AI 工作實務
UiPath 是什麼？從 RPA 自動化工具、Studio 到企業工作流程實作
UiPath 是一套企業自動化平台，可設計、執行與管理跨應用程式的工作流程。若工作經常在 Excel、Email、ERP 與網頁系統間重複搬資料，它能協助把規則明確的步驟交給軟體處理。本文從 Studio、Robot、Orchestrator 的分工出發，搭配入門案例與驗收表，說明工具如何運作，以及何時不值得使用。
INSIGHTS / 專題編輯
Derek Chou
AI 技術與架構編輯
專注 AI 工程、Agent 與系統整合，拆解從架構設計到測試部署的實際技術問題。
Derek Chou 為 TARAISG AI 編輯計畫中的專題角色，不代表真實個人。內容製作與更正
專題文章
共 32 篇文章
AI 工作實務
沒有資訊部門，也能推動 AI 自動化嗎？中小企業從 Excel、表單與 GAS 開始
中小企業不一定要先導入大型 AI 平台，才能減少重複的整理、提醒與核對工作。若日常流程已經使用 Excel、Google 表單和試算表，可以先把資料欄位與規則整理好，再用 Google Apps Script（GAS）處理固定動作，必要時讓 AI 協助解讀文字。本篇從三個低門檻場景與風險邊界開始。
AI 工作實務
MCP 負責連接工具，Agent Skills 負責交代做法：企業 AI Agent 該如何組合兩種能力？
MCP 與 Agent Skills 常被一起提到，卻不是相互取代的產品。MCP 主要標準化 AI 應用與外部工具、資源及提示能力的連接；Agent Skills 則把可重用的工作指令、參考文件與程式腳本組織成可載入的任務能力。企業需要的是在兩者之上建立權限、流程與驗收。
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客服 AI 為什麼答不出最新訂單？Tool Calling 才是連接企業即時資料的關鍵
大型語言模型可以解釋公司政策，卻不會天然知道某位客戶的最新訂單狀態。Tool Calling 讓模型在授權範圍內向企業系統提出查詢或操作請求，但真正決定資料可信度與安全性的，仍是後端 API、身分驗證與業務規則。
AI 工作實務
Claude Code、Google Antigravity 與 GitHub Copilot 怎麼選？先看開發任務，不要只比模型
三種工具都能協助開發者使用 AI 完成程式工作，但互動入口、代理執行方式、團隊協作與治理位置不同。企業選型應從程式庫、工作環境、權限與驗收責任出發，而不是先用模型排行榜決定採購。
AI 工作實務
程式寫得更快，交付卻不一定更快：企業如何建立 AI Agent 開發流程
AI Agent 已能讀取專案、修改檔案與執行測試，但產生更多程式碼，不代表企業能更快交付可維護的系統。決定成效的關鍵，是能否把需求、權限、測試、程式碼審查與部署責任串成同一條可驗證的工作流程。
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JPA 省下手寫 SQL 的時間，卻不會自動保證資料正確：Spring Boot API 的實作與驗收
JPA、Hibernate、Spring Data JPA 有何不同？從 Spring Boot 客戶 API 實作認識 Entity、Repository、交易、N＋1 與 PostgreSQL 上線檢核。
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RESTful API 驗收怎麼做？從 HTTP 方法、冪等性到跨帳號權限的 8 項檢查
RESTful API 接得通，還要驗證資料與副作用。從 HTTP 方法、JSON、冪等性到跨帳號權限，附 8 題驗收卡及可重現的測試情境，協助企業檢查系統整合品質。
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REST API 不是把網址接起來就好：企業系統串接真正要管理的是資料、權限與失敗
REST API 到底怎麼運作？用一筆訂單理解 GET、POST、JSON、HTTP 狀態碼、權限與重試，附企業 CRM／ERP 串接 8 項驗收清單。
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