使用指南
把 588 篇 AI 程式設計文件當中文素材庫，讓 AI 用你喜歡的講解風格講透——四步流程加雙層架構加 20 條提示詞。
第一次進站的人常會做兩件錯事：一是收藏 588 篇文件然後吃灰；二是從第一篇順著往下讀，讀到懷疑人生。
這一份指南的存在，就是為了讓你別走這兩條死路。
核心一句話：本站不是用來"學完"的，是用來"指揮 AI"的——把 588 篇當中文素材庫，讓 AI 按你喜歡的講解風格把任意概念講透。
你是老闆，不是學員
AI 時代真正稀缺的能力，已經不是"我自己學得多快"，而是"我能讓 AI 替我學得多深"。
| 舊姿勢（員工） | 新姿勢（老闆） |
|---|---|
| 我自己讀 588 篇 | 讓 AI 讀 588 篇，挑給我聽 |
| 我硬背命令 | 我讓 AI 用類比講，我只負責複述驗收 |
| 我從第一篇順著讀 | 我點出一個具體概念，AI 用 10 輪把它講透 |
| 學完才敢動手 | 邊問邊幹，卡住了 3 秒回站搜 |
問題的密度，等於認知的密度——你能問出多複雜的問題，AI 就能回多深的答案。本站存在的意義，是讓你的中文提問可以在準確、最新、有判斷力的中文素材之上展開。
站點是什麼
aiworkflowtutorials.com 只做一件事：把主流 AI 程式設計工具的官方文件翻成可信賴的中文版本。
- 10 個工具，一個欄目一個：Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、GitHub Copilot、Antigravity、Windsurf、OpenClaw、OpenCode、Hermes。
- 每個工具下兩個子目錄：
understanding/給你想清楚（解讀層），official/給你查（事實層）。 - 每篇底部固定：官方原文連結加最後核對日期。
整站 588 篇，全免費、不需要註冊、瀏覽器直接開啟就能看。
雙層架構：站點的靈魂
走進任何一個工具欄目，你只會看到兩個固定的子目錄。理解這兩層，你才知道什麼時候該讀哪一篇。
flowchart TD
Q[你有個問題] --> Type{型別}
Type -->|怎麼裝 / 怎麼配 / 命令引數| Fact[事實層 official]
Type -->|這工具到底是什麼 / 跟誰比強在哪| Read[解讀層 understanding]
Fact --> Action[複製命令開幹]
Read --> Decision[做出判斷後再決定要不要裝]事實層（official）：給你"查"的
official/ 子目錄是把官方文件翻譯重組成中文版本，強調保真。
| 適用場景 | 例子 |
|---|---|
| 命令引數怎麼寫 | --model 後面能跟哪些值 |
| 配置檔案放哪 | .claude/settings.json 欄位說明 |
| 安裝步驟 | macOS / Linux / WSL2 各自怎麼裝 |
| 限額是多少 | Pro 套餐每月多少 token |
| 報錯怎麼排 | 某個錯誤碼對應的修復路徑 |
怎麼用：站內搜尋框搜關鍵詞 → 進具體頁面 → 翻底部確認最後核對日期 + 官方原文連結 → 距離核對超 1 個月或與你版本不一致就直接點底部連結回官方頁驗證。
事實層不替代官方頁：它是更易讀的中文映象。涉及賬單、安全、許可這類高風險細節，最終以官方原文為準。
解讀層（understanding）：給你"想清楚"的
understanding/ 子目錄是站點的靈魂。每篇回答一個核心判斷題：
- 這工具到底是什麼？跟同類比強在哪、弱在哪？
- 哪些功能新手必須先用？哪些可以先放一放？
- 我已有的工作流裡，它能替代什麼？不能替代什麼？
- 上手前最容易踩的 3 個坑分別是什麼？
怎麼用：決策前先讀對應工具的 understanding/01-*.mdx（"它是什麼"）→ 已經在用想用得更深，讀 understanding/ 裡的設計覆盤和取捨篇。
解讀層是觀點，不是事實：每篇都是單作者的判斷與踩坑。你不必同意每一條，但每一條都給出了立場和理由——你可以在站點判斷的基礎上做反對，比從零開始判斷省力得多。
四步流程：讓 AI 當你的私教
最短路徑只有四步。把整套流程跑一遍，你就有了一個用本站當素材庫、按你喜歡的講解風格講課的私教 AI。
flowchart LR
A[1 選 1 個工具] --> B[2 挑 1 條風格]
B --> C[3 複製完整提示詞]
C --> D[4 填具體概念到扔給 AI]
D --> E[10 輪驗收到再問下一個]第一步 · 選 1 個工具
進 全站首頁，從 10 個工具裡挑一個你真正要用的。不要全選，不要"先全部學一遍"。
| 你的處境 | 推薦先看 |
|---|---|
| 第一次接觸 AI 程式設計 | Claude Code 或 Codex |
| 已經在用編輯器，想加 AI | Cursor 或 Windsurf |
| GitHub 重度使用者 | GitHub Copilot |
| 喜歡命令列 | Gemini CLI 或 Codex |
| 關注開源 / 可自託管 | OpenCode 或 OpenClaw |
| 想看 Google 全家桶 | Antigravity |
第二步 · 挑 1 條講解風格
進 20 條講解風格提示詞 總覽頁，按速查表挑一條最貼近你腦子的。
20 條風格全在 prompts/ 子目錄 各自獨立 1 頁。
第三步 · 複製完整提示詞
每條風格的頁面就是一份完整可複製的提示詞——通用骨架已嵌進去，只在 {我要學的概念} 位置留了一個佔位符。整段一次性複製扔給 AI（ChatGPT / Claude / Gemini 任一）。
骨架管的是節奏（不是內容），它強制 AI 做四件事：
- 第 1 輪先問 3 個開場問題摸你基礎，等你答完再講。
- 每輪 ≤ 一個細分點，結尾拋一個反問推進下一輪。
- 全程至少 10 輪，禁止一次性倒完所有內容。
- 最後一輪收尾三件套：三句話總結加站裡推薦 2 篇加 5 到 15 分鐘練習題。
第四步 · 填具體概念，扔給 AI
把 {我要學的概念} 替換成一個具體到一句話的題目：
| 弱題目 | 強題目 |
|---|---|
| Claude Code 怎麼用 | Claude Code 我剛裝好，第一週該聚焦哪 3 個功能、哪些可以先放一放 |
| Cursor 是什麼 | Cursor 跟 VS Code 加 Copilot 比，對我這種習慣快捷鍵的人值不值得換 |
| MCP 是什麼 | MCP 解決了 Claude Code 之前哪個具體痛點，我現在裝了 3 個 server，怎麼判斷該裝第 4 個 |
具體到一個動作的提問，AI 才會給具體答案。
怎麼算講透了
如果 AI 一次性把所有東西倒出來 = 沒按規則走，讓它重來。正確的對話應該長這樣：
- 第 1 輪：AI 一次性問你 3 個開場問題，等你答完。
- 你答完：AI 給一句最簡定義加一個畫面感場景，結尾拋一個反問。
- 第 2 到第 9 輪：每輪挑一個細分點，按你選的風格講，結尾拋反問。
- 第 10 輪起：你說"我懂了"或"我能講給別人聽了"。AI 給三句話總結加站裡推薦 2 篇加一道練習題。
跑偏了立刻喊停：發現 AI 又滑回了"通用 AI 講解口吻"，直接說"用費曼風格重寫這一輪"——它會重寫。
別犯的三個錯
讀完這一節比讀 588 篇任何一篇都更省時間。
- 錯 1 · 把站當教材一路讀完：你不是學生，你是來解決問題的。卡住 3 秒進站搜，搜到立刻回去幹活。
- 錯 2 · 憑印象問 AI：每次和 AI 聊一個工具，把對應欄目的頁面 URL 或正文段貼在上下文裡。本站翻譯過的中文素材，比 AI 自己回憶的版本更準、更新。
- 錯 3 · 一次問太大：不要問"Claude Code 怎麼用"。問"我想用 Claude Code 寫一個 Python 指令碼讀取我的筆記目錄並整理成日報，第一步該敲哪個命令"——具體到一個動作的提問，AI 才會給具體答案。
如果 AI 不能聯網
不能聯網的 AI（部分企業內建 AI / 離線模型），先自己進站把對應工具欄目的幾頁正文複製一段貼在提示詞上方作為補充上下文。
推薦複製段：
- 工具欄目根
index.mdx（比如 Claude Code 總入口） - 解讀層第 1 篇（比如 Claude Code 是什麼）
- 你最關心那個細分主題的事實層一頁
接下來去哪
私藏一條用很久：不需要 20 條都試。挑出最適合你腦子的 1 到 2 條，長期用，每次只換 {我要學的概念} 那一格——比頻繁換風格效果好得多。