AI 商業數據與工作應用實戰：分析、報表與決策支援【09/30】
104學習
AI 能力
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Claude Cowork新增內建瀏覽器！不用裝外掛，AI可直接開網頁、填表單
Claude Cowork推出內建瀏覽器，可直接蒐集網頁資料、擷取Dashboard數據與填寫表單。本文整理功能用途、付費方案、與Claude in Chrome差異及使用注意事項。
文／《104職場力》
本文目錄（點擊可快速前往）
Claude Cowork有內建瀏覽器了，可以做什麼？Claude Cowork內建瀏覽器和Claude in Chrome差在哪？哪些方案可以使用？使用仍要注意資安風險
Anthropic於美國時間8月26日宣布，Claude Cowork桌面版新增內建瀏覽器（Built-in browser）。當任務需要使用網站時，Claude可以直接在桌面版應用程式側邊開啟自己的瀏覽器，瀏覽網頁、讀取內容、點擊以及輸入文字，不必另外安裝Chrome瀏覽器擴充功能。
這也代表，除了分析電腦裡的文件、使用Connectors串接服務之外，部分原本必須進入網站才能完成的工作，現在可以直接交給Cowork處理。
使用工具：Claude Cowork桌面版是否付費：付費方案限定（Pro、Max、Team、Enterprise）網頁版：https://claude.ai/電腦版：https://claude.com/download手機APP：iOS下載、Android下載
Claude Cowork有內建瀏覽器了，可以做什麼？
過去若要讓Cowork操作網站，需要透過Claude in Chrome擴充功能來操作使用者的Chrome瀏覽器；這次更新後，Claude有了一個與個人瀏覽器分開的內建瀏覽器。
Anthropic舉例，可以把以下工作交給Claude：
蒐集網頁上的研究資料
從Dashboard擷取數據
填寫網頁表單
從供應商Portal收集發票
操作沒有Connector可以串接的網站
例如準備報告時，可以讓Claude上網蒐集資料；處理行政工作時，也可以請它進入網站取得需要的資訊。
Claude Cowork內建瀏覽器和Claude in Chrome差在哪？
兩項功能都能讓Claude操作網頁，但使用情境不同：
Cowork內建瀏覽器：使用Claude自己的獨立瀏覽器，不會直接看到使用者個人瀏覽器裡的分頁、書籤或密碼，適合將一段網頁工作交給Claude處理。若有需要，也可以逐一將網站登入狀態帶入，目前macOS支援從Chrome、Edge、Firefox移轉，而Windows與Linux僅支援Firefox；銀行、電子郵件與單一登入（SSO）網站預設不會移轉，除非使用者自行選擇加入。
Claude in Chrome：是操作使用者已經開啟的Chrome頁面，適合處理已經開啟或登入中的網頁，例如更新CRM、處理收件匣或編輯文件。
簡單來說，想把網頁任務交出去，可以用Cowork內建瀏覽器；想讓Claude操作已開啟的網頁，則可使用Claude in Chrome。
如果使用者原先已在使用Claude in Chrome，仍會作為預設選項；也可以在「Settings → Cowork → Preferred browser」自行切換。
哪些方案可以使用？使用仍要注意資安風險
目前「Cowork內建瀏覽器」功能僅開放給付費方案，Anthropic表示將於一週內陸續推送給Pro、Max、Team方案的Claude桌面版使用者，支援macOS、Windows與Linux；Enterprise方案目前已可由管理員開啟功能（於Organization settings → Cowork → Built-in browser管理）。功能推送到帳號後將預設為開啟，使用者不需另外設定；只要任務涉及網站，瀏覽器就會自動在側邊面板開啟。
內建瀏覽器會在Claude桌面版中運作，只要Claude桌面應用程式保持開啟並連線，使用者也能從Claude網頁版或手機版下指令，讓電腦端的Claude執行網頁任務。
不過，讓AI直接操作網站仍有風險。Anthropic特別提醒，AI瀏覽器可能遭遇Prompt Injection（提示詞注入），例如網頁藏有惡意指令，企圖讓Claude偏離使用者原本交付的任務。官方表示雖有相關防護措施，但無法完全消除風險，因此建議一開始先從可信任的網站使用。
（參考資料：Claude）
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【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。
（圖／旗標出版提供）
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。
（圖／旗標出版提供）
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大神Karpathy的「LLM Wiki」是什麼？改善工作流、打造知識複利
AI大神卡帕西（Andrej Karpathy）是特斯拉Autopilot神經網路架構推手、OpenAI共同創辦人，看看他如何運用「LLM Wiki模式」蓋出知識圖書館，這個模式的核心主張是，維護結構化知識庫的初期成本，會在成熟後帶來巨大的回報。
文／樂羽嘉編譯 由天下雜誌授權轉載
本文目錄（點擊可快速前往）
LLM Wiki是什麼？卡帕西的真知灼見三層知識架構LLM Wiki核心主張：複利效應的豪賭LLM Wiki實際上怎麼運作？怎麼用Obsidian建立你的LLM Wiki？建立LLM wiki的訣竅LLM Wiki有哪些優點？LLM Wiki有哪些缺點？
每次問AI問題、得到答案，然後AI就失憶，下一次提問從零開始，是不是感覺很可惜？看看「AI大神」卡帕西怎麼幫AI蓋圖書館、累積知識複利。
每一位AI工程師都打造過類似的檢索流水線。你對文件做嵌入、切片、儲存向量，提問時回傳相關切片、由Claude或ChatGPT模型合成答案。
這套流程確實行得通，但如果3個月後有人問了一模一樣的的問題，系統只會機械式重複相同動作，沒有從前一次互動學習到任何東西。
這正是傳統RAG（檢索增強生成）的缺點，也就是從不保留知識。系統永遠處於健忘狀態，每一次查詢都必須從零開始，空有能力卻無法成長。
有AI大神之稱的卡帕西（Andrej Karpathy）是特斯拉Autopilot神經網路架構推手、OpenAI共同創辦人，透過課程教會一整個世代工程師深度學習。卡帕西發現這個問題，提出了一種架構上截然不同的處理方案──「LLM Wiki模式」。
「LLM Wiki」是什麼？為什麼重要？
LLM Wiki是什麼？卡帕西的真知灼見
卡帕西使用軟體工程學的「編譯」（Compilation）來做類比。
當你編寫原始碼時，編譯器會把原始碼轉換為優化的二進位產物。你不會每次都直接執行原始碼，你會編譯一次，分發產物，然後根據需求，有效率地跑原始碼。編譯過程雖然昂貴，但之後每次使用都能獲得回報。
傳統RAG直接針對原始碼去跑，每次查詢都要重新閱讀相同的論文、重新切分相同的PDF、重新綜合整理相同的答案，等於每次請求時都在執行原始碼。
LLM Wiki模式則主張：先編譯你的知識。使用LLM閱讀你的來源資料，把內容綜合整理為結構化、互連的wiki頁面，然後針對這個「編譯產物」做所有查詢。綜合整理過程只發生一次，隨著補充更多來源增加、更新，預先組織好而且經過交叉引用的知識則能改善每次查詢品質。
這個編譯產物是一個wiki。不是資料庫，不是向量資料庫，是一組人類可讀、由 LLM維護的markdown檔案，一個概念一個檔案，有交叉引用、來源追蹤，透過Git做版本管理。
這是核心觀念的轉變，從「無狀態的檢索」轉向「有狀態、有複利效應的知識」。
三層知識架構
卡帕西的模式把知識組織為3個界限清晰的層級，每一層都明確的定位、嚴格的所有權模型。
第一層：原始來源（不可變層）
這是你的輸入層。包括研究論文、YouTube逐字稿、網路文章、會議記錄、部落格文章，任何你想讓系統學習的文本。把來源文件存放在sources/目錄下，當成不可變（Immutable）處理。LLM會閱讀它們，但絕不會修改，這些文本是推導出後續所有內容的基礎真理。
這種不可變性是刻意設計，有需要的時候你隨時可以從零開始重新推導出整個Wiki。
第二層：Wiki（由LLM維護）
這是模式的核心。Wiki是一系列*.md檔案的集合，每個概念、主題或實體對應一個檔案，完全由LLM維護。人類閱讀Wiki，但不直接編寫，每次有新資料來源時，由LLM自動綜合整理、更新。
每個Wiki頁面都有YAML Front Matter（markdown檔案頂端存放後設資料的區域），用來追蹤標題、標籤、出處以及最後更新時間。頁面之間使用 [[slug]] 標記互相引用，使知識圖譜以純文本的形式清晰呈現。
第三層：schema（治理層）
schema是一個JSON檔案，定義整個頁面宇宙：Wiki追蹤哪些概念、它們的縮略名（Slugs）、標題、單行描述，等於是LLM執行人類意圖的合約。
當你希望系統開始追蹤一個新概念時，只要在schema中增加一個PageSpec（頁面規範）就好。下次吸收相關來源時，LLM就會自動建立、填寫這個頁面。若你想停止追蹤某個內容，就從schema拿掉。schema是人類唯一需要主動管理的部分，下游的一切都是自動化的。
也就是說，人類負責定義哪些知識應該存在，LLM則負責組織、整理這些知識並保持最新狀態。
LLM Wiki核心主張：複利效應的豪賭
LLM Wiki模式的核心主張是，維護結構化知識庫的初期成本，會在成熟後帶來巨大的回報。
傳統RAG避開了這些成本，查詢時才做綜合整理，建構成本低、不需要設計 schema，但永遠不會變聰明。第1天和第1000天的同一個查詢，產生的答案品質完全一樣。
LLM Wiki逆轉這種取捨。匯入成本高、schema設計費神、維護需要定期校對，但維護了一年的wiki與全新的系統的品質差異極大，頁面佈滿交叉引用，答案融合了數十個來源，這種複利循環代表有價值的答案本身也成為知識庫的一部分。
LLM Wiki實際上怎麼運作？
LLM Wiki架構很極簡，只有三個要素：
一個存放markdown檔案的資料夾：這就是你的知識庫，可以包含任何內容：研究筆記、會議摘要、專案文件、讀書筆記、個人參考資料、有附註的程式碼片段。
每個檔案內部要使用統一結構：好的LLM Wiki會使用一致的內部格式，包含標題、簡短摘要、主題標籤（Tags），接著才是內容。模型利用這種結構來更快速定位相關資訊。
用Claude Code當查詢介面：你打開終端機，切換到Wiki資料夾，啟動Claude Code，對它提問。Claude Code會讀取所需的檔案、合成答案，按照要求更新或新增筆記。
就這樣，不需要資料庫、不需要向量嵌入（你想要也可以加）、不需要伺服器。只有檔案和一個強大的模型。
Claude Code特別適合這項任務，因為它能直接從你的本地檔案系統讀取檔案。你不需要把內容複製貼上到聊天視窗，只要告訴它筆記在哪裡、直接提問就可以了。
怎麼用Obsidian建立你的LLM Wiki？
你可以使用Obsidian這個本地優先markdown編輯器，來建立工作流。你的檔案都保存在本機硬碟中，Obsidian只是用來讀寫這些檔案的工具。
第一步：安裝Obsidian、建立vault（資料庫）
從官方網站下載 Obsidian，建立新的vault，放在你容易記得的位置，例如~/wiki或~/Documents/llm-wiki。
在Obsidian中，「vault」只是一個資料夾，裡面全部都是純markdown檔案。
第二步：定義筆記模板
一致性是讓wiki可查詢的關鍵。建立一個模板檔案_templates/note.md：
Markdown
# undefined
**Summary**: 用一句話描述這則筆記**Tags**: #topic1 #topic2**Created**: 2026-04-06T00:00:00+00:00**Last Updated**: 2026-04-06T00:00:00+00:00
---
## Content
在這裡寫主要內容
## Related Notes
- [[Note Title]]
不需要完全照這個格式，重點是每篇筆記都要有一行摘要（Summary）、標籤（Tags），這樣Claude就算完全不讀整個檔案，也能快速判斷相關性。
第三步：用大分類資料夾整理
不要過度設計，先從4到5個頂層資料夾開始：
plaintext
Copywiki/├── _templates/├── projects/├── research/├── reference/├── meetings/└── inbox/
inbox/ 用來放還沒整理的筆記，之後讓Claude幫你分類。
第四步：開始寫第一批筆記
把對你最重要的知識先搬進來，例如常查的資料、整理好的流程、研究過的概念、做過的決策與這樣做決策的原因，不要一次全部匯入，最自然的方式是遇到新資訊就慢慢加入。
第五步：安裝Claude Code
先安裝Node.js，然後執行：
Bash
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
登入你的Anthropic帳號後就可以使用。
第六步：查詢你的Wiki
打開終端機，進入你的wiki資料夾：
Bash
cd ~/wikiclaude
然後可以問問題，像是：
我有哪些關於機器學習的筆記？幫我整理research資料夾中關於RAG系統的內容我要寫關於X的提案，有哪些相關筆記？找出提到雨傘公司的筆記、摘要關鍵論點
Claude會讀取你的markdown檔案，找出相關內容，給出有依據的回答，標註來源檔案，讓你可以驗證、深入挖掘。
建立LLM wiki的訣竅
寫摘要，不要只寫內容：每篇筆記開頭的一句摘要非常重要。Claude會先看這一行來判斷是否相關，花個10秒寫摘要，可以省掉模型讀錯文件的成本。
使用一致的術語：例如你有時寫「RAG」、有時寫「retrieval augmented generation」，模型可以理解，但是統一用詞會讓結果更乾淨。
建立筆記之間的連結：Obsidian的 [[wiki link]] 會建立筆記之間的關係，Claude可以沿著這些連結推理。連結愈完整，你的知識系譜就愈強。
筆記要聚焦：比起餵一篇1萬字的大雜燴，不如拆成10篇1千字的主題筆記。內容愈聚焦，愈好查詢。
使用 /inbox 蒐集想法：不一定要追求完美，你可以把粗略、雜亂的筆記丟進 /inbox，再請Claude幫你整理，例如「幫我看inbox資料夾，建議每篇筆記該分類到哪裡，並加上標籤」。
LLM Wiki有哪些優點？
知識會隨著時間累積產生複利。這是核心優勢，每一份資料都會豐富同一個Wiki頁面，改善後續的所有查詢。一個匯入50篇關於Transformer論文的Wiki，在回答相關問題時，回答的深度和交叉引用的密度，會遠超過只對同樣 50篇論文進行切片的RAG系統。Wiki的答案整合全貌，RAG則只會翻出最相似的切片。
Wiki變成熟後，查詢速度變快、變便宜。由於「綜合整理」發生在匯入階段而不是查詢階段，查詢過程就變成了針對預先組織好的材料進行「檢索＋生成」，那些吃力的LLM工作都已經事先做好了，包括理解來源、識別重點、撰寫清晰解釋、建立關聯。
人類能閱讀知識庫。所有的產物都是純markdown檔案，工程師可以閱讀、編輯、對Wiki進行版本管理。如果LLM寫錯了，你可以直接修正。Git歷史紀錄提供了完整的稽核軌跡，沒有難以除錯的不透明嵌入資料庫或向量儲存。
出處明確。每個wiki頁面都會記錄哪些來源文件有貢獻。如果一個頁面包含錯誤資訊，你可以追溯回原始來源。當某個來源更新或被證實不可信時，你清楚知道哪些頁面需要重新匯入資料。
規模運作提高成本效率。在重複的綜合整理調用中，系統提示詞的快取機制能大幅降低API成本，路由機制能防止不必要的頁面重寫。成本高昂的綜合整理工作已經在匯入時預先完成，所以每次查詢的成本非常低。
交叉引用的密度。隨著wiki持續擴充，頁面會累積用 [[slug] 形式指向相關概念的交叉連結，這就是用純文字實現的知識圖譜。wiki發展成熟後，這種可導航的知識結構對查詢很有幫助。
LLM Wiki有哪些缺點？
大規模資料匯入緩慢、昂貴。對於每個來源，流程至少會對每個相關頁面呼叫兩次Claude（路由+綜合整理）。若匯入一個包含50篇論文、產出10個wiki頁面的語料庫，呼叫Claude API的次數約是100到200次。這對個人知識庫可行，但對企業級的大規模匯入流程來說成本較高。這個模式是適合最佳化精心挑選的可策展知識，比較不適合用來大量匯入文件。
綜合整理的品質很依賴LLM。wiki的品質取決於用來整理內容的模型，如果模型誤解來源、錯誤地合併兩個概念、憑空產生不存在的關聯（幻覺），這些錯誤會寫進wiki，持續影響後續所有查詢。所以這一步需要仔細設計提示詞、定期執行deep lint檢查。
schema設計是一種負擔。決定要建立哪些頁面、如何命名、描述範圍怎麼界定都不簡單。設計不良的schema會導致：什麼都被判定為相關或什麼都抓不到，產生過於稀疏或過度膨脹的頁面。在新領域中，通常需要反覆迭代才能設計出好的schema。
線性掃描限制規模。使用NumPy計算餘弦相似度的扁平化嵌入索引，在頁數達到約500頁以前都很有效。超過這個規模後，延遲會惡化，需要引入近似最近鄰（ANN）索引工具（如 FAISS、ChromaDB或Weaviate）。若要擴展至混合檢索（BM25+向量檢索），則需要額外成本。
頁面過時風險。當你加入一個會大幅更新某個概念的新來源時，路由步驟應該要捕捉到、觸發「重新合成」，但如果頁面的schema描述太模糊或對齊不良，負責路由的LLM可能無法看出相關性，導致該頁面內容過時。雖然可以透過定期檢查程式碼或定期全面重新匯入來減少問題，還是需要主動維護。
缺乏即時知識。這個模式不是為了即時串流數據（如X推文、股市數據、新聞API）設計的，對於需要即時更新的知識領域，wiki模式反而會增加摩擦而非提升效率。
（資料來源：Medium、MindStudio）
（原文標題：AI大神教你改善工作流，用「LLM Wiki」打造知識複利）
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偷學Anthropic工程師！6個實用Claude提示詞一次看
想讓Claude更懂你的需求、產出更精準？整理Anthropic工程師極力推薦的6個實用提示詞，從需求訪談、教學模式、開發規劃到建立技能與專案記憶，一次掌握更有效率的Claude用法。
文／樂羽嘉編譯 由天下雜誌授權轉載
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1. 讓Claude Code用大白話解釋運作流程2. 讓Claude一直考你，直到你真的學會3. 在Claude動工之前，先對你進行需求訪談4. 讓Claude把你的開發計畫做成網頁5. 把重複性的任務固化成「技能」6. 自動捕捉這次對話該記住的事
使用工具：Claude
網頁版：https://claude.ai/
電腦版：https://claude.com/download
手機APP：iOS下載、Android下載
想要有效利用AI得到想要的答案，就必須給AI高品質的提示詞。要成為提示工程高手，有一條捷徑就是向打造這些AI模型的工程師偷學。
《XDA》科技記者法賽爾（Mahnoor Faisal）深入研究Anthropic工程師極力推薦的提示詞和原則，並分享6種他覺得最好用的提示詞：
1. 讓Claude Code用大白話解釋運作流程
法賽爾分享提示詞，有很多來自Claude Code團隊的工程師Thariq。Thariq經常在X分享使用Claude Code的工作流程技巧，常常都是那種你想都沒想過但可以立刻上手的方法。他也會分享Anthropic團隊其他成員和社群流傳的提示詞，而這個提示詞背後還有一個很有趣的由來。
Thariq是幫妹妹用AI協助開發一個WNBA數據網站之後分享這個提示詞的。他意識到，Claude Code平常在畫面上顯示或說明的內容，大概有99%對妹妹毫無意義，因為那些內容是寫給精通開發語言的人看的。因此，Thariq設計了一個提示詞範本來解決這個問題。
這個提示詞的功能是重塑Claude Code的工作與溝通方式。它不會把所有事情都放在你的主要工作階段執行，然後一路用滿滿術語進行解說。相反的，它會把實際工作交給一個非同步背景代理（async background agent）處理，你的主要工作階段只需要定期查看進度並向你回報。
除此之外，它還會啟用explore agent（探索代理），這個唯讀代理唯一的工作就是四處查看並解釋各種功能怎麼運作，但不會動到任何東西，所以你不只是看著事情發生，還能真正瞭解背後發生了什麼事，所有內容都會用白話文解釋，因為這個提示詞會強調技術術語對你毫無用處。
提示詞：
這是我的提示詞：「【在這裡輸入你的任務需求】」請幫我啟動一個非同步背景代理來執行這項工作，並在它工作的過程中定期查看進度，然後幫我摘要目前發生了什麼事。我完全沒有技術背景，所以請用最簡單的大白話為我做摘要。請利用「探索代理」（Explore Agent）向我解釋另一個代理正在處理的事情背後的運作原理，好讓我在過程中順便學習。如果背景代理遇到任何錯誤，請立刻停下來告訴我，並引導我修復它。請記住，我沒有任何技術背景，任何技術術語對我都沒有幫助。
2. 讓Claude一直考你，直到你真的學會
幾個月前，用AI寫程式最困難的部分就是產生能用的程式。現在AI程式寫得很好，跟上它的速度反而變得更難。科技記者法賽爾一直想確保自己是真的理解模型替他寫的程式，不想不假思索地接受AI上繳的成果。
法賽爾分享的這個提示詞，來自Thariq在Anthropic的同事Suzanne。Thariq當時一直在詢問同事是怎麼跟上Claude正在建構的內容，這是他最愛的解答之一。
這個提示詞不會讓Claude完成所有工作，再一次把所有解釋傾倒給你。它會把 Claude變成一位老師，一次只處理一個概念，先要求你用自己的話重新說明你理解了什麼，確認你真的掌握後，才會進入下一步。法賽爾最喜歡的部分是Claude會透過AskUserQuestion這個Claude Code內建工具來做到「考考你」的效果。這個工具能讓模型暫停流程，然後向你提出真正的選擇題或開放式問題。
另一個值得特別注意的細節是最後那一行 /goal 那段內容，設定了一個非常明確的停止條件：在Claude確認你已經理解檢查清單上所有內容之前，整個工作階段都不能結束。不能提早落跑，也不能隨便說一句「好啦好啦我懂了」就直接進入下一個主題。你必須證明自己真的懂，否則這堂課就會繼續下去。
提示詞：
你是一位教學成效極高的睿智老師，你的目標是確保使用者能夠深入理解這次工作階段中的所有內容。請在每個步驟循序漸進地教學，不要等到最後再一次性說明所有內容。在進入下一個階段之前，你必須先確認使用者已經完全掌握目前階段的所有重點。這些重點包括高層次概念（例如動機與目的），也包括低層次細節（例如商業邏輯與邊界情況）。請持續維護一份Markdown文件，其中包含使用者應該理解事項的檢查清單。請確保使用者理解：問題本身：問題為何存在、問題的成因，以及不同的可能分支情況。解決方案：為什麼採用這種解法、設計決策的原因，以及需要考慮的邊界情況。更廣泛的背景脈絡：這件事為什麼重要，以及這些變更會產生哪些影響。請確保她理解「為什麼」（並持續往更深層的原因追問），同時也要理解「是什麼」以及「如何運作」。充分理解問題本身非常重要。為了瞭解使用者目前的理解程度，請主動要求使用者先用自己的話重新說明自己的理解。接著再根據使用者的回答協助補足缺漏的地方。使用者可能會向你提問，也可能要求你用ELI5（像對五歲小孩解釋）、ELI14（像對十四歲青少年解釋）或ELII（像對實習生解釋）的方式說明。請使用AskUserQuestion透過開放式問題或選擇題來測驗使用者，務必不斷變換正確答案的位置，作答完成之前不要公布答案。如果有必要，可以展示程式碼，或引導使用者使用除錯工具（debugger）。/goal 在你確定使用者已經證明自己瞭解清單上所有項目之前，這個工作階段不應該結束。
3. 在Claude動工之前，先對你進行需求訪談
Thariq分享的另一個提示詞顛覆了傳統的互動模式：與其從你先開始把所有想要的規格與需求講清楚，不如讓Claude來對你進行訪談。
這裡的關鍵在於AskUserQuestionTool。這跟前面教學提示詞裡互動式提問的機制完全一樣，只不過在這裡，它的用途是專案規劃（Planning），不是考試。
Claude會先讀取你的規格文件（spec file），然後針對你完全沒想過要指定的細節對你展開連珠炮般的靈魂拷問，包括邊緣案例（Edge cases）、技術權衡（Trade-offs）、UI設計決策等等通常開發到一半、改起來最痛苦時才會浮現的問題。徹底審問完後，它才會把最終的完成版規格書寫進檔案裡。
提示詞：
請閱讀這份@SPEC.md，使用AskUserQuestionTool詳細問我關於這裡面的任何事情，包括技術實作、UI & UX、隱憂、權衡等。請確保提出的問題不是那種顯而易見的表面問題。務必非常深入，持續不斷地問我，直到細節完全齊全為止，再把最終的規格書（Spec）寫入檔案中。
乍看之下這可能很像Claude Code的Plan（規劃）模式，那是因為它們是從不同角度追求同一個目標：在寫任何程式碼之前先做好思考，這樣Claude就不用去瞎猜你的意圖。Plan模式是讓Claude提出做法給你批准，這個提示詞則是讓 Claude先把做法從你的腦袋裡引導出來。
4. 讓Claude把你的開發計畫做成網頁
科技記者法賽爾現在基本上已經拋棄傳統簡報，改用HTML網頁來做簡報頁面。他也淘汰了傳統文件，改用互動性更高、只要部署好就能直接丟連結分享的瀏覽器網頁。Thariq也喜歡這樣做，他在X和Claude官方部落格上分享一篇精彩的文章，解釋為什麼在要求AI工具產出內容時，HTML格式比Markdown格式好非常多。
他的理由是，Markdown處理短篇文章很方便，但只要文件長度超過100行，基本上就沒人想讀了。HTML則允許Claude嵌入真正的圖表、表格、包含語法突顯的程式碼、豐富的色彩、可以點擊的滑桿和複製按鈕。你可以在任何瀏覽器打開，分享給任何人，對方不用安裝任何Markdown閱讀器。Thariq現在不論在規劃、寫規格、做探索、程式碼審查（Code Review）還是寫報告時，全都是用HTML。
下面這個提示詞就是把這種思考應用在特定工作上，在動工前規劃好開發藍圖。Claude不會丟給你一面看過一次就會忘記的文字牆，會把整個計畫做成結構精美的HTML頁面來呈現，附帶網頁原型、數據流向圖、真正值得審查的核心程式碼片段。
提示詞：
請在一個HTML檔案中建立一份詳盡的實作計畫。請務必在裡面製作一些原型（Mock-ups）、展示數據流（Data Flow），加入我可能需要審查的重要程式碼片段。請確保內容很容易閱讀、消化。
5. 把重複性的任務固化成「技能」
如果你發現自己老是要重複引導Claude執行某些相同的固定步驟，代表這個步驟應該被打包成一項「技能」（Skill）。技能就是一組儲存為可攜式檔案的提示詞清單，有特定任務需要時，Claude會自動調用。
下面這個來自Anthropic官方提示詞庫的招式，能把你不斷重複的繁瑣流程變成一個簡單的快捷指令。
提示詞：
請為這個專案建立一個 [/ship] 技能，用來執行 [執行linter語法檢查和測試，然後草擬一份commit訊息]。
第一個中括號是你要用來觸發它的快捷鍵名稱（例如 /ship），第二個中括號填進你每次都懶得重新教Claude的步驟序列。Claude會自動把它寫成技能，你團隊的任何人都可以直接執行這個指令。
6. 自動捕捉這次對話該記住的事
在每一次Claude Code對話中，Claude都會摸索出許多小細節，像是你的專案怎麼串接、你偏好的程式碼規範、它犯過並修正的某個錯誤。但在預設情況下，當對話結束時，這一切記憶都會蒸發，導致下一次對話又得重新來過，浪費時間成本。
這個來自Anthropic官方提示詞庫的提示詞，就是阻止這種悲劇發生的終極大招。
提示詞：
摘要我們這個Session做了什麼，建議有哪些內容應該新增到CLAUDE.md中。
CLAUDE.md是Claude Code每次啟動對話時都會優先讀取的檔案，本質上扮演了這個專案的常駐記憶體。透過這個簡單的提示詞，你不需要自己苦哈哈地記錄哪些東西值得留下來，Claude會幫你做好，它自己最清楚在這個Session克服了哪些障礙，你只要讓它提出建議，然後保留真正重要的部分就好。
（資料來源：XDA）
（原文標題：偷學Anthropic工程師！6個好用的Claude提示詞）
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Claude Cowork排程任務怎麼用？讓AI定時工作，自動產出報告教學
想讓Claude定時幫你完成重複性工作？本文解析Claude Cowork的Schedule排程任務功能，教你設定執行時間、權限與模型，打造自動搜尋資料、整理內容、產出報告的AI工作流程。本文節錄自《Claude 萬用手冊》。
文／施威銘研究室
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Schedule：讓Claude定時幫你做事實戰：每天早上接收台股盤前快報建立排程任務手動試跑排程任務
使用Cowork模式前，請先確認你已升級到Claude Pro以上方案（需付費訂閱），並安裝最新版Claude Desktop。Cowork是桌機版獨有功能，網頁版與行動版無法使用。Claude網址：https://claude.ai/下載桌機版：https://claude.ai/downloads延伸閱讀：Claude Cowork怎麼用？要付費嗎？解析操作流程、權限設定及模型選擇
Schedule：讓Claude定時幫你做事
前面介紹的Cowork任務，大多是「你下指令、Claude執行、完成後交回結果」的一次性流程。不過，實務上有些工作並不是只做一次，而是每天、每週或每月都會重複出現。
例如每天早上的市場快訊、每週五的工作週報、每月初的對帳整理，這些工作通常規則固定、格式明確，但每次都手動執行又很花時間。這時就可以使用Cowork的Schedule（排程任務）功能。
Schedule可以把一個任務的提示詞、執行時間與工作環境固定下來，讓Claude在指定時間自動執行。它和一般Cowork任務的能力差不多，一樣可以使用Connector、Skill與Plugin；差別在於，一般任務是你手動開始，排程任務則會依照時間表自動啟動。排程任務大致有幾個特性：
只需要設定一次任務內容
可以依照固定頻率自動執行，例如每小時、每天、平日或每週
每次執行都會開啟新的任務回合，並讀取當下最新的資料、檔案或Connector內容
執行結果會保留在任務清單中，方便日後回頭查看
能使用一般Cowork任務可用的Connector、Skill與Plugin
接下來，我們就來看看要怎麼設定排任務吧！
實戰：每天早上接收台股盤前快報
我們會以「每天早上8:00自動產生台股盤前快報」作為範例，示範如何建立一個排程任務。這個任務要做的事很單純：每天早上，Claude會自動搜尋最新的台股大盤、國際股市與指定自選股資訊，整理成一份Markdown格式的盤前快報，存到指定資料夾中；同時也會建立一封Gmail草稿，方便我們檢查後寄出。
也就是說，我們會把原本每天都要手動查資料、整理重點、寫成快報的流程，改成由Claude定時完成。接下來就來看設定方式。
建立排程任務
首先，進入左側欄的Scheduled頁面，點擊「+ New task」，可以看到兩種建立排程任務的方法：
Create with Claude，就是透過Claude一步步引導你建立排程。這種方式適合你只有大概想法，但還不確定任務細節該怎麼寫的情況。
Set up manually，即手動設定。這種方式適合你已經知道任務要做什麼、何時執行，以及要使用哪些工具。本例會使用手動建立的方式，直接設定盤前快報的排程任務。
點擊Scheduled，進入排程任務頁面；點擊+ New task，開啟建立選單；本例選擇「Set up manually」，開啟手動設定視窗。（圖／《Claude 萬用手冊》）
【TIP】注意！排程任務只有在電腦開機、未進入睡眠，且Claude Desktop持續開啟時才會執行。若希望排程任務能準時執行，建議開啟Keep awake，並確認Claude Desktop沒有被關閉。
開啟手動設定視窗後，就可以開始填寫排程任務的名稱、任務描述、任務內容、工作路徑、模型與執行時間等設定。其中最重要的是任務內容。這段文字就是Claude每次執行排程時會依照的提示詞。因為排程任務會反覆執行，若提示詞寫得太模糊，Claude每次都要花更多推理成本判斷你想要什麼，也比較容易產生不穩定的結果。
建議把資料來源、例外處理、輸出格式、檔名規則與後續動作都寫清楚。特別是排程任務通常會長期執行，模型選擇也要考量使用量。如果任務是固定流程、規則明確的工作，通常不需要使用最高階模型；本例雖然不算深度推理任務，但步驟較多，包含搜尋、整理、寫檔與建立Gmail草稿，因此使用Sonnet系列會比Haiku更穩定。
本例範例提示詞如下：
【提示詞】所有資料都用今天搜尋的結果，不要靠記憶，抓不到就標「資料缺漏」，過程中不要問我。1. 國際與台股大盤：幫我看昨天台股、美股、日韓股市主要指數 （加權、櫃買、道瓊、那斯達克、日經、KOSPI）的收盤點數和漲跌幅。2. 自選股：2330、2414、2317、3008、2603，每一檔列出昨日收盤、漲跌幅，以及近24 時內的重大新聞或公告1–2則（含連結）。3. 輸出：Markdown格式，分四段——國際盤、台股大盤、自選股、重點關注。 存到StockBrief 資料夾，檔名yyyy-mm-dd.md（今天），同名覆寫。4. 另外把內容轉成精簡的純文字郵件版，用Gmail擬稿到flag-examples@gmail.com，主旨「盤前快報-yyyy/mm/dd」。
（圖／《Claude 萬用手冊》）
Create scheduled task：
任務名稱建議使用英文或數字，因為Claude的任務名稱不支援以中文命名
選定工作路徑資料夾，本例為StockBrief
權限模式選擇「Act without asking」，避免排程執行到寫檔或建立Gmail草稿時停下來等待確認
選擇Sonnet系列模型。本例屬於搜尋、整理、輸出與建立草稿的固定流程，不需要使用Opus；但步驟較多，使用Sonnet會比Haiku更穩定
設定排程任務的執行時間
點擊「Save」儲存
（圖／《Claude 萬用手冊》）
儲存後，可以在Scheduled頁面的任務列表中看到剛建立的排程任務。（圖／《Claude 萬用手冊》）
【補充】設定排程的第三種方法
除了Create with Claude和Set up manually之外，也可以直接在新的Cowork任務中描述你想建立的排程任務，讓Claude協助規劃。
這種方式適合你已經知道大方向，但還沒整理好完整執行細節的情況。你只要先說明想建立的任務類型、執行頻率，以及大致要完成的步驟，Claude就能根據你的描述補齊任務內容、時間設定等。若資訊不足，它也會先提出問題，確認後再進入排程任務的建立流程。
明確指出要建立「排程任務」；提供簡單的步驟大綱，Claude就能根據你的大綱，協助補齊排程任務的設定細節。（圖／《Claude 萬用手冊》）
當資訊不足時，Claude會先提出問題，協助補齊任務設定；確認必要資訊後，Claude會進入排程任務的建立流程。（圖／《Claude 萬用手冊》）
手動試跑排程任務
設定完成後，建議先手動試跑一次，確認任務能不能順利完成。尤其是第一次建立排程時，不建議直接等到正式排程時間才看結果。因為如果提示詞、權限設定或資料夾路徑有問題，排程可能會在實際執行時失敗，反而錯過原本要產出的內容。
即使還沒到排程時間，也可以從Scheduled頁面的任務列表中點進任務詳細頁，手動啟動測試。
點擊剛建立的排程任務，進入任務詳細頁。（圖／《Claude 萬用手冊》）
點擊鉛筆圖示，可打開排程任務設定視窗，進行編輯修改；點「Run Now」，即可立刻手動執行一次排程任務。（圖／《Claude 萬用手冊》）
啟動排程任務後，左側任務清單中會出現Scheduled區塊，顯示正在執行的排程任務。點擊該任務後，就可以進入執行視窗查看進度。
排程任務的執行方式和一般Cowork任務很像。Claude會先根據提示詞規劃步驟，接著搜尋資料、整理內容，最後把Markdown檔寫入指定資料夾，並在Gmail中建立草稿。
點擊正在執行的排程任務，可以進入任務視窗查看過程
Runs：會記錄這個排程任務的每次執行紀錄
Progress：Claude依照提示詞規劃的任務步驟
Context：會顯示此排程任務，點擊後可以回到任務詳細頁
（圖／《Claude 萬用手冊》）
任務完成後，Claude會將生成的 Markdown檔寫入指定資料夾，它也會在Gmail中建立對應的盤前快報草稿。
（圖／《Claude 萬用手冊》）
Gmail草稿中查看Claude建立的郵件內容，確認內容沒有問題後，可再由使用者手動寄出或分享。（圖／《Claude 萬用手冊》）
這樣就完成排程任務的建立與測試了。
節錄自：旗標《Claude 萬用手冊：Claude.ai | Desktop | Cowork | Code Mode | Design | Computer Use | Skills | Connectors | Plugins》／施威銘研究室 著
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Excel資料篩選卡關？AI教你IF、COUNTIF、自動篩選一次看懂
Excel進階篩選工具功能強大，卻也是許多上班族最容易卡關的操作。該怎麼下判斷公式？這篇實測用ChatGPT、Copilot等AI工具提示如何解決資料篩選問題、生成包括IF、COUNTIF等函數，並結合自動篩選與進階篩選技巧，就算不熟Excel公式，也能靠AI輕鬆解題！本文節錄自《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
本文目錄（點擊可快速前往）
先一窺正規Excel書教的篩選解法請AI提示如何解決Excel資料篩選問題：AI生成IF函數 + 自動篩選器教學跟AI提示如何用「某某」功能完成任務：AI生成條件式公式 +進階篩選器教學請AI重新生成新的函數、公式：AI生成COUNTIF函數任何微不足道的Excel操作卡關都儘管問AI：AI 提供自動篩選器操作提示
【使用AI】AI聊天機器人 （ChatGPT、Copilot、Gemini…都可以）
ChatGPT網址：https://chatgpt.com/
Copilot網址：https://copilot.microsoft.com/
Gemini網址：https://gemini.google.com/
前一節看到，請AI直接篩選Excel資料實在太方便了，不過，若讀者怎麼操作就是試不出來（有可能您的檔案結構偏複雜）、或者對於提供商業內容給AI有顧慮、又或者ChatGPT的免費上傳額度滿了不能用…，不管任何原因，任何資料篩選需求請AI提示我們用Excel怎麼做行得通嗎？
當然！筆者也建議讀者不要完全捨棄這種解法，畢竟以AI聊天機器人來說，不是每一個都支援上傳Excel檔，而免費的ChatGPT也有上傳附件、圖檔的額度限制，萬一急用時免費額度卻用完了，一定會有請AI輔助解決的那一天，而且，用這一招學一些Excel基本技巧也不錯！
以資料篩選工作來說，Excel的自動篩選、進階篩選功能，及其搭配函數的使用是一定要稍微熟悉的，當操作上卡關時，可以隨時搬出AI來解圍。
先一窺正規Excel書教的篩選解法
延續前一節的範例，底下先快速看一下以往 Excel 書會教的進階篩選做法 (稍微有點高竿喔！沒學過不會是正常的)，做個比較才會有感覺。我們先回顧一下這個例子的需求：
想從經常變動的商品資料中，篩出各分類的最新資料，並單獨存放方便檢視
【第1步】開始做看看。首先，在E3儲存格用函數建立一個篩選條件，這是為了判斷「目前的分類名稱跟下一列名稱是否不同」，假設查出A7那一格的名稱跟A6的不同，就可知道A6那一列是該分類的最新（最後一筆）資料：
在E3用函數建立篩選條件，顯示為FALSE(假)
看一下公式，比較儲存格內容是否一樣時，用了<>「不等於」的符號。此公式表示「判斷A3跟A3的下一格是否一樣」，OFFSET(A3,1,)就表示A3往下一格走，指的是A4儲存格
E3之所以顯示FALSE，是因為A3往下一格，即A4的分類名稱跟A3是一樣的（都是冷氣機），因此會顯示FALSE。若兩儲存格的值不一樣，E3儲存格則會顯示TRUE(真)
【第2步】接著，叫出Excel的「進階篩選器」來操作，進階篩選的基本概念是設定一個條件式，然後用此條件式來篩選資料。下圖的設定就是用剛才的條件式把原始資料篩過一遍：
點選表格內的儲存格，再按下資料頁次排序與篩選區的進階鈕
開啟進階篩選交談窗後，點擊將篩選結果複製到其他地方項目
將資料範圍欄位設為儲存格A2：C14
這一步是重點，將準則範圍欄位設為儲存格E2：E3
將複製到欄位設為儲存格G2，表示將篩出來的資料放在G2
按下確定鈕
呼～完成了！各分類的最新商品都被自動篩選至表格裡
【TIP】Excel進階篩選在執行時，會將E2：E3準則範圍內的條件公式套用到資料範圍的每一列，因此在檢查完A4跟A3的名稱是否一樣後，會繼續往下檢查A5跟A4是否一樣、A6跟A5是否一樣....，依此類推。
請AI提示如何解決Excel資料篩選問題：AI生成IF函數 + 自動篩選器教學
前面的步驟確實能完成Excel篩選任務，而Excel進階篩選器的設定看起來也幾個欄位而已，但本例設計條件式絕對需要經驗，若對Excel不熟，光是「公式該怎麼下（我哪知道該用OFFSET函數！）」、「篩選窗那些設定要怎麼設…」都會卡關。
在沒有提供檔案給AI聊天機器人的情況下，這樣的例子該如何請AI幫忙呢？底下就來試試看，只要我們沒有直接丟資料給AI，它所回覆的通常就會是解法思路，而大部份情況都會教我們用函數搭配一些內建功能來解決問題：
【TIP】提醒讀者，如同第一章提到的，AI聊天機器人絕對會提供我們看似很詳盡的操作步驟，嘗試後出錯是常有的事，但做為操作的參考思路還是有幫助。
如1-5節的說明，最佳的資料提供做法就是上傳資料的截圖給AI
描述需求，務必要指明儲存格，而且我們還附了截圖，AI會錯意的機率小了許多
ChatGPT給的指示很明確，上圖圈起來那一段是要我們在 D3貼上公式，此公式可以識別目前所在的這一列是不是每個分類的最後一筆資料
接著按住填滿控點"+"，往下拉到D14儲存格
最後一筆資料都被識別出來了，目前AI教的結果都正確
接著，上圖AI聊天機器人教筆者用內建的自動篩選器把資料篩出來，這一步也沒問題
【TIP】回顧最開頭所下的提示語，筆者是希望AI把篩出來的資料「額外」統整在G2儲存格，這部分 ChatGPT就沒有回答到。這是常有的事，此時您可以繼續提要求，但以本例來說，步驟6已經把資料篩出來了，直接複製起來貼到其他地方也就完事了，不見得要繼續花時間向AI提問。
跟AI提示如何用「某某」功能完成任務：AI生成條件式公式 +進階篩選器教學
當然，若您稍微知道進階篩選器提供了「把篩選出來的資料額外存放到某儲存格」的功能（如前面的示範），也可以請AI提供這方面的做法給我們參考（再次提醒，只能做為參考，不要期望過高）：
AI這一步是要我們先建立用來篩資料的條件式（也就是前面步驟4的準則範圍）
所教的公式跟前面所用的OFFSET函數稍有不同，沒關係先試試看
先照上圖AI指示的建議，在F2儲存格建立條件式（在Excel內是稱準則範圍，AI是稱條件範圍，這樣的小出入要自己稍微變通一下）
接著就照左圖AI給的「進階篩選器」操作指引一步步做，還是需要抓Bug，例如資料範圍應該是A2:C14，這種小錯誤算是容易修正的
本例照著AI的指引操作完進階篩選器，結果「電風扇」這個分類的最後一筆資料沒被篩出來
前面一再說過，即便照著AI的指引也不見得能保證成功，若遇到像本例「電風扇」的最後一筆資料未被篩出來的問題，我們就得進行除錯，通常不外乎是函數、公式或篩選條件需要調整，是否能糾出問題會很考驗個人的Excel功力。
【TIP】結合前面所學的看起來，問題應該是出在做為準則範圍的那個條件式公式：此問題的關鍵在於兩個公式的邏輯不同，OFFSET函數提供了更靈活的參考範圍，能應對數據結尾的特殊情況，而「=A3<>A4」則單純比較當前列和下一列的值，但當到達最後一列時，下一列並不存在，就不會觸發篩選條件，導致最後一列的電風扇資料被忽略。
請AI重新生成新的函數、公式：AI生成COUNTIF函數
當然，卡關的當下我們通常不會知道可以採用什麼替代函數來做，別忘了可以再次向AI發問，讓它進一步提出修正方案：
繼續追問，直接把遇到的錯誤情況提供給AI：「照你的做法，電風扇這個分類的最後一筆資料沒被篩出來」
但一開始回的好像沒什麼改善，滿常「跳針」講一樣的內容，這是常有的事
重提需求，目標講明確一點，例如請AI改個公式看看
最後AI新給了=COUNTIF(A$3:A$15,A3)=COUNTIF(A$3:A3,A3)這段公式。AI也會幫我們解釋函數用法及公式的邏輯
照AI的給的公式，貼到F3儲存格（需自行將A3:A15改成A3:A14）
再操作進階篩選器一次，成功解決最後一列篩不出來的問題了
【TIP】AI真的很厲害，新給的公式是改用統計次數的COUNTIF函數來處理，這樣就不會有前面=A3<>A4這個條件式所遇到「最後一列沒有下一列，導致最後一列篩不出來」的問題。因此，讀者只要遇到卡關，可以請AI多試不同的公式，這個做法會比請AI在舊公式上除錯來得快。
任何微不足道的Excel操作卡關都儘管問AI：AI 提供自動篩選器操作提示
除了看起來稍微有點學問的進階篩選功能外，爾後讀者如果遇到任何Excel內建操作的問題，都可以把截圖丟給AI聊天機器人，請它給出操作提示。不用怕，任何小功能都行。
【1】例如面對一些不複雜的篩選需求時，Excel的自動篩選功能也常被使用，這是使用率最高的篩選工具：
位於資料頁次/排序與篩選區的篩選鈕是最常用的Excel篩選工具
可以直接勾選要篩選的條件，例如勾選萬華區結果如右
也可在此輸入部份的值，例如大安區做為篩選條件
這裡也提供一大堆自動篩選條件
【2】雖然自動篩選操作起來很直覺，不太需要教，但如果一時不曉得如何指定篩選條件，不妨就把「卡關的截圖」+ 「想篩出什麼資料」請AI給出提示吧：
例如想篩出「請款單編號」中含"10" (月份) 的項目，光點點按按是篩不出來的。這時就可以搬出 AI 聊天機器人來協助：
附上資料截圖
建議附上自動篩選器的截圖，這樣AI聊天機器人的回答才不會太發散
描述需求
本例AI教筆者用萬用字元符號來處理
看到左邊AI聊天機器人的提示，雖然對這個位置的指示沒到很精準，但至少AI有提供篩選的思路(若對於在哪裡輸入不清楚，可以再繼續逼問AI)
【TIP】但提醒讀者，如同第1章所提到的，「請AI教你Excel怎麼操作」比較適合對Excel有一定熟悉的人（以本例來說，至少你自己要用過自動篩選器！），因為AI聊天機器人對操作位置的指示不會100%精準，若您對某功能壓根不熟，光看AI聊天機器人的步驟操作極有可能會白花時間。
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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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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廣達、緯創徵召量子電腦人才！台灣電子五哥研發落地加速搶人
2026-07-19 經濟日報記者王郁倫 記者吳康瑋攝影 由聯合新聞網授權轉載
電子五哥廣達（2382）、緯創（3231）開徵量子電腦工程師職缺，顯示硬體廠商正從前期探索跨入著手研發，廣達徵召人才鎖定量子電腦系統內部架構設計到外部控制電腦數據讀取專才，而緯創徵才範圍更大，從晶片封測到軟硬體整合全面徵才，兩家兆元大廠布局量子電腦策略似乎正與AI伺服器布局有高度一致性。
台灣科技產業下游開始布局量子科技，緯創跟廣達都開始徵召量子科技人才，其中，緯創設定人數無上限，徵求人才內容從硬體系統線路設計、晶片封裝與量測架構、超低溫實驗平台規劃維運、微波控制器設計與讀取到核心量子裝置實驗，如位元相干時間改良（讓電腦運算更穩定更持久），最後是軟硬體整合改良。
緯創徵召量子人才的廣度極大，也凸顯布局量子電腦技術的企圖心，期望從晶片模組到整體系統都掌握。緯創董事長林憲銘日前接受《經濟日報》提問時表示，對量子電腦技術將是自研與投資雙軌並行。
林憲銘更透露，將購買一座32量子位元的超導量子機器，與AI伺服器進行連線運算測試，未來也不排除爭取IBM 等量子系統代工或關鍵零組件製造商機。故此次大舉開出量子電腦職缺，也顯示其自建量子運算中心下半年將加速啟動。
[joblist_plugin title='【緯創 量子相關】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E9%87%8F%E5%AD%90%20%E7%B7%AF%E5%89%B5' amount='1']
廣達此次開出1～2位量子人才需求名額，強調需要出差，符合業界觀察廣達常派出工程師到美國量子新創Rigetti Computing總部交流合作消息，廣達此次徵才要求主要包括量子硬體系統設計優化、量子控制線路、控制程式及資料分析工具、執行量子實驗做量子系統較準及參數設定，該部分人才技能偏向後段硬體面。
[joblist_plugin title='【廣達 量子相關】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E9%87%8F%E5%AD%90%20%E5%BB%A3%E9%81%94' amount='1']
金寶電子（2312）與國際大廠SEEQC合作室溫電腦控制平台，在電子業下游跑得相當快，下半年第一版本將展開測試，董事長許介立也透露，除超導體新創，目前也廣泛跟其他技術業者合作比方離子阱，目前投資國外新創已有2~3家，未來會持續透過此方案擴大量子電腦布局。
對此，鴻海（2317）董事張慶瑞表示，台灣產業確實開始動起來！他日前曾發言擔心台灣量子人才環境不足，除缺乏產業留才，導致培育的人才畢業後面臨無處可去，只得去台積電（2330）就職或出國就業窘境。
在政府合併AI新十大建設推動方案中，量子技術已被列為三大AI關鍵技術之一，與矽光子及機器人位階相當，政府也從2022～2026年五年內投入80億元打造業合作平台，建立量子國家隊。
張慶瑞日前接受訪問指出，本土培養的量子人才約有150至200人，畢業後卻面臨沒有量子產業可以效力。該問題能否隨廣達、緯創及工研院都開出量子人才職缺而獲得解決將是未來可關注重點。
[joblist_plugin title='更多【量子電腦】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E9%87%8F%E5%AD%90%E9%9B%BB%E8%85%A6' amount='1']
[KNIME]KNIME Analytics Platform 5.5 版本重點更新介紹
近年No code或Low code工具越來越盛行。
近期很努力的在學習新的工具KNIME，是一套開源的資料科學與數據分析軟體，使用者可透過拖拉節點、串接流程，無需寫程式即可完成資料整合、處理、分析、視覺化與機器學習等任務。
在稽核領域也可以用來製作許多稽核程式，前陣子已經完成製作了Benford定律的查核模板。
在2025/7/2 KNIME官方發布了5.5版的更新
這次版本大幅簡化了AI Agent的開發流程，能夠更輕鬆的打造專屬的AI Agent，無需複雜整合、編碼或面對陡峭的學習曲線。
主要更新亮點列點如下：
1. AI Agent開發更容易
- 全新的Agent Prompter節點，整合工具提取、選擇與迭代於單一節點，讓代理開發更直觀。
- Agent Chat View 節點，為代理型數據應用快速加入即用型聊天介面。
2. AI 模型連接器大幅擴充
- 新增 Anthropic Claude、Google AI Studio & Vertex AI 的 Gemini 模型、IBM watsonx 等連接節點，AI 模型選擇更豐富。
3. 工作流程版本管理
- 直接在 KNIME Analytics Platform 內對上傳至 KNIME Hub 的工作流程進行版本管理。
4. 使用者介面更新
- 元件對話框可於側邊面板開啟，元件輸出直接顯示於底部面板。
- 支援標籤（Tabs）重新排序與節點對齊，提升工作流程組織效率。
5. 全新工作流程畫布渲染系統（實驗功能）
- 大型工作流程載入更快、操作更流暢，可於偏好設定中啟用。
6. 日期與時間資料處理更簡單
- Expression 節點現可直接處理日期與時間型別，相關節點也全面現代化，提升易用性。
7. 深度整合 Microsoft Fabric
- 支援連接 Microsoft Fabric 主要服務，於 OneLake、Data Warehouse 讀寫數據，並管理 Power BI 語意模型。
這麼好用又免費的工具真的非常推薦大家下載使用，唯一缺點是只有英文版沒有中文化的介面，但這應該不是太困難的障礙。
下載網址：https://www.knime.com/downloads
進入下載頁面後資料都不用填，將同意的選項勾選後按Download即可。
提供了Windows、Mac、Linux等版本可下載，值得一提的是Windows有三個選項。
一和二都是安裝檔，第三個Zip選項則是下載解壓縮資料夾後即可使用，完全不需要安裝！
這麼厲害好用的工具推薦給大家~
Notion原文連結：https://stevenwublog.notion.site/KNIME-KNIME-Analytics-Platform-5-5-225f7f8f282880509f16c1b3ff771f9f
問卷設計用AI怎麼做？Gemini輔助6步驟完成Google表單、自動分析結果
市場調查是很專業的工作，不過如果只是小規模的市調，也可以用AI工具幫忙設計，好處是可以快速獲得方向跟靈感，節省憑空構思問題的時間！作者以Gemini示範如何快速完成Google表單問卷，以及運用AI統計問卷結果並加以分析。本文節錄自《最強！Google AI 工作術》。
文／蔡宜坦、施威銘研究室
本文目錄（點擊可快速前往）
問卷設計快速生成！請AI幫忙設計問卷內容如何把準備好的問卷題目製作成Google表單？Google問卷表單回覆怎麼看？讓AI幫你深入分析問卷結果
企業若能掌握消費者的消費意向，便能推出更符合需求的產品或服務。想要了解消費者的需求與意願，最常見的方法就是做「市場調查」，例如新品試用調查、滿意度調查等，這些方式都能獲取消費者最真實的意見回饋。
然而，市場調查是很專業的工作，涉及問題分析、抽樣方法、樣本規模、問卷設計、問卷發放、問卷回收與結果分析等，每個環節都要謹慎處理，以免誤差影響分析結果。市面上有許多公司提供線上市調服務，但是大部分都需要付費。其實如果只是小規模的市調，也可以用AI工具幫忙設計，不僅如此，AI還能統計問卷結果並加以分析，會成為你的市調好幫手！這一節我們就要實做用AI協助做線上市調問卷的過程。
使用AI：
Gemini：https://gemini.google.com/
問卷設計快速生成！請AI幫忙設計問卷內容
假設你已經想好問卷的目標，例如想要問消費者對新產品的購買意願、想要調查某活動的滿意度等，在設計問卷時，就可以透過提示詞告訴AI你想做什麼，讓AI協助生成相關的問題。
下面就以「市集活動滿意度調查」為例，我們要請AI擬出10個問題，詢問消費者對活動中每個環節的滿意度，作為下次辦活動的參考：
【提示詞】幫忙設計〔問卷主題〕問卷要收集〔填入收集資料〕，可以參與問卷填寫後的〔填寫後提供獎勵或進一步互動方式〕我想知道〔描述目標使用者〕的顧客對於〔可輸入更多想提問的項目〕的滿意度和印象好（或不好）的地方請設計〔指定生成數量〕個題目
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
輸入提示詞後，AI馬上就做出一份問卷，包含問卷標題、問卷前言、還有10個題目的問答項目。像這樣請AI製作問卷，好處是可以快速獲得方向跟靈感，而且AI整理的問題有明確的架構，例如它先問活動體驗，再問回饋建議，最後才是填寫抽獎資料，這已經具備基本的問卷架構，可以節省憑空構思問題的時間。你也可以再請AI調整或是自行增減項目，製作出更符合需求的問卷。
【問卷設計】GEMINI生成結果：
包括：問卷標題、問卷前言（簡介問卷內容和說明獎勵機制），可提升受訪者的參與意願
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
擬出十個問題（節錄）
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
如何把準備好的問卷題目製作成Google表單？
假設AI產生的問卷題目大致符合需求，接著就要將題目製作成可正式發布的問卷。目前大多數線上市調都是以Google表單製作的，如果你從來沒有製作問卷的經驗，也可以請AI教你製作步驟，下面就為你示範（如果你對Google表單已經很熟悉，即可略過此部份的說明）。
1. 直接請AI教我們做：AI馬上列出操作步驟，跟著步驟即可將問卷內容建立成Google表單。由於前面已經請AI準備好題目，可以在設定題目時派上用場。
【提示詞】可以教我如何將問卷內容轉換成Google表單嗎？
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
2. 登入並新建Google表單：試著按照AI第1個步驟的說明，進入Google表單網頁：https://docs. google.com/forms/。進入Google表單後，會看到一個「+」鈕，按下此鈕就可以建立新表單，要在登入狀態才能使用這功能。
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
3. 輸入表單標題及說明：接著會進入「未命名表單」的填寫畫面，請依序輸入表單標題與問題/答案。只要將剛剛AI寫的內容依序複製過來即可。
選取並複製問卷標題，貼到表單標題欄位（可再自行修改）
選取並複製問卷前言，貼到表單說明欄位（可再自行修改）
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
4. 輸入表單問題及答案：接著開始輸入問卷中的問題／答案。之前AI已經幫我們把問題列好，直接複製到Google表單中即可，你當然也可以繼續視狀況調整。
複製AI寫好的問卷問題，將問卷的問題貼到表單中
選擇「評分」，就會自動出現五個星等的選項
按此「+」按鈕可以繼續新增下一個問題
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
5. 完成後選擇發布：請繼續依照相同的操作，陸續以AI生成的問卷內容為基礎，複製到Google表單，並視需求修改文字內容，表單內容會自動儲存在Google的雲端硬碟裡。最後，按下右上角的發布鈕，即可完成問卷的製作。
按下「發布」按鈕
目前設定是只有知道連結的使用者才能進入問卷頁面，再次按下「發布」鈕即可
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
6. 取得問卷連結：問卷發布後，我們只要取得這份問卷的連結，即可分享出去，比如將問卷網址置入社群網站或是電子報，邀請別人來填寫這份問卷。
已經發布的表單，這裡的發布鈕會變成「已發布」鈕，請按一下
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
按「複製作答者連結」按鈕。你可以勾選縮短網址項目，讓網址更簡短好記。按複製即可複製此問卷的連結，接下來就可以把這個連結分享給目標消費者了。最後按「儲存」鈕。
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
Google問卷表單回覆怎麼看？讓AI幫你深入分析問卷結果
延續前一節的內容，當顧客填完問卷後，可以等累積到一定的量（樣本數），再開始統計資料，以便從數據中統整出有價值的資訊。本節我們要先從Google問卷表單中取出顧客的回覆資料，接著就可以請AI來統計和分析問卷的結果了。
瀏覽Google問卷結果並另存新檔
問卷調查進行一段時間後，當你登入Google表單，切換到回覆頁次，即可瀏覽顧客的回覆。為了方便後續用AI分析結果，我們要將問卷結果匯出成Excel試算表檔案。
切換到「回覆」頁次可查看顧客的回覆。按下「在試算表中查看」即可自動將問卷結果匯出成試算表，點擊「建立」。
接著會自動開啟Google試算表，請執行「檔案 / 下載 / Microsoft Excel（.xlsx）」命令，將檔案儲存成Excel格式，並下載到電腦裡
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
提醒：如果下載的是逗號分隔值檔案（.csv），表單中有些中文字會變成亂碼，因此建議儲存為Excel檔。
請AI分析問卷結果
前面我們已經準備好問卷回覆的統計表（Excel 格式 /.xlsx），接下來只要把檔案丟給AI，就可以請AI幫我們分析了，非常方便！
【提示詞】協助分析活動的優缺點
直接把檔案丟給AI，請AI分析活動的優缺點。AI馬上做出優缺點分析報告，你可以看到整體評分、優缺點、改進建議等細節，也可以繼續發問，和AI討論怎麼做會更好
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
從這一章就可以知道，以前需要想破頭的文案，還有費時費力的問卷調查與分析工作，現在已經可以靠AI節省大把時間囉！就連研究報告也可以讓AI助你一臂之力喔！
節錄自：旗標科技《最強！Google AI 工作術：以 Gemini 3 為核心，串聯 NotebookLM 與滿滿 AI 工具, 搞定資料分析、簡報製作、 教育訓練等日常工作》／蔡宜坦、施威銘研究室 著
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ChatGPT分析數據資料會出錯嗎？修正盲點教學，制定策略更高效精準
運用ChatGPT分析數據和提供策略建議，分析準確嗎？實例示範運用ChatGPT解析Excel數據，從購買行為洞察、客群分群，到制定具體銷售策略，以及最關鍵的查核與修正盲點，才能真正發揮AI的輔助價值。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）
【ChatGPT數據洞察1】用戶購買行為洞察【ChatGPT數據洞察2】銷售策略【ChatGPT數據洞察3】短中長期策略與行動方案【ChatGPT數據洞察4】AI分析準確嗎？如何查核與修正？
ChatGPT不僅能根據你的指令提供數據摘要，還能根據分析結果給出實用建議！舉例來說，當你看到前一篇的折線圖，你可能會好奇：「為什麼6月的銷售額表現最好？」或者想知道：「如何改善4月和9月銷售下滑的情況？」這時候，善用ChatGPT，它能幫你深入分析數據，提供洞察與策略，讓決策更加精準！
【根據數據提問】問題示範：為什麼6月的銷售額表現最好？如何改善4月和9月銷售下滑的情況？
（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
用「三個臭皮匠，勝過一個諸葛亮」來形容ChatGPT給予的協助，無疑是個最佳比喻。即便是經驗豐富的資料分析師，也可能會因為盲點而忽略關鍵資訊。但ChatGPT就像是一個全方位的數據顧問，能夠從多個角度切入，提供你可能沒想到的分析觀點，甚至具體的行動建議，幫助你從資料中挖掘出隱藏的黃金資訊。如果你能提供更完整的背景資料，它的建議將會更加貼近實際需求，甚至能針對你的分析需求量身打造具體的策略。
除了根據分析結果提供見解，你還可以直接告訴ChatGPT你的目標，請它根據目標設計行動策略。舉例來說，假設你希望以今年的用戶購買行為為基礎，制定隔年的銷售策略，ChatGPT就能根據數據表現，幫助你制定具體方案。現在，就來看看ChatGPT如何發揮數據分析的實力吧！
指令：「協助分析用戶的購買行為，並制定隔年的用戶銷售策略」
由於ChatGPT的回覆較長，以下將分為三部分介紹：
【ChatGPT數據洞察1】用戶購買行為洞察
（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
ChatGPT根據我提供的Excel資料表，快速整理出用戶購買行為分析結果，包含購買次數、平均消費額、地區等關鍵資訊。接著，它透過購買次數與平均消費額的關係，將用戶分群，識別出高價值客戶和忠誠客戶，並清楚定義分類標準。最後，它還深入分析北、中、南地區的消費行為差異。這一切，只需短短幾秒鐘！
想像一下，如果要手動完成這項分析……你需要先整理資料表，再用肉眼觀察購買次數與平均消費額的關係。或許可以透過數據視覺化來加速分析，但問題來了――該選擇哪種類型的圖表？講了一堆，是不是很複雜？那麼下次不妨交給ChatGPT，讓它幫你快速整理、分析，省時又高效！
【ChatGPT數據洞察2】銷售策略
（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
在完成用戶行為分析後，ChatGPT進一步推導出2024年的銷售策略，針對高價值客戶、忠誠客戶、不同區域用戶，以及不同註冊時間的客群，提供個別的行動建議。這些策略不是憑空想像，而是根據Excel資料表中的實際數據，所推論出的具體建議，讓決策更有依據，提升執行效率與成功機率！
【ChatGPT數據洞察3】短中長期策略與行動方案
（圖／旗標出版提供）
最後，ChatGPT收斂並整理出2024年的短、中、長期銷售策略，確保這份分析報告能立即轉化為可執行的行動方案。如果你希望獲得更詳細的策略細節，或需要更多具體的行動建議，只需輸入指令，ChatGPT就能提供進一步分析，讓數據真正為決策帶來價值！
【ChatGPT數據洞察4】AI分析準確嗎？如何查核與修正？
你可能會好奇～AI進行數據分析的準確度如何？會不會出錯？
其實，ChatGPT並非完美，這點從聊天室下方的提示「ChatGPT可能會發生錯誤，請查核重要資訊」便可看出。
（圖／旗標出版提供）
如果對結果有疑問，你可以直接詢問ChatGPT它的推論依據。舉例來說，在分析區域消費差異時，ChatGPT提出：「台北與高雄的用戶消費較高，而台南用戶的消費額相對較低」。若你想知道它是根據哪些數據推論的，只需請它提供數據支持，結果如下：
（圖／旗標出版提供）
ChatGPT已經整理出各地區的消費表現表格，從總消費來看，台南的消費力確實較台北和高雄弱，這證明AI並非憑空猜測，而是基於數據分析得出的結論。然而，再重申一次～AI並不完美，你是否注意到「台中」的數據被忽略了？從表格來看，台中的總消費額其實是四個地區中最低，理論上應該比台南更值得關注，但ChatGPT並未主動提及這點。
總消費額為最低（圖／旗標出版提供）
當你發現這類問題時，可以直接指正，並要求ChatGPT修正。例如：請它補充台中的數據分析，確保結果更加完整。
（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
ChatGPT已經根據指令進行修正！（圖／旗標出版提供）
AI工具雖然強大，但仍有其不足。最理想的方式是將AI視為協作助手，而非完全取代人的判斷。透過人機互補，不僅能提升分析的精準度，也能確保結果更加全面。掌握這樣的心態，你將能更高效地運用AI進行數據分析，讓決策更加精準。
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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超狂 AI 助理來襲🚀 AI Agnet（AI代理人）能自動思考、執行任務，成為人類生活、工作上的智慧助理。比如，幫你安排會議、分析數據、生成報告…等。這篇文章分享 4 個🧑💻 做報告超推薦的 AI 工具，有效減輕工作壓力，提高生產效率！
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文 / 職迷不霧
1. Kuse 生成報告內容
這個 AI Agent 可以視覺化幫你生成的內容📜和整理的資料📁。只要你有主題，即使沒有任何文件檔案，也能直接下指令給 AI，比如：「幫我製作 2025 年 AI 的未來趨勢報告」，他就會寫出目錄架構、詳細內容以及具體資料。如果報告中有數據，也可以把資訊製作成圖表📊。 Kuse 的介面以無邊界的畫布呈現，讓你在整理報告內容上更自由方便，有其他創意發想、專案規劃…等等的工作需求也很好用！
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2. Elicit 找文獻、整理論文
文獻資料可以為你的報告提供可信度，同時也幫助自己了解和主題相關的背景知識🤓。很多研究生、研究員都推薦 Elicit 這個 AI 神器🔍，可以快速搜尋論文、整理大量文獻，比如你輸入研究問題：「 AI 如何影響未來工作」，他就會找出關鍵 Papers ，而且整理成好讀的表格，讓你秒懂每篇的發現、結論，大大減少閱讀的時間與壓力 看教學>
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3. Slidesgo 做簡報PPT、設計模板
想要一份視覺吸引人的簡報一定要用這個 AI 助理，幫你在短時間內完成專業又有設計感的 PPT 👍，給他一個簡報主題或 Kuse 幫你生成的報告內容，然後選擇你喜歡的風格模板，就馬上製作好簡報，可以馬上拿上台報告的那種！而且可以下載檔案再次編輯 看教學>
如果簡報中需要更多圖片，他也有 AI 繪圖套件🎨 Freepik ，輸入指令就可以文字轉圖片
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4. inFin 練習報告、講稿逐字稿
準備好報告後，最重要的環節就是練習報告！推薦用 AI 幫你生成講稿，按下錄音鍵，先試著自己講一遍，你的音檔會自動轉成逐字稿。接下來你可以編輯文字內容✏️，把用詞、語句更通順，然後透過回放錄音，再次調整語速和換氣，讓報告越來越專業。另外，你也可以使用摘要總結的功能，讓 AI 整理精華重點，提供給聽講報告的人做參考。 看教學>
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我以前常困擾，怎麼在社群讓別人看到我厲害的地方我想要其他人來找我合作，多賺一點錢💰但我把專業寫在 IG 或 Threads 的介紹都沒用==認真想想，可能這兩個平台都是玩樂性質的關係吧後來，我看到同事在用台版 LinkedIn，超酷！每個人名字旁邊都會顯示職業，不怕別人不知道我是做什麼的我馬上創了一個帳號！現在有閒就發炫耀文📱就是可以展現自己專業知識的貼文，比如：我怎麼用 AI 做超屌的動畫之類的我還在上面建一個可公開又比較輕鬆版的履歷沒想到發文刷存不到一個月，就收到合！作！邀！約！現在變得好忙哈😆 除了正職還多了 2 個副業💰💰💰真的很推薦想增加收入的來一起玩人才社群～～～
作者：職迷不霧點我追蹤職迷不霧 IG ❤️❤️❤️
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