現場試用 · 分講者逐字稿體驗站
上傳一段錄音，看看 AI 怎麼把會議變成逐字稿
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課堂提問
這個網站同時需要給人操作，也需要讓 Mac 上的轉錄程式取件、處理並送回結果。哪些部分是人看的介面，哪些部分是系統之間的溝通？
03B
從做出一個網頁，到讓人跟 AI 都好找、好讀、好用。
江江教練｜江昱德 Knowledge
開場先做兩個調查：有沒有做過網頁（1 沒做過、2 做過、3 做過且成功部署），以及第幾次來上課。多數是 1 和 2，少數有 3；大部分是老朋友，也有新朋友。
「我的副標是怎麼做網站、怎麼部署平台。我心中的重點是，怎樣做到讓人跟 AI 都好找、好用、好讀。」
如果上過江江的知識庫課，會發現這是同一個概念：知識庫也是要把資料整理到人跟 AI 都好找、好讀、好應用。
有沒有人已經叫 AI 做過網頁，但最後只在自己的電腦上看得到？
人閱讀文章、課程、服務與作品。
AI 理解網站是誰、有哪些內容、資料彼此什麼關係。
在清楚的工具與授權範圍內，AI 可以查詢或執行操作。
人、工作夥伴、自己的 AI 與別人的 AI，共用資訊與工作狀態。
網站也可以是操作站、工作站，是人與 AI 共同理解資訊、交換資訊、完成工作的介面。
「其實我最開始做網站、做網頁，是要把我的本地知識庫線上化，然後給對方的 AI 讀的。這聽起來有點奇怪，但這真的是我最一開始的真實需求。」
「我以前是攝影師，開過影像公司。有一段時間發現有些資訊只用影片沒辦法呈現，要寫程式的時候是去拜託工程師，那時候是換工：我幫他拍產品宣傳片，他幫我把想法寫成 APP。拍片很貴，寫 APP 也很貴。但是現在有 AI，製作網站是非常快的事情。」
這堂課先講定義，不講操作細節。江江的看法是：AI 工具由 AI 去操作，人負責把需求與概念講清楚。
如果網站同時要給人看、給 AI 看，甚至給 AI 使用，它還需要多準備哪些資訊、工具與權限？
網站同時服務三種訪客：
人、搜尋引擎、AI。
Cloudflare 2026 官方報告依其網路觀測資料指出，超過 50% 的網路流量為非人類流量。這裡包含一般機器人、搜尋爬蟲與 AI 爬蟲，不能全部算成 AI Agent。
深度文章：網路上一半以上的訪問已經不是人了 ↗ 官方來源：Cloudflare 2026 Agentic Internet Report ↗「前陣子，2026 年 7 月份，Cloudflare 正式公告了一件事情。他說根據他們的觀測，2026 年 4 月 27 號是黃金交叉點，網路上的機器人，包含爬蟲、自動化程式、AI，總之非人類的訪問者，正式超越人類。」
江江說自己原本預計這件事會在 2027 年發生，並預測之後兩年內機器人會比人類多 100 倍；他轉述發言人的預言是再過兩三年、多一千倍。（日期與倍數為課堂口述，官方數據請以上方報告連結為準。）
「我們現在用的網路基本上是免費的。以前大的網路公司免費讓使用者用，買的是使用者的專注力，吸引使用者看廣告。這套模式運作了二三十年。但是 AI 機器人不會看廣告。」
商業模式會怎麼變，江江說今天不談，因為他也不知道；但大家的共識是一定會有影響。這件事也是江江開始認真研究「網站怎麼給 AI 用」的起點。
課堂調查：有沒有聽過這個消息？江江說這是「很冷門，但是很重要的消息」。
非人類流量、搜尋爬蟲、AI 爬蟲與 AI Agent 是同一件事嗎？它們的範圍差在哪裡？
Search Engine Optimization
搜尋引擎最佳化
整理網頁內容、結構與技術訊號，幫助搜尋引擎收錄、理解，並在相關搜尋中呈現。
AI Optimization
AI 最佳化
把資料寫得清楚、完整、可驗證，讓 AI 容易辨識重點，並把內容組成可靠的回答。
Generative Engine Optimization
生成式引擎最佳化
強化內容的可信度、可引用性與來源訊號，增加內容被生成式搜尋採用或引用的機會。
Agent Experience Optimization
AI Agent 體驗最佳化
讓 AI Agent 容易辨識網站身份、資料關係、可用功能、操作規則與權限邊界。
WebMCP API
網頁提供 AI 工具的草案介面
網站把功能註冊成帶有用途說明與結構化參數的工具，讓瀏覽器裡的 AI Agent 可以呼叫。
SEO、AIO、GEO、AXO 是看網站的四種角度；WebMCP 處理網站怎麼把功能提供給 AI 使用。它們可以同時存在，沒有固定先後。
同一個網站，為什麼可能同時需要被搜尋引擎找到、被 AI 理解、被生成式答案引用，也被 AI Agent 操作？
搜尋引擎怎麼找到並理解這個網站？
AI 怎麼從正式內容形成正確答案？
生成式 AI 為什麼採用或引用這份內容？
AI 怎麼理解網站的身份、內容、關係與邊界？
它們可以同時存在，也可以分別改善；沒有固定的第一步、第二步或成熟度順序。
| 網站類型 | SEO | AIO | GEO | AXO |
|---|---|---|---|---|
| 給大眾看的網站 | 要 | 要 | 要 | 要 |
| 自己與團隊內部用的網站 | 不要 | 不要 | 不要 | 要（甚至加密碼保護） |
「像我有些網站是我自己跟團隊內部使用的，所以我反而會跟 AI 說不要給別人用，不要有 SEO、AIO 跟 GEO，甚至要密碼保護，但是要開放 AXO，讓我跟我的 AI、我的夥伴們、跟他們的 AI 們，都可以快速使用。」
同一個網站可以同時改善 SEO、AIO、GEO 與 AXO 嗎？其中一定要先完成哪一個嗎？
搜尋引擎能不能抓到、索引、理解，再把頁面放進適合的搜尋結果。
robots.txt、sitemap、清楚標題與描述、穩定網址、Search Console、原創內容。
SEO 處理搜尋引擎入口。頁面抓不到，AI 也可能少一條找到你的路。
「以前要找 AI 老師，我會向 Google 搜尋，所以我必須讓網站被 Google 找得到。但是現在更多人是直接問 ChatGPT：幫我找 AI 老師；我要出去玩，你幫我規劃。不要說廣告了，連 Google 大家也不去點了。」
這不代表 AI 取代 Google。Google 還是要做；在這之上，讓 AI 也找得到同樣重要。世界上最大的搜尋引擎是 Google，所以 Google 找得到，基本上就找得到了。
有人搜尋「AI 做網站課程」時，你的課程頁有沒有機會出現在搜尋結果？
把名稱、價格、日期、條件、限制與更新時間寫清楚，讓 AI 能找到並核對。
AI 從店家與旅宿官網找到正確房型、價格、活動內容與適用日期，再整理成回答。
官網資料寫得越明確、完整、可核對，AI 越有機會回答正確。價格與活動會變動，也要標示更新日期。
「比如說我下個月想去北海道，我說我吃素，AI 是不是就要從餐廳網站裡面，正確找到這間餐廳有蔬食，而且在我的路線上，地點要對、內容要對，它才會推薦我。」
AIO 就是官網結構清楚，AI 查得到、讀得懂，並能快速回答。江江自己的例子：有人問「江江教練什麼時候有免費課程？陪跑多少錢？」AI 找得到，就是 AIO。
如果有人請 AI 規劃到你的城市旅行，AI 能不能從店家官網找到正確房型、價格、活動與日期？
清楚寫出作者、日期、原始主張、實際案例與引用來源，讓 AI 知道這個觀點來自誰。
AI 回答時明確說「參考江江教練的觀點」，整理江江對網站的主張，並附上原文連結。
GEO 增加被採用的機會，不保證被引用。各家 AI 的搜尋來源與選擇方式也不完全相同。
「我們知識管理的社群，入會都會問是怎麼來的。曾經有幾個人說，他們問 ChatGPT 怎麼學 AI，ChatGPT 推薦江江教練的 YouTube 影片跟社群，所以他們就點進來了。」
江江說 GEO 比較有難度：內容要寫得夠好、夠清楚，AI 找得到，有自己獨特的觀點，還要在社群有曝光與引用，才會增加被採用的機會，但不保證被引用。
AIO 和 GEO 的差別：問「江江的陪跑多少錢」AI 找得到，是 AIO；問「誰在教 AI 知識架構、做企業陪跑」AI 引用江江，是 GEO。
有人問 AI「怎麼做網站」或「AI 時代的網站長什麼樣」時，它會不會引用你的名字、觀點與原文連結？
它處理的是理解，不等於取得修改或操作網站的權限。
比較容易理解這是誰的網站、有哪些服務、文章與課程，以及內容彼此的關係。
Mika 這類站內 AI，也能受益於清楚的內容結構、知識來源與回答邊界。
AXO 解決「看得懂」；能不能操作，要看 API、MCP、WebMCP 或 Computer Use。
「AXO 目前是比較新的概念，還沒有定論，大家去查可能會聽到不一樣的版本。總之就是讓 AI 可以更好地使用。」
現場示範：在官網首頁與一般頁面，Mika 是官方客服；打開工作坊的課程簡報頁再開 AI 助理，Mika 會變成這堂課的 AI 助教，可以直接問「老師剛剛說的個人風格提示詞是什麼」，懶得複製的人也能直接要簡化版提示詞。
AI 能不能辨認江江、課程、文章與 Mika，並說清楚它們彼此的關係與回答邊界？
Mika 是官方客服，可以問課程時間、活動資訊。
Mika 變成這堂課的 AI 助教，幫你找老師剛剛說的提示詞。
網頁指令裡寫了 Mika 新手引導，喊 Mika 就進入引導模式。
Mika 可以理解成一個提示詞，或一種情境的觸發詞。
「我現在文章已經寫太多了，大概 160、161 篇，我自己都忘記寫在哪一篇。所以我會教大家把我網站的文章或首頁內容直接複製給你家的 AI 去查。但我發現即便這樣，還是有人不會去查、不曉得怎麼問問題，所以我直接把 Mika 助教寫到網頁的指令裡面。」
現場示範把江江的網址丟給 Gemini，Gemini 回覆裡出現了 Mika。為什麼選 Gemini？江江說自己的 ChatGPT 已經太了解他，丟進去會失真，Gemini 比較沒在用。
不想要新手引導也可以：直接請 AI 分析「江江教練這個網站到底是怎麼寫的」。不管是自己的 AI 客服、AI 助教，還是別人的 AI 來讀網站，都知道這個網站怎麼用，這就是 AXO。
如果別人把你的網址丟給他的 AI，你希望那個 AI 第一句話先幫他做什麼？
| SEO | 搜尋「AI 做網站課程」時，有機會看到這一頁。 |
| AIO | AI 能從正式課程頁正確回答日期、對象、費用與限制。 |
| GEO | AI 討論怎麼學做網站時，引用江江的教學觀點。 |
| AXO | AI 能理解這是江江的正式課程頁、內容與其他文章的關係，以及哪些資訊不能自行推論。 |
同一頁可以同時從四個角度檢查，但四個概念沒有固定先後。
「我自己就直接把這四個 O 寫成技能包。我每次網站做完，或做新的網站，或幫客戶做網站的時候，我就會說：你要幫我跑 4O 健檢，讓這個網站同時符合這四個條件。」
江江自己為什麼四個都要：希望網站被 AI 推薦，所以 GEO、AIO 一定要，基本的 Google SEO 也要；又有工作坊與企業陪跑，希望把網站 160 幾篇文章丟給 AI 也能幫忙處理複雜問題，所以 AXO 也很重要。
課堂調查：講完四個 O 懂了嗎？（3 懂、2 不太確定、1 完全不懂）結果多數是 2 到 3。江江說細節不用擔心，操作交給 AI，簡報課後會整理給大家。
把表格裡的「課程頁」換成你的網站後，SEO、AIO、GEO、AXO 分別會檢查什麼？
截一張圖、看畫面、移動自己的滑鼠去點。現在就能用，但比較慢。
網站在底層直接把工具開給 AI，AI 不用看畫面就能操作，更高效。
讓 AI 操作電腦，就像把你的筆電借給一個 AI 員工：先講清楚什麼可以動、什麼不能動。
SEO、AIO、GEO、AXO 基本上都是讓 AI「讀」網站；要讓 AI 改寫或操作網站，是另一件事。
現場示範：江江自己做了一個簡易圖片編輯網站（他說是半成品，因為偶爾改個圖不想開 Photoshop）。在 ChatGPT 設定裡，從頭像進設定、往下滑找到 computer use（操作電腦）並開啟相關權限與瀏覽器，再請 AI 把一張圖加上標註、傳到這個網站操作。畫面上可以看到 AI 自己的滑鼠在點。
「因為他真的可以操作你的電腦，他可以刪你的檔案。現在 AI 基本上帳號授權跟信用卡都是紅線，一定要真人授權才會操作，但你還是要稍微注意一下它的權限。」
「大家可以看到這個速度是有點慢的，他截一張圖，要偵測現在做什麼、加什麼，這是很低效的方法。WebMCP 是網站底層直接相通，不用監看你的螢幕拍一張截一張，直接從底層工具去操作。如果功能跟服務原本就願意讓 AI 直接接入，就會更快更方便。」
「我現在 99% 的網頁版 AI 工具，都是叫 Claude Code 去操作。比如最近在試語音合成，介面好複雜，我就叫它全部試完、給我分析報表，我覺得夠成熟了，才真的自己去試。網頁後台的設定，我也直接叫 AI 處理。」
你會願意把哪些網頁後台交給 AI 操作？哪些一定要自己按最後一下？
課程介紹、個人品牌、活動頁，還是作品集？
這個網站主要要給誰看？
你有哪些真實文字、圖片與連結要放？
希望對方看完之後做什麼？
請幫我做一個＿＿網站，主要給＿＿看，要放＿＿，看完希望他＿＿。只使用我提供的資料。
如果現在要請 AI 幫你做網站，你要做哪一種網站、給誰看、放什麼內容，又希望對方看完做什麼？
使用前請向江江取得體驗碼。請用一般練習音檔，不要上傳機密錄音。
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speaker-transcript-oeesmz.pages.dev
這個網站同時需要給人操作，也需要讓 Mac 上的轉錄程式取件、處理並送回結果。哪些部分是人看的介面，哪些部分是系統之間的溝通？
睡眠、斷網或關機，網站就消失。
自由度高，維護、更新、安全都要處理。
照平台規則，把網站放上去就有網址。
把網站放到能公開連線的主機，就是部署。今天比較 GitHub Pages、Vercel、Cloudflare Pages 三種託管方案。
「我用手機拍了一部影片，要怎麼給別人看？第一個，放我的手機裡，拿手機給別人看，但手機睡眠、關機、斷網，人家就看不到了。第二種，有點像放到 Google 雲端硬碟，權限很多，但要自己設計。第三個，放到 YouTube、FB 這種專門託管影片的平台，一傳上去立刻就有網址。」
網站也一樣：自己家裡的電腦（特殊用途才用）、自己租雲端主機（自由度高，適合工程師）、網頁託管平台（像 YouTube 一樣，不用寫程式，傳上去就能跑）。
「技術上都不用煩惱。你把我講的話、甚至我的簡報丟給你的 AI，它就可以照這個教學幫你部署。真正要想清楚的是到底怎麼抉擇，因為選錯會有點麻煩，我現在就有點深受這個問題。」
網站只存在自己的電腦裡，和放進一間全天營業、任何人都能抵達的百貨公司，有什麼差別？
文字、圖片、按鈕、作品集、活動介紹。訪客打開就看得到。
檢查密碼、記錄表單、存照片、呼叫 AI。訪客看不到，但網站要執行。
只有展示，選擇很多；需要登入、資料與程式，平台能力就會拉開。
江江現場展示正在開發的 LINE 群專案網站：
「甚至設計好之後可以免費喔。我請 AI 把機制設定好之後，它持續跑是不用 AI 費用的，是跑程式自動化的，在 Cloudflare 上面免費版就可以跑了。」
「以上都是講美好的部分，實際上操作的時候還是會有非常多的坑：管理、頻率、容量、順不順、會不會認錯人、會不會存錯檔。我最近最認真研究的就是怎樣去省錢，因為有些機制沒有設定好，給大家用很容易就額度爆炸了。」
你的網站只需要展示內容，還是也需要登入、存資料、上傳檔案或處理付款？
| 正式名稱 | 平台類型 | 最適合扮演的角色 |
|---|---|---|
| GitHub Pages | GitHub 的靜態網站託管服務 | 公開作品、文件、Demo 與教材 |
| Vercel | 前端應用部署與託管平台 | 現代前端、快速部署與版本預覽 |
| Cloudflare Pages | Cloudflare 的前端網站部署服務 | 公開正式站，再逐步接運算、資料與安全功能 |
課堂與對外文件都直接使用產品正式名稱，不另外創造平台簡稱。
GitHub 簡單說是給工程師存程式碼的地方，GitHub Pages 也能放網頁，但網頁能力比較少，強項在程式碼管理。以前沒有 AI 的時代，大家都推薦 Vercel，因為它對新手比較友善，江江一開始也用它。Cloudflare 就是一開始講的那個很大的網路服務商。
GitHub 與 GitHub Pages 有什麼不同？哪一個負責保存版本，哪一個負責發布網站？
一句話：GitHub 管版本與備份，GitHub Pages 把公開內容展示出來。
官方文件：GitHub Pages limits ↗公開商業介紹頁、線上交易網站與商用 SaaS，在 GitHub Pages 的使用限制上有什麼差別？
一句話：Vercel 強在部署、預覽與現代前端開發流程。
官方文件：Vercel Hobby Plan ↗「網站做都做了，為什麼不多加一點功能？反正多加一點功能也是 AI 去寫。所以忍不住想加很多功能的時候，這一款就沒有到很好用了。它主要是靜態為主，一些動態機制它也可以跑，但是它就要錢。」
「它的合約上是說，免費版禁止商用，包含營業、包含接案。我用自己的個人網站，上面寫我有講師、一小時講師費多少，這個就算商用了。」
江江說功能越用越多要加錢時，往上一級是每月 20 美金，而且他覺得也沒有到很好用。
如果每次修改都能先得到一個獨立預覽網址，對團隊審稿與確認版本有什麼幫助？
Pages 放網站；Workers 跑程式；D1 存表格資料；R2 存大檔案。Cloudflare 現行文件建議新專案也從 Workers 開始，既有 Pages 仍可繼續使用。
江江深度文章：Cloudflare 免費版到底能做什麼？ ↗ 官方文件：Cloudflare Pages getting started ↗「如果要加錢的話，不如一開始就上 Cloudflare。它免費版往上一級是月付 5 塊美金，但是 5 塊美金就多非常多的功能。」
「一開始我沒有選它，是因為它功能比較多，偏商業正式企業用，我看到後台覺得好複雜好恐怖，就不敢用。但到最近我發現，管它的操作介面是難還是簡單，我根本就沒在操作了，我全部都叫 AI 操作。」
「我最一開始是因為網頁版 ChatGPT 只支援 GitHub 跟 Vercel，所以用這兩款。但我現在舊的網站已經在上面了，要搬到 Cloudflare，我就有點難過。如果你有桌面版 ChatGPT 這類 Agent，就直接叫它連接 Cloudflare 就好了，就不用像我現在還要煩惱把舊的版本慢慢搬過來。」
新的 Cloudflare 專案應該從 Pages 還是 Workers 開始？既有 Pages 專案又該怎麼處理？
| 問題 | GitHub Pages | Vercel | Cloudflare Pages |
|---|---|---|---|
| 公開靜態展示 | 適合 | 適合 | 適合 |
| 版本預覽與前端框架 | 基礎 | 主場 | 可做 |
| 商業正式站的免費起點 | 用途受條款限制 | Hobby 限非商業 | 免費方案未見同類非商用限制 |
| 運算、資料與檔案整合 | 外接 | 可接服務 | Workers、D1、R2 |
平台政策會變。幫客戶報價或正式上線前，要重新讀官方方案與條款。
江江深度文章：三家免費額度、商用限制與功能差異 ↗江江整理了一份三家平台逐條查證的額度表（他說是 8 月 19 日寫的；他自己付了 Cloudflare 每月 5 美金方案，直接從付費方案把內容抓出來）。不確定自己的網站會不會碰到上限，可以把那篇文章的網址丟給自己的 AI 讀，請它對照你的用途判斷。
現場示範：請網頁版 ChatGPT 用 API 連接平台、幫忙部署，它回覆這個對話沒有對應的連接器。江江說明：ChatGPT 有外掛程式（連接器），例如可以接 email、Google 雲端硬碟、GitHub；有接上，AI 就能直接處理。「所以怎麼部署？直接叫 AI 部署就好了。」
公開文件、團隊預覽、商業公開站三種需求，分別會讓你優先評估哪一個平台？
先排除不符合商用條款的免費方案。
要登入、存資料、上傳檔案，就需要後端。
知道網址不等於有鎖；敏感內容要真的做權限。
回答完，通常只剩一到兩個合理選項。
江江深度文章：託管平台決策樹 ↗你的網站是自己使用還是商業用途？只展示還是需要執行功能？公開還是限制特定對象？
幫我生成一個網頁好不好？就是我現在在講怎麼樣用 AI 做網站，但是大家對於用 AI 做網站這件事情，似乎有點難想像，所以我要示範一次給大家看。所以我希望你做一個網站，這個網站上面……我記得之前我有跟你講過，用工作流的方式，你用動態的工作流程圖表，讓這個網站上面可以去跑。然後至於我網站生成的流程跟部署的流程，你直接去爬我的工作日誌，這個我都寫過了。 所以我希望你生成一個網站，這個網站是要走我深度文章的風格，跟著我官網深度文章的版型。然後這個文章要呈現的就是：我們可以一句話講清楚我們的需求，然後 AI 就會去生成；至於風格跟版型，只要我們之前指定好、技能包寫好，AI 都可以直接套用。就比如我現在跟你說，我要的是我的知識官網的風格配色，但我裡面的版型要用動態流程圖的版型。 然後第一步，就是像我這樣口述跟你講需求；第二步，就是我動用技能包把版型確定；第三步，就是這個網站的 4O 健檢要搭配；然後接下來就是部署。然後這個部署你直接幫我部署，先不要部署好了，先排隊，因為這是示範用的，但是預計就是要直接可以部署到我的知識官網的文章裡面。這樣子可以嗎？
風格、版型、4O 健檢與部署流程，之前都已經教過 AI、寫成技能包。這段話只要指出這次要做什麼。
江江問大家需不需要示範 AI 生成網站，有人說需要，就現場用 ChatGPT 講了上面這段話。提示詞由課堂錄音轉寫，只修錯字與口語贅字，保留當下「先不要部署好了，先排隊」的改口。
「我最近有去 OpenAI 的官方部落格，它的流程圖是動態的，大家超級清楚哪一步變到哪一步。我就把這個頁面直接給它看，說：記住，以後跟你說動態流程圖就是要長這樣。所以我剛剛就是希望它走這樣子的排版，但是要是我官網的配色。」
成果網頁江江沒有動手修改。流程中依下一頁的第二句話，交給另一家 AI（Claude Code）檢查，它修掉一個鍵盤操作的小問題後直接部署；這一步也包含在指令的流程裡。
如果換成你的網站，你會怎麼用一段話講清楚：要做什麼、給誰看、用什麼風格、能不能公開？
你這個走迴圈好了，你做完之後，你直接叫 Claude Code 去檢查。那檢查如果沒有問題、沒有什麼大的矛盾，你就直接部署好了，讓 Claude Code 去部署。
做的一定是辣的，自己評審也一定覺得辣的好吃。
它做出它認為最好的網頁，審的時候當然還是覺得最好。
換另一家 AI 來審也沒問題，才比較可信。
「如果我們一般用 AI 去跑，是不是文章寫好說要再問我一下，風格寫好再給我確認一下。可是這些東西我明明都做過了，為什麼你還要再叫我這個人類檢查？你自己去做，做完之後自己去比對、自己去檢查，不用再問我了。這就是 loop。」
「如果今天是一個很重要的文章，我還會叫另外一家 AI 去檢查。因為模型檢查自己的東西會有偏誤。他並沒有偏袒自己，就是因為他愛吃辣，所以他做一定是做辣的，他評一定是辣的好吃。」
第二句提示詞開頭「你這個走迴圈好了」依課堂錄音整理。如果 AI 是安裝在電腦裡的版本，叫另一家 AI 檢查這件事可以直接交給它做。
你現在請 AI 做事時，哪些檢查其實可以讓它自己做，不用每次回來問你？
「幫我把這份課程資料做成 Google 簡報。」
我只需要說清楚想完成什麼，不需要知道 CreateImageRequest 是什麼。
江江的課程型簡報，第二頁固定放講師介紹。這是我的經驗與 SOP。
Skill 管我的做事方法，也說明為什麼第二頁要放講師介紹。
江江在課堂上說：API、MCP 這些更細的工具怎麼用，下次有緣分再講，這次會講不完。
「第二頁固定放講師介紹」是 Google 的規則，還是江江自己的工作方法？
找到江江的講師照片。
放入「江昱德」。
加入職稱與介紹文字。
決定圖片、文字的位置與大小。
Agent 負責理解目標、拆解任務，並決定下一步需要什麼工具。
如果只收到「做講師介紹」這句話，Agent 還需要判斷哪些內容與版面？
我要放講師照片、加入姓名與介紹文字，再調整版面。
有哪些工具可以建立投影片、插入圖片、建立文字、更新文字、移動與縮放元素，以及每個工具需要哪些參數。
MCP 管 AI 怎麼找到並使用正確工具。
上面的工具名稱是概念示例，實際名稱依 MCP Server 的實作而不同，並非 Google 官方固定工具名稱。
MCP 本身在做投影片，還是在告訴 Agent 有哪些工具、各自怎麼使用？
建立新的投影片。
指定頁面、圖片來源、尺寸、位置與縮放。
建立文字框，再放入姓名、職稱與介紹。
文字樣式可用 UpdateTextStyleRequest，元素位置與縮放可用 UpdatePageElementTransformRequest。這些更新可透過 presentations.batchUpdate 一起送出。
Google 官方：Request 類型 ↗ Google 官方：新增圖片 ↗一張講師照片真正插入第二頁時，API 至少需要知道哪些資料？
知道江江為什麼要把講師介紹放在第二頁。
讓 Agent 找到插圖、文字與版面工具，並讀懂參數。
收到精確 Request，真的修改 Google Slides。
在這條翻譯鏈裡，哪一層知道江江的做事方法？哪一層真的修改 Google Slides？
第二頁、照片網址、座標、尺寸都已經寫死，程式可以直接呼叫 Google Slides API。
固定指令 → API → 完成
需求會變，Agent 必須先判斷要做什麼，再從多個工具中找到適合的一個並填好參數。
需求 → Skill → Agent → MCP 工具 → API
Skill 管我的做事方法；MCP 管 AI 怎麼找到並使用正確工具；API 負責真的把事情做掉。
如果頁面、圖片、尺寸與座標都已確定，直接呼叫 API 是否已經足夠？
MCP Server 可以把 Google Slides 這類服務的能力整理成 Agent 能理解與呼叫的工具。
WebMCP 的方向，是讓網站直接註冊工具名稱、用途與參數，交給瀏覽器裡支援的 Agent 使用。
網站不只讓 AI 看懂，也可以清楚告訴 AI：這裡有哪些工具，以及怎麼使用。
WebMCP 目前仍是社群草案，支援環境有限。工具仍需設計唯讀、授權與人工確認等安全邊界。
江江深度文章：官網接上 WebMCP ↗如果你用 Live Coding 做了一個小網站，最想先把哪一個安全、明確的功能交給 Agent 使用？
| 概念 | 主要對象 | 核心問題 | 網站要準備什麼 |
|---|---|---|---|
| SEO | 搜尋引擎 | 搜尋時找不找得到？ | 清楚標題、頁面結構、內部連結、技術可讀性 |
| AIO | 回答問題的 AI | AI 能不能讀懂並正確作答？ | 明確定義、完整上下文、可核對的事實與更新日期 |
| GEO | 生成式搜尋與答案引擎 | AI 會不會採用或引用？ | 原始資料、作者與品牌身份、證據、引用來源 |
| AXO | 會規劃與執行的 AI Agent | Agent 看不看得懂網站與操作邊界？ | 結構化資料、狀態、規則、權限與回傳結果 |
| WebMCP | 瀏覽器裡的 AI Agent | AI 要怎麼確定地呼叫網頁功能？ | 工具名稱、自然語言用途說明、結構化參數與執行函式 |
簡單操作可以直接串 API；當網頁要把多個功能交給瀏覽器裡的 AI 使用時，WebMCP 才更有價值。
WebMCP 目前是 Web Machine Learning Community Group 的草案，尚未成為 W3C 標準。
如果網站只有一個很單純的查詢功能，直接串 API 是否已經足夠？什麼情況才需要 WebMCP 來說明工具規格？
拖 Mika、改時間軸、換表情、調鏡頭。
理解「延後半秒」，再透過工具修改動畫資料。
人改成 X＝420，Agent 看得到；Agent 改成 X＝380，畫面也立即更新。
以前教人怎麼操作軟體。
現在也要教軟體怎麼讓 AI 操作自己。
如果人與 Agent 都能修改動畫，兩邊怎麼知道 Mika 現在的位置？真正需要共同維護的本體是什麼？
另一篇〈Cloudflare 免費方案夠用嗎？每天十萬次很寬，每一輪五十件事很緊〉仍在官網看板排隊，尚未公開上線。
你現在最需要查的是平台選擇、三家免費額度與商用限制，還是 Cloudflare 各項服務的用途？
GitHub Pages、Vercel、Cloudflare Pages。
沒有固定先後，也不是成熟度階梯。
看得懂不等於能操作。
API、MCP、WebMCP 與 Computer Use 各有用途。
「前面聽我講，好像都在講概念，其實這些都是實作，我是在示範實作。我怎麼跟 AI 講的，我就是怎麼跟大家講的。大家把我跟你們講的東西講給 AI 聽，AI 就會去做了。」
有同學說自己的 AI 不知道 4O 怎麼辦？江江示範可以這樣講：
我剛剛上了江江老師的課，江江老師把網站怎麼做講得很好聽，我希望你可以參考他的做法。甚至你可以不只參考江江老師的做法，我相信這個世界上還有很多大神，比江江老師更厲害，或者是不一樣的厲害，請你也順便去查一查其他大神建議現在網站怎麼做比較好，然後根據我的需求，給我一個真正適合我的做法。
「我的簡報其實是滿滿的技能包。今天講完，網站從零到有的整套健檢技能包，基本上就差不多做出來了。今天給的是大框架，不同的人、環境、需求、受眾都會有不同的細節，這個就是大家自己去摸索。」
課堂調查：前面講的是概念、一半一半還是實作；以及今天內容跟標題符不符合（1 到 5 分），江江說三四五都有，平均大約四分，標題還可以再優化。
工作坊資訊：江江跟台中的顧問公司星睦合開兩天工作坊，對象是中小企業、一人公司、品牌老闆，或五到十人的小團隊，教大家理解 AI Agent 的工作方式、打造 AI 助手；有統編且符合資格可以由星睦協助申請學費。簡報會放在知識管理 LINE 群，希望大家試用後給江江一點回饋。
遇到一個新需求時，你會先問它解決什麼問題、是否需要 AI 判斷，以及系統有沒有正式工具介面嗎？
