生成式 AI
簡介: n8n 是一個開源的工作流自動化平台，讓使用者能夠透過視覺化界面連接各種服務和應用程式，實現無縫的資料交換和任務自動化。 我們將涵蓋以下主題： - n8n 的基本概念與核心功能介紹 - 設置和部署 n8n 的不同方式 - 創建第一個工作流程的步驟指南 - 連接各種服務和 API 的實用範例 - 進階功能與使用技巧 - 與其他自動化工具的比較 - 實際應用案例分享 無論你是初學者還是有經驗的開發者，這篇文章都將幫助你了解如何利用 n8n 簡化工作流程，提高工作效率，並實現更智能的
生成式 AI
本系列是一場為期 30 天的真實學習實驗，旨在回答一個核心問題：一名 Swift 新手，能否在生成式 AI 的輔助下，大幅加速 iOS App 的開發學習曲線？跟著我從零開始，一同見證如何從 Swift 語法基礎，到親手打造出鬧鐘、AI 圖像生成與天氣預報三款功能完整的 App。這不僅是一份學習筆記，更是一本 AI 時代下的新手開發者實戰手冊。
AI & Data
這30天的內容包含 Livia(作者) 的轉職歷程，主軸將圍繞資料分析、資料工程、資料科學等工作中實際遇到的情況、使用工具時踩過的坑以及認為資料領域可以探索的工具與方向。 讓對於資料領域感興趣者能一窺資料工作者平日的工作內容，也許能讓更多人進入相關領域或是理解資料分析師、資料工程師、資料科學家平時在做什麼。
AI & Data
在教育與運動產業中，報名流程與學員管理耗費大量人工，資料分散且難以追蹤。 本系列以「潛水課程」為案例，打造AI自動化CRM系統，整合學員資料庫、報名與繳費追蹤、自動化提醒、行銷分眾與活動報表，實現完整資料流與流程自動化。 三大痛點包括： 1.報名與付款資訊分散、易遺漏或重複確認 2.課程提醒與回饋流程繁瑣，學員體驗不一致 3.行銷與活動缺乏精準分眾，資料無法有效利用 透過n8n串接Google應用與LINE Bot，資料自動流動，並結合AI技術進行輸入檢核與內容生成。 此案例降低行政成本、提升學員體驗，並可橫向應用於多種領域，展現教育快速轉型為智慧SaaS的潛力。
AI & Data
AI 的成功取決於穩固的資料基礎，但資料專案的挑戰遠不止於技術。本系列將從真實專案的「人性衝突」切入，剖析利害關係人之間的溝通困境與需求焦慮。 接著，我們將導入系統化的「方法與組織框架」，展示如何透過有效的會議、共識決與管理模式，化解衝突並提升團隊協作效率。最後，深入「資料平台」的技術深水區，分享從 GPU 資源、Spark 任務到資安稽核的實戰踩坑經驗與教訓。 這 30 天，旨在提供一套從人性、流程到技術的完整生存指南，為您的 AI 與資料專案鋪平邁向成功的道路。
生成式 AI
從n8n自動化工作流帶領大家學習MCP ,AI agent，並且會觀察其中的log檔案，然後會使用adk套件來寫MCP工具，和使用 adk web，跟串接其他人的tools
自我挑戰組
面試時無法用英文好好分享經驗、會議中表達不清楚想法、Code Review 時溝通卡住。這些場景是不是很熟悉呢？ 身為後端工程師，雖然英文比一般人敢講，語感也不錯，但要和英文母語者一起工作還有一大段路要走。想要挑戰全英文工作環境，卻發現自己在真實職場情境中還是會卡住。 所以我決定用 30 天的時間，透過 GPT 語音功能進行系統化的英文口說特訓，並把整個過程完整記錄下來。 我將會分享： - 具體的 GPT 語音練習腳本和設定技巧 - 各種工作情境的實用句型 - 當你不知道怎麼表達時的應急用句 - 真實記錄我的心得 希望讓有相同困擾的工程師們一起突破英文口說的舒適