🗺️ 學習路線圖
依照你的目標和背景，選擇最適合的學習路線。每條路線都標註了課程順序與前置條件的關係。
📋 官方推薦學習路徑
非工程師路徑
上班族・創作者・學生
- Claude 101入門必修，了解核心功能
- AI Fluency：基礎概覽建立 AI 協作思維
- Claude Cowork 入門實際以應用場景延伸學習
✓ 從「會用」升級到「懂用」
開發者路徑
後端工程師・AI 開發者
- Claude Code 實戰整合環境工具，提升開發效率
- Agent Skills 入門建立可重複使用工具鏈
- 使用 Claude API 開發完整 API 整合知識
- MCP 入門擴展外部協議與工具
✓ 具備完整 AI 開發能力
🔍 圖表操作提示
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🧠 路線一：AI 素養（所有人必讀）
⚠️ 建議從這裡開始
無論你的背景或目標為何，AI 素養是所有路線的共同基礎。建立正確的 AI 觀念與心智模型，能讓你在後續任何路線中事半功倍。
目標： 建立對 AI 的正確認知與協作心態，理解 AI 的能力邊界
預計時間： 1.5–2 小時 | 難度： ⭐ 無前置條件
🌱 路線二：初學者 / 一般使用者
目標： 掌握 AI 基礎知識，能在日常工作中有效使用 Claude
預計時間： 3–5 小時 | 難度： ⭐ 初學者
💻 路線三：開發者
目標： 將 Claude 整合進應用程式，掌握 API、MCP 和代理架構
預計時間： 15–30 小時 | 難度： ⭐⭐–⭐⭐⭐ 中-高級
👩🏫 路線四：教育者
目標： 將 AI 素養融入教學實踐與機構策略
預計時間： 4–6 小時 | 難度： ⭐–⭐⭐ 初-中級
🎓 路線五：學生
目標： 利用 AI 提升學習效率、職涯規劃與學術成就
預計時間： 3–4 小時 | 難度： ⭐ 初學者
📋 課程前置條件速查表
| 課程 | 必要前置條件 | 建議前置條件 |
|---|---|---|
| AI 素養：框架與基礎 | 無 | — |
| AI 能力與限制 | 無 | — |
| 教育者的 AI 素養 | 無 | AI 素養基礎 |
| 學生的 AI 素養 | 無 | AI 素養基礎 |
| 教授 AI 素養 | AI Fluency 基礎課程 | — |
| 非營利組織的 AI 素養 | 無 | AI Fluency 基礎 |
| Claude 101 | 無 | — |
| Claude Code 101 | 基本命令列操作 | — |
| Claude Cowork 入門 | 無 | — |
| 使用 Claude API 開發 | Python、JSON 基礎 | — |
| MCP 入門 | Python、JSON 和 HTTP 基礎 | — |
| MCP 進階主題 | MCP 入門課程、async 程式設計 | — |
| Claude Code 實戰 | 終端操作、Git 基礎 | — |
| Agent Skills 入門 | Claude Code 基本使用經驗 | — |
| 子代理入門 | Claude Code 基本使用經驗 | — |
| Claude × Amazon Bedrock | Python、AWS 基礎 | — |
| Claude × Google Vertex AI | Python、GCP 基礎 | — |