[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"article-github-repo-turns-ai-theory-into-build-lessons-zh":3,"article-related-github-repo-turns-ai-theory-into-build-lessons-zh":30,"series-tools-165dee55-e219-4d4e-9805-30e120f6ab50":82},{"id":4,"slug":5,"title":6,"content":7,"summary":8,"source":9,"source_url":10,"author":11,"image_url":12,"cover_image":12,"category":13,"language":14,"translated_content":11,"related_article_id":15,"keywords":16,"key_takeaways":22,"views":26,"created_at":27,"published_at":28,"topic_cluster_id":29},"165dee55-e219-4d4e-9805-30e120f6ab50","github-repo-turns-ai-theory-into-build-lessons-zh","435 課把 AI 理論變實作","\u003Cp data-speakable=\"summary\">我拆了一個 \u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fgithub\">GitHub\u003C\u002Fa> 課綱，重點不是看懂 AI，而是每堂課都產出可重用的 prompt、skill、\u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fagent\">agent\u003C\u002Fa> 或 MCP server。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我用 AI 學習資源一陣子了，老實說很多都讓我很煩。不是只講理論，講到像在背名詞；不然就是直接丟你一個 shiny demo，假裝中間那些髒活不存在。我可以看懂 tokenizer 的示意圖，也可以照著 notebook 跑出結果，但我常常會卡在同一個問題：如果明天要我自己重做一次，我到底能不能做出來？答案通常都很難看。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這次我盯上的是 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frohitg00\u002Fai-engineering-from-scratch\">rohitg00\u002Fai-engineering-from-scratch\u003C\u002Fa>。它不是那種只會講 vibe 的課程。它是很兇、很直白的 build-first 課綱：你要推導、要寫 code、要跑 test、還要把成果留下來。這種設計我反而比較買單，因為它不跟你演。你前面底子沒打好，後面想直接玩 agents，翻車了也別怪別人。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這份 repo 最有意思的地方，是它把 AI 學習的斷層講得很清楚：很多人都在用 \u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fai-工具\">AI 工具\u003C\u002Fa>，但真正能把它拿來做專業工作的人少很多。它用 435 lessons、20 phases、約 320 小時，把這個洞補起來。數字不小，我不會假裝它很輕鬆。但它至少告訴你一件事：這不是一堆散裝文章，它是一條有骨架的路。\u003C\u002Fp>\u003Cp>而且它不是只叫你「理解」而已。每堂課最後都要吐出一個可重用的東西，不是空話，是 prompt、skill、agent，或是 MCP server。這才像真的在做工程。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>它先把 AI 學習的碎片化問題打臉\u003C\u002Fh2>\u003Cblockquote>“Most AI material teaches in scattered pieces. A paper here, a fine-tuning post there, a flashy agent demo somewhere else. The pieces rarely line up.”\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>翻譯一下就是：很多 AI 教材的問題，不是內容不夠多，是內容彼此根本接不起來。你今天看一篇 embedding，明天抄一個 agent loop，後天再補一點 fine-tuning，最後腦袋裡裝的是一包零件，不是一台機器。我自己就踩過這種坑。當時我可以在不同 tab 之間切來切去，嘴上講得頭頭是道，實際上只是把別人的 code 用希望和咖啡黏在一起。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1779663993722-kzdw.png\" alt=\"435 課把 AI 理論變實作\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>這個 repo 的做法比較狠，它不是把知識當播放清單，而是當依賴圖。前面的內容是後面的地基，少一層就會開始歪。這件事在 AI 工程特別明顯：不懂 tokenization，\u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fllm\">LLM\u003C\u002Fa> 的行為就像在抽籤；不懂 backprop，梯度\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fvictor-wembanyama-news-vs-updates-vs-rumors-zh\">更新\u003C\u002Fa>看起來像魔法；不懂 tool calls，agents 就像裝了比較貴的 UI 版 slot machine。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我之前最有感的是在看 attention 的時候。我以為我懂了，因為我能講出「query、key、value」這幾個字。但直到我真的手刻一個超小版本，我才知道自己根本只是認得名詞。實作會直接把你哪些地方其實沒懂，全部攤開來。\u003C\u002Fp>\u003Cp>實操上，我會把這種課綱當成 dependency graph，而不是學習清單。你可以照下面做：\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>把每個主題標成「能解釋」「能實作」「只能用」三種狀態。\u003C\u002Fli>\u003Cli>先補會影響後面內容的底層知識，不要先碰最花俏的東西。\u003C\u002Fli>\u003Cli>每次學新東西，都回頭問一句：這一層底下缺了什麼？\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>repo 的 phase 順序也很誠實：先 setup 和 tooling，再 math，再 ML fundamentals，接著 deep learning、transformers、\u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fllms\">LLMs\u003C\u002Fa>、tools、agents、production、ethics，最後才是 capstone。這順序不是裝飾，是它整份課綱最核心的態度。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>它逼你從「看懂」變成「做出來」\u003C\u002Fh2>\u003Cblockquote>“Each lesson runs the same loop: read the problem, derive the math, write the code, run the test, keep the artifact.”\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>也就是說，這份課綱不是在訓練你辨識概念，而是在逼你養成產出能力。很多 AI 教學最爛的地方，就是你看完會點頭，跑完 notebook 會覺得自己懂了，結果一關掉頁面，腦袋裡只剩下幾個關鍵字。那不叫學會，那叫短暫接觸過。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這個 repo 用一個固定節奏把學習鎖住：motto、problem、concept、build it、use it、ship it。這比「看影片、抄 code、下課」強太多了。因為 build it 那一步會逼你碰到機制本身；use it 會逼你看到 production 版本；ship it 則是逼你留下一個真的能重用的東西。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我自己以前學 attention 時也一樣。理論我能背，圖我也看得懂，但一直到我自己寫出一個超小版本，我才知道計算的形狀、成本、限制到底長\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fwhy-fragmented-data-breaks-cross-platform-performance-zh\">什麼\u003C\u002Fa>樣。那一刻很不舒服，但很有用。因為不舒服代表你真的碰到邊界了。\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果你要把這套方法拿去用，我會建議你每學一個 AI 主題就強迫自己做三件事：\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>先寫一版最小實作，不准先靠框架魔法。\u003C\u002Fli>\u003Cli>再寫一版正式一點的 library 版本。\u003C\u002Fli>\u003Cli>最後輸出一個可以交出去的 artifact，例如 prompt、skill、checklist、agent、server。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>只要你做不到這三件事，通常就表示你還沒真的擁有那個概念。你只是看過它。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>它把 AI 當成依賴堆疊，不當成影片播放清單\u003C\u002Fh2>\u003Cblockquote>“Math is the floor. Agents and production are the roof.”\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>翻譯一下就是：這份課綱把 AI 工程當成軟體架構，不是當成社群媒體上的知識碎片。你不會先蓋屋頂再回頭補地基，結果還期待房子不要塌；但很多人學 AI 就是這樣，先衝最潮的 agents，再回頭抱怨模型行為不穩定、工具呼叫亂七八糟。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1779663986379-cymv.png\" alt=\"435 課把 AI 理論變實作\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>repo 的 phase map 很直接：setup、math、ML、deep learning、vision、NLP、speech、RL、transformers、GenAI、LLMs from scratch、LLM engineering、multimodal、tools & protocols、agent engineering、autonomous systems、multi-agent swarms、infra & production、ethics & alignment、capstones。這不是亂塞內容，這是一座梯子。梯子最大的好處，就是它會告訴你哪一階可以跳，哪一階別亂跳。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我很喜歡它還提供「找自己在哪裡」的入口，像是 level quiz 跟 personalized path。這比很多課程硬塞統一節奏好多了。你如果本來就懂底層，不需要再浪費時間證明你會加向量；但如果你底子空空，硬跳到 agents 只是在自我感動。\u003C\u002Fp>\u003Cp>實操上，我會這樣拆自己的學習地圖：\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>把 math、classic ML、deep learning、transformers、agents、infra、ethics 分開列。\u003C\u002Fli>\u003Cli>每一格都標上「可解釋」「可實作」「可上線」其中一個狀態。\u003C\u002Fli>\u003Cli>每週只補一層，不要同時追三個熱點。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>如果你是在帶團隊，這種結構更好用。你可以直接講：「先把 Phase 1 和 Phase 3 做完，我們再談 agents。」這比「大家一起學 AI」有效太多，因為後者通常最後只會\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Faeo-2026-financing-gaps-playbook-zh\">變成\u003C\u002Fa>大家一起焦慮。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>它不是在做教材，是在做可重用的工程資產\u003C\u002Fh2>\u003Cblockquote>“Every lesson lives in its own folder, with the same structure across the entire curriculum.”\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>也就是說，這份 repo 在意的不是文章好不好看，而是知識能不能搬走。每堂課不是一坨說明文字而已，而是 code、docs、outputs 放在一起，格式還盡量一致。這種做法很無聊，但無聊得很對。大型學習專案最怕的就是每一章長得都不一樣，過兩週你自己也找不到東西。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我以前看過太多 learning repo，最後成果都埋在 notebook 某個 cell 裡，標題還寫得很浪漫，像是「final thoughts」。結果三個月後沒人知道那格 cell 到底產出了什麼，也沒人敢把它拿去接正式專案。這份 repo 反過來做，它把 explanation、implementation、output 分開，而且讓 output 成為第一級公民。\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果你也想做內部 AI training material，我會直接抄這個 folder 模型。不要把教學、程式、產出混在同一份 markdown 裡。要分開，因為不同東西有不同壽命。說明文件可以改，實作可以迭代，但輸出物應該能被版本控制，最好還能被別的專案直接拿去用。\u003C\u002Fp>\u003Cp>repo 裡像 \u003Ccode>\u002Ffind-your-level\u003C\u002Fcode>、\u003Ccode>\u002Fcheck-understanding\u003C\u002Fcode> 這種內建 skill 也很實際。這不是花招，這是把學習流程做成 workflow。學習不是看完就算了，是要一直能回頭檢查自己到底懂多少。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>它最後逼你交付的不是知識，是可插進流程的東西\u003C\u002Fh2>\u003Cblockquote>“Every lesson ships something.”\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>翻譯一下就是：這份課綱不接受你只會講。它要你每次學完都留下能插進工作流的東西，可能是 prompt、skill file、agent loop，或 MCP server。重點不是你有沒有把概念背起來，而是你能不能把它包成別的系統也能用的形式。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這點真的很重要。很多 AI 教學只停在理解層，結果學完之後很空。你可以解釋一個工具，但你不能部署它、不能貼給同事、不能放進版本控制，那就只是認得它，不是擁有它。我不想再學那種只會增加心理負擔的內容了。\u003C\u002Fp>\u003Cp>repo 還有一個我覺得很聰明的地方，是它會把 toy implementation 跟 ship-it artifact 並排。像 agent loop 這種東西，先給你一個最小 Python 版本，再把同樣的概念包成 markdown skill。這種橋接方式很適合工程師，因為我們需要的不是靈感，是能拿去工作的版本。\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果你要把這套方法放進團隊訓練，我會建議你硬性要求每堂課都要輸出一個檔案，而且那個檔案要能被別的專案引用。你可以是：\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>一個 prompt 檔，解決窄範圍任務。\u003C\u002Fli>\u003Cli>一個 skill 檔，讓 AI 助手直接用。\u003C\u002Fli>\u003Cli>一個最小 agent。\u003C\u002Fli>\u003Cli>一個 MCP server。\u003C\u002Fli>\u003Cli>一份可執行 checklist。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>這樣學習才會留下東西，不然很容易變成「我今天又看懂了」的精神安慰。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>它其實很不客氣，但這種不客氣有道理\u003C\u002Fh2>\u003Cblockquote>“No five-minute videos, no copy-paste deploys, no hand-holding.”\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>這句話的意思很直白：它不打算把你當觀眾伺候。它要的是會寫 code、願意理解底層、也願意動手的人。老實說，這種態度我不會每次都喜歡，但我知道它通常比較有效。因為真正能轉移到工作上的能力，本來就不是靠舒服學出來的。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我不太吃那種把門檻包裝成親切感的教材。很多內容看起來很友善，實際上只是把難點藏起來，等你進專案才開始還債。這份 repo 至少誠實：它先講清楚你需要什麼，再講清楚你會得到什麼。這樣很好，省得大家演。\u003C\u002Fp>\u003Cp>它也提供 quiz 和 phase check，這點我很買單。因為記憶很會騙人。我也曾經有過那種「我懂了」的幻覺，結果一要我自己講，才發現我只是記得頁面長相，根本沒真的掌握。自我檢查不是附加題，是防止假進步的保險絲。\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果你要自己照這套做，我會建議你直接定一條規矩：每學完一段，就回答四個問題：\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>我現在能解釋什麼？\u003C\u002Fli>\u003Cli>我現在能從零實作什麼？\u003C\u002Fli>\u003Cli>我現在能交付什麼 artifact？\u003C\u002Fli>\u003Cli>我還在裝懂的是哪一塊？\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>你只要老實寫這四題，很多 AI 學習幻覺會自己消失。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>可抄的模板\u003C\u002Fh2>\u003Cpre>\u003Ccode># AI build-first curriculum template for a team or solo learner\n\n## Goal\nI do not want to just understand AI concepts.\nI want to rebuild them, test them, and ship reusable artifacts.\n\n## Phase order\n1. Setup & Tooling\n2. Math Foundations\n3. ML Fundamentals\n4. Deep Learning Core\n5. Transformers\n6. LLMs from Scratch\n7. LLM Engineering\n8. Tools & Protocols\n9. Agent Engineering\n10. Infrastructure & Production\n11. Ethics & Alignment\n12. Capstone Projects\n\n## Lesson format\nEach lesson must follow this loop:\n- Motto: one-line core idea\n- Problem: what breaks in the real world\n- Concept: intuition, equations, and diagrams\n- Build It: implement the mechanism from scratch\n- Use It: repeat with the real library or framework\n- Ship It: export a reusable artifact\n\n## Required lesson outputs\nEvery lesson must end with at least one of these:\n- a prompt for a narrow task\n- a skill file for an AI assistant\n- a minimal agent loop\n- an MCP server\n- a checklist or debugging guide\n\n## Folder structure\nphases\u002F\n  phase-name\u002F\n    lesson-name\u002F\n      code\u002F      # runnable implementation\n      docs\u002F      # explanation and notes\n      outputs\u002F   # prompt, skill, agent, MCP server, checklist\n\n## Self-check after each lesson\n- What can I explain now?\n- What can I implement from scratch?\n- What can I ship as a reusable artifact?\n- What still feels magical?\n\n## Self-check after each phase\n- What did I only recognize, not own?\n- Which dependency layer was missing?\n- What should I rebuild by hand next?\n\n## Team rule\nDo not start with agents, copilots, or production polish.\nIf the lower layers are missing, the top layer will lie to you.\n\n## Personal rule\nIf I can only use it but cannot rebuild it, I do not own it yet.\n\n## Copy-this lesson checklist\n- [ ] One from-scratch implementation\n- [ ] One library-backed implementation\n- [ ] One reusable output file\n- [ ] One self-check quiz\n- [ ] One note on what I still do not understand\n- [ ] One artifact committed to version control\n\n## Example artifact naming\n- prompt-draft.md\n- assistant-skill.md\n- agent-loop.py\n- mcp-server.ts\n- debugging-checklist.md\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fpre>\u003Cp>原始來源是 GitHub repo：\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frohitg00\u002Fai-engineering-from-scratch\">https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frohitg00\u002Fai-engineering-from-scratch\u003C\u002Fa>。上面這篇的拆解和中文模板是我重新整理過的，但課綱結構、lesson flow 和 artifact 思路都來自那個 repo。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我也順手參考了幾個相關工具與規格：\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdocs.anthropic.com\u002Fen\u002Fdocs\u002Fclaude-code\">Claude Code\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.cursor.com\u002F\">Cursor\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmodelcontextprotocol.io\u002F\">Model Context Protocol\u003C\u002Fa>，還有 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffeatures\u002Fcopilot\">GitHub Copilot\u003C\u002Fa>。這些連結是我用來對照「怎麼把學習成果接回工作流」的，不是原 repo 直接寫死的東西。\u003C\u002Fp>","我拆了一個 GitHub 課綱，重點不是看懂 AI，而是每堂課都產出可重用的 prompt、skill、agent 或 MCP server。","github.com","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frohitg00\u002Fai-engineering-from-scratch",null,"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1779663993722-kzdw.png","tools","zh","22378408-1feb-4484-81c8-523ab1b64baa",[17,18,19,20,21],"AI curriculum","build-first learning","agents","MCP","prompt engineering",[23,24,25],"把 AI 學習當成依賴圖，不要當播放清單。","每堂課都要產出可重用 artifact，而不是只看懂概念。","用自我檢查和分層結構，把「會用」推進到「能重建、能交付」。",3,"2026-05-24T23:06:03.913038+00:00","2026-05-24T23:06:03.796+00:00","916feb25-85c6-4244-a939-cb847bd03625",{"tags":31,"relatedLang":41,"relatedPosts":45},[32,34,35,37,39],{"name":21,"slug":33},"prompt-engineering",{"name":19,"slug":19},{"name":20,"slug":36},"mcp",{"name":18,"slug":38},"build-first-learning",{"name":17,"slug":40},"ai-curriculum",{"id":15,"slug":42,"title":43,"language":44},"github-repo-turns-ai-theory-into-build-lessons-en","GitHub repo turns AI theory into 435 build 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