AI Tools Radar

先看懂，再決定裝不裝

我們不只整理 AI 工具名稱。每篇會看它能做什麼、成本怎麼算、是否需要寫 code，以及什麼人先不要裝。重點是讓你能判斷下一步，不是被熱門名詞推著走。

文章會標出官方入口、第一次低風險試法、限制與同類工具差異。遇到會讀檔、改檔、連 API key 或花 token 的工具，也會先把風險講清楚。

截至 2026-05-07，本站已發布 89 篇文章。

整理 GitHub 開源專案、AI coding、AI Agent、本機模型、自架與自動化工具，幫 AI 使用者看懂用途、費用與門檻。

整理 AI 助手、提示詞、工作流程與實際用法，讓你知道 AI 可以怎麼幫忙。

整理能加速瀏覽、整理資料與寫作的擴充套件，幫 AI 使用者看懂用途、權限與隱私風險。

比較功能相近的 AI 工具與工作方法，幫 AI 使用者快速判斷該選哪一個。

依用途、門檻、費用與風險整理試用順序，幫 AI 使用者先挑值得試的選項。

白話解釋 GitHub、Docker、VS Code、自架、API Key、模型與資料風險等基礎概念。

想開始做什麼？

先照任務走，不要照工具名亂裝

很多 AI 工具看起來都很強，但第一步常常卡在不同地方：API key、終端機、模型大小、文件格式、權限或成本。先選你的任務，再挑工具。

我們會使用 AI 協助查資料、整理素材與檢查結構，但正式文章需要人工閱讀，確認沒有誇大、沒有把風險藏起來，也沒有把內部審稿資訊放到前台。