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。
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OpenClaw Skill 完全指南：讓 AI 學會可重複的工作流
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Windows 安裝 OpenClaw：從零開始的完整教學
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系統提示詞怎麼設？ChatGPT、Claude、Gemini、Grok「給 AI 的指令」一次教會你
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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
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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
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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。
Google Colab 新手教學：Drive 的 .ipynb 打不開？裝好 Colab 就能按 ▶ 跑程式
別人分享一個 .ipynb 檔給你，在 Google 雲端硬碟點開卻只看到「無法預覽」和一顆下載鈕？這篇從「連結更多應用程式」裝上 Google Colaboratory 開始，帶你走完授權、用 Colab 開檔、認識一格一格的程式碼、按 ▶ 執行、看懂輸出、拉滑桿改參數、下載結果。全程不用寫一行程式，也不用在自己電腦裝 Python。
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。
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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
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認識 OpenClaw
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龍蝦適合你嗎？先走完這五層再說
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環境準備
CLI 是什麼？10 分鐘上手命令列，跟終端機／Shell 差在哪（附 18 個常用指令）
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註冊 GitHub 帳號：用 Google 一鍵註冊，或手動填表（含裝置驗證）
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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。
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Ollama 雲端 API 金鑰申請：把開源模型當備援 provider
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安裝與部署
為什麼不建議在 Windows 原生環境安裝 OpenClaw？
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安裝指南：選擇你的平台
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Ollama + OpenClaw 快速上手｜Windows 篇
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基礎使用
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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）
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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
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RAG 技術入門：讓 AI 不再胡說八道的記憶術
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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。