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AI 自動化常見名詞的白話解釋：LLM、Token、API 金鑰、代理、MCP、LoRA 等。

大型語言模型（LLM）: 用大量文字訓練出來的 AI 模型，能理解並產生自然語言。ChatGPT、Claude、Gemini 背後都是這類模型。 → LLM API
提示詞（Prompt）: 你交給 AI 的指示和背景資料。寫得越具體，結果通常越穩定。 → 從這裡開始
幻覺（Hallucination）: 模型很有把握地說出不正確或憑空編造的內容。重要的事實一定要自己查證。 → 從這裡開始
API: 讓程式之間互相溝通的介面。呼叫 LLM API，就是用程式把提示詞送給模型，再拿回它的回覆。 → LLM API
API 金鑰: 用來識別並授權你使用某項 API 的一串密碼，等同帳號密碼。不要貼在公開的程式碼、截圖或影片裡。 → LLM API
Token: 模型處理文字的最小單位，可能是一個字、一個詞的一部分或一個符號。API 依 token 數量計費，上下文長度也以 token 計算。 → LLM API
上下文視窗: 模型一次最多能「看到」的內容長度（以 token 計），包含你的輸入和它的回覆。超出的部分要截掉或另外處理。 → LLM API
工具呼叫（Tool calling）: 模型不直接回答，而是請求程式去執行某個函式（查資料、寫檔案、發請求），再把結果交還給模型繼續處理。 → LLM API
RAG（檢索增強生成）: 先從你的文件裡找出相關段落，再連同問題一起交給模型回答，讓答案根據你的資料，而不是只靠模型的記憶。 → LLM API
AI 代理（Agent）: 能自己拆解目標、選擇工具、一步步執行並依結果調整的 AI 系統，而不只是一問一答。 → AI 代理
MCP（Model Context Protocol）: 一種開放協定，用統一的方式讓 AI 應用連接外部工具和資料來源。 → AI 代理
工作流（Workflow）: 把一件事拆成固定的步驟與順序。在 ComfyUI 裡是一張由節點連起來的圖；在自動化裡是一串會自己執行的流程。 → 自動化實戰
Webhook: 事件發生時，由系統主動送出的 HTTP 通知。常用來觸發自動化流程。 → 自動化實戰
節點（Node）: ComfyUI 裡的一個功能方塊，有輸入和輸出，用連線把多個節點串成工作流。連線很多的時候看起來像一團麵條，所以社群常這樣暱稱。 → ComfyUI
自訂節點: 由社群開發、可以另外安裝的 ComfyUI 節點，用來增加原本沒有的功能。 → ComfyUI
ComfyUI Manager: 用來安裝、更新、管理自訂節點和模型的工具。現在已經內建在 ComfyUI 裡，可攜版需要加上 --enable-manager 參數才會開啟。 → ComfyUI
Checkpoint（主模型檔）: 儲存完整模型權重的檔案，決定圖像的基本風格與能力。 → ComfyUI
LoRA: 體積小的附加模型，疊加在主模型上微調風格、角色或概念，不必重新訓練整個模型。 → ComfyUI