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鐵人賽 Software Development DAY 17

Day 17:VCR 測試法總覽——23 個 cassette 檔案怎麼分類組織

前言 「錄一次真實流量當測試資料,聽起來很方便,但錄下來的檔案越積越多,怎麼避免亂成一團?」 昨天講了兩支測試替身怎麼共用同一份錄製資料,今天要把鏡頭拉遠一點,...

鐵人賽 Software Development DAY 10

Day 10:AES-128 加密的片段,金鑰跟初始向量(IV)從哪裡來

前言:片段加密了,但金鑰藏在哪? 昨天解析出的 Media playlist,除了片段清單,有時候還會帶一個 #EXT-X-KEY 標籤,宣告這份清單的片段是加...

鐵人賽 Claude AI DAY 10

Day 10:第一部回顧——喊停的成本,要看這件事可不可逆

前言:這九天,都在講同一件事的不同切面 第一部從「連線失敗就下結論」「驗證丟回來問」兩種現象,講到「缺乏預設值」「偽尊重」兩個根因,再到真實案例跟兩條規則。今天...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 8

自動建檔最怕的不是漏單,是同一個客人被建兩次:四層防重複

這支程式我最怕的不是漏建,是重複建 前幾天講的都是內部雜務——信件轉寄、附件歸檔、回信分流。今天開始要進到真程旅行社最核心的資料入口:客人的詢問怎麼變成一筆可以...

鐵人賽 AI Engineering DAY 19

Day 19:案例——兩個 agent 同時寫同一個檔案,事後怎麼比對取捨

前言:明明分工清楚,怎麼還是撞在一起? 「我已經把任務拆好、每個 agent 各自負責不同的範圍了,應該不會重複吧?」 如果你也這樣想過,先別急著放心。昨天講的...

鐵人賽 Vibe Coding DAY 6

Day 6 你的網頁瀏覽器寵物?我的網頁瀏覽器寵物~

【Day 6】你的網頁瀏覽器寵物?我的網頁瀏覽器寵物~ ▲ 圖 0:呵呵呵~我也有我的小寵物~midjourney示意圖 ▲ 圖 1:這可惡的 Google 網...

鐵人賽 Software Development DAY 10

Day 10:Refactor 階段——AI 最容易跳過的一步,沒有安全網的「順手重構」

前言 「反正測試都綠燈了,AI 順手把旁邊那個函式也改乾淨一點,應該沒差吧?」 這句話聽起來像是效率的展現——都已經打開這個檔案了,看到旁邊有一段程式碼寫得不太...

鐵人賽 Claude AI DAY 19

Day 19:從「被使用者糾正」到「記住規則」——feedback 記憶怎麼運作

前言:記住「使用者不喜歡什麼」,真的有用嗎? 「AI 被糾正過的事情,記下來下次不要再犯不就好了嗎?」 聽起來理所當然,但真正動手設計這套記憶機制時,會發現「記...

鐵人賽 Vibe Coding DAY 19

Day 19:Release 流程——AI 能自動化到什麼程度、什麼一定要人核准

前言:發版不就是打個版號、寫個 changelog 嗎? 「產生 changelog、跑一次測試、打包上傳,這些步驟都很機械化,全部交給 AI 自動化不就好了?...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 0

Day 04:賽制規則本身要先讀懂——完賽條件、當日快照、字數門檻

前言 「規則不就是常識嗎?每天寫一篇、字數夠、內容切題,有什麼好特別讀的?」 規則的大方向確實是常識,但魔鬼藏在幾個容易被忽略的細節裡——例如「當天修改必須當天...

鐵人賽 IT Operation DAY 14

Day 14:制度 vs 自覺,哪個更靠得住

前言:制度跟自覺,哪個更靠得住? 第二部用一筆真實的 commit,帶出了一連串觀察。今天把它們收在一起,回答一開始留下的問題:制度跟自覺,哪個更靠得住? 今日...

鐵人賽 Software Development DAY 5

Day 5:意外複雜度 vs 本質複雜度——怎麼分辨程式碼的複雜度長在哪裡

前言:「這系統本來就很複雜啊,業務邏輯本來就多」 每次質疑一份程式碼是不是過度設計,很容易得到這句回應:業務本身就複雜,程式碼複雜是應該的。這句話有時候是對的—...

鐵人賽 AI Engineering DAY 19

Day 19:微服務/模組化架構下,AI 協作範圍怎麼隨邊界縮小

前言:拆得越細,AI 是不是就越好用? 「把系統拆成微服務,是不是就代表可以放心讓 AI 到處改,反正邊界已經分好了?」 這句話只對了一半。拆分本身不會自動讓...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 20

Day 20|Bridge (橋接模式 ) 什麼是橋?用「組合取代繼承」解開多維度耦合

昨天用 Composite 把菜單分類整理成一棵樹,今天我們繼續留在結構型 Pattern(Structural),也是這個分類的最後一篇,來聊聊 Bridge...

鐵人賽 Software Development DAY 4

Day 04|欸欸別再用感覺估時:試試 WBS 與風險係數

先記住:估時要拆交付物、依賴與未知。需要深入時:再做 WBS 與風險紀錄。 「以為只是串個 API」 假設你估優惠券功能一天,實際花了三天。 回頭看,不是三...

鐵人賽 IT Operation DAY 19

Day 19|在 Linux 中建立乾淨的 Python 專案虛擬環境

環境準備好後,接下來就要開始動手寫程式了。在 Linux 虛擬機裡開發,最常遇到的第一道難題通常不是寫 code,而是:「我要怎麼管理 Python 套件,才不...

鐵人賽 AI Security DAY 13

Day 13|使用者能看資料,Agent 就應該也能看嗎?

Core Question User 的 read permission 經 Agent 使用後,是否因自動化、規模、推論或外洩路徑而需要收窄? 今天的問題:U...

鐵人賽 IT Operation DAY 17

Day 17:Bash 迴圈控制與多服務批次監控

實作背景與觀念說明當伺服器託管多個關鍵服務(如 Web Server、資料庫、SSH 遠端連線)時,逐一輸入指令檢查服務狀態極為耗時。透過在 Bash 腳本中導...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 6

CSS:你到底多寬?Box Model 是不是偷偷變胖了?

前幾天一直在跟 Flexbox 奮鬥,今天決定先換個東西。 結果一看 CSS,又遇到另一個很常讓人懷疑人生的問題: 我明明寫 width: 200px,為什麼最...

鐵人賽 Build on Google AI DAY 18

Day 19|串接 Calendar:找空檔、建立與修改會議

今天要完成什麼 會議安排是專案助理最具體的價值。今天加入列出時段、建立活動與修改活動。查詢自動,寫入必須核准。 第一版用預設 Calendar,不處理跨組織...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 5

Day 5|購物車:String 還是 Hash?

購物車是存什麼 一個使用者對到多個「商品 + 數量」,最常做的動作是「某一項 +1」。 按照 Day 4 的做法,整包存成 JSON: SET cart:01...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 11

Day 11 | Webhook:讓真實世界事件自動啟動 Workflow

在前十天的進度中,我們成功打造了「n8n 負責流程、FastAPI 負責處理、Gemini 負責理解」的架構。但截至目前為止,我們每次測試都必須打開 n8n 的...

鐵人賽 Software Development DAY 18

第 18 章:存檔系統

第 14 章建立了任務與 Gold,第 16 章建立了 WindDash,第 17 章讓玩家用 Gold 購買升級。現在這些進度都還只是單次 session 裡...

鐵人賽 AI Security DAY 25

Day 25|AgentDojo現成的合法路徑參照的審核標準有多嚴格?

前言 前幾批實驗都停在同一個缺口:要在執行期判斷 agent 送出的呼叫合不合理,得先有一份「這個任務的合法路徑」可以比對。AgentDojo 剛好內建了現成的...

鐵人賽 Claude AI DAY 4

[Day 04] 你其實只用了 AI 的兩種能力:一張全景圖看完它會什麼

大家都只常用兩個角落 — Two Corners Day 03 的結論是:鋸齒狀前沿看不見,你不會知道自己什麼時候踩在缺口上。 但有一件事可以事先知道:這件任...

鐵人賽 Modern Web DAY 18

第 18 章:專案 1:SaaS 登陸頁 + 表單收件

本章目標 讀完這一章,你會完成本書第一個端到端專案:一個 SaaS landing page,包含清楚定位、產品區塊、pricing teaser、lead c...

鐵人賽 AI Engineering DAY 8

[ Conclusion ] Day 30 — 30 天回顧:那條閉環,以及它沒有解決的事

I. 前言:回到 Day 1 的那個承諾 30 天前,第一篇文章寫下的目標是: 打造一個原生擅長操作特定工具的專屬 AI 模型,並且用數據證明它比通用模型強...

鐵人賽 AI Engineering DAY 8

[ Enterprise Architecture ] Day 29 — 自我進化閉環:把手動的那條鏈路接起來

I. 前言:這 28 天其實是一條產線的原型 回頭看這 28 天做的事,有一個結構相當清楚: Day 11 記錄軌跡 → 原料 Day 13 評...

鐵人賽 AI Engineering DAY 8

[ Enterprise Architecture ] Day 28 — 企業級生產落地防禦指南:不依賴模型判斷的那幾道防線

I. 前言:測試環境重跑一次就好,生產環境不行 昨天把 Agent 的概念翻譯回工程語言,其中最關鍵的一句是:dispatch 變成機率性的。 在測試環境裡,...

鐵人賽 AI Engineering DAY 8

[ Agent Architecture ] Day 27 — Agent 與軟體工程名詞大對照:把擬人化詞彙翻譯回工程語言

I. 前言:不安感通常來自詞彙,而不是技術 談 Agent 的時候,充斥著「自主推理」「感知環境」「自我反思」這類詞彙。它們很生動,但對一個寫了十幾年程式的工...