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產品負責人實戰守則：從洞悉顧客需求，到引領敏捷開發，韓國電商龍頭頂尖PO教你打造好產品的決勝關鍵

為了解決google擴充功能推薦的問題，作者김성한 這樣論述：

　　★長踞韓國書店管理類暢銷榜70週 　　★矽谷最熱門職缺、哈佛MBA畢業生夢寐以求的新職業 　　★從暸解顧客、決定目標到實際執行，涵蓋整個產品開發週期的最完整指南 　　★判讀數據、精準決策、凝聚團隊，都是為了給顧客最好的使用體驗！ 　　  　　當你點開Uber，發現畫面上的車子顏色與實際顏色一模一樣， 　　當你打開家門，看到幾個小時前在購物網站上訂的物品已送達， 　　當你在Netflix選擇影片時，發現首頁推薦片單正符合你的喜好， 　　讓你感到方便舒適的使用體驗，背後的決策者就是產品負責人！   　　全球IT企業紛紛招聘被稱為「迷你CEO」的產品負責人

(Product Owner, PO)，為什麼？   　　執著於顧客，是製作產品的首要原則，而執行這個原則的人，就是產品負責人。產品負責人需要洞悉顧客需求，精準制定決策，與團隊攜手打造最有價值的產品。   　　本書由韓國電商平臺龍頭頂尖PO撰寫，告訴你成為團隊核心的必備技能與實戰經驗，從OKR、六頁式報告、敏捷開發到衝刺計畫，讓你一次瞭解國際頂尖企業都在用的成功管理法。   　　▎矽谷最熱門職缺、MBA畢業生夢寐以求的新職業 　　在購物、飲食、社交、娛樂都仰賴科技產品的現在，科技人才需求高漲。其中，需要具備全方位能力的產品負責人（PO）、產品經理（PM）已成為全球科技

產業中最熱門的新職業。   　　調查顯示，2022年美國產品經理基本年薪約12萬美元，升遷後更能達到20萬美元以上。2017年，哈佛商學院MBA畢業生有8%成為產品經理，隔年更有高達兩倍的人選擇這一行。 　  　　▎想成為PO、PM，要具備怎樣的能力？ 　　被譽為「迷你CEO」的PO、PM看似掌握大權，卻必須承擔相應的責任，其決策、管理、分析能力決定著產品的成敗、影響著每位顧客的使用體驗，甚至攸關公司的未來發展。想成為PO、PM，你必須理性、有效率，能說服團隊，深入探討，最重要的是能站在顧客的立場思考。   　　▎Netflix推播給每個用戶的封面照片為何不同？ 　

　一個按鍵的顏色、搜尋商品後的排序、影片的封面照片，每個小細節都影響著顧客的體驗。正如同Netflix準備了9張封面照片推播給喜好不同類型電影的顧客。為了打造最符合顧客需求的產品，PO要知道誰是自己的顧客，從數據裡探求顧客要什麼、喜歡什麼，據此決定產品的目標、成功指標，才能提出打動顧客的最佳方案。   　　▎頂尖PO親自指點開發週期裡會遇到的各種問題 　　身為韓國電商平臺龍頭Coupang資深PO，作者運用豐富的實際情境案例，分享商品開發週期中的方方面面。 　　˙ 滿足顧客需求時，該如何兼顧公司的目標與資源？ 　　˙有多項開發任務時，PO該怎麼決定優先順序？ 　　˙如何

從數據中探尋顧客的需求和喜好？ 　　˙如何管理與查看數據？ 　　˙如何為產品制定目標與成功指標？ 　　˙如何透過Ticket記錄和分配開發任務？ 　　˙各大公司都在採用的敏捷開發框架Scrum該如何運作？ 　　˙怎樣運用UI/UX設計打造最方便直覺的使用體驗？ 　　˙如何藉由使用者測試，獲得最有價值的反饋？ 　　˙產品上線時，該注意哪些問題？ 　　˙對產品盡心盡力的同時，該怎麼讓團隊成員不討厭自己？ 　　˙公司要挑選怎樣的人才擔任PO？ 　　  　　▎豐富的成功案例提供你最好的觀點與視野 　　作者除了採用自己在Coupang的實戰經驗，也向P&a

mp;G、惠普（HP）、豐田（Toyota）、Netflix、亞馬遜（Amazon）、谷歌（Google）等頂尖企業取經，以講述故事的口吻，分享這些公司的成功法則。   國內專家好評推薦   　　Audrey　電商人妻 　　矽谷阿雅　矽谷人工智慧新創Taelor執行長 　　姚詩豪  大人學共同創辦人 　　夏松明　「PM Tone 產品通」創辦人、NPDP產品經理國際認證培訓講師 　　張昀煒　社團法人臺灣敏捷協會(ACT)理事長 　　陳威帆　《記帳城市》開發公司Fourdesire創辦人兼製作人 　　張國洋  大人學共同創辦人 　　程世嘉　iKala 共

同創辦人暨執行長 　　黃嘉宏　KKBOX 音樂事業群總經理 　　劉君羿　CakeResume創辦人暨執行長 　　鄭涵睿　綠藤生機共同創辦人暨執行長 　　（按姓氏筆畫排序）   國際讚譽 　　  　　如果你想要快速，並且用可擴充的方式開發出得以為無數人創造價值與帶來意義的產品，這本書會成為十分有用的資料。——森提爾‧蘇庫瑪（Senthil Sukumar），Google商業智慧領導人   　　如果你是新創公司老闆，或是有一定規模的線上服務經營者，又或者是想成為產品負責人的上班族，推薦各位一定要閱讀本書，這將是一個機會，提升你對產品負責人一職的洞察力，對強調顧

客體驗的產品的理解力，以及引領整個產品組織的領導能力。——姜信奉（강신봉）， Delivery Hero Korea（Yogiyo）代表理事   　　對於所有想瞭解如何打造以人為本的數位創新服務的人而言，我相信本書是一本非讀不可的書籍。——金光遂 （김광수），NH農協金融控股會長   　　當我看到這本書仔細分類說明了我們該如何瞭解顧客、決定製作什麼產品、實際執行、評估成果，真是一吐為快。不管你是剛要開始製作產品的新手，還是已經從事產品負責人一段時間了，這本書都可以為各位帶來幫助。——Victor Ching，O2O居家服務Miso代表理事

google擴充功能推薦進入發燒排行的影片

短時間壓力恢復之適地性休閒服務系統設計

為了解決google擴充功能推薦的問題，作者陳鈺文 這樣論述：

在現代社會休閒活動扮演了很重要的角色，且在自然環境中進行休閒活動有助於恢復身心健康。然而，人們總是會因為某些因素無法順利進行休閒活動，產生休閒阻礙，其中「時間」對於很多族群來說都是很主要的阻礙因素，目前市面上的推薦系統大多數都是以日為單位來規劃行程，對擁有「時間阻礙」的族群來說這些網站所推薦的內容不容易去實踐，故本研究利用推薦系統為需要紓解壓力，但因時間不足而無法遠遊的人，提供一種能在都市中就近接觸自然、短時間休閒的服務，並且透過問卷調查受測者使用本研究設計之適地性休閒服務系統：「漫步自然」進行休閒活動後的休閒滿意度，以及探討不同性別、年齡、職業、教育程度於休閒滿意度的差異。本研究共發出98

份受測者招募表單，最終實際完成實驗的受測者為56位，實驗時受測者使用本研究設計之系統「漫步自然」體驗都市綠意散步30到50分鐘後，填寫休閒滿意度問卷。實驗結果發現，本研究所設計之服務確實可以讓受測者在休閒上有滿意感，且受測者最能認同本研究設計之服務在增廣見聞與接觸新事物上等教育作用的幫助，放鬆作用的幫助次之，相較之下在心理方面的感受作用可能較小，在不同性別、年齡、職業、教育程度於休閒滿意度之構面的差異方面，可得知年齡與教育程度於休閒滿意度的「放鬆層面」F檢定有達顯著水準，年齡與性別、性別與職業的交互作用分別於休閒滿意度的「心理層面」F檢定有達顯著水準，年齡與教育程度的交互作用於休閒滿意度的「心

理層面」、「教育層面」、「放鬆層面」F檢定皆有達顯著水準，此結果可為未來設計相關系統時提供不同族群的感受參考，本研究推測造成差異的原因與受測者實驗當下的情緒和運動習慣有關。最後本研究提出建議，未來可研究運動習慣與天氣因素對此類休閒服務的影響，亦可擴充系統功能與資料庫，提供個人化服務。

從Docker動手邁入全新DevOps時代：最完整Kubernetes全書

為了解決google擴充功能推薦的問題，作者龔正,吳治輝,閆健勇 這樣論述：

全方位Kubernetes權威指南 多年累積精華內容，涵蓋最新特性、應用 　　Kubernetes是由Google開源的容器集群管理系統，為容器化應用提供了資源調度、部署運行、服務發現、擴縮容等一系列功能。Kubernetes也是將「一切以服務（Service）為中心，一切圍繞服務運轉」作為指導思想的創新型產品，它的功能和架構設計自始至終地遵循了這一指導思想。構建在Kubernetes上的系統不僅可以獨立運行在物理機、虛擬機集群或者企業私有雲上，也可以被託管在公有雲上。 　　本書總計12章，分別講解Kubernetes的基本概念、實踐指南、核心原理、開發指南、網路與儲存、運行維護指南、新

特性演進等內容，在生產環境中可能出現的問題，舉出了大量典型案例，比如安全設定方案、網路方案、共用儲存方案、高可用方案及Trouble Shooting技巧等，具有很強的實戰指導意義。 　　本書的內容也隨著Kubernetes的版本更新不斷完善，目前涵蓋了Kubernetes從1.0到1.19版本的主要特性，努力為Kubernetes使用者提供全方位的Kubernetes技術指南。 　　【適合讀者群】 　　本書目標讀者範圍很廣，有些大專院校也採用了本書作為參考教材。 　　考慮到Kubernetes的技術定位，以下讀者適合購買和閱讀本書： 　　．資深IT從業者 　　．研發部門主管 　　．架構師

（語言不限） 　　．研發工程師（經驗不限） 　　．運行維護工程師（經驗不限） 　　．軟體QA和測試工程師（兩年以上經驗） 　　．以技術為主的售前工作人員（兩年以上經驗） 專業推薦 　　中國移動資訊技術中心研發創新中心（平台能力共用中心）副總經理 張春

基於自然語言處理技術整合維基百科 (Wiki) 之圖書館參考諮詢機器人建置與使用評估

為了解決google擴充功能推薦的問題，作者黃丰嘉 這樣論述：

自2016年起，聊天機器人 (Chatbot) 的風潮崛起且應用遍地開花，舉凡股市理財投資(Line @微股力ScanTrader)、旅遊搜尋推薦(Facebook Messenger @Skyscanner)、披薩訂購(Google Dialogflow @達美樂Domino) …等皆能看到聊天機器人的身影。聊天機器人的出現，提供使用者客製化、不受時空限制的服務體驗，在大大節省客服人力資源之餘，也提高處理重複性工作的效率。如今，隨著語意分析(semantic analysis)、機器學習…等技術的大幅躍進，聊天機器人不再是簡單的「關鍵字觸發」任務，而是從大量語料中透過對字詞、句型、句法結構

的分析來理解使用者的詢問目的(意圖)，也就是所謂的自然語言理解(NLU, Natural Language Understanding)技術。圖書館作為重要的知識典藏機構，應當思考如何運用新興科技提供讀者一個更加行動化、個人化與智慧化的參考諮詢介面，從而發展出一套便捷、友善、效能的服務模式，是個值得期待的嘗試。因此，本研究以圖書館為應用場景、LINE為圖書館線上參考諮詢的系統介面，實際建置一個解答館務問題和提供學科知識服務的參考諮詢機器人—FJCU Lib DialogSys。有別於「規則式」的制定問句的問法，本研究的貢獻在於讓讀者與系統之間的對話得以彈性，經由下列三種方式達成：其一，利用「維

基百科(Wikipedia)」更新即時、詞彙描述淺顯多樣以及內容豐富且持續成長…等特性，協助問句進行查詢擴展(Query Expansion)、作為斷詞(Word Segmentation)程序的擴增語彙集，以及用以回應讀者學科知識諮詢。其二，在問句的處理上，運用「自然語言處理(NLP, Natural Language Processing)」技術來幫助判斷讀者的詢問意圖，進而獲得切合其資訊需求的答覆。其三，在界定詢問意圖的顆粒度方面，本研究使用基於密度的DBSCAN分群演算法藉由參數的調整將具有類似問法的訓練語料歸為同一個意圖，並儲存於MongoDB內。而後，若有增加其他意圖的必要性時，也

能輕易地擴充訓練語料，有助於後續的維護與利用。