教學文章
從你的問題出發，找到解決方案。每篇文章都是可操作的實戰筆記。
不知道從哪篇開始？
做 2 分鐘 AI 能力測驗，找出你缺哪塊、下一步學什麼。
1 為什麼你需要 OpenClaw？當 ChatGPT 和 Gemini 不夠用的時候
你已經在用 5 個 AI 工具了，但資訊還是散落各處。看看 OpenClaw 龍蝦 AI Agent 如何幫你把它們串起來。
2 選擇你的 AI 大腦：4 種 LLM 方案完整比較
OpenClaw 需要接上 LLM 才能運作。搞懂 ChatGPT 訂閱、OpenRouter、各家 API 的差別，選出最適合你的方案。
3 AI 模型 API Key 怎麼申請（含免費方案）：OpenAI、Anthropic、Google、OpenRouter 一次搞定
API Key 是讓程式用你的帳號呼叫 AI 的密碼。這篇一步步教你申請 AI 模型 API Key，含 Google、Anthropic、OpenRouter 的免費方案，照著做就能拿到讓 OpenClaw 運作的鑰匙。
4 安裝指南：選擇你的平台
OpenClaw（龍蝦 AI Agent）安裝入口，根據你的作業系統選擇 macOS 或 Windows 安裝教學。
5 第一次啟動 OpenClaw：設定 API Key、聽到 AI 的第一句話
安裝好了，現在讓 OpenClaw 真正動起來。跟著設定精靈完成初始化，3 分鐘內讓 AI 回應你的第一句話。
6 第一個 Skill：5 分鐘完成你的第一個自動化任務
你的 OpenClaw 已經能回話了，但它真正的威力在 Skill。跟著做，把一個手動任務變成一鍵完成。
📖 延伸閱讀
CLI 是什麼？命令列介面（Command-Line Interface）白話完整介紹
CLI（Command-Line Interface，命令列介面）就是用打字指令、而不是滑鼠來操作電腦。這篇用白話解釋 CLI 是什麼、和 GUI／終端機／Shell 差在哪、常見指令有哪些，完全沒基礎也看得懂。
為什麼不建議在 Windows 原生環境安裝 OpenClaw？
OpenClaw 的運作核心是 CLI 工具與 Markdown 檔案。了解為什麼 macOS、Linux 是龍蝦最好的飼養環境，以及 Windows 用戶該怎麼辦。
AI 會自己操作網頁了：Comet、Atlas 到完整 Computer Use 瀏覽器選擇清單
瀏覽器不再只是『顯示網頁』，而是會自己點按鈕、填表單、把任務做完。Perplexity Comet、ChatGPT Atlas 到底差在哪？這篇幫你一次選對。
三個 AI 分工，做出一個能上線的 LINE 預約系統：鴨編的協作實錄
與其問「哪個 AI 最強」，不如讓它們分工：用 Claude 出開發計劃、用 Antigravity CLI（Gemini agent）實際把程式碼跑出來、再用 Claude Opus 抓漏洞迭代。這篇是鴨編用這套「AI 分工法」做出一個真實 LINE 課程預約 PWA 的實錄，講的是心法，不是逐步教學。
AI 會自己動手用工具，正在變成「內建基本盤」——所以你不用 FOMO
測驗卡在「工具力」這關？先別焦慮。OpenAI 今天（7/9）一口氣上線 GPT-5.6、把 ChatGPT 和 Codex 併成一個桌面 App、推出跨應用的 ChatGPT Work——這正好證明一件事：讓 AI 自己調用工具、取用資料，正在從「你要自己拼」變成產品內建的基本盤。這篇談這對非技術的你實際代表什麼，以及你該把力氣花在哪。
註冊 GitHub 帳號：用 Google 一鍵註冊，或手動填表（含裝置驗證）
手把手註冊一個 GitHub 帳號：最快的方式是用你的 Google 帳號一鍵註冊，也可以手動填 email／密碼表單。兩種方式都帶你走完裝置 email 驗證、進到 Dashboard。很多教學的第一步都需要 GitHub 帳號，這篇幫你先把這關過了。
Hermes Agent 快速上手｜ollama launch hermes 一鍵啟動
用一行指令啟動 Hermes AI Agent：自動安裝、選雲端模型、設定完成，幾分鐘內體驗具備跨 session 記憶與 70+ 內建技能的自主 Agent。
Google API Key 申請完整指南：OpenClaw 串接 Google Drive / Gmail 必讀
一步步教你申請 Google Cloud API Key，解決 OpenClaw 串接 Google 服務時最常卡關的那一步。
註冊 Kaggle 帳號：用 Google 登入 + 手機驗證，一次搞定
手把手註冊全球最大的資料科學社群 Kaggle：從首頁點 Register、用 Google 帳號快速登入、到最後的手機簡訊驗證解鎖完整功能。很多 AI/資料分析教學的第一步都需要 Kaggle 帳號，這篇幫你把這關過了。
用 Looker Studio 上傳 CSV 做資料分析：從連接器到資料來源
Google 免費的 Looker Studio（原 Data Studio，現又叫「數據分析」）可以直接上傳 CSV 檔案變成互動式儀表板。這篇帶你走完最關鍵的第一步：選「上傳 CSV 檔案」連接器、授權 Google Cloud Storage、建立資料集、上傳檔案並確認欄位結構，為之後做圖表打好地基。
Make 自動化起手式：把 Gmail 新信自動存進 Google Sheets
用 Make（原 Integromat）零程式碼串起你的第一條自動化：Gmail 一收到新信，就自動把寄件者、主旨、內容寫成 Google 試算表的一列。這篇從挑選現成範本、授權 Google 連線、設定觸發與寫入模組，帶你把「Gmail → Sheets」跑起來——這也是之後加上 AI 自動分類的地基。
OpenClaw Skill 完全指南：讓 AI 學會可重複的工作流
Skill 是 OpenClaw 的核心功能。學會寫 Skill，你的 AI 就能一鍵完成原本需要 30 分鐘的工作。
OpenRouter 註冊教學：一把金鑰接遍所有大模型（含免費模型）
OpenRouter 是一個「一個 API 接遍所有大模型」的 LLM 閘道，用 Google 帳號幾分鐘就能註冊、拿到一把 API Key，還有一堆免費模型可以用。這篇帶你從首頁註冊、選帳號類型、拿到金鑰，到怎麼找免費模型——之後串 Make、n8n、OpenClaw 或自己的程式都用得上。
Prompt 工程：讓 AI 聽懂你的話，給出你要的答案
掌握 Prompt 的核心技巧，從角色設定到思維鏈，讓同一個模型的回答品質提升 10 倍。
Telegram 整合完整教學：讓 OpenClaw 變成你的私人 AI 助理
從 BotFather 建立機器人到串接 OpenClaw，把 Telegram 變成你隨時隨地使用 AI 的入口。
WSL 是什麼？Windows 安裝 WSL 2、啟動與常見錯誤完整教學
WSL（Windows Subsystem for Linux）讓你在 Windows 裡跑真正的 Linux，不用虛擬機。這篇白話解釋 WSL 是什麼、怎麼用 wsl --install 安裝 WSL 2、如何啟動與確認，以及最常見的錯誤（wsl --install 沒反應、虛擬化沒開）怎麼解。
對帳工作流：兩份帳，一鍵對完
銀行對帳單對內部帳、平台撥款對訂單、應收對收款——本來要逐筆用眼睛比、還會漏。這條自動化工作流讓 AI 幫你比對、把對不上的直接標出來。點開互動示範，看它怎麼運作。
我該用哪個 AI 工具？5 個問題讓你不再猜
工具選錯，事倍功半。用這個決策框架，5 個問題內找到最適合你任務的 AI 工具——再也不用靠感覺或 Google 亂找。
GitHub Developer settings 在哪？開發者設定與 Personal Access Token 完整導覽
搞不清楚 GitHub 的 Personal Access Token、SSH/GPG 金鑰、GitHub Apps 在哪設定？這篇帶你認識 Settings → Developer settings 底下各個頁面，重點講解較安全的 Fine-grained Token，以及操作敏感設定時的 passkey 二次驗證。
Google Cloud：建專案、啟用 API、設定 OAuth 同意畫面（給自動化串接用）
當 Make／n8n 這類工具要用比較敏感的 Google 權限（讀寫 Gmail、Sheets、Drive）時，光靠「Sign in with Google」不夠，你得自己建一個 Google Cloud 專案、啟用對應的 API、並設定 OAuth 同意畫面與用戶端憑證。這篇把這條有點勸退的路徑，一步一步拆給你看。
Hermes Agent 快速上手｜Windows + WSL2 篇
Windows 專用教學：用 WSL2 + Ollama 一鍵啟動 Hermes AI Agent，體驗跨 session 記憶與雲端模型運行，完全不需要設定 API Key。
macOS 安裝 OpenClaw：從零開始的完整教學
在 Mac 上安裝 OpenClaw（龍蝦）的逐步指南，涵蓋 Homebrew、Python 環境、相依套件到第一次啟動。
Windows 安裝 OpenClaw：從零開始的完整教學
在 Windows 10/11 上安裝 OpenClaw（龍蝦）的逐步指南，涵蓋 Python、WSL、相依套件到第一次啟動。
Ollama 雲端 API 金鑰申請：把開源模型當備援 provider
Ollama 不只是本機跑模型的工具，它也提供雲端模型與 API 金鑰。這篇教你註冊 Ollama、到 Settings 建立一把 cloud API key，之後就能在 Make、n8n 或程式裡把 Ollama 當成另一個 LLM 供應商——當你的主力 provider 掛了或限流時，多一條備援。
OpenClaw Agent 完全指南：打造你的 AI 分身
Agent 是 OpenClaw 的靈魂角色，它能理解你的意圖、自動選擇 Skill、甚至自己決定下一步該做什麼。
初學者該用 OpenClaw 還是 Hermes？先想清楚你要「學」還是要「幹活」
很多人問我：新手選哪個 Agent 工具？我的答案是——先別急著選工具。先分清楚你是要學習原理，還是要提高生產力。這兩件事，該花力氣的地方完全不同。
用 OpenClaw 打造個人知識管理（PKM）系統
告別資訊焦慮。用 OpenClaw 自動收集、整理、回顧知識，讓你的第二大腦真正運作起來。
系統提示詞怎麼設？ChatGPT、Claude、Gemini、Grok「給 AI 的指令」一次教會你
別再每次打開 AI 都重講一遍自己是誰。系統提示詞（自訂指令）設定一次、之後每次對話自動生效。這篇手把手帶你在 ChatGPT、Claude、Gemini、Grok 四大 AI 裡各設好一次，附一段可直接複製的新手模板。
Token 經濟學：搞懂 AI 怎麼計費，不再帳單爆炸
什麼是 Token？各模型怎麼收費？教你精準控制 AI 使用成本，用最少的錢做最多的事。
數據報表工作流：一鍵把數字變儀表板
每週每月手動拉數據、貼進 Excel、算環比、做圖、盯著找哪裡怪怪的——這條自動化工作流一鍵幫你算指標、抓趨勢、標異常、畫儀表板。點開互動示範看它怎麼運作。
AI 技術演進全景圖：從 Transformer 到蜂群智能，一次看懂
2017 年一篇論文改變了世界。用 10 分鐘了解 AI/LLM 的技術發展脈絡，搞懂 OpenClaw 背後的所有技術為什麼存在。
AI 推理技術解密：Chain-of-Thought、ReAct 與思維樹
AI 怎麼學會「想事情」？從 Chain-of-Thought 到思維樹，了解讓 AI 推理能力提升 5 倍的技術，以及 OpenClaw 如何運用它們。
建立 LINE Login Channel 並新增 LIFF App：把你的網頁變成 LINE 內開的小程式
在 LINE Developers 主控台建立一個 LINE Login channel，再到 LIFF 分頁新增 LIFF App，取得 LIFF ID 與 LIFF URL。手把手 6 步驟附截圖，並解釋 LIFF 能做什麼、適合哪些情境，以及最容易卡關的地方。
雲端部署 OpenClaw：Zeabur 一鍵部署 + KimiClaw 快速上手
不想折騰本地環境？用 Zeabur 一鍵部署 OpenClaw，或試試 KimiClaw 直接在雲端體驗 AI Agent 的威力。
在 Make 用 LLM 自動分類 Gmail 信件：加一個 AI 模組就搞定
把上一篇的「Gmail → Google Sheets」自動化再進化：在中間插一個 OpenRouter 的 LLM 模組，讓 AI 讀每封信、自動貼上「客服／業務／垃圾信／緊急通知」標籤，再連同分類一起寫進試算表。這篇教你串 OpenRouter 連線、選免費模型、寫一個好用的分類 prompt。
模型設定與切換：讓 OpenClaw 自動選最適合的 AI 模型
不同任務用不同模型。學會設定 Provider、模型路由和 Fallback 機制，又省錢又高效。
OpenClaw Soul 完全指南：讓 Agent 擁有記憶、個性與成長能力
Soul 是 OpenClaw 最強大也最獨特的功能。它讓你的 Agent 不只是工具，而是一個真正『懂你』的 AI 夥伴。
n8n 是什麼？企業自動化的痛點與解方
員工每天在系統間複製貼上、報表手動拉、SaaS 工具按次計費爆預算——n8n 用一條條視覺化流程把這些雜事接起來。鴨編帶你看懂為什麼企業在瘋這個工具。
收件匣結構化工作流：散亂訊息變追蹤表
一封封讀郵件、把要做的事手動抄進待辦表？這條自動化工作流一鍵從郵件與訊息抽出對象、待辦、截止日、金額，整理成結構化追蹤表並依急迫度排序。點開互動示範看它怎麼運作。
建立你的第一個 Firebase 專案
純前端網站想加雲端登入或資料同步？第一步是在 Firebase Console 建立一個專案。本文從歡迎頁到專案總覽帶你走完，並解釋 Firebase 能替沒有後端的你做什麼。
用 Gemini 打造 AI 雲端訂餐系統：從菜單到廚房螢幕的 4 步驟實戰
不寫一行程式碼，靠四個提示詞讓 Gemini 幫你寫出 Google Apps Script 後端、自動化表單、即時廚房跳單系統。重點不只是程式，而是學會面對欄位對不齊、權限沒開、版本沒更新這些真實開發問題。
工具調用才是真本事：LLM 的戰場從紙上談兵變成真槍實彈
OpenClaw 的出現，讓 LLM 的比較標準徹底改變。不再看誰文章寫得好，而是看誰敢動工具、會動工具。鴨編的第一線觀察。
多 Agent 協作與蜂群智能：當 AI 學會團隊合作
一個 Agent 能力有限，但一群 Agent 分工合作就能解決複雜問題。了解 Multi-Agent 系統的協作模式、蜂群智能概念，以及 OpenClaw 如何實現多角色協同。
Ollama + OpenClaw 快速上手｜macOS 篇
macOS 專用教學：用 Ollama 免費雲端額度，幾分鐘內讓 OpenClaw 開口說話，完全不用設定 API Key。
MCP 協定：AI 的 USB 接口，讓工具即插即用
Model Context Protocol 讓 AI 能連接任何工具。了解 MCP 如何運作，以及它為什麼是 OpenClaw 的核心骨架。
文件差異工作流：兩版比對，抓出改了什麼
合約回稿、報價改版、SOP 更新——逐條唸比哪裡被改、哪裡對你不利，累又容易漏。這條自動化工作流一鍵逐條比對，標出新增刪除修改並點出風險。點開互動示範看它怎麼運作。
AI 技術狂飆中：一個壞消息、一個好消息
AI 發展速度令人焦慮？別慌，技術終將變成人人可用的產品。關鍵是你現在怎麼卡位。
AI 工具全景地圖：五道牆框架，一次看懂技術演進與工具分類
為什麼 AI 工具越來越多，你卻越來越亂？因為你缺的不是工具，而是一張地圖。用「五道牆」框架理解 AI 能力的每一次跨越。
在 Firebase 啟用 Google 登入
用 Firebase Authentication 替你的網站加上「用 Google 登入」：開啟 Authentication、選 Google 登入方式、設定專案支援 email。附截圖與最常見的支援 email 警告排解。
Google 開源神機 Gemma 4：本機可跑的多模態 AI，免費、免授權費
Google 在 2025 年 4 月開源了 Gemma 4，支援文字、圖片、音訊，可在筆電和手機本地執行。Apache 2.0 授權，商用免費。鴨編帶你看懂它的意義。
Ollama + OpenClaw 快速上手｜Windows 篇
Windows 專用教學：透過 WSL + Node 22，用 Ollama 免費雲端額度讓 OpenClaw 開口說話，完全不用設定 API Key。
RAG 技術入門：讓 AI 不再胡說八道的記憶術
AI 會幻覺、知識會過期。RAG 技術讓 AI 先查資料再回答，從「憑感覺說」變成「有根據地說」。了解 OpenClaw 的 Memory 系統如何運用 RAG。
AI 記憶的基礎建設缺失：為什麼大模型越強，Agent 越容易「原地踏步」？
記憶不是 AI 的附加功能，而是讓 Agent 從「工具」變成「夥伴」的核心基礎建設。這篇文章不跟你解釋論文，而是帶你想清楚：如果你在設計 AI Agent，記憶這一層你到底在解決什麼問題？
把靜態網站／PWA 部署到 GitHub Pages：從建 repo 到自動上線
把你的純前端網站（HTML/JS、PWA）免費部署到 GitHub Pages：建立 repo、推上程式、在 Settings 開啟 Pages，讓 GitHub Actions 自動 build 並上線。附完整截圖與 build 失敗、網域排錯。
在 Firebase 註冊 Web App 取得 SDK 設定
把你的網站註冊成 Firebase 專案下的 Web 應用程式，拿到 firebaseConfig SDK 設定，前端就能連上 Firebase。附截圖，並說明 apiKey 到底算不算機密、之後在哪再看到這段設定。
Skill 其實是 GPTs 的進化版：AI 指令打包的三段演化
系統提示詞、GPTs、Gemini Gems、Skill——這些東西本質上是同一件事：把指令打包給 AI 用。鴨編的觀點是，它一路演化的方向只有一個：越來越好用，越來越不用你操心。
龍蝦適合你嗎？先走完這五層再說
很多人問：我適合用 OpenClaw 嗎？這個問題沒有標準答案——但有一張地圖。五層工具地圖帶你看清楚自己現在在哪、下一步是什麼、每一層的真實代價。
拆解 AI Agent：Skill、工具、Harness 三層，為什麼光有好模型不夠
同樣一顆 Claude 或 GPT，裝在不同的 AI Agent 裡，有的穩得像老師傅，有的動不動就自爆。差別常常不在模型，而在你看不見的那層骨架——Harness。鴨編帶你拆開一個 Agent 的三層結構。
修好「Missing or insufficient permissions」：用 Firebase CLI 部署 Firestore 安全規則
純前端網站接上 Firestore 後，雲端連線測試卻跳「Missing or insufficient permissions」？這是 Firestore 預設規則鎖死所致。本文用 Firebase CLI 一步步部署你的 firestore.rules、在 Console 驗證，並排查授權網域，附完整截圖。
把 Grok 接上 GitHub：一句話讓 AI 幫你建 repo、上傳檔案（免費版實測可用）
在 grok.com 的「技能與連接器」把 GitHub 連上去，之後你只要打一句「寫一個介紹 CLI 工具的網站，上傳到 github repo」，Grok 就會自己建 repo、寫檔案、推上去。含 GitHub 端授權權限怎麼給才安全，以及 2026-07-21 免費版實測結果。
把 ChatGPT 接上 GitHub：連接器怎麼開，以及免費版實測的真實結果
在 ChatGPT 的「外掛程式」頁面找到 GitHub、安裝並完成授權，全程三分鐘。但連上之後它能做什麼、不能做什麼？2026-07-21 免費版實測：能連、能讀，要它真的動手建 repo 推檔案則沒有成功——這篇把設定步驟與實測結論一次講清楚。
Windows 安裝 Docker + n8n 避坑完全指南
專為 Windows 新手設計的 Docker + WSL2 + n8n 安裝教學，整理了最常見的五大踩坑點與修復 SOP，包含公司電腦資安限制的處理方式。
Mac 安裝 Docker + n8n 完整指南
Mac 使用者安裝 Docker + n8n 的最簡流程。不用 WSL2、不用管斜線方向、不用處理換行符號，三個指令就能跑起來。
Mac 開發者必備 CLI 工具安裝：Homebrew、GitHub CLI、Firebase CLI、Antigravity CLI
在 Mac 上一次裝好開發常用的命令列工具。先用 Homebrew 打底，再安裝 GitHub CLI、Firebase CLI 與 Google Antigravity CLI，附登入與常見排錯。
caffeinate 是什麼？讓 Mac 不睡、AI Agent 整夜不斷線（含怎麼停止）
caffeinate 是 macOS 內建指令，作用是防止 Mac 進入睡眠，讓 OpenClaw、Hermes 這類長時間跑的 AI Agent 不因電腦休眠而斷線。這篇白話講 caffeinate 是什麼、-dimsu 五個參數各做什麼、常用寫法，以及怎麼用 killall caffeinate 停止，附最容易踩的坑。
Claude 對話被 Google 搜到了：AI「分享連結」第 4 次外流，與你最該學會的一課
2026 年 7 月，大量 Claude 分享對話被 Google、Bing 索引，外流 API 金鑰、履歷、加密錢包資訊。這不是第一次——ChatGPT、Grok 都發生過。真正的問題不是某家出包，而是一個心智模型錯誤：分享連結 ≠ 私密連結。這篇帶你看懂，並學會自保。
Computex 2026：Nvidia 打破龍蝦瓶頸，個人 AI 助理元年正式開始
四個月前我在課程中預測：等技術成熟加上好用的地端模型，就是龍蝦普及的時刻。Computex 2026 的 Nvidia RTX Spark，讓這個預測提前兌現，也將改變個人電腦的歷史。
別急著刻 prompt：對 AI 語音「亂聊」10 分鐘，是補上下文最省力的方法
遇到複雜問題，先別煩惱 prompt 怎麼寫。前 Tesla AI 總監、OpenAI 創始成員 Karpathy 的祕訣是：切到語音、亂聊十分鐘，讓 AI 幫你把雜亂思緒重組成結構。這招的第一性原理，跟鴨編一直在課堂上教的一樣——語音是補足 AI 上下文最省力的管道。
載入排行中...
認識 OpenClaw
為什麼你需要 OpenClaw？當 ChatGPT 和 Gemini 不夠用的時候
你已經在用 5 個 AI 工具了，但資訊還是散落各處。看看 OpenClaw 龍蝦 AI Agent 如何幫你把它們串起來。
Token 經濟學：搞懂 AI 怎麼計費，不再帳單爆炸
什麼是 Token？各模型怎麼收費？教你精準控制 AI 使用成本，用最少的錢做最多的事。
AI 技術演進全景圖：從 Transformer 到蜂群智能，一次看懂
2017 年一篇論文改變了世界。用 10 分鐘了解 AI/LLM 的技術發展脈絡，搞懂 OpenClaw 背後的所有技術為什麼存在。
AI 工具全景地圖：五道牆框架，一次看懂技術演進與工具分類
為什麼 AI 工具越來越多，你卻越來越亂？因為你缺的不是工具，而是一張地圖。用「五道牆」框架理解 AI 能力的每一次跨越。
龍蝦適合你嗎？先走完這五層再說
很多人問：我適合用 OpenClaw 嗎？這個問題沒有標準答案——但有一張地圖。五層工具地圖帶你看清楚自己現在在哪、下一步是什麼、每一層的真實代價。
環境準備
CLI 是什麼？命令列介面（Command-Line Interface）白話完整介紹
CLI（Command-Line Interface，命令列介面）就是用打字指令、而不是滑鼠來操作電腦。這篇用白話解釋 CLI 是什麼、和 GUI／終端機／Shell 差在哪、常見指令有哪些，完全沒基礎也看得懂。
註冊 GitHub 帳號：用 Google 一鍵註冊，或手動填表（含裝置驗證）
手把手註冊一個 GitHub 帳號：最快的方式是用你的 Google 帳號一鍵註冊，也可以手動填 email／密碼表單。兩種方式都帶你走完裝置 email 驗證、進到 Dashboard。很多教學的第一步都需要 GitHub 帳號，這篇幫你先把這關過了。
Google API Key 申請完整指南：OpenClaw 串接 Google Drive / Gmail 必讀
一步步教你申請 Google Cloud API Key，解決 OpenClaw 串接 Google 服務時最常卡關的那一步。
註冊 Kaggle 帳號：用 Google 登入 + 手機驗證，一次搞定
手把手註冊全球最大的資料科學社群 Kaggle：從首頁點 Register、用 Google 帳號快速登入、到最後的手機簡訊驗證解鎖完整功能。很多 AI/資料分析教學的第一步都需要 Kaggle 帳號，這篇幫你把這關過了。
OpenRouter 註冊教學：一把金鑰接遍所有大模型（含免費模型）
OpenRouter 是一個「一個 API 接遍所有大模型」的 LLM 閘道，用 Google 帳號幾分鐘就能註冊、拿到一把 API Key，還有一堆免費模型可以用。這篇帶你從首頁註冊、選帳號類型、拿到金鑰，到怎麼找免費模型——之後串 Make、n8n、OpenClaw 或自己的程式都用得上。
GitHub Developer settings 在哪？開發者設定與 Personal Access Token 完整導覽
搞不清楚 GitHub 的 Personal Access Token、SSH/GPG 金鑰、GitHub Apps 在哪設定？這篇帶你認識 Settings → Developer settings 底下各個頁面，重點講解較安全的 Fine-grained Token，以及操作敏感設定時的 passkey 二次驗證。
選擇你的 AI 大腦：4 種 LLM 方案完整比較
OpenClaw 需要接上 LLM 才能運作。搞懂 ChatGPT 訂閱、OpenRouter、各家 API 的差別，選出最適合你的方案。
Ollama 雲端 API 金鑰申請：把開源模型當備援 provider
Ollama 不只是本機跑模型的工具，它也提供雲端模型與 API 金鑰。這篇教你註冊 Ollama、到 Settings 建立一把 cloud API key，之後就能在 Make、n8n 或程式裡把 Ollama 當成另一個 LLM 供應商——當你的主力 provider 掛了或限流時，多一條備援。
AI 模型 API Key 怎麼申請（含免費方案）：OpenAI、Anthropic、Google、OpenRouter 一次搞定
API Key 是讓程式用你的帳號呼叫 AI 的密碼。這篇一步步教你申請 AI 模型 API Key，含 Google、Anthropic、OpenRouter 的免費方案，照著做就能拿到讓 OpenClaw 運作的鑰匙。
安裝與部署
為什麼不建議在 Windows 原生環境安裝 OpenClaw？
OpenClaw 的運作核心是 CLI 工具與 Markdown 檔案。了解為什麼 macOS、Linux 是龍蝦最好的飼養環境，以及 Windows 用戶該怎麼辦。
安裝指南：選擇你的平台
OpenClaw（龍蝦 AI Agent）安裝入口，根據你的作業系統選擇 macOS 或 Windows 安裝教學。
WSL 是什麼？Windows 安裝 WSL 2、啟動與常見錯誤完整教學
WSL（Windows Subsystem for Linux）讓你在 Windows 裡跑真正的 Linux，不用虛擬機。這篇白話解釋 WSL 是什麼、怎麼用 wsl --install 安裝 WSL 2、如何啟動與確認，以及最常見的錯誤（wsl --install 沒反應、虛擬化沒開）怎麼解。
macOS 安裝 OpenClaw：從零開始的完整教學
在 Mac 上安裝 OpenClaw（龍蝦）的逐步指南，涵蓋 Homebrew、Python 環境、相依套件到第一次啟動。
Windows 安裝 OpenClaw：從零開始的完整教學
在 Windows 10/11 上安裝 OpenClaw（龍蝦）的逐步指南，涵蓋 Python、WSL、相依套件到第一次啟動。
雲端部署 OpenClaw：Zeabur 一鍵部署 + KimiClaw 快速上手
不想折騰本地環境？用 Zeabur 一鍵部署 OpenClaw，或試試 KimiClaw 直接在雲端體驗 AI Agent 的威力。
Ollama + OpenClaw 快速上手｜macOS 篇
macOS 專用教學：用 Ollama 免費雲端額度，幾分鐘內讓 OpenClaw 開口說話，完全不用設定 API Key。
Ollama + OpenClaw 快速上手｜Windows 篇
Windows 專用教學：透過 WSL + Node 22，用 Ollama 免費雲端額度讓 OpenClaw 開口說話，完全不用設定 API Key。
把靜態網站／PWA 部署到 GitHub Pages：從建 repo 到自動上線
把你的純前端網站（HTML/JS、PWA）免費部署到 GitHub Pages：建立 repo、推上程式、在 Settings 開啟 Pages，讓 GitHub Actions 自動 build 並上線。附完整截圖與 build 失敗、網域排錯。
Windows 安裝 Docker + n8n 避坑完全指南
專為 Windows 新手設計的 Docker + WSL2 + n8n 安裝教學，整理了最常見的五大踩坑點與修復 SOP，包含公司電腦資安限制的處理方式。
Mac 安裝 Docker + n8n 完整指南
Mac 使用者安裝 Docker + n8n 的最簡流程。不用 WSL2、不用管斜線方向、不用處理換行符號，三個指令就能跑起來。
Mac 開發者必備 CLI 工具安裝：Homebrew、GitHub CLI、Firebase CLI、Antigravity CLI
在 Mac 上一次裝好開發常用的命令列工具。先用 Homebrew 打底，再安裝 GitHub CLI、Firebase CLI 與 Google Antigravity CLI，附登入與常見排錯。
基礎使用
第一次啟動 OpenClaw：設定 API Key、聽到 AI 的第一句話
安裝好了，現在讓 OpenClaw 真正動起來。跟著設定精靈完成初始化，3 分鐘內讓 AI 回應你的第一句話。
第一個 Skill：5 分鐘完成你的第一個自動化任務
你的 OpenClaw 已經能回話了，但它真正的威力在 Skill。跟著做，把一個手動任務變成一鍵完成。
系統提示詞怎麼設？ChatGPT、Claude、Gemini、Grok「給 AI 的指令」一次教會你
別再每次打開 AI 都重講一遍自己是誰。系統提示詞（自訂指令）設定一次、之後每次對話自動生效。這篇手把手帶你在 ChatGPT、Claude、Gemini、Grok 四大 AI 裡各設好一次，附一段可直接複製的新手模板。
模型設定與切換：讓 OpenClaw 自動選最適合的 AI 模型
不同任務用不同模型。學會設定 Provider、模型路由和 Fallback 機制，又省錢又高效。
caffeinate 是什麼？讓 Mac 不睡、AI Agent 整夜不斷線（含怎麼停止）
caffeinate 是 macOS 內建指令，作用是防止 Mac 進入睡眠，讓 OpenClaw、Hermes 這類長時間跑的 AI Agent 不因電腦休眠而斷線。這篇白話講 caffeinate 是什麼、-dimsu 五個參數各做什麼、常用寫法，以及怎麼用 killall caffeinate 停止，附最容易踩的坑。
核心功能
OpenClaw Skill 完全指南：讓 AI 學會可重複的工作流
Skill 是 OpenClaw 的核心功能。學會寫 Skill，你的 AI 就能一鍵完成原本需要 30 分鐘的工作。
OpenClaw Agent 完全指南：打造你的 AI 分身
Agent 是 OpenClaw 的靈魂角色，它能理解你的意圖、自動選擇 Skill、甚至自己決定下一步該做什麼。
OpenClaw Soul 完全指南：讓 Agent 擁有記憶、個性與成長能力
Soul 是 OpenClaw 最強大也最獨特的功能。它讓你的 Agent 不只是工具，而是一個真正『懂你』的 AI 夥伴。
MCP 協定：AI 的 USB 接口，讓工具即插即用
Model Context Protocol 讓 AI 能連接任何工具。了解 MCP 如何運作，以及它為什麼是 OpenClaw 的核心骨架。
RAG 技術入門：讓 AI 不再胡說八道的記憶術
AI 會幻覺、知識會過期。RAG 技術讓 AI 先查資料再回答，從「憑感覺說」變成「有根據地說」。了解 OpenClaw 的 Memory 系統如何運用 RAG。
整合與自動化
Hermes Agent 快速上手｜ollama launch hermes 一鍵啟動
用一行指令啟動 Hermes AI Agent：自動安裝、選雲端模型、設定完成，幾分鐘內體驗具備跨 session 記憶與 70+ 內建技能的自主 Agent。
Make 自動化起手式：把 Gmail 新信自動存進 Google Sheets
用 Make（原 Integromat）零程式碼串起你的第一條自動化：Gmail 一收到新信，就自動把寄件者、主旨、內容寫成 Google 試算表的一列。這篇從挑選現成範本、授權 Google 連線、設定觸發與寫入模組，帶你把「Gmail → Sheets」跑起來——這也是之後加上 AI 自動分類的地基。
Telegram 整合完整教學：讓 OpenClaw 變成你的私人 AI 助理
從 BotFather 建立機器人到串接 OpenClaw，把 Telegram 變成你隨時隨地使用 AI 的入口。
Google Cloud：建專案、啟用 API、設定 OAuth 同意畫面（給自動化串接用）
當 Make／n8n 這類工具要用比較敏感的 Google 權限（讀寫 Gmail、Sheets、Drive）時，光靠「Sign in with Google」不夠，你得自己建一個 Google Cloud 專案、啟用對應的 API、並設定 OAuth 同意畫面與用戶端憑證。這篇把這條有點勸退的路徑，一步一步拆給你看。
Hermes Agent 快速上手｜Windows + WSL2 篇
Windows 專用教學：用 WSL2 + Ollama 一鍵啟動 Hermes AI Agent，體驗跨 session 記憶與雲端模型運行，完全不需要設定 API Key。
建立 LINE Login Channel 並新增 LIFF App：把你的網頁變成 LINE 內開的小程式
在 LINE Developers 主控台建立一個 LINE Login channel，再到 LIFF 分頁新增 LIFF App，取得 LIFF ID 與 LIFF URL。手把手 6 步驟附截圖，並解釋 LIFF 能做什麼、適合哪些情境，以及最容易卡關的地方。
在 Make 用 LLM 自動分類 Gmail 信件：加一個 AI 模組就搞定
把上一篇的「Gmail → Google Sheets」自動化再進化：在中間插一個 OpenRouter 的 LLM 模組，讓 AI 讀每封信、自動貼上「客服／業務／垃圾信／緊急通知」標籤，再連同分類一起寫進試算表。這篇教你串 OpenRouter 連線、選免費模型、寫一個好用的分類 prompt。
n8n 是什麼？企業自動化的痛點與解方
員工每天在系統間複製貼上、報表手動拉、SaaS 工具按次計費爆預算——n8n 用一條條視覺化流程把這些雜事接起來。鴨編帶你看懂為什麼企業在瘋這個工具。
建立你的第一個 Firebase 專案
純前端網站想加雲端登入或資料同步？第一步是在 Firebase Console 建立一個專案。本文從歡迎頁到專案總覽帶你走完，並解釋 Firebase 能替沒有後端的你做什麼。
用 Gemini 打造 AI 雲端訂餐系統：從菜單到廚房螢幕的 4 步驟實戰
不寫一行程式碼，靠四個提示詞讓 Gemini 幫你寫出 Google Apps Script 後端、自動化表單、即時廚房跳單系統。重點不只是程式，而是學會面對欄位對不齊、權限沒開、版本沒更新這些真實開發問題。
在 Firebase 啟用 Google 登入
用 Firebase Authentication 替你的網站加上「用 Google 登入」：開啟 Authentication、選 Google 登入方式、設定專案支援 email。附截圖與最常見的支援 email 警告排解。
在 Firebase 註冊 Web App 取得 SDK 設定
把你的網站註冊成 Firebase 專案下的 Web 應用程式，拿到 firebaseConfig SDK 設定，前端就能連上 Firebase。附截圖，並說明 apiKey 到底算不算機密、之後在哪再看到這段設定。
修好「Missing or insufficient permissions」：用 Firebase CLI 部署 Firestore 安全規則
純前端網站接上 Firestore 後，雲端連線測試卻跳「Missing or insufficient permissions」？這是 Firestore 預設規則鎖死所致。本文用 Firebase CLI 一步步部署你的 firestore.rules、在 Console 驗證，並排查授權網域，附完整截圖。
把 Grok 接上 GitHub：一句話讓 AI 幫你建 repo、上傳檔案（免費版實測可用）
在 grok.com 的「技能與連接器」把 GitHub 連上去，之後你只要打一句「寫一個介紹 CLI 工具的網站，上傳到 github repo」，Grok 就會自己建 repo、寫檔案、推上去。含 GitHub 端授權權限怎麼給才安全，以及 2026-07-21 免費版實測結果。
把 ChatGPT 接上 GitHub：連接器怎麼開，以及免費版實測的真實結果
在 ChatGPT 的「外掛程式」頁面找到 GitHub、安裝並完成授權，全程三分鐘。但連上之後它能做什麼、不能做什麼？2026-07-21 免費版實測：能連、能讀，要它真的動手建 repo 推檔案則沒有成功——這篇把設定步驟與實測結論一次講清楚。
自動化工作流
對帳工作流：兩份帳，一鍵對完
銀行對帳單對內部帳、平台撥款對訂單、應收對收款——本來要逐筆用眼睛比、還會漏。這條自動化工作流讓 AI 幫你比對、把對不上的直接標出來。點開互動示範，看它怎麼運作。
數據報表工作流：一鍵把數字變儀表板
每週每月手動拉數據、貼進 Excel、算環比、做圖、盯著找哪裡怪怪的——這條自動化工作流一鍵幫你算指標、抓趨勢、標異常、畫儀表板。點開互動示範看它怎麼運作。
收件匣結構化工作流：散亂訊息變追蹤表
一封封讀郵件、把要做的事手動抄進待辦表？這條自動化工作流一鍵從郵件與訊息抽出對象、待辦、截止日、金額，整理成結構化追蹤表並依急迫度排序。點開互動示範看它怎麼運作。
文件差異工作流：兩版比對，抓出改了什麼
合約回稿、報價改版、SOP 更新——逐條唸比哪裡被改、哪裡對你不利，累又容易漏。這條自動化工作流一鍵逐條比對，標出新增刪除修改並點出風險。點開互動示範看它怎麼運作。
知識與進階
用 Looker Studio 上傳 CSV 做資料分析：從連接器到資料來源
Google 免費的 Looker Studio（原 Data Studio，現又叫「數據分析」）可以直接上傳 CSV 檔案變成互動式儀表板。這篇帶你走完最關鍵的第一步：選「上傳 CSV 檔案」連接器、授權 Google Cloud Storage、建立資料集、上傳檔案並確認欄位結構，為之後做圖表打好地基。
Prompt 工程：讓 AI 聽懂你的話，給出你要的答案
掌握 Prompt 的核心技巧，從角色設定到思維鏈，讓同一個模型的回答品質提升 10 倍。
我該用哪個 AI 工具？5 個問題讓你不再猜
工具選錯，事倍功半。用這個決策框架，5 個問題內找到最適合你任務的 AI 工具——再也不用靠感覺或 Google 亂找。
用 OpenClaw 打造個人知識管理（PKM）系統
告別資訊焦慮。用 OpenClaw 自動收集、整理、回顧知識，讓你的第二大腦真正運作起來。
AI 推理技術解密：Chain-of-Thought、ReAct 與思維樹
AI 怎麼學會「想事情」？從 Chain-of-Thought 到思維樹，了解讓 AI 推理能力提升 5 倍的技術，以及 OpenClaw 如何運用它們。
多 Agent 協作與蜂群智能：當 AI 學會團隊合作
一個 Agent 能力有限，但一群 Agent 分工合作就能解決複雜問題。了解 Multi-Agent 系統的協作模式、蜂群智能概念，以及 OpenClaw 如何實現多角色協同。
AI 記憶的基礎建設缺失：為什麼大模型越強，Agent 越容易「原地踏步」？
記憶不是 AI 的附加功能，而是讓 Agent 從「工具」變成「夥伴」的核心基礎建設。這篇文章不跟你解釋論文，而是帶你想清楚：如果你在設計 AI Agent，記憶這一層你到底在解決什麼問題？
鴨編的碎碎念
AI 會自己操作網頁了：Comet、Atlas 到完整 Computer Use 瀏覽器選擇清單
瀏覽器不再只是『顯示網頁』，而是會自己點按鈕、填表單、把任務做完。Perplexity Comet、ChatGPT Atlas 到底差在哪？這篇幫你一次選對。
三個 AI 分工，做出一個能上線的 LINE 預約系統：鴨編的協作實錄
與其問「哪個 AI 最強」，不如讓它們分工：用 Claude 出開發計劃、用 Antigravity CLI（Gemini agent）實際把程式碼跑出來、再用 Claude Opus 抓漏洞迭代。這篇是鴨編用這套「AI 分工法」做出一個真實 LINE 課程預約 PWA 的實錄，講的是心法，不是逐步教學。
AI 會自己動手用工具，正在變成「內建基本盤」——所以你不用 FOMO
測驗卡在「工具力」這關？先別焦慮。OpenAI 今天（7/9）一口氣上線 GPT-5.6、把 ChatGPT 和 Codex 併成一個桌面 App、推出跨應用的 ChatGPT Work——這正好證明一件事：讓 AI 自己調用工具、取用資料，正在從「你要自己拼」變成產品內建的基本盤。這篇談這對非技術的你實際代表什麼，以及你該把力氣花在哪。
初學者該用 OpenClaw 還是 Hermes？先想清楚你要「學」還是要「幹活」
很多人問我：新手選哪個 Agent 工具？我的答案是——先別急著選工具。先分清楚你是要學習原理，還是要提高生產力。這兩件事，該花力氣的地方完全不同。
工具調用才是真本事：LLM 的戰場從紙上談兵變成真槍實彈
OpenClaw 的出現，讓 LLM 的比較標準徹底改變。不再看誰文章寫得好，而是看誰敢動工具、會動工具。鴨編的第一線觀察。
AI 技術狂飆中：一個壞消息、一個好消息
AI 發展速度令人焦慮？別慌，技術終將變成人人可用的產品。關鍵是你現在怎麼卡位。
Google 開源神機 Gemma 4：本機可跑的多模態 AI，免費、免授權費
Google 在 2025 年 4 月開源了 Gemma 4，支援文字、圖片、音訊，可在筆電和手機本地執行。Apache 2.0 授權，商用免費。鴨編帶你看懂它的意義。
Skill 其實是 GPTs 的進化版：AI 指令打包的三段演化
系統提示詞、GPTs、Gemini Gems、Skill——這些東西本質上是同一件事：把指令打包給 AI 用。鴨編的觀點是，它一路演化的方向只有一個：越來越好用，越來越不用你操心。
拆解 AI Agent：Skill、工具、Harness 三層，為什麼光有好模型不夠
同樣一顆 Claude 或 GPT，裝在不同的 AI Agent 裡，有的穩得像老師傅，有的動不動就自爆。差別常常不在模型，而在你看不見的那層骨架——Harness。鴨編帶你拆開一個 Agent 的三層結構。
Claude 對話被 Google 搜到了：AI「分享連結」第 4 次外流，與你最該學會的一課
2026 年 7 月，大量 Claude 分享對話被 Google、Bing 索引，外流 API 金鑰、履歷、加密錢包資訊。這不是第一次——ChatGPT、Grok 都發生過。真正的問題不是某家出包，而是一個心智模型錯誤：分享連結 ≠ 私密連結。這篇帶你看懂，並學會自保。
Computex 2026：Nvidia 打破龍蝦瓶頸，個人 AI 助理元年正式開始
四個月前我在課程中預測：等技術成熟加上好用的地端模型，就是龍蝦普及的時刻。Computex 2026 的 Nvidia RTX Spark，讓這個預測提前兌現，也將改變個人電腦的歷史。
別急著刻 prompt：對 AI 語音「亂聊」10 分鐘，是補上下文最省力的方法
遇到複雜問題，先別煩惱 prompt 怎麼寫。前 Tesla AI 總監、OpenAI 創始成員 Karpathy 的祕訣是：切到語音、亂聊十分鐘，讓 AI 幫你把雜亂思緒重組成結構。這招的第一性原理，跟鴨編一直在課堂上教的一樣——語音是補足 AI 上下文最省力的管道。