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GPT-6 × ChatGPT Work：上工了！最強 AI 活用術
───── 新世代的 AI 工作法 ─────AI 只是輔助，怎麼串成工作流才是關鍵！零程式打造會自己做事的 AI 代理人。˗ˏˋ⛦ AI 學習第一品牌 #1 ⛦ˎˊ˗GenAI 全系列累積銷售突破 10 萬本簡報設計 × 資料蒐集 × 報告製作圖像創作 × 語音互動 × 網站生成徹底學會「如何與 AI 協作」，告別「事情做不完」的煩惱！✦✧✦▋ 不再只是提問，「讓 AI 自己動手做」過去用 ChatGPT，你問一句、它答一句，剩下的整理、排版、寄出，還是得自己來。現在不一樣了～交辦任務之後，ChatGPT 會自己查資料、自己排順序、自己把檔案做出來，你只要做好最終微調和把關驗收的工作即可。從「問問題」到「交辦任務」，這是 AI 最有用的一次大升級。▋ ChatGPT Work，是真正能上工的好同事、好幫手！Work 工作模式會把複雜的工作拆解成多個步驟，持續執行直到完成，不必再反覆複製貼上、來回切換不同視窗。需要資料，它直接讀取你電腦裡的資料夾；需要網頁，Sites 功能幾分鐘就架好一個能動的雛型（prototype）。你要學的是把需求說清楚，搭配適當的工具，ChatGPT 就會自己生成讓人滿意的成果。▋ 發揮 GPT-6 的價值，打造整條自動化工作流！零散地使用 AI，頂多省下幾分鐘；串成工作流，可以優化你整個職涯。本書帶你把散落的 AI 功能接起來：連接資料 → 交辦任務 → 自動執行 → 產出成果 → 驗收把關讓 ChatGPT 進駐 Excel 與 Google Sheets，還能連上 Gmail 與 Notion，搭配豐富的外掛程式與技能、設定週期性排程。全程不寫一行程式碼，打造持續運作的自動化流程。》》》本書特色亮點★以最新一代 GPT-6 為核心，涵蓋 Work 模式、Sites 網頁製作、生圖微調、自然語音互動等全新功能。★讓 ChatGPT 進駐 Excel 與 Google Sheets，資料整理不必再反覆複製貼上。★串接 Gmail、Google 雲端硬碟、Notion，讀取資料後直接執行工作。★所有提示詞(Prompt)和範例均可下載，立即套用的範本懶人包。★全彩圖解,每個功能都有實際操作畫面,照著做就會。》》》超實用技巧馬上用❖要插入 Excel 的公式一直兜不出來？ → 第 9 章❖要同時發送給不同供應商通知信？ → 第 11 章❖要做線上網站、到達頁，但不會寫程式？ → 第 12 章❖開會冗長放飛中，會議記錄東漏西漏？ → 第 3 章❖一堆生成的圖片、檔案要怎麼管理？ → 第 4 章❖用 AI 生圖總是差一點，要怎麼調到位？ → 第 8 章❖想讓 AI 固定時間幫你做事、更新資料？ → 第 11 章❖有現成好用的提示詞模板可以套嗎？ → 第 6 章❖電腦出現錯誤訊息，MIS 說沒空處理？ → 第 4 章❖上班偷 shopping，到處比價不方便？ → 第 10 章》》》這本書適合誰✓從沒用過生成式 AI：從第一次提問到交辦任務，全彩圖解一步步帶你上手。 ✓只會跟 ChatGPT 一來一回：學會把零散的問答，串成能自己跑完的工作流。 ✓整天被主管盯進度：把文書、報表、郵件交給 AI，時間留給真正重要的事。想用 AI 幫自己省時間，現在開始不嫌晚，從這本開始就對了 .ᐟ
Claude Code全攻略：從一句話到部署上線，打造你的AI Agent開發團隊
還在把Claude Code當成「比較聰明的聊天機器人」嗎？這本書要帶你把它變成真正能幫你把整個專案從需求做到上線的AI開發夥伴。無論你是完全沒寫過程式的新手，還是想把AI導入團隊的開發者，都能照著書一步一步做出成果。 教學簡報網站與線上資源下載：https://claude-code-bible-tw.netlify.app（*密碼詳見本書內頁*）還在把Claude Code當成「比較聰明的聊天機器人」嗎？這本書要帶你把它變成真正能幫你把整個專案從需求做到上線的AI開發夥伴。從安裝、第一次對話開始，一路走過四大介面（Web╱桌面╱CLI╱VS Code）、Skills / Hooks / MCP三大超能力、Subagents與雲端自動化工作流，最後用六個「從需求到上線」的完整專案，把前面學到的一切組裝成一套屬於你自己的AI工作系統。無論你是完全沒寫過程式的新手，還是想把AI導入團隊的開發者，都能照著書一步一步做出成果。⭐你將學會⭐📌 四大介面全打通：Web、桌面、CLI、VS Code📌 三大超能力自己裝：Skills、Hooks、MCP📌 多Agent協作：一個任務多個Agent分工，甚至千個Agent同時工作📌 自動化值班：你睡覺，AI幫你每週健檢、每個PR自動審查📌 六個完整專案：真的部署上線📌 架構師視角：運作架構、Agent SDK、AI供應鏈安全、企業部署
OpenClaw 實戰心法與應用工程-九大場景完全攻略：運作、設計理念、養成心法、企業九大場景、1+N（虛擬團隊化）
如果一位 AI Agent 能夠提升一個人的效率，那麼一整支 AI 團隊，將會重新定義一間企業的工作方式。這本書不只是教你建立AI代理，更要讓你學會如何讓多個 AI 分工合作、互相協調，共同完成真實世界的工作。從九大企業應用場景到完整的企業級架構設計，帶你一步步打造真正能上線、能管理、能持續成長的 AI Organization，從容迎接 AI 團隊時代的來臨。把「養一個代理」的能力升級成「養一支團隊、甚至養一整間公司的代理網絡」的能力★★★隨書附贈 120 頁完整組織矩陣藍圖，掃碼即取！★★★你有沒有這樣的時刻——你養出了一個懂你的代理，主管卻在此時丟出一句：「這套方法，能不能也用在客服、也用在人資、也用在業務上？」你開始複製一份又一份 SOUL.md，卻越做越心慌：這些代理彼此不認識，遲早會對同一個客戶給出互相矛盾的答案。問題從來不是「代理不夠聰明」，而是「一個人養一個代理的心法，撐不起一整間公司的規模」。這本書，就是要把「規模化」的主動權還給你——市場上談多代理系統的書，不是流於抽象的架構理論，就是丟給你一堆無法落地的樣板程式碼。而本書切入的是——如何用同一套心法，把單一代理擴展成九大場景、甚至一整間企業的虛擬組織。從協調者到子代理，從單一場景到跨系統協作，從十幾個代理到 284 個代理——OpenClaw 不只是幫你完成任務，而是讓你成為那個定義企業代理網絡邊界的架構師。翻開這本書，你將獲得✔ 九大企業場景（客服、知識庫、行銷、人資、業務、財務、研發、測試、跨系統整合）的完整原始碼與部署驗證✔ 1+N 虛擬團隊架構設計方法，掌握協調者 / 子代理分工、任務交接與矛盾處理框架✔ SOUL / IDENTITY / BOOTSTRAP / USER / AGENTS.md 五檔案人格工程與八層校驗，讓代理不失控、不漂移✔ ClawHub、MCP、API 三路企業整合準備，把代理團隊接進真實的企業系統上線前工程審查清單，確保系統安全、可觀察、可回滾✔ 26 部門、284 代理的企業虛擬組織化藍圖，掌握 Master / Worker / Reviewer 分工原則本書延續第一冊建立的心法，帶領讀者從「單一代理的個性設計」，一路走到「企業級虛擬組織的規劃與建構」。它假設你已經具備第一冊的基礎—OpenClaw 的核心架構、部署安裝、記憶系統與資安控管—本書不重複這些內容，而是直接站在它們的肩膀上向前延伸。☛ PART 1 心法與思維（Mindset） 建立工具思維到夥伴思維的轉換 掌握代理的行為邏輯☛ PART 2 養成與團隊設計（Team Design） 精通五檔案人格養成工程 建立 1+N 虛擬團隊架構☛ PART 3 企業整合準備（Enterprise Readiness） 掌握 ClawHub 生態系 打造自訂工具與 MCP / API 串接 建立企業級安全與合規基☛ PART 4 九大企業場景（Nine Scenarios） 依導入難度循序漸進 每一章都是同一套心法的驗證 完成橫向整合☛ PART 5 上線與展望（Launch & Beyond） 通過上線前工程審查 規劃企業虛擬組織化 展望代理生態的未來無論你是已讀過第一冊、想更進一步的個人開發者，還是正在推動企業級 AI 導入的技術主管、系統架構師—這本書已經把九大場景的架構鋪好、把坑填平。剩下的，只需要你翻開下一頁。然後，讓它第一次，用你的方式，替你工作：你的助手、你的機器、你的規則、你的靈魂_________________________________本書系列本書為《OpenClaw》系列叢書之第二冊。⏹︎ 第一冊｜入門到精通《OpenClaw 本質論與建構工程——基礎完全攻略：誕生、本質、架構、設計與設定、控管、安全性》⏹︎ 第二冊｜進階與實戰《OpenClaw 實戰心法與應用工程——九大場景完全攻略：運作、設計理念、養成心法、企業九大場景、1+N（虛擬團隊化）》別再單打獨鬥，把一個代理放大成九大企業場景、打造能獨當一面的 1+N 虛擬團隊——這一冊，就是你的實戰起點。如果你想先打好地基、看懂 OpenClaw 的本質與架構，歡迎參考第一冊。兩冊搭配閱讀，從打地基到打天下，一次備齊。
AI超神全能助理術：Gemini Notebook高效資料整理與分析300技(全新無敵升級版) (附範例/提示詞/6大影音教學)
超人氣！正宗Gemini Notebook超神活用技能包，無敵升級300技！ AI應用領域必備，工作、學習、研究和創作超級神器！ 不再只是筆記工具，真正變身超強全能助理。 強大功能、隱藏技巧及進化技能全面解鎖！ 職場 × 學習 × 研究 × 創作，一次掌握 資訊圖表｜簡報｜心智圖｜報告｜影音｜資料表｜網站｜Word｜Excel｜PowerPoint｜ ◎ Gemini × Notebook智慧協作：研究分析、影像、互動式統計表、地圖導覽與知識網站。 ◎ 多元資料整合：PDF、Word 文件、Google文件、簡報、試算表以及網頁、YouTube、影音檔。 ◎ 資料變洞察：摘要、比較、研究、決策、Podcast對談與直式短影音。 ◎ 想法變成果：企劃、行政文書、會議記錄、行動方案、數據分析資料表。 ◎ 影片變知識：YouTube 影音知識庫、翻譯、主題分段、摘要與重要觀點。 ◎ 教育訓練 × 團隊協作：制度文件、Q&A知識庫，共享與複製筆記。 【超值加贈】 全書範例與素材/提示詞 6大影音教學： 【影音教學1】一鍵轉出Office檔案 【影音教學2】照片也能變簡報 【影音教學3】讓簡報動起來 【影音教學4】智慧行動幫手 【影音教學5】網路資料一鍵匯入 【影音教學6】打造專屬心智圖 別只會收集資料，AI幫你把知識變成果 學習、工作、創作的全方位智慧助理 面對大量資料，找到資訊只是開始；真正重要的是理解、分析、整合，將資料轉化為可運用的成果。 Gemini Notebook(前稱NotebookLM)全面進化，結合Gemini的智慧協作能力，從資料匯整、內容理解、跨來源分析，到報告、簡報、資訊圖表、資料表、影音與互動成果，讓AI成為學習研究、職場工作、內容創作與教育訓練的全能助理。 ◎ 資料匯整 × 深度洞察：建立專屬AI知識庫 ‧ 整合PDF、Word、Google文件、簡報、試算表、手寫筆記、網頁與影音…等多元資料。 ‧ 透過資料導向問答、來源引用、摘要、比較分析、主題探索與心智圖，快速掌握重點、規劃行動方案並提煉關鍵洞察。 ◎ 知識變成果：多元智慧創作一次掌握 ‧ 從報告、簡報、資訊圖表、資料表、Podcast對談到直式短影音，延伸知識的多元呈現方式。 ‧ 透過對話，將筆記本資料直接轉化為Word、Excel、PowerPoint。 ◎ 職場×學習×生活：AI助力工作與知識應用 ‧ 職場應用：會議記錄、自動化問卷、數據分析、資訊圖表、簡報一次串聯。 ‧ 教育訓練：制度文件、Q&A知識庫、語音與短影音，快速轉化學習內容。 ‧ 團隊協作：筆記共享、複製與協作，讓個人知識延伸至團隊與組織。 ‧ 生活應用：整合旅遊資訊與LINE訊息，規劃專屬行程與地圖。 ◎ 影片變知識：影音學習全面升級 ‧ YouTube影片一鍵匯入，進行翻譯、主題分段、摘要與重要觀點整理，打造專屬影音知識庫。 ‧ 整合多部影片進行深度研究、趨勢洞察與行動策略，並生成學習卡與測驗，將影音轉化為可運用的知識。 ◎ Gemini × Notebook：智慧協作，延伸更多可能 ‧ 運用Gemini Canvas與Vibe Coding打造互動式統計分析表、地圖導覽與知識網站。 ‧ 結合即時資訊與Nano Banana影像生成，從研究內容到視覺創作。 ◎ 行動力大提升：Gemini Notebook App隨身助理全面進化 ‧ 隨時匯入資料、查詢內容、掌握重點，讓AI助理隨身陪伴學習與工作。
AI 行銷實驗室：創意企劃、內容實作、數據洞察與會員經營
https://youtu.be/QCqdYIKm8yc會下 Prompt，只是起點把 AI 用在對的地方，做出行銷成果，才是真本事不再追著工具跑。先釐清問題、盤點任務、拆解流程，再選擇工具，把 AI 用進創意企劃、內容製作、資料分析、廣告文案與會員經營。AI 素養 × 行銷實作 × 流程設計 × 團隊應用工具會更新，功能會改版；不會過時的，是判斷問題、設計流程與創造價值的能力。您將學會：第一章｜AI行銷素養與關鍵思維理解使用 AI 的風險與責任，判斷哪些工作適合交給 AI，哪些決策仍必須由自己負責。第二章｜AI行銷策略與流程設計從工作痛點與行銷目標出發，盤點產出項目、拆解工作流程。第三章｜AI行銷工具百寶箱運用 ChatGPT、Gemini、Gemini Notebook 等工具，協助資料整理、知識管理、簡報製作與行銷企劃。第四章｜AI 行銷應用與創意實戰將 AI 應用於創意活動、行銷文案、新客獲取、會員經營與行銷自動化。第五章｜AI人才賦能與培訓從提升個人效率走向團隊共創，建立 AI 使用規範、人才賦能架構、應用場景與可衡量的導入機制。這本書適合✓ 想提升工作效率，但不知道該從哪個AI 工具開始學✓ 負責內容、社群、廣告、數據分析或會員經營的行銷工作者✓ 想把 AI 導入團隊，卻不知道該從哪個場景開始的行銷主管✓ 希望建立 AI 工作流程的企業經營者、顧問與講師✓ 想從「會操作工具」升級為「能解決問題」的職場工作者【專業推薦】徐福崧｜精立數位 創辦人兼總經理蘇穎泰 Terry Su｜覺數據 執行長/Google Ads 認證講師周芷逸 Gina｜Ematic Solutions - Country Manager林昶聿｜Meet.jobs 創辦人、UC Berkeley 訪問學者江莉方 Gin｜像影映創辦人、導演暨 AI 影音創作者
AI 時代不缺席 - RTC 即時音訊程式設計最高指導書(好評熱銷版)
https://youtu.be/C9JHM3O54ME★即時通信（RTC）發展迅速，深入工作與生活。★使用RTC進行語音視頻交流、線上辦公、線上輔導、與朋友語音聊天等。★闡述 RTC 技術的書籍極少。★RTC 技術的複雜性涉及多個學科，難以單一視角全面闡述。★RTC 技術發展迅速，標準日新月異。★流行的開源 RTC 系統歷史悠久、體量大，不適合初學者入門。★5G 寬帶普及，WebRTC 確立了 RTC 的 W3C 標準。★需要從頭審視 RTC 系統的各個組成部分，以分析其必要性與實現方式。★書中將分層次、分階段介紹 RTC 概念、格式、工具及基礎模塊程序設計。 本書系統地介紹了即時音視訊系統的基礎概念、工具、程式設計方法，全書分為10章。 第1章介紹資訊與文字編碼的基礎知識，以及跨平臺網路程式設計的基本方法。 第2、3章介紹視訊的擷取與著色技術。 第4、5章介紹音訊的擷取與著色技術。 第6章介紹編解碼相關的壓縮技術。 第7章介紹信令與媒體串流的建連過程。 第8章介紹網路傳輸過程中的最佳化技術。 第9章介紹即時音視訊的應用與可擴充架構。 第10章介紹音視訊系統核心指標及其計算方法。 每章既有對相關背景知識的介紹、對理論方法的說明，也有可實踐的具體程式設計方法，章節後還附有相關的參考資料和練習題，可方便讀者進一步學習與複習。 本書適合電腦、通訊相關專業的在校大學生，以及希望更加了解即時音視訊系統的技術人員閱讀。
萬顆 GPU 的訓練：分散式機器學習 — 系統工程與實戰 (好評熱銷版)
https://youtu.be/ogZa3oSiIH8＊分散式機器學習機礎，包括資料、模型、管線的並行＊集合通訊的重要性、參數伺服器PS-Lite＊PyTorch DataParalle、PyTorch DDP的基礎及動態邏輯＊Uber Horovod的原理及實作＊GPipe、PyTorch的管線並行及PipeDream基礎架構及實作＊Megatron原理及實作、PyTorch的模型並行原理實作＊分散式運算的最佳化器＊TensorFlow的分散式環境，靜態架構、動態邏輯＊分散式架構的策略基礎、MirroredStrategy、ParameterServerStrategy本書以PyTorch為主體講解，從系統和實踐的角度對分散式機器學習進行整理。包括了第1篇分散式基礎，介紹了分散式機器學習的基本概念、基礎設施，以及機器學習並行化的技術、框架和軟體系統，然後對集合通訊和參數伺服器PS-Lite進行了介紹。第2篇介紹資料並行，將計算負載切分到多張卡上，實作為PyTorch及Horovod。第3篇介紹模型並行，主要說明了張量模型並行及管線模弄並行，讓模型可以放入多節點上。第4篇NVIDIA Megatron進行分析，講解如何進行層內分割模型並行，然後學習PyTorch如何支援模型並行。第5篇則是將全書的內容用TensorFlow實作，讓已經熟悉TensorFlow的使用者不必重新學習新的框架。
現代 AI 全景聖經：機器學習 x 神經網路，從數學原理到 Transformer 核心
https://youtu.be/Djci5GTfEmo擺脫碎片化學習，建立不退流行的演算法母語！►第一原理推導 ｜ 434 篇論文錨定，打通演算法底層►手刻真實代碼 ｜ 100+ 範例，擺脫「看懂卻寫不出」►階梯思考訓練 ｜ 1,000+ 題庫，課後複習與培訓首選►在地真實實戰 ｜ 對接台股、實價登錄等台灣真實資料【Part I 基礎工具】 徹底擺脫相依地獄‧ Conda / PyTorch / CUDA 環境完美對齊‧ NumPy / Pandas / Polars 超高效 ETL 實戰【Part II 經典 ML】 表格資料與小樣本首選‧ 決策樹、SVM 與 XGBoost / LightGBM 剖析‧ AutoML 自動建模與 XAI 可解釋性 AI【Part III 深度學習】 現代 AI 總樞紐‧ 手刻神經網路、反向傳播矩陣推導‧ CNN 空間特徵、ViT 與 Transformer 核心數學專業推薦林立生—新竹市政府教育處 處長/ 國立屏東大學教育學 博士呂明峯—明新科技大學 教授/ 明新科技大學校長馮美瑜—台北城市科技大學 教授/ 台北城市科技大學 校長林義貴—國立陽明交通大學 終身講座教授/ 國立勤益科技大學 學術副校長/國科會傑出特約研究員獎得主/APIEMS Fellow/ 中國工業工程學會會士/三度榮獲國科會傑出研究獎呂奇傑—輔仁大學 特聘教授/ 2020-2025 全球前2％科學家林維昭—長庚大學 教授/ 校務研究中心 執行秘書/2021-2025 全球前2% 頂尖科學家
用 macOS 完整部署地端模型
https://youtu.be/1n0pVNYezCg【書籍簡介】Apple Silicon 的統一記憶體，讓一台 Mac 就能執行過去要靠多張顯示卡才載得動的模型。 全書 25 章的操作、指令與畫面，都在 Mac 上實際執行過。 －128GB 統一記憶體全部可當 GPU 記憶體，單機載入 100B 級模型。－Ghostty、Homebrew、uv 建好環境，Tailscale 與 macmon 遠端使用與監控。－Ollama、Open WebUI、LM Studio、llama.cpp 四套推論工具實際操作一遍。－四個方案同條件量測速度與記憶體，並與雲端 API 及 CUDA 主機對照。 －mlx-lm 直接使用 MLX 框架，從命令列、Python API 到相容伺服器。－量化原理講清楚，實作 DWQ、AWQ、GPTQ 與 dynamic_quant。－推測式解碼、量化 KV 快取與 prompt 快取，同一個模型輸出更快。－mflux、Draw Things、ComfyUI 生圖，實測 FLUX.2、Z-Image 與 Wan 2.2。－mlx-whisper 轉寫、Kokoro 與 Qwen3-TTS 合成、MusicGen 與 ACE-Step 作曲。 －mlx-vlm 與 FastVLM 看圖看影片，AnythingLLM 與 LightRAG 讀自己的文件。 －Claude Code、goose 接地端模型，sandbox-exec 與 Apple container 隔離。－Foundation Models framework 呼叫系統模型，exo 與 MLX 分散式組叢集。－mlx_lm.lora、mflux-train、mlx-lm-lora 微調，nanochat-mlx 從零預訓練。適合手上已經有一台 Apple Silicon Mac，想把它當成地端 AI 主機使用的開發者與研究者。
AI 驅動開發 - 從 Prompt 到 Loop，建立可控、可驗、可恢復的工程系統
https://youtu.be/b-px2lBi1Xg當 AI 說「完成」，人要拿甚麼重新確認？【書籍簡介】AI 已經能讀程式庫、修改檔案、呼叫工具、執行測試，甚至在多輪工作中持續往前推進。真正困難的問題也跟著改變：當 AI 說「完成」，人要拿什麼重新確認？當一個變更跨過需求、設計、實作與驗收，誰負責定義邊界、誰有權接受結果，失敗後又怎麼回到可信狀態？這本書不押注某一套工具，也不把提示詞寫成魔法公式。它從 Prompt、Context 與 Spec 開始，把需求說清楚；再用 Harness、Evidence 與 Authority 約束變更、保存證據；最後進入代理分工與有界 Loop，讓長任務能停止、接手與恢復。書中用兩個真實專案的開發紀錄拆解判斷與證據，也保留尚未完成的關卡；另有一套可重跑的本機實驗室、完整交付包與恢復手冊。你會看到的不只是 AI 做了什麼，還包括哪些結果不能接受、證據缺在哪裡，以及人最後為什麼放行或停下。如果已經開始用 AI 寫程式，卻不想把品質交給一句「測試通過」；如果正準備把個人技巧變成團隊流程，這本書要留下的是一套換了模型仍然能用的工程判斷。【適合讀者】．已經使用 AI 程式開發工具，想把「能跑」提升為「能驗、能交付」的開發者。．想把個人用法整理成可交接流程的 Tech Lead、工程主管與產品團隊。．需要理解 AI 如何進入需求、設計、開發、測試與交付流程的 PM、Designer 與 QA。
零花費上手！【 Gemini Notebook × Spark × Gemini 3.x 】萬用手冊
零花費上手！Google AI 生態系全面進化！一本掌握資料、研究、辦公、自動化與影音創作的 7 大工作流✦✦✦✦✦✦◇信件回不完、資料找不到，表格公式和報告又卡在一起？現在 Gemini 能直接進入 Gmail、Chrome、Sheets、Docs 與 Drive，幫你讀信擬稿、彙整網頁、分析表格、修改文件，把零碎工作快速整理好。◇文件、報告、影片多到看不完？交給 Gemini Notebook 建立可查證的知識庫，再用 ExtendLM 批次蒐集與管理來源；複雜任務有 Gemini Spark，圖片、音樂與影片則交給 Nano Banana、Omni、Lyria、Vids 與 Flow 各展所長。◇擔心功能愈強、訂閱費也愈高？本書堅持「零花費優先」：免費能完成的案例直接帶你實作；必須付費的進階功能清楚標示，能用免費方案替代的，也會告訴你怎麼做。✦✦✦Google AI 的各路主力，全員到齊！✦✦✦研究學習有 Gemini Notebook，資料蒐集與管理有 ExtendLM，日常辦公有 Gmail、Chrome、Sheets、Docs 與 Drive，複雜任務與自動化交給 Gemini Spark，行動互動有 Gemini Live；想製作圖片、音樂與影片，更有 Nano Banana、Omni、Lyria、Vids 與 Flow 聯手上陣。不管你想讀懂資料、完成報告、處理日常工作、建立自動化任務，還是把創意變成影音作品，都能在本書找到最適合上場的 Google AI 工具與實戰方法！本書特色: ▌Gemini 3.X｜多模態 AI 核心 ▌✯ 文字、圖片、PDF、表格、簡報、錄音與影片，通通讀得懂。✯ 多輪對話、互動圖解、Neural Expressive 搭配思考強度，再難的內容也能講清楚。✯ 記住你的背景、偏好與工作習慣，開新對話不用重新自我介紹。✯ 其他 AI 的記憶與對話輕鬆搬家，換平台也不用重新培養默契。✯ 文件、網頁、圖表、測驗、學習卡，放進 Canvas 邊聊邊改。✯ Deep Research 幫你找資料、查來源、做整理，研究成果直接端上桌。▌Gemini Notebook × Gemini｜知識與研究工作流 ▌✯ 文件、網頁、影片等來源通通收進來，打造有憑有據、答案可追查的專屬知識庫。✯ 語音摘要、影片摘要、心智圖、報告、簡報、資訊圖表等，各項成品功能摸透透。✯ 串聯 Gemini，網路搜尋、深度推理一起上，研究範圍不再受限。✯ 測驗抓出學習弱點，由 Gemini 打造專屬學習路線，哪裡不熟就補哪裡。✯ 來源、記事與筆記本整理得服服貼貼，回答風格、分享權限與共同編輯一次管好。✯ 來源匯不進去、數量限制卡關？常見問題與排解方法不藏私，筆記本管理不手忙腳亂。▌Gemini Notebook｜7 大實戰情境 ▌✯ 硬梆梆的專業論文，轉身變成白話學習教材。✯ 有瑕疵的 CSV，從清理、統計、圖表到 EDA 報告一路完成。✯ 多方觀點快速理清，簡報與影音內容更有邏輯。✯ 讀書計畫、講義、考題、學習卡、重點隨身聽，考證照全套備齊。✯ LINE 對話不再石沉大海，重要細節變成可搜尋的資料庫與日誌。✯ 會議錄音自動抓出決議、負責人、期限與待辦事項。✯ 產品型錄變身 AI 客服，資料找不到就轉真人、不瞎猜。▌Gmail × Chrome × Sheets × Docs × Drive｜Google 辦公工作流 ▌✯ Gmail 找信、抓進度、擬回覆，客訴與專案郵件不再堆成山。✯ Chrome 多個分頁一起讀，邊看、邊問、邊整理。✯ 不熟試算表函數也沒關係，清理資料、套用公式、分析報表交給 Gemini。✯ Docs 排版美化、文字調整、註解修改，一次處理到位。✯ Drive 檔案不用逐一開，直接搜尋內容、彙整資料、完成報告。▌Gemini Spark｜AI 代理人工作流 ▌✯ 場地交通、設備、預算與規定查清楚，候選名單直接變成 PDF。✯ Gmail、Drive、Gemini Notebook、Sheets 聯手，客訴核對、判斷、建表一次完成。✯ 定時、監控、主題三種排程，例行工作到了時間自己跑。✯ 分析規則、異常門檻與版面配置存成技能，儀表板更新不用重新交代。✯ 遇到登入、授權或對外送出，先停下來問你，重要動作不擅自做主。✯ 帳號資格、訂閱條件與隱私風險一次說清楚，代理人用得更安心。▌Nano Banana × Omni × Lyria × Vids × Flow｜完整影音工作流 ▌✯ Nano Banana 生圖、修圖又顧風格，角色與場景不再每張都變臉。✯ Gemini Omni 把文字與參考素材變成有畫面、有動作、有聲音的短片。✯ Lyria 3 快速生成專屬配樂與歌曲，不懂樂理也能開唱。✯ 簡報丟進 Google Vids，轉場、動態、旁白、字幕一次補齊。✯ 用 Google Flow 建立角色與場景，串接、延伸成完整故事。✯ 哪些免費、哪些要付費、有哪些替代方案，全都清楚告訴你。▌Gemini Live｜行動互動工作流 ▌✯ 像真人一樣即時對談，說到一半也能插話、追問。✯ 中文、外語即時互譯，出國溝通不再比手畫腳。✯ AI 化身英語口說教練，陪你對話、抓錯誤、改表達。✯ 分享鏡頭與手機畫面，讓 Gemini 看著現場幫你解題。✯ Android 動動嘴就能設計時器、查郵件、排行程，手機助理全面升級。特別收錄電子書：▌ExtendLM × Gemini Notebook｜進階筆記本工作流 ▌✯ 網頁、RSS、YouTube、PDF、EPUB、本機檔案與其他 AI 對話，通通批次收進來。✯ 金融、經濟、法律、科學與教育等專業資料，一站搜尋快速備齊。✯ 多層資料夾、標籤與跨筆記本搜尋，知識庫再大也不怕亂。✯ 重複來源快速清理，資料跨筆記本複製、搬移、合併都方便。✯ JSON 備份、還原與 Drive 同步檢查，重要來源不怕遺失。✯ 常用提示詞存起來，多種成品一次批量生出來。
AI Harness 駕輕就熟：OpenCode 讓 Vibe Coding 更自由
AI 寫程式越來越快，專案卻越做越難控制？真正拉開差距的，不只是更強的模型，而是 AI Harness把規則、工具、分工、權限與交接組成一套工作系統OpenCode + Harness 架構，讓 Vibe Coding 更自由！￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣AI Coding Agent 寫得越來越快，但專案真的因此更好做了嗎？AI Coding Agent 一開始往往寫得又快又好，但專案一大，就容易忘記規則、反覆修改；換個 Session、模型或 Agent，需求、背景與進度又得重新交代。更麻煩的是，如果每一步都仰賴大型模型硬撐，就像必須不斷「投幣」購買 Token：專案越長、Context 越大、Agent 來回嘗試越多，$$ 也跟著一路往上燒。問題往往不只是 AI 不夠強，而是缺少一套能規範行為、分配工作、提供工具、驗證成果，並讓專案持續交接下去的系統——這就是 AI Harness。Harness，就是把 AI 的力量真正「駕馭」起來Harness 原意是「馬具」，也就是把力量導向正確方向、讓人能夠駕馭的工具。在 AI Agent 的世界裡，它代表包圍在 Agent 周圍，讓它依照明確規則、工具與流程持續工作的整套機制。如果說 Prompt 決定「這次要做什麼」、Context 決定「現在知道什麼」，那麼 Harness 決定的就是「整個專案要怎麼持續做下去」。用 OpenCode，把 Harness 真正組成一套工作系統本書以 OpenCode 為核心，帶你把 AGENTS.md、MCP、Skills、Subagent、Permission、Git、Model 等功能組合成完整的 AI 開發流程。你可以讓不同 Agent 各司其職、依照任務選擇不同模型，把昂貴的旗艦模型留給真正需要高推理能力的工作，而不是所有事情都持續燃燒高價 Token。即使更換 Session、切換模型，甚至在 Claude Code、OpenCode 等不同 Agent 之間移動，專案的規則、工具、流程與進度依然能持續延伸，不必每次重新開始。模型可以一直換，但真正值得留下來的，是你建立好的 Harness。本書特色: 【6 大 Harness 核心，建立可長期運作的 AI 開發流程】◆ AGENTS.md × Git × Handoff：讓專案不再失憶把開發規範、環境設定、測試方式、需求與進度留在專案裡，讓新的 Session 或 Agent 接手時，也能快速掌握目前狀態，不必每次重新交代。◇ Agent × Subagent：依任務分工，不讓一個 AI 包辦全部將規劃、研究、實作、測試與 Code Review 拆給不同角色處理，降低單一 Context 過度膨脹與資訊混亂，並依任務難度搭配不同模型，兼顧效率、品質與模型成本。◆ MCP × Skills：替 Agent 接上工具與固定工作流程利用 MCP 串接瀏覽器與外部工具，再用 Skills 將測試、除錯、檢查等重複工作整理成可重複使用的 SOP，讓 Agent 不只會寫程式，也能自行操作、驗證與修正。◇ Model × Provider：不同任務，自由搭配不同模型看懂免費模型、訂閱方案、API 與不同 Provider 的差異，依照任務難度、資料敏感度與成本，決定哪些工作值得使用旗艦模型，哪些可以交給平價模型，避免所有任務都持續燃燒高價 Token。◆ Permission × Plugin：控制 AI 哪些直接做，哪些要詢問設定工具權限與操作邊界，讓低風險工作自動執行，高風險操作則透過 Telegram Bot 主動詢問；再加入可依 Agent 狀態切換動作的桌面寵物，兼顧效率、安全與趣味。◇ Claude Code × OpenCode：Agent 可以換，專案不用重來將共用規則、需求、Git 紀錄與交接資訊保留在專案本身。即使更換模型、Session，甚至切換不同 Coding Agent，開發脈絡依然可以延續。【WorkDash 完整實戰，把 Harness 從概念變成真正的工作流程】從一句需求開始，實際打造 WorkDash 浮動工作資訊欄，完整走過：Plan → PRD → AGENTS.md → Agent / Subagent 分工 → 實作 → 測試 → Git → Handoff → Release把前面學到的規則、工具、模型、權限與交接機制真正組合起來，建立一套能重複、能接手，也能持續改善的 AI 協作開發流程。
從 AI Demo 到企業上線：從知識引擎、多語互動到治理合規
台灣首部AI專法《人工智慧基本法》正式上路，你的AI系統準備好了嗎？一本補齊企業AI上線三大關卡：知識可信、多語品質、治理合規● 向量搜尋做完了，企業RAG的麻煩才正要開始● AI翻譯真正的難題，從「翻得出來」之後才開始專文推薦書裡的每一條規則，背後大概都有一次真的出過的事。看別人的，會比自己撞一次便宜。書裡的範例是 C# 加 Azure，技術棧不一樣也沒差，後三章的問題換成哪一家雲端都躲不掉。我自己是從第四章開始讀，那一章把前面的東西串成一條流程，看完再回頭讀第二、三章，就會知道每個設計是為了擋哪一種錯。如果你的工作是替這種系統簽字放行，第五章可以單獨先看，跟會不會寫程式沒關係，那一章的份量單獨成一本都夠，光是後面那份參考文獻就值回票價。AI 做得出東西這件事，這一兩年已經不太需要再證明了。難的是做出來之後，敢不敢讓它去接電話、發公告、回客訴。如果你或你的同事正在把 AI 的東西往正式環境推，這本我強烈推薦，而且是那種會一直翻、翻到書角都捲起來的工具書，買就對了。——五倍學院，高見龍內容介紹RAG 已經建好了，為什麼答案還是找不準？模型明明會翻譯，為什麼企業仍要面對專有名詞、文件格式、語音辨識、品質追蹤與人工覆核？企業 AI 真正的挑戰，往往從 Demo 完成後才開始。本書以企業 AI 產品化為主線，結合作者群的第一線實務經驗，帶你看見看似容易上手的 RAG 與 AI 翻譯，在實際導入時為何比想像中更加複雜。從常見問題、容易踩到的坑，到背後原因與解決方法，逐步拆解企業 AI 從功能實作走向正式上線的關鍵環節。全書最後進入 AI 治理與法規，帶領讀者認識台灣首部以人工智慧為主體的專法《人工智慧基本法》，理解資料治理、隱私保護、資安、透明、公平、可追溯與責任歸屬等原則，將如何影響企業未來的 AI 導入、系統設計與營運管理。這是一本寫給開發者、架構師、技術主管與企業 AI 導入團隊的實戰指南，協助你提前看見問題、避開常見陷阱，讓 RAG 找得更準、翻譯品質更穩，也讓 AI 系統能在創新、營運與治理之間穩健上線。本書範例原始碼 : https://github.com/iangithub/ai-demo-to-production
Gemini Notebook 任務神助手：200+ 實戰指令串聯 Gemini Notebook 與 AI Agent，全面解鎖學習、職場、生活與創意應用
《Gemini Notebook 任務神助手》帶你重新認識 AI 的可能性。 本書以四大進程完整解析 Gemini Notebook 的核心能力，搭配 200 多個實戰任務案例，涵蓋教育、研究、醫療、法律與產業等多元場景，從整理知識、製作簡報、生成影音內容到打造專屬 AI 應用，都能找到可直接套用的方法。這不只是一本工具操作指南，更是一套讓 AI 真正融入學習、工作與創造的實用手冊。 精選智慧任務工法結合 AI 創新技法展現跨域應用效能【教育界專業推薦】全書規劃了 13 個單元、超過 200 個實戰任務與指令，從提示詞、系統設定，到各種 AI 工具的實際應用，再進一步串聯 Vibe Coding 與 AI Agent。但我認為，這本書真正可貴的地方，不只是教大家怎麼操作，而是帶著讀者一步一步思考：面對一個問題，該如何選擇工具、整理資訊，再把 AI 變成真正適合自己的助手。高雄市三民高中｜黃瑞鶯老師在 AI 工具快速更迭、功能不斷翻新的今天，單純介紹操作介面的書籍可能很快過時；但一套能夠教人分析任務、組織資料、設計指令與檢核成果的方法，卻能持續發揮價值。《Gemini Notebook 任務神助手》所留下的，正是這種不容易被版本更新取代的能力。《英語自學神助手》共同作者｜楊智民全書透過大量跨領域實例，引導讀者將資料轉化為具體成果，培養運用 AI 解決實際問題的能力，是一本兼具系統性、實用性與前瞻性的 Gemini Notebook 應用專書 ，深具出版、教學與推廣價值。羅東高商｜朱映林無論你是像我一樣從零開始摸索 AI 的小白，還是已經在 AI 領域探索許久的先進，這本書都能帶給你實用、可立即執行的觀點，以及蘇老師深厚的教學功力。大樹教育顧問｜吳大樹【書籍簡介】Gemini Notebook 學習與運用的四大進程★ 指令工程與系統設定，奠定高效任務基礎★ 九大工具設定與運用，全面啟動多模態生產力★ 工具串聯與創新整合，拓展應用情境與任務效能★ 結合 Vibe Coding 與 AI Agent，打造 Skills 任務神助手一本帶你發現 Gemini Notebook 真正價值的實用指南本書以 Gemini Notebook 作為標的，秉持學術的高度、實務的廣度，構築一幅精彩絕倫的 AI 探索圖騰。全書闡述 Gemini Notebook 的學習與運用四大工法，宛如四個象限，形成一個完整的座標，其中包含多達 200 個任務實例，涵蓋教育、醫學、法律、產業等領域，讀者可以依據任務需求，快速取得 Gemini Notebook 的運用指南，輕鬆達成目標。無論是學生、教師、研究人員或上班族，都能藉由本書建立 AI 時代的高效工作流程，讓 Gemini Notebook 成為提升學習、研究與工作效率的全方位任務神助手。本書提到的多媒體簡報與資訊圖表、語音或影片摘要的應用，都有精湛的實作成品，運用 Google Sites 製成展示網站，讀者掃描書中的 QR Code，即可體驗這些創意作品。
AI 提問 X 學習 X 應用：ChatGPT、NotebookLM、Gemini、GitHub Copilot，從零到 AI Agent 實戰
您每天都在使用AI，但您真的「會用AI」嗎？ 本書教您，精準提問+高效應用AI，讓AI成為您的強力助手，提升學習與工作效率！ 本書帶您，從零學會AI提問技巧，實戰應用AI，讓學習與工作事半功倍！ 本書讓您，了解最新AI趨勢，找到您的最佳助手！ 本書不只教您「怎麼操作AI」，更要帶您建立一套不受單一工具限制的AI思維與方法。 您將學會... ◆認識AI：理解生成式AI、LLM與AI Agent，建立正確的AI觀念。 ◆學會提問：掌握Prompt設計、Zero-shot、Few-shot、CoT、ReAct、多輪對話與多模態提示。 ◆選對工具：理解ChatGPT、Gemini、NotebookLM、GitHub Copilot與Codex各自的優勢與適用情境。 ◆真正應用：從英文學習、程式設計、資料整理、報告撰寫，到內容創作與工作效率提升，讓AI真正參與你的日常工作。 ◆建立自動化能力：結合Python、VBA與Google Apps Script，讓AI從「回答問題」進一步走向「協助完成工作」。 ◆懂得查核與防護：面對AI幻覺、錯誤資訊、Prompt Injection、資料安全、版權與倫理問題，學會正確且負責任地使用AI。 從這本書開始... ◆培養理解問題、提出好問題、驗證答案，以及整合工具解決問題的能力。 ◆建立您的AI思維，掌握面向未來的提問力、學習力與AI協作力。 ★適用讀者： ✅ 學生：學會AI學習法，快速吸收新知識！ ✅ 職場人士：用AI提升工作效率，成為頂尖人才！ ✅ 程式開發人員：學習AI輔助程式設計，自動化寫程式！ ✅ 內容創作者：讓AI幫助你構思、寫作、改進內容！
輕鬆學會Google Colab和Pytorch人工智慧深度學習實作開發
本書前半部（CH1-CH10）是為初學者設計，使用Google Colab雲端GPU，只需打開瀏覽器即可開發，讓讀者在短時間內完整掌握深度學習的觀念；而本書後半部（CH11-CH15）定位於進階實務與最新應用，在讀者具備深度學習基礎後，自行準備GPU開發，無論在Windows或Linux系統，都可作為銜接研究或專題應用的進階教材。每章皆精細講解核心觀念，搭配Step by Step實作，確保讀者完全理解原理與操作。內容聚焦於近年主流與前沿的深度學習架構與應用，包括Transformer系列、擴散模型、物件偵測、影像分割，以及結合大型語言模型的視覺語言模型。 掌握業界和學術界最流行、最活躍的深度學習程式庫—PyTorch【內容簡介】✪聚焦主流與前沿的深度學習架構與應用✪完整掌握PyTorch深度學習應用開發✪透過PyTorch API快速上手深度學習實作本書前半部（CH1-CH10）是為初學者設計，使用Google Colab雲端GPU，只需打開瀏覽器即可開發，讓讀者在短時間內完整掌握深度學習的觀念；而本書後半部（CH11-CH15）定位於進階實務與最新應用，在讀者具備深度學習基礎後，自行準備GPU開發，無論在Windows或Linux系統，都可作為銜接研究或專題應用的進階教材。每章皆精細講解核心觀念，搭配Step by Step實作，確保讀者完全理解原理與操作。內容聚焦於近年主流與前沿的深度學習架構與應用，包括Transformer系列、擴散模型、物件偵測、影像分割，以及結合大型語言模型的視覺語言模型。【精彩內容】✪透過Google Colab在瀏覽器中開發，免本地端 GPU，低成本即可上手學習✪利用PyTorch torch.nn模組，掌握簡潔指令、自由組合且容易擴展的模塊化API✪利用PyTorch Dataset與DataLoader建立高效的數據導入管道，速度更快、更簡單✪掌握PyTorch進階技巧：客製化網路層（Custom Layers）與客製化模型包裝器（Model Wrapper）✪運用TensorBoard視覺化技巧，記錄訓練損失、準確率與權重分布✪使用TorchvisionDatasets數據集平台，方便下載與使用資料集✪使用PyTorch Hub開放預訓練模型平台，快速載入與使用預訓練網路模型✪了解神經網路反向傳遞（Backpropagation）的原理✪了解及實作全連接神經網路✪了解及實作卷積神經網路✪了解及實作遷移學習，透過PyTorch Hub搭建MobileNetV3網路模型進行遷移學習✪掌握訓練網路的技巧：權重初始化（Xavier、He初始化）、Dropout、Batch Normalization✪學習深度學習經典網路架構：LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet✪聚焦Transformer系列、擴散模型、物件偵測、影像分割等近年主流與前沿的深度學習架構與應用✪認識視覺語言模型（Vision-Language Models）的定義、任務型態與應用情境
AI與BI，腦機之間，人工智慧如何理解生物大腦？：感知編碼×持續學習×腦網路建模……從感知、情緒、語言到數位孿生腦，解析生物智慧與機器智慧的雙向啟發
從生物腦到數位腦，人腦如何啟發人工智慧，人工智慧又如何推動神經科學研究？從人腦功能、神經表徵到深度學習與生成模型的跨領域解析【從人腦到機器，重新追問智慧本質】人類對智慧的探索，歷經萬物有靈、機械自動裝置、神經科學與人工智慧等不同階段。隨著大型語言模型在推理、語言與創作上的能力快速提升，智慧是否只是參數規模與運算能力的累積，成為當代科學的重要問題。本書指出，人類智慧並非單純取決於神經元數量，更涉及神經元之間的連結方式、訊息流動、功能分工與系統運作。人腦經過漫長演化形成高效、靈活且具有適應性的運作機制，至今仍能為人工智慧的架構設計、持續學習、記憶整合、穩健性、可解釋性與創造力提供重要啟發。【以工程視角解析人腦功能系統】全書第一部分從智慧的定義與人工智慧基礎出發，引介資料集、機器學習、神經網路、最佳化演算法、Transformer及各類生成模型，建立理解人工智慧的基本架構。接著依據David Marr提出的目標、演算法與實現三個分析層面，逐一探討視覺、聽覺、嗅覺、體感、運動、情緒、語言、睡眠與夢境等人腦功能系統。書中不僅說明感覺受器、神經通路、大腦皮質與認知功能的運作原理，也比較生物智慧與人工智慧在訊息編碼、表徵學習、控制與決策上的異同，並介紹卷積神經網路、自然語言處理、電子皮膚、機器人、情緒辨識及夢境解碼等相關應用。【人工智慧如何推進腦科學研究】第二部分將視角轉向人工智慧在神經科學中的實際運用，涵蓋多模態神經訊號處理、神經資料預訓練模型、潛在表徵學習、生成模型與腦網路建模等主題。書中說明如何處理fMRI、EEG與iEEG等神經資料，並透過深度學習擷取特徵、融合多模態訊息、解碼神經活動及分析行為。針對高維且複雜的腦科學資料，人工智慧可協助建立神經動力學模型，探索大腦結構、功能與行為之間的關係，也能應用於癲癇、阿茲海默症、帕金森氏症、精神障礙與腦老化等研究，為理解腦部疾病及個別差異提供新的計算方法。【走向人腦智慧與人工智慧的融合】本書進一步介紹數位孿生腦與基於模型的神經調控，探討如何結合大腦結構、神經訊號、動力學模型與人工智慧，建構可模擬個人大腦運作的虛擬模型，並應用於腦功能研究、疾病治療與類腦智慧發展。書末從自然演化與工程設計兩條路徑，回顧人腦智慧與人工智慧的起源、差異及共同方向。未來，腦機介面、類腦計算與人機協同系統可能進一步擴展記憶、計算與創造能力，但同時也須審慎面對隱私、安全與倫理問題。本書搭建腦科學與人工智慧之間的知識橋梁，適合作為人工智慧研究者認識神經科學的入門讀物，也可為腦科學工作者提供計算建模與資料分析的系統性參考。【本書特色】：本書以人腦智慧與人工智慧的雙向啟發為主軸，結合神經科學、認知科學與計算方法，從視覺、聽覺、嗅覺、運動、情緒、語言到睡眠與夢境，解析大腦功能及其人工智慧實現；並介紹神經訊號處理、生成模型、腦網路建模、數位孿生腦與神經調控等最新應用，兼具理論架構、技術方法與跨領域視野，適合作為研究與學習的系統性參考。
零基礎學Vibe Coding：用AI做出網站、App與工作自動化工具
✦ 不用寫一行程式，用講的就能做 ✦ Claude Code、Antigravity實戰 ✦ 網站、銷售頁、名單磁鐵、儀表板完整實作 從零開始帶領你認識Vibe Coding的核心概念，學習如何選擇AI開發工具、撰寫有效提示詞，並透過實際案例完成網站、App、品牌銷售頁、數據儀表板與工作自動化工具。 全書以職場需求為導向，不只教你如何做，也培養你判斷AI生成程式碼品質與適用範圍的能力，讓你在AI時代具備與工程師協作、快速實現創意的全新能力。 無論你是行銷人員、產品經理、業務、創業者，或任何希望提升工作效率的職場人士，都能透過本書開啟自己的AI開發之路。 ✔ 零程式基礎也能上手，以AI與視覺化工具完成開發。 ✔ Step by Step實作流程，從構想到部署完整帶領。 ✔ 6大職場專案案例，打造真正可用的網站與工具。 ✔ 掌握CLEAR提示詞框架，提高AI協作效率。 ✔ 建立AI程式碼品質、安全與風險管理觀念。 【超值加贈】提示詞模板庫 • 常見錯誤訊息急救指南
智慧時代——創建新世紀的資安系統
智慧社會、智慧製造、智慧醫療、智慧農業、智慧傳播等，均需要「內生零信任」 資安系統保護，才能充分發揮「智慧」的功能。「內生零信任」技術架構可以達到下列四個目的： 1.解決「智慧時代」發展企業應用的整體資安問題。 2.解決今後企業專業化服務改造的資安問題。 3.發展人工智慧(1.0)(大數據)應用的資安問題。 4.發展人工智慧(2.0)(大語言模型(LLM))以及「AI PC」應用的資安問題。 1956年在美國的達特茅斯學院，舉辦了一次腦力激盪研討會，在那次會議中人工智慧、機器學習、自然語言處理和神經網路等都被提出，當時大多數的發展方法，基本上都是使用人類的基本思維方式。直到1972年康乃爾大學的教授佛雷德•賈里尼克，到IBM做學術進修，當時他們在做計算機語言翻譯，利用大數據的統計方法，獲得了極大成功，識別率從70% 提高到90% 以上，自此以後人工智慧取得了非凡的成就，包括今天ChatGPT的問世，也可以說1972年是人工智慧元年。所有資訊系統（包含應用）的資安問題，必須阻斷駭客攻擊問題，否則就落入資訊世界的叢林法則，使有技術的高手可以任意敲詐一般用戶，這樣會影響到人類的進步，更重要的是資安系統，必須和原單位的應用系統整合成一個整體，否則產生漏洞而不實際。人類從「採集狩獵時代」進步到「游牧定居時代」，必須經過「認知革命」與「農業革命」。就好像今天從「人工智慧時代」，進步到「智慧時代」，必須經過三大革命:電腦革命(增進社會的所有速度)、醫療革命(增進人類自己的健康壽命)、能源革命(支撐社會發展所需要的能源，它不是1-2倍而是指數級的增加)。電腦革命中資安問題就是首先要被解決的，而它唯一解方就是發展「遺傳式免疫性」的資安系統，目前傳統方式尤其在「智慧時代」，「零信任」架構資安系統是無法應付的。
Gemini Notebook知識管理術 - 打造你的AI第二大腦
https://youtu.be/mnYpV1BLmqsGemini Notebook 知識管理術打造你的 AI 第二大腦◎資料愈來愈多，你的知識真的有跟著增加嗎？PDF下載了一堆、網頁收藏了一堆、影片看了一堆、筆記也做了一堆 ...真正需要用到時，卻還是找不到、想不起來，甚至又得重新讀一次。問題不是資料不夠，而是資料沒有真正變成你的知識。《Gemini Notebook 知識管理術：打造你的 AI 第二大腦》帶你跳脫傳統「收藏、抄寫、分類」的筆記方式，學會利用 Gemini Notebook，把散落在 PDF、文件、簡報、圖片、YouTube、網站、錄音與會議紀錄中的資訊，集中整理成一套可以理解、查詢、比較、驗證、輸出，而且能持續成長的個人知識系統。◎從「記錄」升級到「理解 → 輸出」AI 時代真正重要的，不再是你保存了多少資料，而是能不能快速從資料中找到重點、看懂關係，最後轉化成真正可以使用的成果。本書帶你建立完整的知識工作流程：◇資料來源 → 整理脈絡 → AI 對話 → 引用查證 → 記事累積 → 工作室輸出 → 長期知識庫你將學會如何把原本散亂的資訊，逐步轉變成真正屬於自己的「AI 第二大腦」。◎不只是問 AI，而是讓 AI 根據「你的資料」回答Gemini Notebook 最大的價值，在於它能圍繞你提供的資料進行理解與整理。你可以把：◇PDF、Word、Google 文件與簡報◇圖片、流程圖、白板與課堂筆記◇YouTube 影片與錄音◇網站與最新公開資料◇研究資料、會議紀錄與企業文件放進同一個筆記本，再讓 AI 幫你摘要、比較、找出關聯、回答問題，並透過引用直接回到原始來源核對。不是叫 AI 憑空回答，而是讓答案有資料、有脈絡，也能被查證。◎一份資料，可以變成九種不同成果當資料整理完成，你還可以利用工作室，把同一批來源進一步轉化為：◇語音摘要、影片摘要、心智圖、學習卡、測驗、資訊圖表、簡報、報告與資料表。讀資料，不再只是為了「看完」。一次整理好的內容，可以反覆轉化成學習、教學、研究與工作的不同成果，真正提高每一份資料的使用價值。◎學生：把「讀很多」變成「真的會」面對考試、報告與專題，不必再陷入「資料很多，卻不知道從哪裡開始」。本書示範如何利用 Gemini Notebook：建立考前複習筆記本、製作語音摘要與影片摘要、用心智圖建立整科概念架構、用學習卡整理核心概念、用測驗檢查自己是不是真的理解，並將多來源資料整理成有脈絡的報告與專題。少一點死背，多一點理解。◎教師：讓 AI 成為真正的備課助手教材、講義、影片、外部資料愈來愈多，教師最缺的往往不是內容，而是整理時間。本書帶你從課程架構開始，利用心智圖建立整體脈絡，再進一步製作簡報、學習卡、形成性測驗、影片摘要與資訊圖表，讓 AI 協助完成備課與教材轉化，而教師仍保有最後的教學判斷。◎上班族：讓會議與企劃不再做完就消失會議開完了，決策理由忘了；企劃做完了，下一次又重新找資料；工作經驗累積很多，卻沒有真正留下。Gemini Notebook 可以幫你整理會議重點與決策脈絡、比較企劃方案、保存工作經驗，讓過去的文件與判斷成為未來可以再次使用的知識資產。讓每一次工作，都替下一次工作累積價值。◎研究者與長期學習者：建立會成長的知識庫真正的研究，不是讀完一批資料就結束。本書示範如何建立主題型知識庫，持續加入新研究、新觀點與新資料；利用 Fast Research 快速探索，用 Deep Research 深入研究，再透過記事保存重要理解與研究判斷。當一本本筆記本逐步累積，再將重要成果跨筆記本比較與串聯，零散知識就能形成更高層次的個人知識網絡。◎這才是真正的「AI 第二大腦」它不是替你思考，而是幫你保存思考的材料、整理知識的脈絡，在需要時迅速找回你曾經理解過的內容。如果你經常覺得：◇資料很多，卻找不到重點；◇筆記很多，卻沒有真正累積；◇AI 很強，卻不知道怎麼融入學習與工作；這本書，就是從「資料很多」走向「知識真正屬於你」的完整實戰指南。不要再只是收藏資料。開始讓資料變成知識，讓知識變成成果，再讓每一次成果，持續累積成你的 AI 第二大腦。
