AI新技術
用白話解釋 AI 的新技術與限制：模型、知識庫、AI 代理、費用與資安風險。
讓 AI 先想再回答：思考模式什麼時候值得開
思考模式不是越開越好，而是依工作調整的旋鈕：該想的地方多想，不必想的地方別多付錢。
固定流程還是 AI 代理：自動化該選哪一種
不是每件事都需要 AI 代理；能寫成固定流程的，就讓它穩定地跑，把 AI 留給真正需要判斷的地方。
AI 的費用怎麼算：用量、字數與幾個省錢的設計
AI 的費用不只看單價，更看設計：送進去的每一個字，都在計費。
怎麼知道 AI 好不好用：建立自己的測試題庫
沒有題庫的 AI 評估，比的是運氣；有了題庫，比的才是實力。建立自己的測試題庫。
AI 也會被騙：提示注入與 AI 應用的資安風險
能讀外部內容的 AI，就不該擁有不經確認就能執行的大權限。提示注入與 AI 應用的資安風險。
同一個問題問法不同，答案差很多：給 AI 的指示怎麼寫
AI 不會讀心；你交代得越清楚，它交出來的就越像你要的。給 AI 的指示怎麼寫。
AI 一次能讀多少：長文件、上下文與分段處理
AI 讀得下長文件，不代表每一頁都讀得一樣仔細。長文件、上下文與分段處理。
讓 AI 代辦事情之前：權限、核准與紀錄的護欄
AI 可以先做好準備，但按下確認的，應該是人。讓 AI 代辦事情之前，先架好權限、核准與紀錄的護欄。
AI 放在雲端還是自己的機器：資料、成本與維護的取捨
選雲端還是自建，先問資料能不能出門，再問有沒有人能長期顧。AI 部署方式的取捨。
把 AI 接進既有系統：串接是怎麼一回事
AI 能做多少事，取決於你為它開了哪些窗口，以及每個窗口開得多大。把 AI 接進既有系統是怎麼一回事。
語音轉文字與會議摘要：最容易上手的 AI 應用，要注意什麼
AI 會議紀錄省下的是整理的時間，不是確認的責任。最容易上手的 AI 應用，要注意什麼。
AI 模型這麼多，企業要怎麼挑：不追最新，看適不適合
最好的模型，是剛好能把事情做好、成本又能長期負擔的那一個。企業挑 AI 模型，不追最新，看適不適合。
AI 看得懂文件和圖片之後：哪些紙本流程值得重新想一遍
從認得字到看得懂。AI 讀得懂文件與圖片之後，哪些靠人看的工作可以重新設計。
讓 AI 根據公司自己的資料回答：知識庫問答是怎麼運作的
讓 AI 先翻公司的資料再回答。知識庫問答的上限，由文件的品質決定。
AI 會一本正經地講錯：認識「幻覺」，以及企業該怎麼防
AI 是很好的起草者，但不是可靠的證人。認識幻覺，才知道 AI 該放在流程的哪裡。
想用 AI，先把系統和資料整理好
AI 要跑得準，靠的是底層地基。系統穩、資料乾淨、資安到位，AI 才落得穩。
AI Agent 對中小企業：拆掉炒作後，真正值得做的是什麼
AI Agent 對中小企業到底意味著什麼？拆掉炒作，看哪些自動化環節現在就值得做、哪些還只是噱頭。