墨宇 AgentAll 累積220場AI課程、涵蓋8條培訓線

墨宇旗下 AgentAll 公布的場次帳本目前累積 220 場 AI 實戰課程，涵蓋 n8n、Claude Code 與 Codex、Python、Google Apps Script、Google AI Studio、介面設計、FDE 培訓與企業 Workshop 等 8 條課程線。場次能證明供應量，不能單獨證明員工已把技能帶回工作；企業採購時應把驗收分成課堂作品、30 天實際使用與 60 至 90 天流程結果，並同時追蹤錯誤、人工接管和資料風險。

220 場與 8 條課程線怎麼看

依公開帳本，n8n 自動化訓練營在臺北 27 場、臺中 8 場；Claude Code 與 Codex 實戰訓練 26 場；Python 自動化 20 場；GAS 自動化應用 24 場；FDE 實戰培訓 80 場；Google AI Studio 實務訓練 18 場；介面設計結合 AI 工具 17 場，其餘為依需求成班的企業 Workshop。這些數字描述課程供給，不等於完課人數、上線流程數或投資報酬。

比較課程時，先問每條課程線對應哪種工作輸出。n8n 適合事件觸發與跨系統流程；Codex、Claude Code 與 Python 偏向程式或腳本；GAS 連接試算表、表單與 Workspace；Google AI Studio 用於模型原型；FDE 與企業 Workshop 則必須回到組織的流程與系統。工具名稱相同，不代表課程深度、權限環境與交付標準相同。

課程產出為什麼要回到真實工作

只在教室完成範例，常見落差是回公司後沒有資料權限、觸發條件不同、錯誤沒有人接手，或同事無法維護。較可驗收的作法是讓學員帶一個低風險、可回復的真實任務進場，例如整理表單、產出固定報表或將核准後的內容寫入系統；課堂結束時留下流程圖、權限清單、測試資料、失敗處理與負責人。

勞動部 2026 年職訓成果說明把職業訓練定位為連結人才培育與產業需求，成果展也以學員專題呈現 AI、數位科技與產業應用。這支持「用可展示成果連回工作需求」的方向，但不代表任何單一民間課程已獲政府認證或保證就業。企業仍需自行定義角色需要的能力與工作證據。

企業 AI 培訓的三階段驗收

階段	要交付的證據	不應只看
課堂結束	可執行作品、說明文件、測試案例、擁有者	出席、滿意度、簡報頁數
30 天	實際執行次數、成功率、人工接管、錯誤與修復	學員說「有在用」
60–90 天	導入前後同口徑工時、品質、等待與風險事件	節省時間的單次估計

本表是將培訓與流程上線拆開驗收的原創整理。第一階段回答「學員做得出來嗎」，第二階段回答「工作環境跑得起來嗎」，第三階段才回答「流程是否改善」。若基準期間、件數與工作範圍不同，就不能把前後數字直接相減。