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Claude Code 教學：最完整的免費互動式學習網站，從零到插件開發一次學會

Claude Code 教學：最完整的免費互動式學習網站，從零到插件開發一次學會

by | 4 月 13, 2026 | AI, claude


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在 AI 開發工具快速演進的時代，Claude Code 正逐漸成為開發者與 AI Agent 架構中的核心工具。然而，多數人卡在同一個問題：

👉「文件看懂了，但就是不會用」

如果你也遇到這個問題，那麼這個教學網站會是目前最有效的解法之一👇

👉 Learn Claude Code 教學平台

🎯 為什麼這個網站值得學？

這個網站最大的核心理念只有一句話：

「Learn Claude Code by doing, not reading」

也就是——用做的學，而不是用看的學

它提供：

  • ✅ 完整 11 個學習模組（從 beginner → advanced）
  • ✅ 瀏覽器內建終端機（不用安裝）
  • ✅ 可直接生成設定檔（CLAUDE.md / hooks / plugins）
  • ✅ 每章節都有測驗＋錯誤解析

👉 重點：學完可以直接上 production，不只是看懂概念

🧠 教學架構：真正「由淺入深」的學習路線

這個平台的設計非常接近實務開發流程：

🔰 初學者階段（建立基礎）

  1. Slash Commands（指令操作）
  2. Memory & CLAUDE.md（記憶與設定）
  3. Project Setup（專案初始化）
  4. Commands Deep Dive（指令進階）

👉 幫你打好 Claude Code 的「操作基礎」

⚙️ 中階能力（開始做系統）

  1. Skills（技能模組）
  2. Hooks（自動觸發邏輯）
  3. MCP Servers（外部資料整合）
  4. Subagents（子代理）

👉 開始打造 AI Agent 系統

🚀 進階實戰（Production 等級）

  1. Advanced Features
  2. Workflows
  3. Plugins

👉 直接進入「可商用」的 AI 系統設計

⚡ 最大亮點：邊學邊做，立即實作

1️⃣ 瀏覽器就是你的開發環境

不需要：

  • ❌ 安裝 Claude Code
  • ❌ 設定 API Key
  • ❌ 處理環境問題

👉 直接開網頁就能練習指令

2️⃣ 超強 Config Builder

你只要填表單，它會幫你產生：

  • CLAUDE.md
  • Skills
  • Hooks
  • MCP Server 設定
  • Plugins

👉 直接 copy 到專案就能用

3️⃣ Quiz 機制（真的會學會）

不像一般教學只是：

👉 對 / 錯

這裡是：

👉 ❌ 錯了 → 告訴你「為什麼錯」

這點對理解 Claude Code 非常關鍵。

🧩 適合哪些人？

這個教學網站特別適合：

  • 🔹 想學 Claude Code 的新手
  • 🔹 想做 AI Agent / 自動化系統的人
  • 🔹 已經會用，但不懂 hooks / MCP / skills 的開發者
  • 🔹 想快速做出 AI SaaS 或內部工具的人

🧠 為什麼這種學習方式更有效？

傳統學習方式：

文件 → 理解 → 嘗試 → 卡住 → 放棄

這個平台：

操作 → 立即回饋 → 修正 → 建立理解

👉 這其實就是「工程師最有效的學習方式」

ApiFree 是什麼？開發者必備：一個 API 打通所有 AI 模型，成本直接砍半！

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ApiFree 是什麼？開發者必備：一個 API 打通所有 AI 模型，成本直接砍半！

ApiFree 是什麼？開發者必備：一個 API 打通所有 AI 模型，成本直接砍半！

by | 4 月 12, 2026 | AI, API


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🧠 ApiFree 沒法讓你財富自由，但你可以先實現 API 自由

在 AI 時代，真正的競爭力不再只是技術能力，而是「調用資源的效率」。

你可能用過 OpenAI、Anthropic、Google 的模型，但你一定也遇過這些問題：

  • API 太貴，Token 一直燒
  • 每個模型都要不同 SDK / endpoint
  • 模型切換麻煩，整個系統要改一堆
  • 成本難控，難以 scale

這時候，一個新概念出現了：
👉 API 自由（API Freedom）

而 ApiFree，就是專門為這件事而生。

⚡ 什麼是 ApiFree？

ApiFree 是一個 AI API 聚合平台，讓你用「一個 API」就可以調用多個主流 AI 模型。

簡單來說：

👉 One API. Any Model.

你不需要再為每個模型寫不同整合
也不需要再管理一堆 API Key

🔥 核心特色解析

🚀 Faster and Cheaper（更快、更便宜）

ApiFree 透過優化推理（Inference）層，讓你在使用 AI 模型時：

  • 延遲更低（Low Latency）
  • 成本更低（Cost Reduction）
  • 更適合高併發應用（High Concurrency）

👉 對你這種在做 AI Agent / SaaS / WP + AI 整合 的架構來說
這點直接影響毛利率。

🤖 Popular Models, Ready to Use

不用再自己整合：

  • GPT 系列
  • Claude 系列
  • 開源模型（如 LLaMA / Mistral 等）

全部都已經 ready：

👉 你只要呼叫 API，就能直接用

🔌 One API. Any Model.

這是最關鍵的能力：

你可以：

  • 同一套程式碼切換模型
  • 動態 routing（例如 fallback）
  • 做 multi-model ensemble

例如：

# 原本
openai.chat.completions.create(...)# 用 ApiFree
client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o"  # 可隨時改成 Claude / LLaMA
)

👉 對在做 LangChain / AI Agent 架構
這直接是神器等級。

🧠 Powered by Cutting-Edge Inference

ApiFree 的底層不是單純 proxy，而是：

  • 模型調度（Model Routing）
  • 推理優化（Inference Optimization）
  • 成本最佳化（Cost-aware execution）

這代表：

👉 不是只有整合，而是幫你「用得更聰明」

💡 為什麼這叫「API 自由」？

以前你是這樣：

  • 被 API 綁死
  • 被價格控制
  • 被模型限制

現在變成：

  • 想換模型 → 直接換
  • 想降成本 → 自動 routing
  • 想升級品質 → 切高階模型

👉 你從「使用者」變成「調度者」

✅ 但它可以讓你更快做到這件事

👉 降低成本 = 提高存活率
👉 提升效率 = 更快迭代
👉 降低技術門檻 = 更快上線

這才是關鍵。

🎯 結論

❌ ApiFree 不能讓你財富自由
✅ 但它可以讓你先實現「API 自由」

而在 AI 時代：

👉 API 自由 = 開發自由 = 商業自由


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AI 不再失憶！Rowboat 如何用知識圖譜打造真正會記住你的 AI 助理

AI 不再失憶！Rowboat 如何用知識圖譜打造真正會記住你的 AI 助理

by | 4 月 10, 2026 | AI, 記憶


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覺得 AI 助理總是問一次忘一次？這次不一樣 Rowboat 深度解析

你應該也遇過這種情況：

👉 跟 AI 聊了一堆專案細節
👉 隔天再問，它完全忘光

這不是你錯，是目前大多數 AI 的「設計限制」。

但現在，有一個專案正在顛覆這件事 —— Rowboat

它的目標不是做一個聊天機器人，而是：

✅ 一個「有長期記憶」的 AI 數位同事
✅ 一個能理解你工作脈絡的 AI Agent
✅ 一個真正能幫你處理工作的系統

🚀 Rowboat 是什麼？

Rowboat 是一個 Local-First 的 AI Agent 系統，核心概念很簡單但非常關鍵：

👉 AI 不應該只靠 prompt，而應該有「記憶系統」

它的架構結合了：

  • 本地資料存儲
  • 知識圖譜（Knowledge Graph）
  • Markdown-based 知識庫
  • AI 任務自動化

👉 簡單講：它讓 AI 變成「真的記得事情的人」

🎥 Rowboat 實際運作

這支影片展示了 Rowboat 如何：

  • 自動整理資訊
  • 建立關聯
  • 持續累積記憶
  • 協助日常工作

🏗️ 核心特色一：Local-First 架構（真正的資料主權）

🔐 為什麼 Local-First 很重要？

傳統 AI：

  • 資料在雲端
  • 無法控制
  • 有隱私風險

Rowboat：

👉 所有資料存在你的電腦裡

這帶來幾個關鍵優勢：

✅ 完全資料掌控

  • 不怕資料外洩
  • 不依賴第三方平台

✅ 可離線運作（搭配本地模型）

  • 可整合 Ollama
  • 建立完全私有 AI 系統

✅ 適合企業 / 敏感資料

  • 客戶資料
  • 專案文件
  • 財務資料

🧩 核心特色二：知識圖譜（AI 長期記憶的核心）

Rowboat 最大的突破在這裡：

👉 它不是存資料，而是建立「關係」

📊 傳統 AI vs Rowboat

類型記憶方式
ChatGPT單次對話
RAG文件檢索
Rowboat🧠 知識圖譜

🧠 知識圖譜能做什麼？

Rowboat 會自動：

  • 連結 Email ↔ 人物
  • 連結會議 ↔ 專案
  • 連結任務 ↔ 文件
  • 建立「上下文關係」

例如：

Rain → GCP 專案 → Cloud Run 架構 → WordPress

👉 AI 會「理解脈絡」，不是只找資料

📝 核心特色三：Obsidian 相容（Markdown = 最強知識格式）

Rowboat 選擇一個非常聰明的設計：

👉 用 Markdown 當資料格式

並且相容 Obsidian

💡 為什麼這很重要？

✅ 永遠不被綁架

  • 純文字
  • 可版本控管（Git）

✅ 可讀可改

  • 不需要 UI 也能操作
  • 可自動化處理

✅ AI 友善

  • 非結構 → 可結構化
  • 易於 embedding / parsing

👉 這點比很多 SaaS 工具高級非常多

🤖 核心特色四：數位分身（真正能工作的 AI）

Rowboat 的最終目標：

👉 建立一個「數位分身 AI」

🧪 實際應用場景

🧑‍💼 1. 會議助理

  • 自動整理會議紀錄
  • 建立關聯人物
  • 產生 follow-up 任務

📂 2. 專案理解

  • AI 能回答：
    • 這個專案歷史？
    • 有哪些決策？
    • 誰負責？

📧 3. Email 分析

  • 自動分類
  • 關聯專案
  • 建立知識節點

🧠 4. 個人知識庫

  • 技術筆記
  • 架構設計（像你 GCP）
  • 問題排查紀錄

👉 AI 不只是回答問題，而是「幫你做事」

🆚 Rowboat vs 一般 AI Agent

功能一般 AgentRowboat
記憶❌ 短期✅ 長期
資料位置雲端本地
結構無知識圖譜
控制權低高
可擴展中高

💡Rowboat 的實戰評價

如果你是：

  • DevOps / 架構師
  • 多專案管理者
  • WordPress / GCP 維運
  • AI Agent 開發者

👉 Rowboat 很可能是你下一步的「核心系統」

因為它解決一個關鍵問題：

❗ AI 沒有記憶，就永遠只是工具
✅ AI 有記憶，才會變成「同事」

🚀 結論：Rowboat 是 AI 的「第二階段」

第一階段：
👉 ChatGPT（會回答）

第二階段：
👉 Rowboat（會記住 + 會做事）

未來：

👉 每個人都會有一個「數位分身 AI」

而 Rowboat，正在把這件事變成現實。

🔗 官方資源

參考資訊

手機離線跑 AI！Google Gemma 4 + AI Edge Gallery 完整解析（免網路也能用）

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如何在 NVIDIA 平台上免費使用 DeepSeek R1 模型

如何在 NVIDIA 平台上免費使用 DeepSeek R1 模型

by | 3 月 17, 2025 | AI, Chat, Tool


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DeepSeek R1 模型已經在 NVIDIA 平台上線，這是一個擁有 6710 億參數的開放式專家混合模型（MoE），專為解決需要高級 AI 推理的問題而設計的，但就是官方API不穩定，只能到處尋找替代的解決方案。​

DeepSeek R1 的主要特點

  1. API 友好性：​DeepSeek R1 提供了多種 API 接口，支持 Python、LangChain、Node.js 和 Shell 等，方便開發者根據需求選擇合適的開發環境。​
  2. 免費使用額度：​NVIDIA 為個人和企業用戶提供了免費的使用額度。個人用戶可獲得 1000 點額度，企業用戶則可獲得 4000 點額度，讓更多人能夠體驗和使用該模型。 ​

如何開始使用 DeepSeek R1

以下是使用 DeepSeek R1 的基本步驟：

  1. 註冊並獲取 API 密鑰：
    • 前往 NVIDIA NIM 平台的 DeepSeek R1 頁面：
    • 點擊右上角的「Login」或「Get API Key」，按照提示完成註冊並獲取 API 密鑰。​
  2. 選擇開發環境並調用 API：
    • Python：​使用 OpenAI 兼容的客戶端調用 DeepSeek R1。​ python複製編輯
    • LangChain：​可將 DeepSeek R1 集成到 LangChain 框架中，實現更複雜的語言處理任務。​
    • Node.js 和 Shell：​NVIDIA 提供了相應的 SDK 和示例代碼，開發者可根據官方文檔進行集成。

用 python 來做示範

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
  base_url = "https://integrate.api.nvidia.com/v1",
  api_key = "YOUR_API_KEY"
)

completion = client.chat.completions.create(
  model="deepseek-ai/deepseek-r1",
  messages=[{"role":"user","content":"你的問題內容"}],
  temperature=0.6,
  top_p=0.7,
  max_tokens=4096,
  stream=True
)

for chunk in completion:
  if chunk.choices[0].delta.content is not None:
    print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

注意事項

  • 使用額度：​請留意您的免費使用額度，合理規劃 API 調用次數。

參考資料

https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1

Manus 沒邀請碼怎麼辦？用 OpenManus 本地免費部署 Ollama 模型，三分鐘搞定

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Open Canvas-本地使用 OpenAI Canvas功能

Open Canvas-本地使用 OpenAI Canvas功能

by | 11 月 6, 2024 | Agent, AI, Chat


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最近 OpenAI 推出了 Canvas ，開始流行在 ChatGPT 上頭寫程式、寫郵件等等，馬上就有人推出本地端一樣的服務 Open Canvas ，解放了你只能在 OpenAI 上使用的困境，除了 Git 以外，也馬上有了 docker 版本，可以快速體驗

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