玩部落格大家都用RSS閱讀器……
玩部落格大家都用RSS閱讀器……
2006.05.15 | 人物

玩部落格,但不知道什麼是RSS(Really Simple Syndication),那可就落伍了。目前幾乎所有的網站和部落格都會有一些小小的橘色標籤,上面寫著RSS或XML,點選下去,卻出現成串不知所云的文字,搞得網友不知該怎麼辦。
其實進入Web 2.0時代,網站和部落格最大的特色就是RSS「飼料」(feed),這是一種以XML語言寫成的網頁,是一串訊息標籤,只要部落格或網站一有更新,就會自動跟著產生。網友選擇適當的RSS閱讀器(reader),就可將更新的RSS解讀。經過RSS閱讀器,所有的RSS就變得如同電子郵件般的和藹可親,簡潔整齊地排列在網友眼前。

貼心——打造個人閱讀環境

簡單來說,網友可以透過RSS閱讀器訂閱部落格、新聞和各種網站的RSS。從此,網友不必再到「我的最愛」或「我的書籤」裡去逛每一個部落格。利用RSS閱讀器,網站更新的內容會自動送進閱讀器。每天只要打開閱讀器,在同一個介面上,網友就可知道:哪些網站更新了,哪些還沒時間看,而哪些部落格已經很久很久沒動靜了。
網站自動產生RSS,網友則利用RSS閱讀器自助。RSS閱讀器讓網友自行訂閱RSS來源,也可自訂呈現方式,例如像報紙般的分欄模式、容易閱讀的大字版或是清爽格狀陳列。閱讀網路資訊,完全由網友自行決定樣式,打造自我的閱讀新天地。

好用——省時間還幫忙分類

以前網友一定要在網站上留下電子郵件,才能訂閱電子報,這樣的作法,不免讓網友有些遲疑,擔心自己的電子郵件信箱從此會垃圾信件氾濫。或明明就是自己訂閱的電子報,卻被防毒軟體視為垃圾信而擋掉,最後還要手動接收,麻煩多多。利用新式的RSS閱讀器,只要幾個動作,設定RSS的來源,網友就可輕鬆接收資訊,完全不需留下電子郵件。RSS對內容生產者也有好處,部落客可以不必花費時間和精神來編輯電子報,同時也可省下大量寄送電子報的頻寬。
大部分的閱讀器都有分類功能,可以把不同來源的RSS歸在一起。比方說,對科技新聞有興趣的網友,可以同時訂閱BBC(英國國家廣播電台)、CNN(美國有線電視新聞網)和《紐約時報》等各種科技新聞網站,利用RSS閱讀器將科技新聞都歸在一起,進入RSS閱讀器時,只要點選科技新聞類,即可一口氣看完所有訂閱的科技新聞。
以前網友總是需要一口氣開好幾個瀏覽器,到每一個網站上去報到一下,等待網頁下載的同時,當然免不了還要一起等待廣告的下載,真是浪費時間和頻寬,現在有了RSS閱讀器之後,網友可以自訂蒐集RSS的時間(就像電子郵件程式裡自訂每十分鐘或三十分鐘檢查一次新郵件的時間),閱讀器一天可多次自動「吸取」RSS飼料,減少網友自己開瀏覽器蒐集資料的時間,也大大提升取得資訊的效率,同時也保證網友所獲取的資訊是最即時、新鮮的內容,絕不遺漏任何重大新聞。

方便——跨平台手機也適用

RSS送出來的資訊主要以標題(headlines)、簡短概要(abstract)和連結(links)為主。網友閱讀時,對有興趣的內容,直接點選連結,就可看到詳盡資訊;對沒興趣的內容,快速瀏覽過即可。
RSS閱讀器分為兩大類:線上(online)閱讀器和離線(offline)閱讀器。線上閱讀器以瀏覽器為介面,等於連上一個有解讀RSS功能的網站,網友不需要下載任何程式,僅需註冊、設定便可使用;離線使用器則是一種程式,網友需下載程式,經由安裝、設定才能使用。
線上閱讀器的好處是,不論在家裡、工作場所,還是旅遊在外,均可連線到該網站閱讀自己所訂閱的RSS。離線閱讀器則類似電子郵件(如Outlook),將所有的RSS資料都下載到硬碟,網友在不連線的情況之下,也可慢慢閱讀。同時因為資料都在硬碟裡,搜尋和歸類也方便。當然,離線閱讀器在看完RSS資料後,若不需要,必須一一刪除;相對來說,線上瀏覽器就方便很多,看過之後,除非網友選擇保留,關掉閱讀器,舊的RSS就會自動消除。線上和離線閱讀器的優缺點,由網友個人習慣與需求來決定。
XML是一個跨平台的語法,MAC和PC上都各自有不同的RSS閱讀器。同時,RSS所傳出的資料並不多,手機和各種手持裝置也有相對應的RSS閱讀器,讓網友可以在任何時間、地點、設備上都可閱讀自己所訂閱的RSS,創造自我閱讀的新環境。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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