本文內容與靈感主要來自以下來源： 原影片：The ULTIMATE AI Coding System - BMAD METHOD BMAD Github：bmad-code-org/BMAD-METHOD 你是不是也這樣寫程式的？打開 ChatGPT 或 Claude，然後… 就開始「唸咒語」？ 「幫我寫一個登入功能。」「嗯… 感覺怪怪的，換個寫法。」「啊，需求好像想錯了，我們從頭來過…」 這過程，是不是很像在跟一個很聰明但有點健忘的實習生對話？我們把這種充滿直覺、即興、想到哪做到哪的開發方式，稱之為【Vibe Coding】。它是一種「人在迴路中」的對話式方法，非常適合概念發想和快速迭代。 但問題是，當你的專案開始變大、變複雜…那個「創意混沌」很快就會變成一場災難。你會發現 AI 開始忘記我們一開始說好的規則，前後邏輯兜不攏，專案文件？那是什麼，能吃嗎？最終，你手上只剩下一堆脆弱、不一致且文件不全的程式碼。 這，就是 BMAD 想要解決的終極痛點。 🚀 想像一下，如果我們能把這種「一個人的浪漫」，升級成「一支紀律嚴明的 AI 軍隊」，那會是什麼光景？ BMAD 的核心精神就是：別再當一個人的 Vibe Coder，開始當一位指揮 AI 樂團的【Vibe CEO】吧！ BMAD 到底是什麼？它不是另一個 Copilot 吧？問得好！這點一定要先釐清。 BMAD，全名是《Breakthrough Method for Agile AI-Driven Development》 (突破性敏捷 AI 驅動開發方法)。它不僅僅是一個編碼工具，而是一個全面、以流程為導向的框架。它的核心理念在於「AI 即團隊」，透過多個專業化的 AI 代理來模擬一個完整的敏捷開發團隊。 我們換個說法：BMAD 不是一個「工具」，而是一套「管理系統」或「作戰手冊」。 它不是給你一把更厲害的槍 (像 Copilot 那樣幫你補完程式碼)，而是直接給你一整支海豹突擊隊，還附上詳細的作戰計畫。它將傳統軟體工程的紀律性，強加於大型語言模型 (LLM) 固有的隨機性之上。 這支 AI 突擊隊裡，每個角色各司其職，分工明確到令人髮指。它們不像單一 AI 那樣健忘，因為所有重要的資訊——也就是【上下文】——都被有條理地記錄在各種「文件」裡，然後在對的時間點，交給對的 AI 角色。 這就是 BMAD 的兩大秘密武器：【代理式規劃 (Agentic Planning)】 和 【上下文工程開發 (Context-Engineered Development)】。這種方法能消除 AI 編程中常見的上下文遺失與規劃不一致問題。 重點：BMAD 的目標，是用傳統軟體工程的【紀律】，去馴服大型語言模型 (LLM) 內在的【隨機性】。它犧牲了 Vibe Coding 的部分流動性，換來的是企業級專案的【可預測性】與【穩定性】。 來認識一下你的 AI 夢幻團隊成員！在 BMAD 的世界裡，你不再是孤軍奮戰的開發者。你是一位運籌帷幄的專案總監，而你的手下，是一群能力超群的 AI 專家。 來，我幫你一一介紹： 第一階段：規劃與策略的「文官團隊」 🏛️這群代理負責把你的模糊想法，變成一份清晰、可執行的藍圖。 ⇨ 分析師 (Analyst):他是你的市場研究員兼腦力激盪夥伴。你只需要給他一個初步構想，他就會透過不斷提問、做競爭對手分析，幫你產出一份專業的《專案簡報》(Project Brief.md)。 ⇨ 產品經理 (PM):他會接手《專案簡報》，然後把它變成一份鉅細靡遺的《產品需求文件》(PRD.md)。這份文件會將願景轉化為具體功能規格，並定義功能優先級。 ⇨ 架構師 (Architect):他是技術的總設計師。他會看著 PRD，然後規劃出整個系統的骨架，產出一份《架構文件》(Architecture.md)。 第二階段：開發與執行的「武將團隊」 ⚔️藍圖確立後，就輪到這群代理把設計圖變成真實的產品。 ⇨ 敏捷大師 (Scrum Master, SM):🔑 這是整個流程中最最關鍵的角色！他是規劃與開發之間的橋樑。他會把 PRD 和架構文件這些宏大的計畫，拆解成一個個「超詳細的開發故事檔案」 (.storyimpl.md)。 ⇨ 開發者 (Dev):他是一個純粹的執行者。他一次只會收到一個 SM 派發的故事檔案，然後心無旁騖地根據指示寫出程式碼，並完成單元測試。 ⇨ 品質保證 (QA):他是你的測試工程師。他會審查 Dev 寫好的程式碼、跑測試，並驗證故事是否符合驗收標準，形成一個完美的品質閉環。 看到了嗎？這不僅僅是分工，它本身就是一套【品質控制機制】。透過這種程序上的分離，BMAD 有效地防止了「AI 寫到一半就飄走」的慘劇發生。 好，聽起來很酷，但實際上是怎麼運作的？理論說完了，我們來走一遍實戰流程。 想像一下，你要開發一個命令列工具，就叫「polyv-live-cli」 好了，用來管理直播服務。這個完整的專案從構思到交付，都完全採用了 BMAD 方法論。 這就是你要做的： ⇨ 第一步：召喚分析師，聊聊想法你在你的 AI IDE 裡，輸入指令（比如 /analyst），喚醒分析師代理。你跟他說：「我想做一個管理 Polyv 直播的 CLI 工具。」他會開始問你：「為什麼要做這個？目標用戶是誰？」一來一回，一份專業的《專案簡報》 就誕生了。 ⇨ 第二步：讓 PM 把想法變成規格你拿著這份簡報，召喚產品經理代理 (/pm)。他會把簡報裡的內容，轉化成一份包含所有功能細節的《PRD》。 ⇨ 第三步：架構師畫出系統藍圖有了 PRD，架構師代理 (/architect) 就能開始工作。他會決定：「好，這個專案我們用 TypeScript 寫，主要模組要分成頻道管理、串流控制…」然後產出《架構文件》。 到這裡，所有的「紙上談兵」都完成了。你會在專案的 docs/ 資料夾裡，看到這些 AI 產出的、非常完整的規劃文件。 ⇨ 第四步：Scrum Master 開始派活現在，關鍵人物 SM 登場了。他會讀取 PRD 和架構文件，然後生成第一個需要開發的故事檔案，例如 epic1.story1.storyimpl.md。這個檔案裡會寫得清清楚楚：「開發者，請你實現『獲取頻道列表』的功能，API 端點是這個，回傳格式要長這樣…」。 ⇨ 第五步：開發者接單，埋頭寫扣開發者代理 (/dev) 看到這個故事檔案，二話不說，直接開幹。他會寫出對應的 TypeScript 程式碼，順便把單元測試也寫好。 ⇨ 第六步：QA 驗收，完成閉環最後，QA 代理 (/qa) 會檢查 Dev 的成果，跑一遍測試，確認一切都符合故事的要求。 ⇨ 第七步：重複、重複、再重複…你就這樣，不斷讓 SM 產出下一個故事，然後交給 Dev 和 QA 去實現，一個功能一個功能地把整個專案蓋起來。 在 polyv-live-cli 這個真實案例中，這個流程最終產出了一個高品質、高透明度的專案，測試覆蓋率超過 80%，而且所有功能都有完整的文件可以追溯。這就是紀律的力量！ 常見問答與心法：它會不會很貴？很官僚？你問到點子上了。BMAD 從來就不是免費的午餐。它是一把雙面刃，你必須了解它的代價。 心法一：Token 成本不是缺陷，它是一項特性這是 BMAD 最直接的痛點。因為代理之間大量的溝通都是透過生成詳細文件來完成的，Token 消耗量非常驚人。一位使用者報告稱，在一個大型專案上，一週內消耗了約 2.3 億個 Token。這使得採用固定費率的訂閱模式成為必要。 這裡需要一個心態轉換：Token 成本不是缺陷，它是一項特性。 你花的不是錢，你買的是【風險管理】。想想看，一個傳統新創公司在產品上線前，燒掉幾萬到幾十萬美金的工程師薪資是家常便飯。相較之下，每月幾十到幾百美金的 AI 訂閱費，去換取開發時間的縮短和專案失敗風險的降低，這筆帳，其實很划算。 心法二：捨棄「工匠精神」，擁抱「CEO 思維」一些使用者覺得這個過程「臃腫」、「過度文件化」，對於簡單任務是「殺雞用牛刀」。但 BMAD 的哲學立場就是優先考慮流程，而不是非結構化的創造力。 這裡需要另一個心態轉換：你的角色從一個低層次的「提示-修正」循環，轉變為高層次的流程管理、戰略監督和品質控制。從親力親為的工匠，變成一位專案經理，負責監督一個由高度專業化但無感知能力的實習生組成的團隊。這意味著，你學到的將不只是寫程式，而是如何成為一個更好的產品經理和系統架構師。 結論：我到底該不該用 BMAD？那麼，這套強大但「昂貴」的方法論，適合你嗎？這是一個戰略選擇，而不是技術選擇。 BMAD 的理想使用場景： 大型、複雜、定義明確的全新專案 (greenfield)。 需要詳盡文件和可審計流程的專案，例如在受監管行業中。 擁有強大現有敏捷/Scrum 文化並希望將 AI 整合到其工作流程中的組織。 在這些情況下，請三思： 寫個小腳本或簡單的工具。 需求不固定的早期、探索性專案。 對 LLM API 預算有嚴格限制的組織。 🔑 最終，採納 BMAD 是一項對【流程】的戰略性投資。 它不是提高生產力的萬靈丹，而是一個強大的風險管理工具。對於對的專案和對的團隊，它可以為你提供一條結構化、可擴展且可預測的路徑，讓你真正駕馭 AI 的力量，去建造那些過去不敢想像的複雜應用程式。

最近想試試 AI 幫忙「改造圖片」嗎？其實不用馬上安裝複雜的 ComfyUI，你就能直接線上玩 Qwen-Image-Edit！這篇文章我會帶你從零開始，手把手教學，還會附上幾個實用的提示詞範例，讓你第一次體驗就能有驚喜成果。 Qwen-Image-Edit 官方模型介紹 🚀 方法一：線上快速測試 (Hugging Face Space)如果你只是想先「試試水溫」，直接用 Hugging Face Space 就好。👉 點我進入 Qwen-Image-Edit-Fast或是 Qwen-Image-Edit 操作方式超簡單： 上傳一張圖片（例如你的房間、街景照、咖啡館照片）。 在輸入框打上「想要的效果」的提示詞。 等待 AI 幾秒，就能看到改造後的版本。 🎨 新手提示詞範例🏠 範例 1：房間改造（室內設計）原圖： 一間空房間，只有白牆和窗戶。 提示詞（重寫版）： 1將這間房間設計成現代客廳，放置藍色布沙發、黑色大型書櫃、一台復古電玩機台、綠色水晶吊燈與白色木質茶几，地上鋪可愛熊熊地毯，角落擺上典雅植栽。保持原本的房間格局與窗戶結構。 效果： 房間瞬間變身溫馨又帶點 retro 遊戲風格的客廳！ 🖼️ 範例 2：名畫變現實（創意應用）原圖： 梵谷《星空》。 提示詞： 1將這幅畫轉換成真實的夜景照片，保持旋渦狀星空，加入一個現代小鎮街道與路燈。 效果： AI 會把畫作轉化為「帶梵谷氛圍的現實夜景照片」，很適合做藝術再創作。 🐶 範例 3：寵物插畫化（趣味玩法）原圖： 你的寵物照片。 提示詞： 1把這隻狗狗轉換為可愛的卡通插畫風格，保持原本姿勢與表情，加上彩色氣球和草地背景。 效果： 真狗秒變「卡通主角」，適合拿來做桌布或貼圖。 ⚙️ 方法二：如何進階學習 ComfyUI？如果你覺得 Hugging Face Space 太簡單，想要更靈活的控制，那就推薦安裝 ComfyUI。ComfyUI 的玩法就像「樂高積木」：把節點 (nodes) 組起來，形成工作流 (workflow)，你可以決定圖片編輯的每一步。 好消息是：Qwen 團隊已經提供了中文官方教學，不用怕卡關。👉 ComfyUI × Qwen-Image-Edit 中文教程 學習順序建議： 從官方標準工作流開始，熟悉節點和參數。 嘗試調整提示詞與控制強度。 慢慢加入「遮罩 (mask)」功能，做局部編輯。 🔑 新手提示詞模板是什麼？為了讓你更快上手，這裡提供一個提示詞框架，方便你自由替換：【空間/主題】 + 【主要物件＋材質/顏色】 + 【裝飾元素】 + 【燈光/氛圍】 + 【保持原始結構/特徵】 範例應用： 1把這間房間改成【北歐風書房】，加入【淺木色書桌、灰色布椅】，擺上【盆栽與簡約掛畫】，營造【自然採光氛圍】，保持【原有窗戶與牆壁】。 1將這張街景轉換成【未來科幻城市】，添加【霓虹廣告牌、透明電車、懸浮摩托車】，整體呈現【夜晚藍紫色光線】，保持【原有道路結構】。 ❓ 常見問答 (FAQ)Q1：生成出來的圖片不符合我想像怎麼辦？試著拆解提示詞，分段描述。例如「藍色沙發」和「黑色書櫃」分開寫，而不是一次塞進很長的句子。 Q2：圖片解析度太低怎麼辦？可以搭配上傳到超解析工具 (upscaler)，或在 ComfyUI 裡串接提升解析度的節點。 Q3：能不能只改圖片的特定部分？可以！需要使用「遮罩 (mask)」功能，選定要改動的區域，其他部分保持不變。 Q4：英文還是中文提示詞比較好？中英文都可以，但建議複雜場景用英文，效果會更穩定。 💡 實用的應用技巧 加上「保持原有結構」 例如：「保持原本的房間格局與窗戶結構」，可以避免 AI 亂改房間或街景的基本框架。 物件分組寫 把「沙發、書櫃、燈具」各自列出，比一次堆疊形容詞更準確。 氛圍控制 在提示詞尾端加上「溫暖氛圍」、「未來感光線」、「白天自然光」，能快速影響整體畫面風格。 多次嘗試 同一張圖多丟幾次，結果可能會差很多。新手建議至少生成 3–5 張比對。 🎯 總結回顧 新手快速試玩 ➝ 直接用 Hugging Face Space。 想要更進階 ➝ 學習 ComfyUI 的工作流。 關鍵秘訣 ➝ 提示詞要具體、分組描述，最後補一句「保持原有結構」。 AI 圖像編輯的樂趣就在於「同一張圖片能改造成百種風格」。建議新手先用 Space 玩幾次，等覺得有趣，再進一步挑戰 ComfyUI！

你是不是也遇過這種崩潰瞬間？為了畫一張架構圖、一張產品流程圖，你在 Visio 或 draw.io 的世界裡，無助地拖拽著一個個方塊，像在玩史上最無聊的拼圖。拉了老半天，線條永遠對不齊，顏色換來換去，好像都一樣醜。 最可怕的是，當需求方說：「嗯…我們把這個模組的功能改一下。」這意味著，你剛剛花掉的半個下午，直接歸零。改一個字，全圖重來。這不是惡夢，這是許多工程師與產品經理的日常。 但如果，我告訴你一個秘密呢？想像一下，你像寫筆記一樣，隨意敲下幾行字。下一秒，一張精美、專業、邏輯清晰的架構圖就自動生成了。 這不是黑魔法，這是《圖表即程式碼 (Diagrams as Code)》的驚人魔力。而 D2, 正是這個新世界裡，一顆最亮眼的超新星。🚀 這篇文章，就是你的第一張單程票，我會帶你從零開始，無痛掌握這項足以改變你工作流程的神器。 D2 到底是何方神聖？為何你該現在就認識它？D2，全名是【Declarative Diagramming】。我知道，聽到「宣告式」三個字，很多人的表情大概是 (´・ω・`)，別怕，我們來說人話。 所謂【宣告式】，就像你在點餐你只需要告訴服務生：「我要一份牛排、一份沙拉、一杯紅茶。」你「宣告」了你最終想要的「結果」。你完全不需要教廚師怎麼切肉、怎麼燒水、怎麼擺盤。廚師（也就是 D2 的排版引擎）會用最專業的方式，把完美的成品送到你面前。 過去我們用軟體拉圖，更像是【指令式】。你得一步步「指揮」電腦：「方塊往左移 10 像素、對齊上方、箭頭拉到這個點…」累死人的，就是這些瑣碎的「過程」。 關鍵心法： D2 讓你專注在「WHAT」(圖裡有什麼、誰跟誰有關)，D2 的智慧引擎則完美搞定「HOW」(怎麼畫才專業又好看)。 D2 與 Mermaid 的關鍵差異是什麼？問得好！這絕對是新手的核心問題。直接看這張對比，你就秒懂了： 特性 D2 (強項) Mermaid 排版引擎 更強大智慧，適合複雜架構圖 簡單快速，整合性高 客製化 選項豐富，可精調細節 相對基本 語法 靈活，功能強大 極簡，上手快 使用場景 專業軟體架構圖、系統設計圖 筆記、文件中的簡易流程圖 我的比喻是： 如果 Mermaid 是你隨手記重點的【便利貼】，那 D2 就是一張能直接拿去施工的【專業工程藍圖】。兩者都很好，但如果你需要繪製更嚴謹、更複雜的系統架構，D2 絕對是你的首選。 D2 實戰教學：從零到一打造你的第一張架構圖 🚀百聞不如一見，我們現在就來做第一張圖。你不需要安裝任何東西，只需要你的瀏覽器。 第一步：打開 D2 線上遊樂場 (Playground)請點擊這個連結：https://play.d2lang.com/ 你會看到一個很酷的介面。左邊是文字編輯區，右邊是即時預覽區。左邊下指令，右邊看結果，就是這麼簡單。我們的第一個目標：畫一張最基礎的「客戶端-伺服器-資料庫」架構圖。 第二步：定義所有物件 (Nodes)在 D2 的世界裡，圖上的每個方塊、圓圈，都叫一個「物件」。我們就把需要的物件，一個個唱名出來就好。在左邊編輯區，打上這三行： 123ClientServerDatabase 神奇吧？右邊是不是瞬間冒出了三個方塊？你已經成功一半了！ 第三步：建立流向 (Connections)光有點名還不夠，我們要告訴 D2 誰跟誰是一對的。我們用一個很直觀的符號 -> 來表示箭頭方向。接著這樣寫： 1234# 井字號開頭的文字是註解，D2 會忽略它，是寫給人看的筆記# 我們來描述一下流程：Client 連到 Server，Server 再連到 DatabaseClient -> Server -> Database 哇！你看右邊！D2 自動幫你拉好了箭頭，還聰明地幫你排好了版。一張最基礎的流程圖，完成了。 第四步：為關係加上說明 (Labels)只有箭頭，別人可能看不懂。我們來加點說明文字，告訴大家這箭頭代表什麼意思。語法很簡單，在箭頭後面加上冒號 : 和用引號包起來的文字。 12Client -> Server: "發送 HTTPS 請求"Server -> Database: "讀寫資料" 是不是清楚多了？圖表的可讀性瞬間提升。 第五步：將物件分組 (Containers)在真實世界，Server 和 Database 通常會被放在一個叫「後端」的系統裡。D2 當然也想得到！我們可以用大括號 {} 建立一個「容器」，把相關的東西打包在一起。 1234Backend: { Server Database} 這個動作不只讓圖表結構更清晰，也讓後續的程式碼管理更方便。 整合演練：最終的 D2 程式碼成品 🌟好了，暖身完畢。現在，讓我們把剛剛學會的所有招式組合起來。請清空左邊的程式碼，然後把下面這段完整的程式碼貼進去： 12345678910111213141516171819202122# 最終的 D2 程式碼# 1. 直接定義關係，D2 會自動建立沒見過的物件# 注意看，我們用 Backend.Server 來精準指向容器內的物件Client -> Backend.Server: "發送 HTTPS 請求"# 2. 定義一個名為 Backend 的容器，並放入它的成員Backend: { # 容器內部的關係 Server -> Database: "讀寫資料" # 3. (加分題) 幫物件換個造型 (shape) # 讓 Database 看起來更像個資料庫 Database: { shape: cylinder # 可選美化 style: { fill: "#F3F4F6" stroke: "#6B7280" } }} 恭喜你！你已經完成了第一張專業的 D2 架構圖！是不是很有成就感？試著自己動手改改看裡面的文字，或者多加一個 API_Gateway 物件進去。你會愛上這種「心想事成」的即時反饋感。 聰明人的工作方式：如何讓 AI 成為你的 D2 製圖助理？🔑熟悉 D2 之後，面對更複雜的需求，你甚至可以把 AI 當成你的專屬製圖助理。只要你給的指令夠清楚，AI 就能幫你寫好 D2 程式碼。 向 ChatGPT 下咒語的黃金公式：「扮演角色」+「指定語言」+「窮舉物件」+「描述關係」+「定義結構」 實戰範例：給 ChatGPT 的黃金 Prompt1234567891011121314151617你現在是一位專業的系統架構師。請使用 D2 語言，產生一段程式碼，來描繪一個簡單的網站應用架構。圖表物件包含： * 使用者 (User) * 負載均衡器 (Load Balancer) * 網站伺服器A (Web Server A) * 網站伺服器B (Web Server B) * 資料庫 (Database)流程與關係： * 使用者發送 HTTPS 請求到負載均衡器。 * 負載均衡器將流量轉發到網站伺服器A或B。 * 網站伺服器A和B 都會讀寫資料庫。結構與分組: * 請將網站伺服器A、B和資料庫，全部放在一個名為「後端系統 (Backend)」的容器裡。 把這段話丟給 ChatGPT 或任何你慣用的 AI，它就會給你一份高品質的 D2 程式碼。你只需要複製、貼上、微調。完美！ 12345678910111213141516171819202122232425direction: rightuser: "User" { shape: circle}lb: "Load Balancer"Backend: "後端系統 (Backend)" { webA: "Web Server A" webB: "Web Server B" db: "Database" { shape: cylinder } # 伺服器讀寫資料庫 webA <-> db: "Read / Write" webB <-> db: "Read / Write"}# 流程與關係user -> lb: "HTTPS"lb -> webA: "Forward"lb -> webB: "Forward" 結論：D2 不只是一個工具，更是一種新思維從今天起，「畫圖」這件事，在你眼中應該不一樣了。它不再是那個耗時、繁瑣、充滿重複勞動的苦差事。 【圖表即程式碼】代表了一種更高效、更精準、更易於版本控制的工作方式。而 D2，憑藉它強大的排版能力與靈活的語法，正在重新定義「專業圖表」的製作標準。 你已經拿到了進入新世界的鑰匙。現在，就去打開那扇門吧。無論是寫技術文件、規劃系統設計，還是和同事進行一場邏輯清晰的架構討論，讓 D2 成為你最強大的視覺化武器。它會為你省下無數寶貴的時間，讓你專注在真正重要的思考與創造上。

這篇文章靈感來自阮柏燁的貼文 👉 📎 AI 寫文 你是不是也覺得，AI 寫出來的東西，總少了點「人味」？很實用，但就是不像你。很工整，但讀起來像說明書。很快，但快到沒有靈魂。 這感覺我太懂了。我們花時間經營個人品牌、社群，不就是為了打造獨特的風格和信任感嗎？結果，AI 一出手，一秒打回原形，變成了網路上隨處可見的「罐頭內容」。 這真的是我們要的嗎？ 別擔心，今天這篇文章，就是要徹底解決這個問題。我們要做的，不是拋棄 AI。而是「訓練」它，讓它成為你的【專屬寫作分身】。 想像一下，你腦中的寫作風格、遣詞用字、思考邏輯，能不能被「封裝」起來，變成一套 AI 能讀懂的指令？答案是：可以。而且，你只需要一個簡單的純文字檔。 我稱之為 《WriteRule.txt》。這就是你的「AI 分身養成手冊」。 核心概念：什麼是《WriteRule.txt》？它為什麼這麼神？先別想得太複雜。《WriteRule.txt》 本質上就是一份你跟 AI 之間的【默契合約】。你把你的寫作偏好、風格、語氣、甚至是禁忌，全部白紙黑字寫下來。 AI 在動筆前，會先熟讀這份合約，然後「角色扮演」成你，開始寫作。它就像你為你的專屬演員（AI）準備的【劇本設定集】。 這份「劇本設定集」的四大組成部分這份「劇本設定集」主要由四個部分組成，缺一不可： 風格 (Style) ： 這是你分身的「外在形象」。穿著打扮、說話節奏、給人的第一印象。我們會定義：句子要短還是要長？段落結構怎麼安排？文筆要幽默還是嚴肅？用字要口語還是正式？ 語氣 (Tone) ： 這是你分身的「內在靈魂」。他是用什麼樣的心態在跟讀者對話？我們會設定：要用「我」還是「我們」？怎麼稱呼讀者？講話時會不會加一些「哇」、「沒想到吧」之類的口頭禪？ 規則 (Rules) ： 這是你分身的「行動準則」。就像電影劇本，要有起承轉合。文章也需要固定的套路，才能穩定發揮。我們會規範：開頭要怎麼吸引人？中間如何鋪陳？結尾要留下金句還是行動呼籲？有哪些地雷（禁用詞）絕對不能踩？ 範例 (Examples) ： 這是最強大的一步，也是你的「獨家記憶」。光說不練沒用，你要餵給 AI 幾篇你的得意之作，讓它「模仿」你的真實文筆。就像教徒弟，你總得親自示範兩手，對吧？AI 會從你的範例中，學習那些規則說不清楚的「感覺」，比如句型之間的節奏感、情感的細微流動。 關鍵心法：這四個部分合在一起，就構成了一個完整的「你」。AI 不再是胡亂猜測，而是有根有據地在「扮演」你。這就是「人味」的來源。 馬上動手！三步驟打造你的 AI 寫作分身理論說完了，我們直接上操作。過程比你想像的簡單太多。 第一步：建立你的 WriteRule.txt 檔案打開你電腦裡最簡單的文字編輯器（記事本、VS Code、TextEdit… 什麼都行）。建立一個新的純文字檔，檔名就叫做 WriteRule.txt。 第二步：完成你的「劇本設定」下面這份是我幫你準備好的【萬用模板】，直接複製，貼到你的檔案裡。然後，花個 10 分鐘，把它修改成你自己的版本。尤其是 【# 4. 範例文章】，記得一定要換成你自己寫過、最滿意的 2-3 篇文章片段。 1234567891011121314151617181920212223242526272829# WriteRule.txt — 我的 AI 分身寫作規則 v1.0# 1. 風格 (Style)- 節奏：短句為主 (70%)，穿插長句 (30%) 解釋觀念。- 結構：引言 + 主體 + 結尾金句/行動呼籲。- 氣氛：輕鬆、有溫度，帶點幽默或反轉。- 用字：口語化，避免艱澀學術詞彙。- 內容：多用故事、經驗或案例。# 2. 語氣 (Tone)- 人稱：以「我」為主，適時用「你」引導。- 稱呼：直接稱呼讀者為「你」或「各位朋友」。- 情緒詞：可加入「哇」、「結果」、「沒想到」等語氣詞。- 態度：真誠，若是業配要誠實，不過度吹捧。# 3. 規則 (Rules)- 開頭：用問題、驚人事實或情緒場景開場。- 中段： 1. 每段不超過 5 行字。 2. 用過渡句串聯觀點。 3. 每個觀點有故事、數據或觀察支撐。- 結尾：用金句或具體行動呼籲。- 禁用：官腔詞、空洞形容詞、整段抄網路資料。# 4. 範例文章 (Examples)> 範例 1：昨天走進夜市...（你的文章片段）> 範例 2：我以前一直覺得腳踏車...（你的文章片段） 第三步：開始召喚你的 AI 分身！存好檔之後，最神奇的時刻來了。下次當你使用任何 AI 工具（ChatGPT, Gemini, Claude…）時，你只需要下一道簡單的指令： 「請嚴格根據我提供的《WriteRule.txt》檔案內容，模仿我的風格、語氣和規則，寫一篇關於『GPT-5 實測心得分享』的文章。」 或是更偷懶的： 「根據《WriteRule.txt》，寫一篇『臭豆腐初體驗』的分享文，要有故事感跟反轉。」 你將會發現，AI 產出的內容，品質和風格穩定性，會提升至少三個檔次。🌟 進階玩法：從手動到自動化的內容生產當你對手動操作感到滿意後，自然會想追求效率。沒問題，你的「AI 分身」完全可以規模化、自動化。這就像你從一個人在廚房做菜，升級到開一條全自動的生產線。 需求程度 推薦工具 / 方法 適用情境 優缺點 🌱 手動少量 ChatGPT / Gemini 手動上傳或貼上規則 偶爾發文、測試風格、需要高度客製化 優： 成本極低、上手最快；缺： 效率有限，不適合大量產出 ⚙️ 半自動批量 Google Sheet + API / Make.com / n8n 每週需要產出多篇文章、管理內容排程 優： 可一次處理數十個主題；缺： 需要一點點學習設定的時間 🚀 全自動流水線 Cursor / 自建腳本 + API + WordPress/FB 串接 長期經營內容網站、每日發文的自媒體 優： 設定好就一勞永逸，效率最高；缺： 初期設定需要技術門檻 重點提示：先從【手動】開始，找到跟你最契合的規則。當你確定這套心法有效後，再考慮投入時間去設定【自動化】流程。 常見問題Q1：這方法真的不用寫程式嗎？完全不用！如果你只是手動在對話視窗中使用，那它跟傳送一個普通檔案沒兩樣。如果你想挑戰批量生成，Make.com 或 n8n 這類工具也都是圖形化介面，用拖拉的方式就能完成，幾乎是零程式碼。 Q2：「範例文章」真的那麼重要嗎？可以不放嗎？我會說，這是最重要的部分！🔑規則，是告訴 AI 你想做什麼；而範例，是【展示】給 AI 看你平常是怎麼做的。AI 極度擅長從範例中學習那些難以言喻的「潛規則」，像是你的幽默感、你的比喻方式、你斷句的節奏。強烈建議你放 2-3 篇最能代表你的作品。 Q3：我可以用這套方法來寫 SEO 文章嗎？當然可以！而且效果會非常好。你只需要在你的 《WriteRule.txt》 裡的【規則 (Rules)】區塊，加上一條 SEO 規則即可。例如：「- SEO 規則：本文核心關鍵字為【AI 寫作教學】，請在標題、第一段、以及其中一個子標題中，自然地融入此關鍵字至少一次。」 Q4：用久了之後，AI 的風格會不會「跑掉」或變笨？這是個好問題。AI 的表現有時候會有些微波動。最好的應對方式是： 定期更新： 每隔一兩個月，就回頭看看你的規則庫，把一些過時的寫法或網路用語換掉。 強制讀取： 在每次提出新需求時，都明確指令 AI「重新讀取」你的規則檔，而不是依賴它之前的記憶。這樣能確保它每次都是在「最新」的設定下進行創作。 總結：讓 AI 成為你的專屬千里馬拋開「AI 只是玩具」或「AI 會取代我」的焦慮吧。真正的關鍵，在於你如何「駕馭」它。《WriteRule.txt》 就是你手中的那條【韁繩】。它能讓 AI 這匹脫韁野馬，變成一匹懂你心意的千里馬。 今天起，別再只對 AI 說「幫我寫篇文章」。試著遞給它你的專屬劇本，然後說：「來，扮演我。」 現在就去建立屬於你的第一份 WriteRule.txt 吧，你會發現一個全新的內容創作世界。

為什麼最近大家都在聊「AI 代工」？動機與核心問題近年來生成式 AI 工具（如 Claude Code、Gemini CLI、Kiro 等）爆發，讓「三週內打造 Demo」成為現實。創業圈掀起一波 MVP 代工熱潮，核心動機很簡單：不是每個創業者都能養工程團隊，更不想在還沒市場驗證前大投資。大家都想以最低成本、最短時間，先讓產品上線「收第一桶金」，驗證可行後再擴張。這就讓 AI 加速開發的「MVP 代工」成為新創需求熱點。 不過，這背後也潛藏不少問題——工程師只想快速交付不想背後續維運，客戶想省錢卻又不斷追加功能，雙方最怕金流、資安出事。這篇文章將深入解析「AI-Turbo MVP Studio」模式的崛起原因、操作流程、常見陷阱與避雷建議，助你少走彎路。 什麼是「AI 快速 MVP 代工」？新型態職種全解所謂 MVP（Minimum Viable Product），指的是功能極簡但能驗證市場的產品雛型，目的在於快速上線收集回饋，而非打造一套大而全的企業級系統。AI 代工運用自動 Scaffold 生成與 Prompt 工程術，把重複性工程交給 AI，專注打磨核心功能。核心精神只有一個：三週內讓你產品能上線、能收款、能驗證需求！ 標準流程拆解 需求凍結：僅做「最核心 MVP 功能」，防止不斷追加。 AI Scaffold 生成：串聯多種 LLM，批次產生程式骨架。 版控＆自動化測試：嚴格 Git 管理與自動 QA。 自動佈署：用 Vercel/Railway 一鍵上雲端。 教學交接：Notion 手冊＋教學錄影，教會客戶自行維運。 分潤選項：營收達標才分潤，或一次性專案交付。 實戰心得：功能鎖死＋流程自動化，是唯一出路。 跟傳統外包、No-Code 平台有何不同？表格對比 指標 快速 MVP 代工 傳統外包 No-Code 平台 (如 Bubble) 上線速度 1–4 週 2–6 月 1–3 週 開發成本 低 中～高 低 維運彈性 中 高 視平台而定 適用對象 新創 PM、創業家 中小企業 非技術型創業者 AI 代工的最大亮點 極速交付（3 週內驗證，快到讓投資人驚訝） 支援台灣本地金流（如 ECPay、綠界、藍新等） 可選分潤／一次性收費，不綁死工程人力 標準化流程後複製效益大 常見風險 AI 生成代碼品質參差不齊，必須自建測試交付機制 客戶認知偏差，MVP 不斷膨脹成「萬能產品」 專案需求稍一變動，成本易爆表 真實故事：曾幫 IG 團媽做商城，金流 webhook 亂飛，最後靠 queue 機制避免重複入帳，專案才沒失控！ 產業最有錢的兩大場景：金流電商 MVP、SaaS 訂閱 MVP金流電商 MVP（Payment-First Commerce）適用對象：DTC 創業家、IG/FB 小賣家、搶頭香的新創團隊MVP 必備： 商品前台、購物車、金流串接（ECPay/綠界） 管理後台（商品、訂單、對帳、物流管理） 通知系統（Email/LINE/簡訊） AI 用於 CRUD Scaffold、自動測試、API 文件生成 交付物包含 GitHub 原始碼、Notion 操作手冊、佈署教學影片 收費建議： 一次性開發 NT$150,000 月維運包 NT$20,000 起 營收分潤 3%（營收達標時） 防呆提醒： 金流 webhook 務必走 queue 避免重複入帳 合約限定金流範圍，額外需求需另計 SaaS 訂閱 MVP（Subscription-First SaaS）適用對象：B2B 新創、訂閱制產品、企業內部工具MVP 必備： 多租戶 Workspace＋權限管理（RBAC） 方案訂閱＋14天試用（Stripe/綠界週期付款） 資料隔離（Supabase row-level security） 技術推薦：t3-stack（Next.js＋tRPC＋Prisma）＋Supabase 交付物同上 收費建議： 一次性開發 NT$180,000 月維運包 NT$25,000 起 分潤 2-4%（依 ARR/GMV） 防呆提醒： 資料務必行級隔離，JWT claim 檢查要嚴謹 支付 webhook 失敗需自動提醒 Stripe 台灣不支援分期，建議主推綠界收款 商業模式優劣勢、可行性與關鍵建議優勢亮點 3 週內交付、快速驗證市場 1-2 人團隊毛利高、靈活接案 不需長期維運，專案結束可抽身 分潤機制有彈性，遇到爆款能共享利潤 主要風險 AI 代碼品質不穩，測試自動化必須嚴格 金流、資安合約責任要明定，必要時建議投保 需求邊界管理嚴重，容易爆 scope 規模化有難度，需持續模板化與 SOP 進階建議 聚焦「金流電商」或「SaaS 訂閱」先打深，累積可複用模板 教學手冊、交付影片、GitHub repo 全部標準化交付 分潤機制訂明確門檻，必要時開放買斷方案降低爭議 打造「AI-Turbo MVP Studio」品牌，搶攻「新創最快驗證」心智 實作營運藍圖：怎麼做到又快又穩？ Monorepo codebase：維護 commerce-mvp/saas-mvp 兩大標準範本，模組化交付 自動報價腳本：用 Gemini CLI、GPT-4o 生成工時、報價、合約草稿 標準化交付文件：Notion 操作手冊＋錄影＋GitHub repo，透明高效 獲客漏斗設計：Landing page＋案例 Demo＋Calendly 預約＋E-sign 簽約自動化 經驗分享：Demo 首頁做得漂亮，客戶信任感倍增，報價也更好談！ 結語：紅利窗口已打開，現在就是機會！生成式 AI 與自動化開發浪潮下，「一次性交付＋分潤」的新型 MVP 代工模式正當紅。你只要把握四大關鍵： 選好利基場景（金流電商或 SaaS） 建立可複用交付流程與模組 嚴控需求與交付邊界 經營品牌信任 就有機會把單次專案與長尾分潤結合，打造屬於自己的「AI-Turbo MVP Studio」！ 🌟 市場紅利窗口已開，工程師與產品人只要方法對、流程穩，這波創業新賽道一定搶得贏。有興趣一起實作的，歡迎留言、私訊討論～一起用 AI 把想法快速變現！

你有沒有想過一件事？我們每天在網路上寫的文章、分享的知識、做的筆記，最後都去了哪裡？ 它們可能靜靜地躺在你的部落格裡，等著讀者偶然發現；或是沉沒在社群媒體的資訊洪流中，三天後就無人問津。 但如果，你的知識能成為 AI 模型的「大腦養分」呢？ 想像一下，當全世界數億人向 ChatGPT、Copilot 或 Gemini 提問時，AI 給出的答案，引用了你的觀點、你的數據、你的文章。這不只是流量，更是影響力的極致展現。 聽起來很酷，對吧？但這不是許願，而是一門「技術活」。 我曾經也以為，只要內容寫得好，AI 自然會看見，結果卻是石沉大海。經過無數次的測試、踩坑、研究那些頂尖開發者和內容創作者的做法後，我終於摸索出一套可行的路徑。今天，我就把這份完整的「AI 內容餵養指南」交給你，這不是空泛的理論，而是你馬上就能動手實作的 SOP。 準備好了嗎？我們開始吧！ 第一章：長期佈局的耐心遊戲 ─ 如何讓你的知識成為未來 AI 的基因？這一步，我們玩的是「長期主義」。目標很明確：讓我們的內容，被納入下一代、下下一代大型語言模型（LLM）的訓練語料庫（Training Corpus）中。 這就像把一本書放進一所世界級圖書館的永久館藏。它不會馬上被借閱，但它會成為這座圖書館知識體系的一部分，深刻影響未來所有從這裡學習的人。要做到這點，我們得主動為 AI 鋪好紅毯，歡迎它來「讀取」我們的知識。 第一步：開放爬蟲抓取權限，打開網站大門AI 公司會派出網路爬蟲（Crawlers），像是 GPTBot、Common Crawl，在網路上大規模蒐集資料作為模型訓練的原料。如果你的網站設定了「謝絕訪客」，那它們自然就進不來。這就像你開了一家超棒的店，卻在門口掛上「禁止進入」的牌子。 實作教學：動手檢查 robots.txt 檔案 這個檔案通常在你網站的根目錄，是網站的「訪客規則說明書」。請確保裡面沒有阻擋以下這些重要的 AI 爬蟲： 1234567891011# 允許 OpenAI 的爬蟲抓取所有內容User-agent: GPTBotAllow: /# 允許 Common Crawl 的爬蟲抓取所有內容User-agent: CCBotAllow: /# Google 的爬蟲對所有 AI 都很重要，務必開放User-agent: GooglebotAllow: / 小提醒： Allow: / 的意思是「我網站所有地方都歡迎你來逛」。如果你有特定私密頁面不想被爬取，可以另外設定 Disallow，但對於公開知識，大方一點準沒錯！ 第二步：選擇高權重平台，讓內容自帶光環把內容放在哪裡，差別很大。在一個無名小站發文，跟在《紐約時報》登頭版，影響力天差地遠。AI 在學習時，也會看「出身」。來自權威、活躍、結構清晰的網站內容，更容易被視為高品質的訓練材料。 推薦的幾個黃金發布平台： Medium： 尤其適合高品質的英文長文，它的平台權重很高。 Reddit / Quora： 這兩個是問答社群的霸主。用問答形式分享知識，非常符合 AI 的學習邏輯。 GitHub / Stack Overflow： 如果你是技術工作者，這裡就是你的聖殿。程式碼、技術文件、解決方案，都是 AI 的最愛。 Wikipedia： 終極目標。如果你有能力在維基百科上創建或編輯一個公正、有來源的詞條，那它被納入訓練資料的機率趨近 100%。 發布訣竅： 別只是把文字貼上去！花點時間加上清晰的標題、分段、列表，讓文章結構一目了然。AI 跟人一樣，都喜歡閱讀體驗好的內容。 第三步：採用開放授權，給出法律上的許可光讓 AI 進門還不夠，你還得給它一張「使用許可證」。這就是創用 CC 授權（Creative Commons）派上用場的地方。它是一種簡單的方式，告訴全世界：「我的作品，歡迎你們在遵守特定規則下使用。」 兩種最推薦的授權方式： CC BY（姓名標示）： 這是最大方也最有利於建立個人品牌的方式。別人可以自由使用、改作你的內容（即使是商業用途），但必須註明你是原作者。 CC0（公眾領域貢獻宣告）： 這是最徹底的開放，相當於你放棄了所有著作權，把作品送給全世界。AI 公司和開發者最愛這種，因為完全沒有法律風險。 如何操作？ 非常簡單，只要在你文章的結尾、網站的頁腳，或 GitHub 的 LICENSE 檔案裡，加上一行聲明即可。 範例：「本文採用 CC BY 4.0 授權，歡迎轉載與引用，請註明出處。」 第二章：即時反應的快速通道 ─ 如何讓現在的 AI 馬上引用你？玩完了長期佈局，我們來點刺激的「即時賽」。這一章的目標是：當使用者在 ChatGPT、Copilot 這些具備聯網搜尋功能的 AI 工具上提問時，AI 能即時抓取你的網頁內容，並把它當作參考資料引用出來。 這就像你的文章登上了「Google 新聞」的即時頭條。背後的原理，是這些 AI 會像搜尋引擎一樣，去爬取「它認為最相關、最可信」的網頁，來回答用戶的即時問題。所以，我們的策略核心就是：SEO（搜尋引擎優化）。 第一招：優化 SEO 友好度，讓 AI 秒懂網頁重點AI 就像個很聰明但沒耐心的實習生，你得把資料整理得漂漂亮亮，它才願意看。 優化你的網頁結構： 標題要像個問題或答案： 舊標題：《AI 引用筆記》 新標題：《如何讓你的文章被 ChatGPT 完整引用？終極指南》 善用標籤，劃出重點：用 <h1> 作為文章主標題，<h2>、<h3> 作為各段落的小標題。這等於在跟 AI 說：「嘿，這是本文的骨架，重點在這裡！」 多用列表、表格：條列式 (<ul>, <ol>) 和表格 (<table>) 是 AI 的最愛，因為結構超級清晰，方便它直接抓取摘要。 把話說得像人話：用自然、口語的問答句型寫作。例如，寫一段「如何讓網站被 AI 爬取？」，AI 就很容易在用戶問類似問題時，直接引用你的回答。 第二招：利用結構化資料為網頁製作「隱形名片」除了表面上的內容，你還可以在網頁的程式碼裡，塞一張「隱形名片」，這就是結構化資料（Structured Data），通常用 JSON-LD 格式。這張名片會用 AI 最懂的語言，告訴它：「這是一篇文章，作者是誰，發布日期是哪天，裡面還有幾個常見問答喔！」 範例：為你的文章加上 FAQ 結構化資料 你可以在網頁的 <head> 區塊加入類似這樣的程式碼，這會大大提升 AI 抓取和理解的效率。 1234567891011121314<script type="application/ld+json">{ "@context": "https://schema.org", "@type": "FAQPage", "mainEntity": [{ "@type": "Question", "name": "如何讓自己的網站被 ChatGPT 引用？", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "你需要做到三件事：開放 AI 爬蟲權限、優化網站的 SEO 結構，並盡可能發布在具備公信力的高權重平台。" } }]}</script> 看不懂程式碼？ 別擔心！如果你用 WordPress，有很多 SEO 外掛（如 Rank Math、Yoast SEO）可以讓你用填表格的方式，輕鬆搞定這一切。 第三招：刻意經營「數位信譽」，成為可信來源AI 在引用來源時，非常看重信譽。一個被主流媒體、學術機構、政府網站引用過的網站，它的「信任分數」會遠高於一個剛建立的個人部落格。這部分急不來，但可以刻意經營。 你可以嘗試： 投稿或合作： 向知名科技媒體投稿，或與有影響力的部落客合作。 接受採訪： 參加 Podcast 訪談、線上論壇，分享你的專業知識。 發布新聞稿： 如果你有重要的成果或產品，試著發布新聞稿給相關媒體。 每一次外部的成功引用，都在為你的「數位信譽」加分。 第三章：職業玩家的進階操作 ─ 讓知識成為隨插即用的開放資源如果你還想玩得更進階，歡迎來到職業玩家區。這裡的目標，不再只是「被動」地等待 AI 來讀你，而是「主動」把你的知識打包成 AI 和開發者能直接使用的「工具」或「資源」。這就像從寫書，升級到打造一個資料庫 API。 玩法一：將知識打包成結構化的資料集 (Dataset)把你的專業知識，整理成結構化的檔案，如 JSON、CSV。比如，你可以把你所有的讀書筆記，整理成一個包含「書名、作者、金句、我的心得」欄位的 CSV 檔。然後，把它發布到全世界開發者都會去逛的平台。 資料集發布平台推薦： Hugging Face Datasets： AI 領域的 GitHub，上傳到這裡，等於直接把你的資料端到 AI 研究員的餐桌上。 Kaggle Datasets： 數據科學家的聖地，你的資料集可能會被用來舉辦一場數據競賽！ GitHub： 最簡單直接的方式。建立一個 repo，把你的資料檔放上去，然後寫一份超詳細的 README.md 說明文件。 玩法二：運用 RAG 技術打造專屬知識庫 AI現在最火的技術之一，就是 RAG（檢索增強生成）。簡單說，就是讓 AI 在回答問題前，先去你「指定」的資料庫裡查資料。你可以把自己所有的文章、筆記、文件，做成一個專屬的知識庫。 超簡單的實作方法： Custom GPTs： 在 ChatGPT Plus 裡，你可以上傳自己的文件（PDF, TXT, DOCX），輕鬆建立一個只根據你資料回答問題的 GPT。你可以把它分享給朋友，甚至發布到 GPT Store。 NotebookLM (Google)： 這是一個超棒的免費工具，你可以上傳你的資料，它會幫你生成摘要、問答，變成你的「第二大腦」。 當你把自己的知識變成一個可互動的 AI 時，你就從一個「內容提供者」，進化成了一個「解決方案的創造者」。 總結：你的 AI 影響力行動清單說了這麼多，我們來做個總結。想讓 AI 愛上你的內容，你得讓你的知識變得： 好讀（Readable）： 結構清晰，重點分明。 可抓（Crawlable）： 技術上開放，沒有門禁。 可用（Usable）： 授權明確，最好是開放的。 可信（Credible）： 有數位信譽，被他人背書。 最終極的公式其實是：高品質內容 + 聰明的技術設置 + 開放的心態 = 無可取代的 AI 影響力 我知道，這條路需要一點耐心和學習。但相信我，當你看到自己的名字出現在 AI 的引用來源裡，或是你的 Custom GPT 幫助了某個人解決問題時，那種成就感，絕對值得今天付出的所有努力。 別再讓你的知識睡著了。從今天起，選一個你覺得最簡單的步驟開始，也許是修改 robots.txt，也許是在下一篇文章結尾加上 CC 授權。 開始行動，讓你的智慧，成為推動世界前進的燃料吧！

嘿，最近你是不是也常常聽到 AI Chatbot、AI Agent 這兩個詞？ 感覺很像，但又好像哪裡不太一樣？ 說實話，我剛開始也被搞得一頭霧水。它們聽起來就像雙胞胎，但實際相處過後才發現，一個是「很會聊天的博學家」，另一個卻是「能動手做事的全能管家」。 這兩者在理論定義、實務應用，甚至是我們對它的期待值上，根本是天差地遠。 這篇文章，就是我踩過無數坑、花了超多時間研究後，為你準備的「終極分辨指南」。我會用最口語化的方式，從理論聊到實戰，從概念拆解到工具選擇，讓你一次搞懂，看完就能馬上動手實作。 準備好了嗎？我們開始吧！🚀 首先，一張表讓你秒懂，這倆兄弟差在哪我們不囉嗦，直接上乾貨。如果你時間有限，看完這張表，大概就懂了七成。 項目 AI Chatbot（聊天機器人） AI Agent（智能代理人） 一句話定義 模仿人類對話的「應答工具」 具備目標、能自主行動的「智能體」 核心功能 🗣️ 回答問題、提供資訊、簡單互動 🤖 自主決策、任務規劃、多步驟執行 技術心臟 NLP + 模型回應（如 ChatGPT） LLM + Memory + Tools + Planning 出場時機 客服、FAQ、內容生成（簡報、文案） 自動化工作流、跨平台任務、協作型專案 工作模式 被動式：等你下指令才動 主動式：會自己觀察、思考、行動 人工干預 幾乎全程需要手動引導 可低度干預，甚至能自主學習與修正 明星範例 LINE 官方帳號、客服機器人、ChatGPT 聊天 Devin、AutoGPT、ReAct Agent、Replit Agent 看完表格，是不是有點感覺了？ Chatbot 比較像一個「超級大腦」，你問什麼，它答什麼。而 Agent 則更進一步，它不只有大腦，還有「眼睛」和「手腳」，能幫你跑腿辦事。 理論深挖：Chatbot 是「被動反應」，Agent 是「主動執行」光看定義還不夠，我們來挖深一點，聊聊它們骨子裡的哲學。 AI Chatbot：一個被動的「超級反應系統」你可以把 Chatbot 想像成一個「語言模型的精美外殼」。 它的本質，就是根據你給的 prompt（提示詞），從模型中生成一段最相關的回應。 它沒有所謂的「任務記憶」、「目標設定」，更不懂什麼叫「環境感知」。你上一句跟它說的話，下一句它可能就忘了（除非有特殊設計）。 ⇨ 簡單比喻： Chatbot 就像一個「升級版的 Siri 或 Google 助理」。你問它才答，你不問，它就靜靜地待在那，絕對不會主動關心你今天過得好不好。 AI Agent：一個主動的「任務解決系統」AI Agent 的設計理念，完全是在模仿人類的決策過程。 這個過程，我們可以拆解成一個不斷循環的迴圈：觀察 → 思考 → 行動 → 評估 → 修正 → 再觀察… 為了做到這點，一個合格的 Agent 必須具備幾項超能力： 🛠️ 工具（Tools）： 它會使用外部工具，例如上網 Google、讀取 Excel、呼叫 API。 🧠 記憶（Memory）： 它記得自己做過什麼、錯在哪裡，還會記住你的偏好。 🗺️ 規劃（Planning）： 它會把一個大目標（例如：幫我寫一份市場分析報告）拆解成無數個小步驟，然後一步步執行。 這背後的理論，其實來自於很早就有的《多智能體系統》（Multi-Agent System）和《增強學習》（Reinforcement Learning）。 ⇨ 生活化比喻： AI Agent 就像你請來的一位「超級實習生」。你只要告訴他：「嘿，幫我把這週所有部門的業績報告整理好，做成一份 PDF，在今天下午五點前寄給老闆。」 他就會自己去收信、打開檔案、整理數據、發現有人沒交還會寫信去催、最後打包成 PDF 寄出去，完成後還會跟你說一聲「老闆，搞定了！」。 看到這個差別了嗎？一個是被動回應，一個是主動完成任務。 實戰視角：Chatbot 是「直線流程」，Agent 是「迴圈流程」如果上面的理論還是有點抽象，別擔心。我們直接用自動化工具（例如 n8n、Make、Zapier）的工作流程圖來解釋，你會瞬間明白。 Chatbot 的世界：一條路走到底的「線性流程」在 n8n 這類工具裡，Chatbot 的工作流程通常長這樣： 使用者輸入 → 觸發某個動作 → LLM 節點處理 → 輸出結果 → 結束 資訊的流動是單向且固定的，像一條直線。它很適合處理「單一意圖、單一回應」的任務。 ⏵ n8n 範例流程： 用戶在 LINE 上問「我今天有哪些會議？」 LINE Webhook (收到訊息) → Google Calendar API (查詢) → ChatGPT (美化文字) → LINE (回傳今日行程) Generated code你看，這裡的 Chatbot 只是個「強化版的查詢工具」，它不會自己多想一步。 AI Agent 的世界：懂得思考和繞路的「迴圈流程」Agent 的工作流程就複雜多了，它是一個會自我循環、自我修正的系統。 它包含了「感知 → 思考 → 行動 → 評估」的迴圈機制。在 n8n 裡，通常需要用到 Loop（迴圈）、If/Else（條件判斷）、Wait（等待）等多種節點組合才能實現。 ⏵ n8n 範例流程： 目標是「幫我整理這週所有部門的報表，合併成一份 PDF 並寄出」 排程觸發 → AI Agent (主控) 啟動→ 進入 Loop (針對每個部門)→ 檢查雲端硬碟 (觀察)→ If (如果報表不存在) → Email API (催繳) (行動)→ If (如果報表都齊了) → 匯整所有資料 (行動)→ 轉成 PDF (行動)→ Email API (寄給老闆) (行動)→ 回報任務成功 (評估) Generated code這個流程包含了多輪思考、多工具協作、多次評估，這就是典型的 Agent 行為。 ⏵ 終極歸納： Chatbot = 單一指令的智慧「回應器」。 AI Agent = 任務導向的智慧「執行者」。 搞懂這個差異至關重要，因為它會直接影響你選擇哪種工具、設計哪種流程。 靈活應用：我該用 Chatbot 還是 Agent？行銷人實戰場景「好，我懂了。那在我的工作中，到底什麼時候該用哪個？」 問得好！這裡我直接給你一個判斷原則和幾個行銷人超有感的案例。 🔑 核心判斷原則： 當流程是你幫 AI 想好的，用 Chatbot。 當流程是讓 AI 幫你想的，用 Agent。 🚀 場景一：用戶填寫 LINE 表單，自動提供課程建議 任務： 根據用戶填寫的興趣，推薦 3 門最適合的課程。 建議： 用 Chatbot 模式就夠了。 原因： 流程單向固定（填表 → 分析 → 推薦），不需要 AI 做複雜決策。 n8n 玩法：1LINE Webhook → Google Sheet 記錄 → ChatGPT 根據興趣輸出建議 → LINE Flex Message 回傳 🚀 場景二：社群廣告成效下滑，自動優化並重新投放 任務： 監測廣告成效，若轉換率太低，自動生成新文案 A/B 測試。 建議： 這絕對是 AI Agent 的主場！ 原因： 需要「監測數據（觀察）→ 判斷成效（思考）→ 生成文案（行動）→ 重新投放（行動）→ 再次監測（評估）」的完整迴圈。 n8n 玩法：1定時觸發 → Facebook Ads API (拉成效) → If (成效低於門檻) → ChatGPT (生成多組新文案) → Facebook Ads API (建立 A/B 測試廣告) → 儲存結果到資料庫 🚀 場景三：官網發布新文章，自動生成 SEO 描述和社群貼文 任務： 行銷人員只要丟一個文章網址，就能產出所有平台的宣傳素材。 建議： Chatbot 模式綽綽有餘。 原因： 任務是單次性的「輸入 → 處理 → 輸出」。 n8n 玩法：1Webhook (收網址) → HTTP Request (抓網頁內容) → ChatGPT (產出 SEO 描述 + 多平台貼文) → 自動發布或存到 Notion 🚀 場景四：每週自動匯整跨平台成效報表，寄給主管 任務： 自動從 Google Analytics、Meta、Google Ads 下載報表，合併成一份，寄出。 建議： 需要 AI Agent 的能力（特別是錯誤處理）。 原因： 如果某個平台的報表抓不到（例如 API 故障），Agent 需要有能力「重試」或「發信通知」你，而不是直接卡關。 n8n 玩法：1定時觸發 → Loop (各平台) → API (抓報表) → If (抓取失敗) → 發送錯誤通知 → 合併 Google Sheet → 轉 PDF → 發送 Email 工具箱：Make、n8n、Zapier，我該選哪個自動化武器？聊到實作，就不能不提這三巨頭。這是我花了大把鈔票和時間後的血淚總結，直接幫你省下試錯成本。 一張表，看懂三者定位 評比指標 Zapier Make (原 Integromat) n8n 🧠 學習門檻 ⭐ 最低，像填空題 ⭐⭐ 中等，視覺化但需懂邏輯 ⭐⭐⭐ 高，需要一點程式思維 💰 商用成本 💸 高，免費版限制多 💸 中等，CP 值首選 ✅ 自架免費，雲端版稍貴 🔧 彈性擴充 ❌ 低，幾乎無法自訂 ✅ 中，支援 HTTP 和基礎邏輯 ✅ 極高，可自寫程式碼，最強 🔌 工具支援 ⭐⭐ 主流 SaaS 最齊全 ⭐⭐⭐ 極廣，尤其 Google 和社群 ⭐⭐ 基礎靠自幹，但等於無限 🚀 適合任務 簡單任務、非技術人員 中階行銷自動化、需邏輯判斷 進階 Agent、內部系統整合 🧑‍💼 適合誰 行銷新手、PM 有技術感的行銷人、Growth Hacker 技術行銷、工程師、想極致客製化的人 我的良心建議 如果你是行銷新手，只想快速搞定簡單任務（例如：填單寄信）⇨ 選 Zapier，最快上手，但要有花錢的心理準備。 如果你有點技術底子，想做報表、跑多步驟流程，追求 CP 值⇨ 選 Make，它在功能、價格、易用性上取得了絕佳平衡，是多數人的首選。 如果你想深度整合 LLM，打造真正的 AI Agent，而且預算有限⇨ 勇敢挑戰 n8n（建議自架）！它的彈性無可取代，是實現 Agent 流程的王者。 終極實戰：手把手帶你用 n8n 打造第一個 AI Agent理論都懂了，工具也選好了，是不是已經手癢到不行了？ 太好了！接下來，就是最精彩的部份。我將一步步帶你，用 n8n 這個強大的開源工具，親手打造你的第一個 AI Agent。 這不只是教學，這是一場冒險。我們開始吧！ 核心概念：在 n8n 中模擬 Agent 的「思考迴圈」還記得我們前面說的 Agent 思考模式嗎？觀察 → 思考 → 行動 在 n8n 裡，我們要做的就是用節點來模擬這個迴圈。這就是所謂的 ReAct 框架（Reason + Act），讓 AI 不只會回答，更會思考「下一步該做什麼」。 你的 Agent 工具箱：n8n 節點推薦要蓋一棟房子，你得先有磚塊和工具。在 n8n 裡，這些節點就是你的萬能工具箱： Webhook / Schedule：啟動器。決定你的 Agent 是被動觸發，還是定時自動開工。 OpenAI Chat Model：大腦。這就是你的 LLM 核心，Agent 的智慧來源。 Set：暫存筆記本。用來儲存 Agent 在單次任務中的狀態和記憶。 If / Switch：決策中心。根據大腦的指令，決定下一步要走哪條路。 Loop Over Items：迴圈引擎。讓 Agent 可以重複執行任務，直到目標完成。 HTTP Request：萬能的手。讓你的 Agent 可以跟世界上任何有 API 的服務溝通。 Code：最終王牌。當內建節點不夠用時，你可以用 JavaScript 寫出任何你想要的功能。 如何賦予 Agent「記憶」？兩種實作方法沒有記憶的 Agent 只是個金魚腦。在 n8n 中，我們有兩種方式幫它裝上記憶體： 方法一：單次任務的「短期記憶」（用 Set 節點）這是最簡單的方法。在工作流程中，用一個 Set 節點來建立一個變數（例如 memory_history），每次 LLM 回應後，就把新的對話加進去。 優點： 超級簡單，不需外部工具。 缺點： 工作流程一結束，記憶就清空了。適合一次性的任務。 方法二：跨任務的「長期記憶」（用外部資料庫）想讓你的 Agent 記得昨天、甚至上個月的事？那就需要一個外部資料庫。 你可以用 Redis、Supabase，甚至是 Google Sheets 來當它的長期大腦。每次任務結束前，把重要的記憶寫入資料庫；下次啟動時，再把它讀取出來。 優點： 擁有真正的持續性記憶，可以處理複雜、長期的任務。 缺點： 設置稍嫌複雜，需要一點技術力。 如何教會 Agent「使用工具」？關鍵在 Function Calling這一步是魔法發生的所在！我們要用 OpenAI 的 Function Calling 功能，來告訴 Agent 它有哪些「超能力」可以用。 ⇨ 操作流程： 在 OpenAI Chat Model 節點中，定義你的工具（Functions）。例如，你可以定義一個叫 search_web 的工具，並描述它的功能是「用來搜尋網路上的即時資訊」。 當你給 Agent 一個任務時，LLM 會判斷是否需要使用工具。如果需要，它不會直接回答，而是會回傳一個 JSON，告訴你：「我決定使用 search_web 這個工具，關鍵字是『AI Agent 最新發展』」。 接著，用一個 Switch 節點來當「總機小姐」。它會檢查 LLM 的指令，如果指令是 search_web，就把流程導向 HTTP Request 節點去執行真正的網路搜尋。 最後，把搜尋結果加回「記憶體」，再丟回給 LLM，讓它根據新資訊繼續下一步的思考。 你看，透過這個模式，你的 Agent 就學會了如何自主使用工具來解決問題！ 🚀 完整範例：打造一個「自動化內容研究員」Agent說了這麼多，我們來真格的吧！ 🎯 任務目標：我只要給這個 Agent 一個主題（例如：「電動車市場趨勢」），它就會自動上網研究、閱讀相關文章、最後整理成一份摘要報告給我。 🛠️ Agent 需要的工具 (Functions)： search_web(query)：用來搜尋網路，找到相關的文章連結。 read_web_content(url)：用來讀取指定網址的內文。 finish_research(summary)：當研究完成時，用來回傳最終的摘要報告。 🗺️ n8n 流程設計： 啟動 (Trigger)： 使用 Webhook 節點，讓我們可以隨時透過一個網址來交付任務。 初始化 (Set)： 建立一個 Set 節點，設定初始狀態，包含任務主題 topic 和一個空的 memory。 Agent 迴圈 (Loop)： 思考 (Think)： 進入 OpenAI Chat Model 節點。把目前的主題、記憶和所有可用的工具清單都交給它。 決策 (Switch)： 使用 Switch 節點，根據 LLM 回傳的「工具指令」來決定下一步。 路徑 A： 如果指令是 search_web，就連接到 HTTP Request 節點，去呼叫搜尋引擎 API (例如 Google Search API 或 Serper API)。 路徑 B： 如果指令是 read_web_content，就連接到另一個 HTTP Request 節點，去呼叫網頁抓取服務 (例如 Browserless API)。 路徑 C： 如果指令是 finish_research，恭喜！表示任務完成，可以跳出迴圈了。 更新記憶 (Update Memory)： 將上一步工具執行的結果（例如搜尋到的連結、文章內文），用一個 Set 節點加回到 memory 中。 重複： 讓流程回到迴圈的起點，讓 Agent 帶著新的資訊，開始下一輪的思考。 產出報告 (Final Output)： 當迴圈結束後，將 finish_research 回傳的最終摘要，透過 Email 寄給自己，或存到 Notion、Google Docs。 就是這麼簡單（又複雜）！透過這個迴圈，你的 Agent 就像一個真正的人類研究員，會自己找資料、讀資料、思考、再找資料…直到它認為任務已經完成為止。 結語：你的 AI 旅程，從搞懂和動手開始呼～我們從理論聊到實戰，從概念辨析走到工具選擇，最後甚至還親手設計了一個 AI Agent 的藍圖。 希望現在，你對 AI Chatbot 和 AI Agent 的差異，已經有了深刻且立體的理解。 ⏵ 請記住這個核心： Chatbot 是你的「對話夥伴」。 Agent 是你的「行動夥伴」。 未來，當你想導入 AI 自動化時，先問自己那個關鍵問題：「我是要自己思考流程，讓 AI 幫我執行一個步驟？還是要定義好目標，讓 AI 自己思考流程去完成它？」 這個問題的答案，將會指引你走向正確的道路。 AI Agent 的時代才剛剛開始，充滿了無限的可能與挑戰。而你，通過理解這最根本的差異，甚至學會了如何親手打造它，已經站在了浪潮的最前沿。 現在，唯一阻擋你的，只剩下點擊那個「New Workflow」的按鈕了。 去動手玩玩看吧！打造你的第一個自動化智能夥伴！

為什麼你一定要搞懂角色、觀點和立場？在日常對話或討論中，我們常會聽到一些熟悉的語句： 「這是我的立場。」「我以家長的角色來說…」「我的觀點是這樣的…」 這些說法乍聽之下都沒問題，但實際上常常引發誤解或溝通不良，甚至變成雞同鴨講的局面。為什麼？因為多數人其實分不清「角色」「觀點」和「立場」的差別。 這篇文章就是為了幫你一次弄懂這三個概念，並學會在溝通中清楚表達，避免「我以媽媽的角色支持加薪制度」這種讓人霧煞煞的句子。 什麼是「角色」？你在哪裡、你是誰先從「角色」開始。角色不是演戲專用的詞，其實在每個情境中，我們都戴著不同的「角色帽」。 你在學校當老師，就扮演「教學者」的角色；在家庭中你可能是孩子的父親；到了公司，你可能是主管，也可能是執行人員。這些角色，會影響你說話的角度與重點。 比如說： 在學校，你是老師，說話會強調秩序與課程目標。 在家裡，你是媽媽，談到手機使用時可能會考慮孩子的安全。 在辦公室，你是專案負責人，就會關心進度、流程與責任分工。 角色其實就是你「在什麼情境中是誰」，也代表你當下的責任與任務。 那觀點是什麼？是你怎麼看一件事有了角色之後，就來看「觀點」。觀點比較像是你看待某個問題的「眼睛」。它受到你的角色、經驗、價值觀與情境影響。 比方說，一位學生可能會說：「我覺得上課應該多點自由，這樣才有創造力。」這是從「學生」的視角出發。而老師則可能說：「教學還是要有規範，才能維持秩序與學習效果。」這就是老師角色下的觀點。 觀點不是選邊站，它是你怎麼理解這個議題，是「我怎麼看」，還沒到「我支持哪邊」。 再舉個例子： 員工可能覺得：「彈性上班讓我更有效率。」 老闆卻可能覺得：「彈性上班讓管理難以掌握品質。」 兩個都是觀點，都各有道理，只是出發點不同。 立場則是什麼？是你選擇站在哪邊當你表達觀點之後，如果你進一步表態，選擇支持或反對某個做法，那就是「立場」。 舉個常見例子： 「我覺得填鴨式教學不利於創造力，所以我支持開放式教學。」 這句話前半段「我覺得填鴨式教學不好」是觀點，後半段「我支持開放式教學」就是立場。 立場是「你想往哪裡走」，代表你做出選擇。觀點是思考，立場是表態。 三者是怎麼串起來的？如果用一句話總結角色、觀點、立場之間的關係： 你扮演的角色 → 影響你的觀點 → 最後形成你的立場。 以學生和老師來說： 老師的角色讓他認為紀律有助學習（觀點），進而支持定期測驗制度（立場）。 學生的角色讓他覺得自由更能啟發創意（觀點），所以支持開放式教學、不排名（立場）。 他們不是在吵，而是「站的位置」不同，導致「看法」與「表態」不同。 真實生活案例：父母與孩子常見衝突我們回到家庭裡來看。 父母通常會說：「我不是要控制你，是為你好。」 這是因為他們在扮演「保護者、指導者」的角色，他們的觀點是「限制手機使用有助健康成長」，所以立場自然是「限制孩子使用手機」。 但孩子可不這麼想。他們身處的角色是「正在學習探索、追求自主」的階段。他們的觀點可能是「我需要一點空間與信任」，所以立場就是「反對太多限制」。 雙方其實都不是錯，而是立場不同的合理表達。 職場裡也是：上司與下屬的不同邏輯換個場景，來到職場。 主管常會說：「流程要明確，不能亂改格式！」 這源自他的角色是「流程與品質的把關者」，他的觀點是「制度能防錯、控管品質」，所以立場就是「堅持照SOP執行」。 但執行任務的下屬則會覺得：「報告流程太繁瑣，改一下比較有效率」，這是從「任務執行者」的角度出發的觀點，他的立場則可能是「建議簡化報告流程」。 兩人沒有誰對誰錯，只是各自站在不同位置看問題。 常見疑問解答：這三個概念怎麼活用？🎯 Q：角色會影響觀點嗎？當然會！你是媽媽和你是員工，看待「手機是否該限制」或「時間怎麼運用」的看法完全不同。 🎯 Q：我可以有多個立場嗎？可以，但前提是——你得說清楚你是用哪個角色講話。例如：「以我是老師的角色，我支持教學規範；但以我是家長的角色，我傾向給孩子更多空間。」 🎯 Q：觀點和立場有什麼差別？觀點像是「你怎麼理解問題」，可以是中性的；立場則是「你怎麼選邊站」，是一種行動方向。 🎯 Q：溝通中要怎麼表達才清楚？你可以這樣開頭： 如果你想表明說話身分：👉「以我現在主管的角色來說…」 如果你在分享看法：👉「我的觀點是這樣的…」 如果你要表態：👉「所以我支持這樣做法…」 實戰練習句型你可以試著練習這個句式： 「以我現在的 ___（角色），我認為 ___（觀點），因此我支持 ___（立場）。」 例如： 「以我現在的老師角色，我認為自由學習能激發創造力，因此我支持刪除固定課本。」 這種說法不僅讓人知道你怎麼想，還能幫助對方更理解你的立場從何而來。 結語：溝通從「我是誰」開始很多時候，我們溝通失敗，不是因為道理講不通，而是因為立場講得太快、角色講得太模糊、觀點沒有釐清。 下一次你要表達時，請先問自己三件事： 我現在扮演的角色是什麼？ 我對這件事的觀點是什麼？ 我想表達什麼樣的立場？ 當你能把這三件事說清楚，你會發現——對方開始聽懂你了，討論也變得更有建設性了。 這不是語文修辭，而是讓你在人際溝通中少吵架、多理解的超能力。

🔍 靈感來源這篇文章靈感來自高見龍的貼文 👉📎 Git乾淨交作業實例分享 他在文中以實際操作例子分享 Git 使用時常見的誤區與修正方式，讓我深受啟發，決定把這個觀念用更生活化的方式整理成一篇新手也能秒懂的教學文。 🚀 新手也能看懂！工程師都在說的 Git 是什麼？——從高見龍的 AI 編程實例，帶你理解「乾淨交作業」的正確姿勢！ 你有聽過「Git」嗎？ 是不是每次看到工程師在那邊 git add、git commit 就頭痛？ 別怕！今天我們從資深工程師高見龍的實戰經驗說起，用「小學生都能懂」的語言，讓你一次搞懂： Git 是什麼？ 要怎麼用才不會亂七八糟？ 為什麼 AI 時代，這工具你更該學？ ✨ Git 是什麼？一個會幫你記錄「作業進度」的超強日記本！先別急著開 terminal，先來個生活比喻： 想像你在畫畫，每畫完一部分就拍一張照。這樣不但可以回顧，也能看到哪裡需要修正，甚至還原到前一個版本。 Git 就是這樣的「拍照日記本」，但它是幫你記錄程式碼的！ 它能幫你： 隨時回溯某次改動 看誰改了什麼 避免把東西改爛又找不回來 😭 📸 高見龍怎麼說？——用 AI 寫程式，也別忘了分清楚「交作業」我們都知道，現在很多工程師都在用像 Claude 這類 AI 寫程式。 但高見龍在實戰過程中，發現了一個大問題： ❗️「如果你一次把所有東西都交出去，別人根本看不懂你在幹嘛！」 他一開始不小心用了： 1git add --all 這就像對老師說：「我桌上的東西我全交了喔～不管草稿、便條紙、垃圾稿！」結果交出來一團混亂，根本無法對焦、無法審閱。 所以他馬上補救： 1git reset HEAD 就像說：「啊～等等，我先收回來，分類一下再交。」 🔍 那我自己咧？我也踩過類似的坑……剛學 Git 的時候，我最常犯的錯就是： 👉 一個功能做到一半就 git add . 然後亂下訊息 update、fix something。 結果三天後回頭看，完全不知道自己當初改了什麼…… 有次還被同事說：「你是把筆記本丟進洗衣機再交作業喔？」 從那天開始，我就決定練習「乾淨提交」。 🎯 怎麼做才對？跟著高見龍這樣做就對了！✅ 秘訣一：提交要分類每一個 commit 就是一份清楚的作業，以下是分類標籤建議： 12345feat: 新功能fix: 修 bugdocs: 說明文件style: 格式調整（不是 UI，是程式碼格式）refactor: 程式重構（功能沒變，邏輯重寫） ✅ 秘訣二：一次只加對應的檔案，不要偷懶用 git add .🛑 錯誤示範：12git add .git commit -m "update" ✅ 正確示範：12345git add login.jsgit commit -m "feat: 新增使用者登入功能"git add api.jsgit commit -m "fix: 修正 API 錯誤回傳問題" 這樣每一次「交作業」都乾淨又明確，別人一看 commit log 就秒懂你做了什麼。 🧠 快問快答：那 git add . 是什麼？git add . 會把所有改過的檔案一次打包加進來。 如果你不熟還原機制、也沒好好分類，會變成—— 「老師，桌上所有東西我都交囉，包含我昨天打的電話單。」😂 所以新手不建議使用！ 🛠️ 送你一套「乾淨提交」操作模版（必收藏！）123456789101112# 若不小心全加了，用這招撤回：git reset HEAD# 然後一個一個分類交作業：git add login.jsgit commit -m "feat: 新增使用者登入功能"git add api.jsgit commit -m "fix: 修正 API 錯誤回傳問題"git add README.mdgit commit -m "docs: 補上使用說明" 🃏 Git 新手指令卡（收藏版）📦 基本操作 指令 中文說明 用途 git init 建立 Git 專案 第一次用 Git git status 看目前改了哪些 查作業清單 git add 檔名 加入交件清單 單獨交檔案 git add . 全部交（新手慎用） 懶人包交法 git reset HEAD 撤回交件清單 「啊我不想交了」 git commit -m “訊息” 正式交件 要有備註訊息 git log 查交作業紀錄 看歷史紀錄 🧩 Commit 類別說明 開頭 說明 範例 feat: 新功能 feat: 加入會員註冊 fix: 修 bug fix: 修正登入錯誤 docs: 文件更新 docs: 補上 API 說明 style: 排版調整 style: 統一縮排 refactor: 重構程式 refactor: 重寫資料處理 test: 增加測試 test: 加入登入測試 chore: 其他雜事 chore: 更新套件版本 🔁 常用救急指令 指令 用途 git diff 查看差異 git checkout 檔名 還原單一檔案 git rm 檔名 移除檔案（Git追蹤） 🌐 推送與同步（進階） 指令 用途 git remote add origin 網址 連接 GitHub git push -u origin main 初次上傳 git pull 抓最新版本（多人合作必備） 🧳 為什麼現在更該學 Git？因為未來的程式開發，AI 會幫你寫，但人類要幫 AI 整理作業。 誰能清楚記錄版本、負責任地交付功能 誰就能掌握專案節奏與團隊信任 學會 Git，不只是「會用工具」，而是你進入任何開發場域、AI 時代都不被淘汰的基本功！

生成式 AI 進入寫程式領域，已經不是「會不會」的問題，而是已經來了，而且來勢洶洶。 你可能聽過一句話：「AI 不會取代工程師，但會讓會用 AI 的人取代不會的人。」但現在，這句話又得升級了——你甚至可以不是工程師，就能用 AI 寫出可用的 App。 這一切都拜一種新寫法所賜，它被稱為「氛圍編碼」。 🌈 什麼是「氛圍編碼（Vibe Coding）」？這個詞由 OpenAI 前研究總監 Andrej Karpathy 提出，他的定義非常詩意：「有了 AI，寫程式變成一種跟隨當下情境氛圍的流程，你甚至可以忘記程式碼的存在。」 白話文就是——只要你有需求、有想像力，AI 就能幫你寫出程式碼。 寫程式不再是「工程師的技能」，而是一種「思維的交互」。Vibe Coding 的誕生，讓每一個創作者、設計師、PM、小老闆，甚至學生，都能踏入開發的世界。 🪜 氛圍編碼實戰五步驟：從發想到上線步驟一：選擇合適的 AI 程式開發平台要讓 AI 寫程式的過程事半功倍，第一步就是選對工具。以下推薦幾個主流的平台，各有特色： Cursor：結合 ChatGPT 的 VSCode 變體，能即時在程式中補充、解釋、修正，超適合初學者。 Replit Ghostwriter：雲端開發平台，從寫到部署一站搞定，介面友好。 Claude + Code Interpreter：語意理解超強，適合資料分析、邏輯推演。 GitHub Copilot：工程師愛用工具，寫一半自動幫你補齊，整合性極佳。 Gemini Code Assist：整合在 Google 產品中的輔助工具，例如 Colab、Android Studio。 🚀 Gemini CLI：終端機控者的最愛！能用指令與 Gemini 對話、寫檔、部署。想變成 AI 黑客風開發者，必玩這套。 如何選擇？ 建議你根據用途決定： 想學語法：Cursor 想快速建站：Replit 偏好指令流：Gemini CLI 要整合 GPT API 做產品：Claude 或 Copilot 步驟二：描述需求，像寫劇本一樣具體AI 不是通靈大師，它是語言模型。提示詞的清晰度，決定了輸出程式碼的品質。一個好的提示詞應該包含具體的功能、風格與技術棧。 🎯 範例提示詞： 1請幫我用 JavaScript 建一個互動式網站，畫面要活潑，可以播放動畫、背景音樂，並顯示即時天氣資訊，整體體驗要像進入一個小型遊樂園。 提示詞訣竅： 指定語言：JavaScript、Python、Vue… 指定介面風格：活潑、極簡、卡通風 指定功能模組：播放音樂、表單驗證、串接 API 步驟三：迭代調整程式碼，把它當成對話AI 第一次生成的程式碼很可能不完美，就像一份半熟的漢堡排——可以吃，但還沒熟透。這時你需要跟 AI 展開「對話式 Debug」，逐步優化。 🔧 常用提示詞大全 類型 提示詞 優化結構 「請幫我簡化這段程式碼，讓結構更乾淨可讀」 功能加料 「幫我加入倒數計時與音效提醒」 錯誤修正 「這段程式有 undefined 錯誤，請說明原因並修正」 畫面升級 「把這個網頁改成 RWD 響應式，支援手機與桌機」 技術轉譯 「請把這段程式從 JavaScript 改寫為 TypeScript」 AI 是你的副駕，不是自駕車。你給方向，它幫你補路。 步驟四：部署與交付，讓你的專案上線程式寫出來，還得部署到伺服器才能被大家看見。這一步驟不難，但很關鍵！AI 同樣能在此提供極大幫助。 🛠 AI 能幫你做什麼： 生成 Dockerfile、.env、vercel.json 等部署設定檔 撰寫 CI/CD 腳本（如 GitHub Actions） 協助建構環境變數、權限設定、伺服器配置 提供自動化測試、報錯追蹤的程式碼（可整合 Jest、Sentry） 🎯 範例提示詞： 1請幫我建立一個 GitHub Actions workflow，讓這個 Next.js 專案在 push 到 main 分支時，能自動部署到 Vercel。 開發只是開始，部署才是上場。 步驟五：拆解複雜任務，一個個搞定當你想做的不是單一功能，而是一個「完整作品」（如 AI 聊天機器人、訂閱制網站）時，千萬不要一次把所有需求丟給 AI。 直接對 AI 說：「請幫我做一個支援會員登入、即時通訊、留言功能的網站」，十之八九會得到一坨無法執行的混亂程式碼。 🔑 任務分解：將複雜需求化為具體步驟 正確的做法，是把一個龐大的目標拆解成一塊塊積木，再引導 AI 一塊一塊蓋起來。 如何請 AI 協助拆解任務？你可以用這樣的開場白，請 AI 幫你規劃專案藍圖： 我要開發一個 XXX 系統，請幫我拆解成 5~7 個具體的小任務，並針對每個任務簡要說明推薦使用的技術工具與實作方向。 👀 範例提示詞： 1我想做一個支援登入、留言、通知的聊天室網站，請幫我拆解成幾個核心開發任務，並說明每一步推薦使用的技術。 AI 可能會回覆你這樣的任務清單： 使用者註冊與登入模組　→ 使用 Firebase Authentication + OAuth 第三方登入（Google / Facebook） 即時聊天系統　→ 使用 WebSocket 或 Firebase Realtime Database 建立訊息流 資料儲存與歷史訊息查詢　→ 使用 Firestore 存取用戶與訊息紀錄 即時通知系統　→ 使用 toast + badge 效果 + Firebase Messaging RWD 響應式前端建構　→ 使用 Tailwind CSS / Bootstrap + React or Next.js 部署與測試　→ 上傳至 Vercel，整合 CI/CD，進行基本測試與錯誤追蹤 如何逐步實作拆分後的任務？有了任務清單後，你只需要一次專注一項，對 AI 下達指令： 1請幫我完成第 1 項任務：使用 Next.js + Firebase Authentication 完成使用者註冊與登入功能，支援 Google 與 Facebook 第三方登入。 接著，你可以進入「細節調整對話」模式，搭配以下進階提示詞： 「登入流程目前沒處理錯誤，請加上失敗提示訊息」 「幫我把登入後導向首頁，並顯示用戶暱稱」 「請加上使用者登入後的個人資訊畫面，顯示 email 與大頭貼」 完成一項後，再進行下一項，整個開發過程就像玩任務卡牌遊戲一樣清晰。 🎯 Bonus：把 AI 當你的專案經理你可以直接對 AI 下達一個長期追蹤用的提示詞，讓它成為你的 PM： 1接下來我會逐步開發這個聊天室專案，請你擔任我的專案經理。請記錄每個已完成與未完成的任務，並在我需要時提醒我專案進度。 這個提示詞在 Cursor 或 Gemini CLI 這類支援長對話上下文的工具中特別有用。你甚至可以請它產出專案管理表格： 1請幫我把剛剛拆解的任務整理成 Markdown 表格，欄位包含：任務名稱、功能說明、預估時間、目前狀態（未開始 / 開發中 / 已完成）。 這就等於你擁有了一個不抱怨、不請假、不怕加班的「AI 專案經理」。 🚀 進階延伸玩法：導入團隊分工 如果你有夥伴一起開發（例如設計師、後端工程師），也能請 AI 協助分工： 12請幫我依據剛剛的任務列表，標記出哪些任務偏前端、哪些偏後端、哪些是設計需求，方便我們團隊分工。 🤔 為什麼任務分解如此重要？因為在 AI 時代，真正的開發能力不再只是你會寫多少語法，或能手刻幾百行程式碼。 核心能力在於：你能不能把一個「抽象需求」拆解成「可落地的小任務」，再引導 AI 一步步完成它。 這才是氛圍編碼的最強應用：用對話完成開發，用拆解推動產品落地。 不會打程式沒關係，先學會怎麼問問題、拆任務、給上下文，你就能讓 AI 幫你完成從 0 到 1 的開發歷程。 🧭 結語：你不是不會寫程式，而是還沒換對方法氛圍編碼，不只是技術的演進，更是創作思維的釋放。 你可以不懂變數、不熟語法、不擅排錯，但只要你敢說出需求，AI 就能陪你把點子變現。寫程式，已經從「打字工作」變成「對話式創作」。 AI，是你的副駕駛，而你是靈感與決策的掌舵者。