名詞表

Agent（代理）

Agent

能主動規劃、調度工具、執行並驗證任務的 AI，而非被動回答。與 Chatbot 的差別在於它會跑「迴圈」。

Agentic Loop（代理迴圈）

Claude Code 的運作本質：Gather context（蒐集脈絡）→ Take action（行動）→ Verify work（驗證）→ Repeat（重複）。

Prompt（提示）

對 AI 的指令。結構化提示 = 角色 + 任務 + 脈絡 + 格式，並可加上 Product／Process／Performance 三層描述。

Context（脈絡）

AI 完成任務所需的背景資訊。包含對話歷史、檔案、知識庫；受 context window（脈絡窗）大小限制，Claude 的長脈絡能力會持續擴充，實際上限請以官方模型頁面最新數字為準。

Harness（外殼框架）

把模型「裝」起來、使其能讀檔、跑指令、守規矩的外層程式。Claude Code 即一種 harness，可用 CLAUDE.md／Skills／Subagents／MCP／Hooks 客製。

Loop（迴圈）

Agent 重複「蒐集脈絡→行動→驗證」直到滿足成功標準的過程。是 Agent 與一次性回答最大的不同。

Chat / Cowork / Code

Claude 的三大模式。Chat=對話助理；Cowork=不需寫程式的電腦操控與知識庫；Code=CLI 自動化與 Agentic Coding。

Connectors / MCP

讓 Claude 串接外部資料與工具的機制。MCP（Model Context Protocol）是開放標準，定義 tools／resources／prompts 三核心。

Skills（技能包）

把重複任務流程打包成可重用的 markdown 指令，Claude 在合適任務自動套用。

Subagents（子代理）

把子任務委派給隔離脈絡的專門助理，維持主對話清晰，例如 code-reviewer。

Artifacts

Claude 的即時預覽功能，可渲染程式碼／網頁／SVG，讓非工程背景者也能產出互動工具（Vibe Coding）。

AI Fluency

人與 AI 協作時做到有效、有效率、合乎倫理且安全的綜合能力。Anthropic 以 4D 框架描述。

4D Framework

Delegation（委派）、Description（描述）、Discernment（辨識）、Diligence（盡責）四項互相關聯的 AI 協作能力。

代理 vs 外包

Agency vs Outsourcing

使用 AI 完成任務時，若人保留目標、判斷與責任、能力持續積累，是「代理」；若人說不清、放任 AI 判斷、能力弱化，是「外包」。

Constitutional AI

Anthropic 訓練 Claude 的方法，以一套原則（憲法）引導模型行為，是「負責任的 AI」理念的技術基礎。

CLAUDE.md

Claude Code 讀取的記憶／規範檔。專案層級放團隊共用規則，使用者層級放個人偏好。

Hooks

在工具執行前後自動觸發的腳本，用於自動格式化、記錄、或攔截危險操作。

Toolkit Curation

把可用工具依任務、來源與風險整理成清單，幫助教師或研究者先選對工具，再進入 prompt 或代理流程。

Google Stitch

Google 的 AI 介面設計工具，可用於快速生成 UI 原型與設計方向；若要接入 MCP，需等待官方文件確認。

Codex Plugins

Codex 環境中的本地 plugin 與 skill bundle，可擴充瀏覽器、資料分析、GitHub、文件與前端建置等能力；可用性依當前安裝狀態而定。

Claude Code Plugins

Claude Code 的可分享擴充包，可包含 skills、agents、hooks、MCP servers 與設定，適合把團隊流程版本化。

Connector Risk

接上 Google Drive、GitHub、Figma、Canva、Notion 等工具後，AI 會取得更多資料或操作能力，因此要先檢查權限、scope、個資與公開輸出風險。