劉基欽Consulting預約諮詢

2026 對外合作版

AI 教育訓練課程型錄

8 門企業級 AI 課程，統一 6 小時標準模組。 涵蓋通用入門 × 角色專屬 × 數據決策 × 進階應用，提供合作管顧與企業客戶於選課、配課階段作為決策參考。

資料基準日｜2026 年 4 月（如需最新版請聯繫確認）

Course Matrix

課程一覽矩陣

8 門課程皆為 6 小時標準模組。可依「對象」與「工具」快速篩選。

編號類別課程名稱時數主要工具建議對象
C1通用入門運用 AI 提升工作效率（通用版）6 小時ChatGPT、NotebookLM、Gemini不限部門與工作年資
C2通用入門運用 AI 提升工作效率（Gemini 主軸版）6 小時Gemini、NotebookLM、Canva、Nano Banana、Gem / New Gem已採用 Google Workspace 之企業、公司 AI Policy 以 Gemini 為主
C3角色專屬運用 AI 提升人資工作效率6 小時ChatGPT（可使用手機或電腦）人資（HR）職能工作者，不限年資
C4角色專屬運用 AI 提升工作效率（業務篇）6 小時ChatGPT、Felo AI、Gemini、Gem業務人員（不限產業、不限年資）
C5角色專屬AI 賦能的高效業務推動模式6 小時Gemini 為主處經理級業務主管、業務單位中高階主管
C6數據決策數據驅動決策力（Excel × AI 基礎版）6 小時ChatGPT + Excel（若不允許 ChatGPT，可改用 Copilot）需處理數據、報表之執行層工作者（財會、業務助理、行銷、營運）
C7數據決策AI 數據驅動決策力（決策深化版）6 小時ChatGPT + Excel（若不允許 ChatGPT，可改用 Copilot）決策者、部門主管、需從問題定義到決策落地之中高階工作者
C8進階應用打造你的 AI 助手：機器人設計與多元工具整合應用6 小時Gem（Gemini）、Google Opal、Deep Research、Canva、Nano Banana已有 AI 提問基礎、想進一步打造自動化工作流之工作者

Selection Guide

選課建議導引

依常見企業情境提供配課建議，實際內容可於課前對焦會議客製調整。

  1. 情境 A

    企業首次導入 AI，希望全員共同啟動

    • C1【運用 AI 提升工作效率（通用版）】，適合跨部門全員共訓。
    • 若公司 AI Policy 以 Gemini 為主：改選 C2【運用 AI 提升工作效率（Gemini 主軸版）】。

  2. 情境 B

    特定部門希望深度賦能（HR／業務）

    • HR：C3【運用 AI 提升人資工作效率】，聚焦「選、育、用、留」四大應用場景。
    • 業務人員：C4【運用 AI 提升工作效率（業務篇）】。
    • 業務主管：C5【AI 賦能的高效業務推動模式】，聚焦管理層職責。

  3. 情境 C

    決策者、主管希望強化數據分析與決策品質

    • 執行層：C6【數據驅動決策力（Excel × AI 基礎版）】，聚焦數據工作流。
    • 決策層：C7【AI 數據驅動決策力（決策深化版）】，聚焦問題定義與決策溝通。
    • 建議兩門可組合為年度數據營（共 12 hr），先 C6 後 C7。

  4. 情境 D

    已上過基礎課，希望打造自動化工作流

    • C8【打造你的 AI 助手】，學員帶走可重複使用的 AI 助手作品。
    • 可作為 C1 或 C2 的進階延伸課程，建議相隔 4-8 週後開課。

  5. 情境 E

    全年度配課規劃（6 hr × 4 季）

    • Q1：C1 或 C2（全員共訓，建立共通語言）。
    • Q2：C3 / C4 / C5（依部門別深化應用）。
    • Q3：C6 或 C7（數據決策能力建置）。
    • Q4：C8（進階打造自動化助手，收斂為可重複使用資產）。

Operation Model

課程通用運作模式

所有 AI 課程皆採三階段運作：課前對焦 → 課程講授 → 課後資產。

  • 01三階段：課前對焦（電訪／面訪 0.5 小時）→ 課程講授 6 小時 → 課後複習。
  • 02課中使用免費版 AI 工具即可操作（若公司禁用特定工具，可改以 Copilot／公司許可工具替代）。
  • 03成立臨時 LINE／Teams／Webex 社群，即時分享指令與問答。
  • 04學員完課後獲得講師編寫的最新版《AI 智能工作術》電子檔。

Course Details

各課程詳情

依序包含：基本資訊、學習成果、課程大綱（序次／單元主題／教學重點／時數）、教學方法。

C1

運用 AI 提升工作效率（通用版）

通用入門6 小時
建議對象
不限部門與工作年資
主要工具
ChatGPT、NotebookLM、Gemini
適用情境
初次導入 AI 的全員培訓、跨部門共通訓練。

學習成果

建立全員共通的 AI 工作語言與提問能力，並掌握 ChatGPT、NotebookLM、Gemini 三項核心工具的分工情境。

  • 說出生成式 AI 的發展趨勢與使用風險，建立正確的職場 AI 觀念
  • 運用五要素提問架構撰寫高品質 Prompt
  • 運用 ChatGPT 專案功能、Canvas 撰寫報告
  • 運用 NotebookLM 進行知識管理與跨文件分析
  • 運用 Gemini 深度研究、圖像生成與 Gem 專屬助手設計
課程大綱 （點擊展開）
序次單元主題教學重點時數
一、生成式 AI 導論0.5 hr
1-1生成式 AI 發展趨勢與職場應用AI 技術演進、典型應用案例、職場思維原則。0.3
1-2AI 安全使用與幻覺風險資料識別化、AI 幻覺辨識與降低策略。0.2
二、提問工程核心1 hr
2-1ChatGPT 常見應用面向跨職能應用案例、指令探索與演練。0.3
2-2五要素提問架構角色扮演 + 工具設定 + 目的 + 輸出 + 參考資料。0.4
2-3四大提問策略綜合演練，提升 AI 回應精準度。0.3
三、ChatGPT 多元功能實戰1.5 hr
3-1專案功能與記憶管理專案記憶設置、特定指令設計、參考檔案放置。0.5
3-2Canvas 撰寫報告與程式小助手長文件協作、程式碼輔助撰寫演練。0.5
3-3指令優化與自動化流程重複性工作的指令模組化設計。0.5
四、NotebookLM 知識管理1 hr
4-1特定主題內容搜集與摘要資料匯入、重點彙總、自動產生摘要。0.5
4-2跨文件彙總、分析與引用多來源資料整合與引用溯源。0.5
五、Gemini 進階工作術1.8 hr
5-1深度研究與資訊圖表製作Gemini Deep Research、資訊圖表輸出。0.6
5-2Nano Banana 圖片生成圖片提示詞設計、商用場景應用。0.6
5-3Gem 專屬助手設計角色、任務、指令的打造與驗收。0.6
六、綜合演練與回顧0.2 hr
6-1學員實作成果分享與行動承諾回顧學習重點、制定課後行動清單。0.2
合計　Total6 hr

教學方法

講授法、案例分析、個人演練、問答法；全程搭配實機演練與 LINE 社群指令分享。

C2

運用 AI 提升工作效率（Gemini 主軸版）

通用入門6 小時
建議對象
已採用 Google Workspace 之企業、公司 AI Policy 以 Gemini 為主
主要工具
Gemini、NotebookLM、Canva、Nano Banana、Gem / New Gem
適用情境
Google 生態系客戶、重視資訊安全政策之企業（可客製產業 Prompt 懶人包）。

學習成果

以 Gemini 為主軸建立提示詞工程能力，並擴充至圖像生成、資訊圖表與自動化助手設計。

  • 說出生成式 AI 發展趨勢及因應策略，並辨識 AI 生成內容的正確性
  • 掌握提示詞工程五要素，並產出《企業專屬 Prompt 懶人包》
  • 運用 Gemini 結合 NotebookLM 進行深度研究與資訊圖表製作
  • 運用 Canva、Nano Banana 生成圖片與數位小工具
  • 設計專屬 Gem / New Gem 助手與自動化工作流
課程大綱 （點擊展開）
序次單元主題教學重點時數
一、生成式 AI 簡介0.4 hr
1-1發展趨勢與安全使用AI 發展趨勢、安全原則、因應策略。0.2
1-2AI 幻覺與訊息正確性辨識幻覺降低策略，產出檢核表。0.2
二、提示詞工程應用1 hr
2-1Gemini 應用面向探索通用型 AI 提示詞原理，以 Gemini 為演練工具。0.3
2-2提示詞五要素架構與策略角色扮演 + 工具 + 目的 + 輸出 + 參考資料。0.4
2-3企業專屬 Prompt 懶人包設計針對企業場景產出可複用的 Prompt 模組。0.3
三、Gemini × NotebookLM 深度研究1.5 hr
3-1Gemini 深度研究功能應用多輪研究、資料溯源、報告產出。0.5
3-2NBLM 知識庫建置與摘要企業內部文件智慧化應用。0.5
3-3資訊圖表與報告產出視覺化呈現、快速報告製作。0.5
四、視覺與圖像生成1.2 hr
4-1Canva 結合 Gemini 生成數位小工具行銷素材、簡報模板快速設計。0.4
4-2Nano Banana 模型圖片生成圖片提示詞設計與商用場景應用。0.4
4-3圖片提示詞演練與優化綜合演練，產出高品質視覺素材。0.4
五、Gem 專屬助手設計1.6 hr
5-1Gem 概念與設計思路角色、任務、指令的設計邏輯。0.4
5-2New Gem 自動化工作流多步驟任務串接、觸發條件設計。0.6
5-3學員實作：企業專屬 Gem針對使用者所指定的任務進行設計與交付。0.6
六、綜合應用與回顧0.3 hr
6-1交付成果與後續應用懶人包、Gem 助手交付；課後延伸建議。0.3
合計　Total6 hr

教學方法

講授法、案例分析、個人演練；產出企業專屬 Prompt 懶人包與 Gem 助手。

C3

運用 AI 提升人資工作效率

角色專屬6 小時
建議對象
人資（HR）職能工作者，不限年資
主要工具
ChatGPT（可使用手機或電腦）
適用情境
HR 部門培訓、HR 社群深度工作坊、企業人資賦能專班。

學習成果

聚焦 HR「選、育、用、留」核心業務，將 AI 提問技巧直接對應招募、訓練、績效、員工關係等實務場景。

  • 說出生成式 AI 在 HR 領域的發展趨勢與應用地圖
  • 運用五要素提問架構處理 HR 文書、面談、評量場景
  • 將 AI 運用於「選」人才招募與篩選
  • 將 AI 運用於「育」員工訓練與發展
  • 將 AI 運用於「用 × 留」績效管理與員工關係
課程大綱 （點擊展開）
序次單元主題教學重點時數
一、生成式 AI 導論0.3 hr
1-1AI 簡介與職場思維原則生成式 AI 發展趨勢、HR 因應策略。0.15
1-2資料識別化原則與安全使用HR 敏感資料處理、合規原則。0.15
二、ChatGPT 提問核心技巧0.7 hr
2-1ChatGPT 常見功能與 HR 應用面向HR 情境應用地圖。0.3
2-2五要素提問架構與策略演練角色扮演 + 工具 + 目的 + 輸出 + 參考資料。0.4
三、「選」人才招募與篩選1.5 hr
3-1招聘文案與職務描述生成吸引力文案、EVP 傳達、JD 產出。0.5
3-2履歷篩選 Gem 助手設計履歷初篩小助手、自動化職位描述比對。0.5
3-3面試題目設計與評估表產出結構化面試題庫、評分標準產出。0.5
四、「育」員工訓練與發展1.3 hr
4-1IDP 個人發展計畫生成個別化發展路徑、目標設定與追蹤。0.5
4-2訓練教材與案例設計課程大綱、案例故事、演練題產出。0.5
4-3學習評量與回饋分析測驗題目產出、學員回饋文本分析。0.3
五、「用 × 留」績效與員工關係1.7 hr
5-1績效面談話術與改善計畫困難對話、改善計畫（PIP）擬定。0.6
5-2員工意見分析與情緒辨識員工調查文本分析、留任風險辨識。0.6
5-3HR 常用信件與公告撰寫公告、通知、離職面談信件草稿產出。0.5
六、HR AI 導入行動計畫0.5 hr
6-1綜合演練與導入藍圖HR 部門 AI 導入優先序與 30-60-90 行動計畫。0.5
合計　Total6 hr

教學方法

講授法、個人演練、案例分析；手機或電腦皆可上課；產出：HR AI 應用地圖、個人 Prompt 懶人包。

C4

運用 AI 提升工作效率（業務篇）

角色專屬6 小時
建議對象
業務人員（不限產業、不限年資）
主要工具
ChatGPT、Felo AI、Gemini、Gem
適用情境
B2B／B2C 業務團隊賦能培訓、業務季度訓練。

學習成果

以 Input-Process-Output 工作流為主軸，將業務拜訪前準備、客戶溝通、成交後跟催等場景對應 AI 工具。

  • 運用 ChatGPT 提問技巧處理業務日常文書
  • 運用 Felo AI、Gemini、Gem 三工具建立業務情報鏈
  • 運用 AI 完成拜訪前準備、提案製作、跟催信件
  • 運用 ChatGPT × Excel 處理客戶資料與業務報表
課程大綱 （點擊展開）
序次單元主題教學重點時數
一、業務 AI 工作流概論0.5 hr
1-1AI 在業務場景的定位業務流程痛點對應 AI 工具地圖。0.2
1-2Input-Process-Output 工作流架構以 I-P-O 拆解業務 AI 工作流。0.3
二、ChatGPT 核心提問技巧0.8 hr
2-1ChatGPT 常見應用面向業務相關應用案例與指令探索。0.3
2-2五要素提問架構角色扮演 + 工具 + 目的 + 輸出 + 參考資料。0.3
2-3提問四策略演練綜合演練，精準產出業務素材。0.2
三、業務常用 AI 工具運用2 hr
3-1Felo AI 客戶與市場搜尋打造專屬 Search Agent、情報整理。0.7
3-2Gemini 深度研究與競品分析競品動向、市場報告、資訊圖表產出。0.7
3-3Gem 客戶資料小祕書設計專屬業務助手（客戶檔案、跟催記錄）。0.6
四、業務場景應用實戰2 hr
4-1拜訪前準備與客戶背景分析快速掃描客戶動態、關鍵議題。0.6
4-2提案簡報與客製化話術客戶痛點對應簡報內容、話術生成。0.7
4-3成交後跟催信件與 CRM 資料處理跟催信件範本、CRM 文字欄位整理。0.7
五、Excel × AI 報表處理0.5 hr
5-1ChatGPT 結合 Excel 處理客戶資料客戶分群、報表加工、KPI 計算。0.5
六、綜合演練與回顧0.2 hr
6-1業務團隊落地行動回顧學習重點、週行動清單。0.2
合計　Total6 hr

教學方法

講授法、個人演練、案例分析；以手機或筆電皆可上課，業務外出也能持續使用。

C5

AI 賦能的高效業務推動模式

角色專屬6 小時
建議對象
處經理級業務主管、業務單位中高階主管
主要工具
Gemini 為主
適用情境
業務主管年度策略營、業務單位管理層賦能、人才招募旺季前主管培訓。

學習成果

以業務主管管理職責為主軸（策略、團隊、客戶、人才），將 AI 導入至主管日常管理循環。

  • 說出 Gemini 可應用於業務管理之處與提問方式
  • 運用 AI 執行市場分析、業務策略規劃
  • 運用 AI 輔助業務團隊訓練與成長
  • 運用 AI 輔助客戶經營、關係管理與人才招募
課程大綱 （點擊展開）
序次單元主題教學重點時數
一、AI 賦能業務主管概論0.5 hr
1-1業務主管管理挑戰與 AI 機會主管工作類型與 AI 可介入之處。0.2
1-2Gemini 應用面向與提問原則主管視角提問框架。0.3
二、策略規劃與市場分析1.5 hr
2-1SMART 目標設定與策略規劃Gemini 協作業務目標設定。0.5
2-2市場分析與競品情報整理多源資料整合、洞察萃取。0.5
2-3年度業務計畫生成OGSM／OKR 框架協作產出。0.5
三、團隊訓練與輔導1.5 hr
3-1Gemini Live 輔助銷售話術演練情境模擬、話術優化。0.5
3-2個別化訓練教材設計針對不同業務成熟度設計教材。0.5
3-3業務績效面談指引產出回饋話術、改善計畫、發展路徑。0.5
四、客戶經營與關係管理1 hr
4-1AI 分析客群細分與差異化策略客群分群、差異化經營。0.5
4-2關鍵客戶健檢與關係經營KA 客戶健檢、風險辨識。0.5
五、人才招募與組織發展1.3 hr
5-1AI 協助增員文案與招募招募文案、JD 設計。0.4
5-2業務人才評量表設計勝任力評量、面試結構化題庫。0.4
5-3Nano Gem 打造招募小助手自動化初篩、面試安排。0.5
六、主管行動計畫與回顧0.2 hr
6-1主管導入 AI 的 30-60-90 行動計畫制定可落地的管理導入計畫。0.2
合計　Total6 hr

教學方法

講授法、問答法、案例分享、個人演練；以主管情境為設計起點。

C6

數據驅動決策力（Excel × AI 基礎版）

數據決策6 小時
建議對象
需處理數據、報表之執行層工作者（財會、業務助理、行銷、營運）
主要工具
ChatGPT + Excel（若不允許 ChatGPT，可改用 Copilot）
適用情境
全員數據力培訓、部門數據處理標準化、Excel 進階進修班。

學習成果

以「收集 → 分析 → 解讀」三段式建立數據工作流，讓 Excel 與 ChatGPT 協作成為日常習慣。

  • 透過 Excel 與 ChatGPT 收集並整理數據
  • 運用 Excel 進行數據分析，提取有價值的資訊
  • 使用 ChatGPT 輔助數據分析與解讀，強化決策能力
  • 協助公司內部建立數據工作流與文化
課程大綱 （點擊展開）
序次單元主題教學重點時數
一、數據決策概論0.3 hr
1-1企業決策與數據的關聯性為何需要數據驅動、常見誤區。0.15
1-2Excel × ChatGPT 工作流介紹工具分工與三段式流程。0.15
二、資料收集與整理1.5 hr
2-1內外部數據來源辨識ERP、CRM、市場報告、開放數據。0.5
2-2Excel 清理技巧重複值處理、缺失值、格式轉換。0.5
2-3ChatGPT 協助數據整理以提示詞加速清理與格式轉換。0.5
三、數據分析實戰2 hr
3-1Excel 樞紐分析應用切片器、交叉分析、快速計算。0.7
3-2函數與公式運用VLOOKUP、XLOOKUP、IF 組合、SUMIFS。0.7
3-3ChatGPT 輔助數據分析提示詞生成公式、分析方向建議。0.6
四、資料解讀與洞察1.7 hr
4-1ChatGPT 萃取洞察與決策建議從數據產出可執行建議。0.6
4-2視覺化報告呈現圖表選用、故事線設計。0.6
4-3決策紀律與風險辨識假設驗證、風險點掃描。0.5
五、結論與數據文化0.5 hr
5-1企業建立數據文化的做法部門數據工作流標準化建議。0.5
合計　Total6 hr

教學方法

講授法、案例分析、練習教學法、小組討論；學員需準備筆電上課。

C7

AI 數據驅動決策力（決策深化版）

數據決策6 小時
建議對象
決策者、部門主管、需從問題定義到決策落地之中高階工作者
主要工具
ChatGPT + Excel（若不允許 ChatGPT，可改用 Copilot）
適用情境
中階主管培訓、年度策略營、決策品質強化專班。

學習成果

在基礎版之上加入「問題定義」與「決策落地」，建立完整的 PDCA 決策循環。

  • 將模糊的業務問題轉化為可量化、可分析的問題
  • 運用 Excel 與 ChatGPT 執行深度數據分析
  • 從數據中萃取洞察，產出可行的決策建議
  • 將決策建議轉化為高階主管可讀的報告
課程大綱 （點擊展開）
序次單元主題教學重點時數
一、AI 協作決策概論0.4 hr
1-1ChatGPT 常見功能與決策應用決策者視角的 AI 應用地圖。0.2
1-2降低 AI 幻覺的關鍵做法資料佐證、交叉驗證、引用溯源。0.2
二、問題定義與假設1 hr
2-1模糊問題轉化為可分析問題MECE、問題樹、5 Whys。0.5
2-2假設樹與決策架構設計決策變數、假設驗證路徑。0.5
三、數據收集與整理進階1.2 hr
3-1多元數據來源整合內外部、結構化／非結構化資料。0.4
3-2Excel × ChatGPT 自動化整理自動化流程設計與標準化。0.4
3-3資料品質檢核異常值辨識、資料偏差檢查。0.4
四、深度數據分析1.6 hr
4-1統計方法與趨勢辨識均值、分佈、相關性、時間序列。0.5
4-2小組討論：真實案例分析帶入公司實際案例進行小組分析。0.6
4-3ChatGPT 進階分析應用Code Interpreter、進階提示詞。0.5
五、決策落地與溝通1.5 hr
5-1ChatGPT 萃取洞察與決策建議從分析結果到可執行行動。0.5
5-2高階主管報告撰寫一頁摘要、BLUF 架構、關鍵圖表。0.5
5-3決策風險評估與 Plan B風險矩陣、應變方案設計。0.5
六、結論與回顧0.3 hr
6-1企業決策文化與紀律決策 SOP、事後檢討機制。0.3
合計　Total6 hr

教學方法

講授法、案例分析、小組討論、練習教學法；學員需準備筆電上課，建議帶入公司實際決策案例。

C8

打造你的 AI 助手：機器人設計與多元工具整合應用

進階應用6 小時
建議對象
已有 AI 提問基礎、想進一步打造自動化工作流之工作者
主要工具
Gem（Gemini）、Google Opal、Deep Research、Canva、Nano Banana
適用情境
已上過基礎 AI 課程的進階班、IT／R&D／知識工作者專班、有自動化需求之企業。

學習成果

從「會用 AI」進階到「打造 AI 助手」，建立可重複使用、可分享、可自動化的 AI 應用資產。

  • 辨識並說明不同類型 AI 機器人的特性與適用情境
  • 運用提示詞設計原則，撰寫結構清楚且有效的 Prompt
  • 獨立使用 Gem 設計具備明確角色與任務的 AI 助手
  • 整合至少一項以上 AI 工具，擴充 AI 機器人能力
  • 運用 Google Opal（New Gem）設計自動化流程
課程大綱 （點擊展開）
序次單元主題教學重點時數
一、AI 機器人概論0.5 hr
1-1常見 AI 機器人種類與功能定位通用型、知識型、流程型機器人分類。0.3
1-2適用情境判斷與選型指南以任務屬性選擇合適工具。0.2
二、提示詞設計核心0.8 hr
2-1提示詞的基本結構與設計邏輯五要素架構、層級化設計。0.4
2-2常見錯誤與優化技巧提升回應品質與穩定度。0.4
三、Gem 專屬助手設計1.5 hr
3-1Gem 概念與設計思路角色、任務、指令的設計邏輯。0.4
3-2角色設定、任務設計、指令撰寫結構化設計方法論。0.6
3-3實作：學員專屬 Gem針對個人工作任務打造專屬助手。0.5
四、多元 AI 工具整合2.5 hr
4-1整合 Deep Research 設計機器人研究型機器人、多輪查詢。0.7
4-2Canva 生成視覺工具整合設計型機器人、視覺素材。0.6
4-3Nano Banana 圖像生成整合圖像產出流程自動化。0.6
4-4綜合應用：多工具助手打造跨工具串接、完整工作流。0.6
五、Google Opal 自動化流程0.5 hr
5-1Opal 操作介面與自動化設計New Gem 自動化工作流設計。0.5
六、綜合驗收與回顧0.2 hr
6-1學員作品展示與後續延伸作品驗收、課後延伸學習建議。0.2
合計　Total6 hr

教學方法

講授法、案例分析、個人演練；學員帶走可直接使用的 AI 助手作品。

Why 劉老師

三大教學特色

  • 觀念說明 × 範例解釋 × 學員實際演練貫穿全程，確保完整吸收與理解。
  • 多元教學方法穿插：講授、案例說明、問答法等，課程呈現多元變化。
  • 撲克牌隨機點數加總競賽機制，大幅提升學習團隊動力與課堂氣氛。

Learner Assets

課程結束後的學員資產

  • 講師編寫的最新版《AI 智能工作術》電子檔（開課前一週更新至最新版）。
  • 課堂中產出的企業專屬 Prompt 懶人包（視課程而定）。
  • 課堂中打造的 Gem／GPT 助手作品（視課程而定）。

Next Steps

後續合作方式

  1. 01Step 1：選定感興趣的課程（可參考【課程一覽矩陣】與【選課建議導引】）。
  2. 02Step 2：提供學員背景、辦課緣由與期望（用於客製化課程內容）。
  3. 03Step 3：安排 0.5 小時課前對焦會議（電訪或面訪）。
  4. 04Step 4：確認最終課綱、時間、場地與報價。
  5. 05Step 5：開課前一週提供最新版講義；開課當日執行。

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