AI Lab｜AI 工具實測、成本與工作流
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不是把 AI 新聞再整理一次，而是把工具放進同一種工作情境裡，看它實際做得怎樣、花多少成本、哪裡會失敗。先從你要完成的事情開始，再決定要比較哪一類工具。
評測原則：同一題、同一條件、保留版本與日期；能量化就量化，不能量化就把限制寫出來。文章裡的數字只代表當次測試，不延伸成永遠有效的排名。
先找適合的工具路線
選 Coding、Office、研究、自動化或模型比較，直接看到本站已做過的實測與拆解。
看 AI 工具實測
集中看工具比較、開源專案、成本與限制，不用從全站文章牆慢慢找。
把 AI 用進工作流
看實際怎麼用在文件、研究、內容與自動化，而不是只看功能清單。
免費工具與工作表
AI Tool Finder 與其他免費工具放在同一個入口；付費 Skill 另外分開。
目前值得先看的第一手實測
GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 同題比較把輸出與成本放在同一個測試裡看。
codebase-memory-mcp：AI agent 程式碼記憶看實際工作流、token 與限制，不只看 GitHub 熱度。
ppt-master：可編輯簡報實測聚焦成品是不是能真的繼續修改。
ego lite：AI agent 操作既有瀏覽器看能力、風險與適用情境。
Slash 怎麼判斷「值得用」
- 任務完成度：最後有沒有交出可用成品，而不是只會聊天。
- 成本：實付、token、訂閱或時間成本能拆就拆。
- 可重現：測試輸入、版本與必要條件盡量留下。
- 失敗案例：錯誤、限制與需要人工修正的地方不藏掉。
- 更新日期：AI 變得快，舊測試不冒充現在仍然成立。
Lab 內容是工具測試與教育資訊，不代表任何 AI 工具永遠優於其他工具。最後更新：2026-09-22。
