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鐵人賽 Modern Web DAY 17

Day 17|表單一大就卡?用什麼比較快

系統裡欄位一多,控管起來就豆頁痛。我照之前學到的元件寫法,每個欄位都接上 state: const [form, setForm] = useState<...

鐵人賽 ChatGPT & Codex DAY 17

Day 17|Embedding:AI 要怎麼知道兩段文字意思很像?

前面整理 RAG 時有提到: 系統會先從知識庫裡找出和問題最相關的內容,再交給 AI 回答。 但這裡其實有一個很重要的問題: 系統到底要怎麼判斷「哪一段內容最相...

鐵人賽 Build on Google AI DAY 5

消除存活者偏誤:將已下市、被收購或破產公司的資料納入回測樣本範圍。

第十七天 10/01/2026消除存活者偏誤:將已下市、被收購或破產公司的資料納入回測樣本範圍。消除存活者偏誤(Survivorship Bias)是量化回測與...

鐵人賽 AI Engineering DAY 21

Day 21|排程之前,先把要發的內容拍成一張照片

馬卡龍的成長日記 Day 21 昨天 Macaron 聽懂了「9/8 晚上 8 點發布」,時間確定了,可是還有一個問題沒解決:到了晚上 8 點,它要發的是哪一份...

鐵人賽 Software Development DAY 29
用python做一個X11 WM 系列 第 29 篇

Day 29|關掉視窗時聚焦上次聚焦的視窗

#include <stdio.h> #include <string.h> #include <X11/Xlib.h> #...

鐵人賽 AI Engineering DAY 17

Day 17|創建知識庫之旅:有附來源,模型的回答就可信嗎?

找到資料後,我通常會先看主題有沒有對上,再看 AI 整理的內容。 不過,有附來源,不代表看完就知道怎麼使用。這次我挑了知識庫裡的幾個工具,請 AI 對照來源文章...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 17

Day 17|結構

前幾篇講到我怎麼認識 CSS 的 Selector。先從直接選擇 HTML 標籤,到 Class,再到 ID,慢慢學會怎麼找到自己想修改的元素。 今天又學習了一...

鐵人賽 Build on Google AI DAY 17

Day 17:定義高強韌流程:用 defineFlow 封裝代碼分析邏輯

昨天的 reviewTraceFlow 只是為了讓 trace 有東西可看,輸入輸出都是 z.string(),出錯時只能看終端機一長串堆疊。今天正式拆解 de...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 17

Day 17|對齊的起點(上):虛妄的推平——當權力與世俗技巧在算力面前失效

在企業組織裡待得夠久的人,都深諳一套不成文的「生存力學」。 走進一場跨部門的高層會議,決定一句話份量的,往往不是那句話背後的邏輯真理,而是發言者的職級頭銜、在組...

鐵人賽 JavaScript DAY 17

Day17

Day 17:無狀態認證的基石—— JWT (JSON Web Token) 簽發與驗證機制實戰 系列: 不要再說你不會後端!30 天 Node.js 降維打...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 17

Day 17|好工具的第一條規矩:絕不覆蓋原始檔

帶同學用AI做自己工作上應用的工具,功能通常很快就做出來了。但Yuno老師會多要求幾條「看起來跟功能無關」的規矩。 第一條:絕不覆蓋原始檔。輸出資料一律另存新檔...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 21

21 第三週回顧:Agent 已經會自己發文了

! 本篇文章將會介紹 第三週回顧:Agent 已經會自己發文了,期望大家都能看懂一雙「網頁的手」怎麼從安裝練到無人值守發文 :D W1 我們把 agent 訓...

Day 18|資料庫結構也要版本管理:認識 Migration

前言 前面已經開始使用 PostgreSQL,也透過 SQL 學會建立資料表、寫入資料與查詢資料,接著又認識 ORM,知道可以透過 EntitySchema 將...

鐵人賽 AI Engineering DAY 17

Day 17:Daily Coach

Day 16 已完成計畫的生成、審核、反饋與核准流程。不過核准後,使用者仍要自行查詢 GET /plans/{id},再判斷今天該做哪個任務。 今天要做 Dai...

鐵人賽 Security DAY 17

[DAY 17] LNK 裡還有哪些線索?從磁碟到 Object ID

上一篇從 LNK 裡看到了 Target File 的 Timestamp、File Size 和原始 Path,但 LNK 裡留下的資訊還不只這些。 今天繼續...

鐵人賽 Claude AI DAY 17

Day 17 - 用 Claude Code 檢查 Demo 是否符合需求

Day 17 - 用 Claude Code 檢查 Demo 是否符合需求 需求追溯驗收 做完 Demo,要怎麼證明它真的符合當初的需求?就像去驗車,檢驗員拿...

鐵人賽 Vibe Coding DAY 17

Day 17|Debug 也能 Vibe?把錯誤直接丟給 AI

前幾天我們開始把工作交給 Agent,甚至還替它訂好了 Rules。不過不管規則寫得多完整,只要有在寫程式,就很難完全逃過一件事——Bug。 以前遇到錯誤時,通...

鐵人賽 Kubernetes DAY 18
不囉唆圖解 Kubernetes 系列 第 18 篇

Day 18:K8s 中場總覽,一張圖追完封包從大門到 Container 的旅程

Day 18:K8s 中場總覽,一張圖追完封包從大門到 Container 的旅程 請求的旅程 十七天下來認識了一堆角色,但如果有人現在問「一個請求進來到底經過...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 22

Kling

Kling AI是快手推出的影片生成AI,我自己覺得Kling不是單純叫它憑空生一段影片的AI,而是先準備好自己想要的圖片,再告訴它人物要做什麼、鏡頭怎麼移動,...

鐵人賽 Build on Google AI DAY 17

Day 17 - 這份履歷只屬於這次分析:使用者隔離、資料保留與刪除

Recap: 昨天把 session 存進 SQLite,服務重開對話還在,但履歷也跟著留在硬碟上了 昨天跑完三輪,sessions.db 裡躺著一份完整的...

[Day 18] 進階第四關:站在巨人的肩膀上!模組匯入與最強武器庫 (pip)

今日對話:如何把別人的心血變成我的工具? 我的 Prompt(提示詞): 「我想要讓程式產生隨機數字,還有取得今天的日期,但我不想自己從頭寫演算法。請教我 Py...

鐵人賽 AI Security DAY 18

淺談OWASP Top 10 for LLM Applications-Unbounded Consumption:為什麼 AI 特別容易被「耗光」

Day 18|Unbounded Consumption:為什麼 AI 特別容易被「耗光」? 前面介紹了 Data and Model Poisoning,今天...

鐵人賽 Kubernetes DAY 17

Day 17 - 前後端站台搬進 Kubernetes 後,Request URL 該怎麼設定

Day 16 的 api-a-test NodePort 讓 API Client 可以從電腦呼叫 api-a。接下來想用瀏覽器驗證前端畫面呼叫 API。 首先...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 25

【Day 25】 一人生活在東京

過去這兩三年給自己的刻意嘗試和練習的事是一個人生活,但這只是一種生活狀態,但我後來體會到這是的核心和本質是專注在當下用心過生活。仔細想想意外來到日本可能真的是宇...

Berry AI 的 Software Team 在做什麼?得來速計時數據的最後一哩路

大家好,我們是 Berry AI 的 Software Team。 前面七天 ML Team 講的是怎麼把影像變成每一台車的旅程,昨天 Day 17 講的是上線...

鐵人賽 Build on Google AI DAY 17

Day 17|把 POST 證據交給 AI,報告能分清「送達」與「執行」嗎?

前言 Day 16,我讓 Chrome 對 3 個本機表單各送出一次固定探針。三組 POST 都確實帶著 q 到達伺服器,但只有未編碼反射頁在 HTML 回應中...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 17

校園 vs. 職場的統計決鬥!身分組群的假設檢定與卡方獨立性檢定

深入 Day 12 觀察到的「學生 vs. 職場人士」族群差異,使用SciPy進行雙軌假設檢定——針對連續指標(螢幕時數、睡眠時數、CESI 綜合疲勞指數)執行...

鐵人賽 AI Engineering DAY 18

Day 18|AI 越懂你,資料越重要:VoCare 的隱私與資料安全設計

前幾天介紹了 VoCare 的個人化、使用者回饋與各種感知功能。 但當系統開始知道越來越多事情,例如使用者的行程、生活習慣、語音、影像與用藥資訊,就會出現另一個...

鐵人賽 Software Development DAY 18

lesson 9: CalcFX 畫面:用 ABCL + JavaFX 實現計算機畫面

TL;DR 這篇先使用 ABCL 與 JavaFX 建立 CalcFX 的計算機畫面,完成顯示器、按鈕排列與 CSS 風格設定。這裡只處理 GUI 畫面,按鈕的...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 25

繞遠路之後沒有捷徑

我醒悟到自己偏離了初衷。 目標設定對商業計劃是重要的,但並沒有命中 AI driven 的這個初衷。 之前遇到的問題是 AI CEO 在派工時,顯然出現了亂派的...