生成式 AI
生成式 AI 的蓬勃發展，推動了對模型微調（fine-tuning） 與 平台化開發的強烈需求。本系列以實戰為核心，完整記錄一個可部署、可監控、可回滾的 AI 微調平台的落地過程，涵蓋資料處理、任務排程、訓練與部署、效能監控、多租戶架構等核心模組，並輔以 Kubernetes、MLflow、DVC、Helm Chart 等技術的整合應用。 在落實系統基礎功能的同時，系列文章也嘗試引入 AI 協作的開發模式 —— 包含 AI 生成測試案例、初版設定檔、自動化技術文檔與壓測腳本 等方式，驗證生成式 AI 如何反向參與工程流程，協助開發者提升效率、減少重工，並探索人機協作下的工程最佳化可能性。
自我挑戰組
這是一個從零基礎的30天網頁設計自我挑戰。 從最基本的 HTML 標籤、CSS 樣式，一步步深入到排版技巧、互動效果，甚至是響應式網頁設計。 每天只需投入一點時間，就能解鎖一項新技能，並透過實作累積，最終完成一個屬於自己的作品集網頁。
Modern Web
分享我在職場開發網站的實務經驗，從需求確認、介面設計，到前端開發與部署上線，呈現一個網站功能從規劃到實作的流程。
Security
還記得第一次打開 picoCTF 平台時，滿滿的題目和英文描述讓我直接放棄… 其實，只要每天花一點時間，一題一題慢慢解，新手也能變高手 這個系列將分享我在 picoCTF 的學習路線，帶著大家從 Easy 題開始，跟著我每天解一道題，一步一步走入CTF的世界
Software Development
關於此次的挑戰，我將分享如何利用檢索增強生成（RAG）技術，為機器人建構一個基於聯合國17項永續發展目標SDGs 的文件建立專屬知識庫，讓機器人從中學習SDGs知識的能力。除了重點式的探索「 AI 應用概念 」到如何使用 Google Gemini LLM 大語言模組、提示詞 Prompt Engineering的撰寫，最後讓機器人注入一個名為「阿米」的純真靈魂。 前14天將以初步開發到WEB實戰，後14天將機器人部署到 LINE 和 Telegram 兩大熱門通訊軟體上。最後，我希望此專案概念、技術實作到最終應用，能夠啟發更多對 AI 有興趣的朋友，一起用科技的力量，傳遞永續發展的價值。
Software Development
從 ChatGPT 問世以來聽到太多「軟體工程師已死」的雜訊，但就我看來並非如此，AI 當然會在不久的將來取代掉一部分軟體開發的需求，然而這正代表著軟體工程師思維迭代的契機，以往需要捲起袖子幹的「髒活」由 AI 代勞後，我們有更多的時間與精力來做更高層次的規劃、設計。因此，身為介於 Junior to Mid-level SE 的我，必須及早開始培養系統設計的素養，成為不會被時代淘汰的軟體工程師。這次的參賽目的旨在內化面試常見的系統設計經典案例，期許自己不僅可以熟知書中的理論知識，也可將基礎卻必要的組件實作出來，並且融會貫通、知曉其背後的脈絡與推演邏輯。
Modern Web
2025 年了，AI 崛起，無疑給軟體業帶來了重大的變革，web 開發更是首當其衝。 最近真的實際玩過了 Cursor AI，對它短時間能產出一份還不錯的網頁能力大受震撼。不禁思考，在 AI 浪潮下，前端開發者該如何應對？ 但在探討那麼深遠的問題前，總覺得還是要先講一下我眼中的前端知識與感觸。 因為自己當初是 Alpha Camp 轉職出來的，所以自己也懂剛要入行 web 開發時那份擔憂又期待的心情。 尤其 AI 浪潮下，對那些預備入行的前端工程師來說入行門檻變很高了，希望我眼中的前端知識能對你們能有所幫助；已經在職的前端朋朋或前輩們，我們就當交流了。
IT 管理
在這個數位化快速發展的時代，企業的 IT 管理已經不只是維護系統，而是影響整體競爭力的關鍵。本計畫以「新世代 IT 管理策略」為主題，探討企業如何在數位轉型過程中，把 IT 策略、營運管理和資訊安全整合起來，並靈活運用雲端、AI、區塊鏈等新技術，提升效率與安全。內容會涵蓋 IT 與業務策略的結合、資安風險的防範，以及混合雲、DevOps 等新型管理模式的應用。我們會透過案例和實際數據，整理出不同產業都能參考的最佳做法，幫助企業在變化快速的環境中，不但維持營運順暢，還能持續成長。
Software Development
身為一個在軟體開發領域打滾多年的「Old School」工程師，深知測試的重要性，也深刻體會到從零開始建立測試文化的挑戰。 隨著生成式 AI 興起，GitHub Copilot、Claude、ChatGPT 等工具確實讓測試 程式碼產生變得容易，但也帶來新問題：工程師雖能快速產生測試程式碼， 卻因跳過基礎學習歷程，而缺乏測試程式碼的識讀與設計能力。 這系列將分享我過往在公司內部推動測試教學到團隊實踐的完整歷程，從基礎原則與框架，到相關套件與工具，再深入進階工具與整合測試，最後探索 AI 輔助測試的功能。 這不只是技術教學，更是老派工程師對 AI 時代測試文化的反思與實踐。
生成式 AI
你是不是也曾經被那些功能強大的 AI 模型搞得不知所措，覺得自己點了一桌豪華大餐卻不知從何下筷？別擔心，這就是我們這個系列的目的。 我們將把 Semantic Kernel 這個強大的工具，當成一位頂級廚師。它不只會幫你處理好那些複雜又難懂的「提示詞」食材，還能將你的各種需求，像處理不同的菜色一樣，分門別類、精心烹調。從基礎的開胃小點到主菜、甜點，我將帶領你從零開始，一步步打造出一套專屬於你的「AI 滿漢全席」。你會學到如何運用 Semantic Kernel 整合各種服務，讓 AI 不再只是聊天的對象，而是能為你解決實際問題的得力助手。準備好你的筷子了嗎？讓我們一起開動吧！
