OpenAI 在年度開發者大會 DevDay 2025 發布 Apps SDK，讓 ChatGPT 能直接整合 Spotify、Figma、Canva、Zillow 等應用程式。 用戶只需一句話，就能完成從音樂播放、設計製作、找房比價到行程規劃的全流程操作，無需跳轉任何 App。 這代表 ChatGPT 正在從對話助理進化為 AI 操作平台（AI Operating System），開啟「App 被語意整合」的新時代。
圖像 × 影音 × 自動化，打造你的 AI 媒體工廠
還在為社群封面或簡報插圖傷腦筋嗎？這篇「AI 新手包 #5」帶你快速上手 Midjourney 與 DALL·E，從 Prompt 寫法到應用技巧，一次搞懂 AI 圖像生成的原理與操作。即使沒有設計背景，也能用一句指令做出專業級封面、插畫與簡報素材，打造屬於你的 AI 媒體工廠。
大阪萬博
2025 大阪世博會是一次親眼見證未來科技與生活的盛會。本篇將分享我在世博中參觀 NTT 館與主題展館 「生命的未來」的心得與攻略。從 IOWN 技術帶來的「平行旅行」沉浸體驗，到石黑浩博士策展的仿生人社會藍圖，這兩大展館不僅展示前沿科技，更引發對「生命、存在與未來」的思考。文中也整理了參觀預約技巧、行前準備與現場攻略，幫助你在有限時間內不錯過最精彩的展館，並思考如何在日常生活中善用 AI 與新科技，迎接屬於我們的未來。
AI 合規 × 風險管理，如何在企業導入 AI 不踩雷
生成式 AI 帶來效率紅利，也埋下三大風險：內容可信度、資料安全、版權爭議。企業若缺乏合規與治理，不只可能踩到法律紅線，更會損害品牌與營收。本文將以案例與策略，拆解風險成因，並提出可落地的解法，幫助企業在 AI 浪潮中避雷前行，把風險管理轉化為競爭優勢。
Gemini
想在最短時間內獲得一張 Google 官方免費 AI 證照嗎？「Gemini Certified Educator」正是近期最熱門的選擇！這是一張專為教育者與學習者設計的 AI 能力認證，只要完成 37 題不限時的選擇題，就能立刻拿到有效期三年的電子證書，還能放到 LinkedIn 為履歷加分。考試重點涵蓋 Gemini 與 NotebookLM 的操作方法、Prompt 輸入技巧、AI 幻覺與偏見的判斷，即使你不是老師，也能透過這張證照展現專業的 AI 應用能力。本文將帶你完整解析：為什麼值得考？考什麼？如何準備？並附上報名流程，一篇搞懂，週末就能輕鬆拿到。
AI 行銷速成班：文案、社群、A/B 測試一次上手
A/B 測試的價值，在於用數據取代爭論。過去，文案和設計常常陷入「各說各話」；但現在，有了 AI 加速產出，你能一次把多種可能性丟進市場，讓結果自己說話。對行銷人來說，這不只是效率提升，更是一種決策方式的升級。
AI工具地圖
Nano Banana 不只是模型生成，還能做動作調校、貼紙、電影分鏡。這篇文章要帶你從零開始試出三個創意玩法，讓 AI 生成不再只是「看結果」，而是能夠親手引導角色，創造出更有趣的作品。 如果你上次已經認識 Nano Banana 的基本功能，這次就可以更進一步，把它當成你的創意實驗室。
hera ai
為什麼需要 Hera AI？ 想像一下，你是一位 YouTuber，打算在新影片前加上一段 30 秒的動態開場動畫。這段動畫需要有文字特效、數據跳動的感覺，還要搭配品牌配色。聽起來很酷，但現實是——你可能需要先寫好腳本，再找設計師做美術、找剪輯師進 After Effects 拉層、調曲線，最後還得來回修改。光是一個短短的開場片頭，就可能耗掉好幾天。 這就像要煮一碗泡麵卻得自己種小麥、磨麵粉、製作麵條一樣，繁瑣到讓人卻步。 Hera AI 的出現，等於是幫你準備好「只要加熱水就能吃」的泡麵版本。你只要輸入一段文字，例如「打造一個科技感的數據圖表動畫」，Hera 就能在幾十秒內生成完整的專業動畫，甚至自動幫你設計節奏、字體排版和動態效果。原本需要幾天的流程，如今幾分鐘就能搞定。 Hera AI 是什麼？ 如果要用一句話來形容 Hera，那就是：「ChatGPT，
Nano-Banana
想把插畫角色變成立體公仔？過去這需要專業 3D 建模與渲染，但 Google 最新的 Nano Banana AI 工具正改寫規則。只要一句自然語言指令，它就能自動完成影像編輯，甚至把 2D 角色生成逼真的 3D 公仔效果。這項技術不僅降低了創作門檻，也讓「人人都能做手辦」成為可能。雖然仍在實驗階段，但它已展現出顛覆影像編輯與設計流程的巨大潛力。
Otter.ai
開完會總是筆記凌亂、數據分散？本篇教你用 Otter.ai 即時轉錄＋ AI 自動整理，快速生成會議摘要、任務清單與追蹤表，打造一條龍的 AI 生產力流程。
提問力才是你的 AI 超能力！從小白到高手這樣練
AI 不會自動給你好答案，關鍵在於「你怎麼問」。本文透過三個壞提問案例（模糊不清、一次塞太多、錯誤假設），解釋為什麼 AI 常常幫不上忙。並提供四步驟練習法，讓你從新手到高手，快速養成提問力，把 AI 變成最可靠的數位助手。
Figma Make
為什麼會有 Figma Make？ 如果你曾經參與過數位產品開發，就會知道「驗證一個小小想法」有多麻煩。 傳統流程通常是：先畫 wireframe、再做互動原型、交給工程師拼湊 Demo，最後才能讓使用者測試。聽起來合理，但其實就像要測「這道門放左邊還右邊比較好」，卻得先畫建築藍圖、蓋好模型屋，最後還要請木工動手做。當你想調整位置時，整個過程又得重來。 這種反覆拉長了產品驗證週期，也讓設計師和 PM 花大量時間在「建構舞台」，而不是「驗證劇本」。 Figma Make 出現，就是要打破這道流程瓶頸。它讓團隊不用再先畫滿滿的藍圖，而是直接「蓋一間速成小樣品屋」，立刻走進去體驗。想換門？輸入一句話就能馬上改。這樣的思路，讓設計驗證從繁瑣的工序，轉變成一場「隨時可修改的即興演出」。 Figma Make 是什麼？ 如果要用一句話來定義，Figma Make 就是「