嗨，你是否常常要在不同的應用程式之間切換畫面、複製貼上呢？你有想過你花了多少時間做這些無意義的事嗎？
根據報導，每年每個人光是切換視窗，平均就花了４周，也就是近一個月的時間！
更糟的是，頻繁切換應用程式會讓大腦疲乏、降低專注力。難怪做完這些瑣事後我都覺得心累。
不過呢，這些剪剪貼貼其實可以透過自動化來解決喔！本文將介紹自動化的好處與自動化工具 Make.com (以下簡稱 Make)，並會分享常見的自動化案例與基礎的教學喔！
為什麼要自動化？
有些人可能會好奇：「自動化是什麼？」、「自動化能幹嘛？」
可以先想像一條工廠的流水線，透過機器自動組裝、打包，最後做出成品。我們的電子文件、報表、通知訊息、郵件也一樣可以用自動的方式來完成。
原理和工廠流水線一樣，我們可以替高重複性的工作建立起「數位資料」的流水線來自動化處理資料，可以節省大量的時間和精力，並降低錯誤率。
而節省下來的時間可以專注於更重要的事情，或是單純去休息放鬆啦。
Make 是什麼？
Make (前身為 Integromat) 是一個自動化整合平台，延續剛剛提到流水線的概念， Make 就是幫助你製作這個流水線的平台啦。
而且 Make 是一個無程式碼 (no-code) 的平台，即使不寫程式也能打造你的自動化流程。
Make 原生支援了超過 2500 種不同的應用服務，你可以輕鬆串連這些應用來完成自動化，當然，也包含了現在最熱門的 ChatGPT、Claude 等等 AI 服務。
舉例來說：你可以將 Line、ChatGPT、Google sheets……串接起來，製作一個專屬於你的 Line 機器人小幫手。
常見的自動化案例
很多人剛接觸自動化時，想不出來有什麼事可以自動化，其實不只是工作上有許多事可以透過自動化解決，生活上也有很多事可以用自動化來幫忙。
先來看一些自動化案例，激發想像力吧！
自動收集資料
可以設定每天固定時間自動透過 RSS 來收集網路資料，並放入 Notion 或 Google sheets 中統整，或是發送通知到 Discord、Slack。
自媒體經營自動化
透過 AI 生成適合不同社群平台的文案、圖片，或同步將內容發布到多個不同的社群平台，例如：IG、Facebook、Threads，完成跨平台自動發文。
行銷自動化
設定流程每天定時觸發，檢查名單並依據狀態、時間等條件寄送追蹤信件 (follow-up Email)。
行政流程自動化
依照表單資料自動生成相關文件，如：合約或證書，然後寄出電子郵件給相關人員。
個人助手
製作自己的 Line bot，協助你完成個人的大小任務，如：整理名片、收集靈感等等，這也是我用的最開心的一種應用方式。
我常常有一些事情想要慢慢咀嚼，但是事後又太容易忘記，所以我做了一個靈感收集的功能，幫助我隨時隨地紀錄那些一閃而逝的想法。
有了這個靈感收集功能，我只要對 Line 說出想法，透過 AI 做初步整理，經我確認後，再把內容記錄到 Notion 中，事後我就能隨時一一查看，非常方便！
Make 的特色
視覺化、直覺操作
首先，Make 在視覺化上做得滿不錯的，基本上可以「看圖說流程」，操作也很直覺，這使得不論是開發、維護、修改或是管理都變得更容易。
以下圖來說，這個流程不難看出是一個將 Line 與 ChatGPT 串接的情境。
在底層，Make 其實是透過 API 將這些服務的資料進行串接，複雜的規格已轉變成容易理解的操作介面，大部分操作只要透過滑鼠拖曳、點擊和打打字就能完成流程。
此外，也可以因應不同的條件，設設定分支和過濾器，達成流程「分流」的效果。這種分支的設計讓整個流程可以更加彈性與複雜。
團隊管理
Make 設計了團隊使用的階層結構，每個帳號可以分屬於多個不同的組織 (Organization)，每個組織都可以邀請新的人員加入，所以想要多人一起製作流程也沒問題。
Teams 方案的組織又可以設立多個團隊 (Team) ，可以將組織人員依團隊設定角色和權限，對於有需要做權限控管的組織團隊應該相當方便。
Grid：鳥瞰資料關聯性
「Grid」是 Make 中另一個強大的可視化工具，可以鳥瞰所有的流程，並且即時更新狀態。
透過 Grid 可以迅速地查找哪些情境使用了同一份資料、查詢哪些情境花費了最多 Credits (Make的計費方式)、即時顯示故障的情境等等。
隨著你的自動化流程越來越多，這個功能會越來越好用。因為我們會忘記哪些流程使用過什麼資料，修改時我們可能會改了 A 流程，卻造成 B 流程壞掉。
舉個例子：假如有四個不同的情境使用同一份 Google Sheets 資料，當你修改了 Sheets 欄位時，就能用 Grid 快速查出哪些流程可能會受影響，馬上檢查並修正。
目前 Grid 須至少為 Core 訂閱方案以上才可以使用，不過免費方案使用者應該也不會有大量的自動化情境，即使沒有 Grid 應該也不會太困擾。
Make 內建的 AI 功能
Make 除了串接第三方的 AI 服務之外，它也提供了一些原生的 AI 功能，如： AI Assistant、 AI agents、AI Toolkit 和 AI Content Extractor。
AI Assistant
只要在編輯情境的畫面，就可以在右下角看到寫著 AI Beta 字樣的按鈕，這是 Make 製作的小助手，可以幫你創建情境、設定參數、或是向他提問任何 Make 相關的問題。
其中最令人興奮的應該是幫你製作流程的功能了，不過…經過實測效果並不是很好，速度慢，也沒辦法幫你直接填入參數。短期內流程的設計還是自己來比較好。
AI Agent (AI 代理)
Make 也有推出 AI 代理，所謂 AI 代理指的是 LLM 加上工具的組合，讓語言模型除了可以跟你對話之外，還可以使用工具執行任務。
特別的是，Make 的 AI 代理所調用的工具是你創建好的情境，所以它使用工具時會觸發你的情境來執行，這和其他常見的 AI 代理使用工具的方法不同。
Make AI Toolkit
Make AI Toolkit 提供各種常見 AI 使用方式，如：提示詞問答、翻譯、總結等等。
Make AI Content Extractor
相對於 AI Toolkit 多是處理文字的功能，AI Content Extractor 則提供了許多處理文件、圖片、語音的功能，如：擷取發票資料、產生圖片描述、生成語音逐字稿等等。
目前有些 AI 功能仍在 Beta 階段，所以付費方式、使用方式與效果好壞在日後可能還會變動，讓我們保持觀察吧。
Make 的資安
因為 Make 會使用我們的資料，資安當然是一個不容忽視的問題了。Make 總部位於捷克，除了要符合歐盟法規 GDPR 之外，他也通過了 SOC 2 的審計，所以資安上不用太擔心。
更多細節可以看官方的資安說明。
誰適合使用 Make？
綜觀上述特色，我認為下面幾種族群特別適合 Make：
- 對自動化有興趣的人
- 厭倦重複性工作的人
- 流程複雜度稍高的人
- 想要快速建立概念驗證 (Proof of concept，POC) 的人
- 理解需求、知道流程，但沒有技術團隊支援的人
- 技術團隊量能不足的團隊
- 有相當多流程需要自動化的人
- 希望內部基層人員一起進行流程設計的團隊
- 想要體驗自動化的人
不過，不論你是不是上述的族群，Make 都有提供免費的方案，可以先使用看看是否喜歡。使用我的註冊連結，可以免費體驗 Pro 版一個月。
Make 價格與方案比較
Make 總共提供了 Free、Core、Pro、Teams 和 Enterprise 五種訂閱方案，其中除了企業版要和官方業務洽談外，都可以直接在方案頁面中做選擇。
免費版的使用者每個月有 1000 點 Credits 可以使用，執行流程時就會消耗 Credits，大多數的情況都是每執行一個步驟就會消耗一點 Credit，使用某些特定模組則有可能會消耗更多。
例如：使用 Make AI Content Extractor 就會額外消耗，額外消耗的模組都有明顯的標示，所以不用擔心不小心用到了。
免費版使用者的主要限制除了僅有 1000 點 Credits 之外，最多只能同時啟用兩個情境。
沒有啟用的情境只能手動觸發流程，不能排程自動執行，也不會監聽事件。
付費方案則依據月繳、年繳以及 Credits 數量有不同的價格，而且只要是付費方案就沒有限制啟用的情境數量。
對於初次使用或是用量不多的人，直接使用免費版本即可，而大多數的人付費應該也只需要用到 Core 版本。
但如果你的自動化流程會用到較大的檔案(如影片)，那可能需要提升到 Pro 或 Teams版本，他們分別支援執行時使用 250 MB / 500MB 的檔案。
另外，如果是團隊使用且需要做權限控管，也可以考慮看看 Teams 版的方案，可以在組織下區分不同的團隊和設定角色，對每個帳號做權限的設定。
Make 註冊與入門教學
註冊
註冊時可以使用電子信箱或是 Google、Facebook、Github 的帳號註冊，免費即可使用，也不用填信用卡資訊，不用擔心會突然被扣款。
如果想要體驗更多付費功能，使用我的註冊連結，可以獲得第一個月免費體驗 Pro 版的優惠，點選連結後可以看到頁面上方有「Get your 1 month of the Pro plan for FREE!」字樣。
註冊時需填寫 Hosting Region (如圖左下角)，選擇雲端主機的位置，建議選擇 US。
剛註冊完後要回答一連串的問卷問題，依據你的情況填答即可，填寫完畢後就註冊成功囉。
重要名詞說明
初次使用 Make 可能會對一些專有名詞不熟悉，這邊我先介紹一些重要的名詞。
Scenarios 情境
每個自動化流程在 Make 中都是一個情境，可以從側邊欄點選 Scenarios 來創建、管理你的流程。
Apps 應用
每一個應用服務都稱為一個 Apps，例如：Line、Google sheets、Gmail 都各自是一個 App。
Modules 模組
每個應用可能會有多個模組，舉例來說：Google sheets 就有新增表單、搜尋表單資料、刪除表單等等，你可以想成每個模組代表一個不同的功能。
Bundles 資料包
每個模組執行後會產生對應的輸出，並以資料包 Bundle 的形式處理，資料包內的資料可以作為後續流程的模組輸入參數。
基本上，Make 就是透過 Bundle 的資料作串接完成自動化的喔！
Operations 操作數
每個模組執行一次就會累積一次 Operation。原本 Make 使用 Operation 作為計費單位，但目前已改成使用 Credits 計費。
Credits 額度
Credits 是 Make 的計費單位，非 AI 功能的模組，每個 Operation 就對應一點 Credit。
如果使用 Make 內建功能，如 Make AI Content Extractor 和 Make AI Toolkit 並選 Make 作為 AI 供應商的話，可能會消耗更多 Credits。
而使用其他 AI 供應商的服務，如 OpenAI、ChatGPT、Claude，則一樣每次 Operation 使用一個 Credit。
基礎操作
官方提供了很多教學資源，但如果想要先快速了解在 Make 製作流程是什麼樣子，可以看 PAPAYA 電腦教室的這部影片，雖然 Make 介面已經有改版，但不影響理解。
學習建議與資源
學習 Make 的時候，我認為大致上可以分成三個層次：
- 對 Make 本身的熟悉程度
- 對模組的熟悉程度
- 對流程的理解程度
第一個層次，官方其實提供了相當多的學習資源來幫助你熟悉介面、操作方法與邏輯。如：
- Make Academy：由官方推出的一系列圖文教學課程，從最基礎的介面開始，並且用簡單易懂的方式講解。
- Help Center：官方的說明文件，包含模組的基礎說明。
- Templates：有許多已經做好的模板，你可以直接搜尋自己想要的流程，修改設定並直接套用。
第二層次，對模組的熟悉度則是知道有哪些功能可以用、怎麼用。這可以先從 Templates 找到有興趣的流程，再一步步來摸索。
通常會發現最常用到的模組可能就是那幾個，如：ChatGPT、Gmail、Google Sheets 等等，只要用過幾次就會有「這裡可以用這個模組解決」的感覺。
最後，第三層次，對流程的理解程度是指你是否理解你的需求，並有能力拆解和設計規劃。
這部分是最難的，因為每個人的需求不同，流程也不盡相同，而且現在的 AI 還不太能幫你完成這部分的工作，所以需要比較多時間練習、累積經驗。
Make 使用心得與優缺點
接下來會說明我自己個人使用上的心得，希望可以幫你進一步釐清你適不適合 Make ，以及你可能會遇到什麼挑戰。
Make 優點
視覺化與操作都滿直覺的，使用者可以從很小的程度開始，快速的測試和調整，熟悉過後可以做出相當複雜的系統。
此外，Make 也支援滿多應用服務，所以不太需要花大量時間去了解底層的細節或研讀文件，可以專注在把自己的流程做好這件事情上。
而隨著自動化情境越來越多，透過 Grid 管理也相當方便，清楚顯示資料間的關係，最重要的是可以直觀看出哪些流程間有互相依賴的關係。
Make 缺點
最顯而易見的缺點是幾乎所有的資訊都是英文的，雖然現在透過 AI 翻譯相當方便，但不論介面、官方說明等等都是英文，有時候 AI 翻譯也…差強人意，想必對滿多人造成學習上的困擾。
另外，如果你的使用情景不能使用雲端服務，那 Make 可能不太適合，應該只有大型企業用戶可以得到相關協助，費用應該也高昂很多。
而如果想要在本地端架設類似的自動化服務，那可以考慮看看 n8n 是否符合你的需求。而如果使用的服務並沒有 API 的話，那就要去使用 RPA 的自動化工具了。
結語
整體來說，我覺得 Make 可以幫助滿多沒有程式基礎的人完成自動化的需求，而且也可以兼顧管理和維護，是一個挺不錯的自動化整合平台。
由於它的彈性設計也可以做出很複雜的自動化系統，所以也很適合有進階需求的人。
不過，如果你的要求是不能使用雲端平台，必須要自己在本地端架設的話，建議可以看看 n8n 能否完成你的需求。
另一方面，如果你所需要的流程中有系統不支援 API，建議去找 RPA 類型的自動化工具，如：UiPath, Power Automate Desktop。
希望這篇文章有幫助到大家，如果有遇到任何問題，也歡迎留言告訴我喔。
