坐隔壁的大寶貝

用 Effect 實現產品級軟體

我成為工程師的時間剛好是 ChatGPT 剛問世的時候。當時它還不怎麼好用。但到了現在，伴隨著各種 AI 工具的問世。在激烈的市場競爭下，AI 的能力也隨之大幅提升，甚至已經成為我每天 coding 不可缺少的夥伴。但隨之我也發現一個很大的問題。作為一個 code reviewer，我發現很多工程師的程式碼品質沒有因為 AI 的幫助而提高。甚至讓我覺得 AI 在扼殺他們的成長。所以我想找一個方法可以有效的做出產品級的軟體。因此選擇了學習 Effect 這個 TypeScript 套件，作為這 30 天挑戰的主題。

因為有拖延症所以叫鴿子

30天入門Java Script

Java Script作為網頁程式語言的一部分十分重要，是前端工程師必學的語言。我的參賽內容為30天從0開始學習Java Script到熟悉這個語言，為學習其他JS框架提供入門。

Moscle.dev

30 天將工作室 SaaS 產品部署起來

這次的鐵人賽挑戰要製作工作室的SaaS產品並部署上線，這幾年不管是在工作或是接案裡使用過AWS和GCP的服務，原本接案的服務是部署在vultr的server採用手動部署，打算趁這次鐵人賽把SaaS產品部署到AWS上，分享一下過程和遇到的問題。

Moscle.dev

30 天製作工作室 SaaS 產品 (前端篇)

接案四年裡幫客戶打造了不同語言不同框架的產品，是時候來打造屬於工作室的SaaS產品，藉由鐵人賽來完成工作室的SaaS產品的雛形。

Moscle.dev

30 天打造工作室 SaaS 產品 (後端篇)

接案四年裡幫客戶打造了不同語言不同框架的產品，是時候來打造屬於工作室的SaaS產品，藉由鐵人賽來完成工作室的SaaS產品的雛形。

polartsai

生成式 AI 生產力挑戰：30 天從需求打造工作凱瑞工具

上班族往往有許多讓工作更簡單的想法，但需求與技術之間存在巨大鴻溝。工程師懂程式，卻未必懂痛點；同仁有需求，卻難以歸納表達。為了縮短這個 Gap，我希望透過良好的訪談架構與需求歸納方法，搭配生成式 AI ，提供上班族一套能自主找出痛點、轉化為解法的「釣竿」，讓科技真正貼近工作場景，而不再只是冷冰冰的工具。

poyuanchih

阿，又是一個RAG

這是一個以 RAG為名的系列，但其實大部分篇幅應該都在處理資料，預計內容包含： (1) 取得(context, question, answer)對的三種方法 (2) 以Label Studio建立ground-truth (3) 搭建 RAG baseline (4) 探索驗證框架 (5) 各式方法論的實測 我會實測檢索的recall 、答題的忠實度以及 LLM as a judge的表現 看看現代 LLM／RAG／Agent 在自製題目集的能力與限制

vachen

學都學了：GenAI 從試錯到實用的實驗筆記

以「實驗筆記」的方式，連續30天測試 GenAI 應用，紀錄如何陪我完成工作或帶來生活靈感，也觀察它如何改變我的思考與習慣。每天都是一場小實驗：可能是找到更快的解法，也可能遇到限制與驚喜。不論專案或成果大小，這些紀錄，都是一份真實的AI日常迭代觀察。

windate3411

前端工程師的AI應用開發實戰：30天從Prompt到Production - 以打造AI前端面試官為例

這是一趟以前端工程師角度切入的 AI 應用開發之旅。這個系列文的核心理念很簡單：「我們不需要成為 AI 專家，但我們絕對可以打造完整的 AI 應用」。在這 30 天裡，我們將以一個前端工程師最熟悉的視角，使用 Next.js 和 React 作為主要技術棧，從零開始，一步步打造一個功能完整的 Side Project，在過程中我們會一同摸索常見的AI相關技術，從基本的Prompt Engineering、RAG與向量資料庫最終到外部工具的調用，了解市面上現在滿街跑的AI 應用程式背後究竟搞了那些花招，讓你有能力也打造自己的AI 應用！

whois512139

Golang x Echo 30 天：零基礎GO , 後端入門

本次參賽主題是《Golang x Echo 30 天：零基礎的後端入門》。以「先能跑、再優化」為原則，從安裝環境與 Hello, Echo 開始，循序練到路由、中介層、參數驗證、統一回應與錯誤處理。接著動手做兩個專案：To-Do API 與部落格，涵蓋 PostgreSQL、分層架構、JWT 登入、Swagger 文件、測試與部署。全程用生活比喻解釋術語，附可直接執行的最小範例與跨平台指令，天天 10–20 分鐘，完成可上線的小型後端。