RPA
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本篇文章為 RPA 程式思維系列的最終篇，旨在提供讀者在規劃、開發 RPA 流程及未來維護上的實用建議。幫助使用者更順利地將程式思維應用於 RPA 開發，並持續學習與成長。
本文詳細介紹如何在 Power Automate 中實現自動化流程的模組化。從創建子流程的步驟、全域與區域變數的區別與應用，到如何有效地調用子流程並管理變數傳遞，提供實用的技巧與建議，幫助使用者優化流程設計，降低錯誤風險，提升開發效率。
本文深入探討RPA（機器人流程自動化）中的「模組化」概念，強調其對於程式碼管理、重複邏輯提取以及日後維護的重要性。作者透過Power Automate案例分享，將流程拆解為多個子流程，闡述模組化如何提升除錯效率、協作可能以及變數管理清晰度。並說明好的模組化設計應具備隨時抽換、升級的彈性。
本文詳細介紹如何在 UiPath Studio 中整合 Python 腳本，克服 RPA 在資料處理上的侷限。看完後你會完成 Python 擴充套件的安裝、Python Scope 等關鍵設定，並提供範例和實際操作。學會讓 UiPath 和 Python 協同工作，提升 RPA 流程的處理效率與彈性
本篇文章詳述 Uipath 如何與 Github 整合，解決 Uipath Orchestrator 無法記錄程式碼變更差異的問題。教學內容涵蓋兩種主要情境：從 Github專案至本地，以及本地專案初始化後推送到 Github。透過本文，開發者能有效管理 Uipath 專案的版本紀錄。
在 RPA 自動化流程中，處理非結構化數據是常見挑戰。本文將深入探討正規表達式（Regex）的語法，包括字元、量詞、定位和群組邏輯，提供實際範例，幫助您更有效地提取和清洗數據，大幅提升 RPA 專案的效率與精準度。
本文探討程式開發中常見的錯誤處理方式，從傳統的「遇錯即停」到更靈活的「可控失敗」。以Power Automate為例，介紹了其內建的錯誤處理機制，如重試原則、所有錯誤設定，例如將無法轉換的文字視為0並移至下一個動作。重點強調錯誤處理的目標不是忽略錯誤，而是讓流程跑完後集中處理「可控失敗」
繼上一篇介紹API文章承諾要有一篇實際操作API的實戰篇讓大家可以更了解怎麼樣在實際流程中加上API
本文教學如何運用RPA（Power Automate）結合Gemini API，建立一個簡易版的AI Agent，利用臺銀匯率資料，比較今日與昨日數值進行初階分析，產出漲幅超過1%的分析報告。
API是什麼？
本文將從 RPA 使用者熟悉的情境出發，介紹 API 是什麼、為什麼在自動化流程中需要 API，以及 API 與 UI 操作在流程設計上的差異。透過實際例子說明 Request、Response、JSON 與認證的基本概念，幫助 RPA 使用者理解 API 概念。
RPA自動化流程中，資料格式轉換是不可或缺的前置步驟。本文將探討為何需要轉換資料格式、常見資料格式有哪些，並透過實際場景說明轉換的必要性，輔以兩種轉換思維模式與常用工具，協助使用者優化RPA流程，確保數據一致性與處理準確性。
