Anthropic 近日推出全新的官方免費證書課程計劃 Anthropic Academy，讓用戶可免費學習 Claude AI 的各種應用技巧並獲得官方認證證書。課程內容涵蓋編程開發、日常工作及個人應用等多個範疇，完成課程後即可獲得官方證書。
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重點課程內容
Anthropic Academy 現時提供多個專業課程，包括最受矚目的 Claude Code in Action，這是專門針對開發者設計的命令行 AI 助理工具課程。課程內容涵蓋 Claude Code 設置、項目配置、添加上下文資料、自定義指令、GitHub 整合及 Model Context Protocol（MCP）伺服器應用等實用技術。
其他重點課程包括 AI Fluency 系列，適合不同程度的用戶學習如何有效運用生成式 AI。課程內容涵蓋 AI 基礎概念、提示詞撰寫技巧、責任使用 AI 等主題，無論是 AI 新手或資深用戶都能從中受益。
針對專業開發者，Anthropic 亦提供 Building with the Claude API 課程，教授如何透過 Claude API 建立智能系統。課程包括檢索增強生成（RAG）技術、多步驟 AI 工作流程設計及自動化代理部署等進階內容。
Claude Code in Action：開發者專用命令列 AI 助理
Claude Code in Action 是專為工程師設計的實戰課程,教授如何使用 Claude Code 這個命令列 AI 助理加速開發流程。Claude Code 可直接讀取檔案、執行指令及修改程式碼，透過工具系統協助開發者完成各種開發任務。
課程涵蓋 10 個課節及 1 小時影片教學,從基礎到進階逐步講解。學員將學習使用 Claude Code 的核心工具進行檔案操作、指令執行及程式碼分析。課程亦教授如何透過
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、Claude.md 檔案及
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提及功能有效管理上下文資料。
進階功能包括 Plan Mode 及 Thinking Mode，前者讓 Claude Code 先展示執行計劃供用戶審核,避免誤操作;後者則啟動深度分析模式處理複雜任務。學員亦會學習建立自訂指令自動化重複性開發工作,以及透過 MCP 伺服器擴展功能,例如瀏覽器自動化等。
實用開發特色
Claude Code 最大特點是可直接存取及編輯檔案,無需手動指定上下文檔案即可理解整個專案結構。它能自動修改檔案、修正錯誤、執行測試及運行指令,並可整合至 CI 管線如 GitHub Actions 實現自動化 Pull Request 及程式碼審查。
課程亦涵蓋 Sub-agent 功能,這是 Claude Code 可生成的小型專門 AI 助理,各自擁有獨立上下文窗口及系統提示詞,可同時處理專案不同部分。此外,學員將學習設定 GitHub 整合處理 PR 審查及問題,以及撰寫 Hooks 擴展 Claude Code 行為。
課程對象與要求
課程適合希望透過 AI 協助加快開發速度的工程師。學員需具備基本命令列介面操作知識,並擁有 Claude Code 存取權限及 API 密鑰。完成課程後可獲得官方證書及 1 個測驗評估。
Claude 101：日常工作應用入門
Claude 101 是面向一般用戶的入門課程，教授如何在日常工作中運用 Claude 處理各種任務,理解核心功能及探索進階學習資源。課程內容涵蓋從基礎對話到進階功能應用的完整學習路徑。
課程分為 5 大單元,首先介紹 Claude 基本概念及如何開始第一次對話,教授獲得更佳回應的技巧。第二單元聚焦工作及知識管理,包括 Projects 專案功能介紹、Artifacts 創作工具運用及 Skills 技能應用。
Projects 功能讓用戶在專門空間整理對話及知識,方便管理不同工作項目。Artifacts 是 Claude 的特色功能,當用戶要求生成程式碼片段、文字文件或網站設計時,內容會顯示在對話旁的專用窗口,用戶可即時查看、編輯及建構 AI 生成內容。
擴展功能應用
第三單元教授如何擴展 Claude 應用範圍,包括連接外部工具、企業搜尋功能及 Research Mode 深度研究模式。Research Mode 讓 Claude 進行更深入的資訊搜集及分析,適合需要詳盡調查的任務。
第四單元透過不同職位的實際應用案例,展示 Claude 如何協助各類專業人士提升工作效率。課程亦介紹其他使用 Claude 的方式,例如 API 整合及不同平台應用。
學習目標
完成 Claude 101 課程後,學員將能有效使用 Claude 處理寫作、分析、編程、研究及創意任務。課程教授如何撰寫有效提示詞、管理專案及運用進階功能提升工作效率。所有學員完成課程後均可獲得官方證書。
Claude Code 編程能力領先
Claude 在編程開發領域表現出色，在 SWE-bench Verified 測試中達到 62.3% 準確率，大幅超越前一版本的 49%。這項測試專門評估 AI 模型解決真實軟件問題的能力。Claude 3.7 Sonnet 引入混合推理模式，用戶可選擇快速回應或深度分析模式。在需要精準邏輯分析的複雜任務中，Claude 的結構化推理能力優於 ChatGPT-4o，特別適合處理多步驟條件判斷及專業分析工作。對於大型專案開發，Claude 憑藉更大的上下文窗口及協作功能如 Artifacts 和 Projects，在重構舊有系統、分析長文檔及管理架構決策方面具有明顯優勢。
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