<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rss version="2.0"><channel><title>Claire Chang｜企業 AI 導入與落地</title><link>https://claire-chang.com</link><description>19 年軟體工程背景，現為企業 AI 導入顧問。協助中小企業找出適合導入 AI 的工作流程，翻譯營運與技術需求，並透過客製化內訓與專案陪跑，讓 AI 真正進入日常工作。</description><item><title><![CDATA[從 CliftonStrengths 34 看張可佳的顧問風格：五大天賦與實戰案例]]></title><description><![CDATA[張可佳透過 Gallup CliftonStrengths 34 測評，拆解自己「學習、戰略、責任、統籌、伯樂」五大天賦，並用串流系統 K8s 遷移、CNN 影像辨識、企業內訓等真實專案逐一佐證，說明這些天賦如何具體轉化為顧問工作中的判斷與行動。]]></description><link>https://claire-chang.com/post/cliftonstrengths-five-talents</link><guid>https://claire-chang.com/post/cliftonstrengths-five-talents</guid><pubDate>Wed, 26 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[關於張可佳｜企業 AI 導入／轉型顧問]]></title><description><![CDATA[張可佳協助企業把 AI 真正導入日常營運與員工工作流程，提供企業內訓、工作坊與 AI 導入陪跑服務；擁有 19 年軟體工程經驗，新竹國泰綜合醫院內訓整體滿意度達 98.2 分。]]></description><link>https://claire-chang.com/post/about-claire-chang</link><guid>https://claire-chang.com/post/about-claire-chang</guid><pubDate>Tue, 25 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[身為資深軟體架構師，為何我選擇做企業 AI 導入？]]></title><description><![CDATA[企業導入 AI 的第一道牆不是模型準確率，而是 ERP 資料出不來。本文用兩個實際案例與三種務實解法，說明軟體工程背景為何是落地關鍵。]]></description><link>https://claire-chang.com/post/architect-to-ai-consultant</link><guid>https://claire-chang.com/post/architect-to-ai-consultant</guid><pubDate>Tue, 25 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[我沒有離開技術，而是開始看見技術以外的問題]]></title><description><![CDATA[從 19 年軟體工程經驗出發，說明身為資深軟體工程師的我是如何轉向企業 AI 顧問，站在技術與營運之間協助企業將 AI 導入落地。]]></description><link>https://claire-chang.com/post/engineer-to-ai-translator</link><guid>https://claire-chang.com/post/engineer-to-ai-translator</guid><pubDate>Tue, 25 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[如何用參考圖片請 AI 製作 Dashboard？]]></title><description><![CDATA[使用參考圖片製作 Dashboard 時，應先拆解版面、KPI、圖表與篩選器，再將每個元件對應到資料欄位，避免 AI 為了模仿畫面而捏造不存在的數據。]]></description><link>https://claire-chang.com/post/ai-dashboard-from-image-reference</link><guid>https://claire-chang.com/post/ai-dashboard-from-image-reference</guid><pubDate>Tue, 25 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[如何用 AI 建立 Google 表單？Gemini 與 Apps Script 兩種做法]]></title><description><![CDATA[簡單表單可先用 Gemini in Forms 建立初稿；若需要自動建立欄位、設定驗證、連結試算表或重複產生表單，再使用 Google Apps Script。]]></description><link>https://claire-chang.com/post/ai-google-forms-script</link><guid>https://claire-chang.com/post/ai-google-forms-script</guid><pubDate>Tue, 25 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[如何用 AI 寫試算表公式？六句提示法與驗算教學]]></title><description><![CDATA[使用 AI 產生試算表公式時，應說明工具、工作表、欄位、條件、輸出與更新規則，再將公式貼回試算表，以兩至三筆資料手動驗算。]]></description><link>https://claire-chang.com/post/ai-spreadsheet-formula-prompts</link><guid>https://claire-chang.com/post/ai-spreadsheet-formula-prompts</guid><pubDate>Tue, 25 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[如何用 AI 把試算表做成營運 Dashboard？]]></title><description><![CDATA[建立營運 Dashboard 應先定義主管需要的 KPI、篩選條件與圖表，並建立人工驗收方式。]]></description><link>https://claire-chang.com/post/ai-spreadsheet-operational-dashboard</link><guid>https://claire-chang.com/post/ai-spreadsheet-operational-dashboard</guid><pubDate>Tue, 25 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[如何用 AI 製作股票投資組合分析網頁？]]></title><description><![CDATA[股票投資組合分析網頁可依持股、股數、買入價格與目前價格計算損益，再以圖表呈現資產配置與歷史趨勢，但真實價格需串接可靠資料來源。]]></description><link>https://claire-chang.com/post/ai-stock-portfolio-web-app</link><guid>https://claire-chang.com/post/ai-stock-portfolio-web-app</guid><pubDate>Tue, 25 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Google 試算表如何自動產生 PDF 週報與 Gmail 草稿？]]></title><description><![CDATA[Google Apps Script 可從試算表計算 KPI，將結果與圖表填入 Google 文件樣板，轉成 PDF 後建立附有報告的 Gmail 草稿。]]></description><link>https://claire-chang.com/post/auto-generate-pdf-weekly-report</link><guid>https://claire-chang.com/post/auto-generate-pdf-weekly-report</guid><pubDate>Tue, 25 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[公司便當訂購表單怎麼做？用 AI 自動建立與統計]]></title><description><![CDATA[便當訂購表單應包含姓名、品項、價格、數量與備註，並透過必填及正整數規則降低錯誤，再將回覆自動彙整到 Google 試算表。簡單版本不需要另外開發系統。]]></description><link>https://claire-chang.com/post/bento-ordering-form-automation</link><guid>https://claire-chang.com/post/bento-ordering-form-automation</guid><pubDate>Tue, 25 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[連結式與獨立式 Apps Script 有什麼差別？Dashboard 架構比較]]></title><description><![CDATA[連結式 Google Apps Script 綁定單一試算表，設定簡單；獨立式專案透過試算表識別碼讀取資料，較適合多份資料來源、集中維護與重複部署。]]></description><link>https://claire-chang.com/post/bound-vs-standalone-apps-script</link><guid>https://claire-chang.com/post/bound-vs-standalone-apps-script</guid><pubDate>Tue, 25 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[什麼是數據思維？用資料找出營收下降原因的完整案例]]></title><description><![CDATA[數據思維是先把直覺轉成可驗證問題，再透過事實、量化、變異觀察、反覆測試與證據修正判斷，找出真正值得處理的原因。]]></description><link>https://claire-chang.com/post/data-thinking-revenue-drop</link><guid>https://claire-chang.com/post/data-thinking-revenue-drop</guid><pubDate>Tue, 25 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[不會寫公式也能做樞紐分析？用 AI 生成 Excel 公式的實戰教學]]></title><description><![CDATA[不用背 VLOOKUP、SUMIFS 語法，教你怎麼用 AI 描述需求、產生 Excel 公式，並用實際案例練習樞紐分析與資料核對。]]></description><link>https://claire-chang.com/post/excel-ai-formula-teaching</link><guid>https://claire-chang.com/post/excel-ai-formula-teaching</guid><pubDate>Tue, 25 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[如何直接用 Gemini 分析 Google 試算表？操作與驗證教學]]></title><description><![CDATA[Gemini in Sheets 可協助建立公式、樞紐分析表、圖表與資料洞察，但需要符合資格的方案，且分析結果仍應透過原始資料與抽樣計算驗證。]]></description><link>https://claire-chang.com/post/gemini-google-sheets-analysis</link><guid>https://claire-chang.com/post/gemini-google-sheets-analysis</guid><pubDate>Tue, 25 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[如何用 Google 試算表建立經銷商網頁訂貨系統？]]></title><description><![CDATA[Google Apps Script Web App 可將試算表商品清單轉成網頁訂貨表單，自動帶入單價、計算金額並將訂單寫回總表。]]></description><link>https://claire-chang.com/post/google-sheets-dealer-order-system</link><guid>https://claire-chang.com/post/google-sheets-dealer-order-system</guid><pubDate>Tue, 25 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[職場數據分析怎麼做？Google 六步驟完整教學]]></title><description><![CDATA[Google 數據分析六步驟為 Ask、Prepare、Process、Analyze、Share、Act，分別處理問題定義、資料準備、清理、分析、溝通與行動。]]></description><link>https://claire-chang.com/post/google-six-steps-data-analysis</link><guid>https://claire-chang.com/post/google-six-steps-data-analysis</guid><pubDate>Tue, 25 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[如何自動合併多份試算表？欄位對應、日期統一與去重教學]]></title><description><![CDATA[合併不同試算表時，應先建立欄位對照表，再統一資料型態、日期格式與來源標記，最後依訂單識別碼去除重複並完成筆數對帳。直接複製貼上容易造成欄位錯位與重複計算。]]></description><link>https://claire-chang.com/post/merge-multiple-spreadsheets</link><guid>https://claire-chang.com/post/merge-multiple-spreadsheets</guid><pubDate>Tue, 25 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[如何把 Google 試算表自動拆成多份報表？]]></title><description><![CDATA[Google Apps Script 可依合作夥伴、部門或門市欄位篩選資料，建立獨立試算表，再設定分享權限與通知信，取代重複的篩選、複製與寄送。]]></description><link>https://claire-chang.com/post/split-google-sheets-reports</link><guid>https://claire-chang.com/post/split-google-sheets-reports</guid><pubDate>Tue, 25 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[拿到一份試算表怎麼分析？從商業問題找出優先改善項目]]></title><description><![CDATA[拿到試算表後不應立即畫圖，而要先確認主管的決策問題、選出必要欄位、檢查資料品質，再以一項洞察和一組行動建議完成分析。]]></description><link>https://claire-chang.com/post/spreadsheet-analysis-business-problems</link><guid>https://claire-chang.com/post/spreadsheet-analysis-business-problems</guid><pubDate>Tue, 25 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[試算表跨表查找怎麼做？用 AI 完成分潤比對與條件判斷]]></title><description><![CDATA[跨表查找需先確認兩張表共同的比對鍵，再使用 XLOOKUP、INDEX 與 MATCH 等公式取得對應資料，並以 IF、日期及付款狀態判斷是否納入計算。]]></description><link>https://claire-chang.com/post/spreadsheet-cross-table-lookup</link><guid>https://claire-chang.com/post/spreadsheet-cross-table-lookup</guid><pubDate>Tue, 25 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[AI Agent 落地五層診斷]]></title><description><![CDATA[AI Agent 技術逐漸成熟，企業專案卻仍可能卡關。本文以目標、流程、知識、信任、營運五層診斷，協助台灣中小企業找出真正根因與補救順序。]]></description><link>https://claire-chang.com/post/ai-agent-adoption</link><guid>https://claire-chang.com/post/ai-agent-adoption</guid><pubDate>Mon, 24 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[企業導入前必懂的 MCP、Skills、Automation]]></title><description><![CDATA[用數位新進員工的比喻，認識 AI Agent 的三個核心能力：Connector／MCP、Skills 與 Scheduled Tasks／Automation，並了解企業導入前應準備的資料、工作方法與權限邊界。]]></description><link>https://claire-chang.com/post/ai-agent-core-capabilities</link><guid>https://claire-chang.com/post/ai-agent-core-capabilities</guid><pubDate>Mon, 24 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[如何串接 Email、ERP 與企業資料，自動執行完整工作流程？]]></title><description><![CDATA[解析 AI Agent 如何串接 Email 與 ERP 自動化訂單。本文提供資料理解、規則驗證、五層授權分級與資安控管架構，打造可控且安全的企業 AI 流程。]]></description><link>https://claire-chang.com/post/ai-agent-permission</link><guid>https://claire-chang.com/post/ai-agent-permission</guid><pubDate>Mon, 24 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[AI 導入從小成功走向規模化的完整方法]]></title><description><![CDATA[企業 AI 不能停在亮點專案。本文提出專案價值、共用價值與擴散條件，協助 PoC 走向規模化。]]></description><link>https://claire-chang.com/post/ai-beyond-showcase-projects</link><guid>https://claire-chang.com/post/ai-beyond-showcase-projects</guid><pubDate>Mon, 24 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[企業 AI 導入怎麼兼顧機密資料？用資料拆分找到適合的部署方式]]></title><description><![CDATA[企業想用 AI 又怕機密外流，不必在全面禁用與昂貴地端部署之間二選一。本文提供資料敏感度、決策影響與即時性三層判斷，以及資料拆分、雲地混合和地端採購方法。]]></description><link>https://claire-chang.com/post/ai-governance-data</link><guid>https://claire-chang.com/post/ai-governance-data</guid><pubDate>Mon, 24 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[企業 AI 規模化怎麼診斷、怎麼衡量？七個障礙與五層指標]]></title><description><![CDATA[決定要把 AI PoC 推向規模化後，企業最缺的往往不是願景，而是診斷工具與量化方法。本文提供七個障礙診斷表、七步規模化閉環、五層成效指標與 ROI 公式，以及 90 天執行計畫。]]></description><link>https://claire-chang.com/post/ai-poc-to-scale</link><guid>https://claire-chang.com/post/ai-poc-to-scale</guid><pubDate>Mon, 24 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[AI 生產排程怎麼做？從需求拆解到小規模試行的完整指南]]></title><description><![CDATA[AI 生產排程怎麼做？本文以匿名企業案例說明如何拆開需求預測、庫存政策、生產最佳化與人工例外處理，並整理小型企業可落地的試行方法。]]></description><link>https://claire-chang.com/post/ai-production-scheduling</link><guid>https://claire-chang.com/post/ai-production-scheduling</guid><pubDate>Mon, 24 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[AI 時代，企業的核心競爭力會往哪裡移動？從核心價值到流程重構的完整指南]]></title><description><![CDATA[AI 會改變企業價值來源。本文提供五步法，協助企業重新判斷核心競爭力與 AI 導入方向。]]></description><link>https://claire-chang.com/post/ai-value-shift-core-competitiveness</link><guid>https://claire-chang.com/post/ai-value-shift-core-competitiveness</guid><pubDate>Mon, 24 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[工廠關鍵知識都在老師傅腦中，AI 要怎麼協助傳承？]]></title><description><![CDATA[AI 知識傳承不只是建立老師傅 GPT。本文從匿名生產排程案出發，說明工廠如何先建立員工信任，再逐步保存工作紀錄、判斷規則與例外知識。]]></description><link>https://claire-chang.com/post/factory-knowledge-transfer</link><guid>https://claire-chang.com/post/factory-knowledge-transfer</guid><pubDate>Mon, 24 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[中小企業導入 AI 從哪裡開始？從工作流程找出真正值得做的專案]]></title><description><![CDATA[中小企業導入 AI 不必急著買工具。本文提供雙軌導入架構、工作流程拆解方式與五面向評估表，協助企業選出價值明確、風險可控的第一個 AI 專案。]]></description><link>https://claire-chang.com/post/small-business-ai-workflow</link><guid>https://claire-chang.com/post/small-business-ai-workflow</guid><pubDate>Mon, 24 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[企業 AI 導入四層評估方法與實用檢查表]]></title><description><![CDATA[企業導入 AI，應先選擇高頻、耗時、輸入輸出明確、錯誤可人工攔截的低風險流程。第一個專案應先拆解人機分工，再以總工時、錯誤率與使用率驗證成效。]]></description><link>https://claire-chang.com/post/workflow-start</link><guid>https://claire-chang.com/post/workflow-start</guid><pubDate>Mon, 24 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item></channel></rss>
