亞瑟的升級過程

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...

  5/7拿到新購入的迷你AI電腦，在此簡單做個紀錄。 項目 規格內容 型號 ASUS NUC（ NUC14RVB） 處理器 Intel Core Ultra 7 155H（Meteor Lake，7nm） 16 核心（6P+8E+2LP） / 22 執行緒，最高時脈 4.8GHz 內建 AI NPU（Intel AI Boost） TDP 28W（基礎功耗），適合效能與節能兼顧的使用場景 主機板 ASUSTeK Computer Inc. 型號 NUC14RVB 支援 PCIe Gen5 / Gen4 記憶體 32GB DDR5（雙通道 2x16GB） 運作頻率約 DDR5-1514（預設 JEDEC 值） 儲存裝置 1TB PCIe Gen4 M.2 SSD（根據您選購的版本與平台判斷） 顯示晶片 Intel Arc GPU（內建於 Meteor Lake） 無線連線 Wi-Fi 6E + Bluetooth 5.x（NUC 系列標配） 其他功能 Thunderbolt 4、2.5Gb LAN、有多組 USB-C、HDMI 等輸出 作業系統 Windows 11 Pro（隨機預載） BIOS 日期 2025/01/08，已為新版 BIOS，支援 Meteor Lake 平台

在有ai的情況下,學習python 需達到的程度，比我想的多了些，不過要能看懂及修改的確是需要具備。 很好的問題！以 你結合 AI 製作投資 YouTube 影片的目標 來看，其實不需要學習到非常進階的程式設計程度，但要掌握以下幾個關鍵層級： 【你該掌握的 Python 能力範圍】 一、 基礎語法（1~2 週） 變數、資料型別（list, dict, tuple） 條件判斷、迴圈、函式定義 錯誤處理（try/except） 目標 ：能看懂簡單 Python 程式，修改別人的腳本 二、 資料處理與分析（1~2 個月） Pandas ：讀取 CSV、篩選欄位、資料清理、群組統計 NumPy ：簡單數學運算（不一定必學，但常搭配 Pandas） Matplotlib / Plotly ：製作折線圖、K 線圖、配息趨勢圖 目標 ：能自動化投資數據分析、生成圖表（如抓 ETF 歷史報酬、個股本益比變化） 三、 抓取資料與自動化（1~2 個月） Requests / BeautifulSoup ：網路爬蟲，抓 Yahoo Finance、CMoney 等網站的股價/財報 OpenAI API / Hugging Face Transformers （若需用 AI） 呼叫 ChatGPT API，生成腳本、自動摘要財報、新聞整理 目標 ：用程式自動抓資料、簡單應用 AI 工具，減少你手動處理的時間 四、 進階選修（未必要學，但可加分） Streamlit / Gradio ：快速把 Python 分析做成互動網站（展示投資模型） LangChain / Agent 工具 ：建構 AI 助理（進階應用） Selenium / Playwright ：模擬點選登入、擷取資料（進階爬蟲） 【你可採取的學習方式】 1. 專案導向學習 舉例：「用 Python 製作一份每月配息股 Top10 排行榜」 比較容易吸收，且能與影片腳本或圖表製作整合 2. 搭配 AI 協助學習 問我：「這段程式碼的意思是什麼？」「能幫我改成顯示殖利率前10名股票嗎？」 【總結】 只要學到「 資料處理 + 圖表繪製 + 自動化爬資料 」這三塊，你就已經可以 打造一個 AI + 投資資料驅動的頻道了 。

以下是依照個人工作技能等相關領域，詢問gpt得到的學習清單,雖然有些建議是之前就想過的內容，但gpt給予階段性的建議，至於執行程度會與空閒時間有關，還沒退休時學習新事物，可能會跟工作上被要求學習的內容有衝突,但仍然先收下參考。 太好了！你結合「會計＋稽核＋投資＋自動化工具」的背景，再加入 AI 與內容創作，未來打造 個人投資品牌 YouTube 頻道 會非常有潛力。 以下是為你規劃的 2~3 年學習路線圖 ，分為「技能基礎」、「內容創作」、「AI應用」三大方向。 【第 1 階段】打底期（0-6 個月） 目標：強化資料呈現能力，開始製作試驗內容 技能學習 進階 Power BI DAX 語法、模型設計 投資分析報表（如殖利率比較、ETF 組合績效） 簡報與說故事技巧 學習如何把數據講成故事（推薦：《Storytelling with Data》） 影音剪輯工具入門 CapCut 或 DaVinci Resolve （免費也夠用） 學會剪片、加字幕、配音 小任務 開始製作投資觀念簡報（如「股息成長股 vs 高殖利率股」） 練習用 Power BI 呈現簡單投資分析，搭配簡報說明 看 5 個投資型 YouTuber 學他們的腳本架構與講法 【第 2 階段】加速期（6~12 個月） 目標：進入AI輔助製作、產出簡單影片、建立觀眾輪廓 技能學習 ChatGPT / AI 文字工具應用 寫影片腳本、標題、影片描述、SEO 標籤 AI 圖像 / 簡報製作 使用 Canva、Gamma 或 Microsoft Designer 製作吸睛封面與簡報 AI 語音工具 ElevenLabs、Voice AI：可用 AI 語音配音節省錄音時間 小任務 發佈第一支 YouTube Shorts 或簡短解說影片 用 ChatGPT + Power BI 組合製作一個「每月投資觀點分享」 測試不同主題吸引力（如財報解讀、ETF比較、投資心法） 【第 3 階段】深化與品牌建立期（1~2 年） 目標：穩定產出影片內容，打造個人品牌與社群 技能深化 腳本設計與節目架構 建立固定欄位（如：本週ETF觀察、投資書摘、資產配置術） YouTube 成長策略 了解演算法...

  3/12正式將GPT升級為付費版本，主要是因為工作上許多專業內容需要AI快速且大量的初步資料整理。經過半個月的實際使用，感覺付費版本確實相當划算，不僅速度更快，回答的精確度與實用性也明顯提高，帶來了更高的工作效率。 原本還考慮要不要同時訂閱另一家AI工具，不過現階段各家AI仍有提供一定程度的免費使用額度，以目前的需求而言，一個付費版配合其他免費工具，已經綽綽有餘。或許未來當我工作中更深度地融入AI協作時，會再考慮訂閱第二個付費AI服務。 目前在這裡特別記錄一下半個月以來使用AI的心得，未來再回頭檢視AI工具對我的工作效率、決策品質，以及整體生活帶來了哪些影響。