從零打造企業級 AI 自動化：n8n + AI Agent 實戰全攻略 | 成為企業無可取代的人才！
104學習
8D報告
這是一種系統化解決問題的方法，主要用來分析並排除產品或流程中的缺陷。透過團隊合作，分8個步驟逐一找出問題根源、制定及實施糾正措施，並持續追蹤效果。掌握這項技能能提升問題解決效率，減少重複錯誤，強化品質管理，對製造業、品保和工程部門特別重要，也有助於提升跨部門溝通協調能力。
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課程目標：
● 掌握 Google 採用 AI 開發原則的理由。
● 瞭解機構為何需實踐負責任的 AI 技術。
● 瞭解專案各個階段中的決策如何影響負責任的 AI 技術。
● 瞭解機構如何針對業務需求和價值量身打造 AI 技術。
Google
數位邏輯設計能力認證－實用級
1. 培養瞭解各種電子零件包裝
2. 培養瞭解各種電子零件線路接腳
3. 具備組合邏輯設計能力
4. 具備循序邏輯設計能力
5. 具備CPLD程式撰寫之能力
6. 具備訊號量測能力
7. 具備規劃架構發展流程的能力
8. 看懂程式內容並有修改之能力
TEMI 台灣嵌入式暨單晶片系統發展協會
數位邏輯設計能力認證－專業級
1. 具備數位邏輯設計實用級能力認證技術
2. 具備中級組合循序邏輯混合設計能力
3. 具備中級CPLD程式撰寫之能力
4. 具備設計與驗證的能力
5. 具備基本電路學與電子電路板的設計實作能力
6. 瞭解單晶片架構理論及實作應用
7. 培養瞭解各種電子零件包裝
8. 培養瞭解各種電子零件線路接腳
9. 具備銲接技能(DIP/THD/SMD/SOP元件)
10. 具備佈線LAYOUT技術
11. 培訓學員具備有閱讀原廠Data sheet能力
TEMI 台灣嵌入式暨單晶片系統發展協會
G7799
G7799證照為專業技能認證，主要涵蓋資訊系統整合與管理能力，強調在企業中有效運用資訊技術以提升營運效率及競爭力。持有此證照者具備系統分析、設計、實施及維護的綜合能力，能夠協調跨部門資源，確保資訊系統順利運作，並符合企業需求與安全標準。此證照適合資訊管理、系統開發及專案管理相關職位，提升求職者專業形象與職場競爭力。
SANS Institute
進階資料庫設計專業人員(107/8/1停考)
進階資料庫設計專業人員證照旨在評估考生對資料庫系統設計、管理及優化之專業能力，涵蓋關聯式資料庫結構、資料庫正規化、查詢語言及性能調校等核心技術。此證照適合從事資料庫開發、系統分析及資料管理相關工作者，藉由證明其具備紮實的資料庫設計與管理知識，提升職場競爭力。107年8月1日起本證照停止考試，但仍具參考價值於相關職能評估。
財團法人中華民國電腦技能基金會
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本課程將介紹 Vertex AI 上的 Generative AI Studio，說明如何用此產品設計生成式 AI 模型的原型及自訂生成式 AI 模型，以利您在應用程式中使用模型的功能。課程中，您可以透過 Generative AI Studio 示範教學逐步認識 Generative AI Studio，並瞭解產品功能、選項與使用方式。課程最後，您可以在實作研究室應用所學，並進行測驗來評估學習成果。
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● 使用 Generative AI 語言工具。
Google
精選貼文，掌握第一手知識
辦公室自動化工具選擇指南：Zapier、Make 和 n8n 比較與應用實例
在當今快節奏的商業環境中，自動化工具成為提升工作效率和簡化流程的關鍵。這些工具能夠自動執行重複性任務，減少人工錯誤，並釋放時間讓專業人士專注於更具創意和戰略性的工作。無論是小型企業還是大型企業，選擇合適的自動化工具都能顯著提升生產力和業務績效。本文將深入探討市場上三款熱門的自動化工具：Zapier、Make 和 n8n，幫助您找到最符合需求的解決方案。
❤️Zapier
❤️功能與特點
簡單易用：Zapier 提供直觀的界面，無需編程知識即可設置自動化流程。
觸發器與行動：每個 Zap 都由一個觸發器（Trigger）和一個或多個行動（Action）組成。例如，當新表單提交時，自動發送電子郵件通知。
多步驟 Zap：支持多個行動的工作流程，適合複雜的自動化需求。
❤️優勢
廣泛整合：支持超過 5000 種應用程式，如 Slack、Google Sheets、Trello 等。
時間節省：自動化重複性任務，如數據輸入和電子郵件管理，從而提高效率。
靈活性：可根據業務需求自定義工作流程，適應性強。
❤️缺點
昂貴的定價方案：Zapier 的付費計劃相對較高，免費版僅提供每月 100 次的運行次數，若需更多運行次數則需升級至 Professional 方案，每月起價約 29.99 美金[
功能限制：對於需要高度定制化的用戶，Zapier 的功能可能顯得較為簡單，不支持複雜的自動化流程[
學習曲線：雖然界面直觀，但對於完全沒有編程背景的用戶來說，仍需一些時間來熟悉其功能[
❤️具體應用範例
表單反饋聚合：將來自 SurveyMonkey 或 Google Forms 的反饋數據自動發送至 Google Sheets。
社交媒體通知：當公司社交媒體發布新內容時，自動在 Slack 中通知團隊成員。
客戶關係管理：新客戶註冊後，自動在 CRM 中創建聯絡人記錄。
❤️Make (前身為 Integromat)
❤️功能與特點
視覺化界面：提供圖形化設計工具，用戶可以直觀地設計工作流程。
多步驟流程：支援複雜的多步驟工作流程，並可設置條件邏輯。
即時數據同步：確保不同應用之間的數據實時更新。
❤️優勢
深度定制：允許用戶編寫自定義代碼以擴展功能，適合技術熟練的用戶。
強大的錯誤處理：提供詳細的錯誤處理選項，確保工作流程穩定運行。
更具成本效益：相較於 Zapier，Make 提供更便宜的定價方案，更適合需要規模擴展的自動化需求。
❤️缺點
學習曲線較陡峭：相對於 Zapier，Make 的使用較為複雜，需要一定的學習和熟悉時間[
用戶基數較小：相對於 Zapier 來說，Make 的用戶群體較小，社群資源和教學資源相對有限[
❤️具體應用範例
電子商務訂單管理：當客戶下單後，自動更新庫存並發送確認郵件。
市場調查數據分析：收集來自不同來源的市場調查數據並進行統計分析。
文件備份與同步：將文件自動備份至雲端存儲服務，如 Google Drive 或 Dropbox。
❤️n8n
❤️功能與特點
開源平台：n8n 是一款免費且開源的自動化工具，允許用戶自行托管。
高度彈性與自定義：支持使用 JavaScript 編寫自定義函數，滿足特定需求。
多種觸發器和行動：支援超過 220 種應用程式，可設置多種觸發器和行動。
❤️優勢
無需付費計劃：完全免費使用，無需擔心額外費用。
社群支持強大：作為開源項目，有著活躍的開發者社群提供支持和資源。
❤️缺點
設定複雜度高：相對於其他工具，需要一定技術背景才能充分利用其功能[
缺乏官方支持：由於是開源工具，用戶在遇到問題時可能無法獲得及時的官方技術支持[
❤️具體應用範例
網站表單查詢處理：當網站表單提交時，自動將查詢信息同步到 CRM 系統並發送確認郵件。
社交媒體監控：監控品牌提及並將相關信息整理到 Google Sheets 中。
數據清洗與轉換：從不同來源收集數據後，自動進行格式轉換和清洗。
❤️結語
總結來說，自動化工具不僅能提高工作效率，還能改善團隊協作和數據管理。無論您選擇 Zapier 的直觀界面、Make 的深度定制功能，還是 n8n 的開源靈活性，每款工具都有其獨特的優勢與挑戰。選擇適合您業務需求的自動化工具，將有助於釋放更多時間與資源，從而推動業務增長與創新。立即採用自動化工具，讓您的工作流程更高效！
高達8成員工都在意的留任關鍵！DEI友善職場推動實務分享
原標題：8成員工都想要的職場文化：解密DEI友善職場打造秘訣！【聽見趨勢】
在激烈競爭的市場環境中，如何建立一個能吸引和留住優秀人才的工作環境成了企業極需解決的課題。遠雄人壽人資主管高丹琳老師親身分享了推動多元、平等、包容（DEI）職場文化的寶貴經驗。本文將揭示為何DEI是現代企業發展不可或缺的策略，以及如何透過富有創意的跨部門合作及員工支持系統來有效落實DEI友善職場，提升組織協作效能和凝聚力。
文： 分享嘉賓 ▏遠雄人壽人資主管 高丹琳
在當前人才市場激烈競爭的環境下，企業如何創造一個能吸引並留住優秀人才的工作環境，已成為許多企業關注的焦點。本次很榮幸邀請到遠雄人壽人資主管 高丹琳老師，分享其在推動DEI友善職場文化寶貴的實務經驗。
為什麼DEI友善職場成為企業發展關鍵？
根據最新調查顯示，高達八成的台灣員工將友善職場環境和DEI文化列為留任的重要考量因素。這個數據凸顯了友善職場不僅關係到員工福利，更直接影響企業的人才競爭力。特別是在現今找人難、留人更難的環境下，打造一個包容多元且平等的工作環境，已成為企業永續發展的重要基石。
除了DEI，EAP中的健康職場、福利規劃也是企業留才關鍵，幫助企業提升員工好感度 →
如何有效推動DEI友善職場？
在具體落實DEI友善職場的過程中，創新的跨部門互動設計扮演了關鍵角色。丹琳老師以羽毛球賽為例，特別設計只能進行雙打且必須跨部門配對的規則，成功打破了部門間的隔閡。透過這樣的活動認識了其他部門的夥伴，不僅豐富了職場人際關係，更讓日常的跨部門溝通變得更為順暢。這種「第二關係」的建立，有效提升了組織整體的協作效率。
在員工關懷方面，建立了全方位的支持系統。定期舉辦的新進員工小聚，幫助了解新人適應狀況；設立的企業廣播台，持續傳遞DEI理念；完善的EAP員工協助方案，則從心理諮商到按摩紓壓，提供員工多元的支持管道。這些措施不只關注員工的身心健康，更創造了跨部門交流的機會，強化企業凝聚力。
友善職場推動關鍵
創新設計跨部門活動
建立完整員工關懷體系
重視新進員工適應
推動DEI文化時，企業常遇到哪些挑戰？如何克服？
推動DEI友善職場文化的過程會遇到各種挑戰。首要之務是爭取高階管理層的支持，唯有讓決策層級具備DEI價值理念，才能獲得足夠資源進行規劃與執行。其次，傳統的招募政策也需要與時俱進，重新檢視並修正可能產生無意識偏見的條件設定。
最具挑戰性的是如何建立具體的評估指標。相較於財務指標，DEI計畫的成效較難量化。然而透過系統性的規劃，仍可以建立多面向的評估機制，例如健康職場認證成果、員工健康檢查數據分析、運動賽事參與度，以及跨部門合作效能等指標，都能具體展現推動成效。
未來職場趨勢將帶來哪些影響？
面對快速變遷的職場環境，DEI友善職場的推動也需要與時俱進。特別是在世代交替的過程中，理解並回應新世代員工的需求變得尤為重要。研究顯示，Z世代員工對職場文化有著迥異於前代的期待，他們更重視工作意義、生活平衡，以及組織的包容度。企業必須建立更靈活的溝通機制，創造有效的跨世代對話平台。
工作模式的革新也成為DEI推動的重要一環。因應員工多元的生涯發展需求，企業開始提供更具彈性的工作選擇。從留職停薪機制到遠距工作方案，從工作重新設計到約聘制專案工作，這些靈活的工作安排不僅能協助員工平衡工作與生活，更能讓企業留住關鍵人才。例如，當優秀員工因家庭照顧需求而考慮離職時，彈性的工作安排往往能創造雙贏的解決方案。
友善職場的未來發展趨勢重點
關注世代差異需求
提供彈性工作選擇
強化數位轉型支持
職場身心靈照護的重要性
在數位轉型的浪潮中，員工面臨的壓力也隨之增加。完整的 EAP(Employee Assistance Program) 服務變得更加重要。企業需要提供更全面的支持系統，包括：
心理健康諮詢
職涯發展輔導
家庭照顧支援
工作壓力管理
身心平衡課程
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特別值得注意的是，隨著職場型態的改變，員工的需求也更趨多元。有些員工可能需要育兒照顧支援，有些則需要長者照護諮詢，還有些可能在職涯轉換期需要專業建議。企業必須具備敏銳的觀察力，及時調整支援措施，確保每位員工都能獲得適切的協助。
給人資夥伴的DEI推動實務建議
對於正在推動或計劃推動DEI友善職場的企業而言，以下幾點建議特別值得參考：首先，將DEI納入企業策略的核心。這不僅是人資部門的任務，而是需要全公司上下一致的共識與行動。透過系統性的規劃與執行，確保DEI理念能夠真正融入企業文化。其次，建立明確的評估機制。定期檢視推動成效，適時調整策略方向。可以參考的指標包括：
員工滿意度調查結果
人才留任率變化
跨部門合作績效
創新提案數量
職場健康指標
最後，保持開放且靈活的心態。DEI推動是一個持續演進的過程，需要不斷觀察、學習與調整。關注產業趨勢、傾聽員工回饋，適時引入新的思維與作法，才能確保DEI政策的與時俱進。
推動DEI友善職場是一項長期且系統性的工程，需要企業投入持續的關注與資源。然而，從實務經驗來看，這樣的投資必然能帶來豐碩的回報。當企業能夠真正打造一個包容、平等、多元的工作環境，不僅能提升員工的幸福感與歸屬感，更能強化企業的創新能力與市場競爭力，最終實現企業與員工的共同成長。
透過本次丹琳老師分享的實務經驗，我們看到唯有從策略高度思考，輔以系統性規劃與具體行動，才能真正打造一個讓每位員工都能安心發展、快樂工作的環境。這不僅是企業的社會責任，更是確保企業永續發展的關鍵投資。
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前端面試問題如何反問？8個了解團隊的關鍵問題
面試是雙向選擇，前端工程師面試也要善用反問問題的機會，了解團隊與公司的工作模式，更深入了解工作細節。本文作者為前端工程師，網站前後端開發經驗逾9年，以自身經驗整理前端面試可以反問的8個問題，有助準備面試與掌握面試主導權。
文／林彥成｜前端三分鐘
本文目錄（點擊可快速前往）
面試前端，你還有什麼問題想問嗎？前端面試可以反問的8個問題前端面試反問1：是否有遇過常改規格的情境？ 工程師會需要如何應對？前端面試反問2：通常是怎麼處理樣式檔？像是BEM或依元件或頁面開檔案放置？前端面試反問3：目前公司有幾位設計，是怎麼合作的？前端面試反問4：請問會需要整合不同的後端嗎？前端面試反問5：專案中有用到哪些設計模式？前端面試反問6：專案的時程會很趕嗎？ 當工程師遇到困難時，會如何協助解決？前端面試反問7：如果有十幾個需求同時開發或是需要轉換框架函式庫，會怎麼進行？前端面試反問8：會在什麼時候決定將共用邏輯抽取出來成為function或是常數？4個問題了解面試官和團隊
在新鮮人階段時，通常不太確定面試可以問什麼或該問什麼，當面試到最後被問起：「你還有什麼問題想問嗎？」又該怎麼回答？
隨著職涯的發展，這個問題終究是回到自身想要成為什麼樣的大人？
對於個人來說，面試的目標是要找到不討厭、別人願意付錢請我們做、我們可能也做得不錯的事情。
面試前端，你還有什麼問題想問嗎？
在面試過程除了被面試其實也在面試團隊跟公司，而一個好的問題可以幫助我們從更多面向去了解這間公司工作樣貌，進而去看看公司有沒有符合想要的職涯目標、工作型態。
扣掉找新人免洗的狀況，大部分的公司都是遇到問題才會徵才，單純擴編的狀況可能並不多，而企業目前的問題很可能是造成前一位員工離職的原因之一。
在轉職時，要怎麼知道接下來是不是想要體驗這樣的職涯環境？或著說工作樣貌是不是自己喜歡的？
【作者檔案】林彥成，資深前端工程師，網站前後端開發經驗9年。珍貴線上Q&A機會，直擊台積電工程師的真實生活！限時報名>>
前端面試可以反問的8個問題
致那些年我踩過的坑，也預祝大家在新的一年填坑大吉。
小編是前端工程師，決定在工作一年左右轉換的原因可以參考小編談談選擇前端的理由這篇文章。
前端通常是在設計、後端都完成後才進行收尾，收尾的同時也在幫規格、設計、後端Debug，所以大家在大聊一波慶祝工作完成的同時，我們會發現只剩前端還在工作。
接下來會從小編當前端工程師過往遭遇的問題和解法反思未來職涯疑問，就讓我們一起看下去。
前端面試遇到的常見地雷
面試遲到讓面試者等
問很多跟工作無關的問題，有女朋友？結婚有小孩了沒？
請我們又多填一份跟104一樣的履歷表
面試沒問太多技術問題都在聊天
很急著壓報到時間，燙手山芋正在快速拋接中
試用期砍薪水，過了還不一定會調整
不過這邊想要特別說明一下，我朋友在面試的時候很誠實跟主管說接下來的目標是交女朋友工作什麼的都是浮雲，而老闆不管在面試時或是面試結束後也給了很多機會，這邊不得不感謝那個問了問題後有協助處理的老闆。
前端面試反問1：是否有遇過常改規格的情境？ 工程師會需要如何應對？
為什麼問這題：常改規格並沒有不好，要看的是有沒有體驗到好的軟體開發流程，目標是確認公司開發流程是不是下一份工作的目標，像是有分測試和正式環境嗎？上版本遇到bug會在什麼時候修？
常依需求修改資料庫Schema或API，每次都要重寫邏輯以及資料庫互動的部分
需要常常顯示不同的統計，可考慮導入GraphQL從Client決定，減少開API的時間
使用Document-Oriented的資料庫，POC階段相對簡單
隕石式開發，主事者看到畫面後覺得還想改就又重來一次
出Mockup或是設計製作不須切版的假畫面流程
出一個Demo用的Prototype（處理關鍵流程，不須注重美觀）讓不熟網頁開發的主事者了解目前的狀況和方向，確認後才進行設計切圖、前端切版、後端開API
前端面試反問2：通常是怎麼處理樣式檔？像是BEM或依元件或頁面開檔案放置？
為什麼問這題：是不是可以在這樣的專案架構下學到東西。
CSS選擇器和規則們就像女孩化妝桌上的化妝品們，桌上總是放著各個種類，數也數不清大罐小罐擠的噴的擦的，在沒有預備知識和整理規劃的情況下，若要一個男孩子短時間搞清楚簡直是天方夜譚。
該怎麼透過CSS的架構來優化，可以參考之前小編寫的如何「透過BEM、SMACSS、OOCSS、Atomic CSS 簡化樣式開發流程、減少維護成本」。
撰寫地圖專用的圖層SLD樣式檔（類似XML）超過一萬行
官方有介紹使用CSS的寫法，運用Class共用的特性可讓行數減少
樣式檔沒有寫在元件中，也沒使用預（後）處理器，上千行的樣式檔搜尋「.user-photo」也許有十幾個結果
樣式需要有命名規則（BEM）
導入SCSS
前端面試反問3：目前公司有幾位設計，是怎麼合作的？
為什麼問這題：希望可以看出現在的專案是不是好維護，打聽一下工作流程或是有沒有Design Guideline或使用Zeplin或figma這類工具。
同樣功能的圖片大小長寬比不一
object-fit
background-size: cover
重新切圖
拿到檔名是123543.jpg大小超過10MB
請設計壓縮一下
小於5MB可使用TinyPNG
設計沒有考慮到字數過多的情境，導致上字詞之後與預期狀況不符
overflow: hidden
改設計
前端面試反問4：請問會需要整合不同的後端嗎？
為什麼問這題：評估自己的能力有沒有辦法處理。
會需要串接不同網域的後端
使用Nginx Proxy
改成在後端才打API
後端開放Domain解決CORS
不同API的配置大多不太一樣
Token都移到Cookie，這樣相關的Token會自動送回相關子網域的API
善用客製化後的Axios Instance
前端面試反問5：專案中有用到哪些設計模式？
為什麼問這題：看現在的老闆或是同事是怎麼看待問題或是歷史遺跡。
什麼是Pattern，Pattern就是改善如何去架構程式的方法，主要是讓程式碼能夠在元件間共用。
用Java的概念寫Javascript，有非常多的Prototype的寫法，文件不清楚的情況下，導致實作上每次都需要追本溯源的看，考驗搜尋或是編輯器的能力。
使用Component-Base的函式庫或框架，並建立故事書。
善用設計模式，React常見的Component Pattern就是HOC或是Render Props。
前端面試反問6：專案的時程會很趕嗎？ 當工程師遇到困難時，會如何協助解決？
為什麼問這題：如果老闆只剩下壓時程的功能，那是不是我們用個鬧鐘或是Google Calendar就好了？
主管可能不懂前端並無解決問題或協調資源的能力，只剩壓時程及提出需要限時解決。
提早尋求同事協助，並看價值觀是否願意加班解決。
時間給的不夠屬於管理上的問題，無法靠溝通解決就盡快重新找工作。
前端面試反問7：如果有十幾個需求同時開發或是需要轉換框架函式庫，會怎麼進行？
為什麼問這題：要看的是與歷史共業的生存法則與態度。
不同的產業別都會有歷史的包袱（Workaround），可能還是會用一些比較舊的東西。
除了東西較舊也可能遇到專案架構及程式混亂，這有點像是煉蠱的過程，看最後誰會生存下來。
專案在後期才考慮要加入i18n或伺服器渲染
React本身是一套過於單純的函式庫，容易且戰且走疊床架屋，建議可以參考 Next.js Repo中的Example
趕時程但又好又快又便宜無法共存，專案中可能滿滿的Workaround，像資料來源用Google Sheet
留下 // TODO: 及未來可改善方向
同樣一種功能有多種寫法或是Deprecated的寫法。
討論用哪種方法好，有時間就盡快合併，讓程式碼更好維護
尋找Deprecated寫法的替代方案
前端面試反問8：會在什麼時候決定將共用邏輯抽取出來成為function或是常數？
為什麼問這題：炫技跟過度結構化並不會讓專案變得更健康。
一層又一層的HOC封裝：HOC像是一個工廠，把原來的元件變身或加強，所以不建議包太多層。
過度或是過早的結構化，很簡單的功能卻太早預想會變成大專案
這裡有兩個觀念想要分享給大家，YAGNI和RUDT：
YAGNI（You Ain’t Gonna Need It.）
真的需要使用XX模式嗎？
真的需要拆分成小元件嗎？
真的需要切成一堆小介面和抽象類別嗎？
RUDT
Read：最短的時間、最少的檔案
Update：CRUD features時可以用最小成本去改
Debug：菜鳥工程師也可以很快找到根本問題
Test：問題、結果都可以容易被複製被測試（資料面像是抽獎時該怎麼辦？）
4個問題了解面試官和團隊
同場加映4個問題，來自Medium的what questions should you ask the interviewers。
問題1：您的工作一天大概是怎麼過的？
這題是開放式的問題，目標是希望可以聽到一些工作型態。
有些面試官可能會說公司通常是早上8點半上班到晚上6點，有些面試官可能會說我們公司跑Scrum每天早上會有站會，偶而晚上會跟其他國家同事開會。
藉由這個問題，你大概就能夠了解如果進入這間公司，你大概會過怎麼樣的生活。
延伸的問題可能會是趁機問一下加班、出差的頻率，或是任何你對工作型態的好奇。
問題2：最喜歡和最不喜歡這個團隊或公司的地方是什麼？
第一個部分通常是簡單的，但其實真正有趣的會是第二個部分。
面試官通常在有HR的場合會講不出來，甚至只會模糊的打官腔，可能會有面試官回答說，我不太喜歡頻率太高的會議或是一直在不同的產品中轉換。
最主要的目的是，透過這些回答，我們可以去延伸一些後面的問題，甚至我們可以只是單純再問說哇那到底是有多討厭多不喜歡，即便我們不會得到直接的答案或是他們真的不喜歡的地方，但我們仍舊能從這些回答中得到些蛛絲馬跡和感受，也許這些感受剛好也會是你在意的。
問題3：這個團隊接下來的目標是什麼？
這個問題很適合問團隊主管，至少在決定加入這間公司前，可以知道自己未來2到3年大概能有什麼樣的成長。
這個問題可以幫助我們了解這個團隊是否在成長中，若是正在成長是不是有一個規劃好的計畫藍圖？如果是的話，就可以評估我們的戰力是否可以協助公司推進。
那如果是一個穩定的團隊，只是做一些日常維護的工作，那該問自己的問題可能會是這是我們這個階段想要追求的嗎？
問題4：請問您通常都是怎麼帶領團隊？
主管的帶領風格會對你接下來工作的成就和快樂有非常大的影響，藉由這個問題，你也許可以知道主管的管理程度，也許有些會說他們做微管理，有些也許會說只需要你一周寫一次週報。
從回答中，你可以判斷這個主管的個性是不是適合你，提早了解這些層面會比進去之後後悔要來的更好。
（原文標題：面試前端，你還有什麼問題想問嗎）
[joblist_plugin title='更多104【前端工程】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E5%89%8D%E7%AB%AF%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB' amount='3']
用FoxBrain學老師傅看家本領！鴻海打造的AI模型如何幫省8成基礎工？
鴻海自研語言模型FoxBrain，靠著自建算力與產線數據優勢，讓生成式AI走進工廠現場，不只學會老師傅的技術，更預告未來產品開發流程將全面加速，這背後藏著什麼關鍵技術和策略？一起來揭開鴻海智慧製造的秘密。
文／鄧凱元 由天下雜誌授權轉載
本文導覽
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AI上工！鴻海FoxBrain讓人機對話成為工廠日常
今年5月的台北國際電腦展（Computex），鴻海董事長劉揚偉拋出一個驚人的數字：鴻海內部測試結果顯示，在生成式AI協助下，80%的基礎工作可以由AI代勞，剩下20%的困難工作，才是人類的天下。
劉揚偉口中，產線人員與AI代理人互動的實況長這樣：
AI代理：已完成熔膠階段參數推薦。
員工：確認並下一步。
AI代理：已完成射出階段參數推薦。如果沒有出現缺陷，請點擊「先保加壓」。如果當前出現缺陷，請選擇是先解決缺陷還是先保加壓。
員工：先解決缺陷。
AI代理：請告知缺陷類型。
員工：射紋。
靠AI代理推薦、優化機台參數，省下八成基礎的調機工作，這對擁有90萬名員工的鴻海來說，是個巨大的改變。源頭是鴻海自行開發的大型語言模型FoxBrain。
主導FoxBrain開發的鴻海研究院人工智慧研究所所長栗永徽，在接受《天下》專訪時信心滿滿地表示，「FoxBrain有潛力成為台灣推理能力最強的繁體中文大型語言模型。」
從租用到自建算力，鴻海砸近億成本訓練FoxBrain
但開發自家的大型語言模型，對硬體起家的鴻海，是一條崎嶇之路。
栗永徽回憶，3年前在鴻海科技日，董事長要他分析AI的未來，他講的主題是當時學界已經熱烈討論的AI訓練與生成式AI大突破，「我們已經看到大型語言模型就是未來的趨勢。」不過，當時熱潮還沒起，在鴻海內部尚未獲得太多迴響，之後ChatGPT很快橫空出世，AI在集團內開始獲得重視。
一開始，鴻海開發大型語言模型是以租用算力的方式進行，但計算後發現，自建算力還比較划算，成本算得很精的鴻海，開始花錢建構自家算力，建立訓練大型語言模型需要的彈藥。
▲鴻海積極用AI實現智慧工廠，圖為富士康深圳龍華廠。（攝／謝佩穎，由天下雜誌授權轉載）
「算力是所有的基礎，沒有算力談模型，也是空談，」他坦言。
算力也是財力，一張100多萬台幣的輝達H100 GPU，鴻海用了上百張，短短4個月，栗永徽帶團隊餵了大量的繁體中文資料，完成模型的先期訓練。
栗永徽當時就認為，鴻海來自台灣，當然希望FoxBrain不但要繁體中文、能理解在地知識與意識形態，同時還讓模型開源，幫助社會大眾。
另外，FoxBrain在接受一般性資料的先期訓練後，真正要落地，還要透過被稱為擷取增強生成（RAG）的方法，餵入企業的專業知識，「才能準確回到企業需要知道的答案，而不是不懂裝懂亂答，」栗永徽強調。
從DeepSeek缺陷學經驗：FoxBrain強化推理、聰明又節能
FoxBrain有個其他模型沒有的鴻海DNA：成本撙節能力強。內部實測中國年初火爆全球的DeepSeek時，栗永徽察覺到這個當紅模型竟然常過度思考，也就是在回答一個問題時，反覆使用不同的邏輯打斷推理過程，這會吃掉非常多「token」（語言模型的基礎單位）。
若把token想像成「字的積木」，AI模型就是用這些積木一個一個拼出回答，而不是一次就說出整句話。答案愈長、內容愈複雜，用掉的token就愈多，這意味著推理的時間變長，運算成本也更高。
「吐出每個token都要花錢，吐愈多花愈多，」栗永徽直言。
DeepSeek實測，啟發了栗永徽和團隊在發展FoxBrian時，設計出在推論前，先告知推論方法，以及要花多少運算資源，再由人為判斷要採取哪種模式展開，節省不必要的浪費。
另外，FoxBrain也加入了推理能力，能把複雜問題拆成多個小問題，分頭解決後再組成最終答案，透過這樣的方法讓AI變得更聰明。
一位與輝達合作開發模型應用的AI公司開發主管觀察，先前由台灣學界開發全球首創繁體中文專家模型的Project TAME，餵入的繁中資料廣度更多，但受限學界的資源，模型本身不容易持續疊加新發展。而FoxBrain有鴻海的企業資本奧援，模型才有本錢持續更新維護。
鴻海已對外揭露，FoxBrain推出後，將逐步用在智慧製造、智慧電動車、智慧城市三大關鍵應用場景。
實際怎麼用在三大平台？在一場由輝達主辦的論壇上，鴻海首度對外揭露，FoxBrain在製造產線落地的實況。
老師傅「教」AI！「擷取增強生成」讓FoxBrain懂業內知識
身為全球最大的代工製造廠，塑膠成型機擔綱重要角色，必須把塑膠粒子加熱後，射出至模具上定型，製作出筆電、手機、連接器、電視、遊戲機用到的塑膠件。
要把塑膠表面做得光滑、結構扎實又沒有毛邊，必須靠老師傅控制塑膠加熱的溫度與射速等關鍵參數。不過，新人上手時間長、缺工與經驗難傳承等，一直是問題。
所以，AI派上用場了。
鴻海董事長辦公室智能系統研發處長郭錦斌透露，鴻海把訪談現場老師傅的經驗、機台參數、研究等資料餵給FoxBrain，經過短短5個月的訓練，AI已經學會80%的基礎調機工作。
栗永徽解釋，這是透過擷取增強生成的方法，把企業擁有的行業知識傳授給AI，讓模型可以針對特定問題，從資料庫裡精確回答。
透過這樣的方法，AI把老師傅的經驗建構成「知識圖譜」，讓產線人員如同使用ChatGPT般，和AI對話。「這種協作方式以後會是我們產線上的標配，」郭錦斌表示。
▲「知識圖譜」讓老師傅經驗得以傳承。（攝／鄧凱元，由天下雜誌授權轉載）
這樣的應用，也代表大型語言模型搭配AI代理，已經從雲端落地到企業實戰。
相較剛開始反應冷淡，現在每天都有很多單位寫email或傳訊給栗永徽，「都是要來找我們討論FoxBrain怎麼開發、應用，」他笑著說。
AI應用下一步，協助新品開發時間減半
鴻海發展AI應用，有個難以複製的優勢：模型、現場數據、應用到算力的開發者生態圈，正逐步成形。
最快今年第三季，鴻海採用輝達的四櫃AI伺服器GB200 NVL72就有可能落地，屆時GPU數將增加一倍以上。劉揚偉更在Computex宣布，和輝達、台積要新建的AI工廠，GPU的張數有可能增加至萬張以上。
「這個建起來之後，算力絕對是台灣最大，」栗永徽說。
因此，AI除了用來調整機台參數，後續還有更多的工作要做。下一個應用，將是縮短從接單、模具開發到產線參數調整所需的時間。
「新產品開發要花不少時間，所以我們透過生成式AI，提供模具設計的建議，接著再讓AI調整參數，」郭錦斌估計，開發時間可省下將近一半。
未來，鴻海也將逐步把這樣的方法論，導入其他製程。
從塑膠射出產線，再落地到其他製程產線，甚至導入其他事業部的應用場域及平台，鴻海還需要更多時間。但AI這場競賽，已經從雲端高閣，漸漸落地到現場。一場比數據、比算力、比應用的競賽正式展開。
（原文標題：鴻海AI大腦FoxBrain，包下廠內八成基礎工作 如何連老師傅經驗也吸收？）
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顧客抱怨處理課程講義（ISO 10002 標準流程）
顧客抱怨處理課程講義（ISO 10002 標準流程）
課程目標
1. 了解顧客抱怨的重要性
2. 掌握 ISO 10002 的客訴處理原則
3. 學會標準化的抱怨處理流程
4. 獲得客服／現場人員可立即使用的應對技巧
5. 能夠在現場或電話中有效安撫客戶情緒
課程大綱--顧客抱怨的定義與影響
1. ISO 10002 八大原則
2. 顧客抱怨處理流程（七大步驟）
3. 話術技巧與情緒安撫
4. 案例練習（現場所用）
5. 常見錯誤與避免方式
6. QA 與課後檢核
第一章：顧客抱怨的重要性
1.1 顧客為什麼會抱怨？
• 期望與實際體驗落差
• 服務溝通不良
• 商品品質問題
• 等待時間過長
1.2 抱怨的正面價值
• 讓企業得以改善
• 降低負面口碑
• 保留即將流失的客戶
• 提升企業形象
第二章：ISO 10002 顧客抱怨處理八大原則
1. 可見性：抱怨管道清楚可見
2. 易取得性：提交抱怨不應困難
3. 回應性：快速回應顧客
4. 客觀性：公平處理每一件抱怨
5. 免收費：顧客不應付費
6. 保密性：保護顧客資訊
7. 追蹤性：清楚責任歸屬與紀錄
8. 持續改善：從抱怨中學習
第三章：標準顧客抱怨處理流程（ISO 10002）
步驟 1：接收抱怨
客服／現場應做：
• 致歉並感謝顧客告知
• 蒐集必要資訊（時間、地點、內容）
• 紀錄於抱怨紀錄表
• 若顧客情緒強烈→先安撫後紀錄
📌 話術示例：
「謝謝您通知我們，很抱歉讓您有這樣的感受，我先幫您了解整件事情的情況。」
步驟 2：抱怨分類與指派
分類方向：
• 商品品質
• 服務態度
• 動線／等待
• 資訊不清
• 現場環境
指派：由客服主管或班主管判定是否需跨部門。
步驟 3：調查與蒐證
• 查詢錄音、監視器、訂單資料或現場紀錄
• 訪談員工
• 確認事件事實
📌 原則：不得自行猜測、不得隱瞞。
步驟 4：提出解決方案
• 說明調查結果
• 清楚告知公司能提供的補救措施，例如：
o 補償（現金券、折扣）
o 換貨／重作
o 重啟服務
o 再教育員工
📌 話術示例：
「依我們查到的情況，我們會這樣為您處理……請問這樣的方式您可以接受嗎？」
步驟 5：執行處理並回覆顧客
• 實際提供補救方式
• 若需時間處理→定期回報顧客進度
步驟 6：結案與紀錄
需記錄：
• 抱怨類型
• 處理方式
• 顧客是否滿意
• 相關人員
步驟 7：後續追蹤與改善
• 定期分析抱怨趨勢
• 高頻問題進行改善
• 對員工進行教育訓練
• 每月客訴報告提供主管
第四章：客服與現場所需的話術技巧
1. 同理技巧（非常重要）
• 「我理解您現在一定很不舒服……」
• 「換作是我，我也會覺得困擾……」
2. 明確確認問題
• 「請問可以再讓我確認一下問題的部分嗎？」
3. 控管顧客情緒
• 不反駁
• 不使用反問句
• 讓顧客說完再回應
4. 語氣原則
• 穩定
• 緩慢
• 不急躁
第五章：案例練習（課堂練習用）
案例 1：商品瑕疵
顧客表示：你們的商品拿到時破掉。
➡ 練習：如何應對？
➡ 標準答案：同理 → 紀錄 → 查證 → 解決方案（換貨／補償）
案例 2：員工態度不佳
顧客說：你們的員工愛理不理。
➡ 練習：同理 → 收集資訊 → 調查 → 道歉與補救
第六章：常見錯誤與避免方式
❌ 趕著結案、不聽顧客說
❌ 怪罪同事或顧客
❌ 态度過於冷淡
❌ 承諾做不到的補償
✔ 正確做法：
• 穩定情緒
• 明確流程
• 說到做到
顧客抱怨處理 SOP（ISO 10002）
可直接納入公司內部制度的 SOP 格式：
文件名稱：顧客抱怨處理 SOP
版本：V1.0
依據標準：ISO 10002
適用部門：客服中心、現場服務部門
1. 目的
建立一致、快速、具透明度的顧客抱怨處理流程，以提升顧客滿意度並作為公司改善依據。
2. 適用範圍
所有顧客透過電話、現場、Email 或其他方式提出之抱怨事項。
3. 定義
• 抱怨：顧客對商品、服務或流程不滿意而提出的反應。
• 補救措施：公司針對問題給予的改善方式。
4. 職責
• 客服與現場人員：接收抱怨、紀錄、初步安撫
• 主管：分派案件、審核處理方式
• 跨部門單位：提供調查與改善支持
5. 流程步驟
5.1 接收（Response）
• 於 5 分鐘內回應顧客
• 完成抱怨紀錄表（含事實、時間、顧客需求）
5.2 分類與分派（Classification）
• 依抱怨類型與嚴重程度，分派至相關部門
• 特級案件於 2 小時內啟動調查
5.3 調查（Investigation）
• 查詢資料、確認事實
• 若涉及員工行為 → 主管需訪談
5.4 回覆與解決（Resolution）
• 提供顧客可接受的解決方案
• 確保符合公司補償政策
5.5 結案（Close）
• 完成案件系統結案
• 紀錄改善建議
5.6 追蹤（Follow-up）
• 每月彙整抱怨類型與趨勢
• 持續改善流程
AI 模型升級秀加速算力需求 鴻海、廣達、緯創接單動能強勁
2026/07/13 經濟日報記者蘇嘉維台北報導 由聯合新聞網授權轉載
OpenAI、Google、SpaceX相繼在7月端出全新AI模型，鎖定企業、消費性等市場，隨著AI模型新版本不斷加速端出，後續將加速AI算力需求增強，法人看好，有望推動鴻海（2317）、廣達（2382）、緯創（3231）、英業達（2356）、仁寶（2324）等大廠的AI伺服器接單動能一路旺到2028年。
AI模型市場進入7月後開始出現三大廠競推新產品熱況，打頭陣的OpenAI推出GPT 5.6 Sol旗艦版，OpenAI指出，GPT‑5.6 Sol在寫程式、知識工作、資安和科學等領域達到最先進水準，以更少的 Token 和更低的預估成本，超越先前的前沿模型和其他競爭模型。
OpenAI以競爭對手Anthropic的神話級產品Claude Fable 5相比，Agents’ Last Exam涵蓋55個領域、評估長時程專業工作流程的測試中，OpenAI表示，GPT‑5.6 Sol 創下53.6分新高，比採用自適應推理的 Claude Fable 5 高出13.1分，代表OpenAI持續宣誓自家AI模型仍占據市場寶座。
圖片由聯合新聞網授權轉載
Google則傳出預計本月中推出最新AI模型Gemini 3.5 Pro，目標同樣是旗艦級市場，且同樣與Anthropic相比，多項模型測試數據優於Claude Fable 5，並將會強化視覺代碼生成，同時Google未來也可望針對圖像生成AI模型推出新產品，持續在AI模型市場穩坐全球第一梯隊。
至於SpaceXAI上周已經正式對外端出最新AI模型Grok 4.5，並以具備1.5兆參數的v9模型打造，預計在今年8月端出2兆參數的Grok模型，由於參數使用量愈多，代表AI模型效能將更強大，在AI模型運算上可望持續更複雜任務。
隨著AI模型大廠持續端出全新模型，吸引使用者付費訂閱的同時，將衍生更龐大的AI算力需求，後續AI伺服器大廠接單動能將更強勁，除了已搶占全球主要AI伺服器設計代工的鴻海、廣達、緯創等三大ODM廠持續受惠，訂單量將有機會延伸到英業達、仁寶等其他ODM廠。
儘管AI泡沫化雜音不斷，但緯創董事長林憲銘近日表示，目前沒有看到AI伺服器市場出現任何改變，與先前預估的出貨表現維持不變。ODM大廠高層指出，目前雲端服務大廠（CSP）對AI伺服器產能規劃已放眼至2028年，代表今年下半年及明年產能都被預訂一空，持續看好後續AI伺服器市場展望。
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AI計畫失敗率高達85％！企業轉型最容易誤入哪6大陷阱？管理者必讀的實戰策略
為何許多企業大張旗鼓投入AI計畫卻屢遭遇困境？麻省理工學院的專家們歸納出6大迷思，深入分析AI策略常見的誤區，並提供切實可行的管理策略，協助企業高效轉型，成為市場的領航者。
文／王穎皓 由Cheers授權轉載
本文導覽
迷思一：高估AI能力，「低垂果實」觸手可及迷思二：AI只是另一個需要部署的工具迷思三：理想化的工作流程勝過現實複雜性迷思四：試點專案就足夠，生產部署可以慢慢來迷思五：高層謹慎決策優於快速行動迷思六：只談技術，忽略人與組織文化的作用從工具思維到轉型思維：重塑企業AI策略以釋放潛力
在AI快速發展的時代，許多公司紛紛投入AI轉型，但不少領導人卻發現，雄心勃勃的AI計畫往往無法帶來預期的商業價值。
儘管多數企業都已經開始導入AI，卻仍面臨一個共同挑戰——AI專案無法帶來實際價值。從試點階段無法落地、跨部門合作卡關，到高層觀望、轉型停滯，這些問題讓原本看似前途光明的AI計畫，陷入困境。
今年麻省理工史隆管理學院（MIT Sloan School of Management）舉辦的CIO高峰會上多位頂尖專家的分享，企業在制定AI策略時普遍存在六大迷思，而這些認知誤區正是導致AI專案失敗的主要原因。
迷思一：高估AI能力，「低垂果實」觸手可及
許多企業領導者對AI能力抱持過度樂觀的期待，認為AI可以輕易解決各種商業問題。
麻省理工史隆管理學院的資深講師韋斯特曼（George Westerman）直言：「我現在看到領導者最常犯的最大錯誤，就是高估了AI的能力。」他特別提到，許多企業談論「低垂果實」概念，但實際上這些果實並沒有想像中那麼容易摘到。
管理實戰策略：建立漸進式發展路徑，先從小規模試驗開始，逐步建立組織的AI能力。設定實際可行的目標，並建立風險評估機制，避免一開始就訂定過於雄心勃勃的計畫。重要的是要認知到AI的局限性，並據此調整期望值。
迷思二：AI只是另一個需要部署的工具
許多企業將AI視為一般的軟體工具，認為只要採購、安裝、訓練員工使用即可。
Liberty Mutual Insurance執行副總裁暨資訊長卡爾達斯（Monica Caldas）指出：「我們可能會犯的一個錯誤是把AI當成一個需要實施的工具。」她強調，AI實際上是一個極具意義的轉折點，需要從根本上改變企業的運作方式。
管理實戰策略：將AI視為企業轉型的催化劑，而非單純的技術工具。建立跨部門整合團隊，從組織文化、流程設計到人員培訓等多個層面進行全方位的變革管理。重新檢視企業的提問方式、團隊協作模式，並投入大量資源推動組織變革。
迷思三：理想化的工作流程勝過現實複雜性
企業在規劃AI應用時，往往基於理想化的工作藍圖進行設計，而忽略了組織實際運作的複雜性。
Anthrome Insight創辦人暨執行長斯威夫特（Melissa Swift）觀察到：「領導者在制定AI策略時的另一個錯誤，是把AI插入一個理想化的工作藍圖，而非組織實際的工作流程。」
管理實戰策略：深入了解組織真實的工作流程，包括那些混亂、複雜且難以處理的部分。在設計AI解決方案時，必須考慮現實環境的限制與挑戰，而非基於理想化的假設。需進行詳細的工作流程分析，確保AI能夠在實際工作環境中發揮效用。
迷思四：試點專案就足夠，生產部署可以慢慢來
許多企業陷入永無止境的試點階段，卻遲遲無法將AI專案推向生產環境。
Babson College的達文波特（Thomas H. Davenport）教授指出：「AI領域的一大問題在於有大量的試點、概念驗證和實驗，但真正投入生產的項目卻不多。」他強調，只有將AI部署到生產環境中，才能真正獲得經濟價值。
管理實戰策略：建立明確的從試點到生產的轉換路徑，設定具體的時間表和里程碑。為每個試點專案制定商業價值評估標準，並建立快速決策機制，避免專案在試點階段無限期延長。同時，準備好生產環境所需的基礎設施和支援系統。
迷思五：高層謹慎決策優於快速行動
許多企業高層擔心AI帶來的風險，因此採取過度謹慎的態度，導致決策緩慢。麥肯錫合夥人梅耶（Hannah Mayer）發現：「員工在工作中使用AI的意願和興奮度是領導者預期的三倍。」她指出，高層團隊之間的意見分歧往往是阻礙企業有效運用AI的主要因素。
市場研究機構Gartner最近的研究顯示，目前AI相關的計畫失敗率高達85％。但這並非放棄推動AI專案的理由，反之，是要了解到，從導入AI到實際讓組織受益，需要一段適應期間，不太可能只啟動一個AI專案就期待馬上獲得成功。
管理實戰策略：建立高層共識機制，快速凝聚決策團隊的意見。認知到員工對AI的接受度和期待往往超出管理層預期，應該善用這股動能快速推動AI的應用，避免因過度討論而錯失執行先機。
迷思六：只談技術，忽略人與組織文化的作用
許多企業過度專注於技術層面，忽略了人員培訓、組織文化和風險管理等關鍵因素。
Ferrovial的資訊暨創新長邦托洛斯（Dimitris Bountolos）強調：「任何橫跨整個公司的轉型，最終都與『人』這個因素密不可分。」
管理實戰策略：建立科技、數據和人員三位一體的整合策略。投入足夠資源進行人員培訓和文化變革，並建立完善的風險評估和韌性恢復機制。認知到無法完全阻止所有風險，但可以建立快速恢復的流程和系統。
從工具思維到轉型思維：重塑企業AI策略以釋放潛力
Flipt的總裁暨技術長古普塔（Vipin Gupta）提出了一個重要觀點：「思考AI時常見的一個錯誤，就是把它當成一個工具或技術。AI其實是一種全新的工作方式和運作模式。」
企業應該先了解AI的能力與潛力，而非急著用AI解決問題，卻沒有先問清楚AI能做什麼。這種缺乏好奇與探索精神的做法，往往限制了AI的真正潛力。
成功的AI策略需要系統性思維
企業要成功導入AI，必須跳脫這六大迷思，採用更加系統性和全面性的策略思維。
AI不僅是技術革新，更是組織轉型的催化劑。企業領導者需要在技術能力評估、組織變革管理、人員培訓、風險控制等多個層面進行整合規劃。
更重要的是，企業必須認知到AI導入是一個持續的學習過程，需要在實作中不斷調整和優化。只有避開這些常見陷阱，建立實際可行的期望值，並投入足夠的資源進行全方位的變革管理，企業才能真正發揮AI的潛力，創造可持續的商業價值。
在AI快速發展的時代，那些能夠避免這些迷思、建立正確AI策略的企業，將在激烈的市場競爭中占據優勢地位。
（參考資料：MIT Sloan、WSJ、Forbes）
（原文標題：公司導入AI的失敗率高達８５％？領導者都該避開的６大迷思：別太高估AI能力）
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文／樂羽嘉 由天下雜誌授權轉載
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企業軟體大廠IgniteTech執行長佛翰（Eric Vaughan）在2023年初做了數十年生涯中最激進的決定，過了2年，他絲毫沒有動搖。
拼AI轉型：狠心大砍80%員工
那時候，佛翰相信生成式AI（人工智慧）是一場「攸關生存」的轉型，而當他看著自己的團隊時，發現多數員工並沒有完全就定位。於是他選擇「把公司拆到見骨」，在一年內裁撤、替換了將近80%的員工。
佛翰表示，從2023年到2024年第1季，IgniteTech汰換了數以百計的員工。他沒有透露具體數字，只說「這不是我們原本的目標」。
「當時真的很難受……但是要改變員工的心態，比增加他們的技能還困難」。這是一場殘酷的清算，但佛翰堅稱這是必要的，而且他願意再一次做出同樣的選擇。
對佛翰來說，變局的警訊來得又明確又強烈。
他接受《Fortune》訪問時表示，「2023 年初，我們看清了真相。」
佛翰認為，每一家科技公司都正面臨導入人工智慧的關鍵轉折點。「現在我更堅信，每一家企業，真的字面上所說的每一家公司，都正因這場轉型面臨生存威脅。」
當其他人看見機會，佛翰則看到急迫性。他相信，若不能搶先掌握AI，哪怕是最強大的企業也可能走向滅亡。
他召集了遍布全球、遠距工作的員工，展開全體會議，徹底拋棄過去那種安逸的日常流程與季度目標。取而代之的，是一個明確訊息，那就是從現在開始，一切都要繞著AI轉。
他解釋，「我們要送給你們每個人一份禮物，那就是在時間、工具、教育、專案上進行鉅額投資……讓你獲得一項全新的技能。」
公司開始補助AI工具與提示工程（prompt engineering）課程的費用，也邀請外部專家進來宣導推廣。
佛翰說，「我們把每個星期一稱為『AI星期一』。
他的要求是員工只能做AI相關的工作。「你不能接客戶電話，不能做預算，你只能做AI專案。」
佛翰的要求不只適用於技術人員，還涵蓋業務、行銷以及IgniteTech的每一個人。
「這種文化必須被建立起來。那才是關鍵。」他補充說，這是非常重大的投資，公司把20%薪資支出投入到大規模學習計畫中，但因為大規模的抵制甚至破壞行為而失敗。
佛翰發覺，「信念」是很難強行製造的。
「在最初的那些日子裡，我們確實遇到抵抗，有人直接嗆說，『對，我就是不要做。』所以我們只能和這些人說再見。」
企業AI轉型，最大挑戰是員工「蓄意破壞」？
最抗拒的居然是技術人員！
佛翰感到很意外的是，最常表現出抗拒的往往是技術人員，而不是行銷或業務團隊。
他說，這些技術人員是「最抗拒」的，他們會說出各式各樣AI做不到的事情，而不是把重點放在AI能做什麼。行銷跟業務人員反而對使用這些新工具的可能性感到興奮。
更廣泛的研究也提到過這種摩擦。根據企業導入AI輔助平台WRITER在2025年公布的企業AI導入報告，每三名員工中就有一人表示曾「主動破壞」公司AI導入計畫，在千禧世代與 Z 世代中，這個比例更高，達到41%。
具體來說，他們的反抗行為包括拒絕使用AI工具、刻意產生低品質輸出，或乾脆完全逃避培訓。
許多人這樣做，是因為害怕AI會取代他們的工作，其他人則因為AI工具表現不佳或公司領導階層策略不明確而感到沮喪。
WRITER策略長鍾凱文（音譯，Kevin Chung）告訴《Fortune》，這份調查中最令人意外的發現，就是對AI反彈情緒背後的人性因素。「這些破壞行為並不是因為他們害怕科技……更像是因為大家承受了巨大的壓力，一定要把事情做好，結果交給他們的東西根本不好用，就會感到挫折。」
他補充說，WRITER的研究顯示，員工往往不信任組織的發展方向。「當你拿到的東西根本不是你想要的時候，就會非常沮喪，於是破壞行為就出現了。人們會想，『好吧，那我就自己搞，我自己去找方法。』」
他表示，你覺得不會希望組織裡出現這種所謂的「影子IT」。
佛翰說，他無意強迫任何人。「你不能強迫人改變，尤其是他們並不相信AI的時候。」他認為他需要徵召有信念的人。公司領導階層最後決定展開大規模徵聘計畫，尋找「AI創新專家」，包括行銷、金融、業務等各個崗位。
一場AI豪賭的勝利！
IgniteTech透過這場艱難轉型，獲得了非凡的成果。到2024年底，公司已經推出兩項正在申請專利的AI解決方案，其中包括一個基於AI的電子郵件自動化平台（Eloquens AI），而這一切都是由徹底砍掉重練的團隊完成的。
在財務上，IgniteTech依然保持強勁。佛翰透露，公司營收規模達到九位數美元，並且在2024年以接近75%的息稅折舊攤銷前盈餘（EBITDA）收尾，同時還完成了Khoros的大型併購案。
他說，「你可以讓人以倍數成長……賦予他們自我倍數成長的能力，並以驚人的速度完成工作。」 他強調，公司如今能在短短四天內打造針對客戶的新產品，這在舊時代根本無法想像。
佛翰的故事帶來什麼啟示？
某種程度上，這是個案例告訴我們激進改變管理方式會帶來的陣痛與收穫。但他強硬的做法，對應了WRITER調查中揭示的許多挑戰，包括缺乏策略與投資、IT與業務脫節、未能激勵內部關鍵人才帶頭善用AI。
擁抱AI有比砍掉重練更好的做法嗎？
IgniteTech在面對這些挑戰時並不孤單。企業員工AI職訓平台Mindstone的執行長沃勒（Joshua Wöhle ）每個月為漢莎航空、凱悅酒店、甚至NBA球隊訓練上百名員工。沃勒最近談到佛翰提到的兩種方式──員工再培訓（upskilling）與大規模替換（mass replacement）。
沃勒比較Ikea和瑞典分期付款公司Klarna兩家公司的策略，指出替既有員工「再培訓」是更好的做法。Klarna因為在AI導入過程中裁減客服人員而引發軒然大波，但後來又重新僱用同樣職位的人員。
沃勒表示，他也有客戶要求員工每週五專門用來再培訓AI技能，如果沒有交出成果，就會被「請」出公司。
沃勒曾經以為只要讓員工真正愛上學習，就能幫助Mindstone真正改變。但在培訓過成千上萬人之後，他發現大多數人其實討厭學習，只要能逃避就一定會逃避。
他把這種抗拒歸因於科技產業的 「狼來了效應」。像NFT和區塊鏈這些被吹捧為革命性技術的東西，最終並沒有達到科技領袖們所承諾的影響，「所以不能怪員工會抗拒。」
沃勒說，多數人會先從自己的工作流程思考，最後得出的結論就是「AI被過度炒作，它根本無法融入我原本的工作方式。」
根據WRITER的報告，有正式AI策略的公司，成功率明顯高出很多，而在AI上投入重金的企業，表現也大幅領先同業。但佛翰的經驗證明，如果缺乏員工的信念與認同，光有投資也是浪費。「我們必須把文化建立起來。最後，我們只能去招募、僱用那些本來就擁有相同心態的人。因為改變別人的想法，比增加技能還要困難。」
對佛翰來說，如果重來一次，他依然會做出同樣的選擇。「我寧願忍受數月的痛苦，從零打造一個以AI為核心的新根基，也不願意讓組織逐漸被邊緣化。」
「這不是單純的技術變革，這是一場文化與商業的變革。」
他不建議其他人複製IgniteTech的做法，替換掉80%員工。「我一點也不建議。那不是我們的目標，而且過程極為困難。」
佛翰表示，「重點是大家必須同舟共濟，朝同一個方向划槳。否則，我們就到不了該去的地方。」
（資料來源：Fortune、LinkedIn）
（原文標題：執行長開除80%「抗拒AI」員工 2年後怎麼了？）
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你適合當PM嗎？解析產品經理必備3種特質與溝通心法
產品經理（PM）扮演產品關鍵的橋樑角色，不僅要看懂全局、擬定策略，更需要與設計師、工程師高效溝通，協調各方需求並推動產品前進。哪些人適合PM工作？作者透過實務經驗分享，解析PM必備的3種核心特質，以及在與不同角色協作時應具備的溝通心法。
文／Michelle Chen（軟體業PM產品經理）
本文目錄：3個PM需要的核心特質（點擊可快速前往）
特質1：你是否習慣全局性思考，並以策略性規劃推動執行？特質2：你是否喜歡且習慣站在對方的角度，使用對方的語言溝通？PM與設計師溝通重點PM與前端工程師溝通重點PM與後端工程師溝通重點特質3：你是否接受甚至喜歡改變，且有隨時改變計劃的彈性？
我習慣定期把自己的職涯規劃拿出來review，問問自己對於「現在的狀態」是否還滿意。最近是我在現職公司任職滿一週年的日子，於是又把這個問題拿出來檢視一番。我發現對於做PM打造產品這件事（撇除外在條件，像是workload、手上的案子、公司策略、主管等），過了幾年我仍非常喜歡且享受其中。再往下探索，是什麼個性或是特質讓我喜歡且適合做產品經理呢？今天整理3個我認為最核心的特質，分享給有興趣往PM產品經理發展，或還在思考自己到底適不適合的朋友參考！
特質1：你是否習慣全局性思考，並以策略性規劃推動執行？
作為產品經理你每天要應對來自各方的利害關係人，需求從四面八方而來，每季的Product Roadmap規劃&執行，每月2~3次的Sprint（如果團隊跑Scrum），甚至每天的跨部門Support，PM的日常總是被滿滿的需求與會議轟炸，任務清單中的To-dos & Action Item似乎看不到盡頭。在這種「艱困」的處境下，能習慣「全局性思考」的PM就比較能從容應對，懂得從任務海中抽身，避免無謂地瞎忙。所謂全局性思考有點抽象，換個方式來說就是：從整體，更高維度視角看待事情，而不是深陷於眼前的問題。
舉個例子來說，假設你是一位部門主管，你發現某個專案快到截止日但離完成還有一大段距離，你可以選擇臨時外聘人力，或是給團隊成員加班獎勵鼓勵他們挪出更多的時間工作完成任務，這也許是最快能見效的暴力解法。但如果你採取全局性思考，你會先退一步思考，這個專案的規劃是否合理，是否有可以簡化的部分，或者是否團隊中有某個特定的人遇到瓶頸。如果能協助這位成員解決問題，整個團隊的運行會變得更加順暢，也許就能如期完成專案。
全局性思考的能力能幫助PM有效辨識什麼才是真正需要解決的「關鍵問題」，而不是像在大魯閣打棒球一樣，只是對每個問題隨著出現而進行反應。這種思考方式讓你從整體上把握問題的根源，不是只解決表面的問題。
找到問題後，接下來就要透過策略性規劃來實作，這時候一定要提到常見的80/20法則。
20%的因素，將導致80%的結果。找出那關鍵20%重要的事情並全心投入，往往能帶來大部分的成果。
首先找到那20%重要並值得花團隊全心投入的P0-重要且須馬上行動的事。並懂得拒絕或是取捨那些重要但不急，甚至根本不用解決的問題 。取捨決策是一個好PM必備能力。
另外，作為產品的代言人，PM一定要知道哪些任務可以被整合在一起（甚至延伸成一個epic）；又有哪些tasks可能會因為其他迭代而順勢被解決，因此現階段可以忽略不做；又有哪些可能看似有問題，但其實是故意為之的機制。
有策略、有條理的安排團隊資源，聚焦在關鍵20%重要的問題上，可以讓團隊更有效率且優雅的工作。（非常重要，誰會想要每天灰頭土臉工作，你說是吧）
特質2：你是否喜歡且習慣站在對方的角度，使用對方的語言溝通？
有這個特質的PM絕對會是團隊的寶，而不會變成大家避之唯恐不及的任務交差使者。習慣從對方的角度出發，用對方熟悉的用語溝通，不僅能提升理解效率，還能拉近彼此距離，建立良好互動。這有助於建立信任，讓未來的合作更順利愉快，形成正向循環，培養無敵默契。（每次遇到只是一兩句話一個眼神，團隊內的工程師和設計師就能馬上理解我的意思，就會覺得「哇，你們真的是神隊友，我好幸福啊！」）
這邊簡單舉例與設計師以及前後端工程師討論需求時應該著重的方向：
PM與設計師溝通重點
重視使用者體驗（UX/UI）：需要清楚描述使用者的需求（如果需要可以附上完整的user story），並在需求說明中「用戶使用流程」、「易用性」、「介面設計」以及「資訊呈現方式」等。
【溝通舉例】「我們希望這個功能的流程是：1.先點擊這個按鈕，2.展開選單，3.選單中會有幾個預設選項且我們會幫用戶進行預選，整個操作希望可以在3步內完成。」
特別注意！尊重設計師專業：作為PM一定要尊重團隊內設計師以及工程師的專業。對設計師，請保留讓他們自由發揮的空間。提出的需求絕對不會是硬性規定設計師只是把你想像中的畫面／流程畫出來而已，保留設計彈性通常得到的結果都會比自己發想的還要完整流暢！
【溝通舉例】如果需要做一個活動頁面：「這個頁面會包含A~C 3個大分類的資訊，其中A／B分類會另外連結到C／D頁面。這個主頁面的設計，希望能傳達出現代感，並保留畫面的簡潔性，方便用戶快速找到他們要的資訊。可以參考這個網站的設計風格，但具體的顏色／圖標，分類呈現可以自由發揮。」
PM與前端工程師溝通重點
重視介面與互動：前端工程師負責將設計轉換成可用的介面。他們關注的重點包含介面呈現方式、元件的設計與實現、與後端如何進行資料溝通、並且也要確保網頁可以各種大小的裝置和瀏覽器上都能順利運行。
【溝通舉例】PM：「我們希望在報名頁面上，使用者可以看到所有場次，點擊後展開場次詳細資訊，並透過一個動畫顯示出『點選報名』的CTA 按鈕。這部分在手機的 web view 上也需要保持操作流暢。」前端工程師：「這個顯示CTA的動畫在一些舊瀏覽器上可能無法支援，可能會出現卡頓或不顯示的情況。」PM：「如果確實有這個問題，我們可以考慮用彈出popup的方式替代，重點是整體操作要流暢，並且能有效吸引用戶點擊報名。」
特別注意！技術可行性＆永遠都要準備PlanB：有時PM以及設計師一起討論出的設計可能在技術實現上會有挑戰。作為一個好PM，一定要工程師們討論在技術上的可行，以及如果無法實現，可以被接受的PlanB是什麼，並從中找到最佳解決方案。
PM與後端工程師溝通重點
重視系統穩定性及資料處理：後端工程師主要關注系統的穩定性及資料處理。他們習慣使用「API」、「資料庫」、「伺服器」等術語。作為產品經理，你需要清楚描述系統需求，並確保資料流（information flow）和功能邏輯的合理性。
【溝通舉例】PM：「我們需要建立一個數據報表，數據需要即時更新，並支援查看過去30天和60天的時間範圍。這個報表主要用來追蹤使用者行為趨勢。報表中的欄位定義以是{明確定義數據背後的計算邏輯以及fallback機制}。」後端工程師：「要實現即時更新可能會對系統造成壓力，特別是在高峰期，伺服器負載會增加，影響穩定性。」PM：「那或許我們可以考慮設定一個更新的cutoff point，在該時間點做一次性更新，確保穩定性以及更好管理系統負載。」
特別注意！具體明確制定規則：跟後端工程師討論事情一定要具體明確（制定出規則），不能給模糊的「形容詞」。以要新增檢查用戶註冊時的密碼強度的功能為例：
模糊的需求：「我們需要在用戶註冊時，先檢查密碼是否夠強。如果不夠強就讓他重新設置，夠強就讓他繼續註冊。」
➞這時候工程師一定會問你：密碼強度怎麼樣算夠強？這個檢查是在用戶點擊註冊時還是輸入過程中即時檢查？
明確的需求：「如果密碼長度小於8位或不含大小寫字母和數字，則在用戶按下註冊時阻擋下一步，並顯示錯誤提示並要求用戶重新設置密碼。如果密碼符合這些條件，則允許用戶完成註冊。」
PM的工作內容和模式會隨著產品領域、團隊規模及系統架構等因素而有很大不同。然而，良好的溝通能力，尤其能根據不同溝通對象靈活切換用詞和表達方式，針對不同情境調整思考重點，是做好PM必須具備的。如果你發現這種角色切換對你來說有些困難，或是習慣從單一角度進行思考，那可能就不會那麼享受於PM的日常了。
特質3：你是否接受甚至喜歡改變，且有隨時改變計劃的彈性？
最後一點，「接受改變，且對已經計劃好的事情是否總是能保持隨時調整，甚至需要打掉重練的彈性？」是一個PM是否能樂在其工作中，蠻關鍵的特質。
有PM經驗的都知道（不管是Product or Project）都會面臨到原本說好的方向會需要來個大轉彎，產品策略可能因為市場的變化要做立即的調整（例如AI的快速崛起）。對於比較不喜歡變化，或是對於要臨機應變這件事情比較排斥的人，做PM會比較辛苦（心裡苦的部分）。
No two days are the same for a product manager
如果看到上面這句話，你感到興奮，那恭喜你！你一定能從PM的工作日常中找到許多樂趣！
以上就是我簡單從自己身上總結出為什麼就算有時候遇到再鳥的事情，或是有時候真的工作壓力很大，但終究我還是很享受做PM的3大特質與性格，希望能給還在摸索的人或是猶豫不太清楚自己到底適不適合的人一點小小分享。
（原文標題：你適合當產品經理嗎？3個PM需要的核心特質＆性格解析）
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「接案作品集」怎麼準備？6大要素及不同客戶應對技巧
對自由接案工作者來說，「作品集」往往比履歷更能展現你的專業度與價值。一份好的接案作品集該怎麼準備？作者為軟體工作者，分享好作品集的6大必備要素，並用自身經驗解析技術型、設計導向、非技術型與綜合型客戶的關心重點，幫你打造更有說服力的作品集。本文節錄自《不想上班的勇氣：軟體工作者的第一本接案指南》。
文／陳泰銘（Taiming）
本文目錄（點擊可快速前往）
為什麼需要準備接案作品集？接案作品集準備方向：依照不同接案類型、客戶來調整好的作品集應該具備的6大要素沒有作品集怎麼辦？最好平時就累積Side Project
為什麼需要準備接案作品集？
作品集是接案者的「敲門磚」，能夠幫助潛在客戶快速了解你的能力、風格和經驗。有時候，你的作品集甚至比你的履歷還重要，因為它是最直觀的證明，展示你的專業度和價值。
客戶沒有時間細聊，先看作品決定是否聯繫你
比起履歷，作品集更能說明你的實力
客戶更信任有實際案例的接案者
降低溝通成本，幫助客戶確定風格與需求
讓你在競爭者中脫穎而出
當你在社群平台或論壇上看到有人發問：「有人可以幫我做插畫設計嗎？」如果你只是留言「我可以做」，很容易淹沒在眾多回覆中，客戶也不會特別關注你。但如果你直接附上作品集連結，讓對方點進去就能看到你的實力，成功機率就會大幅提升。這樣的方式不僅能讓你在競爭中脫穎而出，也能迅速抓住客戶的注意力。
接案作品集準備方向：依照不同接案類型、客戶來調整
一開始瞄準方向很重要，因為不同類型的客戶關心的重點不同，你的作品集應該根據你的目標市場來調整。例如：
技術型客戶：展示程式碼品質與技術細節
當你的目標客戶是開發公司或技術團隊時，他們更關心你的技術能力，而不只是表面的作品展示。例如，當一間軟體公司正在尋找後端開發者時，他們不會單純看UI設計，而是會評估你的程式碼品質、架構設計與API文檔。如果你的作品集包含GitHub專案連結、技術架構解析、程式碼片段或效能優化案例，將更能說服這類客戶，讓他們相信你具備專業的開發能力。
非技術型客戶：強調成果與商業價值
當你的客戶是中小企業或個人創業者時，他們通常不懂技術細節，而是關心你的工作能否為他們帶來實際價值。例如，一位餐飲業老闆希望建立線上訂餐系統，但他不懂技術，對「技術堆疊」也沒有興趣。他想知道的是這個系統能否提升業績、減少人工成本、讓顧客更方便。因此，針對這類客戶，你的作品集應該側重於案例說明，包含專案背景、解決的問題、最終成果與數據，例如「這個網站讓客戶下單率提升30%」，而不是單純列出技術細節。
設計導向的客戶：重視視覺呈現與品牌一致性
當你的客戶是品牌商、電商品牌或行銷團隊時，他們關心的是視覺美感與風格統一性，而不是技術實作的細節。例如，一位服飾品牌老闆希望找人設計一組社群貼文模板，他不會關心這些設計是用Photoshop還是Figma製作的，而是想知道你的設計是否符合品牌形象，能否吸引目標受眾。因此，你的作品集應該著重展示設計風格，提供高品質的圖片、完整的設計概念，並附Behance、Dribbble或Figma連結，讓客戶能夠直觀地評估你的視覺風格是否符合需求。
綜合型客戶：需要靈活調整作品集內容
有些客戶的需求涉及多個面向，例如，一家新創公司希望開發一款APP，他們既關心UI設計，也重視技術架構與開發能力。在這種情況下，若你的作品集過於單一，可能無法完整展現你的能力。最佳做法是針對不同領域準備不同版本的作品集，例如一份專注於UI/UX設計，另一份則強調技術架構與開發過程，這樣才能根據不同客戶的需求靈活調整，確保你的作品集能夠精準打動對方。
因此，一開始要明確你的目標客戶，這樣作品集才能精準打動對方，而不會顯得雜亂或無法吸引適合的機會。
好的作品集應該具備的6大要素
一份優秀的作品集，不只是展示你的能力，更應該幫助潛在客戶快速理解你的價值，並建立信任感。以下是作品集應該具備的關鍵要素：
1. 清楚的自我介紹與專業定位
你的作品集應該開門見山地說明你的專業領域，例如「專注於SaaS產品開發的全端工程師」或「專精品牌識別與UI設計的視覺設計師」，讓客戶一眼就能理解你的核心技能與市場定位。
2. 精選案例，而非堆砌大量作品
作品集不應該只是單純堆放所有作品，而是要精選最具代表性的案例，並確保這些案例與你的目標市場匹配。例如，如果你主要服務科技新創，那麼展示SaaS產品設計或開發案例會比一般電商網站更具說服力。
3. 案例背景與解決方案
單純的圖片或程式碼展示不足以吸引客戶，你應該為每個案例補充背景資訊，例如：「這是為某家新創公司開發的會員系統，目標是提升用戶留存率」，然後說明你的解決方案與貢獻，例如：「透過重新設計UI/UX，讓註冊轉換率提升20%。」這樣的敘述能讓客戶更容易理解你的價值。
4. 數據與成果驗證
如果可以的話，加入量化數據來證明你的工作成效，例如「重新設計後的網站，跳出率降低25%」、「API優化後，請求速度提升40%」，這樣的數據能讓你的作品更具說服力，提升客戶的信任度。
5. 直覺且專業的視覺呈現
作品集的排版應該簡潔清晰，避免雜亂無章的內容堆砌。如果你是設計師，這本身就是對你美感能力的考驗；如果你是工程師，也應該讓專案展示清晰易讀，像是使用卡片式設計來分類案例，或提供 GitHub 連結搭配摘要說明。
6. 聯絡方式與行動呼籲（CTA）
無論作品集是網站、PDF還是簡單的Notion頁面，都應該明確提供聯絡方式，例如Email、LinkedIn、或接案平台連結。此外，可以加上一些行動呼籲，例如「有興趣合作嗎？歡迎來信討論！」，讓客戶知道下一步該怎麼與你聯繫。
透過以上這些要素，你的作品集不僅能夠有效展示你的專業能力，也能提升轉換率，讓潛在客戶更容易做出決策，進而提高你的接案成功機會。
沒有作品集怎麼辦？最好平時就累積Side Project
其實，比起事到臨頭才急著找作品集，最有效的方法是平時就主動累積Side Project。不論是為了解決某個小問題、實現自己的點子，還是純粹為了學習新技術，只要能完成、有成果可展示，就能成為你的實戰證明。
Side Project不需要商業化，也不必太龐大，關鍵是能展現你的能力與風格。這些專案可以放在你的個人網站、GitHub、Behance、Notion或Medium等平台，讓潛在客戶在搜尋你的名字時就能看到。
以下是一些常見的發想與執行管道：
解決自己的痛點：把日常遇到的問題變成產品，例如排程工具、記帳App、小型自動化腳本等。
模仿與改造：挑一個你喜歡的網站或應用，試著重製、優化或加入新功能。
開源貢獻：參與GitHub上的開源專案，累積實戰經驗與人脈。
挑戰題目平台：參加如Frontend Mentor、Dribbble Weekly Warm-up、Kaggle等主題挑戰。
幫朋友或社群做東西：主動幫朋友設計海報、開發活動報名網站、製作社群 BOT 等。
紀錄學習歷程：把你學會的新技術或解法整理成部落格、教學影片或Notion範本。Side Project的價值，不只是讓你練功，更是你與客戶溝通時最有說服力的「非商業作品集」。尤其在你還沒太多實戰經驗時，它們能說明你的主動性、邏輯思維、執行力與品味。
節錄自：博碩《不想上班的勇氣：軟體工作者的第一本接案指南》／陳泰銘（Taiming） 著
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產品經理的「向上管理」必修課：老闆需求變來變去怎麼辦？
作者前言：策略走向終須一變，影響到產品規格與功能異動，PM們該如何解讀老闆指令，因應需求變更的任務？本篇文章適用於所有產品經理(PM)，閱讀時間約10分鐘，希望大家都能順利克服產品被更動時的狀況。
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文／Mu Chen 陳爾豪
一、本質，從商業思維談起
產品經理基本除了關心用戶體驗、跨部門溝通、確認功能細節外，進階的你得關心老闆的策略思維、集團戰略、市場/公司利益等。
說白了些，商業策略的走向影響了所有的需求變動，創造出來的產品不為了單一的用戶體驗環節，而是你的核心服務/業務滿足了多種用戶體驗，消費者們願意買單支付並使用你的服務，而最終集結成了你的產品。
而「需求變動」，起因都可能來自「商業策略」的轉換，無論是外在發動還是內部啟動，都是一環扣著一環去影響你的產品。
你得清楚，在你的公司中，哪些產品與核心功能是老闆最為關心？哪些用戶貢獻度最高？或更為被重視？有了基本的體認，未來在面臨各種策略或功能異動時，才能用最快速度應變。
二、理解，老闆的話中話
有時老闆在提出需求變更時，資訊是非常不明確的，可能只丟了一句話、一篇新聞報導、深夜時發了段LINE message描述他對產品未來的願景，然後就讓你（找不到人或太忙）無所適從。
在產品經理接到任務後，第一件事不該是立刻想功能怎麼設計，或是傳達聖旨給所有跨部門同事們，這只會讓你像個工匠或傳聲筒。你得仔細揣摩並理解老闆的話中話，也許發現他提出的不是個需求變動（而是發牢騷？），或著現階段不該做的事（先畫餅），有幾個check point可以衡量：
你問得到更多資訊嗎？不是當下立即拒絕或接受，是取得更多判斷條件。
你理解老闆說出這句話的環境背景嗎？(ex.新聞, 研討會)
專案/產品進行中的策略/情報，是否有遺漏更新給老闆的地方？
你理解市場上對手的動態嗎？發展策略是否和別人有差異？
從商業思維出發，這樣的需求變動是否有符合公司策略及盈利？
在Top-down到產品功能後，才去思考如何變動設計，能夠符合老闆提出的需求變動原意，而你在真正理解後，也才能制定正確的action plan。
過去在中國信託負責數位平台時，曾接到「要提升所有宣傳曝光」的任務，直觀來說這是Marketing份內的事，從優化單一素材成效與想出更多creative idea去達成。但從Platform/Channel角度來看，則是如何創造更多「曝光機會」，從服務／場景思考創造新版位，或平台向下細化分眾加強曝光效果，又或是從外部資源去連結產品創造新客群。
但從老闆的話中話來定義，卻可能是「搶佔所有客戶touch point，達成產品在上市初期的話題與聲量。」在這條件下，就不能從單一面向(Marketing)去思考提升既有通路/產品的曝光。
三、尋找，從變更需求中點出明燈
在釐清老闆話中話，真正確認是「改動需求」的Brief後，你有幾條路可以走：
堅持立場：你有時需要學會拒絕老闆的任務，不是什麼都必須執行與Say yes，必須站在完整的產品全局去思考與說出你的獨立觀點。但在拒絕變更需求的同時，必須向老闆說明清楚，你的思考判斷為什麼這個不能更動？原因是什麼？影響範圍有哪些？
接受他也接受事實：產品經理得在內部會議上審查產品環節，並向老闆確認自己對業務/新需求的解讀是否有誤，你需要釐清新流程、新邏輯、因應新狀況帶來的各種問題，都需要和老闆確認並過一遍。既然是變更，那就得一次到位。而再次審查的面向，包含了影響範圍、功能/設計細節、時程、人力、業務邏輯、老闆期待值、各關係人、市場狀況等。
切記，再次從商業思維檢查業務邏輯，不能和產品邏輯脫鉤，一但落下不是變成沒人用的產品，就是用了卻不符合消費者期待的產品。
你也許會碰到無所適從的時候，像範圍太大不知如何改起、功能複雜一時動不了太多（通常這程度改動已經是策略上的翻天覆地）。試著化整為零，拆分成一個一個小環節來看，並排序重要性及急迫性，把互相影響的湊成一塊，單獨能解決的標記出來，有助於梳理思緒。
拉著key stakeholder看來，別讓自己陷入單兵作戰的窘境。
四、教育，不是一蹴可及
在變更需求不斷痛苦的溝通過程中，你得明白，老闆不像你一樣懂得所有產品開發流程，在同樣的時間內他學習並實踐商業策略，綜觀全局，但技術面的Know-how、或是產品全局的掌控，你才是專家。
因此，你不該當有意見不合時就一昧責怪你老闆，一次溝通不成功，你得去梳理背後的原因，才能找出後續解決的核心：
觀念來源：是否有他更信賴，更倚重的消息來源去造成他這樣的思考脈絡？可能是另外一位主管的論點，又或是新聞/媒體上的某些事件。
成功經驗：觀念是長久累積而成，而人們習慣依賴過往的成功經驗，進而複製到下一個階段，你得觀察是否有他的過往成功經驗擋住了你的提案？
說服程度：你準備的materials，是否足夠支撐你想講的論點與提案？你的key message是否清楚？又能讓老闆在短時間內吸收理解？
溝通策略：你可以動之以情，或是分析利弊得失，但得先確定好你的時間/地點等環境因素適合提出，並使用一切合情合理的方式讓你的老闆了解改動需求所帶來的影響。
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甚至，你可以定期或不定期的盡量洗腦你的老闆，無論是正式會議、等電梯、搭Taxi、外出覓食、單獨走路時，你要把握每一次談話的機會教育他、洗腦他、舉例來說服他、讓他對於你做的判斷感到心動，開始對於他做的決定感到動搖，當動搖累積到一定程度後再進行正式會議說服，成功率才會大幅提升。
一次提不過，不代表會永遠提不過。
也有一種方式是拉入外部資源，從顧問，廠商下手，比你自己來教育會輕鬆很多，不管是外部seminar、內部workshop開始進行教育工程，日常教育是減少未來認知gap的基礎。
五、安內，向上向下即時更新
對於向上管理的訊息同步，你必須注意以下的要點：
主動性：身為一個產品經理，你得學會主動將資訊跟進度同步給你老闆，尤其在產品變更需求上，老闆更會特別重視，甚至等不及weekly meeting報告，你需要深入分辨什麼是你自己能下判斷處理的，哪些是老闆需要知道/或決策的訊息，在適時的時候提出，才能增加你溝通上的價值。
決策點：若專案需要老闆裁決判斷，你需要清楚地列出各項action item，並壓上deadline，說明決策帶來的正負影響（通常算一算變更需求，負面影響都大於正面…）
面對PM性格或控制欲強的老闆，訊息同步更為重要，很多老闆恨不得在他想要的產品功能上樣樣都插手，但適時的讓他放心，並展現你專案控管的專業就是一件得不斷學習的事。
即使最終仍要變更需求，對於跨部門溝通的同事們也要說明清楚：
變更目的：最終你被說服時，也要拿出老闆策略判斷與合理解釋去說明需求變更目的。（當然話術得內化過）
變更執行計畫：可能已和老闆協議了折衷方案，用最小的功能修改去滿足老闆的需求，但執行計畫、步驟上都需要和每一位專案成員溝通釐清。
更新協作資料：記得更新每一個記載舊需求的地方，包含Email, Excel, JIRA, Confluence, google doc…等等，避免造成混淆或資訊不同步。
最後，祝大家面對需求變更時都能安然度過，和老闆溝通順暢無比！
（原文標題：學會向上管理，產品經理應對老闆變更需求之教戰守則）
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NotebookLM 八大強大功能！節省80%資料處理時間
當AI從趨勢變為職場標配，懂得駕馭AI工具將是拉開專業差距的關鍵。Google推出的NotebookLM正是一款重新定義資料分析與知識管理的強大應用。本文將揭示NotebookLM的八大核心功能，從語音摘要到一鍵生成簡報，展示它如何不僅提升個人生產力，更能優化團隊協作與知識庫建立。這不只是一次工具教學，更是幫助您在AI時代保持領先競爭力的實戰指南。
文／人資市集
前言
在資訊爆炸的時代，我們經常面臨需要閱讀、分析和整理大量文檔或資料的狀況。無論是上百頁的研究報告、冗長的會議記錄，還是複雜的產品說明書，這些文檔往往成為工作中的一大痛點。相信大家都有為了要快速掌握大量資料而感到壓力山大，或者花費數小時整理會議記錄卻仍覺得效率低下，難以抓到重點！
Google推出的NotebookLM，正是為解決這些問題而生。這款強大的文檔分析工具能夠幫助你在短短幾分鐘內完成過去需要數小時甚至數天才能完成的文檔處理工作，讓你的工作效率提升到一個全新的層次。
文檔處理的挑戰及痛點：
資訊超載：需要閱讀和理解大量文檔，但時間有限
語言障礙：面對外語文檔時感到吃力
會議記錄負擔：花費大量時間整理會議紀要
資料整合困難：難以從多個來源提取和整合關鍵資訊
簡報製作耗時：需要花費大量時間將資料轉化為專業簡報
知識管理混亂：團隊間的知識共享和管理效率低下
真實應用案例：從455頁報告到完整分析只需幾分鐘
想像一下，你的客戶剛發來一份455頁的英文研究報告，希望你能在明天的會議前提供分析和建議。傳統做法可能需要你熬夜閱讀，或者乾脆放棄深入分析。
使用NotebookLM，你只需：
上傳PDF文件
等待系統自動分析（通常只需1-2分鐘）
直接向AI提問你感興趣的特定領域，如「請整理報告中關於食品行業的AI應用」
系統會立即從這455頁的文檔中提取相關內容，並以結構化的方式呈現給你，同時提供引用來源，確保資訊的準確性。你可以進一步要求系統生成簡報、心智圖或資訊圖表，幫助你在會議中清晰地展示這些發現。
最重要的是，NotebookLM會在每個回答後標明資訊來源，你可以點擊查看原文，完全避免了AI"幻覺"（無中生有）的問題，確保你的分析建立在真實資料上。
會議記錄的革命：從錄音到完整會議摘要
另一個常見痛點是會議記錄。傳統上，我們需要:
錄製會議
使用逐字稿軟件轉換成文字（通常需要付費）
手動整理成會議紀要
使用NotebookLM，這個過程被大大簡化：
上傳會議錄音（支持長達1.5小時的音檔）或YouTube連結
系統自動生成逐字稿
要求AI「製作會議記錄」
幾秒鐘內獲得結構化的會議整理，包含100字摘要、討論重點、結論和未來規劃建議
這不僅節省了大量時間，還確保了會議記錄的完整性和專業性。
NotebookLM的八大強大功能
NotebookLM不僅僅是一個文檔分析工具，它還提供了豐富的輸出形式，滿足不同場景的需求：
語音摘要：將文檔轉化為Podcast形式，讓你在通勤或運動時也能吸收知識
影片摘要：自動生成解說影片，以視覺化方式呈現文檔內容
心智圖：快速掌握文檔的核心脈絡和框架
報告：生成專業的報告文件，支持多種格式和語言
學習卡：將文檔內容轉化為互動式學習卡，幫助記憶和理解
測驗：自動生成選擇題，測試對文檔內容的掌握程度
資訊圖表：將數據和概念轉化為直觀的視覺圖表
簡報：一鍵生成專業簡報，省去設計和排版的時間
這些功能讓NotebookLM成為一個真正的一站式文檔處理中心，無論你需要什麼形式的輸出，都能輕鬆實現。
知識管理與團隊協作的得力助手
NotebookLM不僅適用於個人使用，還是團隊協作的理想工具：
每個免費帳號可建立100本筆記本，每本筆記本可放置多個文檔
支持筆記本共享，團隊成員可以訪問同一資源
所有筆記和生成內容都可以保存，形成知識庫
適合專案管理，所有相關文檔和討論都集中在一處
這使得NotebookLM成為企業知識管理的理想選擇，幫助團隊更高效地共享資訊和協作。
生活應用：家庭電子設備說明書管理
除了工作場景，NotebookLM在日常生活中也有實用價值。例如，你可以創建一個家庭電子設備說明書筆記本：
收集家中所有電子設備的說明書PDF
上傳到同一個NotebookLM筆記本
當設備出現問題時（如除濕機紅燈閃爍），直接向AI提問
立即獲得準確解答，無需翻閱厚重的說明書
這種應用大大簡化了家庭設備的維護和故障排除。
為什麼現在就應該學習NotebookLM？
隨著AI技術的快速發展，掌握NotebookLM不僅能提高個人工作效率，還能在職場中獲得競爭優勢：
節省80%的文檔處理時間：將原本需要數小時的工作縮短至幾分鐘
提升內容質量：生成專業的報告、簡報和圖表
增強知識管理：更有效地組織和共享團隊知識
降低語言障礙：輕鬆處理外語文檔
最重要的是，NotebookLM的許多高級功能（如資訊圖表、簡報）目前正處於Beta測試階段，免費提供使用，現在學習和使用是最佳時機。
不要讓文檔處理繼續成為你工作中的負擔。立即加入「AI超效文檔助手-NotebookLM × Gamma × Napkin 全攻略」這門課程學習，手把手掌握NotebookLM的全面應用，讓你的工作效率和成果品質都能提升到一個新的高度。
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