🎉2026 AI Studio 系列課程正式開放報名！

📌 兩堂課程，帶你從零基礎到雲端部署：

1️⃣ 4/7 (二) 19:30-21:30  

【AI Coding 基礎入門】  

不懂程式碼？沒關係！讓 AI Studio 幫你寫出第一款 App!

聽說 AI 很強，但到底怎麼上手？ 如果你也有這個疑問，這堂的實戰課就是為你設計的。

⭐基礎入門2HR課程, 帶你進入AI coding 的大門!!

除了跟大家寫程式的基本概念，也直接帶您動手「實作」出兩個實用的 APP！

💡 這堂課你將帶走兩個專屬 App

1️⃣ QR Code 智慧生成管理員

不再求人： 快速製作活動報到、表單、資訊分享 QR Code。

實戰應用： 學習如何讓 AI 幫你處理「重複性高」的行政庶務。

2️⃣ 「選我選我」互動抽籤 App

炒熱氣氛： 專為會議、課堂設計，內建緊張鼓聲與 Emoji 動畫。

驚喜不斷： 讓「隨機點名」變成一種遊戲，全場目光都在你身上！

🎯 您將學會需求拆解/提示詞用法

需求拆解： 如何像工程師一樣思考，並把想法告訴 AI。

規格定義： 透過 AI Studio & Gemini 快速轉換成可執行的程式。

即學即用： 零基礎也能模仿開發，下課馬上就能在工作中使用。

🔥 課程最後，我也會介紹 進階班 (付費課程）：

我們不僅教你做小工具，還要帶你窺探「實用 APP」的門檻, 如何佈署到雲端！

雲端資料庫： 讓數據永久儲存，不再重開就消失。

安全登入機制： 只有管理者/使用者能用的訂餐系統。

免費部署： 打造一個真正能上線、分享給同事用的 Web App。

進階班學員將獲得「訂餐系統完整原始碼」，直接套用！

⭐若尚未訂閱 Google AI Pro or 其家庭方案者, AI 使用功能可能受限, 本課程費用不保括AI使用費喔!

⭐ 使用Gooogle註冊者, 記得點下設定stonez56密碼, 再次回來才能看到課程!

⭐課後若有問題皆可於本課LINE群組發問喔! 🙂

報名連結: https://www.stonez56.com/courses/ai-coding-basic/
本課程一律開發票, 報帳沒問題~

Gemini CLI 變天了！今天 (2026/3/25) 起有三大重大更新，免費用戶請注意 ⚠️

🚨 重點必看：Gemini Pro 轉為純付費制 從今天起，免費版用戶將無法再調用 Gemini Pro 模型，僅限使用 Gemini Flash

想繼續使用 Pro 或更高階模型，必須升級至 Pro 或 Ultra 方案💸

其他更新：

🔹 流量優先權調整：系統將依據授權等級分配流量。尖峰時段，免費版可能因容量限制而出現不穩定或延遲

🔹 嚴查濫用行為：加強偵測違反政策的第三方軟體掛載（如 oAuth 濫用）

各位是會準時課金，還是覺得 Flash 就夠用了？留言區告訴我 👇 

為什麼 Openclaw 要安裝 Gog Skill? (Gmail API 讓 Openclaw 讀取/發送 email)

Gog 是什麼？為什麼 Openclaw 要安裝 Gog Skill

Gog 是一個命令列工具（CLI），主要用來整合 Google 的 OAuth 2.0 授權流程，並且讓使用者能安全地存取 Gmail API。由於 Gmail 屬於敏感資料，Google 不允許單純使用 API Key 來讀取或修改郵件，必須透過 OAuth 來取得使用者的同意

對 Openclaw 來說，安裝 Gog 的目的就是：

• 讓 Openclaw 能透過 Gmail API 自動化處理郵件（例如讀取、修改、設定過濾器）
• 使用 OAuth 2.0 確保安全性，避免帳號密碼暴露
• 提供一個標準化的授權流程，方便後續整合其他 Google 服務

換句話說，Gog 就是 Openclaw 與 Google 之間的「橋樑」，沒有 Gog，Openclaw 就無法合法、安全地存取 Gmail。

在 Win11 下，如何使用 WSL 虛擬環境來開發 AI 專案！

身為一個開發者，要在 Windows 下享受 Linux 的原生開發體驗，WSL2 (Windows Subsystem for Linux) 是首選。今天分享如何從零架設環境，並讓 WSL 裡的程式與 Windows 上的 Ollama AI Server 完美連線。

1. 安裝 WSL2

以「系統管理員」身分開啟 PowerShell，輸入以下指令即可安裝：

PowerShell

wsl --install

完成後重啟電腦，設定好 Linux 帳號密碼即可。

2. 安裝 VS Code 與 Remote - WSL 套件

為了在 Windows 介面編輯 Linux 裡的程式碼：

• 安裝 VS Code。

• 在 Extensions 搜尋並安裝 「WSL」 (原名 Open Remote - WSL)。

• 點擊左下角「藍色雙箭頭」圖示，選擇 "Connect to WSL" 進入 Linux 環境。

3. 設定 Windows 環境變數 (通訊成功的核心！)

這是最容易被忽略的一步。為了讓 Ollama 接受來自 WSL 的請求，必須告訴它監聽所有網路介面：

1. 在 Windows 搜尋「編輯系統環境變數」。

2. 點擊「環境變數」，在「使用者變數」新增以下兩項：

   • OLLAMA_HOST: 設定為 0.0.0.0 (允許所有來源連入)。

   • OLLAMA_ORIGINS: 設定為 * (解決跨網域 CORS 問題)。

3. 重要： 設定完後，請在右下角系統匣將 Ollama 退出 (Quit) 並重新啟動。

4. 開啟鏡像網路模式 (Mirrored Mode)

在 Windows 的使用者資料夾（C:\Users\您的名稱\）建立 .wslconfig 檔案，內容如下：

.wslconfig

[wsl2]
networkingMode=mirrored
hostAddressLoopback=true
ignoredPorts=11434,8000,3000
ipv6=false

重啟 WSL 使其生效：

1. 在 Windows PowerShell 執行：wsl --shutdown。

2. 重新啟動您的 Ubuntu 終端機。

5. 將 Ollama Server 映射到 WSL

在「鏡像模式」下，WSL 與 Windows 共享同一個 localhost。您在 Linux 裡可以直接透過 localhost:11434 存取 Windows 上的服務，告別變動 IP 的困擾！

6. 連線測試：呼叫 Gemma 3:1b 模型

最後，在 WSL 終端機輸入這行指令進行最終測試：

Bash

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "gemma3:1b",
  "prompt": "你好，請自我介紹並確認連線成功。",
  "stream": false
}'

連線成功回應範例：

{"model":"gemma3:1b","response":"您好！我是大型語言模型，由 Google 訓練... 現在，我確認連線成功了。 我準備好幫你做些什麼。"}

---

結語

透過 WSL2 + Mirrored Mode + 環境變數設定，我們打造了一個無障礙的 AI 開發環境。現在，您可以專心開發 RAG 系統，讓 AI 在您的虛擬環境中飛速運行！