生成式 AI
身為全端工程師和 Scrum Master，我深刻體會傳統開發流程的瓶頸。這系列文章分享如何將 AI 融入軟體開發每個環節，打造真正的 AI-Driven Development 工作流。 從需求分析、架構設計、程式撰寫到測試部署，展示 AI 如何成為智慧開發夥伴。透過實際案例，你將學會讓 AI 協助架構思考、程式碼 review、測試設計，甚至優化團隊協作。 不同於企業級複雜框架，這套方法專為個人開發者設計，強調實用性。每個技巧都經實戰驗證，包含具體 prompt 範例、工具選擇、問題解決方案。 30 天旅程將帶給你立即可用的實戰經驗，讓 AI 成為提升開發效率與品質的關鍵助力。
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前半段要做一個記帳 App，從最簡單的 localStorage MVP 開始，一路升級到 Firestore 雲端同步、分類管理、統計圖表、預算提醒、搜尋與匯出，看看日常的開銷能怎麼被數位化整理。其實是被超多人做過的專案但我還沒做過，先練練手>< 後半段則來做情緒日記網站，先完成基礎 CRUD 與雲端保護，再進一步加入文字情緒分析、圖表視覺化、PWA 支援，甚至語音輸入與語音情緒辨識，最後還會嘗試文字 × 語音的多模態融合。 整個系列的精神是「先做出來再說」，不追求完美，而是靠 AI 工具快速驗證、快速迭代，看看 30 天內能不能 vibe 出一個真的能用的作品
生成式 AI
分享特色： 不是又一個Todo List教學，而是真實企業專案的開發歷程。重點不在炫技，而在於探索AI如何成為開發夥伴，改變我們的工作方式。 分享價值： 透過真實專案案例，探討AI協作開發的優勢、局限性與未來發展，這不只是技術分享，更是一次對未來開發模式的思考。
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當 AI 工具成為開發團隊的日常夥伴，我們卻發現一個容易被忽略的問題：每個人都在用自己的方式與 AI 對話，結果造成程式碼風格不一致、知識傳承困難，甚至影響到專案的進度。 這不是個人技術問題，而是缺乏「AI 協作的基礎設施」。 因此這30天，將 DevOps 的思維延伸到 Prompt 管理，把 System Prompt 當作需要設計、部署、監控和維護的系統來經營。我將分享一個真實開發團隊如何從「Prompt 各自為政」的混亂狀態，逐步建立可協作、可版控、可擴充的 System Prompt 管理制度。
生成式 AI
參賽內容將以開源的生成式AI模型的應用為主，把生成式AI的技術帶入網站之中以此設計一個能與AI進行對話的平台，網頁部分主要以flask為主。
生成式 AI
這是一個給 社群經營者也能看懂 的「生成式 AI × 自動化」系列。 30 天內，我會示範如何用 n8n 把 AI 融入社群工作流，幫你蒐集資訊、生成週報、產生貼文，打造一個 專屬的社群 AI 助理 🚀
生成式 AI
30天打造一個「能找、能想、可監控」的地端智慧檢索系統：從最小 RAG Baseline 出發，逐步加入 chunk 策略、Embedding Pipeline、向量庫比較、Hybrid + Rerank、Agent 工具化(ReAct, MRKL)與多步推理，再建立評估框架與監控儀表（ Langfuse），最後整合為可部署 Demo。
生成式 AI
「生成式AI洞察」！在這個瞬息萬變的數位時代，生成式人工智慧正以驚人的速度重塑我們的世界。從突破性的語言模型到多模態的創意應用，再到它在各行各業掀起的效率革命，生成式AI不僅是技術前沿，更是未來創新的核心驅動力。本次練成將深入剖析過去六個月最具影響力的生成式AI新聞、技術突破與產業趨勢。
生成式 AI
這次鐵人賽，不談技術研究，而是整理過去一年在 PM 日常中與 AI 工具互動的心得。這些應用看似微小，但可以幫我省下 2、3 分鐘，甚至 5 分鐘，但累積起來，往往就是兩三小時的時間紅利。 從四個面向來回顧：提示詞、日常工作、圖像應用，以及心態轉變。每個主題都會寫下情境、提示詞與成果，就像便利貼一樣，方便日後翻找。或許未來看來會是很old的用法，但這次挑戰，是為了把這些效率提升的實驗，留下紀錄。
