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鐵人賽 AI & Data DAY 17

[Day 17] 啟動 AI Agent,為你的 n8n 工作流安裝一顆「思考大腦」

在這17天,你已經徹底掌握了如何讓 n8n 與你熟悉的辦公軟體深度協作,解決了無數重複、繁瑣的流程問題。 今天,我們要進行一次「物種躍遷」。 我們不再只是讓 n...

鐵人賽 Modern Web DAY 17

Day 17 — 什麼是 React.memo

你有沒有遇過這種情況:父元件更新後,明明子元件的 props 沒有改變,卻還是跟著重新渲染?這時候,React.memo 就派上用場了。 概念解釋 React....

鐵人賽 Software Development DAY 17

Day 17 -效能觀測:cProfile、py-spy、line-profiler

在前一天(Day 16),我們討論了非同步與 I/O 模型。你可能已經感受到,程式效能問題很少是「神祕的黑盒子」,而是 CPU 與 I/O 的拉扯。接下來,我們...

鐵人賽 Build on AWS DAY 21

Day 21 - 更換儀錶板的前端

最近發現Notion其實很適合作為觀看量化交易績效的儀表板,只需要在交易程序定期呼叫腳本,把寫在log中的紀錄數據給上傳,就可以直接透過Notion筆記本每天觀...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 17

C 語言與狀態機

狀態機(State Machine),全稱為有限狀態機(Finite State Machine,FSM),是一種數學模型,用於抽象描述一個系統在不同狀態之間的...

鐵人賽 Modern Web DAY 17

Day 17:玩家操控 - 讓小女巫自由飛行!

原本我們只打算讓小女巫上下移動,但身為一位優秀的巫師,偶爾後退拉開距離,或是加速向前衝刺都是戰鬥必備的技巧! 因此,今天我們將為小女巫加入更完整的操控:上下移動...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 17

17:Netflix |個人專屬娛樂影音體驗

曾經有過這樣的經驗嗎?打開 YouTube 或 Neflix 要看影片的時候,發現不用自己搜尋,在首頁上刷兩下就會有想要點進去的項目,今天來看在全球 2.7 億...

鐵人賽 Software Development DAY 17

Day 17:SDP 穩定性:基礎模組要穩(安全延伸版)

今日主題: 程式設計裡有一個規則叫 SDP(穩定依賴原則):最下面的「基礎」一定要很穩定,也要有安全鎖。基礎不穩或沒上鎖,上面再漂亮都會倒。 範例故事: 你在蓋...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 17
安豬複習 系列 第 17

#16

Multi-Window, Multi-Display intro 隨著行動裝置的演進,Android 不再只是單一螢幕、單一全螢幕應用的環境。從早期手機的單...

鐵人賽 生成式 AI DAY 18

Day 18 : Notion - AI 會議記錄自動結構化

今日目標 讓 AI 將一段非結構化的會議文字稿,轉換為包含 標題、類型、摘要、待辦事項 的結構化 JSON,並精確寫入 Notion 資料庫的對應欄位。 一、N...

鐵人賽 Rust DAY 17

Day 17|把「住在你家」的位元組管理好

到這裡,我們已經把資料流關在 Wasm,互動操作幾乎不再跨界拷貝。接下來的現實問題是:這些像素會住多久、住在哪裡、什麼時候要請它們搬家。如果不把「生命週期」講清...

鐵人賽 AI & Data DAY 17

讓黑盒子減少失控的 AI 護欄 (一)

前幾天再聊的內容比較偏向 Agent 的架構設計,今天讓我們換個主題聊聊 AI Guardrails~ 大家常說語言模型像是個「黑盒子」──我們能看到輸入、看到...

鐵人賽 Modern Web DAY 17

Day 17 - State 當作快照(Snapshot)

昨天在介紹 React 如何把畫面呈現在網站上的三個步驟,今天會再針對 state 更新後重新 render 更新畫面再做更多的延伸介紹。今天的文章參考官方文件...

鐵人賽 Modern Web DAY 17

Day 17:git fetch —— 偷偷打聽雲端最新動態

昨天我們學了 git push,知道怎麼把自己的 commit 傳上遠端。 但協作不是單向的,你的同事也會 push 新東西上去。 這時候,你要怎麼 更新本地的...

從零開始的 Linux 世界 系列 第 17

【Day.17】滲透測試的第二步:WireShark 協定測試

今天我們要來測試不同網路協定的封包會有哪些內容?首先,我們要先安裝一個好用的 GUI 工具「Windows Packet Sender」。 ✒️ Windows...

鐵人賽 AI & Data DAY 17

【Day 17】反思 Notion 架構與 Database 設計:為 LLM 打好地基

在前 16 天,我們已經把 Notion 筆記一路轉換:從 JSON → SQLite → Chunking → Embedding → Chroma DB,建...

鐵人賽 生成式 AI DAY 17

[17] 從觀察 API 到快速串接:Reverse Engineering x n8n x cURL 概念講解

如果你想把常用的幾支 API 包成 MCP Server Tool,讓自己能用對話式指令操作它,其實不一定需要官方 API 文件。只要打開瀏覽器的 開發者工具(...

鐵人賽 生成式 AI DAY 17
我與 AI Pair Programming 系列 第 17

我與 Claude Code pair:第四個工具 —— Hooks

今天要來介紹 Claude Code 系列的第四個工具:Hooks。Hooks 除了可以幫助我們和 Claude Code pair 的更順暢之外,也能開發出一...

鐵人賽 DevOps DAY 24

【Day24】Kubernetes 的套件管理器:Helm 與 Chart 實戰

前情提要 昨天我們深入探討了 Kubernetes Pod 的進階設計模式,從 Init Container 到 Multi-Container 的三個模式。...

鐵人賽 IT 管理 DAY 17

Day 17: 【中期回顧】 從 Discord 到Threads,自動化旅程中期回顧

經過這九天的密集分享與實戰演練,從 Day 8 的天氣提醒管家,到 Day 16 的 HTTP Request 萬能節點,我們一起經歷了從「對內溝通」到「對外廣...

鐵人賽 Software Development DAY 22

Day 22:自動化基地(二)|在 GitLab 上建立 CI/CD 流程

上一篇已經嘗試了在 Github Aictions 上建立 CI/CD 流程,若團隊以 GitLab 作為主要的開發與協作平台,我們同樣可以打造對應的自動化流程...

鐵人賽 DevOps DAY 9

Day 18: Volume 基礎:EmptyDir、HostPath

在前一篇我們聊到 Secret:管理敏感資訊,解決了應用程式在 Kubernetes 中如何安全地存取機密資料。接下來要進入 持久化儲存 (Persistent...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 17

Day 17: App 的 AI 大腦上線 - 串接 Google Gemini API

前言 大家好!在 Day 16,我們的「省錢拍拍」App 已經學會了「閱讀」,能夠透過 ML Kit 將發票圖片中的文字提取出來。現在,我們手裡握著一長串從發票...

鐵人賽 AI & Data DAY 17

30-17: [實作-8] 將我們的學習記錄,記錄到 Notion 之 2 ( MCP Client )

在上一篇文章中我們將 MCP Server 已經實作完了,接下來我們就要來實作 MCP Client 與實際上的串接到我們的工具人上。 🚀 Step 1....

鐵人賽 生成式 AI DAY 18

Day 18:用 Cursor 建立 CI/CD,自動守護你的程式碼品質

到目前為止,我們已經用 Cursor 建好了功能、拆好了模組、甚至寫好了測試。 但當專案規模越來越大,你會發現:「手動測試、手動檢查已經不夠了。」 這時候,就是...

Day17 Project: Website Revamp - Monitoring & Alerts 監控告警機制

昨天我們談到部署,也就是說完成過去團隊所規劃的轉型實作,團隊的服務就發佈至線上開始運作了 再來就是如何維持線上服務的穩定性,也就是今天的主題,團隊導入監控告警機...

鐵人賽 生成式 AI DAY 18

Keep rolling

今天主要就是擴展現有的框架,順便利用剛推出的Claude Sonnet 4.5進行開發上的協助。說到Sonnet 4.5,不論是GitHub Copilot或是...

鐵人賽 Cloud Native DAY 11
K8s上的機器人沙盒 系列 第 17

Day 17|Monitor:DCGM Exporter + Prometheus + Grafana

承接 Day 16(Isaac + Selkies 同 Pod)。今天把 GPU 監控補齊:用 DCGM Exporter 暴露 GPU 指標,交給 Prom...

鐵人賽 生成式 AI DAY 17

Day 17: 你的第一個 AI 員工:ChatCompletionAgent 實戰

在昨天的大菜「AI 經理人」上桌後,各位饕客是不是意猶未盡呢?今天,我們將正式走進廚房,親手聘請你的第一位 AI 員工,也就是最基礎也最靈活的經理人:ChatC...