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鐵人賽 AI Engineering DAY 4

技術 Day 4|每章只准放一個新名詞,這條規則救的是我不是讀者

模組一|為什麼把小說當專案管(Day 1–4) 模組一收尾。前三天講設定放哪裡、怎麼分層、怎麼變成擋得住人的規則。今天講最後一種會失控的東西:專有名詞。 先...

技術 Claude code 新手篇 5:換 section 不斷線 — 把「當下進度」交接給下一個對話

這是「Claude Code 實戰手冊」系列的第五篇(G5)。G3 講了 CLAUDE.md(你寫的專案規矩)、G4 講了自動記憶(它自己記的筆記),但那兩篇...

鐵人賽 JavaScript DAY 4

技術 Day 4|五關、一條線、一張不做清單:範圍是刪出來的,不是排出來的

模組一|立案與選型(Day 1–4) Day 2 講規格能自動擋下什麼,Day 3 講選型換來多少工作量。今天是開工前的第三件事:範圍。 三個數字先攤開,全...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 4

技術 Day 4|這個流程每一輪都要吃不可信的文字

模組一|為什麼不做全自動(Day 1–5) 昨天講了五道閘門各自想擋什麼。那份 27 行的文件裡,給出的理由只有一句話: 這個流程每一輪都要吃進不可信的外...

鐵人賽 Vibe Coding DAY 7

技術 Day 7 | 零資料庫的資料層設計

昨天把頁面架構都建立起來了,但目前的內容實際上來說,就是單純的靜態資料頁面,使用的內容只是單純為了確定邏輯是否正確而已。那既然決定不採用資料庫,那「資料放哪、...

鐵人賽 Build on Google AI DAY 9

技術 Day 09 如果模型不變,為什麼 Context 越長越吃 VRAM?

我有多年 IT 技術與跨域學習經驗,現在把 AI、Cloud、Infrastructure 串起來。 昨日談問到如果模型越大,就一定需要越大的 GPU 嗎?今日...

鐵人賽 JavaScript DAY 3

技術 Day 3|PixiJS 是渲染器,不是遊戲引擎:它不做的每一件事都會變成你的檔案

模組一|立案與選型(Day 1–4) 這個系列在做一款瀏覽器小遊戲:玩家畫一條線,擋住從蜂巢飛出來的蜜蜂,讓狗狗撐過十秒。 打開網頁就能玩,一局十秒可以玩完...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 3

技術 Day 3|閘門攔得住誰按下發送,攔不住送出去的東西是憑印象寫的

模組一|為什麼不做全自動(Day 1–5) 我做一個中文新聞 podcast,上架不到一年、五十集以上,從選題、腳本、剪輯、封面到發布文案,每一步都有 AI...

鐵人賽 AI Engineering DAY 3

技術 Day 3|不可覆寫規則:一條規則要能擋人,得先有右邊那一欄

模組一|為什麼把小說當專案管(Day 1–4) 夜市、蒸籠、熱氣——我寫到那個場景,很自然地讓一個角色吃了東西。而我的世界觀文件裡寫得清清楚楚:矽魂不進食、...

技術 使用 Angular、Firebase AI Logic 與 Gemini Nano 打造混合式影像分析應用程式

本教學將示範如何使用 Angular、Firebase AI Logic 與 Gemini 打造混合式影像分析應用程式。使用者只需上傳圖片、點擊按鈕,並等待 G...

鐵人賽 Build on Google AI DAY 8

技術 Day 08 如果模型越大,就一定需要越大的 GPU 嗎?

我有多年 IT 技術與跨域學習經驗,現在把 AI、Cloud、Infrastructure 串起來。 如果模型越大,就一定需要越大的 GPU 嗎? 開始接觸 L...

鐵人賽 Build on Google AI DAY 7

技術 Day 07 如果把記憶體當股票買,為什麼 AI 一直在談 VRAM呢?

我有多年 IT 技術與跨域學習經驗,現在把 AI、Cloud、Infrastructure 串起來。 為什麼 AI 一直在談 VRAM呢? 開始研究 AI In...

鐵人賽 JavaScript DAY 2

技術 Day 2|開工前先寫兩千行規格:不是儀式,是給 AI 一份可以違反的合約

模組一|立案與選型(Day 1–4) 昨天講完這 30 天要交付什麼。今天回到開工前的那份文件。 先攤開事實:這個專案動工之前,有一份 2,419 行的 P...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 2

技術 Day 2|從一則新聞到一集節目,中間經過幾個檔案

模組一|為什麼不做全自動(Day 1–5) 昨天說這條產線每一步都有 AI,只有錄音跟發布是我按的。今天把整條線攤開,讓你看清楚那五道閘門實際站在哪裡。 先...

鐵人賽 AI Engineering DAY 2

技術 Day 2|世界觀當 single source of truth,但別只做這一步

模組一|為什麼把小說當專案管(Day 1–4) 昨天講了四個「這其實是工程問題」的瞬間。今天講第一個具體做法。 先講一個很多人會做、而且做得不錯,但只做一半...

技術 AI 協作不是發帳號:企業要先畫出四條責任邊界

公司替工程師開好企業版 AI 帳號,治理其實還沒開始。 帳號只解決「誰可以登入」。它沒回答哪些程式碼能送進模型、MCP 可以用誰的身分碰內部系統,也沒決定 ag...

鐵人賽 AI Security DAY 1

技術 我從模型的不確定性開始理解 LLM 應用資安

查核資訊: 本文於 2026-08-03 依 OWASP、NIST 與 MITRE 官方資料查核。LLM、Agent 與相關風險分類仍在演進;後續文章涉及特定...

鐵人賽 JavaScript DAY 1

技術 Day 1|一條線、一隻狗、十秒鐘:我要用 30 天講什麼

模組一|立案與選型(Day 1–4) 先給結果,再講過程。 遊戲在這裡,開了就能玩,不用註冊:https://save-the-dog-web.vercel...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 1

技術 Day 1|1,513 個 commit,0 個 CI:一條幾乎全是 AI 的產線

模組一|為什麼不做全自動(Day 1–5) 先給你三個數字,全部是我自己跑指令量出來的: 上架不到一年,五十集以上。 兩個 repo 加起來 1,513 個...

鐵人賽 AI Engineering DAY 1

技術 Day 1|我不是來寫小說的,我是來解一致性問題的

模組一|為什麼把小說當專案管(Day 1–4) 先給你看一組數字,然後我們來討論它是什麼。 commits 197 時間跨度...

鐵人賽 Build on Google AI DAY 6

技術 Day 06 如果AI一問就懂,那AI 到底需要什麼 GPU?

我有多年 IT 技術與跨域學習經驗,現在把 AI、Cloud、Infrastructure 串起來。 談到 AI Infrastructure,很多人的第一個印...

My Project 一個可以聊天的AI派蒙...... Part.2

這篇文章是接續<<一個可以聊天的AI派蒙......>>的內容,還沒看過的可以了解一下 既然都看完上一篇文章了,我就不說廢話了這次真的...

鐵人賽 Build on Google AI DAY 4

技術 Day 04 如果AI Engineer 不只是會呼叫 LLM API,那我為什麼開始研究 AI Infrastructure?

我有多年 IT 技術與跨域學習經驗,現在把 AI、Cloud、Infrastructure 串起來。 從生成式 AI 普及之後,使用 LLM API 已經變得越...

鐵人賽 Build on Google AI DAY 3

技術 Day 03 如果我已經先跑多 AI Agent了,我為什麼開始研究 AI Infrastructure?

我有多年 IT 技術與跨域學習經驗,現在把 AI、Cloud、Infrastructure 串起來。 2022年11底,我接觸ChatGPT等生成式 AI 之後...

My Project AI 圖生影片工作流:提示詞、首尾幀與品質驗證實作

專案資訊 專案名稱: Image to Video AI 目前狀態: 已提供可操作的線上版本,持續調整生成品質、模型選擇與任務穩定性。 這個專案的目標,是把「上...

鐵人賽 IT Operation DAY 1

技術 Day 01 夢回 5 年前,那段告別手動部署的血淚拓荒史

5 年前,當我剛接下 Tech Lead 的重擔時,迎接我的不是可以大展身手的舞台,而是一個深不見底的開發泥沼: 沒有/混亂的版控:程式碼的傳遞,靠的是通訊...

鐵人賽 Build on Google AI DAY 1

技術 Day 01 AI 已經可以快速完成 Demo,但真正進入 Production,問題才正式開始。

我有多年 IT 技術與跨域學習經驗,現在把 AI、Cloud、Infrastructure 串起來。 AI 已經可以快速完成 Demo,但真正進入 Produc...

鐵人賽 Software Development DAY 1

技術 Day 00:AI 元年,我卻挑了一個自己完全不懂又沒 AI 的題目:量化交易

正式開賽前的一篇閒話家常。我猜今年應該會比去年更加嚴重,大概會滿大街的 AI 主題,所以我決定反方向走:以一個零交易基礎的工程師,用 30 天邊學邊做,寫一套量...

My Project 把文字轉語音接進 AI 工作流:FlowSpeech MCP Server 開發實作

專案資訊 專案名稱:FlowSpeech MCP Server 專案簡介:把文字轉語音能力包裝成 Model Context Protocol(MCP)工...

技術 Kling 3.0 vs Kling 3.0 Turbo 深度對比:畫質極限與生成效率該如何選擇?

Kling 3.0 與 Kling 3.0 Turbo 差在哪?實際用起來的取捨紀錄 最近開始玩快手的 Kling AI 3.0 世代,手上有VikPea軟體中...