被AI打趴下那晚，我連這些AI的詞都不認識（寫給6個月前剛用AI的自己）

作者：杜一的人生實驗室

日期：2026年3月20日上午8:11

來源：WeChat 原文

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速讀 5 個重點高亮

作者親述由AI小白到熟練嘅心路歷程，整理23個必知術語，助新手跨過門檻

整理版摘要

呢篇文章係由7年新媒體人杜一親身分享，佢去年9月俾AI用思維模型分析產品定價問題震撼到，發現自己好多根本性認知錯誤，成晚發抖冇瞓著。佢由連Google郵箱都冇，到而家可以管理幾個AI助手幫手打工，中間踩咗好多坑，最慘一次俾AI斷開服務器連接，自己修咗4個鐘。

佢收到讀者反映話AI圈子太多英文術語同行話，令人卻步。所以佢決定將自己最初最想有人解釋嘅23個AI術語，用大白話逐一拆解，仲標明必知、瞭解、跳過三個級別，等新手知道邊啲要學、邊啲可以唔理。文章涵蓋AI、Prompt、大模型、Token、幻覺、海外環境、常用工具如ChatGPT、豆包、DeepSeek，以至進階概念如Agent、工作流、知識庫等。

佢嘅整體結論係：用AI最重要係三件事——講嘢要具體、警惕AI胡說八道、先由免費國產AI（豆包或DeepSeek）開始。佢強調半年前佢都係同大家一樣，係一個坑一個坑踩過嚟嘅，所以好明白新手嘅困難，希望呢篇文章可以幫人跨過術語障礙。

AI本質係一個讀過大量資料嘅學霸，唔係有思想嘅機械人，用普通話同佢講嘢就得，唔需要編程。
Prompt（提示詞）愈具體，AI回覆質量愈高，好似點菜一樣，你講得清楚，佢先畀到滿漢全席。
Token係AI嘅字數計量單位，超出上限AI會忘記前面對話，開新對話就能解決，唔好以為AI變蠢。
AI會一本正經胡說八道（幻覺），重要事實性信息一定要自己驗證，唔好盡信。
新手最緊要係先用免費國產AI（豆包或DeepSeek），唔需要搞海外環境，今日就用得，熟咗先再考慮海外工具。

整理重點

由震撼到熟練——我嘅AI學習歷程

去年9月尾嘅一個晚上，作者俾AI用思維模型分析產品定價問題，結果被徹底震撼。AI一層層拆解佢嘅邏輯，指出佢好多根本性認知錯誤，令佢成晚發抖冇瞓著，唔係怕AI，係驚自己帶住錯誤認知生活咗咁耐。

被AI打趴下

之後佢決定學用AI，但連Google郵箱都冇，搞海外環境搞咗好幾日搞唔掂。後嚟由國產AI開始，一步一步摸到海外工具，而家管理幾個agent幫佢打工，仲有自己嘅自動化內容生產工廠。中間踩過唔少坑，例如AI幫佢修服務器網絡結果斷開連接，佢一個人搞咗4個鐘。

1 第一步：先用國產AI（豆包、DeepSeek），唔需要海外環境，免費，今日就用得。
2 第二步：搞定海外環境後，試ChatGPT/Gemini，功能最全，生態最大。
3 第三步：經常寫長文、分析複雜問題，試Claude。

整理重點

23個AI術語逐個解——必知、瞭解、跳過

以下係作者整理嘅23個最常見AI術語，用大白話解釋，分為三個級別：必知、瞭解、跳過。睇住級別嚟學，唔使一次過記曬。

AI（人工智能）

係能理解文字、圖片、語音嘅電腦程式，唔係有思想嘅機械人，而係一個讀過幾十億篇文章嘅學霸。用豆包、元寶、ChatGPT等工具打字或語音就得。

Prompt（提示詞）

你同AI講嘅嗰句話就係Prompt。愈具體愈好，例如「幫我寫一封請假郵件」同「幫我寫一封畀領導嘅請假郵件，原因係孩子發燒，語氣禮貌，100字以內」，後者先得到直接可用嘅結果。英文輸入唔係必須，中文完全得。

大模型

係AI背後嘅「大腦」。你用ChatGPT，回答你嘅係背後嘅大模型（GPT），唔係ChatGPT軟件本身。不同公司有唔同大模型：OpenAI嘅GPT，Google嘅Gemini，字節嘅豆包。簡單理解：大模型係發動機，ChatGPT、豆包係汽車。你只需要揀車，唔使揀發動機。

Token

係AI世界嘅「字數」計量單位。一個漢字約等於1-2個Token。免費版ChatGPT一次對話大約記到16000個Token（約8000-10000個漢字），超咗就會忘記前面講過嘅嘢。遇到AI前後矛盾，開新對話就得。

AI幻覺

AI會一本正經胡說八道，例如推薦一本唔存在嘅書。涉及數字、人名、法律、醫學等重要資訊，一定要自己驗證。可以用提示詞：「以下所有對話，唔知就回覆不確定。」

海外網絡環境

係指通過技術手段訪問海外網站。如果你只用國內AI（豆包、DeepSeek、Kimi），唔需要搞。想用ChatGPT、Claude就需要。建議揾身邊嘅朋友面對面教一次，文字教程難搞。

豆包：字節出品，中文體驗好，免費，內置專家模式（深度思考）。
DeepSeek：中國團隊，2025年初爆火，免費，有深度思考功能。
ChatGPT：全球最多人用，需要海外環境，免費版有限，付費20美元/月。
Claude：寫長文分析強，一次讀幾十萬字，需要海外環境。
Gemini：Google出品，擅長圖片理解，需要海外環境。
Perplexity：AI搜索引擎，直接總結答案附來源，需要海外環境。

以下係經常聽到但唔使急住學嘅詞：

API

係兩個軟件之間對話嘅接口。你唔使理，日常聊天用唔到。

API Key

係一串密碼，用API嘅時候需要，唔好洩漏俾人。

Agent（AI助手）

唔止俾建議，仲會自己動手做嘢。例如普通AI話你知點排版，Agent直接幫你排好。等你基礎用熟咗，覺得成日手動好煩，先開始接觸。

工作流（Workflow）

設定好步驟，等AI自動完成一串任務，例如寫稿→配圖→排版→發佈。重複步驟可以自動化。

知識庫（Knowledge Base）

你上傳俾AI嘅參考資料，等AI根據你嘅資料回答。最簡單係直接上傳文件到對話框。

System Prompt（系統提示詞）

提前設定AI嘅人設同規矩，例如「你係公眾號運營專家」，咁後續回答就會跟住呢個風格。喺ChatGPT叫自定義指令，喺豆包叫角色設定。

最後5個詞見到唔好慌，真係唔使理：

MCP

係AI世界嘅USB接口，等AI連接外部工具，你唔需要知道細節，只要知道未來AI會做更多嘢就得。

Vibe Coding

唔識寫code都可以用AI整軟件，靠描述感覺。如果你有想做小工具嘅想法，可以留意。

RAG

即係知識庫背後嘅技術，你知「上傳資料令AI回答更準」就夠。

小龍蝦（OpenClaw）

一個開源嘅AI助手搭建工具，但安裝要用命令行，現階段唔需要理。

Tavily

幫AI上網搜嘢嘅工具，冇agent用唔到。想AI搜最新資訊，直接用豆包聯網搜索或Perplexity就得。

整理重點

新手最重要嘅3件事

同AI講嘢要具體：你講得越清楚，AI越好用。具體提示詞等於點菜，你唔會叫「整啲嘢食」，而係叫「一份乾炒牛河」。
AI會胡說八道：重要資訊自己查證。唔好盡信AI講嘅數字、人名、法律內容。
先裝豆包或DeepSeek：唔需要海外環境，免費，今日就用得。熟咗自然知道下一步點做。

作者話半年前佢都係同大家一樣，連Google郵箱都註冊唔到。而家佢用AI寫公號、搭工作流、管5個AI助手。冇咩天賦，只係一個坑一個坑踩過嚟。佢希望呢篇文可以幫到啱啱起步嘅朋友，唔好俾術語嚇親。

去年9月尾嘅一個夜晚，我叫AI用思維模型幫我分析一個產品定價問題。

結果佢真係打到我趴低，唔係得把口講，係真係俾AI打到心服口服。

佢一層一層拆解我嘅邏輯，指出我對好多嘢嘅認知存在根本性謬誤。唔係小錯，係嗰種「你以為天係藍色，其實你連天喺邊都搞錯曬」嘅程度。

嗰晚我成晚冇瞓着，身體喺度發抖，係恐懼，但亦有少少興奮。

唔係驚AI，係驚自己：我竟然帶住呢啲錯誤認知咁多年，仲一直覺得自己諗得好清楚。

嗰次係我第一次真正被AI震撼到。

然後我做咗一件而家睇返有啲蠢但對我收穫好大嘅事：我想去用Gemini（Google嘅AI），但我連Google郵箱都冇。我花咗幾日搞海外網絡環境。搞唔掂。嗰時冇人教我，我都唔知問邊個。

之後嘅3個月，我由國產AI一步一步摸到海外工具，由淨係識打字聊天到可以用AI輔助我完成工作，到而家管理幾個agent幫我打工，會用AI做網站小程式，搭建穩定伺服器，有自己嘅自動化內容生產工廠。中間踩嘅坑多到我唔好意思講。有一次我叫AI幫我修伺服器網絡，結果佢斷咗連接，佢自己都甩線，屏幕上一直顯示「重新連接」。我一個人查資料、問AI、反覆試，修咗4個鐘。

我講呢啲係想講：半年前，我同而家睇唔明AI術語嘅朋友，係同一種情況。

上午，小報童嘅一位讀者send咗一大段話俾我。

佢話：「唔係我哋唔願意付費，而係冇地方。」

佢話羣組入面傾嘅英文術語睇唔明，唔知某個網站係做乜，有啲朋友唔知豆包仲可以開專家模式，甚至唔知應該問邊個。

我好明白呢種感覺。

呢個唔係佢一個人嘅問題。係AI呢個圈子太新，圈子入面嘅人習慣用英文術語、用行話傾偈，好多啱啱開始學嘅朋友容易俾術語擋喺門外。明嘅人覺得「呢個唔係常識咩」，唔明嘅人連問都唔知點問，因為呢個就係幾個月前我嘅情況。

所以呢篇內容，我將AI圈最常見嘅術語用大白話解釋一次。就係我當初最想有人話俾我知嘅嗰啲嘢。

每個詞我標咗三個級別：

• 必知唔明呢個，AI用起上嚟會怪怪哋
• 瞭解知道係乜就得，用到先深入
• 跳過技術概念，啱開始嘅時候同我哋冇乜關係，見到唔使慌就得

01. AI（人工智能）必知

AI就係可以好似人咁理解文字、圖片、語音，然後畀出回應嘅電腦程式。

佢唔係「有思想嘅機械人」，更加似一個讀咗幾十億篇文章嘅學霸你問佢問題，佢根據讀過嘅內容拼出一個最可能正確嘅回答。

去年10月嗰晚震到我嘅，就係呢樣嘢。

唔需要識寫程式先用得。打開豆包、元寶、千問、DeepSeek或者ChatGPT，好似同朋友傾偈咁打字或者發語音轉文字就得。

02. Prompt（提示詞）必知

你同AI講嗰句說話，就係Prompt。

「幫我寫封電郵」→ AI畀你一封好空泛嘅電郵。

「幫我寫一封俾老細嘅請假電郵，原因係小朋友發燒，語氣禮貌，100字以內」→ AI畀你一封可以直接用嘅電郵。

呢兩種提示詞分別喺邊呢？後面嗰句更具體。

我啱開始用AI嗰陣，成日覺得佢蠢。後來先發現唔係佢蠢，係我講嘢太模糊。AI嘅輸出質量，取決於我哋點菜嘅清晰度。我哋一路喺度點白開水，就唔會出現滿漢全席。

唔需要用英文輸入，中文完全冇問題。

03. 大模型必知

大模型係AI背後嘅「大腦」。

你用ChatGPT傾偈，答你嘅唔係ChatGPT呢個軟件本身，而係佢背後嘅「大模型」。唔同公司有唔同嘅大模型：OpenAI叫GPT，Google叫Gemini，字節叫豆包大模型。

你可以理解為「引擎」，ChatGPT、豆包呢啲係「汽車」你唔需要揀引擎，只需要揀車。

04. Token 必知

呢個係AI世界嘅「字數」計量單位。

一個漢字大約等於1到2個Token。AI嘅記憶有上限，例如ChatGPT免費版一次對話大約記得16000個Token，約8000到10000個漢字超過呢個量，佢就開始「唔記得」前面講過嘅嘢。

例如當你遇過呢種情況：同AI傾到一半，佢突然開始講前後矛盾嘅說話，我哋以為佢變蠢咗，其實唔係，係佢嘅記憶滿咗，開個新對話就得。

05. AI幻覺必知

AI會一本正經咁亂噏。

你問佢「某某人嘅代表作係咩」，佢可能自信滿滿咁話你知一本書名，但呢本書根本唔存在。

我中過呢招。有一次AI推薦咗一個「好有用嘅工具」俾我，我揾咗好耐，呢個工具根本唔存在，佢作嘅。

所以之後我養成一個習慣：AI畀我嘅事實性資訊，重要嘅自己查一次。唔需要每句都查，但涉及數字、人名、法律、醫學嘅，一定要去驗證。

一句防止幻覺嘅提示詞：以下所有我同你嘅對話，唔知就回覆不確定。

06. 海外網絡環境瞭解

透過某種技術手段訪問國內冇得直接打開嘅海外網站，例如Google、ChatGPT、YouTube。

如果你淨係用國內AI工具（豆包、DeepSeek、Kimi），唔使搞呢樣嘢。如果你想用ChatGPT、Claude呢啲海外工具，就需要。

我去年11月搞呢樣嘢，搞咗幾日。搞唔掂嘅時候特別崩潰，因為連自己邊步搞錯都唔知。

我嘅建議：揾身邊識嘅朋友面對面教一次，呢個係最快嘅。文字教學好難講得清楚，每個人電腦情況唔同。但係呢個都唔寫得，明嘅自然明。

可以去萬能嘅海鮮市場搞掂。

第二部分：到底用邊個工具？

6個基礎概念分享完。我估你而家最想知道嘅係：到底先用邊個？

07. ChatGPT 必知

全球最多用戶嘅AI對話工具，OpenAI公司做嘅。可以寫文章、翻譯、分析圖片、生成圖片。需要海外網絡環境。免費版功能有限，付費版20美金一個月。

08. 豆包必知

字節做嘅AI，中文體驗好，唔需要海外網絡環境，免費功能夠用。

如果你搞唔掂海外環境，豆包就係第一選擇。

佢有個「專家模式」（又叫「深度思考」），開啟之後回答更深入。打開豆包App，揾「深度思考」開關就得。揾唔到就直接問豆包自己：「點樣開啟專家模式」。

09. DeepSeek 必知

中國團隊做嘅，免費、好用，2025年初爆紅。佢都有個「深度思考」功能，開啟之後AI會先諗一陣再回答，質量更高。唔需要海外網絡環境。

豆包同DeepSeek點揀？唔使煩惱，兩個都裝上，邊個好用就用邊個。

10. Claude 瞭解

Anthropic公司做嘅AI。寫長文同分析複雜問題特別勁一次可以讀幾十萬字嘅文件。需要海外網絡環境。

我而家工作主要用嘅就係佢。

11. Gemini 瞭解

Google做嘅AI，擅長圖片理解同生成。需要海外網絡環境。

去年11月我就係想用佢，結果連Google郵箱都註冊唔到。如果你已經搞掂咗海外環境，處理圖片嘅時候值得試試。

12. Perplexity 瞭解

AI搜尋引擎。你問佢問題，佢直接畀你一個總結好嘅答案，仲附上資訊來源嘅連結。唔使好似百度咁自己睇搜尋結果。

需要海外網絡環境，免費夠用。當你唔肯定AI講嘅啱唔啱，用佢查證。

到底先用邊個？

我自己用AI嘅路線係咁嘅：

第一步先用國產AI（豆包、DeepSeek）。唔需要海外環境，免費，今日就用得。日常問問題、寫嘢、翻譯，夠用。我去年7月到10月就係呢個階段。

第二步搞掂海外網絡環境之後，試ChatGPT/Gemini。功能最齊全，生態最大。

第三步如果你成日寫長文、分析複雜問題，試Claude。

由第一步到第三步，我用咗大約3個月。唔使急，先用第一步。

第三部分：成日聽到但唔使急住學嘅

呢6個詞你多數喺羣組、身邊嘅人同文章入面見過。唔需要而家就搞懂點用，知道佢哋係乜就得。

我第一次見到「API Key」呢個詞嗰陣，以為係某種實體鎖匙。後來先知原來係一串密碼。好多術語就係咁，名好嚇人，但嘢好簡單。

13. API 瞭解

API簡單理解成兩個軟件之間「對話」嘅接口。

你去餐廳食飯，唔使自己去廚房。你同侍應講「嚟一份宮保雞丁」，侍應去廚房傳話，煮好咗拎俾你。

API就係嗰個侍應窗口。

你用豆包傾偈嘅時候，你打嘅字經API傳畀後面嘅大模型，大模型計出結果再經API傳返嚟。呢個過程你完全感覺唔到，因為工具幫你做咗。

幾時需要理？只有當你想將AI駁落自己嘅工具度（例如自動喺飛書上發訊息、自動寫文件），先需要了解。日常傾偈完全唔使理。

14. API Key 瞭解

用API嘅通行證，一串字母數字組成嘅密碼，樣似咁：sk-abc123xyz456...

只有用API嘅時候先需要。記住一點就得：API Key相當於密碼，唔好send去羣組。洩露咗人哋可以用你嘅户口使你嘅錢。

15. Agent（AI助手）瞭解

唔止會傾偈，仲可以幫你做嘢嘅AI。

• 普通AI = 參謀（出主意，但唔動手）
• Agent = 助理（出主意，而且自己動手做）

你同普通AI講「幫我將呢篇文章排版」，佢會話你知點排。你同Agent講同一句說話，佢自己去排，排完畀你睇結果。

而家大家講嘅「AI Agent」「智能體」「數碼員工」，講嘅都係呢樣嘢。

幾時需要理？等你將基礎AI傾偈用熟咗，覺得「每次都要自己一步步操作好煩」嘅時候，就到時候。

16. 工作流（Workflow）瞭解

叫AI按你設定嘅步驟，自動完成一串任務。

例如我每日發公眾號嘅流程可能係：寫稿 → 配圖 → 排版 → 發布。

工作流就係將呢啲步驟串埋一齊，叫AI自動行完。你只需要啟動第一步。

我而家嘅內容工作流就係咁：5個AI助手分別負責唔同步驟，自動銜接。由寫完稿到發布，中間嘅事我基本上唔使理。

先理解呢個思路就夠：重複嘅步驟可以自動化。等你用AI做嘢形成咗固定流程，自然會諗「呢個可唔可以自動行」。

17. 知識庫（Knowledge Base）瞭解

你上載俾AI嘅參考資料合集，叫AI根據你嘅資料回答問題。

普通AI靠自己記憶回答（容易估錯）。加咗知識庫嘅AI會先去你啲資料度查，再回答（可靠好多）。

最簡單嘅用法：將你嘅檔案直接上載到ChatGPT或豆包嘅對話入面，然後根據呢啲檔案提問。呢個就係最基本嘅知識庫，好多朋友可能已經用緊，只係唔知佢叫呢個名。

18. System Prompt（系統提示詞）瞭解

預先設定好俾AI嘅「人設」同「規矩」。

前面講嘅Prompt係你每次打嘅說話。System Prompt係預先話俾AI知「你係邊個、你應該點樣回答」。

比如：

• 「你係一個公眾號營運專家，講嘢簡潔直接」→ AI就會用呢個風格回答
• 「你係幼稚園老師，用5歲小朋友聽得明嘅說話」→ AI就會用好簡單嘅說話

有啲工具將呢個功能叫做「自定義指令」「角色設定」「人設」，講嘅都係同一樣嘢。

點用？ChatGPT入面：設定 → 自定義指令。豆包入面：建立一個「智能體」，設定角色。設定好之後，AI嘅回答質量會提升好多。

第四部分：見到唔好慌，真係唔使理

最後5個詞，你喺羣組或文章入面可能見過，但同你現階段冇關係。放喺度，就係想你下次見到唔使慌。

19. MCP 跳過

令AI可以連接外部工具嘅標準接口。

你一定知道USB接口（理解成USB手指嘅插口都得）。無論滑鼠、鍵盤、USB手指，只要係USB就可以插落電腦度。MCP就係AI世界嘅USB接口。有咗佢，AI可以用統一嘅方式連接各種工具。

我哋唔需要理，只需要知道：因為有咗MCP，未來AI做到嘅嘢會越來越多。

20. Vibe Coding 跳過

唔識程式碼都可以用AI寫程式，靠描述「我想要咩感覺」嚟做軟件。

我哋用大白話同AI講「幫我做一個記賬網頁」，AI直接寫程式碼，你睇效果，唔滿意就用大白話講「按鈕太細」，AI繼續改。全程唔需要睇明程式碼。

如果你有「想做個小工具」嘅諗法，可以留意呢個趨勢。

21. RAG 跳過

叫AI先去你指定嘅資料度查，再回答你。

前面講嘅「知識庫」，背後用嘅就係呢個技術。你唔需要知技術細節，知道「上載資料俾AI可以令回答更可靠」就夠。

22. 小龍蝦（OpenClaw）跳過

一個搭建AI助手（Agent）嘅開源工具。中文社羣叫佢「小龍蝦」，因為Claw係鉗嘅意思。

我用佢搭咗「一人公司內容工廠」，5個AI助手各自負責一攤。

但佢目前唔係開箱即用。安裝需要用命令行（就係嗰個黑色文字視窗），我自己第一次都卡咗幾日。

現階段唔需要了解。等你對Agent有興趣，再嚟睇。

23. Tavily 跳過

幫AI上網揾嘢嘅工具。冇agent嘅時候用唔到。

如果你想叫AI揾最新嘅嘢，直接用豆包（自帶聯網搜索）或Perplexity就得，唔需要知Tavily係乜。

如果你有咗agent就可以用佢嚟搜索聯網，揾最新消息。

最後

23個詞，由AI、Prompt呢啲最基本嘅，到MCP、Vibe Coding呢啲全部喺曬度。

如果你啱啱接觸AI，唔需要全部記住。

我用咗半年AI認為最重要嘅係3件事：

1. 同AI講嘢要具體（你講得越清楚，AI越好用）
2. AI會亂噏（重要資訊我哋自己check一次）
3. 先裝豆包或DeepSeek（唔需要海外環境，免費，今日就用得）

去年10月到而家，6個月。我由俾AI用思維模型打到趴低、連Google郵箱都註冊唔到，到而家用AI寫公眾號、搭工作流、管5個AI助手。

其實冇咩特別天賦，就係一個坑一個坑踩過嚟，踩咗一個坑就明咗一樣嘢，踩得多，好多術語就明。所以好明白啱開始用AI嘅朋友們嘅感受。

如果你身邊有想了解AI但一路唔知由邊度開始嘅朋友，轉俾佢。

半年前我都係咁。

寫喺最後：寫到呢度其實我想講多一句，我從來唔避忌自己用AI工具輔助創作，但我觀察到發現似乎我身邊嘅一部分朋友比較排斥AI工具。

呢個令我想起寶玉老師文章入面嘅一段話：以使用AI並承認使用AI為榮，以固步自封、佔AI榮譽為己有為恥，我牢牢記喺心。

我嘅每篇內容都有AI參與創作，我係杜一，7年新媒體人，一個喺探索AI、自媒體同埋一人公司路上嘅普通人。

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去年9月末的一個晚上，我讓 AI 用思維模型幫我分析一個產品定價問題。

結果它把我打趴下了，不是嘴上說說，是真的被AI打服了。

它一層一層拆解了我的邏輯，指出我對很多事的認識存在根本性的謬誤。不是小錯，是那種"你以為天是藍的，其實你連天在哪都搞錯了"的程度。

那天晚上我一整夜沒睡着，身體在發抖，是恐懼，但也有些許的興奮。

不是害怕 AI，是害怕自己：我居然帶着這些錯誤認知活了這麼多年，還一直覺得自己想得挺清楚。

那是我第一次真正被AI震撼住。

然後我做了一件現在回頭看有些笨但對我收穫卻非常大的事：我想去用 Gemini（Google 的 AI），但我連 Google 郵箱都沒有。我花了好幾天搞海外網絡環境。搞不定。那時候沒人教我，我也不知道該問誰。

後來的 3 個月，我從國產AI一步一步摸到海外工具，從只會打字聊天到能用 AI 輔助我完成工作，到現在管理幾個agent幫我打工，會用AI做網站小程序，搭建穩定服務器，有自己的自動化內容生產工廠。中間踩的坑多到我不好意思說。有一次我讓AI幫我修服務器網絡，結果它把連接給斷了，它自己也掉線了，屏幕上一直顯示"重新連接"。我一個人查資料、問 AI、反覆試，修了 4 個小時。

我說這些是想說：半年前，我跟現在看不懂 AI 術語的朋友，是同一類情況。

上午，小報童的一位讀者給我發了一大段話。

她說："不是我們不願意付費，而是沒有地方。"

她說羣裏聊的英文術語看不懂，不知道某個網站是幹什麼的，有些朋友不知道豆包還能開專家模式，甚至不知道該去問誰。

我太理解這種感覺了。

這不是她一個人的問題。是AI這個圈子太新了，圈子裏的人習慣了用英文術語、用行話聊天，大量剛學習的朋友容易被術語擋在門外。懂的人覺得"這不是常識嗎"，不懂的人連問都不知道怎麼問，因為這就是幾個月前我的現狀。

所以這篇內容，我把 AI 圈最常見的術語用大白話解釋一遍。就是我當初最想有人告訴我的那些東西。

每個詞我標了三個級別：

• 必知：不懂這個，AI 用起來就怪怪的
• 瞭解：知道是什麼就行，用到再深入
• 跳過：技術概念，剛開始的時候和我們沒大關係，看到別慌就行