免費畫流程圖、心智圖、甘特圖軟體推薦:用圖表理清工作難題
免費畫流程圖、心智圖、甘特圖軟體推薦:用圖表理清工作難題

雖然我是一個很喜歡「寫字」的人(當然,或許說「打字」更準確些),不只在電腦玩物上每天撰寫文章分享,平常我在構思、寫企劃、做筆記時,也都喜歡以文字優先,這一點到現在也沒有改變,我也覺得這是對我來說最舒服的記錄與思考方式。所以看我之前分享的「筆記術」,大多都是以文字紀錄為主。

但文字的思考也有侷限,例如之前我在規劃自己一整天的Google雲端辦公室、Evernote知識整理術、時間管理實作等課程時,當需要統籌的資料量、任務量很多,我會需要將其整理成一個簡潔明晰的大綱,例如一份清楚的課程流程表,這樣我才能去蕪存菁,理清起承轉合的脈絡,並且幫我更聚焦與強化每一個課程橋段的重點。

這時候,我就會利用自己慣用的「XMind」心智圖軟體,把筆記中大量的文字紀錄與思考,慢慢梳理成有關連、有結構的圖像,讓我可以抓出重點在哪裡,看出還有沒有缺漏的地方,而且之後要複習時,這份簡明的圖表也可以幫助我更快做練習。

文字紀錄與圖像思考,在目前的工作流程上對我是相輔相成的,更仔細的紀錄與資料還是以文字為主,但圖表幫我更快去切入與回憶每個脈絡,並且完成思考的收納,就像我在之前這篇文章裡所說的一樣:「心智圖方法教學我的真實經驗版,發散到收納複雜思考的9步驟」。

所以今天這篇文章,我想整理幾款自己用過覺得好用的免費圖表工具,包含流程圖、心智圖與甘特圖軟體,推薦給需要「理清」工作流程、思考架構、專案時程的朋友參考。

當然,既然是以免費軟體為主,那可以知道他們在功能上多少有些侷限,但因為我的需求也聚焦在「理清工作難題」上,所以少了一些專業功能也通常能解決問題。

流程圖:

如果以線上、免費的流程圖工具來說,「Draw.io」是我目前最推薦的,除了它確實可以免費製作出無限多的流程圖外,另外一個優點就是它可以和我慣用的Google雲端硬碟(或你的其他雲端硬碟服務)結合,讓畫出來的流程圖可以在我的雲端硬碟進行管理與分享。

Cacoo則是另外一個對台灣用戶來說很親切的選擇,他有完整的中文介面,免費帳戶可以製作5個頁面,每個頁面中可以插入多張圖表。除了線上繪製流程圖外,Cacoo也可以繪製各種網頁、App、室內設計草圖,並且有很簡單易用的協同合作功能。
如果不想使用線上工具,想要使用單機的流程圖軟體,那麼yEd是一個免費的流程圖單機軟體好選擇,它擁有Windows、 Mac、 Linux等版本,內建了大量的專業流程圖範本,還具有一鍵自動排版等好用的功能。

那麼若是想要在手機、平板上繪製流程圖呢?我會推薦Android與iOS上都支援的DrawExpress Diagram,他的一大特色是可以「用手畫」流程圖,而不用一直點擊按鈕操作,而手畫出的圓圈與線條會自動轉換成流程圖的樣式。

另外因為我自己大量使用Google雲端硬碟工作,所以有時候我也會直接使用內建的「Google繪圖」,來畫出簡報或工作報告中需要的流程圖圖表,其實就跟Word內建的差不多,免費就能解決問題。

心智圖:

在「用圖表理清工作難題」這件事情上,我自己使用頻率最高的是XMind這款老牌的心智圖軟體,最近我應用他的頻率提高,是因為XMind終於支援跨平台的雲端同步、線上網頁版,以及支援手機繪圖的行動網頁版。

這就讓我隨時隨地都能打開XMind進行圖表繪製,並且可以銜接之前的繪製進度。

不過XMind軟體端確實打開比較慢,如果你需要的是一款單機並且速度飛快的心智圖軟體,那麼我推薦可以試試看「Freeplane」,它可能沒有那麼好看,但效能優異,而且保持更新,還內建了中文版。

若是手機上要畫心智圖,我自己目前會使用XMind的行動網頁版,但或許你會喜歡「Mindly」這樣一款與眾不同的心智圖App,它用類似宇宙行星軌道的方式,讓你把思緒整理成大小銀河與星系,不僅有視覺享受,而且條理也非常清楚,更重要的是這種模式在手機上繪製非常容易且迅速。

說到心智圖軟體,可以說選擇非常多,也有很多線上工具可以使用,例如「Coggle」,或是知名的「MindMeister」、「Mindomo」,他們都有一個共通的限制,就是免費帳戶只能新增三個私密的線上心智圖。

但雲端的便利行,以及可以協同合作的優點,或許值得購買其付費版本。

甘特圖:

我自己在安排專案流程時,大多的專案我習慣用「Evernote GTD筆記」加上「Google日曆專案進度表」就搞定。

但有時候如果遇到非常長期,要統整很多人力與時間資源的專案時,我就會利用畫簡單的甘特圖來做好「理清」的動作。

我對甘特圖也沒有太進階的需求,通常就是想要利用圖表看得更清楚而已。所以像是這個在Google試算表終究能畫出來的簡單甘特圖外掛,就是我現在最常使用的工具。

而如果你需要的是單機軟體,那麼「GanttProject」是免費且中文版的好選擇。

Gantter則是一個更接近專業甘特圖軟體的線上工具,在上面可以管理任務的人力與時間資源,並做好排程圖表,不過我自己的需求沒有那麼進階,所以反而最近比較少使用他了,有需要的朋友可以自己再深入摸索看看。

以上的免費工具,都可以幫我們在思緒、任務、資料非常繁雜時,用快速繪製出圖表的方式,理清工作的脈絡,適時的使用他們,是解決工作難題的好方法。

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本文授權轉載自:電腦玩物

關鍵字: #數位工具
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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