Stanford CS 課程導讀：按先修關係排一次，從 CS106A 到 CS336
Stanford CS 的骨架是 CS103、CS107、CS109、CS111、CS161；CS221 先修列出其中三門，另加 CS106B。本文依官方先修與編輯者建議順序排出主線，並標明公開教材與停開風險。
19 篇文章
Stanford CS 主線課程導讀
從學位骨架到 AI、NLP、圖學習與 agent，整理 Stanford CS 主線課程的版本、先修關係與逐課導讀入口。
Stanford CS103 導讀：一門數學課，開學第一件事是裝 C++ 編譯器
CS103 前半教怎麼寫證明、後半教什麼證不出來，但外界最少提到的是它有 C++ 程式作業：PS0 就是裝 Qt Creator。它的真正資產是一整排自製的『Guide to X』講義與一份會拿來扣分的 Proofwriting Checklist，全部公開；解答與練習考題全部鎖在 Stanford 登入後面，而且鎖的理由寫在 Honor Code 裡。
Stanford CS107 導讀：同一門課的作業占比，在不同學期是 40% 對 20%
CS107 從 Unix 與 C 一路做到 x86-64 與自己寫 malloc，七份作業。但翻四個學期的封存 syllabus 會發現同一門課差很多：作業在三個學期占 40%，在 Summer 2026 只占 20%（多了 40% 的隨堂小考）；重交政策只出現在 Cain 開的學期，Troccoli 那學期完全沒有。唯一不收遲交的是最後那份 heap allocator。而擋住自學者的不是評分器，是起始碼全在 AFS 上。
Stanford CS109 導讀：一門機率課把「怎麼用語言模型讀這一講」寫成了官方教材
CS109 在 2026 年夏季的每一講旁邊，掛了一份官方寫的 LLM Learning Guide——六個概念、每個概念一組 Learn 與 Test me 提示詞，逐週產出共 23 份 PDF。同一門課的榮譽守則第 4 條卻明文禁止拿 LLM 解作業，而成績有 65% 壓在現場考試。這兩件事是同一套設計的兩半。
Stanford CS111 導讀：九份作業拼成一部作業系統，但考試不考作業
CS111 的九份作業從 lambda 一路做到日誌式檔案系統的崩潰復原，但把官網逐頁讀完會看到三件課綱不寫的事：第三份作業是分水嶺，因為第四份會直接編譯你第三份的程式碼；期末考有一整塊在考倫理學名詞，公開的練習卷連解答都在；還有，把自己的程式碼貼給 AI 問問題，這門課白紙黑字寫成違反榮譽準則。
Stanford CS161 導讀：一門把「寫清楚」列為第三個學習目標的演算法課
CS161 第一堂投影片寫下的課程目標有三個：設計、分析、溝通。第三個才是作業不准手寫、要求寫得像給同事的備忘錄的原因。八份作業裡 HW2 是分水嶺，講義的 Python notebook 用來示範「量時間看不出誰比較快」，而暑期班是同課號、同課名、完全另寫一套的另一門課。
Stanford CS221 導讀：AI 入門課的先修欄位，寫的是 CS103、CS106B、CS109、CS161
CS221 把 AI 排成一條軸：反射式模型（也就是深度學習）在最低階那一格，往上是狀態、變數、邏輯。2025 年秋季 Percy Liang 接手後把講義換成可執行的 Python，並在第一堂的原始碼裡寫下『Cut constraint satisfaction problems :(』——但 ExploreCourses 與 Stanford Online 兩個官方頁面到現在還把約束滿足列為課程主題。專案已經從 2019 年的兩成成績掉到只剩加分。
Stanford CS124 導讀：課號掛 100，先修寫死四門，而且下一學年整年不開
CS124 是 Stanford NLP 分支的第一門課，教科書是 Jurafsky 自己免費放在網路上的《Speech and Language Processing》，九個作業 repo 全部公開。但課程網站首頁掛著一行公告：2026–27 學年整年不開。而且那份課綱指定的章號，已經跟 2026 年 8 月版的教科書對不上了。
Stanford CS229 導讀：講義每年重編，公開作業停在 2020，官方自測題是 2008 年的
CS229 的自學三件套不在同一個時鐘上：講義 278 頁、2026 年 8 月才重編過；公開拿得到的作業是 2020 年夏季那批；Stanford Online 叫你入學前先做的自測題，PDF 建立於 2008 年。2026 春季錄影公開 17 支，最後三支的標題跟內容對不上。
Introduction to Deep Learning：光靠 prompt 走不遠的那兩個時刻
CS230 第一講是課程總覽，但 Andrew Ng 花最多時間講的是三件事：為什麼 scaling 有效、什麼時候 prompt 就不夠用了、以及他認為「不要學寫程式」是史上最糟的職涯建議之一。
Stanford CS228 導讀：先修只寫「基本機率與演算法」，但這門課已經停開兩年
CS228 的官方先修就一句『basic probability theory and algorithm design and analysis』，沒有指定任何前置課程。但 ExploreCourses 顯示它最後一次開課是 Winter 2024，下一次排在 2026-27 冬季、講師欄還空著。自學者真正拿得到的是那份公開講義 cs228-notes：16 章寫完，最後一次改動停在 2025 年 6 月。
Stanford CS224N 導讀：打開 2019 年那版課表，Transformer 還排在第 14 堂
CS224N 把 2000 年以來每一屆的課程網站都留在線上。2019 冬季那版，Transformer 是第 14 堂的客座講題；2026 冬季那版，它是第 5 堂，之後每一堂都預設你已經懂它。機器翻譯作業整個消失了，第三份作業改成自己刻一個 decoder-only Transformer，附 pytest 可以在筆電上跑。
Stanford CS224U 導讀：課程網站停在 2023 年春季，但整套教材可以 clone 下來跑
CS224U 的教材不是投影片，是一個 Apache-2.0 的 GitHub repo，講義、作業、評分文件全在裡面。但校內班從 2023 年春季之後連停三個學年，ExploreCourses 把它排回 2026-27 春季；官方課程描述至今仍列著 relation extraction 與 semantic parsing，2023 年的講次表一堂都沒有。第一份作業的資料載入 cell 在今天的新環境會卡在 Hugging Face 的相容性改動上。
Stanford CS224V 導讀：2026 年才改名叫 Agentic AI，教的卻是拿形式方法治幻覺
CS224V 的課名在 2026-2027 學年才從 Conversational Virtual Assistants 換成 Agentic AI，但底下的東西沒換：把自然語言翻成形式語意、用 SMT 與知識圖譜約束 agent，而不是拼框架。閱讀清單十一篇 Mandatory 裡，七篇出自授課者自己的實驗室。投影片全公開，課程網站卻明講它們是刻意殘缺的。
Stanford CS224W 導讀：作業全在 Colab 上，但最大一塊分數自學者拿不到
CS224W 的六份 Colab 現在全部可以直接下載開跑，第一份只用 NetworkX，連 PyG 都不用裝。但期末考佔 35%，是全課最大一塊，而它是閉書實體考。公開錄影停在 2021 年，涵蓋不到現在課表後半的 graph transformer、關聯式深度學習與 LLM+GNN。
Stanford CS329Z 導讀：先用 litellm 手刻一遍 agent，再讓 DSPy 把它收走
CS329Z 是 Stanford 2026 年秋季新開的三學分 agent 工程課，第一份作業要求先用 litellm 從零刻出 RAG、工具呼叫與 ReAct 迴圈，再用 DSPy 把同一批元件重寫一次並交出對照。課程網站架在公開的 GitHub repo 上，commit 紀錄顯示 8 月中作業從三份砍成兩份，被砍掉的那份是「Data for Agents」。
Stanford CS336 導讀：講義是跑得起來的 Python，作業從第二份開始要自己付 GPU 的錢
CS336 的十七堂正課裡，只有九堂是可以執行的 Python 程式，另外八堂是 PDF 投影片——分界線剛好是兩位授課者。第一份作業的講義有八個「低資源提示」教你怎麼在筆電上做完，第二到第五份一個都沒有。課程頁自己列了 B200 的每小時單價，作業講義自己列了每題要幾個 B200 小時。
Stanford CS329A 導讀：這門課教自我改進，也親口說了它改進不了什麼
CS329A 的軸心是 generation–verification gap：模型答得出來，卻認不出哪個對。但課程自己下的結論更值得記——目前這些方法讓模型變得更穩定，不是更聰明。錄影公開 9 支，只涵蓋 20 堂中的 9 堂。
Stanford CS146S 兩版大綱對照：一年之間，這門 AI 開發課改掉了什麼
Stanford CS146S 的 Fall 2026 大綱把 prompting 從整整一週壓成一節，砍掉終端機與 UI 生成兩週，換上 Agent Skills、Agent-Ready Codebases、Background Agents、AI-Native Team。評分也動了：Final Project 從 80% 降到 50%，多出 30% 的 open source 貢獻。這個系列照十週逐篇讀。