跳到主要內容

認真玩 AI
做給你看

第一手 AI 工具實測與技巧
幫助你提高工作與生活品質

小企鵝 Penchan

OpenClaw 🦞 官方貢獻者・資工碩士 🎓
台灣 AI 教學創作者，專注以實戰專案教你從「只會問 ChatGPT」到「讓 AI 真正幫你做事」

清華大學・中興大學・台北科技大學・東吳大學

認識小企鵝 →
小企鵝 Penchan 滑手機
AI LAB

熱門 AI 工具實測與工作流分享

進 AI 實驗室 →
進 AI 實驗室 →
RECENT PROJECTS

小企鵝近期 AI 專案

看專案筆記 →
固定流程與動態工作流程處理同一個問題的差別示意圖（圖片來源：Anthropic）

多代理協作框架（Multi-agent harness）是什麼？一個人指揮一群 AI 的設計原則與實戰紀錄

AI 實驗室 9/23

多代理協作框架（multi-agent harness）是讓一個指揮者把工作拆給多個 AI agent、各自用獨立 context 做事的整套設計。這篇用白話整理單一 agent 的三種典型失誤、六種常見組法、什麼時候不該用、五條設計原則，加上小企鵝的 AI 團隊用九個 AI 寫一篇文章的出錯紀錄。
AI 實驗室 5/8

AI Agent 記憶系統（2026）｜短期、長期記憶實作完整教學

為什麼 AI Agent 每次都忘記之前說的事？拆解短期記憶、長期記憶、向量資料庫與 RAG 的實作方法，搭配 Dify、Claude Code 實際操作，2026 最完整的 AI Agent 記憶教學。
AI 實驗室 5/8

會自己長大的 AI 助理：怎麼讓它變得更像自己，但不會在下週二變成另一個人

養一個會慢慢演化的個人 AI 助理三個月。踩過幾個坑、刪過幾個一開始覺得很聰明的設計後，剩下五件事。整理成一份開源架構，這篇是動機與實戰故事。也補上架構取捨、風險與落地時的判斷點。
AI 實驗室 3/29

多 Agent 協作指南：讓 AI 團隊不再各做各的

有超過一個 AI Agent 之後，它們之間該怎麼溝通、分工、處理失敗？整理 5 個核心 pattern，從檔案白板到熔斷機制，讓 AI 團隊真正運作起來。也補上架構取捨、風險與落地時的判斷點。
看專案筆記 →
AI BEGINNER

第一次接觸 AI 的朋友
從這幾篇開始吧 👋

從 ChatGPT 實用技巧、AI 簡報、圖片生成開始
精選文章讓你能直接用在工作與生活之中 😄

看 AI 入門 →
ChatGPT 免費版教學（2026）｜不花錢能做什麼？限制全整理

ChatGPT 免費版教學（2026）｜不花錢能做什麼？限制全整理

 「AI 簡報工具教學（2026）｜Gamma、NotebookLM、Canva、Copilot 與 Prompt 指南」主圖

AI 簡報工具教學（2026）｜Gamma、NotebookLM、Canva、Copilot 與 Prompt 指南

 AI 繪圖 Prompt 技巧 2026｜中文提示詞讓 Gemini、Midjourney 精準生圖

AI 繪圖 Prompt 技巧 2026｜中文提示詞讓 Gemini、Midjourney 精準生圖
看 AI 入門 →
AI RESEARCH & ANALYSIS

AI 產業分析

看 AI 產業報告 →
統一記憶體架構示意：CPU、GPU、Neural Engine 共用一塊 LPDDR5X 記憶體，資料不需搬移

統一記憶體是什麼？從 Mac Mini M6 到 M5 Ultra，搞懂 Apple 記憶體和 Nvidia 顯卡差在哪

市場觀察站 10/12

統一記憶體讓 Mac 的處理器、顯示核心與神經網路引擎共用同一塊記憶體，資料不用搬。一篇看懂它跟 Nvidia 顯卡記憶體的差別、為什麼記憶體最大的 Mac Studio 能在桌機裝下四千億參數的模型，以及記憶體漲價怎麼推高 Mac 售價。
市場觀察站 10/12

ODM 概念股是什麼？AI 伺服器代工、OEM/EMS 差異與台廠分工

ODM 是「設計加製造一起包」的代工模式。一篇看懂 ODM 和 OEM、EMS 的差別，AI 伺服器為何讓鴻海、廣達、緯創、緯穎、英業達、技嘉等台廠站上前台，2026 年從 GB300 換到 Vera Rubin 時各家台廠負責什麼，以及整機代工的毛利率為何多半只有個位數。
市場觀察站 10/12

EUV 是什麼？ASML 獨家的極紫外光微影，為何掐住最先進晶片

EUV（極紫外光微影）是製造最先進晶片的關鍵設備，全球只有 ASML 做得出來。白話講 EUV 怎麼用 13.5 奈米的光印電路、Low-NA 與 High-NA 差在哪、台積電與英特爾何時導入 High-NA、台廠在供應鏈扮演什麼角色，以及它為何成為美中晶片出口管制的核心。
市場觀察站 10/12

GPU 和 CPU 差在哪？為什麼大型 AI 訓練主要靠 GPU

電腦早就有 CPU，為什麼跑 AI 要用 GPU？白話講兩者差別：CPU 是少數強核心，擅長按順序處理複雜任務；GPU 是大量小核心，擅長同時算同一種運算。AI 訓練是海量可平行的矩陣運算，正好是 GPU 的強項；CPU 沒有被取代，而是在系統裡負責調度。
看 AI 產業報告 →