資料收集
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導入生成式 AI 的終極價值，不在於單次效率提升，而是跨越「資料收集」的模糊與摩擦力，打造長期「可累積的資產」。過去，繁雜的表單設計與後端清洗工作，往往扼殺了我們建立資料庫的企圖。現在，透過 AI 處理後端苦工，專家得以將精力回歸前端的流程設計與互動，將每一次的決策軌跡轉化為組織的實質資產。
本文分享如何運用 Python 爬蟲技術打造穩定高效的資料收集系統，協助企業自動化蒐集市場與競品資訊，降低人力成本並提升決策效率。透過實際應用場景與案例說明，帶你了解爬蟲在商業環境中的實務價值，並探索如何運用技術為企業創造真正的競爭優勢。
前言
還記得以前要爬取網站資料，需要學 Python、寫一堆程式碼嗎？
現在，只要用中文跟 Claude 說話，它就能幫你完成所有事情！
今天我要分享一個讓我驚艷的功能：Claude Desktop 現在可以直接操控你的 MacBook 了！
2025年4月1日，維基媒體基金會揭露，AI產業已嚴重干擾其網站的正常運作。該基金會表示自2024年1月以來，由於OpenAI、Meta、Anthropic等企業派出網路爬蟲蒐集維基百科的文本與維基共享資源上1億4400萬個多媒體檔案，導致多媒體內容的下載流量增加了50％。
1. 不了解「清楚段落」的定義：
- 很多學生在寫作時，會把自己腦中想的內容隨意寫下，沒有依據，也沒特別去思考每個段落應該表達什麼樣的資訊。事實上，一個段落要有清晰的主旨，並且支持該主旨的資料或文獻作為依據。沒有這些根據的段落，往往會顯得空洞，讓讀者感到迷惑，無法產生說服力。
2.
隨著人工智慧的迅速發展，ChatGPT 成為了許多碩博士生撰寫論文、解決研究問題的重要工具。然而，日本作者伊藤羊一與尾原和啟在2024年出版的《努力革命：ラクをするから成果が出る！アフターGPTの成長術》一書中提到，GPT 不僅可以提供「智慧」、「經驗」與「品味」，還能幫助我們內化這些資源，讓研究過
在進行職涯轉換的談話中，我收集了一些資訊
離職的原因其實蠻多種的，
有未來發展的/年終不好/我看誰誰不爽/他做的跟狗*樣還比我錢多
因為負債所以需要更多的薪水，我看不到在公司的未來
另外也發現了在公司待得越久3-5年左右，通常是有關【發展】的課題
而3年以下的通常是工作貢獻沒有達到肯定，
付費限定
這篇文章試著整理一些近期觀察到的，關於顧客資料平台 (Customer Data Platform，CDP)，以及企業資料基礎建設的相關趨勢和發展。
連載了一年多，《俄烏戰漫畫筆記》的實體刊物終於出版啦～！
32頁A5尺寸，全彩四格漫畫本
從戰場奇觀到社會現象、從現代軍武到百年傳統、俄烏戰爭觀察心得四格漫，普遍級內容可輕鬆閱讀～！
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無法參加活動的朋友，現在還有機會翻到實體書喔！
