一個燒掉萬元的真實故事有一個故事在社群裡傳得很兇。一位老師，用 Google AI Studio Build 做了一個有趣的小應用。他很用心，甚至做了「輸入 Gemini API Key」的介面，讓粉絲覺得自己在操作自己的額度。 結果，悲劇發生了。用戶的金鑰其實沒生效，程式最後還是默默使用了老師自己放在 Cloud Run 裡的金鑰。短短幾天，帳單就燒掉超過一萬元。這就是典型的 「我做 App、別人玩、錢我付」。 1. 喧囂與反思事件引爆的討論故事一出，群眾立刻分成幾派。有人說是 AI 工具害的，太不可靠。有人則批評老師不專業，不該犯這麼低級的錯誤。 還有人提出另一個角度：vibe coding 的課程，本來就不是訓練工程師去做部署與維運。大多數時候，它只是帶人做 demo、做功能展示、快速做 MVP。在這樣的情境裡，要求老師同時具備深厚的 SRE 或資安能力，會不會太嚴苛？ 我的觀點：這不是誰對誰錯，而是角色定位問題我自己覺得，這不是 AI 的錯，也不是老師單方面的問題。真正的關鍵在於 角色定位與風險邊界。 vibe coder 的價值是「快」。可以快速讓想法跑起來，看到成果，測試概念。這個角色本來就不是要一手扛起部署與維運的責任。 但一旦你決定要「發佈給別人用」，你就自動進入另一個遊戲規則。那時候，你必須要為成本與安全負責。而這件事，不管你想不想當工程師，都是逃不掉的。 為什麼會燒到作者？剖析「所有權錯覺」其實技術原因一點都不複雜。介面雖然收了用戶的 Key，但在呼叫模型的程式裡，最後使用的仍然是作者的金鑰。 可能是因為程式碼裡設了 fallback，可能是因為環境變數優先，甚至有可能是根本沒有把用戶輸入的金鑰傳進去。 不管原因是什麼，結果只有一個：表面上你輸入了自己的卡號，實際上後台刷的卻是別人的卡。這就是典型的 「所有權錯覺」。 2. 建立不死的基本功承認吧，部署不是 vibe coder 的強項。我們的長處是快速開發、驗證與展示。所以，與其強迫自己成為部署專家，不如先建立一套最小可行的「安全習慣」。 習慣一：費用感知 (Cost Awareness)AI 的費用公式常常是「乘法」：輸出長度 × 批次大小 × 併發數 × 重試次數。任何一項放大，帳單就可能直接爆。所以，在發佈之前，請務必把這些參數寫死，設一個合理上限。在發佈之後，每天花兩分鐘檢查用量，並且開好告警與費用上限。 習慣二：金鑰衛生 (Key Hygiene)金鑰一定要放在 .env，不要寫死在程式碼裡。AI 也不能直接讀 .env，因為它有可能把內容印出來。最聰明的做法，是再做一個 .env.sample，內容是假的，但能讓 AI 知道有哪些變數存在。 為什麼要這樣？因為 AI 很好奇，如果你完全不給，它就可能幫你寫程式去偷看環境變數，這樣反而更危險。記住：一旦金鑰被看到了，就要馬上重置。 習慣三：最小可行的發佈流程在你按下「部署」之前，請一定要對 AI 說一句： 123請幫我做 code review 這不是形式。不同的 LLM 互相檢查，真的能抓到你看不到的錯誤。要它檢查三件事： API Key 流向是否正確 有沒有炸帳單的風險 有沒有無限重試或缺少超時設定 我就親身遇過：自動生成的管理後台程式碼，直接把帳號密碼硬寫進去，最後是靠另一個 AI 的 code review 才被揪出來。 3. 從避坑到卓越的進階技巧當你掌握了基本功，不再擔心生存問題後，就可以開始追求卓越，讓你的作品更穩健、更專業。 技巧一：選擇對的遊樂場 (Serverless 優先)一個更聰明的選擇是 「Serverless 優先」。它就像一個美食街攤位，只有客人點餐時（觸發事件），你的攤位才需要開火（執行程式），並只為這一次的烹飪付費。 平台建議： Vercel、Netlify 非常適合前端應用；Google Cloud Functions 或 AWS Lambda 則適合處理獨立的後端邏輯。 核心優勢： Serverless 強迫你將功能模組化，大幅降低了因單一 Bug 導致整個服務崩潰與帳單失控的風險。 技巧二：用一句咒語升級你的 AI Code Review「幫我 code review」太模糊了。下次試試這句咒語： 123請你扮演一位資深、paranoid (偏執多疑) 的 SRE (網站可靠性工程師)，並且用最嚴格的標準來審查以下程式碼。你的首要目標是找出所有可能導致「帳單爆炸」、「金鑰外洩」或「服務中斷」的風險。請條列出你發現的問題、風險等級，以及具體的修復建議。 這句咒語透過賦予 AI 一個專家角色和明確目標，能讓審查結果的品質提升數個檔次。 技巧三：養成「防禦性寫作」的思維防禦性寫作的核心思想是：「永遠不要相信任何外來的東西，並假設程式隨時可能在最糟的地方失敗。」 加上「超時」與「重試限制」： 在呼叫任何外部 API 時，務必設定超時時間與最大重試次數。 驗證使用者輸入： 任何來自使用者的資料，在使用前都要進行嚴格的驗證與清理。 學習 IAM 角色 (進階)： 當你更熟悉雲端平台後，嘗試用 IAM 角色來取代靜態的 API Key，安全性遠高於寫死的金鑰。 4. 將原則化為日常「我不是工程師」與「我得負責」並不衝突有人會說：課程是小白教小小白，真的要要求這麼多嗎？我覺得這不是苛求，而是尊重。當你把作品發佈出去，別人的體驗裡，應該包含「不會意外花到你的錢」。安全、費用上限、告警，這些不是進階工程技巧，而是產品設計的一部分。 一個你可以建立的「安全開關」習慣我想像一個最小的日常習慣： 先把 Usage 和 Billing 頁面加到書籤。 打開用量告警、費用上限、超額停用。 回到專案，對 AI 說出那句 code review 的咒語。 部署後，每天早餐時間花兩分鐘檢查用量。 有異常？馬上降參數、降併發，或停掉自動重試。這樣就夠了。 最終心法：發佈前的三個靈魂拷問在發佈之前，先問自己： 這個請求，現在刷的是誰的卡？ 它最多能花多少？ 出問題時，會自動停嗎？ 能答出來，你就準備好了。答不出來，就先別急著上線。 結語vibe coding 讓我們快，但發佈，讓我們必須負責。 負責，不是要你立刻變成專業工程師，而是學會關掉風險。 把平台當護城河，把 code review 當儀式，把金鑰當保險箱，把每日兩分鐘檢查當刷牙。 這樣，你做的東西才能真的被放心使用，而不是下一個 「我做 App、別人玩、錢我付」 的故事。

在 AI 時代，我們得到了一位強大的「超級員工」——AI。他可以幫你寫顧問報告、行銷企劃、甚至直接生成程式碼。但要真正用好 AI，並不是「一鍵成功」這麼簡單，而是一段需要學習與合作的旅程。 這篇文章將為初學者或剛接觸 Vibe Coding 的朋友，分享三個核心觀念： 如何與 AI 合作 為什麼在 Vibe Coding Basics 課程選擇 Cloudflare 部署 如何正確處理 API Key，避免爆帳單與安全問題 AI 是超級員工，但你得學會如何領導AI 很強大，但也有「幻覺」(Hallucination) 問題。這意味著你必須學會如何引導它： 提供清楚的 Context：你必須給它足夠的上下文，否則它可能會胡言亂語。 具備批判性思考：你要學會檢查 AI 的回答是否正確，並不斷反問自己：「這是真的嗎？我要怎麼驗證？我要怎麼追問？」 這是一種全新的學習能力。在 AI 時代，最重要的技能就是判斷與學習。AI 能生成顧問報告、行銷分析，但如果我們沒有批判性思考，它就只是一個「會說話的機器」。反過來，若能善用 AI，我們就能把學習速度提升 10 倍甚至 100 倍。 系統開發的殘酷現實：萬物皆有成本做任何服務，都繞不開一個現實：資訊系統都是要錢的。 部署到 GCP（Google Cloud）→ API 按量計價。 呼叫 Gemini API → 每次請求都會算錢。 不管是誰付錢，作為開發者或創業者，我們都必須學會看帳單、估算成本、計算損益。Google Cloud 的整合度很高，功能很強大，但對新手來說門檻也高： 功能太多：學習曲線陡峭。 收費項目太細：很容易在不經意間踩到收費的坑。 因此，在 Vibe Coding Basics 課程中，我不建議大家一開始就直接部署到 GCP，而是先走一條比較簡單、免費額度更多的路線：Cloudflare。 為何 Vibe Coding 課程選擇 Cloudflare？Cloudflare 提供了一組對新手非常友善的工具組合，非常適合快速驗證想法： Workers (運算環境) 無伺服器 (Serverless)，上傳程式碼就能運行。 適合做「API 代理」，幫前端轉發請求到 AI API，並將 API Key 安全地藏在後端。 R2 (物件儲存) 用來存放圖片、檔案等靜態資源。 類似 Google Cloud Storage 或 AWS S3，但提供了佛心的免費額度。 D1 (SQL 資料庫) 儲存文字資料，例如聊天紀錄、使用者筆記等。 與 Workers 原生整合，使用上極為方便。 為了讓大家更清楚 Cloudflare 的免費方案有多大方，這裡整理了核心服務的用量額度： 服務 (Service) 免費額度項目 (Free Tier Metric) 免費額度 (Free Limit) Cloudflare Workers 請求 (Requests) 每日 100,000 次 CPU 執行時間 (CPU Time) 每次請求 10 毫秒 Cloudflare R2 儲存空間 (Storage) 每月 10 GB A 類操作 (Writes, Lists) 每月 1,000,000 次 B 類操作 (Reads) 每月 10,000,000 次 Cloudflare D1 儲存空間 (Storage) 共 5 GB 讀取資料列 (Rows Read) 每日 5,000,000 列 寫入資料列 (Rows Written) 每日 100,000 列 從上表可以看到，對於初期的專案開發、學習和測試來說，這個額度綽綽有餘，幾乎不用擔心產生費用。 Cloudflare 的主要好處在於： 部署簡單：不需要學習複雜的 VM、IAM、VPC 設定。 免費起步 (Free Tier) ：新手練習時不用擔心燒錢。 快速驗證：非常適合打造 MVP (最小可行產品)。 範例流程：一個 AI 筆記小工具 使用者在前端介面輸入一段文字。 前端將請求發送到我們的 Cloudflare Worker (後端代理)。 Worker 在後端安全地帶上 API Key，呼叫 Google Gemini API。 Gemini API 回傳摘要結果給 Worker，Worker 再將結果回傳給前端顯示。 使用者的輸入與 AI 生成的結果可以存到 D1 資料庫，相關圖片則放到 R2。 👉 結果：一個功能完整的服務就跑起來了！你可以在免費額度內完整體驗，學到系統性思維，又不必擔心帳單爆炸。 API Key 的終極安全心法：絕不外洩許多新手會犯一個致命錯誤：直接把 API Key 寫死在前端程式碼中。 ⚠️ 錯誤示範： 123fetch("https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-pro:generateContent?key=AIzaxxxxx...", { // ...}) 這樣做，任何人只要打開瀏覽器的開發者工具，就能輕鬆複製你的 API Key，然後用你的額度去濫用，最終帳單還是算在你頭上。 正確做法：使用 Worker 作為後端代理 將金鑰儲存在 Cloudflare Secrets在你的專案目錄下執行指令，將金鑰存為環境變數。 1npx wrangler secret put GEMINI_API_KEY 在 Worker 程式碼中讀取金鑰Worker 可以從環境變數 env 中讀取你剛剛設定的金鑰，並在後端發起請求。 1234567891011121314151617181920212223242526272829export interface Env { GEMINI_API_KEY: string;}export default { async fetch(req: Request, env: Env): Promise<Response> { const body = await req.json<{ prompt: string }>(); const baseUrl = [ "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/", "gemini-pro:generateContent?key=" ].join(""); const resp = await fetch( baseUrl + env.GEMINI_API_KEY, { method: "POST", headers: { "Content-Type": "application/json" }, body: JSON.stringify({ contents: [{ parts: [{ text: body.prompt }] }], }), } ); return new Response(await resp.text(), { headers: { "Content-Type": "application/json" }, }); },}; 前端只呼叫自己的 Worker 端點前端現在不再需要知道 API Key，只需呼叫我們部署在 Cloudflare 上的 Worker 即可。 12345await fetch("/api/ai", { method: "POST", headers: { "Content-Type": "application/json" }, body: JSON.stringify({ prompt: userInput }),}); 👉 透過這種方式，API Key 從頭到尾都只存在於安全的後端環境，完全不會暴露在前端。 再進一步的安全守則 來源限制 (CORS) ：只允許你的網站網域呼叫 API，不要設定為 * (允許所有來源)。 短效 Token (JWT) ：對於需要登入的服務，由伺服器簽發有時效性的 Token，並由 Worker 進行驗證。 速率限制與配額：設定 API 呼叫頻率上限，避免服務被惡意請求刷爆。 觀測與告警：在雲端後台設定帳單警戒線，當金額超過時自動通知或停用服務。 金鑰輪替 (Rotation) ：定期更新 API 金鑰，且永遠不要將金鑰寫死在程式碼中。 永遠不要做的三件事： ❌ 把金鑰 commit 到 GitHub 或任何公開的程式碼倉庫。 ❌ 試圖把金鑰混淆或加密後放在前端（這沒有用）。 ❌ 在錯誤訊息中回傳任何與金鑰相關的資訊。 學習的本質：從踩坑到成長學習 AI 應用開發，就像帶領一位新進的超級員工：一開始難免會踩坑，可能會遇到 API key 洩漏、帳單超支、CORS 跨域問題等。但每踩一次坑，你就學會了一項關鍵技能，無論是成本控制、系統安全還是架構思維。 這也是為什麼在 Vibe Coding Basics 裡，會建議大家： 先用 Cloudflare：讓你專注於享受 AI 帶來的創造力，快速打造產品。 之後再進 GCP：在有了基礎後，再深入學習更完整的生產環境部署與成本管理。 常見問答 (FAQ)Q1: AI 回答的內容我可以直接相信並使用嗎？絕對不行。 請永遠將 AI 生成的內容視為「草稿」而非「最終答案」。你必須親自驗證其正確性，特別是對於事實、數據、程式碼或任何關鍵資訊。學會對 AI 的產出進行批判性思考與驗證，是比學會提問更重要的技能。 Q2: Cloudflare 的免費額度用完了會怎麼樣？會不會突然收到天價帳單？不會。 Cloudflare 的免費方案在用量達到上限時，服務可能會暫停運作或回傳錯誤，直到下一個計費週期開始，但不會自動升級並向你收費。你需要手動綁定付款資訊並升級到付費方案，用量超出免費額度的部分才會開始計費。因此，新手可以放心練習，不會有意外的帳單。 Q3: 我的專案很小，只有自己用，API Key 放前端應該沒關係吧？不行，這是最危險的壞習慣。 無論專案規模大小，都不能將 API Key 暴露在前端。網路上的惡意爬蟲會持續掃描 GitHub 等公開平台或網站原始碼，一旦金鑰洩漏，可能在幾分鐘內就被盜用並產生高額費用。請從一開始就養成透過後端代理來保護金鑰的正確觀念。 Q4: 我可以直接學 GCP/AWS 嗎？為什麼推薦先從 Cloudflare 開始？當然可以直接學習 GCP/AWS，它們是功能更強大的商業級平台。但它們的學習曲線也更陡峭，功能和計費方式非常複雜，新手很容易迷失方向或踩到費用陷阱。Cloudflare 提供了一個更簡潔、整合度高的「新手村」，讓你用最低的門檻和成本，快速體驗一個完整應用的開發與部署流程，先建立起核心概念與信心。 總結：你的 AI 開發第一步 AI 是強大的員工，但你需要學會如何領導與判斷。 Cloudflare 是新手的練功場：透過 Workers + R2 + D1 的組合，讓你用極低成本啟動你的服務。 API Key 必須藏在後端：這是絕對不能妥協的安全鐵則。 擁抱錯誤：學習的過程就是不斷踩坑、檢討、然後變得更強。 在 AI 時代，最重要的能力不是寫出多厲害的程式，而是快速學習、準確判斷、以及有效管理成本的能力。

資料來源：GPT-5-Codex Prompting Guide 為什麼要學習 GPT-5-Codex Prompting？如果你是程式新手，常常遇到「不會寫」、「不懂錯在哪」、「怎麼轉換語言」的困擾，GPT-5-Codex 就像一個會幫你補全、解釋、改寫、測試程式的好夥伴。這份指南的重點在於： 少即是多：不要塞太多廢話，直接告訴模型你要什麼。 明確任務：用一句話清楚定義需求。 用程式碼區塊：把程式碼放在 ``` 裡面，模型讀得更準確。 指南閱讀重點：如何快速上手？ 先看模式分類 → 知道常見用途（補全、轉換、解釋、修正）。 再看提示設計原則 → 學會怎麼下指令。 最後看範例 → 複製幾個試試看，邊練習邊體會。 把它當成一本「範例字典」，要用什麼就翻到那一段。你不需要一次全記住，只要知道它能幫你做什麼。 新手入門實戰路徑1. 從最簡單的補全開始試著給一個不完整的程式，請模型幫你補齊： 1def fibonacci(n): # 請補齊遞迴版本 👉 模型會自動幫你完成。 2. 嘗試解釋程式碼如果你看不懂某段程式，可以讓模型解釋： 123解釋以下 Python 程式碼的功能：s = "hello"print(s[::-1]) 👉 模型會告訴你這是反轉字串的寫法。 3. 動手除錯給一段有 bug 的程式，請模型幫忙修正： 123找出以下 Python 程式碼錯誤並修正：def add(a, b): return a - b 👉 模型會改成正確的 a + b。 4. 嘗試轉換程式語言想學不同語言，可以試著轉換： 123將以下 Python 程式轉換成 JavaScript：for i in range(5): print(i) 👉 模型會輸出 JavaScript 版本。 實戰情境應用：讓 AI 成為你的專屬助教理論看完了，讓我們看看在真實學習場景中，Codex 能如何幫你。 情境一：我想寫個小工具，但不知從何下手假設你想寫一個 Python 小爬蟲，抓取某個網頁的所有圖片連結，但你完全沒頭緒。 你可以這樣問： 1234567# Python# 寫一個函式，接收一個 URL 作為參數# 功能是：# 1. 使用 requests 函式庫抓取網頁 HTML 內容# 2. 使用 BeautifulSoup4 函式庫解析 HTML# 3. 找出所有 <img> 標籤的 src 屬性# 4. 回傳一個包含所有圖片 URL 的列表 💡 學習點：即使你不會寫，但只要能用文字描述出「步驟」和「想用的工具」，Codex 就能幫你生成初步的程式碼，讓你從「無」到「有」，再從範本去修改和學習。 情境二：在 GitHub 看到一段酷炫程式碼，但完全看不懂看到一段 JavaScript 特效程式碼，你想學習它的原理。 你可以這樣問： 1234567# 解釋以下 JavaScript 程式碼# 請逐行為我加上中文註解，並在最後總結它的功能// 貼上你看不懂的程式碼...const arr = [1, 2, 3];const double = arr.map(num => num * 2);console.log(double); 💡 學習點：Codex 是絕佳的程式碼閱讀器。它能幫你把複雜的邏輯拆解成易懂的語言，讓你專注於理解演算法和設計模式，而不是卡在語法細節。 情境三：我的函式寫好了，但要怎麼測試它對不對？你寫好了一個判斷電子郵件格式是否正確的函式，但你不確定是否考慮了所有情況。 你可以這樣問： 12345678910# 我寫了一個 Python 函式 is_valid_email# 請幫我使用 pytest 框架，為它產生 5 個測試案例# 包含 3 個應該通過的正確 email 格式# 以及 2 個應該失敗的錯誤 email 格式def is_valid_email(email): import re # 一個簡單的 regex 範例 pattern = r"^[a-zA-Z0-9_.+-]+@[a-zA-Z0-9-]+\.[a-zA-Z0-9-.]+$" return re.match(pattern, email) is not None 💡 學習點：透過讓 AI 產生測試案例，你可以學到如何從「測試者」的角度思考，找出程式的邊界條件與潛在漏洞，這對寫出更穩健的程式非常有幫助。 新手常見問答 (FAQ)Q1: 為什麼模型給我的答案是錯的或不完整？🤔 答： 最常見的原因是「提示不夠精確」。請檢查： 任務是否單一：避免在一個提示中要求太多事。例如，不要同時要求「寫程式、加註解、產生測試、還要解釋」。一次只做一件事。 上下文是否充足：如果你在處理一段既有程式，記得把相關的程式碼片段也貼給它。 是否有給予範例：如果你想要特定的輸出格式，可以先給它一個範例（Few-shot prompting），它會學得更快。 Q2: 我可以直接複製貼上 AI 產生的程式碼嗎？✅ 答： 絕對不要！ 請將 AI 視為一位資深但偶爾會出錯的顧問。它給的程式碼可能有以下問題： 安全漏洞：可能包含不安全的寫法。 版本問題：可能使用過時的函式庫或語法。 邏輯錯誤：在複雜情境下可能存在 Bug。 最佳實踐：先讀懂它給你的程式碼，理解每一行的作用，然後親手測試、修改，最後才整合到你的專案中。 Q3: 使用 AI 寫程式，會不會讓我變懶、學不到東西？🧠 答： 這完全取決於你「如何使用」它。 錯誤用法：把它當作答案產生器，只會複製貼上。 正確用法：把它當作學習加速器。卡關時，請它給你方向；看不懂時，請它解釋給你聽；寫完後，請它幫你優化或找出錯誤。 關鍵在於保持好奇心，把 AI 的輸出當成學習素材，而不是最終答案。 核心心法總結 從簡單的任務開始（補全、解釋）。 每次只做一件事（避免複雜要求）。 漸進擴充（debug → 重構 → 測試）。 多動手練習，模型就是你的即時教練。 👉 建議：每天花 10-15 分鐘，用 Codex 解決一個你在學習上遇到的小問題，無論是搞懂一個語法，還是寫一個小功能，持續累積會讓你進步飛快。

你是否也厭倦了在社群平台看演算法臉色？今天用心寫的長文乏人問津，明天隨手的廢文卻意外爆紅。這種無法掌握內容命運的「演算法焦慮」，讓許多創作者深感無力，彷彿只是在別人的土地上，蓋一間隨時會被拆除的漂亮房子。 如果你渴望一種更穩定、更直接、能與讀者建立深刻連結的方式，那麼答案可能就是 電子報 (Newsletter) 。而 Substack，正是當前最受矚目的平台，它讓你零成本、零技術門檻，就能輕鬆打造屬於自己的內容帝國，拿回與讀者直接對話的權利。 本文將帶你全方位解析 Substack，從核心優勢、平台比較，到手把手的四步驟教學，讓你徹底告別寄人籬下的創作困境。 所以，Substack 到底是什麼神兵利器？先別把它想得太複雜。 與其說它是一個「工具」，不如說它幫你開了一間「數位柑仔店」。一間專屬於你，能讓你跟老顧客（讀者）搏感情，還能順便賣點東西（付費內容）的溫馨小店。 第一大好處：你的聲音，能「掛號直送」到讀者耳邊想像一下，在吵雜的菜市場（社群平台）大聲叫賣，跟寫一封親筆信，塞進對方家裡的信箱。 哪個更有溫度、更不容易被忽略？ 答案很明顯。 Substack 做的就是後者。你的每一篇文章，都會變成一封 Email，直接寄達訂閱者的收件匣。不再需要祈禱演算法高抬貴手。 你的內容，值得一個 VIP 通道，而不是在演算法的車流裡塞車。 第二大好處：讓你像個作家，而非網站工程師 🚀想自己搞個網站？很棒，但你得先學會跟這些東西打交道：WordPress、主機、SSL 憑證、金流串接、還有那該死的 SMTP 寄信設定… 光是名詞就讓人頭痛，對吧？ Substack 幾乎是「零技術門檻」。你只需要專注一件事：寫。其他複雜的鳥事，它全包了。 第三大好處：你終於「擁有」你的讀者這點是重中之重。 你在臉書有 1 萬個粉絲，那些粉絲其實是祖克柏的用戶。你在 Medium 有 1 萬個追蹤者，那些名單你永遠帶不走。 但在 Substack，那份訂閱 Email 名單，是 100% 屬於你的【數位資產】。哪天你想換平台，或自己架站，一鍵匯出，讀者全部跟著你走。 這不是租房，這是買房。產權，在你手上。 第四大好處：寫作與麵包，可以兼得 🌟Substack 內建了超簡單的【付費訂閱】機制。 當你覺得內容夠深、夠有價值時，可以設定部分文章僅供付費讀者閱讀。讀者點幾下就能完成付款，而你，也終於能靠著自己的才華，賺到一杯（或很多杯）應得的咖啡錢。 市場三國殺：Substack、Medium、WordPress 怎麼選？光說 Substack 好，好像有點偏心。我們來場老實的比較，看看其他競爭對手。 《Medium》：精美樣品屋，但你沒有鑰匙優點： 它就像個高級的文學社區，自帶流量，SEO 體質也不錯。文章發上去，很容易被「路過」的讀者看到。缺點： 致命傷前面提過了，讀者名單不屬於你。而且，它的付費牆機制對中文創作者極度不友善，基本上很難變現。 適合： 想單純找個地方寫字、不在乎長期經營、對品牌沒野心的人。 《WordPress》：自蓋豪華別墅，前提是你是建築師優點： 自由度 100%！你想怎麼設計、加什麼功能，通通可以。完全掌控自己的網站王國。缺點： 你得自己處理所有事。主機費、外掛費、維護更新… 這是一條需要投入大量時間、金錢與技術的「硬核」路徑。 適合： 有技術底子、有明確商業模式、想打造高度客製化品牌的團隊或公司。 《Mailchimp》等傳統工具：殺雞用牛刀優點： 功能強大到爆炸。A/B 測試、自動化流程… 它是為「行銷人員」設計的。缺點： 對單純的「內容創作者」來說，太複雜也太貴了。而且它的編輯器體驗，說實話，並不利於長文寫作。 適合： 電商、企業，主要目標是「賣產品」，而不是「經營內容社群」。 好了，理論課結束！動手玩玩看 (超簡單四步驟)說了這麼多，不如親自試試。相信我，從零到發出第一封信，你可能連一杯咖啡都還沒喝完。 註冊帳號，建立你的刊物 前往 Substack 官網，用你的 Email 註冊。 幫你的電子報取個響亮的名字、寫段吸引人的簡介、上傳一張好看的封面圖。搞定。 寫下你的第一篇文章 它的編輯器乾淨得像一張白紙，支援所有你需要的：文字、圖片、影片、甚至 Podcast。 就寫吧！寫任何你想分享的事。 一鍵發佈，直送世界 寫完後，按下 「Publish」。 它會問你要不要同時寄送 Email 給所有訂閱者。當然要！ 開始宣傳，讓大家找到你 把你的 Substack 連結，貼到你的臉書、IG、部落格…任何你出沒的地方。 溫柔地邀請你的朋友與讀者：「嘿，我辦了個私密的電子報，想跟你說些更深入的心裡話，要來訂閱嗎？」 新手攻略：如何讓部落格與 Substack 變成「黃金拍檔」？「我已經有部落格了，還需要 Substack 嗎？」問得好。答案是：太需要了！它們不是競爭，是互補。 定位要不同，創造 1+1 > 2 的效果部落格 ⇨ 你的【長期知識庫】放那些搜尋引擎會喜歡的深度長文、教學文 (就像你正在讀的這篇)。目標是 attracting 「陌生流量」。 Substack ⇨ 你的【私密讀書會】分享即時的觀點、幕後故事、資源清單、或是對部落格文章的補充說明。目標是服務「鐵桿粉絲」。 具體可以這樣玩： 交叉推廣： 在部落格最顯眼的地方，放上一個大大的「訂閱我的電子報」按鈕。告訴讀者，訂閱了可以看到「文章裡沒說的秘密」。 內容再利用： 一篇 5000 字的部落格長文，可以拆成 3-4 封電子報。每一封深入探討其中一個小觀點，保持穩定的內容產出。 來談錢：啟動這個計畫，到底要花多少？這大概是 Substack 最迷人的地方。 啟動成本 = $0 是的，你沒看錯。只要你不開啟付費訂閱功能，無論你有 10 個訂閱者，還是 10 萬個，發送免費電子報，Substack 不跟你收一毛錢。 那 Substack 賺什麼？當你決定開啟【付費訂閱】，而且真的有讀者付錢時，他們才會開始抽成。 Substack 平台抽 10% 金流服務商 Stripe 抽約 3% 思考一下這個模式：這代表 Substack 只有在你成功賺到錢的時候，它才能賺到錢。你們的利益是綁在一起的。 這是一個零成本、零風險，只在你成功後才需要分潤的完美創業模式。 你可能還有這些小疑問 (FAQ)Q1：我現在一個讀者都沒有，可以開始嗎？當然！所有人都是從零開始的。先邀請你身邊的 5 個朋友訂閱，為他們寫作。然後慢慢來。累積，比一鳴驚人更重要。 Q2：內容一定要很嚴肅、很厲害嗎？完全不用。你可以分享你的學習筆記、電影心得、甚至是最近的育兒崩潰日記。真實，遠比完美更吸引人。 Q3：我可以把訂閱者名單帶走嗎？隨時可以！在後台點一下，所有訂閱者的 Email 列表就能完整匯出。你是這些資料的唯一主人。 Q4：我好怕沒東西寫，會不會很難維持？先不要想著「每天更新」。 建議： 從「每週一次」或「每兩週一次」開始。固定一個時間，例如每個週五早上，把它當成一個給自己的儀式。習慣，是堅持下去最好的燃料。 結語：別再等了，你的第一個忠實讀者正在等你如果你渴望一種更純粹、更直接、更能建立長期信任的內容創作方式，電子報絕對是當下最好的答案。 而 Substack，就是那把讓你零成本、零門檻打開這扇大門的鑰匙。 我給你的唯一建議： 立刻去註冊一個帳號。別想著要寫出驚世巨作。就寫一封簡單的信，告訴大家「嗨，這是我，這是我的新家」，然後勇敢地按下「寄送」。 你的創作帝國，就從這一封信開始。

你的 n8n 是不是總覺得少了點什麼？它很強大，像個任勞任怨的數位管家，你叫它做事，它從不抱怨。但你有沒有發現，它有點「內向」？它只能處理你「餵」給它的資訊，卻沒辦法主動「看見」外面那個精彩又混亂的網路世界。 這篇文章，就是要為你這位數位管家，裝上一雙洞察萬物的「眼睛」。我們要談的，就是如何讓 n8n 學會【網路爬蟲】這門手藝。 準備好了嗎？我們將一起解鎖 4 個神級爬蟲平台，並附上一份保證有效的四周實戰地圖，讓你從一個只會按按鈕的使用者，蛻變成一位懂得擷取數據的自動化高手。🚀 認識你的爬蟲武器庫：四大平台深度解析市面上的工具多如牛毛，看得眼花撩亂？別怕。我幫你精挑細選了四款性格迥異、各懷絕技的平台。它們不是競爭對手，而是你在不同戰場上的最佳拍檔。 1. Firecrawl – 網頁內容的「超級整理師」你是否曾受夠了從網頁複製貼上時，格式總是一團亂？Firecrawl 就是來解救你的。把它想像成一位有潔癖的圖書館管理員。你給它一個網址，它會無視所有廣告、側邊欄、彈出視窗，精準地把最重要的「正文」抽出來，然後轉成乾淨到不行的 Markdown 或 JSON 格式。 最適合的戰場： 當你想抓取部落格文章、技術文件、新聞報導這類以「文字」為核心的內容時，找它準沒錯。 如何操作： 在 n8n 的節點庫裡搜尋 “Firecrawl” → 安裝社群節點 → 拖出來後，選擇 “Extract Content” 這個動作，把網址貼進去，搞定。 免費額度： 每個月 500 頁，對個人學習和小型專案來說，綽綽有餘了。 2. Apify – 萬能的「資料瑞士刀」如果說 Firecrawl 是專才，那 Apify 就是個不折不扣的通才。它不是一個工具，它是一個巨大的「工具市集」，裡面有超過 7,000 個由全球開發者寫好的現成爬蟲程式（他們稱為 “Actors”）。想抓 Facebook 粉絲團貼文？有。想抓 YouTube 影片留言？有。想抓 Google Maps 商家評論？它連這個都有！ 最適合的戰場： 任何與社群平台、影音網站、電商、搜尋引擎相關的數據，Apify 幾乎都能找到解決方案。 如何操作： 先到 Apify 網站的 Marketplace 找到你要的 Actor → 簡單設定一下參數 → 測試跑一次 → 然後把設定檔 JSON 複製起來，貼到 n8n 的 Apify 節點裡。 免費額度： 每個月提供 $5 美金的用量。很多 Actor 跑一次的費用極低，所以這 $5 夠你玩很久了。 3. RapidAPI – API 的「中央車站」有時候，Apify 的市集也找不到你想要的特定工具。這時候，我們就要去更上游的地方找水。RapidAPI 本身不做爬蟲，但它像一個龐大的百貨公司，匯集了全世界超過 78,000 個 API（應用程式介面）。你可以把它想像成資料的「官方快速通道」，許多服務都會提供 API，讓你能用更穩定、更合法的方式取得資料。 最適合的戰場： 當你需要的是非常即時、格式標準化的資料（例如：最新匯率、Spotify 歌曲資訊、即時新聞頭條），或者 Apify 找不到解決方案時，來這裡挖寶就對了。 如何操作： 在 RapidAPI 網站上找到你要的 API → 在它的測試介面上玩玩看 → 確定沒問題後，網站會幫你產生一段 “cURL” 程式碼 → 把它複製下來，貼到 n8n 的 HTTP Request 節點裡，它會自動幫你轉換成對應的設定。 收費方式： 每個 API 各自為政，但絕大多數都提供佛心的免費方案。 4. BrowserAct – 破解登入關卡的「隱形人」前面三位高手，大多只能在「公開」的網頁上大顯神通。但如果你的目標在公司內部系統、需要登入才能看的論壇，或是那種點了按鈕才會跳出內容的動態網頁呢？這時候，就需要我們的偽裝大師：BrowserAct。它不是直接抓程式碼，而是「模擬」一個真人在操作瀏覽器，你可以透過視覺化的節點，教它如何輸入文字、點擊按鈕、等待、滾動頁面。 最適合的戰場： 需要登入、Cookie 驗證、或複雜互動才能取得資料的「封閉環境」。 如何操作： 直接在 BrowserAct 的網站上，用拖拉節點的方式設計你的爬蟲流程 → 設計完畢後，你可以讓它獨立運作，或者透過 API/Webhook 的方式與 n8n 串接，觸發執行。 免費額度： 每天登入就送 500 點，每次操作會扣點數。對於小規模的內部提醒來說，相當夠用。 一張圖秒懂，你該選哪一把武器？還不確定？沒關係，這張表幫你做了個弊。 工具 / 平台 功能特色（一句話點評） 收費方式 適合情境 Firecrawl 潔癖整理師，專門把網頁文章變乾淨 每月免費 500 頁 讀書筆記、技術文件、文章重點整理 Apify 資料界的瑞士刀，社群影音電商一把抓 每月 $5 額度 社群輿情監控、影音資料收集、市場價格追蹤 RapidAPI API 的百貨公司，尋找官方資料的捷徑 各 API 不同，多有免費額度 需要即時、標準化資料的自動化流程 BrowserAct 隱形人，能潛入需要登入的網站系統 每日送點數，依操作計費 公司內部系統公告、需要會員身份的資料抓取 Scrapy (Python) 重型坦克，為大規模、高訂製化爬蟲而生 完全免費 (但主機要錢) 需要長期、大量、深度爬取資料的專業專案 Playwright 最佳演員，完美模擬真人瀏覽器互動 完全免費 對付超高難度的動態網站、反爬蟲機制強的網站 提醒： Scrapy 和 Playwright 是更底層的 Python 爬蟲框架，可以讓你做到 100% 的客製化，但需要寫程式碼。在我們的學習路線圖中，它們會是你的「畢業挑戰」。 n8n 網路爬蟲起手三式理論說完了，該來點實際的。這裡提供三個由簡到難的 n8n 爬蟲範例，讓你感受一下它們的威力。 第一式：陽春麵作法 (Http Request + AI)這是最基礎的玩法，完全不用外部工具。流程： 用 Http Request 節點抓整個網頁的 HTML 原始碼 → 把亂七八糟的碼丟給 AI 節點 → 請 AI 大力出奇蹟，幫你「閱讀」並提取出正文。致命缺點： 稍微複雜一點的「動態網站」（內容由 JavaScript 生成），這招會直接失效，因為它抓不到最終顯示給你看的內容。 第二式：書生劍法 (Firecrawl 節點)這是處理文章類內容的優雅解法。流程： 用 Firecrawl 節點的 “Extract Content” → 它會直接回傳乾淨的 Markdown 格式內文 → 把這些乾淨的文字交給 AI 節點 做摘要、抓關鍵字，或是存入 Notion。優勢： 簡單、穩定、效果極好，是建立自動化知識庫的神器。 第三式：百寶袋戰法 (Apify 節點)這是應對社群媒體的標準答案。流程： 在 Apify 網站上設定好你要的爬蟲（例如：YouTube 頻道影片資料爬蟲）→ 把它的設定 JSON 複製到 n8n 的 Apify 節點 → 執行後，它就會回傳結構化的資料（影片標題、觀看數、發布日期等），方便你存入 Google Sheet 做分析。優勢： 不用自己煩惱如何解析複雜的社群網站，讓專業的來。 網路爬蟲的法律紅線：這樣做合法嗎？這是每個新手都一定會問，也必須問的問題。 Q1：我這樣爬取資料，會觸法嗎？放輕鬆，絕大多數情況下不會。但你必須建立一個「紅線」觀念。 ✅ 綠燈區 (請安心服用): 公開資訊： 任何人不用登入就能看到的網頁內容。 官方 API： 這是對方「邀請」你來拿資料，最安全。 自家資料： 爬自己公司的內部系統當然沒問題。 ❌ 紅線區 (千萬別碰): 會員限定內容： 需要付費或特定身份才能看的文章、影片。 受版權保護的內容： 未經授權，把別人辛苦寫的電子書、付費課程內容整個搬下來。 造成對方伺服器癱瘓： 在極短時間內發動海量請求，這跟駭客的 DDoS 攻擊沒兩樣。 Q2：如何成為一位「有禮貌」的爬蟲使用者？這很重要，決定了你的爬蟲之路能走多遠。 閱讀公開說明書： 檢查網站的 robots.txt 檔案 (例如 google.com/robots.txt) 和服務條款 (ToS)，看看對方是否歡迎爬蟲。 官方管道優先： 能用 API，就絕不用爬蟲。 表明身份與降低頻率： 在你的請求中設定 User-Agent，假裝自己是個正常的瀏覽器。並且拉長每次請求的間隔時間，例如每 3-5 秒才抓一次。 非商業用途： 如果只是個人學習或研究，風險極低。但若要商業化使用，務必仔細檢查資料授權。 Q3：為什麼我的爬蟲跑一跑就被擋了？通常是你看起來「太不像真人」了。 原因一：頻率太高。 (解法：n8n 加個 Wait 節點，每次都等幾秒) 原因二：沒有瀏覽器特徵 (Header)。 (解法：在 Http Request 節點裡手動加上) 原因三：IP 來源太單一。 (解法：進階技巧，使用「代理伺服器 (Proxy)」) 終極解法： 使用 Playwright 或 BrowserAct 這類工具，它們是最好的演員，能完美模擬真人操作。 你的「n8n 爬蟲煉金術」四周實戰地圖光說不練假把戲。跟著這份為期四周的計畫，一步步從麻瓜變魔法師。 第 1 週：打好基礎，成為文章整理大師 核心工具： n8n + Firecrawl 本週作業： 建立一個工作流：每天自動爬取一篇你指定的技術部落格文章。 將爬下來的 Markdown 內容，交給 AI 節點，自動生成 300 字的摘要和 5 個關鍵字。 最後，將原文連結、摘要、關鍵字，一起存入你的 Notion 資料庫。 達成目標： 打造一個全自動化的個人知識庫。 第 2 週：深入社群，變身數據分析師 核心工具： n8n + Apify 本週作業： 挑一個你喜歡的 YouTube 頻道，用 Apify 爬取該頻道最新的 20 支影片資料（標題、觀看數、喜歡數、發布時間）。 將這些結構化資料，自動寫入 Google Sheet。 挑戰題： 試著抓取一個公開 Facebook 粉絲專頁的最新貼文，分析哪種類型的貼文互動最高。 達成目標： 建立一個社群數據的自動化追蹤儀表板。 第 3 週：解鎖 API 與登入高牆 核心工具： n8n + RapidAPI + BrowserAct 本週作業： RapidAPI 任務： 找一個免費的新聞 API，設定一個工作流，每小時去抓取最新的科技新聞頭條，並發送到你的 Slack 或 Discord。 BrowserAct 任務： 設計一個流程，模擬登入自己公司的內部公告系統，檢查是否有「重要」或「緊急」等關鍵字，若有，則立刻發送通知到手機。 達成目標： 掌握串接外部服務與處理內部系統的能力。 第 4 週：挑戰大魔王，踏入程式領域 核心工具： Python (BeautifulSoup / Playwright) 本週作業： BeautifulSoup 挑戰： 試著用 Python 寫一小段程式，解析一個靜態新聞網站，並只印出所有新聞的標題。 Playwright 挑戰： 挑戰爬取一個動態加載的電商網站（例如 PChome），成功抓取第一頁所有商品的「名稱」與「價格」。 終極目標： 將你寫好的 Python 腳本，透過 n8n 的 Execute Command 節點來定時觸發，實現完全體的自動化爬蟲專案。 達成目標： 跨越無程式碼的界線，理解爬蟲的底層原理，未來沒有網站能難倒你。 結論：你將成為數據的主宰者當你完成這四周的修煉，你會驚訝地發現： 你的 Notion 不再是個需要手動剪貼的倉庫，而是一個能自我成長的【智慧知識庫】。你的 Google Sheet 不再是冰冷的表格，而是一個即時跳動的【社群數據心電圖】。你不再被動地接收資訊，而是能主動出擊，打造專屬於你的【新聞收集器】與【內部預警系統】。 更重要的是，你為自己打下了最堅實的【數據基礎】。在這個 AI 時代，懂得如何穩定、自動地獲取高品質的資料，將是你最無可取代的核心競爭力。 現在，動手打開你的 n8n 吧。這個充滿數據寶藏的世界，正等著你去探索。🚀

你有沒有想過，如果 AI 助理不只聽你一個人的話？如果，你可以把它「複製」一份，分享給你的同事、你的組員，甚至你的朋友？ 過去，我們跟 AI 的關係，很像一場單機遊戲。你問，它答。所有指令、所有訓練，都發生在你跟它之間的小小對話框裡。但 Google 最近推出的【Gems】免費分享功能，正悄悄地把這場遊戲，從「單人模式」切換到了「連線共玩模式」。 這，才是 AI 真正走進我們工作流的開始。 簡單一句話解釋 Gems 是什麼？它就像是為 AI 裝上了一個「分享」按鈕。 你不需要懂任何程式碼，只要用聊天的方式，教 AI 處理一件特定的任務，然後把它「打包」成一個專屬的 Gem。這個 Gem，就像一個 Google 文件一樣，可以透過一個連結，分享給任何人。 這徹底改變了遊戲規則。 關鍵心法：別再把 AI 當成一個「聊天對象」，開始把它當成一個可以被創造、被分享、被協作的【數位資產】。 這個「可以分享的 AI」到底強在哪裡？聽起來很酷，但這對我們的實際工作有什麼幫助？來，我們一條一條拆解給你聽。 關鍵優勢一：它幾乎沒有門檻 🚀 完全免費： 你不需要訂閱任何昂貴的服務，只要有 Google 帳號，人人都能創建與分享。這意味著知識與效率的民主化。 零程式基礎： 這點超關鍵！你不需要是個工程師，你只需要是個「問題解決者」。只要你能用嘴巴說清楚「我希望你做什麼」，AI 就能幫你打造工具。 這代表，AI 的創造權，第一次真正從工程師手上，交還給了每一個使用者。 關鍵優勢二：協作方式，跟你我最熟悉的習慣一樣 靈活的權限設定： 就像你分享 Google 文件時可以設定「僅供檢視」或「允許編輯」，Gems 也完全一樣。你可以打造一個 Gem 給團隊檢視成果，或開放權限讓大家一起優化它。 無縫整合 Google 生態圈： 這才是 Google 的大殺器。你創造的 Gem，可以直接在 Gmail、Docs、Sheets 這些我們每天都在用的工具裡運作。它不是一個需要額外打開的軟體，而是融入你既有工作流程的超級外掛。 重點：Gems 的核心價值不在於技術多新，而在於它用一種我們最熟悉、最沒有摩擦的方式，讓 AI 的協作變得可能。 理論聽完了，Gems 到底能用在哪？說真的，它的應用場景，只受限於你的想像力。我們先從每天待最久的辦公室開始聊起。 場景一：自動化處理煩人的「會議與文件」📑你有沒有這樣的經驗？開了一下午的會，腦袋都糊了，還得花一小時整理會議記錄？ 行動指令： 打造一顆【會議摘要 Gem】。 1丟給它一份會議逐字稿，它不只會幫你畫重點，還會自動列出「待辦事項」跟「決策結論」，直接寄給所有與會者。過去一小時的工作，現在三分鐘搞定。 行動指令： 打造一顆【郵件精讀 Gem】。 1把雪片般飛來的上百封郵件餵給它，它會自動過濾掉不重要的資訊，標示出需要你立即回覆的重點，甚至草擬好回覆建議。 場景二：成為內容創作者的「靈感與優化」神器 ✍️還在為了一個廣告標題，跟同事來回開會修改十幾次嗎？ 行動指令： 創建一顆【行銷文案 Gem】。 1輸入你的產品核心賣點，它可以一口氣生成 20 個不同風格的文案版本，從感性訴求到數據說理，讓你直接測試，用成效說話。 行動指令： 利用【風格調整 Gem】一鍵轉換語氣。 1把一篇寫好的文章丟進去，告訴它：「幫我把這篇文章，從專業技術手冊的語氣，改成活潑、口語化的社群貼文風格。」一鍵轉換，省下你重寫的時間。 場景三：解放 IT 與 HR 的「重複性問答」地獄 🤖公司新人報到，總是有問不完的重複問題？「請問 Wi-Fi 密碼是什麼？」、「VPN 怎麼設定？」 行動指令： 建立一顆【新人培訓 Gem】或【內部 IT 支援 Gem】。 1將所有常見問題與標準答案整合進去。新人或同事有問題？直接把 Gem 連結丟給他。這顆 Gem 會 24 小時不知疲倦地回答所有基礎問題，讓人力可以專注在更需要創造力的任務上。 場景四：走出辦公室，生活與學習也能派上用場 🏡🎓 旅伴專用【旅行行程 Gem】: 把所有景點、住宿、交通資訊整合進去，分享給所有旅伴。有人想新增餐廳？直接在 Gem 裡面協作更新，所有人同步看到最新版本。 考前衝刺【專題複習 Gem】: 把課本重點、考古題庫全部餵給它，讓它扮演你的專屬家教，隨時幫你解析觀念、生成模擬試題。 快速上手：10 個實用的 Gems 創意點子這裡為你整理了一份表格，包含多種可以直接應用的 Gem 想法，激發你的靈感。 助手類型 (Gem Type) 核心功能 適用對象 會議摘要師 輸入逐字稿，自動生成決策、待辦事項與摘要。 專案經理、團隊領導 文案魔法師 給予產品特點，生成多種風格的行銷文案與標題。 行銷人員、社群小編 風格轉換器 將文章轉換為不同語氣（如：專業轉口語）。 內容創作者、學生 新人引導員 內建公司常見 FAQ，24/7 回答新人重複性問題。 人資部門、行政人員 程式碼解說員 貼上程式碼，用白話文解釋其邏輯與功能。 程式初學者、跨部門協作者 履歷健檢師 分析履歷內容，並根據目標職位提供優化建議。 求職者、職涯顧問 社群貼文產生器 根據主題與關鍵字，生成適用於 FB/IG 的貼文。 社群經理、個人品牌經營者 旅行規劃師 整合景點、交通、住宿資訊，生成行程表。 所有旅人、家庭 健康食譜顧問 根據你的飲食偏好與目標，推薦一週菜單。 健身族群、健康追求者 學習小助教 輸入學習材料，幫你抓重點、出練習題。 學生、在職進修者 新手入門：三步驟打造你的第一顆 Gem理論和點子都有了，現在就動手做吧！我們以最常見的【會議摘要師】為例，教你如何從零開始。 步驟一：賦予角色與核心任務首先，你要像訓練員工一樣，給你的 Gem 一個清晰的職位和工作描述。 行動指令： 複製以下指令，貼到對話框中。 1你現在是一位專業的「會議記錄整理師」。你的唯一任務是接收任何會議的逐字稿，並將其整理成一份結構化、條理分明的會議摘要。你的目標是讓沒參加會議的人，也能在三分鐘內快速掌握所有重點。 步驟二：設定精確的輸出格式告訴 Gem 你希望它「產出什麼樣子」的結果。格式定義得越清楚，它就做得越好。 行動指令： 接著輸入以下指令，定義輸出格式。 12345678910111213請你嚴格按照以下的 Markdown 格式輸出，除了這個格式內的內容，不要有任何多餘的開場白或結語：## 會議主題：[請在這裡自動填入會議主題]### 決策結論 (Decisions)- [這裡條列出會議達成的所有具體決策]### 行動項目 (Action Items)- **[負責人]**: [這裡寫下分配給該負責人的具體待辦事項]- **[負責人]**: [待辦事項二]### 重點摘要 (Key Takeaways)- [這裡條列出會議中討論的其他重要觀點或資訊] 步驟三：測試、優化與分享你的 Gem 已經基本設定完成！現在丟一份測試資料給它，看看成果。 行動指令： 複製一段模擬的會議紀錄貼給它。 1好的，這是我們今天下午關於 Q4 產品上線的會議紀錄：「...今天主要討論 App 的新功能，Peter 說使用者回饋希望有夜間模式，Amy 覺得這可以排進去，我決定這個功能由 Amy 負責，兩週內要看到原型。另外，行銷部的 Tom 提到下個月的廣告預算還沒定，這部分請 Peter 週五前提供規劃。大概是這樣。」 檢查成果： Gem 應該會產出符合你格式的摘要。如果不夠好，可以直接用對話微調它，例如：「請把負責人名字用粗體標示出來」。一切就緒後，點擊分享按鈕，就能把這個 Gem 的連結傳給團隊成員了！ 常見問題 (FAQ)Q1: 這不就跟以前的 Chatbot 差不多嗎？說到重點了！傳統 Chatbot 像個按表操課的客服，規則是死的，而且通常只有「管理者」能修改。 但 Gem 不一樣，它更像你親手調教出來的【專屬學徒】。你可以隨時修改它的任務、優化它的表現，而且最重要的是，你可以把這個學徒「複製」給團隊裡的每一個人，甚至讓大家一起來訓練它。它的知識與能力，是活的、可演進的。 Q2: 我真的完全不會寫程式，也能做出有用的 Gem 嗎？完全可以！這正是它最迷人的地方。你不需要學習什麼 if-then-else 的邏輯。你只需要像跟一個新來的實習生交代工作一樣，用最自然的語言告訴它： 1嘿，待會你看到這種格式的報告，就幫我把【專案名稱】、【負責人】、【完成日期】這三個欄位抓出來，然後整理成一個表格，OK？ 就是這麼簡單。 Q3: 聽起來很棒，但會不會有資料外洩的風險？這是個非常好的問題，也是使用任何 AI 工具前都該有的警覺心。🌟 關鍵原則： 絕對不要在任何公開分享的 Gem 中，輸入公司的敏感數據、客戶個資或任何機密資訊。你可以把它當成一個公開的 Google 文件。在分享前，務必再三確認權限設定，並確保裡面的內容是可對外公開的。 你的資安意識，永遠是第一道防線。 Q4: 它真的能幫我省下那麼多時間嗎？根據我的觀察與實測，對於「高度重複性」的任務，答案是肯定的。例如前面提到的會議紀要、FAQ 回覆、文案草稿等，一個設計得當的 Gem 平均可以降低 30-50% 的手動操作時間。 它讓你從「執行者」變成了「監督者」，把寶貴的精力，留給真正需要思考與決策的高價值任務。 未來的想像：從工具升級到協作文化進化 🌈聊到這裡，你應該感覺到了，這不僅僅是個「新功能」而已。它預示著一個全新的工作模式： 🚀 人人都是 AI 設計師： 未來，你的價值不只在於你「會做什麼」，更在於你「能創造出什麼樣的 AI 助手」來幫你和團隊完成工作。 🚀 團隊的共享 AI 資源庫： 優秀的 Gem 會在團隊內部流傳、複製、再優化，形成一個不斷增長的數位智慧資產庫，讓知識與經驗的傳承變得前所未有的高效。 🚀 「Gems 市集」的誕生： 可以想像，未來可能會出現一個像 App Store 一樣的地方，讓各路高手分享他們創造的專業 Gem，無論是財務分析、法律合約審核、還是食譜推薦，你都能找到對應的 AI 助手。 ✨ 總結來說： Gems 的真正價值，在於它把 AI 的力量，從「個人生產力工具」，提升到了「團隊協作的基礎設施」。它讓效率得以傳遞、讓智慧得以複製。 下一次，當你又被繁瑣的重複性工作淹沒時，記得先問自己一個問題： 「這件事，我能不能創建一個 Gem 來幫我？」 你的下一顆 Gem，或許就是點燃整個團隊效率革命的關鍵火花。

你是不是也想打造自己的 AI 小助理，卻被那些複雜的 API 定價搞得一個頭兩個大？別擔心，你不是一個人。很多人一聽到「API」、「Token」、「Rate Limit」這些詞就想關掉視窗。 但如果我告訴你，踏入 AI 世界的門票，很多時候是… 免費的呢？ 🚀 今天，這篇文章不跟你談那些遙遠的商業理論。我們就來當個聰明的「尋寶獵人」，我會把這張 2025 年最新的【免費 AI / GPT API 藏寶圖】攤開來，帶你一步步解析，找到最適合你的那條路。 首先，搞懂遊戲規則：免費的午餐有幾種吃法？在我們深入探索之前，你得先知道，市面上的免費 API 大致可以分成三大家族，就像自助餐、美食街和自家廚房的差別。 第一種：🟢 官方豪門自助餐 (Official APIs)這就像直接到 Google、Microsoft 這些豪門品牌的餐廳裡，他們會給你一張「試吃券」。菜色頂級、品質穩定，但試吃券總有用完的時候。非常適合想體驗原廠風味、專案剛起步、或是需要最高品質模型的你。 第二種：🟠 萬能美食街 (Third-party Aggregators)想像一個超大的美食廣場，裡面有幾十個攤位，從開源的 LLaMA 到小眾的特化模型應有盡有。你只需要一張「美食卡」(例如 OpenRouter)，就能到處點餐。這裡的優點是選擇超級多，可以到處比較，找到性價比最高的模型組合。 第三種：🔵 自家小廚房 (Open Source & Self-hosted)這條路，等於是把食譜跟廚具全給你，讓你回家自己煮！完全免費，愛怎麼煮就怎麼煮，沒有人會限制你。唯一的成本，就是你的「電腦硬體」和「學習時間」。但一旦學會，你就擁有了一位 7x24 小時待命、完全屬於你的 AI 廚師。 好，規則懂了？那我們的尋寶之旅正式開始！ 🟢 第一站：官方豪門自助餐 — 品質與穩定的代名詞Google Gemini API：新手村的最佳夥伴 🌟如果你是學生、剛入門的開發者，或者只是想做個有趣的小玩具，答應我，從這裡開始。 為什麼它這麼棒？Google 提供的免費額度，說實話，慷慨到有點誇張。 每日 1,500 次請求每分鐘 100 萬 Token 這數字可能有點抽象，我換個方式說：這大概等於你每天可以跟 AI 寫完半本小說，而且完全免費。它還支援多模態，也就是說，你可以丟圖片、影片給它看，跟它聊。 一句話總結： 官方出品、穩定、大方，是你踏入 AI 開發世界最平坦的第一步路。 其他官方選擇：各具特色的高手們Anthropic Claude API：文組生的最愛Claude 以高品質的對話和寫作能力聞名，如果你需要的是一個強大的寫作助理或創意夥伴，它提供的約 $10 美金免費體驗金，絕對值得一試。 Microsoft Azure / Copilot Studio：企業級的敲門磚如果你身在企業，想說服老闆導入 AI，Azure 提供的 $200 美金試用金，就是你最好的「概念驗證 (PoC)」工具。管道官方，安全嚴謹，老闆最放心。 xAI Grok & Perplexity API：知識探索的利器這兩者更偏向於「即時資訊」與「知識搜尋」。Grok 搭配 OpenRouter 有更多免費額度；Perplexity 則能幫你打造需要即時網路資訊的學術或搜尋應用。 🟠 第二站：萬能美食街 — 模型多到你玩不完OpenRouter：夢幻級的模型遊樂場 🚀如果說官方 API 是一間間的專賣店，那 OpenRouter 就是把所有專賣店搬進來的超級百貨公司。 它解決了什麼痛點？你不用再為了試用 LLaMA 3.3、Mistral 或 DeepSeek 等不同模型，去註冊一堆帳號、看一堆文件。 ⇨ 只需要註冊一個 OpenRouter 帳號。⇨ 你就能用大家最熟悉的 OpenAI API 格式，去呼叫數十種不同的模型！ 它每天還提供免費的請求額度，對於喜歡到處嘗鮮、比較不同模型表現的開發者來說，簡直是天堂。 一句話總結： 想玩遍天下模型？來這裡，一站搞定。 HuggingFace & Together.ai & Fireworks.ai… 等等這些平台都屬於同一個概念：提供多樣化的開源模型 API 服務。它們大多有免費層或試用額度，讓你可以在小專案或原型開發階段，盡情測試各種模型的能耐。 ⇨ HuggingFace： AI 界的 GitHub，學習資源最豐富。⇨ Fireworks.ai： 以「速度」聞名，如果你追求極致的推理效率，可以來這看看。⇨ Replicate： 不只文字，連圖像、語音生成模型都有，是多媒體創作者的好朋友。 🔵 第三站：自家小廚房 — 終極的自由與掌控Ollama：在你的電腦上「養」一隻 AI 寵物 🔑這是我個人最推薦給每個人的「終極方案」。你是否想過，如果有一天所有 API 都開始收費，或者網路斷了，怎麼辦？Ollama 就是你的答案。 它做了什麼偉大的事？它把「在本機端運行大型語言模型」這件原本極度複雜的事情，簡化到只剩一行指令。 1ollama run llama3 就這樣，真的不騙你。你就在自己的電腦上，成功運行了 Meta 的 LLaMA 3 模型，並且擁有了一個本地的 API 端點。完全免費、不受網路限制、隱私絕對安全，因為所有資料都在你的硬碟裡。 一句話總結： 這是通往 AI 自由的必經之路，花點時間學，你會感謝我的。 給進階玩家：vLLM / TGI當你的「自家廚房」玩出心得，想開一間真正的「餐廳」（也就是部署到生產環境），vLLM 這類高效能推理框架，就是你擴大經營的必備神器。但那是後話了，先從 Ollama 開始吧！ 如何選擇？一份給你的【決策羅盤】與【新手工具包】藏寶圖看完了，現在我直接給你一個決策羅盤和新手工具包，讓你不用再猶豫，三分鐘內就能找到最適合自己的路，並且立刻動手！ 🧭 方式一：【對號入座】快速選擇表先問問自己：「我是誰？我想幹嘛？」然後在下面的表格裡找到跟你最像的那一欄。 你的角色 / 需求 🎯 首選路線 💡 為什麼？ (一句話解釋) 🛠️ 你的「起手式」 學生 / 好奇寶寶想做課程報告、玩玩看 AI、寫點簡單程式。 Google Gemini API 慷慨到不行，穩定又免費，功能還超齊全，跟官方學最正統。 ⇨ 馬上前往 Google AI Studio 網站，用你的 Google 帳號登入，點幾下就能拿到你的第一把 API 金鑰。 開發者 / 愛玩客想比較不同模型的優缺點，對最新的開源模型充滿興趣。 OpenRouter 像 AI 模型的美食街，辦一張卡就能吃遍所有攤位，不用重複註冊。 ⇨ 去 OpenRouter.ai 註冊帳號，你會得到一組 API Key，然後把 API 的網址改成 OpenRouter 的，就搞定了！ 創業者 / SOHO / 獨立開發者注重隱私、想長期免費使用、不希望被平台綁住。 Ollama 在自己電腦上蓋廚房，食材（模型）全部免費，你的資料哪都不去。 ⇨ 去 Ollama.com 下載對應你電腦系統（Mac/Win/Linux）的程式，安裝好後，打開終端機輸入：ollama run llama3。 企業團隊 / 嚴肅應用需要向上報告、做產品原型 (PoC)，重視安全與合規性。 Microsoft Azure 這是最正規的官方管道，有完整的技術支援和企業級的安全性，拿著 $200 試用金去提案，最有說服力。 ⇨ 申請一個 Azure 免費帳戶，在服務中找到 Azure OpenAI Service，按照指引建立你的第一個資源。 💡 方式二：【情境劇本】你想做什麼？直接用你想打造的「專案」來思考，看看哪個劇本最符合你的需求。 劇本 A：我想做一個「讀書報告小助理」 情境： 我需要丟給它 PDF 或文章連結，請它幫我抓重點、做摘要、甚至模擬問答。 分析： 這個需求需要穩定、理解能力強、最好還能處理檔案的模型。 最佳選擇： Google Gemini API ⇨ 怎麼做？ 它的免費額度非常夠用，而且最新的 Gemini 1.5 Flash 模型有超長的上下文視窗 (Context Window)，一次丟入整本書的內容跟它討論都沒問題。 劇本 B：我想做一個「百變風格寫作器」 情境： 我一下需要它用「鄉民的口吻」寫文案，一下又需要它變成「學術教授」寫論文。我想自由切換風格。 分析： 這個需求的核心是「多樣性」。你需要一個能快速呼叫不同模型的平台。 最佳選擇： OpenRouter ⇨ 怎麼做？ 在你的程式裡寫個下拉選單，選項是 'llama3.1-70b', 'claude-3.5-sonnet', 'mistral-large' 等等。透過 OpenRouter，你的程式就能化身為孫悟空，隨時變換不同的模型分身。 劇本 C：我想做一個「絕對私密的日記 App」 情境： 我想每天跟 AI 聊天，記錄我的心情和想法，但這些內容超級私密，我不想上傳到任何雲端。 分析： 關鍵字是「私密」和「離線」。資料絕對不能離開你的電腦。 最佳選擇： Ollama ⇨ 怎麼做？ 在你的電腦上用 Ollama 跑一個模型 (例如 Mistral 或 Phi-3)，然後讓你開發的日記 App 直接呼叫你電腦上的 http://localhost:11434 這個 API 位址。這樣一來，你的 AI 就是一個完全在單機運作的夥伴。 🚀 方式三：【終極二選一】流程圖如果前面兩種方式你還是很猶豫，那就跟著這個超簡單的流程圖走，保證能找到方向。 123456graph TD A[開始] --> B{你願意在自己電腦上<br>安裝軟體嗎？}; B -- Yes! 我想完全掌控 --> C[**Ollama**<br>享受終極的免費與隱私]; B -- No, 我想用雲端服務就好 --> D{你需要的是<br>一個超穩定的主力模型<br>還是想玩很多種模型？}; D -- 我想先找個最穩的用 --> E[**Google Gemini API**<br>官方品質，新手首選]; D -- 我全都要！我想嘗鮮 --> F[**OpenRouter**<br>一個入口，玩遍天下]; 總結一下： 想省事又穩定，用 Google Gemini。 想玩得花俏又多元，用 OpenRouter。 想完全免費又私密，用 Ollama。 現在，你手上已經有了最清晰的路線圖。別再只是觀望了，選定你的第一站，動手去挖掘屬於你的 AI 寶藏吧！ 常見問答 (FAQ)Q1：這些 API 真的「完全免費」嗎？會不會有什麼陷阱或隱藏費用？這是一個最關鍵的問題！答案是：在「免費額度內」是完全免費的，但超出額度就會收費。 把它想像成手機的「免費通話分鐘數」。 官方豪門 (Google Gemini, Azure)： 他們提供的免費額度通常是「試用金」或「每月/每日的固定請求量」。在這個額度內，你可以盡情使用所有功能。一旦用完，API 請求就會開始失敗，或者你需要綁定信用卡來支付超出的用量。 萬能美食街 (OpenRouter)： 同樣提供每日的免費額度，讓你體驗各種模型。用完後就需要付費。 自家小廚房 (Ollama)： 這是唯一一個真正意義上的「無限免費」。因為模型和運算都在你自己的電腦上，唯一的成本是你的電費和硬體。 結論： 對於學習、個人專案或小型應用，免費額度綽綽有餘。但若要大規模商用，就需要考慮付費方案了。 Q2：什麼是 “Token”？「每分鐘 100 萬 Token」到底是多少？簡單來說，你可以把 Token 理解為 AI 用來「閱讀」和「思考」的最小單位。 對於英文，1 個 Token 約等於 4 個字母，所以 hello 是 1 個 token，fantastic 大概是 2-3 個 token。 對於中文，計算比較複雜，1 個漢字通常會被算成 1 到 2 個 Token。 所以，「每分鐘 100 萬 Token」是什麼概念？假設平均 1 個漢字算 1.5 個 Token，這大概等於你每分鐘可以讓 AI 處理和生成超過 66 萬個漢字的內容。這是一個非常巨大的量，相當於一分鐘內寫完好幾篇長篇論文。 重點： 你傳送給 AI 的問題（Prompt）和 AI 回答你的內容（Response），兩者都會消耗 Token。 Q3：在自己電腦跑 Ollama，需要什麼樣的硬體？我的舊筆電跑得動嗎？這取決於你想跑多大的模型。就像玩遊戲一樣，畫質越高的遊戲，對顯卡要求越高。 這裡有一個簡單的參考標準（主要看記憶體 RAM 和顯卡記憶體 VRAM）： 輕量級模型 (如 Phi-3 Mini, Gemma 2B)： 需求： 8GB RAM / 4GB VRAM 效果： 大部分的筆電都可以順暢運行，適合做一些簡單的問答、文字整理。 中量級模型 (如 Llama 3 8B, Mistral 7B)： 需求： 16GB RAM / 8GB VRAM 效果： 這是目前的主流選擇，性能和品質平衡得最好。近年來配有獨立顯卡的電競筆電或桌機都能跑得不錯。 重量級模型 (如 Llama 3 70B)： 需求： 64GB+ RAM / 24GB+ VRAM 效果： 這需要非常高階的硬體（例如 NVIDIA RTX 3090/4090），除非你有專業需求，否則不建議新手直接挑戰。 結論： 如果你的筆電有 16GB RAM，就可以先從 7B/8B 的中量級模型開始玩起，體驗已經非常驚艷了！ Q4：我的 API Key (金鑰) 會不會被盜用？該如何保護它？API Key 就像你家的鑰匙，絕對不能外洩！ 一旦被盜用，別人就可能用你的額度（甚至是你的信用卡）來瘋狂呼叫 API。 保護 API Key 的黃金法則： 絕不寫死在程式碼裡： 千萬不要把金鑰直接以字串形式寫在你的 main.js 或 app.py 檔案中，尤其如果要上傳到 GitHub，這等於是把鑰匙掛在門口。 使用環境變數 (Environment Variables)： 這是最標準也最安全的方法。將 API Key 儲存在一個 .env 檔案中，並在程式啟動時讀取。記得把 .env 檔案加入到 .gitignore 中，避免上傳到公開的程式碼倉庫。 設定預算和警報： 在 Google Cloud Platform 或 Azure 的後台，為你的帳戶設定一個「預算警報」。例如，當費用超過 $1 美金時就發送郵件通知你。這樣即使金鑰不慎外洩，也能在第一時間發現並將損失降到最低。 Q5：這些免費的 API 可以用在我的商業專案上嗎？答案是「通常可以，但你必須詳讀各平台的授權條款 (Terms of Service)」。 Google Gemini / Azure / Anthropic Claude: 他們提供的免費「試用」額度，通常允許你進行商業原型的開發 (PoC)。當你正式上線、有商業營收時，他們會期望你轉為付費客戶。 OpenRouter: 它本身是一個代理平台，你透過它使用的模型的商業授權，取決於模型本身的授權條款（例如 Llama 3 就允許商用）。 Ollama (開源模型): 同樣地，這取決於你下載的那個模型的授權。像 Meta 的 Llama 3、Mistral AI 的 Mistral 系列，其授權條款都已經允許商業使用。但有些學術研究性質的模型可能會有非商用限制。 最佳實踐： 在決定將某個模型用於商業產品前，花五分鐘找到它的官方授權文件（通常叫做 LICENSE），確認其允許商用。 希望這份 FAQ 能掃除你啟程前的最後一絲疑慮。現在，你已經裝備齊全，可以充滿信心地踏上這段精彩的 AI 尋寶之旅了！

你是不是也遇過這種窘境？跟工程師提需求，想在網站上加個追蹤，結果來回溝通了三天，會議記錄比程式碼還長。 最後，你只能雙手一攤，拋出那句既無奈又沒幫助的咒語：「那個…網站好像壞了？」 空氣瞬間凝結，工程師夥伴的眼神，彷彿在看一個來自遠古時代的穴居人。 這不是你的錯。行銷的語彙是「轉換」、「觸及」、「點擊率」；工程的語彙是「部署」、「API」、「資料庫請求」。我們說著不同的語言，卻要合作蓋出同一棟羅馬。 這就是為什麼，我們需要學一點 Vibe Coding。 等等，什麼是 Vibe Coding？別緊張，不是要你變成全職工程師，去鑽研什麼演算法。 Vibe Coding 是一種「感覺派的程式素養」。 它的核心目標只有一個：讓你聽得懂工程師在說什麼，也讓工程師聽得懂你的需求。 你只需要掌握那關鍵的 20% 知識，就能解決 80% 的追蹤設定與溝通障礙。 這篇文章，就是你的第一本 Vibe Coding 速成手冊。 第一站：網站的「前台」與「後廚」，別再傻傻分不清想像一下，你走進一家高級餐廳… 你看到的，是窗明几淨的用餐區、精美的菜單、面帶微笑的服務生。這，就是網站的 前端 (Front-end) 。 它是使用者直接看到、摸到、互動到的一切。 你點擊的按鈕、滑過的圖片、填寫的表單，都屬於前端的範疇。 那麼，後廚呢？你看不見的地方，正發生著一連串魔法。廚師根據訂單（你的請求）處理食材、烹飪、擺盤。這，就是網站的 後端 (Back-end) 。 它負責處理所有看不見的資料運算、邏輯判斷。 你註冊會員時，後端負責檢查帳號是否重複。 你下單商品時，後端負責扣除庫存、產生訂單編號。 而所有的食材，都存放在一個巨大的冷凍庫裡。這個冷凍庫，就是 資料庫 (Database) 。 它就像一個超級無敵大的 Excel 表格，專門存放會員資料、商品資訊、瀏覽紀錄等。 關鍵心法 🔑：下次遇到問題，你就能更精準地描述：「我覺得是 前端 的按鈕樣式跑掉了，點不到。」（而不是「按鈕壞了」）「我猜是 後端 抓會員資料時出錯了。」（而不是「系統怪怪的」）你看，光是這樣，溝通效率就提升了 80%。 第二站：網站的骨架 (HTML) 與衣服 (CSS)，你至少要會認路HTML 跟 CSS？聽起來很嚇人，對吧？ 別怕，我們不是要從零開始蓋房子，只是要學會看懂房子的「藍圖」和「裝潢手冊」。 把 HTML 想像成網站的「骨架」。它決定了這裡該有個「頭」、那裡該有隻「手」。行銷人最常接觸的幾個標籤，你只要「認得」它們就好： <a>：這是一條「血管」，也就是超連結，能通往別處。 <h1>：這是最重要的「頭」，也就是大標題。 <p>：這是一段「肉」，也就是段落文字。 <img>：這是一對「眼睛」，也就是圖片。 <button>：這是一隻「手」，也就是按鈕。 那 head 跟 body 又是什麼？想像成一個人的「腦袋」與「身體」。 head (腦袋): 裝滿了各種看不見的「想法」與「指令」。你的 GA 追蹤碼、SEO 關鍵字、給 Facebook 看的小標題 (OG tag)，全都藏在這裡。它很重要，但訪客看不見。 body (身體): 就是我們實際看見、能互動的部分。所有文字、圖片、按鈕，都在這裡。 如果 HTML 是骨架，那 CSS 就是「衣服與妝容」。它決定了骨架上長出來的肉，要穿什麼顏色的衣服、化什麼樣的妝。 字體要多大？按鈕要是圓的還是方的？背景顏色要用 Tiffany 藍還是夜幕黑？ 這些，全是 CSS 在管。你只需要知道 class 與 id 是在幫網站的各個元素「取名字」，這樣 CSS 才知道要把哪件衣服穿在誰身上。 關鍵心法 🔑：當你要埋設 GA 或 Meta Pixel 追蹤碼時，通常會被告知要放在 <head> 裡。現在你知道了，那就像是把一個追蹤晶片植入網站的「大腦」，讓它在背景默默運作。 第三站：讓網站「動起來」的魔法，JavaScript (JS)如果 HTML 是骨架，CSS 是衣服，那 JS 就是網站的 神經系統。 是它，讓網站從一個靜態的展示品，變成一個可以跟你互動的活物。 我敢說，99% 的行銷追蹤工具，都離不開 JS。 JS 到底在忙些什麼？ 偵測行為： 它就像個駐點觀察員，隨時偵測「使用者是不是點了那個『加入購物車』按鈕？」、「他是不是把頁面滑到了 80% 的地方？」 發送訊號： 一旦偵測到特定行為，JS 就會立刻拿起對講機，向遠方的總部（例如 Google Analytics 或 Meta）大喊：「報告總部！用戶 A 剛剛點擊了『立刻購買』按鈕！」 這就是 GA4 的「事件」(Event)，以及 Meta Pixel 的「標準事件」運作的底層邏輯。 你可能還聽過一個詞：Schema.org這也是透過 JS 實現的一種「給機器看的筆記」。 你用它在網頁上標註：「嘿，Google 搜尋引擎，這串數字是『商品價格』、這段文字是『常見問答』、這五顆星星是『顧客評價』喔！」 這樣一來，Google 就能更「看懂」你的網頁內容，甚至在搜尋結果頁直接秀出價格或評價，吸引更多點擊。 關鍵心法 🔑：所有行銷追蹤的本質，都是透過 JS 這個「信差」，把使用者在網站上的「行為」，即時回報給數據分析工具。 第四站：網址 (URL) 上的神秘咒語，UTM 參數這絕對是所有行銷人的惡夢，沒有之一。 精心策劃了一檔廣告活動，結果 UTM 參數一個字母拼錯，報表直接裂成兩半，數據完全無法追蹤。 URL，就是我們俗稱的網址。但真正重要的是網址屁股後面那串東西。 我們來解剖一串典型的網址：1https://xxx.com/page?utm_source=facebook&utm_medium=cpc ? ：這是一個信號，告訴瀏覽器：「喂！正事講完了，接下來是『備註欄』時間！」 & ：這是分隔符，用來區分不同的備註項目。就像你在筆記上寫下：「來源：臉書、媒介：付費點擊」。 UTM 就是一套廣泛被使用的「備註格式」，目的是讓 GA 能精準辨識流量的來源。 你必須像個紀律嚴明的圖書館員一樣，嚴格規範命名規則。facebook 跟 Facebook 在 GA 眼裡，是兩個完全不同的來源。這就是報表混亂的萬惡之源。 順帶一提，GET 跟 POST 是什麼？ GET： 就像寄一張「明信片」。所有資訊（包含參數）都寫在明信片上（網址列），所有人都能看到。 POST： 就像寄一封「信」。重要資訊（例如你的密碼）被放在信封裡（背景傳輸），地址（網址）上看不到內容。 關鍵心法 🔑：建立一個 UTM 產生器與管理表 (Excel/Google Sheet)，讓所有團隊成員都從同一個地方複製貼上。這是最簡單，也最有效避免報表災難的方法。 第五站：GTM 的心臟：DOM 與 Data Layer如果你正在使用 Google Tag Manager (GTM)，那這兩個概念你非懂不可。 它們是 GTM 能精準抓取資料、觸發代碼的底層邏輯。 DOM：把網站想像成一棵「家族樹」DOM (文件物件模型)，說穿了就是瀏覽器在心中描繪的一張「網站結構圖」。 這張圖就像一棵樹，<body> 是主樹幹，<div> 是大樹枝，<button>、<p> 可能是小樹枝或葉子。 當你想用 GTM 追蹤某個按鈕的點擊時，你其實是在告訴 GTM：「嘿！去這棵家族樹上，找到那根叫做『立即購買』的樹枝，只要有人碰到它，就通知我！」 Data Layer：一個神奇的「公佈欄」但有時候，光靠 DOM 太難找到我們要的資訊了（例如：商品 ID、價格）。這時候，Data Layer (資料層) 就登場了。 它像是一個架設在網站和 GTM 之間的中介「公佈欄」。 網站的 JS 可以把各種重要資訊（例如「商品名稱：超級跑鞋」、「價格：3,000元」）寫到這個公佈欄上。 GTM 就能輕輕鬆鬆地從這個公佈欄上讀取資料，再把它們發送到 GA 或其他工具。 這就是 GTM 裡面的「觸發條件 (Trigger)」與「變數 (Variable)」在做的事。 關鍵心法 🔑：Trigger 回答了「什麼時候做？」(When)Variable 回答了「要抓什麼資料？」(What)兩者結合，就構成了一次完整的事件追蹤。 最終站：從「數據民工」到「數據架構師」的思維轉變為什麼前面說了這麼多技術細節？因為，行銷數據的價值，從來就不在於「收集」，而在於「設計」。 一個好的行銷人，應該在活動開始前，就想好： 我需要哪些 維度 (欄位)？ (例如：來源、媒介、活動名稱) 我需要哪些 指標 (紀錄)？ (例如：點擊次數、轉換數量) 這就像在用 Excel 設計一個表格。Row (列) 代表每一筆事件或用戶，Column (欄) 代表這個事件的屬性。 數據的旅程，分為三層： 收集層 (Collection): 透過 JS、Pixel、GTM 這些工具，捕捉使用者的行為。 儲存層 (Storage): 將收集到的資料，存放在 GA、BigQuery、CRM 這些「數據倉庫」裡。 應用層 (Application): 從倉庫裡提取資料，製作成報表、儀表板，或用於行銷自動化、再行銷廣告。 過去，我們可能只關心第三層。但真正的高手，是從第一層就開始佈局。 加分題：讓你跟工程師聊天時，顯得更專業的關鍵字 HTTP 狀態碼： 網站的回應信號。 200 OK (一切正常)、301 (永久搬家)、404 (你要找的頁面不見了)、500 (我的廚房爆炸了，伺服器內部錯誤)。 Cookie vs. LocalStorage： 兩種存在使用者瀏覽器上的小紙條。 Cookie：主要用於「跨頁面追蹤」，容量小，每次都會跟伺服器溝通，像一張通行證。 LocalStorage：主要用於「記住使用者設定」，例如「這個網站要用夜間模式」，容量大，只存在本地。 API： 系統之間的「翻譯蒟蒻」。 讓你的 CRM 系統能跟 GA 系統對話、交換資料，靠的就是 API。 總結一句話：行銷人學 Vibe Coding，從來就不是為了搶工程師的飯碗。而是要學會「網站怎麼運作」的那 20% 核心邏輯，因為這 20%，能幫你解決 80% 的追蹤設定與跨部門溝通問題。 你看，從「網站壞了」到能清晰描述問題，這段路，其實沒有那麼遙遠。 希望這份手冊，能成為你踏上這段旅程的第一張地圖。

嘿，身為享哥的學員，你是不是也被這件事搞瘋了？🤯 興致勃勃地打開 Gemini Canvas，準備大展身手，用自己的圖片打造一個殺手級應用。你點下「上傳圖片」，選了那張你精挑細選的素材…結果，畫面不是轉圈圈轉到天荒地老，就是直接給你一個無情的錯誤提示。 它就像個叛逆期的孩子，你越想餵它吃東西，它就越是緊閉嘴巴。 你可能會覺得超冤枉：「Gemini 跟我的雲端硬碟，不都是 Google 自己家的人嗎？怎麼串個圖片還這麼不給面子？」 問得好！問題的根源，往往不是工具本身，而是我們跟工具的【溝通方式】。「上傳檔案」這個動作，對 AI 應用開發來說，其實牽涉到很多你看不到的安全協議、暫存空間、檔案權限…等等複雜問題。 所以，我們得換一種 AI 更喜歡、也更聽得懂的語言來跟它溝通。今天，我們就要用一個「Google 自家人」的祕密武器，來徹底終結這個惡夢。 它，就是【Google 繪圖】。 🚀 本文核心：別再直接「上傳檔案」給 Gemini Canvas，改為提供它一個由 Google 繪圖產生的「公開圖片連結」，即可解決 99% 的上傳失敗問題。 為什麼是它？解開 Google 自家人的溝通密碼你要先建立一個核心觀念：對 Gemini Canvas 來說，它最喜歡的圖片格式，不是一個從你電腦傳過去的「檔案」，而是一個它能直接在網路上讀取的「公開連結」。 給它檔案，像是在邀請它進你家翻箱倒櫃找東西，它會很警惕、很麻煩。給它連結，就像是直接把東西打包好放在門口，它拿了就走，乾淨俐落。 而【Google 繪圖】，就是幫我們完美執行「打包」跟「放在門口」這個任務的最佳工具。 Gemini 等 AI 工具偏好無權限驗證的「公開連結」，而非需層層檢查的「檔案」。Google 繪圖血統純正，是產生這種高相容性連結的最佳中繼站。 血統純正的優勢因為同樣是 Google 旗下的工具，由 Google 繪圖產生出來的公開連結，對 Gemini 來說，擁有最高的信任度與相容性。這就像是，用 Google 的鑰匙，去開 Google 的鎖，暢行無阻，絲般順滑。 提供完美的「中繼站」在上傳到 Gemini 之前，你可以在 Google 繪圖這個中繼站，先對圖片做最後的裁切、尺寸調整，確保一切完美。這就像是上菜前的擺盤，多一道工，專業度就完全不同。 核心觀念轉換：別再想著「我要上傳檔案給 Gemini」，從今天起，請改成「我要提供一個圖片連結給 Gemini」。 這個心態的轉變，會解決你 99% 的卡關問題。 手把手教學：讓 Gemini Canvas 乖乖吃下圖片的 SOP我知道你可能很急，所以先上「懶人包」。如果你是第一次操作，可以先看著表格走一遍，再往下看詳細的圖文說明，印象會更深刻。 極速上手表格 步驟 關鍵指令 / 動作 目標 1 Google 雲端硬碟 > + 新增 > 更多 > Google 繪圖 召喚空白畫布 2 插入 > 圖片 > 從電腦上傳 將圖片匯入 3 (選修) 手動拖曳畫布右下角 讓畫布貼合圖片 4 檔案 > 分享 > 發布到網路 進入發布模式 5 點擊 發布 > 確定 產生公開連結 6 複製連結 > 貼到 Gemini Canvas 完成餵食 看完表格有概念了嗎？很好，接下來是更深入的「保母級」教學，我會解釋每一步背後的「為什麼」。 第一步：召喚你的圖片管家 - Google 繪圖打開你的【Google 雲端硬碟】。點擊左上角的「+ 新增」 > 「更多」 > 「Google 繪圖」。一張空白畫布出現，我們的準備工作就完成了。 第二步：命名，然後把圖片請進來先幫這個檔案取個好辨識的名字，例如：「Gemini Canvas 專用 - 我的 APP Logo」。點擊「插入」>「圖片」>「從電腦上傳」，把你那張讓 Gemini 鬧脾氣的圖片放進來。 第三步：（強烈建議）調整畫布，完美塑形圖片進來後，用滑鼠拖動畫布右下角的小三角形，讓畫布大小剛好貼合你的圖片尺寸。這個動作可以確保產生的圖片連結，不會有多餘的白邊，看起來更專業。 第四步：取得那把「萬能鑰匙」🔑這是決定成敗的關鍵，請務必一個字一個字看清楚。 點擊左上角「檔案」 > 「分享」 > 「發布到網路」。我再說一次，是【發布到網路】！不是隔壁那個藍色的「共用」按鈕！走錯棚，結果會完全不一樣。 思考一下：這一步的本質，是把一張存在你「私人電腦」裡的圖片，變成一個網路世界人人都能憑券入場的「公開展品」。Gemini 需要的就是這張入場券，而不是你家的鑰匙。 在跳出的視窗，直接按下大大的「發布」按鈕，然後再次「確定」。接著，一條神聖的連結就會出現在你眼前。把它完整地複製下來。 最後一步：回到 Gemini Canvas，優雅地餵食現在，回到你卡關的那個 Gemini Canvas 介面。在需要圖片的地方，將你剛剛複製的那條 https://docs.google.com... 開頭的連結，直接貼上去。 你會見證奇蹟的發生。沒有延遲、沒有錯誤，你的圖片，就這樣順順利利地出現在它該在的地方了。 操作SOP總結：在 Google 繪圖中放入圖片後，最關鍵的步驟是找到「檔案 > 分享 > 發布到網路」，取得該連結後貼回 Gemini Canvas 即可成功。 疑難雜症排解 (FAQ)講到這裡，我知道你腦中可能還會冒出幾個小問號。別急，我都幫你想好了。 Q1：為什麼不能用那個藍色的「共用」按鈕取得連結？很好的問題！「共用」產生的連結，是帶著「權限」的。它會去檢查誰可以看、誰可以編輯，比較像是辦公室內部傳檔案的邏輯。但 AI (Gemini) 是一個「訪客」，它沒有你的 Google 帳號權限，所以會被擋在門外。而「發布到網路」產生的連結，是完全公開、無權限檢查的「靜態網頁」連結。任何人（包括 AI）拿到連結就能直接看到內容，這才是 AI 需要的溝通方式。 Q2：如果我後來修改了 Google 繪圖裡的圖片，連結需要重產生嗎？答案是：不需要！ 這就是這個方法最神奇的地方。你發布的，其實是那個「畫布」本身。所以只要你在同一個檔案裡修改內容（例如換圖、裁切、加上文字），過幾分鐘後，原本的連結就會自動更新成最新的樣子！非常方便管理。 Q3：用「發布到網路」會不會不安全？是的，理論上知道這串網址的任何人都能看到。所以，這個方法非常適合用在 App Logo、產品圖、教學素材…這類本來就是要公開的圖片上。但請不要用這個方法來處理你的身分證、信用卡、或是任何涉及個人隱私的機密照片。這很重要！ FAQ精華：務必使用「發布到網路」而非「共用」以產生公開連結。連結會自動同步你在繪圖中的修改，但請注意此方法不適用於私密圖片。 恭喜你！你已經徹底掌握了這個專業技巧。現在，把它分享給其他還在為圖片上傳所苦的學員吧！🌟 文章靈感來源 Teacher Ruth 影片

你的 YouTube 待看清單，是否已成資訊焦慮山脈？每天，演算法都像個熱情的情報員，不斷往你懷裡塞滿「錯過會後悔」的影片連結。結果，你的 Watch Later 清單越積越厚，從一個小小的願望清單，變成了一座巨大的資訊焦慮山脈。 最讓人沮喪的是，你咬牙花 20 分鐘看完一支影片，卻發現真正的黃金內容只有 30 秒。那種被浪費的時間，簡直是對專注力的公然搶劫。 但是，如果，你能擁有一位 24 小時待命的「AI 內容預覽師」呢？ 在你親自觀看前，這位助理會先幫你把影片完整「讀」一遍，然後交給你一份超精簡的「決策報告」，告訴你：「這支影片重點是 A、B、C，適合你，建議直接跳到 5:32 開始看。」 這不是未來，這是現在就能用 Make.com 輕鬆打造的自動化系統。今天，我就帶你一步步，從零開始，蓋出這座屬於你自己的「AI 內容摘要工廠」。🚀 遊戲規則改變者：別讓 AI「看」影像，請它「讀」劇本在我們動手之前，必須先建立一個核心的致勝觀念。直接把影片連結丟給 AI 模型，就像請一位世界級名廚去屠宰場處理一整頭牛，只為了要一份菲力牛排。過程昂貴、緩慢，而且成品充滿了不確定性。 AI 影像分析的陷阱：高成本與低效益AI 在處理影像時，會消耗極其驚人的 Token (你可以想像成 AI 的腦力點數)。產出的結果，也往往是「畫面中出現了一個人在說話」這類流水帳，而不是你需要的深度洞察。 真正的駭客思維是：先抓字幕，再餵給 AI 分析。 這一步，直接將成本砍到見骨，效能卻能提升數倍。把一部影片變成純文字的「劇本」，AI 處理起來不僅快、狠、準，更能進行結構化的邏輯分析。這，就是我們能實現「近乎免費」的秘密武器。🌟 你的夢幻團隊：認識 Make.com 自動化鐵三角要搭建這座工廠，你不需要寫一行程式碼。只需要像玩樂高一樣，把三個強大的雲端服務串接起來。 流程總指揮：Make.com 這就是我們的主角，一個極度視覺化的自動化平台。你可以在上面用拖拉「泡泡」（他們稱為 模組 Module）的方式，來設計整個工作流程（他們稱為 場景 Scenario）。它就是我們工廠的總設計師兼廠長。 前線情報員：Apify 把它想像成一個巨大的「雲端機器人租賃中心」。需要從網路上抓取任何公開資料（比如 YouTube 字幕），直接租用一個現成的專業機器人就行。操作簡單，而且極其便宜。 首席分析師：Gemini Google 的 AI 大腦，我們最聰明的員工。你把從 Apify 拿回來的「劇本」（字幕），交給 Gemini，它就能根據你的指令，產出精闢的摘要、重點，和觀看建議。 好了，團隊介紹完畢。現在，讓我們開始動工吧！ 工廠藍圖：如何一步步搭建你的 Make.com 摘要場景？請登入你的 Make.com 帳號，開啟一個新的 Scenario，我們來串接泡泡！ 第一站：觸發器 (一切的開端) 模組： Notion (或 Google Sheets) 功能： Watch Database Items 設定： 連接你的帳號，選定你的影片清單資料庫。這一站就像在門口裝了個感應器，只要有新影片連結被你加進來，整條生產線就立刻啟動。 第二站：下達指令 (啟動 Apify) 模組： Apify 功能： Run Actor 設定： 連接你的 Apify 帳號，填入 YouTube Scraper 的 Actor ID。然後，將影片 URL 的欄位，映射（也就是連線）到從 Notion 傳過來的連結資料。這一步是告訴 Apify：「收到新任務！用這個爬蟲，去處理這個網址。」 第三站：給它一點時間 (耐心等待) 模組： Tools 功能： Sleep 設定： 讓流程暫停 30 到 60 秒。因為 Apify 去抓資料需要一點時間，這個步驟就像在微波食物時的等待，是確保成品完美的必要過程。 第四站：確認任務狀態 (取得報告) 模組： Apify 功能： Get Actor Run 設定： 把上一步 Run Actor 模組回傳的 Run ID 映射過來。這一步是去 Apify 的辦公室敲門問：「嘿，我剛才交辦的那個任務，處理得怎麼樣了？」 第五站：品質檢驗 (設定篩選器)在 Get Actor Run 和下個模組的連線上，點擊一下，選擇 Set up a filter。 設定： 建立一個規則，條件是 Get Actor Run 回傳的 status 變數，必須等於 SUCCEEDED。這個篩選器就像工廠裡的品管員，只有確認「成功完成」的任務，才會蓋章放行，進入下一步。 第六站：收穫成果 (拿回字幕) 模組： Apify 功能： Get Dataset Items 設定： 把 Get Actor Run 模組回傳的 defaultDatasetId 映射過來。恭喜！到這裡，熱騰騰的影片字幕，已經成功送到你的生產線上了。 第七站：送交分析 (呼叫 Gemini) 模組： Google Gemini 功能： Generate Content 設定： 在 Text 輸入框裡，貼上我們後面會提供給你的那份「魔法指令稿」，然後在指令稿的下方，映射從 Get Dataset Items 拿到的字幕 text。 第八站：歸檔報告 (更新回 Notion) 模組： Notion (或 Google Sheets) 功能： Update a Database Item 設定： 將 Database Item ID 映射回第一步觸發時的 ID (這樣才知道要更新哪一筆資料)。然後，把 Notion 裡的「摘要」、「重點」、「是否推薦」等欄位，一一映射到 Gemini 產出的對應結果。 生產線視覺圖： 1[Notion] -\> [Apify: Run] -\> [Sleep] -\> [Apify: Get Run] -\> [篩選器] -\> [Apify: Get Data] -\> [Gemini] -\> [Notion: Update] 成本精算：每月開銷是多少？這就是最神奇的地方了。 Make.com： 免費方案每月有 1,000 次操作，對於個人使用綽綽有餘。 Apify： 免費帳號每月送 $5 美元額度，剛好可以處理約 1,000 支 YouTube 影片。 Gemini API： 目前的免費額度，對於這種小量的文字摘要任務來說，基本上也夠你用到飽。 結論：打造一個每月能幫你預覽 1,000 支影片的 AI 助理，每月成本約等於 $0。 常見問題與解決方案 (FAQ)Q1: 影片沒有字幕怎麼辦？備案有二：一是先用 ASR (語音轉文字) 服務處理；二是降級抓取影片的「描述＋留言」做粗略分析，並標記為低可信度。 Q2: TikTok 或 FB 影片也能這樣玩嗎？完全可以！Apify 的機器人商店裡有對應的抓取工具，只是計價方式可能不同，可以按需選用。 Q3: 這樣會不會有法律風險？關鍵是「合理且尊重」。遵守平台規範、控制抓取頻率、僅供個人學習研究，就沒有太大問題。商業用途前請務必諮詢法務。 Q4: 如何讓摘要品質更上一層樓？答案永遠是：優化你的指令 (Prompt)！ 終極武器：可一鍵複製的「黃金指令稿」這不僅是一段指令，更是一份專業的「任務委託書」。它能確保 AI 精準地按照你的需求產出結構化報告。 請完整複製以下內容，直接貼入 Make.com 的 Gemini 模組 Text 欄位中。指令稿的最後，我們留下了一個佔位符 [請在此貼上字幕文字]，你只需將上一步 (Apify) 傳回來的字幕 text 內容，映射到這段指令稿的 下方 即可。 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536你是一位頂尖的 YouTube 內容分析師。你的核心任務是分析影片字幕，幫助使用者在 30 秒內判斷影片是否值得觀看。分析時，你必須保持絕對客觀，只基於我提供的字幕文字進行判斷。請嚴格遵循以下 JSON 格式進行輸出，不要有任何多餘的文字或解釋：{ "key_points": [ "重點一 (不超過 20 字)", "重點二 (不超過 20 字)", "重點三 (不超過 20 字)", "重點四 (不超過 20 字)", "重點五 (不超過 20 字)" ], "verdict": { "recommend": true, // 布林值: true 或 false "reason": "一句話說明推薦或不推薦的理由 (40 字內)" }, "target_audience": [ "適合的觀眾類型一", "適合的觀眾類型二", "適合的觀眾類型三" ], "actionable_steps": [ "看完後可執行的行動一", "看完後可執行的行動二", "看完後可執行的行動三" ], "timestamps": [ { "time": "mm:ss", "desc": "精華片段描述 (10 字內)" }, { "time": "mm:ss", "desc": "精華片段描述 (10 字內)" } ]}---[請在此貼上字幕文字] 結語：奪回你的時間主導權在這個注意力被無限分割的時代，最頂級的生產力，不是做得更多，而是「過濾得更多」。 這套基於 Make.com 的自動化系統，就是你最強大的數位內容過濾器。它能為你擋掉無謂的資訊噪音，讓你把生命中最寶貴的資產——「時間與專注力」，只留給那些真正能讓你心靈富足、技能增長的內容。 現在，動手去打造你的第一條自動化生產線吧！🤖