DEKRA iST · 進階需求

進階需求補充說明｜互動版

工程單位的兩個進階需求，拆成「課堂能做」與「需另案自動化」。切換看每一層，理解邊界在哪、下一步怎麼談。

先看懂 · 判斷原則

一個原則，判斷所有進階需求

工程單位提了兩個需求，完整自動化都超過兩小時課程。判斷「能不能進課堂」其實只要問一個問題：
這件事是「做一次」，還是「自動、重複、無人值守地做」？

✓ 做一次 → 課堂能教

  • 用 AI 一次性幫你看圖、產草稿
  • 把兩份規範丟給 AI 列差異
  • 現成工具、今天學完就能用

⚙ 自動重複 → 需另案

  • 每週自動偵測、自動寄信
  • 自動圈錯、自我訓練模型
  • 牽涉排程、觸發、跨平台串接
共通原則：AI 工具能「一次性幫你做」某件事，但要「每天/每週自動、無人值守地做」，那是自動化系統的範疇，牽涉排程、觸發、跨平台串接，需另案評估。

本文件涵蓋

課堂已涵蓋（不在此重複）：工程查規範（NotebookLM，第四節）、財會 Excel 彙整（Gemini，第三節）。
維持排除：財會開發票 RPA / Power Automate，涉及 ERP 與跨平台 API 串接，屬 IT 專案範疇。
需求三

實驗報告圖片判讀與固定格式報告

需求還原：工程同仁希望 AI 能

  • 自動判斷圖中的錯誤
  • 判斷錯誤時能「訓練」以提升正確率
  • 在圖上圈選出錯誤的位置
  • 產出固定格式的 Word 報告

拆成四個能力看可行性

可以 · 現成工具
看圖、口語描述問題
多模態 AI 已能看圖並描述觀察到的內容
可以 · 半自動
產出固定格式報告
可讓 AI 依模板填入文字與觀察，人工核對
有限 · 不穩定
精準圈選錯誤位置
通用 AI 無法可靠地在圖上精準標框
需專案
自我訓練提升正確率
要標註資料集、訓練專用模型，屬 ML 專案
關鍵誠實話：「自動判斷對錯 + 圈選 + 自我訓練」是一套客製化的機器視覺／瑕疵檢測系統，需要大量標註良品與不良品樣本來訓練，不是通用 AI 開箱即用的功能，也遠超過兩小時課程。

切換看兩層

用多模態 AI「看圖 + 產報告」的半自動流程，現在就能做：

1上傳一張實驗圖，請 AI 描述它看到什麼、有哪些可疑處
2請 AI 依你給的「固定報告模板」，把觀察填成報告草稿
3人工複核：判斷對錯、確認圈選位置，由人定案
定位：AI 當「初判助手 + 報告草稿產生器」，最終判斷與圈選由工程師負責。這與課程主軸「AI 出草稿、人做決策」完全一致。

要做到「自動判讀圈錯」屬另案專案，方向供參考：

  • 先累積資料：系統化蒐集並標註「正確圖」與「錯誤圖」，這是任何自動判讀的前提
  • 選對工具類型：需要的是機器視覺／瑕疵檢測方案，而非通用聊天式 AI
  • 先縮小範圍：從「單一種、最常見的錯誤」開始試點，成功再擴大
  • 報告格式先固定：報告模板可以先用 AI 半自動化，這部分不必等視覺模型
需求五

新舊規範比對與更新通知

需求還原：工程同仁的實際流程

  • 新規範放在某個網站連結內（連結中有 PDF）
  • 舊規範存在他自己的硬碟裡
  • 他每週都要人工比對，看文件有沒有更新
  • 若有更新，就要發郵件通知出來

拆成四個動作看可行性

可以 · 現成工具
比對新舊兩份規範差異
把兩份丟給 AI，請它列出差異段落
可以 · 現成工具
摘要「改了哪些重點」
NotebookLM / Gemini 都能做
需自動化
每週自動偵測有沒有更新
要排程去抓網站、比對版本
需自動化
有更新才自動發郵件
要串接郵件系統、設觸發條件
分界很清楚：「比對與摘要」現在就能用 AI 做（手動）；「每週自動偵測 + 自動寄信」是排程監測系統，需另案。

切換看兩層

新舊規範比對是 NotebookLM／Gemini 的強項，課堂可示範手動版：

貼進 NotebookLM / Gemini我上傳了同一份規範的新版與舊版。 請幫我列出兩者的差異：哪些條件改了、哪些段落是新增或刪除的， 並用表格呈現：項目、舊版、新版、變更說明。 只根據我上傳的兩份文件，不要自行補充。
教學價值：這直接命中工程「每週比對規範」的痛點。就算不做自動化，光是把「人工逐頁比對」變成「AI 列出差異表」，就已經大幅省時。

要做到「自動偵測 + 自動通知」屬另案自動化，方向供參考：

  • 版本偵測：需要排程程式，定期抓網站 PDF，比對是否與上次不同（比對檔案或內容雜湊）
  • 差異摘要：偵測到更新後，呼叫 AI 產生「改了哪些重點」的摘要
  • 郵件通知：把摘要透過公司郵件系統發出
  • 工具方向：這類「排程 + 抓取 + 判斷 + 通知」的自動化，屬 IT 協作範疇
兩小時課程的邊界：課堂教「怎麼讓 AI 比對兩份規範」（手動、立即可用）；「每週自動跑、自動寄信」需另案規劃，牽涉排程、網站抓取權限、郵件串接。
延伸：這個自動化的完整實作，見「規範比對 Apps Script 自動化」互動版。
總結

一張表看懂邊界

需求課堂能做（手動/半自動）需另案（自動化）
三、報告圖片判讀看圖初判 + 產報告草稿自動圈錯 + 自我訓練（機器視覺專案）
五、規範比對通知AI 列出新舊差異表每週自動偵測 + 自動寄信（排程系統）

給工程單位的三句話

1能立刻用的先用：規範比對、報告草稿，這兩件今天學完就能上手，先把最花時間的人工比對省下來。
2自動化另案談：自動偵測、自動寄信、自動圈錯，這些屬系統專案，建議透過窗口另案評估，別擠進兩小時。
3先試點再擴大：任何自動化都從「單一、最常見的情境」開始試，成功了再放大，風險最低。
一句總結：AI 能幫你把「一件事做一次」變得很快；要「自動、重複、無人值守地做」，那是下一步的系統專案。課程先教會前者，後者我們再一起規劃。