完整工程技能。 ◆ 場域解決:必須具備將業務問題轉化為技術問題,並提出有效模型解決方案的能力。
台灣人工智慧學校

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從基礎電學到晶片設計與微電腦應用——南港高工電子科:培育跨領域機電控制與電路設計人才

電子科和電機科到底有什麼不同?這是不少國中生在選填志願時常遇到的疑問。南港高工電子科主任支裕文用「30伏特」給出簡單判斷:30伏特以下的直流電屬於電子科的課程學習範圍;30伏特以上的大電力與交流電,則是電機科的專業領域。那麼,電子科究竟在學什麼?一起來認識這門與晶片、電路及智慧科技息息相關的技術專業。 「晶片設計」、「物聯網」、「人工智慧」,串接南港高工電子 南港高工電子科主任支裕文,本身就是技職教育體系出身,畢業於大安高工資訊科與國立彰化師範大學工業教育系,擔任教職後又繼續進修,分別於臺灣科大與成功大學取得碩士與博士學位,在技職教育現場任教已有23個年頭。談起投身技職教育的契機,支主任笑說,當年讀書時代擔任競賽選手時,同儕間經常互相討論,把自己摸索懂的技術教會身邊同學,那種成就感悄悄在他心底扎下了根。「把原本不會的人教到懂,是一件很幸福的事。」懷抱著這份初衷,投入教育界,引導國中剛畢業的孩子從最基本的一顆小零件開始,一步步推開當前最熱門的科技與晶片控制大門。 若要用三個關鍵字形容南港高工電子科的教學主軸,支主任點出「晶片設計」、「物聯網」與「AI人工智慧」。課程不僅結合軟體程式與硬體電路,更教導學生將邊緣運算晶片結合感測器,讓日常生活中的各類電子裝置,都能具備獨立判斷與運作的智慧能力。 循序漸進的三年地圖:從手工焊接到智慧晶片應用 高一奠定手作與電學基礎:基本電學、程式設計實習、基礎電子實習,理論課從基礎電學的電壓、電流與電阻…等原理切入;實習課則以「基礎電子實習」為主,先學會怎麼使用儀器及手工具,例如:三用電表、函數波信號產生器、示波器、電源供應器…等儀器量測,以及尖嘴鉗、斜口鉗、剝線鉗與手工焊接等基本手工具。高一學生會接受輔導,考取勞動部「工業電子丙級」技術士證照。另外,還有一門「程式設計實習」則以 C 語言為主,並適時導入近年主流的 Python 語法,為軟體能力扎根。 高二深入電腦結構與晶片設計:課程邁入進階的「數位邏輯設計」、「微處理機」與「電子學」等理論科目,並搭配實習課程,實習課程方面接觸可程式邏輯晶片(CPLD/FPGA);單晶片微處理機實習則引導學生使用 Arduino UNO與ESP32 單晶片。這一年也安排電腦繪圖實習,教學生用CAD軟體自行繪製線路,並實際雕刻、製作出專屬自己的應用電路板。 高三系統整合與智慧專題實作:將所學全面整合於「專題製作」與「介面電路」控制。學生運用「邊緣運算晶片」,打造智慧溫控、空氣品質監測、人臉與物件辨識,甚至人機互動猜拳遊戲等實用的系統。在高三期間更輔導學生挑戰難度更高、升學更具加分優勢的勞動部「數位電子乙級」技術士證照。 圖片:學生課堂中實作作品 在校生心聲:在同儕互助與反覆除錯中看見成長 國小就曾接觸過機器人課程的林同學分享,國中畢業時因累積了動手做的經驗,在家長鼓勵下選擇就讀南港高工電子科。身為科內少數的女同學,她不僅在班上名列前茅成績優異,更代表學校參與校外FRC機器人競賽。 而國中時期透過國中技藝班培訓,接觸電子領域,進而選拔為選手的蔡同學,則展現出過人的動手能力。他表示自己最喜歡實習課,尤其是細膩的手工焊接,把零件整齊排列焊在板子上的專注過程,讓他充滿成就感。「雖然電路接錯或晶片不動時很挫折,但只要靜下心來檢查線路、向老師請教,一定能找出盲點。」蔡同學認為,不用害怕一開始什麼都不懂,持續動手做就能克服恐懼。 學以致用:技藝由心 – 愛在服務  培養多元價值觀 技術型高中學生畢業後都會有一技之長在身上,港工電子科每年都會辦理服務學習活動,包含服務活動與營隊活動,運用自己所學,發揮專長,學以致用,將所學回饋社會。 升學管道多元暢通:培育能解決問題的研發人才 南港高工電子科畢業生的升學與就業進路十分寬廣。支裕文主任指出,科上畢業生有超過九成以上選擇繼續升學。升學管道涵蓋普通大學與科技大學的「特殊選才」、「技優保送」、「技優甄審」(技能(藝)競賽獲獎或持乙級證照加分)、「甄選入學」與「登記分發」,可銜接普通大學或科技大學電子工程系、資訊工程系、電機工程系與光電工程系等熱門科系。 對於未來就業,支主任強調,臺灣資通訊與半導體供應鏈完整,基層技術人員與工程師需求始終居高不下。「我們期許學生未來能朝向『研發工程師』發展,不論是寫韌體、寫軟體或設計電路硬體,均具備動腦解決問題的能力,未來的職涯舞台與薪資天花板才會更高。」 支主任最後建議國中生,就讀電子科不需要國中就是數理天才,但一定要具備「喜歡動手、願意動腦思考、不怕犯錯與除錯的耐心」的態度。只要對科技硬體充滿好奇、不怕複雜線路與繁雜的運算邏輯且願意接受新事物與新挑戰,南港高工電子科將會是引導學生將興趣化為專業技術的最佳跳板。 開箱電子科學習日常!更多科系探索,歡迎追蹤104高職生IG 在 Instagram 查看這則貼文 104高職生(@104v.hs)分享的貼文
【104職場力】

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。
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從工業配線到智能控制——大安高工電機科:兼具強電配線與弱電控制的專業課程

從傳統電力配線、馬達控制,到物聯網、人工智慧與工業自動化,電機技術早已深入現代生活與科技產業。位於臺北市的大安高工電機科,透過循序漸進的專業課程,讓學生從基礎電學出發,逐步掌握電路設計、程式控制與跨領域整合能力。 深耕技職教育26年,培養兼具理論與實作的電機人才 投入技職教育已有26年的張益華主任,最初於大安高工電機科進行教育實習,親眼見證學生透過動手實作建立自信,也因此確立投入技職教育的方向。後來取得國立臺灣科技大學電機工程研究所控制組博士學位,將學術理論與教學實務相互結合,持續培育電機專業人才。 談到電機科與電子科的差異,張主任以「電機提供動力,電子處理訊號」簡單說明。電機科著重電力應用、設備驅動與控制技術,但隨著產業自動化,兩者的專業界線逐漸融合。 如今,大安高工電機科不僅教授傳統工業配線,更延伸至PCB電路板設計、單晶片控制、物聯網及機器手臂操作等領域。張主任以「知識築基、實作淬鍊、專業賦能」三個關鍵字,概括科上的教學理念,期望學生不只理解原理,更能將技術應用於實際問題。 從基本電學到PLC控制,循序建立電機專業能力 高一課程以「基本電學」及「基礎配線實習」為核心,學生先理解電路原理,再從開關、燈具等簡單電路開始練習,逐步熟悉電路圖判讀、導線連接及電路量測。 「沒有確認,就不能送電。」張主任特別強調實習安全的重要性。除了正確操作,學生也必須學會檢查線路、判斷異常,培養獨立排除故障的能力。 進入高年級後,課程逐漸深入「電機機械」與「PLC可程式控制實習」,學習馬達、變壓器的運作原理,並透過撰寫控制程式,讓設備依照設定條件自動運作。 此外,「智慧居家監控實習」與「微處理機控制實習」則結合感測器、物聯網通訊及程式設計,讓學生從傳統強電配線跨足弱電控制,逐步具備智慧自動化系統的整合能力。 圖片:學生實作課程 課堂知識延伸專題製作,展現創意與解決問題的能力 高三洪同學回顧三年學習,最令他印象深刻的是與同學合作完成遊戲開發專題。團隊受到《瑪利歐》等2D遊戲啟發,嘗試跳脫傳統跳躍、閃避障礙的玩法,設計出透過交換位置來進行闖關的遊戲機制,最終獲得科內小專題第一名。 洪同學分享,最大的挑戰在於將課本理論轉化為實際作品。過程中雖然運用ChatGPT協助開發,但仍需要具備足夠的專業知識,才能判斷AI提供的內容是否可行,並持續修正。 相較之下,陳同學更偏好理論課程。家人從事半導體相關工作,讓她有機會接觸科技產業,進而選擇電機科。她坦言,自己並非特別擅長實習,尤其在智慧居家監控課程中,從零開始學習程式設計曾讓她感到吃力,所幸透過觀察與請教同學,逐步理解操作方式。 兩位學生的經驗也反映出,電機科並非只有動手實作,理論理解、邏輯思考與團隊合作,同樣是不可或缺的學習能力。 圖片:洪同學遊戲開發成果圖 從證照培訓到全國競賽,累積專業技術與實戰經驗 除了課堂學習,大安高工電機科也規劃完整的技能檢定輔導,包含工業配線、室內配線、工業電子丙級,以及數位電子乙級技術士證照,協助學生逐步累積專業能力。 競賽培訓則採取「平時扎根、專項培訓、經驗傳承」模式,由教師發掘具潛力的學生,透過課後訓練、模擬競賽及學長經驗分享,延續科上的技術傳承。 在全國工業類學生技藝競賽中,大安高工電機科於108至112年連續五年獲得工業配線金手第一名,114年再度奪冠。 專題實作同樣成果亮眼,例如「AI視覺辨識—自動收羽球機」獲得114年全國專題實作競賽第一名,「限高之眼—車道智慧辨識系統」則獲得佳作,展現學生結合AI、感測與自動控制技術的能力。 圖片:學生專題成果|AI視覺辨識—自動收羽球機 升學與就業選擇多元,電機工程延伸至半導體與智慧製造 電機科畢業後,學生多選擇繼續升學。根據張主任分享,科上國立科技大學錄取率達90%,其中國立臺灣科技大學、國立臺北科技大學及國立臺灣師範大學三校錄取率合計達60%。 未來發展也不侷限於傳統電力產業,隨著專業進一步分流,可朝半導體與IC設計、資通訊、綠能、智慧自動化、機器人及AI等領域發展。 受訪的陳同學與洪同學,目前也都以國立臺灣科技大學電機工程系為升學目標,期望延續高中所累積的專業基礎。 選擇電機科,興趣與邏輯思考比追逐產業熱潮更重要 什麼樣的學生適合電機科?張主任認為,喜歡動腦、願意動手,並且對科技充滿好奇、遇到問題願意嘗試解決的學生,都值得考慮。 洪同學則提出另一個觀點。他認為,不應只因半導體產業熱門或薪資前景而選擇電機科,更需要了解實際學習內容,確認自己是否願意長期投入。 張主任也提醒家長,選擇技職教育,不只是選擇科系名稱,更要理解孩子的興趣、性格與學習方式。電機科既需要扎實的理論,也需要反覆實作與面對挫折的耐心。 從一條電路的連接,到整套智慧系統的開發,大安高工電機科讓學生在三年中逐步累積專業知識與實作經驗。正如張主任所言:「選電機,不只是學一項技術,而是培養解決問題、跨域整合與面對未來的能力。」 開箱電機科學習日常!更多科系探索,歡迎追蹤104高職生IG 在 Instagram 查看這則貼文 104高職生(@104v.hs)分享的貼文
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不只是寫程式,更讓晶片活起來!——大安高工電子科:用電路板與程式碼,培育科技工程人才

從智慧型手機、電腦到人工智慧與半導體晶片,電子技術早已融入現代生活,更是推動科技產業發展的重要基礎。位於臺北市的大安高工電子科,以印刷電路板設計與實作為核心,結合電子電路、微處理機及程式設計,培養學生從電路設計到電子產品開發的專業能力。 曾是金手獎得主,張洧主任將業界經驗帶進教室 投入電子領域教學超過20年的張洧主任,學生時期便曾擔任工科賽的選手,並榮獲金手獎。專科畢業後,他進入業界擔任無線通訊產品研發工程師,卻在工作過程中深刻體會專業知識的重要性,因此重返校園,取得國立臺灣科技大學電子工程系系統組碩士學位,隨後投入技職教育,將產業經驗傳承給學生。 談到電機、電子與資訊科的差異,張主任說明,三者雖然具有相似的專業基礎,但學習重點各有不同。電機科偏重馬達原理、工業配線及室內配線;電子科著重電路設計、半導體設計、微處理機與程式應用;資訊科則更深入軟體開發、資料結構及網路通訊。 一片電路板如何誕生?親手體驗PCB設計、製作與焊接 「印刷電路板設計與實作」正是大安高工電子科最具代表性的核心特色。電子科不只是學習電路原理,更重視將設計轉化為實體作品的能力。 學生透過「電腦輔助設計實習」結合「電子學實習」,每個人都必須親手製作一片微控制器電路板。從基礎電路圖設計、雙面電路板繪製,到曝光、顯影、蝕刻及鑽孔,再由學生自行焊接電子零件並進行功能測試,完整體驗印刷電路板從設計到製作的流程。 這項課程讓學生不再只是看著課本上的電路圖,而是透過實際操作,理解電子元件如何連接、電路如何運作,以及如何檢查與排除問題,逐步建立電子產品開發所需的基本功。 圖:電子科學生電路板成果 讓晶片聽懂指令!結合程式設計、影像辨識與手機遙控 除了電路板製作,大安高工電子科也將程式設計與晶片控制融入課程,培養學生的軟硬體整合能力。 高二從「可程式邏輯設計實習」開始,建立基本邏輯電路設計能力,再透過「單晶片微處理機實習」,認識微處理機架構及操作方式。到了高三,則進一步透過「微電腦應用實習」,結合周邊電路,實現影像辨識、遠端遙控及資料傳遞等功能。 此外,科上也安排「行動裝置應用實習」與「介面電路控制實習」,讓學生嘗試開發簡易手機應用程式,學習數值計算、資料分析及藍牙遙控等功能。 從電路設計到程式控制,學生不僅理解電子設備的運作原理,也能進一步學習如何透過軟體指令控制硬體,讓電子技術與日常生活中的智慧裝置產生連結。 圖:電子科高三專題成品|絃動機心:小提琴自動演奏機器人 證照檢定與技能競賽同步培養專業實力 高一主要輔導學生考取「工業電子丙級技術士」證照,到了高三,若時間與能力許可,也會開設專班輔導「數位電子乙級技術士」檢定。 在競賽選手培訓方面,科上會綜合實習技能檢定與專業科目成績選拔學生,再由各職類指導教師利用課後時間進行專項訓練,並邀請畢業學長分享參賽經驗。透過完整的培訓制度,讓學生在兼顧學科知識的同時,也能持續精進實作技能,累積面對競賽挑戰的經驗。 圖:電子科學生參與工科賽|工業電子 超過95%學生選擇升學,未來接軌半導體與科技產業 大安高工電子科畢業生以繼續升學為主,根據張主任分享,超過95%的學生選擇升學,其中也有不少校友進一步取得碩士學位。 常見升學方向包含電子工程、資訊工程、光電工程及電機工程系,也可依個人興趣選擇半導體工程、電腦與通訊工程、資訊管理或工業管理等相關科系。 在職涯發展方面,電子專業與科技產業關係密切。張主任分享,歷屆校友已有不少人投入電子相關產業,服務企業涵蓋台積電、聯發科、瑞昱、旺宏、Google、雙鴻及康舒等公司,展現電子專業多元的發展可能。 數理好就適合讀電子科?邏輯思考與動手實作同樣重要 對於正在考慮選填電子科的國中生,張主任認為,具備良好數理能力、邏輯概念,喜歡動手操作且不排斥英文的學生,會較適合電子科的學習環境。 不過,剛入學時也難免面臨挑戰。例如「基本電學」涉及物理概念與大量計算,對剛踏進高一的學生會較為抽象;電路焊接則需要反覆練習,才能逐漸掌握操作技巧。 面對學生的學習困難,教師會透過觀念講解、課後練習與實作指導,協助學生建立基礎;當電路發生問題時,也會引導學生依循電路原理,逐步找出錯誤原因。 從一片電路板的設計,到程式與晶片的整合應用,大安高工電子科讓學生透過三年的理論學習與動手實作,逐步累積專業能力。電子科不僅是認識電子技術的起點,更是通往未來科技產業的一條學習道路。
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廣達、緯創徵召量子電腦人才!台灣電子五哥研發落地加速搶人

2026-07-19 經濟日報記者王郁倫 記者吳康瑋攝影 由聯合新聞網授權轉載 電子五哥廣達(2382)、緯創(3231)開徵量子電腦工程師職缺,顯示硬體廠商正從前期探索跨入著手研發,廣達徵召人才鎖定量子電腦系統內部架構設計到外部控制電腦數據讀取專才,而緯創徵才範圍更大,從晶片封測到軟硬體整合全面徵才,兩家兆元大廠布局量子電腦策略似乎正與AI伺服器布局有高度一致性。 台灣科技產業下游開始布局量子科技,緯創跟廣達都開始徵召量子科技人才,其中,緯創設定人數無上限,徵求人才內容從硬體系統線路設計、晶片封裝與量測架構、超低溫實驗平台規劃維運、微波控制器設計與讀取到核心量子裝置實驗,如位元相干時間改良(讓電腦運算更穩定更持久),最後是軟硬體整合改良。 緯創徵召量子人才的廣度極大,也凸顯布局量子電腦技術的企圖心,期望從晶片模組到整體系統都掌握。緯創董事長林憲銘日前接受《經濟日報》提問時表示,對量子電腦技術將是自研與投資雙軌並行。 林憲銘更透露,將購買一座32量子位元的超導量子機器,與AI伺服器進行連線運算測試,未來也不排除爭取IBM 等量子系統代工或關鍵零組件製造商機。故此次大舉開出量子電腦職缺,也顯示其自建量子運算中心下半年將加速啟動。 [joblist_plugin title='【緯創 量子相關】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E9%87%8F%E5%AD%90%20%E7%B7%AF%E5%89%B5' amount='1'] 廣達此次開出1~2位量子人才需求名額,強調需要出差,符合業界觀察廣達常派出工程師到美國量子新創Rigetti Computing總部交流合作消息,廣達此次徵才要求主要包括量子硬體系統設計優化、量子控制線路、控制程式及資料分析工具、執行量子實驗做量子系統較準及參數設定,該部分人才技能偏向後段硬體面。 [joblist_plugin title='【廣達 量子相關】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E9%87%8F%E5%AD%90%20%E5%BB%A3%E9%81%94' amount='1'] 金寶電子(2312)與國際大廠SEEQC合作室溫電腦控制平台,在電子業下游跑得相當快,下半年第一版本將展開測試,董事長許介立也透露,除超導體新創,目前也廣泛跟其他技術業者合作比方離子阱,目前投資國外新創已有2~3家,未來會持續透過此方案擴大量子電腦布局。 對此,鴻海(2317)董事張慶瑞表示,台灣產業確實開始動起來!他日前曾發言擔心台灣量子人才環境不足,除缺乏產業留才,導致培育的人才畢業後面臨無處可去,只得去台積電(2330)就職或出國就業窘境。 在政府合併AI新十大建設推動方案中,量子技術已被列為三大AI關鍵技術之一,與矽光子及機器人位階相當,政府也從2022~2026年五年內投入80億元打造業合作平台,建立量子國家隊。 張慶瑞日前接受訪問指出,本土培養的量子人才約有150至200人,畢業後卻面臨沒有量子產業可以效力。該問題能否隨廣達、緯創及工研院都開出量子人才職缺而獲得解決將是未來可關注重點。 [joblist_plugin title='更多【量子電腦】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E9%87%8F%E5%AD%90%E9%9B%BB%E8%85%A6' amount='1']
【104職場力】・AI

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的主要功能Hooks、Skills、MCP、排程都學了,工作卻沒有變輕鬆?作者提醒「工具≠系統」,提供教師、工程師、研究者3種範本與藍圖模板,帶你用Claude Code設計專屬的AI工作系統。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) 工具學完了,系統還沒設計步驟1:盤點你的工作類型步驟2:3種典型使用者的系統設計步驟3:設計你的專屬藍圖步驟4:產出藍圖文件範例:王老師的AI工作流藍圖(教師版成品) 使用工具:Claude Code(需付費方案,免費版不能用) 安裝說明:Claude Code官方安裝說明 不想用終端機:下載電腦版,直接在桌面程式中使用Claude Code 工具學完了,系統還沒設計 學完Claude Code的所有主要功能,但工具≠系統——系統是「哪些任務由哪個工具負責、在什麼條件下自動觸發」的完整答案: 工具系統學了Hooks知道要攔截哪些操作、在哪些專案啟用學了Skills知道要建立哪些技能來服務你最常見的任務學了排程知道要讓哪些工作自動化、每週/每日跑什麼學了MCP知道要接哪些外部服務、接了之後做什麼 本章幫你把工具組裝成系統。 (圖/博碩出版《Claude Code全攻略》) 用詞約定:本章說的「排程任務」有兩種實作——官方Routines(Anthropic的雲端排程代理,/schedule建立)與本書自製排程框架(~/claude-routines/目錄+系統排程器)。藍圖裡只要寫清楚用哪一種即可,兩者可混用。 設計系統的心態,也跟著模型在變。早期用AI靠的是「寫一個好prompt換一個好答案」;到了Fable 5這種能長時間自主運作的模型,重點變成「設計一套能讓Claude自我修正、環環相扣的系統」。 步驟1:盤點你的工作類型 在Claude Code中輸入: 請幫我進行一個 AI 工作系統設計諮詢。 首先,請問我以下問題,一次問一個,等我回答後再問下一個: 1. 你的主要工作或學習領域是什麼? 2. 你每天最重複、最耗時的 3 個任務是什麼? 3. 你目前最大的工作痛點是什麼? 4. 你的技術背景如何(純文字使用者/ 會寫基本腳本/ 程式開發者)? 根據我的回答,你會幫我設計一套 AI 工作流藍圖。 (圖/博碩出版《Claude Code全攻略》) 驗證點:Claude一次只問一題、等你回答才問下一題;4題答完後它主動給出初版藍圖草稿。 步驟2:3種典型使用者的系統設計 根據不同角色,這裡提供3個系統設計範本供參考。範本中出現的/summarize、/apa等都是自訂指令,不是內建指令。 (圖/博碩出版《Claude Code全攻略》) 範本A:教師/教育工作者 痛點:備課耗時、作業批改量大、每學期重複建立相同格式的文件 教師 AI 工作系統 每日自動(排程任務): morning-brief: - 整理今日課程材料 - 生成當天課堂提問清單 每週自動(排程任務): assignment-review: - 掃描收到的作業資料夾 - 批量生成評語草稿(教師審核後使用) MCP 連接: - Google Drive:讀取課程資料 - Slack/LINE Bot:與學生互動 常用 Skills: - lesson-plan:生成課程計畫書 - quiz-generator:根據教材生成選擇題 - feedback-writer:生成個性化學生回饋 常用 Slash Commands(自訂指令): - /summarize:摘要一份教材 - /translate:翻譯英文資料 範本B:獨立開發者/工程師 痛點:Code Review費時、文件欠缺、重複性的設定和樣板程式碼 工程師 AI 工作系統 每日自動(排程任務): code-health: - 掃描新增的 TODO/FIXME - 報告昨日 commit 的簡短摘要 每 PR 自動(GitHub Actions): - Claude 自動審查並留言 MCP 連接: - GitHub:PR 審查、Issue 管理 - SQLite/PostgreSQL:資料庫查詢 Hooks: - PreToolUse:攔截 rm -rf 等危險指令 - Stop:任務完成提示音 常用 Skills: - auto-commit:生成 commit 訊息 - my-code-review:結構化程式碼審查 - doc-writer:生成函式文件 CLAUDE.md: - 語言:繁體中文 - 程式碼風格:PEP8 / Google Style - 禁止:直接執行生產環境的 DELETE 語句 範本C:研究者/寫作者 痛點:資料整理耗時、格式不一致、報告撰寫耗費大量時間 研究者 AI 工作系統 每次執行(Script): research-pipeline: - 輸入主題 → 自動生成報告草稿 - 輸出 Markdown + Word 每週自動(排程任務): weekly-digest: - 每週整理本週閱讀的文章摘要 - 輸出一份「本週閱讀摘要」 常用 Skills: - summarize-long:摘要長文 - rewrite:改寫語氣/ 格式 - reference-formatter:整理引用文獻格式 常用 Slash Commands(自訂指令): - /apa:轉換成 APA 格式 - /abstract:生成摘要 - /expand:擴充段落 步驟3:設計你的專屬藍圖 根據你的工作類型,用Claude Code幫你填入細節: 根據我的工作情境([填入你的工作領域]), 請幫我設計一份完整的 AI 工作流藍圖,格式如下: ## 我的 AI 工作系統藍圖 ### 🎯 設計目標 (節省時間在哪些地方?提升品質在哪些地方?) ### 📋 工作盤點表 | 高頻任務 | 目前耗時/ 週 | 自動化方式 | 預估節省 | ### 📅 自動化排程 | 頻率 | 任務名稱 | 做什麼 | 技術實作(官方 Routines / 自製 cron) | ### 🔌 MCP 連接 | 服務 | 用途 | 優先級 | ### 🎪 Skills 清單 | Skill 名稱 | 觸發情境(寫進 description) | 功能 | ### ⌨ Slash Commands(自訂指令) | 指令 | 功能 | ### 🔒 Hooks 設定 | 時機 | 觸發條件 | 做什麼 | ### 📋 CLAUDE.md 核心設定 (語言偏好、工作風格、禁止事項) ### 🔁 月度回顧(每月一次,直接回答這五題) 1. 哪個 Skill 最常用?(值得繼續維護) 2. 哪個 Skill 完全沒用?(可以移除或重構) 3. 有沒有重複做某件事超過 3 次?(應該自動化) 4. 有沒有哪個回答讓我覺得「它不夠了解我的情境」?(改 CLAUDE.md) 5. 這個月的費用/ 額度花在哪裡最多?(是否值得?) ### 🗓️ 實施計畫(今明後三步) 今天:(可以立刻做的) 本週:(這週內完成的) 本月:(一個月內建立的) 把「月度回顧」直接寫進藍圖,而不是另外記在腦子裡——這樣藍圖本身就內建了讓系統持續進化的機制。 步驟4:產出藍圖文件 讓Claude Code直接把藍圖寫成Markdown檔案: 請把我們剛才設計的 AI 工作流藍圖, 存成一個 ai-workflow-blueprint.md 文件, 放在 ~/Desktop/ai-workflow-blueprint.md。 同時加入今明後三步的具體實施計畫。 (圖/博碩出版《Claude Code全攻略》) 範例:王老師的AI工作流藍圖(教師版成品) 空白模板不好想像,下面是一位國中資訊老師照「步驟1~4」做完後的完整成品,可以直接拿去改: # 王老師的 AI 工作系統藍圖(2026-07 版) ## 🎯 設計目標 - 每週備課時間從 6 小時降到 3 小時 - 作業評語從「來不及寫」變成「每人都有個性化回饋」 - 每學期重複性文件(進度表、通知單)零手工 ## 📋 工作盤點表 | 高頻任務 | 目前耗時/ 週 | 自動化方式 | 預估節省 | |---------|-----------|-----------|---------| | 備課簡報與講義 | 4 hr | lesson-plan Skill + /summarize | 2 hr | | 作業批改評語 | 3 hr | feedback-writer Skill 批量產草稿 | 1.5 hr | | 週報與家長通知 | 1 hr | weekly-report 排程任務 | 0.8 hr | | 段考出題 | 2 hr(雙週) | quiz-generator Skill | 1 hr | ## 📅 自動化排程 | 頻率 | 任務名稱 | 做什麼 | 技術實作 | |------|---------|--------|---------| | 每日 07:00 | morning-brief | 整理今日課程材料+課堂提問清單 | 自製 cron(~/claude-routines) | | 每週五 16:00 | assignment-review | 掃描作業資料夾、產評語草稿 | 自製 cron(~/claude-routines) | | 每週日 20:00 | weekly-report | 彙整本週教學紀錄成週報 | 官方 Routines(雲端排程) | ## 🔌 MCP 連接 | 服務 | 用途 | 優先級 | |------|------|--------| | Google Drive | 讀課程資料、存產出文件 | 高 | | GitHub | 存放教材版本控制 | 中 | ## 🎪 Skills 清單 | Skill 名稱 | 觸發情境(寫進 description) | 功能 | |-----------|---------------------------|------| | lesson-plan | 「幫我備課」「做 XX 單元的課程計畫」 | 產出課程計畫書+講義大綱 | | quiz-generator | 「出題」「做測驗卷」 | 依教材產選擇題+答案卡 | | feedback-writer | 「寫評語」「批改回饋」 | 依作業內容產個性化評語草稿 | ## ⌨ Slash Commands(自訂指令) | 指令 | 功能 | |------|------| | /summarize | 摘要一份教材成一頁重點 | | /notice | 生成家長通知單(套固定格式) | ## 🔒 Hooks 設定 | 時機 | 觸發條件 | 做什麼 | |------|---------|--------| | PreToolUse | Bash 指令含 rm -rf | 阻擋(deny)並要求確認 | | PostToolUse | 所有工具 | 記錄到 activity.log(月報數據來源) | ## 📋 CLAUDE.md 核心設定 - 所有回應使用繁體中文 - 評語語氣:鼓勵為主、具體指出一個改進點 - 禁止:學生個資寫入任何產出文件 ## 🔁 月度回顧(每月最後一個週五) 1. 哪個 Skill 最常用? 2. 哪個完全沒用? 3. 有沒有重複超過 3 次的事? 4. 哪個回答顯示它不懂我的情境? 5. 額度花在哪最多? → 配合步驟 6 的月報提示詞,用 activity.log 數據回答,不憑感覺。 ## 🗓️ 實施計畫 今天:建 lesson-plan Skill、裝 activity.log Hook 本週:morning-brief 排程上線、Google Drive MCP 接通 本月:feedback-writer 調教到「八成評語可直接用」、跑第一次月度回顧 驗證點:對照這份成品檢查你自己的藍圖——每個Skill都有「觸發情境」、每個排程都寫了「用官方Routines還是自製cron」、月度回顧有排進行事曆。 節錄自:博碩出版《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 推薦閱讀: Claude Code越聊越笨?4個指令管好「上下文」,用量60%就該主動壓縮 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 Claude Skills怎麼用?內建與個人Skill差異、適用情境及使用方式
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用AI做簡報,建議先「生成大綱」!簡報大綱規劃模組Prompt分享

想用AI做出高品質簡報,為什麼需要先「生成投影片大綱」?作者分享透過「投影片大綱規劃模組Prompt」,確保簡報內容精準呈現,並讓結構更加完整。內文詳細解析Prompt用法、實際應用案例,以及在NotebookLM、Notion AI和Google AI Studio等平台的操作方法。本文節錄自《超有料!職場第一實用的AI簡報術》。 文/廖韋評 本文目錄(點擊可快速前往) 為什麼用AI生成投影片,需要先「生成投影片大綱」?投影片大綱規劃模組:Prompt用法解析AI生成簡報大綱應用實際範例AI投影片大綱規劃模組使用方法方法一:使用NotebookLM產出大綱(推薦)方法二:使用Notion AI產出大綱方法三:使用一般的LLM產出大綱方法四:使用Google AI Studio產出大綱(推薦) 已經設計好了簡報目標、分析簡報對象的需求、彙整大量簡報中可能會需要用到的關鍵字,並根據這些資料規劃了搜尋用的指令、得到了許多網路上的搜尋成果作為背景參考資料。 在將這些簡報內容視覺化之前,由於每個AI投影片生成工具對於簡報內容的建構能力並不相同,所以為了確保能夠有最完整的簡報品質,我們要先透過投影片大綱規劃模組來將這份簡報的逐頁大綱擬定完成! 編按:為了確保AI能夠做出精準符合需求的簡報內容,作者建議先定義簡報需求,做資料蒐集及資料彙整之後,透過投影片大綱規劃模組,生成完整投影片大綱,再正式進入以AI簡報工具生成投影片的環節。延伸閱讀:AI生成簡報工具怎麼選?Gamma、Felo、NotebookLM等6大AI簡報工具推薦 為什麼用AI生成投影片,需要先「生成投影片大綱」? 1. 確保內容精準性:投影片導向的AI在生成投影片時,通常不允許使用者上傳背景參考資料。如果沒有大綱預先規劃內容,可能會導致最終視覺化內容的資訊失真。 2. 模型能力差異:投影片導向的AI核心模型為了追求反應速度和降低成本,通常採用非推理模型。相比之下,先在大語言模型 (LLM,如ChatGPT、Gemini) 中生成大綱,可以利用其更強大的邏輯推理能力。 3. 避免內容過度壓縮:投影片導向的AI有可能為了方便版面排版,將使用者提供的內容過度壓縮或省略。預先生成詳細大綱,能確保核心訊息被完整保留。 4. 降低修改成本與耗時:如果直接讓AI生成投影片,不僅耗費時間較久,後續發現邏輯或內容錯誤時,修改調整的成本也較高。 5. 確保節奏與品質:透過指令先行生成大綱,能確保內容的節奏與文字品質符合講者預期。 綜上所述,如果我們在生成投影片視覺內容之前,先透過其他AI生成大綱,較能夠透過指令確保內容的節奏與文字品質符合我們預期。 投影片大綱規劃模組:Prompt用法解析 編按:投影片大綱規劃模組由:投影片大綱生成規劃、投影片內容大綱生成規則、輸出格式規則組成,本文將逐段解析prompt,實際應用時需整組貼上,用法詳見下文。 Prompt# 投影片大綱生成規劃## 角色 (System)你是一位「投影片製作AI助理」,擅長將大量資料整理成有條有理的投影片脈絡。## 執行流程Step 1. 根據簡報的總時間長度評估「投影片頁數」(預估每 1~2 分鐘一頁),並依內容的邏輯結構與深度彈性調整,確保敘事流暢。Step 2. 整合簡報目標、受眾需求、關鍵內容清單、參考資料,打造整份簡報的 Story LineStep 3. 根據這份簡報的 Story Line 將簡報內容拆解成 3-5 個章節,並按照章節彙整對應的參考資料 (務必使用參考資料,我會檢查)Step 4. 根據每個章節的參考資料拆解數個「核心訊息」作為投影片的標題,再設計投影片大綱Step 5. 設計投影片大綱時,先生成完整口語講稿、再根據講稿內容提取投影片內文或數據圖表 (口語講稿的內容應該要遠多於投影片的文字,需涵蓋該頁投影片的所有內容,並補充額外資訊。)Step 6. 設計投影片內文時,判斷頁面類型,再根據類型決定文字數量/密度/格式。Step 7. 最終審視與串連:檢查所有投影片是否緊密圍繞「核心訊息」,並確保「故事線」的起承轉合流暢自然。 相較於以往直接讓AI閱讀資料產生大綱,這一部分模組提供了一個比較細節的流程: 先根據簡報時長判斷投影片頁數。 再根據內容先提出整體故事線以確保簡報的敘事邏輯順暢。 最後才是切分章節與設計每頁投影片內容。 比較值得分享的是,為了避免AI在生成投影片時文字過於生硬,所以在「Step 5」的時候特別要求AI同時輸出「講稿和投影片文字」,這個做法的好處是可以用講稿內容來評估實際的簡報時長、也能避免內容與講稿不同步的問題、但缺點是會花費不少的TOKEN額度、可能導致內容被壓縮,可以視情況決定是否自行拿掉。 Prompt## 投影片內容大綱生成規則### 第一張:封面設計&nbsp;內容:主標、副標、講者名字設計風格:依主題決定版面 (置中/左右分欄/滿版圖片等)、字級清楚、對比明確### 第二張:目錄頁內容:標題、各章節內容設計風格:若章節數 ≤ 4:左側加上插圖,右側標題與章節對齊;若章節數 > 4:不使用插圖,以清楚的清單呈現### 章節頁內容:章節編號(以 Ch. 呈現)、章節名稱、內容項目 (列點或以、分隔)設計風格:使用半圖半文版面### 金句頁 (建議整份簡報只要放 2 - 3 張)內容:無需標題,僅一行關鍵句設計風格:強調不要有任何的插圖、大小設定為 H1### 純內文頁-標題內文:請根據內容總結一個 Tagline 做為標題,而不能只是執行時程這樣的單字、標題內文內容不能超過 10 個字-內容列點:根據講稿判斷重點,並以「-」條列,最多只能往下展開一個子階層、且子階層文字不能過多-呈現邏輯:依列點文字的邏輯,在「排版指令行」指定排版形式 (如:金字塔圖、流程圖、ICON 版面……),但不要有不相干的裝飾性插圖!-設計風格:內文頁請強調「不要有任何的插圖」### 數據圖表頁若判斷該頁適合放置數據圖表:-標題:列出圖表標題,並於後方加上「(須人工補充圖表)」-內容:圖表核心洞見:[ AI 需在此處生成一句話,說明此圖表最想傳達的結論或趨勢]-關鍵數據點:列出講稿中提到的具體數據 (為確保數據的可觀性,盡量不使用過多文字)設計風格:建議圖表類型 (長條圖/折線圖/圓餅圖/表格)### QA (最後一張)內容:標題字「QA Time」+三個建議觀眾提問+一個核心 CTA 由於讓 AI 自己規劃內容時,容易全部是資訊塞滿的內容頁,所以這邊特別在版面設計中加上了目錄頁、金句頁、數據頁、QA 頁的設計引導,讓投影片的版面變得更加豐富、較不容易造成觀眾的疲乏。 Prompt## 輸出格式規則1. 僅輸出 Markdown 格式2. 每張投影片採以下結構呈現:&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;- `# Slide N|主標題`&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;- 簡報核心內容:以 bullet 方式呈現&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;- 口語講稿:換行之後以註記呈現 `/* .... */`&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;- `:: 設計風格:......`3. 以 `---` 分隔不同投影片,這個很重要!。4. 依序編號 Slide(1‥N),不遺漏也不重複。##輸出格式案例#Slide 14|短中長期規劃 - 短期(一個月內):成立風險盤點小組由財務、業務、採購部門主管組成。任務:全面量化公司目前的外幣資產、負債、及未來一季的預期現金流。- 中期(一季內):制定內部應對策略舉辦跨部門工作坊,建立避險共識與標準作業流程(SOP)。 產出:更新版的標準報價合約範本、金融避險工具使用原則。- 長期(半年內):融入日常營運定期(如每季)檢視與調整避險策略。<info>將匯率風險納入各部門的KPI與年度預算考量。</info>/*我建議,我們不需要等到所有事情都完美才開始。我們可以從今天開始,啟動一個為期三個月的「匯率風險管理優化專案」。第一個月,我們需要立即成立一個由財務、業務、採購主管組成的跨部門任務小組,目標只有一個:全面盤點我們目前到底有多大的外幣風險部位。[4] 第二個月,我們要舉辦一場深度工作坊,把今天提到的策略,變成我們公司自己的SOP。第三個月,我們要看到具體的產出:一份更新版的標準報價合約,以及第一筆「自然避險」的採購訂單。 */:: 設計風格>>時間軸:清晰標示出「一個月」、「一季」、「半年」的關鍵行動與產出。---## 開始編排1. 請先宣告投影片頁數2. 列出Story Line3. 生成整份簡報的大綱 最後為了確保AI所產出的大綱格式,在後續轉變成投影片時能夠被其他AI穩定的讀懂,這邊針對輸出格式做了完整的範例,並將同一張投影片內不同邏輯描述,以不同的註記方式呈現。 AI生成簡報大綱應用實際範例 範例以荒廢公園再利用為題目: 圖/旗標《超有料!職場第一實用的AI簡報術》 AI投影片大綱規劃模組使用方法 了解了模組的設計概念和成效之後,我們要如何使用這個模組呢?其實就是把所有模組的產出成果(簡報情境、對象分析、關鍵內容、搜尋成果)統一上傳至AI,再讓AI了解完所有簡報需求之後,根據投影片大綱規劃模組整合搜尋而來的資料就可以了。 方法一:使用NotebookLM產出大綱(推薦) 網址:https://notebooklm.google.com/ 確定上傳簡報情境、對象分析、關鍵內容清單。 確定把所有 AI 搜尋的成果上傳。 在問答區中輸入大綱規劃模組,即可獲得完整的投影片大綱。 圖/旗標《超有料!職場第一實用的AI簡報術》 方法二:使用Notion AI產出大綱 網址:https://www.notion.so/ 將所有的搜尋成果存放在Notion的資料庫中。 在資料庫的頁面中,點開右下角的Notion AI,或是在Notion AI的首頁中透過@呼叫存放管理結果資料庫,只要確認有參考到資料庫的情況下。 以對話的方式貼上大綱規劃模組,即可獲得完整的投影片大綱。 圖/旗標《超有料!職場第一實用的AI簡報術》 方法三:使用一般的LLM產出大綱 如果你尚未將這些搜尋結果匯入至NotebookLM或者Notion AI,我們也可以直接使用一般的通用型AI來製作投影片大綱 挑選一個使用習慣的通用型AI(ChatGPT/Gemini/Grok/Claude/Google AI Studio) 將簡報情境、對象需求分析、簡報關鍵內容清單以文字檔上傳(或者直接複製貼上),並跟AI說「這是簡報的核心需求。請先閱讀即可、不需要產生大量回應。」 接著,將Deep Research和Perplexity的搜尋結果上傳(或複製貼上),跟AI說這是「這是相關網路的參考資料。一樣先閱讀即可、不需要產生大量回應。」 確認將大量資訊都提供給AI參考之後,將投影片大綱規劃模組貼上,AI就能整合前面所提供的資料,產出完整投影片大綱! 如果你不知道要用什麼樣的AI,筆者在這邊推薦你一個最適合的選項:Google AI Studio。 方法四:使用Google AI Studio產出大綱(推薦) 網址:https://aistudio.google.com/ 由於投影片大綱規劃模組所需要上傳的文件&amp;內容較多,輸出的內容也會比較多,相比一般的通用型AI會更推薦使用 Google AI Studio! 這是一個專為開發人員與創作者設計的AI開發平台/工具,讓用戶可在瀏覽器介面免程式快速體驗、測試、設計及整合Gemini模型。跟Gemini相比,Google AI Studio有著: 更多的免費 Gemini 3.0 Pro 額度 較長的上下文讀取 單次更高的文字輸出上限 節錄自:旗標《超有料!職場第一實用的 AI 簡報術:用對工具讓生產力全面進化!》/廖韋評 著 ★ 104學習推薦:建立「職場簡報力」標準,讓你的能力被看見 ★重量級講師王永福、謝文憲、葉丙成共同發起認證+考前影片:▶&nbsp;台灣簡報認證 - 初級|通過認證回傳104履歷 [course_plugin api_type='course_id' title='104學習推薦:' id='39d7b0fe-6384-450f-aee8-eaa8932b544d']
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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 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
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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)&nbsp; 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&nbsp; 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&nbsp; 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&nbsp; 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):&nbsp; 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)&nbsp; 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&nbsp; 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)&nbsp; 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&nbsp; 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:&nbsp; 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 推薦閱讀: 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 ChatGPT整理Excel表格超快速!用AI輕鬆搞定複雜資料 【Graphy AI教學】AI自動生成圖表、數據分析4技巧!連報告都能一鍵生成的靈感救星
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VIBE CODING 智能體工程開發實戰

身為開發者,還在為日復一日的程式碼撰寫感到疲憊嗎?想提升開發效率卻苦無對策? AI時代,工程師的超能力就是「Vibe CodingX智能體工程」! 《VIBE CODING 智能體工程開發實戰》線上直播課,專為有程式基礎的你設計,從原理到實戰,手把手教你打造AI驅動的開發流程。 讓 AI Agent 成為你的神隊友,告別低效,迎接高產能開發! 【這堂課你將帶走什麼?】 ✅ 建立 AI 協作開發思維:運用 Scaffolding Prompt 模式,用自然語言驅動 AI 組織專案結構、分層與規範。 ✅ 精通 AI 驅動 SQL 資料庫技術:掌握資料庫核心設計,實作 Text-to-SQL 與 RAG 原型。 ✅ 掌握最新AI開發工具:掌握 VS Code、Github Copilot 等 AI 開發工具,搭配 Claude Code 推理模型與 GitHub 協作流程。 ✅ Agentic 思維: 教你如何把 AI 視為「員工」而非「工具」,學習拆解任務、分配角色、建立 AI 工作的標準作業程序(SOP)。 ✅ 五大專案作品集: 包含行事曆管理系統、OCR自動化進銷存系統、全天候 Line Bot 智能助理等,實現可直接落地的 MVP。 ✅ 完成從零到一的專案部署實戰:透過 5 件實作成品,學習優化代碼並將成品部署至雲端環境。 15人小班制教學 名額有限,額滿為止❗️ 🔥 早鳥8折優惠實施中:現折 NT$14,400! (個人/企業團報更優惠) 立即掌握 AI 時代的「十倍速開發」法, 現在就立即了解報名課程👉https://user135527.pse.is/8yxqwu
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AI會議紀錄整理技巧!6步驟活用Gemini Notebook與指令模板,語音轉文字、中英夾雜也不怕

會議記錄整理總是很花時間,如何運用AI來提高效率?作者分享「AI會議整理術」,6步驟包括運用AI語音轉文字工具,以及活用Gemini Notebook(原NotebookLM)等AI工具來解決中英夾雜、專有名詞一堆等AI會議紀錄常見痛點。搭配AI指令模板,將雜亂逐字稿自動轉譯為「三段式摘要」與「行動清單」,省下60%時間,讓團隊溝通更精準、決策更高效!本文節錄自《高效職場生存法圖解》。 文/趙胤丞、電腦玩物站長Esor 本文目錄(點擊可快速前往) 讓AI用固定模板,把會議討論變成清楚的紀錄與待辦AI會議整理操作教學!6步驟分享,節省60%時間的協作術AI提示詞分享:快速把逐字稿轉成會議筆記、會後郵件AI會議筆記方法論反思與實踐AI會議筆記實戰QA:AI工具怎麼選?轉錄出錯怎麼辦? (編按:NotebookLM於2026年7月更名為Gemini Notebook。以下為原始文章:) 讓AI用固定模板,把會議討論變成清楚的紀錄與待辦 AI工具不是拿來取代我們,而是為了讓我們能把時間花在「真正要我們思考的地方」。我們都知道,一場會議不只是一場會議,它可能是團隊協作的決策過程,也可能是專案卡關的突破時刻,所以會議過後真正困擾我們的其實是「後續花時間釐清專案未來策略」、「確認接下來要做哪些待辦行動」。 但是,我們卻常常把最多時間花在會議後的資料、記錄整理,結果為了會議筆記拖延了那些真正要馬上去做的下一步行動,這樣的行為無異是「買櫝還珠」。 只是傳統的會議紀錄方式充滿了各種痛點:主持人講得飛快,你無法跟上;對話來回跳躍,記錄順序亂七八糟;會議過程與會者講了一堆,還得再花時間整理報告與Email。這些都是消耗我們寶貴的時間。其實整理不好,這不是你能力問題,而是訊息密度過高、人力處理的效率太低。 這正是AI可以切入協助支援的痛點,幫我們「釐清會議中的決策與行動訊號」。 概念說明關鍵效益自動化轉錄AI將語音自動轉換成文字節省人工聽打時間,不錯過任何細節智慧化摘要AI根據內容自動生成重點與結論快速掌握會議核心,不必重聽錄音行動化轉譯AI從文字紀錄中提取任務與責任人加速「討論」到「行動」的轉換,強化執行效率 資安前提:在使用任何AI工具時,特別是涉及公司內容,務必確認公司、平台的隱私安全規範,以保護你與組織的資料安全。 (圖/創意市集《高效職場生存法圖解》) AI會議整理應用情境:適用需高效溝通的場合、專案會議、跨部門會議 這套方法適用於所有需要高效溝通的場合,特別是討論內容多且複雜的專案會議,或是需要精準追蹤行動的跨部門會議。無論你是團隊主管、專案經理、還是需要同時處理多項任務的個人工作者,都能透過AI協作來確保會議的討論能確實轉化為可執行的成果。 AI會議整理技巧提醒:加速你的決策行動,而非取代你的判斷 AI是你的副駕駛助手,AI雖然能大幅節省時間,但它的價值在於「加速你的決策與行動」,而非取代你的判斷(畢竟AI無法幫你的錯誤判斷背黑鍋)。最終的行動清單仍需由你人工確認與校對,進而確保共識沒有落差。 AI會議整理操作教學!6步驟分享,節省60%時間的協作術 【Step 1】為什麼需要AI會議記錄工具? 這套AI協作流程不是要你變得更依賴工具,而是讓你學會用工具放大自己的效能,讓每一場會議都能更快進入「創造價值的行動階段」。 傳統會議記錄的痛點AI可以做什麼主持人語速過快、資訊密度高,難以跟上自動語音轉文字,完整保留內容對話跳躍、紀錄順序混亂快速生成會議摘要,還原討論脈絡討論時混雜了資訊、交辦、想法、疑問,清理要花許多時間協助整理任務清單與待辦事項會後還需整理郵件回報輔助產出主管回報Email 當我們試圖用低效方式處理高密度資訊時,就會被迫卡在「文書助理」的角色裡。AI讓我們能專注在會議中的決策、協調與判斷,真正成為「決策轉譯者」。 【Step2】挑選對自己最方便的AI轉錄工具 AI語音轉文字(甚至是會議錄音專用AI工具)已經多如雨後春筍,甚至大多數線上視訊會議工具也都內建錄音與AI轉錄功能。這邊我們沒有要對工具做太多深入解析,而是針對常見的三種會議情境,分享對一般用戶來說最簡單易上手的選擇。 工具應用情境功能簡述PLAUD.ai硬體裝置,方便啟用錄音檔案儲存在本地裝置,內建AI自動處理工作流程雅婷逐字稿手機App,即時轉錄當下即時轉錄,對於台灣用語有相對較在地的處理NotebookLM自行錄音,交由AI轉錄與處理可以建立會議錄音資料庫,由自己的指令決定轉錄的處理方式 【Step 3】如何處理多語混雜與專有名詞挑戰 中英夾雜、專有名詞頻繁,是台灣公司很常見的會議現場情境。現在大多數的AI語音轉錄工具,對於多語內容的辨識已經有一定水準(不過台灣常用的台語,還是有侷限),這部分大家可以實際試試看即可。 而「專有名詞」的部分,例如專案特有的名稱、人物、技術、術噢,可以製作一份「專有名詞表」,在AI要轉錄前,先提供AI,請其根據這份「專有名詞表」來轉錄,往往就可以有很好的效果。 以前面提到的Google NotebookLM為例,我們可以先新增一份專有名詞對照表。 以Google NotebookLM為例,再請AI轉錄會議前,可以新增一份專有名詞對照表(圖/創意市集《高效職場生存法圖解》) 接下來在轉錄時,請AI除了分析錄音檔案,也要對照專有名詞對照表,修改會議筆記內容,就能獲得很好的辨識效果,更重要的是可以大幅度節省後續修改潤飾的寶貴時間。 【Step4】應用「三段式會議摘要」 我們當然可以讓AI把「所有逐字稿」都轉換出來,但這樣其實有點浪費了AI真正「整理」、「重組」、「分析」的能力。 用AI摘要會議紀錄,不是要它幫你「記住全部」,而是幫你「轉譯為可用資訊」。三段式結構最適合會議筆記與摘要: 背景議題:這段討論是在處理什麼? 重點觀察:過程中出現哪些關鍵數據、爭議或決策? 行動建議:這段話最後導出了什麼事要做?有責任人與時限嗎? 你可以在AI指令中明確要求輸出這三段內容,並加註需要標示會議參與者或引用關鍵數據,確保摘要可以立即使用。 用AI摘要會議紀錄,三段式結構包括:背景議題、重點觀察、行動建議,最適合會議筆記與摘要(圖/創意市集《高效職場生存法圖解》) 【Step5】從摘要轉譯為行動清單 會議中最常見的溝通語句是模糊的,例如:「這案子你再follow一下」、「那份簡報誰來處理好?」。如果只是轉錄逐字稿,很有可能只是一對類似這樣的雜亂語句,這時候可以請使用AI判讀以下三要素: What:要完成什麼事?(如果能寫出具體項目與產出最佳) Who:誰負責?(要寫上負責人,也要確保負責人知道自己要負責該項目) When:什麼時候要完成?(最好有明確日期與時間) 示範指令:「請根據以下逐字稿,列出所有可辨識的任務,標示What(要完成什麼事?)/Who(誰負責?)/When(什麼時候要完成?),若有待確認的資訊請註記。」 【Step6】AI會議紀錄實作分享—節省60%時間、保留主導性 每次會議後,我習慣以下流程(當作示範參考,但你可以搭配不同工具): 會議中用PLAUD.ai錄音並轉文字,確保內容完整。 將逐字稿餵給ChatGPT,依「三段式會議摘要」、「行動清單邏輯」輸出摘要與任務。 核對、補充細節後貼入自己的任務管理工具,並標注優先順序。 需要回報的部分請AI幫我起草Email訊息。 這個流程沒有一個步驟是全部交給AI,自己完全不動手,但AI幫我節省了大約60%的紀錄與輸出時間。我能花更多力氣去思考與決策,而不是被反覆聽錄音與整理報告綁架,但也不會完全由AI主導,結果我自己根本不知道真正的討論內容是什麼。 AI提示詞分享:快速把逐字稿轉成會議筆記、會後郵件 如果你想快速把逐字稿轉成有效的會議筆記、會後郵件,可使用以下指令: 你是一名「會議行動轉譯官」,任務是根據下面逐字稿生成會後追蹤Email。請嚴格依流程輸出:1. 會議摘要(三段式:背景議題/重點觀察/行動建議)2. 任務清單(What/Who/When)3. Email草稿(以專業、精簡語氣撰寫,結尾請列出下一個檢視節點)。請在內容中善用條列,確保收件者一眼就能掌握重點。逐字稿:(貼上逐字稿) AI會議筆記方法論反思與實踐 1. 重新定義「寫會議筆記」的價值 寫會議筆記的本質是「為了讓事情推進發生」,而非停留塵封在共用資料匣的會議記錄當中。過去我們花大量時間確保每個字都被記下來,卻忽略了會後最重要的任務分工。現在有了AI工具,我們反而要重新調整焦點:不是把責任全部交給AI,而是善用AI把「會議噪音」過濾成「行動訊號」。 當AI接手機械性的紀錄工作後,你就能把注意力放在觀察會議中的人際互動、判斷決策背後的潛在風險,或是思考下一步策略。因此,你不再是敲鍵盤的人,而是提煉共識、設定優先順序的人。 2. 真正的效率來自「人機協同」 AI轉錄與摘要可以迅速提供初稿,但準確性、策略判斷與溝通語氣仍舊仰賴我們來掌舵。當你願意多做一個「人工校準」的步驟,補上情境背景、利害關係、專業措辭,也能讓AI處理得更好。而當我們有好的會議筆記,就能確保整個團隊朝正確方向前進。 3. 持續優化你的協作節奏 每個人面對的專案都不同,所以你需要跟AI溝通的專業術語,甚至你需要讓AI處理雜亂會議討論的邏輯都會有所不同。 上面提供的指令是基本版,你需要再根據自己的專案邏輯做修正客製化,根據自己需要的正式會議報告結構做調整。我們可以抱持一種「做實驗」的心態,把每次會後郵件當成一次實驗: 這次的AI prompt是否清楚? 任務欄位拆解是否滿足需求? 專業用語分析是否正確? 如此每一輪修正都會讓我們在「下一次」AI整理筆記的流程更貼近團隊需求。 AI會議筆記實戰QA:AI工具怎麼選?轉錄出錯怎麼辦? Q:AI工具這麼多,我該怎麼選擇? 解答:工具百百種,我們時間很有限,別去追求最好的工具,而是思考現階段最適合你使用的。挑選時先從痛點出發:如果最需要節省聽打時間,專注於轉錄精準度;如果最在意資料安全,則優先考量支援端對端加密的硬體或雲端服務。 Q:AI轉錄的內容,直接使用會有風險嗎? 解答:會議逐字稿只是初稿。AI可能會在專有名詞、口音、語氣理解上犯錯。如果未經校對就直接使用,容易造成誤解。我們仍需親自把關確認,再更細緻地補上決策背景與情緒脈絡,才能確保最終對外訊息是精準且負責任的。 Q:AI摘要會不會讓我變懶惰,不再思考? 解答:AI幫你完成機械性的紀錄工作後,你反而能把精力轉移到判斷利害、預測風險、擬定策略,而這些才是對組織更有價值的工作。AI讓你成為更好的溝通者與決策者,而不是更懶惰的紀錄者,因為單純記錄在未來的價值會大幅貶值。 Q:如果講者口齒不清,AI轉錄還是會出錯怎麼辦? 解答:這是AI工具的極限,但我們可以利用下面這個會議小技巧來調整:遇到轉錄不精準時,可以在會議中使用「段落即時總結」技巧:由我主動複述「我確認一下,您剛才說的是……」來釐清語意。這個動作能建立共識,並在錄音過程也把模糊訊息轉成可執行的任務。 節錄自:創意市集出版《高效職場生存法圖解:工作被打斷、時間很零碎、會議一大堆也能高產出的技巧》/趙胤丞、電腦玩物站長Esor 著 推薦閱讀: NotebookLM生成簡報、資訊圖表功能登場!實用技巧盤點 NotebookLM簡報怎麼修改?5招編輯方法實測,轉PPTX、線上改都行 會議記錄=逐字稿?專業會議紀錄只記3項重點|寫法技巧、範本一次看 會議紀錄用AI怎麼做?會議逐字稿如何整理?|AI語音轉逐字稿教學
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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) 更多 〈ITE-嵌入式系統軟體開發專業人員〉 推薦好文 ITE嵌入式系統軟體開發專業人員備考|IEA硬體架構、記憶體與介面重點 ITE嵌入式系統軟體開發專業人員備考|IEA/IEX核心、驅動與中斷同步觀念 ITE嵌入式系統軟體開發專業人員備考|IEX交叉編譯、Linux啟動與除錯
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