這就是AI 學習資料最權威的入口

作者：空格的鍵盤
日期：2026年6月8日 上午8:00
來源：WeChat 原文

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速讀 5 個重點 高亮

學AI最權威資料喺官方網站，作者整理Anthropic、OpenAI、Google AI學習地圖

整理版摘要

呢篇文章係作者空格根據自己經驗，整理咗Anthropic、OpenAI、Google AI三間公司官網嘅公開AI學習資料。佢發現好多人學AI亂咁收藏二手資料，但其實最權威嘅源頭就喺模型御三家官網。作者建議直接去源頭揾答案，並幫讀者熟悉各官網嘅結構。

作者自己最常睇Claude官網嘅Engineering模組，嗰度有工程團隊直接寫點樣構建Agent、做Context Engineering、設計工具。佢將三間公司嘅學習資料分門別類：Anthropic有Learn、Tutorials、Engineering、Developer Docs；OpenAI有API Docs、Agents SDK、Cookbook、Codex Docs、Developers Blog；Google AI有Gemini API Docs、AI Studio、Cookbook、Kaggle白皮書等。每個模組都有推介文章。

整體結論係：要根據目標揀學習路線。想做Agent就睇Anthropic Engineering同Google白皮書；想做AI應用就睇OpenAI Structured outputs同Function calling；想提升日常使用能力睇Claude Tutorials同Google Prompt Engineering白皮書；想做AI編程直接睇Claude Code Best Practices同OpenAI Codex Doc…

  • 最權威AI學習資料喺Anthropic、OpenAI、Google AI官網，唔好再亂收二手資料。
  • 作者重點推薦Anthropic Engineering模組同OpenAI Cookbook，係最值得精讀嘅部分。
  • 唔同學習目標有對應路線：Agent、應用、日常使用、AI編程各有焦點。
  • 官方文檔會隨模型更新而變，唔可以當一次性資料。
  • 可以建立個人資料追蹤Agent，自動監測指定官網頁面嘅更新。
整理重點

點解官方先係最權威？

呢篇文章係作者空格根據自己經驗，整理咗Anthropic、OpenAI、Google AI三間公司官網嘅公開AI學習資料。佢發現好多人學AI亂咁收藏二手資料，但其實最權威嘅源頭就喺模型御三家官網。

最權威的資料就喺Anthropic、OpenAI、Google AI官網

作者建議直接去源頭揾答案，熟悉各官網嘅結構，下次遇到問題就知去邊度揾。

作者最推薦Claude嘅Engineering模組，直接由工程團隊寫Agent設計

整理重點

Anthropic / Claude：工程模組最值得精讀

Claude官網嘅學習地圖由Learn、Tutorials、Use cases、Engineering同Developer Docs組成。

Engineering at Anthropic係最值得精讀嘅一欄

例如Building effective agents講Agent設計模式總綱，Effective context engineering講點樣組織上下文。

Building effective agents係Agent設計總綱

Effective context engineering針對複雜Agent組織上下文

仲有Agent Skills同Claude Code Best Practices。

Agent Skills俾Agent可複用能力包

Claude Code Best Practices將編碼任務交畀智能體

  • Anthropic Academy：官方課程平台，適合系統學習Claude嘅API同工作流。
  • Tutorials：面向普通用戶同進階用戶，解釋點解AI會幻覺、咩係sycophancy。
  • Use cases：提供靈感，例如品牌審核、教材改寫、財務模型更新。
  • Claude Developer Docs：重點睇Prompt engineering、Tool use、Extended thinking、Agent SDK。
整理重點

OpenAI Developers：文檔最全，Cookbook最有價值

OpenAI嘅開發者資料係完整工程手冊，API、Agents SDK、Cookbook、Codex Docs同Blog都值得放進資料源。

Cookbook係OpenAI最適合抄作業嘅地方

API Docs Core concepts係基礎，Text generation、Structured outputs呢啲要優先睇。

API Docs Core concepts係應用穩定嘅關鍵

Agents SDK涉及多智能體系統嘅編排同評測。

Agents SDK設計任務流、邊界、審批同評測

  1. 1 API Docs Core concepts：重點睇Text generation、Prompt engineering、Structured outputs、Function calling、Reasoning best practices。
  2. 2 Agents SDK：多智能體系統，包括Quickstart、Orchestration、Guardrails、Approvals、Agent Evals。
  3. 3 Cookbook：大量可運行Notebook同案例，例如GPT-5.1 Prompting Guide、Agents同Evals合集。
  4. 4 Codex Docs：將編程任務變成智能體可理解、執行、驗證、交付嘅工作流。
  5. 5 Developers Blog：產品經驗同實踐覆盤，例如From prompts to products。
整理重點

Google AI / Gemini：系統性最強，白皮書值得打印出來讀

Gemini API文檔覆蓋好全面，加上Kaggle白皮書，適合系統補理論框架。

Kaggle Prompt Engineering白皮書係必讀

Google嘅優勢係工具生態，Agents Overview同Tools善用外部資訊。

Google Agents利用工具生態，適合帶外部資訊嘅應用

  • Get started + Core capabilities：建議先睇Quickstart、Text generation、Structured outputs、Function calling、Long context。
  • Agents + Tools：包括Agents Overview、Tools、Google Search grounding、Code execution。
  • Guides：Prompt同優化重點，例如Prompt design strategies、Thinking、Context caching、Files API、Live API best practices。
  • Kaggle白皮書系列：將Prompt、CoT、ReAct、工具使用、Agent架構放喺一個體系講。
  • AI Studio + Cookbook：AI Studio係試驗場，Cookbook係示例庫。
整理重點

學習路線圖：跟目標揀路徑

資料咁多，應該從邊度開始？作者按目標畀咗建議。

  1. 1 想理解Agent：先讀Anthropic Building effective agents，再讀Google Agents白皮書，最後睇OpenAI Agents SDK嘅Orchestration同Evals。
  2. 2 想做AI應用：先讀OpenAI Structured outputs、Function calling、Reasoning best practices，再對應睇Claude同Gemini嘅Tool use、Function calling、Long context。
  3. 3 想提升日常使用能力：先睇Claude Tutorials同Google Prompt Engineering白皮書。
  4. 4 想做AI編程：直接睇Claude Code Best Practices同OpenAI Codex Docs。

建議優先追蹤Anthropic Engineering、OpenAI Cookbook、Gemini API Docs呢啲模組

咁樣你就可以等資訊自動送上門，唔使自己日日刷信息流。

唔好當一次性資料，要建立追蹤機制

圖片

呢篇文章整理咗 Anthropic、OpenAI、Google AI 官網公開嘅 AI 學習資料，幫你熟習官方文檔結構，下次遇到 Agent、模型、工程問題時直接去源頭揾答案。

我建議大家學 AI，唔好咁心急周圍收藏二手資料。

最權威嘅資料，其實就喺模型御三家嘅官網裏面。Anthropic，OpenAI，Google。

佢哋直接研究模型、訓練模型、發佈模型，仲要將呢啲模型交俾應用廠商、開發者、企業團隊同埋千千萬萬嘅普通用戶使用。

對我嚟講，我最常睇嘅，係 Claude 官網裏面嘅 Engineering 模塊。呢度係工程團隊直接寫佢哋點樣構建 Agent，點樣做 Context Engineering，點樣俾 Agent 設計工具，點樣將 Claude Code 呢種編碼智能體用好。

圖片

更加重要嘅係，呢啲模塊一路喺度更新。

所以呢篇文章，我整理咗三間公司官網公開嘅 AI 學習資料。目的係令你熟習呢啲文檔嘅結構。

下次你遇到提示詞、函數調用、結構化輸出、Agent 編排、上下文工程、模型幻覺、工具設計呢啲問題時，可以直接去源頭揾答案。

你甚至可以造一個 Agent，專門追蹤呢啲頁面嘅更新。

下面我分別介紹 Claude、OpenAI、Google AI 官網嘅學習資料所在嘅模塊同介紹，以及值得學嘅文章推薦。文末附有所有連結。

Anthropic / Claude

最值得精讀嘅係工程模塊

官網 Learn 菜單、教程、用例、工程博客同開發者文檔共同組成 Claude 嘅學習地圖。

入口

Anthropic Learn

Claude Tutorials

Anthropic Engineering

Claude Developer Docs

1Anthropic Academy

官方課程平台，偏向系統學習。從 Build with Claude，到 Claude Code in action，再到企業協作場景裏面嘅 Claude for work，都屬於呢類內容。啱開始由 API 或工作流角度理解 Claude，可以先睇呢度。

2Tutorials

面向普通用戶同進階用戶嘅教程庫。例如點樣選擇 Claude 模型，點解 AI 會幻覺，咩係 sycophancy，即係模型為咗討好用戶而俾出不可靠回答嘅傾向。

3Use cases

呢塊好適合揾靈感。例如按品牌規範審核一整份素材文件夾，將同一頁教材改寫成唔同閲讀層級版本，或者喺財報後更新財務模型。

★Engineering at Anthropic

呢個係我最推薦精讀嘅一欄。佢將 Agent 由玄學概念拉返嚟變工程問題：幾時用工作流，幾時先需要更自主嘅 Agent，點樣拆解規劃、工具調用、反饋循環。

Building effective agents：Agent 設計模式總綱。

Effective context engineering for AI agents：講真正複雜嘅 Agent 點樣組織上下文。

Equipping agents with Agent Skills：俾 Agent 準備可複用能力包。

Claude Code Best practices：點樣將編碼任務交俾智能體。

Writing effective tools for agents：Agent 做唔做到嘢，好多時取決於工具係咪清晰、可控、可觀測。

5Claude Developer Docs

API 同開發文檔，重點睇 Prompt engineering、Tool use、Extended thinking、Agent SDK、Agent Skills。如果 Engineering 係認知框架，Developer Docs 就係落地手冊。

OpenAI Developers

文檔最齊全，Cookbook 最有價值

OpenAI 嘅開發者資料，更加似一套完整工程手冊。API、Agents、Cookbook、Codex、Blog 都值得放進資料源。

入口

OpenAI Developers

OpenAI API Docs

OpenAI Cookbook

OpenAI Codex Docs

1API Docs · Core concepts

優先睇 Text generation、Prompt engineering、Structured outputs、Function calling、Reasoning best practices。好多應用一過生產環境就唔穩定，往往係呢啲基礎未食透。

2Agents SDK

重點係多智能體系統，包括 Quickstart、Orchestration、Guardrails、Approvals、Agent Evals。真正做 Agent，唔係俾模型自由發揮，而係設計任務流、邊界、審批機制同評測方法。

Agents SDK Overview

★Cookbook

OpenAI 最適合「抄考」（參考）嘅地方。呢度有大量可以執行嘅 Notebook 同案例，例如 GPT-5.1 Prompting Guide、GPT-5 Prompting Guide、GPT-4.1 Prompting Guide，以及 Agents 同 Evals 主題合集。

OpenAI Cookbook

4Codex Docs

適合所有做 AI 編程嘅人睇。AI 編碼唔係簡單俾模型補全代碼，而係將工程任務變成可以被智能體理解、執行、驗證、交付嘅工作流。

Codex Overview

5Developers Blog

偏向產品經驗同實踐覆盤。例如 From prompts to products: One year of Responses、Using skills to accelerate OSS maintenance、Building frontend UIs with Codex and Figma。呢類文章好適合睇趨勢。

OpenAI Developers Blog

Google AI / Gemini

系統性最強，白皮書值得打印出嚟讀

Gemini API 文檔覆蓋得好全面，Kaggle 白皮書就適合系統咁補返理論框架。

入口

Gemini API Docs

Google AI Studio

Gemini Cookbook

Kaggle Prompt Engineering Whitepaper

1Get started + Core capabilities

建議先睇 Quickstart、Text generation、Structured outputs、Function calling、Long context。熟咗 OpenAI API 之後再睇 Gemini，會發現好多概念相通，只係接口同能力邊界唔同。

2Agents + Tools

包括 Agents Overview、Building managed agents、Tools、Google Search grounding、Code execution。Google 嘅優勢係工具生態，好適合做帶外部信息同工具調用嘅應用。

Gemini Agents

3Guides：Prompt 與優化

重點睇 Prompt design strategies、Thinking、Context caching、Files API、Live API best practices。上下文緩存解決成本同延遲，Live API 適合實時語音、多模態交互。

★Kaggle 白皮書系列

呢部分我建議重點讀。佢將 Prompt、CoT、ReAct、工具使用、Agent 架構呢啲概念放喺一個體系裏面講。

Prompt Engineering

Introduction to Agents

Agents

Agents Companion

5AI Studio + Cookbook

AI Studio 係試驗場，Gemini Cookbook 係示例庫。一個適合快速試模型，一個適合睇代碼實現。可以先喺 AI Studio 試提示詞同模型效果，再去 Cookbook 揾對應代碼。

學習路線圖

問題嚟啦，咁多資料，應該由邊度開始？

我嘅建議係按目標讀。

想理解 Agent：先讀 Anthropic 嘅 Building effective agents，再讀 Google 嘅 Agents 白皮書，最後睇 OpenAI Agents SDK 嘅 Orchestration 同 Evals。

想做 AI 應用：先讀 OpenAI 嘅 Structured outputs、Function calling、Reasoning best practices，再對應睇 Claude 同 Gemini 嘅 Tool use、Function calling、Long context。

想提升日常使用能力：先睇 Claude Tutorials 同 Google Prompt Engineering 白皮書。

想做 AI 編程：直接睇 Claude Code Best practices 同 OpenAI Codex Docs。

特別提醒

唔好將官網文檔當成一次性資料。

呢啲頁面係活嘅。模型更新，接口更新，最佳實踐都會更新。

今日有效嘅提示詞寫法，過幾個月可能就唔係最優解。今日推薦嘅 Agent 結構，隨住模型能力變化，都可能被重新設計。

所以更好嘅辦法，係做一個自己嘅資料追蹤 Agent。

可以優先追蹤呢啲模塊：

Anthropic Engineering

OpenAI Cookbook 同 Developers Blog

OpenAI Agents SDK

Claude Developer Docs

Gemini API Docs

Google Kaggle 白皮書頁面

咁樣你就唔使每日刷信息流，而係等信息流嚟揾你。

參考資料


Anthropic 部分

Anthropic Learn：anthropic.com/learn

Claude Tutorials：claude.com/resources/tutorials

Anthropic Engineering：anthropic.com/engineering

Claude Developer Docs：docs.claude.com/

Building effective agents：anthropic.com/engineering/building-effective-agents

Context engineering ：anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents

Agent Skills：anthropic.com/engineering/equipping-agents-for-the-real-world-with-agent-skills

Claude Code Best Practices：anthropic.com/engineering/claude-code-best-practices

Writing effective tools for agents：anthropic.com/engineering/writing-tools-for-agents


OpenAI 部分

OpenAI Developers：developers.openai.com/

OpenAI API Docs：developers.openai.com/api/docs

OpenAI Cookbook：cookbook.openai.com/

OpenAI Codex Docs：developers.openai.com/codex

Agents SDK Overview：developers.openai.com/api/docs/guides/agents

OpenAI Developers Blog：developers.openai.com/blog


Google AI / Gemini 部分

Gemini API Docs：ai.google.dev/gemini-api/docs

Gemini Cookbook：github.com/google-gemini/cookbook

Kaggle Prompt ：kaggle.com/whitepaper-prompt-engineering

Gemini Agents：ai.google.dev/gemini-api/docs/agents

Prompt design strategies：ai.google.dev/gemini-api/docs/prompting-strategies

Thinking：ai.google.dev/gemini-api/docs/thinking

多謝閲讀。 如果覺得有用，歡迎點讚、分享、轉發。我哋下期見。

✍️：空格 

📮：PM_Planets

圖片

這篇文章整理了 Anthropic 、OpenAI、Google AI  官網公開的 AI 學習資料，幫你熟悉官方文檔結構，下次遇到 Agent、模型、工程問題時直接去源頭找答案。

我建議大家學 AI，先別急着到處收藏二手資料。

最權威的資料，其實就在模型御三家的官網裏。Anthropic，OpenAI，Google。

他們直接研究模型，訓練模型，發佈模型，還要把這些模型交給應用廠商、開發者、企業團隊和千千萬萬的普通用戶使用。

對我來說，我最常看的，是 Claude 官網裏的 Engineering 模塊。這裏是工程團隊直接寫他們怎麼構建 Agent，怎麼做 Context Engineering，怎麼給 Agent 設計工具，怎麼把 Claude Code 這種編碼智能體用好。

圖片

更重要的是，這些模塊一直在更新。

所以這篇文章，我整理了三家公司官網公開的 AI 學習資料。目的是讓你熟悉這些文檔的結構。

下次你遇到提示詞、函數調用、結構化輸出、Agent 編排、上下文工程、模型幻覺、工具設計這些問題時，可以直接去源頭找答案。

你甚至可以做一個 Agent，專門追蹤這些頁面的更新。

下面我分別介紹 claude 、openai、google ai 官網的學習資料所在的模塊和介紹，以及值得學的文章推薦。文末附所有連結。

Anthropic / Claude

最值得精讀的是工程模塊

官網 Learn 菜單、教程、用例、工程博客與開發者文檔共同組成 Claude 的學習地圖。

入口

Anthropic Learn

Claude Tutorials

Anthropic Engineering

Claude Developer Docs

1Anthropic Academy

官方課程平台，偏系統學習。從 Build with Claude，到 Claude Code in action，再到企業協作場景裏的 Claude for work，都屬於這類內容。剛開始從 API 或工作流角度理解 Claude，可以先看這裏。

2Tutorials

面向普通用戶和進階用戶的教程庫。比如如何選擇 Claude 模型，為什麼 AI 會幻覺，什麼是 sycophancy，也就是模型為了討好用戶而給出不可靠回答的傾向。

3Use cases

這塊很適合找靈感。比如按品牌規範審核一整個素材文件夾，把同一頁教材改寫成不同閲讀層級版本，或者在財報後更新財務模型。

★Engineering at Anthropic

這是我最推薦精讀的一欄。它把 Agent 從玄學概念拉回工程問題：什麼時候用工作流，什麼時候才需要更自主的 Agent，如何拆解規劃、工具調用、反饋循環。

Building effective agents：Agent 設計模式總綱。

Effective context engineering for AI agents：講真正複雜的 Agent 如何組織上下文。

Equipping agents with Agent Skills：給 Agent 準備可複用能力包。

Claude Code Best practices：如何把編碼任務交給智能體。

Writing effective tools for agents：Agent 能不能幹活，很多時候取決於工具是否清晰、可控、可觀測。

5Claude Developer Docs

API 和開發文檔，重點看 Prompt engineering、Tool use、Extended thinking、Agent SDK、Agent Skills。如果 Engineering 是認知框架，Developer Docs 就是落地手冊。

OpenAI Developers

文檔最全，Cookbook 最有價值

OpenAI 的開發者資料，更像一套完整工程手冊。API、Agents、Cookbook、Codex、Blog 都值得放進資料源。

入口

OpenAI Developers

OpenAI API Docs

OpenAI Cookbook

OpenAI Codex Docs

1API Docs · Core concepts

優先看 Text generation、Prompt engineering、Structured outputs、Function calling、Reasoning best practices。很多應用一到生產環境就不穩定，往往就是這些基礎沒吃透。

2Agents SDK

重點是多智能體系統，包括 Quickstart、Orchestration、Guardrails、Approvals、Agent Evals。真正做 Agent，不是讓模型自由發揮，而是設計任務流、邊界、審批機制和評測方法。

Agents SDK Overview

★Cookbook

OpenAI 最適合抄作業的地方。這裏有大量可運行的 Notebook 和案例，比如 GPT-5.1 Prompting Guide、GPT-5 Prompting Guide、GPT-4.1 Prompting Guide，以及 Agents 和 Evals 主題合集。

OpenAI Cookbook

4Codex Docs

適合所有做 AI 編程的人看。AI 編碼不是簡單讓模型補全代碼，而是把工程任務變成可以被智能體理解、執行、驗證、交付的工作流。

Codex Overview

5Developers Blog

偏產品經驗和實踐覆盤。比如 From prompts to products: One year of Responses、Using skills to accelerate OSS maintenance、Building frontend UIs with Codex and Figma。這類文章很適合看趨勢。

OpenAI Developers Blog

Google AI / Gemini

系統性最強，白皮書值得打印出來讀

Gemini API 文檔覆蓋很全，Kaggle 白皮書則適合系統補理論框架。

入口

Gemini API Docs

Google AI Studio

Gemini Cookbook

Kaggle Prompt Engineering Whitepaper

1Get started + Core capabilities

建議先看 Quickstart、Text generation、Structured outputs、Function calling、Long context。熟悉 OpenAI API 後再看 Gemini，會發現很多概念相通，只是接口和能力邊界不同。

2Agents + Tools

包括 Agents Overview、Building managed agents、Tools、Google Search grounding、Code execution。Google 的優勢是工具生態，很適合做帶外部信息和工具調用的應用。

Gemini Agents

3Guides：Prompt 與優化

重點看 Prompt design strategies、Thinking、Context caching、Files API、Live API best practices。上下文緩存解決成本和延遲，Live API 適合實時語音、多模態交互。

★Kaggle 白皮書系列

這部分我建議重點讀。它把 Prompt、CoT、ReAct、工具使用、Agent 架構這些概念放在一個體系裏講。

Prompt Engineering

Introduction to Agents

Agents

Agents Companion

5AI Studio + Cookbook

AI Studio 是試驗場，Gemini Cookbook 是示例庫。一個適合快速試模型，一個適合看代碼實現。可以先在 AI Studio 調提示詞和模型效果，再去 Cookbook 找對應代碼。

學習路線圖

問題來了，這麼多資料，應該從哪裏開始？

我的建議是按目標讀。

想理解 Agent：先讀 Anthropic 的 Building effective agents，再讀 Google 的 Agents 白皮書，最後看 OpenAI Agents SDK 的 Orchestration 和 Evals。

想做 AI 應用：先讀 OpenAI 的 Structured outputs、Function calling、Reasoning best practices，再對應看 Claude 和 Gemini 的 Tool use、Function calling、Long context。

想提升日常使用能力：先看 Claude Tutorials 和 Google Prompt Engineering 白皮書。

想做 AI 編程：直接看 Claude Code Best practices 和 OpenAI Codex Docs。

特別提醒

不要把官網文檔當成一次性資料。

這些頁面是活的。模型更新，接口更新，最佳實踐也會更新。

今天有效的提示詞寫法，過幾個月可能就不是最優解。今天推薦的 Agent 結構，隨着模型能力變化，也可能被重新設計。

所以更好的辦法，是做一個自己的資料追蹤 Agent。

可以優先追蹤這些模塊：

Anthropic Engineering

OpenAI Cookbook 和 Developers Blog

OpenAI Agents SDK

Claude Developer Docs

Gemini API Docs

Google Kaggle 白皮書頁面

這樣你就不用每天刷信息流，而是讓信息流來找你。

參考資料


Anthropic  部分

Anthropic Learn：anthropic.com/learn

Claude Tutorials：claude.com/resources/tutorials

Anthropic Engineering：anthropic.com/engineering

Claude Developer Docs：docs.claude.com/

Building effective agents：anthropic.com/engineering/building-effective-agents

Context engineering ：anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents

Agent Skills：anthropic.com/engineering/equipping-agents-for-the-real-world-with-agent-skills

Claude Code Best Practices：anthropic.com/engineering/claude-code-best-practices

Writing effective tools for agents：anthropic.com/engineering/writing-tools-for-agents


OpenAI 部分

OpenAI Developers：developers.openai.com/

OpenAI API Docs：developers.openai.com/api/docs

OpenAI Cookbook：cookbook.openai.com/

OpenAI Codex Docs：developers.openai.com/codex

Agents SDK Overview：developers.openai.com/api/docs/guides/agents

OpenAI Developers Blog：developers.openai.com/blog


Google AI / Gemini 部分

Gemini API Docs：ai.google.dev/gemini-api/docs

Gemini Cookbook：github.com/google-gemini/cookbook

Kaggle Prompt ：kaggle.com/whitepaper-prompt-engineering

Gemini Agents：ai.google.dev/gemini-api/docs/agents

Prompt design strategies：ai.google.dev/gemini-api/docs/prompting-strategies

Thinking：ai.google.dev/gemini-api/docs/thinking

感謝閲讀。 如果覺得有用，歡迎點贊、分享、轉發。我們下期見。

✍️：空格 

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