by Rain Chu | 4 月 13, 2026 | AI, claude
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）
- Slash Commands（指令操作）
- Memory & CLAUDE.md（記憶與設定）
- Project Setup（專案初始化）
- 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）
- Skills（技能模組）
- Hooks（自動觸發邏輯）
- MCP Servers（外部資料整合）
- Subagents（子代理）
👉 開始打造 AI Agent 系統
🚀 進階實戰（Production 等級）
- Advanced Features
- Workflows
- 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」
by Rain Chu | 4 月 12, 2026 | AI, API
🧠 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：
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
by Rain Chu | 4 月 10, 2026 | AI, 記憶
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：
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
✅ 可離線運作（搭配本地模型）
✅ 適合企業 / 敏感資料
🧩 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
✅ 可讀可改
✅ 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
📧 3. Email 分析
🧠 4. 個人知識庫
👉 AI 不只是回答問題，而是「幫你做事」
🆚 Rowboat vs 一般 AI Agent
| 功能 | 一般 Agent | Rowboat |
|---|
| 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
by Rain Chu | 3 月 17, 2025 | AI, Chat, Tool
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
- 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。
- 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：
- 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。
- 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
by Rain Chu | 11 月 6, 2024 | Agent, AI, Chat
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
Open Canvas 架構圖
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