關於 Cab
AI 做出來一次，我會再問：下次還做得出來嗎？
我是 Cab，在第一線教 AI 落地的講師。工程師出身，做過政府標案系統，現在每天用 Claude Code 工作。
很多 AI 示範都在比誰做得快。我比較在意的是：放進每天的工作之後會不會出錯，別人接手看不看得懂。
- 現在在做
- 企業內訓、講座、工作坊，也接 AI 諮詢和陪跑
- 公開留下
- 開源工具、研究筆記、課程和手冊
我怎麼走到這裡
寫程式那幾年學到：功能能跑，只是開始
剛開始寫程式時，我也以為功能寫完就是做完。後來進到比較大的系統，才發現麻煩的都在寫完之後。
資料對不起來、權限漏了、需求在交接時走樣。畫面看起來都正常，可是沒人知道怎麼驗收、出事該查哪裡，這種東西沒辦法放心交出去。
AI 讓產出變快，這些問題也跟著更快出現。所以我現在做課、做產品、接合作，都會回頭問：AI 拿到了什麼資料？做對的那次，做法有沒有留下來？最後誰能確認它真的做完了？
經歷
我是怎麼走到這裡的
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從前端開始，一路補到後端和部署
我不是資工本科，從前端開始做，在工作裡一路補上後端、部署和系統整合。那時候學到一件事：聽得懂名詞，跟真的把東西做出來，差很遠。
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一年內升到系統分析，接政府標案
轉職一年內從前端升到系統分析與設計，負責政府標案系統。功能能跑還不夠，資料、權限、驗收、例外處理和交接，都要一起想清楚。
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開始把工程經驗用在 AI 上
我把工程背景轉到 AI 應用，也協助一間外商建立 AI 諮詢服務。以前只用在寫系統的判斷方式，開始用在內容、教學和產品上。
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全職做 CabLate
2025 年 6 月離職，全職做 CabLate。7 月第一次受邀分享，10 月自己辦了第一場講座，200 多人報名。
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在第一線教 AI
這一年教過農會推廣人員、證券業的 PM 和 QA、外商工程團隊、物流與行銷團隊。每一場都用他們自己的工作當練習題。另外做了線上課程、Claude Code 手冊和 CabAI 平台，也接諮詢和陪跑。
公開作品
我做過的東西，都可以自己去查
工具和研究都放在 GitHub，程式碼、文件和更新紀錄都看得到。星數是 GitHub 上的實際數字。
開源工具
把 Google Maps 做成 AI 可以直接用的工具。
465 stars／93 forks截至 2026-10-06
裝起來之後，Claude 這類 AI 就能查地點、算路線、排行程。程式碼、安裝說明和 npm 套件都公開，要改要查都可以。
資料型產品
banini-tracker抓社群貼文、AI 分析，再對照後來的股價。
375 stars／55 forks截至 2026-10-06
一條流程串起貼文抓取、AI 分析、Telegram／Discord／LINE 推播和後續股價驗證。分析完不是就結束，之後真的漲跌也會記下來對照。
公開研究
claude-code-research拆 Claude Code 和 Agent SDK 內部怎麼運作。
171 stars／72 forks截至 2026-10-06
我自己研究 Claude Code 時的筆記，持續公開更新。想知道某個行為為什麼會這樣，可以來這裡查來源。
想看更多
課程與內容
也把做法寫成課和手冊
上完課要知道下一步怎麼做，卡住的時候有地方可以查。
實作型課程
帶學員從 API 做到真的能收錢。
訂單狀態、Webhook、簽章、權限、錯誤處理都要自己接一次。課程結束時，學員手上有一條跑得動的收款流程。
上線首月售出 42 份工程手冊
Claude Code 深度工程手冊，18 章 46 堂。
把 CLAUDE.md、Memory、Skill、Hook、Context 和 Harness 的實際用法寫下來。遇到問題時翻得到，不用每次重新猜。
18 章、46 堂線上課程
AgentSkill：教你設計自己的 Skill。
講 Skill 為什麼要這樣寫、怎麼拆、怎麼檢查。從講座整理成課，首場講座問卷平均 4.59 / 5（74 份）。
200+ 人購買，4.6 / 5CabAI
試看、購買、閱讀，都在同一個 CabAI 帳號
先免費試看，買了之後用同一個帳號看課程、手冊和之後的更新，不用到處翻信找連結。
我在 Threads 上的立場
原文，沒有修過。
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不然你用的永遠只是 AI，不是「你的 AI」
@cab_late・2026-07-08 -
很多時候並非模型要變聰明，更重要的是會復盤自己怎麼用 AI 的。
@cab_late・2026-02-05 -
如果它說『完成了』但沒有附上驗證或說明，請不要相信，它很可能在騙你。
@cab_late・2026-05-04
工作原則
工具一直換，這幾個習慣沒變
沒做過的，不裝熟
我會分清楚：哪些是我實際做過的、哪些是研究後的判斷、哪些還沒驗證。
先給人用一次
讓真正要用的人早點用，問題早點冒出來，再照實際狀況改。
先看問題，再決定要不要用 AI
簡單的方法就能穩定解決，就不硬加 Agent、MCP 或自動化。
做對一次，把做法留下來
不只存最後的 Prompt，也把判斷、順序、例外和怎麼檢查一起記下來。
下一步