找得到：用搜尋紀錄找出缺口，以及開始讀團隊文件的 AI
同事搜不到，多半不是沒寫：一間大學圖書館的 50 筆零結果查詢只有一成是真的沒有。用三到六個月的搜尋紀錄把缺口分成找不到、不存在、用詞不同，先改標題、設同義詞；給 AI 看的 AGENTS.md 也一樣要精簡、要維護、要先評估，一項評估發現它們整體沒提高成功率，成本卻增加約兩成。
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14 篇文章Search——從 DFS、BFS、A* 到 Minimax 與 Alpha-Beta 剪枝｜Harvard CS50 AI 第 0 週
第 0 週講搜尋：DFS 與 BFS 只差在 frontier 用 stack 還是 queue；A* 把已走步數加上啟發式估計，啟發式不高估時能保證最短路；Minimax 讓雙方輪流取最大與最小值，Alpha-Beta 剪掉不會影響結果的分支。附逐段時間連結，以及 Degrees、Tic-Tac-Toe 兩個專案的解題思路、易錯處與檢查方式；參考實作摺疊在各專案最後。
搜尋、GPT-2、AlphaZero 為什麼在同一門課？｜CMU 07-280 課程總覽
07-280 是 CMU Spring 2026 首開的 AI＋ML 核心：24 講、12 個作業編號，從 heuristic search、CSP 與機器學習一路做到 AlexNet、GPT-2、AlphaZero。教材足以自學，但官方課表未列完整公開錄影連結、Canvas checkpoint 或 Gradescope 回饋。
從 UCS、Greedy 到 A* 的 heuristic search｜CMU 07-280 第 2 堂
Lecture 2 把搜尋拆成 problem、frontier 與 priority：UCS 看已付成本，Greedy 看估計剩餘成本，A* 用 `f=g+h` 合併兩者；tree 與 graph search 的最優條件並不相同。
CSP、AC-3 與搜尋順序｜CMU 07-280 第 4 堂
Lecture 4 利用 variables、domains、constraints 暴露問題結構，再把 DFS 升級成 backtracking、forward checking、AC-3、MRV 與 LCV；重點是更早證明某些選擇不可能成功。
從搜尋問題走到監督式學習｜CMU 07-280 主題單元
第一階段把 Lectures 1–12 串成同一條決策鏈：先定義狀態、動作與目標，再用 heuristic、loss、regularization 與 backpropagation 控制龐大搜尋空間。
私有語料 Retrieval Eval 實測：先把繁中題庫變成可重跑的 benchmark
Repo 已有 20 題繁中／英文 golden dataset，但缺少文件層級 qrels、retrieval run、延遲原始值與執行 script；目前不能誠實報 Recall@k、MRR 或 nDCG 實測分數。本文把缺口整理成可重跑的評估契約。
從 DFS、BFS 到 A* 的 Pacman 實作｜Berkeley CS188 主題單元
Lecture 1–4 與 Project 1 把 DFS、BFS、UCS、A*、state representation 和 heuristic 串成同一套搜尋工具；關鍵不是背演算法，而是看清楚 frontier、cost 與 state 各自改變什麼。
Algolia 站內搜尋深入介紹：託管索引、排名與 InstantSearch
Algolia 把索引、即時查詢、facet 與前端元件包成託管服務；上線很快，但資料同步、搜尋品質與用量成本仍要自己負責。
Elasticsearch 與 OpenSearch：從 Lucene 全文檢索到站內搜尋的選型
Elasticsearch 與 OpenSearch 都以 Lucene 支撐文字分析、BM25、聚合與向量搜尋，但 2021 年分家後，授權、治理、混合搜尋 API 與託管生態已是兩條路。
Pagefind 完整介紹：Astro 靜態網站如何做到零後端全文搜尋
Pagefind 在 Astro build 完成後掃描靜態 HTML，把索引與 WebAssembly 搜尋程式一起輸出；瀏覽器只按查詢載入需要的索引切片，因此不必維護搜尋伺服器。
Typesense 站內搜尋：把全文檢索做成可控制的產品功能
Typesense 是以即時、容錯關鍵字搜尋為核心的搜尋伺服器：用 collection schema、欄位權重、facet 與排序就能做出站內搜尋，也能自行架設或交給 Typesense Cloud；繁體中文欄位要設 locale: zh，專業詞彙則可能需要自訂斷詞。
人工智慧原理與技術：反射、狀態、變數、邏輯四層主脊｜Stanford CS221 課程總覽
CS221 是 Stanford 的人工智慧原理課，把 AI 排成反射、狀態、變數、邏輯四層，深度學習只是最低的那一層。可執行的 Python 講義與八份作業（含程式骨架與本機評分器）全部公開；課堂錄影、隱藏測資與作業解答拿不到。
AI Agent 接搜尋 MCP 工具：當 WebFetch / WebSearch 被擋的時候
用 Claude Code、Cursor 等 AI agent 時，內建 WebFetch / WebSearch 常被 Cloudflare、地理限制或 rate limit 擋住。接一個 search MCP server 是最直接的解法，這篇比較 2026 年實際能用的選項。