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AI 工具
AI 工具實戰教學：ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity 的使用技巧，以及 AI 在行銷、寫作、設計與 SEO 的落地應用，把 AI 真正用進工作流程。
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Google 偏好來源是什麼？設定教學與 AI 搜尋影響
偏好來源（Preferred Sources）讓 Google 使用者自選信任網站：被選網站的新聞內容更頻繁出現在 Top Stories 並帶偏好標籤，AI Mode 與 AI Overviews 回答中的連結也會被標示。整理讀者設定入口、網站資格限制、官方按鈕與深連結導流作法，與對 SEO 和 GEO 策略的意義。
Claude 整合 Search Console：MCP 設定與查詢實戰
想把 Search Console 接進 Claude，先看這篇：確認 Google 官方 MCP 伺服器的現況，理解三條接線路線的取捨，完成 Search Console API 憑證與社群伺服器設定，整理桌面版、命令列與網頁版三種用戶端的設定步驟，並收錄五種查詢實戰句、六個資料解讀眉角與安全邊界建議。
ChatGPT、Gemini、Midjourney 生圖模型完整比較
比較 ChatGPT Images 2.5、Gemini Nano Banana 2.1 與 Midjourney V8.2 三大生圖模型：整理 2026 年 10 月模型現況（含 Nano Banana 2.1 半價刷新、超寬比例與三段 Thinking、前代退役）、LMArena 文生圖與編輯排名對照、文字入圖與精確編輯能力、參考圖數量與輸出解析度、免費額度與 API 計價、Google Pics 的 Workspace 整合、電商商品圖五步工作流與商用授權差異，附四軸選擇框架。
AI 會議記錄工具比較：中文、逐字稿與隱私把關
AI 會議記錄工具怎麼比較？這份指南拆解 Teams 智慧回顧、Google Meet 的 Gemini 記錄、Zoom AI Companion 會議摘要，加上 Otter、Fireflies、Fathom 三款獨立助理與自架 Whisper 開源路線，從繁體中文支援、逐字稿幻覺風險、錄音同意到資料治理承諾逐一檢視，附七方案對照表與選型決策問題。
Ahrefs MCP 教學：用 Claude 查反向連結與關鍵字
Ahrefs MCP 是官方代管的遠端 MCP 伺服器，把 Ahrefs API 接進 Claude 等 AI 助手，用自然語言查反向連結、關鍵字與競品流量，不必寫程式。內容整理 OAuth 與金鑰兩種設定路線、Claude Code 一行指令、工具群組、提示句寫法、API 單位計費公式與方案額度，附報表介面 API 按鈕當查詢翻譯機的用法、401 排解與資料安全邊界。
ChatGPT 與 Claude 額度怎麼算？方案選擇不卡量
ChatGPT 與 Claude 計算額度的邏輯不同：前者一般對話不限量、由模型與工具分別設限，5 小時窗只出現在 Work、Codex 與 Business 標準席（僅 Plus 與 Business 標準席適用，Pro 三層與 Business Premium 目前無此窗），後者全部介面共用單一用量池，各方案都有 5 小時滾動窗，付費方案再疊每週上限。全文整理兩家方案價格、Pro 模型的週額日額、觸頂後的 credits 選項，並按四種使用強度給出對應選法。
Google Agent Platform：功能、計費與客服應用
Google Agent Platform 的官方現名是 Gemini Enterprise Agent Platform，由 Vertex AI 演進而來，以 Build、Scale、Govern、Optimize 四大支柱涵蓋代理的建置、部署、治理與評測。內容整理 ADK、Agent Runtime、Memory Bank、Agent Gateway 等組件，拆解模型、運算資源與搜尋接地三層計費的牌價與免費額度，並解析客服應用從平台積木、企業實例到 Agent Assist 等方案的對應位置。
Grok Imagine 是什麼？從文字生圖到影片生成指南
Grok Imagine 是 Grok 內建的 AI 生圖與影片生成工具，一段文字生圖、一張照片變短片，影片自帶音效與對白。內容涵蓋從 Aurora 起的演進、免費生圖與付費影片的方案價格、提示詞寫法、精確編輯工具、API 計價、商用授權、深偽爭議與隱私設定，協助你判斷要不要把它排進工作流程。
OpenAI Agents API 是什麼？怎麼計費、何時該用
OpenAI Agents API 是 2026 年 9 月進入公開測試的託管代理開發介面，把 Codex 執行框架、持久 session、多代理協作與 MCP 工具整進同一個 API。內容拆解三條產品線分工、三本帳計費結構與實際費率、環境三種模式選擇，並附成本試算與五問導入評估，協助開發團隊判斷何時該用、何時該自建。
SLM 部署實戰：小模型怎麼幫 AI Agent 省成本
SLM 部署實戰指南，拆解 AI Agent 的模型呼叫成本結構，整理路由分類、工具參數抽取、摘要壓縮與投機解碼四個可放小型語言模型的位置，比較 Ollama、llama.cpp 與 vLLM 三條本地部署路線的量化、上下文與並發配置，並附雲端牌價換算與上線前的檢查清單。
Agent Card 是什麼？讓 AI 代理看懂的網站規格
Agent Card 是 A2A 協定中讓 AI 代理自我介紹的 JSON 規格檔，放在網域的 well-known 路徑，涵蓋身分、技能、傳輸介面與驗證宣告。內容整理欄位結構、三種發現方式、簽章與擴充卡的資安設計，以及服務端點上線前的評估判斷。
上下文工程是什麼？管理 AI 脈絡的四種方法
上下文工程把模型生成當下看得到的全部資訊當成有限資源來設計，涵蓋系統提示、對話歷史、工具定義與檢索內容。內容說明它與 prompt 工程的差別、context rot 的退化與長輸入成本，並整理寫入、選取、壓縮、隔離四種實作方法，加上快取前綴穩定的省錢紀律。