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Zeabur 帳號 + 訓練資料精選

Zeabur 是讓你寫出來的東西真的能上線的雲端平台。這份附件帶你建帳號 → 建專案 → 開雲端終端機 → 跑第一個部署，最後附上 Zeabur Enterprise 簡報的關鍵段落整理。

1 · 為什麼選 Zeabur

市面上能放網站/系統的雲端平台很多 ── AWS、Google Cloud、Azure、Vercel、Heroku ── 但Zeabur 是少數對「沒有工程團隊的老闆」友善的：

• 一鍵部署模板 ── 想架 WordPress、Logto、Umami、n8n、MongoDB？選 template、按部署，5 分鐘完成。
• Claude Code 原生整合 ── 裝了 Zeabur Skills 之後，「幫我部署到 Zeabur」就是字面意思，AI 自己跑完所有步驟。
• AI Hub 統一收費 ── Claude、GPT、Gemini、DeepSeek 等主流模型用同一個帳號、同一個 API key、同一張帳單，不用每家平台各開一個。
• 用多少付多少 ── 沒有月租門檻，新公司一個月 USD $5 就能跑起一個系統。
• 支援 BYOC ── 公司有自己的 AWS / GCP 帳戶也可以接進來統一管理（適合做大之後）。

2 · 建立 Zeabur 帳號（推薦走 Team 路線）

2.1 Flora（或主負責人）先註冊個人帳號

1. 到 zeabur.com 按右上角的 Sign in

   用 GitHub 帳號 登入 ── 之後 deploy 你的 repo 不用再授權第二次。

2. 授權 GitHub

   第一次會跳到 GitHub 問你「Zeabur 想存取你的帳號可以嗎」── 按 Authorize。建議先選「Only select repositories」，等要 deploy 的時候再加授權範圍。

3. 完成個人資料

   填基本資料（國家、用途）。

2.2 建立公司 Team「繪新國際」

1. 到右上角頭像 → Settings → Teams → Create Team

   Team 名稱填 繪新國際（或 huixin-international）。

2. 設定 Team 計費

   之後所有 Team 內專案的費用都會集中到這張帳單。可以綁公司信用卡，由 Flora / 財務同事管理。

3. 邀請成員加入

   從 Team Settings → Members → Invite，輸入學員 / 銷售夥伴的 email。每個受邀人會收到加入連結。

   角色建議：Flora = Owner、Winifred 等顧問 = Admin、學員 / 夥伴 = Developer（可以開 service、不能改帳單）

3 · 建立共享 Project

1. 在 Team「繪新國際」的 Dashboard 按 Create Project

   取名 huixin-ai-workshop。這個專案會被整個 team 看得到、共享使用。

2. 選 Region

   選最近的：Asia (Tokyo) 或 Asia (Hong Kong)。台灣客戶連起來都很快。

3. 確認 Team 成員都看得到

   叫一兩個學員打開他們的 Zeabur，確認可以看到「繪新國際 / huixin-ai-workshop」。看不到代表 invite 還沒接受 → 請對方檢查 email。

4 · 開啟雲端終端機

每個 team 成員在 huixin-ai-workshop 這個專案下，可以開自己的工作環境跑 Claude Code。有兩個層級的選擇：

4.1 本地終端機（推薦給多數人）

就是用附件 A 裝的那個。在自己電腦上打 cc 啟動，code 在自己電腦上、push 到 GitHub、再從 Zeabur deploy。學員的學習成果 = 公司資產。

4.2 Zeabur 服務的 service shell（給筆電裝不起來的人）

進入 Zeabur dashboard → 點任一服務 → 右上角 Terminal 按鈕，可以打開瀏覽器內的終端機，直接在 Zeabur 容器內操作。不用裝任何東西，但要先在 project 裡建一個 service 才能用。

5 · 第一個部署 · FAQ Bot

進入終端機後，這是工作坊現場我們會跑的範例 prompt：

cc> 幫我做一個繪新國際的 FAQ 機器人。
    - 客戶在網頁上問問題
    - AI 回答
    - 回答要根據我等等貼給你的 FAQ 內容（10 題常見問題）
    - 介面用繪新的主色（藍黑色系），底下有 LINE 聯絡按鈕
    - 做好之後幫我部署到 Zeabur

Claude Code 會自己決定：

• 用 Next.js 建專案、寫聊天介面
• 把 FAQ 內容變成知識庫（embedding）
• 接 AI Hub 的 Claude API
• 套主色、加 LINE 按鈕
• 推到 GitHub、deploy 到 Zeabur
• 回你一個網址

整個過程約 5–10 分鐘。最後你會拿到一個像 https://huixin-faq.zeabur.app 的網址，真的可以打開來用。

6 · 怎麼算錢 · 對中小企業的意義

Zeabur 是「用多少付多少」的計費結構，沒有月租門檻。對剛起步的繪新來說：

用途	月費用估算（USD）	說明
單一小型服務（FAQ Bot）	$3–8	低流量、小流量都還在範圍內
加上資料庫	+$3–5	PostgreSQL / MongoDB / Redis 任選
AI Hub tokens（GPT/Claude 用量）	視使用量而定	跟客戶聊天的次數成正比
自訂網域	+$0–2	免費網域是 *.zeabur.app；買自己的網域才有費用

實務上一個剛上線的中小企業專案，月費用大概在 USD $5–20 之間。等業務量起來再升級資源。

7 · Zeabur Enterprise 知識精選

以下整理自 Zeabur Enterprise Partner 簡報，給繪新走到下一階段（多人團隊、規模化）時參考。

7.1 從 AI Coding 到落地的「斷裂帶」

很多公司一開始以為導入 AI 就是「安排一場內訓」，但實際走完整個流程會發現，課程結束後團隊還是要面對：

• 雲端伺服器資源（在哪跑、怎麼分配）
• AI 模型費用（哪個模型、怎麼結算）
• 部署流程（從 code 到上線怎麼自動化）
• 維運管理（出問題怎麼除錯、誰負責監控）
• 資安風險（AI 寫出來的程式是否安全）

沒有對應能力的話，最後還是得找顧問或專人處理。Zeabur Enterprise 就是把這段「從上完課到真的上線」之間的工作打包成服務。

7.2 企業 AI 導入的 5 個能力維度

用這 5 個維度自評目前狀態（L0 萌芽 → L1 局部 → L2 系統 → L3 規模），可以對應出下一步要補什麼：

維度	L0 萌芽	L3 規模
01 · AI Coding 普及度	個人偶爾用	全員預設使用 + Skills 共享
02 · 知識資產數位化	散在 chat / 個人腦袋	RAG-ready · AI 自動讀取
03 · 部署 / 運維能力	本機跑，無上線環境	標準化平台 + 自動監控
04 · 資安 / 合規	沒檢查 AI 產出	資安規範融入開發流程
05 · 持續學習機制	學完忘光	知識庫自動更新（Loop）

7.3 Zeabur 自家三個 AI 應用案例（可複製）

7.4 服務組合 · 月承諾用量 + Add-on

• 月承諾用量 ── 涵蓋伺服器、AI Hub tokens、資料庫、Object Storage、Domain、Email 等實際消費。達到承諾用量者自動進入 Enterprise 客戶等級。
• Add-on · Agentic Coding 工作坊 ── 按場次計費。3–4 小時、最多 25 人、含課程講義、範例 Repo、課後 Q&A 支援。
• Add-on · FDE 技術陪跑 ── 按人月計費。Forward Deployed Engineer 從架構設計、Code Review、CI/CD 接入、故障排除到知識轉移，全程支援。

7.5 12 個月典型導入路徑

階段	月份	重點
啟蒙	M1–M3	AI Coding 工具熟悉、團隊培訓
PoC 設計	M4–M6	找出 1–3 個值得做的應用場景
落地實作	M7–M9	把 PoC 變成正式系統、整合內部流程
上線與維運交接	M10–M12	客戶自己接手、Zeabur 退到後援

8 · 聯絡與下一步

• 免費試用 ── zeabur.com 註冊即可開始。
• 公開定價 ── zeabur.com/pricing
• AI Hub 模型清單與單價 ── zeabur.com/ai-hub
• Enterprise 洽談 ── contact@zeabur.com（適合 25 人以上團隊、想走 12 個月完整導入路徑時）

給創辦人的下一份必讀：附件 D · Vault for Founders ── 怎麼從零建立你自己的 AI 知識庫，是繪新從這場工作坊走向長期 AI 應用最關鍵的一步。