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指的是大型語言模型,透過大量文字資料訓練,能理解並生成自然語言內容。在職場上,這項技能能協助自動化文件撰寫、客服回覆、資料分析與語意理解,大幅提升工作效率與準確度。懂得操作和應用這類模型,對於行銷、客服、內容創作、研發等職務尤為重要,能為企業帶來競爭優勢。掌握相關技術,也代表具備跨領域整合與數位轉型的能力,未來職場競爭力將明顯提升。
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Dr. CLOUD

特別助理

05/25 08:30

導入龍蝦AI免用硬體,隨租隨用
《企業導入龍蝦 AI 的硬體盲點》
許多企業在導入開源 AI Agent 專案 OpenClaw(俗稱龍蝦 AI)時,常誤認為初期只要準備基本款電腦即可讓系統上線 。然而,個人測試與實際的企業級應用完全不同 。自架地端設備運行 AI,就像為了工廠用電而「自行購買發電機」。當 AI Agent 真正進入生產環境、需要 24 小時不間斷常駐執行工作流時,硬體負載與隨之而來的隱性維運成本便會急劇飆升 。
《併發任務的考驗:為何地端容易面臨瓶頸?》
企業級 AI Agent 為了發揮實質的商業價值,通常需要同時處理多項繁重的併發任務。這包含搭配 Ollama 運行本地大語言模型(LLM)作為企業專屬的 AI 大腦、加掛高頻率檢索的 RAG 向量文件庫以供知識庫查詢,並頻繁調用外部第三方 Skills 工具 。
在這種高負載的運作場景下,硬體的大容量統一記憶體(RAM)與高速儲存空間(SSD)將面臨極大考驗 。若初期硬體規劃不當,後續不僅會面臨地端設備無法自行擴充的窘境,24 小時常駐運轉產生的電費與設備折舊更是不可忽視的成本 。因此,採取高擴充性的基礎架構,才是確保 AI 能長久運作的明智之舉 。
《即開即用、無縫擴充的 AI 運行平台》
為解決企業自架硬體的效能瓶頸,數位通國際推出了「GWS Claw AI龍蝦雲」 。本服務將複雜的硬體維運完全託管化,提供極具彈性的雲端硬體配置,從入門、標準到進階方案,皆已配置最優化的 CPU、記憶體與儲存規格,滿足不同規模的運算需求 。
導入此架構後,企業不必再為地端硬體老舊、記憶體不足或全天候高昂電費發愁,透過雲端平台即可秒級升級硬體規格 。結合數位通電信級資料中心的穩定頻寬,GWS Claw 為企業提供即開即用、無縫擴充的 AI Agent 運行環境,不僅能協助企業降低維護成本、落實彈性資源配置,更能實質提升營運效能,輕鬆駕馭高負載 AI 應用 。
◆ 了解數位通國際 GWS Claw AI龍蝦雲服務:https://easpnet.pse.is/93z9js
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《相關文章》
◆ 龍蝦AI資安怎麼用更安全? https://easpnet.pse.is/93qxah
◆ 9大AI應用場景,用AI創造您的優勢 https://easpnet.pse.is/93y5h3
◆ AI助理是什麼?打造決策新模式 https://easpnet.pse.is/93y5ey
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2025/05/20

行政助理工作大升級!10類AI工具幫你從繁瑣中解放
行政助理是企業日常營運中不可或缺的角色,卻也經常面臨繁瑣又瑣碎的工作量。從安排老闆行程、記錄會議重點,到整理報銷資料、管理文件與應對信件,每件事都看似「小事」,但積起來卻讓人喘不過氣。
以下整理出行政助理在工作中最常遇到的痛點,並針對每一類任務推薦對應的AI工具,幫你提升效率、減輕壓力,讓你有更多時間專注在更具價值的人際協調與策略支援工作上。
一、日程安排與時間管理
痛點:開會邀約來回溝通、時間撞期、任務排程難以統籌**
🔧 推薦工具:
* Calendly:一鍵排會,避免反覆溝通時間
* Motion / Reclaim.ai:自動安排最適合工作的時間段,兼顧效率與休息
* Trevor.io:幫你把任務轉進日曆,還會主動提醒
二、會議管理
痛點:邊開會邊做筆記,容易漏掉重點或待辦項目
🔧 推薦工具:
* Otter.ai / Fireflies.ai:會議紀錄+行動項目自動摘要
* Zoom AI Companion:開完會立刻收到重點紀錄與後續提醒
* Vowel:整合會議記錄、決策與追蹤事項於一身
三、Email 管理
痛點:郵件暴增、分類不清、重要信件容易漏看或延誤**
🔧 推薦工具:
* Front / Superhuman:幫你快速分類、處理、回覆信件
* Boomerang / EmailTree AI:設定追蹤提醒、自動回應常見信件
四、文件與合約管理
痛點:版本混亂、格式不一致、簽核流程繁瑣
🔧 推薦工具:
* Microsoft 365 Copilot / Google Workspace AI:幫你寫、幫你改,還能依照語氣調整
* DocuSign Gen:合約自動生成與版本管理
* Grammarly Business:文筆更專業、品牌語調一致
五、訪客與客戶接待
痛點:登記流程慢、手動紀錄錯誤、接待不夠流暢
🔧 推薦工具:
* Envoy / Proxyclick:數位化訪客管理與登記
* VisitorsCRM / MeisterTask:整合客戶資料與後續聯繫任務
六、差旅與費用報銷
痛點:出差預訂與報銷流程繁瑣、收據整理混亂
🔧 推薦工具:
* TripActions:差旅預訂最佳化
* Expensify / Zoho Expense / Ramp:拍照即報帳,自動歸類與費用分析
七、資料輸入與整理
痛點:手動輸入花時間、容易出錯、格式難統一
🔧 推薦工具:
* ABBYY FineReader / Nanonets / Parseur:OCR 掃描 + 表格整理一氣呵成
* Zapier:自動化整合表單、雲端資料與工作流程
八、辦公室管理
痛點:會議室或設備預訂混亂、物資管理難以追蹤
🔧 推薦工具:
* Managed by Q / Eden:整合型辦公空間管理
* OfficeSpace / Skedda:智慧空間預訂系統
九、團隊溝通與協作
痛點:跨部門溝通不順、任務追蹤效率低
🔧 推薦工具:
* Slack AI / Microsoft Loop:智慧訊息摘要、快速協作
* Notion AI / Asana**:任務追蹤、知識整合一站完成
十、AI 個人助理
痛點:需要快速處理多樣工作,卻缺乏即時幫手
🔧 推薦工具:
* ChatGPT / Claude / x.ai**:從草擬信件、找資料到協助會議排程樣樣行
🌱 如何開始導入AI工具?行政助理的實施建議
1. 聚焦高負擔任務:先從最常加班、最花時間的工作入手
2. 工具整合為優先:挑選能與你現有系統整合的工具
3. 逐步導入、邊用邊學:避免一次更換太多流程
4. 注重資料安全:選擇有良好隱私與資安機制的服務
5.*內部培訓:給行政同仁足夠時間熟悉新工具
✅ 結語:讓 AI 成為行政工作中的超強夥伴
AI 並不會取代行政助理,但能大大提升你的「工作力」。善用這些工具,不只讓工作更快更準,也讓你有更多時間投入溝通、人際、協調等高價值任務,成為團隊中不可或缺的核心角色。
現在,就從一個工具開始試試看吧,升級你的行政力,從繁瑣中解放,從此事半功倍!
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05/13 09:40

Claude Code 推出 Agent View:AI 編碼助手,正在從「幫你寫程式」變成「幫你跑任務」
AI 編碼工具又往前走了一步。
Anthropic 於 5 月 11 日為旗下 AI 編碼助手 Claude Code 推出新功能 Agent View。簡單來說,它讓開發者可以在同一個命令列介面中,同時管理多個正在執行的 Claude Code 工作階段,不必再開一堆終端機分頁、tmux 視窗,或靠腦袋記住每個 AI 任務做到哪裡。
這項功能目前是 Research Preview,開放給 Pro、Max、Team、Enterprise 與 Claude API 方案使用者。官方文件也提到,使用者需要 Claude Code v2.1.139 或更新版本。
Agent View 是什麼?
過去使用 AI 編碼工具,多半是一個任務配一個對話視窗。
你請 Claude Code 修一個 bug,就在一個終端機裡看它分析、改檔、測試;如果又想同時請它檢查另一個 pull request,可能就要再開一個視窗。
Agent View 想解決的,就是這種「多任務切換成本」。
官方說明中,Agent View 可以用以下指令開啟:
claude agents
進入後,開發者會看到一個集中管理畫面:哪些 session 正在工作、哪些需要輸入決策、哪些已經完成。每個背景 session 都是一段完整的 Claude Code 對話,可以在背景持續執行。
換句話說,Agent View 不是單純把畫面整理得更漂亮,而是讓 Claude Code 更像一個「AI 任務控制台」。
開發者可以怎麼用?
假設一位工程師早上打開專案後,可以同時交代 Claude Code 幾件事:
第一,調查某個測試為什麼不穩定。
第二,檢查一個 pull request 是否有潛在問題。
第三,修正一個前端頁面的小 bug。
第四,針對某段舊程式碼提出重構建議。
過去這些任務可能需要在多個終端機之間切換,確認每個 AI 助手是不是卡住、做到哪一步、是否需要回覆問題。現在透過 Agent View,可以在同一張清單裡查看狀態;如果某個 session 需要使用者決定下一步,也可以直接查看最近回覆並快速回應,不一定要進入完整對話。
這代表 AI 編碼工具的使用方式,正在從「一問一答」變成「派工、追蹤、驗收」。
Agent View 帶來的工作流改變
Agent View 的重點,不只是同時開多個 AI session,而是讓開發者能更有系統地管理 AI 代理任務。
對開發工作來說,這會帶來三個明顯變化。
第一,平行處理變得更容易
修 bug、看 log、整理 PR、跑測試,過去可能要依序處理。現在開發者可以把任務拆開,讓多個 Claude Code session 平行執行,再集中查看結果。
這對大型專案、複雜 repo 或需要頻繁切換上下文的工程團隊來說,能降低不少操作負擔。
第二,開發者角色更接近任務管理者
AI 編碼工具不再只是等待指令的聊天助手,而是可以被分派任務、在背景執行、等待使用者介入的工作單位。
這也意味著開發者需要更清楚地拆解任務:哪一個問題可以交給 AI 先調查?哪一段程式可以讓 AI 嘗試重構?哪些修改需要人工審查後才能合併?
工具能力提升後,真正關鍵的反而是任務設計與驗收能力。
第三,品質控管變得更重要
Agent View 可以讓多個 AI session 同時進行,但平行工作也代表風險可能同時擴大。
AI 可以協助分析問題、修改程式、提出建議,但不代表所有輸出都能直接上線。尤其是牽涉資料安全、權限、核心流程、使用者資料或架構調整的程式修改,仍然需要工程師檢查、測試與 code review。
因此,Agent View 提升的是「多工管理效率」,不是取消開發者的判斷責任。
使用 Agent View 需要注意什麼?
官方文件也提醒,Agent View 不是無成本地開啟多個 AI 任務。
每個背景 session 都會消耗使用者的訂閱配額;如果同時啟動多個代理任務,token 使用量可能快速增加。
此外,背景 session 仍是在本機執行。如果電腦進入睡眠、關機或環境中斷,正在執行的任務也可能停止。
在檔案修改方面,Claude Code 會透過 worktree 隔離平行工作,降低不同 session 互相覆蓋檔案的風險。不過,開發者仍需要確認要保留的變更是否已正確合併或推送,避免誤刪工作成果。
AI 編碼工具正在進入「多代理工作流」階段
Claude Code 推出 Agent View,代表 AI 編碼工具正在從「單一對話助手」走向「多代理任務控制台」。
它的價值不只是讓開發者少開幾個終端機視窗,而是讓多個 AI 編碼任務可以被集中管理:哪些正在執行、哪些需要回覆、哪些已完成、哪些失敗,都能在同一介面中掌握。
這也反映出 AI coding assistant 的下一個發展方向:不只是協助產出程式碼,而是參與更完整的開發流程,包括任務拆解、背景執行、狀態追蹤、結果回報與人工驗收。
對開發團隊來說,Agent View 帶來的不是「讓 AI 自動完成所有工作」,而是讓工程師能更有效地管理多條 AI 協作工作線。未來 AI 編碼工具的競爭,可能不只在模型能力,也會在誰能更好地融入真實開發流程、降低切換成本,並讓人類更容易掌控 AI 產出的品質與風險。
官方資料來源
1. Anthropic 官方公告:Agent view in Claude Code
2. Claude Code 官方文件:Manage multiple agents with agent view
3. Claude Code 中文官方文件:Agent View 說明
4. Claude Code Changelog
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