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AI 學習區
從零開始學 AI:什麼是 RAG / agent / prompt / fine-tuning / 對齊 / context window;怎麼選工具;實用情境;進階技術。
一個下午搭好你筆記的個人 RAG
別再為了找一句話滑 Notion。這是真的能用在個人筆記上的最簡 stack。
用 LLM 自動化第一線客服(而且不要把體驗弄更糟)
大部分 LLM 客服部署失敗。這篇給你限定範圍、誠實的版本,真的能 deflect ticket 又不會激怒用戶。
用 LLM 加抽查工作流把部落格翻成 3 個語言
別把部落格丟 Google 翻譯。這篇教你產出讀者察覺不到是翻譯的工作流。
讀研究論文用 AI 摘要又不丟掉細節
「幫我總結這篇論文」這種 prompt 會剝掉真正重要的部分。這篇教你問對問題。
用 AI 寫週報但不要聽起來像機器人
AI 寫的週報讀起來像 AI 就死了。這篇給你保留你 voice 又省時間的工作流。
用 AI 寫一份能通過關鍵字過濾的履歷
大部分履歷被軟體過濾、真人從沒看到。這篇教你用 AI 修這個但不會聽起來假。
用 AI 準備技術面試
獨自 mock 面試、行為題練習、主題缺口找尋 — AI 在讓候選人緊張的部分上意外擅長。
用 AI 整合做客戶研究訪談
AI 不取代訪談者。但訪談前後 — 從準備到整合 — 它能讓速度劇烈提升。
用 AI 寫 UX 文案:什麼時候有用、什麼時候會毀掉語氣
AI 寫按鈕跟 tooltip 草稿快。但定義產品感覺的部分,它寫得很糟。
用 AI 寫更好的商業 email 但不聽起來像 AI
AI 對 email 解卡的部分很強。但決定有沒有人回信的部分,它很爛。
一個晚上做出 Claude 或 GPT 驅動的 Discord bot
Discord 加 LLM 是完美的第一個 AI side project — surface 小、有真實用戶、迭代快。
用 AI 生產品發布的文案、圖片、影片
AI 把發布準備從幾週壓到幾天 — 但只有你知道哪些 artifact AI 處理、哪些需要人才有用。
不是工程師也能用 AI 寫 SQL
瞎信任 AI 生的 SQL 很危險。這篇給非工程師信心查資料的工作流。
用 AI 摘要取代內部進度會議
大部分進度會議可以是 5 分鐘的讀。這篇給你能讓團隊真的做到的結構。
用 AI 準備 podcast 問題跟生病毒短片
AI 對前後勞力工作很強。對話本身避開 AI。
用 AI 清理亂掉的 CSV / Excel 資料
AI 把幾小時資料整理壓到幾分鐘 — 對的資料類型,加上對的驗證習慣。
看起來不假的 AI 產品照(電商用)
大部分 AI 電商照看起來明顯是 AI。這篇給你客戶不會注意到的工作流。
把 LLM 接進來除錯生產環境問題
Production 出包要趕快修的時候,怎麼用 Claude / GPT-5 / Cursor 的實際 pattern。
AI 履歷篩選實際在做什麼(以及偏誤陷阱)
多數所謂「AI 篩選」其實只是加了幾步的關鍵字比對 — 處理不好還會把偏見洗白。
用 AI 把產品在地化成繁體 + 簡體中文
實際的工作流,讓你 ship 繁中加簡中版本不用花兩萬美金請翻譯公司。
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