總結一套自學AI指南（上）

AI 這兩個字，現在真的挺讓人焦慮的，每天打開社群平台，都會看到新的工具、新的模型、新的功能，好像只要慢一點點，就會被整個時代拋在後面。

很多人也會問我：「到底要從哪裡開始學 AI？」

所以我想乾脆把我這段時間自學 AI 的方式整理出來分享給大家。

這一篇我會分成上下兩集：

上集主要聊心法，也就是我怎麼理解 AI、怎麼看待這個工具。
下集則會分享方法，包含我平常實際使用的一些工具與學習方式。

但在開始之前，我想先提醒一件事情，如果你真的想好好學 AI，我會很建議你 用電腦學習。

我會這樣分類：

手機，是資訊獲取工具，電腦，才是生產力工具。

手機很適合用來看資訊、滑社群、接收新消息， 但如果你真的想要開始動手測試、做內容、做實驗，大部分 AI 工具其實都還是在電腦上使用最順手。

所以在開始之前，先幫我準備好一台電腦就好：不論是 Windows 或 Mac 都可以。

準備好了，我們就開始。

但在進入 AI 的世界之前，我想先幫大家整理幾個最近很常看到的 AI 名詞，如果沒有先搞懂這些詞，很多文章或影片你看起來其實都會有點霧颯颯。

① LLM

LLM 全名是 Large Language Model（大型語言模型）。

簡單講就是：一種被大量文字資料訓練出來的 AI，可以理解語言、回答問題、寫文章、整理資訊。

像是現在大家常用的：

• ChatGPT
• Gemini
• Claude

其實本質上都是LLM。

你可以把它想像成一個超級會讀書的助理，讀過幾乎整個網路的資料，所以能快速幫你整理、回答、寫內容。

② Token

簡單說：Token 就是 AI 計算文字的單位。

例如一句話：今天的天氣很好

在 AI 裡面可能會被拆成好幾個Token。

為什麼要知道這個？

因為很多 AI 工具的費用、限制，其實都是用 Token 數量來計算。

所以當你看到：

• Token 上限
• Token 使用量
• Token 費用

其實就是在說你用了多少文字計算量。

③ AI Agent

Agent 可以理解成：會自己幫你做事情的 AI。

以前的 AI 比較像「問答工具」，你問一句，它答一句。

但 Agent 不一樣，你可以給它一個任務，例如：

• 幫我做一個網站
• 幫我整理一週 AI 新聞
• 幫我排程發 IG 貼文

然後它會自己：

• 搜尋資料
• 呼叫工具
• 完成任務

像是Manus、最近很紅的龍蝦等等就是一種 AI Agent。

④開源（Open Source）

現在很多 AI 工具其實是開源模型。

意思是：程式碼公開，任何人都可以拿來使用或改造。

這也是為什麼現在 AI 發展速度會這麼快。

因為不只是大公司在做，而是全球開發者都在一起做。

⑤ OpenClaw（龍蝦）

就是這一隻。

白話解釋：它是可以自己使用工具、支援跨平台運用，讓 AI 可以實際操作電腦與網路服務，完成任務。

跟之前的chatgpt、gemini的差別我也整理好如下的表格：

比較項目	LLM（如 ChatGPT、Gemini）	OpenClaw
工作方式	一問一答，主要提供建議或生成內容	接收任務後自動執行， 像代辦助理
運行位置	多在雲端對話	本機或雲端都能運行
主動程度	被動，需要使用者持續提問	可持續運行並主動完成任務
工具能力	功能有限，主要透過文字或少數外掛	可調用多種工具，如瀏覽器、自動寫程式、管理檔案
任務持續性	每次對話結束即停止	可長時間持續執行
記憶方式	多為短期記憶	可透過資料庫建立長期記憶
資料位置	多儲存在雲端	資料能保留在自己電腦
成本模式	多為固定訂閱制	開源免費＋以算力用量付費

也因為龍蝦的自主意識非常的高，且會自己不斷往下思考，所以成了未來新趨勢。

如果前面那些名詞你大致有概念了，那接下來要跟大家聊的，就是：
我到底是怎麼從 0 開始，把 AI 慢慢學起來的。

我自己的心法很簡單，大概拆成三塊，你可以參考看看：

第一個心法：先問自己，你到底為什麼要學 AI？

你要很誠實地問自己：你學 AI，到底是為了什麼？

真正最好的起點是：

你先找到一個真實存在的需求，然後再透過學 AI，去幫你解決這個需求。

例如：

• 你想更快整理桌面資料
• 你想更有效率地做影片
• 你想把腦袋裡的東西更快轉成作品
• 你想少做一點重複勞動

當需求夠明確， 你學起來才會事半功倍，先從問題原點去找方法解決問題。

第二個心法：要慢慢養成「自己解決問題」的能力

我現在越來越相信一件事：這個世界上，很多時候真正能依靠的，還是自己。

現在有 GPT、Gemini、Claude 這些聊天型工具，某種程度上，知識、方法真的不會少。

你不懂，就問，它生成的內容完全是一坨不能用的東西你，就繼續追問到講清楚。

我現在的很多時間就是這樣跟 Gemini、Claude 混在一起。

而這個能力，會慢慢變成你的提問思考能力。

第三個心法：你自己，才是最重要的

你厲害，工具到你手上才會更厲害。

你如果本身沒有判斷力、沒有方向、沒有輸出能力，
再強的工具在你手上，也很可能只是一堆廢鐵。

所有學習、所有提升，最後都還是要回到你自己身上。

• 你怎麼理解這個世界？
• 你怎麼表達？
• 你怎麼做選擇？
• 你怎麼把工具變成自己的延伸？
  

這些才是最重要的。

我知道，也相信，AI 有一天也許真的會強到我們無法想像。
但如果我現在就直接躺平，那我可能連那一天長什麼樣子都還沒看到，就先被自己淘汰了。

所以與其焦慮，還不如一直持續學習、持續調整。

AI 的工具真的很多，而且更新速度快到有時候連我自己都會覺得有點跟不上。
尤其現在每週又在更新ai大事的我，不搜尋還好，一搜尋真的是焦慮到死。
今天看到一個新模型，明天又有新的工具出現，再過幾週可能又完全換一個玩法。

但如果只是一直追工具，其實很容易疲勞。

所以這幾個月下來，我慢慢給自己一個比較簡單的定位：
我不是在追 AI，我是在練習怎麼跟 AI 一起工作。

工具會變、模型會換、平台會更新，但有幾件事情其實是不太會變的：

你怎麼學習新的事物、你怎麼整理資訊、你怎麼把想法轉成內容、你怎麼把工具變成自己的能力。

當這些東西慢慢建立起來，你就會發現，其實不需要每一個 AI 都學，也不需要每一個工具都會。

這也是我自己在這段時間裡，慢慢理解到的一件事。

所以如果你現在剛開始接觸 AI，真的不用太焦慮，不用一次學很多，也不用覺得自己一定要追到最前面。

先找到一個你願意慢慢累積的節奏，然後持續一段時間，你自然會看到自己的進步。
大家都是最棒的！

至於實際方法，我會留到下一週來跟大家分享。

我會跟大家分享我自己平常是 怎麼使用 AI 工具，以及這些工具之間要怎麼搭配。
包含我平常會用哪些工具、怎麼組合成自己的工作流程，還有一些實際在做內容時會用到的小技巧。