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「Bing：負責制定與執行數位行銷策略，提升品牌知名度與市場占有率。主要職責包括分析市場趨勢、管理社群媒體平台及協調跨部門合作以促進整體業務目標達成。需具備強烈的數據分析能力、優秀的溝通技巧及創意發想能力，並能適應快速變化的台灣市場環境，洞察消費者需求與行為，從而制定切實可行的行銷方案。」
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🚀 ChatGPT 推出「Library」(庫) 新功能：你在 AI 裡的內容百寶袋來了！
你是不是常常在 ChatGPT 裡重複貼一樣的資料？
每次開新對話就要重新交代背景、再貼一次需求、再寫一次提示？
別擔心，ChatGPT 聽到了大家的心聲，正式推出一個超實用新功能：Library（資料庫/知識庫）！
這個功能一上線，真的像是開了外掛一樣，讓整個 AI 使用體驗瞬間升級。
🤔 Library 是什麼？
簡單講，Library 就是你在 ChatGPT 裡的個人「資料小抽屜」，可以把常用的東西都存起來：
像是：
- 常用的提示語（prompt）
- 寫作或行銷範本
- 專案背景資料
- 技術說明、FAQ、流程SOP
- 客戶回覆模板
而且不只儲存，它可以在你任何一個 ChatGPT 對話中，即時叫出來直接用！是不是很方便？
🧠 它解決了哪些常見痛點？
1. 不用每次重貼資料
以前每次開新對話都要說「我現在做的是一個行銷企劃，產品是XXX…」講到嘴巴乾，現在？直接從 Library 一鍵貼上，**背景說明免重講**！
2. 範本重複使用超簡單
像是「請幫我寫三種文案，用活潑/專業/溫暖語氣各一種」這種常用提示，放進 Library，一秒搞定！
3. 多專案、多任務也能分類管理
行銷活動一套、課程文案一套、客服話術一套，全都可以建立分類，讓你有條不紊、井井有條。
💼 實際應用場景超多
不管你是創作者、行銷人、PM、工程師，甚至是經營教育平台的夥伴，Library 都有大大的幫助。
🎯 行銷人員：
- 儲存 FB/IG 廣告開場白模板
- 活動行銷文案公式
- 品牌語調的提示語
💬 客服團隊：
- 儲存常見問答回覆
- 使用者抱怨時的安撫話術
- 退款或技術支援流程說明
🧑💻 工程/產品團隊：
- 技術文件摘要
- Bug 回報模板
- 需求訪談問題集
-🌟 總結一句話：
>「Library 讓 ChatGPT 從聊天小幫手，升級成你的內容神隊友。」
當你把常用的內容整理好放進 Library，不只節省時間，更能讓 ChatGPT 理解你更快、幫你做事更精準！
- 💡 最後加碼建議：
如果你是經營平台的內容或行銷工作者，超推薦立刻建立這些分類：
- 商品文案庫（產品簡介、結尾 CTA、FAQ）
- 社群貼文 prompt 範本
- SEO 架構片段（文章段落模板）
- 會員提醒與激勵語錄清單
這些都能幫你大幅提升產能、減少重工、保留知識資產！
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06/04 00:00
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Bing簡單分享~ (字幕)ASUS X570 Teamed Power Design(EngSub by Jack Cheng)
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微軟推出 AI 除錯神器「Debug-gym」：會學習、會互動，開發者超有感！
近年 AI 在寫程式這塊越來越強，從 GitHub Copilot 到 ChatGPT 都能幫你補全程式碼、寫函數、跑出範例。但——寫出來不代表就能跑得動，**程式出錯才是真正考驗的開始。**
微軟最近丟出了一個開發者圈子超關注的新工具：**Debug-gym**。簡單說，這是一套「讓AI學會怎麼除錯」的訓練平台，而且跟過去被動回應式的AI工具不同，它是主動參與的！
Debug-gym 是什麼？
Debug-gym 不是一套傳統的「除錯工具」，而是一個給 AI 模型用的「除錯訓練場」。它會把程式執行錯誤的環境模擬出來，讓 AI 像人類一樣一步步找問題、做測試、嘗試修改，再看結果是不是改善了。
這就像你在 IDE 裡一邊下中斷點、一邊觀察變數變化，但這次主角是 AI 它自己在操作！
它能做什麼？可整合外部工具，自我優化除錯邏輯
Debug-gym 最大的亮點，就是它不只會「看懂錯誤訊息」，還會自己去呼叫外部工具（像是 Python 測試框架 `pytest`、Linter、或 IDE plugin），然後依據回傳的結果進行修正。
這代表：
- AI 除錯不是亂猜，而是**根據上下文與測試結果調整建議**
- 能根據開發環境不同，整合最合適的工具
- 每次錯誤處理都能成為「下一次更聰明的學習經驗」
目前支援 Python 程式語言，未來有望支援 JavaScript、C++ 等常見開發語言。
社群怎麼看這項技術？
Debug-gym 在 Reddit、Hacker News 引發不少討論，而台灣與華語圈的開發者社群也已經開始關注這項技術：
🔥 社群反應熱點
- 「終於不是只能 auto-complete，AI 開始會 debug！」
- 「這會不會是下一代 Copilot 的核心？自動除錯就太強了」
- 「可以跟 CI/CD 結合嗎？每次 commit 自動測、自動建議修正？」
🧠 實用情境討論
- 新手工程師在學習除錯流程時，可以邊看 AI 如何分析錯誤訊息邏輯。
- 團隊在 code review 前，可先讓 AI 先跑一輪除錯與測試建議。
- 未來整合 GitHub Action，針對 Pull Request 自動做初步除錯建議也不是夢！
目前已有不少部落客與工程師在 YouTube 和 Medium 開始試用 Debug-gym 並做教學影片，預期會成為接下來開發圈的熱門話題。
為什麼這麼重要？
程式碼生成工具已經普及，下一步是什麼？就是**讓AI能從錯誤中學習、主動修正。** Debug-gym 讓 AI 不再只是寫程式的輔助者，而是真正能「解決問題」的夥伴。
開發者不只節省除錯時間，也能透過觀察AI的邏輯提升自己判斷能力。對企業團隊來說，更能強化開發自動化、減少人力排查成本。
結語：AI 除錯的新時代，已經悄悄來臨
如果 Copilot 是你的程式小助手，那麼 Debug-gym 就是訓練 AI 成為「除錯高手」的健身房。現在還是早期階段，但很可能會成為未來開發流程中不可或缺的一環。
無論你是初學者還是資深工程師，都值得關注 Debug-gym 的發展，說不定下次你寫的程式出現 bug，最先發現錯誤的不是你，而是那位 AI 除錯搭檔。
📌 想掌握更多AI動態，歡迎關注本教室追蹤後續更新！
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01/07 00:00
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年菜的網路銷售業績因為Yahoo Bing 關鍵字廣告，比去年成長了5倍
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【2025 最新】Google AI Overviews 是什麼？一次搞懂 AI 搜尋新功能與傳統搜尋差異
Google AI Overviews 是 Google 搜尋引擎於 2025 年推出的最新 AI 功能，透過生成式人工智慧（Generative AI），將原本的文字搜尋升級為「AI 摘要搜尋」。用戶搜尋問題時，系統會自動從多個網頁整合內容，產出一段重點摘要，快速給出答案，極大提升搜尋效率與準確度。
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Google AI Overviews 功能亮點｜AI 搜尋體驗新革命
🔍 AI 智能摘要：搜尋結果不再只有連結，而是 AI 幫你讀完網頁並整理出最重要的答案。
⚡ 搜尋效率提升：尤其在查詢複雜、觀念性問題時，AI 可一次整合多個觀點，節省大量閱讀時間。
🧠 生成式AI核心：基於大型語言模型（如 Gemini），模擬人類邏輯與語意理解進行內容彙整。
📱 目前開放地區：美國、英國已正式啟用，台灣用戶仍待後續全球推出。
誰適合使用 Google AI Overviews？應用場景一次看
👩🎓 學生族群：快速搜尋報告資料、整理觀念用法
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🧠 懶人查詢：不想點一堆網站，只要重點答案
但若你是做學術研究或必須引述原始資料來源，AI Overviews 並不會標示出每一個資料細節，仍建議搭配傳統搜尋使用。
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