【免費課程報名】技術開發技能 1-7 您需要考量的生成式 AI 解決方案背後的數據模型| 完課紀錄回傳履歷表
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指根據工作需求調整系統或工具中的變數數值，使其能達到最佳運作效果。這項技能能提升工作效率與準確度，減少錯誤發生，並協助解決技術問題。具備良好參數調整能力的人，通常能更靈活應對不同情境，提升專業競爭力。
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精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
生成式AI能力認證
「生成式AI能力認證」為通識型初階能力檢核，通過者具備「知AI」的能力，可知道生成式AI的基礎知識、具備「用AI」的基本概念與邏輯，並具有基本體驗生成式AI實做的經驗，認證內容涵蓋生成式AI的基礎知識、能力強化、應用技能、倫理法律等四大面向。生成式AI能力認證旨在評估考生對生成式AI技術的全面理解和應用能力。
財團法人資訊工業策進會
AIATCE 工程級認證：LLM的行政任務應用
「從演算法開發到模型落地，實踐 AI 解決方案」
工程級認證針對技術開發人員，著重於資料科學實務、模型訓練與系統部署的落地技術，要求應試者具備動手解決真實場域問題的能力。
核心目標：做 AI (Engineering)
適合對象：資訊工程師、資料科學家、AI 研發工程師、數據分析師。
評估範疇：
◆ 核心技術：要求具備程式設計（如 Python）基礎，以及資料處理、機器學習與深度學習的演算法應用能力。
◆ 實戰落地：強調在真實資料集上進行模型的訓練、超參數調優、部署與效能評估等完整工程技能。
◆ 場域解決：必須具備將業務問題轉化為技術問題，並提出有效模型解決方案的能力。
台灣人工智慧學校
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)
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。
完成此活動，贏取徽章！向世界展示您掌握的技能，拓展雲端領域的職業之路。
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。
Google
人工智慧工程素養能力認證
人工智慧素養認證認證幫助受試者提升AI相關知識與技能。透過多元化的測試方式，可全面評估AI素養水平，包括AI倫理、AI基本技術與應用等方面。
財團法人資訊工業策進會
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
精選貼文，掌握第一手知識
服務品質缺口模型 (PZB Gap Model) 架構分析「外送平台 AI 演算法」
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演算法時代的服務品質革命
精選 會計人注意！Copilot 接手對帳、分錄、差異分析，財務工作只剩什麼要自己做？
月底關帳前，你是不是又在 Excel 裡一筆一筆勾銀行對帳單、補應計分錄、寫「實際 vs 預算」差異說明？
10 月 29 日，微軟宣布 Copilot 加入一整組財會技能，對帳、分錄、差異分析都能先交給 AI 處理。
先看這個數字：
微軟 Excel 產品部門副總裁 Brian Jones 公布，會計技能只開放給一小批 Insider 測試 7 天，就有超過 8,000 人在 18,000 多段 Copilot 對話中，叫用了 44,000 多次。
用得最兇的，就是每天被關帳追著跑的財會人。
Copilot 這次能幫財會做什麼？三個重點：
1. 對帳
比對帳戶餘額與交易明細，找出差異，整理成調節項目給你審核。
2. 分錄
草擬應計、重分類、分攤、迴轉和週期性分錄，還會檢查必要欄位有沒有填、借貸有沒有平衡。
3. 差異分析
把實際數字和預算、計畫比較，找出主要影響因素，寫進報告，說明「改變了什麼、為什麼改變」。
另外也能接 QuickBooks、Xero、Zoho Books 等會計系統，以及 Dynamics 365 ERP 的資料。
先搞清楚你現在用得到哪些：
・Excel 裡的財務技能：已正式開放
・對帳、分錄這些會計技能：目前只在 Frontier 搶先體驗計畫裡，要公司 IT 有開通才看得到
・串接 ERP、外部會計系統：陸續推出中，可能另外需要授權或管理員設定
那財務工作還剩什麼要自己做？微軟官方自己寫得很清楚：建議、決策、核准和後續行動，控制權都留在財務人員手上。
換句話說，AI 做的是「草稿」，你負責的是「簽名」。這 5 件事，還是你的：
1. 判斷差異是不是真的有問題
AI 找得出差異，但它不知道那筆款項是客戶慢付，還是有人做錯帳。追查原因、決定要不要調整，還是得靠你。
2. 審分錄、按核准
借貸平衡不代表科目對、金額對、期間對。每一張 AI 草擬的分錄，都要有人看過、負責。
3. 會計判斷
收入什麼時候認列、費用要不要資本化、估計值怎麼抓，這些要懂準則、懂公司狀況，AI 只能給參考。
4. 把數字講成故事
差異分析報告寫得再快，主管要問的是「下一季怎麼辦」。把數字翻譯成建議，才是 FP&A 的價值。
5. 守住內控與稽核軌跡
Excel 可以開啟稽核記錄，記下 Copilot 改了什麼、為什麼改。記得打開，查帳時才說得清楚。
最常見的三個錯誤：
・AI 對帳說「已平衡」就直接過，沒抽查明細
・把整份總帳丟給 AI，卻沒先確認自己有沒有權限、資料有沒有機密標籤
・只會叫 AI 做，自己不懂 Excel 公式和會計邏輯，AI 算錯也看不出來
小練習：下面三件事，你會交給 Copilot，還是自己來？
① 把 3 月銀行對帳單和帳上存款明細逐筆比對
② 決定一筆 50 萬的軟體支出要列費用還是資本化
③ 寫行銷費用超出預算 20% 的差異說明初稿
（參考答案：① 交給 Copilot，再抽查調節項目 ② 自己來，這是會計判斷 ③ 交給 Copilot 寫初稿，你補上原因和改善建議）
AI 越會做帳，越需要看得懂它在做什麼的人。
Excel 基本功打穩，才看得出 AI 的公式和報表哪裡怪怪的，推薦「【資料整理術】Excel資料整理分析入門」：
https://nabi.104.com.tw/course/tibame/41ff32a6-ef22-4da3-9045-8dc3d08ad238
想直接學 AI 搭配 Excel 寫公式、做報表，可以看「ChatGPT × Excel 最強整合術：AI幫你寫Excel公式，不會函數也能做出各種計算報表！」：
https://nabi.104.com.tw/course/cite/037a877a-da3c-4af6-ab5b-2007b9df6a7f
也歡迎留言分享：你們公司開始用 AI 做帳了嗎？你最想把哪一項財會工作交給 AI？
資料來源：
Microsoft Copilot Blog〈Microsoft Copilot for finance: Purpose-built for the way finance teams work〉
https://www.microsoft.com/en-us/copilot/blog/2026/10/29/microsoft-copilot-for-finance-purpose-built-for-the-way-finance-teams-work/
CFO Dive〈Microsoft expands Copilot reach in finance workflows〉
https://www.cfodive.com/news/microsoft-expands-copilot-reach-in-finance-workflows/873239/
（內容以 2026 年 11 月微軟官方說明為準。會計技能目前在 Frontier 搶先體驗階段，微軟尚未公布對帳與分錄的準確率，各功能需要的授權以公司 IT 與官方說明為準）
如何用AI分析主管性格？用DISC模型改善向上溝通，應對不同類型上司
用AI分析主管的溝通風格可行嗎？本文介紹如何運用DISC性格模型，判斷主管偏好的溝通方式，並調整彙報、回饋與向上管理策略，讓職場溝通更順暢。節錄自《AI職場溝通力》。
文／紀菲
本文目錄（點擊可快速前往）
懂性格分析的AI，幫你輕鬆應對「百變」上司用AI工具分析主管DISC性格及應用步驟一：蒐集資訊步驟二：利用AI進行分析與回饋步驟三：理解上司的性格步驟四：調整彙報方式步驟五：應用並觀察步驟六：持續改進想分析上司性格，要提供哪些資訊給AI？
懂性格分析的AI，幫你輕鬆應對「百變」上司
在職場上，我們會遇到各種各樣的上司：有的喜歡直來直往，有的喜歡拐彎抹角；有的熱情如火，有的冷靜如水。要想和這些上司打好交道，首先得懂他們！
我有個朋友叫Sam，他在一家公司做專案助理。他的上司王總是個典型的「工作狂」，對工作要求極高。Sam剛就職那陣子，每次彙報工作都小心翼翼地，生怕出一點差錯。但王總似乎總是不太滿意，Sam為此頭疼不已。
有一天，Sam在為一個重要的項目彙報做準備，他知道這將是一次大考。於是，他加班到深夜，把彙報資料做得盡善盡美。第二天，他信心滿滿地走進會議室，結果王總聽了不到5分鐘，就皺起眉頭說：「這些細節我都知道了，直接說重點！」Sam當場就傻眼了，他辛辛苦苦準備的內容就這麼被一句話帶過了。
你看，如果我們不能準確把握上司的性格和溝通風格，那麼我們的努力很可能就會付之東流。
在探索和瞭解他人方面，人類的智慧是無窮的。學者們提出了多種性格分類方法，這些方法可以幫助我們更好地理解他人，更好地與他人溝通。而在職場溝通中，我想給大家介紹一個非常實用的性格分析工具—DISC性格分類模型。這個模型把人的性格分成4種類型：D型（Dominance，支配型）、I型（Influence，影響型）、S型（Steadiness，穩健型）和C型（Compliance，服從型），如下圖所示：
我們可以簡單地這樣記：D老大、I小太陽、S暖寶寶和C小偵探。
D老大：就是那種走路帶風、說一不二的上司。他們目標明確，行動迅速，喜歡掌控全域、直截了當，不喜歡拖泥帶水。
I小太陽：這種人熱情開朗，總是笑容滿面。他們喜歡和人打交道，善於帶動團隊氛圍，鼓勵發揮創意和自由表達。
S暖寶寶：這種人性格溫和，耐心細緻。他們總是默默付出，為團隊提供溫暖和支持，這類上司則更注重團隊的和諧與穩定。
C小偵探：他們邏輯性強，注重細節，總是能發現別人忽略的問題，是團隊中的「糾錯專家」。他們追求完美，對工作品質有極高的要求。
說到這4種性格的人，我腦海裡立刻浮現出《西遊記》。孫悟空就是D老大，戰鬥力「爆表」，喜歡獨當一面；豬八戒就是I小太陽，總能逗大家開心；沙僧則是S暖寶寶，默默付出，不求回報；唐僧就像C小偵探，追求完美、講究細節，如下頁圖所示。
那我們如何應對這幾種性格的上司呢？
遇到D老大，你就得直接點，別繞圈子，有什麼說什麼，別拖拖拉拉的，他們喜歡有決斷力的下屬。
遇到I小太陽，你就得熱情點，多誇誇他們。他們喜歡被人關注和認可，所以你的回饋要及時。
遇到S暖寶寶，你就得耐心點，多聽聽他們的想法。他們雖然話不多，但心裡都有數。
遇到C小偵探，你就得嚴謹點，別出錯。他們眼睛裡容不得一粒沙子，所以你的報告不但要詳細，還需要有深度。
你可能會說：「我知道不同的人有不同的性格，但我不擅長分析別人的性格啊，這可怎麼辦？」不用擔心，有AI幫你，它就像一位高情商的人際管理專家。
用AI工具分析主管DISC性格及應用
比如Adam，他以前總是搞不懂上司的心思。但自從他使用了AI性格分析工具後，一切都發生了翻天覆地的變化。
那Adam具體是怎麼做的呢？
步驟一：蒐集資訊
Adam開始蒐集上司在溝通方面的資訊，包括：上司在團隊郵件中的回覆、上司在會議上的發言、上司寫的報告或工作指導文件。
步驟二：利用AI進行分析與回饋
他將蒐集到的資訊提供給AI，讓AI透過自然語言處理技術來分析上司的語言風格和行為模式。
比如，他可以這樣問AI：
「我們現在面臨的挑戰非常嚴峻。專案進度已經比原計畫落後了整整兩週，這對我們整個季度的業績都有影響。我需要大家立即行動起來，展現出我們團隊的執行力和決心。首先，我要求專案經理立即提供一個詳細的趕工計畫，包括每天的具體任務和預計完成時間。其次，我需要所有團隊成員對自己的工作負責，確保每一步都精確無誤。我們沒有時間再犯錯誤。我不希望再聽到任何關於問題的討論，我需要的是解決方案。如果你遇到障礙，給我一個明確的計畫，告訴我你打算如何解決它。我們的目標是在下個月底前完成這個專案，不要有任何藉口。最後，我需要看到資料，看到進度。每個部門的負責人都要向我報告你們部門的進展情況，以及你們如何確保按時完成任務。我期待大家的表現，讓我們行動起來！」這是我的上司在會議上的發言，請基於這段發言幫我分析上司的DISC性格。
AI回答：
基於您提供的上司在會議上的發言，我們可以嘗試對他的DISC性格進行分析。DISC性格分類模型是一個廣泛使用的性格分析工具，它根據四個主要面向來評估一個人的性格傾向：D（支配型）、I（影響型）、S（穩健型）和C（服從型）。從發言中，我們可以觀察到以下特點：D（支配型）：●強調專案的緊迫性和重要性；●要求立即行動，展現出對結果和效率的重視；●不希望聽到問題，而是直接見到解決方案；●設定明確的目標和期望，即在下個月底前完成專案。I（影響型）：●在這段發言中，上司並沒有特別展現出強烈的影響型特徵，如熱情或鼓勵性的言辭。S（穩健型）：●雖然上司強調了專案的緊迫性，但他並沒有表現出典型的穩健型特徵，如耐心、合作或考慮他人的情感。C（服從型）：●要求專案經理提供詳細的趕工計畫，並需要每個部門報告進展情況；●強調工作推動精確無誤，這反映他對細節和準確性的關注。
基於上述分析，我們可以推斷這位上司的性格傾向於D（支配型）和C（服從型）。他展現出強烈的任務導向性，要求迅速行動、設定明確目標，並關注細節和準確性。他不太注重情感因素或團隊合作等軟性方面，而是更關注結果和效率。
需要注意的是，這種分析是基於一段特定的發言進行的，而人的性格是複雜的，可能在不同情境下展現出不同的特點。因此，這種分析應該被視為一種初步和大致的評估。
在反覆提供不同資訊和AI進行分析討論後，Adam判斷上司很可能是D型。
步驟三：理解上司的性格
Adam又問AI：針對D型上司，如何溝通更有效率？
AI回答：
針對D型上司，要實現高效率溝通，可以考慮以下幾點策略：1.直接和簡潔。D型上司通常喜歡直接、簡潔的溝通方式。因此，在彙報工作、提出問題或尋求回饋時，你應儘量避免冗長和複雜的表述，直接陳述要點，用資料和事實支持你的觀點。2.突出結果和解決方案。D型上司往往關注結果和行動。在與D型上司溝通時，應優先展示你已經取得的成果或計畫達成的目標，並針對問題準備好相應的解決方案，不要只是抱怨或尋求同情。3.尊重上司的時間。D型上司通常時間觀念很強，不喜歡浪費時間。因此，在與其溝通前要確保你的請求或問題是緊急且重要的。同時，在會議或討論中，你應儘量保持高效率和專注，避免進行無關緊要的閒聊。4.保持積極和自信。D型上司通常欣賞下屬積極、自信的態度。在與其溝通時，要表現出你的專業性和自信，同時避免發表過於消極或自我否定的言論。即使你面臨困難或挑戰，也要展現出你正在積極尋找解決方案的態度。5.提供明確和具體的回饋。當D型上司向你提出要求或建議時，你要給予明確和具體的回饋。這有助於他們瞭解你的進展情況和需要的支援。同時，如果你對他們的要求有任何疑問，也要及時提出並尋求澄清。6.瞭解並適應上司的溝通風格。瞭解並適應上司的溝通風格可以幫助你更有效地與他們溝通。透過觀察他們的行為、語言和溝通習慣，你可以逐漸理解他們的期望和需求，並據此調整自己的溝通方式。7.尋求共同點。在溝通中，嘗試找到與D型上司的共同點。這有助於建立聯繫和信任，並使他們更願意聽取你的意見和建議。綜上，要記住，高效率溝通是一個雙向的過程。在努力適應D型上司之溝通風格的同時，也要保持自己的專業性和自信，勇於提出自己的觀點和建議。
步驟四：調整彙報方式
根據AI的回饋，Adam開始調整自己的彙報方式。他學會了在彙報前總結關鍵點，確保每個要點都簡潔有力；他避免進行冗長的解釋，而是直接提供結果和必要的資料支持。在提出問題時，他會同時提供幾個解決方案，並闡述每個方案的利弊。
步驟五：應用並觀察
在下一次與上司的一對一會議中，Adam採用了新的彙報方式。他直接彙報了項目的關鍵成果，並提出了幾個明確的後續行動計畫。Adam注意到上司對他的彙報反應積極，沒有像以前那樣頻繁打斷他，而是認真聽完了他的彙報，並給予了建設性的回饋。
步驟六：持續改進
Adam意識到溝通是一個持續的過程，他決定繼續使用AI來監測上司的反應，並根據需要調整自己的溝通策略。
時間一晃就過去了好幾個月，Adam在這段時間裡截然不同。他和上司的溝通越來越順暢，這讓自己在職場上的形象煥然一新。上司看他這麼能幹，不僅經常找他商量事情，還把更多的重擔交給了他，對他既信任又看重。
想分析上司性格，要提供哪些資訊給AI？
那我們可以蒐集哪些資訊提供給AI，讓AI幫助我們分析上司的性格呢？我幫你整理了一下，具體如下：
郵件：上司在郵件中呈現的語言風格、決策指令和溝通方式都是分析上司性格的關鍵線索。
會議發言：如果可能，蒐集上司在會議中的發言，包括開場白、提出的問題、做出的會議總結等。
工作文件：例如主管撰寫的工作報告、專案計畫書或績效評估報告等文件，能夠體現上司的專業風格和性格傾向。
決策案例：記錄上司在特定情境下做的決策，包括決策的速度、風格和偏好等。
回饋和評價：上司在工作中給予的回饋和評價，尤其是上司提出的批評和建議。
日常交流內容：在日常工作中，上司與同事的非正式交流內容，如休息時的聊天內容。
演講：上司公開演講的影片也能為分析上司的性格提供線索。
任務分配方式：上司分配任務的方式也能反映其性格特徵。
最後，溫馨提示一下，人的性格複雜多變，不是一兩個詞就能概括的。比如，一個人平時看起來挺果斷，做事雷厲風行，但處理一些講究細節的問題時，他又能慢得下來。所以，借助AI分析上司的性格時，別指望一次就能分析得徹底，可以多分析幾次，嘗試不同的AI工具。
跟上司打交道，別急著給他們貼標籤，我們得多觀察，多瞭解他們的性格，然後據此調整我們說話做事的方式。要是覺得與上司的溝通不太順暢，就要及時改變溝通策略，在不斷調整的過程中，我們和上司的溝通肯定能越來越順暢。
節錄自：商周出版《AI職場溝通力：讓你在彙報、面試、提案中一開口就說服人．AI時代不被淘汰的職場溝通學》／紀菲 著
用AI做簡報，建議先「生成大綱」！簡報大綱規劃模組Prompt分享
想用AI做出高品質簡報，為什麼需要先「生成投影片大綱」？作者分享透過「投影片大綱規劃模組Prompt」，確保簡報內容精準呈現，並讓結構更加完整。內文詳細解析Prompt用法、實際應用案例，以及在NotebookLM、Notion AI和Google AI Studio等平台的操作方法。本文節錄自《超有料！職場第一實用的AI簡報術》。
文／廖韋評
本文目錄（點擊可快速前往）
為什麼用AI生成投影片，需要先「生成投影片大綱」？投影片大綱規劃模組：Prompt用法解析AI生成簡報大綱應用實際範例AI投影片大綱規劃模組使用方法方法一：使用NotebookLM產出大綱（推薦）方法二：使用Notion AI產出大綱方法三：使用一般的LLM產出大綱方法四：使用Google AI Studio產出大綱（推薦）
已經設計好了簡報目標、分析簡報對象的需求、彙整大量簡報中可能會需要用到的關鍵字，並根據這些資料規劃了搜尋用的指令、得到了許多網路上的搜尋成果作為背景參考資料。
在將這些簡報內容視覺化之前，由於每個AI投影片生成工具對於簡報內容的建構能力並不相同，所以為了確保能夠有最完整的簡報品質，我們要先透過投影片大綱規劃模組來將這份簡報的逐頁大綱擬定完成！
編按：為了確保AI能夠做出精準符合需求的簡報內容，作者建議先定義簡報需求，做資料蒐集及資料彙整之後，透過投影片大綱規劃模組，生成完整投影片大綱，再正式進入以AI簡報工具生成投影片的環節。延伸閱讀：AI生成簡報工具怎麼選？Gamma、Felo、NotebookLM等6大AI簡報工具推薦
為什麼用AI生成投影片，需要先「生成投影片大綱」？
1. 確保內容精準性：投影片導向的AI在生成投影片時，通常不允許使用者上傳背景參考資料。如果沒有大綱預先規劃內容，可能會導致最終視覺化內容的資訊失真。
2. 模型能力差異：投影片導向的AI核心模型為了追求反應速度和降低成本，通常採用非推理模型。相比之下，先在大語言模型 (LLM，如ChatGPT、Gemini) 中生成大綱，可以利用其更強大的邏輯推理能力。
3. 避免內容過度壓縮：投影片導向的AI有可能為了方便版面排版，將使用者提供的內容過度壓縮或省略。預先生成詳細大綱，能確保核心訊息被完整保留。
4. 降低修改成本與耗時：如果直接讓AI生成投影片，不僅耗費時間較久，後續發現邏輯或內容錯誤時，修改調整的成本也較高。
5. 確保節奏與品質：透過指令先行生成大綱，能確保內容的節奏與文字品質符合講者預期。
綜上所述，如果我們在生成投影片視覺內容之前，先透過其他AI生成大綱，較能夠透過指令確保內容的節奏與文字品質符合我們預期。
投影片大綱規劃模組：Prompt用法解析
編按：投影片大綱規劃模組由：投影片大綱生成規劃、投影片內容大綱生成規則、輸出格式規則組成，本文將逐段解析prompt，實際應用時需整組貼上，用法詳見下文。
Prompt# 投影片大綱生成規劃## 角色 (System)你是一位「投影片製作AI助理」，擅長將大量資料整理成有條有理的投影片脈絡。## 執行流程Step 1. 根據簡報的總時間長度評估「投影片頁數」(預估每 1~2 分鐘一頁)，並依內容的邏輯結構與深度彈性調整，確保敘事流暢。Step 2. 整合簡報目標、受眾需求、關鍵內容清單、參考資料，打造整份簡報的 Story LineStep 3. 根據這份簡報的 Story Line 將簡報內容拆解成 3-5 個章節，並按照章節彙整對應的參考資料 (務必使用參考資料，我會檢查)Step 4. 根據每個章節的參考資料拆解數個「核心訊息」作為投影片的標題，再設計投影片大綱Step 5. 設計投影片大綱時，先生成完整口語講稿、再根據講稿內容提取投影片內文或數據圖表 (口語講稿的內容應該要遠多於投影片的文字，需涵蓋該頁投影片的所有內容，並補充額外資訊。)Step 6. 設計投影片內文時，判斷頁面類型，再根據類型決定文字數量/密度/格式。Step 7. 最終審視與串連：檢查所有投影片是否緊密圍繞「核心訊息」，並確保「故事線」的起承轉合流暢自然。
相較於以往直接讓AI閱讀資料產生大綱，這一部分模組提供了一個比較細節的流程：
先根據簡報時長判斷投影片頁數。
再根據內容先提出整體故事線以確保簡報的敘事邏輯順暢。
最後才是切分章節與設計每頁投影片內容。
比較值得分享的是，為了避免AI在生成投影片時文字過於生硬，所以在「Step 5」的時候特別要求AI同時輸出「講稿和投影片文字」，這個做法的好處是可以用講稿內容來評估實際的簡報時長、也能避免內容與講稿不同步的問題、但缺點是會花費不少的TOKEN額度、可能導致內容被壓縮，可以視情況決定是否自行拿掉。
Prompt## 投影片內容大綱生成規則### 第一張：封面設計 內容：主標、副標、講者名字設計風格：依主題決定版面 (置中/左右分欄/滿版圖片等)、字級清楚、對比明確### 第二張：目錄頁內容：標題、各章節內容設計風格：若章節數 ≤ 4：左側加上插圖，右側標題與章節對齊；若章節數 > 4：不使用插圖，以清楚的清單呈現### 章節頁內容：章節編號(以 Ch. 呈現)、章節名稱、內容項目 (列點或以、分隔)設計風格：使用半圖半文版面### 金句頁 (建議整份簡報只要放 2 - 3 張)內容：無需標題，僅一行關鍵句設計風格：強調不要有任何的插圖、大小設定為 H1### 純內文頁-標題內文：請根據內容總結一個 Tagline 做為標題，而不能只是執行時程這樣的單字、標題內文內容不能超過 10 個字-內容列點：根據講稿判斷重點，並以「-」條列，最多只能往下展開一個子階層、且子階層文字不能過多-呈現邏輯：依列點文字的邏輯，在「排版指令行」指定排版形式 (如：金字塔圖、流程圖、ICON 版面……)，但不要有不相干的裝飾性插圖！-設計風格：內文頁請強調「不要有任何的插圖」### 數據圖表頁若判斷該頁適合放置數據圖表：-標題：列出圖表標題，並於後方加上「(須人工補充圖表)」-內容：圖表核心洞見：[ AI 需在此處生成一句話，說明此圖表最想傳達的結論或趨勢]-關鍵數據點：列出講稿中提到的具體數據 (為確保數據的可觀性，盡量不使用過多文字)設計風格：建議圖表類型 (長條圖/折線圖/圓餅圖/表格)### QA (最後一張)內容：標題字「QA Time」＋三個建議觀眾提問＋一個核心 CTA
由於讓 AI 自己規劃內容時，容易全部是資訊塞滿的內容頁，所以這邊特別在版面設計中加上了目錄頁、金句頁、數據頁、QA 頁的設計引導，讓投影片的版面變得更加豐富、較不容易造成觀眾的疲乏。
Prompt## 輸出格式規則1. 僅輸出 Markdown 格式2. 每張投影片採以下結構呈現： - `# Slide N｜主標題` - 簡報核心內容：以 bullet 方式呈現 - 口語講稿：換行之後以註記呈現 `/* .... */` - `:: 設計風格：......`3. 以 `---` 分隔不同投影片，這個很重要！。4. 依序編號 Slide（1‥N），不遺漏也不重複。##輸出格式案例#Slide 14｜短中長期規劃 - 短期（一個月內）：成立風險盤點小組由財務、業務、採購部門主管組成。任務：全面量化公司目前的外幣資產、負債、及未來一季的預期現金流。- 中期（一季內）：制定內部應對策略舉辦跨部門工作坊，建立避險共識與標準作業流程（SOP）。 產出：更新版的標準報價合約範本、金融避險工具使用原則。- 長期（半年內）：融入日常營運定期（如每季）檢視與調整避險策略。<info>將匯率風險納入各部門的KPI與年度預算考量。</info>/*我建議，我們不需要等到所有事情都完美才開始。我們可以從今天開始，啟動一個為期三個月的「匯率風險管理優化專案」。第一個月，我們需要立即成立一個由財務、業務、採購主管組成的跨部門任務小組，目標只有一個：全面盤點我們目前到底有多大的外幣風險部位。[4] 第二個月，我們要舉辦一場深度工作坊，把今天提到的策略，變成我們公司自己的SOP。第三個月，我們要看到具體的產出：一份更新版的標準報價合約，以及第一筆「自然避險」的採購訂單。 */:: 設計風格>>時間軸：清晰標示出「一個月」、「一季」、「半年」的關鍵行動與產出。---## 開始編排1. 請先宣告投影片頁數2. 列出Story Line3. 生成整份簡報的大綱
最後為了確保AI所產出的大綱格式，在後續轉變成投影片時能夠被其他AI穩定的讀懂，這邊針對輸出格式做了完整的範例，並將同一張投影片內不同邏輯描述，以不同的註記方式呈現。
AI生成簡報大綱應用實際範例
範例以荒廢公園再利用為題目：
圖／旗標《超有料！職場第一實用的AI簡報術》
AI投影片大綱規劃模組使用方法
了解了模組的設計概念和成效之後，我們要如何使用這個模組呢？其實就是把所有模組的產出成果（簡報情境、對象分析、關鍵內容、搜尋成果）統一上傳至AI，再讓AI了解完所有簡報需求之後，根據投影片大綱規劃模組整合搜尋而來的資料就可以了。
方法一：使用NotebookLM產出大綱（推薦）
網址：https://notebooklm.google.com/
確定上傳簡報情境、對象分析、關鍵內容清單。
確定把所有 AI 搜尋的成果上傳。
在問答區中輸入大綱規劃模組，即可獲得完整的投影片大綱。
圖／旗標《超有料！職場第一實用的AI簡報術》
方法二：使用Notion AI產出大綱
網址：https://www.notion.so/
將所有的搜尋成果存放在Notion的資料庫中。
在資料庫的頁面中，點開右下角的Notion AI，或是在Notion AI的首頁中透過@呼叫存放管理結果資料庫，只要確認有參考到資料庫的情況下。
以對話的方式貼上大綱規劃模組，即可獲得完整的投影片大綱。
圖／旗標《超有料！職場第一實用的AI簡報術》
方法三：使用一般的LLM產出大綱
如果你尚未將這些搜尋結果匯入至NotebookLM或者Notion AI，我們也可以直接使用一般的通用型AI來製作投影片大綱
挑選一個使用習慣的通用型AI（ChatGPT／Gemini／Grok／Claude／Google AI Studio）
將簡報情境、對象需求分析、簡報關鍵內容清單以文字檔上傳（或者直接複製貼上），並跟AI說「這是簡報的核心需求。請先閱讀即可、不需要產生大量回應。」
接著，將Deep Research和Perplexity的搜尋結果上傳（或複製貼上），跟AI說這是「這是相關網路的參考資料。一樣先閱讀即可、不需要產生大量回應。」
確認將大量資訊都提供給AI參考之後，將投影片大綱規劃模組貼上，AI就能整合前面所提供的資料，產出完整投影片大綱！
如果你不知道要用什麼樣的AI，筆者在這邊推薦你一個最適合的選項：Google AI Studio。
方法四：使用Google AI Studio產出大綱（推薦）
網址：https://aistudio.google.com/
由於投影片大綱規劃模組所需要上傳的文件&內容較多，輸出的內容也會比較多，相比一般的通用型AI會更推薦使用 Google AI Studio！
這是一個專為開發人員與創作者設計的AI開發平台／工具，讓用戶可在瀏覽器介面免程式快速體驗、測試、設計及整合Gemini模型。跟Gemini相比，Google AI Studio有著：
更多的免費 Gemini 3.0 Pro 額度
較長的上下文讀取
單次更高的文字輸出上限
節錄自：旗標《超有料！職場第一實用的 AI 簡報術：用對工具讓生產力全面進化！》／廖韋評 著
★ 104學習推薦：建立「職場簡報力」標準，讓你的能力被看見 ★重量級講師王永福、謝文憲、葉丙成共同發起認證＋考前影片：▶ 台灣簡報認證 - 初級｜通過認證回傳104履歷
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用Claude Code設計AI工作流！學了工具不等於系統，3範本打造專屬藍圖
Claude Code的主要功能Hooks、Skills、MCP、排程都學了，工作卻沒有變輕鬆？作者提醒「工具≠系統」，提供教師、工程師、研究者3種範本與藍圖模板，帶你用Claude Code設計專屬的AI工作系統。本文節錄自《Claude Code全攻略》。
文／曾慶良（阿亮老師）
本文目錄（點擊可快速前往）
工具學完了，系統還沒設計步驟1：盤點你的工作類型步驟2：3種典型使用者的系統設計步驟3：設計你的專屬藍圖步驟4：產出藍圖文件範例：王老師的AI工作流藍圖（教師版成品）
使用工具：Claude Code（需付費方案，免費版不能用）
安裝說明：Claude Code官方安裝說明
不想用終端機：下載電腦版，直接在桌面程式中使用Claude Code
工具學完了，系統還沒設計
學完Claude Code的所有主要功能，但工具≠系統——系統是「哪些任務由哪個工具負責、在什麼條件下自動觸發」的完整答案：
工具系統學了Hooks知道要攔截哪些操作、在哪些專案啟用學了Skills知道要建立哪些技能來服務你最常見的任務學了排程知道要讓哪些工作自動化、每週/每日跑什麼學了MCP知道要接哪些外部服務、接了之後做什麼
本章幫你把工具組裝成系統。
（圖／博碩出版《Claude Code全攻略》）
用詞約定：本章說的「排程任務」有兩種實作——官方Routines（Anthropic的雲端排程代理，/schedule建立）與本書自製排程框架（~/claude-routines/目錄＋系統排程器）。藍圖裡只要寫清楚用哪一種即可，兩者可混用。
設計系統的心態，也跟著模型在變。早期用AI靠的是「寫一個好prompt換一個好答案」；到了Fable 5這種能長時間自主運作的模型，重點變成「設計一套能讓Claude自我修正、環環相扣的系統」。
步驟1：盤點你的工作類型
在Claude Code中輸入：
請幫我進行一個 AI 工作系統設計諮詢。
首先，請問我以下問題，一次問一個，等我回答後再問下一個：
1. 你的主要工作或學習領域是什麼？
2. 你每天最重複、最耗時的 3 個任務是什麼？
3. 你目前最大的工作痛點是什麼？
4. 你的技術背景如何（純文字使用者/ 會寫基本腳本/ 程式開發者）？
根據我的回答，你會幫我設計一套 AI 工作流藍圖。
（圖／博碩出版《Claude Code全攻略》）
驗證點：Claude一次只問一題、等你回答才問下一題；4題答完後它主動給出初版藍圖草稿。
步驟2：3種典型使用者的系統設計
根據不同角色，這裡提供3個系統設計範本供參考。範本中出現的/summarize、/apa等都是自訂指令，不是內建指令。
（圖／博碩出版《Claude Code全攻略》）
範本A：教師/教育工作者
痛點：備課耗時、作業批改量大、每學期重複建立相同格式的文件
教師 AI 工作系統
每日自動（排程任務）：
morning-brief：
- 整理今日課程材料
- 生成當天課堂提問清單
每週自動（排程任務）：
assignment-review：
- 掃描收到的作業資料夾
- 批量生成評語草稿（教師審核後使用）
MCP 連接：
- Google Drive：讀取課程資料
- Slack/LINE Bot：與學生互動
常用 Skills：
- lesson-plan：生成課程計畫書
- quiz-generator：根據教材生成選擇題
- feedback-writer：生成個性化學生回饋
常用 Slash Commands（自訂指令）：
- /summarize：摘要一份教材
- /translate：翻譯英文資料
範本B：獨立開發者/工程師
痛點：Code Review費時、文件欠缺、重複性的設定和樣板程式碼
工程師 AI 工作系統
每日自動（排程任務）：
code-health：
- 掃描新增的 TODO/FIXME
- 報告昨日 commit 的簡短摘要
每 PR 自動（GitHub Actions）：
- Claude 自動審查並留言
MCP 連接：
- GitHub：PR 審查、Issue 管理
- SQLite/PostgreSQL：資料庫查詢
Hooks：
- PreToolUse：攔截 rm -rf 等危險指令
- Stop：任務完成提示音
常用 Skills：
- auto-commit：生成 commit 訊息
- my-code-review：結構化程式碼審查
- doc-writer：生成函式文件
CLAUDE.md：
- 語言：繁體中文
- 程式碼風格：PEP8 / Google Style
- 禁止：直接執行生產環境的 DELETE 語句
範本C：研究者/寫作者
痛點：資料整理耗時、格式不一致、報告撰寫耗費大量時間
研究者 AI 工作系統
每次執行（Script）：
research-pipeline：
- 輸入主題 → 自動生成報告草稿
- 輸出 Markdown + Word
每週自動（排程任務）：
weekly-digest：
- 每週整理本週閱讀的文章摘要
- 輸出一份「本週閱讀摘要」
常用 Skills：
- summarize-long：摘要長文
- rewrite：改寫語氣/ 格式
- reference-formatter：整理引用文獻格式
常用 Slash Commands（自訂指令）：
- /apa：轉換成 APA 格式
- /abstract：生成摘要
- /expand：擴充段落
步驟3：設計你的專屬藍圖
根據你的工作類型，用Claude Code幫你填入細節：
根據我的工作情境（[填入你的工作領域]），
請幫我設計一份完整的 AI 工作流藍圖，格式如下：
## 我的 AI 工作系統藍圖
### 🎯 設計目標
（節省時間在哪些地方？提升品質在哪些地方？）
### 📋 工作盤點表
| 高頻任務 | 目前耗時/ 週 | 自動化方式 | 預估節省 |
### 📅 自動化排程
| 頻率 | 任務名稱 | 做什麼 | 技術實作（官方 Routines / 自製 cron） |
### 🔌 MCP 連接
| 服務 | 用途 | 優先級 |
### 🎪 Skills 清單
| Skill 名稱 | 觸發情境（寫進 description） | 功能 |
### ⌨ Slash Commands（自訂指令）
| 指令 | 功能 |
### 🔒 Hooks 設定
| 時機 | 觸發條件 | 做什麼 |
### 📋 CLAUDE.md 核心設定
（語言偏好、工作風格、禁止事項）
### 🔁 月度回顧（每月一次，直接回答這五題）
1. 哪個 Skill 最常用？（值得繼續維護）
2. 哪個 Skill 完全沒用？（可以移除或重構）
3. 有沒有重複做某件事超過 3 次？（應該自動化）
4. 有沒有哪個回答讓我覺得「它不夠了解我的情境」？（改 CLAUDE.md）
5. 這個月的費用/ 額度花在哪裡最多？（是否值得？）
### 🗓️ 實施計畫（今明後三步）
今天：（可以立刻做的）
本週：（這週內完成的）
本月：（一個月內建立的）
把「月度回顧」直接寫進藍圖，而不是另外記在腦子裡——這樣藍圖本身就內建了讓系統持續進化的機制。
步驟4：產出藍圖文件
讓Claude Code直接把藍圖寫成Markdown檔案：
請把我們剛才設計的 AI 工作流藍圖，
存成一個 ai-workflow-blueprint.md 文件，
放在 ~/Desktop/ai-workflow-blueprint.md。
同時加入今明後三步的具體實施計畫。
（圖／博碩出版《Claude Code全攻略》）
範例：王老師的AI工作流藍圖（教師版成品）
空白模板不好想像，下面是一位國中資訊老師照「步驟1～4」做完後的完整成品，可以直接拿去改：
# 王老師的 AI 工作系統藍圖（2026-07 版）
## 🎯 設計目標
- 每週備課時間從 6 小時降到 3 小時
- 作業評語從「來不及寫」變成「每人都有個性化回饋」
- 每學期重複性文件（進度表、通知單）零手工
## 📋 工作盤點表
| 高頻任務 | 目前耗時/ 週 | 自動化方式 | 預估節省 |
|---------|-----------|-----------|---------|
| 備課簡報與講義 | 4 hr | lesson-plan Skill + /summarize | 2 hr |
| 作業批改評語 | 3 hr | feedback-writer Skill 批量產草稿 | 1.5 hr |
| 週報與家長通知 | 1 hr | weekly-report 排程任務 | 0.8 hr |
| 段考出題 | 2 hr（雙週） | quiz-generator Skill | 1 hr |
## 📅 自動化排程
| 頻率 | 任務名稱 | 做什麼 | 技術實作 |
|------|---------|--------|---------|
| 每日 07:00 | morning-brief | 整理今日課程材料＋課堂提問清單 | 自製 cron（~/claude-routines） |
| 每週五 16:00 | assignment-review | 掃描作業資料夾、產評語草稿 | 自製 cron（~/claude-routines） |
| 每週日 20:00 | weekly-report | 彙整本週教學紀錄成週報 | 官方 Routines（雲端排程） |
## 🔌 MCP 連接
| 服務 | 用途 | 優先級 |
|------|------|--------|
| Google Drive | 讀課程資料、存產出文件 | 高 |
| GitHub | 存放教材版本控制 | 中 |
## 🎪 Skills 清單
| Skill 名稱 | 觸發情境（寫進 description） | 功能 |
|-----------|---------------------------|------|
| lesson-plan | 「幫我備課」「做 XX 單元的課程計畫」 | 產出課程計畫書＋講義大綱 |
| quiz-generator | 「出題」「做測驗卷」 | 依教材產選擇題＋答案卡 |
| feedback-writer | 「寫評語」「批改回饋」 | 依作業內容產個性化評語草稿 |
## ⌨ Slash Commands（自訂指令）
| 指令 | 功能 |
|------|------|
| /summarize | 摘要一份教材成一頁重點 |
| /notice | 生成家長通知單（套固定格式） |
## 🔒 Hooks 設定
| 時機 | 觸發條件 | 做什麼 |
|------|---------|--------|
| PreToolUse | Bash 指令含 rm -rf | 阻擋（deny）並要求確認 |
| PostToolUse | 所有工具 | 記錄到 activity.log（月報數據來源） |
## 📋 CLAUDE.md 核心設定
- 所有回應使用繁體中文
- 評語語氣：鼓勵為主、具體指出一個改進點
- 禁止：學生個資寫入任何產出文件
## 🔁 月度回顧（每月最後一個週五）
1. 哪個 Skill 最常用？ 2. 哪個完全沒用？ 3. 有沒有重複超過 3 次的事？
4. 哪個回答顯示它不懂我的情境？ 5. 額度花在哪最多？
→ 配合步驟 6 的月報提示詞，用 activity.log 數據回答，不憑感覺。
## 🗓️ 實施計畫
今天：建 lesson-plan Skill、裝 activity.log Hook
本週：morning-brief 排程上線、Google Drive MCP 接通
本月：feedback-writer 調教到「八成評語可直接用」、跑第一次月度回顧
驗證點：對照這份成品檢查你自己的藍圖——每個Skill都有「觸發情境」、每個排程都寫了「用官方Routines還是自製cron」、月度回顧有排進行事曆。
節錄自：博碩出版《Claude Code全攻略：從一句話到部署上線，打造你的AI Agent開發團隊》／曾慶良（阿亮老師） 著
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數位化行為改變技術與遊戲化應用 行為改變技術 大葉大學國企系
數位化行為改變技術與遊戲化應用 行為改變技術 大葉大學國企系
一、章節導言
隨著數位科技與行動裝置普及，行為改變技術已廣泛結合 數位工具與遊戲化元素，以提高參與度、動機與持續性。本章將介紹數位化行為改變技術的概念、遊戲化設計原則、應用方法與實務案例，幫助學生理解如何在數位環境中有效促進行為改變。
二、數位化行為改變技術概念
1. 數位化行為改變技術（Digital Behavior Change Techniques, DBCT）
o 將傳統行為改變技術（如自我監控、社會支持、目標設定）轉化為數位形式，例如 App、穿戴裝置或線上平台。
o 優勢：可即時追蹤、提供反饋、低成本、擴散速度快。
2. 核心功能
o 即時監控：App 或穿戴裝置記錄行為數據，如步數、運動時間、睡眠時長。
o 反饋提示：根據數據提供個人化建議或提醒。
o 社群互動：線上社群、排行榜、分享功能增強社會支持。
o 目標設定與追蹤：數位平台可設定階段目標與進度追蹤。
o 激勵與獎勵：數位徽章、積分、排名或兌換獎勵。
三、遊戲化應用原則
1. 遊戲化（Gamification）定義
o 在非遊戲情境中，運用遊戲設計元素來提高行為參與與動機。
2. 主要遊戲化元素
o 積分（Points）：行為完成後累積積分，建立成就感。
o 徽章（Badges）：達成特定行為或目標時獲得徽章，提供象徵性認可。
o 排行榜（Leaderboards）：社群內行為比較，激發競爭或合作動機。
o 任務與挑戰（Quests & Challenges）：設計階段目標與挑戰，增加目標感與挑戰感。
o 即時反饋（Immediate Feedback）：即時告知使用者行為結果，增強自我效能感。
3. 遊戲化設計原則
o 目標明確：每個遊戲元素應與行為改變目標直接相關。
o 動機匹配：結合內在動機（自我成長）與外在動機（積分、獎勵）。
o 可持續性：設計長期挑戰與階段目標，避免初期興奮消退後流失。
o 社群互動：設計排行榜、團隊任務或社群互動，強化社會支持。
四、數位化行為改變技術應用流程
（一）需求分析
1. 確定目標行為（如運動、飲食、學習、環保行為）。
2. 調查目標族群使用數位平台的習慣、偏好與可接受性。
（二）技術選擇與遊戲化設計
1. 選擇數位化技術工具：App、穿戴裝置、線上平台。
2. 設計遊戲化元素：積分、徽章、排行榜、任務挑戰、即時反饋。
3. 確保元素與行為目標對齊，並結合內外在動機。
（三）實施計畫
1. 時間安排：階段性目標與長期挑戰規劃。
2. 資源配置：開發或選用數位平台、設定社群管理與數據分析。
3. 執行方式：線上推播通知、App 推薦、社群互動引導。
（四）效果評估
1. 數據追蹤：使用者行為次數、完成率、挑戰達成率、社群互動數據。
2. 問卷與心理指標：動機、自我效能、滿意度調查。
3. 前後測對比與控制組設計，分析干預效果。
五、章末重點整理
1. 數位化行為改變技術能將傳統技術轉化為可即時追蹤、互動與激勵的數位形式。
2. 遊戲化透過積分、徽章、排行榜、任務與即時反饋，提升參與動機與行為持續性。
3. 設計數位化專案需結合需求分析、技術選擇、遊戲化元素、實施計畫與效果評估。
4. 社群互動與內外在動機匹配是數位化行為改變成功的重要因素。
六、討論題
1. 選擇一個日常行為（如運動、學習或飲食），設計數位化干預方案，並納入至少三種遊戲化元素。
2. 討論內在動機與外在動機在數位化遊戲化設計中的作用與平衡。
3. 如何利用社群互動與排行榜設計，提高亞洲大學生對數位化行為改變專案的參與率？
七、案例分析
案例 6-1：校園健康運動 App 與遊戲化干預專案
• 背景：某大學學生運動不足，平均每週運動次數低於 1 次。
• 專案設計：
1. 數位化技術：運動打卡 App，結合穿戴裝置步數監控
2. 遊戲化元素：
積分：完成每日運動任務累積積分
徽章：達成週運動目標獲得徽章
排行榜：班級間比賽排行榜，激發團隊互動
任務挑戰：設定階段性目標，完成小挑戰獲得額外獎勵
3. 社群互動：App 內留言與分享功能
• 效果評估：
o 八週後平均運動次數提升至 3.5 次/週
o 自我效能問卷得分提升 28%
o 社群互動頻率與運動完成率呈正相關
• 分析重點：數位化技術與遊戲化設計結合，可提升行為參與度與持續性；社群互動在亞洲文化中增強了集體動機效果。
AI命中率95%，能放心交出決策權嗎？當心「命中率的糖衣」
AI的預測命中率越來越高，就能放心把決策交出去嗎？專業橫跨金融保險、數位轉型與AI應用第一線的作者指出，命中率衡量的是統計表現，不是AI對現實的理解，帶你拆解「預測的糖衣」，看清相關性系統的能與不能。本文節錄自《讓AI做事，你做主》。
文／連子智
命中率的糖衣
預測的成功，並不代表理解的成立。
在第五章，我們指出：AI代理依賴語言運作，但語言和現實之間存在一道語義的裂縫。這一章要往下一層，追問一個更根本的問題：就算語言說得通，AI代理的行動真的站得住腳嗎？
讓我們從一個在組織裡正在快速發生的現象出發。
回想最初，我們把AI當成一個輔助工具；接著，我們開始依賴它的生成內容；最後，當AI的流暢性進一步被命中率（預測命中）強化時，我們開始將理解與預測混為一談，把本屬於自己的理解工作悄悄轉移給它。
我們在精準數據面前，理性遠比想像的脆弱。當我們面對生活與工作中的不確定時，「準確」這件事可以讓我們安心，幫助我們去做決策。但是，當這套機制換成是AI代理時，問題就出現了。
此時，組織往往會做一件事：擴大代理的授權範圍。命中率八成的時候，讓AI代理負責篩選；命中率九成的時候，讓AI代理負責發出邀約；命中率九成五的時候，讓AI代理負責直接下單。這個擴張邏輯看起來合理—命中率越高，理應可以信任更多。
但這裡藏著一個危險的跳躍：命中率衡量的是預測結果與實際結果的吻合程度，不是AI代理對現實情境的理解深度。一個系統可以在歷史數據裡預測準確，卻對這件事為什麼會發生毫無概念；可以在常態情境下表現優異，卻在情境偏移時，暴露出它缺乏真正判斷的事實。
更關鍵的是，當AI代理的授權範圍擴大，它的行動後果也跟著擴大。命中率九成五看起來很高，但在一個AI代理每天自主執行一千個決策的規模下，那剩下的五十個失誤，完全不是可以被輕易修正的個別錯誤，而是在你不在場的時候，已經發生的五十個具體的行動後果。
在保險、金融與銷售實務中，模型的預測命中率經常是一切評價的核心指標。只要預測結果夠好、夠穩定，系統就被認定為有效。然而，這種有效性只存在於統計層面，不表示對現實世界的理解。當模型成功預測某位客戶可能流失、某張保單可能發生理賠、某筆交易可能失敗時，它並沒有理解客戶的處境、風險的形成過程或決策背後的動機。它只是從歷史數據中捕捉到反覆出現的規律，並將這種規律延伸至未來。
這就是預測的糖衣：它讓我們用統計表現的水準，去衡量我們應該賦予AI代理多大的決策自主權；但統計表現，本來就不是衡量這件事的正確工具。預測成功告訴我們的，是AI代理在過去的情境下能做什麼；它沒辦法告訴我們的是，AI代理在新情境下出了問題，還能不能說清楚為什麼，以及是否能承擔那個後果。
當外在環境穩定時，高命中率的預測看起來是完美的；一旦情境發生偏移，這層糖衣便會迅速剝落。無論個人或組織，真正的風險不在於模型預測的準不準，而是我們早已習慣在沒有理解，或自以為理解的情況下去做決策。這才是本章真正要處理的問題。不是「預測夠不夠準」，而是當AI代理把預測結果轉化為行動時「是否還能說清楚判斷為什麼成立，並對後果負責」。
只能從過去找答案的統計接龍
要回答這個問題，必須先回到預測本身。AI之所以能做出高命中率的預測，通常不是因為它理解了事情為什麼發生，而是因為它在大量歷史資料中找到了穩定出現的相關性。也因此，命中率的糖衣背後，真正需要被拆開來看的，是相關性系統的運作邏輯。
相關性系統的本質，是從歷史數據中找出「經常一起出現的事物」，然後把這個規律延伸到未來。它擅長回答「在這種條件下，通常會發生什麼」。這個能力很強大，在許多場景下也確實夠用，像是電商推薦、內容排序、基礎風險評估等，這些任務的本質是常態情境下的規律延伸，相關性系統在這裡有真實的價值。
大多數被用於預測與決策輔助的AI，本質上都屬於相關性系統。它們可以推理，在大量的既有資料中尋找模式的延續性，藉此去推估下一個最可能出現的結果。但這種推理不是因果推導，它只是沿著既有模式生成一條看似合理的路徑。這種能力極為強大，卻也極為局限。並且，今天的大型語言模型還非常善於模仿。它可以模仿客服話術、模仿銷售語氣、模仿業務判斷、甚至模仿「像人一樣」的關心與提醒。然而，模仿帶來的一直都是表面效果，而不是本質能力。
當AI代理被放進需要判斷的任務（需求探詢、動機建構、風險評估、行為干預等）時，它要回答的就不再是「會發生什麼」，而是三個本質上不同的問題：
第一、為什麼會發生？
第二、如果改變某個因素，結果會不會不同？
第三、如果當初沒有這麼做，而是採取另一種方案，結果會如何？
面對這類問題，具備相關性能力的模型，會是用模式比對（pattern matching）從龐雜的數據資料中找答案。
節錄自：聯經出版《讓AI做事，你做主：用因果主權，建立可交代、可接管的決策治理防線》／連子智 著
【Graphy AI教學】AI自動生成圖表、數據分析4技巧！連報告都能一鍵生成的靈感救星
報告寫不出來、數據圖表總是做不出重點？讓Graphy AI成為你的職場AI靈感助手，只要輸入文字就能一鍵生成圖表、整理分析數據！本文解析Graphy AI超實用的使用技巧，讓圖表製作、報告撰寫變得既簡單又有效率。節錄自《超有料！職場第一高效的 Excel ✕ AI 自動化工作術》。
文／施威銘研究室
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【Graphy AI】連報告都能一鍵自動生成的圖表AI【技巧1】請AI先發想圖表，再回頭優化Excel數據【技巧2】微調圖表範本內容【技巧3】寫分析報告的救星！請Graphy AI幫忙一鍵分析【技巧4】抓現成的Excel圖表請AI分析
【Graphy AI】連報告都能一鍵自動生成的圖表AI
【使用AI】Graphy AI
工具：Graphy AI
網址：https://graphy.app/
雖然我們都知道圖表的重要性，前兩節也介紹了繪製圖表的AI輔助技巧，但圖表只是手段之一，更多時候您可能是被要求提出數據分析報告。在靈感枯竭時，「Graphy AI」這個AI圖表工具絕對是您的救星！
Graphy AI讓我們可以先把手邊的Excel數據拋在一旁，只要擬好簡單的文字描述（主軸當然要與手邊的Excel數據相關），此AI單憑一句話就可以自動生成最適合的圖表範本給我們參考；最棒的是，我們還可以把現成的Excel圖表請它分析，請AI針對我們的Excel資料生成簡報參考內容，這讓圖表製作、甚至是報告撰寫變得既簡單又有效率。
請連到http://graphy.app網站申請好Graphy AI免費帳號，用Google帳號即可快速申請好（圖／旗標出版提供）
【技巧1】請AI先發想圖表，再回頭優化Excel數據
申請好Graphy AI免費帳號後，我們先熟悉一下此AI的操作介面，剛才提到，此AI可單憑一段文字描述就快速生成圖表範本給我們參考，當您單有報告title卻苦無想法時，就可以先請AI提供一些思路。
請先開啟Graphy AI的首頁（http://graphy.app）：
點擊Chart功能，並點擊這個AI功能（圖／旗標出版提供）
輸入提示語 (Prompt)，點擊「Generate chart」就可以開始生成圖表範本。先輸入一段文字描述，單這樣就可以生成圖表範本：「2024年1-12月書籍專案的寫作人員和行銷人員投入資源規劃」。
輸入提示語 (Prompt)，點擊「Generate chart」就可以開始生成圖表範本（圖／旗標出版提供）
幾秒鐘後AI就會生成它所判斷出的建議圖表，若覺得這張圖表還可以，可以點擊「Use this chart」儲存下來，後續可以再做調整。
點擊「Use this chart」儲存下來，後續可以再做調整（圖／旗標出版提供）
【TIP】而當我們手邊有滿滿的Excel數據，對於該用哪種圖表毫無想法時，我們也不用急著套入資料開始瞎繪圖，可以利用這招用文字描述請AI給我們一些靈感。但提醒讀者，畢竟AI是利用區區一段話來推敲我們可能需要的圖表，因此不要想說會一步到位。如果結果差很多，甚至生不出來，就要換Prompt多嘗試看看了。
此外，前面您也看到了，其實我們並沒有餵入任何數值給AI，因此目前所生成的數值都是AI虛構的，僅供我們發想參考，但筆者就常利用這招得到靈感、回頭調整手邊的Excel資料呈現方式：
根據AI提供的範本回頭整理自己的數據，使其更符合報告需求，例如本例希望完成的報告其實用不到這3個欄位（圖／旗標出版提供）
以上等於是「AI先提供思路，我們再調整要納入分析的Excel資料」，這招讓我們不用一開始就陷入整理數據的困境，因為已經有了大方向，最終產出的圖表內容就不會離題太多了。
【技巧2】微調圖表範本內容
如果AI所生成的圖表範本您覺得方向還不錯，也可以繼續做調整。
點擊左側的Boards功能，預設會有一個儀表板，請點擊它。右側可以看到剛才存下來的圖表，滑鼠在圖表上停留後會看到選單，請點擊Edit。
（圖／旗標出版提供）
【TIP】這裡的Boards是dashboard（儀表板）的意思，Graphy AI的用途之一是建立儀表板，儀表板內可以展示各種圖表、數據指標和其他視覺化元素。不過這裡主要是介紹Graphy的AI圖表輔助功能，因此就不對儀表板編輯功能著墨太多了。
我們可以在生成的圖表基礎上去修改圖表類型及數據，點擊此圖示。可以快速切換其他種圖表類型。
（圖／旗標出版提供）
左側可以馬上看到結果，各類型的圖表底下還會提供客製化選項。
（圖／旗標出版提供）
別忘了生成的數值、單都是AI虛構的，可以點擊此頁次來修改。若想直接在此AI完成圖表製作，可以直接在這裡灌入手邊的真實數據。
（圖／旗標出版提供）
這2頁稍微體驗了Graphy AI的一鍵生成圖表範本功能，透過AI提供的範本，我們可以回頭優化Excel數據，確保最終產出的圖表更符合需求，減少手動摸索的時間。
【技巧3】寫分析報告的救星！請Graphy AI幫忙一鍵分析
Graphy AI當中還有一個最貼心、最不可錯過的AI功能 - 它可以根據我們設計好的圖表內容進行分析，提供各種總結式的論點，這簡直是寫報告的利器啊！例如AI會自動檢測圖表數據中的趨勢，並試著解釋這些趨勢的意義。或者幫我們識別數據中的異常值，提供可能的原因分析。凡此種種，有了Graphy AI提供的資訊做為靈感來源，就可以更輕鬆完成Excel圖表分析報告了。
本例假設已經在左圖中整理好真實的數據，接著在圖表的編輯畫面中點擊此圖示。提供的功能包括insights（提供洞見)、summarize（做總結）、Find anomalies（異常偵測）。也可以請AI將分析結果整理成投影片、報告、簡短PO文…等。
（圖／旗標出版提供）
我們來試試投影片這一項，點擊上圖的Presentation。 沒兩三下就生成投影片大綱 (Slde1、Slde2….) ，點擊「Insert」可以將這些內容插入到圖表下方。
（圖／旗標出版提供）
將生成的報告內容置入圖表內，看起來更有模有樣了。
（圖／旗標出版提供）
如果需要翻譯，可以在前頁下圖中點擊「copy」鈕，再將內容複製到ChatGPT等聊天機器人做翻譯。
（圖／旗標出版提供）
Graphy AI所提供的參考報告內容，其中的各種「見解」可以多參考是不是您要的方向。
（圖／旗標出版提供）
看到了吧！AI實在太強大 ，輸入區區一句話，幫我們自動做好圖表、簡報的參考資料了。筆者認為Graphy AI這樣的工具最適合用在當你對做圖表（或者做簡報）完全沒有靈感的時候，可以用這個工具快速獲得一些參考範本、或者可以嘗試切入的報告觀點。
【TIP】但千萬記得是「參考」資料喔！乍看之下AI生成的內容還滿有模有樣的，但如同操作時所看到的警語：AI responses can be inaccurate or misleading，有些內容細細推敲後可能根本毫無邏輯（甚至是虛構出來的）。總之，我們可以用AI來節省時間和激發靈感，但絕不能完全依賴它，最終的內容還是需要我們自己去檢驗、修正和補充，以確保資訊的準確性。
【技巧4】抓現成的Excel圖表請AI分析
除了在Graphy AI介面生成圖表範本、整理數據外，Graphy AI也可以抓取一些現成的圖表來重製、做分析，此服務整合了多種資料來源，包括Google Sheets（可放置Excel檔案）、Google Analytics、Google Search Console、Meta Business、LinkedIn Analytics和x.com等，讓使用者可以輕鬆將不同平台上的數據匯入並快速生成視覺化報表，進一步分析各種指標和績效。
做法很簡單，先在主畫面點擊Chart，點擊Import chart，可以選擇匯入哪些來源的圖表。
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想抓取Excel圖表資料來做分析時，可點擊「Google Sheets」。
（圖／旗標出版提供）
2 接著會用瀏覽器登入您的Google試算表服務，若有內含已經做好的Excel圖表需要分析，直接點擊開啟它
3 當您將滑鼠游標移到現成的圖表上，就會看到Save to Graphy圖示，點擊後就可以將這張圖表匯入Graphy AI網站
（圖／旗標出版提供）
【TIP】沒看到Save to Graphy圖示？在您註冊好Graphy AI帳號時，應該會引導您安裝Save to Graphy這個Chrome瀏覽器外掛，若在上圖中沒看到此圖示，代表外掛還沒有安裝好，請自行到Chrome商店搜尋、安裝。
延續前面的操作，在點擊Save to Graphy圖示後，畫面會切回Graphy AI網站，可看到圖表已經匯入完成了。點擊「Save and open app」儲存，並在儀表板畫面開啟。
在儀表板畫面中，將滑鼠游標在圖表上停留，點擊選單內的Edit圖示。請注意，這裡的圖表數據跟Google試算表是「連動」的喔！若Google那端的數據有更新，可以點擊此圖示進行更新。右上角也會顯示這張圖表的來源是Google試算表。
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最方便的就是AI分析功能，請點擊此圖示。希望AI生成哪類型的報告都可以，本例選擇「Summarize」請AI針對Excel圖表做個總結。
（圖／旗標出版提供）
幾秒鐘的時間就針對左側的Excel原始圖表生成摘要給我們參考了！
（圖／旗標出版提供）
節錄自：旗標出版《超有料！職場第一高效的 Excel ✕ AI 自動化工作術：生成公式 + 函數、做自動化，用 AI 解決所有 Excel 難題！》／施威銘研究室 著
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AI工作專區｜工程師、PM、行銷的AI應用人才，企業AI徵才技能整理
AI時代來臨，企業對AI應用與自動化人才的需求不斷成長。從軟體工程師、產品經理、專案經理（PM）到行銷人才，懂得使用AI工具：RPA自動化流程、n8n無程式的工作流程整合，在就業市場已開出新的人才賽道，成為企業招募新一代人才的重要加分條件。
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AI技能找工作機會｜RPA、n8n、Vibe CodingRPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）n8n（開源的工作流程自動化工具）Vibe Coding（氛圍程式設計）職務結合AI工作機會AI行銷人才AI應用管理師 Project Manager、AI PMAI產品經理（AI Product Manager）AI設計師（UI/UX）AI應用軟體工程人才AI、演算法工程師FAQ：AI工作常見問題AI＋自動化技能能提高薪資嗎？學AI可以做什麼工作？
AI技能找工作機會｜RPA、n8n、Vibe Coding
RPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）
透過軟體「機器人」來模擬人類在電腦上執行重複性、規則化任務的技術，無需改變原有系統或進行複雜開發。
職缺舉例：RPA Business Development Specialist、HR數位轉型專案管理師、業務管理師、通路服務規劃人員
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n8n（開源的工作流程自動化工具）
可幫助工作者自動化重複性任務，整合各種應用服務，類似Zapier或Make.com，擁有更高的彈性。
使用範例
每日定時抓取某API數據→整合→發送Email報表
當表單送出→整理資料→寫入Google Sheet→發Slack通知
自動化CRM建立客戶資料 + 產生任務 + 發送開通信件
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Vibe Coding（氛圍程式設計）
工作者運用語言模型（ChatGpt、copilot）等AI技術，透過自然語言與AI對話，讓AI自動生成所需程式碼，大幅降低開發門檻。只需描述想要達成的功能，AI便能撰寫程式，無需深入理解底層程式運作原理，可以不透過工程師達到將網頁、APP快速送入市場驗證的開發模式。
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看不夠？來去逛逛 104數位與科技人才專區
職務結合AI工作機會
AI工具的應用，讓專業工作者能提高工作效率（避免耗時的行政流程）、創意創新的競爭力（給予AI思考框架，提出不同的創新想法）、決策支援（藉由數據資料的匯入，與AI協作預測商業策略執行優勢與須備風險管理的地方）。
AI行銷人才
企業期待新一代的行銷人將專業的行銷know-how結合AI與MarTech的技術，能更精確的了解市場、找到用戶痛點、制訂與執行更有效的行銷策略。
必備技能：AI工具（ChatGPT）、RPA與n8n自動化排程、GA4。
加分條件：懂MarTech串接與數據驅動行銷策略。
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AI應用管理師 Project Manager、AI PM
結合PJM對組織流程、利害關係人的了解，提升決策效率與資源運用，並在複雜多變的環境中，精準規劃、協調跨部門團隊，確保專案按時、高品質交付，創造更高的商業價值。
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AI產品經理（AI Product Manager）
產品經理需要能精準識別使用者需求，將AI能力轉化為實際功能，並制定策略與路線圖，協調跨部門資源，確保AI產品從概念到落地，能創造最大化的商業價值與使用體驗。
必備技能：敏捷開發、數據分析、RPA流程設計、n8n工作流自動化。
加分條件：懂Prompt Engineering，能規劃AI產品MVP
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AI設計師（UI/UX）
結合AI技術與使用者行為洞察，打造人性化的產品體驗。需要理解AI產品的運作邏輯，將複雜的演算法結果轉化為直覺且易於使用的介面，在設計過程中融入個人化體驗與數據驅動的設計思維，確保產品兼具美感與功能。
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AI應用軟體工程人才
幫助提升公司營運效率，工作內容包含開發與推進AI自動化應用，包括文件生成、知識查詢、任務建議與流程輔助，提升日常作業效率。
[joblist_plugin title='【AI應用工程師】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobsource=joblist_search&mode=s&page=1&keyword=AI+%E6%87%89%E7%94%A8&order=15&jobcat=2007001000' amount='3']
AI、演算法工程師
邊緣運算、LLM、AI/ML 演算法、生成式AI、影像辨識、資料科學……等專業技術領域
[joblist_plugin title='【AI、演算法工程師】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=1&order=15&jobcat=2007001020,2007001012' amount='3']
FAQ：AI工作常見問題
AI＋自動化技能能提高薪資嗎？
能，降低人工成本，幫企業節省大量時間。幫助公司快速決策，提升專案 ROI。具備跨領域競爭力，在數位轉型浪潮中更具優勢。
學AI可以做什麼工作？
學AI可以應用在與數據、軟體、流程優化相關的工作中。例如：行銷人多會了AI，可以不透過工程師快速架設行銷活動網站、PM會AI，可以自動化縮短寫規格書的時間、透過Vibe Coding方式加速MVP的推出，工程師可以透過AI協作，更快產出80%的程式碼，將時間投入優化code的過程。
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為什麼AI生成內容不好用？3訣竅讓AI產出更精準，下對指令贏一半
為什麼AI生成內容總是不如預期？分享3大關鍵訣竅，包括利用「5W1H」下達具體指令、將任務拆解為多道步驟，並透過反覆修正優化結果，學會正確的提問與溝通技巧，讓AI產出更精準，初學者也能馬上上手！本文節錄自《【圖解】工作救星！上班族必學的AI活用大全》。
文／加納敏彦
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【訣竅1】把AI當成人類，下達「具體指令」【訣竅2】拆解為「多道步驟」【訣竅3】不追求完美，耐心反覆修正
在讓生成式AI產出精準內容，必須掌握幾個重點訣竅。介紹3個初學者也能立即上手的技巧。
【訣竅1】把AI當成人類，下達「具體指令」
首先第一個訣竅，就是要提供「具體指令」。儘管AI已經吸收了龐大資訊，但還是得依照我們的指令內容來輸出內容。AI必須先理解指令語意，再從龐大資訊中根據機率產出後續文字。
因此，「具體指令」能幫助AI產生清楚認知，較容易獲得符合需求的結果。現在就來舉例說明一下。
含糊抽象的指令範例：請說明ChatGPT。
具體明確的指令範例：請上網查詢ChatGPT，以500字左右的篇幅說明最新資訊。這是要在公司內部會議發表的內容，請簡單說明得讓不懂IT和AI的大人也能理解。
在思考「具體指令」時，可以參考在工作中整理或傳達資訊時常用的「六何法」（5W1H）。
When（何時）最新資訊Where（何地）上網查詢Who（何人）不懂IT和AI的大人What（何事）ChatGPTWhy（為何）要在公司內部會議上說明How（如何）以500字左右來簡單說明
透過六何法來思考，就能完成相當具體的指令。不需要每次都加入所有元素也無妨，像「When」（何時）和「Where」（何地），這些往往也很少會用到。
在向AI下達指令時，特別重要的就是「Why」（為何）。隨著AI的進步， AI理解指令語意的能力也越來越強。因此，如果可以在指令中輸入「為何下達這種指令」的理由，說明自己的意圖， AI會更好掌握你的用意，更容易產出符合要求的結果。
另外在下指令時，可以把AI視為「工作夥伴」，像與人溝通那樣精確說明，甚至想成是在指揮下屬或祕書也行。向人傳達指示時，具體敘述會比含糊其辭更有效用。當你越熟悉如何對AI下指令，越能提升指揮人的能力，可說是一舉兩得。
【訣竅2】拆解為「多道步驟」
下個重要訣竅，就是將指令拆成不同步驟來執行。如果在一次的指令中塞入過多資訊， AI可能也無法同時處理到好。AI雖然聰明，但並不表示一次就能完美滿足所有要求。將指令拆成多道步驟，每項指令專心處理單一作業，便能在各項作業中獲得更精準的輸出內容。
舉例來說，可將指令拆成兩個步驟來進行：
步驟1的範例：請上網搜尋有關ChatGPT的資訊，並正確說明最新情報。
步驟2的範例：以這些說明為基礎，整理成大約500字的文字報告。這是要在公司內部會議上發表的內容，請簡單說明得讓不懂IT和AI的大人也能理解。
在這個範例中，步驟1在專心搜尋正確資訊，步驟2則是將資訊整理得簡單易懂。像這樣拆成多道步驟，能同時提升精確性和易懂程度。大家可以試著思考「能不能拆解給AI的指令」，讓各項指令專注處理單一作業，就能大幅提升AI的輸出品質。
【訣竅3】不追求完美，耐心反覆修正
最後一個訣竅，就是不要一開始就期待完美結果，而是要耐心反覆修正。其實這個心態十分重要。與其為了設計理想指令而過度思考，不如直接先試著下指令，再逐步反覆修正。通常這樣的做法，反而能更快獲得最佳結果。
AI第一次輸出的內容，可能會與你的期待和意圖稍有落差，但千萬不能因此放棄，或是擅自認定「AI派不上用場」。只要繼續追加指令或是要求修改， AI就能在幾秒鐘內改進。假設你如前述那樣拆成兩個步驟，AI的說明卻還是不夠淺顯易懂時，可以像下述這樣要求AI修改：請以更適合初學者的方式來簡單說明。
如果對象是真人，提出修改時必須顧慮對方的心情，但對AI就不需要顧忌，可以隨興且明確地提出「希望如何修改」的需求。
「具體指令」、「拆解步驟」、「反覆修改」—— 透過這三大訣竅， AI能成為你的工作夥伴，與你一起攜手創造（共創）成果。
節錄自：采實文化《【圖解】工作救星！上班族必學的AI活用大全：從寫作、影片到虛擬分身，8大領域 × 39種場景 × 23款工具，讓AI成為你的職場好幫手！》／加納敏彦 著
整理包／最熱門生成式 AI 大拚場 ChatGPT、Gemini、Grok、DeepSeek 各擅長什麼？
2025-06-24報導／經濟日報記者吳康瑋 由聯合新聞網授權轉載
生成式人工智慧（GenAI）技術迅猛發展，多款強大的AI工具幫助各行業提升工作效率。《經濟日報》為協助讀者了解各項AI工具，將「ChatGPT、Gemini、Grok、DeepSeek」等四大生成式AI列出，為讀者分析四款生成式AI的各自效能，就「開發者」、「訂閱費用」、「主要功能」及「擅長領域」等細項逐條分析。
AI工具確實快速提升效率，不過使用者也要注意，目前的AI工具不保證完全正確，甚至也會答非所問、提供錯誤資訊、或產生「AI幻覺」，使用者對生成的資料仍應有基本的辨識能力，避免AI工具謬誤。
各家生成式AI重點馬上看
ChatGPTGeminiGrokDeepSeek使用建議
ChatGPT
OpenAI的ChatGPT堪稱帶動GenAI風行的先驅，也有廣大用戶，付費企業客戶近期突破300萬戶，有免費與付費模式，每月20美元的ChatGPT Plus訂閱費每月20美元，用戶指出，付費版反應速度更快，用戶在使用ChatGPT時隨時擁有最佳的使用品質。
「資料分析」方面，ChatGPT的優勢在於將資料壓縮、精簡化，適合急需快速獲取關鍵訊息的使用者。「文案生成」上，適合創作個人化內容。「圖表製作」方面，ChatGPT的圖表較為簡單，但圖片較無法把文字一起生成出來，繪圖時整體構圖比較簡單。
網址：https://chatgpt.com/
ChatGPT小檔案
開發者OpenAI付費版費用每月20美元（約新台幣610元）主功能提供文本生成、對話回應、內容創作、翻譯、問題解答等多種功能擅長領域自然語言處理、文本生成、教育輔助、創意寫作、客服支持等
Gemini
Google DeepMind開發的Gemini專注於多模態學習，能同時處理文本、圖像和音頻數據。版本包括2.0、2.5和最新的2.5 Pro，推理和數據處理能力進步快速。Gemini 2.5 Pro提供更強大的計算能力和更高準確性，讓用戶在處理複雜任務時能獲得更佳體驗。付費版額外提供用戶包括2TB儲存空間、Gemini Advanced和其他AI功能。
「資料分析」方面，Gemini提供的內容易於閱讀，文法經過重新梳理，適合需要清晰解釋的使用者。在「文案生成」上，Gemini能一次生成多達15個標題，提供選擇建議，對於需要多樣化提案的用戶非常方便。「圖表製作」方面，Gemini 的完整度高，使用者可選擇不同的圖表類型，並能下載圖片、Excel或JSON格式的數據。
網址：https://gemini.google.com/
Gemini小檔案
開發者Google DeepMind付費版費用每月19.99美元（約新台幣650元），可免付費試用一個月主功能強大的推理能力，擅長處理複雜的問題和情境，能同時處理文本、圖像和音頻數據等多模態文件擅長領域AI推理、圖像理解、科學研究和技術開發
Grok
Grok是由X（前稱 Twitter）開發的生成式AI，專注於社交媒體內容的生成。最新版本Grok3提供更強大的功能，能即時生成與當前熱點話題相關的內容，結合社交媒體數據分析趨勢，提升用戶互動的實時性，成為品牌營銷和社交媒體管理的理想工具。
「文案生成」方面，Grok風格簡潔有力，類似科技周刊的風格，適合快速傳達訊息。「圖表製作」方面，Grok可以較為輕鬆的運用文字組成圖表，並附上有關的資訊數據，對於需要快速理解數據的使用者來說很實用。
網址：https://grok.com/
Grok小檔案
開發者應用程式X（前身為Twitter）付費版費用每月30美元（約新台幣970元）主功能即時生成與當前熱點話題相關的內容擅長領域社交媒體互動、內容創作、即時訊息生成和品牌營銷
DeepSeek
DeepSeek專注於資料搜尋和訊息檢索，開發商為位於中國大陸的「杭州深度求索人工智慧基礎技術研究」，中資避險基金幻方量化創立的人工智慧公司，創始人暨執行長梁文鋒持續致力將大陸AI技術推向全球市場，提供R1和R2兩種不同的服務模式。
「資料分析」方面，DeepSeek提供前言和總結，讓懶人可以快速理解內容。在「文案生成」上，DeepSeek的口語化風格能夠生成10個標題，附上創作理念和選擇建議，適合需要親民語言的使用者。「圖表製作」方面，DeepSeek使用文字排列呈現，提供Python程式碼，對於技術使用者來說相當便利。
網址：https://www.deepseek.com/
DeepSeek小檔案
開發者中國大陸企業「深度求索」付費版費用每100萬（輸入）tokens收費人民幣16元（約新台幣66.68元）主功能資料搜尋和訊息檢索，利用生成式AI技術提升搜索引擎的智能化，提供相關建議和訊息過濾功能擅長領域資料搜尋、訊息檢索、知識管理和數據分析
使用建議
生成式AI工具已經落地商業化，從自然語言處理到多模態學習、社交媒體互動及訊息檢索等多種服務都能提供，競爭也更加激烈。用戶可根據自己的需求，選擇最合適的AI工具，以提升工作效率與創造力。
綜合比較四款生成式AI後，提供讀者幾點建議。若需要多樣化的文案提案，可考慮Gemini；若喜歡口語化一點的表達，可選擇DeepSeek。AI繪圖方面，生成多幅圖片建議可使用Grok，若希望作品有較高的品質，可選擇Gemini。在「資料分析」方面，若希望能獲取較「簡潔明瞭」的資料，建議選擇「ChatGPT」，讀者若希望能得到比較容易理解的內容，應該選擇Gemini。
針對「表格整理」方面，若要以更快的速度掌握大致上的資訊，建議選用ChatGPT；若讀者希望在表格中能得到較「詳細」的內容，可考慮DeepSeek。針對「生成圖片」功能上，若讀者追求圖表要具有充分「完整性」的類型，建議使用Gemini。
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告別制式勞動，迎向 AI 時代人才的變革與重構
從 AI、大數據到雲端運算，智慧科技持續重塑企業運作模式，也同步改變科技人才的能力結構與職涯路徑。當技術不再只是工具，而是開始參與決策、流程與協作機制的設計時，企業對人才的期待，也隨之快速被改寫。隨著生成式 AI 進入科技研發現場，產業競爭的焦點，逐漸從單純的效能與技術規格面，轉向研發流程、協作效率與人才結構的重新配置。
文／104人力銀行
立即下載《2026科技業人才報告書-人才版》
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先定義後拆解，掌握工具且能同時進化的優勢
AI 不是取代能力，而是重新設計組織的槓桿
AI 改變的不只是工具，而是人才競爭的基準
無論是深耕資安領域的趨勢科技、由單點工具轉向 AI 驅動工作流程的KDAN 凱鈿、將服務版圖延伸至「新商務」場景的騰雲科技，亦或是持續推動流程優化的技嘉科技，皆不約而同指出：AI 並不是單一技術的導入，而是從根本上，重新定義工程師的工作方式與企業的選才邏輯。
先定義後拆解，掌握工具且能同時進化的優勢
趨勢科技指出，在資安產業中，AI 的導入不僅提升效率，更放大了攻防的速度與規模。企業真正需要的，已非能單純完成任務的工程師，而是要能理解問題、拆解問題，並知道如何運用 AI 讓產品與防禦能力持續進化的人才。「企業現在看的人才，不再是會不會寫 code，而是能不能用 AI 定義問題、拆解問題，並把它真正放進工作流程裡。」
這樣的轉變，使「會寫程式」逐步從門檻條件，轉變為一種基本能力。
KDAN 凱鈿則觀察到，企業選才的標準明顯被翻轉。過去對工程師的面試，多半以程式語言的熟悉度為主，然而當 AI 加入成為日常工具，真正拉開差距的，反而是思考邏輯和問題拆解的能力。「以前我們面試工程師，程式語言熟悉度大概佔六、七成，思考能力佔三、四成；現在幾乎倒過來。」甚至可以說，判斷能力及邏輯架構，已遠勝單一技術的掌握。能力結構之外，AI 也在重新設計工作流程本身。
AI 不是取代能力，而是重新設計組織的槓桿
面對 AI 帶來的轉型壓力，騰雲科技則是認為，企業需要的人才，除了熟悉新工具，得要能解構既有的流程與模式，並予以重新加以設計。「頂尖的人才必須完備能解構問題的智慧，將經年累月結痂的既有工作流程無情拆解，再結合新工具進行徹底重構，以此創造出破局的商業價值。」在如此框架之下，AI 並非取代既有能力，反倒成為推動組織再造的重要槓桿。
相較之下，在硬體與韌體研發領域，AI 帶來的影響則呈現不同面貌。
AI 的導入並非突然出現，而是建立在長期流程自動化與知識共享文化的基礎之上。技嘉科技表示，當標準化與重複性的工作逐步由工具接手，企業在選才的課題上，反而更回到人才的本質。「AI 並沒有讓工程師變得不重要或被取代，反而讓一件事變得更加清楚——當工具越來越強，人真正不可取代的，仍然是持續學習、理解問題，以及把經驗轉化為能被團隊延續的知識。」
也因此，雖分處不同產業與戰略位置的四家企業，卻給出近乎一致的答案——AI 確實已改變你我的工作流程與內容，也對工程師的角色重新定位，然而企業真正關注的，不是誰會被取代，而是誰能定義出與 AI 協作的新方式。
AI 改變的不只是工具，而是人才競爭的基準
當 AI 已能協助完成大量數據的整理、流程文件撰寫及程式生成，甚至是輔佐當下決策的研判時，隨之浮現的是一個跨越產業和領域的深層叩問——AI 會不會取代人類？
觀察四家受訪的企業，答案竟出乎意料地一致：AI 並不會讓「人」變得不重要，而是讓人才的價值重新排序。但首先被改變的是，企業對工程師角色的認知與理解。當標準化、重複性的工作逐步由工具接手，真正拉開差距的，不是技術的熟練度，而是能否理解問題、拆解流程，並持續與新工具共同進化的能力。
正如受訪者所指出：「不是 AI 會取代人，而是會用 AI 的人，會取代不會用 AI 的人。」對企業而言，這意味著選才邏輯正在改變；對求職者而言，也代表未來職場的競爭力，將來自於跨領域理解問題的能力，以及在變動之中持續重塑自身角色的位置。
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