十個小技巧教您快速搜尋Gmail
十個小技巧教您快速搜尋Gmail
2012.06.20 | Google

您是否發現,當您使用Gmail一陣子後,如果想要找出很久以前的某一封郵件,可能會變得相當困難,雖然您很清楚您想找的是什麼,但偏偏就是找不到。 

標籤和星號或許可以幫的上忙,但有些時候您還需要一點其他的幫助,例如進階搜尋。下面將為您介紹Gmail進階搜尋的十個小技巧,讓您能夠把以前的郵件輕而易舉的找出來。 

您也可以點選搜尋框右邊的灰色小箭頭,然後它會出現一個選單,能讓您的搜尋縮小範圍。 

1. from: 或 to: 

使用這兩個捷徑來尋找郵件從哪寄來或是寄給誰的。不過請注意冒號後面不能有空格。 

範例: from:peggy olson 

結果: Peggy Olson寄來的郵件.

 

2. OR

這個選項能讓您搜尋到所有包含兩個或以上的條件中任一的訊息。

範例: to:betty francis OR from:henry francis

結果: Francis寄來或者寄給Francis的郵件。

 

3. - (連字符號)

在您的搜尋中使用聯字符號來排除特定的字眼。

範例: campaigns -jaguar

結果: 訊息中包含"campaigns"這個字不過排除內文中含有Jaguar的訊息。

 

4. has:attachment

使用這個搜尋選項來限制搜尋的訊息中包含附件。

範例: from:don draper has:attachment

結果: 只有Don寄來並且含有附件的郵件。

 

5. in:anywhere

這讓您能夠讓搜尋擴及到Gmail的任何位置(垃圾郵件及垃圾桶裡的訊息除外)。

範例: in:anywhere from:joan harris-maternity leave

結果: Joan寄來存放在Gmail任何位置的訊息,排除那些包含了她"maternity leave"相關的資訊。

 

6. after: 或before:

這兩個捷徑能讓您縮小搜尋範圍,它能讓您的結果局限在某個時間範圍裡。格式必須要是yyyy/mm/dd。

範例: from:megan calvet before:1965/10/07 after:1965/10/12

結果: Megan在1965/10/07前及1965/10/12後寄來的訊息。

 

7. is:chat

搜尋在chat裡面的資訊。 Gmail預設會儲存您在chat的對話紀錄,除非您選擇不記錄。

範例: is:chat from:roger sterling vodka

結果: Roger寄來包含"vodka"的Chat訊息。

 

8. circle:

使用這個來縮小您的搜尋範圍到特定的Google+ circle。

範例: circle:creative

結果: 任何來自creative的成員的訊息。

 

9. ( )

使用括號來包含關鍵字,或指定特定不能被排除的字眼。

範例: from:harry crane (kinsey OR hare krishna)

結果: Harry寄來的訊息包含了"Kinsey"或"Hare Krishna"。

 

10. " " (引號)

使用引號可以縮小您的搜尋範圍到只出現訊息包含確切的字眼。不過這個用法並不會區分大小寫。

範例: to:pete campbell "grab a drink"

結果: 寄給Pete的訊息內包含"grab a drink"。

出自Mashable 

關鍵字: #Google
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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