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Gemini 是 Google 開發的 AI 核心工具,具備強大的「原生多模態」能力,能同時理解、處理並整合文字、程式碼、圖片、音訊與影片等多種資訊。在日常應用中,它就像一位全能的數位助理,不僅能回答複雜的知識問題、流暢地進行多國語言翻譯,還能協助撰寫各類文章、企劃書與編寫多種程式語言。對使用者而言,Gemini 能大幅簡化資料蒐集與分析的流程,並將抽象的靈感轉化為具體的創作內容,是一個能與人類自然對話、顯著提升工作效率與激發創意思維的強大智慧工具。
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104人力銀行從職缺中挑選出常見技能所成立的官方教室,提供大家進行共學互動。
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【104職場力】

05/20 14:26

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104學習

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05/05 11:07

健檢報告一堆紅字看不懂?教你用 AI 整理重點,不替自己下診斷
拿到健康檢查報告時,很多人第一個反應不是放心,而是更困惑。
報告上有一堆縮寫和數字:GOT、GPT、LDL、HDL、三酸甘油脂、尿酸、肌酸酐、eGFR、糖化血色素……有些項目旁邊還標了紅字、H、L、↑、↓。看起來像是身體出了狀況,卻不知道嚴不嚴重,也不知道該不該看醫師。
這時候,AI 可以成為你的「資料整理助手」。
不過要先說清楚:本文屬於 AI 生活應用教學,目的在協助讀者整理健檢資料、理解常見名詞、準備看診問題。AI 不能取代醫師、藥師、營養師或其他醫療專業人員,也不應用來自行診斷、用藥或延誤就醫。
更實用的做法,不是問 AI:「我是不是生病了?」
而是問:「請幫我整理這份報告,告訴我哪些地方適合下次和醫師討論。」
一、先把醫學名詞翻成白話
健康報告最難懂的地方,常常不是數字,而是檢驗項目本身。
例如 LDL-C、HDL-C、HbA1c、Creatinine、eGFR、ALT、AST,如果沒有醫學背景,很難立刻知道這些項目在看什麼。
你可以請 AI 協助整理:
這個指標大致在看什麼?
通常和身體哪個系統有關?
偏高或偏低時,常見會和哪些健康議題一起討論?
是否需要搭配其他數值一起看?
例如,AI 可以把「LDL 膽固醇」整理成白話說明:「常被稱為壞膽固醇,通常會和心血管健康一起討論。若長期偏高,可在看診時詢問醫師是否需要進一步評估飲食、運動、體重管理或其他處置。」
這樣做的目的不是讓 AI 幫你下結論,而是先降低閱讀門檻,讓你知道自己該問什麼。
二、整理紅字項目,但不要被數字嚇到
很多人看到報告有紅字,就會開始緊張。但紅字不一定代表已經生病,也可能只是輕微超出參考範圍。
有些檢驗數值會受到檢查前飲食、睡眠、運動、是否空腹、喝水量、藥物或檢驗時間影響。單看一個數字,很容易過度解讀。
你可以請 AI 幫你把報告整理成幾類:
正常項目
輕微偏高或偏低
建議下次詢問醫師的項目
需要長期觀察趨勢的項目
需要搭配其他數值一起看的項目
例如血糖、糖化血色素、三酸甘油脂、BMI 同時偏高時,AI 可以協助你整理成「可與醫師討論的整體代謝健康議題」,而不是直接判斷你有某種疾病。
三、把健檢報告變成看診問題清單
很多人拿著報告去看醫師,最常遇到的問題是:不知道該問什麼。
AI 很適合把健檢資料轉成一份清楚的提問清單,例如:
這些紅字項目需要多久後複檢?
我應該先看哪一科?
這些數值可能和飲食、體重、作息或藥物有關嗎?
是否需要進一步檢查?
目前比較適合先調整生活習慣,還是需要醫師進一步評估?
看診時間通常有限。事先整理問題,可以幫助你更清楚描述狀況,也比較不會離開診間後才想到「剛剛忘了問」。
四、有多年份資料時,請 AI 幫你整理趨勢
單次健檢報告只能看到當下狀態,長期趨勢通常更值得觀察。
如果你有過去幾年的健檢資料,可以請 AI 幫你整理成表格,觀察:
LDL 膽固醇是否連續上升?
血糖是否逐年接近臨界值?
肝功能數值是否反覆偏高?
腎功能相關指標是否逐年變化?
尿酸是否長期偏高?
BMI 和腰圍是否持續增加?
有些數值今年可能還在參考範圍內,但已連續幾年往同一方向變化。這類趨勢可以作為下次看診時的討論材料。
五、生活調整建議,只當作討論方向
AI 也可以根據報告中的項目,協助整理一般性的生活習慣討論方向。
例如:
血脂偏高時,可以整理飲食油脂、運動量、體重管理等問題,帶去和醫師討論。
血糖偏高時,可以詢問含糖飲料、精緻澱粉、睡眠與活動量是否需要調整。
尿酸偏高時,可以整理飲酒、含糖飲料、高普林食物、體重管理等問題。
肝功能偏高時,可以詢問飲酒、熬夜、藥物使用或脂肪肝相關評估。
BMI 偏高時,可以從飲食紀錄、運動習慣和作息開始檢視。
但這些都不應被視為個人化醫療建議。涉及疾病診斷、用藥、停藥、治療或飲食限制,仍應由醫師、藥師或營養師依個人狀況評估。
使用 AI 前,先把個資遮掉
健康檢查報告屬於高度私人的資料。上傳或貼給 AI 前,建議先遮掉:
姓名
身分證字號
生日
電話
地址
病歷號
醫療院所編號
公司名稱
保險資料
QR Code 或條碼
保留檢驗項目、結果、參考值、單位和檢查日期即可。如果願意,也可以提供年齡區間與性別,幫助 AI 做更清楚的資料整理。
若使用公司電腦、共用裝置或第三方 AI 工具,也建議先確認公司內部資安規範與工具隱私政策。健康檢查資料屬於敏感個資,處理時應比一般資料更謹慎。
AI 健檢資料整理指令模板
你可以複製下面這段指令,把個資遮掉後,連同報告內容一起貼給 AI。
請幫我整理這份健康檢查報告。
請注意:
1. 不要診斷疾病。
2. 不要建議我自行用藥、停藥或治療。
3. 請用一般人看得懂的白話說明。
4. 所有內容請定位為「看診前資料整理」與「健康教育資訊」,不要取代醫師診斷。
請幫我整理:
1. 哪些數值在參考範圍內?
2. 哪些數值偏高或偏低?
3. 偏高或偏低的項目大致在看什麼?
4. 哪些項目適合下次和醫師討論?
5. 哪些項目適合追蹤趨勢或詢問是否需要複檢?
6. 請整理一份看診時可以問醫師的問題清單。
7. 請用表格呈現重點。
多年份健檢資料比較指令模板
如果你有好幾年的健檢報告,可以改用這段:
我會提供多年份的健康檢查資料,請幫我整理趨勢。
請特別注意:
血糖、糖化血色素、血脂、肝功能、腎功能、尿酸、血壓、BMI、腰圍等項目。
請幫我整理:
1. 每個項目近幾年的變化。
2. 哪些數值逐年上升?
3. 哪些數值逐年下降?
4. 哪些項目雖然還在參考範圍內,但已接近臨界值?
5. 哪些項目適合下次看診時主動詢問醫師?
6. 請用表格整理,並補充白話說明。
請不要診斷疾病,也不要提供用藥或治療建議。
哪些情況不要只問 AI?
如果報告上出現「危急值」、「critical value」,或醫療院所已通知需要立即回診,請直接聯絡醫療單位。
如果同時出現胸痛、呼吸困難、意識不清、突然單側無力、嚴重腹痛、黑便、血尿、持續高燒、劇烈頭痛或嚴重過敏反應,也不建議只問 AI,應盡快就醫或聯絡當地緊急醫療資源。
AI 適合整理資料,不適合處理急症。
小結:用 AI 看健檢報告,重點是整理,不是診斷
健康報告讓人焦慮,通常不是因為資訊太少,而是資訊太多、名詞太難、數字太陌生。
AI 可以幫你把資料整理得更容易理解:翻譯常見名詞、整理紅字項目、比較長期趨勢、準備看診問題,也讓你和醫師溝通時更有方向。
更安全的用法,不是問 AI:「我是不是生病了?」
而是問:「請幫我整理這份報告,告訴我哪些地方適合和醫師討論。」
把 AI 當成生活中的資料整理工具,而不是診斷工具,才是更實用也更安全的做法。
編輯註
本文為 AI 工具生活應用教學,非醫療建議。健康檢查結果需由醫師依個人病史、症狀、用藥、生活習慣與其他檢查綜合判斷。如有身體不適、數值明顯異常或醫療院所通知回診,請盡快諮詢專業醫療人員。
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ChatGPT x Gemini AI 簡報高效工作術:從自動架構到視覺美化的全方位教學!
用 AI 重新定義你的簡報生產力:不再是簡單的「一鍵生成」,而是「精準實現」。 你是否也曾遇到過:AI 生成的簡報內容空洞、圖片出現中文亂碼、或者頁數限制讓你無法處理大型專案?這門課將帶你深度結合 Google Gemini (NotebookLM) 與 OpenAI ChatGPT 5.5,打造一套職場必備的 AI 簡報自動化方案。從處理複雜 PDF 原始資料,到生成可編輯的 PPTX 檔案,再到大師級的視覺美化,全方位解決你的簡報痛點。 第一章、Gemini 與 NotebookLM:重塑 AI 簡報自動化工作流 本章焦點:突破工具限制,實現精準、無限擴充的 AI 簡報技術。 • 1-1 解決關鍵痛點:Gemini 處理 NotebookLM 圖片亂碼的修補技術 • 1-2 格式轉換實戰:將 NotebookLM 結構化文獻轉為可編輯 PPTX 簡報 • 1-3 深度進階:突破 15 頁限制的「無限擴充法」與 Claude 協作技巧 • 1-4 核心策略:獨創「慢即是快」工作流,精準實現原始意圖的 AI 簡報術 • 1-5 視覺美學提升:優化 NotebookLM 資訊圖表,告別平庸提示詞的設計祕訣 • 1-6 高度客製化:運用 Gemini 打造風格一致的 4 大流派 × 32 種設計樣式 ________________________________________ 第二章、ChatGPT 高效協作:視覺美化與一站式產出方案 本章焦點:運用最新模型能力,解決風格不一與排版效率的職場難題。 • 2-1 商業視覺實作:ChatGPT Image 2.0 在簡報繪圖的八大實戰案例 • 2-2 職場必修課:ChatGPT 5.5 結合 Image 2.0 的高效視覺工作流 • 2-3 產能飛躍:自動化生成可編輯 PPT 檔案,倍增簡報製作效率 • 2-4 AI 簡報終極方案:ChatGPT 5.5 一站式產出——解決頁數與風格瓶頸
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職場生存術:ChatGPT x 超級AI神器立即上手指南
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04/28 10:35

AI 工作流是什麼?上班族提升效率的入門指南
AI 工具越來越普及,許多上班族已經開始用 ChatGPT、Gemini、Claude、NotebookLM 等工具協助工作。但真正能提升效率的關鍵,不只是「會不會問 AI 問題」,而是能不能把 AI 放進日常工作流程裡,形成一套可重複使用的「AI 工作流」。
過去使用 AI,很多人可能是想到什麼就問什麼:請 AI 幫我寫一封信、改一段文案、摘要一篇文章。這些做法當然有幫助,但如果每次都從零開始,效率仍然有限。
真正的 AI 工作流,是把工作拆成幾個步驟,讓 AI 在不同環節協助你處理初稿、摘要、整理、分析與發想,再由人來判斷、修正與決策。
簡單來說,AI 工作流不是讓 AI 取代你,而是讓 AI 成為你的工作助理。它可以協助減少部分重複整理的時間,但最後的品質把關、事實查證與責任判斷,仍然需要由人完成。
一、什麼是 AI 工作流?
AI 工作流指的是:將 AI 工具整合進日常工作流程中,讓它在固定任務中扮演特定角色。
舉例來說,如果你每週都要寫週報,過去可能需要回想本週做了什麼、整理資料、歸納成果、撰寫文字。導入 AI 工作流後,你可以先把已確認可使用的工作紀錄、待辦清單、專案進度整理後提供給 AI,請它協助分類成:
本週完成事項、遇到的問題、下週計畫、需要主管協助的地方。
接著,你再檢查內容是否正確,補上實際成果、數字與自己的判斷。
這就是一個簡單的 AI 工作流:
資料整理 → AI 協助產出初稿 → 人工檢查與修正 → 完成正式內容
AI 負責加快整理與初稿產出,人則負責確認事實、補充脈絡、做出判斷。
二、為什麼上班族需要學 AI 工作流?
許多人學 AI 時,最常遇到的問題是:「我知道 AI 很強,但不知道工作上到底怎麼用。」
其實,上班族最需要 AI 協助的,通常不是非常高深的技術,而是每天都會遇到、但很耗時間的工作,例如:
會議紀錄整理、Email 回覆、簡報製作、報告撰寫、資料摘要、Excel 分析、SOP 整理、專案進度追蹤、週報月報撰寫、學習筆記整理等。
這些工作都有一個共同特色:它們不一定困難,但常常需要大量整理、歸納與文字產出。
如果能把 AI 放進這些流程中,就有機會減少部分重複工作時間。對新手來說,AI 可以協助建立架構;對資深工作者來說,AI 可以協助加快第一版產出;對主管來說,AI 可以協助整理資訊、統整進度與提高溝通效率。
但需要注意的是,AI 工作流的目的不是讓工作「完全自動化」,而是讓人把時間留給更重要的判斷、溝通與決策。
三、AI 最適合協助哪些工作?
AI 很適合處理「文字整理、資料歸納、初稿撰寫、格式轉換、初步分析」類型的任務。以下是上班族最常見的應用場景。
1. 會議紀錄整理
開會後最麻煩的事情,往往不是開會本身,而是會後整理。AI 可以協助把會議筆記、逐字稿或已取得同意的錄音內容,整理成會議重點、決議事項、待辦清單與負責人。
適合請 AI 協助的內容包括:
會議摘要、討論重點、行動項目、決策紀錄、下次會議追蹤事項。
不過,使用 AI 整理會議內容時,必須特別注意資安與隱私。若要錄音、轉逐字稿或上傳會議內容,應先確認參與者知情,並遵守公司內部規範。涉及客戶資料、薪資、人事、合約、未公開商業資訊時,不建議直接上傳到一般 AI 工具。
AI 整理後,也需要人工確認人名、日期、數字、決議內容與責任分工,避免錯誤資訊被當成正式紀錄。
2. Email 與商務訊息回覆
很多上班族每天都花不少時間在回信、回訊息。AI 可以幫你把口語想法改成正式語氣,也可以幫你將太長的回覆縮短,或將生硬的文字改得更有禮貌。
例如你可以輸入:
「請幫我把以下內容改成正式但不冷淡的商務信件。」
「請幫我回覆客戶,語氣要專業、清楚,並委婉說明目前無法提前交付。」
但 AI 不一定知道你公司的實際政策與承諾範圍。涉及價格、合約、交期、賠償、客訴、法律責任等內容時,務必由負責人確認後再寄出,避免產生誤解或過度承諾。
3. 報告與簡報製作
許多人做報告或簡報時,最卡的是「不知道怎麼開始」。AI 可以協助產出大綱、整理架構、優化標題,甚至把長篇資料濃縮成簡報頁面重點。
例如你可以請 AI:
「請把以下資料整理成 8 頁簡報大綱。」
「請幫我把這段內容改成主管簡報用語。」
「請依照問題、原因、建議、下一步的架構整理。」
AI 很適合協助完成第一版,但真正有說服力的簡報,仍需要你補上資料來源、商業判斷、實際案例與具體數據。
4. 資料蒐集與摘要
當你需要快速理解一個新主題時,AI 可以協助整理你提供的資料,摘要文章重點、比較不同觀點,或產出初步觀察方向。
不過,AI 不一定能取得最新資訊,也可能產生錯誤或過時內容。若是涉及新聞、數據、法規、價格、政策、職缺條件、產業趨勢等資訊,仍應回到官方網站、原始報告或可信來源查證,不建議只依賴 AI 的回答。
比較安全的做法是:先由人提供可靠資料,再請 AI 協助摘要與整理;最後由人確認內容是否適合使用。
5. Excel 與數據分析
不熟 Excel 公式的人,也可以用 AI 協助理解公式、產生函數、整理欄位、設計分析方向。例如你可以問:
「我想統計每個部門的平均銷售額,Excel 公式怎麼寫?」
「請根據這份表格欄位,建議我可以分析哪些指標?」
「請幫我解釋這張報表中可能代表的趨勢。」
AI 可以協助你更快理解資料,但不能取代你對資料來源、計算邏輯與商業背景的判斷。若牽涉財務決策、營運績效、人事評估或對外公布數字,仍需由負責人確認資料是否正確。
6. SOP 與知識管理
很多公司都有一種狀況:工作流程靠資深同事口頭傳授,真正要交接時才發現文件不足。AI 可以協助把零散說明整理成 SOP、檢查表、教學文件與新人訓練資料。
例如你可以把一段操作流程整理後提供給 AI,請它產出:
步驟說明、注意事項、常見錯誤、檢查清單、交接提醒。
這類工作流很適合行政、人資、客服、行銷、營運、專案管理等職能。只要搭配人工確認,就能讓知識更容易被保存與傳承。
四、建立 AI 工作流的 4 個步驟
想開始使用 AI 工作流,不需要一次學會所有工具,也不需要從複雜自動化開始。建議從最常遇到、最耗時間的任務切入。
步驟一:找出重複性高的工作
先觀察自己一週內最常做、最花時間的工作。
例如:每週寫週報、每天回信、每次開會都要整理紀錄、每月要做報表、常常要寫社群文案。
只要是「重複出現、格式類似、需要整理文字或資料」的工作,就很適合先嘗試導入 AI。
步驟二:把工作拆成小步驟
不要只對 AI 說:「幫我做報告。」這樣的指令太模糊,AI 產出的內容也容易不符合需求。
你可以把任務拆成:
先整理重點 → 再產出大綱 → 再寫初稿 → 再優化語氣 → 最後檢查是否有遺漏。
拆得越清楚,AI 越容易協助你完成真正需要的結果。
步驟三:建立固定 Prompt 模板
當你發現某個任務常常會重複出現,就可以把好用的指令存成模板。
例如會議紀錄模板:
「請根據以下會議內容,整理成:
1. 會議目的
2. 討論重點
3. 已決議事項
4. 待辦事項
5. 負責人
6. 截止日期
7. 需要追蹤的問題
請用條列式呈現,語氣清楚、適合寄給團隊成員。請特別標註不確定或需要人工確認的地方。」
最後一句很重要,因為它能提醒你不要把 AI 產出直接當成正式答案。
步驟四:人工檢查與優化
AI 產出的內容不能直接視為最終版本。使用前,建議檢查:
內容是否正確?
語氣是否符合公司文化?
數字、日期、人名是否有誤?
是否有過度承諾?
是否遺漏重要脈絡?
是否包含不該外流的資訊?
是否適合對外發布?
AI 工作流的核心不是「全自動」,而是「半自動加速」。人仍然要負責最後品質。
五、使用 AI 工作流前,先做 5 個安全檢查
在把資料丟給 AI 前,建議先問自己 5 個問題。
1. 是否包含個資?
例如姓名、電話、Email、身分證字號、薪資、病假紀錄、客戶資料等,都不建議直接輸入一般 AI 工具。若真的需要整理,應先去識別化,或依公司規範使用指定工具。
2. 是否包含公司機密?
例如未公開財報、合約條款、商業策略、產品 Roadmap、內部報價、客戶名單等,都應依公司規範處理,不應任意上傳。
3. 是否需要取得同意?
若要錄音、轉逐字稿或整理會議內容,應確認參與者知情,並遵守公司政策與相關規範。
4. 是否需要查證?
涉及新聞、法規、數據、價格、職缺條件、政策與專業建議時,都應查證原始來源。AI 可以協助整理,但不應被視為唯一依據。
5. 是否可以直接對外發布?
AI 產出的文字應經人工審稿,確認沒有錯誤資訊、過度承諾、侵權疑慮或不符合品牌語氣的內容。
六、上班族可以先從這 5 種 AI 工作流開始
如果你是 AI 新手,建議不要一開始就追求複雜工具串接,可以先從以下 5 種最容易看到成效的工作流開始。
1. 會議紀錄工作流
適合對象:專案經理、主管、業務、人資、行政、行銷。
流程:取得同意的會議內容 → AI 協助摘要 → 產出待辦 → 人工確認 → 發送團隊。
這是日常工作中很實用的場景,但務必注意錄音同意與資料保護。
2. Email 回覆工作流
適合對象:業務、客服、主管、行政、跨部門溝通者。
流程:輸入背景 → 說明對象與語氣 → AI 草擬 → 人工修改 → 寄出。
重點是要告訴 AI:收件人是誰、你的目的、希望語氣是正式、委婉、積極還是簡短。
3. 簡報大綱工作流
適合對象:企劃、行銷、產品、專案、主管。
流程:輸入主題與可使用資料 → AI 產出架構 → 補充案例與數據 → 轉成簡報頁面。
AI 很適合幫你打開第一步,避免卡在空白投影片前。
4. 週報與績效整理工作流
適合對象:所有需要回報工作成果的上班族。
流程:彙整任務清單 → AI 分類成果 → 整理成週報 → 補充數字與影響 → 送出。
這個工作流也能幫助你累積年度績效資料,避免年底考核時才回想自己做過什麼。
5. 資料摘要與學習工作流
適合對象:需要快速吸收新知、追蹤產業趨勢、準備提案的人。
流程:提供可信資料 → AI 摘要 → 請 AI 提出重點與應用方向 → 人工查證與判斷 → 形成自己的觀點。
這很適合用在閱讀產業報告、研究競品、整理課程筆記或準備內部分享。
七、AI 工作流不是工具問題,而是工作方法問題
很多人學 AI 時,會一直追最新工具。但對上班族來說,更重要的是先理解自己的工作流程。
同一個 AI 工具,在不同人手上會產生不同效果。差別不只在工具,而在你是否知道:
我想解決什麼問題?
我有哪些資料可以安全提供?
我希望 AI 幫我做到哪一步?
哪些內容需要我自己判斷?
產出後要用在什麼情境?
是否需要查證或主管確認?
當你開始用這些問題思考,就不只是單純「問 AI」,而是在設計自己的工作流。
把 AI 當成工作助理,而不是標準答案
AI 工作流的價值,不是讓工作完全自動化,而是幫助上班族從重複、瑣碎、耗時的工作中,找出可以被輔助的部分。
從今天開始,你可以先選一個最常見的工作場景,例如會議紀錄、Email 回覆、週報整理或簡報大綱,試著建立自己的第一套 AI 工作流。只要能把一個任務變得更清楚、更容易重複使用,就已經是很好的開始。
未來的職場競爭力,不一定是誰使用最多 AI 工具,而是誰能更有效率地結合 AI 與自己的專業判斷。
AI 可以幫你整理資訊、產出初稿、提供方向;但真正做出選擇、承擔責任、創造價值的人,仍然是你。
使用提醒
本文提供 AI 工具應用的學習建議,實際使用時仍應依公司資安規範、個資保護要求與工作情境調整。AI 產出內容可能有錯誤或過時資訊,重要資料、對外訊息與正式決策,仍需由使用者查證與確認。
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