自我挑戰組
我挑戰的主題是「如何使用 ChatGPT 創建虛擬聊天角色」。在接下來的 30 天裡，我將每天動手設計角色的性格、背景和語氣，並實作角色對話與互動，從零開始打造屬於自己的虛擬夥伴。這個挑戰不只是好玩，也讓我學會了 AI 的應用技巧、Prompt 設計，以及角色背後的邏輯與資料結構思維。最終，我希望能完成一個完整、可互動的虛擬角色，甚至能應用在對話模擬、遊戲 NPC 或創意專案中。每天的小練習，不僅累積技能，也留下了我與 AI 共同創作的足跡。
生成式 AI
LangChain 即將迎來 1.0 的正式改版。本系列文章會介紹 LangChain 這次主要大改版的內容，以 LangChain 1.0.0 alpha 為主做介紹（條件不允許時會用目前維護最久的 0.3 版做範例）。並且所有的範例都會和 Azure AI 有相關，因為現在 Azure AI 整合統一的 Azure AI foundry 真的太棒了，而 LangChain 也有針對於此、有了全新 Azure AI 套件： langchain-azure-ai。 說 LangChain ❤️ Azure AI 不為過，那麼就一起開始這三十天的旅程吧！
自我挑戰組
在工作半年後，我決定開始一場轉職挑戰，透過 IT 鐵人賽連載紀錄我的學習過程。 本系列將以「後端」為核心，從 JavaScript 打基礎開始，逐步進入 Node.js 與 Express 開發 REST API，再用 TypeScript 強化程式型別安全，並結合資料庫完成小作品。 接著會進一步學習容器化技術（Docker、Docker Compose），最後實際部署到 AWS ECS，完成從開發到雲端上線的完整流程。 文章內容不只紀錄學習步驟，也會分享每天的實作心得與踩坑經驗，讓同樣想轉職或補強全端技能的工程師能有所參考。這是一份自我督促的挑戰，也是一場分享知識的旅程。
生成式 AI
生成式 AI 工具百花齊放，從寫文章、畫圖、寫程式、寫歌、配音、生成簡報、做動畫⋯⋯什麼都能 AI 一下。 這個主題的核心目標是：每天嘗試使用一款生成式 AI 工具或模型，完成一個具體任務，並記錄實驗過程、成果與心得。 我會實測各種熱門或冷門的生成式 AI 工具，包括但不限於： ChatGPT / Claude：文字生成、教學、工作助手 Midjourney / Stable Diffusion：圖片創作、視覺風格實驗 Gemini / Copilot：資訊整合、研究支援 其他創意工具：AI 簡報、AI 音樂、AI 短影片、AI 插畫、AI 自動化腳本等
Software Development
「30 天的 Functional Programming 之旅」將用 JavaScript 帶領大家逐步探索 Functional Programming 的世界，系列內容結合《Grokking Simplicity》與《Mostly Adequate Guide》和其他網路資源，從程式中的三大元素 Action、Calculation、Data 出發，認識不可變性的價值，進而學習函數組合、柯里化、Functor、Monad、Applicative 等核心模式。希望透過這段旅程，不僅讓大家認識 FP 的工具，更能體會其中的設計哲學，並在日常開發中找到重構與思考程式的新角度。
自我挑戰組
因為斜槓射箭運動，在一個偶然的機會，我得以在運動中心裡承租一塊小小的空間，開始自己的銷售計畫。 原以為只要有了場地就能順利展開，但現實很快擺在眼前——人事成本高得驚人，我根本負擔不起請一位漂亮的妹妹來銷售商品。 於是我想到了自動販賣機。 它不需要請人看顧，全天候運作，還能接受多種支付方式，對我來說幾乎是最完美的替代方案。 然而，理想與實際之間總有落差。市面上的販賣機選擇繁多，從商品上架、金流管理到資訊安全，光是要理解與取捨，就是一個有趣的課題。 於是，「如何找到一台真正經濟又高效的自動販賣機」，成了我必須面對的題目。
自我挑戰組
AI 在各產業的實際應用案例，例如半導體製造到金融、醫療、零售等領域，透過30天的分享，希望累積 AI 實際應用的案例知識
生成式 AI
Goal: 從 0 開始打造一個名為 agent-brain 的 python package (for llm using) Motivation: (以我目前 survey 到的) open source 的 agent 都有點太重了，想打造一個 plug and play for llm agent 的大腦 (包含多種演算法 e.g., re-act ...) Step: 大概是一個 survey -> implementation 最後到打包的循環