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Kubernetes
這項技能主要是用來自動化部署、管理和擴展容器化應用程式。具備這項能力，代表你能有效地協調多台伺服器資源，提升系統的穩定性與彈性，並加速軟體開發與上線速度。對於追求持續整合與持續部署（CI/CD）的團隊非常重要，也能幫助企業降低維運成本。現今許多科技公司、尤其是雲端服務和大型網站，都把它視為核心技能之一。掌握這項技能，能顯著提升職場競爭力。
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旨在確保認證持有者俱備履行 Kubernetes 管理員職責的技能、知識和能力。CKA認證可以讓認證管理員在就業市場上快速建立自己的信譽和價值，也可以讓企業更快地聘請高素質的團隊來支持他們的成長。
Cloud Native Computing Foundation (CNCF)
CCSE Plus NG with Al
CCSE Plus NG with AI證照專注於雲端運算與人工智慧技術的整合應用，涵蓋雲端基礎架構管理、AI模型訓練與部署，以及資料分析與安全性管理，培養具備跨領域技術能力的人才，適合從事雲端服務開發、AI解決方案設計與系統維運等職務，提升企業數位轉型競爭力。
Check Point
CCEA
CCEA（Certified Cloud Enterprise Architect）證照專為具備雲端架構設計與管理能力的專業人士設計，涵蓋雲端基礎設施、應用服務、安全性及成本管理等核心技能。持有此證照者具備規劃、部署及優化企業雲端解決方案的能力，能有效整合多雲環境，提升系統穩定性與擴展性，協助企業實現數位轉型目標。此證照廣受資訊技術及雲端服務相關領域的雇主青睞，適合雲端架構師、系統分析師及IT經理等職位。
Citrix
CCA
CCA（Certified Cloud Architect）證照專為具備雲端架構設計與管理能力的專業人士設計，涵蓋雲端服務部署、資源優化、安全性管理及成本控制等核心技能，能有效協助企業規劃與實施雲端解決方案，提升系統穩定性與運營效率，適合資訊技術及雲端領域從業者提升專業競爭力。
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ICDL-雲端協同作業
ICDL國際認證符合現今產業趨勢，包含雲端協同作業、數位行銷、運算思維與程式設計、數據分析、專案規劃及必要之資訊安全..等能力，皆可完整學習，從而快速的應用在新技術及工作上。在全球超過100個國家的夥伴網路，以40多種語言授課認證，而財團法人電腦技能基金會(CSF)為ICDL台灣總代理。
ICDL Asia
ICDL-運算思維與Python程式設計
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精選貼文，掌握第一手知識
Claude Cowork新增內建瀏覽器！不用裝外掛，AI可直接開網頁、填表單
Claude Cowork推出內建瀏覽器，可直接蒐集網頁資料、擷取Dashboard數據與填寫表單。本文整理功能用途、付費方案、與Claude in Chrome差異及使用注意事項。
文／《104職場力》
本文目錄（點擊可快速前往）
Claude Cowork有內建瀏覽器了，可以做什麼？Claude Cowork內建瀏覽器和Claude in Chrome差在哪？哪些方案可以使用？使用仍要注意資安風險
Anthropic於美國時間8月26日宣布，Claude Cowork桌面版新增內建瀏覽器（Built-in browser）。當任務需要使用網站時，Claude可以直接在桌面版應用程式側邊開啟自己的瀏覽器，瀏覽網頁、讀取內容、點擊以及輸入文字，不必另外安裝Chrome瀏覽器擴充功能。
這也代表，除了分析電腦裡的文件、使用Connectors串接服務之外，部分原本必須進入網站才能完成的工作，現在可以直接交給Cowork處理。
使用工具：Claude Cowork桌面版是否付費：付費方案限定（Pro、Max、Team、Enterprise）網頁版：https://claude.ai/電腦版：https://claude.com/download手機APP：iOS下載、Android下載
Claude Cowork有內建瀏覽器了，可以做什麼？
過去若要讓Cowork操作網站，需要透過Claude in Chrome擴充功能來操作使用者的Chrome瀏覽器；這次更新後，Claude有了一個與個人瀏覽器分開的內建瀏覽器。
Anthropic舉例，可以把以下工作交給Claude：
蒐集網頁上的研究資料
從Dashboard擷取數據
填寫網頁表單
從供應商Portal收集發票
操作沒有Connector可以串接的網站
例如準備報告時，可以讓Claude上網蒐集資料；處理行政工作時，也可以請它進入網站取得需要的資訊。
Claude Cowork內建瀏覽器和Claude in Chrome差在哪？
兩項功能都能讓Claude操作網頁，但使用情境不同：
Cowork內建瀏覽器：使用Claude自己的獨立瀏覽器，不會直接看到使用者個人瀏覽器裡的分頁、書籤或密碼，適合將一段網頁工作交給Claude處理。若有需要，也可以逐一將網站登入狀態帶入，目前macOS支援從Chrome、Edge、Firefox移轉，而Windows與Linux僅支援Firefox；銀行、電子郵件與單一登入（SSO）網站預設不會移轉，除非使用者自行選擇加入。
Claude in Chrome：是操作使用者已經開啟的Chrome頁面，適合處理已經開啟或登入中的網頁，例如更新CRM、處理收件匣或編輯文件。
簡單來說，想把網頁任務交出去，可以用Cowork內建瀏覽器；想讓Claude操作已開啟的網頁，則可使用Claude in Chrome。
如果使用者原先已在使用Claude in Chrome，仍會作為預設選項；也可以在「Settings → Cowork → Preferred browser」自行切換。
哪些方案可以使用？使用仍要注意資安風險
目前「Cowork內建瀏覽器」功能僅開放給付費方案，Anthropic表示將於一週內陸續推送給Pro、Max、Team方案的Claude桌面版使用者，支援macOS、Windows與Linux；Enterprise方案目前已可由管理員開啟功能（於Organization settings → Cowork → Built-in browser管理）。功能推送到帳號後將預設為開啟，使用者不需另外設定；只要任務涉及網站，瀏覽器就會自動在側邊面板開啟。
內建瀏覽器會在Claude桌面版中運作，只要Claude桌面應用程式保持開啟並連線，使用者也能從Claude網頁版或手機版下指令，讓電腦端的Claude執行網頁任務。
不過，讓AI直接操作網站仍有風險。Anthropic特別提醒，AI瀏覽器可能遭遇Prompt Injection（提示詞注入），例如網頁藏有惡意指令，企圖讓Claude偏離使用者原本交付的任務。官方表示雖有相關防護措施，但無法完全消除風險，因此建議一開始先從可信任的網站使用。
（參考資料：Claude）
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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。
營收400億稱霸！可樂旅遊「打群架」策略：數據化整合全球供應鏈
可樂旅遊透過與全台中小旅行社結盟的「打群架」B2B商模，成功創造400億營收！其數據核心戰略是串聯IT系統，將顧客滿意度與領隊意見轉化為「分數透明化」管理，成功制衡全球供應商服務品質，打造業界好口碑！
文／邱煜庭 由Cheers授權轉載
本文目錄
數據透明化管理！可樂旅遊串聯「三大IT系統」打通全球供應鏈「低果實先摘」！以策略加速AI應用導入，建置「可樂大腦」！
以營收傲視同業的可樂旅遊，為何能在台灣旅遊市場中穩坐龍頭？除了藉由「打群架」的B2B商業模式，可樂更透過大膽投資資訊管理系統，將顧客滿意度與領隊意見調查數據化，並以此制衡全球供應商的服務品質，同時預測市場趨勢，讓公司在瞬息萬變的旅遊業中維持領先地位。
台灣旅遊產業中，對比雄獅、東南、鳳凰等公司，今年才啟動IPO的可樂旅遊，在疫情前便以年營收超過400億傲視同業。若放在天下服務業600大排名中，可穩坐50名內，甚至是觀光餐飲類第一大。而以疫後旅遊增長率來看，今年營收勢必看好。
可樂的威猛，來自它善於打群架，尤其以B2B商模見長。
雖然也自營直客，但可樂卻更早領先同業，與散佈在全台各地的中小型旅行社結盟，由其在前線找客源「接單」，之後可樂統合後端所有服務帶旅客「出團」，套句主流的生意經，就是建立生態圈，讓自己成為平台把生意做大。
拉幫搞生態圈，看似比手腕，但能讓生意持久不散伙，背後靠的是扎實的數據管理。
數據透明化管理！可樂旅遊串聯「三大IT系統」打通全球供應鏈
可樂旅遊2024年出團近80萬人次，根據顧客滿意度調查，超過八成給予90分以上評價。要長年維持這麼高的滿意度，並非易事。
它牽涉從上游數百家旅行社的接單開始，到航空、飯店、餐廳、交通、景點、領隊與在地導遊等一大串外部供應鏈，每一個節點失誤都可能影響口碑，而可樂旅遊的路線橫跨五大洲，全球供應商粗估破千。
擁有資管博士背景的副董事長吳守謙，以治軍嚴謹有名，他用「分數透明化」的策略統整所有分包商的服務品質。
第一種分數是顧客意見調查。
資訊系統總經理馬規倫（首圖中）表示，可樂旅遊用全面線上化的旅客意見表取代紙本，不用等到回國，從領隊到總公司都可以在第一時間知道該團滿意度，系統也會立即貼標、分類，以利日後深度分析。
吳守謙曾在天下創新學院分享：「一旦評分不到60，系統會第一時間把資訊同步傳給業務員、產品部，以及海外分包商。」各單位如果沒有第一時間和顧客直接對話，公司將會送出「矯正行為單」提醒相關人員。
同時，每週由吳守謙主持的主管會議，聚焦在銷售與產品設計單位，針對第一時間發現的服務問題制定策略。
第二種分數是領隊意見調查。
吳守謙表示，領隊是跟顧客相處時間最長的靈魂人物，一路上的服務都會被打分數，因此也要負責地監督當地供應商，否則會影響得分。稽核範圍鉅細靡遺，包含景點路線、住宿、餐食是否符合品質，導遊、司機的表現是否令人滿意。
換言之，透過「顧客滿意度」和「領隊盡職稽查」的制衡，讓全球供應商的服務對齊90分標竿，用口碑滾動生意。可樂甚至採取霹靂手段，讓不同國籍、文化的供應商進行「超級比一比」。
在每年舉辦的全球分包商高峰論壇，可樂以區域為單位進行分包商排名；另外也從旅客評語的關鍵字分析心情指數，從第一名排到最後一名。
「我們以數據清楚的告訴供應商，這些不是可樂旅遊給的分數，而是台灣所有消費者給予的評語，」吳守謙說。
看似殘酷的排名方式，一開始的確有廠商反彈、覺得沒面子，但吳守謙提到，一次、兩次之後，這個制度等於間接提升了對海外供應商的內控力。
吳守謙表示：「後來分包商不但願意接受，而且也開始用數據來管理內部員工。」這正是吳守謙一輩子投入旅遊產業的理想，他曾在一次對外演講中提及：「我們把這套管理做好，從台灣帶動全球伙伴一起提升旅遊產業的服務品質。」
在兼顧理想與生存的背後，靠的是硬底子的系統整合，可樂將內部管理、供應鏈管理、顧客關係管理三大IT系統打通串聯，這一路走來超過15年，過程中繳出的學費甚至高達5億元。
但也因為對數據管理的掌握夠徹底，讓可樂可以進一步做到市場預測。
行銷部副總經理林冠賢舉例，疫情快結束時，可樂透過數據觀察到消費者的偏好正在轉變，雖然有推出「賞雪行程」，但多數人想要的是「滑雪行程」。
於是他們再進行關鍵字比對，確認市場上對「中文滑雪教練」和「雪場住宿」的需求非常高，於是立刻盤點資源，與滑雪教練以及雪場簽約，在第一時間取得銷售優勢。林冠賢說：「我們不是只看現在數據的表現，更看重如何預測將來。」
「低果實先摘」！以策略加速AI應用導入，建置「可樂大腦」！
隨著AI導入加速，可樂更持續深耕投資。
馬規倫表示，IT團隊從疫情前的7、80位，到如今已有120位，其中一般程式設計師就有80位。從去年開始，更組成一支8人AI團隊，包含資料工程師、AI工程師等等。
在AI的路徑選擇上，可樂採取的是「最低的果實先摘」策略，也就是低難度、高價值的數位改革。
例如，過去回收意見調查表後要由大量工讀生逐一檢視，根據40多種「標籤」，例如「旅客建議」或「旅客客訴」手動分類，如今透過AI就能自動進行，並迅速找出異常通報。未來更計劃導入語意分析取代關鍵字搜尋，能直結從文字判斷顧客情緒滿意度。
其次是員工作業效能。以往要了解不同國家簽證，需要一個一個查詢，現在有了「簽證AI系統」，能自動爬取全球簽證資訊，並以對話方式提供員工查詢，「只要五秒就能得到最新資訊，」馬規倫表示。
面對未來，可樂旅遊還有一個遠大的十年計劃。
「我們的十年計劃，包含數據驅動、AI應用發展與人才招募，還有『可樂大腦』的建置。」馬規倫提到將打造能管理所有獨立的AI agent（AI代理人）的企業大腦，它能理解問題，判斷是否涉及隱私或安全，再決定從哪個AI模組調用資料並回覆結果，如同大腦指揮身體，整合所有AI應用。
不過，在有溫度的旅遊產業，他們相信AI不會取代人，而是成為更懂消費者的「服務助手」，改變出遊體驗。
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（原文標題：８成旅客給它９分評價，台灣旅行社龍頭贏在哪？嚴控「兩種分數」、AI打造「未來大腦」）
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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。
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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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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。」
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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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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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打造企業「AI+綠領」雙軸升級計畫，專家建議5策略發展
台灣經濟迎來最強動能！受惠於AI運算需求與資通訊出口爆發，面對這波科技浪潮，企業招募不再只看學歷，具備AI開發與淨零碳排能力的「雙軌人才」正成為市場最炙手可熱的標的，身為資源有限的中小企業，如何在這場人才爭奪戰中突圍？文章中提供中小企業轉型AI×綠色人才發展策略建議，如：技能優先、證照加持、實戰專案及組織文化，以掌握未來人才樣貌，在數位與永續雙轉型中取得優勢！
文／鍾文雄（104資訊科技 人才永續長）
本文導覽
中小企業AI與綠領雙軸轉型下的人才發展策略一、導入技能優先「Skills-First」，取代以學歷導向的人才任用策略二、透過技能檢定、認證課程與證照，提高人才專業深度三、強化現有人才的「AI＋綠領升級計畫」四、善用政府、學校及專業機構的資源與協助五、打造綠色與AI的組織文化企業鍾愛未來人才的樣貌-跨域及整合型人才
根據行政院主計總處2026年初的報告，受惠於AI與高效能運算需求強勁，2025年台灣經濟成長率（GDP）上修至8.63%，創近15年新高，主要受惠於資通訊產品出口遠優於預期帶動。展望2026年，預測經濟成長率上修到7.71%，在穩健的出口與投資動能下，顯示科技出口動能續強，2026年人均GDP將突破4萬美元，台灣整體產業經濟展望正向發展，預估會帶動企業人才招募動能。
美國OpenAI公司在2022年底推出ChatGPT以後，AI應用在各領域的新科技推陳出新，企業除了要精簡大量數據與重複性工作流程以外，更需要投資AI在產品開發、服務流程及商務模式的技術創新。根據104人力銀行的調查統計，因應AI數位轉型發展需求強勁，2025年企業在AI人才招募職缺數超過3萬個，75%企業願意為具備AI開發技能的人才提供薪資加碼等誘因，平均增幅達9.5%以上。科技相關產業普遍看好自身及2026年景氣，在2026年的薪資調查報告中，軟體及網路相關業受到AI轉型與數位服務需求帶動，加上外商與新創公司競相徵才，調薪幅度7.1%居各產業之冠
另外，台灣「綠領」人才已進入搶才時代，職務缺口逼近3萬個，需求綠領的企業家數，2018到2025年8年間成長182%，需求綠領人才數量8年間成長278%。2025年下半年平均每月有5,340個綠領AI工作機會，年增幅57%，占整體綠領工作機會的18.2%，顯見企業對於AI與綠領技能雙軌人才的需求正日益增加。
▲ 資料來源：環境部綠領人才就業趨勢報告（2025年11月）
▲ 資料來源：環境部綠領人才就業趨勢報告（2025年11月）
中小企業人才若能同步補足AI能力與淨零／綠色能力，不僅符合供應鏈與法遵需求，也能在效率與營收端創造實質回報。
延伸閱讀：綠領人才缺口逼近3萬、8年成長278%年薪200萬高薪綠領出列！
中小企業AI與綠領雙軸轉型下的人才發展策略
中小企業的資金、人才與技術資源比不上大型企業，因此在AI與綠領雙軸轉型的人才發展策略，必須整合內部資源，連結政府相關部會與外部專業機構，掌握務實、穩健及驗證可行的原則下推進。
一、導入技能優先「Skills-First」，取代以學歷導向的人才任用策略
根據104人力銀行的調查統計，49.3%綠領工作不限科系，56.2%歡迎年資一年以下或不限。而企業對於AI人才資格要求，則有55%以上不限科系，整體綠領跟AI職缺歡迎大專以下學歷，技能、實作經驗、認證課程與證照已經超越學歷的要求。建議中小企業可以任用非理工背景人才、中高齡再就業人才、外籍與僑外生，藉由專業技能訓練強化員工綠領與AI雙軌應用能力。
二、透過技能檢定、認證課程與證照，提高人才專業深度
建議中小企業在綠領人才的任用與訓練發展上，連結經濟部產業人才能力鑑定iPAS的淨零碳規劃管理師能力鑑定與環境部淨零綠領人才培育課程。在AI應用技能的提升上，則可以參照數位發展部《AI產業人才認定指引》的人才類別與技能架構，搭配專業發展路徑，建構企業AI人才學習地圖。另外參與iPAS的AI應用規劃師能力鑑定與外部AI工具應用與資料分析師等國際認證，都可以提高企業人才的專業深度。
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三、強化現有人才的「AI＋綠領升級計畫」
我們深知訓練學習必須連結實務應用，才能創造最佳的學習成效，如能規劃AI×ESG複合式訓練營，或是節能減碳專案導入KPI×AI數據化工具，以專案計畫推動訓學用合一，如能源自動監控與節費專案、碳盤查自動化專案、AI 製程減碳優化或是供應鏈碳資料品質管理等專案。
四、善用政府、學校及專業機構的資源與協助
根據調查取得環境部淨零綠領人才培育課程合格證明的人才，提升面試邀約率達5.4倍；根據iPAS專業人才媒合平台資料，目前已有超過千家企業加入認同，承諾「優先面試」獲證者，持有證照者的初次就業率高達 90%，平均而言，持證者的起薪較一般初任人員高出約 10%。
企業除了優先錄取通過政府相關部會推動的認證以外，鼓勵現職員工參加勞動部職訓中心課程、進入學校持續進修學程及課程、推動學校系所的研究與合作計畫，或是與外部專業機構進行輔導、技術移轉與驗證合作，都可以提升企業的營運績效及人才素質。
五、打造綠色與AI的組織文化
AI與綠領人才的留任關鍵來自薪資競爭力（如：綠領薪資中位數比整體高5.3%）、友善職場與工作環境（如：彈性工時、遠距／混合上班、提供學習資源及補助）、心理安全感、跨部門協作及學習型文化。
中小企業如能推動內部綠色行動，如設置節能小組、制定淨零目標，規劃AI Party、免費素食日、ESG Day、AI與綠能創新競賽等活動，提升全體員工參與感。搭配獎勵與鼓勵措施，如設立學習獎勵金、考取綠領／AI證照獎勵金、創新競賽獎金，逐步形塑公司綠色與AI的創新文化。
企業鍾愛未來人才的樣貌-跨域及整合型人才
因應資訊科技發展及企業永續經營的人才需求，跨專業領域人才如果能在原有的專業領域下，持續強化AI及綠領技能，便能夠整合多元資訊及數據做出適當決策，這是企業鍾愛與競逐的人才類型。
而從人才端來看，未來職涯如何不被AI與綠能專業取代、永保職場競爭力，持續維持學習動能，持續強化科技力及語文能力，在求學階段及工作中培養跨部門溝通與協作能力，透過實習、輪調及專案工作任務培養解決問題能力。
中小企業若能盡早完成AI×綠色人才的雙軸升級，不只可以符合國際企業永續及環保法規要求，更能提升營運效率、吸引高潛力人才，建立不可取代的競爭優勢。
（原文標題：中小企業雙軸轉型下的人才發展策略）
【作者介紹】鍾文雄● 一零四資訊科技股份有限公司人才永續長● 社團法人中華人力資源管理協會常務顧問
微軟、Google、Meta擴AI基建…三巨擘搶買伺服器 台鏈吃補
2025-10-31 經濟日報編譯劉忠勇、記者吳凱中 由聯合新聞網授權轉載
微軟、Google、Meta三大北美雲端服務提供商（CSP）公布財報，看好AI需求強勁，同步上修未來資本支出預測，AI伺服器建置動能持續到明年，相關供應鏈鴻海（2317）、廣達、緯創、緯穎、英業達等後市看俏。但科技巨頭持續投入驚人資本支出，也開始考驗華爾街投資人的神經。
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Google母公司Alphabet單季營收首度突破千億美元大關，公告今年的資本支出將達910億至930億美元，高於先前的850億美元，是今年第二度調高。微軟執行長納德拉則表示將「持續擴大AI領域的資本與人才投資，以把握前方龐大的機會」，高層並預測，明年資本開支接近1,400億美元。
▲ 圖片來源：聯合新聞網授權轉載
Meta財務長蘇珊・李指出，2026年資本支出將「顯著高於」2025年，明年的整體支出成長率也將「明顯加快」。Meta今年資本支出將達700億至720億美元，高於先前預估。
Alphabet、Meta和微軟上季資本支出總計達到780億美元，年增率高達89%，微軟上季資本支出349億美元更創新高，投資人對燒錢速度和回收時程感到不安，Meta和微軟在29日公布財報後盤後股價雙雙下跌，Alphabet盤後股價大漲。美股30日早盤，Alphabet上漲、Meta下跌，微軟下跌。
市場持續質疑AI是否正在醞釀另一大泡沫，Bernstein分析師Mark Moerdler在微軟高層的電話會議中提問，這些AI投資是否真能帶來回報，「或者坦白說，我們是不是正處在泡沫之中？」微軟財務長胡德重申，即使過去幾季投入數百億美元，仍無法滿足當前對AI及其他服務的需求。
因應北美四大CSP及中小型客戶AI算力需求，鴻海、廣達、緯創、緯穎、英業達、神達等伺服器大廠今年已大舉擴增美國伺服器產能。仁寶、和碩今年也有美國建設計畫，仁寶昨（30）日公告，董事會核准子公司Compal USA Technology Inc.在德州Taylor與Georgetown兩地簽署租賃協議，建置新據點，共投資9,410萬美元（約新台幣28.95億元）。
鴻海董事長劉揚偉日前指出，客戶需求持續強勁，鴻海過去一年擴大AI伺服器相關投資規模，已開始開發輝達下世代Vera Rubin NVL 144 MGX平台，預估出貨時程可能落在明年下半年。
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廣達執行副總暨雲達總經理楊麒令先前表示，AI需求持續爆發，廣達訂單塞爆，今年以來已擴產八次，仍不敷使用。緯穎方面，法人預估，訂單能見度看到2027年，主要客戶都在加碼投資AI基礎設施，產業前景樂觀。
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技術迭代太快？專業委外更省心
《IT人才荒的營運痛點》
在數位轉型與精實創業並行的雙軌時代，企業的資源配置往往決定了市場競爭力。許多中小企業為了應付基礎的電腦修繕、伺服器管理與日常除錯，習慣聘請全職的網管人員（MIS）。然而，隨著網路、資安及雲端技術更新速度加快，單一IT人員很難精通多元領域；一旦面臨核心人員離職，更常讓企業陷入系統架構無人理解、維運中斷的營運風險。
《IT委外釋放企業韌性》
過去企業建置系統，就像早期需要「自行挖井取水」，必須投入高昂的固定資金購買資訊硬體、應用軟體，並養活一整個IT團隊來維護。而現代的IT資訊委外服務，則如同「接通水管」，將基礎設施託管給具備規模化、多領域專家組成的外部團隊，改以服務合約方式靈活訂閱，不僅能將固定的人事行政開銷轉化為彈性營運預算，更包含下列核心效益：
1. 降低招募與培訓成本：免除網管人員的招募空窗期與內部學習曲線。
2. 彈性配置IT資源：依企業發展階段，掌控資訊專家進用的精準時機。
3. 確保專案品質與效能：引進實務經驗豐富的專家，有效控制專案預算。
《數位通國際的實戰實力》
自2003年起，數位通國際秉持專業謹慎的顧問實力，協助企業建置環境、設備並排除IT技術瓶頸。我們的服務觸角多元，從協助亞東科技大學的設備建置與保固，到為英爵醫美、萬寶龍提供穩定的網路與設備技術支援；同時，更為果核數位量身規劃雲平台建置與後續技術支援，甚至將IDC專業維運與技術顧問服務成功輸出至史瓦帝尼。透過一站式的專業託管，協助企業將寶貴的核心人力聚焦於業務創新。
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怕「AI感」毀掉你的專業度？不用硬藏！4個溝通切入點讓主管看見你的真本事！
交出的產出總有一股揮之不去的「AI感」？研究指出坦承被扣分、硬瞞被抓包更慘！本文解析職場AI誠實陷阱，提供4個向上溝通切入點，讓大家不用假裝純手工，也能在主管面前漂亮展現和AI協作的價值。
文／《104職場力》
本文目錄
AI誠實陷阱，說與不說都有危機！不用藏！用AI也能專業度破表的4個溝通切入點1.從淘汰與選擇邏輯強調你的「資訊篩選力」2.闡述如何用「情境判斷力」解決落地限制3.藉由交代查核、除錯過程展現「專業把關力」4.提出明確主張與承諾來凸顯「決策擔當力」小提醒：小事別加戲，大事再講分工標籤撕不掉，那就大大方方貼著
當AI普遍到一個程度，主管老闆不再驚嘆「哇你會用AI」，反而瞇起眼睛盯著成果挑三揀四，上班族直接陷入兩難：不用AI，怕被嫌不知進取、產能落後；用了，又要面對專業度打折的質疑，人生好難！
更麻煩的是，就算自己不說，大家的雷達都很靈，不管是文字、影片還是排版，只要動用AI，再怎麼編輯微調，那股揮之不去的「AI感」就像撕不乾淨的標籤，明眼人一瞄就心裡有數，形同自動招供，既然根本藏不住，那到底該大方承認，還是低調不提？
AI誠實陷阱，說與不說都有危機！
先面對現實：職場確實對「使用AI者」存在偏見，杜克大學的研究發現，大家會主觀認為用AI工作的人比較懶散、能力較差、較不積極。
那如果當個老實人，主動報備「這是我用AI做的」呢？很遺憾，這招防身術常常失靈。亞利桑那大學學者研究指出，只要主動坦承工作借助AI，別人心裡的信任分數就會默默往下滑，說法再怎麼委婉都一樣；但要是選擇咬牙硬瞞，一旦被抓包下場只會更慘，而洗不掉的「AI感」就是最直接的證據。
不過，杜克的研究也留了一條生路：如果管理階層本身就是AI重度使用者，風向會直接反轉，他們反而更偏好懂用AI工具的員工；此外，當任務本身明顯適合交給數位工具處理時，承認使用也不太會被扣分。
說穿了，大家扣分的真正原因是懷疑你在用工具時「把大腦一起交出去，自己摸魚不思考」。正如SHRM調查指出的「AI廢話」現象，當主管看著一份語氣客觀、正反各打五十大板，卻沒有半句立場、也完全脫離公司現況的產出時，心裡自然會打上大問號：你到底有沒有在動腦？
既然藏不住、工具也非用不可，職場人的解法就不是搞諜對諜，而是學會聰明展示「人機分工」，凸顯自己的優勢。
不用藏！用AI也能專業度破表的4個溝通切入點
想化解AI兩難，讓管理者看見你的核心價值，不用假裝純全部手工作業，更不必費心把標籤撕乾淨，你只需要在日常匯報對話中，展現自己是AI的「指揮官」而非「轉發小弟」就好，具體來說，在向主管交付成果時，可以主動從這4個角度切入：
1.從淘汰與選擇邏輯強調你的「資訊篩選力」
無腦工作的特徵是「AI吐出什麼就複製貼上什麼」，建議想展現篩選能力的人把溝通重點放在「淘汰的過程」。
低分說法：「主管，這是AI整理出的5個推廣切入點。」（主管心聲：那我直接看AI介面就好，請你幹嘛？）
高分說法：「我請AI針對競品動態整理出15種推廣方向，但我依據團隊Q3的預算上限與TA特性，先剔除了其中12個不可行的方式，最後以這3個方案去發想……」
這種說法讓人一聽就知道，AI只是輔助角色，真正能看出哪些行不通，並針對組織所需做出精準取捨的專家是你！
2.闡述如何用「情境判斷力」解決落地限制
AI最大的盲點就是永遠活在沒有現實包袱的真空理想裡，就算點子想得再好，沒有根據組織實際情況調整，一交出去鐵定陣亡！這段「你如何依據當下的真實情境踩剎車、找出折衷解」的調整過程就是價值所在，也是溝通重點。
低分說法：「AI建議全流程數位化、改用線上表單，以提升團隊協作效率。」（主管心聲：這誰不知道？但第一線根本推不動啊！）
高分說法：「AI的理論推導是全流程數位化，但我考量到業務團隊這週正在月底衝刺，換系統反彈太大，因此我把流程拆成3階段，第1階段先保留2個核心必填欄位就好；第2階段……」
AI很懂商業理論，但他沒有你了解公司眉角、也沒有你清楚怎麼避開組織摩擦力，所以你才是能判斷事情能否推動、怎麼落地的專家。
3.藉由交代查核、除錯過程展現「專業把關力」
大家最怕用AI的人「不查證就交差」，既然研究指出用AI容易被貼上「懶散、不嚴謹」的標籤，那打破偏見最乾脆的方式，就是把溝通重點放在「你抓出了哪些漏洞、核實了哪些數據」。
低分說法：「主管，這是AI跑出來的市場成長率與競品市佔率，給您參考。」（主管心聲：數字有沒有胡扯或幻覺？要是引發決策失誤，誰要負責？）
高分說法：「底層數據是請AI快速彙整公開報告，但我另外抽查了5份同業原始財報與官方統計來對照，抓出並修正了其中2處定義落差，以下數據都經人工審核確認過…… 」
這樣說直接打消摸魚疑慮！主管清楚知道AI充其量只是個幫忙跑腿的實習生，你才是那個能對資訊真偽負責、把守品質底線的人！
4.提出明確主張與承諾來凸顯「決策擔當力」
AI很常「面面俱到卻不給結論」，讓看的人翻白眼，既然是你交出去的提案，如果還是保留旁觀者的寫法一定會被詬病，這時除了解決問題，溝通重點也可以放在「你敢給出明確選擇並扛起責任」。
低分說法：「方案A成本低但時程長，方案B快速但預算高，兩者各有優劣。」（主管心聲：這分析我也看得出來，所以你的具體建議是什麼？）
高分說法：「AI把方案A與B的優缺點都拆得很完整；但綜合考量我們現階段的人力配置，我主張優先執行方案B，後續的時程推進與成效，由我主責盯緊……」
這種說法直接拉開你跟工具的層次！AI運算再快也只是給出選項，但只有人類能替組織拍板定案、扛起成敗責任。
小提醒：小事別加戲，大事再講分工
當然，不是每天每件事都要把這4招搬出來演一遍。
回一封日常Email或Slack訊息，AI頂多是潤飾錯字，送出前把客套公關腔刪掉、換回你平常講話的口氣就夠了，落落長解釋一堆反而會適得其反。
建議只在面臨重要專案、跨部門提案或策略匯報，甚至面臨質疑時再主動亮出底牌就好。
標籤撕不掉，那就大大方方貼著
職場的遊戲規則已經改變，解決AI兩難的關鍵只有「讓別人看得到你的判斷」。
所以，別因為怕被扣分就把AI晾在一邊，當身邊越來越多人把AI當成日常工具，今天用AI雖然要解釋，但明天不會用AI，恐怕才是被扣分的那一個，現在刻意不用，等於把練習的時間讓給了別人。
只要記得，AI幫忙省下時間，我們可以把省下的時間拿來想清楚、做決定，這才是職場人保有價值的地方。
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