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AI Agent 最強工具－LangGraph建構最新代理人系統
https://youtu.be/kFY0vVtyJSw AI 代理人核心能力：推理、規劃、工具使用、狀態管理 ReAct 設計模式：迭代執行迴圈、提示詞結構、衍生模式 代理人開發挑戰：可靠性、可控性、框架化工程方法 LangGraph 基本原語：節點、邊、狀態、命令（Command） 流程控制：分支、並行、遞迴限制、扇出╱扇入 MapReduce 任務分解：Send API、平行處理、應用場景 子圖（Subgraph）機制：模組化、複用、可維護圖設計 工具呼叫體系：ToolNode、@tool、錯誤處理、狀態更新、執行期參數 互動體驗：串流事件、持久化（Checkpoint）、人機迴路 interrupt() 記憶系統：短期╱長期記憶、語意搜尋、TrustCall、LangMem 核心 API：create_react_agent、Functional API（@entrypoint╱@task）、選型決策 平台與部署：Cloud╱自託管╱Docker、Studio、觀測除錯、存取控制、RemoteGraph╱React Hook【書籍簡介】本書共分11章，第1章介紹 AI 代理人概念、核心能力與 ReAct 模式；第2章介紹 LangGraph 架構與與 LangChain 的關係，並以 LangGraph 實作 ReAct；第3章介紹狀態圖的核心原語與流程控制，包含並行、MapReduce、子圖與工具呼叫；第4章介紹互動體驗設計，涵蓋串流、事件流、持久化與人機迴路；第5章介紹代理人記憶系統，包含短期╱長期記憶、語意搜尋、記憶更新與 LangMem；第6章介紹 LangGraph 核心 API 與 Functional API，並提供選型思路；第7章介紹代理人系統的架構模式與多代理人設計；第8章介紹 LangGraph 平台、部署方式、可觀測性與存取控制；第9章介紹官方開發範本的目錄結構與常見類型；第10章解析官方應用案例的流程與程式結構；第11章討論代理人框架選型與技術發展趨勢。
原來我也懂－誰都了解的圖解網路原理大公開
https://youtu.be/4bA4pza79AU TCP/IP 四層模型與封包視角 Wireshark 擷取技巧與過濾規則 逾時定位與重傳路徑分析 私有 IP 與 NAT 位址配置原理 公網 IP 查詢與連線可達性判讀 集線器 交換器 路由器差異與選型 Socket 通訊模型與收發緩衝區 TCP 與 UDP 行為對照與取捨準則 三向交握 四次揮手 狀態機解讀 RST 觸發場景與故障復原策略 MTU MSS 分段分片與封包沾黏處理 HTTP RPC WebSocket DHCP HTTPS DNS SSH CDN 排查路徑【書籍簡介】本書共分五章，第一章從 TCP/IP 四層模型建立封包視角，帶你用 Wireshark 擷取封包並用實例定位逾時問題；第二章聚焦網路層與網路介面層，解釋私有 IP 與公網 IP、位址分類與可達性差異，並整理居家與公司網路存取的關鍵限制，再比較路由器、集線器、交換器的轉送邏輯；第三章深入傳輸層，從 socket 通訊與緩衝區出發，對照 TCP 與 UDP 的行為與例外處理，拆解三向交握、四次揮手、兩次握手、RST 場景、listen 與 accept、MTU MSS、分段分片與封包沾黏的成因與解法；第四章進入應用層，以 HTTP、RPC、WebSocket、DHCP、HTTPS、DNS、SSH、ping 等主題建立可操作的排查流程；第五章回到實作，整理並發安全、I/O 多工與 epoll、unix domain socket、遊戲網路常見方案、KCP 與 QoS、序列化與 protobuf，以及 CDN 的加速機制與效能判讀。
Tool Use 一統江湖 - MCP 協定讓大模型成為變形金鋼
https://youtu.be/OrZj2BOpIrY★大語言模型與上下文協定設計★Model Context Protocol（MCP）架構與組件★上下文 Slot 與生命週期管理★MCP 與 LLM 通訊流程★JSON-RPC 協定與訊息格式★能力協商與版本控制機制★MCP SDK 使用與工具鏈★服務端架構與併發處理★安全性與權限管理設計★工具呼叫與上下文注入★多智慧體（MAS）上下文協調★MCP 與 RAG 系統整合★上下文壓縮與成本控制★企業級 MCP 專案實戰案例【內容簡介】本書從系統工程角度切入大語言模型應用開發，將焦點放在模型上下文的結構化管理與協定化設計，完整說明 Model Context Protocol 在 LLM 系統中的角色與實作方式。全書不僅涵蓋 LLM 與 Transformer 的必要基礎，更深入解析 MCP 的通訊機制、訊息格式、生命週期管理、能力協商與版本控制，並延伸至服務端部署、併發處理與安全性設計。在應用層面，書中系統性說明 MCP 如何支援工具整合、Agent 系統、多智慧體協作與 RAG 架構，對於實際建構可控、可擴充的智慧體系統具有高度參考價值。書中範例涵蓋 SDK 使用、偵錯測試、上下文 Slot 設計、知識整合與企業場景實作，適合已有 LLM 開發經驗、希望進一步解決上下文管理與系統穩定性問題的工程師與架構師閱讀。
工作學習生活一手包辦 - Claude Cowork 31 個超好用範例實作
https://youtu.be/TGJdw4YtvGo☆一句話下指令，Claude 就是你的全能桌面助理。☆不用寫程式，不用學指令，只要會打中文，就能讓 AI 幫你做事。【內容重點】► 完整介紹 Claude Cowork 的安裝、設定與核心功能► 31 個真實操作範例，涵蓋生活、學習、工作三大面向► 全中文任務指令，直接複製就能使用► Connectors 實戰：串接 Gmail、Google Calendar、GitHub、Canva 等服務► Skills 與 Plugins 完整攻略：從內建技能到自訂模組► Scheduled 排程任務：讓 AI 每天自動幫你產生報告和摘要► Dispatch 跨裝置派遣：手機下達指令，桌面執行工作► 辦公文件一鍵產生：Excel、PowerPoint、Word、PDF 全部搞定► 資料分析與視覺化：從 CSV 清理到互動式圖表► 設計與創意：用 Canva、canvas-design、algorithmic-art 產生專業作品► 進階自訂：用 skill-creator 打造專屬技能，用 brand-guidelines 統一品牌風格► 整理信用卡帳單，做出消費分析報表【書籍簡介】你可能用過 ChatGPT 聊天，也試過 Copilot 寫程式，但你有沒有想過，AI 可以直接幫你操作電腦上的軟體？Claude Cowork 不只是聊天機器人，它是真正能「動手做事」的桌面代理。讀取你的 Gmail、幫你排 Google Calendar、整理桌面上雜亂的檔案、產生含公式的 Excel 報表、用 Canva 設計海報，甚至幫你建立排程任務，每天早上自動產生新聞摘要。這本書用 31 個實際操作的範例，帶你從安裝設定開始，一路走到進階自訂。每個範例都有完整的操作截圖、任務指令和結果展示，讓你不只是「看懂」，而是能「跟著做」。▌本書特色►零門檻：不需要程式背景，只要有 Claude Pro 或 Max 訂閱就能開始►全中文操作：所有範例指令都是繁體中文，直接複製就能用►三大面向：涵蓋生活管理、學習研究、工作效率，31 個範例各個實用►完整生態系：Connectors、Skills、Plugins、Scheduled、Dispatch 全部介紹►真實截圖：超過 300 張操作截圖，每個步驟都看得到畫面▌適合讀者►已訂閱 Claude Pro / Max，想把 Cowork 用到極致的使用者►想讓 AI 幫忙處理日常繁瑣工作的上班族►對 AI Agent 感興趣，想了解桌面代理能做什麼的人►不想寫程式，但想用 AI 提升效率的非工程師
視覺慣性SLAM實作 - 原始程式剖析真正讀懂理論(好評熱銷版)
https://youtu.be/Ye6zbr-3GDw ☛ 從未知環境中的定位、地圖建構到處理意外情況，▶▶▶ SLAM技術一次完整到位學習！ SLAM 是指移動智慧體從一個未知環境裡的未知地點出發，在運動過程中透過自身感測器觀測周圍環境，並根據環境定位自身的位置，再根據自身的位置進行增量式的地圖建構，從而達到同時定位和地圖建構的目的。舉凡機器人、無人機、汽車，或其它可穿戴裝置等，都可以運用SLAM在其中。 本書分為三大部分，深入淺出地介紹SLAM技術。 ❶ 第一部分涵蓋SLAM的基礎知識，包括定義、應用場景、程式設計及編譯工具、數學基礎知識、相機成像模型、對極幾何以及圖最佳化函式庫的使用。 ❷ 第二部分專注於視覺SLAM框架ORB-SLAM2的原理和核心程式，從ORB特徵提取、特徵匹配、地圖點、主要畫面格、圖結構到地圖初始化、追蹤執行緒、局部地圖建構執行緒、閉環執行緒以及最佳化方法。通過對ORB-SLAM2的深入剖析，讀者可以更好地理解視覺SLAM的工作原理。 ❸ 第三部分則介紹ORB-SLAM2的升級版——視覺慣性系統ORB-SLAM3的主要新增內容和程式，包括IMU預積分、多地圖系統、追蹤執行緒、局部地圖建構執行緒、閉環及地圖融合執行緒。最後一章還對視覺SLAM的現在與未來進行了總結和展望。【本書特點】 ✪ SLAM的定義、應用場景和應用領域 ✪ C++ 11新特性和CMake工具 ✪ SLAM中常用的數學基礎知識 ✪ 相機成像模型和相機扭曲模型 ✪ 對極幾何的基本概念 ✪ g2o函式程式庫的使用方法 ✪ ORB特徵提取與均勻化策略 ✪ ORB-SLAM2中的特徵匹配方法 ✪ 地圖點、主要畫面格、圖結構 ✪ ORB-SLAM2中的地圖初始化方法 ✪ ORB-SLAM2中的追蹤執行線 ✪ ORB-SLAM2中的局部地圖建構執行線 ✪ ORB-SLAM2中的閉環執行線 ✪ ORB-SLAM2中的最優化方法 ✪ ORB-SLAM3的新增內容和程式，如IMU預積分、多地圖系統等 ✪ ORB-SLAM3中的IMU預積分原理及推導 ✪ 多地圖系統的效果和作用 ✪ 地圖融合的具體流程和程式實現 ✪ ORB-SLAM3中IMU的初始化過程 ✪ 視覺SLAM的發展歷程和未來趨勢
演算法 圖解原理 x Python實作 x 創意應用 王者歸來 (好評熱銷版)
https://youtu.be/T_qe4u4uLsA演算法圖解原理 x Python實作 x 創意應用王者歸來(全彩印刷)☆☆好評熱銷再上市☆☆本書內容★★★★★【國內第1本演算法 + 創意實作】★★★★★★★★★★【彩色圖解演算法】【Python創意程式】★★★★★★★★★★【約700張彩色圖片+ 296個創意應用】★★★★★這是一本使用Python從零開始指導讀者的演算法入門書籍，閱讀本書內容，讀者可以學會下列知識的創意與潛在應用：◎演算法基本觀念 ★ 主要內容：時間複雜度、空間複雜度 ☆ 創意應用：一個要計算8411億年的程式◎陣列與鏈結串列 ★主要內容：陣列、單向(雙向)鏈結串列、循環鏈結串列 ☆創意應用：客戶資料管理、庫存管理系統、瀏覽器歷史記錄管理系統、音樂播放管理、醫療排隊系統◎佇列(Queue) ★主要內容：插入、讀取、串列模擬佇列 ☆創意應用：模擬銀行排隊系統、生產者 - 消費者、網路封包處理、網站爬蟲的URL管理◎堆疊(Stack) ★主要內容：堆入push、取出pop、認識堆別在函數呼叫的角色 ☆創意應用：模擬銀行排隊系統、生產者 - 消費者、網路封包處理、網站爬蟲的URL管理◎二元樹(Binary Tree) ★主要內容：建立、讀取、前序(中序與後序)遍歷二元樹 ☆創意應用：表達式樹、家譜樹、網頁導航樹、遊戲AI決策樹◎堆積樹(Heap Tree) ★主要內容：建立、取出、刪除、最小(最大)堆積樹 ☆創意應用：線上遊戲得分排行榜、物流中心的貨物調度、醫院緊急情況處理系統、電商平台推薦系統設計、多任務處理最短作業優先調度◎雜湊表(Hash Table) ★主要內容：雜湊表與陣列、效能分析、模組 ☆創意應用：電影評分系統、電子郵件垃圾過濾器、社交媒體標籤系統、網頁瀏覽記錄、簡單的快取系統◎排序 ★主要內容：泡沫、雞尾酒、選擇、插入、堆積樹、快速與合併排序 ☆創意應用：社交媒體貼文按讚數排序、任務排序、KTV點播次數排序、影評排序、旅館價位排序◎數據搜尋 ★主要內容：順序、二分搜尋、搜尋最大值 ☆創意應用：順序搜尋商品庫存、二分搜尋法查詢書籍、順序搜尋電子郵件黑名單、書籍搜尋使用二分搜尋法◎回溯演算法 ★主要內容：走迷宮、迷宮設計與堆疊 ☆創意應用：排列組合、密碼生成、圖的著色、任務分配、走迷宮◎從遞迴看經典演算法 ★主要內容：河內塔、八皇后、碎形、VLSI設計費波納契數列 ☆創意應用：費波納契數列、排列組合、密碼、最少著色、數獨◎圖形(Graph)理論 ★主要內容：廣度優先搜尋、深度優先搜尋、拓墣排序、Kahn’s、最小生成樹演算法、Prim、Kruskal ☆創意應用：走迷宮、社交網路中的最短關係鏈、網路爬蟲、航班路徑查找、檢測圖中的環、拓撲排序、島嶼數計算、金融與經濟分析◎圖形理論之最短路徑演算法 ★主要內容：廣度優先搜尋、深度優先搜尋、拓墣排序、Kahn’s、最小生成樹演算法、Prim、Kruskal ☆創意應用：GPS導航實例、金融市場套利檢測、專案管理中的最短時間計算、機器翻譯、機器人路徑規劃、電信網路費用計算、太空探測器的導航◎貪婪演算法(Greedy Algorithm) ★主要內容：局部最佳解、霍夫曼(Huffman)演算法、認識NP-Complete ☆創意應用：找零錢問題、選課分析、背包裝滿最高價值商品、購買廣告與電台選擇、業務員旅行之最短路徑、工作排程問題◎動態規劃演算法 ★主要內容：思維與步驟、弗洛伊德(Floyd-Warshall)演算法 ☆創意應用：找零錢問題、背包問題、旅遊行程的安排、挖金礦問題、最長共用子字串◎資料加密到資訊安全演算法 ★主要內容：資料安全與資料加密、摩斯密碼、凱薩密碼、文件加密技術 ☆創意應用：訊息鑑別碼、數位簽章、數位憑證◎常見職場面試的演算法 ★主要內容：基數轉換、質數、回文、歐幾里德演算法、最小公倍數、網頁排名PageRank ☆創意應用：文學創作、製造業同步生產週期、物流管理、網路路由週期性檢查◎精選LeetCode考題演算法 ★主要內容：爬樓梯、強盜搶劫、粉刷房子、粉刷籬笆、棒球比賽得分、判斷矩形是否相交、分糖果、機器人路徑、小孩分餅乾、賣檸檬汁找錢 ☆創意應用：財務規劃投資、最佳股票買賣時機、最佳資源分配、遊戲計分系統、迷宮探險
從 App 評論到商業洞察 - 零基礎打造 AI 評論洞察系統：從資料採集到雲端部署
https://youtu.be/BNDpTYenAaI用 Colab × Gemini × BERT × Apps Script 完成爬蟲、AI 標註、模型訓練與智慧儀表板，做出你的第一個可上線 AI 產品。►把海量評論，變成可執行的產品洞察每天都有大量使用者在 App Store 與 Google Play 留下評論。有人抱怨閃退、登入失敗、付款卡住；也有人稱讚體驗順暢、功能好用。這些聲音，是產品團隊最直接、也最真實的市場回饋。然而，當評論累積到成千上萬筆，人工閱讀很快就會失去效率。本書將帶你從零開始，打造一套 AI 評論洞察系統：從蒐集評論、清理資料、LLM 自動標註、到 BERT 分類模型訓練、智慧儀表板建置，最後完成部署上線。你不需要具備工程背景。只要跟著書中的實作流程，就能一步步將大量評論轉化為可追蹤、可分析、可行動的產品洞察，讓產品決策更有依據。你將學會：►爬取 App Store 與 Google Play 評論►清理評論資料，掌握問題與趨勢►使用 LLM 自動完成資料標註►訓練 BERT，建立評論分類模型►打造智慧儀表板，呈現關鍵洞察►串接 Apps Script，完成雲端部署適合讀者：►產品經理►行銷企劃►數據分析新手►AI 轉型學習者►想打造第一個 AI 產品的人【跨界聯合推薦】(依姓氏筆畫排列)王道平｜前 NIQ 港澳台總經理、蓋洛普優勢認證教練孔令傑｜國立臺灣大學資訊管理學系副教授吳政隆｜東吳大學資料科學系教授金凱儀｜東吳大學資料科學系教授、巨量資料管理學院院長彭建文｜《國際PJ法®》創辦人、品碩創新管理顧問執行長、前台積電營運效率部門主管曾友志｜資深產品與增長顧問、Mr. PM 下午先生
親手開發推薦系統 - PyTorch全方位實作最重要演算法(好評熱銷版)
https://youtu.be/3sW0fov6gN4☆★好評熱銷再上市★☆本書利用PyTorch、神經網路、圖論、機器學習，知識圖譜等最新技術，做出最棒的推薦系統。第1、2章幫大家建立基礎，第3章從第2章推導，入門推薦演算法及推導能力。第4章介紹熱門的圖神經網路在推薦演算法中的應用。第5章深入知識圖譜推薦演算法，專業度高且實用性強，掌握前4章知識的讀者容易學習。第6到8章介紹整個推薦系統、商業和推薦工程。建議在第3章後隨時閱讀，特別是第7章系統介紹推薦系統評估指標。可在範例程式基礎上改進並利用第7章指標實際評估推薦系統效果。【本書看點】✪ 無痛學習推薦演算法✪ 結合深度學習的發展，可推導出進階推薦演算法✪ 結合圖神經網路進一步推導出推薦演算法✪ 了解圖神經網路且應用於推薦演算法✪ 了解整個推薦系統的詳細結構及基本做法✪ 了解推薦工程整體的生命週期✪ 3個重要演算法：近鄰協作過濾、ALS、FM【適合讀者】☛ 從事推薦系統相關工作的工程師。☛ 對推薦系統有興趣的讀者。☛ 也可作為大專院校、研究機構的學習參考書
ChatGPT 5.5 全能工作術：對話、圖像、資料分析到智慧體與自動化應用
https://youtu.be/BnVPMUOYPoMChatGPT 5.5 全能工作術對話、圖像、資料分析到智慧體與自動化應用☆★☆ 國內第 1 本 ☆★☆☆★☆ AI 不只聊天，開始真正替你工作 ☆★☆☆★☆ 從聊天機器人到全能 AI 工作平台 ☆★☆AI 不只聊天，開始真正替你工作！ ChatGPT 已經不再只是「問問題、得答案」的聊天機器人。到了 ChatGPT 5.5，它開始整合對話、檔案、搜尋、研究、圖像、資料分析、排程、專案、畫布、智慧體與外部應用程式，成為一套真正可用於工作、學習、創作與研究的 AI 工作平台。 《ChatGPT 5.5 全能工作術》帶領讀者從基礎操作開始，逐步掌握 Prompt 設計、AI 圖像生成、圖像工作流、文件處理、Excel 資料分析、資料視覺化、Deep Research 深入研究、Projects 專案管理、Tasks 任務排程、Canvas 畫布協作、Python 程式設計、Agent Mode 智慧體模式、GPT 機器人建立，以及 Gmail 應用程式整合。 本書最大的特色，不只是介紹功能，而是用大量實戰案例示範 ChatGPT 如何真正完成工作。從寫文章、生成圖片、整理 PDF、分析 Excel、繪製圖表，到建立股市分析、產出簡報、追蹤任務通知、設計自己的 GPT，讀者可以一步步看見 AI 如何從「內容生成工具」進化為「智慧工作助理」。 這是一本帶你理解 ChatGPT 5.5 全貌的實戰工具書，也是一本協助你進入 AI 工作流時代的完整指南。本書特色◎完整解析 ChatGPT 5.5 全新工作平台 從對話、檔案、搜尋、研究、圖像、資料分析、專案到智慧體，建立完整的 AI 使用地圖。◎從聊天工具進化為 AI 工作系統 本書不只教你問問題，更帶你理解 ChatGPT 如何整合多種能力，成為可以協助完成工作的智慧平台。◎Prompt 設計與輸出控制實戰 學會用條列、表格、Q&A、字數限制、實例補充與來源標示，讓 AI 回應更精準、更符合需求。◎AI 圖像生成全面教學 從自然語言生成圖片、中文標題海報、角色設計、社群圖卡、教學、文字視覺化，完整掌握 ChatGPT Images 2.0 的創作能力。 ★突破畫面邊界應用，例如：恐龍大暴走、鯨魚突破畫框 ☆角色一致，例如：考古學家冒險旅程、工程師創意世界、個人品牌IP。 ★AI科學視覺化，例如：光合作用、浮力原理、畢氏定理、重力原理◎AI 圖像工作流實戰 學會上傳圖片、分析構圖、重新設計、局部修改、風格轉換、多尺寸延伸與系列化視覺內容建立。◎智慧生活與網頁搜尋應用 透過 ChatGPT 搜尋即時資訊、閱讀新聞、規劃行程、整理旅遊資料，讓 AI 成為日常生活中的智慧助理。 ☆旅遊行程視覺化 ★台灣出生人口視覺化◎PDF、Word、Excel、CSV 資料處理 讓 ChatGPT 協助摘要文件、整理報告、清理表格、分析數據，並輸出可用的 Word、Excel 或簡報成果。 ☆簡報製作 ★車牌辨識◎資料視覺化與圖表分析實戰 以地震、天氣、台積電股價、ADR 與熱力圖為案例，示範如何將資料轉換成表格、圖表與資訊圖像。 ☆視覺化台灣地震資訊 ★視覺化天氣資訊 ☆視覺化台積電與台積電ADR資訊◎商務、行銷與客服應用 運用 ChatGPT 撰寫行銷文案、SEO 文章、廣告策略、品牌定位、客服回覆與顧客情緒分析。 ☆環保水瓶廣告文案 ★一杯好咖啡品牌文案 ☆視覺化顧客評論分析◎AI 文學與創作工坊 從詩詞、現代詩、小說、邀約信，到多語言與多風格創作，展示 AI 在文學與創意寫作上的應用。 ☆繪製詩、詞、曲的意境圖 ★老人與忠狗圖像意境圖 ☆穿越星海意境圖 ★約會邀請卡◎Projects 專案管理功能 將相關對話、資料與文件集中在同一專案中，適合長期研究、寫書、股市分析與多步驟工作管理。◎「深入研究（Deep Research）」 應用 讓 ChatGPT 成為 AI 研究助理，協助搜尋資料、比較觀點、整理表格、建立摘要與產出研究報告。 ☆台積電、三星與Intel晶圓代工研究◎Tasks 任務排程與自動化助理 建立每日提醒、定期資訊追蹤、股價通知與自動化工作流程，讓 AI 從被動回答進入主動協助。 ☆每天早上台積電ADR股價回報◎Canvas 畫布協同寫作 用畫布進行長文寫作、內容編輯、版本控制、潤飾修改與 Word 輸出，打造更接近真實寫作流程的 AI 協作環境。 ☆北極光文案製作。◎Canvas 助攻 Python 程式設計 ☆在畫布中撰寫、修改與測試 Python 程式。 ★從 ASCII 機器人、質數判斷到貪吃蛇遊戲。 ☆HTML 俄羅斯方塊。◎智慧體（Agent Mode）模式實戰 ☆讓 ChatGPT 整合搜尋、資料整理、圖表分析與簡報規劃。 ★協助完成更長流程、更接近工作任務的 AI 執行模式。 ☆分析台積電今年股價走勢。 ★台灣AI算力基礎建設簡報製作。◎ChatGPT App視訊交流 ☆掌握手機版 ChatGPT 的語音、即時影片、螢幕分享。 ★讓 AI 更貼近日常生活與行動工作場景。◎今日Pulse ☆建立個人化AI日報◎GPT 機器人探索與應用 認識 OpenAI 官方與熱門 GPT，包含圖像修改、著色頁生成、圖片創作與各種專用 AI 工具。◎自然語言建立專屬 GPT 不必寫程式，也能設計英文翻譯助手、IELTS 作文專家與深智數位客服，打造個人化 AI 工具。◎Gmail 與應用程式整合 讓 ChatGPT 連接 Gmail，搜尋信件、摘要通知、整理任務更新與待辦事項，真正進入個人工作環境。適合讀者 ☆想完整學會 ChatGPT 5.5 的初學者 ★想用 AI 提升效率的上班族與知識工作者 ☆需要整理文件、分析資料、製作圖表的使用者 ★想做 AI 繪圖、社群圖卡、簡報視覺的創作者 ☆想用「深入研究」做研究、報告與產業分析的人 ★想建立任務、自動化提醒與 AI 助理工作流的讀者想設計專屬 GPT、客服機器人或 Gmail 工作整合的進階使用者總結 ☆從問答到工作流，ChatGPT 5.5 開啟 AI 協作新時代。 ★一個 ChatGPT，完成寫作、繪圖、研究、分析、自動化與應用整合。未來的關鍵能力，「不只是會使用 AI」，而是「會設計 AI 工作流程」。
Google AI 創作術: 靈感 x 圖像 x 設計 x 音樂 x 影片的工作流
https://youtu.be/T6nEHxMXXwcGoogle AI 創作術靈感 x 圖像 x 設計 x 音樂 x 影片的工作流☆★☆從靈感到作品☆★☆☆★☆一次掌握 Google AI 創作整合流程☆★☆AI 工具越來越多，創作看似變得更簡單。但當你真正開始使用時，可能也會發現：★生成圖片很容易，做出一致風格很難。★生成影片很快速，做出完整敘事很難。★生成音樂很新鮮，但讓聲音與畫面真正搭配很難。問題不在工具不夠強，而在於你還沒有一套清楚的創作工作流。《Google AI 創作術：靈感 x 圖像 x 設計 x 音樂 x 影片的工作流》帶你從創作的最前端開始，先用 Gemini 釐清主題、受眾、風格與文案結構，再進一步將想法轉換為圖像、設計、影片與音樂，最後整合成可以發表的完整作品。本書不是把工具一個一個分開介紹，而是把它們串成一條真正可執行的創作流程。你將學會：◎ 用 Gemini把想法變成創作藍圖在動手生成之前，先釐清主題、方向、風格與內容結構，讓創作不再只是反覆試錯。◎ 用 Nano Banana Pro讓圖像從好看變成好用從第一張圖片開始，進一步掌握風格控制、局部編修、角色一致性與多圖融合，讓圖像成為可延伸的視覺資產。◎ 用 Stitch把圖像與內容變成版面設計學會用文字描述網站與 App 版型，快速建立網頁、介面與互動原型。◎ 用 Veo 與 Flow讓畫面變成有節奏的影片從文字生成影片、圖片延伸影片，到分鏡設計、多段影片串接與流程控制，建立真正的影片敘事能力。◎ 用 Lyria為作品設計聲音與情緒從文字、圖像與影片生成音樂，讓聲音不再只是背景，而是作品情緒的一部分。◎ 用 Google Vids完成最後整合輸出把影片、音樂、標題與內容整合起來，讓素材成為可以觀看、分享與發表的作品。◎ 這本書適合想用 AI 創作圖像、影片與音樂的內容創作者。想建立個人品牌視覺的講師、作者、設計師與行銷人。想學會 Google AI 工具整合應用的初學者。想把靈感變成作品，而不只是產生零散素材的創作者。AI 時代的創作者，不只是會使用工具的人，而是能夠規劃流程、控制結果、完成作品的人。從一個想法開始，把靈感變成圖像，把圖像變成設計，把設計變成影片，再用音樂完成情緒。這就是 Google AI 創作術。
【電子書】Google AI 創作術：靈感×圖像×設計×音樂×影片的工作流
https://youtu.be/T6nEHxMXXwcGoogle AI 創作術靈感 x 圖像 x 設計 x 音樂 x 影片的工作流☆★☆從靈感到作品☆★☆☆★☆一次掌握 Google AI 創作整合流程☆★☆AI 工具越來越多，創作看似變得更簡單。但當你真正開始使用時，可能也會發現：★生成圖片很容易，做出一致風格很難。★生成影片很快速，做出完整敘事很難。★生成音樂很新鮮，但讓聲音與畫面真正搭配很難。問題不在工具不夠強，而在於你還沒有一套清楚的創作工作流。《Google AI 創作術：靈感 x 圖像 x 設計 x 音樂 x 影片的工作流》帶你從創作的最前端開始，先用 Gemini 釐清主題、受眾、風格與文案結構，再進一步將想法轉換為圖像、設計、影片與音樂，最後整合成可以發表的完整作品。本書不是把工具一個一個分開介紹，而是把它們串成一條真正可執行的創作流程。你將學會：◎ 用 Gemini把想法變成創作藍圖在動手生成之前，先釐清主題、方向、風格與內容結構，讓創作不再只是反覆試錯。◎ 用 Nano Banana Pro讓圖像從好看變成好用從第一張圖片開始，進一步掌握風格控制、局部編修、角色一致性與多圖融合，讓圖像成為可延伸的視覺資產。◎ 用 Stitch把圖像與內容變成版面設計學會用文字描述網站與 App 版型，快速建立網頁、介面與互動原型。◎ 用 Veo 與 Flow讓畫面變成有節奏的影片從文字生成影片、圖片延伸影片，到分鏡設計、多段影片串接與流程控制，建立真正的影片敘事能力。◎ 用 Lyria為作品設計聲音與情緒從文字、圖像與影片生成音樂，讓聲音不再只是背景，而是作品情緒的一部分。◎ 用 Google Vids完成最後整合輸出把影片、音樂、標題與內容整合起來，讓素材成為可以觀看、分享與發表的作品。◎ 這本書適合想用 AI 創作圖像、影片與音樂的內容創作者。想建立個人品牌視覺的講師、作者、設計師與行銷人。想學會 Google AI 工具整合應用的初學者。想把靈感變成作品，而不只是產生零散素材的創作者。AI 時代的創作者，不只是會使用工具的人，而是能夠規劃流程、控制結果、完成作品的人。從一個想法開始，把靈感變成圖像，把圖像變成設計，把設計變成影片，再用音樂完成情緒。這就是 Google AI 創作術。
塞爆 128G GPU 記憶體，Nvidia DGX Spark，影音圖生成、微調、預訓練 Agent 全面玩透
https://youtu.be/EQq4iaHF1zM►128 GB 統一記憶體，桌上跑 120B 大型語言模型，不需要雲端►七大推論引擎完整實測：Ollama、vLLM、TRT-LLM、SGLang、NIM、llama.cpp、LM Studio►實作 Andrej Karpathy 的 Autoresearch 架構►ComfyUI 圖片影片生成、語音合成、AI 音樂，多媒體 AI 全部本機完成►五種微調框架實戰比較：LoRA、QLoRA、Unsloth、LLaMA Factory、NeMo►從零預訓練 BERT、GPT、Embedding 模型，走過語言模型訓練全流程►RAG、知識圖譜、多代理聊天、AI Agent 沙箱，企業級應用完整部署►RAPIDS 加速資料科學、JAX、金融最佳化、基因體分析，跨領域一台搞定►全書用 Claude Code 操作，自然語言驅動 AI 超級電腦►跑本地端OpenClaw，NV專屬NemoClaw►完整覆蓋 NVIDIA 官方全部 Playbook，每章附實測與程式碼【書籍簡介】NVIDIA DGX Spark 是第一台放在桌上的 AI 超級電腦。Grace Blackwell 超級晶片搭配 128 GB 統一記憶體，讓過去只能在資料中心執行的 AI 工作負載，現在一個人就能在書桌上完成。本書從開箱、系統建置開始，帶你一步步把這台機器的所有能力都發揮出來。全書 25 章、7 大篇、5 個附錄，完整覆蓋 NVIDIA 官方提供的所有 Playbook，每一章都有實際在 DGX Spark 上執行的程式碼和操作記錄。從第 5 章開始，所有操作都透過 Claude Code 用自然語言完成，展示 AI 時代的全新開發方式。前三篇涵蓋七大推論引擎的完整實測。從最簡單的 Ollama 一行指令跑模型，到 vLLM 的高吞吐量服務、TensorRT-LLM 的 NVIDIA 原生加速、SGLang 的推測性解碼，再到 NIM 企業級微服務，每個引擎都在 128 GB 記憶體上做了極限測試。第四篇進入多媒體生成，用 ComfyUI 跑 FLUX 和 Wan 2.2 生成圖片與影片，用 Qwen3-TTS 做語音合成，用 ACE-Step 生成音樂。第五篇是微調與預訓練，從 LoRA、QLoRA、Unsloth、LLaMA Factory 到 NeMo，五種框架完整比較，還包含從零預訓練 BERT 和 GPT 模型的完整流程。後兩篇聚焦在進階應用和系統擴展。多模態推論結合視覺語言模型做即時影像理解，RAG 和知識圖譜讓模型能讀你的文件，AI Agent 搭配安全沙箱在本機自主執行任務。RAPIDS 和 JAX 把 GPU 加速帶到資料科學和數值計算領域，金融最佳化和單細胞基因體分析展示跨領域的應用潛力。最後，透過 200GbE 高速網路把多台 DGX Spark 串聯成叢集，用 256 GB 以上的記憶體跑 235B 參數的超大模型做分散式推論。無論你是 AI 研究者、軟體工程師還是資料科學家，這本書都能幫你把 DGX Spark 的每一分效能轉化為實際的生產力。
AI 時代一定要會 - 精通 Markdown 語法和 LLM 順暢溝通
https://youtu.be/QEbNAZGj0FU►Markdown 排版方法：標題、段落、分組、分隔線、程式碼展示►現代排版五原則與文章結構化寫作流程►Markdown 起源、工作流程、CommonMark╱GFM 標準化脈絡►Markdown 基礎語法：標題、強調、列表、連結、圖片、引用、程式碼區塊、跳脫►Markdown 擴充語法：表格、任務清單、刪除線、錨點、註腳、警告、圍欄程式碼►Markdown 進階語法：上標下標、底線、高亮、字型字號、縮排對齊、摺疊、註釋►Typora：沉浸式寫作、主題、快速鍵、匯入匯出、圖表與公式工作流►VS Code：Markdown 編輯、預覽、大綱、擴充外掛、片段化寫作與自訂流程►GitHub Copilot╱Cursor：編輯器內互動、補全、內容解釋與輔助寫作►Obsidian：知識庫、核心外掛、第三方外掛、關係圖譜、屬性與搜尋管理►筆記系統方法：資料夾、檔名、標籤、屬性、雙鏈、內容地圖與首頁導覽►LLM 協作：結構化提示詞、規範輸出、Markdown→心智圖╱PPT╱多格式轉換本書共分8章，第1章介紹現代寫作排版的重要性與排版原則，建立可讀性與一致性；第2章介紹Markdown的起源、運作流程、標準化（CommonMark）與常見擴充（GFM）及適用場景；第3章介紹Markdown語法體系，涵蓋基礎、擴充與進階寫法；第4章介紹Typora的沉浸式寫作與常用排版功能及匯入匯出；第5章介紹VS Code的Markdown編輯、預覽與外掛擴充，以及與Copilot等能力的整合；第6章介紹Obsidian的介面、外掛、生態與文件管理方法；第7章介紹以Obsidian為核心建置筆記系統的結構、命名、標籤、屬性與雙鏈實作；第8章介紹Markdown在大型語言模型中的用法，包含結構化提示詞、規範輸出、格式轉換與用Copilot╱Cursor打造智慧知識管理流程。
實用的GeminiAPI開發點子書
https://youtu.be/mSjnJnIrNHI拒絕死磕程式碼！迎接 Agent-First 的 Vibe Coding 新時代！►四大神器解密：Gemini App ✕ Google AI Studio ✕ Gemini CLI ✕ Antigravity IDE 完美協作。►實戰變現藍圖：從微型 SaaS 到 LINE Bot CRM 系統，打造專屬自動化賺錢機器。►規格驅動開發 (SDD)：不會寫 Code 也能用「自然語言」指揮 AI 代理自主規劃、開發與測試！【內容簡介】「每個月繳 AI 訂閱費，卻只拿它來寫文案、做摘要？太浪費了！」在 AI 代理時代（Agentic Era），開發數位產品不再需要苦熬數月逐行寫程式。「想法大於程式碼」，只要掌握與 AI 協作的訣竅，任何人都能輕易將創意化為真實的應用程式。本書將帶領你打破技術門檻，完整拆解 Google Gemini 生態系的強大武器庫。從免寫程式碼的 Gems 專屬顧問、雲端一鍵部署的微型服務，到利用下一代 Antigravity IDE 打造企業級的多 Agent 協作系統。無論是結合 Google Workspace、串接 LINE Messaging API，還是使用 n8n 打造自動化工作流，本書都提供了能立即落地的商業點子。不要陷入完美主義的內耗，速度就是你最大的護城河！跟著本書的實戰腳步，這個週末就挑選一個點子，打造出你的第一個最小可行性產品（MVP）吧！
在思考和工具使用之後 - 利用大模型開發你的 AI 應用
https://youtu.be/0qRYoshyG5k ☆全面迎戰 AI 2.0 時代，深度解析基座大模型訓練與選型策略。★拆解硬核算力基礎，精準掌握 NVIDIA 與 AMD GPU 參數及選型。☆掌握應用程式開發核心，透析上下文學習與人類回饋對齊方法。★攻克文件前置處理難題，詳解分塊（Chunking）與詞元化策略。☆剖析向量資料庫底層，實作相似性演算法與主流產品整合。★突破高效微調技術瓶頸，運用開源工具打造專屬領域大模型。☆解密推理效能最佳化，精通模型壓縮與 FlashAttention 記憶體管理。★構建高併發部署環境，涵蓋 Web 服務、伺服器端與端側推理引擎。☆昇華提示工程（Prompt）技術，結合 Dify 等開發工具提升精準度。★深度實踐 RAG 與 Agent 架構，賦予大模型檢索與自主行動能力。☆橫掃三大主流編排框架，實作 LangChain、LlamaIndex 與 Semantic Kernel。★從環境準備到打包部署，完整解析真實大模型應用專案實戰範例。◼本書共分 12 章，循序漸進地勾勒出大模型應用開發的完整藍圖。第1至3章從 AI 2.0 時代的背景出發，說明基座大模型的預訓練與強化學習過程，並深度剖析 GPU 的底層知識與選型策略，奠定硬體與模型基礎。第4至6章聚焦於資料與開發前置作業，涵蓋提示概念、文件分塊與詞元化處理，並詳細說明向量資料庫的相似性演算法與核心價值。第7至9章直擊效能與工程部署，探討參數高效微調技術、推理效能最佳化（包含模型壓縮與多 GPU 並行化），並實作 Web 服務與伺服器/端側推理引擎的部署。第10至12章則帶領讀者邁向應用巔峰，不僅解析提示工程的開發工具，更深度說明 RAG 與 Agent 架構的編排整合，涵蓋 LangChain 與 LlamaIndex 等主流框架，最後透過一個完整的應用範例，演示從環境準備到打包部署的實戰全過程。
Code Review 我的青春：從「嗶」聲開啟我的軟體工程師之路
https://youtu.be/oBPWtgE4CU0 這不是一本教你寫程式的書，而是一個軟體工程師用十年的真實經歷，帶你從那聲「嗶」開始，重新認識你每天都在使用的數位世界。「嗶！」那一聲清脆的開機音，是我與電腦世界的初次相遇。第一次聽見那聲音，還以為是爆炸的前奏。後來我學會上網，投 10 塊錢換取 30 分鐘的電腦時光，在網咖打 CS 被爆頭；也曾帶 USB 到處傳播病毒，歷經了網頁綁架與無限重灌。直到親手刪除 System32，打出那通求救電話，我才終於明白，掌控電腦命脈的作業系統有多重要。 這些看似荒唐的過往，拼湊成了軟體工程師最真實的養成史。我將這 10 年的歷程，濃縮成 29 堂課。每堂課都以我的人生故事開場，進而延伸出背後的技術原理：從鍵盤為何不按 ABCDE 排列，一路聊到 AI 為什麼只是一台超大型接龍機。你可以把它當作一本有溫度的計算機概論，也可以視為一部工程師的青春回憶錄。這本書，是我在邁入工程師第十年時，按下暫停鍵，對自己人生進行的一次 Code Review。給正走在這條路上，或準備踏上這段旅程的你翻開這本書，你會發現：你永遠都不孤單。—— Ray（是 Ray，不是 Array）【專業推薦】「那些我們習以為常的童年時光，在書中匯聚成了一條時間之流，而這條時間流也悄悄告訴我們——電腦與軟體這個行業，就是不斷在變化的。」——Ryder ｜ 1111 人力銀行前端組長「已經很久沒有看完書有這種惆悵感，這不是一本技術說明書，也不是一本故事書，這是一段30 年的知識科普與時光之旅。」——竹子｜前端工程師「當青春遇上計算機概論：一位軟體工程師的成長告白」——Jayden Lin ｜《程式猿吃香蕉》教育媒體創辦人「讀完這本書，你可能還不會寫程式，但至少終於知道電腦平常到底在忙什麼」——Brook ｜路過的專案管理人「電腦史與生命經驗的交織：發現青春的共鳴」——小麥｜電獺前端工程師致每個時代的探險者：重新審視生活中的「理所當然」——阿劍｜ KDAN 前端工程師「技術與好奇心的雙向奔赴：在一次次摸索中看見最初的自己」——Yuanlin Lin 林沅霖｜ Zeabur 創辦人兼CEO「致青春，共同的初心。無論你是剛到新手村的或者是對電腦基礎知識不夠熟悉的，都很推薦你閱讀這本書！」——Alpha ｜前端工程師「閱讀完本書後，會有一種重新對焦的感覺，彷彿以前都是帶著不合度數的眼鏡在看世界。」——鉛筆｜前端工程師「不管你是剛起步還是已經在這行走了一段路，這本書都值得翻翻——你會在裡面找到一些被遺忘的初心。」——廖洧杰｜六角學院創辦人「這本書它不會教你怎麼寫程式，但它會幫你建構一個完整的世界觀，讓你知道這些工具背後在做什麼事情。」——卡斯伯｜六角學院創辦人「讓我也重新回憶起自己接觸電腦與軟體的點點滴滴」——宋翊羣｜麋鹿樹工作室創辦人兼資深開發者這本書，不僅僅是一本回憶錄，更能啟發我們：「先看到科技其來有自，才能明白何去何從。」——Alex Lau ｜前端工程師「那些年，我們的青春。這不僅僅是一本技術指南，更是寫給我們這代人共同青春的浪漫情書。」——焦糖｜前端工程師
金融天才幫你賺錢：使用 AI 高效進行量化交易實作
https://youtu.be/iChSUatC0dA★全面解析量化交易五大策略，從基本面到高頻另類數據。★破解生成式AI十大誤區，精準掌握大模型能力分級。★揭秘DeepSeek與ChatGPT，打造量化交易專屬AI引擎。★獨創提示詞工程框架，大幅提升AI策略開發精準度。★實戰Agent建構技術，深度解讀Manus與MCP底層原理。★從微調到知識蒸餾，親手訓練您的專屬量化交易專家。★涵蓋財務指標與研報因子，讓基本面分析全面自動化。★掌握資金流向與動態加權，精準佈局資產配置最佳化。★挖掘LV2訂單簿與高頻量價因子，建立絕對Alpha優勢。★深入競價結構與連板梯隊分析，洞悉Beta量化核心邏輯。★結合機器學習特徵工程，量化市場情緒捕捉交易先機。★輿情監控與遊資行為解析，用另類數據掌握事件驅動。本書共分3章，循序漸進地帶領讀者將生成式AI技術與量化交易深度融合。第1章說明量化交易的基礎與全貌，涵蓋發展簡史、行業現狀，並詳細拆解基本面、資產配置、阿爾法、貝塔及另類量化這五大核心策略，幫助讀者建立穩固的金融知識基底。第2章說明生成式AI的核心應用，從破解大模型迷思與提示詞工程起步，深入探討DeepSeek等中外主流平台，並進階解析模型微調、知識蒸餾以及Manus、MCP等最新Agent智慧體技術，揭示大模型時代的研究新模式。第3章則是全書的實戰精華，直接切入量化交易的程式開發與模型建構。從資料獲取到特徵工程，針對財務指標預測、多因子動態加權、LV2訂單簿不平衡因子、連板梯隊分析，甚至輿情監控與遊資席位解析，均提供詳盡的流程圖、程式碼解說與提示詞範本。透過豐富的實例與反思練習，讀者將能親手打造出涵蓋多種維度的現代化量化交易系統，徹底掌握AI賦能金融的無限可能。
【電子書】塞爆 128G GPU 記憶體，Nvidia DGX Spark，影音圖生成、微調、預訓練 Agent 全面玩透
https://youtu.be/EQq4iaHF1zM►128 GB 統一記憶體，桌上跑 120B 大型語言模型，不需要雲端►七大推論引擎完整實測：Ollama、vLLM、TRT-LLM、SGLang、NIM、llama.cpp、LM Studio►實作 Andrej Karpathy 的 Autoresearch 架構►ComfyUI 圖片影片生成、語音合成、AI 音樂，多媒體 AI 全部本機完成►五種微調框架實戰比較：LoRA、QLoRA、Unsloth、LLaMA Factory、NeMo►從零預訓練 BERT、GPT、Embedding 模型，走過語言模型訓練全流程►RAG、知識圖譜、多代理聊天、AI Agent 沙箱，企業級應用完整部署►RAPIDS 加速資料科學、JAX、金融最佳化、基因體分析，跨領域一台搞定►全書用 Claude Code 操作，自然語言驅動 AI 超級電腦►跑本地端OpenClaw，NV專屬NemoClaw►完整覆蓋 NVIDIA 官方全部 Playbook，每章附實測與程式碼【書籍簡介】NVIDIA DGX Spark 是第一台放在桌上的 AI 超級電腦。Grace Blackwell 超級晶片搭配 128 GB 統一記憶體，讓過去只能在資料中心執行的 AI 工作負載，現在一個人就能在書桌上完成。本書從開箱、系統建置開始，帶你一步步把這台機器的所有能力都發揮出來。全書 25 章、7 大篇、5 個附錄，完整覆蓋 NVIDIA 官方提供的所有 Playbook，每一章都有實際在 DGX Spark 上執行的程式碼和操作記錄。從第 5 章開始，所有操作都透過 Claude Code 用自然語言完成，展示 AI 時代的全新開發方式。前三篇涵蓋七大推論引擎的完整實測。從最簡單的 Ollama 一行指令跑模型，到 vLLM 的高吞吐量服務、TensorRT-LLM 的 NVIDIA 原生加速、SGLang 的推測性解碼，再到 NIM 企業級微服務，每個引擎都在 128 GB 記憶體上做了極限測試。第四篇進入多媒體生成，用 ComfyUI 跑 FLUX 和 Wan 2.2 生成圖片與影片，用 Qwen3-TTS 做語音合成，用 ACE-Step 生成音樂。第五篇是微調與預訓練，從 LoRA、QLoRA、Unsloth、LLaMA Factory 到 NeMo，五種框架完整比較，還包含從零預訓練 BERT 和 GPT 模型的完整流程。後兩篇聚焦在進階應用和系統擴展。多模態推論結合視覺語言模型做即時影像理解，RAG 和知識圖譜讓模型能讀你的文件，AI Agent 搭配安全沙箱在本機自主執行任務。RAPIDS 和 JAX 把 GPU 加速帶到資料科學和數值計算領域，金融最佳化和單細胞基因體分析展示跨領域的應用潛力。最後，透過 200GbE 高速網路把多台 DGX Spark 串聯成叢集，用 256 GB 以上的記憶體跑 235B 參數的超大模型做分散式推論。無論你是 AI 研究者、軟體工程師還是資料科學家，這本書都能幫你把 DGX Spark 的每一分效能轉化為實際的生產力。
【電子書】實用的GeminiAPI開發點子書
https://youtu.be/mSjnJnIrNHI拒絕死磕程式碼！迎接 Agent-First 的 Vibe Coding 新時代！►四大神器解密：Gemini App ✕ Google AI Studio ✕ Gemini CLI ✕ Antigravity IDE 完美協作。►實戰變現藍圖：從微型 SaaS 到 LINE Bot CRM 系統，打造專屬自動化賺錢機器。►規格驅動開發 (SDD)：不會寫 Code 也能用「自然語言」指揮 AI 代理自主規劃、開發與測試！【內容簡介】「每個月繳 AI 訂閱費，卻只拿它來寫文案、做摘要？太浪費了！」在 AI 代理時代（Agentic Era），開發數位產品不再需要苦熬數月逐行寫程式。「想法大於程式碼」，只要掌握與 AI 協作的訣竅，任何人都能輕易將創意化為真實的應用程式。本書將帶領你打破技術門檻，完整拆解 Google Gemini 生態系的強大武器庫。從免寫程式碼的 Gems 專屬顧問、雲端一鍵部署的微型服務，到利用下一代 Antigravity IDE 打造企業級的多 Agent 協作系統。無論是結合 Google Workspace、串接 LINE Messaging API，還是使用 n8n 打造自動化工作流，本書都提供了能立即落地的商業點子。不要陷入完美主義的內耗，速度就是你最大的護城河！跟著本書的實戰腳步，這個週末就挑選一個點子，打造出你的第一個最小可行性產品（MVP）吧！
【電子書】Code Review 我的青春：從「嗶」聲開啟我的軟體工程師之路
https://youtu.be/oBPWtgE4CU0 這不是一本教你寫程式的書，而是一個軟體工程師用十年的真實經歷，帶你從那聲「嗶」開始，重新認識你每天都在使用的數位世界。「嗶！」那一聲清脆的開機音，是我與電腦世界的初次相遇。第一次聽見那聲音，還以為是爆炸的前奏。後來我學會上網，投 10 塊錢換取 30 分鐘的電腦時光，在網咖打 CS 被爆頭；也曾帶 USB 到處傳播病毒，歷經了網頁綁架與無限重灌。直到親手刪除 System32，打出那通求救電話，我才終於明白，掌控電腦命脈的作業系統有多重要。 這些看似荒唐的過往，拼湊成了軟體工程師最真實的養成史。我將這 10 年的歷程，濃縮成 29 堂課。每堂課都以我的人生故事開場，進而延伸出背後的技術原理：從鍵盤為何不按 ABCDE 排列，一路聊到 AI 為什麼只是一台超大型接龍機。你可以把它當作一本有溫度的計算機概論，也可以視為一部工程師的青春回憶錄。這本書，是我在邁入工程師第十年時，按下暫停鍵，對自己人生進行的一次 Code Review。給正走在這條路上，或準備踏上這段旅程的你翻開這本書，你會發現：你永遠都不孤單。—— Ray（是 Ray，不是 Array）【專業推薦】「那些我們習以為常的童年時光，在書中匯聚成了一條時間之流，而這條時間流也悄悄告訴我們——電腦與軟體這個行業，就是不斷在變化的。」——Ryder ｜ 1111 人力銀行前端組長「已經很久沒有看完書有這種惆悵感，這不是一本技術說明書，也不是一本故事書，這是一段30 年的知識科普與時光之旅。」——竹子｜前端工程師「當青春遇上計算機概論：一位軟體工程師的成長告白」——Jayden Lin ｜《程式猿吃香蕉》教育媒體創辦人「讀完這本書，你可能還不會寫程式，但至少終於知道電腦平常到底在忙什麼」——Brook ｜路過的專案管理人「電腦史與生命經驗的交織：發現青春的共鳴」——小麥｜電獺前端工程師致每個時代的探險者：重新審視生活中的「理所當然」——阿劍｜ KDAN 前端工程師「技術與好奇心的雙向奔赴：在一次次摸索中看見最初的自己」——Yuanlin Lin 林沅霖｜ Zeabur 創辦人兼CEO「致青春，共同的初心。無論你是剛到新手村的或者是對電腦基礎知識不夠熟悉的，都很推薦你閱讀這本書！」——Alpha ｜前端工程師「閱讀完本書後，會有一種重新對焦的感覺，彷彿以前都是帶著不合度數的眼鏡在看世界。」——鉛筆｜前端工程師「不管你是剛起步還是已經在這行走了一段路，這本書都值得翻翻——你會在裡面找到一些被遺忘的初心。」——廖洧杰｜六角學院創辦人「這本書它不會教你怎麼寫程式，但它會幫你建構一個完整的世界觀，讓你知道這些工具背後在做什麼事情。」——卡斯伯｜六角學院創辦人「讓我也重新回憶起自己接觸電腦與軟體的點點滴滴」——宋翊羣｜麋鹿樹工作室創辦人兼資深開發者這本書，不僅僅是一本回憶錄，更能啟發我們：「先看到科技其來有自，才能明白何去何從。」——Alex Lau ｜前端工程師「那些年，我們的青春。這不僅僅是一本技術指南，更是寫給我們這代人共同青春的浪漫情書。」——焦糖｜前端工程師
