
2021 年寫過一篇「組織的捐款報表,要分析捐款人?還是分析捐款行為?」,當時借用資料分析的四大階段——描述、診斷、預測、指示——來談組織的捐款報表可以長什麼樣子。文章裡有一句:中間兩個階段(為什麼這個募款專案成效好、能不能預測募款成效)「可能是需要滿多的領域知識與資料分析技術/資源,才能夠應對」。
五年後,這句話可以改寫了。因為 AI 加上


2021 年寫過一篇「組織的捐款報表,要分析捐款人?還是分析捐款行為?」,當時借用資料分析的四大階段——描述、診斷、預測、指示——來談組織的捐款報表可以長什麼樣子。文章裡有一句:中間兩個階段(為什麼這個募款專案成效好、能不能預測募款成效)「可能是需要滿多的領域知識與資料分析技術/資源,才能夠應對」。
五年後,這句話可以改寫了。因為 AI 加上
我是Jerry,在工程部門擔任一年的實習生,一開始對於開源軟體的使用比較懵懵懂懂,花了必較多時間在了解該相關的開發流程,因為過去都是透過React.js相關的框架去作開發,也是了解到開源軟體的使用可以帶來的益處,這一年中學習了測試、CSS網站美編、功能升級的修改,以及學習如何查閱相關的資源。
工作內容
一開始是針對測試的工作內容,思考每個測試步驟的環節,開發自動測試的程式碼,測試開始跑之後,看到測試的單元都通過都有很大的成就感,也透過這次學習到新的測試套件,可以更有效率的去開發,並且學習到一套的測試流程是如何進行以及溝通。


前陣子看到科技新報編譯的這篇「非營利組織引入 AI:65% 想用,但只有 9% 準備好了」,Candid 部落格引介的 AI Equity Project 2025 調查說,65% 的非營利組織對 AI 有興趣,但只有 9% 認為自己準備好「負責任地」採用 AI,另外有三分之一的組織,說不清楚 AI 跟自己的使命有什麼關聯。
...以上應該是大家都不意外的事...


某非營利組織的活動開放報名後不久,多位合作專家收到了一封「來自該組織」的邀請信,信中邀請他們前往活動報名頁點擊「出席確認」。點下連結後,頁面彈出視窗,要求登入 Google 帳號進行驗證。
一切看起來都很合理——直到向會內同仁查證,才發現根本沒有人寄出過這封信。
寄件人顯示的,


2026 年,非營利網站已不只是「放資訊的地方」這麼簡單!
網站導覽混亂、載入緩慢、手機難以操作——這些問題帶來的不只是「體驗不佳」,而是:捐款人猶豫三秒就關掉、志工找不到報名方式就放棄、服務對象無法觸及你提供的資源,讓組織夥伴平時經營的心血難以達到真正想要的目標。
根據

圖片來源:Drupal Turns 25 Today
「Drupal 能有今天的成就,並非因為它追逐潮流,而是因為用心去做了正確的事。」
在變動極快的網絡時代,一個技術能存活 10 年實屬不易,而 Drupal 在 2026 年 1 月 正式滿 25 歲了!
25年來,Drupal 深受數百萬網站信賴,並主要提供全球政府、頂尖大學及 NGO