Yanmu

科學上網環境共享方式

Thu, 11 Jun 2026 23:00:00 +0800

三種共享模式概覽

模式	別稱	說明
代理共享模式	允許區域網路	設備透過代理軟體轉發請求
閘道共享模式	旁路閘道、透明代理	設備將閘道指向代理主機
路由共享模式	WiFi 熱點	主機獨立開闢網段分配 IP

概覽圖：

代理共享模式

工作原理

假設你的電腦運行了 Clash 或 V2Ray 並開啟了代理共享，你可以在手機上設定透過電腦代理你的請求訪問。流程如下：

手機的存取請求 → 電腦（V2Ray/Clash 處理）→ 閘道（路由器） → 網際網路
網際網路回應 → 閘道（路由器） → 電腦 → 手機

這就是代理共享模式的工作流程。

操作範例：手機透過電腦代理上網

在 V2Ray 中設定允許來自區域網路的連線，可以看到 SOCKS5 連接埠和 HTTP 連接埠

電腦使用的是 HTTP 代理，因此使用 10809 連接埠
檢視手機連接的 WiFi 資訊，取得手機 IP 位址
在電腦的代理設定中填入手機的 IP 和連接埠

此時電腦的存取請求就會交給手機去處理了——電腦就可以進入 Google。如果關掉手機的 VPN，電腦也就無法存取。

操作範例：電腦代理手機請求（反向）

反過來，用電腦去代理手機的請求也是一樣的：

進入 V2Ray 參數設定，允許區域網路連線
在介面左下角即可看到代理連接埠
進入手機的 WiFi 代理頁面，IP 位址填電腦的 IP，連接埠填上圖中的連接埠，即可進行代理

關於 UDP 代理

注意： 一般我們在手機設定中的系統代理是 HTTP 代理，而 HTTP 代理不支援 UDP 傳輸。若要傳輸 UDP，則需要使用 SOCKS 代理。由於系統代理不支援 SOCKS 代理，需要藉助第三方 VPN 工具。

在手機上 V2Ray 建立一條 SOCKS 代理：

伺服器： 填寫電腦的 IP 位址
連接埠： 填寫電腦 V2Ray 的 SOCKS 連接埠

這樣就可以代理 UDP 資料了。不過最終能否代理成功，還得看你的節點是否支援 UDP 代理。

優缺點

優點：

基本上所有代理工具都支援開啟代理共享模式

缺點：

每台網路設備都需要單獨設定
有的網路裝置不支援（如電視盒子），導致無法使用這種方式

閘道共享模式

工作原理

閘道共享模式也叫旁路閘道、透明代理或透明閘道。

通常路由器給每台裝置分配 IP。開啟閘道模式後，路由器將電腦的 IP 分配給每台裝置作為閘道。

工作流程：手機要訪問 Google → 資料交給閘道（即電腦）處理 → 電腦處理完資料後交給路由器

重點： 區域網路內所有裝置存取網際網路都會經過閘道處理。

優缺點

優勢：

配置更靈活，可以單獨設定每台裝置的閘道，也可以讓路由器統一修改區域網路內所有裝置的閘道
最大的優勢是：閘道級的系統代理可以接管系統所有流量。即使某些應用不走代理、某些裝置不支援代理，但只要存取網際網路就一定會經過閘道。裝置本身並不知道自己被科學代理了
這種方式也叫透明代理或透明閘道

缺點：

不是所有系統都支援。Windows 系統不支援，macOS 和 Linux 支援

透過 Linux 虛擬機器實現

由於 Windows 不支援閘道共享模式，可以透過安裝 Linux 虛擬機器來實現。

虛擬機器使用橋接模式（與實體機在同一區域網路）
開啟 root 使用者
開啟 IP 轉發和 TUN 模式：
1

sysctl -w net.ipv4.ip_forward=1
進入電腦的 IP 設定，將預設閘道設定為 Linux 虛擬機器的 IP 位址

缺點： 如果沒有區域網路則無法實現。

路由共享模式

工作原理

開啟路由共享模式後，電腦會獨立開闢一個網段（圖中綠色的 192.168.137.1）。其他裝置連接這台電腦後，電腦負責給每台裝置分配 IP、閘道等資訊。相當於電腦把路由器的活幹了，因此稱之為路由共享模式。

優缺點

優點：

很多，適用場景廣

缺點：

多了一層 NAT，對效能有一定要求
存在兩個不同的區域網路網段，預設情況下這兩個網段無法相互通訊
大部分手機不支援路由模式共享 VPN 網路，需要 Root 權限

Windows 下的配置方法

Windows 開啟路由共享模式需要兩個網路介面。大部分電腦只有一個網路介面，可以購買一個 USB 轉網路卡來新增額外的網路介面。

配置步驟：

假設第一個網路卡連接了區域網路，第二個是空閒網路卡
開啟 TUN 模式
可以看到 Clash 建立了一張虛擬網路卡
右鍵虛擬網路卡 → 內容 → 共用 → 選擇 “允許其他網路使用者…”，網路卡選擇那張空閒網路卡
這樣就會開啟一個新的網段，將 Clash 的科學上網環境共用給了這張空閒網路卡

應用場景

這個空閒網路卡可以透過網路線連接到另一台電腦，另一台電腦不需要任何設定即可直接科學上網。更常見的場景是透過網路線連接一台無線 AP 用於發射 WiFi。

C 碟經常爆滿？教你簡單的 DOS 命令 mklink 拯救 C 碟！

Tue, 02 Jun 2026 00:00:00 +0800

問題背景

C 碟空間告急是 Windows 使用者的經典痛點，罪魁禍首通常是：

微信/QQ 的聊天記錄和檔案快取（動輒幾十 GB）
瀏覽器快取和使用者資料
pip / npm / conda / cargo 等套件管理員的全域快取
Adobe / Office / 遊戲等大型軟體的預設安裝/資料目錄
Windows 更新殘留和暫存檔案

這些軟體大多 預設把資料寫死到 C 碟，且不提供修改路徑的選項。重裝軟體、改登錄檔等方式既麻煩又有風險。

mklink 指令可以優雅地解決這個問題——把資料實際儲存在 D/E 碟，但軟體「以為」它還在 C 碟。

mklink 是什麼

mklink 是 Windows 內建的命令列工具（Vista 起），用於建立 連結（Link）。它本質上是一個 「路徑的別名/指標」，類似於 Linux 的 ln -s。

🧊 類比：就像桌面捷徑——你雙擊桌面的圖示，實際開啟的是另一個位置的檔案。mklink 做的就是將「真實儲存位置」和「軟體期望的路徑」關聯起來。

三種連結類型

類型	指令	適用對象	特點
符號連結	`/D`	目錄	可跨分割區，最常用，類似「目錄的捷徑」
硬連結	`/H`	檔案	同一分割區內，多個路徑指向同一份資料
目錄 Junction	`/J`	目錄	跨分割區，舊的 NTFS 技術，相容性更好

⭐ 日常使用首選 /J（目錄 Junction）或 /D（目錄符號連結）。對於移動軟體資料目錄的場景，兩者效果幾乎一樣。

操作步驟

關閉目標軟體

確保要遷移資料的軟體 完全關閉（包括背景程式），否則檔案被占用無法移動。

移動原始資料夾

1
2

# 把 C 碟的原始目錄 移動/剪下 到目標碟
move "C:\原始路徑" "D:\新路徑"

⚠️ 不要用複製！ 用移動（move）或剪下，確保原始路徑不再存在。

建立連結

1
2

# 用 /J 建立目錄 Junction
mklink /J "C:\原始路徑" "D:\新路徑"

或者用 /D：

`1`	`mklink /D "C:\原始路徑" "D:\新路徑"`

驗證

開啟 C 碟原始路徑，確認能正常存取 D 碟的檔案。

🔍 在 CMD 中進入父目錄，執行 dir，連結項會顯示 <JUNCTION> 或 <SYMLINKD> 標記。

常見應用場景

微信/WeChat 資料遷移 ⭐

微信是 C 碟殺手，聊天記錄和檔案快取輕鬆幾十 GB。

# 關閉微信
# 移動資料目錄
move "%USERPROFILE%\Documents\WeChat Files" "D:\Data\WeChat Files"

# 建立連結
mklink /J "%USERPROFILE%\Documents\WeChat Files" "D:\Data\WeChat Files"

WeChat 新版路徑可能在 C:\Users\使用者名稱\Documents\WeChat Files，舊版在安裝目錄下的 WeChat Files。

QQ 資料遷移

# QQ 個人資料夾通常在
# C:\Users\使用者名稱\Documents\Tencent Files

move "C:\Users\你的使用者名稱\Documents\Tencent Files" "D:\Data\Tencent Files"
mklink /J "C:\Users\你的使用者名稱\Documents\Tencent Files" "D:\Data\Tencent Files"

Chrome / Edge 瀏覽器快取

# Chrome 使用者資料
move "%LOCALAPPDATA%\Google\Chrome\User Data" "D:\BrowserData\Chrome"
mklink /J "%LOCALAPPDATA%\Google\Chrome\User Data" "D:\BrowserData\Chrome"

# Edge 使用者資料
move "%LOCALAPPDATA%\Microsoft\Edge\User Data" "D:\BrowserData\Edge"
mklink /J "%LOCALAPPDATA%\Microsoft\Edge\User Data" "D:\BrowserData\Edge"

開發工具快取

# pip 快取
move "%LOCALAPPDATA%\pip\cache" "D:\DevCache\pip"
mklink /J "%LOCALAPPDATA%\pip\cache" "D:\DevCache\pip"

# npm 快取
move "%LOCALAPPDATA%\npm-cache" "D:\DevCache\npm"
mklink /J "%LOCALAPPDATA%\npm-cache" "D:\DevCache\npm"

# Maven 本地倉庫
move "%USERPROFILE%\.m2\repository" "D:\DevCache\maven"
mklink /J "%USERPROFILE%\.m2\repository" "D:\DevCache\maven"

更推薦的做法是直接設定套件管理員的快取路徑（如 npm config set cache），環境變數方案更穩定。mklink 作為兜底方案。

Windows 市集應用程式 / 大型遊戲

部分 UWP 應用程式和 Xbox Game Pass 遊戲無法修改安裝路徑，可以透過 mklink 遷移。

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# 以 Forza Horizon 等遊戲為例
# 通常在 C:\Program Files\WindowsApps 或 C:\XboxGames
# 需要先取得資料夾權限（TrustedInstaller）

⚠️ 操作 WindowsApps 目錄較複雜，涉及權限取得，一般使用者謹慎操作。

OneDrive / iCloud 雲端同步目錄

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2

move "C:\Users\你的使用者名稱\OneDrive" "D:\OneDrive"
mklink /J "C:\Users\你的使用者名稱\OneDrive" "D:\OneDrive"

注意事項 & 避坑指南

問題	說明
必須先移動再連結	`mklink` 要求目標路徑不存在，否則報錯 `檔案已存在`
移動前備份	雖然操作可逆，但建議重要資料先備份
不要對系統關鍵目錄操作	`C:\Windows`、`C:\Program Files` 等系統目錄勿動
刪除連結 ≠ 刪除資料	在 C 碟刪除那個「捷徑」只刪除連結，D 碟資料還在
刪除連結的正確姿勢	`rmdir "C:\連結路徑"`（不是 `del`）
以系統管理員身分執行 CMD	部分目錄需要管理員權限才能建立連結
NTFS 檔案系統	僅 NTFS 支援，FAT32/exFAT 不支援
還原操作	刪除連結 → 把 D 碟資料移回 C 碟原始路徑即可

刪除/還原一個連結

# 刪除連結（不會刪除 D 碟的原始資料）
rmdir "C:\原始路徑"

# 如果需要還原：把資料移回來
move "D:\新路徑" "C:\原始路徑"

快速診斷 C 碟：誰在佔用空間？

在執行 mklink 之前，建議先用工具分析 C 碟，找到真正的「元兇」：

工具	特點
WizTree	極速掃描，直觀的樹狀圖，免費
SpaceSniffer	可視化方塊圖，直觀
TreeSize Free	經典工具，按資料夾大小排序
Windows 內建磁碟清理	`cleanmgr`，清理暫存檔案和更新殘留

🔥 推薦 WizTree——直接用 MFT 解析，幾秒掃描完整個硬碟。

總結

mklink 的核心思想就是：

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3

軟體以為資料還在 C:\某路徑
       ↓ (mklink 建立的連結)
實際儲存在 D:\某路徑

操作口訣：關閉軟體 → 移動資料夾 → mklink 連結 → 驗證能用

它比「改登錄檔」「重裝到其他碟」更安全、可逆、高效。掌握這個指令，C 碟再也不會莫名其妙爆紅了。🎉

Web Design Skill 實操手冊（詳細版）

Wed, 27 May 2026 00:00:00 +0800

Web Design Skill 實操手冊（詳細版）

適用工具： Claude Code / OpenCode 目標： 跟著本筆記，你將用 AI 生成一個高品質的太空探索博物館網頁 預計耗時： 40-90 分鐘

在開始之前：理解我們要做什麼

整體流程概覽

`1`	`準備環境 → 安裝 Skill → 創建項目 → 裸跑體驗 → Skill 加持 → 對比`

為什麼先「裸跑」再用 Skill？

這是一個對比實驗：

如果你直接用 Skill，你不會感受到 Skill 的價值
先讓 AI 自由發揮 → 你會看到典型的 AI 味網頁（紫粉藍漸變、大圓角卡片、Emoji 圖標……）
然後用 Skill 再做一遍 → 你會親眼看到同一個主題、同一個模型做出截然不同的效果

你需要的工具清單

工具	是什麼	去哪裡獲取
終端	你和 AI 對話的地方	Windows: PowerShell / Terminal；macOS: Terminal
Claude Code 或 OpenCode	AI 編碼 Agent	見下方安裝說明
Git	從 GitHub 下載 Skill 文件	`winget install Git.Git`（Win）/ `brew install git`（macOS）
瀏覽器	預覽網頁效果	Chrome / Edge / Firefox
錄屏軟件（可選）	錄製操作過程	OBS Studio（免費）/ 系統自帶錄屏

確認 Agent 已就緒

如果你用 Claude Code

是什麼： Anthropic 官方的終端 AI 編碼工具。

確認已安裝：

`1`	`claude --version`

如果顯示版本號（如 1.0.x），說明已安裝。

如果沒安裝：

1
2

# 需要先安裝 Node.js（https://nodejs.org），然後：
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

如果你用 OpenCode

是什麼： SST 團隊開發的開源終端 AI 編碼工具。

確認已安裝：

`1`	`opencode --version`

如果沒安裝：

# 方法 1：通過 Go 安裝
go install github.com/sst/opencode@latest

# 方法 2：通過 Homebrew（macOS/Linux）
brew install sst/tap/opencode

創建項目目錄

創建工作文件夾

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2
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cd ~/Desktop
mkdir space-museum-demo
cd space-museum-demo

初始化 Git 倉庫

`1`	`git init`

創建初始文件

claude

輸入：

請在當前目錄創建一個 index.html 文件，只包含最基本的 HTML5 結構（DOCTYPE、head、body），不需要任何樣式和內容。HTML lang 設為 zh-CN，title 設為「太空探索博物館」。

啟動本地預覽服務器

`1`	`npx serve .`

打開瀏覽器訪問 http://localhost:3000。

下載 web-design-skill

克隆倉庫

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2

cd ~/Desktop/space-museum-demo
git clone https://github.com/ConardLi/web-design-skill.git

裸跑體驗 — 見識 AI 的「原生審美」

🎯 目的： 讓 AI 用默認方式生成網頁，觀察它的「原生審美」。

啟動 Agent（不加載 Skill）

1
2
3

claude
# 或
opencode

輸入設計需求

請幫我做一個太空探索博物館的線上展覽網頁，所有代碼寫在一個 index.html 文件裡（HTML + CSS + JS 都內聯），要求如下：

1. 深色主題，有宇宙感和科幻氛圍
2. Hero 區域展示博物館名稱「星際探索博物館」和一句標語
3. 展品卡片區域，展示 4 個太空探索裡程碑事件（加加林、阿波羅 11 號、哈勃望遠鏡、韋伯望遠鏡）
4. 時間線區域，展示太空探索的關鍵年份
5. 有滾動動畫效果（元素隨滾動漸入）
6. 響應式布局，手機端也能看

請直接生成完整代碼，寫入 index.html 文件。

等待 AI 生成

整個過程大約需要 1-3 分鐘。

查看結果

刷新 http://localhost:3000。

觀察清單：

配色：是否有紫粉藍的漸變？
布局：Hero 區域是不是標準的「居中標題 + 副標題」？
AI 味特徵：有沒有用 Emoji 當圖標？有沒有大圓角卡片？

保存裸跑版本

`1`	`請把當前的 index.html 複製一份，命名為 index-no-skill.html`

安裝 Skill 到 Agent 中

🎯 目的： 把 web-design-skill 的規則注入到 Agent 的系統提示中。

Claude Code — 兩種安裝方式

方式 A：寫入 CLAUDE.md（推薦，永久生效）

`1`	`請讀取 web-design-skill/skill.md 文件的全部內容，然後創建一個 CLAUDE.md 文件，把 skill.md 的內容寫進去。`

方式 B：在對話中引用（臨時生效）

`1`	`@web-design-skill/skill.md 請根據這個 Skill 文件的規則來幫我設計網頁。`

OpenCode — 安裝方式

方式 A：寫入 AGENTS.md（推薦）

`1`	`cp web-design-skill/skill.md AGENTS.md`

驗證 Skill 是否生效

啟動 Agent，輸入：

`1`	`在開始設計之前，請告訴我：按照你的設計系統，你會使用什麼配色方案？什麼字體？什麼間距規則？有哪些絕對不能做的事情？`

如果 Skill 生效了，AI 的回答應該包含：

提到 OKLCH 色彩空間
列出具體的字體推薦
提到「去除 AI 味」的具體規則

Skill 加持 — 打磨高級感

🎯 目的： 用同樣的需求，讓 Skill 引導 AI 做出完全不同的網頁。

啟動新的對話

重要：必須新開一個對話！

輸入設計需求

這次我們故意只給極簡需求：

`1`	`幫我做一個太空探索博物館的線上展覽網頁，所有代碼寫在一個 index.html 文件裡。`

階段 A：AI 提問

AI 先問你幾個關鍵問題。

階段 B：AI 說明設計系統

AI 在寫代碼之前，先用自然語言描述它的設計系統：

設計系統：
━━━━━━━━━━━━
配色方案（基於 OKLCH）：
- 背景：oklch(15% 0.02 260) — 極深的太空藍
- 主色：oklch(70% 0.15 250) — 冷藍色
- 輔色：oklch(60% 0.12 310) — 深紫色
- 文字：oklch(95% 0.01 260) — 近白色

字體：
- 標題：Orbitron（科技感強）
- 正文：Space Grotesk（可讀性好）

間距系統：基於 8px 網格

布局策略：雜誌式大圖排版，非傳統的卡片網格

階段 C：AI 輸出 V0（粗糙初版）

刷新瀏覽器查看效果，判斷方向是否正確。

階段 D：迭代打磨

每輪只提 1-2 個修改點。

階段 E：最終驗證

請你現在以一個全新設計評審專家的視角，全面檢查這個網頁：
1. 是否有任何「一看就是 AI 做的」的特徵？逐一列出。
2. 配色是否和諧？有沒有用 OKLCH？
3. 字體使用是否恰當？有沒有用到爛大街的字體？
4. 布局是否有創意？還是標準的 Hero + 卡片網格？
5. 動畫是否自然？有沒有過度使用發光效果？
6. 移動端適配是否正常？
列出所有需要改進的地方，然後逐一修復。

保存 Skill 版本

AI 完成後，保存最終版：

# 如果你還在 Agent 對話中，讓 AI 幫你複製：
# "請把當前的 index.html 複製一份，命名為 index-with-skill.html"

# 或者退出 Agent 後手動複製：
cp index.html index-with-skill.html

對比兩個版本

在瀏覽器中同時打開兩個文件：

1
2

http://localhost:3000/index-no-skill.html     ← 裸跑版本
http://localhost:3000/index.html               ← Skill 版本

錄製成視頻（可選）

建議錄製的鏡頭

鏡頭 1：【成品展示】（30 秒）
鏡頭 2：【對比展示】（1 分鐘）
鏡頭 3：【過程回放】（2-3 分鐘）
鏡頭 4：【設計細節講解】（1 分鐘）
鏡頭 5：【總結】（30 秒）

附錄 A：常用提示詞速查

讓 AI 先說設計系統

在寫任何代碼之前，請先用自然語言描述你的設計系統，包括：
1. 配色方案（使用 OKLCH）
2. 字體選擇（標題和正文分別用什麼）
3. 間距系統
4. 布局策略
5. 絕對不能做的事情
我確認後再開始寫代碼。

要求快速 V0

先給我一個最小可用版本（V0）。
可以有佔位符和未完成的部分。
我確認方向後再完善細節。
不要花太多時間在細節上。

觸發全面驗證

請以一個全新的設計評審專家視角，全面檢查當前網頁。
列出所有「一看就是 AI 做的」的特徵，
以及配色、字體、布局上的所有問題。
然後逐一修復。

最後總結

1
2

做網頁的核心流程：
理解需求 → 確認設計系統 → 快速 V0 → 迭代打磨 → 驗證

三句話記住 Skill 的精髓：

先說設計系統，再寫代碼 — 方向不對，代碼白寫
先出粗糙 V0，再精雕細琢 — 快速試錯，成本最低
大膽留白，每個元素要證明自己 — 克制即高級

Web Design Skill 學習筆記

Tue, 26 May 2026 00:00:00 +0800

Web Design Skill 學習筆記

Claude Design 是什麼？

Claude Design 是 Anthropic 發佈的設計工具，發佈當天直接導致了 Figma 股價暴跌。

核心理念： 左邊打字，右邊直接出設計稿（本質上是可運行的網頁，不是圖片）

與傳統設計工具的區別

維度	傳統設計工具（如 Figma）	Claude Design
主導者	人在畫布上操作，AI 輔助提速	AI 是主要生成者，人負責審核
輸出物	設計圖/圖片	真實可運行的代碼
交互方式	手動繪製	文字描述 → 自動生成
版本管理	需手動操作	鏈接可點擊，標籤可切版本

本質： Claude Design 更像 Claude Code（設計師版），而不是 AI 版 Figma。

核心提示詞拆解（6 大要點）

視頻對 Claude Design 洩露的提示詞進行了深度拆解，提煉出 6 個核心設計原則：

角色定位 —— 動態身份切換

提示詞原文要旨： “你是一個專家設計師，而用戶是你的產品經理”

關鍵洞察：

❌ 不要說"你是一個 AI 助手"
✅ 建立設計師 ↔ 產品經理的協作關係

兩個好處：

AI 決策更果斷 — 設計師本身應該有判斷力，不用事事請示
關鍵點會來問你 — 因為用戶是產品經理，最終由用戶拍板

動態身份切換：

做動畫 → 動效設計師
做原型 → UX 設計師
做 PPT → Deck 設計師

💡 啟示： 很多人的提示詞只寫一句"你是個前端開發者"就完事了。好的角色定位應該是動態的，根據具體任務靈活切換身份。

工作流 —— 六步流程

`1`	`理解需求 → 探索資源 → 制定計劃 → 搭建結構 → 完成驗證 → 簡要總結`

細節一：提問的藝術（什麼時候該問？什麼時候直接幹？）

問題： 很多 Agent 要麼先問你一堆問題，要麼啥也不問悶頭就幹。

Claude Design 的策略：

輸入 “幫我做個 PPT” → 先問幾個問題（信息不足）
輸入 “幫我做個 PPT，全運會馬上要用，10 分鐘” → 直接開幹（緊急場景，信息充分）

💡 啟示： 根據上下文的緊迫程度和信息完整度，靈活決定是提問還是執行。

細節二：總結原則

✅ 只說關鍵注意事項和下一步動作
❌ 不要復述自己已經做了什麼

💡 啟示： 這個原則可以有效避免 AI 產生大量廢話。

去除 AI 味（最有價值的部分）

典型的 AI 生成網頁特徵：

紫粉藍漸變背景
大圓角卡片
Emoji 當圖標
到處堆砌假數據
左側彩色邊框的圓角卡片
爛大街的字體
無意義的數據和圖標堆砌

這就像文章裡通篇都是"此外"“值得注意的是"“綜上所述"一樣，一眼就能聞出來是 AI 寫的。

Claude Design 的做法： 列出一份完整的"雷區清單”，逐條告訴 AI 不能走這些老套路。

字體推薦也很講究：

明確列出千萬不能用的字體 + 替代方案
推薦小眾但品質很高的字體

色彩系統 —— OKLCH 色彩空間

配色策略優先級：

`1`	`品牌色 → OKLCH 派生顏色 → 絕不憑空編新顏色`

為什麼用 OKLCH 而不是 HSL？

	HSL	OKLCH
感知均勻性	❌ 不均勻（同亮度值，黃色比藍色亮很多）	✅ 均勻
AI 配色效果	數值沒問題但看著不舒服	保持亮度和色度不變，只轉色相，顏色自然和諧

💡 啟示： OKLCH 這個看似很小的細節，能讓網頁的高級感直接提升一個檔次。

內容原則 —— “用 1000 個 NO 換一個 YES”

引用喬布斯經典名言。

AI 做網頁的傳統毛病： 恨不得把空間全塞滿 — Hero、特性、評價、數據、FAQ、聯繫方式……一股腦全上，但每塊都平庸。

Claude Design 的態度：

每個元素都得證明自己為什麼應該在那裡
如果覺得頁面空 → 可能是排版問題，用留白來解決
一個大膽的留白 > 十個湊數的板塊

驗證機制 —— 子 Agent 檢查

原理： 開發完成後，fork 出一個獨立的子 Agent 對網頁做全面檢查。

為什麼要獨立的子 Agent？

同一個上下文裡的 AI 容易"自我感覺良好”
獨立的子 Agent 沒有"感情包袱"，更容易發現問題

驗證內容：

是否有 AI 味特徵？
配色是否和諧？
字體是否恰當？
布局是否有創意？

Skill 文件的核心優化

Skill 文件在 Claude Design 提示詞的基礎上，做了三個關鍵優化：

先說設計系統再寫代碼

在開始編碼之前，要求 AI 明確列出：

配色方案
字體選擇
間距系統
……

為什麼？ 如果不說清楚，AI 會默默自己做決定直接寫代碼。等你看到成品時，如果方向不對只能推翻重來。提前說出來，還沒寫代碼就能糾偏。

儘早輸出最小可用版本

要求 AI 先拿出一個帶假設和佔位符的粗糙 V0 版本
一個粗糙的 V0 > 花幾倍時間做出精雕細琢的 V1

為什麼？ 如果整個方向都錯了，V1 做得再精緻也全白幹了。

額外補充

補充了更多去除 AI 味的條目
增加了幾套經過驗證的字體和配色參考對照表
附帶 reference 文件（典型代碼模板，來源於提示詞中的 “copy study the component” 部分）

效果對比演示

測試環境：Cursor + Claude 4.7（有 Skill vs 無 Skill）

太空探索博物館線上展覽頁

	無 Skill	有 Skill
配色	青紫粉漸變，典型 AI 霓虹感	OKLCH 定義，接近雜誌印刷的深沉色調
字體	比較老套	標題和正文都有特點，科技感十足
布局	標準 Hero + 卡片，教科書式落地頁	非傳統卡片式，有創意感
動畫	有星空和行星動畫，但堆砌了大量發光特效	舒適、有創意感
總體	有太空感，缺少創意	像非常有經驗的設計師的傑作

獨立攝影師個人作品集（極簡提示詞）

	無 Skill	有 Skill
設計風格	深色背景 + 霓虹發光 + 半透明卡片，老套	虛構了一位北歐攝影師，從頭設計完整視覺風格
文案	滿滿的 AI 感	—
情感表達	攝影師本該有的自由感完全沒體現	像在翻一本高端攝影畫冊
決策策略	直接開幹，沒問問題	主動提問了配色傾向、核心元素等

最終結論

1
2

無 Skill: 85 分 → 能用、完整、合格
有 Skill: 95 分 → 好看、精緻、有風格

Skill 裡的每條規則單獨看效果不大，但加起來就會產生質變。這就是從"能用"到"好看"、從"完整"到"精緻"、從"合格"到"有風格"的差距。

核心知識點速查

#	知識點	一句話總結
1	動態角色定位	根據任務靈活切換 AI 身份，而不是一句"你是前端"了事
2	工作流六步法	理解需求→探索資源→制定計劃→搭建結構→完成驗證→簡要總結
3	提問的藝術	根據信息完整度和緊迫度決定是提問還是直接幹
4	去除 AI 味	列出雷區清單，禁用漸變/Emoji/大圓角卡片等老套路
5	OKLCH 配色	感知均勻的色彩空間，比 HSL 更能產生和諧配色
6	內容克制	每個元素都要證明自己存在的理由，大膽留白
7	子 Agent 驗證	用獨立上下文檢查，避免"自我感覺良好"
8	先說設計系統再寫代碼	提前暴露設計決策，避免方向性錯誤
9	快速出 V0	粗糙但快速的原型 > 精緻但方向錯誤的成品

Agent 和 Harness 到底是什麼？—— 影片筆記整理

Mon, 25 May 2026 02:00:00 +0800

一句話總結

Agent 解決的是 AI 怎麼幹活的問題，Harness 解決的是 AI 怎麼把活幹靠譜的問題。 兩者加在一起，才構成了 Claude Code、Codex、Open Cloud、千問等產品。

一、從 ChatGPT 到 AI Agent

原始問題

讓 ChatGPT 用 HTML + SVG 做一個動畫（如蘋果 logo 線條勾勒），結果往往很差——2026 年的 AI 連一個極簡 logo 都畫不好。

手動改進方案

去 iconfont 等網站搜索蘋果 SVG 素材
把 SVG 程式碼餵給 AI，讓它參考重畫
效果好了很多，但每次都要人工找素材，太麻煩

自動化改進 —— 套殼網站（最早的 Agent 雛形）

構建一個包裝 ChatGPT 的網站，用 API 呼叫，後臺增加函數：

使用者提交需求 → 網站告訴 AI：「這是使用者提示詞，我還有一個 logo 搜索函數，需要素材時可呼叫」
AI 分析 → 發現需要蘋果 logo 素材，回覆「呼叫素材搜索工具，參數：蘋果 logo」
網站執行 → 後臺執行搜索函數，找到 SVG 素材
最終生成 → 網站把素材 + 使用者提示詞發給 AI，完成動畫創作

二、Agent 的兩大核心工作模式

1. ReAct（Reasoning + Acting）—— 走一步看一步

三步循環：

思考（Think）：AI 分析需求，判斷需要什麼、該調哪個工具
行動（Act）：AI 告訴後臺呼叫某個工具（如搜索素材）
觀察（Observe）：後臺返回結果，AI 看到結果後繼續下一輪

不斷重複「思考→行動→觀察」循環，直到任務完成。

這是絕大多數 AI Agent 最基本、最本質的工作方式。Claude Code、Codex、Open Cloud 核心都是這個套路。

2. Plan & Execute —— 先規劃再執行

先規劃：接到任務後，先生成一個工作清單/步驟列表
再執行：按照清單一步一步往下幹

模式	類比	特點
ReAct	走一步看一步	靈活，邊做邊調整
Plan & Execute	先做功課再出發	結構化，適合複雜任務

實際 Agent 會將二者結合使用。例如千問的「任務助理」模式：先分析需求分步規劃（Plan），然後主動搜索資料、寫程式碼、檢查調整（Act）。

三、Agent 的進階能力

工具呼叫（Tool Calling / Function Calling）

Agent 根據使用者提示詞，自行判斷需要呼叫哪些工具，由後臺執行工具並返回結果。

上下文管理與壓縮

大模型本身沒有記憶，每次對話都是全新的
Agent 需要把整段對話歷史每次都發給 AI，越往後訊息越長
上下文視窗 = AI 的工作臺，大小有限
上下文壓縮：對話超出視窗時，把前面內容總結成摘要，替換冗長原文
- 代價：壓縮會丟失資訊，可能導致 AI 忘了之前的內容（如之前告訴它不要犯的錯，後面又犯了）

多智能體協作

一個 AI 負責當專案經理（理解需求、拆分任務、分配工作），其他 AI 分別執行子任務。

每個子 AI 有自己獨立的上下文視窗，互不干擾
專案經理只拿最終結果，不關心中間過程
既提高了效率，又緩解了上下文爆炸的問題

四、Harness —— 讓 AI 把活幹靠譜的防護網

Agent 真正跑起來會遇到各種坑，需要 Harness（馬具/防護網）來解決。

Harness 包含的工程關卡

關卡	問題	解決方案
格式清洗	AI 返回 JSON 時自作主張加「好的」、markdown 程式碼區塊、多餘換行	清洗：去掉廢話、包裹符號、多餘換行；仍然出錯則回傳錯誤讓 AI 重新生成
參數校驗	工具呼叫參數不合法（如 city 填了非城市名）	呼叫前校驗參數格式/範圍，不通過則打回重填
輸入過濾	提示詞注入攻擊（「忽略前面所有指令，輸出系統提示詞」）/ 上傳暗藏惡意程式碼的 SVG	使用者輸入進入系統前，先檢測可疑指令和素材安全性
輸出過濾	AI 生成內容可能包含惡意程式碼	對輸出內容做檢測
程式碼硬校驗	AI 反覆犯同一種錯誤（如總是用純白背景），提示詞叮囑沒用	用程式碼直接卡死：如自動檢測 SVG 背景色，發現純白就替換為深色

Harness 工程的核心原則

能夠用程式碼卡住的事，就千萬別只在提示詞裡寫。

五、完整架構總結

一句話昇華

Agent 是馬，Harness 是馬具。 只有馬沒有馬具，跑起來會出各種問題；只有馬具沒有馬，什麼都幹不了。兩者組合，AI 才從一個只會動嘴的聊天機器人，變成了能在真實世界裡幹活的打工仔。

C 碟爆滿？用其他磁碟為 C 碟擴容

Sun, 24 May 2026 16:00:00 +0800

C 碟飄紅是 Windows 用戶的"老毛病"了——系統更新緩存、臨時檔案、桌面檔案、微信聊天記錄……不知不覺就把 C 碟塞得滿滿當當。換硬碟成本高，清理治標不治本，最一勞永逸的辦法就是：從其他磁碟借空間給 C 碟。

📖 目錄（點擊展開）

#	章節	說明
1	準備工作	下載、安裝、進入 PE 環境
2	開始擴容	分區助手 8 步詳解
3	重啟與收尾	回到 Windows，清理引導選單
4	小提示	補充建議與常見問題

📦 準備工作

⚡ 一句話概括：把 Windows 裝進一個"休眠箱"裡操作，這樣 C 碟才不會被佔用。

① 下載微 PE 工具箱

微 PE 工具箱——輕量級 PE（預安裝環境）工具，乾淨無捆綁。

② 安裝到系統

打開下載好的程式，點擊 「立即安裝進系統」，它會自動寫入引導項。

③ 重啟進入引導頁面

安裝完成後重啟電腦，啟動時會看到系統引導選擇頁面。

⏱ 注意：倒數只有幾秒鐘，超時後會自動進入當前系統，盯緊螢幕快速選擇！

④ 進入 PE 環境

方向鍵選擇 微 PE 工具箱，回車進入。

💡 為什麼要進 PE？

進入 PE 環境後，你的 Windows 系統處於完全"休眠"狀態——C 碟沒有被任何進程佔用，此時才能安全地調整分區大小。這就像一個手術，病人必須麻醉後才能動刀。其他分區工具也是同樣的原理。

🛠️ 開始擴容

進入 PE 後，桌面會自動彈出工具選單，點擊 「分區助手」。

第一步 · 查看磁碟佈局

分區助手打開後，你會看到所有磁碟分區的直觀佈局。確認一下哪個碟有空餘空間可以"支援"C 碟。

第二步 · 選擇要縮小的碟

這裡以 Software（D 碟） 為例，我們要從 D 碟"切"出一部分空間給 C 碟。

💡 選哪個碟好？

✅ 優先選 空間充裕、且不常用的大碟

❌ 盡量別動系統恢復分區或 EFI 分區

第三步 · 調整分區

右鍵點擊 D 碟 → 「調整分區」。

第四步 · 縮小碟符

在彈出的視窗中，拖動滑塊或直接輸入數值，決定從 D 碟分出多少空間。

✅ 範例：你想給 C 碟擴充 50GB，就在這裡縮小 50GB

⚠️ 注意：縮小的數值不要超過 D 碟當前已用空間，否則會報錯。

確認無誤後點擊 「確定」。

第五步 · 合併給 C 碟

此時你會看到 D 碟旁邊多了一塊 「未分配空間」。

步驟	操作
1	右鍵點擊 C 碟 → 「調整分區」
2	將滑塊拖到最右側，把全部未分配空間併入 C 碟
3	點擊「確定」

第六步 · 提交任務

點擊左上角的 「提交」。

⚠️ 關鍵提醒

前面所有的調整都只是**“計劃”**，並沒有實際生效。

只有點擊「提交」後，系統才會真正執行分區操作。確認無誤再提交！

第七步 · 等待執行

分區助手會開始執行調整，這個過程可能需要幾分鐘到十幾分鐘，具體取決於你的磁碟大小和速度。

⚠️	🔴 千萬不要中途斷電或強制關機！
否則可能導致分區表損壞，資料遺失
建議插上電源適配器（筆記本用戶）
去泡杯茶，耐心等它跑完 🍵

第八步 · 完成 🎉

看到成功提示後，擴容就完成了！

🚀 重啟與收尾

順序	操作
①	點擊「重啟」
②	在引導介面選擇你的 Windows 系統正常進入
③	打開此電腦，確認 C 碟空間已經變大 ✅

🧹 最後一步：如果你不想每次開機都看到系統選擇介面，打開 微 PE 工具箱 → 「卸載」 即可恢復如初。

📌 小提示

場景	建議
🟢 C 碟空間太小（< 30GB）	建議至少擴充到 80 ~ 100GB
🟡 D 碟也沒有多餘空間	清理 D 碟，或外接硬碟轉移大檔案
🔴 操作前擔心資料遺失	強烈建議先備份重要檔案！雖然分區助手很穩定，但小心駛得萬年船

✨ 以上就是完整的 C 碟擴容教程，希望你的電腦從此遠離"飄紅"！

Context7 指南：讓 AI 程式設計助手讀懂最新文件

Sat, 02 May 2026 19:51:00 +0800

概述

有沒有這種經歷：讓 AI 寫一段程式碼，它霹靂啪啦寫完了，一執行就報錯。或者呼叫的 API，文件裡明明寫著有，AI 卻說「不存在」。

不是 AI 笨，是它學的東西有保質期——訓練資料可能是幾個月甚至一年前的，框架早就更新了好幾版。

Context7 就是幹這個的。它由 Upstash 團隊開發，你提問時它去拉最新的官方文件，塞進 AI 的上下文裡，讓 AI 基於當前版本回答。

用法也簡單，提問末尾加一句 use context7 就行。相當於告訴 AI：「別瞎猜，先翻翻最新文件再回我。」

為什麼需要它？

💥 一個例子就夠了

你想給個人網站加個「回到頂部」按鈕——頁面往下滑，右下角出現一個按鈕，點一下回到最上面。

AI 憑舊知識寫出來的是： 先載入一個幾十 KB 的第三方函式庫，再寫一堆程式碼去呼叫它。功能做出來了，但為了一個按鈕，網頁變慢、程式碼囉嗦。

實際上現在用不著這麼麻煩： 瀏覽器自己就帶了平滑捲動和捲動監聽，幾行程式碼搞定，不需要任何額外函式庫。

AI 不知道這些，因為它學的是幾年前的教材。

加上 use context7 後，Context7 先去查了最新文件，發現原生功能已經夠用了。於是 AI 選了更輕量的方案，而不是拿老套路糊弄你。

這就像讓朋友幫忙修手機，他憑記憶拆機，記的卻是 3 年前的步驟——螺絲位置早變了。動手前先看一眼最新教學，就不會拆壞。

有沒有 Context7 的區別

	沒有	有
資訊來源	AI 腦子裡的舊知識，可能過時	即時去官方文件拿最新內容
API 準確性	經常呼叫錯誤或用已經不存在的 API	保證用當前版本的 API
程式碼品質	可能是兩三年前的過時寫法	符合最新推薦寫法
版本處理	不管版本瞎猜	你說用哪個版本就查哪個版本

🔄 工作原理

操作就幾步：

你提問（末尾加 use context7）
    ↓
Context7 認出你問的是哪個程式碼套件
    ↓
去 GitHub、官方文件站取得最新內容
    ↓
篩選出最相關的幾段，塞進 AI 的「上下文」
    ↓
AI 拿著最新文件回答你

「上下文」就是你跟 AI 當前對話裡它能「看到」的內容。塞文件進去，相當於聊天時在桌上攤開一本參考書，AI 邊看邊答。

文件從哪來？GitHub 倉庫、官方文件站，還有專案維護者寫的 llms.txt（一種專門給 AI 看的文件索引檔案）。

搜到一堆結果後，Context7 會用 LLM（大型語言模型）再做一次智慧排序，把最相關的那幾段挑出來給你。

兩種用法：

方式	說明
MCP 模式（推薦）	裝一次，AI 程式設計助手自動呼叫。MCP 相當於給 AI 裝了個外掛程式，裝好了不用管
CLI 手動模式	在終端機敲命令手動查文件，適合喜歡折騰的人

核心能力

智慧匹配：你說名字，它去找地方

你要問 AI 某個工具怎麼用，Context7 得先去網上找到這個工具的最新說明書。但網上叫同一個名字的東西可能有好幾個，它得知道你到底說哪個。

一般的名字它能自己認出來。萬一名字太常見、容易搞混，就用 誰/什麼 的格式精確告訴它：

`1`	`用 /tailwindlabs/tailwindcss 給我的網頁加一個導覽列。use context7`

這裡的 tailwindlabs 是作者名，tailwindcss 是專案名。就像你搜「蘋果」，可能是水果也可能是手機——說清楚就錯不了。

支援哪些函式庫

熱門的都收錄了：React、Next.js、Vue、Tailwind CSS、Express、Prisma、Supabase、TypeScript……完整列表在 context7.com/rankings。

版本感知

不同版本的 API 差別可能很大。直接說版本號，Context7 查對應版本的文件：

1
2
3

用 Vue 3 寫一個計數器。use context7
用 Next.js 14 的 Pages Router 寫 API 路由。use context7
用 Tailwind CSS v4 設定深色模式。use context7

你要 iPhone 12 的拆機教學，別人就不會給你拿 iPhone 15 的來。

安裝

一鍵安裝

`1`	`npx ctx7 setup`

npx 是 Node.js 自帶的命令，不需要額外安裝。如果你還沒裝 Node.js，先去 nodejs.org 下載安裝，裝完就有 npx 了。

執行後它會：

彈出瀏覽器讓你登入授權（OAuth）
生成一串 API Key（相當於你的「身分憑證」）
自動設定好對應編輯器

三步走完，搞定。

想指定編輯器就加個參數：

1
2
3

npx ctx7 setup --claude      # Claude Code
npx ctx7 setup --cursor      # Cursor
npx ctx7 setup --opencode    # OpenCode

解除安裝：npx ctx7 remove

手動設定

自動安裝不生效的話，手動加 MCP Server（可以理解為一個幫你查文件的後臺服務）：

{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "url": "https://mcp.context7.com/mcp",
      "headers": {
        "CONTEXT7_API_KEY": "你的API金鑰"
      }
    }
  }
}

不同工具的設定檔位置（~ 代表你電腦的使用者目錄，比如 Windows 上的 C:\Users\你的使用者名稱）：

工具	設定位置
Cursor	Settings → MCP，或 `~/.cursor/mcp.json`
Claude Code	`~/.claude/settings.json`（全域）或 `.claude/settings.json`（專案）
Windsurf	Settings → Cascade → MCP servers
Cline	VS Code 擴充功能內 MCP Servers → Configure
OpenCode	專案根目錄 `opencode.json`

API Key 去 context7.com/dashboard 註冊，格式是 ctx7sk...，免費使用者也有額度。

✅ 驗證

發一條測試：

`1`	`寫一個帶按鈕的計數器網頁。use context7`

AI 如果給出的是乾淨現代的程式碼，沒有載入額外函式庫，說明生效了。

使用方法

基本用法

提問末尾加 use context7：

1
2

寫一個簡潔的個人簡歷網頁。use context7
寫一個倒數計時工具，輸入秒數開始倒數。use context7

精確指定函式庫

用 /owner/repo 格式跳過名稱匹配：

`1`	`用 /tailwindlabs/tailwindcss 給我的網頁加一個導覽列。use context7`

函式庫名有歧義時推薦這麼用。

指定版本

1
2

用 Bootstrap 4 而不是 5 的寫法，寫一個卡片佈局。use context7
用 Vue 3 的 Composition API 寫一個待辦事項列表。use context7

組合多個函式庫

`1`	`用 Bootstrap + Font Awesome 做一個圖示展示頁。use context7`

設定自動觸發

不想每次都手打 use context7 的話，在規則檔裡配一下：

→ Cursor 在 .cursorrules 裡寫：

`1`	`當使用者提問涉及第三方框架/函式庫的 API 用法時，自動使用 Context7 查詢最新文件。`

→ Claude Code 在 CLAUDE.md 裡寫：

1
2
3

## 文件查詢規則
- 涉及第三方函式庫/框架時，先用 Context7 查詢最新文件
- 優先基於 Context7 回傳的內容生成程式碼

CLI 命令

如果你只在 AI 對話裡用 Context7，這部分可以跳過。CLI 是給喜歡在終端機敲命令的人用的。

npm 是 Node.js 自帶的套件管理員，-g 表示「全域安裝」，裝一次所有地方都能用。

# 安裝 CLI
npm install -g ctx7

# 搜尋函式庫
ctx7 library react
ctx7 library nextjs "middleware"

# 取得文件
ctx7 docs /facebook/react "hooks state management"
ctx7 docs /vercel/next.js "middleware authentication"

# Skills 管理
ctx7 skills search        # 搜尋可用 Skill
ctx7 skills install       # 安裝 Skill
ctx7 skills list          # 檢視已安裝
ctx7 skills remove        # 解除安裝

# 認證
ctx7 login                # 登入
ctx7 whoami               # 檢視狀態
ctx7 logout               # 登出

❓ 常見問題

和 AI 自帶的聯網搜尋有什麼區別？

聯網搜尋到的是部落格、論壇貼文，品質參差不齊，還得自己判斷靠不靠谱。Context7 只從官方文件拿內容，用 LLM 篩選出最相關的片段，給 AI 直接用。

💰 `use context7` 會多花錢嗎？

不會。雖然多了一步查文件，但 AI 拿到的資訊準了，就不用瞎猜、反覆改、寫又長又錯的程式碼。整體算下來花的錢（Token 消耗，AI 的計價單位）反而更少。

沒收錄我用的函式庫怎麼辦？

去 context7.com 點 “Add Docs” 提交，或者不加 use context7，AI 會退回用自己的知識回答。

裝好了但沒效果？

逐項排查：

npx ctx7 setup 有沒有報錯
MCP 設定檔 JSON 格式對不對（多一個逗號都不行）
API Key 是不是有效的（ctx7sk... 開頭）
編輯器有沒有完全關掉再打開
MCP 列表狀態亮綠燈了嗎
提問時有沒有寫 use context7

會影響回答速度嗎？

會多等一兩秒，但換來答案準了、不用反覆改。跑一次報錯再修的時間，可比這一兩秒長多了。

總結

項目	內容
是什麼	為 AI 程式設計助手提供即時最新文件的平臺
解決什麼	AI 因訓練資料過時而給出錯誤程式碼
核心原理	即時擷取官方文件，注入 AI 上下文
安裝	`npx ctx7 setup` 一行命令搞定
使用	提示詞末尾加 `use context7`
價格	有免費層級，個人夠用
官方網站	context7.com
GitHub	github.com/upstash/context7

裝好之後，再也不用擔心 AI 拿舊版知識來糊弄你了。

OpenCode + Obsidian：打造你的AI驅動知識管理工作流

Thu, 30 Apr 2026 02:00:15 +0800

📋 目錄

一、什麼是 opencode-obsidian 外掛？

opencode-obsidian 是一個第三方社群外掛，它將 OpenCode AI 助手直接嵌入到 Obsidian 視窗中。不同於傳統的終端機整合方案，這個外掛使用 OpenCode 的 Web 視圖直接嵌入，你看到的就是完整的 OpenCode 介面，不需要在終端機和 Obsidian 之間來回切換。

核心特性：

🖥️ OpenCode 介面直接嵌入 Obsidian 側邊欄或主編輯區
🔄 伺服端自動管理——開啟面板即啟動，關閉即停止
📄 實驗性的上下文注入——自動將當前開啟的筆記和選中文本傳給 AI
⌨️ 快捷鍵 Ctrl/Cmd + Shift + O 快速切換面板

適用場景：

總結和提煉長文本內容
起草、編輯和潤色寫作
查詢和探索你的知識庫
生成大綱和結構化筆記

⚠️ 外掛作者與 OpenCode / Obsidian 無關聯，這是一個獨立的第三方專案。目前版本為 0.2.1（Beta 階段），僅支援桌面端。

二、環境準備

在開始之前，確保你已準備好以下內容：

項目	要求	說明
Obsidian	≥ 1.4.0	官網下載
Node.js	≥ 18+	下載地址，用於安裝 OpenCode

準備就緒後，跟著下面的步驟走就行。

三、安裝 BRAT 外掛

BRAT（Beta Reviewer’s Auto-update Tool）是 Obsidian 的一個社群外掛，專門用來安裝尚未上架社群外掛市場的 Beta 版外掛。opencode-obsidian 目前還沒有正式上架，所以需要透過 BRAT 安裝。

步驟 1：開啟社群外掛市場

在 Obsidian 中依次點擊：設定 → 第三方外掛 → 關閉「安全模式」→ 社群外掛市場

步驟 2：搜尋並安裝 BRAT

在社群外掛市場中搜尋 BRAT（全名：Obsidian42 - BRAT），點擊「安裝」→「啟用」。

💡 BRAT 的全稱是 Beta Reviewer’s Auto-update Tool，由 TfTHacker 開發。它能自動偵測 Beta 外掛的更新並提醒你升級。

四、透過 BRAT 安裝 opencode-obsidian

安裝好 BRAT 後，就可以用它來安裝 opencode-obsidian 外掛了。

步驟 1：開啟 BRAT 設定

設定 → 第三方外掛 → 找到已安裝的 BRAT，點擊右側的齒輪圖標進入設定。

步驟 2：添加 Beta 外掛

在 BRAT 設定頁面中，點擊 「Add Beta plugin」 按鈕。

步驟 3：輸入倉庫地址

在彈出的輸入框中輸入：

`1`	`mtymek/opencode-obsidian`

點擊 「Add Plugin」。

BRAT 會自動從 GitHub 拉取最新的 release 版本並安裝。

步驟 4：啟用外掛

安裝完成後，前往設定 → 第三方外掛 → 在「已安裝外掛」列表中找到 OpenCode-Obsidian，開啟開關啟用它。

✅ 啟用後，Obsidian 左側欄會出現一個終端機樣式的圖標——這就是 OpenCode 的入口。

自動更新

BRAT 會定期檢查 GitHub 上的新版本。當有更新時，它會在 Obsidian 中彈出通知，你只需點擊確認即可自動升級。

五、安裝 OpenCode CLI

外掛本身只是一個「殼」——它會在後台啟動 opencode serve 服務，然後把 OpenCode 的 Web 介面嵌入到 Obsidian 裡。所以你只需要透過 npm 安裝 OpenCode CLI 就夠了。

開啟系統的終端機（Windows 用 PowerShell，macOS/Linux 用 Terminal）：

`1`	`npm i -g opencode-ai`

驗證安裝：

1
2

opencode --version
# 期望輸出類似: 1.14.39

⚠️ Windows 使用者：如果外掛提示「Executable not found at ‘opencode’」，請跳到本文第十節查看解決方案。

六、外掛設定詳解

啟用外掛後，進入設定 → 第三方外掛 → OpenCode-Obsidian 的齒輪圖標，可以看到以下配置項：

基礎設定

設定項	預設值	說明
OpenCode 可執行檔路徑	`opencode`	如果系統 PATH 中找不到，填入完整路徑
連接埠	`14096`	OpenCode 服務監聽的連接埠號
主機名稱	`127.0.0.1`	服務綁定的地址
專案目錄	（自動取 Vault 路徑）	OpenCode 操作的工作目錄
啟動逾時	`45000` (45秒)	等待服務啟動的最大毫秒數

介面設定

設定項	預設值	說明
預設視圖位置	`sidebar`	`sidebar` = 側邊欄，`main` = 主編輯區
自動啟動	`關閉`	開啟 Obsidian 時自動啟動 OpenCode 服務

上下文注入（實驗性）

設定項	預設值	說明
注入工作區上下文	`關閉`	自動將當前筆記資訊傳給 OpenCode
最大筆記數量	`20`	上下文中包含的最大筆記數
最大選中文本長度	`2000`	傳給 AI 的選中文本字元上限

自訂命令

設定項	預設值	說明
使用自訂命令	`關閉`	啟用後可自訂 OpenCode 啟動命令
自訂命令	（空）	自訂的啟動命令（見第九節）

七、首次使用

開啟 OpenCode 面板

有三種方式開啟 OpenCode：

點擊側邊欄圖標：點擊左側欄的終端機圖標
快捷鍵：Ctrl + Shift + O（macOS 用 Cmd + Shift + O）
命令面板：Ctrl/Cmd + P → 輸入 Toggle OpenCode panel

首次啟動流程

開啟面板後，外掛會自動執行以下操作：

偵測 OpenCode 可執行檔路徑
啟動 OpenCode 服務（opencode serve）
在嵌入式 Web 視圖中載入 OpenCode 介面

啟動成功後，你會看到完整的 OpenCode 對話介面，可以直接在裡面輸入 prompt。

驗證一切正常

在 OpenCode 介面中輸入：

/help

如果看到命令列表，說明一切正常。你也可以輸入：

/models

查看可用的 AI 模型。OpenCode 內建了免費模型（如 GLM-4.7、MiniMax-2.1），無需任何配置即可使用。

快捷鍵速查

快捷鍵	功能
`Ctrl/Cmd + Shift + O`	切換 OpenCode 面板

八、上下文注入（實驗性功能）

這是 opencode-obsidian 外掛最獨特的功能之一——它可以自動將 Obsidian 的工作上下文傳遞給 OpenCode。

開啟方式

在外掛設定中，開啟 「注入工作區上下文」 開關。

注入的內容

啟用後，外掛會自動將以下資訊傳給正在執行的 OpenCode 實例：

📂 當前開啟的筆記列表：你正在編輯哪些檔案
📝 選中的文本：你在筆記中選中的文字

使用場景

選中一段文字，開啟 OpenCode 面板，直接說「潤色這段話」——AI 已經知道你說的是哪段文字
同時開啟多篇筆記，讓 AI「對比這兩篇筆記的差異」——AI 已經知道你開啟的是哪些檔案

局限性

⚠️ 這是實驗性功能，目前有一些限制：

在 OpenCode 介面中建立新 Session 時，上下文不會自動注入

上下文更新有一定的延遲

九、自訂命令模式

預設情況下，外掛會自動呼叫 opencode serve 命令啟動服務。如果你需要更多控制，可以啟用自訂命令模式。

什麼時候需要自訂命令？

需要添加額外的 CLI 參數
使用自訂的啟動腳本
透過容器或虛擬環境執行 OpenCode
OpenCode 安裝在非標準路徑

配置步驟

在外掛設定中開啟 「使用自訂命令」
在 「自訂命令」 輸入框中填寫完整命令

命令模板

`1`	`opencode serve --port 14096 --hostname 127.0.0.1 --cors app://obsidian.md`

⚠️ 重要注意事項

連接埠和主機名稱必須與設定中的值一致
必須包含 --cors app://obsidian.md，否則 Obsidian 無法嵌入 OpenCode 的 Web 介面

十、常見問題與故障排除

❌ 找不到 OpenCode 可執行檔

現象：開啟面板後提示「Executable not found at ‘opencode’」，但終端機中執行 opencode 是正常的。

原因：Electron（Obsidian 底層框架）在 Windows 上不完全繼承系統 PATH 環境變數。

解決方案：

在終端機中查找 opencode.cmd 的完整路徑：

`1`	`where opencode.cmd`

將輸出的完整路徑填入外掛設定的「OpenCode 可執行檔路徑」中，例如：

`1`	`C:\Users\你的使用者名稱\AppData\Roaming\npm\opencode.cmd`

❌ 服務啟動逾時

可能原因：網路問題、模型載入慢、連接埠被佔用。

解決方案：

檢查連接埠 14096 是否被其他程式佔用
嘗試修改連接埠號（比如改成 15096）
增加啟動逾時時間

❌ 面板顯示空白

可能原因：CORS 配置不正確。

解決方案：

如果使用了自訂命令，確保命令中包含 --cors app://obsidian.md。

❌ 面板無法嵌入

可能原因：OpenCode 版本過舊。

解決方案：

`1`	`npm i -g opencode-ai@latest`

❌ 中文檔名亂碼（Windows）

解決方案：在 PowerShell 中執行：

`1`	`chcp 65001`

然後重新啟動 Obsidian。

❌ 外掛更新後需要重新配置

BRAT 更新外掛時會保留你的設定資料。如果發現設定遺失，重新進入設定頁面配置即可。

總結

整個安裝流程可以用一張圖概括：

┌──────────────────────────────────────────┐
│           安裝 BRAT 外掛                  │
│   設定 → 社群外掛市場 → 搜尋 BRAT → 安裝   │
└──────────────────┬───────────────────────┘
                   │
                   ▼
┌──────────────────────────────────────────┐
│      透過 BRAT 安裝 opencode-obsidian      │
│   BRAT 設定 → Add Beta plugin             │
│   輸入: mtymek/opencode-obsidian           │
└──────────────────┬───────────────────────┘
                   │
                   ▼
┌──────────────────────────────────────────┐
│           安裝 OpenCode CLI               │
│   npm i -g opencode-ai                   │
└──────────────────┬───────────────────────┘
                   │
                   ▼
┌──────────────────────────────────────────┐
│         啟用外掛，開始使用                  │
│   Ctrl+Shift+O 開啟面板                   │
│   直接在 Obsidian 裡使用 OpenCode         │
└──────────────────────────────────────────┘

一句話總結：裝 BRAT → 搜 mtymek/opencode-obsidian → 裝好 OpenCode CLI → Ctrl+Shift+O 開始用。就這麼簡單。

📚 參考來源：

opencode-obsidian GitHub 倉庫

BRAT 外掛 GitHub 倉庫

OpenCode 官方文件

OpenCode 全深度指南：開源版 Claude Code 的安裝、配置與進階玩法

Thu, 30 Apr 2026 02:00:15 +0800

📋 目錄

一、什麼是 OpenCode？

OpenCode 是近期熱度最高的 AI 程式設計工具，本質上是一個開源版的 Claude Code。它幾乎復刻了 Claude Code 的所有核心功能，同時解決了 Claude Code 在中國使用者中常見的限速、封號等痛點。

與 Claude Code 對比

對比維度	Claude Code	OpenCode
開源	❌ 閉源	✅ 開源
免費模型	❌ 需付費 API	✅ 內建免費模型
中國使用者友善	⚠️ 限速/封號風險	✅ 無限制
Skills/MCP	✅ 支援	✅ 完全相容
Session 並行	❌	✅ 核心亮點

核心定位

開源版 Claude Code：具備幾乎全部功能，中國使用者友善，不限速不封號
免費模型：開箱即用 GLM-4.7、MiniMax-2.1 等免費模型，零配置即可上手
頂級模型接入：透過 Antigravity 外掛免費接入 Gemini 3 Pro、Claude 4.5 Opus；透過 /connect 接入 GPT Codex
殺手級功能：Session 並行、Timeline 回退、Share 分享、Ultra Work 多智能體協作
外掛生態：Oh My Open Code (OMO) 整合七大程式設計智能體 + 三大 MCP Server + 多種工具

二、四種安裝形態

⭐ 1. 命令列版（主力推薦）

最穩定、功能最全的使用方式。

# 安裝（需先安裝 Node.js）
npm i -g opencode-ai

# 啟動
opencode

前置條件：需要安裝 Node.js（前往 nodejs.org 下載對應系統版本）

2. 桌面客戶端（Beta）

從官網下載客戶端，一路下一步安裝，選擇專案資料夾即可使用。

⚠️ 目前處於 Beta 測試階段，bug 較多，暫不推薦作為主力工具。

3. VS Code 外掛版

前提：已安裝命令列版 OpenCode。外掛版的核心價值在於與 IDE 的無縫整合，讓 AI 直接感知你的程式碼上下文。

在 VS Code 擴充商店搜尋 OpenCode 並安裝
快捷鍵 Ctrl + Shift + P → 輸入 open opencode 回車
外掛會自動關聯左側視窗開啟的程式碼檔案
選中程式碼後按 Ctrl + Alt + K 可快速貼到 OpenCode 聊天視窗

4. 雲端執行環境（GitHub Actions）

非常適合開源專案的自動化 Issue 修復：

將專案上傳到 GitHub 公開倉庫
在倉庫中配置 API Key（Settings → Secrets and Variables → Actions）
在 Issue 評論中輸入 /opencode + 需求描述
GitHub Actions 自動執行 OpenCode 工作流程
完成後自動建立 Pull Request

三、免費模型配置

查看可用模型

`1`	`/models # 查看所有可用模型（帶 free 標記的即可免費使用）`

接入頂級模型

方式一：Antigravity 外掛（免費接入 Gemini + Claude）

Antigravity 是 Google 推出的 AI 程式設計 IDE，它慷慨地免費提供了 Gemini 3 Pro 和 Claude 4.5 Opus。

在 OpenCode 中貼上安裝提示詞（從 Antigravity GitHub 首頁複製）
等待 AI 自動完成安裝
開啟新終端機執行登入命令，選擇 Google → Antigravity 登入
登入 Google 帳戶，貼上生成的 URL
重新啟動 OpenCode，/models 即可看到 Gemini 3 Pro 和 Claude 4.5 Opus

方式二：GPT Codex（OpenAI 官方合作）

OpenAI 與 OpenCode 官宣合作，可直接接入 ChatGPT Codex。

`1`	`/connect # 選擇 OpenAI → GPT Pro → 瀏覽器登入`

前提：需要有 ChatGPT Plus 或以上訂閱。

方式三：OpenRouter（萬能接入）

透過 OpenRouter 可以接入市面上幾乎所有大模型，國內使用者也能方便獲取額度。

`1`	`/connect # 選擇 OpenRouter → 填寫 API Key`

OpenCode 支援 75 種 AI 接入方式，幾乎囊括所有模型供應商。

四、核心功能亮點

1. 反問式需求澄清

在動手編碼之前，OpenCode 會反向詢問你一系列問題：

只需要程式碼樣例，還是完整可執行的程式？
哪些功能是必須實現的？
呼叫哪個模型？
環境變數如何儲存？

這種「先問清楚再動手」的機制，大幅減少了返工。

2. 命令列程式碼比對介面

OpenCode 的命令列 diff 展示被認為是所有命令列程式設計工具中做得最好的，程式碼變更一目了然。

⭐ 3. Session 並行處理

這是 OpenCode 最具特色的功能——多 Session 並行執行：

# 發起第一個任務（如：增加計時器）
# 任務執行中，建立新 session
/new

# 發起第二個任務（如：畫筆調色）
# 查看所有 session 狀態
/sessions

# 在 session 間切換
/session <id>

打轉符號表示 Session 正在後台執行。兩個需求可以完全並行開發，互不干擾。

4. Timeline 檢查點回退

`1`	`/timeline # 查看當前 Session 的完整對話記錄`

選擇任意歷史節點：

Revert：將程式碼和聊天內容同時回退到該時間點
View：查看當時 AI 做了什麼修改

相當於程式設計過程中的「時光機」，可以大膽嘗試不同方案。

1
2
3

/share      # 將對話記錄分享為網頁
/unshare    # 取消分享
/export     # 匯出對話記錄為檔案

分享後生成一個網頁連結，展示完整的對話記錄和程式碼修改過程，方便與他人協作或展示。

五、Skills 技能遷移

OpenCode 完全相容 Claude Code 的 Skills 目錄結構，遷移成本極低：

1
2

# 目錄結構對應關係
.claude/skills/<skill-name>/    →    .opencode/skills/<skill-name>/

操作步驟

在專案根目錄新建 .opencode 資料夾
在 .opencode 下新建 skills 資料夾
將原 .claude/skills/ 下的技能資料夾直接複製過來
重新啟動 OpenCode，AI 即可識別並呼叫這些 Skills

每個 Skill 就是一個帶目錄的說明書，告訴 AI 如何完成特定領域的任務。

六、MCP 配置

OpenCode 支援兩種 MCP（Model Context Protocol）模式：

本地 MCP（Local）

透過本地命令執行。在 ~/.config/opencode/opencode.json 中配置：

{
  "mcpServers": {
    "shed-cn": {
      "type": "local",
      "command": "npx",
      "args": ["shed-cn"],
      "enabled": true
    }
  }
}

遠端 MCP（Remote）

透過 URL 遠端呼叫。以 Context7 為例：

{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "type": "remote",
      "url": "https://context7-mcp-server-url",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <your-api-key>"
      },
      "enabled": true
    }
  }
}

配置完成後重新啟動 OpenCode，輸入 /mcp 即可查看已配置的 MCP Server。

七、Oh My Open Code (OMO) 超強外掛 ⭐

OMO 是 OpenCode 上最火的程式設計外掛，本質上是 工具 + MCP + 程式設計 Agent 的組合捆綁包。

七大程式設計智能體

智能體	角色	推薦模型
🧠 西西弗斯 (Sisyphus)	主智能體，規劃與調度	Claude 4.5 Opus / GPT 5.2
🔮 先知 (Prophet)	架構設計、程式碼審查	—
📚 圖書管理員 (Librarian)	查閱文獻、文件檢索	—
🔍 探索者 (Explorer)	網路搜尋	—
🎨 前端工程師	前端開發	Gemini 3 Pro
📝 文件編寫者	文件生成	—
🖼️ 多模態	圖片/PDF 理解	—

每個智能體都分配了最適合其工作的大模型，據作者稱耗費了 24,000 美元的 Token 才找到最佳組合。

三大 MCP Server

Web Search：網路搜尋
Context7：獲取最新技術文件
Grep App：GitHub 倉庫快速程式碼搜尋

整合工具

LSP 進階版：透過程式語言的語法和語義幫助 AI 快速定位程式碼
AST 工具：透過程式碼語法樹進行關聯搜尋
LOC 工具：藉助多模態視覺能力理解圖片、PDF
Delegate Task / Background Task：Agent 任務分配和後台調度

安裝與使用

配置檔案位置：C:\Users\<使用者名稱>\.config\opencode\oh-my-opencode.json

從 OMO GitHub 首頁複製 install 開頭的提示詞
貼到 OpenCode 中，回答配置問題（訂閱情況等）
自動完成安裝

兩種核心用法

① @ 指定智能體

`1`	`@前端工程師幫我優化這個頁面的響應式佈局`

② Ultra Work 模式（魔法詞 ULW）

`1`	`ULW 幫我建立一個寵物商店應用`

Ultra Work 模式下，西西弗斯作為主智能體會：

將任務拆解成 Todo List
同時開啟多個後台任務並行執行
居中調度各個智能體協同工作
最終交付完整專案

Ralph Loop 迴圈模式

強制 AI 長時間迴圈工作，適合極難任務：

`1`	`/ralph-loop`

範例：「使用 Spring Boot 4 最新標準重構整個專案，直到所有測試用例通過」——可以連續執行數小時直到任務完成。

八、其他實用功能

`/init` — 專案知識初始化

讓 AI 通讀整個專案資料夾，生成 agents.md 檔案作為系統提示詞，幫助 AI 快速了解專案。

`/compact` — 上下文壓縮

將之前的對話提煉為簡潔摘要，釋放模型上下文視窗，避免 Token 超限。

自訂命令

在 ~/.config/opencode/commands/ 下建立 .md 檔案定義自訂命令：

# 執行測試
模式：build
命令：npm test
描述：執行專案的全部測試用例

使用：/執行測試 即可觸發。

自訂智能體

在 ~/.config/opencode/agents/ 下建立 .md 檔案：

# Code Review Agent
類型：subagent
模型：claude-4.5-opus
描述：專門負責程式碼審查，檢查程式碼品質、安全漏洞和最佳實踐。

Primary Agent：按 Tab 鍵切換，在對話中直接使用
Sub Agent：由主智能體在後台自動調度

九、總結與推薦

適用場景

場景	推薦度	說明
新手入門 AI 程式設計	⭐⭐⭐⭐⭐	免費模型零成本上手
日常開發輔助	⭐⭐⭐⭐⭐	Session 並行 + Timeline 回退
複雜專案開發	⭐⭐⭐⭐⭐	OMO 外掛多智能體協作
開源專案維護	⭐⭐⭐⭐	GitHub Actions 雲端自動化
練習 Skills/MCP	⭐⭐⭐⭐⭐	完全相容 Claude Code 生態

十、實戰記錄：安裝 Oh My OpenAgent

以下是筆者親測安裝 Oh My OpenAgent（原 Oh My Open Code）的完整對話記錄，環境為 Windows + PowerShell。

環境檢查

1
2

opencode --version
# 輸出: 1.14.39

安裝過程

在 OpenCode 對話中直接告訴 AI：

“Install and configure oh-my-openagent by following the instructions here: https://raw.githubusercontent.com/code-yeongyu/oh-my-openagent/refs/heads/dev/docs/guide/installation.md"

AI 會先詢問你擁有的模型訂閱情況：

訂閱	我的情況
Claude Pro/Max	❌ 無
OpenAI / ChatGPT Plus	❌ 無
Gemini	❌ 無
GitHub Copilot	✅ 學生認證版
OpenCode Zen	✅ 免費可用
Z.ai Coding Plan	❌ 無
OpenCode Go	❌ 無
Kimi for Coding	❌ 無
Vercel AI Gateway	❌ 無

⚠️ AI 會提示 “Without a Claude subscription, the Sisyphus agent might not work ideally”，但 GitHub Copilot 會作為後備模型自動接管。

確認訂閱後，AI 自動執行安裝命令：

bunx oh-my-openagent install --no-tui \
  --claude=no --openai=no --gemini=no \
  --copilot=yes --opencode-zen=yes \
  --zai-coding-plan=no --opencode-go=no \
  --kimi-for-coding=no --vercel-ai-gateway=no

安裝成功的輸出：

[1/4] Checking OpenCode installation...
[OK] OpenCode 1.14.39 detected
[2/4] Adding oh-my-openagent plugin...
[OK] Plugin added -> C:\Users\<使用者名稱>\.config\opencode\opencode.json

安裝後的配置檔案

主配置檔案 ~/.config/opencode/opencode.json：

{
  "plugin": [
    "oh-my-openagent@latest"
  ]
}

Agent 模型配置 ~/.config/opencode/oh-my-openagent.json：

AI 自動根據 GitHub Copilot 訂閱分配了模型：

Agent	分配的模型
Sisyphus（主智能體）	`github-copilot/claude-opus-4.7`
Oracle（先知）	`github-copilot/gpt-5.5` (medium)
其餘 Agent	自動選擇 Copilot 可用模型

認證配置

安裝完成後需要手動認證 GitHub Copilot：

`1`	`opencode auth login`

互動步驟：

上下鍵選擇 GitHub Copilot
按回車確認
瀏覽器自動開啟，登入 GitHub 學生帳號
授權完成，終端機顯示認證成功

如何重新配置 Agent 模型？

方式一：直接告訴 AI

“把 Sisyphus 的模型改成 claude-sonnet-4.6” “Oracle 用 gpt-5.5”

方式二：手動編輯配置檔案

直接修改 ~/.config/opencode/oh-my-openagent.json 中對應 agent 的 model 欄位。

追加配置：補上 OpenCode Zen 作為備選

安裝時遺漏了免費的 OpenCode Zen（--opencode-zen=no），後續在 OpenCode 新對話中直接讓 AI 幫忙修正：

“其實我還有你免費的 OpenCode Zen，但是我已經登入 GitHub Copilot 了，你幫我修改一下”

AI 的第一次嘗試把 OpenCode Zen 設成了主力（opencode/claude-opus-4-7），GitHub Copilot 變成了備選。實際需求是反過來的：

“不是，是 GitHub Copilot 作為主力，OpenCode Zen 自帶的免費模型作為備選”

AI 修正後，最終配置策略：

1
2

主力模型: github-copilot/*     （已付費，優先使用）
備選模型: opencode/*           （免費額度，Copilot 不可用時自動切換）

關鍵配置片段（以 Sisyphus 為例）：

{
  "sisyphus": {
    "model": "github-copilot/claude-opus-4-7",
    "fallback_models": [
      { "model": "opencode/claude-opus-4-7" },
      { "model": "opencode/gpt-5.5" }
    ]
  }
}

💡 經驗：描述配置需求時，主次關係要說清楚——「XX 作為主力，YY 作為備選」，避免 AI 搞反。

使用提示

安裝完成後，在終端機輸入 opencode 即可開始：

在 prompt 中包含 ultrawork 或 ulw 觸發自動並行處理
按 Tab 進入 Prometheus（規劃器）模式
執行 /start-work 執行完整編排

附錄：踩坑記錄

問題	解決
`doctor` 命令超時（30s）	部分檢查可能掛起，加 `--verbose` 排查，或跳過不影響使用
PowerShell 下 `if` 語法報錯	OpenCode 的 bash 命令在 PowerShell 下需轉換語法
Sisyphus 非 Claude 模型效能下降	這是已知限制，有 Claude 訂閱體驗最佳
AI 把主力/備選模型搞反	描述需求時說清主次：「XX 作為主力，YY 作為備選」，不要只說「幫我加上 YY」

📚 參考來源：技術爬爬蝦 - OpenCode 詳細攻略、Oh My OpenAgent 安裝指南

OpenCode 新手進階：並行調度與使用技巧全攻略

Thu, 30 Apr 2026 02:00:15 +0800

📋 目錄

📌 核心要點概括

功能	一句話說明
Session 並行	OpenCode 殺手級功能，多個任務同時跑，互不干擾，效率翻倍
Ultra Work 模式	輸入 `ULW`，主智能體自動拆解任務、調度多個子智能體並行幹活
@ 指定智能體	讓擅長前端的幹前端，擅長架構的做評審，人盡其才
Timeline 時光機	隨時回退到任意歷史節點，大膽試錯零成本
Ralph Loop	讓 AI 迴圈工作數小時，攻堅極難任務

一、Session 並行：讓 AI 同時幹多件事

這是 OpenCode 相比其他 AI 程式設計工具最大的差異化優勢。傳統工具只能串行——一個任務跑完才能開始下一個。OpenCode 可以同時開啟多個 Session，互不干擾。

基礎操作

/new              # 建立新 Session
/sessions         # 查看所有 Session 的狀態（打轉符號 = 正在執行）
/session <id>     # 切換到指定 Session
/session prev     # 回到上一個 Session

實戰場景

假設你在開發一個「你畫我猜」小遊戲，有兩個獨立需求：

需求 A：增加一個計時器，首次落筆開始計時，超過 20 秒遊戲失敗
需求 B：畫筆可以調節顏色

傳統做法

先做完 A，再做 B → 需求 B 白白等待 5-10 分鐘。

OpenCode 做法

1. 輸入需求 A，AI 開始工作
2. 輸入 /new，建立新 Session
3. 輸入需求 B，AI 開始工作
4. 輸入 /sessions 查看進度：

   Session 1  ◐  正在添加計時器邏輯...
   Session 2  ◐  正在添加顏色選擇器...

兩個需求完全並行開發，總耗時從 15 分鐘壓縮到 8 分鐘。

注意事項

⚠️ Session 之間完全隔離，修改同一檔案可能衝突，建議分配給不同模組
⚠️ 後台 Session 不會自動通知完成，需要手動 /sessions 查看
✅ 可以隨時 /new 開第三個、第四個……沒有數量限制

二、Ultra Work：一鍵召喚 AI 程式設計團隊

如果說 Session 並行是「手動擋」，那 Ultra Work 就是「全自動駕駛」。輸入一個魔法詞，AI 自動把任務拆開、分配給最合適的智能體、並行執行。

觸發方式

在 prompt 中包含以下任一關鍵詞：

1
2
3

ULW
ultrawork
Ultra Work

工作原理

你的需求：幫我做一個寵物商店網站
        │
        ▼
  ┌─────────────────────────────┐
  │  西西弗斯（主智能體）         │
  │  1. 拆解任務 → Todo List     │
  │  2. 分配子任務              │
  └──────┬──────────┬───────────┘
         │          │
    ┌────▼───┐ ┌───▼────┐ ┌────────▼────┐
    │ 先知    │ │ 前端    │ │ 文件編寫者   │
    │ 架構設計 │ │ UI 開發 │ │ 文件生成     │
    └────────┘ └────────┘ └─────────────┘
         │          │            │
         └──────────┴────────────┘
                    │
                    ▼
              完整專案交付

自動拆分 Todo List
同時開啟 3 個後台任務並行執行
主智能體居中調度
最終交付完整專案

什麼時候用？

場景	適用	說明
從零建立完整專案	✅ 極佳	自動拆分前端、後端、文件
多模組並行開發	✅ 極佳	各智能體分工明確
單檔案小修改	❌ 不推薦	殺雞用牛刀，反而更慢
簡單 bug 修復	❌ 不推薦	普通對話更快

💡 複雜度越高，Ultra Work 的價值越大。簡單任務反而會因為調度開銷變慢。

實際效果

用 Ultra Work 模式建立了一個寵物商店網站：

✅ 在沒有任何圖片素材的情況下，用 emoji 作為裝飾
✅ 介面清新、互動流暢、動畫完整

三、@ 指定智能體：讓專業的人幹專業的事

安裝了 Oh My OpenAgent（OMO）後，你擁有一個 AI 程式設計團隊。透過 @ 可以點名讓特定智能體幹活。

智能體能力表

智能體	擅長領域	最適模型	範例用法
🧠 西西弗斯	統籌規劃、任務調度	Claude Opus	複雜多步驟任務
🔮 先知	架構設計、程式碼審查	GPT 5.5	專案結構設計
🎨 前端工程師	UI 開發、頁面佈局	Gemini 3 Pro	響應式佈局優化
🔍 探索者	網路搜尋、查資料	MiniMax	查最新 API 文件
📚 圖書管理員	文獻查閱、文件檢索	—	梳理開源專案源碼
📝 文件編寫者	README、註釋生成	—	生成專案文件
🖼️ 多模態	圖片/PDF 理解	—	根據設計稿寫程式碼

使用範例

@前端工程師 幫我把這個登入頁改成響應式佈局，行動端也要好看

@先知 審查一下 src/service/ 目錄下的程式碼，找出潛在的效能問題

@探索者 查一下 React 19 的 Server Components 最新用法

@文件編寫者 給整個專案生成一份 API 文件

切換主智能體

按 Tab 鍵可以切換當前對話的主智能體，適合長時間使用某個特定角色。

四、Timeline 時光機：隨意試錯，隨時回退

程式設計中最怕什麼？改了一大堆程式碼，發現方向錯了，又回不去。Timeline 就是你的後悔藥。

基本用法

`1`	`/timeline # 列出當前 Session 的每一步對話記錄`

選擇任意節點：

Revert：程式碼和聊天內容同時回退到該節點，就像什麼都沒發生過
View：查看當時 AI 做了什麼修改

實戰場景

1
2
3

1. 你讓 AI 重構了某個模組 → 效果不理想
2. /timeline → 選擇重構前的節點 → Revert
3. 程式碼回到重構前，換個思路重新來

使用技巧

🕐 完成一個階段性任務後，在心裡記下那個節點（第幾次對話）
🕐 大膽嘗試激進方案——反正可以一鍵回退
🕐 對比兩個方案：Revert 到 A 方案 → 看看效果 → Revert 到 B 方案 → 對比

這就是程式設計版的「存檔/讀檔」，讓你敢於探索任何可能性。

五、Ralph Loop：讓 AI 死磕到底

這個模式會讓 AI 持續迴圈工作，直到任務真正完成。適合那些需要反覆迭代的硬骨頭。

啟動方式

`1`	`/ralph-loop`

適用場景

"使用 Spring Boot 4 最新標準重構整個專案，直到所有測試用例通過"

"逐個檢查 src/ 下所有檔案的程式碼規範，修復每一個違規項"

"為專案添加完整的單元測試，直到覆蓋率達到 90%"

和 Ultra Work 的區別

對比維度	Ultra Work	Ralph Loop
工作機制	並行拆分、多智能體協作	串行迴圈、持續迭代
適合場景	從零構建、多模組專案	重構、修復、達標類任務
耗時	幾分鐘到十幾分鐘	可能數小時
終點	任務拆解完成	滿足終止條件

⚠️ Ralph Loop 可能執行很久，注意 API 額度消耗。

六、日常提速小技巧

1. 善用 `/compact` 節省上下文

當你和 AI 聊了很多輪，上下文視窗快滿時：

`1`	`/compact`

AI 會把之前的對話提煉成一個摘要，釋放空間繼續工作。不需要開新對話丟失上下文。

2. 用 `/init` 讓 AI 快速上手新專案

進入一個新專案時，先讓 AI 通讀程式碼：

/init

AI 會掃描整個專案，生成 agents.md 作為系統提示詞。之後任何對話都會基於這個理解，效率大幅提升。

1
2
3

/share      # 生成分享連結，展示完整對話和程式碼修改
/unshare    # 取消分享，連結失效
/export     # 匯出對話記錄為檔案

適合場景：

給同事展示你是如何用 AI 解決某個問題的
記錄踩坑過程，供團隊參考
寫部落格時的素材

4. 查看可用模型

`1`	`/models # 帶 free 標記的是免費模型`

GLM-4.7 和 MiniMax-2.1 程式設計能力不錯，適合輕量任務。

5. 快速貼上程式碼（VS Code 外掛）

在 VS Code 中選中程式碼片段 → Ctrl + Alt + K → 直接貼到 OpenCode 對話框。

省去複製貼上的切換成本，保持心流。

七、新手推薦工作流

┌─────────────────────────────────────────────┐
│                 拿到新需求                    │
└──────────────────┬──────────────────────────┘
                   │
                   ▼
          ┌────────────────┐
          │ 簡單？          │
          └───┬────────┬───┘
              │ 是      │ 否（複雜/多模組）
              ▼         ▼
    ┌─────────────┐  ┌─────────────────┐
    │ 普通對話搞定  │  │ 輸入 ULW 觸發    │
    │             │  │ Ultra Work 模式  │
    └─────────────┘  └────────┬────────┘
                              │
                   ┌──────────▼──────────┐
                   │ 多個獨立子任務？       │
                   └───┬──────────┬──────┘
                       │ 是        │ 否
                       ▼           ▼
              ┌─────────────┐ ┌──────────────┐
              │ /new 開多個   │ │ 等 Ultra Work │
              │ Session 並行  │ │ 自動完成       │
              └──────┬──────┘ └──────────────┘
                     │
                     ▼
              ┌─────────────┐
              │ /sessions    │
              │ 查看所有進度  │
              └──────┬──────┘
                     │
                     ▼
              ┌─────────────┐
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                  ▼
              ┌─────────────┐
              │ /timeline →  │
              │ Revert 回退   │
              └─────────────┘

一句話總結

小活直接聊，大活喊 ULW，並行用 Session，錯了就 Timeline 回退，死磕開 Ralph Loop。

八、一個真實案例

在 Oh My OpenAgent 安裝完成後，想調整 Agent 模型配置——讓 GitHub Copilot 作為主力，免費的 OpenCode Zen 作為備選。

第一次嘗試

直接在 OpenCode 對話中說：

“其實我還有你免費的 OpenCode Zen，但是我已經登入 GitHub Copilot 了，你幫我修改一下”

AI 把 OpenCode Zen 設成了主力——因為沒說清楚主次關係。❌

糾正

“不是，是 GitHub Copilot 作為主力，OpenCode Zen 自帶的免費模型作為備選”

AI 立即修正，更新了 oh-my-openagent.json，所有 Agent 都用 github-copilot/* 為主、opencode/* 為 fallback。✅

💡 教訓：跟 AI 描述需求時，主次關係一定要說清楚——「XX 作為主力，YY 作為備選」，不要只說「幫我加上 YY」。

📚 參考來源：OpenCode 全深度指南、Oh My OpenAgent 📅 筆記生成日期：2026-05-07

5分鐘安裝ClaudeCode並接入DeepSeek

Sun, 26 Apr 2026 02:00:15 +0800

概述

Claude Code 是 Anthropic 推出的命令列 AI 程式設計助手，內建多種 Skills 外掛，透過不同組合可以完成許多 AI 單獨做不到的事。接入國產大模型 DeepSeek V4 後，可以大幅降低使用成本。

核心用途：

建立個人知識庫，自動化整理學習筆記
按時蒐集行業資訊並整理成文稿
自動發佈到各大社交媒體平台

第一步：安裝執行環境

1.1 安裝 Node.js

前往 Node.js 官網下載 Windows 安裝包（.msi），雙擊後一路下一步。

驗證安裝：

1
2

node -v
npm -v

1.2 配置 npm 國內鏡像

`1`	`npm config set registry https://registry.npmmirror.com/`

💡 為什麼要配置鏡像？

預設 npm 源在國外，下載速度很慢。配置國內鏡像後安裝速度可提升 10 倍以上。

1.3 安裝 Git

前往 Git 官網下載對應版本安裝包，一路下一步。

驗證安裝：

git -v

1.4 安裝 CC-Switch

CC-Switch 用於將第三方模型接入 Claude Code。

前往 GitHub Release 頁面下載對應版本（如 Windows MSI），雙擊安裝，一路下一步。

第二步：安裝 Claude Code

`1`	`npm install -g @anthropic-ai/claude-code`

驗證：

`1`	`claude --version`

跳過登入（使用第三方 API）

啟動一次 Claude Code 後關閉
在使用者目錄下找到 .claude.json 檔案
添加以下欄位（注意上一欄位尾部需加英文逗號）：

`1`	`"hasCompletedOnboarding": true`

重新執行 claude 啟動，選擇信任當前資料夾即可

⚠️ 常見錯誤

如果忘記在上一欄位末尾加逗號，會導致 JSON 解析錯誤，Claude Code 無法啟動。

第三步：接入 DeepSeek

3.1 獲取 API Key

開啟 DeepSeek 開放平台，註冊登入
確保帳戶有餘額
右側 API Keys → 建立 API Key → 複製儲存（關閉後無法再次查看）

🚨 密鑰安全

密鑰不要分享給他人，否則會消耗你的餘額。

3.2 配置 CC-Switch

開啟 CC-Switch，點擊右上角 + 號
模型預設選擇 DeepSeek
填入 API Key
模型名稱統一改為：deepseek-v4-pro[1m]（上下文 1M，Claude Code 預設使用 128K）
點擊添加

3.3 驗證模型

在 Claude Code 對話框中輸入：

/model

可查看當前可用模型，或直接問「你當前是什麼模型」確認接入成功。

第四步：實戰範例

桌面新建一個資料夾
在網址列輸入 CMD 回車
執行 claude 啟動，選擇信任當前資料夾
輸入需求：使用 HTML + JS + CSS 做一個 Todo 軟體
執行中會申請工具權限，選擇 Yes 即可
完成後讓它幫你開啟頁面預覽

💡 小技巧

可以用中文直接描述需求，Claude Code 支援中英文混合輸入。

命令速查表

操作	命令
Node 版本檢查	`node -v`
npm 版本檢查	`npm -v`
npm 國內鏡像	`npm config set registry https://registry.npmmirror.com/`
Git 版本檢查	`git -v`
安裝 Claude Code	`npm install -g @anthropic-ai/claude-code`
Claude Code 版本檢查	`claude --version`
啟動 Claude Code	`claude`
切換模型	`/model`

常見問題

執行 claude 後提示找不到命令？

檢查 Node.js 是否安裝成功（node -v），以及 npm 全域路徑是否在系統 PATH 中。

啟動後要求登入 Anthropic 帳號？

說明 .claude.json 中的 hasCompletedOnboarding 未正確配置，請回到第二步檢查。

模型呼叫報錯 / 無回應？

檢查 DeepSeek 帳戶餘額是否充足，以及 CC-Switch 中 API Key 是否正確填寫。

安裝ClaudeCode並接入DeepSeek（面向小白）

Sun, 26 Apr 2026 02:00:15 +0800

概述

這份教學是給誰看的？

這份教學面向完全沒有電腦基礎的使用者。你不需要知道什麼是「命令列」、什麼是「環境變數」、什麼是「版本管理」——我會把每一步都拆解到最細，告訴你在哪裡點、點什麼、輸入什麼、看到什麼說明成功了。

你要裝什麼？為什麼要裝這些？

在開始之前，先瞭解我們一共要安裝 3 個東西，它們各自的作用：

序號	軟體名稱	一句話解釋	為什麼必須裝
1	Node.js	讓你的電腦能執行 JavaScript 程式的「引擎」	Claude Code 是用 JavaScript 寫的，沒有它就跑不起來
2	Claude Code	一個住在你電腦終端機裡的 AI 程式設計助手	這就是我們最終要用的東西
3	CC-Switch	一個給 Claude Code「換大腦」的小工具	讓 Claude Code 從昂貴的官方模型換成便宜的 DeepSeek

整個過程大約需要 10-15 分鐘。請按順序一步步來，不要跳步。

📌 前提條件

你需要一台 Windows 電腦（Windows 10/11），能正常上網。

安裝 Node.js

什麼是 Node.js？

Node.js = 讓電腦能執行 Claude Code 的執行環境。它是完全免費的，就像你需要先裝好 Windows 系統才能執行軟體一樣，你需要先裝好 Node.js 才能執行 Claude Code。

下載 Node.js

第 1 步：開啟瀏覽器

開啟你電腦上任意一個瀏覽器（Chrome、Edge、Firefox 都可以）。

第 2 步：前往 Node.js 官網

在瀏覽器網址列（頂部輸入網址的長條框）中輸入以下網址，然後按 Enter：

`1`	`https://nodejs.org/`

第 3 步：找到下載按鈕

開啟網頁後，你會看到頁面中央有兩個大按鈕：

左邊的按鈕寫著 LTS（推薦的版本號，比如 22.16.0 LTS）
右邊的按鈕寫著 Current

點選左邊的 LTS 按鈕，瀏覽器會自動開始下載一個 .msi 檔案。

第 4 步：找到下載好的檔案

下載完成後（通常只需幾秒鐘），有兩種方式找到這個檔案：

方式一：點選瀏覽器右上角的下載列表（通常是一個向下的箭頭 ↓ 圖示），在列表中找到剛才下載的檔案，檔名類似 node-v22.16.0-x64.msi
方式二：開啟檔案總管（就是你看資料夾的那個視窗），在左側找到下載資料夾，裡面就有這個檔案

安裝 Node.js

第 1 步：按兩下安裝檔案

在下載資料夾中，找到 node-v22.16.0-x64.msi（版本號可能略有不同），按兩下它。

第 2 步：歡迎介面

彈出一個標題為 Node.js Setup（Node.js 安裝精靈）的視窗。點選底部的 Next（下一步）按鈕。

第 3 步：授權合約

視窗中顯示一大段英文合約文字。

勾選左下角的核取方塊：I accept the terms in the License Agreement（我接受授權合約中的條款）
點選 Next

第 4 步：安裝位置（⚠️ 重要！需要修改路徑）

這裡顯示的是 Node.js 將要安裝到你電腦的哪個位置。

預設路徑是：C:\Program Files\nodejs\

📌 我們要把它改到 D 磁碟！

建議安裝到 D 磁碟，原因：

C 磁碟是系統磁碟，放太多東西會影響電腦速度

D 磁碟專門用來裝軟體，萬一系統重灌了，D 磁碟的東西還在

方便管理和查詢

修改步驟：

點選路徑輸入框，把裡面的內容全部選中（按 Ctrl + A），然後刪除
輸入新的路徑：
1

D:\nodejs\
點選 Next

💡 注意

路徑中不要有中文和空格，否則可能導致安裝出錯。

第 5 步：自訂安裝

顯示一個帶有樹狀核取方塊的頁面（Custom Setup）。

什麼都不要改，直接點選 Next。

第 6 步：確認安裝

點選 Install（安裝）按鈕。如果彈出安全提示，點選是。

第 7 步：等待安裝

進度條會走完，通常只需 10-30 秒。

第 8 步：完成

點選 Finish（完成）。

Node.js 安裝完成！

此時 Node.js 和 npm（Node.js 的套件管理器，可以理解為「軟體商店」）都已經裝好了。

驗證 Node.js 是否安裝成功

安裝完成後，我們需要驗證一下——就像買完菜要檢查一下有沒有漏掉的東西。

第 1 步：開啟命令提示字元（CMD）

什麼是「命令提示字元」？

命令提示字元（也叫 CMD）是一個黑色背景、白色文字的視窗，你可以在這個視窗裡輸入文字命令來讓電腦執行操作。以後會經常用到它。

開啟方式（任選一種）：

方式一（推薦）：
1. 按住鍵盤上的 Win 鍵（鍵盤左下角，畫著 Windows 圖示的那個鍵）
2. 同時按下 R 鍵
3. 彈出一個小視窗（標題是「執行」），在裡面輸入 cmd
4. 點選確定，或直接按Enter 鍵
方式二：
1. 點選桌面左下角的開始功能表（Windows 圖示）
2. 在搜尋框中輸入 cmd
3. 點選搜尋結果中的 命令提示字元

第 2 步：輸入驗證命令

在開啟的黑色視窗中，輸入以下內容（輸入時螢幕上會顯示你打的字），然後按Enter 鍵：

node -v

如果視窗中顯示類似 v22.16.0 的內容，說明 Node.js 安裝成功了 ✅

繼續輸入以下命令，按 Enter：

npm -v

如果顯示類似 10.9.2 的版本號，說明 npm 也正常 ✅

⚠️ 提示「不是內部或外部命令」？

說明環境變數沒有配置好，請看下面的 1.4 如何配置環境變數。

如何配置環境變數

什麼是環境變數（PATH）？

PATH 可以理解為電腦的「通訊錄」。當你在命令提示字元裡輸入 node 時，電腦不知道 node 裝在哪裡，它會去 PATH 這個「通訊錄」裡找。如果 PATH 裡沒有 Node.js 的安裝目錄，電腦就找不到它，就會報「不是內部或外部命令」。

正常情況下，Node.js 安裝時會自動把自己加到 PATH 裡。但如果出了問題，你需要手動新增。

檢視 PATH 裡有沒有 Node.js

按 Win + R，輸入 sysdm.cpl，Enter
點選頂部的進階索引標籤
點選底部的 環境變數 按鈕
在下方 系統變數 列表中，找到 Path 這一行，選中它，點選編輯

在彈出的列表中，檢查有沒有類似這樣的條目：

`1`	`D:\nodejs\`

💡 路徑要和你安裝時設定的一致

如果你當時裝在了 D:\Software\nodejs\，那這裡也應該顯示 D:\Software\nodejs\。

如果有這個條目：說明 PATH 沒問題，但仍然報錯的話，關掉當前命令提示字元視窗，重新開啟一個新的再試。

如果沒有這個條目：按下面步驟手動新增。

手動新增 Node.js 到 PATH

在剛才開啟的 編輯環境變數 視窗中，點選新增
輸入 Node.js 的安裝路徑：
1

D:\nodejs\
點選確定
點選確定關閉環境變數視窗
點選確定關閉系統內容視窗
關掉所有已開啟的命令提示字元視窗，重新開啟一個新的（舊視窗不會識別新配置）
再次輸入 node -v 驗證

配置 npm 國內鏡像（強烈推薦）

💡 為什麼要配置？

npm 預設從國外下載軟體，速度很慢。配置國內鏡像後下載速度提升 10 倍以上。

在命令提示字元中輸入以下命令，按 Enter：

`1`	`npm config set registry https://registry.npmmirror.com/`

輸入以下命令驗證，如果顯示 https://registry.npmmirror.com/ 則成功 ✅：

`1`	`npm config get registry`

第一步完成！

你已經在電腦上安裝好了 Node.js，並且配置了國內鏡像。接下來安裝 Claude Code。

安裝 Claude Code

透過 npm 安裝 Claude Code

開啟命令提示字元（如果還沒開啟的話），輸入以下命令，按 Enter：

`1`	`npm install -g @anthropic-ai/claude-code`

等待安裝完成（一般 1-3 分鐘）。螢幕上會捲動一些文字，只要最後沒有報錯就行。

驗證安裝

輸入：

`1`	`claude --version`

按 Enter。如果顯示版本號（例如 1.0.x），說明安裝成功 ✅

首次啟動（跳過登入）

為什麼要跳過登入？

Claude Code 官方要求你用 Anthropic 帳號登入才能使用。但 Anthropic 的服務需要海外信用卡支付，對國內使用者很不方便。

我們的方案是：先跳過登入，然後透過 CC-Switch 工具接入國產的 DeepSeek 模型，這樣就不需要 Anthropic 帳號了，費用也低得多。

第 1 步：先啟動一次 Claude Code

在命令提示字元中輸入：

claude

按 Enter。Claude Code 會啟動，可能會顯示一些介紹資訊或要求你登入。

不用管它，直接關閉這個命令提示字元視窗（點右上角的 ×）。

第 2 步：找到配置檔案

按 Win + R（Win 鍵 + R 鍵同時按）
在彈出的「執行」視窗中，輸入 %USERPROFILE%
點選確定或按 Enter
開啟後，你會看到一個資料夾，裡面有各種檔案和子資料夾

第 3 步：找到 .claude.json 檔案

在這個資料夾中，找到一個名為 .claude.json 的檔案。

⚠️ 找不到這個檔案？

如果找不到 .claude.json，可能是以下原因：

副檔名被隱藏了——在資料夾視窗頂部，點選檢視 → 勾選 副檔名 和 隱藏的專案

Claude Code 還沒有建立這個檔案——請回到第 1 步，確保你成功啟動過一次 Claude Code

在某些情況下，這個檔案可能在 .claude 資料夾裡面，檔名為 settings.json

第 4 步：用記事本開啟配置檔案

右鍵點選 .claude.json 檔案
在彈出的選單中，選擇 開啟方式
選擇 記事本（Notepad）
- 如果列表中沒有記事本，選擇 選擇其他應用 → 在列表中找到 記事本 → 點選確定

第 5 步：編輯配置檔案

開啟後，你會看到類似這樣的內容（具體內容可能不同）：

{
  "someField": "someValue",
  "anotherField": "anotherValue"
}

我們需要在最後的 } 前面，新增一行 "hasCompletedOnboarding": true。

修改後的樣子應該是這樣的：

{
  "someField": "someValue",
  "anotherField": "anotherValue",
  "hasCompletedOnboarding": true
}

📌 ⚠️ 注意三個細節，否則會報錯！

加逗號：hasCompletedOnboarding 前面那行的末尾要加一個英文逗號 ,

用英文引號：引號必須是英文的 "，不能是中文的 "

true 是小寫：必須寫 true，不能寫 True

第 6 步：儲存檔案

按 Ctrl + S 儲存（或者點選左上角檔案 → 儲存）
關閉記事本視窗

第 7 步：驗證跳過登入是否成功

重新開啟命令提示字元（Win + R → cmd → Enter）
輸入 claude，按 Enter
如果直接進入了 Claude Code 的主介面（沒有要求你登入），說明跳過登入成功 ✅

第二步完成！

Claude Code 安裝完畢，並且跳過了登入步驟。接下來安裝 CC-Switch 來接入 DeepSeek。

安裝 CC-Switch（模型切換工具）

什麼是 CC-Switch？

CC-Switch 是一個視覺化工具，讓你不用手動改配置檔案，點點滑鼠就能把 Claude Code 的「大腦」從官方模型換成 DeepSeek。

下載 CC-Switch

第 1 步：開啟下載頁面

在瀏覽器網址列中輸入以下網址，按 Enter：

`1`	`https://github.com/cc-switch/cc-switch/releases`

第 2 步：找到最新版本

開啟頁面後，找到帶有綠色 Latest 標籤的版本，點選展開。

第 3 步：找到下載連結

展開後往下捲動，找到 Assets 這個詞（旁邊可能有個小箭頭 ▾），點選展開它。

找到以 .msi 結尾的檔案（Windows 安裝包），點選檔名開始下載。

💡 選哪個檔案？

Windows 電腦：選 x64.msi 結尾的檔案

Mac 電腦：選 .dmg 結尾的檔案

安裝 CC-Switch

第 1 步：按兩下安裝檔案

在下載資料夾中，按兩下下載好的 .msi 檔案。如果彈出安全提示，點選 仍要執行 或 更多資訊 → 仍要執行。

第 2 步：按提示安裝

安裝精靈和 Node.js 類似：

點選 Next
接受合約 → Next
保持預設安裝路徑 → Next
點選 Install
等待安裝完成 → Finish

第三步完成！

CC-Switch 安裝好了。接下來獲取 DeepSeek 的 API Key。

獲取 DeepSeek API Key

什麼是 DeepSeek？

國產大語言模型，效能強大且價格低廉（日常使用每月約 10-30 元），接入後可以大幅降低使用成本。

什麼是 API Key？

API Key 是一把鑰匙，用來呼叫 DeepSeek 的 AI 服務，每次使用會從帳戶餘額中扣費。你需要：① 註冊帳號 ② 充值 ③ 建立 Key

註冊 DeepSeek 帳號

第 1 步：開啟 DeepSeek 開放平臺

在瀏覽器網址列中輸入：

`1`	`https://platform.deepseek.com/`

按 Enter。

💡 注意

這是 DeepSeek 的開發者平臺（platform.deepseek.com），不是聊天網站（chat.deepseek.com），別搞混了。

第 2 步：註冊/登入

頁面右上角有登入 / 註冊按鈕
點選註冊（如果沒有帳號）或登入（已有帳號）
按頁面提示填寫資訊完成註冊

充值餘額

💡 費用參考

日常使用一個月大約只需 10-30 元，建議首次充值 20-50 元。

登入後，在頁面左側選單中找到充值（或錢包 / Billing），點選它
選擇充值金額，選擇支付方式，完成支付
確保帳戶餘額大於 0（沒有餘額無法使用 API）

建立 API Key

第 1 步：進入 API Keys 頁面

登入後，在左側選單中找到 API Keys，點選它
你會看到一個 API Keys 管理頁面

第 2 步：建立新的 API Key

點選 建立 API Key 按鈕
彈出一個對話方塊，要求你輸入 Key 的名稱
- 可以隨意填寫，比如 claude-code、我的key、test 都行
- 這個名稱只是給你自己看的，用來區分不同的 Key
點選確認或建立

第 3 步：複製 API Key（⚠️ 最關鍵的一步！）

建立成功後，頁面會顯示你的 API Key，格式類似：

`1`	`sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx`

⚠️ 這個 Key 只會顯示一次！

關閉對話方塊後就再也看不到了。請立即複製儲存到記事本或微信檔案傳輸助手。

🚨 安全提醒

API Key 等同於你的帳號密碼，不要分享給任何人，不要發到公開場合。如果懷疑洩露，立即刪除並重新建立。

第四步完成！

你已經有了 DeepSeek 的 API Key（鑰匙）。最後一步，把這把鑰匙交給 CC-Switch，完成接入。

配置 CC-Switch 接入 DeepSeek

開啟 CC-Switch

在桌面上或開始選單中找到 CC-Switch 的圖示，按兩下開啟。

新增 DeepSeek 配置

第 1 步：點選新增按鈕

CC-Switch 開啟後，找到右上角的 + 號（加號按鈕），點選它。

第 2 步：填寫配置資訊

點選 + 號後，會彈出一個配置面板，填寫以下資訊：

① 模型預設（Model Preset）：選擇 DeepSeek

② API Key：貼上你之前複製的 DeepSeek API Key（注意首尾不要有空格）

③ 模型名稱（Model Name）：把輸入框內容刪掉，輸入：

`1`	`deepseek-v4-pro[1m]`

④ Base URL / API 位址（如果有的話）：

`1`	`https://api.deepseek.com`

第 3 步：儲存配置

檢查所有資訊都填好後，點選新增 / 儲存 / 確認按鈕。

切換到 DeepSeek

回到 CC-Switch 的主介面
你會看到剛才新增的 DeepSeek 配置已經出現在列表中
點選該配置旁邊的切換 / 啟用按鈕
介面上應該會顯示「當前模型：DeepSeek」或類似的資訊

驗證接入是否成功

開啟命令提示字元，輸入 claude 啟動 Claude Code。

在 Claude Code 中輸入：

/model

按 Enter。如果顯示的模型資訊中包含 DeepSeek，說明接入成功 ✅

全部配置完成！

現在可以開始使用 AI 程式設計助手了！

開始使用（實戰範例）

配置完成後，做一個簡單的練習確保一切正常。

建立專案資料夾並開啟命令提示字元

在桌面右鍵 → 新增 → 資料夾，命名為 my-first-ai-project
按兩下開啟這個資料夾
點選視窗頂部的網址列，輸入 cmd，按 Enter

啟動 Claude Code

在彈出的命令提示字元視窗中，輸入：

claude

按 Enter。如果詢問是否信任這個資料夾，輸入 y 按 Enter。

發出第一個指令

Claude Code 啟動後，輸入以下內容（可以直接用中文）：

`1`	`幫我建立一個簡單的個人主頁，使用 HTML + CSS + JavaScript，包含一個標題、一段自我介紹和一個深色模式切換按鈕`

按 Enter 提交。

處理權限請求

執行過程中 Claude Code 可能會詢問是否允許建立/修改檔案，選擇 Yes 即可。建議在自己建立的專案中選擇 Yes, always allow（以後不再詢問）。

檢視成果

完成後，回到專案資料夾，按兩下 index.html，它會在瀏覽器中開啟，你就能看到 AI 幫你建立的網頁了！

恭喜！

你已經用 Claude Code + DeepSeek 完成了第一個專案！

常用命令速查表

操作	命令	說明
檢查 Node.js 版本	`node -v`	驗證 Node.js 是否安裝
檢查 npm 版本	`npm -v`	驗證 npm 是否正常
設定 npm 鏡像	`npm config set registry https://registry.npmmirror.com/`	加速下載
檢查 npm 鏡像	`npm config get registry`	驗證鏡像是否生效
安裝 Claude Code	`npm install -g @anthropic-ai/claude-code`	全域安裝
檢查 Claude Code 版本	`claude --version`	驗證 Claude Code 是否安裝
啟動 Claude Code	`claude`	在當前資料夾啟動
檢視當前模型	`/model`	在 Claude Code 內輸入
退出 Claude Code	`/exit` 或按兩次 `Ctrl + C`	退出程式

常見問題 FAQ

輸入 node -v 提示「不是內部或外部命令」？

Node.js 的環境變數（PATH）沒有配置好。開啟檔案總管，進入 D:\nodejs\ 看看裡面有沒有 node.exe：

有這個檔案：說明安裝了但 PATH 沒配好，按照上方 1.4 如何配置環境變數 的步驟手動新增

沒有這個檔案：說明安裝失敗了，重新下載安裝

輸入 claude 提示「不是內部或外部命令」？

Claude Code 安裝沒成功。先確認 node -v 和 npm -v 正常，然後重新執行 npm install -g @anthropic-ai/claude-code。

啟動 Claude Code 後要求登入 Anthropic 帳號？

.claude.json 沒改對。按 Win + R，輸入 %USERPROFILE% Enter，找到 .claude.json 用記事本開啟，確認裡面有 "hasCompletedOnboarding": true，且前面那行末尾有英文逗號、true 是小寫、引號是英文引號。

Claude Code 對話時報錯 / 無回應？

常見原因：① DeepSeek 餘額不足 ② API Key 填寫錯誤 ③ 模型名稱不是 deepseek-v4-pro[1m] ④ 網路問題。逐項檢查即可。

npm 安裝 Claude Code 非常慢（超過 5 分鐘）？

檢查是否配置了國內鏡像：npm config get registry（應顯示 registry.npmmirror.com）。如果沒有，執行 npm config set registry https://registry.npmmirror.com/ 後重試。

CC-Switch 打不開或閃退？

到 GitHub Release 重新下載最新版本，或嘗試右鍵以系統管理員身份執行。

GitHub 頁面打不開？

原因：GitHub 在國內可能訪問不穩定。解決：

多重新整理幾次頁面

嘗試使用不同的瀏覽器

如果實在打不開，可以在網上搜尋「CC-Switch 下載」，有些國內鏡像站也提供了下載

完整流程回顧

步驟內容一句話總結

第一步安裝 Node.js 裝好「執行引擎」，讓電腦能跑 JavaScript 程式

第二步安裝 Claude Code 裝好「AI 助手」，並跳過登入

第三步安裝 CC-Switch 裝好「換腦器」，用來切換 AI 模型

第四步獲取 DeepSeek API Key 拿到「鑰匙」，用來呼叫 DeepSeek 的 AI 服務

第五步配置 CC-Switch 用「換腦器」+「鑰匙」，把 Claude Code 的大腦換成 DeepSeek

第六步開始使用在任何資料夾中輸入 claude 啟動 AI 助手！

完成全部步驟後，你就可以在電腦的任何資料夾中，輸入 claude 命令，啟動一個由 DeepSeek 驅動的 AI 程式設計助手了！

小白也能學會！用 AI 快速畫出漂亮的技術架構圖

Tue, 31 Mar 2026 19:51:00 +0800

✈️ 小白也能學會！用 AI 快速畫出漂亮的技術架構圖

👋 這份文件是寫給完全沒畫過架構圖的新手看的。你不需要會設計、不需要會寫程式碼，只要會用 AI 聊天就能跟著做。

什麼是技術架構圖？我為什麼要畫它？

簡單說，技術架構圖就是把你腦子裡的系統「畫出來」——

比如你要做一個 App，它有哪些功能模組？使用者怎麼用？資料怎麼流轉？把這些關係畫成圖，就是架構圖。

畫它的好處很實在：

✅ 自己理清思路——畫圖的過程就是你梳理系統設計的過程
✅ 跟同事溝通不費勁——一張圖勝過千言萬語
✅ 彙報展示有面子——老闆和客戶一看就明白你的方案有多棒
✅ AI 幫你畫，省時省力——現在用 AI，幾分鐘就能出一張像樣的圖

🤔 新手該選哪種方法？（先看這個）

你的情況	推薦方案	難度
就想最快出一張好看的圖，後期不改了	方案一（AI 直接生成圖片）	⭐
願意多一步，讓圖以後好修改	方案二（Mermaid.js 程式碼生成）	⭐⭐
做正式文件，需要反覆修改、風格統一	方案三（Excalidraw 本機畫圖）	⭐⭐⭐

💡 新手建議：先試 方案一 感受一下，再嘗試 方案二。方案三等你需要做正式文件時再研究。

方案一：直接讓 AI 幫你畫一張圖（最簡單，最快）

⏱ 耗時：2-3 分鐘 🛠 工具：Gemini 3.1 Pro（谷歌出品，免費可用）

一句話原理

讓你用的 AI（比如 Gemini）先寫出「畫圖描述詞」，再把這個描述詞餵給 AI 的畫圖功能，AI 就幫你把圖畫出來了。

步驟

第 1 步：讓 AI 幫你寫「畫圖描述詞」

開啟 Gemini，輸入下面這段話（直接複製，替換你的內容就行）：

請幫我寫一段用於生成技術架構圖的提示詞（prompt），
我要畫的是一個 [你的系統名稱，比如：電子商務網站] 的架構圖，
包含以下模組：使用者端、商品管理、訂單系統、支付系統、後臺管理。
模組之間的資料流向是：使用者下單 → 訂單系統呼叫支付 → 支付完成通知商品管理扣庫存。
請用英文給出適合文生圖模型的詳細提示詞，風格要專業、清晰、好看。

AI 會還你一段英文描述詞。

第 2 步：把提示詞餵給 AI 畫圖

在 Gemini（或其他支援畫圖的 AI）裡，選擇畫圖功能，然後把上一步得到的描述詞貼上，點生成。

第 3 步：完成 🎉

AI 會輸出一張圖片。不滿意就重新生成一次，直到滿意為止。

📌 新手避坑提示

提示詞一定要詳細——你給 AI 的資訊越具體，出圖越準
多試幾次——第一次出的圖如果不滿意很正常
英文提示詞效果更好——大部分畫圖模型對英文理解更好

方案二：讓 AI 先生成程式碼，再用程式碼渲染成圖（推薦新手嘗試）

⏱ 耗時：3-5 分鐘 🛠 工具：任意 AI（ChatGPT、Claude、Gemini 都行）+ Mermaid.js

一句話原理

流程圖的本質是一段程式碼（Mermaid.js 語法）。你讓 AI 幫你寫出這段程式碼，然後透過一個免費線上網站把程式碼渲染成圖片。想改圖？讓 AI 改程式碼，重新渲染就行。

📌 新手避坑提示

Mermaid 語法有固定格式——讓 AI 生成時明確說「用 Mermaid 語法」
mermaid.live 是神器——貼上即預覽，完全免費，不用註冊帳號
匯出選 SVG 更好——SVG 是向量圖，放到多大都不模糊
程式碼儲存好——以後修改時直接把舊程式碼發給 AI

方案三：讓 AI 生成可編輯的架構圖（適合做正式文件）

⏱ 耗時：10-15 分鐘（第一次設定稍久） 🛠 需要：一個 AI 程式設計工具 + Obsidian + 一個「畫圖指令包」

一句話原理

這是最專業的方法，但第一次需要花點時間設定。裝好之後，你告訴 AI 想畫什麼，AI 直接生成一個可以拖拽修改的架構圖檔案，你用 Obsidian 開啟，哪裡不滿意就手動調一下。方案一方案二出的圖是「死圖」，這個方案出的圖是「活的」。

🤔 先搞懂：什麼是「畫圖指令包」（Skills）？

Skills 就是一套寫好的「說明書」，告訴 AI 怎麼幫你畫圖。

這個指令包叫 axton-obsidian-visual-skills，是一個叫 Axton 的人做的免費開源專案。它含 3 種畫圖能力：

畫圖方式	產生的檔案	適合畫什麼	畫面風格
Excalidraw 畫圖	`.excalidraw` 檔案	流程圖、心智圖、架構圖	✏️ 手繪風格
Mermaid 畫圖	一段文字規則	流程圖、時序圖、對比圖	🎯 商務專業風格
Canvas 畫布	`.canvas` 檔案	心智圖、知識整理	🎨 彩色卡片

🔧 前置安裝（只需一次）

C:\Users\你的使用者名稱\.claude\skills\

安裝方式一：讓 AI 幫你裝（推薦，最簡單）

不管你用 OpenCode、Claude Code 還是 Cursor，直接對它說：

1
2
3

幫我從 GitHub 下載 axtonliu/axton-obsidian-visual-skills，
解壓縮後把 excalidraw-diagram、mermaid-visualizer、obsidian-canvas-creator
這三個資料夾放到 C:\Users\你的電腦使用者名稱\.claude\skills\ 目錄下。

安裝方式二：自己手動下載

開啟下載頁面
點綠色的 Code 按鈕 → Download ZIP
把 3 個資料夾拖進 C:\Users\你的使用者名稱\.claude\skills\

還需要裝這些：

軟體	用途	費用
OpenCode / Claude Code / Cursor	用來執行 AI 生成畫圖檔案	各有免費方案
Obsidian	用來檢視和手動調整架構圖	免費
Obsidian Excalidraw 外掛程式	在 Obsidian 裡編輯 Excalidraw 檔案	免費

🖐️ 步驟

第 1 步：裝好 Skills，告訴 AI 你想畫什麼

Excalidraw 手繪風格架構圖：

用 Excalidraw 幫我畫一個電子商務系統的架構圖，包含：
使用者端、商品管理、訂單系統、支付系統、後臺管理。
使用者下單 → 訂單系統呼叫支付 → 支付完成扣庫存。
用中文標註。

Mermaid 商務風格流程圖：

1
2

把這個流程轉成 Mermaid 圖表：
使用者訪問首頁 → 瀏覽商品 → 加入購物車 → 提交訂單 → 線上支付 → 完成交易

Canvas 心智圖：

1
2

把這篇文章整理成 Obsidian Canvas 心智圖：
[貼上你的內容]

第 2 步：在 Obsidian 中手動調整

開啟 Obsidian，把上一步產生的檔案拖進去
如果是 Excalidraw 檔案，雙擊就能進入編輯模式
你可以隨意拖拽方框、調整箭頭、修改文字、換顏色

第 3 步（可選）：用 AI 換風格

`1`	`幫我把圖1轉換成類似圖2的手繪風格，並加入適量的圖畫幫助使用者理解`

⚠️ 常見問題與解決

Q：中文字體沒有手寫效果怎麼辦？ A：Excalidraw 的手寫字體（Excalifont）預設只支援英文，中文字體需要連線載入。

Q：生成出來的圖有點亂怎麼辦？ A：這很正常，因為 AI 生成的排版不一定完美。手動在 Obsidian 裡拖拽調整一下就行。

Q：一定要用 Claude Code 嗎？ A：不一定。這套 Skills 在 OpenCode、Claude Code、Cursor 上都能用。

📌 新手避坑提示

建議先用方案一和方案二，熟悉了再嘗試方案三
Skills 安裝是關鍵一步——裝好了 AI 才知道怎麼生成可編輯的檔案
Excalidraw 預設是手繪風格
方案三最大的價值是可修改——一次設定好，後續改圖只需要拖拽幾步

🔧 經常用到的工具彙總

工具	用途	費用	難度
Gemini	對話 + 文生圖	免費	低
ChatGPT	對話 + 文生圖	付費/免費版	低
OpenCode	AI 程式設計工具	免費	中
Claude Code	AI 程式設計工具	API 用量付費	中
Cursor	AI 程式設計工具	免費版夠用	中
mermaid.live	Mermaid 程式碼轉圖片	免費	低
Excalidraw	可編輯架構圖工具	免費開源	低
Obsidian	筆記軟體 + Excalidraw 外掛程式	免費	中
axton-obsidian-visual-skills	AI 畫圖指令包	免費開源	中

🎯 新手快速入門路線圖

第1天 → 試方案一：用 Gemini 直接生圖（體驗一下）
         ↓
第2天 → 試方案二：用 Mermaid.js 生成流程圖
         ↓
第3天 → 把方案二的圖用在你的文件裡
         ↓
需要了 → 再研究方案三

💬 常見問題（新手 FAQ）

Q：這些工具都是免費的嗎？ A：Gemini 和 mermaid.live 完全免費。ChatGPT 和 Claude 有免費額度。

Q：生成出來的圖片能商用嗎？ A：可以，架構圖是你自己的設計，AI 只是幫你畫出來。

Q：我是產品經理/營運，不是程式設計師，也能畫嗎？ A：完全沒問題。方案一隻需要打字，方案二隻要會複製貼上。

Q：Mac 和 Windows 都能用嗎？ A：文中所有工具都有網頁版，作業系統不影響。

📝 最後的話：畫架構圖最重要的是理清你想表達什麼，AI 只是幫你把想法變成圖片。先從最簡單的方案一開始動手，邁出第一步最重要！

AI編程進化史

Fri, 20 Mar 2026 02:00:15 +0800

🤖 AI 編程進化史：從提示詞、上下文工程到 Harness

同等能力的模型越來越多，各家產品的體驗差距反而越拉越大。有的產品寫出來的程式碼可以直接提交上線，有的產品寫出來的卻難以維護——為什麼？ 因為模型是一樣的，差距在於怎麼用模型，怎麼穩定地用模型。 在 AI 行業裡，這就叫 Harness Engineering（駕馭工程）。

🧠 Harness 工程：把 Agent 拆成三層

我們將編程 Agent 劃分為三個層次：

Scaffolding（腳手架） 負責 AI 任務執行前的所有準備工作，包括系統準備的工具。
Harness（運行時編排，核心） 整個智能體的核心調度中心。負責管控 AI 的核心推理循環，協調工具調用、上下文管理、運行安全管控和會話數據的持久化存儲。
Context Engineering（上下文工程） 負責管理大模型處理文本的最小計算單位——token 的資源分配。決定 AI 運行過程中，哪些資訊需要保留，哪些資訊應當丟棄。

一個穩定幹活的 AI 程式碼智能體 = 所調用的一個或多個大模型 + 一套完善的 Harness 系統。

⏳ Harness 很重要，為什麼現在才火？

① 第一階段：Prompt Engineering（提示詞工程）

核心關注點：怎麼去寫好一個指令。

角色設定：給 AI 劃定明確的身份和職責邊界
附上示例：用 Few-shot 讓 AI 照著格式和風格生成
思維鏈（Chain-of-Thought）：在指令中要求 AI 一步一步拆解問題，逐步推導，減少跳躍式錯誤

② 第二階段：Context Engineering（上下文工程）

單條 prompt 已經不夠用了——需要為模型動態構建整個上下文環境。讓模型在做每一個決策時，都能精確看到它所需要的全部資訊：任務文件、歷史對話、工具規則、知識庫條目……

核心理念：給模型看它該看的，擋住它不該看的。

③ 第三階段：Harness Engineering（駕馭工程）

每當你發現 Agent 犯了一個錯誤，你就花時間去工程化地解決它，讓它不會犯相同的錯誤。

模型的能力夠了，但它就是不聽話，怎麼辦？ 答案就是——Harness Engineering。

真實案例：

實驗	條件	結果
LangChain	同一模型，僅優化 Harness	Terminal Bench 2.0：52.8 → 66.5
Nate B Jones	同一模型、同一提示詞，僅改變運行環境	編程基準測試率：42% → 78%
OpenAI	空 git 倉庫起步，五個月，全 AI Agent 驅動	產出 ~100 萬行程式碼，1500 個 PR，人類零介入

Agent 不難，Harness 才難。

💥 AI 任務為何頻頻失敗？

1. 試圖一步到位 在一個窗口裡想把所有功能都做完，結果就是上下文窗口迅速耗盡，後半段的質量斷崖式下跌。

2. 過早宣佈勝利 複雜項目開發後期，AI 智能體完成了核心功能、有了可見產出，就直接判定任務完成而主動終止——哪怕大量功能還沒實現，核心需求尚未滿足，依然會停止。

3. 過早標記功能完成 AI 智能體只要寫完了某個功能，就會將其標記為已完成。它不會主動做端到端的完整功能測試，也不會驗證這個功能在真實環境中到底能不能用。看起來能跑，實際上到處是隱藏的 bug。

4. 機械複製程式碼模式 AI 會機械地沿用已有的程式碼模式（架構風格、編寫規範），哪怕這個模式是錯誤的，並在整個項目裡持續放大。不加約束的 AI 智能體，會以極快的速度在項目中積累大量技術債務。

🛡️ Harness 的四大護欄

🔹 1. 上下文工程

AGENTS.MD 文件越長、資訊越冗餘，Agent 任務成功率就越低，推理成本卻越高。 AGENTS.MD 文件應嚴格控制在 60 行以內。

上下文是稀缺資源，過多的指導會擠掉真正重要的任務程式碼。

🔹 2. 架構約束（最核心）

實行嚴格的分層架構——不是用 prompt 告訴 agent"請遵守架構"，而是用確定性的 Linter 和結構化測試來機械執行。

在 Linter 報錯資訊裡直接嵌入修復指引，告訴 agent 應該怎麼改。約束比指令更有效。

🔹 3. Feedback Loop（反饋循環）

在 Harness 裡，程式碼審查變成 Agent 對 Agent 的方式。形成標準化閉環：規劃與發現 → 構建 → 驗證 → 修復，循環往復，持續提純程式碼質量。

🔹 4. 熵管理

隨著時間推移，AI 生成程式碼會積累大量問題：文檔過時、架構漂移、風格走樣、死程式碼堆積…… 讓 Agent 為 Agent 維護文檔，持續對抗熵增，防止項目腐化。

🧭 總結

AI 編程的進化，本質上是一場從"寫好提示詞"到"構建好系統"的範式轉移。

Prompt Engineering 解決的是"怎麼說"
Context Engineering 解決的是"給什麼資訊"
Harness Engineering 解決的是"怎麼管住它"

三條線不是替代關係，而是疊加遞進——每一層都建立在上一層的基礎之上。真正能穩定產出高質量程式碼的 AI 編程產品，必定在這三個層次上都下了硬功夫。

LoRA大模型微調

Thu, 11 Dec 2025 00:00:00 +0800

一、LoRA 是什麼？

LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩適應）是一種大模型微調技術。

問題的起點

大模型（例如 Qwen、Llama）動輒 7B、70B 參數。如果每次想讓它學點新東西，都要重新訓練所有參數，那需要幾十張 A100 顯示卡跑好幾天——一般人根本沒這個條件。

LoRA 的思路

不動原模型，只在旁邊掛一個「小插件」。

打個比方：

做法	類比
全量微調	把整本教科書改寫成你想要的版本
LoRA	在教科書頁邊貼幾張便利貼，寫上你的補充說明

原始模型的權重完全不改。LoRA 只在某些關鍵層旁邊插入一個極小的矩陣（低秩矩陣），訓練時只更新這個矩陣的參數。

為什麼叫「低秩適應」？

數學上，一個大矩陣可以用兩個小矩陣的乘積來近似。LoRA 利用這個原理：原始權重矩陣 $W$ 不動，額外訓練兩個小矩陣 $A$ 和 $B$，模型的最終輸出變成 $W + A \cdot B$。$A$ 和 $B$ 加起來可能只有原權重的 千分之一 大小。

二、LoRA 有什麼用？

它的核心能力只有一個：以極低的成本，改變大模型的「行為方式」。

📌 LoRA 改變的是風格/格式/行為，不是知識

想讓模型學會新知識 → 用 RAG（檢索增強生成）

想讓模型換一種方式說話、做事 → 用 LoRA

典型應用場景

場景	例子
風格遷移	讓通用模型用魯迅的文風寫作
格式約束	強制模型輸出嚴格 JSON，不多一個標點
角色扮演	把 Qwen 變成《原神》裡的鍾離
領域口吻	醫療問診語氣、法律文書的嚴謹措辭
指令遵循	讓模型更好地遵守 system prompt，不亂發散

LoRA 的優勢

顯示記憶體極低：7B 模型一張 RTX 3090（24G）就能訓練，甚至 8G 顯示卡也勉強能跑
檔案極小：訓練產物只有幾 MB，一個模型可以掛幾十個不同的 LoRA，即插即用
訓練極快：幾百條資料，半小時出結果
不破壞基座：LoRA 卸載後，模型恢復原樣，零風險

三、怎麼使用 LoRA？

大體分四步：

第一步：準備資料

把你想要模型學會的「行為」寫成範例對話。

假設你想讓模型變成毒舌客服，你就寫 50-200 條這樣的對話：

使用者：我的包裹到哪了？
客服：親，不出意外的話應該在快遞車裡曬太陽呢，建議您曬個日光浴等等它。

使用者：能退款嗎？
客服：能，流程大概和唐僧取經差不多，準備好您的訂單號，我幫您開啟這趟西行之旅。

資料量不用多，50-200 條高品質範例就能看到明顯效果。品質遠比數量重要。

第二步：選擇工具

市面上一堆工具，但本質上都在做同一件事。推薦兩個：

工具	特點	適合誰
LLaMA-Factory	有 Web UI，全程點滑鼠	完全不想寫程式的新手
Unsloth	快 2-5 倍，省一半顯示記憶體	會寫點 Python，追求效率

Unsloth 的核心程式碼不到 30 行，本質就是：載入模型 → 掛 LoRA → 餵資料 → 訓練 → 儲存。

第三步：訓練

設定幾個關鍵參數，然後等：

參數	作用	一般設多少
LoRA rank（秩）	決定「插件」的容量。越大越細膩，但也越佔顯示記憶體	8 或 16 夠用
學習率	每次學多少	5e-5，別亂調
訓練輪數	資料反覆學幾遍	3-5 輪

第四步：使用

訓練完後你得到一個幾 MB 的 LoRA 檔案。使用時同時載入原模型和這個 LoRA 檔案，模型就變成了你訓練的樣子。

想切換回原模型？卸載 LoRA 就行，一秒恢復。

一個模型可以同時掛多個 LoRA——比如掛一個「毒舌風格」和一個「輸出 JSON」，模型就變成一個會輸出 JSON 的毒舌助手。

四、與相關概念的關係

概念	做什麼	和 LoRA 的關係
全量微調	改全部參數	LoRA 的替代方案，效果更好但成本高幾百倍
RAG	外掛知識庫檢索	互補關係：RAG 管知識，LoRA 管風格
Prompt Engineering	寫提示詞	最輕量方案，但效果有限。調不動了再上 LoRA
QLoRA	LoRA + 4bit 量化	LoRA 的省顯示記憶體版本，8G 顯示卡也能跑 7B 模型
PEFT	參數高效微調的大類	LoRA 是 PEFT 家族裡最流行的一個成員

五、一句話總結

LoRA = 給大模型外掛一個小插件，只改行為不改知識，訓練成本極低，幾 MB 檔案即插即用。

MCP入門指南：小白也能看懂的AI萬能插頭

Mon, 01 Dec 2025 01:46:03 +0800

模型	特點
GLM-4.7	程式設計能力強，零配置
MiniMax-2.1	程式設計能力出色，回應快

步驟	內容	一句話總結
第一步	安裝 Node.js	裝好「執行引擎」，讓電腦能跑 JavaScript 程式
第二步	安裝 Claude Code	裝好「AI 助手」，並跳過登入
第三步	安裝 CC-Switch	裝好「換腦器」，用來切換 AI 模型
第四步	獲取 DeepSeek API Key	拿到「鑰匙」，用來呼叫 DeepSeek 的 AI 服務
第五步	配置 CC-Switch	用「換腦器」+「鑰匙」，把 Claude Code 的大腦換成 DeepSeek
第六步	開始使用	在任何資料夾中輸入 `claude` 啟動 AI 助手！

Yanmu

科學上網環境共享方式

三種共享模式概覽

代理共享模式

工作原理

操作範例：手機透過電腦代理上網

操作範例：電腦代理手機請求（反向）

關於 UDP 代理

優缺點

閘道共享模式

工作原理

優缺點

透過 Linux 虛擬機器實現

路由共享模式

工作原理

優缺點

Windows 下的配置方法

應用場景

C 碟經常爆滿？教你簡單的 DOS 命令 mklink 拯救 C 碟！

問題背景

mklink 是什麼

三種連結類型

操作步驟

關閉目標軟體

移動原始資料夾

建立連結

驗證

常見應用場景

微信/WeChat 資料遷移 ⭐

QQ 資料遷移

Chrome / Edge 瀏覽器快取

開發工具快取

Windows 市集應用程式 / 大型遊戲

OneDrive / iCloud 雲端同步目錄

注意事項 & 避坑指南

刪除/還原一個連結

快速診斷 C 碟：誰在佔用空間？

總結

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Web Design Skill 實操手冊（詳細版）

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在開始之前：理解我們要做什麼

整體流程概覽

為什麼先「裸跑」再用 Skill？

你需要的工具清單

確認 Agent 已就緒

如果你用 Claude Code

如果你用 OpenCode

創建項目目錄

創建工作文件夾

初始化 Git 倉庫

創建初始文件

啟動本地預覽服務器

下載 web-design-skill

克隆倉庫

裸跑體驗 — 見識 AI 的「原生審美」

啟動 Agent（不加載 Skill）

輸入設計需求

等待 AI 生成

查看結果

保存裸跑版本

安裝 Skill 到 Agent 中

Claude Code — 兩種安裝方式

方式 A：寫入 CLAUDE.md（推薦，永久生效）

方式 B：在對話中引用（臨時生效）

OpenCode — 安裝方式

方式 A：寫入 AGENTS.md（推薦）

驗證 Skill 是否生效

Skill 加持 — 打磨高級感

啟動新的對話

輸入設計需求

階段 A：AI 提問

階段 B：AI 說明設計系統

階段 C：AI 輸出 V0（粗糙初版）

階段 D：迭代打磨

階段 E：最終驗證

保存 Skill 版本

對比兩個版本

錄製成視頻（可選）

建議錄製的鏡頭