AI 名詞解釋
一詞一篇：先講定義、再講為什麼重要、最後給一個看得懂的例子。
系列與教學中心
照順序讀的系列，各有自己的目錄與學習路線。
AI 名詞總索引：從 Loop Engineering 到生成式 AI
想看懂 Loop Engineering、Harness Engineering、Context Engineering、RAG、MCP 與其他 AI 名詞，可以從這份總索引開始。依 2026 年 9 月查證範圍，把這些概念分組整理，每個詞連到白話專文，附依任務安排的閱讀路徑、容易混淆的層次，以及原始論文和官方定義的查核方式。
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規格驅動開發（Spec-driven Development）是什麼
規格驅動開發先把需求、限制與驗收條件寫成可維護的規格，再讓設計、實作和測試依它推進。本文以社區場地預約提醒為例，說明需求、技術設計與任務清單的差別，如何處理模糊條件、需求變更和測試追溯，並比較它與只寫一大段提示詞的工作方式。讀完能整理一份可討論、可實作、可驗證的小型規格，避免檔案寫完卻和程式脫節。
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氛圍編碼（Vibe Coding）是什麼
氛圍編碼常指用自然語言推動 AI 寫程式，主要看畫面與試用結果，較少閱讀產出的程式內容。本文說明這個詞的狹義與廣義用法，透過讀書清單原型示例拆解探索流程、看不見的失敗與轉向正式開發時需要補上的工作。讀完能判斷原型適合承擔什麼用途，也能把功能看起來完成、資料真的儲存和程式已受審查分開看待。
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代理式工程（Agentic Engineering）是什麼
代理式工程是運用能寫程式、執行工具與根據結果修正的代理來開發軟體，同時由人負責需求、取捨與驗收。本文以社團器材借用系統為例，拆解如何界定任務、提供測試資料、審查變更與處理失敗，說明它和氛圍編碼、代理系統維運的差別。讀完能安排一項可驗證的代理開發工作，也知道何時必須收回決策並釐清規格。
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Loop Engineering 是什麼：讓 AI 持續工作，也知道何時停止
Loop Engineering（迴圈工程）把反覆提示 AI 的工作，轉成有目標、驗證、進度紀錄與停止條件的流程。這篇用維護展覽活動表的假設案例，白話比較它與提示詞工程、上下文工程、Harness Engineering 和代理迴圈的差異，說明如何處理成本、失敗、重試與人工接手，並標示這個新興用語仍有分歧的地方。
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代理執行環境工程（Harness Engineering）是什麼
代理執行環境工程關心模型周圍的工具、權限、狀態、測試與交接機制，讓代理有條件完成長任務。本文以活動報名網站的開發為例，說明執行環境如何支援查資料、改程式、檢查成果與中斷恢復，並區分代理迴圈、上下文工程和迴圈工程。讀完能用具體清單判斷代理環境是否具備可驗證的完成條件，而不只看它是否持續運轉。
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上下文工程（Context Engineering）是什麼
上下文工程處理的是每次模型作答前，應該看見哪些指令、資料、歷史與工具結果。本文以社區場地借用助理為例，說明資料篩選、版本標示、權限、長對話整理與缺漏處理，並比較它和提示詞工程、檢索增強生成的關係。讀完能辨認回答錯誤是因為資料沒進來、進來的資料過時，還是資料彼此衝突，建立更可核對的工作流程。
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提示詞工程（Prompt Engineering）是什麼
提示詞工程是把需求變成可測試指令，再根據實際失敗調整的方法。本文以社區活動公告為例，說明如何交代目標、輸入資料、限制與輸出格式，建立正常與缺漏案例，辨別提示不清、資料不足和模型能力的差別。讀完能做出可重用的提示詞，也知道何時該補資料、改流程或請人確認，而不是只把指令越寫越長。
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大型語言模型（Large Language Model）是什麼
大型語言模型從大量資料學習語言與其他模式，依上下文處理文字、生成回答或提出工具請求。本文以失物招領紀錄為例，說明 token、參數、預訓練、提示詞與上下文如何配合，區分模型、聊天產品、搜尋與外部工具，並解釋為何流暢答案仍需查證。讀完能更精確描述任務，知道何時該補檔案、要求工具計算或保留無法確認的答案。
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推理模型（Reasoning Model）：多想幾步能解決什麼
推理模型通常經過針對多步問題的訓練或推論設計，能在回答前投入更多計算來拆解、檢查與修正。本文用活動排程示範條件推理，區分推理能力、搜尋、工具和思考摘要，也說明為什麼等待更久或寫得更長不保證正確。讀完能判斷任務缺的是證據還是推導，並用可驗證的限制清單評估結果，而不必依賴產品等級與價格比較。
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AI 幻覺（Hallucination）是什麼？把流暢回答拆成可查主張
AI 幻覺是模型產生看似合理、卻缺乏事實支持或違背提供資料的內容。本文用一段虛構展覽介紹，示範如何拆出可查主張、核對原始來源，區分支持、矛盾與尚未確認；也說明附上連結、再次提問或兩個模型答案相同，為何仍不足以證明正確，並整理使用引用與不確定回答時的實際界線。
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AI 名詞速查：50 個常見詞彙一次搞懂
把常見的 50 個 AI 名詞整理成可收藏的速查表，分為模型與訓練、使用與功能、推理與代理、生成與媒體、基礎設施與費用五組。每個詞附英文與白話定義，另以十組比較釐清上下文、記憶、開源、推理、搜尋和內容憑證的差異。本次依官方文件於 2026 年 9 月 14 日重新查核，並連到 81 詞專文總索引，方便從簡短解釋繼續深入閱讀。
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上下文視窗（Context Window）是什麼：容量與理解的差別
上下文視窗是模型單次能處理資訊的容量，通常以 token 計算；聊天畫面留著訊息，不代表這次請求把全部內容交給模型。本文用社區會議紀錄的例子，說明輸入與輸出如何共用資源、視窗與長期記憶的差別，以及超限、摘要漏失和長文理解失誤如何分辨。附資料整理步驟與檢查表，幫你保留關鍵決議，不再只靠換大視窗解決問題。
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AI 代理（AI Agent）是什麼：從回答問題到完成任務
AI 代理是能依目標與環境回饋選擇下一步的軟體系統，常由語言模型、工具與執行控制組成。本文用整理活動報名資料的情境，區分聊天回答、固定工作流程與代理任務，說明規劃、實際操作和完成證據為何不同。附交辦與驗收方法，幫你看懂代理能做哪些事、何時應停下，以及為什麼自主程度不等於可靠程度。
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