馬卡龍的成長日記 Day 05 Day 01 的時候，我提過一件很想做到的事：未來的 Macaron 不只是抽牌、解牌，而是真的可以慢慢了解一個人。 例如你曾經...
馬卡龍的成長日記 Day 04 昨天，我把一篇占卜需要的資料和六個階段整理好了，也畫出了第一版的資料庫設計。照理來說，下一步就是把這些資料表真的建立進 Post...
下午四點多，Support 群組有人丟了一句： 「幫我把剛才那個帳號權限問題補上最新進度。」 這種要求以前要先問是哪一張 Ticket。 現在 AI 可以自己找...
！ 本篇文章將會介紹 headless 模式：opencode run 讓 AI 無人值守工作，期望大家都能讓 AI 在你睡覺、耍廢、追劇的時候照常上班 :D...
凌晨的 Incident Review 結束時，大家都只想趕快睡覺。 會議開了快兩個小時。 有人查 Log。 有人翻最近的 Change。 有人提出可能是 Ne...
！ 本篇文章將會介紹五分鐘安裝 opencode：打造你的 AI 指揮台，期望大家都能在五分鐘內把 AI 指揮台裝進終端機，從此寫程式像下指令 :D 昨天我們看...
週二早上，一份需求整理表被 AI 補成了很乾淨的一頁。 已確認的內容都在上面。 還缺的地方則統一標成： TBD 負責人看了一眼，覺得很好。 原本散在會議紀錄、...
馬卡龍的成長日記 Day 02 昨天把 Macaron 第一版要做的事情整理完之後，今天終於可以開始動工了！ 先幫自己訂一個目標： 第 30 天，Macaron...
馬卡龍的成長日記 Day 01 你有沒有讓 AI 幫你解過塔羅牌？ 它通常講得很好。文字流暢、語氣溫柔，每一句都像在關心你。 但把視窗關掉之後，回想剛剛讀到什麼...
前言：測試都通過了，為什麼還要懷疑？ 「AI 幾秒鐘就能幫你的函式產生一整套測試，語法正確、結構完整、跑起來全部綠燈——這樣還不夠好嗎？」 這句話聽起來很合理，...
前言：改 README 應該是最安全的任務吧？ 「這個 issue 只是要求把 README 裡的預設值寫錯的地方改一下，交給 AI 處理應該零風險吧？」 Da...
星期一早上的 Planning 很順。 螢幕上的工作看板只剩最後六張卡。 主持人逐張問： 「Ready？」 需求窗口點頭。 系統負責人點頭。 執行的人也沒有反對...
星期四下午，跨部門的 Service Review 比平常提早開始。 不是因為事情變少。 而是三個 Team 最近都把 AI 接進了原本最花時間的整理工作。 以...
大家好，我是鯨魚 (whale120）！ 這是我第一年參加 iThome 鐵人賽，關於我的簡介可以看 iThome 的 profile(link) 以及部落格(...
前言 「AI 都已經能自動生成測試了，還需要學 TDD 嗎？」 這大概是我這幾年被問過最多次的問題之一。表面上聽起來很合理：以前寫測試要花時間，現在跟 AI c...
這個系列會從一個能開 IT 工單的 Agent 出發，慢慢補上它真正需要的安全邊界。 我還是學生，沒有真的在公司處理 Helpdesk，也沒有 Jira、內...
假設團隊已經把 .env 加進 content exclusions，Coding Agent 確實讀不到它。接著 Agent 執行測試，測試程式卻把完整的 A...
AI 黑魔法（16） 把 MCP 的三種角色與信任邊界講完，AI 黑魔法（17） 講過工具定義本身就是攻擊面，這篇我們來直接拿 MCP Tool Poisoni...
前言：驗證跟判斷,可以是同一個人做嗎？ 「反正都是同一個 AI 在跑，驗證跟判斷一起做，效率不是更高嗎？」 昨天講完乾淨基準比對，這是個很自然的疑問——為什麼不...
前言：一個標題寫著「fix」的 PR，diff 裡卻沒有任何一行production 程式碼 「PR 標題寫 fix:，照理說應該會改到某段實作邏輯吧？」 昨天...
上一篇介紹了 MCP 的三個基本角色：Host、Client、Server，以及三種能力：Tools、Resources、Prompts，這篇繼續了解，當一個...
「從最初的一個想法，到寫下每一行 FastAPI、RAG 向量檢索、Gemini 三階段推理與 Linux systemd 自動化運維程式碼，這 30 天的旅程...
「在 AI Agent 系統中，對外連線的大模型 API 門戶是系統中最脆弱的一環。一個 Production-Ready 的 Gemini API Gatew...
「在 AI Agent 的知識庫架構中，RAG 是消除大模型幻覺的定海神針。透過在地化的 Embedding 模型、asyncio.to_thread 非阻斷線...
「一個真正具備靈魂的 AI Agent，必須能在長對話中維持精準的上下文記憶，並在每一次對話結束後，自動從互動中提煉精華（Active Learning），實現...
「在 AI Agent 的架構設計中，批次分析腳本負責盤後推播，而 FastAPI Web 服務則提供 Real-time Chat、知識庫動態學習與系統狀態監...
上一篇我們把 Agent 拆成模型、工具、記憶、設定檔與自主迴圈，但當工具越接越多，就碰到一個工程問題：不同的 AI 應用，能不能用一種共同語言去連這些東西？...
先讓 Agent 活得比視窗久 昨天先把 Agent Development Environment（ADE）的地圖畫出來：Client 是入口，Statio...
Plugin 已經被 client 找到，其中一個 MCP server 卻在 handshake 時失敗。結果整包 skills 都從 Agent 的能力清單...
上一篇談 Excessive Agency 時，重點放在模型拿到了哪些工具、多少權限，以及有多大的自主空間，這篇來看 Agent 怎麼把模型、工具、記憶、設定檔...
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