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「你會說英文嗎」講成 Can you speak English?小心!差一個字意思差很大

2019-10-07 授權轉載 希平方
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人在國外時,和外國人基本上只能用英語溝通,但如果去的是非英語系國家(如:日本、韓國),想要問路或請人幫忙,卻又不確定對方會不會說英文的話,通常會先問對方:「請問你會說英文嗎?」但連這句簡單的話都有可能說錯喔。想一想,你會怎麼說呢?

情境對話

Lizzy 與 David 到日本出差,兩人在日本迷了路,想要找人問路,卻又不確定前方迎來的老奶奶會不會說英文,David 便上前問:

Can you speak English?

所幸老奶奶會說英文,幫兩人找對了路。

不過呢,身為抓 NG 英文的專家,眼尖的各位讀者們,有沒有發現,其實這句話不全然正確呢?我們來看看怎麼說才最正確。

破解 NG 英文

其實我們要問「你會不會說英文?」,很自然就會想到用 can 這個助動詞,因為我們從小就這樣學:can 是「會」的意思。但偏偏這個句子不能這樣問。母語人士最常用、也是最自然的用法,其實是:

Do you speak English? (O) → 意思是「你講英文嗎?你會說英文嗎?」,用來詢問對方是否有說英文這個技能。

那如果你想要表示「我不會說某個語言」,最正確自然的說法是:I don’t speak... (O)

例如:
I don’t speak English.(我不會說英文。)
I don’t speak Chinese.(我不會說中文。)
I don’t speak French.(我不會說法文。)

那回到前面的情境,台灣人通常會直覺說出:

Can you speak English?

這句話其實並不全然是錯的,文法正確,意思稍有不同。若有人這樣問你,意思是「你可以說英文嗎?」隱含的意思是:他覺得你會說英文,想問你能不能用英文和他溝通(可能你本來在說中文,但對方只聽得懂英文)。

例如說昨天 Lizzy 看完《延禧攻略》被氣得怒火攻心,早上到辦公室就和 Amy 和 David 分享:「欸,你們昨天有沒有看,那個爾晴,怎麼那麼白目!簡直是噁晴,好想甩她一巴掌...」,三人討論地熱絡。這時候 John 老師也很想知道劇情,想要加入討論,就跑來說:

Can you speak English, please? I want to know the story, too!(你們可以用英文講嗎?我也想知道劇情啊!)→ 所以這裡的意思是,John 老師知道他們都會講英文,想請他們改成用英文說話,而不是問他們會不會說英文喔!

看完了上面各種小劇場解說,有沒有豁然開朗呢?只要記得,Do you speak English? 跟 Can you speak English? 兩句差一個字差很多。以後不要搞混囉!

(本文出自希平方-線上學英文

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攝影 / 賀大新

消滅「手動」的煩人庶務!掌握 Vibe Coding 三原則:一天做完8件事,保留更多時間給自己

2025-08-18 林柏源
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8 年前,中文系出身的 Webbrain AI 共同創辦人 Sofia 決定嘗試學 Python。當時,她滿懷期待地報名了線上課程,卻在最基本的環境設定就被卡住。只為了跑出一行「Hello World」(程式設計的第一個小測試,代表環境設定成功),她耗掉兩周時間,卻什麼都看不懂。

終於,她選擇放棄。這段經驗,成了她心裡的陰影 ——「學程式」,似乎是文科生跨不過的鴻溝。

好消息是,近年生成式 AI 的出現,徹底改變了她的想法。也為許多文科人才,開啟 Coding 的新可能。

文科人才正在起飛!掌握3原則,用 Vibe Coding 解決煩人庶務、開啟全新機會

Sofia 回憶,第一次透過自然語言指令,讓 AI 生成並運行一段程式碼時,她驚訝地發現:原來語言本身,就是最強大的程式能力。 而這,便是 Vibe Coding 的核心:只要能清楚描述需求,就能讓 AI 自動產出可部署的程式模組。

Sofia 的第一個 Vibe Coding 專案,就是解決工具切換後的難題。公司決定「全面匯入 AI」後,原本依賴 Asana 的行銷工作流被撤換,她必須在 Google Workspace 裡重新建立流程。過去,四面八方的訊息透過 Asana 自動化分類;但現在,這個系統不見了。

總不能每天人工去翻吧?於是,她透過 Google Apps Script,把 Email、網站表單、社群訊息通通接到 Google Chat 的同一個 Space;接著,再用 OpenAI 的 API 自動產生摘要,判斷訊息是否有用,甚至幫忙過濾掉 spam。

結果,團隊能更快聚焦在真正需要回覆的訊息上。當訊息一口氣變得清爽、只剩下真正需要處理的內容時,大家都鬆了一口氣。這就是 Vibe Coding 的 first win —— 一個小小的腳本,馬上把混亂變有序,省下無數零碎時間,也讓團隊第一次真切感受到 AI 的威力。

這段經驗讓她體會到,寫程式的重點不在語法,而是 Prompt 是否說得清楚:要處理什麼情境、要完成什麼任務、最後要輸出到哪裡。 這三個原則,看似簡單,卻是文科生最能駕馭的地方。因為核心並不是「會不會寫程式」,而是「能不能清楚表達需求」。

關鍵原則 Prompt 說明 Sofia 的案例
明確情境 先描述清楚工作場景 客服訊息分散,需要集中管理
清楚任務 指定 AI 要完成的具體工作 自動分類、產生摘要、先擋掉垃圾訊息
具體輸出 說明要在哪裡、以什麼形式落地 生成能在 Google Apps Script 部署的程式碼

「你不需要完全看懂所有程式碼,只要理解哪個 function 代表哪段邏輯,剩下的 debug 都交給 AI 來解決。」

不事事求人、用說的就能寫程式!一套「工具箱思維」讓專業被看見

原來,Vibe Coding 的主要進入門檻,是透過自然語言把「需求」講清楚。想清楚這一點,或許會讓許多文科生豁然開朗:寫程式不再是懂 Code 人的專利,而是人人能擁抱的新機會。

Sofia 比喻,AI 像是永不翻白眼的同事,不管問題多「笨」,都能耐心回答。過去學 Python 時,複雜的設定和艱澀的邏輯讓她挫敗,即便找到同事請益,也會擔心打擾對方。

如今,AI 能直接協助 debug、解錯誤訊息,讓學習過程變得安全而有信心;這種分工方式,也讓她更快跟上公司的全 AI 浪潮。「AI 幫我解決了寫 Coding 會遇到的基礎、初階問題,真正無法解決時再請人協助。」

有了幾次成功經驗了後,她進一步建立了一套自己的「Vibe Coding 工具箱」。在她眼裡,每一個 AI 模型、每一個小工具,就像是工具箱裡的不同零件 —— 有的擅長生成文字,有的擅長寫程式,有的更適合做跨平台整合。關鍵不是死守一個工具,而是懂得比較、測試,找到最適合自己工作的組合。

這樣的「工具箱思維」,也成為她在 《職場必備 Vibe Coding 實作課》 微型線上課的設計核心。在微型線上課裡,Sofia 會帶著你親手打造屬於自己的工具箱:

  • 學會怎麼描述需求,挑對 AI 模型來產出成果
  • 學會用 Google Apps Script、各種小模組,把工作瑣事自動化
  • 實作成果可應用在職場中,包括團購表單、名片掃描小幫手、互動提案網站、導購產品頁面
  • 獲得示範成品,直接套用整理過後的程式碼,小幅修改就能上線

Vibe Coding 不只是 Prompt 技巧,而是一個讓你能靈活組裝的工具箱。當這個工具箱在你手裡,你就能在職場裡隨時拿出最合適的解法,讓你的專業被看見。

省下更多時間給更重要的事!效率鬼速提升,5 分鐘就看見成果、展現專業

Sofia 說,自從兩年前開始用生成式 AI 幫忙處理日常工作後,時間大幅縮短。過去需要一周完成的 8 件事,如今一天就能完成;這讓她能把更多心力投入到行銷策略規劃上,而不是被重複性的貼文、報表埋沒。

效率好壞,往往是團隊能否成功推進多個專案的關鍵。台灣不少公司人力有限,卻要同時承擔策略與執行。能善用 AI,才有餘裕專注在最有價值的部分。

或許你也曾經覺得,Coding 離自己很遠;或許你也像 Sofia 一樣,曾經被複雜的語法和環境設定嚇退。但現在,新的機運之門已經打開了。

在這個 AI 時代,別再把自己鎖在 PPT 和文件裡。勇敢試試 Vibe Coding,讓你的文字與想法,成為世界看見你的舞台。

《職場必備 Vibe Coding 實作課》

資料來源: 《職場必備 Vibe Coding 實作課》 微型線上課、數位關鍵字 EP 192. 文組人也能上手的 Vibe Coding!AI 如何協助行銷人員解決重複性工作

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