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與旅行無關的分享：AI 工具與教學、軟體、3C 裝置與日常心得。
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接地（Grounding）是什麼：讓 AI 的回答有可以對回去的依據
接地（Grounding）在生成式 AI 產品裡，指讓回答連到可查證的來源，例如搜尋結果或你提供的文件；同一個詞也用在符號接地問題與視覺接地。內容拆開三種用法，說明檢索、放入上下文與附上引用的流程，示範逐句核對一個報名日期，並解釋為什麼有引用仍可能只支持一半，也不保證沒有幻覺。
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資料投毒（Data Poisoning）是什麼：在訓練資料裡埋下後門
資料投毒是有人刻意把設計過的資料混進模型的訓練、微調或檢索資料，讓模型在特定條件下出錯或聽從攻擊者。內容依 NIST 的對抗式機器學習分類、OWASP 2025 年版清單與多篇論文，說明投毒可能發生的四個位置、後門怎麼運作、研究在各自設定下的結果、和提示詞注入的差別，以及資料來源紀錄、過濾、評測與紅隊各自擋得住什麼。
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電腦操作（Computer Use）是什麼：讓 AI 看畫面、點滑鼠、打鍵盤
電腦操作是讓代理靠截圖看畫面，再輸出滑鼠與鍵盤動作去操作圖形介面。內容比較 API 工具呼叫、瀏覽器自動化與電腦操作，說明截圖、判斷、動作的迴圈、為何較慢又容易出錯、OSWorld 怎麼評測，以及畫面上的文字可能是提示詞注入，並附一個未實測的表單示例。
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思維鏈（Chain-of-Thought）是什麼：讓模型寫出步驟，以及步驟能信多少
思維鏈是讓語言模型在答案之前先寫出中間步驟的做法，源自 2022 年的兩篇論文。接著說明少樣本與一句話兩種寫法、原論文在自己設定下的結果、推理（reasoning）模型把步驟內建後的提示建議，並整理研究為何指出步驟不一定忠實反映模型怎麼得出答案，最後示範把步驟當成可查的主張清單。
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注意力機制（Attention）是什麼：模型怎麼決定要參考哪些 token
注意力機制讓序列中的每個位置，依 query 與 key 的比對算出權重，再把各位置的 value 加權平均成新的表示。內容從 2014 年的翻譯對齊講到 2017 年的 Transformer，用示例說明 Q、K、V、自注意力、交叉注意力與多頭注意力，也討論標準做法的計算量隨長度平方成長，以及注意力權重不能直接當成模型的理由。
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AI 對齊（Alignment）是什麼：對齊到誰的什麼，先問清楚
AI 對齊沒有單一公認的定義：論文裡有依使用者意圖行事、有幫助誠實無害、更廣的價值對齊等說法。以下並列各家定義，說明 InstructGPT 如何把對齊變成可評分的工作、憲法式 AI 做了什麼，並分清對齊、安全防護與內容政策，讓你讀到「已對齊」時知道該追問哪一層。
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通用人工智慧（AGI）是什麼：各家定義為什麼不一樣
AGI 沒有公認定義：OpenAI 章程看經濟價值工作，Google DeepMind 的 Levels of AGI 用表現與通用程度分級並把自主性分開談，學術界則量目標達成與技能習得效率。內容並列這些定義，說明基準測試分數為何不能直接宣告 AGI，並附讀新聞的檢查清單。
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Codex 學習中心：完整教學目錄
從安裝、第一個任務到 MD 規則與進階整合，規劃 60 篇 Codex 教學、十個單元。依程度、平台、需求或指令搜尋下一篇；尚未公開的教學會標示狀態，方便安排學習路線。
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Worktree 與多任務隔離
Worktree 讓同一個 Git 程式庫有不同的工作目錄，各自承接不同分支。它適合讓兩項工作分開改檔，但資料庫、連接埠與外部服務仍可能共用，不能把檔案隔離當成所有資源隔離。
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實戰：製作小網站
從 brief.md 規劃並製作 Small Steps 待辦網站，完成新增、完成、刪除、篩選與本機資料保存。將 HTML、CSS、資料函式、畫面事件與測試分開，以 Node 測試和瀏覽器操作驗收，並留下可重新啟動與還原的交接紀錄。
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新手問題排除
排除問題先判斷發生在哪一層：找不到程式是安裝或 PATH；進不了帳號是登入；讀不到檔案是目錄或權限；結果不對則可能是需求或專案程式。一次改一個條件，才能知道是哪個修正有效。
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測試、Code Review 與 PR
測試確認程式在指定條件的行為，Code Review 檢查變更是否有遺漏或風險，PR 則讓人查看並討論要合併的差異。三者互補；通過測試不等於審查通過，開 PR 也不是已合併。
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Skills 與 SKILL.md
Skill 將固定工作流程整理成可重用的指示與資源。最小結構是一個資料夾與 SKILL.md，檔案前段需要 name 和 description，正文描述操作與輸出。安裝技能不代表每個任務都必然使用，還要檢查是否載入。
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