Notion:把文件、任務、知識庫「無縫重組」的全新專案整理工具
Notion:把文件、任務、知識庫「無縫重組」的全新專案整理工具

Notion」,是去年開始(2016年)在國外受到很多注意與好評的專案工作平台。

你可以說他是一個筆記工具,他確實能勝任圖文筆記的各種排版整理。你也可以說他是一個Wiki知識庫,他也確實具備資料互連和階層目錄的組織彈性。你還能說他是專案管理軟體,因為他也有任務清單、團隊討論等功能,甚至可以做出Trello那樣的看板流程管理。

「Notion」自己說自己是一個「把文件、知識庫、任務,無縫整合的現代工作平台」。

他想要解決的是專案團隊裡一大堆文件檔案卻無法跟流程整合管理的難題,他想要破除的是文件格式與資料夾分類,讓內容更能呼應真實工作任務需要的彈性。

他想像一個工作或生活的專案計畫開始時,如何從一些零散任務、初期資料的收集,慢慢整合成一個有邏輯、有組織、有時程的資料庫的過程,並且提供了一個工具,讓你,或是你的團隊,可以在這一個工具上「把專案重新高效率的組合起來」,這個工具,就是「Notion」。

是的,這個想像,也正是我喜歡用Evernote組織專案的原因,我在之前這篇文章中就有分享過這樣的流程:「瑣碎任務的工作流重整:我如何用 Evernote 專案管理」,而「Notion」的架構我認為也隱含這文章裡提到的專案建構流程:收集、整合、關聯、排程、檢討、專注。

如果從這樣的概念下去理解「Notion」,或許就能破解他極度「簡化」但又極度「破格」的介面功能下,那初次使用可能難以理解,但更深入應用就會深得你心的奧妙。

「Notion」值得慢慢摸索,但其功能之細,又可以寫出好幾篇幅的介紹,為了呼應其「簡化與破格」的精神,這篇文章我不深入介紹每個功能步驟操作(那會寫上上萬字都寫不完),所以我打算用「三個Notion的核心精神」帶你認識他。

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圖/ 電腦玩物

一、文件不再是文件,而是可自由重組的內容

首先,我們可以先把「Notion」理解成一個文件編輯平台,或者當作一個類似Evernote的雲端筆記庫,上面所有的內容都是可編輯而來的,即使是待辦任務、專案流程,或是你要做一個行事曆,也都可以自己排版編輯而來,並非有像「待辦清單App」那樣的專門管理系統。

但是「Notion」和Google Docs,或者和Dropbox PaperQuip又有不同,因為「Notion」的概念不是傳統的一篇一篇文件,也不是一個一個檔案,而是一個「Wiki大資料庫」:

裡面是隨時可以打散、可以重組的各種「內容區塊」。

方便我們根據專案需求,隨時重新組合新的專案管理方式。

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圖/ 電腦玩物

確實,一開始使用「Notion」時,還是先從新增一頁一頁的文件(Page)開始。

但是當我們要在文件(Page)中新增內容時,就會發現這不是一張白紙或一則空白筆記,而是一個組合各種內容區塊(Content Block)的平台而已。

編輯時,我們可以從右方彈出的各種內容區塊(Content Block),拖曳想要插入的格式(純文字、標題、清單、任務、階層選單、網頁、圖片、影音嵌入等等),在文件中插入各種區塊,組合成我們需要的內容。

這不是「寫一篇企劃案」的概念,而是「組合一個企劃所需的想法、任務、資料」的概念。

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圖/ 電腦玩物

因為專案隨時都在改變,而插入的各種內容區塊(Content Block)也可以隨時調整位置,甚至換到其他的文件(Page)當中,因應專案的調整,所有內容都能調整,並非是固定的一篇報告而已。

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圖/ 電腦玩物

例如上圖與下圖,就是我自由拖曳不同區塊後,自動產生的不同排版效果。

這樣的編輯模式一方面給我們排版的自由,但另一方面更重要的是,方便我們重新組織專案的所有內容。

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圖/ 電腦玩物

二、打破資料夾分類,建立Wiki資料庫

而所有建立的內容區塊(Content Block)排版在各個文件(Page)當中,文件(Page)又可以組織成樹狀大綱目錄,並且建立類似維基百科的互相連結系統。

這樣的整理方式,還是要實際體驗看看才知道,所以歡迎打開電腦玩物工作平台」連結,這是我用「Notion」建立的一個示範專案資料庫,你可以體驗看看他的整理與排版效果。

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圖/ 電腦玩物

你可以看到所有內容可以被樹狀大綱層層分類,但是又不限制於資料夾,可以讓每個文件版面彼此互連,方便工作者隨時找到需要的資料。

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圖/ 電腦玩物

更重要的是,在我的編輯端,我可以隨時移動文件的位置,甚至移動內容區塊(Content Block)的位置,隨時建立連結,更像是在一個 Wiki 資料庫中做專案整理,但他的操作又更親切易用許多。

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圖/ 電腦玩物

三、團隊合作討論,建立任務待辦清單

「Notion」的內容區塊(Content Block)中,也包含了建立各種任務的格式,經過簡單的編排,甚至可以自己排版出類似 Trello的專案管理版面,這是「Notion」的另一種自由的體現。

每個團隊的專案都會有自己的樣子,而「Notion」可以透過內容、文件、知識庫的方式,把你的專案組織成你想要的樣子

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圖/ 電腦玩物

而且也可以協同合作,當多人合作時,可以插入「討論」、「人員」等內容區塊,來進行專案的溝通或任務的指派。

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圖/ 電腦玩物

小結

在「Notion」這個專案資料庫中,可以為不同的團隊、個人建立專案庫,稱為「 NewTeam」。要注意的是,「 NewTeam」不是資料分類,而是真的根據不同團隊、個人所建立的資料庫,因為「Notion」的收費機制是跟著每個「Team」來收費的。

我可以建立私人的「Team」,也可以建立一個團隊專屬的「Team」,團隊的專案平台會有專屬網址,並且可以設定有固定郵件主帳號的人可以加入。

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圖/ 電腦玩物

而在「Notion」一個「Team」的免費帳號中,可以加入無限成員,但只能新增600個內容區塊,可以上傳單檔5MB的圖片或檔案,並且會保存3天的版本紀錄。

簡單的說,你也可以把「Notion」理解成是一個「建立專案知識庫」的工具,但他可以應用的變化其實更多,對於專案有大量資料、筆記、內容組織需求的朋友來說,或許「Notion」是一個值得試試看的工具。

別忘了,你還可以看看我用「Notion」建立的「電腦玩物工作平台」,體驗看看其整理效果。

延伸閱讀相關文章:

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圖/ 電腦玩物

本文授權轉載自:電腦玩物

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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
2025.08.13 |

全球製造業正處於前所未有的挑戰中,從勞動力短缺、供應鏈脆弱,到淨零碳排與數位轉型需求的成長,每一項趨勢都正重新定義產業格局。對此,AWS 發布《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書,深入剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會,提供台灣製造業適合的落地策略與最佳實踐方法。

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擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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加速轉型關鍵夥伴登場!AWS 台北區域重磅上線

AWS 作為全球雲端運算領導者,深耕台灣市場多年,成為製造業升級「智慧製造」的鑰匙之一,提供全方位資料策略、生成式 AI 創新、敏捷性等多種解決方案,協助製造業突破瓶頸。

過往製造業資料分散在 IoT 裝置、舊設備、資料湖、雲端資料庫與內部系統中,缺乏統一結構與命名規則,也受到組織文化與部門隔閡影響,導致難以擴展或有效利用。藉由「AWS 工業資料經緯」框架,能支援多來源數據關聯與脈絡化,可用於分析、AI 模型訓練與數位應用程式開發,讓資料運用最大化。藉由 AWS 的高性價比基礎設施與豐富合作夥伴網路,企業可大規模部署生成式 AI 應用。

製造業期待透過生成式 AI 來加速產品開發、提升營運效率、優化供應鏈並強化客戶體驗。AWS 提供完整 AI / ML 服務,支援模型建置、訓練、推論與部署全流程,助企業快速、安全落實 AI 應用。企業可將專有資料導入基礎模型,進行微調與最佳化應用。

同時,為協助製造業在全球市場中維持高度韌性與營運敏捷性,AWS 已於 2025 年初在台灣設立全新 AWS 台北區域,涵蓋三個可用區,將使企業能就地處理與儲存必須留存於台灣的資料,確保資料主權與合規性,同時降低延遲、提升應變速度。AWS 預期將在台北投入數十億美元於營運、基礎設施與客戶支持,幫助製造業數位轉型。

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