亞瑟的升級過程

勞保老年年金試算（以法定年齡 65 歲為基準） 假設勞工自 23 歲開始投保 ，投保至 55～60 歲之間退休，並於 60 歲提前申請月領老年年金 。依現行規定，法定請領年齡為 65 歲，若提前 5 年請領，每提前 1 年減額 4%，合計減額 20%。 試算以 勞保最高投保薪資 45,800 元 為基礎，套用 B 式公式： 平均月投保薪資 × 保險年資 × 1.55% ，再乘以 (1－20%) 提前係數。 退休年齡 投保年資（年） 原始年金（未折減） 提前5年折減後（×0.8） 55歲 32 22,717 元 18,173 元 56歲 33 23,427 元 18,741 元 57歲 34 24,137 元 19,309 元 58歲 35 24,847 元 19,877 元 59歲 36 25,556 元 20,445 元 60歲 37 26,266 元 21,013 元 試算重點說明： ・本表以勞保局公布最高投保薪資 45,800 元為基準。 ・依「勞保老年年金給付」B式公式： 平均月投保薪資 × 保險年資 × 1.55% 。 ・法定請領年齡為 65 歲，60 歲申請屬提前 5 年，折減 20%。 ・A 式公式（0.775% × 年資 + 3,000 元）於此年資範圍內金額較低，故擇 B 式較優。 ・實際核發金額仍以勞保局核算結果為準。

🧾 一次領取型比較：老年一次金給付 vs 一次請領老年給付 核心差異在「投保時間點」： 新制與舊制適用的人不同。 退保時的判斷順序： 1) 先看是否符合「月領年金」（年資滿 15 年＋達法定年齡）— 不分新舊制投保時間 ，都可以月領。 2) 若不月領或年資未滿 15 年，則依「投保時間點」走一次領： - 新制（年金制上路後之投保） ：一次領屬於「老年一次金給付」。 - 舊制（2008/12/31 前有勞保年資） ：符合舊制條件可用「一次請領老年給付」。 3) 若同時符合兩種一次領條件， 勞保局自動擇優 ，發金額較高者。 小提醒： 一次金取「最高 60 個月平均」；一次請領取「退保前 36 個月平均」，且超過 15 年的年資以每年 2 個月計，加上逾 60 歲至多 10 個月，上限 50 個月，因此多數情形下一次請領金額偏高。 面向 老年一次金給付 一次請領老年給付 制度背景 年金制度下， 年資未滿 15 年 者的退保一次給付。 舊制保留 （需 2008/12/31 前有勞保年資），符合特定條件可一次領。 最早可請領年齡 依出生年次之法定年齡： 60～65 歲 （與年金制相同）。 彈性較大： ‧ 25 年資 + 50 歲 → 最早可 50 歲 ‧ 15 年資 + 55 歲 ‧ 1 年資 + 60 歲（女性 55 歲） 等。 平均月投保薪資基礎 加保期間「最高 60 個月」平均 （取高）。 退保當月起前 36 個月 （最近 3 年平均）。 計算方式 金額 ...

📚 勞保退休條件整理 整合《勞基法》、勞退新舊制及勞保／勞退／國保要點。 主題 項目 主要條件 備註 《勞基法》退休條件 自請退休（第53條） ① 年滿55歲且年資≥15年；② 年資≥25年；③ 年滿60歲且年資≥10年 依第12條解僱仍可請領退休金 強制退休（第54條） ① 年滿65歲；② 身心障礙無法勝任；③ 特殊危險或高體力工作可提前但不得低於55歲 雇主可依規定要求退休 勞退制度比較 年資累計 舊制：同單位累計，換單位重算 新制：不同單位可合併 新制自2005/7/1施行 自請退休條件 舊制：55歲且15年資、60歲且10年資或25年資 新制：年滿60歲（不限年資） 新制較彈性 請領方式 舊制：僅一次退休金 新制：年資<15年一次領；≥15年可月領或一次領 新制可月領 制度選擇 同單位未離職可擇舊／新制；離職再受雇一律新制；舊制5年內可轉；選新制後不可回舊制 轉制具不可逆性 勞保老年給付 老年年金給付 ① 年資≥15年且達法定年齡退保 ② 危險性工作年資≥15年且55歲退保 ③ 勞保未滿15年但與國保合計滿15年且65歲 ...

💰 勞保、勞退怎麼領最划算？ 重點結論（已修正）： 勞保：選「月領」最划算，且可提前 5 年領取，讓錢更早入袋。 勞退：建議「一次領」，退休後自行投資 5% 報酬率較有利。 勞退一次領（假設： 平均月薪 45,800、提繳 20 年、基金年報酬 3% ）≈ 885,000 元 。 以 5% 運用：只領利息 ≈ 3,688 元／月 ；若 20 年均攤 ≈ 5,841 元／月 。（擇一） 勞保月領約 28,400 元 ；合計約 32,088～34,241 元／月 。 若目標月領 50,000 元，缺口約 15,759～17,912 元／月 ；僅靠利息補足（年化 6%）需本金約 315～358 萬 。 一、勞保領取策略：月領划算、提前領更靈活 勞保老年給付有「一次領」與「月領」兩種方式，根據年資與投保時間而不同： 領取方式 適用條件 說明 一次領 年資未滿 15 年 只能一次領 月領（年金） 98 年後投保 強制年金制 可擇一 98 年前投保 可自由選擇 以「年資 40 年、平均月投保薪資 45,800 元」為例： 一次領金額：約 2,061,000 元 （45 個月 × 45,800 元）。 月領金額：約 28,400 元／月 （擇優公式）。 只要領約 6 年 ，月領累積金額就能超過一次領。 📆 可提前或延後領，怎麼選？ 選項 規定 金額變化 建議 提前領 可提早最多 5 年，每年減 4% 提前 5 年 = 8 折 ✅ 建議提前領 延後領 最多延後 5 年，每年加 4% 延後 5 年 = 1.2 倍 適合壽命長者 二、勞退新制：一次領金額怎麼算？領多少才合理？ 不考慮自提 6%，雇主每月依法提繳 6% 至個人專戶，退休時可一次...

🧾 勞保老年給付「一次請領」條件對照表 條件編號 條件名稱 年齡要求 年資要求 備註 ① 年滿55歲且年資滿15年者 ≥ 55 歲 ≥ 15 年 退職或離職時需同時符合年齡與年資條件，是最常見的請領方式。 ② 同一投保單位年資滿25年者 無明確年齡限制 同一單位年資 ≥ 25 年 無須達到特定年齡，只要在同一單位持續保滿25年即可申請。 ③ 年滿50歲且年資滿25年者 ≥ 50 歲 ≥ 25 年 適用於長期受僱但未達55歲之勞工，可提前一次請領。 📘 補充說明 以上條件「擇一符合」即可申請勞保老年一次給付。 若不符合一次給付條件，但 年資滿15年 者，可於達法定退休年齡時請領 月退休金給付（年金制） 。 若中斷投保，年資即停止累積。建議離職後可透過 職業工會續保 方式維持資格，避免權益中斷。 依據：《勞工保險條例》第58條。

 本週我嘗試使用 AI 來測試「蹺蹺板投資策略」。有趣的是，付費版 ChatGPT 在撰寫較複雜的策略程式碼時，表現並不如預期，反而是免費版的 Gemini 表現更為出色。不僅能快速生成可執行的程式，還能在我進行策略修正的過程中，協助將提示詞進一步結構化，讓程式更貼近我原本的投資想法。 對於像我這樣腦中常有許多投資策略概念，但未必能完全用程式語言精準表達的人來說，AI 真的是一個極佳的輔助工具。它讓我能夠把「想過卻無法驗證的策略」轉化為實際回測結果，這不只是提升了效率，更讓投資思考有了落地的可能性。 AI 投資輔助的三大價值 降低程式門檻 ：即使程式能力有限，也能藉由 AI 生成程式碼，快速進行策略模擬。 快速驗證想法 ：投資靈感不再只是紙上談兵，AI 讓回測結果能即時呈現。 策略結構化 ：AI 能協助整理思路，將零散的想法轉換為具體邏輯，便於調整與優 化。 使用免費版Gemini撰寫投資策略執行碼 讓Gemini將提示詞結構化

 因為第一次安裝python套件，怕下一次又忘記，在這裡紀錄一下，相關圖片之後再補(因為已經成功) 在Anaconda Prompt 輸入後，會提示要接受安裝還是拒絕，完成後，需要再回去 Anaconda的環境將該位安裝的套件執行。(應該不用再回 Anaconda的環境) 以下是AI給予的提示: 尋找 Anaconda Prompt Anaconda Prompt 是一個特殊的命令提示字元視窗，它已經預先配置好，讓您能夠直接使用 conda 指令來管理您的 Anaconda 環境和套件。 在 Windows 上 開啟「開始」功能表 ：點擊螢幕左下角的 Windows 圖標。 搜尋應用程式 ：在搜尋列中輸入 Anaconda Prompt 。 開啟應用程式 ：在搜尋結果中，您應該會看到一個名為 Anaconda Prompt 的應用程式。點擊它即可開啟。 （圖片說明：顯示在 Windows 開始功能表搜尋列輸入 "Anaconda Prompt" 後，找到該應用程式的樣子。） 開啟後，您會看到一個黑色的視窗，上面通常會顯示類似 (base) 的字樣，這表示您已進入 Anaconda 的基礎環境，可以開始輸入指令了。 2025/9/23  再次安裝新套件補一下照片  步驟1_搜尋Anaconda Prompt 步驟2_在base中輸入要安裝的套件 步驟3_執行安裝 步驟4_安裝完成(可以直接在代碼中運行)

今天在公司使用 Copilot 撰寫了 10 個 VBA 程式，成功滿足主管所要求的格式。過程中，我刻意留下提示詞的記錄，並逐一比對 Copilot 產生的程式碼。這讓我意識到一個有趣的現象——相較於 ChatGPT、Gemini、Grok 等 AI 工具，Copilot 在 VBA 代碼的品質與彈性上，似乎還顯得薄弱一些。 也因為這樣，我在修正與優化代碼的同時，反而更清楚地看見自己程式能力的定位。甚至在幾個案例裡，我還「教導」了 Copilot 如何提高效率，這種角色轉換的感覺，頗為特別。 然而，受限於公司資安管制，目前唯一能不需申請就直接使用的 AI，就是 Copilot。這也讓我明白：若想真正受惠於 AI，仍需投入時間去「訓練」與「修正」，而這個過程其實就是一種雙向學習。畢竟，一天若要應對 10 個需求，光是教導 AI 如何更精準，就已是一份不小的工作量。 或許，未來的 Copilot 能更加進步，成為真正節省時間的夥伴，而不是需要額外「陪練」的學徒。

今天凌晨三點半，難得失眠。或許是因為今天是我們部門要向老闆報告的日子，心裡不免有些擔憂：報告能否順利？會不會有遺漏？ 這種情境讓我想起曾在 A 公司時的自己。那時也常在半夜驚醒，翻來覆去睡不著。因為在 A 公司，我能接觸到帳務與成本資料，於是總覺得自己應該發揮能力，把分析後的數據直接呈現給老闆，讓他知道該往哪個方向走。即使我的角色只是稽核，我卻常想要跨足到財務主管該做的建言。那樣的壓力，讓自己始終覺得再努力也難以真正被看見、被重視。 來到 C 公司後，雖然職務仍然是稽核，但環境完全不同。這裡的組織龐大、層級分明，很多資訊並非我能直接接觸。反而因為如此，不再背負 A 公司那種「必須將所有資訊解讀並反應給老闆」的壓力。現在的我，更能專注於自己角色應該承擔的部分，把焦點放在提升個人能力上。 回想起來，在 A 公司時，我就一直在尋找邏輯思考相關的學習資源，卻因為找不到正確的關鍵字，常常無功而返。直到來到 C 公司，我才逐漸掌握搜尋的方法，也因為 AI 的出現，讓我能更快獲取想要的知識與學習方式。AI 與書籍不同，它不只是單向的知識傳播，而是能依照需求提供思考脈絡與練習方向。這種「即時回饋」讓自我升級比以前容易許多。 當然，我仍有許多地方需要加強。但這些努力，不僅是為了讓舒適圈慢慢擴大，更是為了迎接未來。我的目標很清楚：在 2030 年前，達成自己第一個里程碑。 要走到那一步，我必須從現在開始規劃下一階段的學習計畫。 把這些心境紀錄下來，希望未來再遇到失眠時，能提醒自己：焦慮不會帶來答案，但不斷累積的行動，會讓我越來越接近目標。

隨著生成式AI越來越強，我認為提示詞會隨著AI對你的了解逐漸沒那麼重要，但有時太簡單的提示詞AI回答的內容可能還是會有不到位的情形，下面紀錄一下目前優秀的提示詞要素要包含哪些。 在 AI（特別是像 ChatGPT 這種大型語言模型）互動時，**優秀的提示詞（Prompt）**應該具備幾個核心要素，才能讓 AI 輸出更精準、符合需求的內容： 優秀提示詞的必備要素 明確的角色/身份設定（Role / Persona） 指定 AI 扮演的角色，例如「你是專業投資顧問」、「你是 ISO 27001 稽核員」。 這能讓 AI 用合適的口吻與思維邏輯回答。 清楚的任務目標（Task / Goal） 明確說明你希望 AI 幫你完成什麼，例如「幫我整理一份 Excel 範本」、「請產生一篇國中會考風格的作文」。 避免模糊的要求（如「幫我寫一篇文章」），改成具體目標（如「寫一篇500字，主題是環保，三段式結構」）。 具體的輸入內容或背景（Context / Input） 提供必要的背景資料（文件、表格、案例、場景）。 例如：「這是137項ESG條目的原始資料，請整理成表格」。 明確的限制與格式（Constraints / Format） 字數限制、語言、格式需求。 例如：「請用表格呈現，欄位包含『項目』『風險』『稽核方法』」、「字數約300字」。 風格與語氣（Style / Tone） 指定文風或專業程度。 例如：「以專業顧問語氣」、「用輕鬆口吻」、「模仿商業報告格式」。 範例或參考（Examples） 提供一小段範例，AI 可以依樣發揮。 例如：「以下是我之前寫的文章段落，請延續這種寫法」。 輸出檢驗標準（Evaluation Criteria） 指明什麼情況下輸出算是「好答案」。 例如：「需包含三個重點、每個重點都要有例子」。 一個完整優秀提示詞的範例 你是一名 ISO 27001 資訊安全稽核員 。 請根據以下部門的資產清單（附表格），幫我整理成一份 稽核檢查表 ，格式需為 Excel： 欄位包含「控制項編號」「資產名稱」「風險」「稽核問題」「查核方式」。 每個控制項至少提出 2 個稽核問題。 ...

  今年四月的某次工作週報上，主管提到了一件事——未來可能會有美國子公司的查核工作，建議大家加強英文。雖然並不是硬性要求，公司也在對外招募具備語言能力的同事，但這句話像是一個開關，讓我突然下定決心要開始行動。 其實，過去我偶爾會在 YouTube 上看一些英文學習的影片，但從未真正投入練習。這次，我決定嘗試 Speak App 。它結合了 AI 功能，能針對我不熟悉的詞句進行反覆練習；我選在 5 月 1 日 這個好記的日子開始（付費前還有 7 天試用），直到今天，已經整整 100 天 。 為什麼從旅遊英文開始？ 我選擇的第一個主題是旅遊英文，原因很直接——2024 年去沖繩旅遊時，我曾經遺失錢包。那次經驗讓我深刻感受到語言能力的不足。當時 AI 工具的應用還不普及，溝通困難的壓力成為一種陰影，也成了我這次學習的推力。 從卡卡到順暢 剛開始時，我的英文程度大概在 A1 。 練習約兩個月後，我發現自己在口語表達上不再那麼卡頓；到了第三個月，我甚至覺得自己每天的練習量，比學生時期多了好幾倍——當年我沒補過習，英文練習時間少得可憐。 更有趣的是，我現在的口語流暢度似乎比女兒還好，而她可是從幼兒園到國一都有補習英文。 花費與收穫 從花費來看，Speak 一年的費用約 3000 多元，比一般補習班一個月 3000 多元要划算得多。但差別是，Speak 必須全靠自己安排時間並持續練習，沒有人盯著你上課。對我來說，因為有明確目標，所以能持之以恆。 即使未來不會被派去查核海外子公司，我也希望有一天在旅遊時，能不依賴翻譯工具，自在地用英文交流。 數據化的力量 目前，我的程度已經從 A1 進步到 A2 。 我的目標是每天練習 30 分鐘，實際由 AI 統計的平均時間約為 19 分鐘/天。這些數據不僅讓我更清楚自己的學習節奏，也成了推動我每天打開 App 的小動力。 回顧這 100 天，收穫不僅是語言能力的提升，還有每天與自己約定並完成目標的成就感。學習英文，對我來說已經不再只是應付工作的可能需求，而是一個能讓自己在任何地方都更自在的能力。

  以下是AI提供python代碼撈取檔案清單，在撈取整個硬碟時如D槽，輸入方式不一樣，需要以D:\\呈現，相關解答也是由AI提供，在除錯方面相當即時。 AI講解錯誤的原因: 在字串的結尾 \" 被 Python 當作是 逃逸字元（escaped quote） ，導致 字串結尾的引號無法正確解析 ，造成語法錯誤（SyntaxError: unterminated string literal）。 撈取檔案清單的代碼:(撈取36萬筆清單大概5分鐘以內) import os import pandas as pd from datetime import datetime # 掃描的來源資料夾（可修改） scan_dir = r"D:\\" # 存檔的目的資料夾（可修改） save_dir = r"C:\資料" # 取得來源資料夾的最後一層名稱（作為檔名的一部分） last_folder_name = os.path.basename(os.path.normpath(scan_dir)) # 儲存檔案資訊 file_data = [] # 遍歷所有子資料夾與檔案 for foldername, subfolders, filenames in os.walk(scan_dir):     for filename in filenames:         filepath = os.path.join(foldername, filename)         try:             stat = os.stat(filepath)             file_info = {                 "檔名": filename,                 "路徑": filepath,         ...

今天將100多列的訊息分別丟給chatgpt、gemini、grok、claude處理，讓他們針對每一個敘述分類並將數據以另外一欄列出。 gemini無法生成excel grok無法分欄顯示(全擠在一欄用,分開) calude在產生過程中算是這幾個中分類最好，抓取的數據也是最符合我要的，但在下載時無法下載(白搭) chatgpt分類的方式不是最好，而且會有掉訊息的情況，同樣的內容只有gpt會這樣，詢問gpt提出要以txt檔作為來源訊息，以txt提供後，沒有掉訊息的情形發生。 以下是詢問GPT為什麼會需要txt檔做為來源訊息的回覆。 這是個非常好的問題，原因可以從 記憶體限制（token 限制） 和 格式辨識效率 兩個面向來解釋： ✅ 一、記憶體限制（token 限制） 每次你和 GPT 對話時，整段輸入（包括你的提問和我們的回應）都會消耗「token」（類似字元數）。目前 GPT-4o 雖然上限很高（約 128,000 tokens），但仍有以下幾個問題： 每段資料會累加消耗記憶體 ：例如你貼入 100 多筆條列訊息，每筆都可能是幾十個 token，加總起來可能就超過幾萬 token，很快接近或超出模型記憶容量。 超過記憶範圍時會導致無法完整理解或漏讀內容 ：模型可能忽略尾段、遺漏細節，或無法正確抓取所有結構。 ✅ 二、文字格式（text file）處理更穩定 使用純文字檔的原因： 結構清楚、格式一致 ：貼在對話框中的條列訊息常因排版（如縮排、符號、斷行）不一致，造成辨識混亂。 易於批次讀取與轉換表格 ：文字檔能夠讓模型視為一個整體資料集合，用來進行結構分析、提取欄位、分類等動作會更準確、效率更高。 ✅ 三、補充：為什麼會突然「需要文字檔」？ 並非 GPT「只能」處理文字檔，而是當條列數量過多時： 貼在對話框中的資料會「變得難以解析」或「容易遺漏資訊」 用文字檔可以 直接導入成檔案處理模式 ，提高正確率並保留完整內容 特別是在你需要「整理成表格」、「分類」或「導出 Excel」這種結構化任務時，提供 .txt 會幫助我們更精準處理每一項資料 ✅ 總結 原因 說明 記憶體限制 條列數量一多，很快耗盡 token 配額，導致處理不全 結構清晰性 對話框排版不一，文字檔格式更清楚、易讀取 ...

今天請AI幫忙寫爬蟲程式，但資料未下載到資料夾中，後來才發現使用雲端python與地端python會有差異，原本地端可以運行的程式在雲端要執行同樣效果則須作些許修改。不過在家裡，目前還是會以雲端python執行，雖然在公司無法使用雲端python，但以快速及使用者介面，雲端python還是較令人感到舒適。 以下為AI解釋雲端平台 Python 與地端（本機）Python 差異: 雲端平台 Python 與地端（本機）Python 主要差異在於 運行環境、資源存取、安全性與使用情境 等。以下以表格與說明進行比較： 📊 差異比較表 項目 雲端平台 Python 地端（本機）Python 運行環境 遠端伺服器（如 Google Colab, AWS, Azure, GCP 等） 安裝在本機電腦 計算資源 可使用 GPU/TPU、高階 CPU（通常需付費） 受限於本機硬體效能 環境管理 已安裝大部分常用套件，免安裝或用 pip 安裝即可 需自行建立虛擬環境、安裝套件 檔案存取 存取雲端硬碟或需上傳/掛載資料（如 Google Drive） 可直接存取本機硬碟 網路限制 通常網路開放，但會有安全機制（像 Colab 限制下載目錄） 完全依照本機防火牆與網路設定 持久性 執行環境可能會重置、檔案不易保存 檔案永久保留（除非手動刪除） 安全性 雲端平台需授權存取雲端硬碟、API 等，資料可能需加密 較能掌控安全性與隱私風險 效能彈性 可依需求彈性擴充（如升級至 Colab Pro） 升級需更換或擴充硬體 操作介面 通常為 Jupyter Notebook（網頁介面） 可使用 Jupyter、VS Code、PyCharm 等 適用情境 資源密集任務、合作開發、快速原型設計 資料保密性高、需本機存取、長期開發 💡 簡要說明 ✅ 雲端平台適合： 使用者沒有強大硬體但需要跑 AI 模型或大量運算。 學術研究、教學、團隊共享專案（如使用 Google Colab）。 開發階段、快速測試各種函式與套件。 ✅ 地端 Python 適合： 資料存放於本機，或需進行大量本地檔案操作。 工作環境有嚴格的資訊安全規範。 長期開發、部署自有應用程式（如自動化腳本、桌面應用）。 如果你目前使用 Colab 執行 Python 程式，但發現...

今天嘗試請GPT以Python處理三個檔案的資料比對與合併，但付費版GPT給出的代碼卻無法順利執行。於是我轉向Gemini，以相同的提問詞詢問，卻意外發現Gemini所提供的代碼相當精確且更具效率。以我自己目前對Python淺顯的理解，也能看出Gemini所提供的程式碼相對高階且較有優化，邏輯清晰、架構明確。後來我回頭請GPT針對這兩段代碼進行比較，GPT也同意Gemini的方案更具效率與優勢，這點讓我感覺到GPT在程式生成的能力上仍有一些進步空間，期待GPT未來能持續提升品質，更精確地滿足使用者的需求。 以下是詢問GPT兩者差異回覆的內容 功能/邏輯點 你提供的版本(gemini) 我的版本(GPT) 檔案讀取 使用 try-except 包裝，有錯誤處理 沒有包裝，若檔案不存在會直接錯誤 資料前處理 明確轉換 datetime ，並加註說明 有轉換，但說明較簡略 合併邏輯 A→B→C 三步驟清晰，欄位更有註解 相同邏輯，但直接寫死欄位選擇，較精簡 欄位名稱檢查 附有對欄位格式的說明與假設 假設用戶已知並匹配正確欄位 欄位過濾與排序 明確指定 output_columns ，有邏輯順序 相同，但未顯示中文註解 錯誤處理 包含 read 與 to_excel 的錯誤處理 無錯誤處理（預設成功） 彈性設計 有封裝為函式、支援參數設定 一次性執行程式，不適合模組化 Dummy 資料產生 有產生模擬資料供測試 無產生測試資料，需用戶上傳 以下代碼沒給予真實的路徑時仍然可以用代碼中的例子產出，相當不錯的方式 import pandas as pd def reconcile_procurement_data(file_a_path, file_b_path, file_c_path, output_excel_path):     """     Reconciles procurement, goods receipt, and un-storaged receipt data.     Args:         file_a_path (str): Path to th...

6月12日參加了「AI與Python協作課程」，透過這次實作課，我更深入了解Python實務上的運用方式。雖然課程時間有限，內容以實作為主，較少涉及基礎理論的講解，但幸好我之前自學過VBA及一些Python的基本概念，因此更能快速理解講師的操作示範。特別是講師展示如何搭配AI快速完成Python代碼，更讓我感覺到自己也有能力運用AI快速完成符合個人需求的程式。像這次使用AI撰寫Python爬蟲抓取股價資料，非常迅速就完成，而之前透過AI產生的VBA爬蟲程式卻未能順利運行，這也讓我對於Python在爬蟲方面的強大效能有了更深刻的印象。 回想幾年前初學Python時都是在本機安裝環境後使用，這次講師示範了Google Colaboratory，透過線上環境直接撰寫Python程式，不須額外安裝本機環境，省去不少麻煩。此外，講師介紹的Google Workspace Marketplace（類似手機上的應用程式商店），提供各式實用工具的整合功能，也拓展了我的視野。透過線上服務結合AI使用Python，讓我在非程式專業領域的工作，也能快速上手與運用。未來無論是在工作效率提升上，或是個人日常需求如爬蟲、檔案分類等任務，將變得更加便利與容易。 下面是我用ai給予的代碼run股價的畫面。 google colaboratory_web_python

  以下是我請AI做的動作，AI整理我要的動作如下，問了ChatGPT、gemini、Grok，之前詢問過的簡單版前身，是gemini勝出，這次Grok勝出，但Gpt修改錯誤後，也可以運行。 廢品轉換的問題資料 廢品轉換的結果 ✅ 第一個動作： 找出料號為「3開頭」的第一筆出庫（數量為負數）資料。 根據該出庫的「單號」，列出料號為「1開頭」的轉換庫存資料（相同單號）。 ✅ 第二個動作： 針對每一筆第一動作中出現於 J欄的料號 ，找出該料號在該日期以後的**第一筆出庫（負數）**紀錄，並記錄下來。 Sub 出庫轉換追蹤_GPT版()     Dim wsA As Worksheet, wsB As Worksheet     Dim lastRowA As Long, outRow As Long     Dim dictFirstOut As Object, dictTransfer As Object, dictSecondOut As Object     Dim i As Long, key As String     Dim partNo As String, qty As Double, docDate As Date, docNo As String     Dim item As Variant     Dim cellData As Variant     Set wsA = ThisWorkbook.Sheets("A")     Set wsB = ThisWorkbook.Sheets("B")     wsB.Cells.ClearContents          lastRowA = wsA.Cells(wsA.Rows.Count, "A").End(xlUp).Row     outRow = 2 '從第2列開始輸出     Set dictFirstOut = CreateObject("Scripting.Dictio...