昨天我們聊到為什麼 IT 工程師需要學 AI，今天就來看看到底有哪些工具可以選擇。畢竟工具用得好，事情就做得快；工具選錯，那就是每天 debug 工具本身。😅

🔧 常見 AI 工具

1. ChatGPT
   優勢：萬能型選手，能幫你寫 PowerShell、Linux script、SQL，還能順便生出 SOP 文件。就像個熱心小幫手，問什麼都能回。
   限制：有時候太自信，明明答錯還講得頭頭是道。工程師要記得「AI 講的要驗證，不要直接上 production」。

2. GitHub Copilot

優勢：專注在程式輔助寫作，像 IDE 內建了一個小幫手。寫程式的時候，它會自動補全，甚至幫你寫常見的函式。

限制：偏重程式開發，如果你是純粹做系統維運的 IT 工程師，可能用到的機會比較少。但偶爾寫 Python、C# 時，超好用。

3. Claude（Anthropic 出品）

優勢：文字理解能力強，特別擅長長文件處理。你丟一份 100 頁的系統手冊給它，它還能幫你摘要。

限制：目前在台灣還是需要一些「小方法」才能完整使用，而且有時候對技術細節的掌握沒有 ChatGPT 精準。

4. Dify.ai

優勢：面向企業級應用，可以讓你自己打造專屬 AI 助手，串接內部知識庫。換句話說，你可以做一個「只懂你公司環境」的 AI。

限制：入門門檻比較高，不像 ChatGPT 打開就能用。比較適合 IT 團隊或想玩 AI Agent 的人。

🧭 IT 工程師的入門選擇

如果你剛開始接觸 AI，建議的順序是：

先從 ChatGPT 開始：最通用，馬上能用在工作上。

有寫程式需求就加上 Copilot：寫程式效率直接升級。

需要處理大文件才用 Claude：例如讀 API 文件、規範文件。

有企業應用需求再研究 Dify：適合要做專案或內部 AI 工具時。

對 IT 工程師來說，AI 不是要一次全部學完，而是挑「能馬上解決你日常痛點」的工具開始。像我自己，第一個就是用 ChatGPT 幫忙 debug PowerShell，因為比 Google 搜到的答案快多了。