近年來，LLM 逐漸進入醫療應用，也帶來 Prompt Injection、資料外洩、模型濫用等新型資安風險。本系列將建立虛構醫療 AI Chatbot，結合 OWASP、NIST 與 MITRE 框架探討 AI 攻防。內容涵蓋 Prompt Injection、Jailbreak、Indirect Prompt Injection 等攻擊實驗，並導入 Input Validation、Access Control、Audit Logging 等防禦機制，以及 Promptfoo 自動化 Red Team 測試。最終透過 Benchmark 與資安檢查清單，評估防禦效果。

【開賽動機】 在上學期修讀「智慧資安講座」時，多位專攻 CTF 的專家前來授課，開啟了我對資訊安全與破關解題的濃厚興趣。然而當時只有五堂課的時間，在那之後就被派上去參賽CTF競賽了，老師們灌輸給我的知識，在基礎未穩的情況下臨陣體驗，雖然過癮，但也深深感受到自己觀念與工具掌握度的不足。 【目標與計畫】 因此，我決定藉由這次鐵人賽進行「自主系統化補完計畫」！本系列文將以 PicoCTF 與 TryHackMe 等免費平台為素材靈感，展開為期 30 天的實戰修練。內容將依序涵蓋 Web 網頁安全、Forensics 數位鑑識、Crypto 密碼學及 Reverse/Pwn 基礎。

擺脫手動查價的繁瑣，本系列將帶領讀者從零開始使用 Python 打造專屬的台股盯盤小助手。內容涵蓋利用 yfinance 爬取台股數據、計算移動平均線與 RSI 等技術指標，並串接最新 LINE Messaging API 實現即時警示推播，最後透過 GitHub Actions 達成雲端免開機每日自動化執行。

身為醫資系大學生，面對繁重的教材簡報與專有名詞，傳統硬背耗時又缺乏效率。本系列以「零程式碼」為核心，運用 Dify Cloud 串接 Google Gemini API，打造專屬的 AI 課堂助教與衝刺 Agent！ 內容涵蓋模型串接、RAG 知識庫搭建（精準翻閱講義且不瞎掰）、Workflow 工作流自動生成摘要與隨堂測驗題，最後一鍵發布 Web App 實現手機隨身複習！

本系列將用 30 天實際探索 AI 自動化的各種應用，從整理資料、產生文字、規劃行程、資訊摘要，到建立簡單的自動化工作流程。每天挑戰一個實際情境，記錄使用的工具、設定方式、遇到的問題與改善方法，觀察 AI 能替日常生活與工作節省多少時間。希望最後整理出一套初學者也能上手的 AI 自動化方法。