AI On Duty：職場必備 AI 工具與選擇策略

持續新增單元：

• 2026：AI 發展趨勢觀察：從硬體到底層邏輯：Gavin Baker 的 AI 與投資世界觀
• 2026：AI Skills 實戰：打造可以重複使用的能力模組
• 2026：實戰演練與 Vibe Coding 工具
  • 六種 AI 介入時機點判斷的實戰練習
  • Al Agent 架構與工作流設計
  • AI Coding / Vibe Coding 工具地圖（個人大推薦）
  • AI 最新趨勢科技專欄（ 2026/9 月增加 Jev 的介紹與實作邏輯
• 2026：Vibe Coding、Agentic Engineering 與工具選擇
• 2026：把需求講清楚：AI 是如何理解你的意思？
• Vibe Coding & Agentic Engineering 更新中
  • Harness Engineering：Claude.md 設計邏輯與工作環境
  • Loop Engineering：Agent 團隊與開發循環架構

Chapter 1｜認識 AI 時代的現況與挑戰

從宏觀視角認識 AI 爆炸式發展的歷史與驅動力，共同看看職場版圖如何被重塑，為你的未來發展做好最關鍵的準備 

🎯 學習目標

• 認識 AI 如何透過多種媒介深入我們的日常生活，從內容創作、決策到工作流程全面滲透。
• 了解企業在 AI 時代的轉型策略與應對方向，掌握產業變革的脈動。
• 掌握 AI 發展的時間軸與五大關鍵驅動力，理解背後的技術與社會因素。
• 釐清 AI 並不會取代所有工作，而是引發「任務取代 x 價值重新分配」的新時代格局。

🧰 你將可以獲得

• 一套面對 AI 變革的學習心態與核心方法，擺脫技術焦慮，重新掌握主導權。
• 建立 AI 時代的 T 型人才思維：以 AI 拓展你的專業廣度，並深化個人獨有的深度價值。
• 學會實踐「個人主動學習迴路四步驟」，打造能與時代共進的自我成長系統。

Chapter 2｜建立流程思維，提升整體效率

從「做任務」的思維，進化到「設計流程」的高度。學會如何精準定義問題與目標，辨識 AI 能發揮最大效益的環節，讓 AI 成為你工作流程中的加速器 & 優化器，真正提升整體效率與產出品質。

🎯 學習目標

• 建立目標導向的效率思維，專注於解決核心問題，而非僅止於處理瑣碎任務。
• 掌握判斷 AI 最佳切入點 的方法，找到能放大成果的應用環節。
• 學會運用四步驟解決方案框架，確保 AI 導入方向精準且具可行性。
• 理解「流程先行、工具居後」的原則，避免導入錯誤或低效重工。
• 掌握三次學習原則與「輸出生產力心法」，讓學習成果能真正落地轉化。

🧰 你將可以獲得

• 一份「效率核心公式」篩選出的個人工作任務清單，幫助你找出最值得優先用 AI 優化的項目。
• 運用艾森豪矩陣重新分類與排序任務，釋放時間與精力。
• 建立一套可複製、可迭代的 AI 解決方案流程圖，為不同專案快速複製成功經驗。

Chapter 3｜從語言模型到提示工程：全面了解 AI 演化

你將掌握從模型基礎、多模態感知到進階提示工程與 RAG 技術的完整知識體系，深入解析 AI 如何「理解、生成與學習」，學會精準下達指令。

🎯 學習目標

• 認識大型語言模型（LLM） 的運作原理、潛在價值與風險界線。
• 了解語言模型在邏輯推理、多輪對話與指令依循度三大核心能力上的進化歷程。
• 掌握多模態的觀念與 AI 的感知能力，學會處理圖片、聲音、影片等非文字資訊。
• 運用「情境 + 任務 + 限制 + 期望輸出」四大要素設計高品質提示詞。
• 學會辨識與修正 AI 的錯誤輸出，降低「一本正經地胡說八道」的常見風險。

🧰 你將可以獲得

• 一套結構化、可複製的提示詞設計 SOP，問題拆解等等，讓每次提問都更高效精準。
• 掌握知識檢索與生成內容準確性的三大關鍵技巧，提升 AI 產出的專業度。
• 建立對 AI 五大限制的清晰認知，懂得安全、智慧地運用生成式技術。

Chapter 4｜主流 AI 工具深度剖析

AI 的戰局，正在由「誰功能最多」轉向「誰整合得最好」。本章將帶你全面剖析當前 AI 生態的 七大主流工具，深入理解它們的核心技術、定位與使用邏輯，並學會根據不同任務挑選最合適的 AI 協作夥伴。

本單元介紹工具包含：ChatGPT、Claude、Google Gemini、Microsoft Copilot、Perplexity、Grok、Meta Llama

🎯 學習目標

• 掌握 AI 玩家的三種主流，「通用大腦」「生態整合」 和「差異化策略」，理解全球 AI 競爭地圖。
• 掌握不同陣營（OpenAI、Claude、Gemini、Perplexity、Copilot、Grok、Meta）的技術核心與市場策略。
• 學習運用 ROLE 框架設計指令， 向任一大型語言模型下達清晰、專業且高效的任務指令。

🧰 你將可以獲得

• 一份涵蓋七大主流 AI 工具的「任務導向選擇清單」，
• 幫助你根據不同需求快速選對平台與應用方向。
• 建立一套系統化的提示詞設計方法，能跨平台靈活運用，提升協作效率與成果品質。

Chapter 5｜AI 應用全景：從生成到自主代理

完整掌握 AI 應用的四大核心領域：從內容生成、工作流整合、數據洞察，到充滿未來感的自主代理（Agent），讓你一次看懂 AI 的全貌，真正具備「系統化應用與前瞻思維」的能力。

🎯 學習目標

• 區分並靈活運用 AI 的四大應用領域，理解它們在不同工作流程中的實際價值。
• 掌握文字、圖像、影片與音訊 等生成式 AI 的核心工具與最佳應用場景。
• 學會整合多種 AI 工具與平台，打造能讓效率指數級增長的自動化系統。
• 認識 AI Agent（自主代理） 的運作邏輯與潛力，了解如何讓它成為你的數位分身與助理。

🧰 你將可以獲得

• 一份涵蓋四大應用領域的「AI 工具 × 應用情境匹配清單」，幫助你快速選對工具、對應需求。
• 從「追逐工具」轉變為「解決問題」的核心思維，掌握高價值的應用視角。
• 了解並掌握 AI 技術的三大未來趨勢，在變化之中持續保持競爭優勢。

Chapter 6｜釋放組織潛能：RPA × AI 的智慧自動化革命

本章將帶你深入剖析自動化流程設計的三大核心元素，並以 Zapier 為實戰工具，手把手帶你打造屬於自己的智慧自動化系統，讓重複任務自動執行，

🎯 學習目標

• 認識效率演進的三個關鍵階段：數位化 → 自動化 → 智慧化。
• 了解 RPA（機器人流程自動化） 與 iPaaS（整合平台即服務） 的技術差異與應用範疇。
• 掌握不同自動化工具的核心優勢與適用情境，學會精準選擇。
• 理解自動化流程設計的三大核心元素，打造穩定高效的自動化架構。
• 學會運用智慧自動化，解決非結構化資訊處理等複雜問題。
• 實際操作 Zapier，完成自動化流程從設計到執行的完整演練。

🧰 你將可以獲得

• 一套可應用於人資、業務、行銷等部門 的經典規則型自動化流程設計範例。
• 實際操作 Zapier 平台，完成從 Google Forms 接收資料 → 自動發送 Slack 通知的自動化任務。
• 建立能「提升工作價值與核心競爭力」的新一代思維模式，
• 從「被動工作者」進化為「流程設計者 & 系統思考者」。

Chapter 7｜行動策略：從個人到企業的 AI 落地

評估 AI 工具的投資報酬率 ，掌握從「小規模試點」到「全公司標準化」的推進策略 ，並養成流程設計與持續學習能力

🎯 學習目標

• 掌握企業導入 AI 前的三大關鍵前置認知：資料基礎、文化轉變、人才再培訓
• 了解企業 AI 轉型的三階段落地路線圖：試點 → 優化 → 標準化
• 學習評估 AI 工具的四大核心考量：成本、效益、整合性、安全性
• 運用簡潔 ROI 公式，判斷工具投資是否划算
• 理解 AI 時代下最關鍵的三大核心能力：流程設計力、跨工具整合力、持續學習力

🧰 你將可以獲得

• 一份「個人 vs 企業」雙版本的 AI 行動清單，幫助你在不同場域中制定可落地的 AI 使用策略
• 一套可量化的 AI 工具 ROI 評估框架，確保每一筆 AI 訂閱費用都能創造超值回報
• 從「任務執行者」升級為「流程設計師」的全新思維模式，懂得如何讓 AI 成為長期戰略夥伴

Chapter 8｜補充單元

• AI 資訊日新月異，為了讓大家能跟上最新 AI 趨勢，老師會不定期更新課程影片唷！
• 2025 年 10 月已新增 MCP x A2A
• 2025 年 10 月已新增 AI 瀏覽器單元（OpenAI Atlas、Perplexity Comet）
• 2025 年 11 月已新增 Gemini 3 單元（由 MoE 架構的介紹開始推動到 Gemini 3 各種工作場景的升級與使用）

作業繳交與批改說明：

• 批改作業：章節七中「繳交自己的行動清單」，請大家根據課程內容為自己打造一份自己的行動清單，作業結果不會有正確答案，請同學依照自身情境打造專屬你的行動清單，
• 批改方式：講師將會依照繳交順序進行作業批改，預計每個月至少批改十位，每位同學限批改一次，非常歡迎大家繳交，與課程學員彼此交流、討論，期待見到大家的行動清單！

討論區問題回覆頻率：

老師會盡量回覆大家的問題，預計 3-5 天回覆一次。