Google App Engine 不僅是組成 Google Cloud Platform 的重要元件,並且也是相當廣泛的雲端服務。Python 則是該平台所支援的第一款程式語言,藉由 Python 你便能夠在 Google App Engine 上進行快速開發,為你的專案帶來顯著成效。 本書將會指引你利用 Python 搭配 Google App Engine,從 Google Cloud Pl
From an Idea to Google is a behind-the-computer-screen look into the history, business, and brand of the world's largest search engine. With humorous black & white illustrations througho
AI做起事來半調子?那是因為你沒有替他把工作分析清楚!本書教你把最強大的AI體系(Google AI)轉化成為能力放大器在 AI 工具越來越普及的時代,很多人以為「會用 AI」就是會打 Prompt,知道怎麼下指令、怎麼要求格式、怎麼讓 AI 寫得更像樣,但本書真正要提醒讀者的是:使用 Google AI 的關鍵不在於工具本身,也不只是 Prompt 技巧,而是在開啟 Gemini、Google Workspace AI、NotebookLM、Gemini Omni 或 Nano Banana 之前,使用者有沒有先把任務想清楚。因為 AI 不是替人思考的魔法棒,而是能力放大器。你給它清楚的目標、完整的背景與明確的規格,它就能放大你的思考成果;你給它模糊的問題、含混的需求,它也只會放大模糊,產生一份看似完整、其實不適用的答案。你要什麼結果?先想清楚作者教讀者拿到任務時,第一步不是立刻打開 Google AI,而是先停下來分析任務。這個「停下來」並不是拖延,而是避免把錯誤方向交給 AI 加速執行。很多人接到「做一份簡報」、「寫一封信」、「整理一份報告」時,會馬上輸入:「幫我做一份簡報」或「幫我寫一篇報告」,AI 便很快地就會給出東西,而且通常格式整齊、文字流暢,但問題是它未必能回答真正的需求。因此,作者提出 AIQ 三問法。第一問是:我要的結果長什麼樣?這不是只回答「我要一份報告」或「我要一份簡報」,而是要具體想像成品的樣子。它是給誰看的?長度多少?用在哪裡?讀者看完後要做什麼決定?第二問是:這件事最難的決策在哪裡?每一項任務背後都有一個真正需要人判斷的核心;例如季報簡報最難的地方,不是把數字排成表格,而是判斷這季要呈現「問題嚴重」還是「轉機出現」。第三問是:哪部分必須由我完成,哪部分可以交給 AI?當這個分界清楚後,讀者就不會把本該由自己負責的判斷,也推給 AI 處理。任務拆解三結構:目的、內容、格式當讀者知道自己要什麼之後,下一步是把任務整理成 AI 能理解的結構。作者強調,AI 不像熟悉你的同事或主管,它沒有共同記憶,也不懂你的隱性語境。人類說「幫我寫一封給客戶的信」,同事可能會根據過往經驗知道是哪個客戶、什麼語氣、目前關係如何;但 AI 不會知道。它只能根據你明確提供的資訊來生成內容。如果你不說受眾是誰、背景是什麼、目的為何、語氣要如何,它就只能猜,而猜出來的往