學 Claude Code,你現在在哪一個階段?
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最近只要跟工程師朋友聊天,十句話裡有八句都會繞回同一個問題:
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在這個 AI 迎來爆發式應用的時代,「會不會用 AI」已經成為職場分水嶺。但,你真的掌握核心技術了嗎?
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不論你是想幫企業評估轉型佈局的決策者、想快速開發 AI 應用的工程師,還是想用 AI 自動化解放生產力的商務人員,恆逸都為你準備了最精準的職涯晉升路徑。
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當單純的對話不再滿足需求,「能主動思考、執行任務」的 Agentic AI 是當前最頂尖的趨勢:
不會程式碼?沒關係!這門課專為追求極致效率的商務工作者設計:
| 課程代號 | 課程名稱 | 核心實戰技術焦點 |
|---|---|---|
| AWAIML | Generative AI Essentials on AWS | 生成式 AI 商業決策入門 |
| AWAIPEH | AWS AI Practitioner 認證準備及 App Studio 實作課程 | 認證精準準備 + AWS App Studio 免程式碼開發實作 |
| AWAIDG | 在 AWS 上開發生成式 AI 應用程式 | Amazon Bedrock 企業級生成式 AI 應用開發基礎 |
| AWAIAGD | 在 AWS 上開發進階的生成式 AI 應用 | 檢索增強生成 (RAG)、Prompt 工程最佳實踐 |
| AWAIABA | Building Agentic AI with Amazon Bedrock AgentCore | 自主 AI 代理系統建構 |
| AWAIAAS | Building Advanced Agentic Systems on AWS | 多代理人協同終極架構 |
| AWAIAQP | Amazon Quick for AI-Powered Productivity and Business Intelligence | 快速處理資料的 AI 數據分析 |
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每次打開 ChatGPT,是不是都要重新解釋一次「我在忙什麼專案」?
每次想請 AI 幫忙整理電腦裡的會議紀錄、研究資料,得到的回答永遠是「抱歉,我沒辦法存取你的檔案」?
這不是 AI 不夠聰明,而是你用錯了類型的工具。
市面上的 AI 助理,可以粗略分成兩種:用網頁租的,跟專屬在自己電腦裡的。這篇文章想跟你聊聊,這兩者到底差在哪裡,又為什麼這個差異,會決定你的 AI 助理有沒有辦法真正幫你做事。
ChatGPT、Claude 網頁版這類工具,最大的優勢是聰明、好上手、打開就能用。但如果你認真把它當「助理」在用,會發現兩個明顯的天花板。
⚠️第一,它的記憶。 每次開新對話,AI 就像第一天上班的新人,完全不知道你上週交代過什麼、這個專案的背景是什麼。你得一遍又一遍重講脈絡,這本身就是一種隱性的時間成本。
⚠️第二,它沒有手。 網頁版 AI 能聊、能想、能寫,但它碰不到你電腦裡的檔案。你的會議紀錄、研究資料、待辦清單,依然得靠你自己動手整理、自己動手找。AI 給的是建議,不是行動。
對於只是想偶爾問問題的人來說,這樣已經夠用。但如果你每天都要花時間整理文件、回顧進度、查資料,這種「只能聊天、不能做事」的 AI,其實只解決了一半的問題。
把 AI 留在自己電腦上、變成專屬助理,核心差異不只是「它記得你」,而是它真的能動手做事。這類工具的設計思維,是把 AI 從一個回答問題的對話框,升級成一個能規劃步驟、使用工具、處理檔案、保留任務脈絡的工作夥伴。
透過 LM Studio 或 Ollama,可以在自己的電腦上直接架一個本機模型服務,讓 AI 助手運作時不必把每一份文件都送上雲端。對重視隱私、需要控管成本、或處理敏感資料的工作者來說,這是雲端 AI 給不了的安心感。
不是讓 AI 在你電腦裡「亂跑」,而是事先規劃好它可以讀、可以寫、不能碰、需要先問過你的範圍——包括檔案修改、刪除、終端機指令執行這些動作,都設有確認機制,並保留處理紀錄與版本備份,避免誤操作。
讀取資料夾、整理內容、批次重新命名、歸檔、產出處理紀錄,這些原本要你自己手動做的瑣事,AI 助手可以直接接手執行,而不是只告訴你「建議你這樣整理」。
串接 Brave Search API 之後,AI 助手可以主動查詢網頁、蒐集資料,把搜尋結果的標題、摘要、來源整理清楚,再交給模型彙整成可重複使用的研究筆記,而不是你自己開十幾個分頁慢慢看。
用 Markdown、文字檔、PDF 摘要建立一個輕量的本機知識庫,之後問「這週重點是什麼」「這個專案的待辦還有哪些」,AI 會根據你自己累積的資料來回答,而不是憑空生成。
設定好排程之後,AI 助手能自動完成每日摘要、每週回顧、待辦追蹤,甚至監控指定資料夾——只要有新文件進來,就自動整理、分類、產生摘要與知識檔,不需要你每次手動觸發。
老實說,沒有「哪個比較好」的標準答案,只有「哪個比較適合你現在的工作型態」。
只是偶爾查資料、寫信潤稿,雲端 AI 完全夠用,不需要多此一舉。
工作日常充滿了會議紀錄整理、研究資料彙整、專案待辦追蹤、文件歸檔——需要 AI 記得脈絡、能動手做事、還要持續運作的情境。
雲端 AI 像是每次都要重新認識的代班助理,聰明但沒有記憶、碰不到你的檔案;專屬在電腦裡的 AI,則像是真正熟悉你工作習慣、能動手整理資料、會上網查資料、還能照表操課的專屬助理。如果你的工作離不開大量文件整理與效率管理,後者能補上前者做不到的那一塊。
如果你也想擺脫「每次都要重新解釋」的疲乏,把 AI 從聊天工具升級成真正會做事的個人助理,恆逸教育訓練中心的課程,會帶你從零開始,在自己的電腦上打造一個有記憶、會整理檔案、能自動排程的 AI 助手。
兩天 14 小時的實戰 LAB,從本機模型環境建置(LM Studio / Ollama)、Hermes Agent Desktop 連線設定、工作空間與安全邊界規劃,到檔案工具實作、Brave Search API 串接、本機知識庫建立,最後整合成一套自動化排程與資料夾監控流程,完成一個可展示、可複製、可擴充的個人 AI 助手原型。

作者:楊先民
精誠資訊/恆逸教育訓練中心資深講師
※網路引用請註明完整出處
本期是想到我在快20年前寫的一個行動裝置程式:公車查詢系統。
現在回想起來,當年不太懂要怎麼樣在行動裝置上才能更快,現在則沒有這種問題,因為現在的行動裝置已經不能和之前比了,速度上來說都非常快了,所以可以儘可能的用資料庫設計來解決使用者的需求。

作者:楊先民
精誠資訊/恆逸教育訓練中心資深講師
※網路引用請註明完整出處
現在出門吃飯,很多商店都要使用QR Code掃碼點餐,這個源自於我在2002年替微軟講的一場研討會:行動點餐系統而來,
本期就來分析設計這類型的資料庫吧。
目前企業端普遍面臨以下挑戰:
資安能力不足是業界長期存在的問題,而且這個問題在可預見的未來幾乎不可能被解決。對大多數企業而言,補人的效果非常有限。除了頂尖的超大型企業有足夠資源外,大部分中小型組織面對的挑戰都是一樣的。
為何現在是IT人員的關鍵轉折點
大多數的資深 IT人,見證了紅帽認證(Red Hat Certification)自 1999 年推出以來,如何憑藉其「100%純實操」的精髓成為業界金字招牌。
不同於其他只需背誦考古題的認證,紅帽始終堅持 100% 基於表現且零選擇題,這意味著持證者在受監考、有時限的環境中,具備解決真實問題的「即戰力」。
然而,技術浪潮永不停止。紅帽宣布將於 2026 年 5 月 11 日實施認證體系改版。
這次變革的核心在於將「碎片化」的技能整合為「體系化」的平台路徑。對於面臨「證照滿手卻不知下一步」迷惘的工程師來說,這是一次從「單一技術員」轉型為「平台架構師」的絕佳契機。