RPAI 數位優化器官網 https://rpaitw.com// 致力成為全台最大的自動化與 AI 諮詢社群 Sat, 03 Oct 2026 03:07:40 GMT https://validator.w3.org/feed/docs/rss2.html https://github.com/jpmonette/feed zh-TW All rights reserved 2026, RPAI 數位優化器 <![CDATA[產業觀察｜從「死了嗎」APP爆紅，看見孤獨經濟下的數位趨勢]]> https://rpaitw.com//article/2f3e861b-7579-80ce-bc58-fe30e51f1aea https://rpaitw.com//article/2f3e861b-7579-80ce-bc58-fe30e51f1aea Sun, 25 Jan 2026 00:00:00 GMT
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在這個數位時代，我們每天都在滑手機，但你有沒有想過：如果有一天你突然「斷線」了，親友要多久才會發現？
2026年1月，一款名為「死了嗎」的報平安應用程式在中國蘋果 App Store 迅速竄紅，從熱門榜前列一路登上付費榜冠軍，成為 2026 年首個爆紅應用，這款由三位95後青年以不到一個月時間、僅約 1000 元人民幣成本開發的簡單APP，卻精準戳中了現代社會最深層的痛點 — 孤獨。

孤獨經濟：26兆台幣市場背後的社會痛點

中國的孤獨現況

根據中國社會科學院2023年調查顯示，受訪獨居戶中，38%每週社交不到1次，這種「群體性孤獨」催生了規模達人民幣5.8兆元(約新台幣26.3兆元)的「孤獨經濟」市場。
更驚人的是，中國2020年進行的第7次人口普查顯示，中國單身人口達2.46億人，獨居戶比重攀升到所有家戶數的25%，一位中國用戶在社群上留言：「第一次有人關心我是死是活。」另一位寫道：「最可怕的不是孤獨，而是消失。」
這些真實的聲音，揭示了「死了嗎」APP爆紅的本質 —
❓
它不只是一個技術產品，更是一個社會需求的縮影；而對於企業而言，這不僅是社會責任議題，更是龐大的商業機會。

「死了嗎」APP成功的三大關鍵

  1. 極簡功能，精準痛點
三位95後開發團隊以不到一個月、約1000元人民幣開發出獨居安全打卡App「死了嗎」，抓住獨居與遠距親情的安全焦慮，成為2026年首款爆紅話題應用，功能簡單到極致：
  • 使用者每2天必須打卡一次
  • 超過時限未打卡，系統自動發送郵件通知緊急聯絡人
  • 無需複雜註冊，僅需設定聯絡人信箱
「死了嗎」APP的成功證明，解決一個明確痛點的簡單方案，往往比功能複雜的系統更具市場價值。
  1. 低成本高效率的開發模式
根據開發團隊的說法，「死了嗎」由三名95後青年以遠端協作方式完成，整體開發周期不到一個月，總成本僅約一千多元人民幣，主要開支集中在伺服器與基礎開發工具上。
在自動化工具與雲端服務普及的今天，企業不需要龐大的IT團隊和預算，就能快速驗證商業模式。
  1. 話題性與社會共鳴
「死了嗎」這個直白而帶有黑色幽默的名稱，在社群平台具有極強的傳播力。這款應用程式鎖定獨居用戶，而每天就單純問你一句話：「你死了嗎？」這種帶有黑色幽默的問候，在年輕人之間掀起旋風。
產品命名與定位不只是行銷策略，更是引發社會對話的切入點。當產品能觸動社會議題，就能獲得超越廣告預算的自然傳播力。
🙂
看到這裡，你可能會想：「這樣的系統，我也想體驗看看！」 好消息是，透過 Make.com 這個強大的自動化平台，你也能在15分鐘內親手打造一個專屬的「生存確認系統」，不需要下載任何APP。

實戰教學：用 Make.com 打造你的「生存確認系統」

什麼是 Make.com？

Make.com 是一個低程式碼(Low-Code)自動化平台，內建超過2，000個應用程式模組，讓你能用拖拉、視覺化的方法建構自動化流程，平台已整合各種常用的應用程式，包含 Google、Microsoft 文書工具以及 FB、IG 等社群平台。
Make.com 的優勢：
  • 介面友善：非技術人員也能快速上手
  • 成本可控：免費方案即可滿足基本需求，付費方案彈性計價
  • 整合性強：與主流SaaS工具無縫串接
  • 擴展性佳：從個人使用到企業級應用都能支援
RPAI數位優化器的觀點：Make.com 相較於其他平台更具競爭力的地方，在於其用詞友善、學習曲線平緩，非常適合企業內部推廣自動化文化，讓每位員工都能成為「公民開發者」。
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第零步：免費註冊 Make.com 並複製流程腳本

請註冊完你的 Make.com 帳號，分別建立以下兩個腳本的副本，即可按照下方說明逐一設定：
腳本1：每日報平安流程 死了嗎_流程自動化版本 - Make.com Automation Scenario
腳本2：緊急通知流程 死了嗎_緊急寄信 - Make.com Automation Scenario

第一步：建立你的「生存帳本」

首先，在 Google Sheets 準備好兩張工作表：
  • 主表 (Summary)：記錄每位使用者的打卡狀態
    • 欄位：打卡者、最後打卡時間、狀態
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  • 個人聯絡清單：以使用者姓名命名分頁
    • 欄位：聯絡人、聯絡人信箱
      • notion image
這種架構設計的好處：
  • 資料集中管理：所有使用者資訊集中在一個試算表
  • 彈性擴充：隨時可新增使用者，無需修改程式碼
  • 權限控管：透過 Google Sheets 的分享機制，控制資料存取權限

第二步：打造「一鍵打卡」流程

這個流程讓使用者點擊連結後，自動在雲端更新狀態。
  1. Webhook 觸發
在 Make 建立一個 Custom Webhook，你會得到一個專屬網址，只要使用者點擊這個網址，就能觸發整個自動化流程。
也可以在網址後加上 ？name=你的名字，如：https：//hook.eu1.make.com/xxxxx？name=張三如此系統即可自動辨識不同人的身分，實現一個流程，多人使用，後續可以將此連結加入瀏覽器書籤、手機桌面捷徑，或透過 LINE、Email 定期提醒。
 
  1. Search Rows(搜尋資料列)
根據 Webhook 傳來的名字，去試算表精準定位該使用者所在的行數，設定重點包含：
  • 登入你的 Google 帳號
  • 選擇對應的試算表檔案與工作表
  • 設定搜尋條件：「打卡者」欄位等於 Webhook 傳來的 name 參數
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  1. Update a Row(更新資料列)
將當前時間(now)寫入該使用者的「最後打卡時間」欄位。RPAI數位優化器也分享進階技巧，包含可以：
  • 同時更新「狀態」欄位為「正常」
  • 記錄打卡的裝置資訊、IP位置(進階安全需求)
  • 計算連續打卡天數，做為激勵機制
 
  1. Webhook Response(回應訊息)
讓使用者的手機畫面顯示「打卡成功!」等訊息，提供即時回饋，可以使用各樣客製化文字，如「Checked in successfully! Hope we all have a safe and smooth day!」，提升親和力
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第三步：設定「守護監測」鬧鐘

這邊我們另外創建一個流程，主要是因為兩個流程的觸發時機不同：
  • 第一個流程：使用者主動點擊連結時觸發
  • 第二個流程：系統每天定時自動檢查
這種「主動+被動」的雙重機制設計，是企業流程自動化的核心概念。主動流程處理即時需求，被動流程確保不遺漏任何異常狀況。
如果想了解這部分更多資訊設定，歡迎到 RPAI IG 貼文留言免費領取
RPAI_digitaltransformer on Instagram: "【😱 不打卡就報警？這款 App 爆紅背後的秘密！】 最近 App Store 冠軍竟是一款「報平安」工具？ 中國爆紅應用「死了嗎」讓大家開始思考：萬一我「斷線」了，誰會知道？ 不用花錢買 App！ RPAI數位優化器教你用 Make.com，15 分鐘 DIY 專屬你的「生存確認系統」 👇 簡單三步驟建構 1️⃣ 建立帳本： Google Sheets 紀錄最後打卡時間。 2️⃣ 一鍵打卡： 專屬網址點一下，雲端秒更新。 3️⃣ 自動監測： 超過 3 天沒紀錄？自動寄信給緊急聯絡人。 🎁 領取限時詳細教學連結 想知道怎麼做出流程自動化版本的「死了嗎」？想拿到一鍵匯入的腳本嗎？ 1. 追蹤 RPAI_digitaltransformer 2 . 留言「+1」或「平安」 #自動化#make"
11 likes, 5 comments - rpai_digitaltransformer on January 20, 2026: "【😱 不打卡就報警？這款 App 爆紅背後的秘密！】 最近 App Store 冠軍竟是一款「報平安」工具？ 中國爆紅應用「死了嗎」讓大家開始思考：萬一我「斷線」了，誰會知道？ 不用花錢買 App！ RPAI數位優化器教你用 Make.com，15 分鐘 DIY 專屬你的「生存確認系統」 👇 簡單三步驟建構 1️⃣ 建立帳本： Google Sheets 紀錄最後打卡時間。 2️⃣ 一鍵打卡： 專屬網址點一下，雲端秒更新。 3️⃣ 自動監測： 超過 3 天沒紀錄？自動寄信給緊急聯絡人。 🎁 領取限時詳細教學連結 想知道怎麼做出流程自動化版本的「死了嗎」？想拿到一鍵匯入的腳本嗎？ 1. 追蹤 RPAI_digitaltransformer 2 . 留言「+1」或「平安」 #自動化#make".
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實測成果與企業應用價值

個人情境：朋友社交聯繫安全網

舉例來說，當系統偵測到使用者「Evelyn」超過三天未更新時，家屬會立刻收到一封主旨為「【緊急通知】Evelyn已超過3天未回報平安」的郵件，內容清楚標註了：
  • 最後打卡時間：2026年1月10日 22：15
  • 已逾期天數
  • 建議立即透過電話、簡訊聯繫確認狀況
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企業情境：遠距工作團隊的健康關懷

若某新創公司採用此系統，要求遠距員工每日下班前點擊報平安連結，系統同時記錄：
  • 每日工作完成狀態
  • 身心健康自評分數
  • 是否需要主管協助
這樣做的好處包含：遠距員工更容易感受到公司關懷，讓主管能即時發現員工異常狀況提前介入，並逐步累積這些數據，做為企業福利政策調整依據。

企業情境：客戶服務的差異化競爭

若某銀髮居家服務業者將此系統提供給客戶使用：
  • 長輩每日打卡，子女收到通知
  • 未打卡時，服務人員主動上門關懷
  • 整合生理監測數據(血壓、血糖)，異常時自動通知
這樣做的好處包含：客戶會更容易感受到與其他長照業者服務上的差異，並可以引入更多數位化工具與服務，升值服務體驗。

結語

「死了嗎」APP的成功，讓我們看到科技的溫度。它不是冰冷的程式碼，而是一份對孤獨者的關懷、對家人的守護，從「死了嗎」APP的成功，我們看到幾個關鍵啟示：
  • 數位轉型不等於技術堆疊 許多企業誤以為數位轉型就是導入AI、區塊鏈、大數據等時髦技術。但「死了嗎」APP用最簡單的邏輯，就創造了千萬估值。
  • 低程式碼平台降低創新門檻 Make.com、Zapier、Power Automate等低程式碼平台的普及，讓非技術背景的員工也能整合不同系統並進行快速試錯，讓企業逐漸培養「公民開發者」文化，全員參與數位轉型。
  • 關注社會趨勢，發現商機 超高齡社會、獨居人口增加、遠距工作普及…這些社會趨勢背後，都是巨大的商業機會，端看我們能否觀察與掌握，這也是為何 RPAI數位優化器一直很強調流程梳理以及目標識別的原因。
RPAI數位優化器一直認為：
「自動化不只是為了效率，更是為了讓人活得像個人，技術應該服務於人性，而非取代人性。」
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這些功能雖然簡單，卻是我們創造自動化流程的基石，
讓我們一起由簡單開始，成就不簡單！
如果你／妳喜歡這篇文章，歡迎點點愛心或留言，讓我們相互交流和成長！ 這次的分享到此告一段落，想了解更多 RPA + AI 與數位轉型的最新趨勢與觀點、RPA 軟體功能介紹及實務應用案例，也歡迎追蹤 RPAI 數位優化器的社群和我們交流互動，我們下次見！ 🚀 想找RPAI聊聊？歡迎填寫表單：RPAI聯繫表單 🚀 Instagram：RPAI 數位優化器 🚀 臉書粉絲專頁：RPAI 數位優化器
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這些功能雖然簡單，卻是我們創造自動化流程的基石，
讓我們一起由簡單開始，成就不簡單！
 
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當效率成為唯一出路，企業需要的不只是「做快」，更是「做對」

在市場競爭加劇、成長空間受限的當下，企業真正的競爭力正在回歸到「效率」本身。當外部成長困難時，組織能掌握的只有兩件事：資源如何優化、事情如何做快。 然而，傳統的自動化工具雖然能加速流程執行，卻仍面臨三大核心挑戰：

挑戰一：非結構化資料難以處理

大量的企業資訊存在於 PDF、郵件、圖片中，傳統 RPA 難以有效解讀與處理。

挑戰二：商業情境持續變動

市場環境快速變化，固定的自動化流程無法靈活應對突發狀況與例外情境。

挑戰三：缺乏智能決策能力

當流程遇到需要判斷的節點時，傳統自動化只能停滯等待人工介入，無法自主做出合理決策。
這些限制讓許多企業的數位轉型陷入「自動化孤島」困境——能處理的都處理了，但真正複雜的核心流程依然無法突破。

UiPath Agentic Automation：不只是 AI + RPA，而是企業級的智能代理生態系統

UiPath Agentic Automation 的出現，標誌著企業自動化進入全新階段。它不是簡單地將 AI 疊加在 RPA 之上，而是以「企業治理」視角重新設計了 AI Agent 與營運流程的整合方式。
❓
什麼讓 UiPath 的 Agentic Automation 與眾不同?
 
經過深入研究與實際驗證，RPAI數位優化器發現 UiPath 對於「企業級 Agent」的定義，最大的特色就是一個字：細。
這種細膩不是指介面多華麗，而是每一個環節都考慮到企業營運的實際痛點：

1. 完整的工具箱：讓 RPA 成為 Agent 能力的延伸

多數 Agent 平台主要以 API 串接為主，但在 UiPath 裡，Agent 可以直接呼叫 Studio/Studio Web 建立的流程或既有 RPA 元件。
這不只是技術整合，更是定位差異：
  • 既有的 RPA 投資不會浪費，而是成為 Agent 的執行力
  • Agent 負責判斷與決策，RPA 負責精準執行
  • 形成「大腦+雙手」的完整自動化生態
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2. 幻覺對策：用 Evaluation 機制確保 AI 產出品質

AI 的幻覺問題是企業最焦慮的事。UiPath 導入了兩大機制來應對：
Evaluation Set(評估資料集)： 透過設計好的 Input/Output 組合，持續校正 Agent 的產出品質，確保結果符合企業標準。
Evaluator 機制： 導入 LLM Judge 與 JSON-based 等評估方式，量化 Agent 表現，讓「AI 是否做對」變得可衡量、可追蹤。

3. 人機協作：定義清楚的責任邊界

從 RPA 時期開始，「人機如何協作」就是個大哉問。在 Agent 世界，什麼時候該讓人介入變得更加關鍵。
Escalation + Action Center 機制：
  • 企業可以定義特定情境(如高風險決策、模糊判斷)，自動 Escalate 至 Action Center
  • 由具備相應權限的人員接手判定
  • 解決「流程責任邊界如何劃分」、「風險如何控制」的治理難題
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4. 流程可視化：用 BPMN 與 Maestro 實現企業級治理

流程碎片化是許多企業的痛點——技術團隊看得懂程式碼，但業務團隊看不懂流程全貌，關於這點 UiPath 的解法是：
  • 所有 Agent 行為都被納入 BPMN(業務流程建模標準)框架
  • 由 Maestro 統一管理與編排
  • 讓 Agent 不再是單點工具，而是可被治理、可被審計的企業流程一部分
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實際應用場景：Agentic Automation 能為企業做什麼?

場景一：智能文件處理

AI Agent 自動解讀供應商發票、合約條款，將非結構化資訊轉化為結構化資料，並觸發後續審批流程。

場景二：客戶服務升級

Agent 理解客戶需求後，自動調用相應的 RPA 流程處理訂單、查詢、退款，複雜案例則 Escalate 給客服人員。

場景三：風險與合規監控

持續監控交易資料，AI Agent 判斷異常模式並自動產生風險報告，需人工審查的案件進入 Action Center。

結語

企業的競爭力正在從「規模」轉向「效率」，從「人力堆疊」轉向「智能協作」。
在 2025 年回頭看，UiPath 對於 Agentic Automation 的佈局，其實是在試圖回答一個核心問題：「如何在『開發彈性』與『業務治理』之間找到平衡點?」
許多 AI Agent 工具強調快速開發、靈活部署，但企業真正在意的是：
  • 這個 Agent 的決策可靠嗎?
  • 出錯了誰負責?
  • 如何確保符合法規與內控要求?
  • 如何與既有系統整合而不是另起爐灶?
RPAI 數位優化器認為，UiPath Agentic Automation 不只是一個工具，而是一套完整的企業智能化轉型方法論，讓 AI 真正能夠融入企業營運、創造實質價值的生產力引擎。
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]]> <![CDATA[Make #1 | 不用寫程式，也能打造自己的自動化流程：Make.com 入門介紹]]> https://rpaitw.com//article/2d0e861b-7579-80b5-bc9e-c2e6559c8d2d https://rpaitw.com//article/2d0e861b-7579-80b5-bc9e-c2e6559c8d2d Sun, 21 Dec 2025 00:00:00 GMT

前言

這幾年 AI 興起之後，我們看見越來越多人開始嘗試打造屬於自己的自動化流程
但實際開始時，很多人會遇到同一個問題「市面上的自動化工具這麼多，到底該選哪一個？」
有些工具功能強大，卻需要工程背景；有些工具介面友善，卻在流程彈性或擴充性上受限。對多數剛接觸自動化的人來說，真正困難的不知道從哪裡開始。
今天想介紹的 Make，是我們在 RPAI 團隊實際使用後，認為非常適合非工程背景入門，同時又能隨需求成長的一款自動化工具。

這篇文章適合誰？

如果你符合以下其中一種情境，那這篇文章特別適合你：
  • 工作中常在不同工具之間來回複製、整理資料
  • 使用 Notion、Google Sheet、表單或 CRM 管理事情
  • 想把 AI 用進實際流程，而不只是聊天或產圖
  • 對自動化有興趣，但沒有工程或程式背景
Make 的價值，在於能把一連串「判斷與行為」交給系統處理，讓你把注意力留給真正需要人做的決策。

Make.com 是什麼？

基本介紹

Make.com 是一個以 拖拉、可視化 方式建構自動化流程的平台。
它內建了超過 2000 個應用程式模組，讓你能把原本分散在各個工具中的行為，串成一條完整流程。
例如：
  • 當收到一封特定信件 → 自動整理附件 → 更新到 Google Sheet
  • 當資料進入資料庫 → 交給 AI 分析 → 再把結果寫回系統
整個過程不需要寫程式，而是用「流程圖」的方式設計。
平台也已整合許多日常常用的服務，像是 Google、Microsoft、Notion，以及 Facebook、Instagram 等社群工具。
Make.com 的介面易用、用詞友善，是它相較於其他平台更具競爭力的地方，非常適合初學者入門並理解自動化流程的設計思路。
Make.com整合的Apps
Make.com整合的Apps

費用

Make提供 免費使用額度 ，每個月有 1000 個Credits可以用來運行流程，如果你只是想要入門學習或偶爾執行自動化流程，基本上都能在免費額度內完成，是很棒的入門選擇！
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Scenario 裡每一次 Module action（例如新增一列 Google Sheets、讀一次 Gmail 資料）就算 1 credit。
Make.com費用一覽表
Make.com費用一覽表

建構流程的核心觀念

不論使用哪一個平台，自動化流程幾乎都由兩個核心元素組成：
  • Trigger（觸發器）：流程的起點
  • Action（動作）：流程中實際做的事

Trigger（觸發器）：流程的起點

Trigger 負責「啟動流程」。在 Make.com 中，常見的 Trigger 包含：
  1. 定時觸發
      2. 你可以設定一個定時觸發來啟動流程。Make.com 支援多種觸發方式，包括固定時間間隔（免費版最短可每15分鐘觸發一次）、每天特定時間觸發、每週（或每月）指定日期觸發等。
      Schedule設定
      Schedule設定
  1. 即時觸發
      2. 你可以使用平台內的 Webhook 模組來達到 即時觸發 的效果，像是當 Google Sheet 有資料被修改，或是雲端資料夾有檔案被新增，就來啟動後續的流程。
      Webhook設定
      Webhook設定

Action（動作）：流程中實際做的事

Action 則是流程中「實際執行的行為」。在 Make.com 裡，這些行為大致可以分成兩類：
  1. 輔助性模組（流程控制／資料整理）
      2. 這類模組不連到特定服務，主要用來分流、轉換、與編排資料，輔助完善自動化流程。
      例如 Router 這個模組：
      • 用途：把一條流程切成多條「分支」，每條走不同處理邏輯。
      • 何時用：當不同情境需要不同動作。
      • 範例：要發佈到FB需要串接FB模組、要發佈IG需要串接IG模組，這是不同的行為。
  1. 服務商模組（連接各平台執行動作）
      2. Make.com 整合的第三方Apps，例如Facebook、Instagram、Notion、Google Sheet、Google Drive

Ｍake.com 實際應用案例

案例 1｜電商訂單與營運流程自動化

中小型電商或銷售團隊常面臨這樣的繁瑣流程：
  • 客戶透過表單提交訂單
  • 人員手動將資料分類、複製貼上到工作表
  • 再分別通知倉儲、會計或業務負責人
透過 Make.com，你可以將這些動作串連起來：
  1. Trigger：當 Google Forms 或網站表單收到新回覆時。
  1. Action：自動將訂單資料分門別類，寫入 Google Sheets 或 CRM 系統。
  1. Action：根據訂單內容（如急件、特定商品），透過 Gmail 或 Microsoft Teams 自動發送通知給對應窗口。
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省去過去人工逐筆複製貼上的時間，更重要的是消除了手動輸入可能產生的錯誤（例如打錯電話或金額），同時，自動化通知確保團隊能「零時差」收到訂單資訊，大幅提升處理效率。

案例 2｜多渠道社群媒體發佈

對於內容創作者或行銷人員而言，將同一份內容發佈到不同平台（Facebook, Instagram, LinkedIn）是非常繁瑣的重複性工作。
透過 Make.com，你可以建立一個「一次創作，多處發佈」的內容中控台：
  1. Trigger：監聽你的內容管理工具（如 Notion 或 Google Sheet）。當你將某篇貼文狀態改為「Ready to Post」時觸發。
  1. Action：利用前面提到的 Router 模組，將流程分流。
  1. Action：
      • 分支 A：發佈到 Facebook 粉絲專頁
      • 分支 B：發佈到 Instagram 商業帳號
      • 分支 C：發佈到 LinkedIn
  1. Action：發佈完成後，自動回填發佈連結與時間到 Notion 表格中歸檔。
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省去每次撰寫文章之後，要切換多平台複製貼上內容與設定的時間

案例 3｜建立AI賦能的Line機器人

許多人想做 AI 客服或助理，但不知道該如何入手。Make.com 讓這件事變得非常簡單。
你可以串接 AI 與 LINE，打造一個 24 小時不間斷運行的專屬AI回應機器人：
  1. Trigger：當 LINE 官方帳號收到使用者傳來的訊息。
  1. Action：將使用者的文字傳送給 ChatGPT / Gemini AI，並在 Prompt（提示詞）中設定好它的角色（例如：「你是專業的Make.com顧問，請用中文回答...」）。
  1. Action：將 ChatGPT 生成的回答，透過 LINE 回傳給使用者。
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不只是呆板的關鍵字自動回覆，而是賦予 LINE 官方帳號「理解上下文的大腦」。你可以用它來處理客服問答、預約助手，甚至打造專屬知識庫，且完全無需維護伺服器或寫任何程式碼。

結語

Make.com 最迷人的地方，在於它同時具備低門檻與高彈性。
在這個 AI 與各種數位工具快速演進的時代，真正的關鍵能力，是懂得如何把工具有效串聯，組成可落地的流程。
後續我們也會透過文章與實體／線上講座，持續分享更多使用 Make 搭建自動化流程的思路與實戰案例，陪你一步步把自動化真正用進工作與生活中，敬請期待。
 
💡
這些功能雖然簡單，卻是我們創造自動化流程的基石，
讓我們一起由簡單開始，成就不簡單！
 
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]]> <![CDATA[Power Automate #23｜Power Automate Desktop 爬蟲教學：如何抓取 104 多頁職缺資料？完整操作指南]]> https://rpaitw.com//article/2c3e861b-7579-8029-a467-cc476f66be4f https://rpaitw.com//article/2c3e861b-7579-8029-a467-cc476f66be4f Thu, 27 Nov 2025 00:00:00 GMT

前言

在之前的教學中，我們已經學會如何運用 Power Automate Desktop 處理資料與自動化流程，這篇文章，RPAI 數位優化器將更進一步，手把手示範一個最常見也最實用的應用情境 - 網站爬蟲：
  • 使用 Power Automate Desktop 自動搜尋職缺
  • 自動爬取 104 的職缺列表資料
  • 最重要的是：教你如何設定多頁爬取進階器
讓 PAD 不只單純操作網頁，而是能完整收集多頁資訊的資料蒐集小幫手！
💡
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為甚麼透過 Power Automate Desktop 可以網頁爬蟲？

Power Automate Desktop 雖然不是傳統 Web Scraping 工具，但它具備以下四種能力，讓它完全能勝任中階的爬蟲任務：
能力
說明
在爬 104 的用途
網頁自動化
可自動點擊、輸入、捲動、瀏覽
自動輸入搜尋關鍵字、點擊下一頁
網頁資料抽取
自動辨識清單與表格，轉成 DataTable
抽出職缺名稱、公司、薪資、地點等
流程控制
決定何時停、何時換頁、何時結束
實作跨頁進階器
輸出管道
寫入 Excel / CSV / Power BI
生成可用的分析報表
換句話說，只要你看得懂網頁，Power Automate Desktop 就能幫你「把那些重複又花時間的網站操作全部自動化」。

三步驟，實際建立「104 職缺爬蟲」自動化流程

以下示範搜尋「資料分析師」的職缺，並爬取所有頁面的職缺清單。

Step 1：手動進入 104 資料分析師職缺頁面並啟動新的瀏覽器功能

先手動進入至 104 的資料分析師職缺頁面後，使用啟動新的 Microsoft Edge 功能，並將 104 網頁的 URL 填入至索引標籤。
後續 Power Automate Desktop 便會自動跳轉到 104 指定頁面，完全不需要手動點，就可以針對該網頁進行操作，包含點擊、輸入文字以及資料抓取。
 
notion image
 
提醒：進入 104 資料分析師職缺頁面這部分也可以設定成自動化腳本，但本文著重在網頁資料的擷取，若不清楚同學可在底下留言讓我們知道!
 

Step ２：從 104 職缺列表抽取資料

當頁面開好後，我們可以用 Power Automate Desktop 的「從網頁擷取資料」工具來抓資料，這是 Power Automate Desktop 做爬蟲最強大的功能之一。
notion image
 
在你的畫面中，會看到：
  • 已偵測到 %Browser% 作為瀏覽器執行個體
  • 自由選擇擷取網站的哪個欄位，如：職缺名稱、公司、地點、薪資等
  • 全部都手動選取即可，不需額外撰寫程式
notion image
 
選取完成後，Power Automate Desktop 會自動抓取欄位內容，並將它們轉成 DataTable，後續可以作為變數，或匯入至 Excel 進行分析。
💡
不知道 Datatable 與 Excel 差異？歡迎參考這篇文章<Power Automate #24｜Excel 與資料表 | RPAI 數位優化器官網>
 

Step 3：設定進階功能「分頁」

如果今天有多頁資料要抓取怎麼辦？這是大多數初學者最常出現也最容易卡住的問題，但其實不用擔心，Power Automate Desktop　其實已經內建「進階設定」可以讓你：
  • 啟用跨頁爬取
  • 自動找到下一頁按鈕
  • 設定最多要抓幾筆資料
  • 控制擷取速度與穩定性

跨頁設定包含三個重點：

1️⃣ 在進階設定中，開啟「使用分頁」。
notion image
 
接著選取網頁的下一頁按鈕並設為頁面巡覽區，例如：
notion image
 
2️⃣ 設定最大要擷取的網頁數量
使用者可以自行設定要處理的網頁數目上限，以 3 為例的話就代表 Power Automate Desktop 查到第 4 頁時就會停下，不會繼續往後跑。
 
3️⃣ 額外設定單頁擷取延遲與處理方式
使用者可以進一步設定，像是逾時、儲存資料模式等，便可以處理更多種情境並直接匯入至Excel 進行後續處理。
notion image
 

完成成果：成功抓取多頁職缺資料！

Video preview
 
流程啟動後，PAD 會自動：
  • 開啟瀏覽器
  • 抽取第一頁資料
  • 點擊下一頁
  • 再抽取資料
  • 依照你設定的「最多 X 頁」進行
  • 最後全部資料匯入 Excel
這樣你就能得到一份職缺資料表，可以後續進一步執行薪資統計、熱門職缺分析或是人才市場趨勢報表，過程都完全不用手動複製貼上，完全不用寫程式，就能建立屬於你的資料蒐集流程，簡單做到爬蟲！
提醒：影片中第一列的廣告用語「推薦好公司」可以再另行資料處理刪除。

結語

透過這次的案例，大家可以更輕易地使用 PAD 自動化操作網站，包含：
  • 如何抽取清單型資料
  • 如何設定多頁進階器（Paginator）
  • 如何整併資料表並輸出 Excel
看似簡單的三件事，其實已經涵蓋了初階爬蟲 80% 的核心能力。
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學會了之後未來甚至也可以：
抓 YouTube 影片清單
抓蝦皮商品價格
抓新聞公司標題
抓台灣證交所資訊
所有重複的查詢，都能讓 Power Automate Desktop　自動做給你，並且不單單「只能抓一頁」而是能「一直抓下去直到最後一頁」，Power Automate Desktop 已經正式成為你工作上的自動化資料爬蟲工具！
💡
這些功能雖然簡單，卻是我們創造自動化流程的基石，
讓我們一起由簡單開始，成就不簡單！
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]]> <![CDATA[Power Automate #24｜Excel vs DataTable 完整比較指南]]> https://rpaitw.com//article/2b7e861b-7579-8035-b65f-d07b10d39475 https://rpaitw.com//article/2b7e861b-7579-8035-b65f-d07b10d39475 Thu, 27 Nov 2025 00:00:00 GMT

前言

在上一篇教學中，我們學會了如何使用 Power Automate Desktop 爬取 104 職缺資料，並將資料轉成 DataTable 或匯入 Excel。但你可能會好奇：
  • Excel 和 DataTable 到底有什麼不同？
  • 什麼時候該用 Excel？什麼時候該用 DataTable？
  • 兩者的優缺點分別是什麼？
這篇文章，RPAI 數位優化器將完整解析 Power Automate Desktop 中 Excel 與 DataTable 的核心差異，讓你在設計自動化流程時，能夠做出最適合的選擇！
💡
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Excel vs DataTable：核心差異一覽表

在開始深入探討之前，先用一張表格快速掌握兩者的主要差異：
比較項目
Excel
DataTable
操作對象
直接處理 Excel 檔案本身
處理記憶體中的變數
功能豐富度
功能較多，支援複雜操作
功能相對精簡
處理速度
較慢（需讀寫檔案）
較快（僅在記憶體中運算）
資料型態限制
較寬鬆，可混合不同型態
嚴格，同一欄位需一致型態
適用情境
需要儲存、分享、複雜處理
臨時運算、大量資料快速處理
上手難度
⭐⭐（較直覺）
⭐⭐⭐（需理解變數概念）

差異一：操作對象完全不同

當你使用 Power Automate Desktop 處理資料時，Excel 和 DataTable 最核心的差異在於「操作的對象」不同。
  • Excel 功能直接處理的是「Excel 檔案本身」
  • DataTable 功能處理的是「Power Automate Desktop 中的變數」
假設用戶要針對 Excel 資料進行篩選或排序，此時：
  • Excel 的運作方式 Power Automate Desktop 可以開啟指定的 Excel 檔案，「直接」對檔案內容進行排序、篩選，然後將變更儲存回檔案中。 整個流程和我們手動操作 Excel 的邏輯完全一樣，操作非常直覺，且結果可以直接儲存在檔案中，而且支援複雜的 Excel 功能如公式、圖表、格式設定。
      • notion image
  • DataTable 的運作方式 Power Automate Desktop 會在軟體中建立一個暫時的資料表變數，所有操作都在記憶體中完成，因此得先讀取自 Excel 工作表，將資料傳至 Power Automate Desktop 中，再進行後續的資料表排序篩選等處理。 處理完後，資料並不會自動儲存至 Excel 檔案，因此需要另外再進行寫入或匯出動作，才可以將篩選、排序結果呈現在 Excel 中，操作起來較不直覺，同時需要理解「變數」的概念。
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差異二：功能與限制的取捨

第二個重要差異在於「功能豐富度」與「處理速度」之間的取捨。
Excel 的優勢是功能非常完整，Power Automate Desktop 支援幾乎所有常見的 Excel 操作，包含基本操作（讀取、寫入、刪除、插入列/欄）、進階功能（篩選、排序、查詢、樞紐分析）、格式設定（字體、顏色、框線、凍結窗格）以及公式運算（VLOOKUP、SUMIF、IF 等）。
但與此同時，Excel 相關功能的速度會較慢，因為每次操作都需要與 Excel 應用程式互動，處理 1000 筆以上的資料時可能需要等待數秒甚至數分鐘，如果同時處理多個 Excel 檔案，效能會更加下降。
 
DataTable 則是追求速度與效率，功能相對精簡，主要包含基本操作（新增列、刪除列、更新列）、資料處理（篩選、排序、查詢）、資料轉換（合併、分割）。
雖然功能沒有 Excel 那麼豐富，但處理速度遠遠超過 Excel，如果資料量特別大，要處理數千至數萬筆的資料，就適合直接用 DataTable 相關功能先進行處理。
不過，DataTable 有一個需要特別注意的重要限制：同一欄位的資料型態必須一致！ 舉例來說，如果有個「薪資」欄位，其中混合了「50,000」（數值）和「面議」（文字），DataTable 就會出現錯誤，這個限制在處理爬蟲資料時尤其需要注意，因為網頁上的資料常常格式不一致。
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實戰建議：什麼時候該用哪一個？

建議使用 Excel 的情境：

✅ 初學者剛開始學習 PAD ✅ 需要保存資料供後續使用或分享 ✅ 資料量不大（1000 筆以內） ✅ 需要使用複雜的 Excel 功能（如公式、圖表） ✅ 最終輸出就是 Excel 報表
典型使用情境：
  • 每月自動生成銷售報表
  • 將多個 Excel 檔案合併成一個
  • 對現有 Excel 檔案進行格式調整

建議使用 DataTable 的情境：

✅ 處理大量資料（數千至數萬筆） ✅ 需要快速的資料運算和轉換 ✅ 資料只是中間處理步驟 ✅ 從網頁或 API 擷取資料後需要先清洗
典型使用情境：
  • 爬取網站資料後進行篩選和去重
  • 大量資料的快速比對和合併
  • 臨時性的資料分析和統計
💡
新手上路：從 Excel 開始吧！ 如果你是初學者，RPAI 數位優化器強烈建議從 Excel 開始學習，因為： 1. 操作更直覺：就像手動操作 Excel 一樣，容易理解
2. 功能更完整：基本的篩選、查詢、排序都支援
3. 容易除錯：可以直接打開 Excel 檔案查看結果
4. 學習曲線平緩：不需要先理解「變數」、「資料型態」等程式概念
 

結語

透過這篇文章，我們完整比較了 Power Automate Desktop 中 Excel 與 DataTable 的差異：
  • 操作對象不同：Excel 處理檔案，DataTable 處理記憶體變數
  • 功能與速度的取捨：Excel 功能多但較慢，DataTable 速度快但有型態限制
  • 建議從 Excel 開始：操作直覺，功能完整，適合初學者
但請大家記住：沒有絕對的好壞，只有適不適合！
在實際應用中，善用兩者的優勢，將 DataTable 的速度與 Excel 的功能結合起來，就能打造出既快速又強大的自動化流程。
 
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這些功能雖然簡單，卻是我們創造自動化流程的基石，
讓我們一起由簡單開始，成就不簡單！
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