快速活用 MySQL，精準設計關聯式資料庫
104學習
SQLite
輕量且嵌入式的關聯式資料庫，適合用於行動裝置、桌面應用或小型專案。它不需獨立伺服器，資料庫檔案直接存放於應用程式內，方便快速讀寫。熟悉這項技能代表能有效管理與操作本地資料，提升應用程式的資料處理效能與穩定度，對開發手機App、IoT或桌面軟體特別有幫助。具備此能力，能讓你在軟體開發、資料分析和系統整合等領域更具競爭力。
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MySQL- Core
MySQL-Core證照驗證持有人具備MySQL資料庫的基本操作與管理能力，包含資料庫安裝設定、資料表建立與維護、資料查詢優化及基本安全設定，能有效運用SQL語法進行資料操作及問題排除，適用於資料庫管理、應用程式開發及資料分析等相關職務，提升職場競爭力。
Microsoft
Sybase Certified Associate -- Adaptive Server Enterprise Developer
Sybase Certified Associate -- Adaptive Server Enterprise Developer證照驗證持有者具備使用Sybase Adaptive Server Enterprise進行資料庫設計、開發與管理的基本能力，涵蓋SQL語法撰寫、資料庫物件建立、效能優化及故障排除等技能，適合從事資料庫開發與維護工作，提升職場競爭力與專業認證價值。
Sybase
Sybase Certified Professional -- Adaptive Server Enterprise Developer
Sybase Certified Professional -- Adaptive Server Enterprise Developer證照專為具備Sybase ASE資料庫開發技能的人士設計，涵蓋資料庫結構設計、Transact-SQL程式撰寫及效能優化等核心能力。取得此證照代表持有人能有效管理資料庫應用程式，提升系統穩定性與效率，適合從事資料庫開發與維護相關工作，增強職場競爭力。
Sybase
SSE Big Data Database: NoSQL國際認證
大數據盛行之後，分散式系統成為IT行業的顯學。相對於傳統的關聯式資料庫，NoSQL其分散、非結構化、支援Hadoop、記憶體中處理以及支援MapReduce的特性，在全球各大行業都相繼採用。除了IT及網路業的巨頭(Google, Facebook, Amazon, Microsoft)、其它各行各業如Walmart, Samsung, Comcast也完全投入。可支撐起整個公司的資料儲存、分析、倉儲、串流、即時分析、商業智慧等任務。
Silicon Stone Education (SSE)
MySQL- Professional
MySQL Professional 證照證明持有人具備熟練的MySQL資料庫管理與操作能力，能有效設計、安裝、配置及維護MySQL資料庫系統，熟悉資料庫性能優化、備份還原及安全管理，具備撰寫複雜SQL查詢與資料庫故障排除的專業技能，適合從事資料庫管理、系統開發及資料分析相關工作，提升職場競爭力。
Microsoft
Sybase Certified Associate -- Adaptive Server Anywhere Developer
Sybase Certified Associate -- Adaptive Server Anywhere Developer 證照驗證持有人具備使用 Sybase Adaptive Server Anywhere 資料庫系統進行開發的基本能力，涵蓋資料庫設計、查詢語言操作及應用程式整合等技能，適合從事嵌入式資料庫解決方案開發工作。此證照證明持有者能有效管理及優化輕量級資料庫，提升系統效能與穩定性，適合在企業內部資料管理及應用開發領域發展。
Sybase
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.NET 開發者必看！學會滲透測試思維，加速修補資安漏洞並提升系統穩定性
恆逸開課時間查詢：https://www.uuu.com.tw/Course/Show/1501/1
恆逸學員徐英智：
C# 全端開發兼顧穩定與資料安全
我目前在一家以軟體開發為主的科技公司擔任全端工程師,主要使用 C# 和 .NET 平台開發各類應用程式。工作上,我負責的範圍涵蓋後端系統架構設計到前端畫面的串接。我也會與美編人員、測試人員一起討論技術方案,並處理系統整合的問題。我們的客戶大多是公部門,因此系統在穩定性、擴充性及資料安全方面的要求都非常高。
🎯 藍紅軍攻防實務滿足工作所需
公司正在計畫投標更多不同領域的專案,在證照要求上需要有更多同事擁有 C# 相關證照。我覺得這門課最大的吸引力是內容非常完整,從防禦到攻擊的部分都有涵蓋,特別是針對藍軍防禦與紅軍攻擊等主題,都有搭配實務講解。這些正好是我目前工作上非常需要了解的內容。
🛡️ 從攻擊視角掌握資安防護精髓
講師的教學方式非常豐富,不只侷限於課本內容,而是從多個角度搭配實際案例來說明重點。印象最深的是在講解「程式撰寫的資安防護」時,講師不只是單純地說明理論與原則,而是透過實際的攻擊範例,來展示網站在有防護與沒防護時的差別。透過這樣的實作演示,我能夠更直觀地理解各種漏洞的成因與攻擊手法,也學會了如何在開發階段就建立正確的安全意識。這對我特別有幫助,因為我在工作中經常需要修補系統漏洞、分析滲透報告。課程讓我更清楚地了解滲透測試人員在檢測時的思維與方式,能更有效地從防禦角度思考問題,預先避免潛在風險。這樣的實務教學方式,讓我在資安防護上不再只是照著規範執行,而是真正了解背後的邏輯與意義。
🔍 Proxy 工具實戰應用發現潛在弱點
讓我印象深刻、甚至覺得意想不到的收穫,是學到了 Proxy 工具在滲透測試中的進階應用。以前我只知道這類工具能攔截封包做基本分析,但在課程中,講師深入示範了如何利用 Proxy 來模擬實際攻擊、測試網站的安全防護機制,這才讓我意識到這類工具的潛力。透過上課,我發現可以在專案系統上線前,先用這個工具自行進行測試,檢查是否存在漏洞或防護不足的地方,這不僅能提早發現問題,也能減少上線後修補的時間與成本。上完課的隔天,我立刻將這些方法運用到工作中,重新檢查過去負責的專案系統,找出一些過去未注意到的潛在弱點。實務操作的經驗,也幫助我在考證過程中,能更快速地判斷並找到問題的答案。
🚀 資安課程助學員快速理解攻擊手法強化防護爭取升遷
這門課對我工作的幫助可說是立竿見影。回到公司後,我剛好收到幾份滲透測試報告需要修補漏洞,便立刻回想課堂上學到的觀念與技巧。以前看到這類報告時,常需要花時間去理解攻擊手法與漏洞成因,但現在我能更快掌握滲透人員的思維角度,也能準確判斷問題所在,迅速找到程式中需要修補的部分並完成防護強化。更重要的是,這次的學習讓我對資料防護與網路架構的整體概念有了更深入的理解,能夠以更全面的視角來思考系統安全。我現在也能更直觀地提出自己的建議與想法,並主動分享課程中學到的資安觀念與防護技巧。最後,我希望自己能順利在下個月取得 CASE .NET 的證照,爭取公司提供的額外獎勵與升遷機會。
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別只會開ChatGPT！寫企劃、查資料、解任務該找誰？全球數據揭職場AI的「真實專長」
為什麼同一份指令，換個工具效果差這麼多？本文帶你從Similarweb最新全球數據，拆解幾個主流AI的「隱藏性格」與分工邏輯，教大家用最高效率搞定所有職場任務！
文／《104職場力》
本文導覽
數據解密：從「對話習慣」看懂AI的真實定位Claude耐得住性子、能深度思考，最適合當「資深幕僚」ChatGPT是點子多、懂職場又懂生活的「全能特助」Gemini和Copilot講求效率，是很棒的「即時情報員」別忘了還有Perplexity！它是自帶資料來源的專業市調員職場高手用AI工具都採「混合雙打」策略！
打開AI對話框，明明輸入了各種詳細指令卻還是不停碰壁？
叫AI幫忙寫一篇嚴謹的專案企劃，它卻給了一堆空泛的漂亮話？
只是想查個技術名詞或快速對答案，它卻長篇大論回了800字？
寫程式或校對文件時，改到第3輪它就開始邏輯打架、亂燒Token？
當瓶頸過不去，很多人會直接下結論：「AI好難用，根本沒傳說中那麼神！」但扣除Prompt出問題外，還有一種可能是「你一開始就用錯工具」了！
在Similarweb在最新的《2026生成式AI版圖：AI搜尋的演進》研究報告中，分析了全球使用者的對話行為，其中一項數據指出：主流AI平台早已走出各自的「專長分野」，其背後的「受眾特徵到使用習慣」差異非常大。
數據解密：從「對話習慣」看懂AI的真實定位
Similarweb交叉比對了各平台使用者的「提示詞長度（Prompt Length）」與「單次對話的提示詞數量（Prompts per Session）」，繪製出底下這張AI分工圖，打破了「只用ChatGPT就能搞定所有事」的迷思。
圖片來源：Similarweb研究報告
從使用行為來看，不同平台在使用者心目中，早已演化成完全不同的「職場同事角色」。
Claude耐得住性子、能深度思考，最適合當「資深幕僚」
從數據來看，Claude的使用者每次輸入的提示詞長度是所有平台中最長的，而且單次對話的來回次數也直接拿下第一！再看這群人的背景，他們造訪大專院校與學術研究機構的比例，是一般網路用戶的整整25倍，造訪程式開發與商務專業服務網站的頻率也是別人的3倍之多。
這代表全球很多工程師、學者和專業經理人，早就把Claude當成處理燒腦難題的智囊團。
所以如果大家的需求是「架構龐大的年度企劃、消化上萬字的訪談與會議紀錄」，或是「寫複雜程式碼、抓出邏輯漏洞」時，可以使用Claude！它讀長文章跟邏輯推理的能力非常強，就算你一口氣丟給它好幾頁密密麻麻的背景資料和限制條件，它也不容易失憶或亂回答，能陪大家一輪又一輪地精雕細琢出嚴謹的成果。
ChatGPT是點子多、懂職場又懂生活的「全能特助」
觀察ChatGPT的對話數據，會發現它走的是「無所不聊的高頻率互動」路線，在熱門對話主題中，除了科技應用，佔比最高的還有行銷廣告、內容創作與商業法規在內的「專業服務」，接著是教育、娛樂，甚至連心理諮商也榜上有名；另外，它的使用者在生活消費、美食外送與時尚美妝等網站的造訪率，都高出平均2倍以上。
這些數據顯示ChatGPT是目前最深入大眾工作與日常的靈感發想機。
因此，當大家卡在「行銷文案想不出新梗、跨部門提案寫不出吸睛標題」，或是「不知道該如何委婉又得體地回覆一封棘手的客戶抱怨信」時，找ChatGPT來回拋接點子可能最有效率！它的語言組織力與情境適應力不錯，特別適合用在創意發想、快速產出初稿或模擬職場人際溝通的應對場景中。
Gemini和Copilot講求效率，是很棒的「即時情報員」
Gemini和Copilot跟前面兩種AI工具截然不同，它們在數據圖表是落在「提示詞最短、單次對話次數最少」的區間，這表示大家用它們不是為了聊天討論，比較像是丟出某個具體問題，並追求「問完、拿到答案、立刻轉身去執行」的節奏。
細看數據會發現，Gemini的使用者在網頁設計（4.8倍）、電腦資安（3.1倍）及硬體設備（2.2倍）等網站的黏著度特別高，偏向重視效率的科技族群。
這種工具性格，正好能完美搞定辦公室裡的零碎雜事，當職場人開會到一半突然要「快速查個冷門名詞定義、比對兩套軟硬體規格優缺點」，或是需要「搭配Google和微軟工具快速摘要Email與文件重點」時，Gemini和Copilot的優勢最明顯，因為只要指令明確，它不需要冗長的背景鋪陳也能用最快速度幫大家把零碎任務清空。
圖片來源：Similarweb研究報告
別忘了還有Perplexity！它是自帶資料來源的專業市調員
除了上面3種工具，圖表中還有一個不能漏掉的狠角色Perplexity，它的對話長度剛好卡在中間，大家用它也不是為了閒聊，通常都是帶著明確的調查任務來的。
根據報告數據來看，大家用它找最新資料的比例正大幅飆升，尤其在「旅遊規劃、商品比價、金融與市場分析」這類需要最新情報的領域，Perplexity附上即時參考連結的比例最高。
所以當大家需要「做競品調研、找產業最新數據」，或是被主管要求「報告寫的內容要附上可查證的資料來源」時，找Perplexity就對了！這類工具就在回答問題時會直接給參考出處，省去自己到處Google慢慢比對查證的時間。
職場高手用AI工具都採「混合雙打」策略！
看完各家AI的專長，你現在可能在想：「所以我到底該固定用哪一個？」
報告裡給出一個很有意思的現象，其實有高達95%的ChatGPT用戶，平常依然天天狂用Google搜尋；而且在主流AI之間，同時混用好幾款的人非常多！這項數據也點出一個關鍵：職場上的AI高手，都不是只會「死忠」用單一工具的人！
真正的神人都怎樣搭配？可以舉個例子供大家參考：
先開ChatGPT發想5個企劃點子
選定方向後，把架構丟給Claude擴寫成邏輯嚴密的大綱
寫到一半遇到不確定的市場數據，順手開Perplexity抓出正確出處
統整完寄出Email前，用Gemini或Copilot快速檢查重點有沒有漏掉
現在的AI就像各有所長的同事，所以有時比下對Prompt更重要的是「知道何時該派誰上場」！下次工作卡關、覺得AI怎麼又在胡說八道的時候，先別急著生氣，試著換個工具再問一次，也許就能找到正確的神隊友！
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用「優勢公式」找對夥伴！Google與DeepMind工程師如何用AI改寫能源產業
Google與DeepMind工程師如何用AI讓數據中心省電40%，並創辦AI節能新創？看懂能力、動機與洞見組成的「優勢公式」。本文節錄自《商品決勝點》。
文／傑克納普、約翰澤拉斯基
你的優勢是什麼？優勢會以能力（capability）、動機（motivation）與洞見（insight）三種形式出現。為了解釋這三種優勢如何發揮作用，我要帶你回2014年認識三個人。他們日後成為公司創辦人。看看你能否從接下來的段落，找出三人替專案帶來的優勢─並猜一猜他們最終建立哪一種公司。
首先是機械工程師凱蒂．霍夫曼（Katie Hoffman）。
2014年的一個平常日，凱蒂在各種工業設備之間走來走去，手上沾滿灰塵和油汙。她的視線順著亂七八糟的線路走，一下子接這台機器，一下子接那台機器。凱蒂帶領的團隊負責翻新工廠，裝上新型控制系統以發揮最佳效能。這份工作很重要的一環，就是找出舊系統是如何運作，而實際情形永遠和設計文件說的不一樣。
凱蒂盯著的那條線，連到又一個工廠文件上沒提到的感應器。她用手機拍下照片，備註幾句話，然後嘆氣。成功破解舊系統並改善效率，的確會帶來滿足感─但凱蒂心知肚明，再過幾年，又會有另一批人跑來這，拆掉她所有的心血，再度翻新工廠。在那之前，系統將停留在這次的更新，永遠不會改善，直到再度大改造。凱蒂感覺這樣很浪費，想必還有更好的辦法，但是該怎麼做？
接下來是吉姆．高（Jim Gao）─也是機械工程師。
2014年一個普通的一天，吉姆坐在控制室裡，地點是Google位於愛荷華州的龐大數據中心。這座數據中心當初在設計時，吉姆就參與了，但他今天和凱蒂一樣，想著有什麼辦法能改善效能。
廠內漆成亮色的藍綠紅黃管線，通往四面八方，讓這座數據中心看起來有如《超級瑪利歐》（Super Mario）遊戲被搬到現實世界，只不過沒有蘑菇和飛行龜，只有一排排的伺服器機櫃。
一年12個月，一週7天，白天黑夜不停歇，隨時有冷水流過那些五彩繽紛的管線，負責吸收與帶走伺服器產生的熱氣。冷卻管的確有用，但吉姆檢視控制室的讀數，忍不住感到失望。這個系統太耗電。每次機櫃開始升溫，管理數據中心的團隊就必須加快冷卻系統的輸出。加速時耗用的能源愈來愈多，但也不能不加速─伺服器過熱就會當機，網路將斷線。或許這樣的效率不彰是無法避免的，或許工程技術頂多就只能做到這樣，但吉姆總覺得哪裡怪怪的。他到底漏掉什麼？
最後一位是電腦科學家維達．潘奈薛凡（Veda Panneershelvam）。
在2014年平凡無奇的一天，維達坐在倫敦的桌旁寫程式。他和世界級的軟體工程師團隊合作，一起尋找人工智慧研究的聖盃：寫出能在圍棋賽中打敗人類的電腦程式。
如果你不熟悉圍棋，只需要知道很複雜就夠了。西洋棋有10123種可能的走法，但圍棋有10360種，令人難以置信。圍棋棋盤可能呈現的棋局狀態，還要多過宇宙裡的原子數！
如果要在圍棋取勝，維達和同事必須開發出新型的人工智慧做法，創造能看見未來的程式。2014年的時候，大部分的人認為這是癡人說夢，但維達只覺得興奮。如果AI連圍棋都能勝出，誰知道還能替人類解決其他哪些問題。
我們來回顧一下，先從顧客和問題講起：
凱蒂正在解決大型製造商的工業控制系統缺乏效率的問題。
吉姆正在解決Google有如吃電怪獸的數據中心。
維達正在解決……這個嘛，我不認為他實際上是在解決圍棋的問題。我認為他真正在處理的，其實是人腦處理複雜問題的能力有限。我認為他的「顧客」是全人類。我知道，這聽起來有一點過於宏大，但我認為確實如此。
好，那凱蒂、吉姆和維達的特殊優勢是什麼？剛才提過，優勢有三種。
首先是能力。能力是指你能做到很少人能比得上的事。如果你在大公司上班，你可能享有知名品牌的好處，或是專案有很多預算；如果你替迷你的新創公司工作，你的能力有可能是專注與快速行動。不過，最能派上用場的能力通常是傳統的專業技能（know-how）：
凱蒂是機械工程專家，主要做工業控制。
吉姆也是機械工程師，專長是數據中心。
維達是電腦科學專家，專門做人工智慧。
凱蒂、吉姆和維達在各自的領域都是世界級的人才─有如女籃的凱特琳．克拉克（Caitlin Clark）與男籃的「詹皇」詹姆斯（LeBron James）─但光是他們的能力，還不足以完整呈現他們的獨特優勢。
接下來，我們來看第二種優勢：動機。動機是你想解決這個問題的特殊原因；你願意傾盡心力的事，別人不一定願意。動機也很重要，因為動機能指明一條路，讓你躍躍欲試，知道該在何處以什麼方式發揮長處。
凱蒂、吉姆和維達三位未來的創辦人，全都想要解決重要的問題，帶來正面的改變。這種精神令人欽佩，但過於籠統。我是說，很多人當然都想「讓世界更美好」─但唯有動機十分明確的時候，才能協助你決定該做什麼，所以講得再明確一點：
傳統的工業控制系統升級方式讓凱蒂沮喪。
實體系統的限制讓吉姆沮喪。
維達想運用AI替人類解決大型的問題。
注意到了嗎？以上三人中的兩人，主要是沮喪帶來了動力。如果你的動機也一樣，嘿，沒關係的。世上最優秀的產品，有的就是源自為現況感到憤慨、困惑、惱火、痛苦或抓狂。你不一定要從偉大的願景起步，憤怒也能帶來力量。
好，能力和動機加在一起後，三位未來創辦人的優勢變得更獨特。但他們分別會開哪種公司？讓我們進一步了解他們的故事。
兩年後，在2016年3月9日，維達站在南韓首爾四季飯店的會議室，透過現場影片串流，目不轉睛地看兩個人比賽圍棋。
棋桌的一方坐著李世乭，他是拿過18次世界冠軍的專業棋士。另一方則是業餘人士兼維達的同事。
維達看著同事下一個白子，接著注意力一下子回到會議室。電腦螢幕顯示數十張圖。「勝率圖」頓時表示對白方有利。
電腦認為能打敗看似無敵的冠軍李世乭。
過去幾天，維達和團隊成員─15名剛從倫敦飛來的電腦科學家─把會議室改造成臨時的控制中心。AI程式AlphaGo就是他們設計的。他們在控制中心把AlphaGo認為棋子該怎麼下，轉告給維達的同事，那名同事負責把棋子擺到真實世界的棋盤上。
那場比賽的贏家可以獲得100萬美金的獎金。有沒有人跟我一樣，覺得這個場景像是15名科學家合演高科技搶劫片《瞞天過海》？只不過李世乭其實是在和AI比賽，不是什麼祕密。裁判知道，李世乭知道，每個人都知道。全球各地轉播這場比賽，數百萬人觀戰，不過大部分的圍棋專家都認為圍棋太複雜，電腦不可能獲勝。
然而，在那個首爾的三月天，AlphaGo贏了。
數千英里外，吉姆仍在設法改良Google數據中心的冷卻系統。AlphaGo的故事如火如荼展開時，他偶然聽到這件事，備感著迷，開始追蹤首爾的最新情形，一點細節都不放過。
吉姆挖掘細節時得知，AlphaGo的AI使用「深度強化學習」（deep reinforcement learning）這個突破性的方法。吉姆冒出一個瘋狂的點子。深度強化學習會不會有助於冷卻數據中心？畢竟隨時找出最佳的控制配置，有一點像是在圍棋賽中找出最好的一步。
維達的團隊替DeepMind工作，而DeepMind是Google旗下的公司。這不正好。雖然吉姆沒見過他們，但嚴格來講大家都是同事。維達於是寄電子郵件給DeepMind團隊，解釋他的瘋狂點子。
維達認為這個數據中心的挑戰很吸引人，同意試試看。接下來密集的幾星期，維達、吉姆和DeepMind的工程師團隊，寫出新的深度強化學習程式，把Google數據中心的冷卻系統，交給這個新AI負責。
電力使用起初暴增，因為AI做起實驗，隨機調整控制設定，就像小朋友亂按汽車音響上的鈕。不過，AI也和幼兒一樣會學習，強化有效的策略，用電因此出現改善，再改善，持續改善，最後和AlphaGo一樣超越人類，Google數據中心的用電因此銳減四成。
我等一下會繼續說這則故事，但先來看維達和吉姆合作後發生的事。他們整合雙方的能力─吉姆的數據中心專業能力，加上維達的人工智慧魔法─打造出單打獨鬥生不出來的東西，發揮特殊的優勢。不過別急，好戲還在後頭。
2019年，吉姆和維達結識凱蒂─那位擅長翻新工業控制系統的機械工程師。三人開始討論如何能在Google以外的世界，減少能源浪費。廠房在加熱、冷卻與操作各種設備時，耗用大量的電力。AI也能在這方面幫上忙嗎？
吉姆和維達相信他們能大幅改善工廠的能源使用─但需要借重凱蒂的實務知識，才有辦法設計、販售與裝設解決方案。凱蒂曾在詮宏空調（Trane）、英格索蘭工程技術公司（Ingersoll-Rand）、雷神國防承包商（Raytheon）等企業，帶領過工程與創新團隊。她清楚製造商如何作決定，也了解工業控制系統的缺點。吉姆和維達熟悉的是Google經過精心設計的數據中心，而工業廠房的世界遠比那混亂─凱蒂則熟悉這個領域。三人決定放手一搏，辭去工作，在2019年底成立新創公司淮德拉（Phaidra）。
淮德拉是我們Character資本最早投資的一批公司，他們的故事深深啟發了地基衝刺。他們從大膽的專案起步：企圖運用AI讓各種工業廠房更有效率。他們測試點子，學習如何建立顧客的信任感，談成第一筆生意。淮德拉先在大型藥廠展開試行計畫，隔年拿到第一筆大訂單，在5座工業廠房部署AI，最終還把服務拓展至數據中心。維達、吉姆與凱蒂在2014年渴望見到的超越人類、具備適應性、能預測未來的系統，如今成真。
三人能成功的原因是第三種優勢也登場：洞見。
洞見是指對問題與顧客有深入的了解。洞見讓你擁有別人沒有的觀點。吉姆有數據中心的洞見，維達有深度強化學習的洞見，但淮德拉的策略能成真，仰仗的是凱蒂具備工業廠房─以及擁有那些工廠的企業─如何運作的洞見。
淮德拉三位創始人的能力與洞見加在一起，得出獨特的東西。你可以想成一條等式：
能力＋洞見＋動機＝特殊優勢
凱蒂、吉姆和維達見面時，心想：「天啊！想想我們聯手能做到的事！」淮德拉公司或許算極端的例子，但你也能和團隊利用特有的優勢，帶來屬於你們的「天啊！」時刻。
節錄自：時報出版《商品決勝點：全球最成功的產品設計師如何讓顧客買單》／傑克納普, 約翰澤拉斯基 著
104 AI工具再升級！用戶使用率突破86.8% 智慧媒合率超過4成
精準善用每天5,000萬筆以上使用者行為軌跡 打造最強AI求職求才引擎
AI浪潮推動全球人才生態系快速變革，如何透過AI工具精準媒合企業與求職者，成為人力資源領域重要任務。104人力銀行每天處理超過5,000萬筆使用者行為軌跡，已成全台規模最大的人才資料庫，成功模擬徵才企業與求職者的雙向溝通並推測需求偏好，開發包含「AI推薦工作／推薦人才、AI訊息分類、AI履歷健檢」等功能服務，目前已有86.8%的使用者用過站內AI產品服務，智慧媒合率達41.12%，幫助工作與人才更有效率地找到對方，引領整體求職求才生態開啟AI智慧嶄新篇章。
AI破解雙向媒合難題 智慧篩選提升效率
104人力銀行研發處協理張世淳指出，人力資源媒合的技術門檻遠高於一般電商的推薦系統，既不能把最知名的企業推給所有人，也不能透過演算法「創造需求」，主因職缺與人才無法被無限複製，且必須雙方都有意願；求職求才系統最大的挑戰在於讓AI理解「人性化的平衡」，找出真正能促成行動的匹配組合。他說，104 AI工具的核心在於濃縮資訊、提升判斷效率，使用者原本可能需要看二、三十筆或是更多的職缺或履歷，現在可能只需看十筆職缺或履歷就能精準掌握重點，顯著提升媒合效率與成功率。
推薦工作與人才、訊息分類、履歷健檢 三大AI工具解決使用者痛點
104人力銀行產品暨價值營運處資深協理王之璘指出，求職者面臨「資訊太多卻不知從哪開始」，企業端則面臨「履歷量大卻難以快速篩選」的共同痛點，因此需要能同時提升搜尋效率與行動意願的AI工具。為解決這些核心問題，104人力銀行導入各種AI服務，協助求職求才雙方更快速找到適合的工作和人才。包含：
AI推薦工作／推薦人才：透過104內部數據與行為模型，根據求職者的履歷與個人偏好等資料主動推薦職缺，以及依照企業所需條件與徵才偏好提供具備高符合度的人才，透過深入理解使用者需求減少「盲搜」。實際成效顯示，求職者應徵AI推薦的職缺，獲得企業邀約面試的機會是自行查詢工作的3.2倍；企業邀約AI推薦人才的面試同意率也是一般查詢的3倍，不僅大幅提升了求職效率，媒合成功率也相應成長。
AI訊息分類：在傳統求職過程中，求職者常會收到企業大量邀約訊息，104的AI精選自動將企業面試邀約訊息分為「專屬」和「一般」。其中，「專屬」大約占60%，由AI精選和求職者履歷、自傳、求職偏好、求職行為軌跡等相關性較高的訊息，另外40%和求職者較無關聯會被隔離在「一般」，且允許使用者隨時手動調整分類，或啟用/停用此功能，增加了使用的靈活性。
AI履歷健檢：求職者經常面臨對自身優勢與市場需求理解有限的盲點，AI履歷健檢工具針對求職者的履歷表進行分析，只需3秒鐘就能提供客製化的調整方向與建議，且為確保真實性，主要提供撰寫方向參考而非直接代寫，例如提示補充獎項、專案或描述細節，引導求職者依自身經歷調整，協助提升亮點與面試機會。近4成求職者獲取AI建議後，都會進一步更新履歷，整體面試機會提升20%。
從海量數據到精準匹配 104用AI推動智慧招募新時代
AI應用不斷推陳出新，104人力銀行研發處協理張世淳表示，開發AI產品的關鍵思維，需要面對龐大的數據與複雜的媒合需求，104全集團將AI視為人才升級的社會創新，投入大量資源研發能夠理解並學習使用者行為與偏好的AI演算法，技術難點包括如何從非結構化數據中提取有價值資訊、如何確保推薦的公平性與精準度，以及如何將複雜的AI模型無縫整合至用戶介面，都考驗著104的技術實力與創新能力。
張世淳指出，導入AI工具並非取代人力，而是釋放人力，加速人才與企業「找到彼此」的過程；透過AI工具，能夠超越個人主觀判斷，精準分析需求偏好並推薦理想人選與職缺，提升招募成功率。 更多內容請參考：104 AI+ 全服務網頁（ https://tw104.pse.is/8nrlya）
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我的履歷缺少哪些關鍵要素？104「AI履歷健檢」提高履歷完整度｜104履歷診療室
AI如何看穿客戶潛在需求？3招幫B2B業務找到商機
在AI時代，B2B業務真正的挑戰轉向了「資訊的處理與轉化」。作者為深耕產業超過20年的B2B業務專家，教你3招用AI判斷對方「現在為什麼需要你」。透過AI分析企業財報、法說會、徵才資訊與決策者的公開動態，業務可以從零碎訊號中找出客戶尚未明說的需求，掌握更精準的提案時機。本文節錄自《90%高級主管出身業務，B2B聖經》。
文／吳育宏
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大海撈針已過去，精準打擊才是關鍵為什麼AI是B2B業務的最佳情報員？一、情報蒐集的第一步：建立客戶的「數位畫像」二、從法人說明會到財報：AI如何解讀「老闆的真心話」三、社交媒體的隱形情報：挖掘決策者的個人見解
大海撈針已過去，精準打擊才是關鍵
在B2B業務的世界裡，資訊就是力量，而「資訊不對稱」曾是業務人員獲利的來源。但在AI時代，資訊已經不再稀缺，真正的挑戰轉向了「資訊的處理與轉化」。
過去，一位資深業務可能需要花上10年，才能培養出對產業的敏銳嗅覺，但現在透過AI的輔助，即便是業務新人，也能在極短的時間內展現出專家級的洞察力。
本章將帶你深入探討如何運用AI建立一套精準的情報調查研究系統，從核心邏輯到實戰案例，全面重塑你的業務競爭力。
為什麼AI是B2B業務的最佳情報員？
在傳統的業務開發模式中，蒐集情報是一項極其耗費體力的工作。過去我們習慣「掃街」，或是在搜尋引擎輸入關鍵字，但得到的往往是成千上萬條零散的訊息。這種蒐集方式有3個致命傷：
第一，資訊破碎化，你看到的只是客戶的片段，難以拼湊出完整的商業全貌；
第二，解讀主觀化，人的大腦容易產生偏誤，只看自己想看的，忽略了潛藏的風險；
第三，時效滯後性，當你在報紙上看到客戶的新聞時，競爭對手可能早已採取行動。這種低效率的勞動，正是平庸業務與頂尖業務的分水嶺。
AI的出現，徹底翻轉了這場遊戲。首先，AI具備強大的「彙整力」，如同一具高效能的過濾器，能在短短幾秒內掃描全球的數位足跡，將繁雜的數據轉化為有意義的摘要。
其次，AI擁有強大的「邏輯解析力」，它能識別出資訊之間的隱性關聯。例如，它能從一家公司頻繁招募自動化工程師的動作中，推論出該公司即將進行大規模的數位轉型。
最後，AI具備「多維度聯想力」，它能幫你把看似無關的政策變動、技術突破與客戶需求串聯在一起。簡單來說，AI就像是一個24小時不休息、博學多聞且反應極快的「數位參謀」，它幫你完成了最枯燥的資料過濾，讓你將精力集中在最關鍵的策略判斷。
以下透過實戰案例進一步說明。
一、情報蒐集的第一步：建立客戶的「數位畫像」
在正式接觸客戶前，建立「數位畫像」是決定開發成功率的關鍵。這就像是在進行一場外科手術前的掃描影像，你必須清楚知道對方的組織結構、決策脈絡，以及目前的「健康狀況」。一個好的數位畫像應該具備三維深度：第一，財務體質，這決定了對方口袋的深度與結帳信用；第二，策略方向，這決定了你的產品是否在對方的優先清單上；第三，經營痛點，這就是你切入的缺口。
你可以利用具備強大聯網能力的AI（如ChatGPT或Perplexity），下達具備框架感提示詞：
請分析〔目標公司〕過去兩年的營運重心變化。重點關注： 1. 他們在哪些研發領域投入最多資金？ 2. 他們近期的人才招募偏好？ 3. 他們在社交媒體上最常被抱怨的點有哪些？
透過上述多維度交叉分析，AI能幫你生成一份比官網更真實的「企業性格報告」。你會發現，有些公司看似保守，實則在悄悄布局新技術；有些公司看似高調，實則面臨人才流失的危機。
【實戰案例A：傳產轉型的精準切入】
某位銷售自動化倉儲系統的業務，將一家國內老牌紡織大廠作為目標。過去他多次拜訪，對方總是回應「目前營運穩定，無更換需求」。後來，他利用AI進行深度的調查與研究，分析該紡織廠近3年的公開資訊，以及上游原料供應商的變動。結果發現一個關鍵訊號：該廠近期大幅縮減了國內倉庫的租賃面積，並頻繁與跨境電商平臺接觸。
業務員因此從中解讀出：該廠正從過去「大宗貿易模式」轉向「小量多樣的跨境直銷」，這也意味著，他們過去大面積的倉儲邏輯已不再適用，急需「高頻率、小包裝」的自動化揀貨系統。於是，他在提案時直接以此為題，精準命中對方老闆隱而未現的焦慮，在第一場會議就成功取得評估測試的機會。
二、從法人說明會到財報：AI如何解讀「老闆的真心話」
對於上市櫃公司，法人說明會（編按：又稱法說會，上市公司向機構投資人報告營運狀況、財務績效，及未來產業展望的正式會議）與財報是業務人員的「戰略地圖」。但問題在於，財報充滿了冷冰冰的會計數字，而法說會逐字稿動輒上萬字，內容充斥著官腔與專業術語。業務員往往因為看不懂或沒耐心，而錯過了最核心的銷售訊號。
事實上，老闆在法說會上對分析師說的話，往往隱藏著他們最真實的壓力來源，因為他們必須對股東負責。現在，你可以把AI當成你的「首席財務分析師」，將法說會的錄音轉成文字後，直接餵給AI，下達精準的提示詞：
請閱讀這份兩萬字的法說會紀錄，幫我回答3個問題： 1. 老闆對於明年預算撥款最謹慎的領域在哪？ 2. 哪些部門目前正面臨產能或成本的壓力？ 3. 老闆反覆強調的3個關鍵詞是什麼？
AI就能瞬間把冗長的報告濃縮成一張「商機表」。這種解讀力能讓你避開客戶的地雷區，直接針對對方的「獎金區」進行提案。
【實戰案例B：從招募資訊看穿採購需求】
一位IT系統整合商的業務員想開發一家中型製造商。他在AI的協助下，分析該公司在人力銀行的招募數據後發現，該公司過去3個月密集招募具備「雲端資訊安全」 背景的工程師，且應徵條件特別強調「混合雲架構管理」（編按：指用一套整合性的方式，去管理「同時使用公有雲＋私有雲＋本地機房」的IT系統與資源）。
業務員立刻判斷出，這家公司正處於從本地端主機遷移到雲端的過渡期，且內部非常擔心資安漏洞。他在開發信中避開了通用的軟體介紹，而是寫道：「針對製造業在遷移雲端過程中，如何確保舊有製程數據不外洩的實務分享」。這封信在發出後的兩小時內，就得到了該公司資訊長（Chief Information Officer，簡稱CIO）的親自回覆，因為這正是他當下最頭痛、最需要外部專家協助的課題。
三、社交媒體的隱形情報：挖掘決策者的個人見解
在B2B銷售中，訂單成敗往往取決於「決策圈」裡的那群人。這群人包含了使用者、影響者、採購者與最終決策者。每個人的喜好、價值觀與恐懼點都不同。以往我們只能透過碰面來觀察，但現在數位足跡讓每個人都變得「透明」。透過分析決策者在LinkedIn 或專業社群的公開言論，AI能幫你進行深度的「人物側寫」。
延伸閱讀：AI也能用來經營人脈！從零碎資訊看懂對方，找出溝通切入點
你可以請AI協助分析目標對象近期的公開互動。例如，某位技術長（Chief Technology Officer，簡稱CTO）最近頻繁轉發關於「邊緣運算」（編按：Edge Computing，將人工智慧的運算任務，從遙遠的雲端資料中心，轉移至更貼近使用者的終端裝置上執行）的文章，這代表他對於中央集權式的系統有疑慮；或者某位採購經理在專業論壇上抱怨過「供應商售後反應太慢」，這就是你突圍的機會。透過AI的情緒分析與偏好歸納，你能為每位決策者量身打造專屬的「溝通頻率」。這不是投其所好，而是真正的同理心展現，讓你的提案在對方心中產生共振。
【實戰案例C：用老闆的話，說服部屬】
某位銷售節能設備的業務，目標客戶是一家電子代工大廠。他原本的對口單位是總務部，對方總以「節電效果有限，回本太慢」為由推辭。後來，業務員改變策略，利用AI分析該集團董事長在股東會上的致詞，與年報中的ESG承諾。AI幫他抓出一個關鍵點：集團董事長已公開承諾「在兩年內達成15%的減碳目標，且此目標與各部門主管的年度績效考核掛鉤」。
業務員拿著這份資料，重新向總務部提案，標題改為：「如何協助貴部門達成董事長要求的15%減碳績效，確保部門KPI達標」。這一次，總務部主管不再推託，反而積極主動的向高層請購，因為這項提案直接關係到他的績效與升遷。
節錄自：大是文化《90%高級主管出身業務，B2B聖經：從跑客戶到利用AI問對問題，這是你薪水翻倍、卡位晉升、認識大老闆的最快成功捷徑！》／吳育宏 著
VIBE CODING 智能體工程開發實戰
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AI生成數據分析簡報3招搞定！ChatGPT、MassiveMark、Gamma打造最強組合技
還在為數據分析報告與簡報抓狂嗎？只要善用ChatGPT、MassiveMark、Gamma等3大神器，就能搞定數據分析＋簡報設計，從Excel到PPT一條龍完成，馬上開啟你的高效職場模式！本文節錄自《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》。
文／Excel 廣播電台｜張予
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【1】ChatGPT分析Excel檔案數據【2】複製ChatGPT分析結果，生成Word報告【3】生成Gamma / PPT簡報
在現今的職場環境中，數據分析已成為決策的重要基礎。但面對龐大的資料集，如何高效整合AI技術，打造「職場組合技」，來提升分析效率與決策精準度，成為提升競爭力的關鍵。
想像一下，你是一家連鎖零售企業的數據分析師，公司希望透過數據來驅動決策，優化銷售策略、提升客戶體驗，並最大化營收。來看看如何透過AI + Excel的組合技，達成這些目標？讓我們一步步拆解應用方式！
【1】ChatGPT分析Excel檔案數據
使用工具：ChatGPT
網址：https://chatgpt.com/
輸入以下指令給ChatGPT：
「協助分析Excel檔案的數據，生成摘要和視覺化圖表，並使用我提供的字型來呈現圖表內容。然後，制定隔年的用戶銷售策略，最後整理成一份Markdown格式的銷售分析報告。」
以下為它整理的結果：
（圖／旗標出版提供）
【2】複製ChatGPT分析結果，生成Word報告
使用工具：MassiveMark
網址：https://www.bibcit.com/en/massivemark
接下來是關鍵的一步，如果你直接複製內容並貼到Word，你僅會得到一個只有「內文」樣式的報告。
全文皆為內文樣式（圖／旗標出版提供）
但如果你希望保留報告的標題層級（標題1、標題2、標題3…，如下圖）。首先，你必須透過點擊複製按鈕取得報告內容，此時複製到的文字是「Markdown格式」的資料。
【什麼是Markdown格式？】Markdown是一種輕量級標記語言（lightweight markup language），也就是簡單、結構化的格式，能讓報告結構更清晰。
使用標題樣式可於左側看到大綱（圖／旗標出版提供）
一般對話中的複製按鈕和畫布中的複製按鈕（圖／旗標出版提供）
接著，透過一個免費的線上轉換工具──MassiveMark，自動產生有大綱層級的Word文件，減少手動編輯的時間。
免費的線上轉換工具──MassiveMark（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
最後，再將之前生成的圖表，下載成圖檔、添加到Word文件，一份銷售分析報告就完成啦！
【AI生成Word報告的優勢】‧ 一鍵輸出完整分析，包含數據摘要、趨勢分析、視覺化圖表‧ 提供具體的商業策略，協助決策者擬定行動方案‧ 快速下載報告，減少手動整理時間
【3】生成Gamma / PPT簡報
使用工具：Gamma
網址：https://gamma.app/
「除了Word報告外，AI也能生成簡報嗎？」只要準備好報告後，可以將報告內容直接丟給AI簡報生成神器──Gamma。不到幾秒鐘的時間，簡報就完成了，而且還非常有設計感！要再進一步編輯也沒問題。來看看如何操作吧！
點擊「新建AI」免費註冊完Gamma後，從首頁開始建立AI簡報。點擊「匯入檔案或網址」( 也可點擊「貼上文字」) ，並上傳剛剛建立的Word檔案（圖／旗標出版提供）
選擇 「簡報內容」，免費版一次最多可生成10張卡片，挑選喜歡的主題後點擊「產生」（圖／旗標出版提供）
一份銷售分析簡報就完成啦！（圖／旗標出版提供）
一起來看看生成的結果如何吧！
【Before】條列式的數據摘要
【After】自動改以卡片式呈現
（圖／旗標出版提供）
【Before】表格式的產品分析
【After】自動轉成圖表形式，而且還是互動式圖表！游標移上去可看到詳細數據
（圖／旗標出版提供）
【Before】表格式的產品分析
【After】美化過的表格樣式。也可能維持原有表格形式（AI生成，每次結果都可能不同！）
（圖／旗標出版提供）
版面配置十分豐富，還有AI自動生成的圖片，讓畫面不呆版！
（圖／旗標出版提供）
若想展示簡報，點擊右上角的「展示」按鈕即可。
點擊「展示」（圖／旗標出版提供）
進入簡報模式（圖／旗標出版提供）
Gamma簡報也能下載成PowerPoint檔案，十分方便！
點擊「分享」、「匯出」、「匯出至PowerPoint」、「完成」 （圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
Gamma是一款免費註冊即可使用的線上簡報工具，並且提供中文介面，讓使用者能輕鬆上手。使用AI生成簡報時會消耗點數，但新用戶註冊後可獲得免費試用點數，讓你能直接體驗AI簡報的強大功能。免費版限制每次生成最多10張簡報卡片，但仍可手動新增與編輯內容。若對AI生成的內容或設計不滿意，可自由調整版面配置、圖片、圖表等。如果你還沒試過Gamma，強烈推薦你體驗看看！這麼方便的AI簡報工具，真的不能只有我知道啊！
AI讓數據分析更高效、更精準，現在就開始應用，提升你的職場競爭力吧！
節錄自：旗標出版《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》／Excel 廣播電台｜張予 著
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EC-Council 認證加持：資安思維升級，為政府專案提出安全改善建議
恆逸開課時間查詢：https://www.uuu.com.tw/Course/Show/1500/1
恆逸學員嚴紹瑋：產業背景：資訊科技與系統整合服務產業
工作職務內容：使用 Spring 框架進行後端程式開發及維護
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提升 Java 核心基礎與安全效能
平時工作主要使用 Java 進行開發設計，因此希望透過此課程進一步強化核心基礎與程式設計思維，並在開發過程中兼顧效能與資訊安全。
🔒
資安實作理解與工作連結
授課講師將許多抽象的資安理論，轉化成淺顯易懂的範例，例如透過 SQL Injection、XSS、Session Hijacking 等攻擊手法示範，並讓我們實際操作演練，使我能清楚理解安全漏洞的成因，以及在程式設計時該如何修改程式或進行設定以防堵。這樣一來，我不僅知道「要注意資安」，更能真正理解為何要這樣做，以及不做可能帶來的後果。另外，講師也很願意回答問題，不管是課堂上操作卡住，或是我提出與工作相關的情境，他都會耐心說明，甚至給出一些我平常可能想不到的建議。這對我幫助很大，因為我可以馬上將學到的東西與自己的工作串聯起來。
⚙️
資安實戰演練助我工作防護
我印象最深的是講師在示範 SQL Injection 的單元。他先給我們一個看似普通的登入表單，接著在輸入的字串中插入一些 SQL 指令，竟然就能繞過驗證、直接登入系統。這讓我立刻聯想到工作上常撰寫的查詢語法，如果沒有做好輸入驗證或參數化處理，很可能就會被攻擊者利用。另外，課程中也提到 XSS（跨站腳本攻擊）。透過講師實際示範將惡意程式碼嵌入網頁，再看到使用者端 cookie 被竊取的過程，我才真正理解到「前端輸入驗證」與「後端過濾」的重要性。這些都是課程中我覺得最實用、最有收穫的地方。
🎯
資安思維融入開發實踐
目前工作上參與的都是政府機關的大型專案，對於資安的要求非常嚴謹。透過此課程，讓我平時開發時，除了功能本身能否正確執行外，也會進一步思考這樣的設計是否存在漏洞，並且在專案開發過程中，我能主動提出安全性改善建議，也能協助同事檢查程式碼是否存在潛在風險。以前在設計 SQL 語法時，主要只考慮查詢效率及撰寫的便利性，很少想到安全性問題。經過此課程後，我將課堂中學到的參數化查詢與輸入驗證套用到專案中，在撰寫 SQL 語法時，盡量避免使用字串拼接的方式，並加強輸入檢核，有效避免了 SQL Injection 的風險。取得 EC-Council 的認證，代表我具備一定程度的資安知識，雖然公司並無明確規定加薪或升遷，但我相信對於往後的職涯肯定有所助益。
索取課程優惠：https://www.uuu.com.tw/Forms/CourseInfoRequest?courseId=CASEJava&mediaSrc=104
軟體工程師內推管道及注意事項？工程師社群、LinkedIn等求職網以外的找工作管道
軟體工程師「內部推薦」有哪些管道和注意事項？本文作者ExplainThis團隊，曾協助多名軟體工程師成功進入外商科技大廠、海外新創，解析除了求職網以外的找工作管道，包括內推、學徒計畫、工程師網路社群、經營LinkedIn等。
文／ExplainThis（王鵬傑、李俊廷、林品均）
本文目錄：求職網以外的找工作管道（點擊可快速前往）
一、內部推薦內推（Referral）比較容易獲得面試機會內推管道內推該注意的4個事項最好的內推是強內推二、學徒計畫三、工程師的網路社群四、經營LinkedIn
當提到找工作，多數人第一直覺想到的，可能會是求職網。以台灣來說，像是傳統的求職網104、1111，或者新興平台CakeResume與Yourator。而找海外工作，可能第一直覺會想到老牌的Indeed、Glassdoor，或者是新興的LinkedIn。
然而，除了這些求職網，事實上還有許多其他的找工作管道。我們在這個小節將會詳細談幾個不同的找工作管道，讓讀者們能透過不同的管道，增加獲得面試的機會。
一、內部推薦
在找工作上，業界公認比透過求職網站或公司官網申請更有效的方式，是透過內部推薦（referral）。當你上求職網站申請，往往需要先經過前面提到的ATS系統，跟上百位申請者一同競爭，脫穎而出後才可能被真人招募員看到你的履歷。
然而，如果能夠被內推，將有可能跳過這個環節，直接被招募員或用人主管等真人審履歷。這雖然不代表一定會通過招募員或用人主管的篩選，但最起碼能直接省去前面的系統審核。
內推（Referral）比較容易獲得面試機會
你可能會問，為什麼內推比較容易獲得面試機會？因為，通常來自公司內部員工的推薦，表示推薦者對應徵者有一定程度的認識和信任。
與此同時，內部員工對公司文化和工作環境有比較深入的了解，所以推薦的人通常會更適合公司的需求，因此，公司較傾向相信現有員工的判斷，這讓透過內推進來的申請者，比較可能在茫茫履歷海中受到青睞。
內推管道
如果你想要找人幫你內推，在台灣的軟體工程師社群中，有歹晚郎內推互助網絡（https://bit.ly/3FlItvp）與Nex Work（https://work.nexf.org/）等由海外軟體業前輩發起的內推網絡。此外，也可以在LinkedIn或是Blind（https://www.teamblind.com/）上，搜尋「#referral」的標籤，或是找有在該公司任職的人，然後禮貌地發個私訊請對方幫忙內推。
當然，很多時候可能不會立即得到回應，又或者可能對方太忙沒回應，也不要感到氣餒，可以多詢問同一家公司中不同的人幫忙內推。
（圖／博碩文化提供）
內推該注意的4個事項
在找人內推時，如果能依循某些注意事項，會比較容易讓人想幫你忙。以下我們分享幾個建議大家要遵循的原則。
1. 履歷好好寫
在各大海外公司工作的人，也知道自己公司的標準，所以不會來者不拒、盲目內推。你想提高別人內推你的意願，務必要好好寫履歷。好好寫代表著格式上要正確，以及內容描述上要讓人覺得你有達到對方公司想要找的人才水準。假如不知道怎麼寫好履歷，可以參考Chapter 2的履歷撰寫相關內容。
2. 附上想被內推的職位
在多數大公司，光是一個大組可能就幾百人，比一間新創公司還大，因此除非是專職招募的招募員或者是工程經理，不然多數人其實不知道其他組現在有什麼職位開缺。所以不要找人內推時，還說什麼「你有沒有建議我申請哪些職位」，這只會讓人覺得你沒做功課。
大家平常工作已經夠忙了，沒空幫你去看你適合申請的職位，所以務必自己附上。通常大公司的職缺都會有Job ID，可以附上你想申請的。附上你為何適合這個職位：內推的人也不會想自己在公司內的名聲臭掉，所以多半會先判斷你是不是真的適合被內推。如果你想提高別人內推你的意願，就要做到讓別人認為你適合被內推。
要做到這點，務必附上你為何適合這個你想被內推的職位。理想上也要附上為何你適合該公司（建議多做一些功課來研究該公司，進而能闡述你為何跟該公司文化契合）。花時間幫你的這件事本身就很佛心，千萬不要把別人的善意視為理所當然。
可以用的句型是在簡短自我介紹後，提及「我目前在找XX領域的工作，對這個職位很感興趣。過去我在XX領域有OO經歷，我相信我能對這個職位有所貢獻」。
3. 記得表達感謝
假如一個原本跟你不相識的人願意內推你，務必要表達感謝。因為大家平時工作很忙，可能還有家庭事務要兼顧，額外抽時間幫你，這件事本身就很佛心，千萬不要把別人的善意視為理所當然。
即使內推沒有讓你拿到面試機會，也要記得感謝對方。畢竟很多公司冷凍期半年，你之後還可以再嘗試，與對方維持良好關係，這次沒上之後要請對方幫忙也會讓對方更有意願。
最好的內推是強內推
雖然上一段有提到可以找人幫忙內推的管道，但如果要獲得比較有幫助的內推，或俗稱的「強內推」，建議平時就要建立起能幫自己內推的人脈。
所謂的強內推，是指對方在內推時，有註明是「強力內推」。一般來說，多數公司的內推系統，都會詢問「你跟被推薦者的熟悉程度」以及「你有多推薦這位被推薦人」。不同公司具體問的問題可能會不同，但大多不脫離這兩類問題。
而唯有這兩個問題都回答「很熟悉」、「強烈推薦」，並且推薦理由寫得很詳細，才會被認定為是強內推。
當然，一般內推已經比直接在公司網站或人力銀行網站申請來得好，只是如果能的話，獲得強內推會是更好。
至於如何獲得強內推？一個是平時有好的工作表現，可能你現在的同事，未來會去不同公司，如果跟他們合作時，做到對方發自內心會想推薦你，這時要獲得強內推就容易得多。
又或者假如你還是學生，在平常的小組作業中，盡可能地貢獻，在同組的同學心中留下好的印象，未來同學們進到不同的公司，你要找他們內推，也會容易獲得強內推。
另一個則是多參與不同的社群活動，例如貢獻到開源社群，或者是參與技術會議等，這些也是一個你能夠曝光、與他人協作的機會，在這些場合貢獻價值，也相對容易獲得強內推。
上面提到這些要獲得強內推的方式，都是需要時間去耕耘而非速成的。因此，如果你現在還沒辦法獲得任何強內推，建議從現在開始行動，而不是等到要求職時才發現沒有人能為你強內推。
二、學徒計畫
學徒計畫（Apprenticeship Program）是近期各大公司越來越盛行的一個專案，包括：LinkedIn、Microsoft和Google等，都曾推出類似的計畫。
這些專案旨在招募更多元的人到科技公司，其中常見符合此計畫的人條件包含以下：
自學程式
參加過程式戰鬥營（coding bootcamp）
非傳統電腦科學背景
暫時離開工作，並嘗試重回職場
學徒計畫在經歷上的審核以及面試上，技術層面比起正職的初階工程師更簡單一點。多數的學徒計畫也都有轉正職的機制。
部落客「半路出家軟體工程師在矽谷」有一篇專門彙整各大公司學徒計畫的文章（https://brianhsublog.blogspot.com/2019/08/TechApprenticeship.html），並且時常更新，非常推薦有興趣、有需求的讀者可以去看看。
（圖／博碩文化提供）
三、工程師的網路社群
除了上述提到的3點，網路社群是軟體工程師不可錯過的資源。這些社群不僅提供了工作機會，也能幫助你與同業交流、了解產業趨勢，以及許多面試經驗的分享。以下是幾個會張貼工程師工作機會的熱門或相關網路社群：
PTT Tech_Job版：https://www.ptt.cc/bbs/Tech_Job/index.html
PTT Soft_Job版：https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/index.html
PTT Oversea_Job版：https://www.ptt.cc/bbs/Oversea_Job/index.html
Facebook Front-End Developers Taiwan：https://www.facebook.com/groups/ f2e.tw/
Backend台灣（Backend Tw）： https://www.facebook.com/groups/backendtw/
四、經營LinkedIn
對比傳統的求職網，目前新興的人脈社交媒體LinkedIn已經逐漸成為找工作的首選，特別是對於外商與海外求職，LinkedIn基本上比一般專注於本土市場的求職網有更多的職缺機會。比起求職網投遞履歷，經營Linkedin能夠讓獵人頭或招募員，看到你更多元、更深入的一面，以及看到你更長期的累積。現在已經有許多獵人頭與人資，會直接在LinkedIn上找人選，所以花心思經營LinkedIn將有可能讓自己獲得更多機會。
節錄自：博碩文化《軟體工程師求職策略大全／ExplainThis、王鵬傑、李俊廷、林品均 著 》
[joblist_plugin title='104【外商軟體工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E8%BB%9F%E9%AB%94%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&order=15&page=3&zone=4,5' amount='3']
[joblist_plugin title='更多104【軟體工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E8%BB%9F%E9%AB%94%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB' amount='3']
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資工系下集，帶你走進資工人的真實世界。從大學四年如何被訓練成冷靜又邏輯的「問題拆解高手」，到老師如何用生活化教學讓程式與晶片變得有趣，再到研究所與職場的抉擇路口——升學還是就業？軟體還是硬體？本集也邀請逢甲資工的老師與博士生分享心法，談資工系學生最容易忽略的軟實力、真實挑戰與給準新生的建議。一次看清資工系從學習到職涯的全貌！
🎤主持人 Emily 安芷嫻 🎙來賓
逢甲大學資工系：郭崇韋老師、陳子皓同學
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02:21 想讀資工？先測是不是「研究/實作」體質
06:46 老師超有邏輯？密碼學課程是「間諜競賽」
10:34 技術 100 分，表達能力 120 分！資工人的溝通秘笈
12:38 Coding 不只是 Debug！老師教你用程式算 BMI、搭 Ubike
17:29 唸資工要直衝碩士/博班？CP 值最高的學歷點在哪？
26:17 薪水怎麼選？硬體大廠 VS 外商軟體，秘訣大公開
29:05 社會化衝擊：資工新鮮人剛出社會遇到的四大崩潰
32:46 給未來資工人：鎖定未來工作，擁抱科技熱忱
收聽這集，你會知道——
提到資工系，許多人腦海浮現的畫面是內向、邏輯強的學生，獨自對著螢幕 debug。然而，資工系的世界遠不止程式碼，它是一個兼具創造力、解題能力與個人成長的專業養成場域。
人格特質的重要性：研究型與實作型
逢甲大學郭崇韋老師指出，資工系學生多具備 I 型（研究型）與 R 型（實作型）人格。I 型學生熱衷探索新知，能應對技術快速變化；R 型學生喜愛動手實作，與程式設計的學習特性契合。一個樂於鑽研並持續實作的人，相對更適合在資工領域發揮潛力。
課程融合理論與生活，資安課像玩密碼間諜戰
資工系課程並非全是抽象理論。博士班同學陳子皓分享自己曾修讀的「密碼學」課程，老師帶領課堂的方式如同一場數位諜報戰：學生分組競賽、互相破解加密訊息，並進行情境演練模擬真實資安攻防。這種設計讓抽象理論具象化，學生能將所學知識直接應用於實務中，同時提升邏輯思維與問題拆解能力。
碩士學位不只為履歷加分，更是心態的「成年禮」
郭崇韋老師分享，資工系畢業的同學有超過半數繼續攻讀研究所，郭崇韋老師分享，資工系畢業的同學有超過半數繼續攻讀研究所，主要在於大學階段常常是老師在後面督促學生前進，但碩士班則必須主動對自己的研究與未來全權負責，心態上的轉變是邁向成熟的關鍵一步。另外也考量未來職場晉升管理職時，學歷也可能成為被主管與部屬評估的要素。
對於有志繼續深造的學生，陳子皓同學也分享，在選擇碩士班或博士班時，找到對的指導教授與研究室，遠比學校的排名或名聲更重要，一個好的指導教授和實驗室文化，將直接塑造你的專業技能、研究視野與做事態度，對於自己未來發展的影響，遠大於單純的學校光環。因此，花時間去深入了解潛在指導教授的研究方向與風格，才是最明智的投資。
總結而言，資工系的教育核心不只是寫程式，而是學會系統拆解問題、耐心面對錯誤，並善用技術與表達力解決真實問題。鼓勵對科技充滿熱忱、喜歡探索新知、樂於動手做的同學加入資工系的行列。
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從數位工具到商務實戰──義民高中資料處理科：培養跨域競爭力的數位職人
如何讓學生在 AI 崛起與網路經濟爆發的時代脫穎而出？義民高中資料處理科給出了一個清晰的答案。這門兼具「資訊技術」與「商業管理」的學科，不僅教導學生如何操作電腦、考取證照，更著重於跨領域的邏輯思維與實務整合。在這裡，學生從最基礎的文書處理出發，逐步踏入會計、經濟與商業專題製作的殿堂，在數字與程式碼之間，編織出屬於自己的未來職涯藍圖。
跨域思維的先行者：結合資訊與商務的學科優勢
「資料處理科最核心的優勢，就在於它的『跨領域』。」義民高中資料處理科陳昭君主任在訪談中一針見血地指出。面對許多國中生與家長常將「資訊科」與「資料處理科」混淆的疑問，主任給出了一個簡單而明確的判別方式：「資訊科是工業類群，面對的是機器；而資料處理科（資處科）則是商業管理群，面對的是人。網路世界的基礎是電腦，當你具備了電腦操作能力，又懂得商業運作邏輯，就能直接跨入電子商務與現代商務的領域。」
在課程設計上，資處科將複雜的電腦應用與統整商管知識相結合。高一到高三的學科內容涵蓋兩大體系：
資訊技術： 電腦軟體應用（Word、Excel、PowerPoint）、中英文輸入、計算機概論與Python 程式語言。
商業類科： 會計學、經濟學、商業概論到專題製作。
這種雙軌並進的訓練，讓資處科的學生在面對複雜的商業環境時，既擁有清晰的邏輯思維，又具備資料處理的執行力。
圖：學生透過上機實作，培養文書能力
從基本功到高階應用：以證照檢定奠定實力自信
在義民高中資處科，學習成果不只體現在課堂的聽講上，更落實在具體的證照考取與技能檢定中。學校規劃了一套循序漸進的證照地圖，協助學生在三年內建立無可替代的硬實力。
「我們透過考取證照的過程，給孩子們建立信心。」主任分享，高一時學生會先從電腦軟體應用丙級、TQC 辦公室應用軟體（Word、Excel、PowerPoint）以及中英文輸入開始扎根；到了高二、高三，則進階挑戰高難度的「電腦軟體應用乙級」檢定，以及人工記帳會計丙級等專業證照。
目前就讀資處科的林同學與戴同學，便充分展現了這項環境帶來的專業實力。林同學在三年內考取了包括電腦軟體應用乙級與丙級、商教會會計一級檢定、人工記帳會計丙級等多張高含金量證照；戴同學也順利拿下了電腦軟體應用丙級及多張 TQC 證照。這些努力，成為他們畢業時最堅實的備忘錄。
圖：高中三年努力考取多張證照，展現學以致用的實力
理論與實務的交會：專題製作打開職涯的無限可能
隨著 108 課綱的推進，「專題製作」成為資處科高三學生最重要的核心課程。專題製作要求學生必須主動整合三年所學，從無到有地完成一項縮小版的商業研究或企劃報告。
主任分享，目前科大在競賽與專題上喜好的取向，多圍繞在 ESG（環境、社會與治理）、APP 應用、產品行銷企劃與活動企劃。因此，學生的專題主題也緊扣這些時代脈動，例如有組別便以「心理舒壓」為核心研發創意點子，完成了具備高度整合性的專題成果。
在專題製作的過程中，學生必須寫出完整的企劃書，內容涵蓋室內設計構想、成本預算控制、人力資源配置、行銷宣傳策略等。主任透露：「在討論行銷推廣時，學生提出想利用 Instagram作為宣傳通路。我不直接教他們怎麼進行推廣，但我會以過去做行銷的經驗挑戰他們：『你們的推廣策略就只有這樣嗎？要怎麼寫文案？文稿跟圖片要怎麼呈現？』」這種高互動性的引導，讓學生養成思考每一步驟背後的邏輯與效益。
圖：高三專題成果，榮獲商業類技藝競賽獎項，展現跨域整合與實作能力
多元進路與特質媒合：找到屬於自己的發光舞台
「讀資處科，最大的好處就是未來的出路非常寬廣。」主任驕傲地表示。由於兼具資訊與商管背景，資處科畢業生在統測升學時擁有極大的優勢，可選擇的落點涵蓋：資訊管理系、企業管理系、財務金融系、會計系、財稅系等…甚至是跨足跨域的工業管理、資訊工程系等。
對於有志於在高中畢業後直接投入職場的「實用技能班」學生，資處科也提供了充足的就業準備。林同學與戴同學便分享，身邊選擇直接就業的同學，多數能順利進入餐飲業、零售通路（如全聯）等服務產業服務。更有實用技能班的孩子在畢業後，一邊在知名科技公司（如緯創）上班，一邊在國立大學研究所繼續深造，實現了產學無縫接軌。
究竟什麼樣的孩子適合就讀資料處理科？主任與兩位學生的分享總結出了以下幾項人格特質：
樂於與人互動、不排斥溝通： 商管群的核心在於服務與協調，具備良好的文字與言語表達能力是重要基石。
對數字與細節具備敏感度： 不需要數學成績頂尖，但必須對數字有耐心，能從簡單的數據中發現脈絡。
喜好操作電腦、不排斥邏輯思考： 面對系統與程式工具，願意動腦思考其運作邏輯。
航向數位未來的羅盤：在多變環境中發光的跨域英才
在義民高中資料處理科的三年的時光裡，學生學到的從來不只是死板的軟體操作，而是一套與現代數位世界對話的方式。從高一敲擊鍵盤的生疏，到高三能在講台上自信展示專題成果；從面對數據的迷惘，到能用多元工具梳理資料邏輯。這群資處科的學生在細節中鍛鍊判斷力，在跨領域的碰撞中摸索自我，陪伴著他們走向未，在各自的領域裡閃閃發光。
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從識人到用人：剖析性格特質，優化團隊組織配置
文／104人資學院
本文探討了企業在招募和管理人才過程中，如何透過剖析性格特質來優化團隊組織配置。僅僅依賴履歷和技能無法完全預測一位員工的適應性，性格特質乃是成功的關鍵。透過五大人格理論研發的性格量表，企業能夠深入了解求職者的情緒穩定性、合作性與創造力等，避免因性格不合而造成的離職風險。針對員工特質的精準配對，幫助主管制定適合的管理策略，促進團隊合作與穩定性。最終，透過科學的性格洞察，企業可提升選才準確度，打造高效團隊。
本文導覽
性格特質：選對人的關鍵依據
用人選才：從單一特質到性格組合
帶人管理：讓性格成為「用才依據」
性格X職務配對：提升久任與績效
實際應用：從團隊默契到領導選育
讓104測評中心成為選才用才的智囊
在招募與管理人才的過程中，常見一種情況是：履歷看起來完美、技能符合需求，但進入團隊後卻發現適應不良、溝通卡關，甚至短期內離職。這些問題往往不是能力不足，而是「性格不合適」。企業若能在選才階段就洞察性格特質，不僅能預測穩定度，更能提升整體團隊效能。
104人資學院資深專任顧問李冠輝在「精準選才×有效帶人：探索性格特質，打造高效團隊」的講座中指出，現代用人不能只看冰山上的專業技能，還要深入冰山下的性格特質與動機，才能找到「合得來、留得住、帶得動」的團隊成員。
性格特質：選對人的關鍵依據
我們過去常說「選才看能力、用才靠管理」，但李顧問提醒，性格才是決定這個人能否發揮所長的潛在條件。即使具備相同能力與背景，不同性格的人，在壓力下的表現、團隊互動、學習意願、接受回饋的方式都可能大相逕庭。
以五大人格理論（Big Five）為基礎，104測評中心設計的「性格量表」涵蓋情緒穩定性、親和樂群性、勤勉謹慎性、外向實踐性與經驗開放性等五大面向，細分為27項行為指標。例如：
抗壓性與情緒調適：預測應徵者面對壓力時的穩定度。
合作性與社交性：評估其團隊協作的潛能。
謹慎性與堅毅性：反映執行任務的細緻度與持久度。
企圖心與表現性：洞察其主動性與成果導向程度。
創造力與思辨性：判斷其應變能力與創新潛力。
透過短短15分鐘的測驗，就能掌握個人性格在各面向的相對位置，有效避免只看履歷或面談時留下的表面印象。
用人選才：從單一特質到性格組合
用對人，比用強的人更重要。李顧問強調，選才時不能只單點看「這個人有沒有責任感」，而是要思考多種性格的組合。例如：
企圖心高但堅毅性低：可能容易放棄、不穩定。
影響性高但同理心低：可能擅長說服卻易忽略他人感受，造成團隊摩擦。
合作性高但創造力低：或許適合穩定執行型的職位，但不利於創新任務。
這些組合的解讀，不僅有助於選才，也能幫助主管安排任務與溝通策略。104測評中心的報表設計，除了呈現各項性格指標的高低位置，也會提示可能的互補或風險組合，幫助HR與主管做出更立體的判斷。
帶人管理：讓性格成為「用才依據」
主管常面臨一個難題：部屬能力不錯，卻總是與他人發生摩擦、無法主動溝通，或無法承受壓力。這時若沒有性格上的理解，容易將問題簡化為「態度不好」，甚至錯失培育的可能性。
透過性格測評，主管能夠：
找到適合每位成員的工作風格與溝通方式。
避免高潛力人才因誤解而流失。
在帶領團隊時，運用差異性打造互補結構，而非一味追求同質化。
舉例來說，一位企圖心強但抗壓性低的新人，若在初期就安排大量獨立挑戰任務，可能會因壓力導致挫敗感，反而打擊信心。但若安排一位謹慎且穩定的資深同事進行協作，不但能保留其主動性，還能給予情緒支持，降低離職風險。
性格X職務配對：提升久任與績效
104測評中心根據多年大數據建立了「穩定任職模型」，能協助企業預測候選人是否具備長期穩定任職的性格特質。這在高流動率如客服、零售、行政助理等職位中尤其關鍵。
例如，具備「守成性」、「知足性」、「順應性」、「責任感」的員工，在偏重執行面、變動低的職務中通常更能久任、累積經驗、發揮穩定價值。相反地，若員工較具備「創意」與「冒險」特質，卻安排單調例行的工作給他，反而容易出現不穩定、不滿足的情緒，導致高離職率。因此，正確的性格與職務匹配，不只是找對人，更是留住人的重要關鍵。
實際應用：從團隊默契到領導選育
除了選才與用才，性格測評也能幫助組織理解整體團隊的運作模式。例如：
團隊是否過度集中在某一性格面向（如保守、低冒險），導致創新停滯？
是否缺乏情緒穩定與表現導向的中堅人才，造成執行落差？
團隊成員彼此的合作性、順從性、社交性差異大，導致溝通不良？
透過性格分析，企業能建立屬於自己的「團隊性格常模」，日後無論新招進來的是業務、行銷、PM或主管，都能更準確地評估其與現有文化的融合度。
讓104測評中心成為選才用才的智囊
人才不是用看的就能了解，也不是靠面談就能摸清。若你希望：
增加選才準確度，避免誤判與流失
協助主管理解團隊，提升帶人效率
建立符合企業文化與需求的性格選才標準
歡迎與【104測評中心】聯繫，從性格洞察出發，打造高效協作的團隊生態。讓我們一起讓「人」與「位置」的配對，不再靠運氣，而是靠科學。
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