對於長期使用 Jira Cloud 的用戶來說，欄位之間的數值計算與數據呈現，一直是提升工作效率的關鍵。過去如果想在 Jira 中實現將多個欄位中數字「相加」或「比較」，往往需要仰賴複雜的 Automation 或是購買第三方的外掛。 然而，近期 Atlassian  宣布將在 Jira Cloud 中推出全新欄位類型： Formula Field 。 這種欄位讓用戶可以直接透過內建的公式，實現欄位間的運算。今天，Linktech 將為大家介紹這項全新實用工具的特點與應用。 | 什麼是 Formula Field？ Formula Field 是一種新的欄位類型。簡單來說，它就像是在 Jira 的欄位裡內嵌了一個簡易的 Excel 公式表。你可以引用單一工作項目中現有的欄位，透過特定的運算邏輯，產出一個全新的數據結果。 支援的運算方式 數學運算 ：基本的加減乘除（+, -, *, /） 內建函式 ：包括常用的最大最小值、總和、平均等等。 應用情境 假設在系統中，有以下幾個數字類型的欄位： 合約總金額 - 與客戶簽訂的金額 外部採購成本 - 專案所需的硬體、授權等外購支出等 已投入工時(小時) - 工程師實際回報的開發時數 平均時薪 - 根據內部人力資源設定的平均人力成本 這時候就可以建立幾個 formula field 來計算、取得其他衍生資料，例如 MULTIPLY({已投入工時(小時)},{平均時薪}) 來計算內部人力成本總計；或是利用 MINUS({合約總金額},{外部採購成本})-Multiply({已投入工時(小時)},{平均時薪}) 得到專案總毛利等等。 | 推出時間表 2025/12 於團隊管理的 buesiness、software、service space 中推出 支援數字類型的欄位作為輸入源 可以輸出數字、貨幣、百分比三種 支援數學運算和函數 輸出結果可在工作項目和 all work 頁面查看 2026 初春 新增日期/時間、優先級、標籤、選擇、類別、短文字等欄位類型作為輸入源 支援日期/時間、文字和邏輯函數 可輸出為日期/時間或文字 可在 board 上查看 2026 暮春 支援公司管理 space 使用 前兩個時間段的成果都能實行於公司管理 space 2026 上半年 支援再 JQL 中使用 formula field 可在 plan 的 list 中查看 可輸出為持續時間 | 結語 Formula Field 的加入，補齊了 Jira Cloud 原生功能在數據處理上的最後一塊拼圖。它不僅讓數據不再只是死板的填寫，更 讓欄位具備了「思考」的能力 。 對於希望進一步優化管理流程的團隊來說，這絕對是值得立即啟用的功能。如果你在設定公式時遇到挑戰，或想了解如何 將這項功能結合 Atlassian Intelligence 或更複雜的業務情境，歡迎隨時聯繫 Linktech  的專業團隊，我們將協助您釋放 Jira 的最大潛力！ Linktech 友環企業 團隊洽詢方式： Tel: 02-7752-7658 email: sales@linktech.com.tw

在快速變動的商業環境中，企業如何確保團隊上下齊心，朝著同一個方向前進？ OKR（Objectives and Key Results，目標與關鍵結果）  已成為全球頂尖企業推崇的管理利器。 Linktech 本篇文章教您如何利用看板與數據視覺化，將 OKR 轉化為可視化、可執行的數位工作流！ 💡 小撇步：   如果您想節省從零開始建構的時間，可以直接參考 monday.com 官方 OKR 範本庫 ，裡面提供了多種預設看板，助您快速啟動！ ｜第一步：建立 OKR 目標看板 在 monday.com  中，規劃 OKR 流程非常直觀。您可以建立一個專門的看板來呈現季度目標與策略。 小組 (Groups)：  用來界定每一個您正致力實現的「目標 (Objective)」 項目 (Items)：  代表每個目標下需要完成的「關鍵結果 (Key Results)」 欄位 (Columns)：  透過 People Column  指派負責人、 Status Column  標示進度，並使用 Timeline  掌握執行區間 ｜第二步：利用子項目增加細節 當我們理解了大方向後，需要更細緻的行動方案。在 OKR 領域中，這些行動通常被稱為「倡議 (Initiatives)」或「戰術 (Tactics)」。 落實行動：  利用 子項目 (Subitems)  功能，您可以為每個關鍵結果拆解出具體的執行步驟 補充資訊：  在子項目中加入日期或數據欄位，確保每個小任務都有明確的截止日期與衡量基準 ｜第三步：量化關鍵結果與評分 定期審視並為完成的結果進行評分，是 OKR 流程中至關重要的一環。 自動化計算：  透過 公式欄位 (Formula Column) ，系統可以根據您的評分狀態，自動換算成百分比分數 保留溝通脈絡：  善用項目的 更新區域 (Updates Section) ，將同步會議的摘要與評分依據直接記錄在關鍵結果旁，確保所有資訊都在正確的上下文中 ｜第四步：直觀的可視化進度追蹤 一旦看板開始運作，您會需要從不同角度分析數據。monday.com 的 圖表視圖 (Chart View)  是團隊每週同步會議的完美工具。 進度分布一目了然：  如圖所示，利用「堆疊柱狀圖 (Stacked Bar Chart)」，您可以清楚看到各個目標（Objective）下的關鍵結果狀態分布 即時狀態辨識：  透過顏色區分 Done (已完成) 、 Working on it (進行中)  或 Stuck (遇到困難) ，協助管理者快速識別需要支援的環節 ｜第五步：跨看板彙整 — 建立 OKR 決策儀表板 最後，為了同時查看多個部門的 OKR 達成狀況，您可以建立一個高階儀表板（Dashboard）來整合所有看板數據： Overview Widget：  快速掌握各項季度 OKR 的整體達成比例 Numbers Widget：  顯示完成 OKR 的平均分數或相關數值 Battery Widget：  將所有項目的進度集中在一個電量條中呈現 Chart Widget：  分析每位員工負責的 OKR 數量分配，優化人力配置 ｜結語：讓 OKR 真正「活起來」 OKR 不應只是靜態的文件，而應該是引導每日工作的動態指南。透過 monday.com  的自動化與視覺化功能，您可以輕鬆連接策略與執行之間的斷點。 想在您的企業中導入 monday.com OKR 管理方案嗎？   Linktech  擁有豐富的流程導入經驗。無論您是想從 官方範本  開始嘗試，還是需要我們為您量身定制專屬的工作流程，我們都能提供最專業的協助。 立即聯繫 Linktech，開啟您的數位目標管理之旅！

｜Rovo Dev Agent 是什麼？ Rovo Dev Agent，其實就是 Atlassian 推出的一套 AI 智能開發代理，並且在 Team '25 上推出新的 Rovo Dev Agent 後，Atlassian 當前推出了 CLI 模式，這是許多開發人員日常工作流程中必不可少的工具。 Rovo Dev Agent 提供了以下的主要功能： AI 驅動的開發代理 ：它是一款由 Atlassian 推出的命令列工具，旨在幫助開發者在 CLI 中執行程式碼分析、生成、審閱、測試、記錄等任務，無需切換到 IDE 或瀏覽器介面。 與 Atlassian 工具深度整合 ：Rovo 能連接  Jira、Confluence、Bitbucket （或 GitHub），讓你可以直接在終端操作 Jira 工作項、編輯 Confluence 文件、檢視或修改程式碼庫，真正實現「零畫面切換」。 具備記憶系統與個性定制能力 ：Rovo Dev 会隨著項目的使用而累積記憶，可保存項目資訊、上下文檔案，以便未來提供更貼合團隊的建議，甚至可定制「代理的個性」來符合團隊風格。 命令列內的智慧助理 ：可解析整個程式碼庫、回答自然語言問題、生成技術計畫、協助標籤整理、程式碼遷移乃至佈署流程，協助建置Pipeline，真正成為終端裡的「智慧副駕」。 這一重要的里程碑引入了專為企業設計的代理 AI 開發體驗。借助 Rovo Dev（Rovo Software Agents 測試版的一部分），您的命令列將成為一個智慧開發 Agent，可以理解、開發並與您協作，並無縫整合到您的 Atlassian 工作流程中。 ｜Rovo Dev Agent 的優勢 1. 提升開發效率 Rovo Dev Agent 能夠幫助開發者快速掌握 Jira 任務與程式碼庫、生成開發計畫與代碼片段，進而加快開發速度。 2. 每日免費高額 token 配額 在 Beta 期間，每天提供約  2,000 萬 token  的使用配額， 配合 Anthropic 的 Claude Sonnet 4 模型 ，對於中小型項目開發非常夠用 3. 實際使用者反饋 有 Reddit 用戶表示： 目前用著沒有整合 Jira/Bitbucket，我很喜歡，精準度比其他 AI CLI 工具（像 Gemini CLI）高很多。 Beta 階段每日有 2000 萬 tokens，但一些較大的 Feature 實作只用掉 5M tokens，非常足夠使用。 也有人指出它比 Gemini CLI 更強，但仍需注意一些操作（如會在未完全確認下執行 bash 命令）可能會帶來安全風險，因此有用戶選擇在 Docker 容器中測試以防萬一。 ｜Rovo Dev Agent 應用情境 從 Newsletter The Pragmatic Engineer 最新的調查中，在全球三萬名軟體工程師心中的「十大討厭生產力工具」排行榜，Jira 掛於榜首，討厭的原因如下：「介面層級繁多、載入速度慢，更被管理階層拿來監控下屬，工程師被迫把時間花在更新工單，而非寫程式」。 Rovo Dev Agent 的出現，將可以有效解決工程師厭惡 Jira 的幾大痛點！ 工程師被迫把時間花在確認工作和更新工單，而非寫程式 Rovo Dev Agent將可以協助你快速在你最喜歡的IDE上開啟指令介面即可以搜尋本日需要處理的工作   工程師必須要花費大量時間搜尋和閱讀公司資料庫，來確保程式碼開發符合公司要求 Rovo Dev Agent可以直接快速比對公司知識庫和要求並且對程式碼進行分析動作，提供更好的建議、方針，甚至是直接生成程式碼   應對公司稽核要求，必須花費大量時間撰寫文件 Rovo Dev Agent可以直接 根據程式碼內容，自動升級規格書或者使用文件並且直接創建進到Confluence中快速分享給他人或者給主管做確認   ｜結論 綜合以上，Rovo Dev Agent 的導入就像在團隊裡多了一位 24 小時待命、不會喊累的超級助理，不只大幅降低了切換工作平台的負擔，還能讓工程師在 Jira、Confluence、Bitbucket 中的工作流程一氣呵成。從程式碼生成、審閱、文件同步到專案追蹤，全面強化了 DevSecOps 的實踐效率。 換句話說，它不只是「好用」，而是真正能夠幫助開發人員「又快、又穩、又安全」交付價值的 AI 開發助理。🎉 Rovo Dev Agent 是什麼？ Rovo Dev Agent，其實就是 Atlassian 推出的一套 AI 智能開發代理，並且在 Team '25 上推出新的 Rovo Dev Agent 後，Atlassian 當前推出了 CLI 模式，這是許多開發人員日常工作流程中必不可少的工具。 Rovo Dev Agent 提供了以下的主要功能： AI 驅動的開發代理 ：它是一款由 Atlassian 推出的命令列工具，旨在幫助開發者在 CLI 中執行程式碼分析、生成、審閱、測試、記錄等任務，無需切換到 IDE 或瀏覽器介面。 與 Atlassian 工具深度整合 ：Rovo 能連接  Jira、Confluence、Bitbucket （或 GitHub），讓你可以直接在終端操作 Jira 工作項、編輯 Confluence 文件、檢視或修改程式碼庫，真正實現「零畫面切換」。 具備記憶系統與個性定制能力 ：Rovo Dev 会隨著項目的使用而累積記憶，可保存項目資訊、上下文檔案，以便未來提供更貼合團隊的建議，甚至可定制「代理的個性」來符合團隊風格。 命令列內的智慧助理 ：可解析整個程式碼庫、回答自然語言問題、生成技術計畫、協助標籤整理、程式碼遷移乃至佈署流程，協助建置Pipeline，真正成為終端裡的「智慧副駕」。 這一重要的里程碑引入了專為企業設計的代理 AI 開發體驗。借助 Rovo Dev（Rovo Software Agents 測試版的一部分），您的命令列將成為一個智慧開發 Agent，可以理解、開發並與您協作，並無縫整合到您的 Atlassian 工作流程中。 ｜Rovo Dev Agent 的優勢 1. 提升開發效率 Rovo Dev Agent 能夠幫助開發者快速掌握 Jira 任務與程式碼庫、生成開發計畫與代碼片段，進而加快開發速度。 2. 每日免費高額 token 配額 在 Beta 期間，每天提供約  2,000 萬 token  的使用配額， 配合 Anthropic 的 Claude Sonnet 4 模型 ，對於中小型項目開發非常夠用 3. 實際使用者反饋 有 Reddit 用戶表示： 目前用著沒有整合 Jira/Bitbucket，我很喜歡，精準度比其他 AI CLI 工具（像 Gemini CLI）高很多。 Beta 階段每日有 2000 萬 tokens，但一些較大的 Feature 實作只用掉 5M tokens，非常足夠使用。 也有人指出它比 Gemini CLI 更強，但仍需注意一些操作（如會在未完全確認下執行 bash 命令）可能會帶來安全風險，因此有用戶選擇在 Docker 容器中測試以防萬一。 ｜Rovo Dev Agent 應用情境 從 Newsletter The Pragmatic Engineer 最新的調查中，在全球三萬名軟體工程師心中的「十大討厭生產力工具」排行榜，Jira 掛於榜首，討厭的原因如下：「介面層級繁多、載入速度慢，更被管理階層拿來監控下屬，工程師被迫把時間花在更新工單，而非寫程式」。 Rovo Dev Agent 的出現，將可以有效解決工程師厭惡 Jira 的幾大痛點！ 工程師被迫把時間花在確認工作和更新工單，而非寫程式 Rovo Dev Agent將可以協助你快速在你最喜歡的IDE上開啟指令介面即可以搜尋本日需要處理的工作   工程師必須要花費大量時間搜尋和閱讀公司資料庫，來確保程式碼開發符合公司要求 Rovo Dev Agent可以直接快速比對公司知識庫和要求並且對程式碼進行分析動作，提供更好的建議、方針，甚至是直接生成程式碼   應對公司稽核要求，必須花費大量時間撰寫文件 Rovo Dev Agent可以直接 根據程式碼內容，自動升級規格書或者使用文件並且直接創建進到Confluence中快速分享給他人或者給主管做確認   ｜結論 綜合以上，Rovo Dev Agent 的導入就像在團隊裡多了一位 24 小時待命、不會喊累的超級助理，不只大幅降低了切換工作平台的負擔，還能讓工程師在 Jira、Confluence、Bitbucket 中的工作流程一氣呵成。從程式碼生成、審閱、文件同步到專案追蹤，全面強化了 DevSecOps 的實踐效率。 換句話說，它不只是「好用」，而是真正能夠幫助開發人員「又快、又穩、又安全」交付價值的 AI 開發助理。🎉 如果您希望進一步導入並落地這樣的解決方案，歡迎與 Linktech 友環企業聯絡，我們將協助您打造專屬的智能化開發流程，讓您的工程團隊真正「事半功倍」！ 如果您希望進一步導入並落地這樣的解決方案，歡迎與 Linktech 友環企業聯絡，我們將協助您打造專屬的智能化開發流程，讓您的工程團隊真正「事半功倍」！ Linktech 友環企業 團隊洽詢方式： Tel: 02-7752-7658 email: sales@linktech.com.tw

在 9.6 版本中， TestRail 已著重於提升用戶體驗，幫助團隊跨越自動化測試鴻溝。如今， 9.7 版本推出了最受期待的 Rich Text 編輯器 ，讓文字編輯更快速，同時保持完整的 Markdown 語法相容性。 此次更新的核心目標，是提供一致且直覺的編輯體驗。TestRail 9.7 最新引入的 Rich Text 編輯器，以 「所見即所得」的體驗 取代僅支援 Markdown 的舊版編輯器，提升編寫效率並實現視覺上的一致性，幫助 QA 團隊在日常工作中更快速地產出高品質文檔。   | 📝 Rich Text 編輯器亮點 Rich Text 編輯器 已預設於多數重要欄位。點擊文字區域即可顯示工具列；若文字區域為空，旁邊會出現 快速插入按鈕 ，方便快速新增圖片、表格、列表等內容。 功能亮點 增強文字創作 ：支援粗體、斜體、底線、文字顏色、清單、連結、表格等，所有功能均可透過工具列快速操作。 多媒體支援 ：可直接插入圖片與附件，豐富內容呈現。 流暢體驗 ：簡潔設計、即時格式預覽及上下文快速插入，編輯更直覺、快速。 Markdown 相容性 ：現有 Markdown 測試案例完全支援，並會自動升級至新格式。 跨平台一致性 ：在測試案例、步驟、期望結果與描述等欄位均可使用，確保一致體驗。 新的工具列 | 🖋 Markdown 從 TestRail 9.7 開始，Markdown 語法已更新至新的編輯器。現有的舊版 Markdown 語法仍會顯示，並在您首次編輯時自動轉換為新格式。Markdown 是簡單易學的語法，可在 Rich Text Editor 中格式化文字，例如： 斜體： *文字* 粗體： **文字** 支援列表、連結、程式碼區塊、標題、圖片等格式。 Markdown 編輯器具備預覽功能，同時也有全螢幕模式，讓你可以在整個視窗中撰寫語法。 預覽功能 | 💻  TestRail CLI 1.12.4 最新版本的 TestRail CLI  已經發布，新增多項功能，讓使用者更輕鬆地建立測試案例，並上傳自動化測試結果。 功能亮點 直接新增或更新引用 ：透過 parse_junit  指令即可操作 改進內部流程 ：讓 CLI 版本管理更順暢 修正 API 回應問題 ：避免部分空回應被誤判為錯誤 Trcli – TestRail CLI 簡介 TestRail CLI（trcli）  是一款命令列工具，與 TestRail API 直接整合，可簡化測試案例建立和自動化測試結果上傳流程。 支援功能 從 JUnit  或 Robot Framework  報告上傳自動化測試結果 根據 OpenAPI 規格  自動生成測試案例 建立新的測試執行（Test Run） 管理專案標籤（Project Labels），提升專案組織與分類效率 這些功能讓 QA 團隊可以更快速地整合自動化測試結果，並保持專案資料的清晰與一致。 | 🐞 9.7 版本的修正與改進 TR-14897 ：修正多選自訂欄位報告無法生成的問題。 TR-16200 ：修正 CSV 匯入時發生的錯誤。   | TestRail 導入服務 TestRail 9.7 不僅回應了用戶最期待的功能需求，也讓測試案例撰寫更直覺、效率更高。立即升級，體驗更順暢、更專業的測試管理！ Linktech  為您的企業量身打造 TestRail 導入與顧問服務，助力 QA 團隊快速上手、提升測試管理效率。如需進一步諮詢，請聯絡我們了解完整解決方案。 Linktech 友環企業 團隊洽詢方式： Tel: 02-7752-765 8 email: sales@linktech.com.tw

如果說 2025 年是 AI 落地、開始創造實際價值的一年，那麼 2026 年， AI 將進一步規模化，成為企業營運的日常運作基礎 。根據《State of AI in Service Management》報告顯示，高達 88% 的組織已經在服務管理中導入 AI，而 89% 的企業也計畫在未來 12 個月內持續加大投資。市場關注的焦點，已不再是「要不要用 AI」，而是如何更快導入、又該如何清楚衡量投資回報。 在這樣的關鍵轉折點， Jira Service Management（現 Service Collection）的 AI 功能 ，全面提升 IT 營運、員工協助方案與 HR 服務管理體驗。這些創新功能分為兩大類：平台內建、可主動協助的 AI 功能，以及專為 IT、員工協助方案與 HR 服務打造的 AI 智能代理，一起來看看吧！ ｜Top 10 - AI 超能力  AI 功能 說明 1️⃣ 全新升級 help center 透過改良的介面設定，讓員工更快找到答案，有效減少重複詢問。 2️⃣ 權限控管 資料安心鎖定，即使是員工申訴等敏感的 HR 請求，也能安心處理。 3️⃣ HR 系統無縫整合 輕鬆串接 Workday、Okta 等 HR 應用，支援流程更順暢。 4️⃣ AI 人資好夥伴 到職、離職到日常 HR 流程，AI 自動產生請求類型與範本，加速服務台建置。 5️⃣ 服務台 AI 教練 AI 儀表板呈現效能數據與知識缺口，並主動建議新增文章。 6️⃣ 一眼掌握重點 AI 自動生成請求摘要、建議行動與一鍵操作，少點擊、快解決。 7️⃣ 多語言即時支援 支援主要語言，確保全球員工都能快速獲得協助。 8️⃣ 多管道支援 不論 Slack、Teams、Email、Web Widget 或 Help Center，隨處可用。 9️⃣ Rovo AI agents 從根因分析到事故後回顧，AI 代理自動完成繁瑣工作。 🔟 IT 營運全面升級 事件發生時，AI 即時找出相似事件、優先順序與變更風險，並建議最佳處理人員。 ｜專為 IT 團隊打造 ：更快解決警示與事件 在 Jira Service Management 中，AI 會主動彙整警示，並在事件流程中即時提供： 變更風險分析 過往相似事件 建議回應人員與優先順序 這些資訊會直接顯示在既有的事件流程，以及 Slack、Microsoft Teams 等協作工具中。 AI 神隊友: Rovo Agents 這些 AI 智能代理之所以關鍵，在於能於事件發生當下 即時投入處理 ，Rovo Agents 會深入分析事件細節，透過 Teamwork Graph 整合第三方系統與資訊，快速找出原因。 事件管理者也能直接向 AI 提問，即時了解事件性質、影響範圍與潛在風險，更快掌握全局、做出決策。 直接向 Ops Agent 提問了解狀況 不只提供資訊，Rovo Agents 還能 主動執行 設定的處理方式，甚至呼叫其他 Rovo Agents 協同作業，協助團隊立即採取行動，而不只是停留在分析階段。若是需要寫 事件報告 ，也能在幾秒內產出初稿。 秒速產出事件報告內容 🏆 客戶實例：Canva 「Jira Service Management 節省了大量時間。系統會自動產出事件報告並建立追蹤任務。如果沒有這些自動化，一切都得手動完成。」— Canva 軟體工程師 | AI 強化員工支援，打造高效自助服務 目前，AI 智能代理已能處理多達 75% 的內部請求 ，客戶回饋顯示平均滿意度高達 4.5／5 分 ，並可將支援對話的時間 最多縮短 90% !!! 員工可透過 Slack、Microsoft Teams、Email、Web Widget 或 Help Center 取得支援，內容能立即翻譯為多國語言。對服務團隊而言，AI 不僅能即時提供處理建議，甚至可以直接生成新內容。 同時，需要 人性化處理 的部分，Atlassian 將 AI 深度整合，透過 Teamwork Graph 在背景中連結人員、目標、系統與知識，確保需要人性化處理的情境也能被妥善接手。 根據實驗，導入 AI 後，IT Ops 核准變更速度提升 35% 、每起事件平均節省近 1 小時 、服務台處理效率提升 30% ，員工每次提問更可平均節省 25 分鐘 ，為企業帶來可量化的營運效益。 ｜HR 團隊的超級 AI 助手 Jira Service Management 不僅僅是 IT 的工具，也正快速成為 HR 和其他業務單位的核心平台。根據調查，已有 28% 的 HR 團隊正在使用 AI ，另有 26% 正在評估 。 JSM 全新 HR 管理功能包括： AI 生成請求 類型：只要描述服務範圍，系統即自動產生對應請求 多元 HR 範本 ：到職、離職、設備申請、招募支援一應俱全 與 Workday、Okta 整合 ：Thumbtack 每年因此節省 250 小時 如何應用？ HR 團隊用簡短的句子描述服務範圍，如：「我在 HR 部門工作，負責員工關係團隊。」JSM 將立即生成相應的模板，還可以為每個請求新增欄位。透過這種方式，HR 團隊無需具備任何技術知識，就能快速擴展服務內容。 新增多個以人力資源為主題的模板類型 與 Workday、Okta 整合 操作介面也全新升級為更加美觀的版本， HR 團隊能根據需求配置 🏆 實例 : Atlassian HR 的實戰經驗 「Jira Service Management 每年為 HR 團隊節省 2,800 小時，讓我們能專注在更有價值的員工體驗上。」— Avani Prabhakar，Atlassian 首席人資長 | 結語 我們相信 AI 不只是話題，而是每天都能用得上的實用工具 。把 AI 真正用在 IT、員工支援與 HR 服務中。 Linktech 團隊可提供完整的評估、試用與導入支援，協助您快速上手並發揮平台最大價值。若在使用過程中有任何問題、需求或想進一步了解相關功能，歡迎直接聯繫我們。 👉 訂閱電子報，獲得最新內容通知： https://www.linktech.com.tw/subscribe-to-linktech     Linktech 友環企業 團隊洽詢方式： Tel: 02-7752-7658 email: sales@linktech.com.tw

Jira for Gmail App 正式推出 ， 讓你在收件匣中直接建立與管理 Jira 工作項目 、整合郵件對話，並透過 AI 加速工作處理， 不必再切換工具 ，就能有效推進各項工作。在現代工作環境中，電子郵件仍是團隊溝通的核心管道，但時常在不同平台之間來回切換，不僅分散專注力、拖慢工作節奏，更是影響整體工作效率。 Jira for Gmail 正是為了 解決「專注力碎片化」 的問題，協助團隊把零散的郵件、任務與討論 集中在同一平台 ，幫助團隊重新找回專注力，以更順暢、更有效率的方式推進工作。 | Jira for Gmail 功能亮點 🔹 在 Gmail 中管理 Jira 工作 無需跳轉 Jira，就能在 Gmail 收件匣中建立新任務、查找現有工作項目，甚至編輯同事的留言，全程都不必離開目前的郵件頁面。 🔹 同步更新 Email 資訊 將 Gmail 郵件與 Jira 工作項目 雙向連結 ，集中管理所有對話。後續郵件回覆可一鍵 加入為 Jira 評論 ，讓團隊隨時掌握完整背景與最新進度，不再遺漏重要資訊。 🔹 重複性工作交給 AI Jira 的 AI 能直接幫你建立工作項目，自動抓出 Email 的主旨與重點內容，讓團隊立刻開始處理事情，省下大量整理時間與精力。不用重打、不必複製貼上，麻煩的事就交給 AI。 | 如何安裝 Jira 至 Gmail? 只要將 Atlassian app 加入 Google Workspace 並連結 Jira 網站，即可直接在 Gmail 中建立、查找與編輯 Jira 工作項目。無論是查看同事的留言，或是更新既有的工作內容，都能在熟悉的 Gmail 介面中順暢完成。   | 結語 Jira for Gmail 現已開放給所有 Google Workspace 使用者使用 。無論是管理請求、推進功能開發，或追蹤回饋，只要打開 Gmail，就能使用 Jira 的完整工作管理能力，讓工作流程更順暢、協作更有效率。立即將 Jira for Gmail 應用程式新增至您的 Google Workspace !   Linktech 友環企業 團隊洽詢方式： Tel: 02-7752-7658 email: sales@linktech.com.tw 👉️ 點擊 接收電子報

在企業數位化轉型的背景下，選擇適合的 IT 服務管理平台至關重要。 ServiceNow  和 Jira Service Management (JSM)  兩大平台展現出完全不同的市場定位和競爭優勢。 ServiceNow  在大型企業市場中具備顯著優勢，憑藉其 強大的品牌影響力 和 企業級安全性 ，成為超過 85% 《財星》500 強企業的首選。然而，其 整體持有成本高昂 以及 部署和系統升級過程漫長 ，往往需要耗費數月至一年。 JSM 則以 高靈活性、快速部署 和 低成本 ，在市場上快速獲得青睞，並利於非 IT 團隊快速上手。 本文將帶你快速了解 JSM 與 ServiceNow 的優勢、劣勢及特點 ，幫企業找出更靈活、高效的平台。 | JSM vs ServiceNow 競爭策略分析 比較項目   JSM ServiceNow 成本、授權 僅針對 Agent 收費 。進階功能包含資產管理等模組，無額外費用 依據使用者與模組（如 HR、ITOM）分開計費。 DevOps 整合性 原生單一平台 需額外整合 AI 功能 生成式 AI (Atlassian Intelligence & Rovo) 直接包含在 Premium/Enterprise 版本中 生成式 AI (Now Assist) 通常為付費附加元件 (Add-on)，且可能依據使用量或席次額外收費 非 IT 團隊採用率 較高且無需額外授權費用 非IT團隊較少採用 企業服務管理 (ESM) HR、行銷等部門可利用預建模板，自主建立服務台，無需過度依賴 IT 部門排程協助 。 擴展至非 IT 部門時，通常需要 IT 團隊協助設定與維護，且可能涉及額外的模組採購成本 。 導入與部署困難度 快速實施與維護 實施複雜、升級需數月 | Jira Service Management 三大優勢 1️⃣ 成本較低、價格透明 傳統工具常針對額外模組收費，導致成本難以預測，且使用者均需付費。JSM 則打破傳統模式， 僅對 Agent 收費 。 2️⃣ 整合 Dev、IT 與業務，共同開發 整合各部門工作頁面，讓各個部門能在同一平台工作。超過 60% 客戶將 JSM 應用於非 IT 支援，以 自動化雲端升級服務 減少人工維運負擔。 3️⃣ 內建 AI，無額外費用 Premium 與 Enterprise 版內建 Atlassian Intelligence ，AIOps  透過分析歷史案件數據，提供精準的業務趨勢預測， Rovo AI  自動運行，協助快速回應需求，全面提升服務管理效率。 利用現代化的人工智慧，釋放高速IT服務管理潛力。 採用現代化的 ITIL 方法和強大的 AI 功能套件，加速案件速度、簡化 DevOps 工作流程，讓各個團隊都能運行自己的服務台。 | 看全球頂尖企業如何靈活運用 JSM JSM 可以與現有的 ServiceNow 平行運作 ，適合 企業核心 IT 仍需保留 ServiceNow，但希望 加強開發與運維的整合 、降低成本解決方案的組織 。 ☑️ NextEra Energy 美國大型電力公司，擁有 15,000 名員工，IT 團隊使用 ServiceNow，而非 IT 團隊選擇 JSM。其  90 個服務台僅需 10 分鐘即可部署 ，僅需三名員工管理。 選擇 JSM 覆蓋整個 IT 運維、支援及非 IT 團隊，同時享有 強大的 Atlassian 生態系統 支持。 ☑️ Domino's Pizza Enterprises 達美樂， 在全球 12 個市場原本使用 6 個碎片化的 ITSM 系統。採用 JSM 後，3,800 間店面透過統一門戶獲得高品質 IT 支援，IT 與開發團隊在同一平台上協作，提升了效率與服務一致性 。 | JSM 協助超過 55,000 家企業優化服務流程 | 結語 在數位化轉型的浪潮中，選擇合適的 ITSM 平台決定了團隊效率與業務敏捷性。Jira Service Management 以幫助企業縮短價值實現時間。無論是與現有 ServiceNow 共存，還是全面替代，JSM 都提供了靈活、高效的解決方案。 Linktech 將持續為您更新 Atlassian 產品最新動態。若想了解 JSM 或更多解決方案，歡迎隨時聯繫專業顧問團隊！ Linktech 團隊洽詢方式： Tel: 02-7752-7658 email: sales@linktech.com.tw 👉 點擊接收電子報 最新消息

Atlassian Home Dashboards  推出一系列更新，這次調整不只是視覺介面的進化，而是重新定義儀表板在日常工作的角色。儀表板不再只是用來查看，而是成為 可實際操作的工具 ，讓團隊能直接從圖表出發，透過直覺化的視覺呈現討論工作。 在會議中，Home Dashboards 協助團隊在一個畫面中快速掌握現況，未來， 圖表不再停留於分析與討論，而是成為討論後即可展開工作的入口。 以下將說明本次 Home Dashboards 更新所帶來的主要方向與變化。 | 🌟 Home Dashboards 重點更新 儀表板洞察報告 全新的 Dashboard Insights  會自動為你的儀表板生成摘要與關鍵洞察，快速告訴你： 目前有哪些異常或值得注意的變化？ 哪些指標需要你特別關注？ 哪些工作可能已經卡住？ 不論是快速掌握現況，或進一步追問「現在最需要處理的是什麼」，都能更直覺完成。 智慧連結 為了讓所有觀看儀表板的人都能理解「這些數字代表什麼」，Atlassian 推出 Smart Link Widgets 。 你可以直接在儀表板中嵌入： Confluence 文件 Goals 目標更新 Loom 說明影片 以及超過 30 種第三方工具內容 👉 在儀表板中嵌入一段 Loom 影片，快速說明本週數據變化與行動方向，讓團隊不再各自解讀。 即時跳轉查看 這是本次更新最「有感」的功能之一。只需點擊一下，即可 從圖表直接跳轉到對應的工作項目或目標 ，開啟工作， 完全不用離開儀表板 ! 👉 儀表板不再只是「看數據」，而是直接變成每天工作的起點。 Jira Service Management 資料點擴充 對 ITSM 團隊來說，這次更新終於補上關鍵一塊。Home Dashboards 現在支援多項 JSM 數據 ，包含： Channel Organization Portal group Request type Satisfaction rating SLA breached SLA cycle type SLA name SLA paused SLA start date SLA stop date Work category 👉 這代表你可以在同一個儀表板中，同時分析： Jira + Goals + DevOps + JSM  的完整數據，將資料集中在一個地方進行報告。 | 📣 即將推出的功能 單一數值圖表 這種圖表類型用於突顯關鍵指標，非常適合將關鍵數字和 KPI 放在最顯眼的位置 ! 設定圖表篩選 可在單一圖表中新增最多 5 組篩選條件，讓數據呈現更精準。透過更細節的篩選設定，您可以在同一個儀表板中進行跨團隊、跨專案與跨計畫的比較分析。 | 結語 本次 Home Dashboards 更新，進一步整合資訊，協助團隊更有效掌握工作狀態與優先順序，減少切換畫面的時間，提升整體工作效率。 Linktech 團隊可提供完整的評估、試用與導入支援，協助您快速上手並發揮平台最大價值。若在使用過程中有任何問題、需求或想進一步了解相關功能，歡迎直接聯繫 Linktech 業務團隊，我們將為您服務，期待與您共同合作。 Linktech 友環企業 團隊洽詢方式： Tel: 02-7752-7658 email: sales@linktech.com.tw

｜ Atlassian 2025 年 12月安全公告摘要 在 2025 年 12 月11日的安全公告中，本安全公告中報告的漏洞包括 37 個已修復的高嚴重性漏洞和 9 個關鍵嚴重性漏洞在上個月發佈的新產品的新版本中。這些漏洞是通過 Atlassian 原廠的 Bug Bounty 計劃，滲透測試過程和第三方掃描找尋出來。 要修復影響您產品的所有漏洞，Linktech建議您將產品修補到最新版本或以下每個產品的要求修復版本之一。 列出的每個產品的固定版本 截至 2025 年12月 11 日（發佈日期） ╴漏洞影響產品 產品 受影響的版本 修復版本 Bamboo Data Center and Server 12.0.1 10.2.0 to 10.2.11 (LTS) 9.6.1 to 9.6.19 (LTS) 12.0.2  Data Center Only 10.2.12 (LTS) recommended  Data Center Only 9.6.20 (LTS)  Data Center Only Bitbucket Data Center and Server 9.1.0 to 9.1.1 9.0.1 8.19.0 to 8.19.24 (LTS) 8.18.0 to 8.18.1 10.1.1 to 10.1.3  Data Center Only 10.0.0 to 10.0.2  Data Center Only 9.4.0 to 9.4.15 (LTS) recommended  Data Center Only 8.19.25 to 8.19.26 (LTS)  Data Center Only Confluence Data Center and Server 10.2.0 (LTS) 10.1.0 to 10.1.2 10.0.2 to 10.0.3 9.5.1 to 9.5.4 9.4.0 to 9.4.1 9.3.1 to 9.3.2 9.2.0 to 9.2.11 (LTS) 9.1.0 to 9.1.1 9.0.1 to 9.0.3 8.9.0 to 8.9.8 8.8.0 to 8.8.1 8.5.5 to 8.5.29 (LTS) 7.19.18 to 7.19.30 (LTS) 2025年12月17日 Update: 10.2.2 (LTS) recommended  Data Center Only 9.2.13 (LTS)  Data Center Only 8.5.31 (LTS)   Previous releases 10.2.1 (LTS) recommended Data Center Only 9.2.12 (LTS) Data Center Only 8.5.30 (LTS) Crowd Data Center and Server 7.1.0 to 7.1.1 7.0.0 to 7.0.2 6.3.0 to 6.3.3 6.2.0 to 6.2.6 6.1.0 to 6.1.7 6.0.0 to 6.0.10 5.3.0 to 5.3.8 5.2.2 to 5.2.11 5.1.7 to 5.1.13 7.1.2 recommended  Data Center Only Fisheye/Crucible 4.9.0 to 4.9.5 4.8.14 to 4.8.16 4.9.6 recommended Jira Data Center and Server 11.2.0 to 11.2.1 11.1.0 to 11.1.1 11.0.0 to 11.0.1 10.3.0 to 10.3.14 (LTS) 9.12.1 to 9.12.29 (LTS) 11.3.0 (LTS) recommended  Data Center Only 10.3.15 (LTS)  Data Center Only 9.12.30 (LTS)  Data Center Only Jira Service Management Data Center and Server 11.2.0 to 11.2.1 11.1.0 to 11.1.1 11.0.0 to 11.0.1 10.3.0 to 10.3.14 (LTS) 11.3.0 (LTS) recommended  Data Center Only 10.3.15 (LTS)  Data Center Only ╴Atlassian Server & Data Center 安全漏洞摘要 近期 Atlassian 揭露了多項影響 Bamboo、Bitbucket、Confluence、Crowd、Fisheye/Crucible、Jira 及 Jira Service Management 的嚴重漏洞 。本次公告共包含 9 個關鍵嚴重性（Critical）漏洞 與 37 個高嚴重性（High）漏洞 。若未及時升級至安全版本，可能導致 XML 外部實體注入（XXE）、遠端程式碼執行（RCE）、服務阻斷（DoS）或原型汙染（Prototype Pollution），進而引發系統資料外洩或權限被濫用 。 Bamboo: CVE-2025-66516：Bamboo Data Center and Server 中 Tika 依賴項的 XXE（XML External Entity Injection）漏洞。（CVSS 10 Critical） CVE-2025-52434：Bamboo Data Center and Server 中 org.apache.tomcat:tomcat-util 依賴項的 DoS（Denial of Service）漏洞。（CVSS 7.5 High） Bitbucket: CVE-2024-7254：Bitbucket Data Center and Server 中 com.google.protobuf:protobuf-java 依賴項的 DoS（Denial of Service）漏洞。（CVSS 8.7 High） Confluence: CVE-2025-66516：Confluence Data Center and Server 中 Tika 依賴項的 XXE（XML External Entity Injection）漏洞。（CVSS 10 Critical） CVE-2022-37601：Confluence Data Center and Server 中 loader-utils 依賴項的 Prototype Pollution 漏洞。（CVSS 9.8 Critical） CVE-2024-29415：Confluence Data Center and Server 中的 SSRF（Server-Side Request Forgery）漏洞。（CVSS 8.1 High） CVE-2024-12905：Confluence Data Center and Server 中 tar-fs 依賴項的 File Inclusion 漏洞。（CVSS 7.5 High） CVE-2022-37599：Confluence Data Center and Server 中 loader-utils 依賴項的 DoS（Denial of Service）漏洞。（CVSS 7.5 High） CVE-2022-37603：Confluence Data Center and Server 中 loader-utils 依賴項的 DoS（Denial of Service）漏洞。（CVSS 7.5 High） Crowd: CVE-2025-66516：Crowd Data Center and Server 中 Tika 依賴項的 XXE（XML External Entity Injection）漏洞。（CVSS 10 Critical） CVE-2025-52999：Crowd Data Center and Server 中 com.fasterxml.jackson.core:jackson-core 依賴項的 DoS（Denial of Service）漏洞。（CVSS 8.7 High） CVE-2025-55163：Crowd Data Center and Server 中 io.netty:netty-codec-http2 依賴項的 DoS（Denial of Service）漏洞。（CVSS 8.2 High） CVE-2025-41248：Crowd Data Center 中 org.springframework.security:spring-security-core 依賴項的 Improper Authorization 漏洞。（CVSS 7.5 High） CVE-2025-48989：Crowd Data Center and Server 中 org.apache.tomcat:tomcat-coyote 依賴項的 DoS（Denial of Service）漏洞。（CVSS 7.5 High） CVE-2020-36518：Crowd Data Center 中 com.fasterxml.jackson.core:jackson-databind 依賴項的 DoS（Denial of Service）漏洞。（CVSS 7.5 High） CVE-2021-46877：Crowd Data Center and Server 中 com.fasterxml.jackson.core:jackson-databind 依賴項的 DoS（Denial of Service）漏洞。（CVSS 7.5 High） CVE-2022-42004：Crowd Data Center and Server 中 com.fasterxml.jackson.core:jackson-databind 依賴項的 DoS（Denial of Service）漏洞。（CVSS 7.5 High） CVE-2024-13009：Crowd Data Center and Server 中 com.fasterxml.jackson.core:jackson-databind 依賴項的 Information Disclosure 漏洞。（CVSS 7.2 High） Fisheye/Crucible: CVE-2025-66516：Crucible Server and Fisheye Server 中 Tika 依賴項的 XXE（XML External Entity Injection）漏洞。（CVSS 10 Critical） CVE-2025-59250：Crucible Server and Fisheye Server 中 MSSQL JDBC driver 的 Improper Input Validation 漏洞。（CVSS 8.1 High） Jira: CVE-2025-66516：Jira Software Data Center and Server 中 Tika 依賴項的 XXE（XML External Entity Injection）漏洞。（CVSS 10 Critical） CVE-2021-39227：Jira Software Data Center and Server 中 zrender 依賴項的 Prototype Pollution 漏洞。（CVSS 9.8 Critical） CVE-2025-54988：Jira Software Data Center and Server 中的 XXE（XML External Entity Injection）漏洞。（CVSS 8.4 High） CVE-2016-1182：Jira Software Data Center and Server 中 org.apache.struts:struts-core 依賴項的 DoS（Denial of Server）漏洞。（CVSS 8.2 High） CVE-2025-55163：Jira Software Data Center and Server 中 io.netty:netty-codec-http2 依賴項的 DoS（Denial of Service）漏洞。（CVSS 8.2 High） CVE-2016-1181：Jira Software Data Center and Server 中的 RCE（Remote Code Execution）漏洞。（CVSS 8.1 High） CVE-2025-27152：Jira Software Data Center and Server 中 axios 依賴項的 SSRF（Server Side Request Forgery）漏洞。（CVSS 7.7 High） CVE-2025-41248：Jira Software Data Center and Server 中 org.springframework.security:spring-security-core 依賴項的 Improper Authorization 漏洞。（CVSS 7.5 High） CVE-2025-48976：Jira Software Data Center and Server 中 commons-fileupload:commons-fileupload 依賴項的 DoS（Denial of Service）漏洞。（CVSS 7.5 High） CVE-2024-21634：Jira Software Data Center and Server 中 software.amazon.ion:ion-java 依賴項的 DoS（Denial of Service）漏洞。（CVSS 7.5 High） CVE-2022-3517：Jira Software Data Center and Server 中 minimatch 依賴項的 DoS（Denial of Service）漏洞。（CVSS 7.5 High） CVE-2025-58754：Jira Software Data Center and Server 中 axios 依賴項的 DoS（Denial of Service）漏洞。（CVSS 7.5 High） CVE-2023-49735：Jira Software Data Center and Server 中的 XXE（XML External Entity Injection）漏洞。（CVSS 7.5 High） CVE-2022-45693：Jira Software Data Center and Server 中 org.codehaus.jettison:jettison 依賴項的 DoS（Denial of Service）漏洞。（CVSS 7.5 High） CVE-2020-8203：Jira Software Data Center and Server 中 loadash.pick 依賴項的 Prototype Pollution 漏洞。（CVSS 7.4 High） Jira Service Management: CVE-2025-66516：Jira Service Management Data Center and Server 中 Tika 依賴項的 XXE（XML External Entity Injection）漏洞。（CVSS 10 Critical） CVE-2021-39227：Jira Service Management Data Center and Server 中 zrender 依賴項的 Prototype Pollution 漏洞。（CVSS 9.8 Critical） CVE-2025-54988：Jira Service Management Data Center and Server 中的 XXE（XML External Entity Injection）漏洞。（CVSS 8.4 High） CVE-2025-55163：Jira Service Management Data Center and Server 中 io.netty:netty-codec-http2 依賴項的 DoS（Denial of Service）漏洞。（CVSS 8.2 High） CVE-2016-1182：Jira Service Management Data Center and Server 中 org.apache.struts:struts-core 依賴項的 DoS（Denial of Server）漏洞。（CVSS 8.2 High） CVE-2016-1181：Jira Service Management Data Center and Server 中的 RCE（Remote Code Execution）漏洞。（CVSS 8.1 High） CVE-2023-49735：Jira Service Management Data Center and Server 中的 XXE（XML External Entity Injection）漏洞。（CVSS 7.5 High） CVE-2025-41248：Jira Service Management Data Center and Server 中 org.springframework.security:spring-security-core 依賴項的 Improper Authorization 漏洞。（CVSS 7.5 High） CVE-2022-3517：Jira Service Management Data Center and Server 中 minimatch 依賴項的 DoS（Denial of Service）漏洞。（CVSS 7.5 High） CVE-2025-58754：Jira Service Management Data Center and Server 中 axios 依賴項的 DoS（Denial of Service）漏洞。（CVSS 7.5 High） CVE-2020-8203：Jira Service Management Data Center and Server 中 loadash.pick 依賴項的 Prototype Pollution 漏洞。（CVSS 7.4 High） ╴Atlassian 的應對措施 本次的漏洞被原廠定位成 高危風險 ，建議用戶參照上方資訊，保持其產品的最新版本，以確保獲得最新的安全修復和改進，未列於上方的版本，可能是因為該版本已經非屬於LTS版本，建議還是要升級版本至當前建議的修復版本。 ╴Atlassian Cloud 影響狀況 使用  Atlassian Cloud 產品的用戶無需擔心此漏洞影響 。Atlassian 的 SaaS 服務具備高度的安全防護機制，並持續進行安全強化，修復漏洞、並持續強化防護機制，以確保您的資料安全。 ╴總結 若貴司當前的 Atlassian 環境，落在公告所涵蓋的漏洞範圍內，可能導致：系統資料外洩或權限被濫用 • 升級過程中功能異常或資料流失 • 長期運行效能降低與維護成本增加 Linktech 深耕 Atlassian 系列解決方案 ，並同時覆蓋 資訊安全檢測  與 系統升級支援 ： 🔍  全環境盤點與資安檢測 ：升級前進行完整漏洞掃描與系統健康檢查。 🔒  安全強化 ：針對 Atlassian 產品提供修補建議與最佳安全設定。 ⚙️  專業升級服務 ：確保Atlassian Data Center系列產品升級後功能正常、資料完整不流失。 🤝  長期維運顧問 ：協助企業保持持續更新，降低資安與營運風險。 若您的 Atlassian 環境正受此次公告影響 ，建議立即： 確認漏洞範圍 評估升級需求 與 Linktech 專業團隊聯繫 Linktech 專業顧問  將協助您完成 安全檢測、升級計畫與後續維運 ，確保系統安全無虞。請立即聯繫 Linktech ，獲取完整安全升級方案。 Linktech 團隊洽詢方式： Tel: 02-7752-7658 email: sales@linktech.com.tw

The Autopilot Hub 是 monday.com  的新功能，作為整個帳號中「自動化 (automations)／整合 (integrations)／工作流程 (workflows)」的中央管理控制中心。透過這個 Hub，用戶能夠從「帳號全域 (account-wide)」的角度，一次查看並管理所有自動化與整合，而不是只能在各個 board 分別查看。 這使得對於大型團隊、多專案、或有大量自動化設定的組織來說，管理、維護、追蹤效率大幅提升。 ｜The Autopilot Hub 的主要組成與功能 The Autopilot Hub 以數個 Tab (標籤頁) 組成，讓管理工作更加井然有序。 Health ： 監視自動化 / workflows／整合的健康狀態   哪些正在運作、哪些失敗、失敗原因為何。Hub 內建 AI-powered 的錯誤分類，幫你快速找出失敗根因，並支援點擊導回該 board 做修正。 Usage ： 追蹤整個帳號在「自動化／整合／workflow Actions」上的使用量 包含：哪些 automations 是 active、哪些 workflows 在使用中、哪些人建立了 automations／workflows、各 board 的使用情況等等。也包含每日執行量的圖表、top boards / workflows / creators 的視覺化統計。 Workflows ： 列出所有用 workflow builder 建構的自動化流程 ，方便管理與編輯 Connections ： 管理你所有的整合 (integrations) 連結 例如讓 monday.com  和外部工具 (email、Slack、Google Calendar 等) 互通。 此外，The Autopilot Hub 的存取權限遵循你原本 monday.com  的權限設定 — 如果某些 board 是私密的 (private board)，你就無法看到該 board 的 automations／workflows／整合內容。 ｜The Autopilot Hub 的四大效益 對於使用 monday.com  的團隊／組織 (特別是中大型團隊、多 board、多專案管理者)： 統一、集中管理 ：過去 automations / integrations 分散在不同 board，要追蹤、除錯時常常很亂。Autopilot Hub 把它們集中起來，一眼就能知道哪些有問題、哪些成功。 快速排錯與監控健康 ：Health tab + AI-powered 錯誤分類，大幅降低排錯時間，讓你更快找到哪個自動化流程失敗、原因為何。 掌握自動化與整合使用量 ：Usage tab 幫你了解整個帳號「用了多少自動化／整合／workflow」，避免超出限制 (quota)、或優化哪些流程最常被用、哪些可刪除／調整。 更有效管理複雜流程與整合 ：對於已經善用自動化 + 整合 (如 email → 任務、自動通知、跨工具同步等) 的團隊，這是必備的「後台中心」，協助規模化管理。 總之，它把 monday.com  的自動化／整合功能從「個別 board 管理」提升到「整個帳號層級」，對於希望長期、大規模使用的團隊來說，是非常重要的品質保證與管理工具。 ｜適合哪些人／團隊使用 建議優先使用 The Autopilot Hub 的情境包括： 團隊規模中大型，有多個 board、專案並行。 流程複雜、使用多種 integrations (例如 Slack、Gmail、第三方工具、API)。 自動化數量多，需要監控、排錯、維護。 需要統整所有自動化活動、並制定帳號層級的運作／使用量統計／資源管理。 希望在公司或團隊內推行標準化流程／治理 (governance)、避免混亂。 ｜總結 The Autopilot Hub 是一項重要升級功能 — 透過它，可以把整個帳號 (account) 的 automations、integrations 與 workflows 集中管理、集中監控。對於有多專案、多看板、跨團隊、大量自動化設定的使用者來說，它提供更高層級 (account-wide) 的可見性、控制能力與維護效率。 如果你還沒有用過，不妨考慮啟用看看。對於想要規模化管理、自動化流程愈來愈多、希望維持流程穩定與透明度的團隊來說，The Autopilot Hub 非常值得。 想要了解更多關於 The Autopilot Hub？歡迎隨時聯繫 Linktech ，讓我們能為您詳細說明與服務！ ｜延伸資源 monday.com 產品官網 monday.com 短片介紹 立即申請免費試用

｜K8S × DevSecOps 時代的供應鏈挑戰 隨著企業導入 Kubernetes 作為容器編排核心，CI/CD 流水線與image儲存庫間的整合已成標準流程。然而，當開發者使用大量 Open Source 套件、容器基底映像（base image）、Helm Chart 與 IaC 模板時，供應鏈的風險也同樣倍增。 根據 JFrog Security Research  報告，超過 90% 的容器映像含有已知 CVE 漏洞，其中 45% 以上的漏洞可被公開利用（Exploitable）。因此，導入 JFrog 平台與 Kubernetes 整合的 DevSecOps 流程，已成為確保軟體生命週期安全的重要關鍵。 ｜架構設計：K8S 與 JFrog 的安全整合 下圖展示了 Kubernetes 集群與 JFrog 平台整合的典型架構： 元件 功能說明 JFrog Artifactory 私有image儲存庫，存放 Base Image、Helm Charts、Artifacts JFrog Xray 自動化漏洞與 License 掃描、生成 SBOM JFrog CLI / REST API 供 CI/CD Pipeline 呼叫 API 進行掃描與策略驗證 Kubernetes Cluster 佈署應用的運行環境，透過 Admission Controller 驗證映像 OPA / Kyverno / Kubesec 強制政策層（Policy Enforcement），阻擋含高風險映像部署 ｜實作步驟：從掃描到部署防護 Step 1：建立 JFrog 與 K8S 之間的信任關係 1  kubectl create secret docker-registry artifactory-cred \ --docker-server=artifactory.company.local \ --docker-username=devops_bot \ --docker-password= \ -- docker-email=devops@example.com TIP：  建議以 Kubernetes Secret 搭配 ServiceAccount 使用，避免直接在 Deployment YAML 中暴露憑證。 Step 2：在 CI/CD 中導入 Xray 掃描 1  stage( 'Security Scan' ) { steps { script {  def  scanResult=sh(script:  """ curl -u ${ JFROG_USER } : ${ JFROG_TOKEN }  -X POST \\ -H "Content-Type: application/json" \\ -d '{"repo_path":"docker-local/myapp:latest"}' \\ https:// ${ JFROG_URL } /xray/api/v1/scanArtifact """ , returnStdout:  true ) echo "Scan Result: ${ scanResult } "  } } }  掃描結果可回傳 JSON，包括漏洞等級（Critical/High/Medium/Low）與 License Type。 Step 3：邏輯串接：從 CI 掃描到 K8S 部署 在 Step 2 中，CI/CD Pipeline 呼叫了 Xray API 並取得了 JSON 格式的掃描結果 。下一步的關鍵，是將此掃描結果傳遞給 Kubernetes。 CI/CD Pipeline 需負責解析該 JSON 回傳值，並將映像檔的安全狀態（例如：是否存在 "Critical" 漏洞）動態注入到 Kubernetes Deployment 或 Pod 的 YAML 檔案中，作為 metadata.annotations （中繼資料標註）。 例如，如果 Step 2 發現 "Critical" 漏洞，CI 應在 YAML 中加入： 1 YAML 1 metadata: 2   annotations: 3      jfrog.com/xray-score : "Critical" 4 如此一來，當 CI/CD 流程執行 kubectl apply  提交此 YAML 時，Step 3 的 Admission Controller 才能依據這個標註，成功攔截該部署請求。 Step 4：導入 Admission Controller 阻擋高風險映像 1   apiVersion :   kyverno.io/v1 kind :   ClusterPolicy metadata :   name :   deny-critical-cves spec :   validationFailureAction :   enforce rules :   -   name :   check-cve-score match :   resources :   kinds :   -   Pod validate :   message :  "映像含高風險漏洞，禁止部署" pattern :   metadata :   annotations :   jfrog.com/xray-score :   "!~ Critical"   當映像標註含有 Critical 等級漏洞時，K8S 將拒絕部署。 ｜進階應用：SBOM 與持續監控 1️⃣ 自動生成 SBOM 1  curl -u ${JFROG_USER} : ${JFROG_TOKEN}  \ -X GET "https://${JFROG_URL}/xray/api/v1/sbom/artifact?path=docker-local/myapp:latest"   2️⃣ 實時風險監控 JFrog Security 可監測新 CVE 公告並自動更新影響範圍，當漏洞對應至現有映像或 Package 時，自動發出警報至 Slack 或 Jira。 ｜整合效益：從被動補救 → 主動預防 效益項目 說明 可視化 SBOM 全景揭露供應鏈構成 合規性 License Policy 自動驗證 即時防護 Admission Controller 即時封鎖 風險治理 漏洞關聯至 CVE 資料庫與修補建議 自動化 Pipeline 全流程無人工介入的安全門檻 ｜未來展望：AI 驅動的 DevSecOps 自動修補 隨著 JFrog Security AI  與 Atlassian Rovo Dev Agent  的出現，未來的 DevSecOps 不僅能「偵測漏洞」，更能「自動生成修補建議與 Pull Request」。結合 Kubernetes 的 GitOps 模式與 Policy-as-Code，企業將能實現「Self-Healing」的安全基礎架構。 Kubernetes 帶來了極高的可擴展性，但也暴露了供應鏈的複雜性與風險。透過整合 JFrog Artifactory + Xray + K8S Security Policy ，不僅能強化企業映像治理與漏洞防禦，更能以 DevSecOps 為核心，實現從開發到部署的「持續安全 (Continuous Security)」。 如需瞭解更多 JFrog 內容或索取客製化解決方案建議，歡迎透過以下方式聯繫。Linktech 將協助您評估如何將 JFrog 嵌入您現有的開發流程，探討其可行性與導入效益。 Linktech 友環企業 團隊洽詢方式： Tel: 02-7752-7658 email: sales@linktech.com.tw

在 AI 工具百家爭鳴的現在，多數工具只能「回答您的問題」，卻很少真的「替您執行工作」，  monday.com  推出的 Agent Factory ，就是要讓 AI 從助理升級成 真正會上班的數位員工（Digital Workforce） — 會打電話、發 email、整理資料、寫報告，還能依照排程自動幫您完成任務。 Linktech 此篇文章帶您認識 Agent Factory，並分享它可以替哪些團隊節省人力、放大產能，最後也會說明如何規劃系統導入！ ｜Agent Factory 是什麼？先釐清一個關鍵概念 Agent Factory 是一個獨立於 monday.com  Work OS 的外部產品 ： 可以直接透過瀏覽器使用 目前不需要也不必須有 monday.com  帳號 就能使用 使用 Agent Factory 適用 monday AI 專屬條款 ，如果您已經和 monday.com  企業用戶並有特定合約，那 並不自動套用在 Agent Factory 上 簡單來說： → monday Work OS 負責「管理工作」 → Agent Fa ctory 則是替您「找一群 AI 員工來做工作」 ｜AI 除了聊天機器人，也可以是數位員工 在 Agent Factory 的首頁 ，您可以看到一整排已經設計好的 AI 角色，只要套用範本就能開始用，舉幾項當前的 AI Agent 角色例子： Dev Stand-up Coordinator 每天打電話給團隊成員，詢問進度與 blockers 整理大家的回答，紀錄做了什麼、接下來要做什麼 把簡明的 stand-up 報告寄到團隊信箱 Meeting Prep Specialist 在會議前自動整理議程與相關會議資訊 搜集與會者的背景、公司最新消息 產出一份重點 one-pager，寄到您的 inbox Briefing Curator 每天寄給您一封 email，結合當天行事曆摘要＆精選新聞 會附上新聞來源連結，也能依照您偏好的主題與呈現方式做調整 Appointment Coordinator 打電話跟客戶確認預約細節、說明注意事項或停車／準備資訊 回答常見問題，如需改期，則協助提供可行時段再以電話或 email 完成 Trends Analyst 針對您關注的主題主動做趨勢研究 把重要發展整理成有結構的報告寄給您 SDR Expert / Support Specialist 替您做 leads 資格審查、提供產品資訊、排客戶 meeting 針對客戶問題進行電話解說，必要時會把複雜案件轉交指定團隊信箱 這些角色的共同特色是： 能主動打電話、發信、整理資訊、照排程行動，而不是等著開聊天視窗 ｜如何開始使用 Agent Factory 1. 登入後，從「Digital Workforce」開始 登入之後，您會看到帳號底下所有現有的 Agents，也就是您的 Digital Workforce， 要建立新的 Agent，只要點選 「+ Create agent」  即可。 建立方式有兩種： 從範本開始 ：直接選擇官方提供的範本（例如前面提到的 Dev Stand-up Coordinator 等） 自然語言描述 ：在聊天區塊輸入您想讓 Agent 做的事情 包括： 具體任務與目標 需要採取的動作（打電話、發信、整理報表…） 要使用的資料來源或工具 語氣、說話風格（例如要主動說明自己是 AI Agent 等） 您可以切換到 Build  分頁，檢視 Agent 的設定畫面，持續用對話方式微調，直到結果符合預期 2. 設定觸發條件：目前支援排程啟動 在 Trigger  分頁，您可以設定這個 Agent 什麼時候啟動，目前官方說明中，唯一支援的觸發方式是「Schedule」，也就是依照日期與時間（可單次或週期性）自動觸發 Agent 執行任務。 例如： 每個工作天早上 9:00 打電話給業務團隊收集前一天進度並寄出摘要 每週一上午整理本週會議與重要新聞，寄給主管群組 3. 客製化說話方式、聲音與變數 在 Build 畫面中點選 Phone ，可以開啟電話相關設定視窗，用來調整： 通話風格與開場白 聲音偏好（如速度、口吻等） 同時，您也可以管理 Agent 使用的 Variables（變數） ，像是 客戶姓名、電話、會議時間、地點等。部分變數會在您第一次給定 prompt 後自動生成，您也可以自行新增或編輯，讓 Agent 在通話或 email 裡可以使用這些動態內容。 4. 串接工具：目前支援 Gmail、Calendar、Slack 要讓 Agent 能真正「進入您的工作現場」，就需要連結外部工具，在 Tools 區塊目前支援： Gmail、Calendar 與 Slack。 要讓 Agent 每天幫您整理會議摘要，就需要授權它讀取行事曆 要讓 Agent 寄報告到團隊信箱，則需連結 Gmail 連結方法是對應工具按下 Connect ，依指示完成授權後，Agent 就能用這些工具執行任務 5. 測試、發布與追蹤成果 在 Test   分頁 ，您可以： 輸入必要變數（如電話號碼、客戶資料） 點選 Run test ，實際體驗 Agent 怎麼打電話、怎麼回答問題 若行為不符合預期，回到左側聊天區塊，直接用語言指示修改 完成後，記得按右上角的 Publish agent ，Agent 才會正式上線，依照排程與設定開始工作 每一個 Agent 都有自己的：Overview（概要）, Insights（洞察）, Activity log（活動紀錄與分析），目前這些資料是 以單一 Agent 為單位 查看，尚未提供所有 Agents 的總覽報表。 ｜安全性與隱私：Agent Factory 怎麼保護您的資料？ 根據官方文件，Agent Factory 在安全性上與 monday.com  產品採用一致的標準： 資料加密 靜態資料採用 AES-256  加密 傳輸過程採用 TLS 1.3  加密 AI 模型供應商 主要使用 Microsoft Azure OpenAI  與 Anthropic（透過 AWS Bedrock）  等模型服務 語音相關功能則使用 Vapi  提供的 voice models 不使用您的客戶資料來訓練 AI 模型 官方也提醒：Agent 的輸出可能存在錯誤或不可預測的情況 如果您的 Agent 會與真實客戶互動（打電話或寄信）： 需清楚告知對方這是 Agent，而非真人 進行例如客戶聯繫或通話錄音等活動時，也要確保取得適當同意 ｜收費模式：以 Agent Credits 驅動的分級方案 Agent Factory 採用 分級方案 + Agent Credits  的方式計價，不同規模的團隊都可以挑選合適的用量，並可隨著成長調整。 詳情歡迎洽詢 Linktech 團隊: 02-7752-7658 / sales@linktech.com.tw ｜常見問題 FAQ Agent Factory 是否屬於 monday.com  內建 AI 功能的一部分？ 不是，Agent Factory 是獨立產品，monday 內建的 AI（例如 monday sidekick、AI blocks）則仍是核心 Work OS 平台的一部分。 現在能不能把 Agent Factory 直接連到我的 monday.com  帳號？ 官方在 FAQ 中明確說明 目前還不行。 我已經有和 monday.com  談好的企業合約，那 Agent Factory 有算在裡面嗎？ 沒有，Agent Factory 的使用是依照它專屬的條款，並不在既有企業合約範圍內。 ｜為什麼現在就值得開始評估 Agent Factory？ 對台灣企業來說，Agent Factory 特別適合這幾種情境： 需要增加營運產能，但人力不好找／成本過高 客服、預約確認、會前準備、進度追蹤等重複但必要的工作，都可以交給 AI Agent 先處理，保留人力做高價值的溝通與決策 想先試水溫關於 AI 自動化，但又不想大改現有系統 Agent Factory 本身是獨立產品，您可以先從小範圍流程切入，例如： 每天自動產出經營團隊的 briefing email 為特定專案團隊建立 Dev stand-up Agent 之後再思考如何與既有的 monday.com  或其他系統做流程整合（即便目前尚未直接串接，仍可透過流程設計、人工檢閱與資料匯入等方式搭配使用） 中長期規劃上，逐步把跨工具的例行任務交給 Agent，讓團隊專注在策略與創意 ｜Linktech 能為你做什麼？ Linktech 身為 monday.com  台灣代理商與合作夥伴 ，我們可以在您思考導入 Agent Factory 時，提供 需求盤點與流程診斷，若您有相關疑問或興趣皆歡迎找我們聊聊！ monday.com  產品官網 monday.com  短片介紹 立即申請免費試用