iT 邦幫忙::一起幫忙解決難題，拯救 IT 人的一天

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鐵人賽 AI Security DAY 13

LLM 應用資安：從 Prompt Injection 到 AI Red Teaming 系列第 13 篇

技術多模態注入：圖片、語音與檔案

查核資訊：本文於 2026-08-09 依 OWASP LLM01:2026 Prompt Injection、Ollama Vision API 與原始研...

Eric ‧ 2026-08-22

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鐵人賽 AI Security DAY 12

LLM 應用資安：從 Prompt Injection 到 AI Red Teaming 系列第 12 篇

技術 Hidden Context Exposure：外洩的不只是 system prompt

查核資訊：本文於 2026-08-09 依 OWASP GenAI LLM Top 10 2026 與 Ollama Chat API 查核，並以 LLM...

Eric ‧ 2026-08-21

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鐵人賽 AI Security DAY 11

LLM 應用資安：從 Prompt Injection 到 AI Red Teaming 系列第 11 篇

技術 Jailbreak 手法分類學

查核資訊：本文於 2026-08-08 依 OWASP LLM Prompt Injection Prevention Cheat Sheet、OpenAI...

Eric ‧ 2026-08-20

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鐵人賽 AI Security DAY 10

LLM 應用資安：從 Prompt Injection 到 AI Red Teaming 系列第 10 篇

技術間接注入實戰：把指令藏進網頁與文件

查核資訊：本文內容於 2026-08-08 完成查核，依據包括 OWASP Prompt Injection Prevention Cheat Sheet、...

Eric ‧ 2026-08-19

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鐵人賽 AI Security DAY 8

LLM 應用資安：從 Prompt Injection 到 AI Red Teaming 系列第 8 篇

技術 Prompt Injection 原理拆解

查核資訊：本文於 2026-08-07 查核 OWASP LLM Prompt Injection Prevention Cheat Sheet、Instr...

Eric ‧ 2026-08-17

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鐵人賽 AI Security DAY 7

LLM 應用資安：從 Prompt Injection 到 AI Red Teaming 系列第 7 篇

技術第一階段回顧與小型攻擊熱身

查核資訊：本文於 2026-08-07 完成查核，依據為 OWASP LLM Prompt Injection Prevention Cheat Sheet...

Eric ‧ 2026-08-16

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鐵人賽 AI Engineering DAY 10

賢者大叔的觀測結界：讓 agent 推理得動的 30 天系列第 10 篇

技術 Day10：來把 registry 交到 AIOps agent 手上

前面做的治理讀者一直只有兩種，人跟 CI今天加第三種這個階段前面做的每一件事，都是為了讓 registry 裡的東西可信：命名有規則、PR 有 gate、...

雷N ‧ 2026-08-17

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鐵人賽 IT Operation DAY 6

那個 Agent 最後沒人用：30 個企業 AI 導入現場系列第 6 篇

技術 Day 06｜他們做了三週，最後只需要一支 Script

本系列拆解企業導入 AI／Agent 時，工具明明做完了，工作卻沒有因此變好的決策現場。 Day 06：資料會變，不代表判斷需要交給模型。第三週的 Spr...

cjchou91 ‧ 2026-08-15

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鐵人賽 AI Security DAY 6

LLM 應用資安：從 Prompt Injection 到 AI Red Teaming 系列第 6 篇

技術模型只能提案，不能替自己授權：信任邊界與資料的影響範圍

查核資訊：本文於 2026-08-06 依 OWASP Authorization、Business Logic Security、OAuth 2.0、LL...

Eric ‧ 2026-08-15

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鐵人賽 AI Security DAY 5

LLM 應用資安：從 Prompt Injection 到 AI Red Teaming 系列第 5 篇

技術對 LLM 應用做威脅建模

查核資訊：本文於 2026-08-06 依 Microsoft Learn、OWASP Threat Modeling、OWASP Threat Drago...

Eric ‧ 2026-08-14

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鐵人賽 AI Security DAY 4

LLM 應用資安：從 Prompt Injection 到 AI Red Teaming 系列第 4 篇

技術打造你的資安實驗室：環境建置

查核資訊：本文的 Ollama API 說明已於 2026-08-12 依官方文件再次查核。本機實驗於 2026-08-06 完成，當時使用 Ollama...

Eric ‧ 2026-08-13

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鐵人賽 AI Security DAY 3

LLM 應用資安：從 Prompt Injection 到 AI Red Teaming 系列第 3 篇

技術 OWASP Top 10 for LLM Applications 全覽

查核資訊：本文於 2026-08-05 依 OWASP GenAI Security Project 官方文件初次查核，並於 2026-08-12 完成最終...

Eric ‧ 2026-08-12

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技術 AI 推論正在吞噬雲端

軟體開始「吞噬世界」已經超過十年，如今，輪到 AI 正在吞噬軟體。 AI正在改變軟體的本質：不只是軟體如何被開發，也包括它在人類生活、工作與商業系統中扮演的角色...

Akamai ‧ 2026-07-10

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技術我用一個真實 PR 開始衡量 Coding Agent Harness 的效果

大家好，我是來自韓國的初級開發者。繁體中文是用工具輔助寫的，如果有不自然的地方請見諒。最近我在 dogfood 一個開源專案： https://githu...

baskduf ‧ 2026-06-05

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技術 Cursor Meetup 筆記：從 Vibe Coding 到 AI Agent 的三個實戰心法

這是一場 Cursor Meetup 的現場筆記，三位參與者分享了各自用 AI 工具開發的實戰經驗，從個人 App 到多 Agent 架構都有涵蓋，乾貨滿滿。...

chungkai1029 ‧ 2026-04-28

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技術 2026 年前端工程師的生存戰：當程式碼不再是瓶頸，什麼才是你的核心價值？

前幾年大家還在爭論，AI 到底能不能寫程式。現在這題差不多結束了。它不只會寫，還寫得很快。快到很多前端工程師開始有點不舒服，因為以前最值錢的那段能力，忽然沒那麼...

ryanvale ‧ 2026-04-13

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技術規模化觀察能力：精通 ADK 回呼（Callbacks）以優化成本、延遲與可稽核性

AI 協調者（orchestrators）雖然備受矚目，但當部署變得延遲且成本高昂時，開發者往往會忽略一個秘密武器：ADK 回呼掛鉤（callback hook...

Connie ‧ 2026-04-07

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技術前端工程的下一個十年：為何你需要開始為 Agent 設計介面

大家都在說 AI 遲早會把前端的飯碗端走。看著社群上每天冒出來的一鍵生成 UI 工具，這種焦慮很真實。但如果你有留意最近幾週的技術底層走向，會發現前端的戰場其實...

ryanvale ‧ 2026-03-30

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鐵人賽 DevOps DAY 30

初探 LLM 可觀測性：打造可持續擴展的 AI 系統系列第 30 篇

技術【Day 30】完賽心得：當你凝視深淵，深淵也凝視著你

完賽心得鐵人賽挑戰的最後一天終於到來了。相比於去年的參賽經驗，我今年投入了更多的時間和精力，即便提前兩個半月開始準備，依然寫到了最後一天才完成所有內容。最...

mikehsu0618 ‧ 2025-10-14

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鐵人賽 DevOps DAY 29

初探 LLM 可觀測性：打造可持續擴展的 AI 系統系列第 29 篇

技術【Day 29】LLM 可觀測性與架構演進：從零到可治理、可優化、可規模化

前言感謝陪伴著我近一個月的鐵人勇者們，再堅持一下我們快到終點了！我們的旅程始於可觀測性，並以此為基點，深入到了 LLM 與 AI 應用的多個進階議題。這麼...

mikehsu0618 ‧ 2025-10-13

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鐵人賽 DevOps DAY 28

初探 LLM 可觀測性：打造可持續擴展的 AI 系統系列第 28 篇

技術【Day 28】深入向量資料庫：理解 RAG 在 AI 時代依然至關重要

前言前些陣子，社群上開始興起了 RAG 已死的言論，因為主流大模型的 Token 窗口已經大幅度的成長到百萬級別，足以消化大部分的資料並即時回應。這也使得一...

mikehsu0618 ‧ 2025-10-12

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鐵人賽 DevOps DAY 27

初探 LLM 可觀測性：打造可持續擴展的 AI 系統系列第 27 篇

技術【Day 27】從 RAG 到 Agentic RAG：解放知識庫的真正潛力

前言想像一下，一個大型語言模型（LLM）就像一位博學多聞、記憶力驚人的天才，但他的知識卻永遠停留在了「畢業」的那一天。對於畢業後世界上發生的任何新知、或是特...

mikehsu0618 ‧ 2025-10-11

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鐵人賽 DevOps DAY 26

初探 LLM 可觀測性：打造可持續擴展的 AI 系統系列第 26 篇

技術【Day 26】探討 Context Engineering：打造新一代 AI 應用的核心引擎

前言在過去幾年，大型語言模型 (LLM) 的浪潮席捲全球，「提示工程 (Prompt Engineering)」迅速成為 AI 開發者與愛好者人人都需掌握的...

mikehsu0618 ‧ 2025-10-10

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鐵人賽 DevOps DAY 25

初探 LLM 可觀測性：打造可持續擴展的 AI 系統系列第 25 篇

技術【Day 25】從可觀測性到持續優化：深入 LLM Evaluation 的藝術與實踐

前言在先前文章中，我們探討了 LLM 可觀測性平台的重要性。然而，僅僅能夠「看見」模型的行為是不夠的；我們還需要一套系統化的方法來「衡量」其優劣，這就是 L...

mikehsu0618 ‧ 2025-10-09

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鐵人賽 DevOps DAY 24

初探 LLM 可觀測性：打造可持續擴展的 AI 系統系列第 24 篇

技術【Day 24】從程式碼到資產：深入 Prompt Management 的藝術與實踐

前言在上一篇文章中，我們探討了 LLM 可觀測性平台的重要性。今天，我們將延伸這個主題，深入探討一個與其緊密相關且至關重要的領域：Prompt Manage...

mikehsu0618 ‧ 2025-10-08

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鐵人賽 DevOps DAY 23

初探 LLM 可觀測性：打造可持續擴展的 AI 系統系列第 23 篇

技術【Day 23】導入 LLM 可觀測性不需從頭開始：善用 OpenTelemetry 完美整合現有架構

前言在大型語言模型（LLM）應用席捲全球的今天，如何有效監控並觀測這些「黑盒子」的行為，已成為維運團隊最迫切的挑戰。許多團隊早已建立了成熟的 Grafana...

mikehsu0618 ‧ 2025-10-07

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鐵人賽 AI & Data DAY 26

RAG × Agent：從知識檢索到智慧應用的30天挑戰系列第 26 篇

技術 Day 26｜實戰工具化與記憶：讓系統會查條文、會記得你說過什麼

昨天我們已經完成了最小可跑的版本，連結了查資料庫、組 prompt、請模型回答，我們現在要加上兩個功能也就是工具化（Tool）與記憶（Memory）。簡單說一下...

otterday ‧ 2025-10-10

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鐵人賽 DevOps DAY 22

初探 LLM 可觀測性：打造可持續擴展的 AI 系統系列第 22 篇

技術【Day 22】探討 LLM 可觀測性平台：讓你的 LLM 應用持續進化

前言在 LLM 應用蓬勃發展的時代，將大型語言模型（LLM）推向生產環境往往只是旅程的開始，而不是結束。想像一下，一個聊天機器人應用在內部測試中表現完美，但...

mikehsu0618 ‧ 2025-10-06

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鐵人賽生成式 AI DAY 22

Android 不會只更新 UI ! 用 Vibe Coding ? 加速打造 Al-native App 系列第 22 篇

技術運用Gemini AI Agent mode 協助完善 APP 功能

在前幾天我們完成了基本的 UI 介面與對話功能接下來我們要透過 Gemini 的 Agent mode 完善這個 APP 首先他列出他認為還能做的功能輸入:...

onedream ‧ 2025-10-06 ‧團隊nutc imac

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鐵人賽 AI & Data DAY 24

RAG × Agent：從知識檢索到智慧應用的30天挑戰系列第 24 篇

技術 Day 24｜AI Agent 實作規劃：打造能推理、能反思的法規助理

之前已經有基礎了，這次要繼續延伸做下去，後面應該也會放上我比較完整的程式碼，所以如果前面的內容已經忘光光的沒有關係，我這邊應該會打算做點整理，所以程式碼後面都會...

otterday ‧ 2025-10-08

技術 多模態注入：圖片、語音與檔案

技術 Hidden Context Exposure：外洩的不只是 system prompt

技術 Jailbreak 手法分類學

技術 間接注入實戰：把指令藏進網頁與文件

技術 Prompt Injection 原理拆解

技術 第一階段回顧與小型攻擊熱身

技術 Day10：來把 registry 交到 AIOps agent 手上

技術 Day 06｜他們做了三週，最後只需要一支 Script

技術 模型只能提案，不能替自己授權：信任邊界與資料的影響範圍

技術 對 LLM 應用做威脅建模

技術 打造你的資安實驗室：環境建置

技術 OWASP Top 10 for LLM Applications 全覽

技術 AI 推論正在吞噬雲端

技術 我用一個真實 PR 開始衡量 Coding Agent Harness 的效果

技術 Cursor Meetup 筆記：從 Vibe Coding 到 AI Agent 的三個實戰心法

技術 2026 年前端工程師的生存戰：當程式碼不再是瓶頸，什麼才是你的核心價值？

技術 規模化觀察能力：精通 ADK 回呼（Callbacks）以優化成本、延遲與可稽核性

技術 前端工程的下一個十年：為何你需要開始為 Agent 設計介面

技術 【Day 30】完賽心得：當你凝視深淵，深淵也凝視著你

技術 【Day 29】LLM 可觀測性與架構演進：從零到可治理、可優化、可規模化

技術 【Day 28】深入向量資料庫：理解 RAG 在 AI 時代依然至關重要

技術 【Day 27】從 RAG 到 Agentic RAG：解放知識庫的真正潛力

技術 【Day 26】探討 Context Engineering：打造新一代 AI 應用的核心引擎

技術 【Day 25】從可觀測性到持續優化：深入 LLM Evaluation 的藝術與實踐

技術 【Day 24】從程式碼到資產：深入 Prompt Management 的藝術與實踐

技術 【Day 23】導入 LLM 可觀測性不需從頭開始：善用 OpenTelemetry 完美整合現有架構