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這項技能指的是熟悉並有效運用微軟的搜尋引擎，能快速找到正確且權威的資訊，提升工作效率。具備此能力的人，能在資料蒐集、競爭情報分析、問題解決等方面更具優勢，避免花費過多時間在無效搜尋上，進而支持決策制定與專案推進。特別在需要即時更新資訊或跨領域查詢時，這項技能更顯重要。簡言之，就是善用現代搜尋工具，讓資訊獲取更精準且高效。
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    2024/04/25

    花5分鐘，用AI 產出一首歌。而且竟然還不錯聽？酷東西來試試
    跟著以下步驟，5分鐘完成一首歌
    1. 進去Suno AI 產歌的網頁 https://suno.com/
    2. 輸入歌詞 (或是你也可以請他自動產生、用ChatGPT都很方便)
    3. 選擇風格
    4. Do re mi so 完成囉！一次會產出2種不同音樂給你選擇~
    可以依照喜歡的歌曲，請他延伸第二段，並且合併成一首歌，超酷的~
    你也可以做自己的歌，而且還是免費的！
    看更多
    花5分鐘，用AI 產出一首歌。而且竟然還不錯聽？酷東西來試試
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    2025/04/17

    🚀 ChatGPT 推出「Library」(庫) 新功能：你在 AI 裡的內容百寶袋來了！
    你是不是常常在 ChatGPT 裡重複貼一樣的資料？
    每次開新對話就要重新交代背景、再貼一次需求、再寫一次提示？
    別擔心，ChatGPT 聽到了大家的心聲，正式推出一個超實用新功能：Library（資料庫/知識庫）！
    這個功能一上線，真的像是開了外掛一樣，讓整個 AI 使用體驗瞬間升級。
    🤔 Library 是什麼？
    簡單講，Library 就是你在 ChatGPT 裡的個人「資料小抽屜」，可以把常用的東西都存起來：
    像是：
    - 常用的提示語（prompt）
    - 寫作或行銷範本
    - 專案背景資料
    - 技術說明、FAQ、流程SOP
    - 客戶回覆模板
    而且不只儲存，它可以在你任何一個 ChatGPT 對話中，即時叫出來直接用！是不是很方便？
    🧠 它解決了哪些常見痛點？
    1. 不用每次重貼資料
    以前每次開新對話都要說「我現在做的是一個行銷企劃，產品是XXX…」講到嘴巴乾，現在？直接從 Library 一鍵貼上，**背景說明免重講**！
    2. 範本重複使用超簡單
    像是「請幫我寫三種文案，用活潑/專業/溫暖語氣各一種」這種常用提示，放進 Library，一秒搞定！
    3. 多專案、多任務也能分類管理
    行銷活動一套、課程文案一套、客服話術一套，全都可以建立分類，讓你有條不紊、井井有條。
    💼 實際應用場景超多
    不管你是創作者、行銷人、PM、工程師，甚至是經營教育平台的夥伴，Library 都有大大的幫助。
    🎯 行銷人員：
    - 儲存 FB/IG 廣告開場白模板
    - 活動行銷文案公式
    - 品牌語調的提示語
    💬 客服團隊：
    - 儲存常見問答回覆
    - 使用者抱怨時的安撫話術
    - 退款或技術支援流程說明
    🧑‍💻 工程/產品團隊：
    - 技術文件摘要
    - Bug 回報模板
    - 需求訪談問題集
    -🌟 總結一句話：
    >「Library 讓 ChatGPT 從聊天小幫手，升級成你的內容神隊友。」
    當你把常用的內容整理好放進 Library，不只節省時間，更能讓 ChatGPT 理解你更快、幫你做事更精準！
    - 💡 最後加碼建議：
    如果你是經營平台的內容或行銷工作者，超推薦立刻建立這些分類：
    - 商品文案庫（產品簡介、結尾 CTA、FAQ）
    - 社群貼文 prompt 範本
    - SEO 架構片段（文章段落模板）
    - 會員提醒與激勵語錄清單
    這些都能幫你大幅提升產能、減少重工、保留知識資產！
    📌 想掌握更多AI動態，歡迎關注本教室追蹤後續更新！https://nabi.104.com.tw/room/10048475
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    🚀 ChatGPT 推出「Library」(庫) 新功能：你在 AI 裡的內容百寶袋來了！
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    1小時前

    2026 年 Prompting 怎麼學？AI大神吳恩達推出免費新課給一般人的 AI 使用指南
    AI 工具越來越強，提示詞也不再只是「請幫我寫一段文案」這麼簡單。AI 教育者吳恩達（Andrew Ng）近期推出新課程《AI Prompting for Everyone》，主打不需要技術背景，幫助一般使用者學會更有效地使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具。DeepLearning.AI 課程頁顯示，這是一門初學者課程，共 3 小時 4 分鐘、21 堂影片課，由吳恩達授課。官方學習頁也標示可免費開始學習、觀看課程影片；若需要 graded assignments 與證書，則屬於 PRO 方案。
    吳恩達是誰？為什麼他的新課值得關注？
    吳恩達是全球知名的 AI 教育者與機器學習專家。他是 DeepLearning.AI 創辦人、Coursera 共同創辦人，也曾擔任百度首席科學家，並曾創辦與領導 Google Brain 專案，目前也是史丹佛大學兼任教授。
    對非工程背景的上班族來說，吳恩達最重要的影響，是他長期把 AI 知識轉化成大眾可以理解、可以上手的學習內容。從早期的機器學習課程，到《AI For Everyone》，再到這次的《AI Prompting for Everyone》，他的課程常被視為 AI 學習趨勢的風向球。
    這門課在教什麼？不是背 Prompt，而是學會和 AI 協作
    《AI Prompting for Everyone》的核心，不只是教你寫出更漂亮的提示詞，而是教你在不同工作情境中，如何讓 AI 產出更可靠、更有用的結果。官方課程頁將學習重點分成三大方向：找資訊、腦力激盪與寫作、創作與建構。
    第一個重點是 Finding Information，也就是用 AI 找資料。課程會說明 AI 模型本身已經知道什麼、什麼時候應該使用 AI 網路搜尋、什麼情境適合使用 deep research mode，以及如何取得更準確、有來源的回答。
    這對上班族非常實用。無論是做市場資料整理、競品分析、產業趨勢觀察，或準備會議前的背景研究，AI 不只是回答問題的工具，更可以協助快速建立資料架構。但前提是使用者要懂得要求來源、設定範圍，也要知道哪些資訊需要再查證。
    第二個重點是 AI as a Thought Partner，也就是把 AI 當成思考夥伴。課程會教使用者如何提供正確上下文，讓 AI 理解真正需求；也會談到如何讓 AI 提供誠實回饋，而不是只迎合使用者。官方課綱中也列出 brainstorming、context、reasoning、sycophancy、writing with AI、AI critique 等單元。
    這代表未來職場的 AI 能力，不只是「會叫 AI 寫東西」，而是能不能請 AI 幫忙檢查盲點、提出反方觀點、改善表達方式，甚至協助自己做更完整的決策思考。
    第三個重點是 Working with Multimedia and Code。課程會介紹如何在提示中使用圖片、讓 AI 理解圖片、生成視覺內容，並使用 AI 建立簡單遊戲、網站與 App；官方也特別說明，這部分不需要程式經驗。
    這也反映 AI 工具的使用場景正在擴大。過去上班族多半把 AI 用在寫信、摘要、翻譯、整理資料；但未來，AI 也可能協助做簡報素材、產出視覺概念、分析資料，甚至建立可展示的簡易 prototype。
    誰適合上這門課？
    官方課程頁指出，這門課適合任何在日常工作或生活中使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具，並希望獲得更好結果的人，不需要技術背景，也沒有必修前置課程。
    換句話說，這門課很適合以下幾類上班族：經常需要查資料的企劃、行銷、編輯、研究人員；需要寫報告、簡報、Email 的一般辦公室工作者；想把 AI 帶進工作流程的主管；以及想開始學 AI、但不想一開始就碰程式的人。
    對職場工作者的啟示：提示力已經變成基本功
    這門課最值得注意的訊號是：AI 提示力正在從「技巧」變成「基本工作能力」。
    過去，很多人學 AI 會先找提示詞模板，例如「請扮演某某角色」、「請一步一步思考」、「請用表格整理」。這些技巧仍然有用，但已經不夠。真正會用 AI 的人，還要知道如何提供背景資料、設定輸出格式、要求資料來源、讓 AI 挑戰自己的想法，並判斷哪些內容可以採用、哪些內容必須查證。
    也就是說，未來職場上的 AI 能力，不是誰背了最多 prompt，而是誰更會設計任務、拆解問題、提供上下文，並把 AI 產出整合成真正能交付的工作成果。
    有興趣的讀者可至 DeepLearning.AI 官方課程頁開始學習：《AI Prompting for Everyone》。
    課程影片可免費開始觀看；若想取得作業評分與證書，需留意官方 PRO 方案說明。
    DeepLearning.AI《AI Prompting for Everyone》
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    2025/04/15

    微軟推出 AI 除錯神器「Debug-gym」：會學習、會互動，開發者超有感！
    近年 AI 在寫程式這塊越來越強，從 GitHub Copilot 到 ChatGPT 都能幫你補全程式碼、寫函數、跑出範例。但——寫出來不代表就能跑得動，**程式出錯才是真正考驗的開始。**
    微軟最近丟出了一個開發者圈子超關注的新工具：**Debug-gym**。簡單說，這是一套「讓AI學會怎麼除錯」的訓練平台，而且跟過去被動回應式的AI工具不同，它是主動參與的！
    Debug-gym 是什麼？
    Debug-gym 不是一套傳統的「除錯工具」，而是一個給 AI 模型用的「除錯訓練場」。它會把程式執行錯誤的環境模擬出來，讓 AI 像人類一樣一步步找問題、做測試、嘗試修改，再看結果是不是改善了。
    這就像你在 IDE 裡一邊下中斷點、一邊觀察變數變化，但這次主角是 AI 它自己在操作！
    它能做什麼？可整合外部工具，自我優化除錯邏輯
    Debug-gym 最大的亮點，就是它不只會「看懂錯誤訊息」，還會自己去呼叫外部工具（像是 Python 測試框架 `pytest`、Linter、或 IDE plugin），然後依據回傳的結果進行修正。
    這代表：
    - AI 除錯不是亂猜，而是**根據上下文與測試結果調整建議**
    - 能根據開發環境不同，整合最合適的工具
    - 每次錯誤處理都能成為「下一次更聰明的學習經驗」
    目前支援 Python 程式語言，未來有望支援 JavaScript、C++ 等常見開發語言。
    社群怎麼看這項技術？
    Debug-gym 在 Reddit、Hacker News 引發不少討論，而台灣與華語圈的開發者社群也已經開始關注這項技術：
    🔥 社群反應熱點
    - 「終於不是只能 auto-complete，AI 開始會 debug！」
    - 「這會不會是下一代 Copilot 的核心？自動除錯就太強了」
    - 「可以跟 CI/CD 結合嗎？每次 commit 自動測、自動建議修正？」
    🧠 實用情境討論
    - 新手工程師在學習除錯流程時，可以邊看 AI 如何分析錯誤訊息邏輯。
    - 團隊在 code review 前，可先讓 AI 先跑一輪除錯與測試建議。
    - 未來整合 GitHub Action，針對 Pull Request 自動做初步除錯建議也不是夢！
    目前已有不少部落客與工程師在 YouTube 和 Medium 開始試用 Debug-gym 並做教學影片，預期會成為接下來開發圈的熱門話題。
    為什麼這麼重要？
    程式碼生成工具已經普及，下一步是什麼？就是**讓AI能從錯誤中學習、主動修正。** Debug-gym 讓 AI 不再只是寫程式的輔助者，而是真正能「解決問題」的夥伴。
    開發者不只節省除錯時間，也能透過觀察AI的邏輯提升自己判斷能力。對企業團隊來說，更能強化開發自動化、減少人力排查成本。
    結語：AI 除錯的新時代，已經悄悄來臨
    如果 Copilot 是你的程式小助手，那麼 Debug-gym 就是訓練 AI 成為「除錯高手」的健身房。現在還是早期階段，但很可能會成為未來開發流程中不可或缺的一環。
    無論你是初學者還是資深工程師，都值得關注 Debug-gym 的發展，說不定下次你寫的程式出現 bug，最先發現錯誤的不是你，而是那位 AI 除錯搭檔。
    📌 想掌握更多AI動態，歡迎關注本教室追蹤後續更新！
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