L0 · FREE · 課程大綱 v2 · 2026 MAY

L0 前導課
在開始用 Agent 之前，你需要的 7 個觀念

為什麼 Chat 不夠？為什麼 Agent 要住在你電腦裡？
📅 規劃版本　v2 · 2026 / 05 / 13
🎯 對象　完全沒碰過 CLI 的職場人與讀書會社員
⏱️ 規格　40 分鐘 · 共 20 張投影片（1 封面 + 19 內容）
💰 售價　免費（5 堂正課的前哨站）

TL;DR — 給講師的三句話

01
L0 是「裝觀念」，不是「裝軟體」。讓觀眾在 L1 看 demo 時不會卡在「咦這是什麼」。安裝留給 onboarding 影片包。
02
三段論主敘事：失憶 → 筆記本 → 擴充三件套。LLM 失憶、給它筆記本、再給它三件套（Harness / MCP / Skill）。三句話就是整堂課的記憶錨。
03
金句一句：「你不是在挑模型，你在挑 harness。」這句會貫穿 L1-L5；每堂正課的殺手鐧本質都是 harness、MCP、Skill，不是模型本身。

執行摘要

定位：L0 是 5 堂正課的免費前哨站，目的是把 5 堂課裡會反覆出現的觀念在學員大腦裡先裝好。L0 結束時，學員不需要會用 CLI，但需要能說出「Agent 是替我做事的 AI，它住在我電腦裡會留下產物，靠 Harness、MCP、Skill 三件套擴充能力」這句話。

結構策略：不教指令、不教安裝。用「失憶 → 筆記本 → 擴充三件套」三段論當記憶錨。觀眾即使只記得這三句話，就值回 40 分鐘。Codex.app / Claude.app 在 Part 1 就抬出來框成「Agent 的桌面 GUI 形態」，這樣 L1 看 Claude Code 時不會覺得「又一個新東西」。

v2 主要更新：Part 5 從原本只講 Harness，擴充為三件套——Harness（穿什麼）+ MCP（接什麼）+ Skill（會什麼）。MCP 用「USB-C 標準」比喻、Skill 用「老師傅的招式包」比喻，讓非技術觀眾秒懂。同時將投影片總量從 23 張壓縮至 20 張（1 封面 + 19 內容），把時間留給三件套這段。

近三個月趨勢點名：不點 Manus / Lindy / n8n；改點龍蝦 AI (openclaw)、Nvidia 的 Agent 框架、Hermes Agent 三股勢力，分別代表「應用層開源社群」、「基建層硬體大廠」、「模型層開源 LLM」——比商用 SaaS 例子更能傳達「這是個正在發生的技術運動」。

時間配置總覽（40 分鐘 · 20 張投影片）

開場3'
P1 Agent 是什麼8'
P2 近三個月5'
P3 Context 與記憶9'
P4 本地產出物6'
P5 擴充三件套7'
結尾2'
段落時間投影片主題學員聽完能說出
開場3'#01-02封面 + Hook 舉手互動「Chat 是聊天，Agent 是替我做事」
Part 18'#03-05Agent 是什麼：三層定義 + 光譜 + 三種穿法「Codex.app、Claude Code、Claude in Chrome 都是 Agent，只是穿不同外殼」
Part 25'#06-09近三個月：龍蝦 AI / Nvidia / Hermes 三股勢力「Agent 是技術運動——應用、基建、模型同時動」
Part 39'#10-12Context 與記憶：LLM 為什麼會失憶「LLM 不是金魚，是失憶症——問題在沒人給它一本筆記本」
Part 46'#13-14解法：本地產出物（飯店員工 + 三個 a-ha）「把 Agent 的筆記本放在我的電腦資料夾，明天它讀得回來」
Part 57'#15-18擴充三件套：Harness + MCP + Skill「Agent 靠三件套擴充——穿什麼 × 接什麼 × 會什麼」
結尾2'#19-205 堂課地圖預告 + 行動 CTA「下週起，這些觀念會在每堂課裡兌現一次」
OPENING

開場：為什麼你需要這 40 分鐘

用一個身體動作（舉手）戳破「我已經會用 ChatGPT 了」的舒適區
⏱ 3 分鐘 · 02 張投影片（#01-02）

核心訊息

把學員「我已經會用 ChatGPT 了」的舒適區戳一下，建立「Chat ≠ Agent」的差異感，順勢交代這 40 分鐘要送他們的三件事：定義、現況、解法。

講者口白骨架

「過去你跟 AI 聊天，未來你『派 AI 出任務』。這就是 Agent。」
PART 1

Agent 是什麼：三層定義 + 光譜

把 Codex.app、Claude.app 也放進 Agent 大家庭
⏱ 8 分鐘 · 03 張投影片（#03-05）

核心訊息

Agent 不是「比較聰明的 AI」，是「把 AI 裝起來、讓它動手」的方式。重點不是模型，是它穿什麼外殼。

三層定義（由淺入深）

  1. 廣義：替你做事的 AI（vs 只跟你聊天的 AI）
  2. 中義：能用工具、會多步驟、會自己決定下一步的 AI
  3. 狹義：在你的電腦上會留下產物的 AI

Agent 光譜（本堂第一張認知地圖）

形態代表例子能碰你的電腦能託付多久
純 chatChatGPT.com、Claude.ai❌一句一答
Chat + 工具ChatGPT（搜尋 / Code Interpreter）❌（雲端沙盒）幾分鐘
桌面 GUI AgentCodex.app、Claude.app、Cursor✅ 桌面 app 包好幾分鐘到幾十分鐘
CLI AgentCodex CLI、Claude Code✅ 直接動手幾分鐘到幾小時
瀏覽器 AgentClaude in Chrome、Codex Chrome ext✅ 操作你的網頁幾分鐘
Cloud AgentClaude Cowork、ChatGPT Operator雲端跨天、可排隊

講者重點安撫：「Codex.app 和 Claude.app 也是 Agent，只是穿了好看的桌面外殼。你以後在 5 堂課裡看到 CLI，就是同一個東西脫掉外殼、開啟 turbo。」

「Agent 是個光譜，不是一個產品。從 chat 到 CLI 是『越來越會替你動手』的連續譜。」
PART 2

近三個月：Agent 走出實驗室

三股勢力同時發力——這不是炒作，是技術運動
⏱ 5 分鐘 · 04 張投影片（#06-09）

核心訊息

2026 年 2-5 月，Agent 從「OpenAI / Anthropic 的 demo」變成「全球三股勢力同時推進」的技術運動。L0 不講商用 SaaS 工具（Manus / Lindy / n8n 已經被講爛），改點三股更代表趨勢本質的勢力。

三股勢力點名

🦞 龍蝦 AI（openclaw）
勢力 ①／應用層／開源社群
  • 社群驅動的 CLI Agent 開源實作
  • 代表趨勢：CLI Agent 的「Linux 時刻」——不再綁單一廠商
  • 對學員的意義：未來你不一定要付月費
🟢 Nvidia 的 Agent 框架
勢力 ②／基建層／硬體大廠
  • NIM / Nemotron 系列推 Agent Blueprint
  • 代表趨勢：Agent 從應用層下沉到基礎建設層
  • 對學員的意義：未來 Agent 會像「電」一樣到處都是
🪶 Hermes Agent
勢力 ③／模型層／開源 LLM 社群
  • Nous Research Hermes 系列強化 function calling / tool use
  • 代表趨勢：開源 LLM 也能跑 Agent 工作流
  • 對學員的意義：本地小模型也能變 Agent

一張總圖串起來

三股勢力分別從應用、基建、模型三層同時推進 Agent。再加上 Anthropic Cowork、MCP 月下載破 100M、Claude Code Desktop GA——這不是某一家公司的策略，是整個產業的方向。

「不是 OpenAI 或 Anthropic 在推 Agent；是整個 AI 產業在推 Agent。」
PART 3

Context 與記憶問題：LLM 為什麼會失憶

本堂最重要的一段——三段論的起點
⏱ 9 分鐘 · 03 張投影片（#10-12）

核心訊息

LLM 失憶不是 bug，是設計。問題不在模型笨，是沒人給它筆記本。這句話是整堂課的記憶錨。

三個學員一定有過的痛（壓縮在同一張投影片講完）

  1. ChatGPT 開新對話就忘光 — 為什麼？
  2. 貼 30 個檔案就壞掉、開始胡說 — 為什麼？
  3. 開了 memory feature 還是記不住關鍵的事 — 為什麼？

用一個比喻講完所有事

LLM = 天才實習生，但沒有筆記本。

  • Context window = 他的工作桌面。桌面再大（200K tokens ≈ 30 萬中文字）也會滿
  • 對話結束 = 桌子整張被換掉。下次來什麼都不記得
  • ChatGPT memory feature = 助理偷塞幾張便利貼到新桌面。治標不治本
  • 本質：LLM 是「無狀態的」（stateless）。它不是不想記，是它的設計就沒有「明天」這個東西
問題不在模型不夠聰明，
而在沒人給 LLM 一個能跨對話的本子。

↓ 這句話就是 Part 3 接 Part 4 的轉折

「LLM 不是金魚，是失憶症。差別在於：金魚是天生，失憶症是因為沒人給它筆記本——而這個本子，我們待會就會給它。」
PART 4

解法：把記憶寫進你的電腦

本地產出物 = Agent 的隨身筆記本
⏱ 6 分鐘 · 02 張投影片（#13-14）

核心訊息

給 Agent 一個資料夾當筆記本，記憶就解決一大半。Agent 邊做邊寫檔案，下次對話再讀回來——這就是為什麼 Agent 要住在你電腦裡。

比喻：飯店員工換班

飯店員工每天輪班，但每位員工都會在櫃台留 handover note。新班的員工讀完 note，就知道昨天那位 VIP 客人愛喝什麼、過敏什麼、上次要求什麼——他完全沒見過你，但已經「記得你」。

Agent 就是這樣運作的。它每次「上工」都是一個新實習生，但它讀得到資料夾裡所有的 handover note，所以對你來說它就像有記憶。

三類本地產出物（拿真實截圖讓觀眾看）

類別範例檔名它是什麼
長期備忘錄CLAUDE.md / AGENTS.md給未來 Agent 看的「給後人的話」。專案背景、慣用工具、不要碰的地雷
工作產物./reports/2026-05-week2.md
./meetings/0512_客戶會議.md		Agent 寫的成果。可重看、可重跑、可拿去開會
記憶索引./memory/ 目錄跨對話累積的使用者畫像、偏好、過往決定。下次 Agent 啟動時自動讀

三個 a-ha（這三點要讓學員自己點頭）

🔁 跨對話

明天的 Agent 讀得到今天的進度。週一交辦，週五產出。

🔀 跨工具

Claude 寫的，Codex 也讀得到。純文字標準，誰來都能接手。

👁 跨人類

你自己也能讀。不會被 AI 黑箱化，主導權在你手上。

「Agent 沒有記憶，但你的資料夾有。把資料夾當 Agent 的腦子用——這就是為什麼它要住在你電腦裡。」
PART 5

擴充三件套：Harness + MCP + Skill

穿什麼 × 接什麼 × 會什麼——Agent 的三層擴充
⏱ 7 分鐘 · 04 張投影片（#15-18）

核心訊息

Agent 之所以能越來越強，不是因為模型變聰明，是因為三件套擴充：Harness（外殼）決定它穿什麼、MCP（協議）決定它接什麼、Skill（能力包）決定它會什麼。這三件套是 2026 年 Agent 差異化的關鍵。

擴充三件套 — 一張總表

① Harness（外殼）

把 LLM 跟你的工具、檔案、權限串起來的外殼。決定它能託付多久、能不能寫本地檔。

例：ChatGPT.com / Codex.app / Codex CLI / Cowork

② MCP（協議）

Model Context Protocol — Agent 接外部工具的「USB-C 標準」。決定它能用哪些工具。

例：Filesystem MCP / Chrome MCP / GitHub MCP

③ Skill（能力包）

打包好的領域「招式」。Agent 自動取用，決定它「會做什麼專業」。

例：html-report / brainstorming / TDD skill

① Harness — 同一個 AI，不同外殼，能力差 10 倍

Harness桌面能讀本地檔能寫本地檔能託付多久
ChatGPT.com~60 訊息❌❌一句
Codex.app（GUI）較大✅（你開的）部分幾分鐘
Codex CLI / Claude Code大 + 可寫檔擴充✅ 整個資料夾✅幾小時
Claude Cowork雲端上傳雲端寫跨天

② MCP — Agent 的工具「USB-C 標準」

是什麼：Model Context Protocol，Anthropic 2024 推出的開放協議，讓任何 LLM 都能用標準方式接到任何工具／資料來源。

比喻：沒有 MCP 之前，每支 AI × 每個工具都要寫專屬接線（N × M 問題）；有了 MCP，工具方寫一次 MCP server，所有 Agent 都能接——像 USB-C 一樣的通用插座。

現況（2026/5）：月下載 100M+，已成事實標準。社群已有檔案系統、瀏覽器、Slack、GitHub、Notion、各家資料庫的 MCP server 上架。

對學員的意義：L2 行前那堂的 Chrome MCP，就是這個東西。你以後想讓 Agent 多會一個工具，不用換 AI，加一個 MCP 就好。

③ Skill — Agent 的「老師傅招式包」

是什麼：把特定領域的知識／工作流打包成可重用的「招式」。Agent 收到請求時，會自動判斷該不該調用某個 Skill。

比喻：MCP 是「工具插座」——給 Agent 物理連接能力；Skill 是「老師傅交給徒弟的招式」——給 Agent 經驗與方法。MCP 讓 Agent 能做事；Skill 讓 Agent 會做事。

真實例子：

  • html-report：教 Agent 怎麼產出雜誌級 HTML 報告（這份文件就是用它產的）
  • brainstorming：教 Agent 怎麼帶使用者腦力激盪
  • TDD：教 Agent 怎麼寫測試驅動開發程式碼

對學員的意義：Agent 不是模型聰明就好，你可以累積屬於你的 Skill 庫，讓 Agent 越用越像「你的 AI 分身」。

三件套 vs 模型的關係（重要觀念）

❌ 一般人以為

「哪家 AI 模型比較強就用哪家」

✅ 你今天聽完之後

「我會看 harness 穿什麼、有沒有對的 MCP 接、有沒有對的 Skill 會。」

你不是在挑模型，
你在挑 harness、MCP、Skill 這三件套。
「同一個 Claude，穿不同 harness、接不同 MCP、會不同 Skill——能做的事差 10 倍。這就是我跟一般 AI 使用者的分水嶺。」
CLOSING

5 堂課地圖預告 + 行動

這 7 個觀念，下週開始一堂兌現一次
⏱ 2 分鐘 · 02 張投影片（#19-20）

5 堂課地圖速覽（沿用既有規劃）

堂次場景L0 哪些觀念會在這堂兌現
L1 簡報🎨 多工具串接Part 1（光譜）+ Part 5（Harness、MCP）
L2 行前✈️ 登入後資料Part 5（Chrome MCP 真實 demo）
L3 第二大腦🧠 本地隱私Part 3（記憶問題）+ Part 4（本地產出物）
L4 研究員🔬 多源綜合Part 4（可復用產物）+ Part 5（CLI 託付 + Skill）
L5 永續🌱 漏斗收尾整堂課的回顧 + 進階課

學員 30 秒小行動

收尾金句

下週 L1，
你會看到第一個 CLI 殺手鐧——多工具串接。

設計上的刻意選擇

  1. 不教指令、不教安裝。L0 的工作是「裝觀念」，不是「裝軟體」。安裝留給 onboarding 影片包。
  2. Codex.app / Claude.app 在 Part 1 就抬出來。把它們框成「Agent 的桌面 GUI 形態」，這樣 L1 不會覺得「又一個新東西」。
  3. 近三個月不點 SaaS 工具，點三股勢力。龍蝦 AI、Nvidia、Hermes 分別代表「應用、基建、模型」三層。
  4. v2 新增：擴充三件套（Harness + MCP + Skill）。原版 Part 5 只講 Harness，這版補上 MCP、Skill 兩個基礎觀念——MCP 用「USB-C」比喻、Skill 用「老師傅招式」比喻，讓非技術觀眾秒懂。
  5. 20 張投影片硬上限。40 分鐘平均 2 分鐘 / 張，過密會稀釋金句頁的衝擊力。封面 1 + 內容 19 = 20，多了就刪。
  6. 金句升級為：「你不是在挑模型，你在挑 harness、MCP、Skill 三件套。」這句會貫穿 L1-L5；每堂正課的殺手鐧本質都是三件套的不同組合。

風險與備援

風險備援
觀眾完全沒概念，Part 1 的光譜表會卡住用「ChatGPT vs Codex.app vs Codex CLI 都是同一支 OpenAI 模型」當錨點，把光譜講成「同一個 AI，三種穿法」
Part 3 的「stateless」術語太硬講者堅持只用「天才實習生 + 沒筆記本」這組比喻，不出現「stateless」「context window tokens」等字
近三個月的三股勢力觀眾完全沒聽過不要求觀眾記名字。只要他們記得「應用、基建、模型三層同時動」這個結構
MCP / Skill 對非技術觀眾太硬嚴格只用「USB-C 插座」（MCP）+「老師傅招式」（Skill）這兩個比喻，不出現 protocol / function calling 等字
結尾 CTA 沒給足轉換動作LINE 群 QR 維持全程顯示在投影片右下角；最後一張全螢幕
— 規劃版本 v2 · 2026 / 05 / 13 ｜ L0 前導課 · 共 20 張投影片 ｜ 接續《我在用 Agent》5 堂正課 —