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  ** 主旨: ** 感謝週三的諮詢說明 & 預祝新年快樂 先預祝您新年快樂。 感謝您週三撥冗 諮詢說明 。為了避免遺漏,我整理當天的諮詢重點作為筆記備份, 若有誤.再麻煩指教 1.       理解公司目前的績效考核,原則上仍是以員工的實際產出 (Output) 與品質 (Quality) 為主,因個案受傷程度不同,雖無統一的調整係數, ** 但感謝您特別說明,公司絕不會「單純因為公傷身分」而給予較差的考績評價,評核重點仍在於實際工作表現。 ** 2.       感謝您釐清,若因公傷導致需調整工作內容,正規流程可透過 ** 「職業醫學科醫生評估」 ** 建議,由公司協助原單位重新分配工作。雖然您有提醒 ** 辦公室作業在職務拆解與調配上有其難度 ** ,但我仍可依規定提出申請; ** 同時感謝您確認,此類經由醫生評估後的職務調整,並不會因此導致降職或影響分紅資格 ** 。 之後會評估個人身體狀況,如有需要會依此流程提出申請。 3.       針對與主管面談中,當我提及公傷期間考核公平性之疑慮時, ** 主管曾進一步詢問關於『是否考慮降職』 ** 一事,非常感謝您釐清 ** 公司對於職級調整(降職)有嚴謹的審核流程與事由規範,需經由 HR 簽核,並非由主管單方面決定 ** 。這點說明對我很重要,解除了我對於因公傷而可能影響職級的擔憂,後續我會專注於配合復健並在原職務上努力。 =>  對我在面談中提到對於「職級調整(降職)」的擔憂,感謝您說明**公司對於職級異動有嚴謹的審核流程與規範(需經 HR 簽核),並非單一部門或主管可隨意決定**, 且公司不能因為公傷而降職。這解除了我的疑慮,讓我能更專注於復健與工作上的產出。 4.          另外也有跟您提到,目前已與主管溝通過並初步談定 2026 年目標。主管口頭承諾 ** 將視我公傷治療期間的「實際情況」,彈性調整工作內容並安排優先順序,且會保持密切溝通 ** 。這部分我會依照您的建議,持續與主管對焦,確保工作產出與復健進度能取得平衡。 ...

Shadow Testing

 最暴力簡單的方式就是做 Shadow Test 與 A/B Test 不同,A/B Test 是將部份流到舊模型的流量部分流到新模型,然後比較兩者的結果如何;Shadow Test 是將所有流量在流到舊模型的時候同時流到新模型,但是模型的輸出與否不影響後續的行為 Shadow Testing(影子测试)是一种在生产环境中对比验证新旧系统行为一致性的重要测试方法。 它被广泛应用于系统迁移、架构重构、模型上线、A/B测试前的数据验证、灰度发布等场景,尤其在保障线上稳定性和数据正确性方面具有关键作用。 https://blog.csdn.net/tony2yy/article/details/147952261 https://ithelp.ithome.com.tw/m/articles/10318622

PRP(Product Requirement Prompt )

圖片
  透過 LLM 產生產品需求提示(Product Requirement Prompt,PRP) https://blog.csdn.net/lovechris00/article/details/152161337 本文将介绍context-engineering-intro项目中通过 PRP ( Product Requirements Prompt ,产品需求提示)实现代码审查自动化的方法,帮助团队轻松确保代码符合最佳  https://blog.csdn.net/gitblog_00428/article/details/153499291  

Kiro 教學

  Kiro 不同於過去大家熟悉的 AI 編碼助手如 GitHub Copilot 或 Amazon Q Developer,它不只是簡單地根據開發者輸入的提示生成程式碼,更深入整合整個軟體開發流程。從需求分析開始,Kiro 就能自動生成詳細的規格文件,幫助開發團隊將具體點子轉化成具體執行項目,接著,依據這些規格,Kiro 會建立完整的設計藍圖與任務清單,確保每一環節都有明確目標。  除了協助開發者不用程式碼開發產品,在實際編碼階段,Kiro 會不斷監控並自動更新文件,確保程式碼與規格文件、測試案例以及安全檢查同步,避免團隊因資訊不同步而產生錯誤。這種從需求到生產的全面支援,大幅提升團隊協作效率和軟體品質。  AWS 產品負責人 Nikhil Swaminathan 表示,Kiro 的最大優勢在於「讓原型程式碼順利進入生產系統」,同時自動處理測試、文件生成和性能優化等必要工作,讓開發者專注於核心功能的實現。 https://www.ckmates.com/index.php/front/ckmates/blog_page/106

Lovable AI 教學

  Lovable 是一款由 AI 驅動的 UI 設計平台,特色如下: 不需 Figma、美術背景,就能輕鬆設計頁面。 只要輸入需求指令,AI 就能幫你產出符合風格的 UI (推薦可搭配 ChatGPT 輔助撰寫)。 自動轉出 HTML、React 等前端程式碼,馬上就可使用。 https://hackmd.io/@my-sdgs/Hy31vnoIlg https://notesstartup.com/simple-lovable-tutorial/ 簡單來說,Lovable 是一個讓你可以用「說人話」的方式來創造網站或應用程式的平台。 你完全不用會寫程式碼,只要打字或開口說話,就可以做出一個真的能用的成品。 你只要輸入一段提示詞,告訴它你想做什麼,它就能幫你把整個網站的網頁都生成出來。如果覺得結果不夠好,只要再補充幾句話,它就能馬上改成你想要的樣子,超方便的! 步驟 2:用我的「提示詞模板」打造理想網站 為了幫助你做出更棒的網站,我特別製作了一個「AI 做網站的提示詞模板」。 照著這個模板填寫,生成出來的網站成果,會比你隨意描述需求好蠻多的! 提示詞模板: 提示詞 為了幫助你製作出理想的網站,我有製作了一個AI 做網站提示詞模板,照著填,生成出來的網站成果會比隨意描述需求好很多。 你可以點擊影片下方說明欄的連結到我的網站複製提示詞模板。 一、網站主題與目標受眾: 網站主題:  請填寫你的網站主題  例如:一家位於台北的日式拉麵店、一個專門介紹加密貨幣的部落格、一個展示攝影作品的個人作品集 目標受眾:  請填寫你的目標受眾  例如:喜歡日本料理的年輕人、對投資有興趣的初學者、需要攝影服務的潛在客戶 二、網站核心功能與特色: 核心功能:  請填寫你網站最重要的 3-5 個核心功能  例如:線上菜單、顧客評價、最新消息發布、作品分類展示、聯絡表單、線上預約 網站風格與特色:  請填寫你希望網站呈現的風格與特色  例如:簡約現代、溫暖舒適、專業可信賴、充滿創意與藝術感 三、網站內容與文案:  請提供網站的主要文案、標題或關鍵資訊  例如:   首頁標題:歡迎來到[你的品牌名稱]   關於我們:[一段簡短的品牌介紹]   服務項目:[列出你的主要服務或產品]   聯絡方式:[你的地址、電話、Email] 四、參考網站: 請提供一個你喜歡的參考網站連結 例如:請 AI...

(影片) 教學引導

  引導學員學習和小組討論, 開場和結尾, 透過課程內容和引導, 讓學員可以學到上課知識和加深印象,  知識CPR: Content Practice, Review,  =>20分鐘做一次 小組討論:1-2-4-All 實際案例代入 5.開場自介: 2真1假, 建立信任 1. 上課一開始: 利用黃金5分種 法則, 可先以1張圖片, 1個故事問她看到蛇摩 (與學員架接) (圖片引發學員動機, 讓她有心理準備.開口說話)   觀察圖片觀察, 看到甚麼?   這會影響什模事?   如果要預防相同事件發生, 該做什模事? (代入今天主題 & 小組討論 or 影片分享) 2. What? So What? Now What? 3.講師3P  Polish: 專業和經驗.    Preparation: 講師準備 Passion: 授課熱情 4.信任 =>餐與 => 分組=>練習=>回饋 5.內容給學員排序: OX 職場虐心: 低成就->不平衡 > 不溝通 > 不尊重 > 低報酬 6. 開場引導:  圖片引導,  圖片提問:2學伴,  2真1假,  立場表態, OX: 選擇比努力重要 問題處理技巧 7. 結尾:  KISS: Keep, Improve, Start, Stop 131+1: 三個學習重點, 1個未來實務應用. 1 個好奇提問 (重要!) 教學內目標是任務, 教學外目標是成長 不要擔心會一萬種踢法的人,  要害把一種踢法練一萬次的人 

(影片) PromQL

  PromQL  是 Prometheus 監控系統內置的一種查詢語言,PromQL 允許你以靈活的方式選擇、聚合等其他方式轉換和計算時間序列數據,該語言僅用於讀取數據。可以說 PromQL 是我們學習 Prometheus 最困難也是最重要的部分,本章節我們將介紹 PromQL 的基礎知識、理論基礎,然後會深入了解更加高級的查詢模式。 與 SQL 查詢語言(SELECT * FROM ...)不同,PromQL 是一種嵌套的函數式語言,就是我們要把需要查找的數據描述成一組嵌套的表達式,每個表達式都會評估為一個中間值,每個中間值都會被用作它上層表達式中的參數,而查詢的最外層表達式表示你可以在表格、圖形中看到的最終返回值。 https://www.youtube.com/watch?v=FLT0d8fyhK4 https://www.youtube.com/watch?v=ZDDPJuMwUvs https://erhwenkuo.github.io/prometheus/promql/intro/#_4