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 Software Development DAY 4

AI 時代的 Android Engineer：30 天打造我的 AI 開發工作流系列第 4 篇

技術 Day 04 - 先別急著寫 Code，AI 會問出我漏掉的需求嗎？

昨天測試正計時功能時，我原本想知道 AI 會不會先理解既有 Code 再開始修改。結果它確實會先讀，也找到了正確的 TimeManager、TimeServic...

ann_003 ‧ 2026-09-18

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鐵人賽 Vibe Coding DAY 4

從零打造 AI 專題：給非本科生的工具實作與 Vibe Coding 指南系列第 4 篇

技術 Day 4｜資料不要再散落各處：用 NotebookLM 建立可追溯的 AI 專題知識庫

前幾天，我們已經完成三件重要的事： Day 1：從真實問題開始，而不是先追逐工具 Day 2：學會查證 AI 提供的資料與來源 Day 3：把模糊需求寫成可以...

chiehlun ‧ 2026-09-18

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鐵人賽 Vibe Coding DAY 4

一個 Vibe Coding 專案從原型到有人在用系列第 4 篇

技術叫 AI 做完自己檢查，為什麼你一按就壞？

叫 AI 做事的工作單有三格：改哪裡、哪裡不准動、做完怎麼算對（Day 2 介紹過）。前兩天各講了一格，今天講最後一格。這一格你大概會寫：測試要過、畫面不能跑...

lollapalooza ‧ 2026-09-18

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鐵人賽 AI Engineering DAY 4

Harness Engineering × Pi Agent 實戰：打造可觀測、可評估的 AI Coding Agent 系列第 4 篇

技術 Day4：為什麼選 Pi ? 啥都沒有為啥選它 ?

一個 Day1 先放著沒展開的問題 Day1 提過一句話：這系列選 Pi Coding Agent 當作實作載體，原因是它開源、而且刻意做得很極簡。當時說「這件...

eating11111 ‧ 2026-09-18 ‧團隊nutc imac

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鐵人賽 AI Engineering DAY 8

AI陪孩子學習：從答案工具變成思考教練系列第 8 篇

技術 Day 8 AI當英文老師：每天的AI英語陪讀

死背英文變成有感使用英文透過AI來學習英語真正有趣的地方，是可以把死背英文變成有感使用英文，也是利用這方式讓孩子學習英文的習慣。例如輸入Prompt：「你是一...

Leodaddy ‧ 2026-09-22

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鐵人賽 AI 自動化 DAY 26

NodeRED × Google agy CLI 打造個人 Windows 智慧管家系列第 26 篇

技術 Day 26：E2E 實戰層 3：執行結果、通知與審計

在昨天只產生 AI 建議，今天才進入可改變本機狀態的執行層。重點不是重新示範搬檔案或 Toast，而是建立「先驗證、再執行、最後留下證據」的完整邊界。本文...

joe94008 ‧ 2026-09-18

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鐵人賽 AI Engineering DAY 20

AI 寫的測試，誰來測？系列第 21 篇

技術【Day19】十四個變異體，八個有行號八個沒有

TL;DR 變異分數的分母是人寫的目錄。沒設計到的錯法，分數看不見，所以每一個變異體都要說出自己模擬哪一種真實錯法十四個分兩層：實證（有跨檔案行號或第一幕實...

eyelash*睫毛 ‧ 2026-09-20

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鐵人賽 AI Engineering DAY 26

當企業導入 Agent：30 天拆解治理邊界與平台選型系列第 26 篇

技術 Day 26｜Agent 事件回放實戰：從 Trace ID 查回操作與授權證據

拿到一個 Trace ID，通常可以開始回答「這次請求經過哪幾個服務，時間花在哪裡」。如果調查的是一次可疑工具操作，接下來還會有人問：使用者原本要求什麼？Age...

mikehsu0618 ‧ 2026-09-18 ‧團隊Agent 科學遠征小隊

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鐵人賽 AI Engineering DAY 19

AI 寫的測試，誰來測？系列第 20 篇

技術【Day18】誰來驗收驗收者：自建 Mutation Harness 與校準協議

TL;DR 自建變異引擎不難，難的是它自己也是程式碼：判定邏輯錯一行，之後每一個分數都是偽證校準協議：必死、必活、必錯三組五條，答案人手寫、跑之前定。正規做...

eyelash*睫毛 ‧ 2026-09-19

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鐵人賽 Vibe Coding DAY 3

從零打造 AI 專題：給非本科生的工具實作與 Vibe Coding 指南系列第 3 篇

技術 Day 3｜AI 不是讀心術：用 5 個欄位寫出可驗收的提示詞

昨天我們學會了查證 AI 提供的資料，但即使資料來源可靠，如果一開始交代的任務很模糊，AI 仍可能產生一篇「看起來很完整，實際上不能用」的答案。例如，許多第一...

chiehlun ‧ 2026-09-17

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鐵人賽自我挑戰組 DAY 4

AI 編年史：一群人想教機器思考，然後呢？系列第 4 篇

技術【Day 04】AI 編年史：最難的指令，叫「你自己想辦法」

「當解題者想達成某種結果，卻一時不知道怎麼做到，問題就出現了。」 —— 紐厄爾、蕭與西蒙，1959 年，〈Report on a General Problem...

msix ‧ 2026-09-18

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鐵人賽 Software Development DAY 3

AI 時代的 Android Engineer：30 天打造我的 AI 開發工作流系列第 3 篇

技術 Day 03 - AI 會先讀 Code，但它真的理解需求了嗎？

昨天最後留下了一個問題：如果我只給 AI 一句需求，不告訴它應該怎麼分析，它會直接開始寫 Code，還是會先搞懂自己到底要改什麼？所以今天決定真的來試一...

ann_003 ‧ 2026-09-17

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鐵人賽 AI Engineering DAY 25

當企業導入 Agent：30 天拆解治理邊界與平台選型系列第 25 篇

技術 Day 25｜讓 SRE Agent 查 Loki：Grafana MCP 的查詢路徑與資料權限

請 SRE Agent 調查錯誤，最有用的回答通常不只是一句「可能是服務逾時」。我們還需要知道它看了哪個服務、哪段時間、哪些 Log，以及能不能沿結果繼續查 T...

mikehsu0618 ‧ 2026-09-17 ‧團隊Agent 科學遠征小隊

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鐵人賽 AI Security DAY 11

AI 這麼聰明，為什麼還會被騙？30 天搞懂 AI 資安系列第 11 篇

技術 Day 11 - OWASP LLM07：Misinformation，AI 講得很像真的，不代表它真的對

hihi，我是歐娜😺 今天這一條，是大家平常使用 AI 最容易遇到的問題之一： AI 講錯了怎麼辦？今天來看 OWASP LLM Top 10 2026...

歐娜 ‧ 2026-09-19

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鐵人賽 AI Security DAY 10

AI 這麼聰明，為什麼還會被騙？30 天搞懂 AI 資安系列第 10 篇

技術 Day 10 - OWASP LLM06：Unbounded Consumption，AI 不只吃 Token，還可能吃掉你的帳單？

hihi，我是歐娜😺 前幾天講的風險，大部分都在想： AI 會不會被騙？資料會不會外洩？ Model 會不會被動手腳？但今天這一條，要看的東西非常現實。...

歐娜 ‧ 2026-09-18

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鐵人賽 AI Security DAY 9

AI 這麼聰明，為什麼還會被騙？30 天搞懂 AI 資安系列第 9 篇

技術 Day 09 - OWASP LLM05：Data and Model Poisoning，AI 也可能被「教壞」？

hihi，我是歐娜😺 昨天講 Supply Chain 時，我最後留了一個問題：「我拿進來的東西能不能信？」像是 Model、Adapter、Packa...

歐娜 ‧ 2026-09-17

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鐵人賽 AI Security DAY 3

從 LLM、Agent 到 Guardrails：30 天打造可控、安全、可驗證的 AI Agent 系列第 3 篇

技術 Day 3｜給 Agent 一把萬用 API Key 後，我才發現它什麼都能做

同一把 API Key 同時能查資料、開工單、重設帳號、寄通知時，Agent 的工具清單就不再只是功能清單。我沒有公司的 API Key。這個專案用的是...

justin_log ‧ 2026-09-17 ‧團隊nutc imac

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鐵人賽 AI Engineering DAY 7

AI陪孩子學習：從答案工具變成思考教練系列第 7 篇

技術 Day7 AI當國文老師：作文寫作一起玩

和AI對話學國文很多孩子不是不會國文，而是不喜歡傳統國文練習，通常學校發的國語相關的書本作業就一堆，在孩子小一的時候光國語就有七本不同相關國語方面的書本，練字...

Leodaddy ‧ 2026-09-21

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鐵人賽 AI Engineering DAY 6

AI陪孩子學習：從答案工具變成思考教練系列第 6 篇

技術 Day6 AI幫孩子出考題：模擬一位出題小老師

模擬一位AI出題小老師以前想幫孩子複習通常要自己找考古題，甚至花時間研究孩子到底哪個單元比較不熟，但現在有了AI幫忙，這件事情可以變得更有效率，例如可以把孩子...

Leodaddy ‧ 2026-09-20

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鐵人賽 AI 自動化 DAY 25

NodeRED × Google agy CLI 打造個人 Windows 智慧管家系列第 25 篇

技術 Day 25：E2E 實戰層 2：任務路由與決策契約

agy CLI、JSON Schema 與共用 Subflow 已在前面完成。今天的問題不是如何再呼叫一次 AI，而是如何讓同一個推理元件接收不同任務，並且不...

joe94008 ‧ 2026-09-17

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鐵人賽 AI Engineering DAY 18

AI 寫的測試，誰來測？系列第 19 篇

技術【Day17】行覆蓋率 100%，還是有十一種錯法穿過去

TL;DR 昨天那套忠實性 100% 的測試，今天量行覆蓋率：43 行邏輯全部走過，100% 同一套測試，Day 14 的 21 個變異體存活 12 個，對...

eyelash*睫毛 ‧ 2026-09-18

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鐵人賽 AI Engineering DAY 17

AI 寫的測試，誰來測？系列第 18 篇

技術【Day16】CI 全綠，但 AI 只寫了一句 assert result is not None

TL;DR pytest 的綠燈只代表函式沒拋例外。用 ast 寫了 assert_inspector.py，機器化地問：這條測試到底在比什麼量尺做出來第一...

eyelash*睫毛 ‧ 2026-09-17

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鐵人賽 AI Engineering DAY 17

AI 寫的測試，誰來測？系列第 17 篇

技術【Day15-番外】六項不合格，沒有一項是 AI 的錯

TL;DR 正文用三個字帶過的「基底有了」，實際上跑了兩輪第一輪 6 項不合格：5 項是我的量尺寫錯，1 項是我的規格沒寫系列問「AI 寫的測試，誰來測...

eyelash*睫毛 ‧ 2026-09-17

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鐵人賽自我挑戰組 DAY 3

AI 編年史：一群人想教機器思考，然後呢？系列第 3 篇

技術【Day 03】AI 編年史：答案跟課本不一樣，誰對？

「現在，世上已經有能思考、能學習，也能創造的機器。」 —— 赫伯特・西蒙與艾倫・紐厄爾，1958 年論文，節譯。想像你正在改數學考卷。有個學生交上來的證明...

msix ‧ 2026-09-17

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鐵人賽 Software Development DAY 2

AI 時代的 Android Engineer：30 天打造我的 AI 開發工作流系列第 2 篇

技術 Day 02 - AI 解釋得越詳細，我真的就越懂 Android 嗎？

昨天提到，開始使用 AI 寫 Code 之後，我反而更想知道：為什麼這段 Code 要這樣寫？既然 AI 可以幫忙讀 Code，那除了叫它寫功能之外，是...

ann_003 ‧ 2026-09-16

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鐵人賽 AI Security DAY 8

AI 這麼聰明，為什麼還會被騙？30 天搞懂 AI 資安系列第 8 篇

技術 Day 08 - OWASP LLM04：Supply Chain，你下載的模型真的是你以為的那個嗎？

hihi，我是歐娜😺 前幾天講的風險，大部分都發生在 AI 系統「跑起來之後」。像是： Prompt Injection：模型被惡意輸入影響 Sensiti...

歐娜 ‧ 2026-09-16

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鐵人賽 AI Security DAY 2

從 LLM、Agent 到 Guardrails：30 天打造可控、安全、可驗證的 AI Agent 系列第 2 篇

技術 Day 2｜30 分鐘做出第一個會開工單的 AI Agent：它已經能替你動手了

今天我先做一個故意很單純的版本：它會開工單，但還不安全。昨天我先把「Agent 有工具以後會出什麼事」講清楚。今天我不急著加 Guardrails，反而先...

justin_log ‧ 2026-09-16 ‧團隊nutc imac

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鐵人賽 AI Engineering DAY 24

當企業導入 Agent：30 天拆解治理邊界與平台選型系列第 24 篇

技術 Day 24｜agentgateway LLM 成本觀測實戰：一次備援完成後，成本如何計算

一次 Agent 工作順利完成，背後可能已經向模型服務送了兩次請求。第一次遇到錯誤，第二次改用備援模型，使用者最後只看見一份回答。等你打開成本面板，請求數、To...

mikehsu0618 ‧ 2026-09-16 ‧團隊Agent 科學遠征小隊

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鐵人賽 AI 自動化 DAY 24

NodeRED × Google agy CLI 打造個人 Windows 智慧管家系列第 24 篇

技術 Day 24：E2E 實戰層 1：採集層的資料契約

前面幾天已經示範過檔案掃描、系統負載採集與 JSONata。今天不再重教這些零件，而是把它們組成 E2E 流程的第一個穩定邊界：採集層只提供事實，並輸出後續層...

joe94008 ‧ 2026-09-16

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鐵人賽自我挑戰組 DAY 2

AI 編年史：一群人想教機器思考，然後呢？系列第 2 篇

技術【Day 02】AI 編年史：你說的 AI，跟我說的是同一個嗎？

「參與者各有自己的研究方向，而且幾乎沒有偏離。」 —— 約翰・麥卡錫，2006 年回顧達特茅斯聚會，節譯。假設明天有人交給你一個需求：「我們的網站，也要加...

msix ‧ 2026-09-16