操作一下

Jin
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與你分享感受熱情的過程，實踐與應用的操作！ . Hello I’m Jin，我是一位喜歡探索新趨勢和學習新事物的PM。在實踐這些事情的過程中，常常會遇到朋友們詢問，該如何操作，如何開始嘗試這些新事物。一開始就會在網路上找些相關的文章，分享給有需要的朋友們，但又覺得某些文章總是碎片化的，好像少了一點整合性，不如自己來整理吧，整理成自己的版本，分享起來還能加入自己的經驗與觀點，於是就有了這個頻道，也會邀請各產業的朋友們，分享屬於他們獨特領域的學習心路歷程。 . 在『操作一下』這裡，我會和你分享人生面向的各種操作，在閱讀、訓練、趨勢上，相信你也能找到屬於自己最自信的操作方針，並從中感受熱情！ . 想了解更多完整版文字心得分享，請到Medium: https://reurl.cc/GEMDMW 想看更多閱讀日常與筆記分享，請到IG: https://www.instagram.com/operation.tw/ -- Hosting provided by SoundOn

  1. 5d ago

    EP104_達人操作｜AI顧問_Angel｜A|外文系、國小老師出生，怎麼一路走進科技業、成為 AI 顧問?

    外文系、國小老師出身的 Angel，如何一路轉成 AI 企業導入顧問？ 這一集我邀請到 Angel。她是外文系出身，第一份工作是國小老師，後來轉進外商半導體當 PM，一路走到雲端架構師，現在是 AI 企業導入顧問。聽她講這條路，我最好奇的是：非本科系，到底要怎麼證明自己的技術實力？ 我們也聊到她當上架構師第二週就接 AI 專案的撞牆期，以及 AI 導入顧問實際在做什麼，從需求訪談、定 KPI 到陪跑，還有哪些事情她認為不該交給 AI。 老闆要成效、員工怕被取代、IT 擔心資安，這三方要怎麼找平衡，對正在導入 AI 的台灣企業特別有參考價值。 最後，她分享一個聞到玫瑰會暈的人，怎麼誤打誤撞走進調香，還拿下國際競賽第三名。 本集重點 非本科不是劣勢：老師「把複雜講簡單」的能力，陪 Angel 從半導體 PM 走到架構師與 AI 顧問。 AI 是放大器：導入卡關往往不是 AI 做不到，而是流程漏洞被放大，要先把流程補起來。 最後背鍋的是人：法律、金錢、美感相關的判斷不適合交給 AI，AI 只能給初步建議。 章節時間軸 00:00 開場：不要害怕，直接去做 02:26 從外文系、國小老師轉進科技業 07:19 非本科系怎麼證明實力 11:38 當上架構師就接 AI 專案的撞牆期 13:31 AI 導入流程與不該交給 AI 的事 20:47 AI 顧問該培養的特質 25:09 導入 AI 如何平衡老闆、員工與 IT 30:19 聞到玫瑰會暈的人，怎麼走進調香 33:38 給過去自己的一句話與收尾 來賓簡介 Angel，外文系出身，第一份工作是國小老師，之後踏入科技業擔任外商半導體 PM。當 PM 時為了幫客戶整理 Linux 環境，開始自學工程指令，後來成為雲端架構師，並在架構師工作中接觸 AI，轉任 AI 企業導入顧問，協助企業從需求訪談、流程盤點、工具選擇到實作陪跑。斜槓身分是香氛品牌創辦人與調香師，曾拿下國際調香競賽第三名。 Linkedin: [https://www.linkedin.com/in/angel-h-a2a3b41bb/]()>) -- Hosting provided by SoundOn

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  2. Sep 23

    AI57_趨勢操作｜頂規能力、便宜四成：Claude Opus 5.5 開打 AI「性能 × 價格」雙軸戰爭

    9 月 14 日，OpenAI 把 GPT-6 Astra 全面上線 ChatGPT Work、Codex 與 API，業界普遍認為企業 AI 的頂規王座已經易主。沒想到一週後，Anthropic 無預警推出 Claude Opus 5.5，而這次的重點不是更強，是更便宜。 Input Token 降兩成、Cache Read 砍六成，整體使用成本比 Opus 5 便宜四成。在 agentic coding、知識工作、Computer Use、視覺圖表辨識、多學科推理五個維度，官方 benchmark 顯示 Opus 5.5 不只追平自家旗艦 Fable 5.1，還在多數項目勝過 GPT-6 Astra。再加上輸出速度快三成、百萬 token 長脈絡、結論先講的回覆風格，Anthropic 把頂規能力用主力價格端上桌。 這集拆解 Anthropic 這一年從「安全路線」到「思考深度」再到「性價比」的策略節奏，並整理 OpenAI、Google、AWS、微軟、Databricks、Snowflake 與新創圈的反應：誰跟進、誰不跟、誰已經連夜換模型。AI 產業正從超跑式的性能競賽，走向家用電動車式的性價比之戰。對職場人來說，最不會過期的能力，是說清楚「這個場景我為什麼選這一家、為什麼願意付這個價」。 本集重點 Opus 5.5 的價格結構：Input 降 20%、Cache Read 降 60%、整體便宜 40% 五大效能維度逐一拆解，追平 Fable 5.1、多數項目勝過 GPT-6 Astra Fable 5.1 與 Opus 5.5 的分工：旗艦深思 vs. 主力性價比 Cache Read 降價為什麼是給企業 AI Agent 部署的超大訊號 各大廠反應：Altman 的「價值不只是價格」、Google 堅持運算量計費、AWS Bedrock 當天上架 新創連夜從 GPT-6 Astra 切換，AI 價格戰的第一批受惠者 Sonnet 5.5、Haiku 5.5 即將登場，5.5 家族全面改版 AI 選型判斷力：不被單一廠商與行銷話術綁住 -- Hosting provided by SoundOn

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  3. Sep 16

    AI56趨勢操作｜資料不再搬家：AWS × Salesforce 三層打通，企業雲端進入「跨雲整合」時代

    你有沒有經歷過這種日子：想從 Salesforce 拉一份業務資料到 AWS 做分析，結果 IT 說要走 API、排程、ETL，等三個禮拜、跑通七個系統，最後數字還被同事質疑？ 9 月 15 日 Dreamforce 開場，AWS 與 Salesforce 一次宣布三項深度合作：Salesforce Data Cloud 資料可直接被 Amazon QuickSight 讀取，不用複製、不用同步；Bedrock 上的 AI 代理可直接掛進 Slack 頻道，一句話就能在 AWS 背後跑完整套流程；Agentforce Voice 與 Amazon Connect 即時雙向互通，AI 客服自己判斷轉真人還是開 case。 三項單看都不是全新技術，合起來卻是資料層、代理層、通訊層的全面打通，業界視為「戰略等級」而非「產品等級」的宣布。背後的開放標準 Apache Iceberg、合併計費的採購邏輯，以及對台灣聯絡中心、SDR 業務團隊的實際影響，這集都會拆給你聽。 最後給六種角色可以馬上帶回公司的行動清單：IT 主管、行銷業務、客服營運、雲端架構師、自媒體創作者、人資與團隊主管。並回答兩個問題：你們公司這禮拜要不要開始評估零複製？你的履歷要不要加上「多雲整合經驗」這一行？ 本集重點 零複製（Zero Copy）是什麼，為什麼企業雲端二十年都沒做到 AI 代理進入 Slack：不是省時間，是流程重組 Agentforce Voice + Amazon Connect 對台灣企業聯絡中心的意義 使用者合併計費如何拆掉多雲採購的行政門檻 企業雲端三個時代：搬上雲 → 多雲 → 跨雲整合 新職位浮現：「AI 整合工程師」與「跨雲代理架構師」 宣布到落地的半年落差，該怎麼提前佈局 -- Hosting provided by SoundOn

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  4. Sep 9

    AI55趨勢操作_從2星期壓到 10 小時：AI 把攻擊改成機器速度

    9 月 8 號，Palo Alto Networks 的 Unit 42 團隊公布了一份實驗結果：過去人類駭客團隊要花兩個星期完成的完整攻擊鏈，AI Agent 用 10 小時跑完。從偵察、找漏洞、橫向移動、拿管理員權限，到竊取 root 憑證、植入後門，一路沒停。 而且沒有 zero-day、沒有社交工程、也不是用最強的模型——就是開源框架加上中等能力模型。所有技巧都是滲透測試員本來就熟悉的，差別只在，AI 不用吃飯、不用換班，遇到失敗就換一條路試。 這集想聊的是這個數字背後的真正問題。傳統資安的整套設計哲學——SIEM 的告警閾值、SOC 的值班輪替、事件通報的 SLA——全都預設攻擊者是人類速度。當這個假設被推翻，你原本設計的所有時間緩衝就一起失效了。我也會把最近幾個月的資安事件串起來看，從核安會、Zeabur 到 Coder 供應鏈攻擊，然後拆解攻擊方為什麼會結構性地跑贏防守方。 最後留一個 30 分鐘就能做完的練習：把你們公司資安流程裡所有的「時間假設」列出來。不用改任何東西，光是列出來，你就會看到問題有多大。 -- Hosting provided by SoundOn

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  5. Sep 2

    AI54趨勢操作 | Claude Fable 5.1 升級、Gemini Notebook 改計價，「無限算力」時代正式結束

    這週 AI 產業發生了兩件看似無關、其實指向同一件事的變化。 9 月 1 日，Anthropic 推出 Claude Fable 5.1 與雙胞胎 Mythos 5.1，同一底層模型、不同安全護欄，像同一款車分市售版與賽道版。新增對話中可即時調整「思考力道」的功能，API 價格不變但快取讀取成本砍到 25%，同時還跟 Lambda 簽下 350 億美元的算力合約，金額相當於台灣一年半的國防預算。 9 月 2 日，Google 的 Gemini Notebook 全面改寫用量規則：從每日固定次數，改成以運算量計算、每 5 小時重算，訂閱等級差距一路拉到 20 倍。聽起來「更彈性」，但對重度用戶來說，就是多付錢或少用點。 把兩件事並排看，你會發現 AI 大廠正在撕掉「免費算力吃到飽」的假象，用「靈活」「彈性」這些詞包裝成本傳導。這集會拆解這套話術，並告訴你：不管是重度使用者還是把 AI 嵌進產品的企業，「懂得管理 AI 用量」即將成為比「會寫 prompt」更稀缺的專業能力。 本集重點 Fable 5.1 與 Mythos 5.1 的分層安全設計，為什麼聰明 快取降價如何用價格引導你的應用架構 Gemini Notebook 新計價規則逐條解讀，誰受影響、誰沒感覺 Claude Code 「調高 25%」其實縮水 17% 的話術案例 AI 進入「訂閱制 + 用量計費」時代，你該怎麼準備 -- Hosting provided by SoundOn

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  6. Sep 1

    AI53_趨勢操作｜從核安會到 Zeabur：台灣被撬開的兩扇門

    近期台灣有兩件事同時發生。一件是中國駭客用一整組 AI Agent，在四天之內偵察 21 個政府系統、攻破 85 個帳號、從核安會與七家能源公司抽走兩千五百筆人員資料——被國際媒體稱為全球首起針對政府的端到端自主 AI 攻擊。另一件是 8 月 29 日，台灣本土雲端部署平台 Zeabur 公開承認遭到未授權存取，大量用戶環境變數外洩，裡面裝著 Anthropic、OpenAI、AWS、GitHub、Stripe 的金鑰。 一件是國家級對手主動打進來，一件是自己人的服務漏水。但放在一起看，指向的是同一件事：攻擊面正在無聲擴大，而且你兩邊都可能不知道自己中招了。 這集會拆解這兩起事件的技術細節與時間軸，聊聊為什麼「四天」這個數字比「成功了」更值得警醒，也會談到 Bruce Schneier 說的「精靈行為」是怎麼被武器化的。最後留下五件明天上班就能動手做的事——金鑰輪替、權限最小化、Agent 盤點、egress 白名單、假設中招架構。不用複雜、不用花大錢，關鍵是動手。 -- Hosting provided by SoundOn

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  7. Aug 26

    AI52_閱讀操作 | 「好工作不是找來的、是自己打造的」-《只工作、不上班的自主人生》

    這集節目介紹瓦基（莊勝翔）的著作《只工作、不上班的自主人生》。瓦基原是台積電副理，2021 年底離職後全職經營「閱讀前哨站」部落格與 Podcast「下一本讀什麼？」，這本書是他從竹科工程主管轉型為內容創作者的實戰筆記。 書的核心命題：好工作不是找來的、是自己打造的。全書分為探索規劃、行動執行、覆盤調整三部分，共 14 個行動計畫。 三個重點觀點： 用「十年願景」逆向設計現在：不要問「下一份工作要做什麼」，而是問「十年後想成為什麼樣的人」，再從終點倒推現在該做的每一步。 自主的代價是責任，不是自由：離職不等於自由，自僱代表要自己承擔業績、稅務、失敗風險。真正的自由需要兩項準備——能獨立變現的技能組合，以及至少 12 個月的財務緩衝。 工作、金錢、時間的三反轉： 工作：從「糊口」反轉成「打造作品」 金錢：從「追求高薪」反轉成「建立多元被動收入」 時間：從「賣給雇主」反轉成「投資自己的複利資產」 主持人也分享了將這些觀點套用在自己身上的心得，並特別點出這本書對台灣科技業從業者的意義：高薪穩定的環境反而讓人「離不開」，而這本書提供的不是要人馬上離職，而是逐步準備出「選擇權」。 -- Hosting provided by SoundOn

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  8. Aug 17

    EP103_達人操作 | 客戶成功經理_Megan | 當AI能解決大部分的問題，客戶為什麼還是想找一個真人？

    AI 最先取代的不是雜事，是你最引以為傲的產品專業。一位客戶成功經理談，為什麼 B2B 客戶還是想找真人？ 她從會計資訊系畢業，實習時看見審計員的疲憊，決定不走那條一眼就能看到退休的路。第一份工作進了外商直播平台當業務助理，見過一天丟一百萬的使用者，也看清光鮮背後的一週六天。後來面試時一句刺耳的提醒，把她推進了 B2B。 我們花了很長的篇幅拆解客戶成功經理：對客戶是什麼、對公司是什麼，還有最難的那一關到底難在哪裡。後半段轉向 AI，她用可替代性由高到低，把這個角色的四個價值重排了一次，也談了為什麼亞洲客戶到現在還是想找真人。 客戶成功經理賣的是經驗密度：同時服務五六個客戶，一年累積的是別人六年的產業 know how。 這個角色最難的是課題分離：因為「成功」很難被定義，窗口的 KPI 跟他主管要的，往往不是同一件事。 AI 先取代的是產品操作，不是關係：串個 MCP 就能設定完的事會消失，但願意把公司全貌講給你聽的信任不會。 00:00 開場 02:36 會計資訊系畢業，為什麼沒有繼續走會計 07:23 第一份工作：直播平台的業務助理 11:30 一天丟一百萬的「大神使用者」 15:56 「當了十年業務助理，你都不知道要怎麼當業務」 19:57 開店顧問：不是只賣你一個平台 27:02 最大的挑戰是課題分離，因為「成功」很難被定義 38:14 AI 時代，四個價值哪一個最先被取代 45:27 為什麼亞洲的 B2B 客戶還是想找真人 57:25 「我唯一知道的就是我一無所知」 來賓簡介： Megan，會計資訊系畢業，職涯從外商直播平台的業務助理起步，轉進 B2B 電商平台做開店顧問與業務，現在是 B2B 軟體的客戶成功經理。每天看 LinkedIn，也持續在上面記錄自己協助客戶導入 AI 的實作經驗。 Linkedin:https://www.linkedin.com/in/megan-liu-5981b71b9/ -- Hosting provided by SoundOn

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