昨天我們寫到「如何跟機器人對話」，那今天進一步來聊聊 —— 如何訓練一個機器人。
這不只是讓機器人會回話，而是讓它真正變成你的 智慧助理，能夠理解脈絡、回答精準，甚至成為程式設計的最佳夥伴。

讓它逐漸成為一個 智慧助理：能理解你的需求、準確回答問題，甚至在程式設計過程中主動提供協助，訓練機器人，讓 AI 不只是工具，而是真正能與你並肩合作的程式設計夥伴。

為什麼要訓練機器人？

• 效率：機器人可以自動化處理重複問題，讓開發者專注在核心邏輯。
• 準確性：透過知識庫與微調，回答能更貼近實際需求。
• 客製化：依照團隊或專案需求，設定語氣、輸出格式、工作流程。
• 擴展性：隨著功能增加，機器人可以串接更多工具與 API，支援更完整的開發體驗。

換句話說，訓練就是讓機器人懂你的語言，並且能夠「可靠地幫你做事」。

三個關鍵方法：Prompt、Fine-tuning、RAG

1. Prompt Engineering —— 基礎但強大

用清晰的提示（Prompt）去定義機器人的角色與任務：

[System] 你是程式設計學伴，要用簡單步驟幫助使用者完成程式碼。
[Task] 使用者問題若涉及程式，請輸出：
1. 思路解釋
2. 程式碼範例
3. 下一步建議
[Constraint] 禁止產生與問題無關的內容。

這樣的設計可以快速讓機器人「上手」，但有時候仍會不穩定或忽略規則。

2. Fine-tuning —— 固化風格與格式

當我們需要機器人 穩定輸出固定格式（例如 API 回覆、程式教學框架），就可以透過微調。

範例資料 (JSONL)：

{"messages":[
  {"role":"system","content":"你是 Mentor，要用三段式輸出"},
  {"role":"user","content":"幫我寫個 Python 迴圈"},
  {"role":"assistant","content":"【解釋】for 迴圈用於重複執行\n【程式碼】for i in range(5): print(i)\n【建議】可以改用 while 嘗試"}
]}

幾十到幾百筆高品質樣本，就能讓機器人學會「穩定地」使用三段式結構。

3. RAG（Retrieval-Augmented Generation） —— 讓機器人會「查資料」

當問題需要 專案文件、API 規格、最新新聞 等知識，靠 Prompt 或 Fine-tuning 就不夠了，這時就要用 RAG：

1. 切塊 (Chunking)：把文件切成小段（400–800 tokens）。
2. 向量化 (Embedding)：用模型轉成向量，放進資料庫（如 FAISS）。
3. 檢索 (Retrieve)：使用者問問題時，抓出相關片段。
4. 生成 (Generate)：LLM 在回答時，結合檢索到的內容，避免亂編。

這樣機器人就能根據「真實資料」回答，並附上來源。

未來應用場景

• Vibe Coding 助手：協助你在 Cursor/Claude 編碼時，隨時回答框架語法、最佳實踐。
• 學習學伴：用 RAG 接教材，幫助學生循序漸進完成專案。
• 專案文件顧問：針對內部文件回答問題，並維持統一格式。

這些都直接呼應到我們的主題 —— 生成式 AI 輔助程式設計，讓開發流程更直觀、更高效。

總結

訓練機器人，就是讓它從「會講話」變成「會幫忙」。

• Prompt：快速調整角色與行為。
• Fine-tuning：固化穩定格式與口吻。
• RAG：補充外部知識，避免幻覺。

未來在 Vibe Coding 的場景中，這三種方法會交互搭配，打造一個 真正懂你、能和你協作的 AI 夥伴。