鐵人檔案
這是一段學習紀錄。我將以 AI Engineering 為技術骨架，從 Transformer、LLM、Chain-of-thought、Function Calling、Prompt 與 Context Engineering，逐步走到 API、MCP、Skill、GitHub 與個人學習工具實作。沿途記錄我如何用類比建立專有名詞鷹架、用大白話來解釋原理、在撞牆後補足理解，並透過 AI 搜尋、修改、驗證與反思。30 天的主角不只是 AI，更是我們如何重新培養提問、拆解、判斷與持續學習的能力。
以前安裝軟體，現在開始有人安裝「怎麼工作」 以前換一台新電腦，我們會先安裝瀏覽器、Office、VS Code 或 Python。缺少什麼功能，就把對應的工具...
第五部：AI 越會做，人越要會判斷 終於可以開始做東西了嗎？ 走到 Day 22，我們終於替 Agent 補上不少裝備。 它有規則，知道這個專案怎麼做事；它能...
第五部：AI 越會做，人越要會判斷 昨天借來的好工具，今天怎麼變得有點太好？ 昨天 Day 22，我們沒有從零打造氣象資料服務，也沒有自己重寫一套科學繪圖工具...
第五部：AI 越會做，人越要會判斷 當世界換了題目 有一天，你發現自己花了多年練熟的工作，AI 幾分鐘就完成了。 第一個問題可能是：「它做得對嗎？」 第二個問...
第五部：AI 越會做，人越要會判斷 AI 不一定把你從坑裡拉出來 昨天 Day 24，我們談到一套既有流程可能停在某個舒服的 Local Minimum。它沒...
第六部：別只聊 AI，拿人生來試一次 聊了這麼多 AI，現在拿求職來試一次 前面二十五天，我們花了很多時間理解 AI：它如何運作、有哪些工具、怎麼替 Agen...
第六部：別只聊 AI，拿人生來試一次 方向有了，可以打開 Word 了嗎？ 昨天 Day 26，我們沒有急著選出「命中注定的工作」，而是先用 AI 打開地圖，...
第六部：別只聊 AI，拿人生來試一次 材料整理好了，接下來就是到處投嗎？ 昨天 Day 27，我們沒有急著打開空白履歷，而是回頭整理課程、專題、研究、實習與打...
第六部：別只聊 AI，拿人生來試一次 履歷把你送到門口，接下來得自己開口 昨天 Day 28，我們把證據庫裡的材料重新剪輯，製作成適合特定職缺的履歷，也談到如...
第七部：結語 第三十天到了，我還沒有拿到 AI 畢業證書 昨天 Day 29，我們讓 AI 坐到面試桌的另一邊，根據職缺、履歷與證據庫，一題一題追問。練習到最...
