AI 工具介紹與命令列環境建立

本次課程分為兩個主題：AI 語言模型工具操作，以及命令列環境的基礎使用與 Node.js 安裝。

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一、AI 語言模型工具

什麼是大語言模型（LLM）？

大語言模型（Large Language Model，LLM）是一種以大量文字資料訓練而成的 AI 模型，能夠理解並生成自然語言。目前市面上有許多不同的模型，各有其特色：

• Qwen（通義千問）：阿里巴巴開發的大語言模型，支援中英文，適合多種對話與文字任務。
• DeepSeek：深度求索開發，以高效推理能力著稱，開源版本可自行部署。

這些模型可以透過各種平台來使用，不需要自行架設伺服器。

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Poe

Poe 是由 Quora 推出的 AI 聊天平台，整合了多家公司的大語言模型，讓使用者可以在同一個介面切換不同 AI 進行對話。

主要特色：

• 免費帳號可使用部分模型（含 Claude、GPT、Llama 等）
• 付費方案可使用進階模型並享有更高使用量
• 支援建立自訂 Bot（可設定提示詞 / System Prompt）

操作示範：

1. 前往 poe.com 並註冊帳號
2. 選擇模型（例如 Claude 3.5 Sonnet、DeepSeek、Qwen 等）
3. 輸入問題開始對話
4. 嘗試切換不同模型，比較回答風格與品質

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OpenRouter

OpenRouter 是一個 AI 模型的統一 API 閘道，讓開發者透過單一介面存取數十種不同的語言模型。

主要特色：

• 提供統一的 API 格式（相容 OpenAI 格式）
• 可比較各模型的費率與效能
• 部分模型提供免費額度
• 適合開發者整合至自己的應用程式中

操作示範：

1. 前往 openrouter.ai 並註冊帳號
2. 瀏覽可用模型列表，查看各模型的定價與說明
3. 建立 API Key
4. 在聊天介面試用不同模型

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二、命令列環境基礎

什麼是命令列介面？

命令列介面（Command Line Interface，CLI）是一種以文字輸入方式操作電腦的介面，有別於一般滑鼠點擊的圖形介面（GUI）。

早期的 MS-DOS 就是典型的命令列環境，現在 Windows 則提供 PowerShell 作為現代化的命令列工具。學習命令列能讓你更有效率地操作檔案、安裝套件、執行程式。

參考：MS-DOS 畫面風格示意 —— 黑底白字，輸入指令後按 Enter 執行。

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開啟 PowerShell

在 Windows 中開啟 PowerShell：

• 按下 Win + R，輸入 powershell，按 Enter
• 或在開始選單搜尋「PowerShell」

開啟後，你會看到類似以下的提示符號：

PS C:\Users\你的使用者名稱>

這表示目前所在的目錄位置，接下來可以開始輸入指令。

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基本指令說明

ls — 列出目錄內容

ls

列出目前所在目錄的所有檔案與資料夾。輸出結果包含：

欄位	說明
Mode	檔案屬性（d 代表資料夾，a 代表一般檔案，r 代表唯讀等）
LastWriteTime	最後修改時間
Length	檔案大小（資料夾不顯示）
Name	檔案或資料夾名稱

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cd — 切換目錄

cd（Change Directory）用來切換目前所在的目錄位置。

cd music

進入名為 music 的資料夾。參數就是目標目錄名稱。

cd celemony

繼續進入 music 資料夾內的 celemony 子資料夾。

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. 與 ..

在命令列中，有兩個特殊的目錄符號：

符號	意義
.	代表目前所在的目錄
..	代表上一層目錄（父目錄）

cd ..

回到上一層目錄。例如從 music/celemony 執行後，會回到 music。

cd .

停在目前目錄（不移動），通常用於確認或搭配其他指令使用。

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mkdir — 建立資料夾

mkdir project

在目前目錄下建立名為 project 的新資料夾。

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start — 開啟檔案或網址

start 指令可以用系統預設程式開啟指定的目標。

cd project
start .

進入 project 資料夾後，用 start . 以 Windows 檔案總管開啟目前資料夾，方便以視覺化方式瀏覽內容。

start https://nodejs.org

以預設瀏覽器開啟指定網址，這裡用來前往 Node.js 官網。

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快捷鍵技巧

在 PowerShell 中，有幾個常用快捷鍵能大幅提升效率：

按鍵	功能
Tab	自動補全檔案或指令名稱（再按一次可切換候選）
↑ / ↓	翻閱先前輸入過的指令歷史
Ctrl + C	強制中斷目前執行中的程式或指令

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三、安裝 Node.js

Node.js 是一個讓 JavaScript 可以在瀏覽器以外執行的執行環境，是現代網頁開發不可缺少的工具。

安裝步驟

1. 在 PowerShell 中輸入：

   start https://nodejs.org
   

   或直接開啟瀏覽器前往 nodejs.org

2. 下載 LTS（長期支援）版本的安裝程式

3. 執行安裝程式，依步驟完成安裝（保持預設設定即可）

4. 安裝完成後，關閉並重新開啟 PowerShell

   重要：安裝後必須重啟 PowerShell，環境變數才會生效。

確認安裝成功

重啟 PowerShell 後，輸入以下指令確認版本：

node -v
npm -v

若正確顯示版本號碼（例如 v22.x.x），代表安裝成功。

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四、安裝與使用 Gemini CLI

安裝 Gemini CLI

npm install -g @google/gemini-cli

啟動 Gemini

gemini

第一次啟動時，畫面會詢問是否同意服務條款與信任設定，選擇同意後才能繼續使用。

進入後可以直接打招呼，體驗 AI 對話。

操作中的授權確認

Gemini 在幫你執行 shell 指令前，會先顯示指令內容並詢問是否授權執行，選項通常包含：

• y：同意執行一次
• n：拒絕
• a：本次 session 全部同意（always）

互動式指令的 focus 切換

當 Gemini 執行的 shell 指令本身有互動介面（例如需要輸入或選擇），畫面會分成 AI 對話區與 shell 執行區。此時需要切換 focus 才能在 shell 那側操作。切換按鍵請參考畫面下方的提示列（通常會顯示可用的快捷鍵）。

離開與重新連線

先學會怎麼離開，避免卡住不知道怎麼結束。

gemini -r

重新 attach 到上一個 session。若有多個 session，可以指定編號或完整 ID：

gemini -r 數字
gemini -r 完整ID
gemini --list-sessions

注意：--list-sessions 需要切換到對應的專案目錄下執行。

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五、實作：讓 Gemini 幫你寫程式

背景執行的程式

試著請 Gemini 建立一個 HTTP server，用來提供 web/ 資料夾的靜態網頁。完成後，可以用系統的程式管理員確認程式是否正在背景執行。

俄羅斯方塊

請 Gemini 在 web/index.html 製作一個俄羅斯方塊遊戲。

完成後，進階挑戰：製作多人連線俄羅斯方塊。

每個新任務記得切換到對應的資料夾再開始。

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六、Prompt 實戰：從俄羅斯方塊到 PTT 數據分析雲

以下是課堂示範的完整提詞流程，展示如何用自然語言引導 AI 逐步開發一個完整系統。

Step 1: 基礎應用開發

提詞：

「請幫我做俄羅斯方塊, 寫在 index.html 裡」

成果： 生成一個具備視覺效果與完整邏輯的單檔案 HTML5 遊戲。

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Step 2: 基礎設施與分享

提詞：

「建立網頁伺服器」 「請告訴我這台電腦的 ip 我想跟同學分享作品」

成果： 使用 Node.js + Express 建立後端，並自動查詢區域網路 IP，讓應用程式從「單機」變成「服務」。

補充：Private IP vs. Public IP

IP 位址分為兩種：

類型	說明	範例
Private IP（私有 IP）	區域網路內部使用，只有同一個網路下的裝置才能連線	192.168.x.x、10.x.x.x
Public IP（公開 IP）	由 ISP 分配，網際網路上任何人都能連線	各網路業者分配的外部位址

在這裡我們用的是 Private IP：大家連接到同一個教室網路，所以彼此看得到。

若是在一般家庭或宿舍網路，同學不在同一個區網內就無法直接連線。若要讓外部連入，需要額外設定連接埠轉發（Port Forwarding）或使用 ngrok 等穿透工具，較為複雜。

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Step 3: 資料採集 (Crawler)

提詞：

「請幫我做個爬蟲, 可以爬 ptt 八卦版的最新文章 100 篇. 使用 nodejs」

成果： 引入 axios 與 cheerio，並透過 Cookie 繞過分級確認，實現自動化網頁抓取。

補充：為什麼指定 Node.js？

不是每台電腦都裝了 Python，但我們使用的是 Gemini CLI，而 Gemini CLI 本身就是 Node.js 程式，所以安裝 Gemini CLI 就代表 Node.js 一定存在。指定語言能避免 AI 選到環境裡沒有的工具。

如果你的環境不同（例如已有 Python 或其他語言），可以視情況調整提詞，或直接問 AI：「我的環境裡有哪些語言可以用？建議用哪個？」讓 AI 協助判斷。

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Step 4: 資料結構化與持久化

提詞：

「請幫我把 100 篇的標題作者時間存成 csv 檔, 檔名是 ptt-gossiping-latest.csv; 然後, 這 100 篇文章 存到 ptt-gossiping 目錄下, 保存完整內容.」

成果： 將非結構化網頁轉為 CSV 表格與 TXT 檔案庫，完成資料清洗與儲存。

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Step 5: NLP 自然語言處理與視覺化

提詞：

「這一百篇文章, 請幫我取出內文, 使用斷詞程式切割出詞, 利用詞頻排序, 最後做個文字雲. 避免使用 python, 優先考慮 nodejs 解決方案」

成果： 使用 nodejieba 進行中文斷詞與詞頻統計，最後利用 WordCloud2.js 渲染出動態文字雲。

補充：同 Step 3 的邏輯

明確排除 Python、指定 Node.js，原因與 Step 3 相同——確保 AI 選用環境中確定存在的工具，避免生成出來的程式碼因缺少直譯器而無法執行。

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Step 6: 系統能力擴充 (Skill 化)

提詞：

「我想把你剛剛做的爬蟲程式整理成一個 skill... 名字叫做 'ptt-crawler-latest-100', 方便我隨時直接取用.」

成果： 將開發邏輯封裝為 Gemini CLI 的自定義 Skill，部署於 .gemini/skills/，達成功能模組化與永久保存。

補充：Gemini CLI Skills 規則

Skills 是存放在特定目錄下的指令腳本，Gemini CLI 會自動載入：

位置	說明
~/.gemini/skills/	個人帳號根目錄，所有專案都能使用
<專案目錄>/.gemini/skills/	僅在該專案目錄下有效

常用 Skills 管理指令：

/skills reload    重新載入所有 Skills（新增或修改後必執行）
/skills list      列出目前已載入的所有 Skills

第一次建立 Skill 後的注意事項：

1. 先測試：執行一次，確認輸出正確、沒有路徑錯誤。
2. 確認參數化：檢查輸出檔案位置、目錄名稱等是否寫死，若是，請請 AI 幫你改成參數，方便日後重複使用在不同專案。
3. 重新載入：修改 Skill 檔案後記得執行 /skills reload，否則 Gemini 仍使用舊版本。

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本次課程重點回顧

1. Poe 與 OpenRouter 是兩種不同定位的 AI 工具，前者面向一般使用者，後者面向開發者。
2. Qwen 和 DeepSeek 是兩個值得認識的開源大語言模型。
3. PowerShell 是 Windows 的現代化命令列工具，常用指令包括 ls、cd、mkdir、start。
4. . 代表目前目錄，.. 代表上一層目錄。
5. 安裝 Node.js 後需重啟 PowerShell 才能正常使用 node 與 npm 指令。
6. 安裝 Gemini CLI 後，啟動時需同意信任設定，執行指令前會再次詢問授權。