IT 日常裡的 AI：加速職場生產力 (AI for Everyday It: Accelerate Workplace Productivity)
Chrissy LeMaire , Brandon Abshire 著 林班侯 譯
- 出版商: 碁峰資訊 參展書2書75折
- 出版日期: 2026-10-30
- 定價: $750
- 售價: 7.9 折 $592
- 語言: 繁體中文
- 頁數: 440
- ISBN: 6264254053
- ISBN-13: 9786264254052
- 此書翻譯自: AI for Everyday It: Accelerate Workplace Productivity (Paperback)
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商品描述
來自專家與真實讀者的好評★★★★★
「把強大的 AI 策略用作 IT 專業人員的引擎增壓器。使用這些技巧，與我分享你得以晉升喜悅！」
——Jeffrey Snover，PowerShell 原創人與傑出的 Google 工程師
「無論你在 IT 領域扮演何種角色，本書都給了你實質所需。」
——Vitaly Bragilevsky，JetBrains
「沒有廢話，不可或缺的實用指南。」
——Nathan Lands，Lore.com 創辦人與「The Next Wave」播客主持人
「針對 IT 專業人員的現實策略與動手做的解決方案。非讀不可！」
——Neha Shetty，Amazon
「本書出色地介紹 AI 如何提升生產力並強化專業技能，從基本 IT 任務到深入的專業領域，涵蓋相當全面。」
——Red，Manning 讀者
「聚焦 IT 團隊日常面臨的場景，而非誇張或抽象的討論。推薦給想以實際可行的方式應用 AI，又不想陷入理論泥沼的 IT 專業人士。」
—— Neha，Goodreads 讀者
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用 AI 放大你的 IT 專業力
ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot 早已進入職場，但面對複雜的 IT 工作，只會下 Prompt 還不夠。
AI 可以產生答案，卻不知道你的系統環境、業務需求與真正想解決的問題；它能快速產生程式碼，卻仍需要專業人士判斷什麼才是正確、安全且可行的做法。
《IT日常裡的AI》從 IT 專業人士的真實工作出發，帶你結合自身專業，定義問題、設定需求與界線、引導 AI，讓它真正成為放大專業能力的工具。
兩位擁有數十年 IT 實務經驗的作者，從親身實驗與工作案例中，整理出務實的 AI 協作方法。從 AI 基礎、提示工程與「問題建構」開始，一路進入文件處理、職場溝通、技術支援、系統與資料庫管理、程式開發、DevOps，再延伸至危機處理、團隊管理與職涯發展。你將看到 AI 如何真正進入 IT 人的工作現場：
• 從大量日誌中尋找異常，分析問題根源
• 撰寫與修改腳本、程式碼及技術文件
• 輔助系統維運、資料庫管理與 DevOps 工作
• 規劃災難復原，協助處理事故與危機
• 將帶有指責的事後報告轉化為聚焦問題解決的專業文件
• 整理績效回饋、技能缺口與團隊發展計畫
• 運用 AI 學習新技能、準備面試並規劃職涯
本書不盲目追逐最新的 AI 工具，而是聚焦於跨越不同 AI 服務仍然適用的核心知識與實務方法。
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您曾在日誌中曠日廢時地反覆翻找網路延遲問題的線索嗎？AI 幾秒鐘就能做到！
需要更新文件嗎？對 AI 而言是舉手之勞。
你要編寫命令稿、設計資料復原策略，還是評估網路設計？AI 都能處理！
——只要你知道如何使用它。
本書將向讀者精確展示，AI 如何轉換技術支援櫃台（support desk）營運、根本原因分析（root cause analysis）、災難復原計劃，甚至是在你怒火沖天到無法保持客氣時，幫你撰寫專業口吻的電子郵件！這份實用指南為所有 IT 專業人員提供了可以現學現賣的省時的技巧——從 Dev、DBA 到技術作家和產品經理無一例外。每個親身案例都以提示詞與問題建構策略加以說明，外加作者 Chrissy LeMaire 和 Brandon Abshire 的親身見聞與軼事。
內容包含
•文件處理與工作場合的溝通
•資料庫管理與開發
•DevOps 工程與 AI 驅動的應用程式
•人員管理與職涯規劃
無論你從事的是營運、開發、管理、還是資安工作，都能找到與自己工作直接相關的應用。
毋須任何 AI 經驗。
作者簡介
Chrissy LeMaire 擁有 Microsoft MVP 與 GitHub Star雙料頭銜，同時也是 dbatools的原創作者，以及《Learn dbatools in a Month of Lunches》一書的作者。
Brandon Abshire 已在IT領域打滾逾廿載，曾任職於財星500大企業中名列前茅的半導體與電信公司，以及多間美國頂尖醫療體系。
目錄大綱
【第一部分 AI簡介】
第1章 IT領域中的人工智慧
1.1 生成式AI改變了一切
1.2 顯而易見的問題
1.3 強化你的技能組合
1.4 生成式AI簡介
1.5 服務成本
1.6 在工作上負責地運用AI
1.7 我們是如何運用AI的
1.8 本章用過的提示詞
第2章 聊天機器人：任務與訣竅
2.1 聊天機器人與對話式AI
2.2 將文字轉成影像的AI模型
2.3 本章用過的提示詞
第3章 基本智慧
3.1 定義術語
3.2 關於tokens那些你原本不想知道的一切
3.3 好好的機器人抓狂了
3.4 免費與高級帳號
3.5 本章用過的提示詞
第4章 提示工程與問題建構
4.1 提示工程
4.2 AI提示法的範疇
4.3 良好提示詞的機制
4.4 IT角色的入門提示詞範例
4.5 進階的技術
4.6 最佳實施方式與常見的錯誤
4.7 問題建構
4.8 融入問題建構
4.9 本章用過的提示詞
第5章 提示詞的實際運用
5.1 提示工程實戰
5.2 問題構建實戰
第6章 處理文件
6.1 以AI處理文件的最佳實行方式
6.2 AI 文件處理中的倫理問題
6.3 文件摘要
6.4 格式轉換
6.5 從圖片中擷取文字
6.6 文件比對
6.7 文件分類與標籤
6.8 文件匿名化
6.9 語言翻譯
6.10 本章使用的提示詞
第7章 工作場所的電子郵件與即時通訊
7.1 利用AI強化電子郵件管理
7.2 在即時通訊中使用AI
7.3 以AI進行整合與自動化
7.4 在保持個人風格的同時以AI提升寫作品質
7.5 維持批判性思考與正確判斷
7.6 AI溝通的未來
7.7 本章使用的提示詞
【第二部分 IT營運與AI】
第8章 IT支援與service desk
8.1 Service desk的心理療程
8.2 技術支援
8.3 自訂GPT
8.4 Service desk的未來：代理人
8.5 本章使用的提示詞
第9章 系統管理
9.1 變更請求
9.2 發行版越多、問題越大
9.3 多伺服器管理
9.4 重新命名檔案
9.5 分析錯誤日誌：辨識異常與故障
9.6 把效率與法規遵循任務自動化
9.7 使用AI 稽核組態設定檔
9.8 系統工程中現有的AI應用
9.9 本章使用的提示詞
第10章 資料庫管理與開發
10.1 查詢與物件建立基礎
10.2 查詢最佳化
10.3 程式碼文件
10.4 異質資料庫環境
10.5 維護作業
10.6 進階管理
10.7 本章使用的提示詞
【第三部分 開發與AI之整合】
第11章 程式碼助理與開發工具
11.1 隱私與資安
11.2 理解既有技能的價值
11.3 GitHub的AI套件
11.4 Cline
11.5 Cursor AI
11.6 Google Project IDX
11.7 Aider
11.8 程式碼助手綜合比較
11.9 AI輔助開發的最佳實行方式
11.10 本章使用的提示詞
第12章 DevOps工程中的AI應用
12.1 DevOps中的AI實用案例
12.2 升級近7,000項測試：真實世界的AI專案
12.3 GenAIOps生命週期
12.4 本章使用的提示詞
第13章 建構AI驅動的應用程式
13.1 函式呼叫
13.2 這些函式本身
13.3 使用examine_sql驗證SQL查詢
13.4 實務應用與安全考量
13.5 本章使用的提示詞
【第四部分 AI時代的領導力與成長】
第14章 化解衝突與危機管理
14.1 應對職場衝突
14.2 危機管理
14.3 本章使用的提示詞
第15章 管理要領
15.1 政策與福利
15.2 職涯發展與成長
15.3 績效評估
15.4 本章使用的提示詞
第16章 管理介入
16.1 管理介入準則
16.2 團隊凝聚力
16.3 應徵者面試
16.4 實戰型技術主管的時間管理
16.5 本章使用的提示詞
第17章 職涯發展
17.1 在組織內推動導入AI
17.2 訓練與認證
17.3 外部職涯晉升
17.4 道德考量與最佳實行方式
17.5 把一切整合起來
17.6 本章使用的提示詞
附錄A 本地端AI模型：一個可行的替代方案
A.1 準備硬體設備
A.2 簡化本地端AI設定的工具
A.3 熱門的本地端AI模型
A.4 總整理：安全性與道德考量
附錄B OpenAI GPT Actions
B.1 實際範例：使用資料庫監控API
B.2 實務案例：把GPT Actions用在OpenAI API
B.3 GPT Actions的安全考量
B.4 結合使用GPT Actions和function calling
索引
