實體AI教學課程內容
課程簡介
本課程聚焦於「Harness Engineering（AI應用工程化）」的核心概念與實務方法，帶領學員理解如何將生成式AI從「工具使用」提升至「工程級整合與部署」。課程將涵蓋Prompt Engineering進階技巧、AI工作流程設計、工具鏈整合（如API、自動化流程）、以及AI應用的可靠性與可擴展性設計。
透過實際案例與現場演示，學員將學會如何打造可重用、可維護的AI應用架構，並掌握將AI嵌入產品、內容系統或數據流程的關鍵方法。
適合對象包括：AI開發者、數據分析師、產品經理、技術內容創作者，以及希望將AI導入工作流程的專業人士。
課程大綱（3小時精華班）
第一部分：Harness Engineering 核心概念（30分鐘）
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什麼是 Harness Engineering：從 Prompt 到 System
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AI應用的三個層次：工具使用 → 工作流 → 系統化
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常見AI應用架構解析（Chatbot / Agent / Pipeline）
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為什麼單純Prompt Engineering不夠
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AI工程化的關鍵挑戰：穩定性、可控性、可擴展性
示例：
將「寫文章Prompt」升級為「自動SEO內容生成流程」
第二部分：Prompt Engineering 進階與模組化（45分鐘）
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Prompt設計模式（Role / Task / Constraint / Format）
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Few-shot、Chain-of-Thought、Self-Consistency 應用
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Prompt Template 模組化設計
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多階段Prompt串接（Prompt Chaining）
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如何設計可重用的Prompt庫
實作示例：
建立一個「AI內容生成模板系統」（標題 → 大綱 → 文章）
第三部分：AI工作流程設計（Workflow Engineering）（45分鐘）
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AI Workflow 基本結構：Input → Process → Output
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任務拆解與多步驟AI流程設計
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工具整合：API（OpenAI / Gemini）＋自動化平台（如Zapier / Make）
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RAG（Retrieval-Augmented Generation）基礎概念
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如何結合資料庫與AI（文件、知識庫）
案例：
打造「AI自動報告生成系統」（數據 → 分析 → 報告）
第四部分：AI Agent 與自動化系統（30分鐘）
示例：
建立一個「自動關鍵字研究Agent」
第五部分：AI應用的穩定性與優化（20分鐘）
第六部分：實戰整合案例（10分鐘）
課程學習成果
完成本課程後，學員將能：
