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生成式 AI 與大型語言模型（LLM）的快速發展，正深刻改變我們的學習與工作方式。對於許多初入行的工程師或學習者來說，AI 既是便利的助手，也可能成為學習路上的阻礙。本文將從「品質（Quality）」與「效能（Efficacy）」的角度，探討 AI 在協作中的角色與影響。

AI 的登場：看似聰明的「鸚鵡」

AI 給人，或是我們期待 AI 該有的第一印象是：不知疲倦、思考很有結構化、能夠自動化處理事情、反應迅速，且人們將高度依賴工具。然而，本質上它不比一隻「會說話的鸚鵡」更具理性——只是學習得足夠好，能在對話中偽裝成人類。

隨著技術的進步，AI 的潛力與風險並存。從心理健康應用到資安議題，LLM 的影響不容小覷。即便如此，對許多學習者而言，AI 仍無法取代真正的導師關係。

從端到端的思考：深度大於規模

摩爾定律帶來了運算能力的倍增，但 AI 的出現則將這種成長推向了另一個層次。

• 電腦革命的影響： 改變了我們連結、娛樂、商業的方式，影響力約為 10 倍。
• AI 革命的影響： 不僅是自動化，更是能力與複雜度的加速成長，其影響力可達 1000 倍。

差異不在於「數字變大」，而在於深度轉變。
就像 100 萬秒（約 11 天）與 10 億秒（約 31 年）之間的差距，並非簡單的數字延伸，而是時間尺度上的根本不同。

AI 的新角色

如果說 SaaS 的爆發是上一代的「水果」，那麼如今的「果實」則是 LLM、AI Agents 與 MCP servers。

AI 正在扮演「認知負載平衡器」的角色，幫助我們處理那些繁瑣、耗時且重複的任務：

• 自動整合文件成簡報
• 建立應用程式雛形
• 代為處理例行性溝通

甚至許多僅需數十行程式碼就能完成的邏輯，現在也可以交給 AI Agent 去執行。

學習者的掙扎：AI 是助力還是阻力？

對於許多初學者而言，AI 可能帶來矛盾：

• 一方面，它能快速解決問題，提升效率；
• 另一方面，它可能掩蓋學習過程中的「深度思考」，讓人錯失真正掌握知識的機會。

在缺乏導師與專業回饋的情況下，學習者往往依靠 AI 進行「自我實驗」。雖然 AI 能扮演指導角色，但終究無法取代專業人士的建設性批評與指引。

AI 的影響力不僅在於速度與規模，更在於它帶來的深度轉變。對學習者而言，如何在效率與深度之間取得平衡，是未來持續需要面對的課題。

隨著 AI 技術的進步，現在製作一份專業、有設計感的簡報，不再需要耗費大量時間排版、美編。市面上越來越多 AI 簡報生成工具，今天要和大家分享三款近期熱門的簡報工具——Gamma、Felo 以及 Canva，各自的特色、適合的使用情境，以及實際的操作心得。

1. Gamma：極速生成、介面簡潔

Gamma 主打極速 AI 生成簡報，只需輸入簡報主題或提供重點內容，AI 就會自動產生結構完整、搭配合適配圖的投影片。

• 優點：
  • 操作直覺，生成速度快
  • 自帶配圖，不需再額外找圖片
  • 免付費帳號可生成 10 頁簡報，可下載成 PPT 檔
• 限制：
  • 免費頁數有限，若內容多、需要分多次產生
  • 客製化程度較低，進階排版和樣式需再自行調整

2. Felo：多點數模式、支援文件上傳

Felo AI 簡報 支援上傳 Word、PDF 文件或貼上內容，由 AI 幫你自動產生含配圖的投影片，完成後可下載成 PPT 檔。

• 優點：
  • 支援文件直接上傳，適合快速把報告、企劃書變成簡報
  • 配圖豐富，畫面感強
  • 免費註冊（透過好友推薦連結）即可獲得至少 4700 點，可產生數十份簡報（每次產生會扣點）
• 限制：
  • 每次產生簡報會扣點，點數用完須付費或邀請朋友獲得
  • 有時中文內容格式需再手動微調

3. Canva：專業模板與自訂彈性

Canva 是近年設計圈、行銷圈的愛用工具，除了豐富的設計模板，也有「AI生成簡報內容」的新功能。

• 優點：
  • 模板選擇多元，排版風格專業
  • 可自訂各式元素（圖片、插圖、動畫等）
  • 支援團隊協作、多人編輯
  • 付費版（Canva Pro）可解鎖更多高級模板與圖庫元素
• 限制：
  • AI 生成內容需要先挑選模板，再自行填入內容，非全自動化
  • 高級模板及部分元素需付費

操作建議與心得分享

如果想要最快速產生一份有基本設計感的簡報，Gamma 和 Felo 都很適合，尤其是需要將 Word、PDF 內容快速轉成簡報的時候，這兩款工具可以極大節省編輯時間。

如果公司已經有 Canva 付費帳號，那麼直接使用 Canva 的模板加上 AI 生成內容，靈活調整每一頁版型，會比單純用 AI 工具更有彈性、更能符合企業品牌需求。

總結來說：

• 想要「一鍵產生簡報」——選 Gamma 或 Felo
• 想要「有豐富設計感、彈性自訂」——選 Canva

最後提醒，AI 產生的簡報內容雖然方便，建議產生後還是要自行審核、優化內容，讓簡報更符合個人/團隊需求！

（本文資訊僅供參考，實際工具規格及使用限制以各官方網站公告為準。）

如果需要更多工具實測、操作教學，歡迎留言討論或關注我們的最新分享！

在 AI 開發工具快速演進的時代，「規格驅動開發（Spec-Driven Development）」逐漸受到工程師與企業的重視。這種方法強調先釐清 需求與規格（What/Why），再進一步拆解成技術方案與任務（How），避免開發過程陷入誤解與反覆重工。

目前在這個領域有兩個熱門的工具：GitHub 的開源專案 Spec-Kit 與 AWS 所製作的 Kiro。兩者皆以 Spec-Driven Development 為核心，但定位與特性有所不同。本文將帶你深入了解兩者差異，並提供適合不同團隊與專案的選擇建議。

什麼是 Spec-Kit？

Spec-Kit 是 GitHub 推出的開源工具包，設計目的是讓團隊能以更結構化的方式進行規格驅動開發。它透過一系列 CLI 工具，協助工程師完成以下流程：

• Specify：撰寫需求與規格，專注於產品場景與目標。
• Plan：將規格轉化為技術設計與計劃。
• Tasks：拆解為具體任務，交由團隊執行。

Spec-Kit 的設計理念強調「人主導、AI 輔助」。AI 助手（如 Copilot、Claude、Gemini 等）可以在生成規格與任務時提供幫助，但最後的審查與決策仍由工程師負責。

什麼是 Kiro？

Kiro 則是一個 Agentic IDE，主打把 AWS 的工作流程呈現在這個 app 中，從 原型到生產（Prototype → Production） 的完整工作流整合。它提供直覺化的使用者介面，讓開發者能在同一環境中完成：

• 撰寫與管理規格文件
• 自動生成技術設計與測試條件
• 任務拆解與追蹤
• 與 AI Agent 即時互動，快速從需求轉換為程式碼

與 Spec-Kit 相比，Kiro 在 IDE 層面有更強的整合與自動化，讓「規格、任務、程式碼」能更即時地保持同步。

Spec-Kit vs. Kiro：差異比較

哪些團隊適合使用？

• 選擇 Spec-Kit：
  如果團隊已有穩定的開發流程（版本控制、CI/CD、Issue 管理），希望導入更嚴謹的規格驅動方式，但又不想全面更換環境，那麼 Spec-Kit 是低成本且彈性的選擇。
• 選擇 Kiro：
  如果團隊希望在 IDE 裡享受「需求 → 設計 → 程式碼」的無縫轉換，並且專案性質偏向快速原型與高頻迭代，那麼 Kiro 提供的自動化與整合體驗將會更有優勢。

結語

不論是 Spec-Kit 還是 Kiro，它們都反映出軟體開發的一個趨勢：AI 與規格驅動的結合。

• Spec-Kit 提供了開源、可控、可漸進導入的解決方案，適合追求穩健與透明的企業。
• Kiro 則以高度自動化與 IDE 整合吸引需要快速創新的團隊。

最終，選擇哪一個工具，取決於團隊的文化、專案特性與對 AI 工作流的接受程度。

很榮幸與大家分享，玖駿資訊自 2023 年 2 月 14 日起，協助 AIUC 社群投入 AI 應用推廣與交流，已經陪伴超過 9 萬名成員一起在人工智慧的浪潮中成長與前行！

AIUC 社群平台

• Facebook 社團：「ChatGPT應用社群」
  目前已突破 92,000 名成員（統計至 2025/5/24），聚集了企業主、專業人士、AI 愛好者及實際用戶，一同交流最前線的 AI 應用技術、發展趨勢、產品經驗與學習心得。
• YouTube 頻道：「ChatGPT應用社群」
  超過 2,480 名訂閱者，每月定期分享 AI 相關知識、工具教學與產業觀察。

AIUC 的經營理念

「ChatGPT應用社群」聚焦於人工智慧應用，歡迎來自各行各業的夥伴一同交流、學習、互相啟發！我們致力於推動生成式 AI 在企業、教育、學習、生活等領域的落地，協助成員提升生產力與個人、企業的數位競爭力。

AIUC 里程碑活動

• 已舉辦 70 場「大咖開講」線上講座
  每場均邀請產業、學界、公協會等關鍵領袖，深度剖析 AI 最新應用趨勢。
  平均每場報名 100~200 人，現場同時上線 100 人以上。
• 已舉辦 70 場「QA 時間」
  線上即時討論社群夥伴關心的各類 AI 問題，由專家主持、與社友深度交流。
  每場平均報名 100 人，社群互動熱烈。

恭喜 AIUC 如此發光發熱，未來我們將持續協助 AIUC，讓 AI 交流與應用持續發光發熱！

什麼是 MCP？

MCP（Model Context Protocol）是一套由 Anthropic（Claude 團隊）推出的新型通訊協定，目標在於建立「大型語言模型（LLM）」與外部服務之間的標準溝通語言。簡單來說，MCP 定義了一個通用介面，讓 LLM（如 Claude、ChatGPT）能夠安全且靈活地串接各式各樣的服務（MCP server），如查詢資料、執行操作，甚至與各種企業內外部 API 整合。這種設計打破了以往 LLM 只能單向回應問題的限制，讓 AI 能真正「行動」起來。

Source: https://modelcontextprotocol.io/introduction

MCP host 與 MCP server 是什麼？

• MCP host：負責執行 LLM 並處理來自用戶的自然語言指令。
• MCP server：對外提供特定服務（如資料查詢、下單、轉帳等），並遵循 MCP 規範與 host 互動。

雙方只要遵守協定，就能彈性連接，不再需要一對一開發整合，降低技術門檻與維運成本。

和 OpenAI Function Calling 有什麼不同？

以往 OpenAI 的 function calling 或「工具使用」功能，需將特定函式直接嵌入到 LLM 應用程式中。這代表如果想要新增一個外部功能，開發者就必須調整應用程式本身，耦合度高、擴充困難。

MCP 最大的突破在於「解耦設計」：

• MCP host 和 MCP server 可獨立部署、發展。
• 實作一次 MCP server，理論上所有支援 MCP 的 LLM/應用都能共用這項服務。
• 同一個 MCP host，也能即時接入更多不同 MCP server，形成模組化、積木式組裝的 AI 生態。

舉例：某電商平台如果支援 MCP，你可以直接在支援 MCP 的聊天機器人上查詢商品、下單，不需另外寫 API 整合程式。甚至企業內部只要有現成 API，也能很快包裝成 MCP server，讓 LLM 用自然語言驅動內部作業（如自動報表、流程派工、知識查詢等）。

MCP 的應用想像

• 金融業：用戶可直接用自然語言查詢餘額、轉帳、設定提醒，打造真正的 AI 金融助理。
• 電商／物流：查詢訂單、追蹤配送、推薦商品一氣呵成。
• 智慧客服：企業可彈性對接各種 MCP server，讓客服機器人變得更強大、更懂流程、更能解決實際問題。
• 企業內部數位轉型：將企業內各種 API、資料庫、流程包裝為 MCP server，讓 LLM 成為新一代「數位協作入口」。

哪些企業正在導入 MCP？

目前 MCP 由 Anthropic 領頭推動，尚屬早期階段。不過隨著 LLM 技術爆發性成長，MCP 有望成為產業新標準。未來，任何企業都能快速將自身服務包裝為 MCP server，讓 AI 平台輕鬆接入。

玖駿資訊如何協助企業導入 MCP 生態？

玖駿資訊深耕 AI 服務與 API 整合多年，具備完整的企業級 LLM 導入、API 封裝、AI 生態串接經驗。針對 MCP，我們可協助企業：

1. 企業 API 快速 MCP 化
   • 協助分析現有 API，設計符合 MCP 標準的 server 介面。
   • 提供 MCP server 樣板與 SDK，加速開發與測試。
2. LLM 應用系統 MCP host 打造
   • 建置支援 MCP 的聊天機器人、智慧助理或自動化工作平台。
   • 客製化工作流程整合（如內部表單流程、ERP/BPM/MIS 串接）。
3. 跨平台整合與安全規劃
   • 協助企業將外部合作夥伴或供應鏈 API 納入 MCP 生態。
   • 強化身份驗證、權限控管與資料安全防護。
4. 教育訓練與顧問服務
   • 針對企業 IT 團隊與業務單位，提供 MCP 開發、維運、最佳實踐培訓。
   • 持續追蹤 MCP 標準演進，協助企業搶占市場先機。

想進一步了解 MCP 生態與 LLM 導入策略，歡迎聯絡玖駿資訊

我們能協助企業用 AI 技術，打造模組化、低耦合、高彈性的數位轉型方案，搶先迎接 AI + 自然語言介接的產業新時代！

隨著人工智慧技術持續突破，資料科學家在自然語言處理（NLP）及Transformer模型領域扮演了至關重要的角色。自然語言處理，讓電腦能理解、分析、操作並生成我們每日溝通所用的語言，背後所涵蓋的不僅是技術，更蘊藏著讓機器真正「懂人」的努力。資料科學家熟練掌握從字詞分割、辭典建立、詞彙統計、到文本分析與預測等核心任務，並將這些能力應用於如自動翻譯、情感判斷、語音辨識、對話機器人等日常生活中的關鍵場景。

特別是在Transformer模型問世後，AI的「理解力」有了質的飛躍。自2017年「Attention is All You Need」論文發表以來，Transformer架構已經成為大型語言模型的骨幹。它的Sequence to Sequence學習能力，讓AI能靈活處理長短不一的輸入與輸出，不論是短句詞性判斷、長篇情感歸類，還是多輪問答生成，都能表現得游刃有餘。Transformer中的Encoder負責消化輸入，將語言或聲音轉化為機器難以讀懂卻能精準運算的向量；Decoder則像翻譯家般，根據這些抽象的資訊一層層還原出有意義的人類語言。AI「什麼時候該停下來」這種微妙的能力，也需靠資料科學家精細地設計訓練機制。

更值得一提的是，像ChatGPT這類模型之所以讓人感覺「真的懂你」，不單只是Transformer架構的功勞。這背後有一整套以人類回饋為核心的強化學習訓練流程，從海量文本的初步訓練、人類老師的示範與評分、到模型與AI老師間的自我優化。這些流程讓模型不只是在語言層面模仿人類，而是在行為、思考與表達的細節中，不斷貼近人類的溝通模式。大型語言模型的參數一旦突破臨界點，更會產生所謂的「湧現」現象，使AI具備更高階的理解與推理能力，甚至能在未明確指令下展現令人驚艷的聯想與創意。

在實務操作上，資料科學家還會善用OpenAI等平台的API，快速串接語音轉文字（Whisper）、自動會議摘要、以及從混亂文件中萃取關鍵數據等工具。例如，把多個語音會議檔上傳，藉由Whisper模型轉為逐字稿，再由ChatGPT萃取重點，協助決策者在短時間內掌握大量資訊。面對格式混亂的Word檔表格，也能透過精確的Prompt設計，讓GPT-4自動整理資料，省去繁瑣的人工處理時間。這些應用都證明了Prompt Engineering已經成為新時代資料科學家的必備技能。

總體來說，資料科學家的專業流程從資料收集、清理，到模型訓練與推論，每一步都與NLP及Transformer技術緊密結合。他們不只是在技術層面解決複雜問題，更持續推動AI「理解」層次的突破，讓AI不只是工具，更逐漸成為能真正幫助人類決策與創新的智慧夥伴。

在玖駿資訊，我們深刻理解資料分析與AI應用對於現代企業的重要性。無論是從數據收集、文本或語音處理、模型選型、到自動化報告產生，我們都能為客戶量身打造最適合的數據科學解決方案。玖駿團隊擁有跨領域的資料科學家與AI工程師，熟悉各種主流NLP框架與大型語言模型，能根據不同產業特性，協助企業優化流程、提升效率、發現新的商業價值。舉凡企業內部資料整合、智慧客服、風險預測、到文件自動化萃取、合約摘要、甚至語音會議自動分析，玖駿資訊都已為多家國內外企業成功導入相應技術。如果你的組織也想讓資料資產真正發揮價值、並與AI技術接軌，玖駿資訊絕對是最值得信賴的夥伴。

玖駿資訊的服務價值

在玖駿資訊，我們深刻理解資料分析與AI應用對於現代企業的重要性。無論是從數據收集、文本或語音處理、模型選型、到自動化報告產生，我們都能為客戶量身打造最適合的數據科學解決方案。玖駿團隊擁有跨領域的資料科學家與AI工程師，熟悉主流的NLP框架與大型語言模型，能根據不同產業特性，協助企業優化流程、提升效率、發現新的商業價值。如果你的組織也想讓資料資產真正發揮價值、並與AI技術接軌，玖駿資訊絕對是最值得信賴的夥伴。

很常有人問怎麼訓練自己的 AI 模型，但是又不懂怎麼訓練模型。或是不想要把自己公司的資料放在雲端上而苦惱著。

所以這次我想介紹一個很簡單的工具，LM Studio。

什麼是 RAG（檢索增強生成）？

檢索增強生成（RAG Retrieval Augmented Generation）是一種結合了檢索技術和生成模型的方法。它的主要目的是使用者提供的相關資訊，透過一些技術來增強內容的輸出。讓我們在檢索資訊的過程中，提高生成內容的準確性和提問的相關性。

在檢索的過程中，系統會從預定的檔案文件、資料庫或網路資源中檢索與使用者查詢相關的資訊。這些資訊可以是文本段落、文件或網頁內容等。例如我想查詢：3/15 日有什麼行程，一個理想的 AI 模型就會去檢索我的 Google 日曆，或是某些電子信箱，幫我整理出有 3/15 相關的內容。我們會透過 Embedding，也就是向量化的方式來表示文本，目前最簡單的向量化是將文本資料轉換為以數字表達向量距離的過程。我們就可以透過向量距離（相關性）來回傳相似度最高的答案。

完成了檢索階段，我們就進入到內容生成階段，模型會利用這些前面檢索到的內容，來生成更為精確和有意義的回答或文本。

這樣的過程，我們不直接調整模型參數取得資訊的方式，我們就稱之為檢索增強生成。

設定與安裝環境

接下來的示範我是以 Macbook Pro M1 為例，我確認過各種作業系統的設定大同小異。

安裝 LM studio

使用 LM Studio 的好處在於，它可以在個人電腦上使用下載的 LLM 模型，確保隱私和資料控制。這些 LLM 模型所檢索的資料不用上傳到網際網路就可以使用。

在新版的 LM studio UI，如果非工程師，可以選擇 User，然後安裝想要使用的模型。

在畫面的正上方，可以選擇模型，例如 Gemma or Deepseek 等等

挑好模型後下載模型。

下載完成後，就可以在正上方看到 UI 可以選擇模型的選項：

接著側邊欄可以開啟對話模式

執行結果

設定 LM Studio Developer 模式

如果你想要把 LM studio 變成類似 AI server 的功能，步驟也很輕鬆

首先在最左下方的 mode 改為 Developer

左側邊會出現 4 個 icon，選擇第二個。接著在上方把 toggle 改為啟動， local server 就建置完畢了！

在數位轉型的浪潮下，企業面臨的挑戰不僅是如何開發出更多應用程式，更在於如何更快、更靈活地回應市場需求。這時候，Low-code（低程式碼）與 No-code（零程式碼） 解決方案，成為各種規模企業的重要選項。

Low-code 與 No-code 的差異

• Low-code
  透過「拖拉式介面 + 少量程式碼」的方式開發應用，適合有技術背景的開發者或 IT 團隊，能快速完成原型，並在必要時進行客製化。
• No-code
  完全以圖形化介面操作，使用者不需要寫程式碼，即可建立流程自動化或應用程式。特別適合行銷、業務、專案經理等非技術人員。

為什麼企業需要 Low-code / No-code？

1. 加快開發速度：從數月縮短至幾週即可完成。
2. 降低開發成本：減少對大量工程師的依賴。
3. 提升靈活度：非技術人員也能參與開發與維護。
4. 系統整合能力：支援 API、Webhook，方便串接既有的 ERP、CRM 與雲端服務。

應用情境

• 內部流程自動化：如請假系統、審批流程、報表產出。
• 新創原型開發：快速推出 MVP，驗證市場需求。
• 資料管理與可視化：即時儀表板與 BI 報表。
• 前後台應用：行銷活動頁、會員管理系統、電商原型。

常見平台

• No-code：Webflow、Bubble、Airtable、Zapier、Make。
• Low-code：Microsoft Power Apps、OutSystems、Mendix、Retool。

注意事項

雖然 Low-code / No-code 提供便利，但仍有一些限制需要考量：

• 客製化不足：遇到複雜需求，可能需要額外開發。
• 平台綁定：資料與邏輯受制於平台，遷移難度高。
• 資安與法規：須確認是否符合產業標準與合規需求。

Low-code vs No-code 對比表

結語

對企業而言，Low-code 與 No-code 並不是取代傳統開發，而是成為「輔助加速器」。它能幫助業務部門更快落地想法，也能讓 IT 團隊專注於高價值的系統開發。

在這個「速度即競爭力」的時代，若能善用 Low-code 與 No-code 工具，將能大幅提升企業的數位轉型效率，讓創新不再被技術門檻綁住。