本系列旨在分享LLM帶進程式使用的過程、概念。前20天分享從API 串接基礎出發，一路談 Prompt Engineering、Context engineering、harness engineering，建立起「怎麼讓 LLM 好好工作」的完整知識骨架;後10天則動手實作，打造一套個人版的 LLM 流量控管系統，完成多廠商API集中管理的gateway、用量監控等。 目標是走到系列結束時，不只學會怎麼「用」LLM，而且有能力把它當作一個可維運的系統元件來設計與實作。

這系列文章是我以剛畢業學生的視角，整理出來的 VirtualBox 與 Ubuntu 實戰筆記。我會用簡單易懂的方式，記錄自己從軟體安裝、搞定全螢幕與共用資料夾等等的系統功能設定，後半段也會分享新手必備的 Linux 基礎操作與遠端連線技巧。希望能讓同樣害怕弄壞電腦的同學無痛跨出第一步！

專案導入 AI 後效率確實提升，卻也凸顯一件事：難的是事前規劃和最後的測試整合。 因此這 30 天，我想把過去使用 Claude 開發的經驗重新整理成一套完整的 AI 開發流程。從 AI-DLC、Spec-Driven Development 開始，到 Claude Code 的各種協作機制，最後實作一套系統，完整記錄如何讓 AI 從「寫 Code 的工具」逐漸成為開發流程中的協作者。