2026/03/28

🎉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~

2026/03/25

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 👇 




2026/03/04

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

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。

2026/03/02

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!