AI為你的企業賦能ChatGPT改變傳統工作流程
104學習
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指透過自動化技術和數據分析，利用程式演算法來購買和優化數位廣告投放。能即時根據目標受眾行為及市場變化調整廣告策略，提高投資報酬率與廣告效益。熟悉這項技能能幫助企業精準觸及潛在客群，降低人工作業成本，並提升品牌曝光與銷售轉換率，對數位行銷和媒體購買工作非常重要。
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瞭解 Google 跨管道 AI 解決方案的重要性，並學會如何建立及調整這類廣告活動來達成業務目標。
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Generative AI Studio
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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。
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。
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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)
Google Ads 搜尋廣告認證
Google Ads 搜尋廣告認證 https://skillshop.exceedlms.com/student/path/18159?use_locale=true ，
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證明你已掌握所有必備知識，能夠建立及改進 Google 搜尋廣告活動。如要獲得認證，使用者必須熟知如何使用自動化解決方案達成特定行銷目標，例如利用智慧出價提高廣告活動成效。
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生成式AI課程認證
線上課程約8小時
這個入門微學習課程主要說明生成式 AI 的定義和使用方式，以及此 AI 與傳統機器學習方法的差異。本課程也會介紹各項 Google 工具，協助您開發自己的生成式 AI 應用程式。
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課程目標：
● 定義生成式 AI
● 說明生成式 AI 如何運作
● 說明生成式 AI 的模型類型
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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
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。
本文目錄（點擊可快速前往）
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。
[joblist_plugin title='【Vibe Coding】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=vibe+code&order=15&page=1' amount='3']
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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。
[joblist_plugin title='【AI專案經理】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=1&keyword=AI+n8n&order=15&jobcat=2004003006' amount='3']
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
[joblist_plugin title='【AI專案經理】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=2&keyword=AI+n8n+%E7%94%A2%E5%93%81%E7%B6%93%E7%90%86&order=15&jobcat=2004003005' amount='3']
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。
[joblist_plugin title='【AI UI/UX 設計師】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=1&keyword=AI+&order=15&jobcat=2013001015,2013001016,2013001006,2013001020' amount='3']
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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用AI快速做商品廣宣圖：Manus AI一鍵生成視覺文案行銷素材，電商小編必學
電商和社群小編每天都和時間賽跑，如何用AI快速產生高品質的商品廣宣文案與視覺圖片？本文以Manus AI示範，只要上傳隨手拍的產品照，輸入簡單的需求，就能自動產生專業的文案與圖片！跟著詳細步驟教學，讓AI工作成為行銷工作的最佳夥伴，本文節錄自《用AI做設計》。
文／施威銘研究室
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電商小編的救星！隨手拍的照片也能變成廣宣圖【Manus AI】用AI自動產生廣宣文案及圖片
電商小編的救星！隨手拍的照片也能變成廣宣圖
在電商快速發展的時代，品牌商與代理商經常需要做各種產品廣宣，並進行多平台的行銷推廣。然而，專業攝影往往得花大量的時間與資源，對於忙碌的電商小編來說，並非每次都能安排專業的攝影。
現在有了AI即使是隨手拍的產品照，都能輕鬆轉成廣宣素材，重點是不用自己去背、想文案，只要上傳照片就能在短時間內完成。
隨手拍的桌上型電扇，背景雜亂、光線不佳。透過AI的處理，馬上變成一張廣宣素材（圖／旗標出版提供）
【Manus AI】用AI自動產生廣宣文案及圖片
【使用AI】Manus
電商小編與社群小編每天都在和時間賽跑，得產出大量高品質的廣宣文案與視覺圖片。面對不斷湧現的行銷需求，該如何在有限的時間內，產出吸睛且符合品牌調性的內容？AI正是你的得力助手，只要上傳隨手拍的產品照，輸入簡單的需求，就能瞬間產生專業的文案與圖片，減輕工作負擔。底下我們以Manus AI做示範。
Manus：https://manus.im/home
【Step 1】
請開啟網頁瀏覽器，輸入「https://manus.im/home」網址，連到manus網站，這是一個通用型的AI網站，可以幫你解決各項工作及生活中的問題，進入網站後點選畫面右上角的開始使用鈕，接著使用Google帳戶註冊即可開始使用各項服務。
按下開始使用（圖／旗標出版提供）
點選Google帳戶或使用Apple ID註冊（圖／旗標出版提供）
【Step 2】
首次註冊會得到1000免費積分以及每日登入的300積分，你可以先用免費積分試用各項功能，再決定是否付費（註：官方贈送的免費積分可能會隨時變動，在此僅供參考）。
首次註冊、登入會得到免費積分，請按下知道了關閉此訊息（圖／旗標出版提供）
【Step 3】
接著，在輸入框中輸入你的需求（提示語），在此我們想將隨手拍的照片製作成促銷廣告。
輸入需求（請製作一張直幅的促銷廣告，文字使用繁體中文）+上傳檔案
輸入需求並上傳檔案（圖／旗標出版提供）
【Step 4】
送出需求後，manus就會開始處理，大約等個20多秒就會生成圖片及廣告文案。
自動生成廣告文案、生成兩張圖供我們參考，點選縮圖可放大瀏覽（圖／旗標出版提供）
自動去除照片中雜亂的背景，並加上文案，可惜文字大多是亂碼（後續可使用影像處理軟體來修改）（圖／旗標出版提供）
廣告文案包含主標題、副標題及產品特點，這些都是AI自動產生的（圖／旗標出版提供）
【Step 5】
由於AI生成的中文字大多為亂碼，在此我們可以將AI生成的圖片及文案下載到電腦裡，後續再用影像處理軟體來修改文字。
（圖／旗標出版提供）
下載檔案（圖／旗標出版提供）
下載後的檔案為壓縮檔，會存放在電腦中的Downloads資料夾，解開壓縮檔就可以進行後續的修改（圖／旗標出版提供）
【Step 6】
你可以使用AdobeExpress或是Photoshop的生成填色功能，將中文亂碼的部份去除並與背景融合，再自行輸入文字。
AdobeExpress：https://www.adobe.com/tw/express/
Photoshop：https://www.adobe.com/tw/products/photoshop.html
（圖／旗標出版提供）
【TIP】如果覺得要刪除中文亂碼並與背景融合很麻煩，你也可以直接將manus生成的圖餵給ChatGPT，請它「生成一張去除文字的圖」。這樣後續只要輸入文字就可以了。
節錄自：旗標出版《用 AI 做設計：沒時間？沒素材？沒靈感？就 Call AI 救援》／施威銘研究室 著
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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
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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：
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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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AI最新熱門工作揭曉！工程師不只要會寫程式 這技能創造更多收入
2025-11-02 經濟日報編譯易起宇 由聯合新聞網授權轉載
OpenAI、Anthropic和Cohere等人工智慧（AI）新創公司，正加緊招募一種為數稀少的軟體開發人才：前線部署工程師（Forward-Deployed Engineer，FDE）。這些軟體工程師必須既要會寫程式，又要在派駐到企業客戶組織內時，能和顧客交流，協助客戶客製化模型，加速採用AI技術，以創造更多收入。
英國金融時報（FT）報導，OpenAI今年初成立一支FDE團隊，預計今年底前將擴充至約50名工程師。Anthropic也表示，今年將把包含FDE和產品工程師的應用AI團隊規模，擴大為五倍，以滿足客戶需求。
求職平台Indeed數據顯示，這種需要與客戶面對面交流的AI職缺，今年來已一飛沖天，1-9月每月刊登的FDE職缺數量已暴增逾800%。
這種人才趨勢的出現，是因為雖然從製造業到醫療保健等各行各業，都正日益熱衷於引進AI工具，但常不確定該如何應用AI技術，以及要怎麼利用這筆投資獲利。
Anthropic應用AI團隊主管瓊恩表示：「一家財星500強（Fortune 500）的銀行業者，和一家打造原生AI產品的新創公司，需求完全不同。」
數據情報大廠Palantir英國AI主管普雷特尚，形容這種方式為「從內部發現產品」，「你會希望自己打造的事物，在以簡報介紹給客戶時，促使他們說，『這東西將顛覆遊戲規則』」，前線部署工程師知道「珍貴的軟體並非程式碼或語言有多精美…而是要對終端客戶有意義」。
Palantir約20年前便從軍隊派駐海外的概念取經，招募這種人才，如今FDE已約占半數員工，並已派遣到阿富汗和伊拉克的軍事基地、美國中西部的工廠、以及煉油廠。
AI新創公司也希望效仿Palantir。Cohere共同創辦人暨執行長戈梅茲表示，一開始和客戶簽約時就部署工程師，有助建立長久而持續的關係。
雖然FDE目前在AI企業員工中的占比仍相對小，但OpenAI表示，此職位的需求已超越其預期。OpenAI歐洲和中東FDE團隊主管佛尼爾說：「這讓我們學會了不同行業客戶的真正需求，並幫助我們基於真實世界的運作，提升研究和產品陣容。」
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用AI做競品分析如何開始？7步驟看懂對手弱點，制定攻防策略
想做競品分析卻不知道怎麼做？教你用AI完成競爭對手分析，透過7步驟整理競品資訊、找出對手弱點，制定可執行的攻防策略。本文節錄自《AI × SOP 生成式 AI 工作流》。
文／陳泳睿
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看懂對手在想什麼：競品分析的實戰用法讀者指引：先備知識一、企業的痛點二、管理工具解析三、解決方案：人機協作模型四、Prompt操作使用說明五、實務應用示例重點Prompt：可立即複製的提示詞
看懂對手在想什麼：競品分析的實戰用法
在今日瞬息萬變的商業戰場中，許多組織常陷入知己的迷思，卻對知彼淺嚐輒止，這往往成為企業成長的隱形天花板。深刻理解競爭對手，不僅是防禦性的盾牌，更是開疆闢土的利劍。透過系統化的分析，我們能預見市場風向、抓住對手破綻，在激烈的競爭中立於不敗之地。
讀者指引：先備知識
在進入實務操作前，讀者需瞭解以下核心概念：
競爭對手分析（Competitive Analysis）：白話來說，就是一套「偵查與防禦」的SOP，用來摸清對手的底細。
生成式AI（Generative AI）：一種能像真人一樣對話、整理資料並提供建議的智慧工具，在本教材中擔任「教練」角色。
一、企業的痛點
公司在制定策略時，常遇到以下三個「卡關」點：
資訊碎片化：看得到對手的新聞，卻抓不到背後的戰略意圖，導致決策只能「救急」而非預防。
分析深度不足：僅停留在產品規格比較，忽略了對手管理層的心理盲點與核心能力。
時效性太差：傳統的人力調查耗時費力，等到報告產出，市場機會早已流失。
痛點類型具體現象對企業的影響資訊盲區只知對手降價，不知其財務壓力錯誤跟進價格戰，損害毛利戰略誤判以為對手要擴張，其實他們在收縮錯失併購或搶奪市場的良機執行落後分析報告還在製作，對手新品已上市淪為市場追隨者，失去定價權
二、管理工具解析
為了突破上述痛點，我們引進哈佛大學波特教授（Michael Porter）提出的四角分析框架。這是一個用來全面解構對手的強大模型：
未來目標（Future Goals）：揭示對手的驅動力（例如：追求短期回報或長期主導權）。
當前戰略（Current Strategy）：分析對手的實際行動（例如：研發、行銷、通路的資源投放）。
核心能力（Capabilities）：評估對手的武器庫（例如：品牌忠誠度、成本控制能力）。
管理層設想（Assumptions）：洞察對手的盲點（例如：過去成功經驗是否成為轉型的枷鎖）。
找出這四個維度之間的不匹配。例如，若對手目標是全球擴張，但能力（財務或人才）卻不足，這就是其最脆弱、最容易被攻擊的「致命弱點」。
三、解決方案：人機協作模型
本方案將經典框架與 AI 技術結合，建構出教練式的人機協作模式。
層次一：戰略準備與知識校準（人：經理人的核心決策）
經理人負責與AI進行「對焦」，定義核心客戶、設定競爭範圍，並針對AI發現的矛盾點進行最終判斷。
競爭範圍（產品線/區域/客群）
比較維度（價格/交期/品質/通路/技術/合規）
決策輸出（要打哪個市場？要防哪個風險？）
層次二：個案生成與評量設計（機：AI的高效執行）
AI負責引導思考、整合海量外部資訊（如年報、新聞），並將複雜數據視覺化。
協作階段人類經理人的任務AI顧問的任務初期界定定義核心客戶與根本問題提出結構化問題，引導發散思考資訊處理提供內部觀察（如業務回饋）搜尋外部網路，整合跨維度數據洞察生成針對「不匹配」處拍板策略識別矛盾點，自動生成視覺化圖表
四、Prompt操作使用說明
競品分析操作流程圖
操作步驟
步驟1：鎖定對手（界定範圍）
動作：回答AI關於「核心客戶」與「解決問題」的提問。
步驟2：建立清單（資訊框架）
動作：根據AI提供的框架（如財務、產品、市場等類別），確認哪些資訊對你最重要。
步驟3：收集情報（內外併行）
動作：提供你已知的資訊，或請AI協助搜尋網路公開報告與財報。
步驟4：深度剖析（找出破綻）
動作：配合AI執行「波特四角分析」，比對對手的「目標」與「能力」是否不一致。
步驟5：視覺呈現（一目了然）
動作：要求AI生成雷達圖或優劣勢比較表。
步驟6：制定策略（攻防演練）
動作：與AI討論如何「攻擊弱點」或「防禦威脅」，並模擬對手可能的反應。
步驟7：持續監控（長期追蹤）
動作：設定關鍵追蹤指標（如價格變動、新技術發布）與匯報頻率。
五、實務應用示例重點
背景
小亮是化粧品ODM/OEM代工廠的「高階策略主管」。公司核心優勢為「速度、法規護照 (PIF/GMP)、穩定交付與嗅覺美學」。目前市場面臨四方夾擊：極低價但具合規風險的廣州廠、研發頂尖但節奏慢的科研大廠，以及規模導向或傳統求快的同業，欲分析如何跳脫「價格戰」泥淖。面對2026年即將上路的化粧品嚴格新規，需要一套具體的攻防劇本，將客戶的決策戰場從「比單價」強制翻轉為「比總風險成本與上市時效」，藉此針對不同對手弱點精準打擊並突圍。
AI生成結果範例：對齊戰略、對手反擊預判
（以下內容為AI生成結果）
你這份補齊缺口的情資，已經讓整個作戰圖定調了：
廣州低價群 ＝「價格刺客，但品質/法規是破綻」3dL/科毅 ＝「法規學霸，但速度是破綻」
再加上前面兩個對手（TCI/名王型），你現在其實擁有一套非常乾淨的定位：用「速度＋可預測交付＋法規護照＋嗅覺美學」在三條戰線同時取勝。
我下面把你做的矩陣再升級成「可執行的戰役劇本」：每一類對手給你 攻擊主張 → 反擊預判 → 防禦措施 → KPI/監控訊號，最後再給一份 90 天行動清單（真的能派工那種）。
把三條戰線的「勝利條件」講清楚（先對齊戰略）
你不是要在同一個規則下打贏所有人；你是要迫使每個對手進入他最不舒服的規則：
TCI：把戰場從「數據/規模」拉到「品牌語言/嗅覺美學/小量多樣」
名王型：把戰場從「快/便宜」拉到「可稽核交付/法規風險/供應鏈可預測」
廣州低價群：把戰場從「單價」拉到「總風險成本（品質＋退貨＋法規 ）」
3dL/科毅：把戰場從「專利科學」拉到「行銷時效/上市節奏/決策速度」
攻守策略矩陣（升級版：含反擊預判）
1) 對廣州低價群｜極致低價替代品
主攻戰術：「風險成本拆解」（你寫得很準，我幫你把刀磨利）
核心說法：「單價便宜 ≠ 上架可用；沒有 PIF/GMP 準備，這批貨 在 2026/7/1 之後可能直接變成不可用庫存風險。」
台灣化品製造場所GMP：其他一般化品製造場所自115/7/1全面符合GMP（部分例外）
PIF第三階段：幾乎所有化品自115/7/1起需建立產品資訊檔案
你要交付的「反殺武器」（把話術變成文件）
一張 TCO 風險成本表（Total Cost of Ownership）：
3% 泵頭故障 → 退貨/重工/客服/商譽成本
香味偏差 15% → KOL/通路評價崩盤成本
無PIF → 上架/稽核風險成本
把它變成你報價附件：客戶會開始用「總成本」跟廣州比，而不是用「單價」。
對手可能反擊
反擊 A：改口說「我們也能提供文件」
你的回擊：文件不是 PDF，是可稽核證據鏈＋交付 SLA（見後面「法規護照包」）
反擊B：再降價
你的回擊：你不跟；你只要讓客戶理解：低價只能買到低保證。
2) 對3dL/科毅｜高端醫美技術派
主攻戰術：「感性溢價與速度」
核心：他們像大醫院。那你要像什麼？
你要像「高端品牌的急診＋整形外科」：快、準、漂亮、能上架。
產出三份「案例白皮書」（可匿名）：你賣的不是工廠，是方法論
61–90 天：把方法論變成銷售漏斗
官網/提案模板上線三個「產品化服務」
業務話術改成：「你要便宜，我們不一定最便宜；你要不踩雷且能上架，我們最穩。」
Prompt：可立即複製的提示詞
角色與任務
你是一位世界級的策略顧問，專精於競爭對手分析。你的思考必須全面且深入，並以證據為基礎。你的分析不能停留在表面描述，必須挖掘出能夠指導行動的深刻洞見。
你的核心任務是引導一家企業，透過一個結構化、迭代的流程，完成一次全面的競爭對手分析，並最終形成可執行的攻擊性與防禦性策略。你將扮演一位教練式顧問，透過提問、框架引導、數據整理與策略生成，協助使用者取得競爭優勢。
你必須不斷迭代，直到使用者獲得清晰、可操作的競爭策略。即使資訊不完整，你也需要根據現有資訊做出最佳判斷，並指出需要進一步收集的情報缺口。
工作流程：競爭對手分析七步法
你將嚴格遵循以下七個步驟來引導使用者。在每個步驟中，你都必須主動提問，並在得到使用者回饋後，進行總結與推進。
1&2. 確定當前與潛在的競爭對手
主動提問：你將首先提出一系列問題來界定使用者的市場與客戶。例如：「您的核心客戶是誰？他們想解決的根本問題是什麼？」「除了直接提供相同產品的公司，還有哪些不同類型的公司也在爭奪您客戶的預算？」
拓展視野：你將利用傳統的「戰略集團」方法和較不傳統的「客戶價值」方法，引導使用者思考直接與間接的競爭者。若獲得授權，你將搜尋外部網路資訊，提出使用者可能忽略的潛在競爭者。
3. 界定所需的核心資訊
建立框架：基於來源中關於背景、產品、市場、人力資源、經營、管理、財務等詳細列表，你將生成一個結構化的資訊收集框架（如表格或問卷大綱）。
引導收集：你將引導使用者從內部（如銷售團隊）與外部（如公開財報、行業報告）收集關於主要競爭對手的資訊。
分析資訊並形成洞見（核心步驟）
組織資訊：你將要求使用者提供已收集的資訊，並將其組織到波特四角框架中：
未來的目標
當前戰略
能力
設想
識別矛盾：核心分析任務是找出四個角落之間的不匹配與矛盾，例如：
「他們說的（目標）和他們做的（戰略）是否一致？」
「他們想做的（戰略）和他們能做的（能力）是否匹配？」
「他們深信不疑的（設想）是否存在盲點？」
形成洞見：你將把矛盾點轉化為深刻洞見，指出競爭對手的可利用弱點與潛在威脅。
5. 以視覺化方式呈現分析
生成圖表：你將把分析結果視覺化，使用比較方格圖、雷達圖、競爭對手優勢圖等方式，清晰呈現相對優劣勢。
6. 開發攻擊性與防禦性戰略
策略生成：基於分析，提出具體可操作的策略：
攻擊性策略：如何利用我們的優勢攻擊對手弱點？
防禦性策略：如何用我們的優勢防範對手威脅？如何彌補弱點？
沙盤推演：針對關鍵策略預測對手可能反應，幫助使用者思考後續行動。
7. 建立持續監控的框架
設計流程：你將建議持續監控競爭對手的框架，包括：
關鍵指標（如價格、市場活動、技術發布）
資訊收集頻率
匯報節奏
高階策略與心態
避免偏見：提醒使用者避免過度關注競爭對手而變成追隨者，應以「創造獨特客戶價值」為最終目標。
客觀性：分析必須基於數據與事實。若資訊不足，需清楚標示屬於假設推斷。
行動導向：所有分析最終目的都是「行動」，每份報告都需包含「下一步建議」。
開始引導
現在，請從步驟一開始，向我提問以確定我的競爭對手。
節錄自：旗標科技《AI × SOP 生成式 AI 工作流：第一線 Prompt 驅動，打造企業 SOP》／陳泳睿 著
讓你事半功倍的AI工作流
過去我看到太多企業團隊，忙前忙後，
成果卻不盡理想，自從AI的誕生，
我就不斷思考如何善用AI工具，優化工作效率
以下四種AI應用，最適合行銷與企業經營導入：
1️⃣ 電子郵件自動化行銷
設定好發送規則與名單，AI可自動生成內容並發信，
讓顧客經營不中斷。
2️⃣ 社群媒體自動化
AI可根據主題生成貼文文字、圖片、排程發佈，
讓內容產出更高效。
3️⃣ 銷售漏斗優化
AI協助設計活動頁面與行銷文案，
讓消費者自動完成購買流程。
4️⃣ 績效追蹤與分析
AI工具可即時追蹤廣告與名單轉換率，
幫公司準確掌握ROI與成效。
在AI時代，努力不再是勝出的關鍵，
「懂得使用工具」的人，才能真正領先市場。
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數位社群趨勢動態週報
【 趨勢一：平台把 AI 廣告做得更平民 】
出處：Social Media Today｜Pinterest adds AI updates for SMBs
時間：2026/06/15
趨勢詳解
這篇很值得做電商、零售、生活品牌的人看，因為 Pinterest 這次不是只丟一句「我們有 AI」而已，而是很明確地把 AI 廣告能力往 中小商家 身上推。文章提到，它把自家的 Performance+ 套件再往前拉，新增了針對新客取得的優化功能，也讓 Shopify 商家可以用近乎一鍵的方式開啟 Performance+ shopping campaign。更白話一點講，平台現在想做的，是把以前比較像進階投手在玩的投放優化，慢慢變成一般品牌也用得起、跟得上、而且比較不需要重工程設定的工具。
更重要的是，這不只是省操作時間而已。文章寫到，商家可以上傳或定義既有客群，讓系統去抓相似特徵，也能透過 value rules 把「新客」設成更高價值的目標；Pinterest 還提到測試中這套新客優化帶來平均 64% 的新客轉換提升。這是一個很明顯的趨勢：AI 投放正在從「幫你省文案、省圖」進一步走到「幫你做客群擴張與新客經營」。這對成長型品牌尤其重要，因為接下來廣告不是只有追 ROAS，而是更要追「你到底有沒有持續找到新客」。
對台灣業界的啟發
對台灣品牌來說，這個方向很實用，尤其是做選品電商、保養、美妝、家居、母嬰、保健食品這種需要一直找新客的類型。很多台灣中小品牌以前對 AI 廣告工具會有一個距離感，覺得那是大品牌、大代理商、或很會買媒體的人在玩的。但現在平台越做越像「預設幫你把最佳做法包進去」，那中小品牌反而有機會用更少人力，做到比以前更有系統的新客開發。未來小品牌跟大品牌之間的差距，可能不再只是預算量，而是誰比較早把商品資料、會員資料、素材節奏整理好，讓平台 AI 有東西可以學。
如何落地應用（三個可做法）
先把「新客定義」講清楚，不要每次都只看整體 ROAS。像是首購、首張表單、首次私訊、第一次下單，都可以是新客指標。這樣之後不管在哪個平台開 AI 廣告，方向才不會亂掉。
如果本來就在 Shopify 上賣東西，現在就很值得把商品 feed、轉換事件、購物流程整理乾淨。因為平台越來越想做一鍵化，底層資料越乾淨，AI 的效果才越好。
投放策略不要再只有「賣給舊客」這一招。可以把預算拆成新客拓展、再行銷、舊客回購三段，這樣才看得出 AI 到底是在幫你成長，還是在反覆吃老客。
主理：Arete亞瑞特數位社群行銷 創辦人&CEO
編輯：許沛涵
【 趨勢二：轉換追蹤開始進入無痛時代 】
出處：Social Media Today｜X adds Google Tag Manager integration
時間：2026/06/16
趨勢詳解
看起來像是 X 廣告平台的小更新，但如果有在做投放，會知道它背後是更大的 martech 趨勢。X 把 Google Tag Manager 整合進 Ads Manager，讓廣告主可以用更接近 no-code 的方式去設定 Pixel 跟 Conversion API，也新增了事件健康度監控 dashboard，還把 CAPI 相關資源整合到 Events Manager 裡。說真的，這些東西聽起來很技術，但對行銷實務超重要，因為它直接關係到你廣告數據有沒有正確回傳、轉換有沒有被吃到、優化有沒有學歪。
平台現在很清楚，轉換追蹤如果要一直靠工程師手動協助，中小品牌根本跑不快。 所以接下來的競爭，不只是廣告演算法誰比較強，而是誰能把成效追蹤做得更簡單、更可視、更不容易出包。當 X 都往這條路走時，這已經不是單一平台問題，而是整個廣告市場共同方向：Pixel、CAPI、server-side event、事件健康監控，會慢慢從「進階玩家在做的事」變成基本配備。
對台灣業界的啟發
對台灣很多品牌、代理商、接案團隊來說，這個啟發很直接：你不能再只把成效行銷理解成「有下廣告就好」。以前常見的狀況是，素材拍得很漂亮、文案寫得很衝，但網站事件亂七八糟、表單沒有對到、加購和結帳回傳不完整，最後整個優化都像瞎子摸象。現在平台把工具越做越簡單，其實也等於在提醒大家，之後真正拉開差距的，不是誰會喊成效，而是誰真的把轉換追蹤建好。 對台灣的品牌電商、SaaS、教育課程、診所、加盟品牌來說，這件事比再多買一點流量還關鍵。
如何落地應用（三個可做法）
先把你家最重要的轉換事件列出來。不要什麼都追，也不要只追 pageview。真正該追的通常是表單送出、預約完成、加購、結帳、訂單成立、私訊等這些接近生意結果的動作。
能用 GTM 管理的標籤就盡量集中管理，不要東一段程式、西一段外掛，最後誰壞掉都不知道。集中管理的好處不是只有方便，是出問題時比較找得到原因。
把「事件有沒有正常回傳」變成固定檢查流程。很多團隊很認真看 ROAS，卻沒發現其實追蹤早就壞了。每週花一點時間看 event health，比事後救火輕鬆很多。
主理：Arete亞瑞特數位社群行銷 創辦人&CEO
編輯：許沛涵
【 趨勢三：品牌想吃 AI 流量 但不能太有 AI 味 】
出處：Social Media Today｜LinkedIn launches its own Creator Marketplace
時間：2026/06/10
趨勢詳解
LinkedIn 這次不是只丟一個小功能而已，而是把 品牌找創作者合作 這件事，直接做成平台內的正式產品。文章提到，品牌之後可以在 LinkedIn 的 Creator Marketplace 裡面找創作者，看受眾規模、受眾組成、觸及表現，還能從 Campaign Manager 裡操作，等於把原本比較土法煉鋼的 B2B 合作，慢慢拉進更像媒體採購、內容合作、成效管理的一條龍流程裡。更值得注意的是，LinkedIn 同步推出 BrandWorks，要幫 B2B 品牌做更適合決策者受眾的內容和活動規劃，這表示平台已經明講：B2B 的創作者行銷，不再只是加分題，正在變成標準配備。再加上 LinkedIn 說，創作者合作能帶來更好的反應，平台也持續用變現工具留住創作者，所以這波不只是功能更新，而是整個 B2B 內容生態正在往「平台內媒合、平台內放大、平台內變現」走。
對台灣業界的啟發
這件事對台灣很有啟發，尤其是 SaaS、顧問服務、教育訓練、招募品牌、科技製造、企業解決方案這幾類。以前很多台灣 B2B 品牌覺得創作者合作很像 B2C 在玩的，但現在平台自己把它產品化，其實就是在告訴市場：專業型內容創作者、產業意見領袖、顧問型 KOL，接下來會變成 B2B 行銷很重要的一塊。我的解讀是，台灣品牌之後如果還只靠白皮書、展會、制式廣告在打，聲量跟信任感都可能被更會經營「專家內容」的競品慢慢吃掉。
如何落地應用（三個可做法）
先做一份「產業型創作者名單」，不要只看粉絲數，重點要看他是不是有穩定發專業內容、是不是有你想接觸的決策者受眾。
把原本很硬的白皮書、研討會內容、成功案例，改成可以跟創作者共製的貼文、短影片、訪談或輪播內容，讓專業內容先變得更好讀、更好轉傳。
合作前就先定義目標，不要只看按讚數；像是名單品質、詢問數、網站停留時間、下載數這種，才比較接近 B2B 真正想要的成果。
主理：Arete亞瑞特數位社群行銷 創辦人&CEO
編輯：許沛涵
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》
本文導覽：
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。
立即下載《2026科技業人才報告書-人才版》
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為加速人工智慧技術創新應用，數位發展部數位產業署宣佈將推出「AI算力平台」，提供符合資格的AI新創團隊及資服業者免費AI算力資源，協助業者加速模型訓練、推論驗證與應用落地，期望讓創新想法更快化為市場競爭力，更蓬勃的推動AI產業的生態發展，這項免費服務自即日起開放申請至115年10月30日止！
文／《104職場力》
數位發展部數位產業署發布新聞稿說明：為加速人工智慧（AI）技術創新應用，推出AI算力平台，提供符合資格的AI新創團隊及資服業者免費AI算力資源，協助業者加速模型訓練、推論驗證與應用落地，讓創新想法更快化為市場競爭力，以推動AI產業生態系發展。
115年度算力服務即日起開放申請至10月30日止，並將於6月辦理說明會與案例分享，歡迎企業踴躍參加。
延伸閱讀：AI力即國家競爭力！政院推「AI人才方舟計畫、指引3.0」，雙軌並進翻新產業生態
數產署指出，115年度申請使用算力平台為線上申請，不僅費用全免，且採隨到隨收、批次審查機制，報名時間不中斷，有利業者依自身研發時程隨時提出申請；今年度通過核定者，將獲得3個月算力使用期限，並可視需求多次申請使用，較去年度相比有更充裕的開發時間；新增Gemma 4及Magistral等多種最新模型，並在訓練模型時可選用No-code環境，不用寫程式碼，即可使用平台預設之大語言模型並上傳數據資料進行訓練。
【AI算力申請資訊】
📌 申請時間：自即日起至 115年 10 月 30 日23時59分截止。
📌 申請方式：採隨到隨收方式，僅接受線上申請，須使用「工商憑證」進行驗證與送件。
📌 申請對象：國內依法登記成立之獨資、合夥、有限合夥事業或公司，申請企業之行業分類（依財政部稅籍登記資料公示查詢之營業項目為準）須屬J582（軟體出版業）、J62（電腦程式設計、諮詢及相關服務業）、J63（資訊服務業）或K6699（第三方支付服務業）之國內依法登記成立之獨資、合夥、有限合夥事業或公司。
📌 申請網址：https://aipower.dginfra.gov.tw
📌 說明會資訊
報名連結：https://s.moda.gov.tw/bujzTYppp73g
線上說明會：115年6月18日上午10時至11時、6月22日下午3時至4時
實體說明會：115年6月25日上午10時至12時，地點：張榮發國際會議中心（臺北市中正區中山南路11號）
📌 申請須知：https://moda.gov.tw/ADI/news/bulletin-board/19822
📌 算力申請諮詢專線：（02）2898-7447 分機 86539、86542
數產署另規劃辦理技術說明會、不定期技術教育訓練支援入選業者，並可優先銜接「加強投資AI新創實施方案」之募資輔導、諮詢評估及募資媒合等服務，支持具有 AI 發展潛力的業者成為臺灣 AI 產業即戰力。
為協助業者充分掌握申請機制與平台操作方式，6月將辦理3場說明會，均有申請流程教學及平台操作示範，其中6月25日實體場次另邀過去成功入選業者及專家委員以「產品化」為核心視角進行深度分享。
數產署說明過去已推動「數位產業跨域軟體基盤暨數位服務躍升計畫」提供算力支援，截至114年底，已提供186家AI新創團隊及資服業者使用算力平台，開發至少266個AI模型或創新應用服務；期望今年度透過政策持續提供AI算力，協助台灣企業掌握AI發展機遇，加速AI技術應用，為台灣數位經濟注入新動能。
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104 AI工具再升級！用戶使用率突破86.8% 智慧媒合率超過4成
精準善用每天5,000萬筆以上使用者行為軌跡 打造最強AI求職求才引擎
AI浪潮推動全球人才生態系快速變革，如何透過AI工具精準媒合企業與求職者，成為人力資源領域重要任務。104人力銀行每天處理超過5,000萬筆使用者行為軌跡，已成全台規模最大的人才資料庫，成功模擬徵才企業與求職者的雙向溝通並推測需求偏好，開發包含「AI推薦工作／推薦人才、AI訊息分類、AI履歷健檢」等功能服務，目前已有86.8%的使用者用過站內AI產品服務，智慧媒合率達41.12%，幫助工作與人才更有效率地找到對方，引領整體求職求才生態開啟AI智慧嶄新篇章。
AI破解雙向媒合難題 智慧篩選提升效率
104人力銀行研發處協理張世淳指出，人力資源媒合的技術門檻遠高於一般電商的推薦系統，既不能把最知名的企業推給所有人，也不能透過演算法「創造需求」，主因職缺與人才無法被無限複製，且必須雙方都有意願；求職求才系統最大的挑戰在於讓AI理解「人性化的平衡」，找出真正能促成行動的匹配組合。他說，104 AI工具的核心在於濃縮資訊、提升判斷效率，使用者原本可能需要看二、三十筆或是更多的職缺或履歷，現在可能只需看十筆職缺或履歷就能精準掌握重點，顯著提升媒合效率與成功率。
推薦工作與人才、訊息分類、履歷健檢 三大AI工具解決使用者痛點
104人力銀行產品暨價值營運處資深協理王之璘指出，求職者面臨「資訊太多卻不知從哪開始」，企業端則面臨「履歷量大卻難以快速篩選」的共同痛點，因此需要能同時提升搜尋效率與行動意願的AI工具。為解決這些核心問題，104人力銀行導入各種AI服務，協助求職求才雙方更快速找到適合的工作和人才。包含：
AI推薦工作／推薦人才：透過104內部數據與行為模型，根據求職者的履歷與個人偏好等資料主動推薦職缺，以及依照企業所需條件與徵才偏好提供具備高符合度的人才，透過深入理解使用者需求減少「盲搜」。實際成效顯示，求職者應徵AI推薦的職缺，獲得企業邀約面試的機會是自行查詢工作的3.2倍；企業邀約AI推薦人才的面試同意率也是一般查詢的3倍，不僅大幅提升了求職效率，媒合成功率也相應成長。
AI訊息分類：在傳統求職過程中，求職者常會收到企業大量邀約訊息，104的AI精選自動將企業面試邀約訊息分為「專屬」和「一般」。其中，「專屬」大約占60%，由AI精選和求職者履歷、自傳、求職偏好、求職行為軌跡等相關性較高的訊息，另外40%和求職者較無關聯會被隔離在「一般」，且允許使用者隨時手動調整分類，或啟用/停用此功能，增加了使用的靈活性。
AI履歷健檢：求職者經常面臨對自身優勢與市場需求理解有限的盲點，AI履歷健檢工具針對求職者的履歷表進行分析，只需3秒鐘就能提供客製化的調整方向與建議，且為確保真實性，主要提供撰寫方向參考而非直接代寫，例如提示補充獎項、專案或描述細節，引導求職者依自身經歷調整，協助提升亮點與面試機會。近4成求職者獲取AI建議後，都會進一步更新履歷，整體面試機會提升20%。
從海量數據到精準匹配 104用AI推動智慧招募新時代
AI應用不斷推陳出新，104人力銀行研發處協理張世淳表示，開發AI產品的關鍵思維，需要面對龐大的數據與複雜的媒合需求，104全集團將AI視為人才升級的社會創新，投入大量資源研發能夠理解並學習使用者行為與偏好的AI演算法，技術難點包括如何從非結構化數據中提取有價值資訊、如何確保推薦的公平性與精準度，以及如何將複雜的AI模型無縫整合至用戶介面，都考驗著104的技術實力與創新能力。
張世淳指出，導入AI工具並非取代人力，而是釋放人力，加速人才與企業「找到彼此」的過程；透過AI工具，能夠超越個人主觀判斷，精準分析需求偏好並推薦理想人選與職缺，提升招募成功率。 更多內容請參考：104 AI+ 全服務網頁（ https://tw104.pse.is/8nrlya）
延伸閱讀：
104推出「AI職涯平台」超過萬種職缺一鍵搜尋求職工具、課程、證照一次到位
【工作快找App】AI專屬推薦、更多篩選條件，求職找工作更對味｜3.24.0版本更新教學
【工作快找App】新增AI訊息分類的啟用開關、專屬外籍人才的導覽入口｜3.25.0版本更新教學
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告別Excel地獄：用Google免費AI工具，打造零失誤自動化銷售報表
每到月底，您是否也被淹沒在無盡的Excel銷售報表中，為混亂的資料格式、複雜的公式計算和無止境的複製貼上而苦惱？這些耗時且易錯的手動流程，不僅消耗寶貴工時，更隱藏著營運風險。我們將帶您告別傳統的報表地獄，深入探討如何運用強大的免費工具——Google Apps Script + Gemini，將繁瑣的數據處理流程全面自動化。從資料清理、庫存分析到自動生成叫貨單並發送郵件，我們將一步步教您打造一套智慧高效的報表系統，將數天工作壓縮至幾分鐘，徹底解放您的生產力。
文／人資市集
前言
想像一下，每個月底，你的桌面上攤開著「銷售量表」Excel檔案，裡面記錄著數百項商品的銷售情況、進貨成本和庫存狀態；旁邊還有一份「廠商資訊」Excel檔案，記載著二十多家供應商的聯絡方式；以及一份「叫貨單」Word模板，等待被複製貼上無數次...
「又要熬夜了...」你嘆了口氣，開始了月底例行公事。
數據處理的三大痛點
痛點一：混亂的資料格式
銷售表中的庫存欄位，有些寫著「2包9個」，有些寫著「3盒40條」，還有些是「停售」、「尚未進貨」。你必須手動計算實際數量，還要處理重複記錄的品項，如「微糖黑豆奶」出現在兩個不同的列，售價還不一致。
痛點二：繁複的計算工作
計算各品項的總銷量、總營收和毛利率時，你需要設置複雜的Excel公式。特別是處理不同進貨單位的成本計算（如「4袋/40入」成本40元，每個單品成本為1元），稍有不慎就會算錯。
痛點三：重複的文書作業
分析完成後，你必須為每個需要補貨的廠商製作叫貨單，不停地複製貼上廠商資訊、品項、數量、單價、總價...然後將它們一一轉為PDF並發送郵件。這些重複性工作不僅耗時，還容易出錯。
Google Apps Script + Gemini AI 自動化解決方案
透過Google Apps Script結合Gemini AI的強大能力，我們可以將這些繁瑣的工作全部自動化，從數據清理到報表生成，再到郵件發送，全部一鍵完成。以下是具體步驟：
1. 環境準備與檔案設置
將Excel和Word檔案上傳至Google雲端硬碟，轉換為Google格式，並從試算表的「擴充功能」選單開啟Apps Script編輯環境。這一步確保所有檔案都能被自動化程式存取和修改。
2. 使用Gemini AI生成程式碼
這是整個自動化流程的核心環節。無需懂得編程，只要向Gemini AI清楚描述你的需求，它就能生成對應的Apps Script程式碼。例如：
當你告訴Gemini：「請寫一個Google Apps Script程式，從資料夾中找到銷售量表檔案，並讀取'綜合銷售量表_9-5月'分頁的內容」，它會立即生成完整的程式碼：
JavaScript
function findFilesInFolder() {
var folderId = '你的資料夾ID';
var folder = DriveApp.getFolderById(folderId);
var files = folder.getFiles();
while (files.hasNext()) {
var file = files.next();
Logger.log('找到檔案: ' + file.getName());
}
}
你只需將生成的程式碼複製到Apps Script編輯器中，按下執行按鈕，程式就會自動運行。每個步驟都可以用同樣的方式，向Gemini描述需求，獲取程式碼，然後執行。
這種方式特別適合不懂程式設計的使用者，因為你不需要了解程式語法，只需要清楚描述業務需求即可。如果程式執行結果不符合預期，你可以向Gemini解釋問題，它會提供修正後的程式碼。
3. 資料清理與標準化
向Gemini描述資料清理的需求，如「請寫程式將'2包9個'這樣的庫存記錄轉換為實際數量」，它會生成相應的程式碼，自動識別並處理重複品項、統一庫存記錄格式，並將其他備註文字記錄轉換為數字0。
4. 銷售數據分析
告訴Gemini你需要計算各品項的總銷量、總營收和毛利率，它會生成程式碼自動進行這些計算，並將結果按高到低排序，幫助你快速識別關鍵營收品項和高毛利率品項。
5. 庫存分析與補貨建議
描述你的庫存分析需求，如「計算近三個月平均銷量，與目前庫存比較，找出缺貨風險品項」，Gemini會生成程式碼自動執行這些分析，並根據公式計算建議補貨量。
6. 自動生成叫貨單
告訴Gemini你需要根據廠商資訊和補貨建議自動生成叫貨單，它會生成程式碼從廠商資訊表中找出各品項對應的廠商，複製叫貨單模板並填入所有必要資訊。
7. 自動發送郵件通知
描述郵件發送的需求，如「將叫貨單轉為PDF並發送給對應廠商」，Gemini會生成程式碼自動完成這些任務，完全消除手動發送郵件的工作量。
8. 透過Google Apps Script設置自動化觸發條件
在Apps Script編輯器中，點擊「觸發條件」選項，設定時間驅動的觸發機制，如每日、每週或每月自動執行。你可以選擇特定的時間點，確保報表在每個月底自動生成，叫貨單在固定日期自動發送。這樣，即使你不在辦公室，系統也能按照預設的時間表自動完成所有工作，實現真正的全自動化流程。
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自動化帶來的改變
透過Google Apps Script結合Gemini AI的自動化流程，你將原本需要2-3天完成的工作縮短為幾分鐘。不再需要熬夜處理數據，不再擔心計算錯誤，也不再被無止境的複製貼上折磨。
更重要的是，這種自動化方式不需要你懂得編程，只需清楚描述業務需求，Gemini就能生成所需的程式碼。這大大降低了自動化的門檻，讓任何人都能輕鬆實現工作流程的自動化。
現在，每當月底來臨，你只需輕鬆點擊幾下按鈕，就能完成所有工作，然後將寶貴的時間用在更具創意和策略性的任務上。無論你是零售業者、電商經營者，還是任何需要定期處理數據和報表的專業人士，這套自動化流程都能為你的工作帶來革命性的改變。
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AI生成數據分析簡報3招搞定！ChatGPT、MassiveMark、Gamma打造最強組合技
還在為數據分析報告與簡報抓狂嗎？只要善用ChatGPT、MassiveMark、Gamma等3大神器，就能搞定數據分析＋簡報設計，從Excel到PPT一條龍完成，馬上開啟你的高效職場模式！本文節錄自《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》。
文／Excel 廣播電台｜張予
本文目錄（點擊可快速前往）
【1】ChatGPT分析Excel檔案數據【2】複製ChatGPT分析結果，生成Word報告【3】生成Gamma / PPT簡報
在現今的職場環境中，數據分析已成為決策的重要基礎。但面對龐大的資料集，如何高效整合AI技術，打造「職場組合技」，來提升分析效率與決策精準度，成為提升競爭力的關鍵。
想像一下，你是一家連鎖零售企業的數據分析師，公司希望透過數據來驅動決策，優化銷售策略、提升客戶體驗，並最大化營收。來看看如何透過AI + Excel的組合技，達成這些目標？讓我們一步步拆解應用方式！
【1】ChatGPT分析Excel檔案數據
使用工具：ChatGPT
網址：https://chatgpt.com/
輸入以下指令給ChatGPT：
「協助分析Excel檔案的數據，生成摘要和視覺化圖表，並使用我提供的字型來呈現圖表內容。然後，制定隔年的用戶銷售策略，最後整理成一份Markdown格式的銷售分析報告。」
以下為它整理的結果：
（圖／旗標出版提供）
【2】複製ChatGPT分析結果，生成Word報告
使用工具：MassiveMark
網址：https://www.bibcit.com/en/massivemark
接下來是關鍵的一步，如果你直接複製內容並貼到Word，你僅會得到一個只有「內文」樣式的報告。
全文皆為內文樣式（圖／旗標出版提供）
但如果你希望保留報告的標題層級（標題1、標題2、標題3…，如下圖）。首先，你必須透過點擊複製按鈕取得報告內容，此時複製到的文字是「Markdown格式」的資料。
【什麼是Markdown格式？】Markdown是一種輕量級標記語言（lightweight markup language），也就是簡單、結構化的格式，能讓報告結構更清晰。
使用標題樣式可於左側看到大綱（圖／旗標出版提供）
一般對話中的複製按鈕和畫布中的複製按鈕（圖／旗標出版提供）
接著，透過一個免費的線上轉換工具──MassiveMark，自動產生有大綱層級的Word文件，減少手動編輯的時間。
免費的線上轉換工具──MassiveMark（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
最後，再將之前生成的圖表，下載成圖檔、添加到Word文件，一份銷售分析報告就完成啦！
【AI生成Word報告的優勢】‧ 一鍵輸出完整分析，包含數據摘要、趨勢分析、視覺化圖表‧ 提供具體的商業策略，協助決策者擬定行動方案‧ 快速下載報告，減少手動整理時間
【3】生成Gamma / PPT簡報
使用工具：Gamma
網址：https://gamma.app/
「除了Word報告外，AI也能生成簡報嗎？」只要準備好報告後，可以將報告內容直接丟給AI簡報生成神器──Gamma。不到幾秒鐘的時間，簡報就完成了，而且還非常有設計感！要再進一步編輯也沒問題。來看看如何操作吧！
點擊「新建AI」免費註冊完Gamma後，從首頁開始建立AI簡報。點擊「匯入檔案或網址」( 也可點擊「貼上文字」) ，並上傳剛剛建立的Word檔案（圖／旗標出版提供）
選擇 「簡報內容」，免費版一次最多可生成10張卡片，挑選喜歡的主題後點擊「產生」（圖／旗標出版提供）
一份銷售分析簡報就完成啦！（圖／旗標出版提供）
一起來看看生成的結果如何吧！
【Before】條列式的數據摘要
【After】自動改以卡片式呈現
（圖／旗標出版提供）
【Before】表格式的產品分析
【After】自動轉成圖表形式，而且還是互動式圖表！游標移上去可看到詳細數據
（圖／旗標出版提供）
【Before】表格式的產品分析
【After】美化過的表格樣式。也可能維持原有表格形式（AI生成，每次結果都可能不同！）
（圖／旗標出版提供）
版面配置十分豐富，還有AI自動生成的圖片，讓畫面不呆版！
（圖／旗標出版提供）
若想展示簡報，點擊右上角的「展示」按鈕即可。
點擊「展示」（圖／旗標出版提供）
進入簡報模式（圖／旗標出版提供）
Gamma簡報也能下載成PowerPoint檔案，十分方便！
點擊「分享」、「匯出」、「匯出至PowerPoint」、「完成」 （圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
Gamma是一款免費註冊即可使用的線上簡報工具，並且提供中文介面，讓使用者能輕鬆上手。使用AI生成簡報時會消耗點數，但新用戶註冊後可獲得免費試用點數，讓你能直接體驗AI簡報的強大功能。免費版限制每次生成最多10張簡報卡片，但仍可手動新增與編輯內容。若對AI生成的內容或設計不滿意，可自由調整版面配置、圖片、圖表等。如果你還沒試過Gamma，強烈推薦你體驗看看！這麼方便的AI簡報工具，真的不能只有我知道啊！
AI讓數據分析更高效、更精準，現在就開始應用，提升你的職場競爭力吧！
節錄自：旗標出版《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》／Excel 廣播電台｜張予 著
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有任何收穫或想分享的，都來和大家一起聊聊吧！