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Anthropic Claude

酒Ann 修完 Anthropic 官方 Claude Academy 全系列課程後，用自己的視角重寫的中文知識庫。由淺入深，從 AI 素養一路到 API 開發與 MCP。

第一次串接 Claude API 就上手：從拿金鑰到收到回應

帶你走完 Claude API 的第一哩路：申請金鑰、認識請求的完整旅程、用 Python 送出第一個請求，並搞懂多輪對話為什麼要自己管理歷史。

2026/5/28　API 開發　約 7 分鐘

讓 Claude 邊想邊回：串流回應的原理與實作

回應要等幾十秒才出現，使用者只能盯著轉圈圈？這篇講清楚 Claude API 的串流機制：六種事件、兩種實作寫法，以及怎麼在串流之餘拿回完整訊息。

2026/5/25　API 開發　約 6 分鐘

控制 Claude 輸出的三個旋鈕：system prompt、temperature 與 stop sequence

同一個模型，行為可以完全不同：用 system prompt 設定角色、用 temperature 調整創意程度、用預填回應加 stop sequence 拿到乾淨的結構化資料。

2026/5/22　API 開發　約 7 分鐘

提示工程基礎：把話講清楚，再給幾個好範例

提示工程不是靈感，是流程：設定目標、寫初版、評測、改進、再評測。這篇整理入門最有效的三招：講清楚、講具體、給範例。

2026/5/19　API 開發　約 6 分鐘

提示工程進階：用 XML 標籤劃界線，用角色設定定調

提示一長就容易糊成一團。這篇講兩個讓提示升級的手法：用 XML 標籤替資料劃出清楚邊界，用 system prompt 給 Claude 一個明確角色。

2026/5/16　API 開發　約 6 分鐘

「感覺變好了」不算數：為什麼你的 prompt 需要評測

憑感覺改 prompt 遲早在正式環境付出代價。這篇說清楚 prompt engineering 與 prompt evaluation 的分工、三條路的差別，以及評測優先的開發方式換到什麼。

2026/5/13　API 開發　約 6 分鐘

動手建一條 prompt 評測管線：資料集、程式評分與模型評分

從零實作 prompt 評測管線：用 Claude 產生測試資料集，三個核心函式把管線跑起來，再接上程式評分器與模型評分器，把改 prompt 變成可量測的工程。

2026/5/10　API 開發　約 8 分鐘

Tool use 入門：讓 Claude 伸手拿到它不知道的資訊

Claude 預設只知道訓練資料裡的東西。tool use 用一套結構化的往返流程，讓它能開口要資料、你的程式負責去拿。這篇帶你看懂整條流程，並寫出第一個工具函式。

2026/5/7　API 開發　約 7 分鐘

定義 tool schema 與接住 tool call：實作細節全走一遍

工具函式寫好了，Claude 還不認識它。這篇教你用 JSON schema 把工具介紹給 Claude、讀懂多區塊訊息，並把 tool result 正確送回去，含最容易踩坑的細節。

2026/5/4　API 開發　約 7 分鐘

用 tool use 拿到穩定的結構化輸出：別再拜託模型「只回 JSON」

在 prompt 裡懇求模型只回 JSON，遲早解析炸掉。把想要的輸出結構定義成工具的 input_schema，Claude 填參數的過程就是在產生合乎結構的 JSON，API 還會幫你驗證。

2026/5/1　API 開發　約 7 分鐘

多工具協作與內建工具：讓 Claude 一次用好幾把刀

真實問題常需要多個工具接力。這篇實作以 stop_reason 驅動的對話迴圈、工具路由與錯誤處理，並介紹 Anthropic 內建的 text editor 與 web search 工具。

2026/4/28　API 開發　約 8 分鐘

extended thinking 是什麼？該不該讓 Claude 先想再答

extended thinking 讓 Claude 在回答前先推理一輪，你還看得到思考過程。這篇講它的運作方式、好處與代價，以及什麼時候才值得開啟。

2026/4/25　API 開發　約 6 分鐘

extended thinking 實戰：thinking budget 怎麼設、跟 tool use 怎麼搭

兩個參數開啟 extended thinking：budget 最少 1024 tokens 且 max_tokens 要更大。這篇講預算怎麼抓、搭配工具時的回應處理，與上線前的檢查。

2026/4/23　API 開發　約 6 分鐘

文件太大塞不進 prompt 怎麼辦？RAG 檢索增強生成入門

用一份 800 頁文件的例子，帶你看懂 RAG 為什麼存在：把全部資料塞進 prompt 的四個代價，以及先切塊再檢索的運作邏輯與適用時機。

2026/4/20　API 開發　約 6 分鐘

RAG 文本切片怎麼切？四種 chunking 策略一次講清楚

切片是 RAG 管線的第一道關卡。這篇用實例講四種 chunking 策略：按長度、按結構、按句子、按語意，以及該怎麼依文件特性挑選。

2026/4/17　API 開發　約 6 分鐘

embedding 與向量檢索是怎麼運作的？看懂 RAG 的搜尋心臟

把文字變成一串數字，再用角度算相似度：這篇用一個想像的二維模型，帶你走完 embedding、向量資料庫與 cosine similarity 的完整流程。

2026/4/14　API 開發　約 6 分鐘

檢索品質不夠好？用 BM25 與混合檢索補上語意搜尋的盲點

語意搜尋常漏掉編號、代碼這類精確字串。這篇講 BM25 關鍵字搜尋的原理、混合檢索的架構，以及用 reciprocal rank fusion 合併排名的做法。

2026/4/11　API 開發　約 7 分鐘