DevOps
從Prometheus, Grafana再到ELK stack, 把工具都摸過一輪之後，發現自己侷限於工具的使用，卻沒有好好了解可觀測性工程是什麼？它又該如何在工作現場當中實踐？本系列文將從我們熟知的三本柱metrics, traces, logs出發，深入探討它們各自的價值與局限。接著進入OpenTelemetry的世界，不只學習怎麼用，更要理解它背後想實踐的可觀測性精神。最後，我們會討論如何選擇適合的資料儲存後端，以及如何從零開始規劃一個真正符合團隊現況的可觀測性系統架構。
自我挑戰組
在AI時代, 當各種資料都要經過處理才能變成AI-Ready Data, 那身為PM, 是不是也要想盡辦法蛻變成為AI-Ready PM的新角色, 真正讓AI賦能於PM工作, 這可不是新的口號, 而是今年在Vibe Coding的浪潮興起後, PM真的要加把勁讓自己的實作能力變強, 不能再仰賴RD的協助, 以後靠著自組一隊包含各種AI teammates後就可以以一檔百XD 但骨感的現實是...苦苦追趕新知, 學無止盡的疲憊...@@ 試著記錄下今年投入在各種AI相關工作的心得~
Odoo
我們以 Odoo 雲端進銷存 為核心，聚焦小型企業如何用低成本完成數位升級。讓進銷存、會計、CRM、POS 等功能像樂高積木一樣自由拼裝。 本計畫將分享三大方向： 1️⃣ 數位整合工具架構：示範小企業如何用 Odoo 打造一條龍管理流程，從接單到出貨全雲端。 2️⃣ 開發經驗與客製化：分享以 Odoo App Studio 及 Python 擴充功能的心得，幫助非技術背景的小團隊也能快速上手。 3️⃣ 跨領域應用探索：介紹 Odoo 結合 IoT 感測、自動補
AI & Data
這30天，我們不談複雜理論，只專注解決問題。我會帶你直接「觀察」生活與工作中的煩惱，並「思考」如何動手把它們變成自動化流程。 我的目標很簡單：把你的時間還給你自己，去做真正重要的思考與決策。 30天後，你就是你團隊內最會n8n的人
AI & Data
Embodied AI - 賦予機器人靈魂與技能
Software Development
30天快速上手製作WPF選股工具 — 從C#基礎到LiteDB與Web API整合 這是一個為期30天的學習系列，專為想要快速上手 C# 與 WPF 的開發者設計。系列會帶你從 零基礎的C#語言概念 出發，逐步學會物件導向、集合操作、非同步程式設計，再進入 WPF桌面應用程式開發，包括 XAML 介面設計、MVVM 架構、資料繫結與介面客製化。 除了語言與UI基礎，我們也會實作一個 選股工具，透過以下技術串接： LiteDB：輕量化本地資料庫，存放股票清單與篩選結果。 Web API 呼叫：從公開或模擬的API取得即時股票資料。
自我挑戰組
我將要挑戰在一個月內製作出一款Roblox的遊戲，並嚴格禁止使用任何的AI工具輔助製作或直接的生成內容。