人資與採購必學！ AI 流程自動化應用實戰工作坊【10/20】
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工控自動化
指運用電子、機械及資訊技術，自動控制生產設備與流程，提升效率與穩定性。涵蓋PLC程式設計、感測器應用、人機介面操作及系統整合，能降低人力成本並減少人為錯誤。此技能在製造業、半導體、機械設備等領域需求高，具備此能力者能有效優化產線運作，提升產品品質與競爭力。
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人工智慧-機器學習【本課程為線上課，報名後專員會提供上課資訊】
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Infrastructure Automation Certification
Infrastructure Automation Certification證照專為具備基礎設施自動化技能的專業人士設計，涵蓋自動化工具的使用、腳本撰寫及系統配置管理，提升企業IT環境的效率與穩定性。持有此證照代表具備運用自動化技術優化部署流程、降低人為錯誤及加速系統維護的能力，有助於在快速變動的數位時代中提升職場競爭力。
HashiCorp
乙級機電整合技術士
機電整合為現代自動化控制建設必備技能，對我國產品品質提昇及解決勞力短缺問題幫助最大。國內各產業界對自動化控制技術人才需求甚殷，但技術與人才均缺，機電整合技術士為各界所期盼。
乙級相當於自動化助理工程師，丙級相當於自動化技術員。惟衡量丙級考生對整合技術能力有限，因此丙級分成二組（自動化機構及自動化控制)考生可選考其中一組，機械背景較適合考自動化機構，電機背景較適合考自動化控制。
乙級機電整合技術士工作範圍：產業自動化機械之設計、裝配、控制、試車、調整與維修。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
生產與作業管理技術師證照
生產與作業管理技術師證照主要認證具有整體性的生產與作業管理概念之人才，例如產能規劃、生產線平衡、生產排程、供應鏈管理等。現今經濟體系全球化與國際化的結果，經營者無不希望在滿足客戶需求下，提高投入資源之附加價值與減少浪費。生產與作業管理是可以決定企業在全球競爭成敗的一個重要因子，它不只是為了解決企業自動化的需求，更是協助企業流程合理化管理，藉由此專業技術，讓企業經營的體系制度更趨完善。
社團法人中國工業工程學會
丙級機電整合技術士
機電整合為現代自動化控制建設必備技能，對我國產品品質提昇及解決勞力短缺問題幫助最大。國內各產業界對自動化控制技術人才需求甚殷，但技術與人才均缺，機電整合技術士為各界所期盼。
乙級相當於自動化助理工程師，丙級相當於自動化技術員。惟衡量丙級考生對整合技術能力有限，因此丙級分成二組（自動化機構及自動化控制)考生可選考其中一組，機械背景較適合考自動化機構，電機背景較適合考自動化控制。
丙級機電整合技術士工作範圍：能按圖從事組立、裝配、調整、操作及簡易維修產業自動化機械。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
Google專業級機器學習工程師認證
專業級機器學習工程師利用 Google Cloud 功能與機器學習方法的知識，來建立、評估、生產和優化AI解決方案。機器學習工程師處理大型、複雜的資料集，並建立可重複、可重複使用的程式碼。 根據基礎模型設計，同時實施生成式AI解決方案。
機器學習工程師著重AI實踐，與其他職位密切合作，以確保AI應用程式的穩定與成功。
機器學習工程師具有扎實的程式設計能力、資料平台以及分散式資料處理工具的經驗。精通模型架構、資料和機器學習管道創建、生成式 AI 和指標解釋等領域。
機器學習工程師須熟悉MLOps、應用程式開發、基礎架構管理、資料工程和資料治理的基礎概念。 幫助團隊有效運用AI解決方案。透過訓練、再訓練、部署、調度、監控和改進模型。
Google
SSE AI 提示詞工程師
[ 引領AI時代的語言設計專家認證 ]
隨著生成式人工智慧（Generative AI）快速崛起，從文字生成、圖像創作、音樂編排到自動化工作流程，「提示詞（Prompt）」設計能力已成為駕馭AI的關鍵技能。而「Prompt Engineer（提示詞工程師）」作為新興且高度需求的職業角色，正逐漸在學術界與職場上嶄露頭角。 AI Prompt Engineer 國際認證應運而生，旨在建立一套標準化、系統性的評量機制，協助學習者掌握與AI互動的語言設計邏輯，具備實務操作能力與創造性思維，為進入AI產業奠定堅實基礎。
Silicon Stone Education (SSE)
精選貼文，掌握第一手知識
AI時間管理這樣用！Copilot、Gemini幫你行事曆排程、會議重點摘要，工作效率翻倍
你是否也常覺得時間不夠用？生成式AI工具如Copilot、Gemini都可以幫你管理時間，本文示範相關用法，例如整理行事曆、排定任務優先順序，甚至代你擷取會議重點與製作摘要，讓你能快速聚焦工作重點、節省整理時間，讓工作效率實現翻倍！本文節錄自《職場人的生成式AI工作法》。
文／艾麗莎．法瑞、賈布里．羅薩尼
本文目錄（點擊可快速前往）
AI幫你時間管理1. 預覽一週行事曆2.安排任務優先順序3. 會議準備4. 代表你參加會議AI幫你摘要整理AI摘要整理的進階技巧
AI幫你時間管理
如果你是管理者，工作量可能相當繁重，需要有效安排事情的優先順序，卻經常被干擾或是遇到突發事件。面對接連不斷的溝通、會議和職責，有效管理時間變得非常重要。
整合到電子郵件和團隊合作應用程式的生成式AI模型（例如：Teams內建的Microsoft Copilot、或Google Meet內建的Google Gemini）可以透過很多方式，幫你有效管理時間：
1. 預覽一週行事曆
要求生成式AI顯示所有的工作和排定的時間；例如，「在接下來的三天我有什麼計畫？請給我一份詳細清單」。生成式AI還可以為你的行事曆分類，比如個人任務、一對一會議、工作會議、工作坊、活動和私人時間等。
試試看：要求生成式AI製作一個表格，把本週會議按照[請自行指定類別]分類。
試試看：要求生成式AI分析你的每週待辦事項清單，根據你指定的緊急程度和重要性對任務進行排序和摘要。
試試看：要求生成式AI從電子郵件信箱找出標記為「緊急」的待處理會議邀請，並依照截止日期列出清單。
2.安排任務優先順序
要求生成式AI根據你的待辦事項清單和排定時間提出建議；
例如，「關於季度業務審查，根據先前的電子郵件[請自行指定郵件]，建議與[請自行指定對象]安排協調會議」。
生成式AI還可以根據任務的優先順序，建議更改日程安排。
3. 會議準備
要求生成式AI從最近往來的電子郵件、聊天紀錄、筆記或文件檢索相關資訊，為通話、活動、會議或工作坊做準備。
試試看：請生成式AI列出你在之前的會議或郵件中同意的執行項目，並根據你提供的議程說明你在即將舉行的會議中預計扮演的角色。
試試看：請生成式AI就即將在工作坊與[請自行指定對象]討論的新產品功能，生成五個討論要點。請把焦點放在[請自行指定文件]。
4. 代表你參加會議
如果無法參加某個線上會議，生成式AI可以幫你歸納會議內容；例如，「如果講者有分享文件，請簡單概述內容」。並且告訴你會議的討論重點和執行項目；例如，「後續步驟是否指派給我負責？期限是什麼時候」。生成式AI可以代替你參加會議、轉錄會議內容或分析會議紀錄（錄音或錄影）。
試試看：請生成式AI就[請自行指定主題]找出你必須追蹤的問題或討論。
AI幫你摘要整理
如果每天都被大量來自電子郵件、簡報、冗長文件和報告的資訊淹沒，要看完這些內容並歸納重點便是一大挑戰。
生成式AI可以幫忙總結和解讀資訊，靈活處理不同類型的輸入，並且輸出你要的東西；例如，可能有不同的風格和格式的摘要，像是表格、條列事項、執行摘要、簡短備忘錄等。假設你需要在半小時內審閱一份三十頁的文件。由於時間不夠，你幾乎只能閱讀執行摘要和第一部分。然而，你擔心可能會錯過一些重點，無法做出合理建議。你可以要求生成式AI摘要這份文件，建立要點清單，並注明每個要點來自哪個章節或哪一頁。
試試看：請生成式AI為即將舉行的活動報告[請自行指定報告]撰寫摘要。摘要應凸顯這份報告的重要觀察，而且不超過四段。
試試看：請生成式AI比較同個主題的兩篇文章，簡要列出文章一[請自行指定文章]與文章二[請自行指定文章]的差異和共同點。
AI摘要整理的進階技巧
對於冗長、複雜的文件，可利用進階的提示技巧，讓生成式AI幫忙做摘要整理。其中之一是「密度鏈」（chain of density）。這個做法能建立一連串包含愈來愈多細節的摘要。密度鏈透過反覆進行、逐步補充內容來完成，把原始文件前一版摘要未涵蓋的重要細節逐步納入。雖然摘要的資訊密度增加，依然能保持簡潔，維持相同的長度。
舉例來說，胡安身為中階主管，必須對一篇關於公司業績的長篇商業報告做摘要整理。胡安在密度鏈技巧的啟發下，設計一串連續提示詞，以利生成更簡潔和資訊密度更高的摘要：
試試看：基本摘要。胡安請生成式AI「以不超過四句話提供第一季度銷售報告的簡明摘要，把重點放在整體表現上」。
試試看：紮實、詳細的摘要。胡安請生成式AI「撰寫一個更緊湊的新摘要，補充先前摘要中缺少的相關資訊，文章長度要相同，避免冗長語句」。
胡安重複第二個提示數次，進而生成更精簡但資訊豐富的摘要。
應用這個技巧時，必須指定下列條件：
摘要長度。指定句子的數量。
資訊深度。從廣泛的概述開始，逐漸要求包含更多在先前摘要中未提及的具體細節。
準確性。要求生成式AI使用準確的資訊。換句話說，要以原始報告做為依據。
篇幅限制。不同的生成式AI模型輸入框（輸入問題或命令的區域）能插入的文字長度可能有所不同。如果長篇文件需要做摘要整理，可在限制範圍內分成若干個段落上傳。
節錄自：天下文化《職場人的生成式AI工作法：《哈佛商業評論》提升生產力、團隊創意和決策品質的35堂課》／艾麗莎．法瑞、賈布里．羅薩尼 著
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Vibe Coding時代催生新職缺！「程式清潔」在做什麼？
AI寫程式的「Vibe Coding」掀起熱潮，開發者得以快速生成程式碼，但也意外催生出新興職缺「程式清潔師」。一份調查顯示，95%的工程師仍需手動修復錯誤、額外調整AI生成的程式碼，確保專案安全與穩定。究竟Vibe Coding是革命還是混亂？而「程式清潔」這份新工作，又在做什麼？
文／田孟心編譯 由天下雜誌授權轉載
人們期待，未來大量寫程式工作可能都交由AI氛圍編碼（Vibe Coding）完成，但事實上，高達95%的工程師發現他們還是要手動修復程式碼。負責把混亂程式碼清理好的新角色，正在LinkedIn等求職平台大受歡迎。
氛圍編碼（Vibe Coding）正大行其道。
這個從今年初開始盛行的「自動化寫程式」概念，由電腦科學家卡帕西（Andrej Karpathy）提出。卡帕西表示，有了AI工具後，寫程式將「完全跟隨當下情境氛圍，擁抱指數級成長，甚至忘記程式碼的存在」。
市場研究和IT顧問公司Gartner預測，未來三年內，40%的企業新軟體將由AI機器人創建。
然而，內容平台fastly最近的一份調查顯示，95%的工程師表示，他們還是要花額外的時間來調整AI生成的程式碼。
工程師們發現，AI生成的程式碼存在許多問題，從產生幻覺，到刪除重要的資訊，甚至可能造成專案的安全風險。若不花時間修復，最終的成品可能會漏洞百出。
「使用氛圍編碼，就像請一名聰明的六歲孩子把咖啡壺帶到餐桌，為家人倒杯咖啡，」資深工程師羅芙（Carla Rover）說明，它們有可能做得到，但也極有可能失敗，「而且失敗了，他們很可能不告訴你。」
另一位資深工程師梅勒扎丹（Feridoon Malekzadeh）也將氛圍編碼形容成孩子，不過是「青少年」，「你得請它做15次才能做成一件事，」「最終，他們可能會做出來，外加一些你沒要求的事，並可能把很多東西弄壞。」
梅勒扎丹計算過，她大約花費50%的時間編寫需求，10%的時間進行氛圍編碼，再用40%的時間進行修復。
程式清潔工，愈來愈受歡迎
這一切使AI生成的程式碼，已經成為一個難題，也因此催生了一種新的工程師崗位，稱為「氛圍程式碼清理專家」（Vibe Coding Cleanup Specialist）。
在求職平台LinkedIn上，已經有愈來愈多相關關鍵字的職缺——代表清理、修復程式碼，正在成為一項獨立的工作。
通常，這類職缺更歡迎資深工程師，因為他們才有相應的能力從一團乍看可行的程式碼中找到問題。
資深解決方案架構師哈克（AS Md. Ferdousul Haque）統整，常見的錯誤有：語法錯誤、邏輯錯誤、幻覺資料庫或API（引用不存在的套件、方法或參數）、虛擬資料等狀況，有時候很考驗技術人員的細心與經驗。
哈克舉例，AI工具Gemini幫忙改了一份GitHub個人資料，整體效果不錯，卻在某個網址後面加了一個句號，使得圖片無法顯示。此時，就需要他這名人類手動介入。
科技公司Solution Architecture的工程師麥利（Viored Mirea）指出，雇用一名氛圍編碼清理師非常重要，尤其是AI寫出來的程式碼可能給企業帶來安全風險，「氛圍編碼可能會讓機密資訊外洩，或是對個人資料進行錯誤處理，」他強調，「始終應該有人類要對結果負責。」
然而，也有專家對市場出現這樣的現象感到唏噓。
雲端與通用人工智慧企業負責人愛彼哈納（Abhinav）認為，雇用這樣的「清潔工」簡直荒謬，「企業試圖讓每個人都會氛圍編碼，在專案上省錢，然後卻要花雙倍的錢再去找一個能把混亂局面整理好的人。」
Squad資深技術總監波古斯拉斯基（Oleg Boguslavsky）同意，企業要引進氛圍編碼，必須確保每個人都能掌握驗證、修復的技能，否則，花錢請這些額外的專家，在經濟上將比預期更低效。
（資料來源：TechCrunch, Gizmodo, LinkedIn）
（原文標題：Vibe Coding催生大量新職缺，「程式清潔工」在做什麼？）
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[joblist_plugin title='更多104【AI工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=AI%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&order=15&page=1' amount='3']
Claude Cowork排程任務怎麼用？讓AI定時工作，自動產出報告教學
想讓Claude定時幫你完成重複性工作？本文解析Claude Cowork的Schedule排程任務功能，教你設定執行時間、權限與模型，打造自動搜尋資料、整理內容、產出報告的AI工作流程。本文節錄自《Claude 萬用手冊》。
文／施威銘研究室
本文目錄（點擊可快速前往）
Schedule：讓Claude定時幫你做事實戰：每天早上接收台股盤前快報建立排程任務手動試跑排程任務
使用Cowork模式前，請先確認你已升級到Claude Pro以上方案（需付費訂閱），並安裝最新版Claude Desktop。Cowork是桌機版獨有功能，網頁版與行動版無法使用。Claude網址：https://claude.ai/下載桌機版：https://claude.ai/downloads延伸閱讀：Claude Cowork怎麼用？要付費嗎？解析操作流程、權限設定及模型選擇
Schedule：讓Claude定時幫你做事
前面介紹的Cowork任務，大多是「你下指令、Claude執行、完成後交回結果」的一次性流程。不過，實務上有些工作並不是只做一次，而是每天、每週或每月都會重複出現。
例如每天早上的市場快訊、每週五的工作週報、每月初的對帳整理，這些工作通常規則固定、格式明確，但每次都手動執行又很花時間。這時就可以使用Cowork的Schedule（排程任務）功能。
Schedule可以把一個任務的提示詞、執行時間與工作環境固定下來，讓Claude在指定時間自動執行。它和一般Cowork任務的能力差不多，一樣可以使用Connector、Skill與Plugin；差別在於，一般任務是你手動開始，排程任務則會依照時間表自動啟動。排程任務大致有幾個特性：
只需要設定一次任務內容
可以依照固定頻率自動執行，例如每小時、每天、平日或每週
每次執行都會開啟新的任務回合，並讀取當下最新的資料、檔案或Connector內容
執行結果會保留在任務清單中，方便日後回頭查看
能使用一般Cowork任務可用的Connector、Skill與Plugin
接下來，我們就來看看要怎麼設定排任務吧！
實戰：每天早上接收台股盤前快報
我們會以「每天早上8:00自動產生台股盤前快報」作為範例，示範如何建立一個排程任務。這個任務要做的事很單純：每天早上，Claude會自動搜尋最新的台股大盤、國際股市與指定自選股資訊，整理成一份Markdown格式的盤前快報，存到指定資料夾中；同時也會建立一封Gmail草稿，方便我們檢查後寄出。
也就是說，我們會把原本每天都要手動查資料、整理重點、寫成快報的流程，改成由Claude定時完成。接下來就來看設定方式。
建立排程任務
首先，進入左側欄的Scheduled頁面，點擊「+ New task」，可以看到兩種建立排程任務的方法：
Create with Claude，就是透過Claude一步步引導你建立排程。這種方式適合你只有大概想法，但還不確定任務細節該怎麼寫的情況。
Set up manually，即手動設定。這種方式適合你已經知道任務要做什麼、何時執行，以及要使用哪些工具。本例會使用手動建立的方式，直接設定盤前快報的排程任務。
點擊Scheduled，進入排程任務頁面；點擊+ New task，開啟建立選單；本例選擇「Set up manually」，開啟手動設定視窗。（圖／《Claude 萬用手冊》）
【TIP】注意！排程任務只有在電腦開機、未進入睡眠，且Claude Desktop持續開啟時才會執行。若希望排程任務能準時執行，建議開啟Keep awake，並確認Claude Desktop沒有被關閉。
開啟手動設定視窗後，就可以開始填寫排程任務的名稱、任務描述、任務內容、工作路徑、模型與執行時間等設定。其中最重要的是任務內容。這段文字就是Claude每次執行排程時會依照的提示詞。因為排程任務會反覆執行，若提示詞寫得太模糊，Claude每次都要花更多推理成本判斷你想要什麼，也比較容易產生不穩定的結果。
建議把資料來源、例外處理、輸出格式、檔名規則與後續動作都寫清楚。特別是排程任務通常會長期執行，模型選擇也要考量使用量。如果任務是固定流程、規則明確的工作，通常不需要使用最高階模型；本例雖然不算深度推理任務，但步驟較多，包含搜尋、整理、寫檔與建立Gmail草稿，因此使用Sonnet系列會比Haiku更穩定。
本例範例提示詞如下：
【提示詞】所有資料都用今天搜尋的結果，不要靠記憶，抓不到就標「資料缺漏」，過程中不要問我。1. 國際與台股大盤：幫我看昨天台股、美股、日韓股市主要指數 （加權、櫃買、道瓊、那斯達克、日經、KOSPI）的收盤點數和漲跌幅。2. 自選股：2330、2414、2317、3008、2603，每一檔列出昨日收盤、漲跌幅，以及近24 時內的重大新聞或公告1–2則（含連結）。3. 輸出：Markdown格式，分四段——國際盤、台股大盤、自選股、重點關注。 存到StockBrief 資料夾，檔名yyyy-mm-dd.md（今天），同名覆寫。4. 另外把內容轉成精簡的純文字郵件版，用Gmail擬稿到flag-examples@gmail.com，主旨「盤前快報-yyyy/mm/dd」。
（圖／《Claude 萬用手冊》）
Create scheduled task：
任務名稱建議使用英文或數字，因為Claude的任務名稱不支援以中文命名
選定工作路徑資料夾，本例為StockBrief
權限模式選擇「Act without asking」，避免排程執行到寫檔或建立Gmail草稿時停下來等待確認
選擇Sonnet系列模型。本例屬於搜尋、整理、輸出與建立草稿的固定流程，不需要使用Opus；但步驟較多，使用Sonnet會比Haiku更穩定
設定排程任務的執行時間
點擊「Save」儲存
（圖／《Claude 萬用手冊》）
儲存後，可以在Scheduled頁面的任務列表中看到剛建立的排程任務。（圖／《Claude 萬用手冊》）
【補充】設定排程的第三種方法
除了Create with Claude和Set up manually之外，也可以直接在新的Cowork任務中描述你想建立的排程任務，讓Claude協助規劃。
這種方式適合你已經知道大方向，但還沒整理好完整執行細節的情況。你只要先說明想建立的任務類型、執行頻率，以及大致要完成的步驟，Claude就能根據你的描述補齊任務內容、時間設定等。若資訊不足，它也會先提出問題，確認後再進入排程任務的建立流程。
明確指出要建立「排程任務」；提供簡單的步驟大綱，Claude就能根據你的大綱，協助補齊排程任務的設定細節。（圖／《Claude 萬用手冊》）
當資訊不足時，Claude會先提出問題，協助補齊任務設定；確認必要資訊後，Claude會進入排程任務的建立流程。（圖／《Claude 萬用手冊》）
手動試跑排程任務
設定完成後，建議先手動試跑一次，確認任務能不能順利完成。尤其是第一次建立排程時，不建議直接等到正式排程時間才看結果。因為如果提示詞、權限設定或資料夾路徑有問題，排程可能會在實際執行時失敗，反而錯過原本要產出的內容。
即使還沒到排程時間，也可以從Scheduled頁面的任務列表中點進任務詳細頁，手動啟動測試。
點擊剛建立的排程任務，進入任務詳細頁。（圖／《Claude 萬用手冊》）
點擊鉛筆圖示，可打開排程任務設定視窗，進行編輯修改；點「Run Now」，即可立刻手動執行一次排程任務。（圖／《Claude 萬用手冊》）
啟動排程任務後，左側任務清單中會出現Scheduled區塊，顯示正在執行的排程任務。點擊該任務後，就可以進入執行視窗查看進度。
排程任務的執行方式和一般Cowork任務很像。Claude會先根據提示詞規劃步驟，接著搜尋資料、整理內容，最後把Markdown檔寫入指定資料夾，並在Gmail中建立草稿。
點擊正在執行的排程任務，可以進入任務視窗查看過程
Runs：會記錄這個排程任務的每次執行紀錄
Progress：Claude依照提示詞規劃的任務步驟
Context：會顯示此排程任務，點擊後可以回到任務詳細頁
（圖／《Claude 萬用手冊》）
任務完成後，Claude會將生成的 Markdown檔寫入指定資料夾，它也會在Gmail中建立對應的盤前快報草稿。
（圖／《Claude 萬用手冊》）
Gmail草稿中查看Claude建立的郵件內容，確認內容沒有問題後，可再由使用者手動寄出或分享。（圖／《Claude 萬用手冊》）
這樣就完成排程任務的建立與測試了。
節錄自：旗標《Claude 萬用手冊：Claude.ai | Desktop | Cowork | Code Mode | Design | Computer Use | Skills | Connectors | Plugins》／施威銘研究室 著
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從 AI、大數據到雲端運算，智慧科技持續重塑企業運作模式，也同步改變科技人才的能力結構與職涯路徑。當技術不再只是工具，而是開始參與決策、流程與協作機制的設計時，企業對人才的期待，也隨之快速被改寫。隨著生成式 AI 進入科技研發現場，產業競爭的焦點，逐漸從單純的效能與技術規格面，轉向研發流程、協作效率與人才結構的重新配置。
文／104人力銀行
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本文導覽：
先定義後拆解，掌握工具且能同時進化的優勢
AI 不是取代能力，而是重新設計組織的槓桿
AI 改變的不只是工具，而是人才競爭的基準
無論是深耕資安領域的趨勢科技、由單點工具轉向 AI 驅動工作流程的KDAN 凱鈿、將服務版圖延伸至「新商務」場景的騰雲科技，亦或是持續推動流程優化的技嘉科技，皆不約而同指出：AI 並不是單一技術的導入，而是從根本上，重新定義工程師的工作方式與企業的選才邏輯。
先定義後拆解，掌握工具且能同時進化的優勢
趨勢科技指出，在資安產業中，AI 的導入不僅提升效率，更放大了攻防的速度與規模。企業真正需要的，已非能單純完成任務的工程師，而是要能理解問題、拆解問題，並知道如何運用 AI 讓產品與防禦能力持續進化的人才。「企業現在看的人才，不再是會不會寫 code，而是能不能用 AI 定義問題、拆解問題，並把它真正放進工作流程裡。」
這樣的轉變，使「會寫程式」逐步從門檻條件，轉變為一種基本能力。
KDAN 凱鈿則觀察到，企業選才的標準明顯被翻轉。過去對工程師的面試，多半以程式語言的熟悉度為主，然而當 AI 加入成為日常工具，真正拉開差距的，反而是思考邏輯和問題拆解的能力。「以前我們面試工程師，程式語言熟悉度大概佔六、七成，思考能力佔三、四成；現在幾乎倒過來。」甚至可以說，判斷能力及邏輯架構，已遠勝單一技術的掌握。能力結構之外，AI 也在重新設計工作流程本身。
AI 不是取代能力，而是重新設計組織的槓桿
面對 AI 帶來的轉型壓力，騰雲科技則是認為，企業需要的人才，除了熟悉新工具，得要能解構既有的流程與模式，並予以重新加以設計。「頂尖的人才必須完備能解構問題的智慧，將經年累月結痂的既有工作流程無情拆解，再結合新工具進行徹底重構，以此創造出破局的商業價值。」在如此框架之下，AI 並非取代既有能力，反倒成為推動組織再造的重要槓桿。
相較之下，在硬體與韌體研發領域，AI 帶來的影響則呈現不同面貌。
AI 的導入並非突然出現，而是建立在長期流程自動化與知識共享文化的基礎之上。技嘉科技表示，當標準化與重複性的工作逐步由工具接手，企業在選才的課題上，反而更回到人才的本質。「AI 並沒有讓工程師變得不重要或被取代，反而讓一件事變得更加清楚——當工具越來越強，人真正不可取代的，仍然是持續學習、理解問題，以及把經驗轉化為能被團隊延續的知識。」
也因此，雖分處不同產業與戰略位置的四家企業，卻給出近乎一致的答案——AI 確實已改變你我的工作流程與內容，也對工程師的角色重新定位，然而企業真正關注的，不是誰會被取代，而是誰能定義出與 AI 協作的新方式。
AI 改變的不只是工具，而是人才競爭的基準
當 AI 已能協助完成大量數據的整理、流程文件撰寫及程式生成，甚至是輔佐當下決策的研判時，隨之浮現的是一個跨越產業和領域的深層叩問——AI 會不會取代人類？
觀察四家受訪的企業，答案竟出乎意料地一致：AI 並不會讓「人」變得不重要，而是讓人才的價值重新排序。但首先被改變的是，企業對工程師角色的認知與理解。當標準化、重複性的工作逐步由工具接手，真正拉開差距的，不是技術的熟練度，而是能否理解問題、拆解流程，並持續與新工具共同進化的能力。
正如受訪者所指出：「不是 AI 會取代人，而是會用 AI 的人，會取代不會用 AI 的人。」對企業而言，這意味著選才邏輯正在改變；對求職者而言，也代表未來職場的競爭力，將來自於跨領域理解問題的能力，以及在變動之中持續重塑自身角色的位置。
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在趨勢科技，唯一的競爭對手是駭客：AI 時代下，資安人才與研發現場的真實變化
《2025半導體業人才報告書》半導體每月徵才3.4萬人，生產製造/品管/環衛類、研發類每月缺才近1萬人最多
半導體為台灣經濟發展的命脈！104人力銀行與工研院合作發布《2025半導體業人才報告書》，2025年5月半導體人才缺口達3.4萬人，主要徵才職類：「生產製造/品管/環衛類」缺1萬人、「研發類」缺9,000人、「操作/技術/維修類」缺7,000人最多。半導體業期待職人具備的技能，「生產製造/品管/環衛類」與「操作/技術/維修類」重視設備運作與故障排除，「研發類」技能則與電子電路設計知識、電路布局技巧高度相關；科系方面，人才缺口最大的三大職類，限定科系普遍期待是電機電子或機械工程相關背景。
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半導體技術職缺強勢成長 自2023下半年強彈逾6成
觀察半導體徵才趨勢，《2025半導體業人才報告書》數據發現，自2023年下半年起，主要徵才3大職類「生產製造／品管／環衛類」、「研發類」、「操作／技術／維修類」工作機會持續攀高，其中以技術職特別明顯，「生產製造／品管／環衛類」自2023年10月5,600個工作機會，攀升至2025年5月1萬個，增幅達77%，反映晶圓廠擴產、先進製程與先進封裝投資增加，對製造工程人力需求增多；「操作／技術／維修類」自2023年10月4,300個工作機會，增長至2025年5月7,000個工作機會，增幅67%，反映先進製程與先進封裝產線擴展，機台操作與維護人員需求上升。
半導體操作／技術／維修職類 每個工作機會僅能分到0.2名求職者
半導體缺才有多嚴重？根據《2025半導體業人才報告書》顯示，人才缺口前三大職類，「操作／技術／維修類」因需要輪班且工作當下需高度專注，人才招募不易2025年5月平均每個工作機會僅能分到0.2名求職者人力，極度緊張；「生產製造／品管／環衛類」因製程複雜，設備操作與維護需大量工程師，平均每個工作機會僅能分到0.4名求職者；「研發類」隨著AI應用全面擴散，消費性電子產品能力提升、通訊技術升級，平均每個工作機會僅能分到0.45名求職者，均出現人才短缺現象。
非理工職投入半導體 操作／技術／維修類58%不限科系最有機會
至於半導體想招募的人才，《2025半導體業人才報告書》指出，工作技能方面「生產製造／品管／環衛類」、「操作／技術／維修類」前三大技能均為機械產品故障排除檢修、改善設備問題及功能提昇、電機設備保養修護，確保維持設備正常、避免停機，支撐整體製程順利進行；「研發類」技能則為電子電路系統設計、類比IC電路設計、數位電路設計與驗證。
科系方面，根據《2025半導體業人才報告書》，「操作／技術／維修類」工作著重實作與現場技能，大多數企業都可提供訓練，58%職務科系不拘比例最高。「生產製造／品管／環衛類」雖具技術門檻，但多屬執行性質，部分工作也可透過內部訓練補足，38%職務科系不拘彈性中等。相較之下，「研發類」職務需具備電機、電子、材料等專業背景，要求高度理論與技術知識，因此對科系限制最嚴，職務科系不拘的比例僅23%。
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文／104人資市集
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MES: What is it and how it helps your business
Manufacturing has transformed significantly over the years, evolving from manual labor and mass production to automation and smart manufacturing. Innovations like Industrial IoT (IIoT), Big Data Analytics, and Manufacturing Intelligence (MI) now enable real-time monitoring and decision-making, improving efficiency and reducing waste.
What is MES?
A Manufacturing Execution System (MES) is a computerized system that monitors and manages production processes on the shop floor. It integrates with ERP, PLM, and SCM systems, capturing real-time data from machines, sensors, and workers to optimize manufacturing operations. MES includes key modules such as:
Production Scheduling & Planning – Efficient resource allocation
Workforce Management – Employee productivity tracking
Quality Management – Real-time defect detection
Inventory Management – Optimized stock control
Equipment Maintenance – Preventive maintenance to reduce downtime
Why Does Your Business Need MES?
Implementing MES can boost productivity, enhance efficiency, improve quality, and aid regulatory compliance. With real-time monitoring, manufacturers can reduce costs, optimize workflows, and make data-driven decisions to remain competitive.
Value of MES for Your Business
For manufacturers, MES offers:
Improved productivity – Reduces bottlenecks & downtime
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Enhanced quality – Ensures compliance & reduces errors
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如何用AI分析主管性格？用DISC模型改善向上溝通，應對不同類型上司
用AI分析主管的溝通風格可行嗎？本文介紹如何運用DISC性格模型，判斷主管偏好的溝通方式，並調整彙報、回饋與向上管理策略，讓職場溝通更順暢。節錄自《AI職場溝通力》。
文／紀菲
本文目錄（點擊可快速前往）
懂性格分析的AI，幫你輕鬆應對「百變」上司用AI工具分析主管DISC性格及應用步驟一：蒐集資訊步驟二：利用AI進行分析與回饋步驟三：理解上司的性格步驟四：調整彙報方式步驟五：應用並觀察步驟六：持續改進想分析上司性格，要提供哪些資訊給AI？
懂性格分析的AI，幫你輕鬆應對「百變」上司
在職場上，我們會遇到各種各樣的上司：有的喜歡直來直往，有的喜歡拐彎抹角；有的熱情如火，有的冷靜如水。要想和這些上司打好交道，首先得懂他們！
我有個朋友叫Sam，他在一家公司做專案助理。他的上司王總是個典型的「工作狂」，對工作要求極高。Sam剛就職那陣子，每次彙報工作都小心翼翼地，生怕出一點差錯。但王總似乎總是不太滿意，Sam為此頭疼不已。
有一天，Sam在為一個重要的項目彙報做準備，他知道這將是一次大考。於是，他加班到深夜，把彙報資料做得盡善盡美。第二天，他信心滿滿地走進會議室，結果王總聽了不到5分鐘，就皺起眉頭說：「這些細節我都知道了，直接說重點！」Sam當場就傻眼了，他辛辛苦苦準備的內容就這麼被一句話帶過了。
你看，如果我們不能準確把握上司的性格和溝通風格，那麼我們的努力很可能就會付之東流。
在探索和瞭解他人方面，人類的智慧是無窮的。學者們提出了多種性格分類方法，這些方法可以幫助我們更好地理解他人，更好地與他人溝通。而在職場溝通中，我想給大家介紹一個非常實用的性格分析工具—DISC性格分類模型。這個模型把人的性格分成4種類型：D型（Dominance，支配型）、I型（Influence，影響型）、S型（Steadiness，穩健型）和C型（Compliance，服從型），如下圖所示：
我們可以簡單地這樣記：D老大、I小太陽、S暖寶寶和C小偵探。
D老大：就是那種走路帶風、說一不二的上司。他們目標明確，行動迅速，喜歡掌控全域、直截了當，不喜歡拖泥帶水。
I小太陽：這種人熱情開朗，總是笑容滿面。他們喜歡和人打交道，善於帶動團隊氛圍，鼓勵發揮創意和自由表達。
S暖寶寶：這種人性格溫和，耐心細緻。他們總是默默付出，為團隊提供溫暖和支持，這類上司則更注重團隊的和諧與穩定。
C小偵探：他們邏輯性強，注重細節，總是能發現別人忽略的問題，是團隊中的「糾錯專家」。他們追求完美，對工作品質有極高的要求。
說到這4種性格的人，我腦海裡立刻浮現出《西遊記》。孫悟空就是D老大，戰鬥力「爆表」，喜歡獨當一面；豬八戒就是I小太陽，總能逗大家開心；沙僧則是S暖寶寶，默默付出，不求回報；唐僧就像C小偵探，追求完美、講究細節，如下頁圖所示。
那我們如何應對這幾種性格的上司呢？
遇到D老大，你就得直接點，別繞圈子，有什麼說什麼，別拖拖拉拉的，他們喜歡有決斷力的下屬。
遇到I小太陽，你就得熱情點，多誇誇他們。他們喜歡被人關注和認可，所以你的回饋要及時。
遇到S暖寶寶，你就得耐心點，多聽聽他們的想法。他們雖然話不多，但心裡都有數。
遇到C小偵探，你就得嚴謹點，別出錯。他們眼睛裡容不得一粒沙子，所以你的報告不但要詳細，還需要有深度。
你可能會說：「我知道不同的人有不同的性格，但我不擅長分析別人的性格啊，這可怎麼辦？」不用擔心，有AI幫你，它就像一位高情商的人際管理專家。
用AI工具分析主管DISC性格及應用
比如Adam，他以前總是搞不懂上司的心思。但自從他使用了AI性格分析工具後，一切都發生了翻天覆地的變化。
那Adam具體是怎麼做的呢？
步驟一：蒐集資訊
Adam開始蒐集上司在溝通方面的資訊，包括：上司在團隊郵件中的回覆、上司在會議上的發言、上司寫的報告或工作指導文件。
步驟二：利用AI進行分析與回饋
他將蒐集到的資訊提供給AI，讓AI透過自然語言處理技術來分析上司的語言風格和行為模式。
比如，他可以這樣問AI：
「我們現在面臨的挑戰非常嚴峻。專案進度已經比原計畫落後了整整兩週，這對我們整個季度的業績都有影響。我需要大家立即行動起來，展現出我們團隊的執行力和決心。首先，我要求專案經理立即提供一個詳細的趕工計畫，包括每天的具體任務和預計完成時間。其次，我需要所有團隊成員對自己的工作負責，確保每一步都精確無誤。我們沒有時間再犯錯誤。我不希望再聽到任何關於問題的討論，我需要的是解決方案。如果你遇到障礙，給我一個明確的計畫，告訴我你打算如何解決它。我們的目標是在下個月底前完成這個專案，不要有任何藉口。最後，我需要看到資料，看到進度。每個部門的負責人都要向我報告你們部門的進展情況，以及你們如何確保按時完成任務。我期待大家的表現，讓我們行動起來！」這是我的上司在會議上的發言，請基於這段發言幫我分析上司的DISC性格。
AI回答：
基於您提供的上司在會議上的發言，我們可以嘗試對他的DISC性格進行分析。DISC性格分類模型是一個廣泛使用的性格分析工具，它根據四個主要面向來評估一個人的性格傾向：D（支配型）、I（影響型）、S（穩健型）和C（服從型）。從發言中，我們可以觀察到以下特點：D（支配型）：●強調專案的緊迫性和重要性；●要求立即行動，展現出對結果和效率的重視；●不希望聽到問題，而是直接見到解決方案；●設定明確的目標和期望，即在下個月底前完成專案。I（影響型）：●在這段發言中，上司並沒有特別展現出強烈的影響型特徵，如熱情或鼓勵性的言辭。S（穩健型）：●雖然上司強調了專案的緊迫性，但他並沒有表現出典型的穩健型特徵，如耐心、合作或考慮他人的情感。C（服從型）：●要求專案經理提供詳細的趕工計畫，並需要每個部門報告進展情況；●強調工作推動精確無誤，這反映他對細節和準確性的關注。
基於上述分析，我們可以推斷這位上司的性格傾向於D（支配型）和C（服從型）。他展現出強烈的任務導向性，要求迅速行動、設定明確目標，並關注細節和準確性。他不太注重情感因素或團隊合作等軟性方面，而是更關注結果和效率。
需要注意的是，這種分析是基於一段特定的發言進行的，而人的性格是複雜的，可能在不同情境下展現出不同的特點。因此，這種分析應該被視為一種初步和大致的評估。
在反覆提供不同資訊和AI進行分析討論後，Adam判斷上司很可能是D型。
步驟三：理解上司的性格
Adam又問AI：針對D型上司，如何溝通更有效率？
AI回答：
針對D型上司，要實現高效率溝通，可以考慮以下幾點策略：1.直接和簡潔。D型上司通常喜歡直接、簡潔的溝通方式。因此，在彙報工作、提出問題或尋求回饋時，你應儘量避免冗長和複雜的表述，直接陳述要點，用資料和事實支持你的觀點。2.突出結果和解決方案。D型上司往往關注結果和行動。在與D型上司溝通時，應優先展示你已經取得的成果或計畫達成的目標，並針對問題準備好相應的解決方案，不要只是抱怨或尋求同情。3.尊重上司的時間。D型上司通常時間觀念很強，不喜歡浪費時間。因此，在與其溝通前要確保你的請求或問題是緊急且重要的。同時，在會議或討論中，你應儘量保持高效率和專注，避免進行無關緊要的閒聊。4.保持積極和自信。D型上司通常欣賞下屬積極、自信的態度。在與其溝通時，要表現出你的專業性和自信，同時避免發表過於消極或自我否定的言論。即使你面臨困難或挑戰，也要展現出你正在積極尋找解決方案的態度。5.提供明確和具體的回饋。當D型上司向你提出要求或建議時，你要給予明確和具體的回饋。這有助於他們瞭解你的進展情況和需要的支援。同時，如果你對他們的要求有任何疑問，也要及時提出並尋求澄清。6.瞭解並適應上司的溝通風格。瞭解並適應上司的溝通風格可以幫助你更有效地與他們溝通。透過觀察他們的行為、語言和溝通習慣，你可以逐漸理解他們的期望和需求，並據此調整自己的溝通方式。7.尋求共同點。在溝通中，嘗試找到與D型上司的共同點。這有助於建立聯繫和信任，並使他們更願意聽取你的意見和建議。綜上，要記住，高效率溝通是一個雙向的過程。在努力適應D型上司之溝通風格的同時，也要保持自己的專業性和自信，勇於提出自己的觀點和建議。
步驟四：調整彙報方式
根據AI的回饋，Adam開始調整自己的彙報方式。他學會了在彙報前總結關鍵點，確保每個要點都簡潔有力；他避免進行冗長的解釋，而是直接提供結果和必要的資料支持。在提出問題時，他會同時提供幾個解決方案，並闡述每個方案的利弊。
步驟五：應用並觀察
在下一次與上司的一對一會議中，Adam採用了新的彙報方式。他直接彙報了項目的關鍵成果，並提出了幾個明確的後續行動計畫。Adam注意到上司對他的彙報反應積極，沒有像以前那樣頻繁打斷他，而是認真聽完了他的彙報，並給予了建設性的回饋。
步驟六：持續改進
Adam意識到溝通是一個持續的過程，他決定繼續使用AI來監測上司的反應，並根據需要調整自己的溝通策略。
時間一晃就過去了好幾個月，Adam在這段時間裡截然不同。他和上司的溝通越來越順暢，這讓自己在職場上的形象煥然一新。上司看他這麼能幹，不僅經常找他商量事情，還把更多的重擔交給了他，對他既信任又看重。
想分析上司性格，要提供哪些資訊給AI？
那我們可以蒐集哪些資訊提供給AI，讓AI幫助我們分析上司的性格呢？我幫你整理了一下，具體如下：
郵件：上司在郵件中呈現的語言風格、決策指令和溝通方式都是分析上司性格的關鍵線索。
會議發言：如果可能，蒐集上司在會議中的發言，包括開場白、提出的問題、做出的會議總結等。
工作文件：例如主管撰寫的工作報告、專案計畫書或績效評估報告等文件，能夠體現上司的專業風格和性格傾向。
決策案例：記錄上司在特定情境下做的決策，包括決策的速度、風格和偏好等。
回饋和評價：上司在工作中給予的回饋和評價，尤其是上司提出的批評和建議。
日常交流內容：在日常工作中，上司與同事的非正式交流內容，如休息時的聊天內容。
演講：上司公開演講的影片也能為分析上司的性格提供線索。
任務分配方式：上司分配任務的方式也能反映其性格特徵。
最後，溫馨提示一下，人的性格複雜多變，不是一兩個詞就能概括的。比如，一個人平時看起來挺果斷，做事雷厲風行，但處理一些講究細節的問題時，他又能慢得下來。所以，借助AI分析上司的性格時，別指望一次就能分析得徹底，可以多分析幾次，嘗試不同的AI工具。
跟上司打交道，別急著給他們貼標籤，我們得多觀察，多瞭解他們的性格，然後據此調整我們說話做事的方式。要是覺得與上司的溝通不太順暢，就要及時改變溝通策略，在不斷調整的過程中，我們和上司的溝通肯定能越來越順暢。
節錄自：商周出版《AI職場溝通力：讓你在彙報、面試、提案中一開口就說服人．AI時代不被淘汰的職場溝通學》／紀菲 著
用AI快速做商品廣宣圖：Manus AI一鍵生成視覺文案行銷素材，電商小編必學
電商和社群小編每天都和時間賽跑，如何用AI快速產生高品質的商品廣宣文案與視覺圖片？本文以Manus AI示範，只要上傳隨手拍的產品照，輸入簡單的需求，就能自動產生專業的文案與圖片！跟著詳細步驟教學，讓AI工作成為行銷工作的最佳夥伴，本文節錄自《用AI做設計》。
文／施威銘研究室
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電商小編的救星！隨手拍的照片也能變成廣宣圖【Manus AI】用AI自動產生廣宣文案及圖片
電商小編的救星！隨手拍的照片也能變成廣宣圖
在電商快速發展的時代，品牌商與代理商經常需要做各種產品廣宣，並進行多平台的行銷推廣。然而，專業攝影往往得花大量的時間與資源，對於忙碌的電商小編來說，並非每次都能安排專業的攝影。
現在有了AI即使是隨手拍的產品照，都能輕鬆轉成廣宣素材，重點是不用自己去背、想文案，只要上傳照片就能在短時間內完成。
隨手拍的桌上型電扇，背景雜亂、光線不佳。透過AI的處理，馬上變成一張廣宣素材（圖／旗標出版提供）
【Manus AI】用AI自動產生廣宣文案及圖片
【使用AI】Manus
電商小編與社群小編每天都在和時間賽跑，得產出大量高品質的廣宣文案與視覺圖片。面對不斷湧現的行銷需求，該如何在有限的時間內，產出吸睛且符合品牌調性的內容？AI正是你的得力助手，只要上傳隨手拍的產品照，輸入簡單的需求，就能瞬間產生專業的文案與圖片，減輕工作負擔。底下我們以Manus AI做示範。
Manus：https://manus.im/home
【Step 1】
請開啟網頁瀏覽器，輸入「https://manus.im/home」網址，連到manus網站，這是一個通用型的AI網站，可以幫你解決各項工作及生活中的問題，進入網站後點選畫面右上角的開始使用鈕，接著使用Google帳戶註冊即可開始使用各項服務。
按下開始使用（圖／旗標出版提供）
點選Google帳戶或使用Apple ID註冊（圖／旗標出版提供）
【Step 2】
首次註冊會得到1000免費積分以及每日登入的300積分，你可以先用免費積分試用各項功能，再決定是否付費（註：官方贈送的免費積分可能會隨時變動，在此僅供參考）。
首次註冊、登入會得到免費積分，請按下知道了關閉此訊息（圖／旗標出版提供）
【Step 3】
接著，在輸入框中輸入你的需求（提示語），在此我們想將隨手拍的照片製作成促銷廣告。
輸入需求（請製作一張直幅的促銷廣告，文字使用繁體中文）+上傳檔案
輸入需求並上傳檔案（圖／旗標出版提供）
【Step 4】
送出需求後，manus就會開始處理，大約等個20多秒就會生成圖片及廣告文案。
自動生成廣告文案、生成兩張圖供我們參考，點選縮圖可放大瀏覽（圖／旗標出版提供）
自動去除照片中雜亂的背景，並加上文案，可惜文字大多是亂碼（後續可使用影像處理軟體來修改）（圖／旗標出版提供）
廣告文案包含主標題、副標題及產品特點，這些都是AI自動產生的（圖／旗標出版提供）
【Step 5】
由於AI生成的中文字大多為亂碼，在此我們可以將AI生成的圖片及文案下載到電腦裡，後續再用影像處理軟體來修改文字。
（圖／旗標出版提供）
下載檔案（圖／旗標出版提供）
下載後的檔案為壓縮檔，會存放在電腦中的Downloads資料夾，解開壓縮檔就可以進行後續的修改（圖／旗標出版提供）
【Step 6】
你可以使用AdobeExpress或是Photoshop的生成填色功能，將中文亂碼的部份去除並與背景融合，再自行輸入文字。
AdobeExpress：https://www.adobe.com/tw/express/
Photoshop：https://www.adobe.com/tw/products/photoshop.html
（圖／旗標出版提供）
【TIP】如果覺得要刪除中文亂碼並與背景融合很麻煩，你也可以直接將manus生成的圖餵給ChatGPT，請它「生成一張去除文字的圖」。這樣後續只要輸入文字就可以了。
節錄自：旗標出版《用 AI 做設計：沒時間？沒素材？沒靈感？就 Call AI 救援》／施威銘研究室 著
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擬定計畫讓自己更從容！用「IF-THEN」架構提高執行力，把行動具體化
擬定計畫究竟是好事，還是不必要的束縛呢？其實，未完成的任為會讓大腦焦慮，擬定計畫反而能讓自己更從容。作者為日本行動心理學家，介紹高效率的「IF-THEN」計畫法，將目標轉化為具體的行動指令，有效提高執行力！本文節錄自《為什麼你的時間管理總是沒效率？》。
文／望月俊孝
本文目錄（點擊可快速前往）
擬好計畫，機會來臨，也能從從容容讓執行力提升的「計畫」，關鍵在哪裡？1. 運用「IF-THEN」，將行動具體化2. 在 IF 的部分加入「時間」和「地點」
人生中想做的事，一件都不放棄⋯⋯x 不要刻意擬定計畫，順勢而為○ 為每件事情擬定「計畫」
談到時間管理時，無法避開的一個核心主題，就是「計畫」。
「雖然喜歡擬定計畫，但做到一半就覺得滿足，結果什麼也沒有實際完成。」
「一旦列了計畫，就覺得被束縛，因此乾脆不做計畫，走一步算一步。」
關於計畫，許多人都有不同的想法與經驗。那麼，擬定計畫究竟是好事，還是不必要的束縛呢？
想像一下這種情況：
好不容易迎來假期，腦子裡卻不停浮現未完成的工作；而在工作時，反過來又總是想到私人煩惱與待辦事項。
這種「心裡有未完成的事，就會反覆浮上心頭」的現象，心理學上稱為「蔡加尼克效應」（Zeigarnik effect）。
這確實是個棘手的問題。無論是工作還是休閒，只要心思被其他事牽著走，就很難在當下全心投入。結果不但做不好，連享受其中的樂趣都變得遙不可及。
因此，人類逐漸發展出一種能力：將「尚未完成的事」先在腦中完成一遍。這正是「擬定計畫」的本質。
擬好計畫，機會來臨，也能從從容容
擬定計畫的重要性，可以從2011年佛羅里達州立大學羅伊．鮑邁斯特（Roy Baumeister）團隊研究中看出端倪。
研究團隊要求97名參加者在5分鐘內「盡可能列出海洋生物的名稱」。並給了所有人相同的提示：「請依照A∼Z的字母順序分類列舉。」如果以日文回答就像是：【ア】青若梅鯛、【イ】魷魚、【ウ】海膽、【エ】蝦子⋯⋯這樣依序排列，確實是個不錯的方法。
接著，研究團隊將參加者分成三組：
【A】只明確設定目標
【B】在目標明確的基礎上，再擬定「如何運用提示」的具體計畫
【C】不設定目標，也不擬定計畫
而真正的實驗在後面。在開始列舉海洋生物之前，研究團隊先讓所有人解一道和主題完全無關的謎題。換句話說，他們想測試的是：當你正準備朝一個既定目標前進時，如果突然遇到新的挑戰，你能不能穩住心，順利切換？
結果相當有趣。
表現最差的竟然是【A】組，甚至連什麼都沒做的【C】組都比他們好。這正是「蔡加尼克效應」的影響：當大腦被「未完成的任務」占據時，就很難專注在眼前的新問題上。
那麼，如果放到現實生活呢？
突然的意外讓你大亂陣腳
臨時冒出的機會，卻因反應不及而錯失
明明事情不大，卻因「心被卡住」而浪費大量時間
這些狀況，其實和上述實驗是同一個機制。
相反地，反應最好的是【B】組，也就是目標清楚且有計畫的人。因為事先擬定計畫，大腦會自動認定：「這件事我已經安排好了，暫時放著也沒關係」，於是能將注意力順利轉移到新問題上。
對於計畫，羅伊．鮑邁斯特的見解如下：「具體的計畫就像劇本，人就能不帶猶豫地一路執行到底。」
而在最後回到原本「列舉海洋生物」的任務時，具體擬定計畫的【B】組，活用提示的程度竟然是【A】組的7 倍以上。
這個結果告訴我們：光有好方法是不夠的，更重要的是「要如何落地執行」。計畫不是為了把自己綁住，而是為了讓大腦知道「下一步要做什麼」，讓你能自由地專注於眼前的事。
讓執行力提升的「計畫」，關鍵在哪裡？
那麼，該如何擬定一份真正有效的計畫呢？
以下介紹一個簡單且容易實踐的方法。
1. 運用「IF-THEN」，將行動具體化
在前述實驗中，表現最好的【B】組所採用的計畫如下：「如果任務開始，就先寫下字母，然後依序寫出對應的海洋生物名稱。」這樣的表述清晰而具體，不留模糊空間。也就是說，以「IF（在某個時點）-THEN（立刻採取某行動）」的方式，把行動流程明確寫出來。
2. 在 IF 的部分加入「時間」和「地點」
2001年，英國巴斯大學莎拉．米林斯（Sarah Milne）團隊研究指出，當參加者在計畫中明確寫下「什麼時候」與「在哪裡」運動時，有高達91％的人能長期維持運動習慣，執行率甚至是僅被告知運動好處者的6.2倍。
此外，關於「什麼時候」這一點，若能具體到「當天的幾點幾分開始」，比起「一天之中找時間進行」更具效果。例如：與其寫「早上起床後運動」，不如寫「早上6 點半起床後，立刻在床上做伸展運動」，成功機率會更高。
你應該能感受到其中差異了。為某件事情擬定「計畫」，不只是在提高完成度，也是在為大腦預留面對突發事件與新機會的空間。
換句話說，能夠把想做的事一件件完成的關鍵技能，就是「計畫」。而「擬定計畫」本身，就已是極具力量的行動。請務必試著運用看看。
以「IF-THEN」的架構來擬訂計畫
IF（在某個時機）
THEN（立刻去做某件事）
⮕這樣執行率就會提高！如果將「時間」和「地點」加入IF-THEN的計畫中，就更完美了！
圖／采實文化《為什麼你的時間管理總是沒效率？》
節錄自：采實文化《為什麼你的時間管理總是沒效率？：史丹佛、哈佛、麻省理工學院……世界頂尖研究，36個破解拖延、焦慮與瞎忙的時間活用術》／望月俊孝 著
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AI工作專區｜工程師、PM、行銷的AI應用人才，企業AI徵才技能整理
AI時代來臨，企業對AI應用與自動化人才的需求不斷成長。從軟體工程師、產品經理、專案經理（PM）到行銷人才，懂得使用AI工具：RPA自動化流程、n8n無程式的工作流程整合，在就業市場已開出新的人才賽道，成為企業招募新一代人才的重要加分條件。
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AI技能找工作機會｜RPA、n8n、Vibe CodingRPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）n8n（開源的工作流程自動化工具）Vibe Coding（氛圍程式設計）職務結合AI工作機會AI行銷人才AI應用管理師 Project Manager、AI PMAI產品經理（AI Product Manager）AI設計師（UI/UX）AI應用軟體工程人才AI、演算法工程師FAQ：AI工作常見問題AI＋自動化技能能提高薪資嗎？學AI可以做什麼工作？
AI技能找工作機會｜RPA、n8n、Vibe Coding
RPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）
透過軟體「機器人」來模擬人類在電腦上執行重複性、規則化任務的技術，無需改變原有系統或進行複雜開發。
職缺舉例：RPA Business Development Specialist、HR數位轉型專案管理師、業務管理師、通路服務規劃人員
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n8n（開源的工作流程自動化工具）
可幫助工作者自動化重複性任務，整合各種應用服務，類似Zapier或Make.com，擁有更高的彈性。
使用範例
每日定時抓取某API數據→整合→發送Email報表
當表單送出→整理資料→寫入Google Sheet→發Slack通知
自動化CRM建立客戶資料 + 產生任務 + 發送開通信件
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Vibe Coding（氛圍程式設計）
工作者運用語言模型（ChatGpt、copilot）等AI技術，透過自然語言與AI對話，讓AI自動生成所需程式碼，大幅降低開發門檻。只需描述想要達成的功能，AI便能撰寫程式，無需深入理解底層程式運作原理，可以不透過工程師達到將網頁、APP快速送入市場驗證的開發模式。
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職務結合AI工作機會
AI工具的應用，讓專業工作者能提高工作效率（避免耗時的行政流程）、創意創新的競爭力（給予AI思考框架，提出不同的創新想法）、決策支援（藉由數據資料的匯入，與AI協作預測商業策略執行優勢與須備風險管理的地方）。
AI行銷人才
企業期待新一代的行銷人將專業的行銷know-how結合AI與MarTech的技術，能更精確的了解市場、找到用戶痛點、制訂與執行更有效的行銷策略。
必備技能：AI工具（ChatGPT）、RPA與n8n自動化排程、GA4。
加分條件：懂MarTech串接與數據驅動行銷策略。
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AI應用管理師 Project Manager、AI PM
結合PJM對組織流程、利害關係人的了解，提升決策效率與資源運用，並在複雜多變的環境中，精準規劃、協調跨部門團隊，確保專案按時、高品質交付，創造更高的商業價值。
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AI產品經理（AI Product Manager）
產品經理需要能精準識別使用者需求，將AI能力轉化為實際功能，並制定策略與路線圖，協調跨部門資源，確保AI產品從概念到落地，能創造最大化的商業價值與使用體驗。
必備技能：敏捷開發、數據分析、RPA流程設計、n8n工作流自動化。
加分條件：懂Prompt Engineering，能規劃AI產品MVP
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AI設計師（UI/UX）
結合AI技術與使用者行為洞察，打造人性化的產品體驗。需要理解AI產品的運作邏輯，將複雜的演算法結果轉化為直覺且易於使用的介面，在設計過程中融入個人化體驗與數據驅動的設計思維，確保產品兼具美感與功能。
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AI應用軟體工程人才
幫助提升公司營運效率，工作內容包含開發與推進AI自動化應用，包括文件生成、知識查詢、任務建議與流程輔助，提升日常作業效率。
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AI、演算法工程師
邊緣運算、LLM、AI/ML 演算法、生成式AI、影像辨識、資料科學……等專業技術領域
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FAQ：AI工作常見問題
AI＋自動化技能能提高薪資嗎？
能，降低人工成本，幫企業節省大量時間。幫助公司快速決策，提升專案 ROI。具備跨領域競爭力，在數位轉型浪潮中更具優勢。
學AI可以做什麼工作？
學AI可以應用在與數據、軟體、流程優化相關的工作中。例如：行銷人多會了AI，可以不透過工程師快速架設行銷活動網站、PM會AI，可以自動化縮短寫規格書的時間、透過Vibe Coding方式加速MVP的推出，工程師可以透過AI協作，更快產出80%的程式碼，將時間投入優化code的過程。
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AI 時代的研發現場：回歸人才特質，技嘉如何重新定義工程師的工作方式
隨著 AI 技術快速發展，科技產業的競爭焦點也逐漸從單純的硬體效能與產品規格，轉向研發流程、協作效率與人才結構。AI 的導入不只是加入新工具，而是重新定義工程師的工作方式，整個工程生態正逐漸從「單一開發」走向「系統化管理」與「跨域協作」。
文／104人力銀行
本文導覽：
從自動化到 AI 工具導入，研發現場的變革早就開始
AI 真正改變的，是工程流程的邏輯
AI 改變選才條件嗎？技嘉更看重的是：人格特質
AI 不會取代工程師，但會改變工程師的角色
在技嘉科技（GIGABYTE Technology，以下簡稱技嘉）的研發現場，這樣的轉變其實已經持續了十多年。韌體開發二處處長吳宗達在技嘉任職超過十五年，主要負責主機板 BIOS 與韌體相關開發。他回顧，從早期 CI/CD 與開發自動化，到近年把 AI 工具與 AI Agent 帶進工作流程，真正改變的並不是單一技術，而是整體研發流程的思考方式。
從自動化到 AI 工具導入，研發現場的變革早就開始
吳宗達回憶，十多年前進技嘉時，研發團隊仍有大量重複且需仰賴人工處理的工作，流程也尚未建立完整的標準化機制，於是開始著手推動工作流程的優化，而 AI 的導入並非突然，而是建立在多年流程自動化與整合的基礎之上，AI 的加入更像是一把催化劑，正微妙地重塑工程師的日常。
過去很多時候，只要把功能完成即可；現在則更強調文件與知識整理。「以前可能只要把事情做完，現在會更重視為什麼這樣做，還有怎麼讓別人下次更容易接手。」
AI 真正改變的，是工程流程的邏輯
AI 對研發現場最大的影響，其實不是單一工具，而是整個開發邏輯的轉變。就吳宗達形容，過去的工程流程比較像是單一線性的任務鏈，僅需交付給特定負責的人即可。
隨著產品與系統越來越複雜，單靠記憶與口述交接已難以支撐整個研發體系，這些原本存放在人腦中的知識與個人經驗，必須被整理成文件、紀錄與規格，甚至要能轉化成可被系統使用的資料結構。
從口耳相傳的經驗，轉向數位化的 Open File，最終成為 AI 可讀取的 Open Data。然而從AI 的角度來看，真正的問題反而是餵給 AI 的「資料不夠多」。他指出，若企業內部沒有足夠的工作紀錄、文件資料，AI 也無法持續迭代學習。
也因此，就研發流程上逐步從「流程導向」（Process Oriented） 轉向 「API 導向」（API Oriented）的思維，將原本分散在不同開發人員或部門的工具與資料可以被串接，整體的工作流程也能橫向擴展。
他坦言，AI 目前主要還是輔助的角色，部分的規格整理、工作日誌彙整，皆可透過 AI Agent 協助完成，同時讓管理者能更容易掌握專案脈絡、進程。倘若涉及到績效評估、團隊溝通或情境判斷時，仍需要回到「人」來做最後的決策。
技嘉科技韌體開發二處處長吳宗達
AI 改變選才條件嗎？技嘉更看重的是：人格特質
AI 技術快速發展，也讓許多企業重新思考或定義徵才的條件；而在技嘉的研發團隊中，選才標準並沒有出現劇烈改變，反而是回歸初衷：人格特質。
人資夥伴補充，技嘉的研發職缺，第一關是由主管直接做篩選，長期以來他們最重視的特質，其實一直沒有變：好奇心、學習能力，以及解決問題的熱情。AI 工具的使用經驗當然加分，對多數 RD 職缺來說，並不是唯一的門檻，只要具備良好的基礎能力與學習意願，很多工具都可以進公司後再學習。
在吳宗達看來，AI 時代反而讓這些人格特質變得更重要。根據他的觀察，現在不少工程人才會透過 Side Project 或 GitHub 專案展示自己的能力，像是開發小工具、嘗試自動化流程，甚至研究區塊鏈或智能合約等題目。這些看似與職缺未必直接相關的經驗，往往能反映一個人是否真的對技術有興趣，也更容易被企業注意到。
「如果一個人平常就會自己做一些 Project，我通常會特別留意。」這也正呼應當前科技產業的招募趨勢，對許多年輕工程師而言，找工作不再只是離職後才開始準備，而是平時持續累積作品與成果，在市場上保持被看見的狀態。
AI 不會取代工程師，但會改變工程師的角色
當被問到 AI 是否會取代工程師時，吳宗達的答案很直接：「不會，但工作思維一定會變。」他認為，未來的工程師角色會更像是與 AI 協作的整合建構者，而不是單純執行任務的人。許多企業過去長期忽略的流程問題，包括知識沒有被記錄、流程缺乏標準化⋯⋯現在都必須重新整理並規格化。
因此，看似「工作變多」，但其實是那些是原本被忽略的流程工作，現在開始被系統化與文件化。隨著 AI 工具越來越成熟，工程師的價值也正在改變：不再只是完成某個任務，而是能理解整體工作流程、整理知識，並讓團隊能力得以持續累積。
AI 並沒有讓工程師變得不重要或被取代，反而是讓一件事變得更加清楚——當工具越來越強，人真正不可取代的能力，仍然是持續學習、理解問題，以及把經驗轉化為能被團隊延續的知識。
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