鐵人檔案
這 30 天將記錄自己研究 AI Agent 的學習與實作過程，從了解 AI Agent 的基本概念開始，逐步探索 Claude Code、工具調用、任務拆解與工作流設計。透過實際開發與測試，思考如何讓 AI 不只是回答問題，而是能主動完成任務，並最終打造一套適合自己的 AI Agent 開發工作流。
在這個大 AI 時代，如何正確使用 AI，已經成為每個人都需要學習的一項技能。 以軟體開發為例，「新增一個 API」看似簡單，但實際上可能需要先理解專案架構、確...
昨天開始思考「如何讓 AI 主動完成複雜任務」，今天則想先搞清楚一個最基本的問題： AI Agent 到底是什麼？它和我們平常使用的 AI Chat 又差在哪裡...
昨天了解了 AI Agent 和 AI Chat 的差別，最大的不同就是 AI Agent 不只是回答問題，而是可以根據目標去執行任務。 那麼問題來了：AI A...
昨天了解了 AI Agent 的核心流程，Agent 會不斷進行「思考 → 行動 → 取得結果 → 再思考」的循環。 那麼，如果 AI 只能思考，卻無法實際做事...
前幾天了解了 AI Agent 的運作方式，也知道了 Tool Calling 可以讓 AI 真正「動手做事情」。 今天我想進一步了解一個更重要的概念：Agen...
前幾天開始了解 AI Agent 與 Agentic Workflow，也知道 Agent 可以透過工具執行任務。 但如果真的要自己建立一個 Agent，我開始...
前幾天開始了解 AI Agent 的基本架構，也知道一個 Agent 通常會結合 Model、Tools 和 Workflow。 今天我想把這些概念拉回到實際開...
昨天開始認識 Claude Code，也了解到它和一般 AI Chat 最大的不同，是它可以直接進入開發環境，讀取專案、操作檔案以及執行指令。 所以今天我決定先...
前幾天開始熟悉 Claude Code 的基本操作，也學會了一些常用指令。 但使用一段時間後，我開始發現一個問題： 每次開始新的對話，我都需要重新告訴 Clau...
昨天實際建立了 CLAUDE.md，也開始把一些專案規則交給 Claude Code。 但建立之後，我又發現一個問題： 是不是把所有規則都寫進去，Claude...
