# L23203v2 派工書（艾冉專用）

> 編：Heiter（2026-05-06 21:16）
> 觸發時間：**2026-05-06 22:00**（欣梅爾指示這時段開繪）
> 來源：v2 重新規劃 + 修復 v1 REVIEW.md 列出的 11 項問題

## 任務總覽

**目標**：在 `/Users/kueikuei/aiondaily/ipas_AI規劃師中級/科目三_學習指引/output3/L23203_深度學習原理與框架v2/images/` 產出 **16 張新圖**。

**Prompt 來源**：`output3/L23203_深度學習原理與框架v2/prompts.md`（24 頁完整版，含 v2 拆頁原則 + 校稿修復清單）。

**規則**：
1. 開 **3 個 subagent 並行** — 不要 sequential 一張一張畫（16 張串行會拖到天亮）
2. 每張圖 prompt 從 v2/prompts.md 對應頁讀取，**全文照抄不要改寫**；尤其 **TERMS_RULE 覆寫** 區塊的「嚴禁出現 X」清單一字不漏地放進送 codex 的 prompt 裡（v1 各種 C 類腦補就是因為沒下嚴禁清單）
3. STYLE_BASE / TERMS_RULE / LAYOUT_RULE 四個變數要展開
4. 圖檔規格：16:9、2048×1152、繁體中文清楚可讀
5. 檔名嚴格按 v2/prompts.md 中「建議輸出檔名」一字不差
6. 每張存到 `output3/L23203_深度學習原理與框架v2/images/`

**不要做**：
- 不要重畫 v2/images/ 已存在的 8 張（p03/p06/p07/p08/p14/p15/p16/p19）— 那些是從 v1 沿用過來的，已驗證 🟢 正確
- 不要動 prompts.md 的文字
- 不要動 v1 目錄
- **不要忘記 TERMS_RULE 嚴禁清單**（這是本次最關鍵的修復點）

## 16 張派工清單（已分組）

### Subagent A — 6 張結構性修復（v1 已存在但要重生）

> 這組屬於 v1 校稿時有問題、必須修復的單頁。每張都有明確的「嚴禁出現 X」清單，請特別注意 prompt 中的 **TERMS_RULE 覆寫** 區塊。

| 檔名 | v2/prompts.md 對應 prompt | 修復重點 |
|---|---|---|
| `L23203_p01_intro_overview_v2.png` | P01 前言與章節導覽 | 主流框架 icon 區把 Caffe2 改成 JAX（嚴禁出現 Caffe2） |
| `L23203_p02_sec2_basic_concepts_overview_v2.png` | P02 深度學習基本概念 | 嚴禁出現 SGD/Adam/RMSProp 三個優化器名稱 + 嚴禁出現「資料增強」 |
| `L23203_p04_sec2_2_activation_function_v2.png` | P04 激活函數的角色 | **B 類圖檔錯位修復** — 主標題嚴禁畫成 P05 的「前向反向傳播」 |
| `L23203_p05_sec2_3_forward_backward_v2.png` | P05 前向傳播與反向傳播原理 | **B 類圖檔錯位修復** — 主標題嚴禁畫成 P06 的「損失函數與優化器」 |
| `L23203_p09_sec3_1_mlp_v2.png` | P09 多層感知器（MLP） | 加權求和公式必須含 +b、嚴禁出現 Sigmoid 具體公式 |
| `L23203_p17_sec4_3_jax_mxnet_paddle_v2.png` | P17 JAX/MXNet/PaddlePaddle | **C 類嚴重腦補修復** — 嚴禁百度/中文生態/NPU/Python R Java C++ Scala/jit vmap grad pmap |

### Subagent B — 5 張拆頁新增（CNN + RNN）

> CNN 與 RNN 都是 v1 高密度頁，本次拆成 2+2=4 張。RNN 兩頁特別要求**版面頂部主標題列 + 左上 L-code**（v1 P11 整張缺主標題列為 B 類嚴重）。

| 檔名 | v2/prompts.md 對應 prompt | 拆頁重點 |
|---|---|---|
| `L23203_p10a_sec3_2_cnn_structure.png` | P10a CNN 結構與運作 | 卷積層→ReLU→池化→扁平化→全連接→Softmax 完整流程 + 優缺點 |
| `L23203_p10b_sec3_2_cnn_evolution.png` | P10b CNN 衍伸模型時間軸 | 6 個里程碑模型，**僅 AlexNet 標 2012 年**，其餘嚴禁加年份 |
| `L23203_p11a_sec3_3_rnn_structure.png` | P11a RNN 結構與運作 + BPTT | **必須有主標題列 + L-code**；時間步循環 + 展開視角 + BPTT |
| `L23203_p11b_sec3_3_rnn_variants.png` | P11b RNN 衍伸模型 | LSTM/GRU/Bi-RNN/Deep RNN 四卡 + 適用情境，**嚴禁 Seq2Seq** |

> 註：這組只 4 張，不到 5 張；如果艾冉想分配平均，可從 Subagent C 移 1 張過來。

### Subagent C — 6 張拆頁新增（Transformer + 生成式 + 模擬考）

> Transformer 拆 3 張、生成式拆 2 張、模擬考重生 1 張。

| 檔名 | v2/prompts.md 對應 prompt | 拆頁/修復重點 |
|---|---|---|
| `L23203_p12a_sec3_4_transformer_overview.png` | P12a Transformer 來源 + Encoder/Decoder Stack | Google 2017 + 兩痛點 + 雙塔架構，**嚴禁 `<BOS>`** |
| `L23203_p12b_sec3_4_transformer_components.png` | P12b 五大組成模組 | 注意力/Q/K/V/多頭/位置編碼/殘差+LN，**嚴禁 Postional 拼字錯誤、嚴禁位置編碼具體公式 sin(pos/10000^...)** |
| `L23203_p12c_sec3_4_transformer_variants.png` | P12c 衍伸模型族譜 + 優缺點 | BERT/GPT/T5/ViT/長序列 + O(L²) 限制 |
| `L23203_p13a_sec3_5_autoencoder.png` | P13a 自編碼器 | Encoder→Bottleneck→Decoder + 應用，**嚴禁 MSE/BCE 具體數學公式** |
| `L23203_p13b_sec3_5_gan.png` | P13b 生成對抗網路（GAN） | 生成器 vs 判別器 + 零和博弈 + 納什均衡 + 適用情境 |
| `L23203_p18_quiz_questions_v2.png` | P18 模擬考題 | **第 4 題選項嚴格按教材**：(A)Logistic Regression / (B)Decision Tree Regression / (C)**Random Forest** / (D)**Support Vector Regression**；嚴禁 SVM Classification 選項 |

## 完成判定

當 `output3/L23203_深度學習原理與框架v2/images/` 共有 **24 張 PNG**（已沿用 8 張 + 新生 16 張），即任務完成。

完成後請回報：
1. 16 張是否全到位
2. 任何 prompt 解讀有疑慮的地方
3. 哪幾張你覺得有風險（過擠 / 字壓到 / 公式錯字 / TERMS_RULE 嚴禁項是否漏掉）
4. 特別關心：**P04/P05 主標題是否真的鎖死成「激活函數的角色」與「前向傳播與反向傳播原理」**（v1 這兩張錯位是本章最大災難）

## 為什麼這次特別嚴格

v1 校稿出 5 張 🔴 + 6 張 🟡，主因是兩類錯誤：

1. **B 類圖檔錯位**（P04/P05 子節跑錯、P11 缺主標題列、P18 改題）— ChatGPT/codex 自動生圖時常會把標題與內文錯位，必須在 prompt 開頭就鎖死「主標題必須寫 X，嚴禁畫成 Y」
2. **C 類腦補**（P02 SGD/Adam、P10 年份、P12 拼字+公式、P13 公式、P17 整段腦補、P01 Caffe2）— 模型有強烈的「補全業界知識」傾向，必須 explicit 寫出「嚴禁出現 X、Y、Z」清單

這次 v2 prompts.md 在 **TERMS_RULE 覆寫** 區塊已逐張列好嚴禁清單，請務必把這段完整放進送 codex 的 prompt，不要只丟主視覺描述。

— Heiter