從核心概念到實戰操作，13 篇完整指南帶你快速上手 2026 年主流 AI 工具。每篇獨立閱讀，也可依分類或自身程度挑選。
13 篇指南，依主題分成四類。不知道從哪開始？看下方「依程度／目的」挑一條路徑，或直接選你需要的類別。
Token、Context Window、Temperature、Attention 機制——理解 AI 工具前必備的底層知識。
從 Zero-shot 到 Agentic Prompt——2026 年 prompting 技術的完整演進脈絡與實踐指引。
Claude Preferences / CLAUDE.md、Antigravity GEMINI.md、Codex agents.md——三大平台的指令與個人化系統深度拆解。
Chat 對話、Cowork 桌面自動化、Claude Code 終端開發——Anthropic 三模式完整教學。
ChatGPT 萬用助手、Codex 雲端代理、Codex CLI 本機開發——三者定位與選擇策略。
Gemini App、AI Studio、NotebookLM、Gemini CLI——Google AI 四大工具的使用場景與比較。
Skill、MCP、Plugin——三層擴充架構的定位差異、運作原理與實務組裝策略。
把重複流程封裝成可重用的 SKILL.md——三層漸進式載入、frontmatter、叫用控制、腳本與 subagent，及最佳實務與安全。
Anthropic 對外最強模型——Effort Control、Dynamic Workflows、Fast Mode、Mid-conv System 五大功能與 4.7→4.8 API 遷移實務。
Prompt → Context → Harness Engineering 三次典範轉移——RAG、PEV Loop、Reasoning Sandwich 等核心設計模式，整合 GPT / Claude / Gemini 三方觀點。
先找資料再讓模型回答——Chunking、Embedding、Retrieval、Generation、Evaluation 五階段管線，到 CRAG / Self-RAG / GraphRAG / Agentic 進階架構、失敗模式與評估。
從需求分析到部署維運——AI 如何重塑 SDLC 每個階段的角色分工與工作流程。
用 AI 寫程式、你負責把關——從 idea 到上線的工具地圖：AI agent、Git/GitHub、Supabase、部署、Cloudflare、觀測，每層解決什麼問題、何時才需要。
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