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OpenAI 開發的大型語言模型對話工具，可進行文字生成、問答、摘要與程式輔助，廣泛應用於辦公自動化與創意協作。
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大型語言模型(LLM)課程認證
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這堂入門微學習課程說明大型語言模型 (LLM) 的定義與用途，以及如何調整提示來提高 LLM 成效。這堂課程也會介紹多項 Google 工具，協助您自行開發生成式 AI 應用程式。
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課程目標：
● 定義大型語言模型 (LLM)
● 說明 LLM 的用途
● 解釋「提示調整」
● 介紹 Google 的生成式 AI 開發工具
Google
Generative AI Studio
線上課程約8小時
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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課程目標：
● 說明 Generative AI Studio 的功能。
● 介紹 Generative AI Studio 的選項。
● 使用 Generative AI 語言工具。
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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)
生成式 AI 技術開發技能證書
AWS 為協助個人突破職涯新價值，推出「AI 人才就緒計畫 」(AI-Ready Talent Development Program)，針對不同角色免費提供系列生成式 AI 課程、專業 AI 認證備考資源、AWS 生成式 AI 服務試用，更進一步協助您取得 AI 認證！
學習本課程，您將能了解提示工程、檢索增強生成與微調的最佳實踐、掌握生成式 AI 端到端流程建溝以及驅動 AI 流程須考量的數據、儲存與運算等基礎架構。還能進一步了解如何將 AWS生成式AI服務應用在實際營運情境。
AWS
Generative AI Explorer - Vertex AI
線上課程約8小時
The Generative AI Explorer - Vertex Quest is a collection of labs on how to use Generative AI on Google Cloud. Through the labs, you will learn about how to use the models in the Vertex AI PaLM API family, including text-bison, chat-bison, and textembedding-gecko. You will also learn about prompt design, best practices, and how it can be used for ideation, text classification, text extraction, text summarization, and more. You will also learn how to tune a foundation model by training it via Vertex AI custom training and deploy it to a Vertex AI endpoint
Google
程式語言 (C/Python)
TQC+ 程式語言C認證之測驗對象，為從事軟體設計相關工作1至2年之社會人士，或是受過軟體設計領域之專業訓練，欲進入該領域就職之人員。
TQC+ 程式語言Python 3認證之測驗對象，為從事軟體設計相關工作1至2年之社會人士，或是受過軟體設計領域之專業訓練，欲進入該領域就職之人員。
學科技能規範：無技能規範
術科技能規範：
1. 基本程式設計
2. 選擇敘述
3. 迴圈敘述
4. 進階控制流程
5. 函式（Function）
6. 串列（List）的運作（一維、二維以及多維）
7. 數組（Tuple）、集合（Set）以及詞典（Dictionary）
8. 字串（String）的運作
9. 檔案與異常處理
財團法人中華民國電腦技能基金會
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ChatGPT可以產生流程圖嗎？用Excalidraw和ChatGPT快速搞定
面對複雜的活動企劃或行政流程時，往往不能只靠文字或口頭說明。這時，利用流程圖來視覺化資訊成為提升溝通效果的最佳解方。本文解析如何結合「ChatGPT」與「Excalidraw」，從文字、Mermaid語法到圖表，快速產製出結構清晰、專業美觀的流程圖，輕鬆應對各種工作需求。本文節錄自《30個必學的AI行政工作術》。
文／賴彥廷
本文目錄（點擊可快速前往）
Excalidraw＋ChatGPT快速產製流程圖【STEP 1】快速掌握Excalidraw的使用方式使用Excalidraw將文字轉為流程圖【STEP 2】ChatGPT改寫語法【STEP 3】快速產出流程圖【STEP 4】調整與匯出Excalidraw實際成果展示【升級技巧1】善用資料庫與範本功能【升級技巧2】開啟即時協作模式
你是否遇過這樣的情況？同事在會議上介紹一個即將舉行的活動企劃，雖然他講得滔滔不絕，大家還是難以掌握活動全貌和階段任務。又或者，遇到報帳、請款這類較繁瑣的行政事務時，因為不熟悉流程，常常要多次詢問負責的人，耗費大量的時間。
這些讓人摸不著頭緒的狀況，往往是因為僅靠文字或口頭說明，無法讓他人迅速理解。此時若能將資訊視覺化，就能順利提升溝通效率，而「流程圖」就是職場中最常用的視覺化工具之一。
儘管流程圖常見且實用，但是想將一個活動企劃或是行政流程改寫為流程圖，卻不是一件容易的事！我們需要先在腦內消化眾多資訊，再思考如何拆解與表達，接著用手動繪圖，一來一往會耗費許多時間和精力。
如果有一款工具能將文字敘述快速轉換成簡潔明瞭的流程圖，那該有多好！
Excalidraw＋ChatGPT快速產製流程圖
「Excalidraw」是一款線上製圖工具，除了提供各式便利的圖表繪製功能，更重要的是，透過AI的輔助，可以快速將文字內容轉換成邏輯清晰的流程圖，對於展示活動企劃、產品研發、專案管理等工作的「流程」與「步驟」都非常有幫助。
接著將介紹如何運用「Excalidraw」搭配「ChatGPT」，根據各種工作需求，快速產出流程圖。
【STEP 1】快速掌握Excalidraw的使用方式
Excalidraw是一款免費開源、容易上手的圖表繪製工具，特別適合用於繪製流程圖與架構圖。無需安裝程式，在瀏覽器上開啟即可使用。
先進入Excalidraw的官方網站：https://excalidraw.com/
使用介面非常單純，畫面上空白的區域就是讓我們繪製與編輯圖表的白板，而透過畫面上方的「工作列」，即可加入文字、線條、箭號等流程圖常用的元素，也可以插入圖片輔助說明。
AI自動繪製流程圖的功能則是包含在工具列的「更多工具」功能中。開啟後，將有幾種模式可以選擇：
文字轉圖表：透過簡單的描述，讓AI迅速將文字轉為流程圖。
Mermaid：Mermaid是一種專門處理圖表設計的語法，適用於流程圖、甘特圖、心智圖等圖表，Mermaid能以文字的方式清楚定義圖表內的文字、節點、連線方式等元素如何組裝，我們不必手動處理每個細節。
線框稿轉為程式碼：線框稿（Wireframe）是一種網頁設計或應用程式開發的草稿，用於表達產品的設計邏輯或排版架構。此功能多用於軟體研發相關的工作，此處不贅述。
實際應用時，「文字轉圖表」可以將我們口語化的敘述改寫為流程圖，便利又實用。但是根據經驗，遇到複雜的程序偶而會出現誤判（例如漏掉某個步驟）。此時改為使用「Mermaid」功能，即可精準針對需求製作流程圖。
使用Excalidraw將文字轉為流程圖
圖／商周出版提供
到這裡你可能會心生疑問：為了畫張流程圖還得花時間學習Mermaid語法怎麼寫，不是搬磚頭砸自己的腳嗎？
別擔心，這個問題全部交給ChatGPT！
【STEP 2】ChatGPT改寫語法
現在我們切換到ChatGPT，請它將文字轉成結構性的綱要，並用Mermaid語法規劃流程圖的細節。
為了讓ChatGPT的回答內容更加精準，可以在指令中善用兩個技巧：
請AI根據資料提取「流程重點」或是「關鍵步驟」。
限制以Mermaid語法輸出。
舉例來說，現在公司要辦理一場商業茶會，同事在會議上說明了籌備流程，我們可以將隨手寫下的內容直接丟給ChatGPT處理，輸入指令如下：
請根據以下活動說明提取流程重點，以Mermaid語法清晰呈現整個活動的流程。
活動說明：
最近公司準備推廣新型的雲端服務，總經理決定舉辦一場茶會，邀請潛在客戶參加。關於地點，我先呈報上次合作過的會議中心，如果總經理不滿意，我們再討論其他適合的地點，直到總經理說ok，再來預約，同時，也要聯繫外燴公司準備點心及茶飲。現在要分工處理茶會當天的幾個工作項目：邀請嘉賓、邀請媒體單位、預先準備新聞稿、安排支援人力。另外，在茶會結束前，大家互相提醒一下，別忘了拿出送給來賓的宣傳手冊。
ChatGPT回答：
graph TD
A [開始準備] --> B [報告會議中心選項]
B --> C {總經理是否滿意}
C --> |不滿意| D [討論其他地點]
D --> C
C --> |滿意| E [預約會議中心]
E --> F [聯繫外燴公司準備點心及茶飲]
A --> G [茶會當天準備]
G --> H [邀請嘉賓]
G --> I [邀請媒體單位]
G --> J [準備新聞稿]
G --> K [安排支援人力]
G --> L [茶會結束前確認宣傳手冊]
L --> M [活動結束]
上面的英文字母、箭號、括弧等符號就是Mermaid語法。請連帶其他文字內容，全部複製貼上到Excalidraw。
這個方法的優點是，我們不必絞盡腦汁思索該如何將文字轉為流程圖，用口語化的描述，甚至有點凌亂的隨手筆記，都能直接丟給ChatGPT，讓AI整理成清晰的架構。
【STEP 3】快速產出流程圖
接著再回到Excalidraw，開啟「Mermaid」功能，輸入上一步驟ChatGPT生成的內容後，右側「預覽」（Preview）視窗就會出現AI自動生成的流程圖，接著點選「插入」（Insert）來編輯圖表細節。
【STEP 4】調整與匯出
我們可以將AI生成的流程圖當作基礎，繼續調整內容或是進行美編。
例如，使用工具列的「繪圖」（Draw）添加手繪風格的圖案，或是用「插入圖片」（Insert Image）上傳輔助說明的照片。當然，我們也能自由切換流程圖內的文字字型、顏色、對齊方式等美編設計。
完成後，點選畫面上方的「設定」就能匯出這張精美的流程圖囉！
Excalidraw實際成果展示
圖／商周出版提供
所謂「一圖勝千言」，流程圖透過簡單的關鍵字、幾組線條就能說明一切。更棒的是，如今有了AI幫忙，想繪製一張專業的流程圖，彈指之間就能完成！
【升級技巧1】善用資料庫與範本功能
如果我們在工作中設計出一個獨特且實用的流程圖，希望未來還能繼續使用，只需要對著流程圖按右鍵「加入資料庫」，即可將這次的設計儲存到個人資料庫中。下次遇到同類型工作時便能直接取用。
更棒的是，我們還可以在「資料庫」裡面瀏覽各式各樣的美編素材、插畫圖樣，甚至是其他人設計的圖表模板，還能套用到自己的作品中。藉由這些資源，作品的視覺效果將會更豐富多彩。
【升級技巧2】開啟即時協作模式
如果需要與同事一邊討論一邊修改流程圖，可以點選畫面上方的「共享」按鈕，分享網址，就能立刻多人連線、共同編輯。
節錄自：商周出版《30個必學的AI行政工作術：搞定會議、行程、簡報、文書、圖表、影音、資料庫，事半功倍，準時下班！》／賴彥廷 著
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ChatGPT可以產生流程圖嗎？用Excalidraw和ChatGPT快速搞定
面對複雜的活動企劃或行政流程時，往往不能只靠文字或口頭說明。這時，利用流程圖來視覺化資訊成為提升溝通效果的最佳解方。本文解析如何結合「ChatGPT」與「Excalidraw」，從文字、Mermaid語法到圖表，快速產製出結構清晰、專業美觀的流程圖，輕鬆應對各種工作需求。
看全文 >> https://blog.104.com.tw/chatgpt-flowchart/?utm_source=104nabi&utm_medium=aiclassroom
ChatGPT × Excel 教學｜AI 取代資料苦工
我得先承認，第一次看到有人用 ChatGPT 處理 Excel 的時候，我心裡是質疑的。
那時候是 2023 年初，一個朋友在電商公司當行銷，她說她現在每天都「跟 GPT 一起做表」。我當時想，這不就是噱頭嗎？Excel 不就是公式跟樞紐？需要動到 AI？直到她打開螢幕給我看——她把一份 8000 列的客戶評論貼進去，請 ChatGPT 幫她分類情緒、抽關鍵詞、產出洞察，五分鐘搞定她以前要做兩天的事。
那一刻我才意識到，chatgpt excel自動化、chatgpt × excel 自動化工作聖經、python excel 自動化、python excel自動化這些關鍵字背後，是真的在改寫白領的工作流程。
戰國策集團累積 26+ 年企業服務資歷，協助多家企業導入 AI × Excel 工作流自動化。這篇我就用過去兩年實際在客戶端碰到的場景，帶你看「ChatGPT × Excel」到底怎麼用、什麼能做、什麼不能做。
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【一、ChatGPT × Excel 為什麼是 2026 年最強組合】
ChatGPT 強在「理解語言、生成內容」，Excel 強在「結構化資料、計算」。這兩個工具的「強項」剛好補對方的「弱項」。
舉一個最直接的例子。你有一份 500 個客戶名單，每筆都有「公司名稱」跟「業務員寫的拜訪備註」。你想分類：哪些是 A 級客戶、哪些是 B 級、哪些根本不會成交。傳統做法，業務主管要花一週逐筆讀；用 ChatGPT，你給它判斷標準，10 分鐘自動分完。
但 ChatGPT 本身不太懂試算表結構，它要靠 Excel 提供「結構化的輸入」，再把回應「結構化地寫回」Excel。這就是為什麼 chatgpt × excel 自動化工作聖經這個關鍵字在 2024 年下半年突然爆紅——大家發現中間需要一條「橋」。
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【二、三種接法：從零程式到工程師級】
ChatGPT 接 Excel 大致有三種接法，難度跟彈性遞增。
第一種，最簡單，用 ChatGPT 官方的「Advanced Data Analysis」（以前叫 Code Interpreter）。把 Excel 直接拖進對話框，請它幫你分析、產圖、寫總結。零門檻、零程式，缺點是檔案大會變慢、無法重複跑、資料安全度低。
第二種，用 Excel 內建的 LABS.GENERATIVEAI 函數，或安裝 GPT for Excel、Numerous AI 之類的外掛。在儲存格直接打 =GPT("分析這個客戶評論") 就能讓 AI 處理整欄資料。這種做法適合「重複性的欄位處理」，例如分類、翻譯、抽關鍵字，是目前 chatgpt excel自動化最主流的用法。
第三種，最強大，用 Python 寫 OpenAI API + openpyxl/pandas 自動化腳本。這就是 python excel 自動化、python excel自動化關鍵字代表的領域，可以做「每天凌晨自動讀 Excel、丟給 GPT、寫回 Excel、寄報表給老闆」的完整 workflow。需要程式能力，但天花板極高。
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【三、實戰場景：哪些工作 AI 真的能取代】
很多人問我「AI 到底能取代哪些 Excel 工作？」我整理出最常見、ROI 最高的場景。
客戶分類與評分。把客戶名單、拜訪紀錄、消費紀錄餵給 ChatGPT，讓它依你訂的標準（如成交意願、客戶價值）打分。這在 B2B 業務團隊省下大量時間。
文本分類與情緒分析。客服客訴單、官網表單、Google 評論、Facebook 留言，丟給 ChatGPT 自動分類（產品問題 / 物流問題 / 客服問題）、自動打情緒分。
資料清洗與標準化。「台北市信義區」、「臺北信義」、「Taipei Xinyi District」全部是同一個地方，ChatGPT 能幫你統一格式。
翻譯與多語版本。產品描述、客服訊息、Email，整欄丟給 AI 翻成日文 / 英文 / 越南文。
報告自動撰寫。把當月關鍵數字丟給 GPT，請它寫一段給老闆看的執行摘要。一週寫一次的人會驚訝它寫得多像你。
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【四、那些 AI 真的不會做的事】
但別被網路上「ChatGPT 取代會計」之類的話術騙了。AI 在 Excel 場景有明顯的限制。
精準的數字計算它不擅長。同一條公式，AI 偶爾會給你錯的答案，這不是它的強項。真的要算數字，請用 Excel 函數、Python 或 SQL。
需要 100% 準確的法規 / 合約場景。GPT 會幻覺，可能編出不存在的條款。任何「錯一個字就要負法律責任」的內容，必須有人最後把關。
跨檔案、跨系統的整合，AI 本身做不到。它是「會回答的人」，不是「會跑流程的人」。要做整合一定要搭配 n8n、make.com 或 Python。
判斷涉及公司內部知識的事情。GPT 不知道你公司有哪些產品、哪個業務員擅長什麼，要先用 RAG 或 fine-tune 把公司知識餵給它。
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【五、Python Excel 自動化要不要學】
python excel自動化是這兩年最熱門的學習主題之一，但要不要學取決於你的角色。
如果你是業務、行銷、HR、行政，講真的，先不用學 Python。先把 make.com、n8n、GPT for Excel 這些零程式工具用熟，效益最高。
如果你是會計、財務、資料分析師，建議學一點 Python（特別是 pandas 跟 openpyxl）。因為你經常要處理大資料、跨系統，Excel 內建工具有時候真的卡。
如果你是 IT、工程師，Python + OpenAI API + Excel 幾乎是必備技能組合，2026 年起這在企業內幾乎是標配。
順帶一提，不會 Python 也沒關係，現在用 ChatGPT 寫 Python 腳本越來越方便，我有客戶完全不懂程式，只靠跟 GPT 對話，就把整套月報自動化做出來。
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【六、企業導入 ChatGPT × Excel 的踩雷區】
我們協助客戶導入時，最常見的踩雷大概有幾個。
第一個是「沒設定資料邊界」。把客戶資料、員工薪資、商業機密直接丟去 OpenAI 公開 API，這在歐洲與台灣個資法都會有問題。建議用 Azure OpenAI、企業版 ChatGPT，或對敏感欄位先去識別化。
第二個是「沒人做 Prompt 維護」。GPT 的回答很依賴 Prompt 設計，但很多公司導入後沒人負責持續優化 Prompt，三個月後回應品質下降也沒人發現。
第三個是「以為買了就會用」。GPT for Excel 之類的工具買來放著沒人會用，跟其他軟體一樣會被閒置。一定要有人扮演「內部佈道者」，把場景示範給其他同仁看。
第四個是「沒做 ROI 追蹤」。導入前後省了多少工時、增加了多少準確度，沒有量測就無法說服老闆繼續投資。
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【七、常見問題 FAQ】
Q1：ChatGPT × Excel 跟 Microsoft Copilot 有什麼不同？
A1：Copilot 是微軟官方深度整合進 Office 的版本，互動最自然但要 M365 商業授權；ChatGPT × Excel（透過外掛或 API）彈性更高、可選擇不同 AI 模型，且通常更便宜。
Q2：用 GPT for Excel 安全嗎？
A2：用付費的 OpenAI API 不會被拿去訓練模型，但資料仍會經過 OpenAI 伺服器。極敏感資料建議用 Azure OpenAI 或本地端模型（如 Llama 3、Qwen）。
Q3：我完全不會程式，能做 chatgpt excel自動化嗎？
A3：可以。安裝 GPT for Excel、Numerous AI、或用 ChatGPT 官方檔案上傳功能，這些都不需要寫程式。
Q4：python excel 自動化要學多久？
A4：如果只用 pandas + openpyxl + OpenAI API 處理常見場景，認真學一個月就能做出實用腳本。要做進階自動化大概要 3 到 6 個月。
Q5：ChatGPT 處理大檔案會不會超 token 上限？
A5：會。建議用「分段處理 + 摘要彙整」的策略，或用 Claude 200K context、GPT-4o long context 等大上限模型，或先用 Python 切資料再丟 AI。
Q6：chatgpt × excel 自動化工作聖經真的能取代資料分析師嗎？
A6：取代部分重複工作沒問題，但需要深度分析、跨領域判斷、與管理層溝通的工作，AI 短期內無法取代。AI 更像是讓分析師效率變 3 到 5 倍的助理。
Q7：Excel 跟 Google Sheet 哪個比較適合接 AI？
A7：兩邊都能接。Excel 走 GPT for Excel、Python；Google Sheet 走 Apps Script + OpenAI API，或用 SheetGPT。功能性差不多，選你公司主力工具即可。
Q8：AI 寫的 Excel 公式可靠嗎？
A8：簡單公式很可靠，複雜公式建議測試後使用。GPT 偶爾會寫出「看起來對、實際算錯」的公式，務必抽樣驗證。
Q9：戰國策提供 ChatGPT × Excel 導入服務嗎？
A9：提供。我們從場景盤點、Prompt 設計、Excel + AI workflow 建置、Python 自動化腳本到後續 ROI 追蹤都有完整服務。
Q10：每月導入成本大概多少？
A10：小型場景（單一部門、500 列以內資料）每月 API 費用約 1,000 到 5,000 元；中型企業每月 1 到 5 萬元；大型導入再依資料量增加。建議先做 PoC 估算。
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【ChatGPT當機】除了ChatGPT還有哪些生成式AI？16種AI工具應用解析，4步驟學會關鍵能力
生成式AI除了ChatGPT，你還用過哪些？本文解析4大領域、16種AI工具特性，包括：Copilot、Perplexity、Claude等等，專家也提醒千萬別完全依賴AI、失去自主思考能力，4步驟帶你了解如何正確運用AI工具，建立解決問題的思考框架！
編按：ChatGPT在台灣時間7月16日上午再傳大當機，網頁、APP版都出現異常，用戶除分享當機災情，也尋找替代工具，本文分享除了ChatGPT，還有哪些生成式AI工具！
文／ 張可佳（Claire Chang）
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16種生成式AI工具4大領域應用文本生成（LLM）工具影像／影片生成（Text-to-Image）工具音樂／聲音生成工具程式碼生成工具生成式AI的正確／不正確使用範例正確使用AI的例子：輔助學習不正確使用AI的例子：完全依賴翻譯工具4步驟用ChatGPT訓練解決問題的思考框架1. 明確定義問題與期待結果2. 重視問答過程並在過程中做思考3. 根據反饋一步一步探索你要的目標4. 快速測試及驗證回應
16種生成式AI工具4大領域應用
在生成式AI的世界裡，許多人可能首先想到的是OpenAI的ChatGPT。然而，生成式AI的應用範圍遠不止於此，涵蓋了從文本生成到圖片、影像、音樂、語音生成，甚至程式碼生成的多個領域。以下是一些主要的生成式AI工具，介紹它們在不同領域的應用。
文本生成（LLM）工具
1. OpenAI的ChatGPT
網址：https://chatgpt.com/
最受歡迎的文本生成模型之一，能夠回答問題、撰寫文章、生成對話等。
2. Google的Gemini
網址：https://gemini.google.com/app
能夠同時理解文本、影像、音訊和影片，這使其能夠更全面地處理和生成資訊，適用於各種複雜任務。
3. 微軟的Copilot
網址：https://copilot.microsoft.com/
整合Microsoft 365應用程式，幫助用戶自動化任務、生成內容和分析資料，提升工作效率。
4. Anthropic的Claude
網址：https://claude.ai/
超大的上下文窗口，可處理長的文本資料。
5. Perplexity
網址：https://www.perplexity.ai
與傳統搜尋引擎不同，Perplexity AI提供單一的、全面的答案，概括了所有需要知道的資訊。
6. Felo Search
網址：https://felo.ai/search
支持多語言搜尋，能夠自動翻譯搜尋結果，消除語言障礙，使用戶能夠訪問全球資料。搜尋結果是從網際網路上即時獲取的，確保資訊的最新性和準確性。
影像／影片生成（Text-to-Image）工具
1. Meshy
網址：https://www.meshy.ai/
從文本或影像創建3D建模檔案，從而加速3D建模的流程
2. Midjourney
網址：https://www.midjourney.com/
以創作高品質影像而著稱，適合藝術家和設計師使用。
3. Stable diffusion
網址：https://stability.ai/stable-diffusion
開源社群網址：https://civitai.com/
開源的影像生成模型，提供靈活且可自定義的生成過程。並有著豐富的開源模型社群，有豐富的免費模型與外掛可供嘗試使用。
4. Kling
網址：https://klingai.com/
影片及圖片生成的大模型，能更輕鬆地完成藝術影片創作。
音樂／聲音生成工具
1. Suno
網址：https://suno.com/
音樂生成AI工具。使用者只需要輸入歌詞，就可以在短時間內自動完成作曲、編曲及演唱。
2. Steve AI
網址：https://www.steve.ai/
專門用於生成音樂和聲音效果，適合影片和遊戲設計。
3. AudioCraft
網址：https://audiocraft.metademolab.com/
Meta開發的音樂生成工具，能創作高品質的音樂片段。
程式碼生成工具
1. Github的Copilot
網址：https://github.com/features/copilot
與Visual Studio Code整合的程式碼輔助工具，能夠即時補全程式碼。
2. Cursor
網址：https://www.cursor.com/
使用GPT-4，在一種新型編輯器中撰寫、編輯的程式碼。
3. Cosine AI
網址：https://cosine.sh/genie
推出了Genie，自稱全球最優秀的AI軟體工程師。
生成式AI的正確／不正確使用範例
筆者在撰寫此書籍時，為了更深入了解各行各業中人們使用生成式AI的情況，訪談了20餘位不同行業和角色的職場菁英。
其中，來自5IN實驗教育機構的李有誠博士，身處教育界，對生成式AI的影響有深刻見解。他認為生成式AI是一種革命性的技術，不僅改變了知識的傳遞方式，更可能重塑人類社會的結構。
李博士強調，生成式AI的強大之處在於其能在短時間內處理和生成海量數據與資料，超越人類能接受、理解和消化的能力。這種能力有可能引發許多職位、人類角色、認知和信念的興起與消失，導致社會結構的快速變動，也因此導致現代人們容易自我定位錯亂，迷失自我。
為了應對這種變動，他認為教育的核心任務應該是幫助學生進行自我探索與定位，探索自我價值觀，建立自我人格。人的想法和人格並非純粹內生，而是受到外部環境和參考資料的影響而形成。只有當學生能夠更快地了解自己與環境時，才能更有效地適應這些變化。
因此，社會對教育的觀念也需要隨之改變，應更加重視思考能力和人文素養的培養，而非僅僅追求分數或知識的學習。建立解決問題的思考框架，而非僅依賴AI提供的知識，將成為未來AI時代最重要的軟實力。
他也提及我們應謹慎使用AI功能，以確保能從中受益而不是依賴。
正確使用AI的例子：輔助學習
在完成英文創意寫作後，可以使用AI工具（如Grammarly、ChatGPT）來檢查文法錯誤。這種使用方式能夠幫助學生識別和理解自己在語言使用上的錯誤，進一步辨認出自己需要調整的地方，提高語言能力。學生完成寫作後，將其提交給AI 檢查，然後將AI指出的錯誤列出並理解這些錯誤的原因，再進一步請教師解釋和指導。接下來，學生按照對自己現況能力的新了解而更有針對性的進行下一步的成長，方能達到提高能力的目標。
正確使用AI－輔助學習指令：
請檢查這篇英文文章的文法錯誤，並列出有哪些錯誤及其原因。我想學習並了解我的寫作問題，從而改進我的英文能力。以下是我的文章內容：[ 在此貼上文章內容]
不正確使用AI的例子：完全依賴翻譯工具
在創意寫作時，直接使用Google翻譯將中文文本轉換為英文，然後將這些翻譯結果提交作為作業。這種做法完全沒有涉及到發自於學生本身的任何自主思考，錯失了練習英文的機會，沒有達到學習的目的，反而浪費了時間和資源，變成老師根本就是批改電腦生成內容的滑稽景象，也可能誤創造出學生有在學習的假象。
不正確使用AI－完全依賴工具：
我有一篇中文文章，請你將其翻譯成英文，並確保翻譯後的結果看起來像是創意寫作，能直接提交作為作業。以下是文章內容：[ 在此貼上文章內容]
4步驟用ChatGPT訓練解決問題的思考框架
從上面的範例我們可以知道，我們並不是要完全依賴AI替我們工作，而是將其視為一個強大的輔助工具，在我們的指導下，共同完成目標。我們可以將AI視為自己的下屬，而自己則是主管，負責引導、審視並做出最終決策。
1. 明確定義問題與期待結果
首先，我們需要清晰地定義問題，了解自己想獲得的結果，並附上相關參考資訊，為AI提供明確的指示。就像一位主管在下達任務時，需要讓下屬明確理解工作要求和目標。這樣，AI才能根據我們的指引生成符合預期的結果。
【市場分析報告】指令範例：
我需要生成一份有關市場分析的報告，目標是瞭解我們的新產品在台灣不同市場中的潛力。產品資訊：辣木籽（維持健康 促進新陳代謝 調節生理機能），印度稱其為【奇蹟之樹】，來自印度的超級食物，風靡全球 營養價值高
2. 重視問答過程並在過程中做思考
在這個過程中，我們扮演的角色不僅僅是提出問題，更重要的是評估AI的回應。當AI生成回應後，我們需要像主管審閱報告一樣，仔細檢查其中的邏輯和合理性。對於發現的任何不合理之處，我們要進一步探詢或查證，確保最終的結果是準確可靠的。
【客群分析】指令範例：
以這三種不同客群來說，在行銷包裝上分別要注意什麼？中老年人、關注健康的年輕專業人士、重視養生的族群
3. 根據反饋一步一步探索你要的目標
此外，我們應該善用AI提供的反饋，逐步逼近我們的最終目標。這就像在管理一個專案時，我們根據進展情況進行調整和最佳化，最終達成預期的成果。這種持續的互動和調整，是確保AI能夠有效協助我們解決問題的關鍵。
【行銷策略】指令範例：
有沒有一種行銷可同時打中這三種族群？
4. 快速測試及驗證回應
在利用AI解決問題的過程中，我們需要對AI回應的內容進行驗證。透過一來一回的過程，我們能從中學習到我們原本不知道的東西，並產生最終品質更好的結果。這不僅能提高我們的工作效率，也能讓我們從過程中學習，增強我們處理跨領域問題的能力，讓我們透過AI來提升工作能力及效率。
【行銷管道】指令範例：
中老年使用部落客推薦會有用嗎？有推薦管道嗎？
這時我們就可以去Google搜尋其他保健食品與醫生或健康專家合作做推薦的案例（可以使用Perplexity或Felo Search去搜尋相關文章），並評估可行性和過往的成效。我們可以將搜尋到的資料再貼回ChatGPT，幫助ChatGPT有更多符合我們需求的相關知識，並提供更好的後續回應。
節錄自：博碩文化《AI職場超神助手：ChatGPT與生成式AI一鍵搞定工作難題／張可佳（Claire Chang） 著 》
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OpenAI員工教你用AI！6招讓ChatGPT變更聰明
OpenAI員工分享6個方法，讓你使用AI聊天機器人ChatGPT時能夠獲得更好的成果。包括問困難問題、設定專家角色、以及定期檢查記憶庫等6大心法，透過聰明提問，讓ChatGPT給出專業洞見。
文／樂羽嘉編譯 由天下雜誌授權轉載
本文目錄：6招讓ChatGPT更聰明（點擊可快速前往）
一、問困難的問題二、告訴ChatGPT要扮演什麼角色三、定期檢查ChatGPT的記憶內容四、要ChatGPT幫你改善提示句五、切換人格模式六、定期重新測試任務、對模型做壓力測試
OpenAI員工最近分享6個撇步，讓你使用AI聊天機器人ChatGPT時能夠獲得更好的成果。
後訓練研究主管克莉絲汀那・金（Christina Kim）和模型行為產品經理人羅馬紐克（Laurentia Romaniuk）在星期三上架的播客節目《The OpenAI Podcast》分享這6個技巧。
一、問困難的問題
金表示，用戶應該丟給ChatGPT「更困難的問題」，好讓ChatGPT自己決定要思考多深入。問題愈難，推理愈深入。
例如，如果你只問ChatGPT「什麼是具身智慧」（embodied intelligence），它會給你簡單清楚的回答。
但若你想理解背後技術原理，詢問「機器人怎麼即時融合視覺、聲音、觸覺與回饋訊號？」ChatGPT的模型會馬上切換檔位，開始談多模態感測融合、專用編碼器、跨模態對齊等，從碩士到博士初階程度的資訊。
二、告訴ChatGPT要扮演什麼角色
羅馬紐克分享，她的生化博士兄弟曾抱怨ChatGPT Pro回答只有大學程度，羅馬紐克於是要他指定ChatGPT的職位或專業。他決定讓模型扮演「前沿研究者」，結果模型給出的洞見竟然跟他實驗室兩週前的突破幾乎一樣。
《商業內幕》年輕記者李瓊名（Lee Chong Ming，音譯 ）也依樣畫葫蘆，要求ChatGPT扮演「像侍酒師一樣研究咖啡的咖啡師」，來解釋他的咖啡偏好，也就是為什麼他喜歡卡布奇諾勝過拿鐵。
他自己的解釋是「卡布奇諾味道比較濃，沒那麼奶，」ChatGPT則給了專業回答：卡布奇諾上層輕盈、下層濃密，奶泡會抬升濃縮咖啡的風味，拿鐵口感則比較絲滑均一，牛奶把濃縮咖啡揉開，使風味更柔順，讓李瓊名以後可以用比較專業的說法解釋他的偏好。
三、定期檢查ChatGPT的記憶內容
羅馬紐克說，記憶是ChatGPT的強項之一，使它能推測使用者真正想問什麼，或主動提供你可能需要的資訊。
但要保持掌控權，你就必須定期稽核它記住了什麼。不想讓它記住的就刪掉，也可以暫時關閉記憶功能。
李瓊名一直有在做這件事。他不會關記憶，因為大多數資訊未來都用得到，但他會清掉無用的聊天，避免干擾模型的理解。
效果很顯著，現在ChatGPT知道他都在白天訪問AI創業者，晚上為了Hyrox運動競賽訓練好幾個小時，回答內容也會依情境調整。
四、要ChatGPT幫你改善提示句
金說，用戶可以直接請ChatGPT幫忙改善提示句。
像李瓊名需要理解「自由電子雷射」（free-electron lasers）這項半導體製程的關鍵技術之一，他不確定從何問起，就請ChatGPT幫忙。
ChatGPT則提出一連串「高槓桿問題」，從基礎到研究等級逐層分類，讓他知道該用什麼框架來理解技術，對沒有技術背景的人來說非常有用，等於是在教他怎麼更聰明地問問題。
五、切換人格模式
羅馬紐克經常切換不同的人格模式來測試效果，這也是她打造模型行為工作的一部分。
她數一數二喜歡的是「書呆子模式」，回應風格非常有探索性。
六、定期重新測試任務、對模型做壓力測試
羅曼紐克喜歡對模型做「壓力測試」，把它推到極限，看看功能是否進步。
她指出，一些現在做不到的事，也許三個月後就能做到，你可以一直不斷去玩、去嘗試。
李瓊名在學韓文時也不斷這樣測試，請ChatGPT分解文法、抽取詞彙、解釋句型。早期版本常抓錯單字、分不清書面語與口語，現在它已經能精準解析句子，區分一般正式句型和更有禮貌的句型，用初學者能理解的方式解釋文法。
（資料來源：商業內幕、CyberNews）
（原文標題：OpenAI員工：6招讓ChatGPT變聰明）
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ChatGPT Mega Prompt for Business：提升效率與創意的 AI 利器
現代商業講求效率與創意，如何快速生成高質量內容或優化流程成了企業成長的關鍵。《ChatGPT Mega Prompt for Business》正是解決這些痛點的 AI 工具，幫助企業善用 ChatGPT 提升產能、減少錯誤，從行銷文案到策略規劃，一站式滿足需求。這篇文章將深入解析其功能與應用範例，帶你探索如何透過這項技術在競爭中脫穎而出！
▍什麼是 ChatGPT Mega Prompt for Business？
簡單來說，ChatGPT Mega Prompt 是一種高度整合的 ChatGPT 提示語設計，專為商業應用打造。透過預先設計的模板，企業能快速生成所需的內容，例如行銷文案、產品描述、甚至是 SWOT 分析。其特色在於一次輸入多重指令，ChatGPT 能立即回應多樣化需求，節省大量溝通與調整時間。
▍ChatGPT Mega Prompt 的關鍵功能
● 多任務處理能力
利用 Mega Prompt，企業可以在單次對話中處理多種需求。例如：
● 語調與風格調整
ChatGPT 能根據指定的語調或品牌風格，調整生成的內容。例如，科技公司可以選擇專業而簡潔的語調，時尚品牌則偏向創意與趣味。
● 語言多樣性支援
對於跨國企業而言，Mega Prompt 能快速生成多語言內容，減少翻譯與校對時間。
● 快速迭代
即便初次輸出未達預期，調整 Prompt 後，AI 能立刻生成改良版本。
▍ChatGPT Mega Prompt 的商業優勢
● 節省時間與成本：減少重複性工作，降低人力資源需求。
● 提升內容品質：透過 AI 調整，生成與品牌一致的高質量內容。
● 強化競爭力：以更快的速度回應市場變化。
▍未來發展與潛力
隨著 ChatGPT 技術的進步，Mega Prompt 未來可能融入更多自動化工具，如結合數據分析、CRM 系統，甚至為用戶生成高度個性化的行銷建議。對於企業來說，這項技術不僅僅是輔助工具，更是全面提升營運效率的關鍵。
ChatGPT Mega Prompt for Business 是當前最值得商業應用探索的 AI 工具之一，能夠幫助企業提升效率、創造力與競爭力。如果你的企業正在尋求突破，不妨從設計一個專屬於你的 Mega Prompt 開始，讓 ChatGPT 成為你的最佳幫手！
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ChatGPT 應用技巧：運用 GPTs for Canva 提升設計效率
相信 ChatGPT跟Canva大家都很熟悉，但如果將ChatGPT結合Canva一起應用呢？多數情境下我們應該都是在Canva後台找尋自己想要的模板，包含規格、色系、應用場景…等，很多不同模板元素需求在我們腦中存在，而我們要慢慢在Canva中找出來。
但如果將腦海中的需求，轉換為文字，讓AI幫忙直接幫你找完模板並推薦給你，這個可行嗎？答案是Yes，目前在ChatGPT plus是可以做到的。
分享如何透過 ChatGPT 的GPTs套件將這兩者結合起來，只需要簡單的文字指令，就能推薦符合需求的設計模板，節省不少時間。對於需要設計圖卡內容的行銷夥伴，可以試一試～
本文重點：
一、什麼是 GPTs for Canva ？
二、如何在ChatGPT啟用GPTs for Canva
三、GPTs for Canva的應用場景
四、GPTs for Canva的使用技巧
五、GPTs for Canva 的限制與注意事項
六、GPTs for Canva的應用價值
完整內容 >> https://chengfengec.blogspot.com/2025/01/chatgpt-gpts-for-canva.html
LLM SEO與ChatGPT SEO入門：AEO答案引擎優化解析
上禮拜幫一家連鎖補習班上內部教育訓練課，投影片才放到第三頁，台下一位行銷主管就舉手打斷我：「老師，我上星期收到三份不同代理商的提案，一份主打SEO，一份主打GEO，一份主打AEO，還有一份說他們專門做LLM SEO，看起來都很像，到底哪個才是我真正該花錢的？」這個問題我這半年被問了不下十次，每次都要重新畫一次圖跟客戶解釋清楚。我平常的工作內容大概一半時間在處理客戶網站在Google的排名，另一半時間在研究客戶的品牌內容有沒有機會被ChatGPT、Perplexity這類工具引用回答，這幾個名詞之間的差異，幾乎每週都要重新解釋一次。這篇文章想用比較口語、比較貼近實際操作的方式，把這幾個容易搞混的概念講清楚，尤其是「seo geo是什麼」這個大家最常問的問題，還有「chatgpt seo」到底要從哪裡下手。
seo geo是什麼，先把地圖畫出來
如果把「讓潛在客戶找到你」這件事想成一張地圖，SEO、GEO、AEO、LLM SEO其實是同一張地圖上不同的路線，目的地都是「被找到、被推薦」，只是走的路徑跟服務的對象不一樣。我通常會這樣跟客戶拆解：
第一，傳統SEO，全名Search Engine Optimization，做的是針對Google這類搜尋引擎的網頁排名優化，核心邏輯是關鍵字、網站結構、外部連結、使用者體驗這些訊號，讓網站在搜尋結果頁面盡量排在前面，讓使用者點進去。
第二，GEO，全名Generative Engine Optimization，做的是針對生成式引擎的優化，包含ChatGPT搜尋功能、Google的AI Overview、Perplexity這類會直接生成一段整理好答案的工具，重點不再只是排名第幾，而是你的品牌內容有沒有機會被這些引擎讀進去、整理進答案裡。
第三，AEO，也就是答案引擎優化（Answer Engine Optimization），這個詞比較早出現在語音助理、智慧音箱的時代，例如使用者問Siri或Google助理某個問題，系統要從網路上找出一個最精準的答案唸出來，網站經營者要優化的就是「讓自己的內容成為那個被唸出來的答案」。現在AEO的概念已經延伸到所有會直接產生答案的場景，跟GEO的精神高度重疊，可以理解成GEO的前身，或是同一件事在不同階段的說法。這裡要特別澄清一下，答案引擎優化（AEO）這個縮寫在某些產業領域也被用來指自動化出口報關，跟本文討論的內容完全是兩回事，本文從頭到尾談的AEO都是指Answer Engine Optimization這個行銷優化的概念，跟報關流程無關。
第四，LLM SEO，指的是針對大型語言模型（Large Language Model）本身的優化，範圍比GEO更聚焦在ChatGPT、Claude、Gemini這類對話式AI，因為這些工具生成答案的方式跟搜尋引擎的生成式摘要又不太一樣，牽涉到模型訓練資料、即時檢索能力、品牌在網路上被提及的頻率跟語境，所以會被獨立拿出來討論。
簡單整理一下這四個詞的關係，可以這樣記，傳統SEO服務的對象是搜尋引擎的排名演算法，GEO服務的對象是各種生成式AI引擎，AEO服務的對象是直接輸出答案的系統，LLM SEO則是聚焦在ChatGPT等語言模型這個更具體的子集合。它們不是互相取代的關係，而是隨著使用者查資料的習慣從點連結變成直接看答案，優化的重點跟著往後延伸，四個詞常常同時出現在同一份策略裡面。
舉個實際會遇到的例子，假設有人想找「台北辦公室空間消毒服務」，如果他打開Google搜尋，看到的是一排網站連結，這時候比的是傳統SEO的排名；如果他改用ChatGPT或Google的AI Overview直接問「台北有哪些辦公室消毒服務推薦」，系統可能會直接整理出幾家業者的名稱跟特色給他看，這時候比的就是GEO跟LLM SEO；如果他是用語音助理隨口問「附近有沒有推薦的消毒公司」，系統唸出來的那個答案，背後就是AEO在處理的場景。同一個使用者，同一個需求，卻可能同時經過這三種不同的優化邏輯，這也是為什麼企業現在不太可能只靠單一種優化方式就把曝光顧好。
chatgpt seo怎麼做，跟傳統排名邏輯差在哪
很多客戶第一次聽到chatgpt seo，直覺反應是「那是不是把原本做SEO的關鍵字文章直接丟給ChatGPT就好」，但實務上兩者的運作邏輯真的不太一樣。Google傳統排名比較像是先把全世界的網頁分類編號，使用者輸入關鍵字之後，系統從龐大的索引裡挑出最相關、最權威的頁面排序給你選；而ChatGPT在回答問題時，很多時候是先用自己既有的知識生成一個答案架構，如果開啟了即時搜尋功能，才會再去抓幾個網頁來源做補充跟引用，換句話說，你的內容能不能「被引用進答案裡」，跟能不能「被抓取到、被判斷為可信來源」關係更大，而不只是關鍵字密度或版面排名。
根據我們實際操作客戶案例的經驗，chatgpt seo可以從幾個方向著手。
第一，內容要用清楚的問答結構呈現，把讀者可能會問的問題直接當成段落標題寫出來，段落開頭就給出明確結論，再補充說明跟數據，這種結構對語言模型抓取重點特別友善，因為模型在整理答案時，傾向直接擷取結構清楚、語意完整的段落。
第二，強化品牌在網路上被提及的一致性，包含官網、社群、新聞稿、第三方評論網站，因為語言模型判斷一個品牌或說法可不可信，很大程度來自於多個來源是不是講出一致的資訊，如果同樣的服務內容在不同地方寫法差異很大，反而會降低被引用的機會。
第三，善用結構化資料標記，例如常見問題、產品規格、評價分數等等，這些標記除了幫助傳統搜尋引擎理解頁面內容，也能讓生成式引擎更容易解析頁面的邏輯，轉換成答案的一部分。
第四，持續更新內容的時效性，尤其是價格、規格、法規這類容易變動的資訊，因為語言模型如果抓到過時資料，即使把你的品牌寫進答案裡，也可能是錯誤的版本，長期反而傷害信任度。
第五，定期檢查自己的品牌在ChatGPT、Perplexity這類工具裡實際被回答出來的內容，跟自己網站上寫的是否一致，如果發現系統引用的價格、服務項目或聯絡方式跟現況有落差，通常代表某個來源頁面資訊過舊或矛盾，需要回頭修正，這個檢查習慣跟以前做SEO時盯排名報表的邏輯很像，只是監測的對象換成了AI生成的答案內容。
我自己觀察到，很多企業想要同時把SEO、GEO、AEO、LLM SEO這幾件事都佈局起來，常常卡在人力跟專業分工上，畢竟每一項牽涉的技術細節跟需要監測的平台都不太一樣，這也正是戰國策SEO/GEO服務專門在處理的事情，把傳統排名優化跟生成式引擎、語言模型的曝光策略整合在同一套規劃裡面執行，客戶不需要自己拆成好幾個專案分別發包。
答案引擎優化（AEO）具體怎麼落地
前面提到答案引擎優化（AEO）的核心精神，是讓自己的內容有機會成為系統直接輸出的那個答案，實務上我會建議先從自己產業裡使用者最常問的問題清單著手，把這些問題一題一題整理成獨立段落，每個答案盡量控制在三到五句話之內，先講結論再補充理由，這種長度跟結構最容易被系統整段擷取。
再來是善用FAQ頁面跟結構化資料，很多語音助理跟答案引擎在讀取網頁時，會優先辨識標記過的問答內容，如果網站本身就有清楚標示的常見問題區塊，等於幫系統先做好一層篩選跟分類的工作。
另外，答案的來源可信度也很重要，同一個問題，如果能在官網、產業媒體、社群平台上都有一致且對應的說明，系統會更容易把某個品牌判定為該領域的權威來源，進而優先引用。這跟傳統SEO裡面強調外部連結、品牌權威的邏輯是相通的，只是呈現的載體從網頁排名變成了語音或文字答案。
我自己實際操作時，還會提醒客戶注意問句的多樣性，同一個需求，使用者可能會用很不一樣的方式發問，例如有人問「消毒服務費用」，有人問「辦公室除菌大概多少錢」，答案引擎優化（AEO）不是只針對一種標準問句寫一段答案就結束，而是要盡量涵蓋同一個意圖底下常見的幾種問法，這樣不管使用者實際輸入哪一種說法，系統都比較有機會對應到你準備好的內容。
常見問題
Q：做了chatgpt seo之後，一定會被ChatGPT引用嗎？
A：不會百分之百保證，因為語言模型的生成過程有一定的隨機性，而且不是每次提問都會啟動即時搜尋，但把內容結構、品牌一致性、時效性都做好，確實可以提高被抓取跟引用的機率，這跟傳統SEO一樣，是提高機率而不是保證結果。
Q：GEO跟AEO是不是同一件事，要分開做嗎？
A：兩者精神很接近，差別在於AEO的概念比較早出現在語音助理跟單一答案的情境，GEO則涵蓋更廣的生成式引擎生態，實務操作上很多做法是共用的，不需要完全切割成兩個獨立專案，但規劃時可以分別檢視不同平台的表現。
Q：中小企業有必要一次把SEO、GEO、AEO、LLM SEO都做齊嗎？
A：不一定要一次到位，可以先從既有SEO基礎補強內容結構跟問答格式開始，同時觀察自己產業的使用者查資料習慣有沒有明顯轉向AI工具，再決定資源怎麼分配，比較務實的做法是先盤點現況，再排優先順序。
Q：LLM SEO需要跟傳統SEO團隊分開找人做嗎？
A：不一定，很多基本功是共通的，例如內容品質、網站架構、品牌一致性，差異主要在監測工具跟部分內容呈現方式，由同一個團隊或同一個服務窗口整合處理，通常會比拆成兩批人馬各做各的更有效率，也比較不會出現說法不一致的狀況。
寫到這裡，回頭看SEO、GEO、AEO、LLM SEO這幾個詞，其實不用把它們當成互相競爭的技術，比較像是使用者查資料的管道從單純點連結，逐漸擴展到直接看AI生成的答案，企業的內容策略也跟著要涵蓋更多場景。戰國策集團在數位服務這個領域經營超過26年，服務過三萬多家企業客戶，這幾年也持續在跟著這些工具的變化調整操作方法，如果你正在思考自己的網站跟品牌內容要怎麼同時兼顧傳統排名跟AI引擎的曝光，歡迎找我們聊聊，一起盤點目前的狀況，規劃合適的優先順序。
如果想進一步了解SEO、GEO、AEO、LLM SEO要怎麼整合規劃，歡迎透過以下方式聯繫我們。
戰國策SEO/GEO服務
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ChatGPT Images 2.0上線，AI生成圖片變多強？
ChatGPT Images 2.0上線後，忍不住做一輪實測。
這次升級超有感：中文字型不會變亂碼，排版邏輯順很多，再也不是「乍看很美、細看想報警」的狀態。
試做了海報文宣、手繪塗鴉風、社群圖卡，還有不同尺寸版本，整體表現都比以往更好。
當然，AI依然不是許願池，如果有明確需求，提示詞怎麼寫還是很關鍵。尺寸、文字、風格、參考圖，精準一點都能避免大走鐘。
整理好的實測結果、提示詞5招、網路熱門手繪風提示詞詳見整理：
https://blog.104.com.tw/chatgpt-images-2-0-sop/?utm_source=104&utm_medium=104nabi_aiclassroom
這組圖也是ChatGPT製作的，大家覺得如何？
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