手刻Coding Agent更好玩 – 使用Pi Agent玩通雲端地端模型取代Claude Code DM2662

．以 ChatGPT Plus 或 Pro 訂閱帳號登入即可使用 GPT-5.6，不另外計費

．五條模型路線各配一個完整專案：GPT-5.6、Nemotron 3 Ultra 550B、GLM 5.2、區網 vLLM、Apple Silicon MLX

．地端章節在關閉網路的狀態下完成整個 CLI 專案，程式碼與資料不離開本機

．技能、擴充功能、套件三類資源的完整流程：撰寫、打包成 npm 套件、發佈、團隊以 pi install 安裝

．oh-my-pi 專章：LSP、原生除錯器、多代理人、URL 資源介面，與原版 Pi 的差異與並存方式

．Session 以樹狀結構儲存，可從任一則訊息建立分支；context 接近上限時自動壓縮並接續工作

．安全章實測四種隔離方式：專案信任、Docker 容器、Gondolin micro-VM、OpenShell 推論閘道

．SDK 與 RPC 兩種嵌入方式：AI 寫作助手網頁、launchd 排程的每日早報、手機瀏覽器遙控器

．最貼近日常生活的九大實戰範例：記帳、台鐵時刻表、統一發票對獎、氣象及股市晨報

【書籍簡介】

Coding Agent 不必是別人設計好的黑盒子。Pi Agent 用四個工具的極簡核心告訴你：代理人的每一層都可以自己決定。

你將完全了解下面的實戰案例：

．用 GPT-5.6 打造前後端完整的記帳 Web App

．用 550B 開放模型 Nemotron 3 Ultra 寫台鐵時刻查詢工具

．在區域網路與 Mac 本機部署地端模型，全程離線開發、統一發票對獎

．一套繁體中文寫作技能組，打包成套件全隊安裝

．攔截危險指令、每回合自動存檔的擴充功能

．把 Pi 嵌進網頁的 AI 寫作助手、每天七點自動更新的生活早報、手機就能遙控的代理人

本書特色：

．全程實測：每一個宣稱的能力都有畫面證據，實測遇到的問題與解法照實收錄

．在地化範例，範例用台鐵、發票、氣象署、證交所的在地資料

．雲端地端並重：訂閱帳號、免費金鑰、自架 vLLM、Apple Silicon MLX 五條路線互相對照

．從使用到開發：終端機操作、SDK、RPC、自訂供應商，最後從原始碼建置整個專案

．兩條路線並陳：極簡的原版 Pi 與大而全的 oh-my-pi（LSP、除錯器、多代理）互為對照，依工作型態選擇

適合的讀者：

有 ChatGPT Plus/Pro 訂閱、想完整發揮 Coding Agent 的讀者；用過 Claude Code、想比較不同設計路線的使用者；重視資料隱私、需要地端模型方案的團隊；想把 AI 代理人整合進自家產品的開發者。

研究領域為LLM、Vibe Coding、Context Engineering、量子電腦、容器。喜歡旅遊、重訓、天文、物理、美食、爵士樂及貓咪。

聯絡方式：github/joshhu

第1 章 認識Coding Agent 與Pi Agent

1-1 AI Agent 與 Coding Agent

1-1-1 LLM 與代理人迴圈

1-1-2 工具呼叫

1-1-3 Coding Agent

1-2 Pi Agent：極簡的 Coding Agent

1-2-1 極簡 Harness 的設計理念

1-2-2 內建工具與實際運作

1-2-3 客製化路線

1-3 與 Claude Code 的差異

1-3-1 刻意不內建的功能

1-3-2 取捨與適用情境

1-4 本書的模型路線

1-4-1 三條雲端路線

1-4-2 兩條地端路線

1-4-3 認證與計費的兩種模式

1-5 本章小結

第2 章 安裝與第一次啟動

2-1 安裝 Pi

2-1-1 Node.js 環境準備

2-1-2 五種安裝方式

2-1-3 安裝與驗證

2-2 第一次啟動

2-2-1 啟動畫面解析

2-2-2 完整快速鍵清單

2-2-3 認識 ~/.pi/agent 目錄

2-3 用 ChatGPT 訂閱登入

2-3-1 /login 流程

2-3-2 確認可用模型

2-3-3 憑證存放與登出

2-4 第一個任務

2-4-1 練習專案

2-4-2 摘要任務

2-4-3 修改任務與 diff

2-5 本章小結

第3 章 TUI 介面與互動操作

3-1 讀懂 TUI 畫面

3-1-1 狀態列逐項解讀

3-1-2 訊息區的訊息型態

3-1-3 思考等級與編輯器邊框

3-2 編輯器輸入技巧

3-2-1 @ 檔案參照

3-2-2 多行輸入與貼上圖片

3-2-3 用 ! 與 !! 執行 shell 指令

3-2-4 Ctrl+G 外部編輯器

3-3 斜線指令與按鍵綁定

3-3-1 斜線指令總覽

3-3-2 /hotkeys 與自訂按鍵綁定

3-4 執行中的流程控制

3-4-1 Steering 與 Follow-up 的差別

3-4-2 插話：邊做邊修正

3-4-3 Follow-up 與中斷取回

3-4-4 派送模式與自動重試

3-5 本章小結

第4 章 模型切換與思考等級

4-1 供應商與模型的組織

4-1-1 用 --list-models 盤點

4-1-2 模型的完整識別

4-1-3 已設定供應商的邊界

4-2 切換模型的三種方式

4-2-1 啟動參數指定

4-2-2 /model 選單

4-2-3 Ctrl+P 循環與 /scoped-models

4-3 思考等級

4-3-1 七級與 token 預算

4-3-2 循環切換的行為

4-3-3 模型支援的差異

4-4 模型使用策略

4-4-1 預設模型與預設等級

4-4-2 任務與模型的搭配

4-5 本章小結

第2 篇 Session 與 Context

第5 章 Session 管理與匯出分享

5-1 Session 的儲存

5-1-1 目錄結構與 JSONL

5-1-2 sessionDir 與備份

5-2 接續與管理

5-2-1 pi -c 與 /resume 挑選器

5-2-2 /name、/session 與 /new

5-2-3 --no-session 臨時模式

5-2-4 用 CLI 旗標精準指定 session

5-3 匯出與分享

5-3-1 /export 與 /copy

5-3-2 /share 上傳 gist

5-3-3 /import 匯入接續

5-4 JSONL 格式解析

5-4-1 entry 的結構

5-4-2 主要 entry 型態

5-5 本章小結

第6 章 Session 樹與分支

6-1 對話樹的形成

6-1-1 active leaf 與分支

6-1-2 分支的兩種來源

6-1-3 分支只影響對話，不影響檔案

6-2 /tree 導覽

6-2-1 樹的檢視與移動

6-2-2 篩選模式

6-2-3 Shift+L 標籤

6-2-4 樹狀檢視的實用組合

6-3 /fork 與 /clone

6-3-1 三者比較

6-3-2 /fork 從舊訊息開新

6-3-3 /clone 複製分支

6-3-4 一個完整的分支工作流

6-4 分支摘要與快捷

6-4-1 切換分支的摘要

6-4-2 doubleEscapeAction

6-5 本章小結

第7 章 Context 與 Compaction

7-1 Context Window 的極限

7-1-1 什麼是Context Window

7-1-2 觸發壓縮的條件

7-2 手動與自動壓縮

7-2-1 /compact 手動壓縮

7-2-2 自動壓縮的切割點

7-2-3 CompactionEntry 與摘要格式

7-2-4 控制Context 的三種策略

7-3 context 檔案

7-3-1 AGENTS.md 與 CLAUDE.md

7-3-2 SYSTEM.md 與 APPEND_SYSTEM.md

7-4 本章小結

第3 篇 雲端與地端模型

第8 章 GPT-5.6 打造記帳 Web App

8-1 GPT-5.6 模型家族

8-1-1 Sol、Terra、Luna 三級

8-1-2 切換與計費

8-2 實戰：記帳 Web App

8-2-1 需求 prompt 與規劃

8-2-2 後端 API 與 SQLite

8-2-3 前端統計與圓餅圖

8-2-4 用 steering 追加 CSV 匯出

8-2-5 瀏覽器驗收

8-3 本章小結

第9 章 Nemotron 3 Ultra 打造台鐵時刻 CLI

9-1 NVIDIA NIM 與 Nemotron 3 Ultra

9-1-1 NIM 微服務與模型定位

9-1-2 金鑰申請與 Pi 設定

9-2 實戰：台鐵時刻查詢 CLI

9-2-1 無金鑰的官方開放資料

9-2-2 需求 prompt 與規劃

9-2-3 實作與自我修正

9-2-4 情境驗證

9-3 開放權重模型的取用管道

9-3-1 三類代管服務

9-3-2 自訂供應商與自行架設

9-4 本章小結

第10 章 GLM 5.2 與其他雲端供應商

10-1 GLM 5.2 開放權重程式模型

10-1-1 模型與授權

10-1-2 取用管道與 GLM Coding Plan

10-2 實測：記帳專案的程式碼審查

10-2-1 審查任務的下法

10-2-2 審查結果

10-2-3 用量與計費觀察

10-3 雲端供應商總覽

10-3-1 金鑰即開關

10-3-2 供應商對照表

10-3-3 各家特色

10-3-4 申請與驗證

10-4 憑證管理的優先序

10-4-1 --api-key 與 /login

10-4-2 auth.json 的兩種憑證

10-4-3 金鑰保管守則

10-5 本章小結

第11 章 地端模型與 vLLM

11-1 地端模型的價值

11-1-1 三個理由

11-1-2 硬體門檻

11-2 vLLM 推論伺服器

11-2-1 主機端啟動與驗證

11-2-2 models.json 註冊

11-2-3 接上 Pi

11-2-4 Ollama 與 LM Studio 總覽

11-3 實戰：統一發票對獎工具

11-3-1 資料來源與對獎規則

11-3-2 需求與建置

11-3-3 六種情境實測

11-4 地端與雲端的正面對決

11-4-1 同題實測

11-4-2 取捨總表

11-5 本章小結

第12 章 MLX 與 Apple Silicon

12-1 MLX 與統一記憶體

12-1-1 統一記憶體的優勢

12-1-2 MLX 與 mlx-lm

12-2 模型下載與伺服器

12-2-1 下載模型

12-2-2 mlx_lm.server

12-2-3 記憶體實況

12-3 接上 Pi

12-3-1 mlx 供應商設定

12-3-2 冷熱請求實測

12-3-3 常見狀況

12-4 實戰：全程離線的單字卡 CLI

12-4-1 斷網與證據

12-4-2 離線建置

12-4-3 離線實測

12-4-4 審視與修正

12-5 單機與區網的分工

12-5-1 性質對照

12-5-2 並存的用法

12-6 本章小結

第13 章 models.json 進階

13-1 models.json 的結構

13-1-1 供應商欄位

13-1-2 模型欄位與預設值

13-1-3 載入與錯誤

13-2 金鑰與 header 的三種解析

13-2-1 環境變數插值

13-2-2 用 shell 指令取金鑰

13-2-3 金鑰該放哪裡

13-3 thinkingLevelMap 與 compat

13-3-1 三個模型的實測對照

13-3-2 compat 相容性旗標

13-4 覆寫內建供應商

13-4-1 baseUrl 走代理

13-4-2 modelOverrides

13-4-3 還原設定

13-5 本章小結

第4 篇 客製化

第14 章 settings.json 與主題

14-1 兩層設定檔

14-1-1 專案信任

14-1-2 合併結果驗證

14-2 /settings 與常用設定

14-2-1 模型與思考的進階設定

14-3 終端機與圖片

14-3-1 圖片相關設定

14-3-2 行內顯示實測

14-3-3 阻擋圖片送出

14-4 網路與傳輸

14-4-1 遙測與更新檢查

14-5 主題的結構

14-5-1 載入位置與格式

14-5-2 顏色 token 與色值

14-5-3 資源陣列與色票

14-6 打造自訂主題

14-6-1 複製與改色票

14-6-2 切換前後對照

14-6-3 熱重載與退回機制

14-7 匯出配色

14-7-1 預設推導配色

14-7-2 指定匯出配色

14-8 本章小結

第15 章 提示範本與技能

15-1 提示範本

15-1-1 第一個範本

15-1-2 參數佔位符號

15-1-3 專案層範本

15-2 技能

15-2-1 SKILL.md 的寫法

15-2-2 漸進式載入

15-2-3 /skill 指令與強制載入

15-3 兩組技能實戰

15-3-1 需求轉規格

15-3-2 測試優先實作

15-3-3 繁中 commit message

15-3-4 驗證與除錯

15-4 範本、技能與擴充功能的分工

15-4-1 三者對照

15-4-2 觸發方式的差異

15-5 本章小結

第16 章 現成技能庫

16-1 兩個技能庫

16-1-1 取向與出處

16-1-2 收錄的技能

16-2 兩種安裝方式

16-2-1 clone 進共用目錄

16-2-2 settings 指定路徑

16-2-3 啟動驗收

16-3 brave-search：補上網路搜尋

16-3-1 腳本與準備工作

16-3-2 觸發與實測

16-4 文件四件組

16-4-1 品質規定與環境準備

16-4-2 xlsx 實測

16-4-3 pdf 實測與延伸

16-5 skill-creator：用技能產生技能

16-5-1 產生 inv-check 技能

16-5-2 產出品質檢驗

16-6 挑選與安全

16-6-1 安裝前審閱

16-6-2 控制載入數量

16-7 本章小結

第17 章 套件生態系：現成的都在 npm 上

17-1 社群補上的功能

17-1-1 官方藝廊

17-1-2 從 npm 直接搜尋

17-1-3 安裝前的審閱

17-2 安裝與管理

17-2-1 三種安裝來源

17-2-2 安裝位置與資源載入

17-2-3 移除與更新

17-2-4 先試用再決定

17-3 必裝一：pi-mcp-adapter

17-3-1 MCP 協定

17-3-2 接上 MCP 伺服器

17-3-3 模型呼叫實測

17-4 必裝二：pi-web-access

17-4-1 搜尋服務與金鑰

17-4-2 版本查證實測

17-5 必裝三：pi-subagents

17-5-1 子代理人的分工

17-5-2 平行審查實測

17-5-3 隨附的指令範本

17-6 其他熱門套件

17-6-1 下載量排行

17-6-2 現成與手刻的取捨

17-7 只載入需要的資源

17-7-1 過濾語法

17-7-2 用 pi config 逐項開關

17-8 團隊上手

17-8-1 專案層安裝

17-8-2 信任與自動安裝

17-9 發佈自己的套件

17-9-1 套件結構

17-9-2 打包與本機驗證

17-9-3 同名資源的優先順序

17-9-4 技能實測與版本演進

17-9-5 相依套件的三個層次

17-10 本章小結

第18 章 擴充功能入門

18-1 擴充功能是什麼

18-1-1 取得與生效方式

18-1-2 兩類能力

18-1-3 官方範例與安全

18-2 事件系統

18-2-1 四類事件

18-2-2 tool_call 的三條規則

18-2-3 tool_result 修改結果

18-2-4 ctx 的互動能力

18-3 第一個擴充功能：危險指令攔截

18-3-1 兩級處置的設計

18-3-2 自訂工具：模型的第五個工具

18-3-3 三個擴充功能的安裝

18-4 載入位置與測試

18-4-1 自動探索位置

18-4-2 用 -e 快速測試

18-4-3 settings 指定與排查

18-5 攔截實測

18-5-1 高危：直接攔截

18-5-2 中危：確認框

18-5-3 /guard 指令

18-6 熱重載

18-6-1 新規則實測

18-6-2 兩種載入方式都能重載

18-7 第四篇的整合目標

18-7-1 路線總表

18-7-2 判斷準則

18-8 本章小結

第19 章 擴充功能實戰

19-1 檢查點的設計

19-1-1 為什麼在 turn_start 建立

19-2 四種註冊方法

19-2-1 安裝與日常操作

19-3 檢查點實測

19-3-1 讓模型改壞程式

19-3-2 測試門檻擋下 commit

19-3-3 還原到檢查點

19-4 手動檢查點與旗標

19-4-1 三種對話框的取消行為

19-4-2 widget 與狀態列的分工

19-5 測試門檻的使用限制

19-5-1 同步執行的代價

19-5-2 測試指令的客製

19-6 檢查點的邊界

19-6-1 兩個擴充功能的分工

19-6-2 開發過程的兩個錯誤

19-6-3 什麼時候該用檢查點

19-7 本章小結

第20 章 oh-my-pi：把 IDE 接進來的 Coding Agent

20-1 omp 的定位與規模

20-1-1 從 Pi 分出來的路線

20-1-2 內建工具與收納機制

20-1-3 工具的基準測試

20-2 安裝與並存

20-2-1 安裝與設定精靈

20-2-2 歡迎畫面與設定繼承

20-2-3 與 Pi 並存

20-2-4 模型角色與額度

20-3 檔案操作的底層設計

20-3-1 hashline 編輯

20-3-2 摘要式讀取

20-3-3 Rust 原生模組

20-4 內部資源的 URL 介面

20-4-1 十二種內部網址

20-4-2 讀取 GitHub PR

20-4-3 解決合併衝突

20-4-4 讀取子代理人結果

20-5 IDE 級能力

20-5-1 LSP 跨檔案重新命名

20-5-2 DAP 除錯整合

20-5-3 eval 常駐執行環境

20-5-4 ast_edit 結構化編輯

20-6 多代理與規則

20-6-1 task 子代理人

20-6-2 advisor 顧問模型

20-6-3 TTSR 串流規則

20-6-4 用 /omfg 產生規則

20-6-5 /review 與 orchestrate

20-7 context 與記憶

20-7-1 snapcompact 圖像壓縮

20-7-2 壓縮後的回讀

20-7-3 mnemopi 記憶系統

20-8 對外連線與協作

20-8-1 web_search 網路搜尋

20-8-2 browser 瀏覽器控制

20-8-3 /collab session 分享

20-8-4 omp commit 原子拆分

20-9 Pi 與 omp 的選擇

20-9-1 取捨對照

20-9-2 分工建議

20-10 本章小結

第5 篇 安全與進階應用

第21 章 安全模型與沙箱隔離

21-1 Pi 的安全模型

21-1-1 沒有內建沙箱

21-1-2 專案信任的範圍

21-1-3 信任機制的作用邊界

21-2 威脅模型

21-2-1 prompt injection 實測

21-2-2 為什麼 Pi 防不住

21-2-3 什麼時候需要隔離

21-3 隔離方式比較

21-3-1 適用情境對照

21-3-2 不能同時使用

21-4 作業系統層級的沙箱

21-4-1 安裝與規則設定

21-4-2 檔案越界測試

21-4-3 網路越界測試

21-4-4 這個方案的缺口

21-5 Gondolin micro-VM

21-5-1 安裝與啟動

21-5-2 工具在哪裡執行

21-5-3 workspace 的雙向性

21-6 容器隔離

21-6-1 建置映像

21-6-2 掛載與金鑰

21-7 OpenShell 政策沙箱

21-7-1 gateway 與沙箱

21-7-2 推論閘道：金鑰不進沙箱

21-7-3 專案檔案的進出

21-8 本章小結

第22 章 SDK 實戰：AI 寫作助手 Web App

22-1 SDK 的架構

22-1-1 隨主套件附帶

22-1-2 四個核心物件

22-1-3 憑證的解析順序

22-2 最小代理人

22-2-1 建立 session 與訂閱事件

22-2-2 模型與工具的指定

22-2-3 事件總覽

22-3 SessionManager

22-3-1 in-memory 與持久化

22-3-2 清單與樹狀操作

22-4 範例八：規劃與建置

22-4-1 功能規劃

22-4-2 devkit 升級到 1.1.0

22-4-3 交給 Pi 建置

22-5 用 ResourceLoader 載入 devkit

22-5-1 載入與隔離

22-5-2 範本的程式化展開

22-6 網頁實測

22-6-1 潤稿

22-6-2 摘要

22-6-3 工具事件與串流

22-6-4 結構建議

22-7 依實測結果調整

22-7-1 三個修正

22-7-2 重測驗證

22-8 處理紀錄與 session 檔

22-8-1 紀錄頁

22-8-2 session 檔解剖

22-9 本章小結

第23 章 RPC 與 JSON 模式

23-1 四種執行模式

23-1-1 一個核心、四種介面

23-1-2 print 模式回顧

23-2 JSON 事件流

23-2-1 事件流的輸出

23-2-2 用 jq 萃取重點

23-3 範例九：早報的規劃與資料源

23-3-1 成品規劃

23-3-2 氣象署的開放資料

23-3-3 排程資料源的鐵則

23-4 早報產線

23-4-1 任務書

23-4-2 產線腳本

23-4-3 事件流就是現場

23-4-4 成品驗收

23-5 launchd 排程

23-5-1 排程描述檔

23-5-2 載入與實測

23-6 RPC 模式

23-6-1 指令、回應與事件

23-6-2 framing 與子協定

23-7 RPC 實戰：手機遙控器

23-7-1 架構與實作

23-7-2 手機實測

23-7-3 忙碌中的行為

23-8 本章小結

第24 章 自訂供應商與 TUI 元件

24-1 供應商的擴充功能路線

24-1-1 三種模式

24-1-2 覆寫實測

24-1-3 新供應商與動態探索

24-1-4 移除與還原

24-2 OAuth 與 /login 整合

24-2-1 家庭閘道的情境

24-2-2 供應商的 oauth 欄位

24-2-3 /login 實測

24-2-4 憑證的存放與流向

24-3 streamSimple 自訂串流

24-3-1 事件序列

24-3-2 運勢籤供應商

24-3-3 context 溢位的正規化

24-4 pi-tui 午餐抽籤

24-4-1 元件系統

24-4-2 抽籤選單實作

24-4-3 實測

24-5 三條路線的整合

24-5-1 同時載入

24-5-2 發佈給全隊

24-6 本章小結

第25 章 跨平台與終端機調校

25-1 Windows 與 WSL

25-1-1 bash 從哪裡來

25-1-2 WSL 與 Windows Terminal

25-2 Android Termux

25-2-1 安裝來源與步驟

25-2-2 環境特性與限制

25-3 從原始碼建置

25-3-1 取得與建置

25-3-2 從原始碼執行與 /debug

25-3-3 測試與參與開發

25-4 本章小結

結語

Coding Agent 在過去兩年改變了軟體開發的生態系： 你描述要什麼，Coding Agent 讀取檔案、撰寫程式、執行指令、修正錯誤，直到做出成果，幾乎讓工程師置身事外。市面上的主流選擇是Claude Code 這類大而全的產品，功能齊全、整合度深，但你總是得照著它的規矩來開發，有時還會「降智」或是「停用」。是它替你決定了大部分的事。很多人一開始使用Claude Code 會安裝大量的Agent Skill 及MCP，但在使用長時間後，就會開始刪，因為真正最適合的東西不見得要又多又腫。

在使用Claude Code 這一類的Coding Agent 之後，一直有一個想法，就是有沒有一個極簡的小小Agent，只要具備基本的Read、Write、Edit、Bash 工具，其它要用的工具，用外掛的方式裝入，例如Agent Skill，而更多的功能如MCP，Sub Agent 等，在需要的時候再加入，甚至不同的Agent 可以使用不同廠商、雲端、地端的模型，這樣不就是一個極簡，完全為自己量身打造訂製Coding Agent 嗎？

Pi Agent 就是你夢寐以求的這種工具，像樂高積木一樣給你基本的模組，可以蓋出各種多彩多姿的大樓！ Pi Agent 採取另一種設計：核心只有四個工具，其餘一切（MCP、子代理人、權限控管、計畫模式）都留給使用者用技能、擴充功能與套件自己補上。這個設計把「工具該有什麼」的決定權還給你，也是書名「手刻更好玩」的由來：這本書的內容就是組裝一套屬於自己的工作環境。

本書的功能就是親手把這個量身訂做的Coding Agent 建立起來的過程，每一個功能都先實際操作過。一開始你會因為它的功能過於簡單而擔心，但當你慢慢加上Extensions、Packages、Agent Skills 之後，你會發現開發一個應用程式，竟然每一個過程、元件、想法、實作都是為這個應用程式完全符合，就是一個「剛剛好」的哲學，讓Pi Agent 成為開放社群最被大家喜歡的Coding Agent。開放社群還有一個Opencode，但走的路線是Claude Code 的大而全，反而不是想要自己手刻的首選。

另外最棒的就是跨模型廠商的應用， 雲端用GPT-5.6 與550B 參數的Nemotron 3 Ultra，地端用120B 的vLLM 部署與Apple Silicon 上的MLX，你在書裡看到的能力就是這些工具的真實水準。當然如果你有購買任何廠商的APIKey，那就是連Claude、Gemini、甚至最紅的Kimi-k3、DeepSeek、GLM-5.2 都非常通用，而且讓這些模型一起幫你工作，不必受限於某一個廠商。如果你是公司要部署私有雲，那麼開放權重社群的巨量地端模型更可以搭配使用。

你只要有一台能開啟終端機的電腦（本書以macOS 為主要環境，Windows與Linux 的差異在第二十五章介紹）、Node.js 環境、一個ChatGPT Plus 或Pro訂閱帳號。NVIDIA NIM 與其他雲端供應商的金鑰都能免費使用，筆者建議是macOS，你會操作起來更方便。

Coding Agent 好用讓大家開始思考自己手刻的可能性，但真的要從頭開始，必須熟悉Deep Agent、LangChain、LangGraph 這一類的框架，如果想要有更高效的Coding Agent，你可能還需要具備開發Rust 的能力，但手刻的好玩不必重新造輪子，樂高積木的方式反而適中，我自己是在整個過程中玩的非常開心，希望能和你分享這個樂趣。

胡嘉璽

2026/07/20

於三總汀州院區W616 病房