Anthropic 在 2026 年 8 月 20 日推出全新的學習平台 Claude Academy，把原本散在各處的課程收攏成一個入口，全部免費。更值得台灣讀者注意的是，它現在支援繁體中文——22 門課裡有 21 門有繁中版本，連介面、測驗、上百則使用情境都翻了。這篇文章會帶你看完整課程清單、四種身分的學習路徑、完成證書怎麼拿，以及開始前該先知道的幾件事。
你有沒有過這種經驗：想認真學一個 AI 工具，結果打開 YouTube 搜尋，跳出來三十支影片，有的是三個月前錄的、有的講的是已經改版的介面、有的講到一半開始賣課。你花了兩個小時，學到的東西還是零碎的。
這不是你的問題。AI 工具改版太快，市面上的教學追不上，而且大部分教學都在教「功能」，不是在教「怎麼判斷什麼時候該用它」。
所以當工具的原廠自己開課，而且免費、有結構、還翻成你的母語，這件事就值得花時間看一下。
本篇文章會帶你完整走一次 Claude Academy：它是什麼、繁體中文做到什麼程度、22 門課怎麼分類、你該從哪一門開始、證書怎麼拿，還有幾個開始前先知道會比較好的細節。
Claude Academy 是什麼？和之前的 Anthropic Academy 差在哪
Claude Academy 是 Anthropic（Claude 的開發公司）在 2026 年 8 月 20 日推出的官方學習平台，網址是 academy.claude.com。如頁面沒有自動跳轉繁體中文版，點這裡。
Anthropic 之前也有課程，只是分散在一個叫 Skilljar 的第三方教學平台上，名字叫 Anthropic Academy。這次是整個搬家＋重做：新平台不只把課程收攏成一個入口，還加了學習進度追蹤、測驗、完成徽章，以及一個可以直接問 Claude 「我該學哪一門」的功能。
用官方部落格的說法，他們的設計原則是「圍繞你要解決的問題來組織教材，而不是產品功能導覽」。這句話聽起來像行銷話術，但實際點進去你會發現真的是這樣安排的：除了正規課程，平台上有大量以「情境」為單位的短內容，例如「用 Claude Cowork 做行銷營運：執行自動準備的每週審查」「使用 Claude Design 製作簡報與投影片」。
Anthropic 在同一篇文章裡還提到一個我很喜歡的觀念：與其教你當下的操作步驟（因為那很快就過時），不如教你可以長期帶著走的心態。
繁體中文做到什麼程度？我實際看了一遍
先講結論：不是只有介面翻譯，是連課程內容、測驗題目、使用情境都翻了。
Claude Academy 目前支援七種語言：英文、西班牙文、法文、日文、韓文、簡體中文，以及繁體中文。切換方式是點右上角個人頭像 →「Settings」→ 語言，選繁體中文之後整站會換掉。
我實際比對了平台的內容檔案，繁中版本的覆蓋範圍是這樣：
- 22 門課裡有 21 門有繁體中文版，唯一還沒翻的是給開發者的「Claude Platform 101」
- 114 篇教學（tutorial） 有繁中版
- 149 個使用情境（use case） 有繁中版
換句話說，你如果不是要用 API 開發產品，繁中的覆蓋率幾乎是滿的。
不過有一個地方要先打預防針：專有名詞的翻譯不一致。
這套教材的核心是一個叫「4D」的框架，四個 D 分別是 Delegation、Description、Discernment、Diligence。我在不同課程裡看到的中文翻譯是：Discernment 有時候翻成「辨別」、有時候翻成「判斷」；Diligence 有時候是「審慎」、有時候是「勤勉」。連「AI Fluency」本身也是有的地方翻成「AI 流暢度」「AI 素養」，有的地方直接保留英文。
我猜這是機器翻譯加上人工校對的結果，各課之間沒有統一詞表。這不影響理解，但你在做筆記的時候，建議自己記英文原詞，不然跨課程對照的時候會以為在講不同東西。
如果你對這些英文技術名詞本來就沒把握，可以先看我之前寫的〈API、MCP、CLI、Skills 是什麼？AI 時代非工程師也該懂的 6 個技術名詞〉，把地基打好再進來上課，效率會差很多。
平台上有什麼：22 門課、289 項資源
打開「All resources」你會看到 289 項資源，這個數字有點嚇人，但實際上分成三種類型，難度和時間差很多：
第一種是課程（Course），共 22 門。有章節、有測驗、完成後拿得到證書，時間從 45 分鐘到 9 小時都有。
第二種是教學（Tutorial），多半 5 到 10 分鐘，講單一功能或單一觀念。例如「選擇合適的 Claude 模型：Haiku、Sonnet 與 Opus」「Claude in Chrome」。
第三種是使用情境（Use case），這是我覺得最實用的一塊。它不教功能，直接給你一個職場任務加上完整做法，並且按部門分類——業務、行銷、產品、法務、人資、財務都有。像是「在首次通話前研究任何客戶」「執行自動準備的每週審查」，每個大約 10 分鐘。
我的建議是：如果你只有半小時，不要從課程開始，先去 Use case 區找一個跟你工作最像的情境做一次。有了「原來可以這樣用」的體感，再回頭上系統課，吸收率會高很多。
22 門課完整清單
課程分成三大類，我把清單和時數整理如下，方便你評估要投入多少時間。
一、產品應用類（7 門）
| 課程 | 單元數 | 預估時數 |
|---|---|---|
| Claude 101 | 13 | 2.5 小時 |
| Claude Code 101 | 12 | 1 小時 |
| Claude Code 實戰（Claude Code in Action） | 9 | 1 小時 |
| Claude Cowork 簡介 | 14 | 2.5 小時 |
| 代理技能簡介（Agent Skills） | 6 | 1 小時 |
| 子代理簡介（Subagents） | 4 | 45 分鐘 |
| Claude Platform 101（尚無繁中） | 13 | 1.5 小時 |
二、AI Fluency 觀念類（10 門）
| 課程 | 單元數 | 預估時數 |
|---|---|---|
| AI Fluency：框架與基礎 | 14 | 4 小時 |
| AI 能力與限制 | 13 | 3.5 小時 |
| 建構者的 AI Fluency | 9 | 3 小時 |
| 小型企業的 AI Fluency | 9 | 4 小時 |
| 非營利組織的 AI Fluency | 9 | 4 小時 |
| 學生的 AI Fluency | 5 | 3 小時 |
| 教育工作者的 AI Fluency | 4 | 1.5 小時 |
| pK–12 教師的 AI Fluency | 10 | 3 小時 |
| pK–12 種子講師培訓 | 4 | 45 分鐘 |
| 教授 AI Fluency | 7 | 4.5 小時 |
三、開發者類（5 門）
| 課程 | 單元數 | 預估時數 |
|---|---|---|
| 使用 Claude API 進行開發 | 67 | 9 小時 |
| Claude 與 Amazon Bedrock | 65 | 8 小時 |
| 透過 Google Cloud Vertex AI 使用 Claude | 66 | 8.5 小時 |
| MCP 簡介 | 10 | 1 小時 |
| MCP 進階主題 | 11 | 1.5 小時 |
要提醒的是，時數都是估計值。平台的完成判定是看你有沒有通過測驗，不是看你花了多久，所以跑快一點完全沒問題。
你該從哪一門開始？四種身分的學習路徑
22 門課全上完要六十幾個小時，你不需要這樣做。以下是我按讀者類型給的建議路徑。
如果你是行銷、企劃、內容工作者
路徑：Use case 挑一個做 → Claude 101 → AI Fluency：框架與基礎 → Claude Cowork 簡介
先在 Use case 區找行銷或營運相關的情境做一次，再上 Claude 101（2.5 小時）把日常用法補齊——包含 Projects、Artifacts、Skills 和連接外部工具。
接著上「AI Fluency：框架與基礎」。這門課四小時，是整個平台的骨架，我建議不要跳過，理由下一段會講。
如果你已經習慣把整包任務交出去、而不是一問一答，再去看 Claude Cowork 簡介。
如果你是中小企業主或部門主管
路徑：小型企業的 AI Fluency → Claude 101 → Claude Cowork 簡介
「小型企業的 AI Fluency」這門課（9 單元、4 小時）我認為是平台上最被低估的一門。它不教你按哪個按鈕，而是帶你判斷：哪些工作適合交給 AI、哪些必須自己來、客戶資料能不能餵進去、怎麼設定「人在迴圈中」的檢核點。
這正好是我在企業顧問現場最常被問的問題。很多公司導入 AI 失敗，不是因為工具不好用，是因為沒有人先把「什麼能交、什麼不能交」講清楚。
如果你是老師或學生
平台上有一整條教育線：學生看「學生的 AI Fluency」（3 小時），老師看「教育工作者的 AI Fluency」（1.5 小時），要在校內帶同事的看「pK–12 種子講師培訓」，要設計課程與評量的看「教授 AI Fluency」。
這條線的內容有和 Teach For America 合作開發，重點放在「怎麼用 AI 而不會取代掉學生自己的思考」，不只是工具教學。
如果你想往技術方向走
路徑：Claude Code 101 → 代理技能簡介 → 子代理簡介 → MCP 簡介
Claude Code 101 只要一小時，是我認為投報率最高的一門。上完再看 Agent Skills 和 Subagents，這兩門加起來不到兩小時，但它們是「讓 AI 照你的方法做事」的關鍵。
我自己的每週內容產線就是用這個邏輯搭起來的，做法寫在〈AI agent 自動化工作流程：我每週一只問 AI 一句話〉。
真的要碰 API，再去上「使用 Claude API 進行開發」——67 個單元、9 小時，是平台上最完整的一門課，但也請確定你真的需要再開始。
〔配圖：四條學習路徑的流程圖〕
4D 框架是什麼？為什麼它是整個平台的骨架
不管你選哪條路，都會遇到同一組詞：4D 框架。這是 Anthropic 訓練自家員工用的方法，四個 D 是：
Delegation（委派）：判斷這件事該不該交給 AI。哪些部分它做得比你快，哪些部分是你的價值所在、必須自己來。
Description（描述）：怎麼把需求講清楚。不是背誦咒語式的提示詞模板，而是提供足夠的脈絡、限制條件和成功標準。
Discernment（辨別）：怎麼判斷結果好不好。這包含檢查它有沒有幻覺、邏輯有沒有跳步、語氣像不像你。
Diligence（審慎）：對 AI 幫你完成的工作負責。包含資料能不能給、成果要不要揭露是 AI 協助的、出錯了誰扛。
我認為這套框架真正的價值，在於它把大家最容易忽略的第一步和最後一步放進來了。市面上多數 AI 教學只教中間那兩段——怎麼下提示詞、怎麼調整輸出。但實際工作裡出問題的，幾乎都在頭尾：不該交的交出去了，或是交出去之後沒人檢查就送客戶。
如果你想先建立一個對 AI Agent 的整體概念再進課程，可以搭配看〈AI Agent 代理人是什麼？一次搞懂 2026 年最重要的 AI 趨勢〉。
完成證書怎麼拿？和付費認證考試不一樣
這是很多人會問的部分，我把平台官方說明整理成幾個重點：
證書要靠測驗，不是靠看完影片。 你必須通過課程裡每一個單元測驗，加上最後的總測驗（如果那門課有的話），證書才會發。所以如果你單元都點完了卻沒拿到證書，回去檢查是不是有哪個測驗沒過。
重考次數無限，也沒有等待時間。 沒過就立刻可以再考一次，之前通過的部分不用重做。
證書不會過期。 官方明確說明，不會因為 Claude 出新版本就要求你重新認證。
每張證書有公開驗證連結。 可以貼到 LinkedIn，任何人點進去都能確認是真的。證書名字在領取時可以自己設定。
要注意：這和「Claude 認證考試」是兩回事。 Academy 的完成證書是免費的、線上測驗取得的；另外還有一個由 Pearson 監考、透過 Credly 發證的付費認證考試，那個目前只開放給 Anthropic 的合作夥伴。不要搞混。
開始前先知道的四件事
第一，用哪個帳號登入很重要。 Academy 是用你的 Claude 帳號登入（點「Sign in」會跳到 claude.ai 授權）。免費帳號就可以，不需要付費方案，也不需要公司帳號。但要注意：它會綁定你授權當下登入的那個帳號。如果你不小心用公司 SSO 登入，學習紀錄就會記在公司組織底下，而且目前不支援跨帳號合併。先想清楚你要把證書留在哪裡。
第二，不登入也能看。 課程目錄和內容可以直接瀏覽，登入只是為了存進度和拿證書。想先試水溫完全沒問題。
第三，舊平台的進度不會自動搬過來。 如果你之前在 Skilljar 上過 Anthropic Academy 的課，只有在「Claude 帳號的 email 和 Skilljar 的 email 相同」時才能匯入，而且是分批開放。不相同的話，官方給的解法只有兩個：用那個 email 另開一個免費 Claude 帳號，或是在現在的帳號上重新考一次。
第四，你的公司看得到什麼？ 如果你是透過公司的 Claude 組織帳號上課，管理員看得到你選了哪些課、完成狀態，但看不到測驗分數、作答次數和花費時間。用個人帳號的話，組織完全看不到。
免費課學得完嗎？我的建議
289 項資源、22 門課、六十幾個小時，很容易變成另一種形式的拖延——你收藏了十門課，一門都沒上完，然後覺得自己好像在學習。
我的建議很簡單：這禮拜只做兩件事。 第一，去 Use case 區找一個跟你手上工作最像的情境，照著做一次，做完就用在真的工作上。第二，把「AI Fluency：框架與基礎」排進行事曆，分四次、一次一小時上完，拿到第一張證書。
其他的先放著。等你真的遇到「這個我想自動化」的時刻，再回來找對應的課，那時候學的東西才留得住。
AI 工具的學習門檻正在快速下降，原廠親自開課、免費、還翻成繁體中文，這在兩年前是不可能的事。真正的門檻已經不在資源，而在你願不願意每週撥兩小時，把它從「我知道有這個東西」變成「我真的會用」。
畢竟工具再好，不打開來用，它就只是你書籤列裡的另一個連結，不是嗎？
如果你想持續掌握這類 AI 工具的實用情報，我每週會寄出一封電子報，整理當週真正值得花時間的 AI 動態與實作方法，都是我自己測過、用在工作上的東西。[點這裡免費訂閱]。
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參考資料
- Claude Academy 官方網站：https://academy.claude.com
- 全部資源列表：https://academy.claude.com/all
- Anthropic 官方部落格〈Anthropic’s approach to teaching and learning AI〉（2026 年 8 月 20 日）：https://claude.com/blog/anthropics-approach-to-teaching-and-learning-ai
- Claude Academy 常見問題（登入、Skilljar 移轉、徽章與證書、隱私）：https://academy.claude.com
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