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共有 32 則文章
鐵人賽 AI 自動化 DAY 30

技術 Day 30:終點也是起點:個人 AI Agent 演進藍圖與全景復盤

這是 30 天系列實戰的最後一篇。前面的篇章我們從 Node-RED 與 agy CLI 的本機整合開始,逐步建立起資料採集、結構化契約、狀態記憶、資源護欄、...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 29

技術 Day 29:生產上線:Windows 開機啟動與 PM2 程序守護

如果每次開機都要手動輸入 node-red,會增加日常啟動的負擔;常駐的終端機黑色視窗更不適合當作背景服務。今天我們將使用 Node.js 生態的進程管理 P...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 28

技術 Day 28:E2E 韌性層:錯誤分類、退避與安全降級

Day21 已指出「超量即降級」不等於重試,Day23 也已定義 retry 與 Fallback 欄位。今天把這些設計真正接到 E2E 失敗路徑,讓系統知道...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 27

技術 Day 27:E2E 強化層:快取與並行控制的整合

Day21 已介紹 Semaphore,Day22 已介紹 MD5 快取。今天不重複兩個元件的基本用法,而是處理它們放在同一條 E2E 管線時最容易出錯的順序...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 26

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...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 25

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...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 24

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...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 23

技術 Day 23:端到端實戰啟動(Windows AI 自動化系統架構)

今天會先建立 Windows AI 智慧管家的端到端總體規格:把資料採集、效能護欄、AI 決策、動作執行與審計復原串成同一條可追蹤的資料流,並先定義後續 Da...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 22

技術 Day 22:效能優化:MD5 特徵快取(重複報錯直接使用既有結果)

在軟體開發與系統運行時,很多錯誤具有高度的「重複性」:例如資料庫未啟動時連續發生的 ETIMEDOUT 5432、或是同一支腳本因語法錯誤被反覆執行。如果相同...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 21

技術 Day 21:系統調優:Semaphore 號誌機制(限制 AI 並行任務數)

當檔案分類、日誌分析與監控等流程都在背景執行時,同一時間可能會有多個事件觸發 AI 分析。若每個事件都直接啟動 agy.exe,CPU 與記憶體使用量可能在短...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 20

技術 Day 20:AI 實戰 7:智慧剪貼簿管家(複製代碼或報錯自動翻譯與解析)

在日常開發與維運過程中,遇到長篇英文日誌、看不懂的 Stack Trace 或生澀的技術文件時,標準的動作是: 按 Ctrl + c 複製文字。 打開瀏覽器...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 19

技術 Day 19:安全防禦:Human-in-the-loop 審批門(高危 AI 動作 Toast 確認機制)

當本機 AI 可以操作檔案系統、終止程序或執行命令時,流程就需要明確的人工核准邊界。例如 AI 判斷某個 2.4GB 檔案是暫存檔,但實際上它可能是剛產生的...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 18

技術 Day 18:自主行動:利用 agy MCP 掛載 Windows 本機工具與自主排查

如果 AI 只能在對話框裡給文字建議,查檔案與執行命令仍要由使用者手動完成,那它的角色就是提供建議。這篇會進一步說明工具掛載後的目標導向流程。這類流程的差異在...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 17

技術 Day 17:AI 實戰 6:Windows Event Viewer 崩潰日誌 ➔ AI 深度排查與嚴重等級分流

當 Windows 上的某個軟體(如 VS Code、Docker、Node.js 服務或大型遊戲)突然無預警閃退或崩潰時,Windows 事件檢視器(Eve...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 16

技術 Day 16:階段實戰:5 分鐘組裝 Windows AI 智慧守護全自動流水線(2.0 集大成版)

在 Day 08 中,我們拉出一條相當基本的記憶體風暴 RCA 雛形;但整體設計仍存在許多工程痛點:命令與參數需手動多層轉義拼接、Prompt 塞入未壓縮原始...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 15

技術 Day 15:本機 API:本機 AI HTTP API 網關(手機捷徑與終端一鍵呼叫 AI)

平常坐在電腦前可以用終端機呼叫 agy.exe,但如果我們想「在 iPhone / Android 手機上按一下捷徑、或是從區域網路的另一台筆電發送請求」來使...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 14

技術 Day 14:模組化:打造專屬 Subflow 樂高積木(封裝 agy AI 推理核心節點)

當 Node-RED 自動化流程越來越多,如果每個分頁都要手動拉一次「Prompt 組裝 ➔ Exec 節點 ➔ 指令引號跳脫 ➔ JSON 解析 ➔ 雙軌解...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 13

技術 Day 13:場景評估:哪些電腦雜事值得自動化?與「防重複搞砸」的三大防呆設計

在剛接觸自動化時,往往會有一種衝動:「想把電腦上看到的所有事情全部自動化!」但最後可能有不少流程變成沒人維護的負擔。這篇會先整理適合自動化的工作特徵,再介紹避...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 12

技術 Day 12:AI 安全:雙層安全防禦(硬性白名單 + 隔離區防誤刪機制)

讓 AI 協助整理下載區或清理快取時,仍可能把重要檔案誤判成可處理項目。因此刪除動作不能只依賴模型判斷。今天會加入硬性白名單與隔離區,讓高風險檔案先被阻擋或移...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 11

技術 Day 11:AI 核心:給 AI 裝上長期記憶(本機 SQLite + Agentic Text-to-SQL 動態檢索)

如果每次診斷只提供當下資料,模型就無法參考過去的事故與處理結果。今天會將歷史紀錄存進本機 SQLite,再依目前任務查詢相關內容,注入後續 Prompt。...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 10

技術 Day 10:AI 核心:Prompt 前置資料壓縮(用 JSONata 為長日誌瘦身)

當我們要請 AI 分析 Windows 事件檢視器(Event Viewer)或大型專案 Log 時,原始日誌動輒幾千行 XML 或堆疊追蹤(Stack Tr...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 9

技術 Day 09:AI 核心:`--json-schema` 契約保證(為什麼自動化不能只輸出純文字?)

在前面幾天的實戰中,你一定注意到了在呼叫 agy CLI 的時候,都會帶上一個特殊的參數:--json-schema。初學者常問一個直覺的問題:「直接叫 AI...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 8

技術 Day 08:AI 實戰 5:電腦突然風扇狂轉?AI 輔助根因診斷(RCA 分析)

正在寫程式、開會或打遊戲時,筆電風扇突然開始瘋狂狂轉、滑鼠游標瞬間卡頓,大家的第一反應通常是按下 Ctrl + Shift + Esc 打開 Windows「...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 7

技術 Day 07:AI 實戰 4:Git 提交與工作流水帳 ➔ AI 每日下班自動產出工作日報

每天下班前,填寫每日工作日誌是一項令人苦惱的事情,盯著工作日誌回想:「我今天早上 10 點到底改了哪個功能?下午又修了什麼 bug?」,然後去翻瀏覽器歷史紀錄...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 6

技術 Day 06:AI 實戰 3:剪貼簿非結構文字 ➔ AI 自動轉 Markdown 表格

在日常開發或整理筆記時,經常遇到這種讓人煩躁的場景:從伺服器日誌、工作管理員、或是同事傳來的 Teams 訊息中複製了一大段雜亂的數據(例如:多個進程的記憶體...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 5

技術 Day 05:AI 實戰 2:終端機噴錯一鍵救援(PowerShell 報錯 ➔ Agent 秒給修復命令)

在 Windows 終端機下指令、安裝套件或編譯專案時,最讓人頭痛的就是突然噴出一長串紅字報錯:npm ERR! code ENOENT、git error:...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 4

技術 Day 04:AI 實戰 1:Downloads 下載區混亂檔案 AI 智慧分類與自動歸檔

不得不說,我的 Windows 桌面與 Downloads 資料夾,是我電腦最髒亂的地方:在 Downloads 資料夾裡面多的是甚麼 Screenshot_...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 3

技術 Day 03:在 Windows 中暢玩 agy cli

過去要在電腦上做 AI 自動化,最怕要到國外網站綁信用卡、申請 API Key,隨時擔心程式寫出 bug 陷入無窮迴圈刷爆帳單。不過在使用了 Google A...

鐵人賽 Build on Google AI DAY 1
使用gemini 準備 az-900 系列 第 1

技術 使用gemini 準備 az-900 DAY 1

🏰 Azure 雲端架構師 RPG 實戰模擬器|30 天完整版 前言 筆者規劃在一月之內考取微軟 Azure Fundamentals (AZ-900) 認證。...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 2

技術 Day 02:環境建置:Windows 本機 Node-RED 安裝與 Context 狀態記憶模型

聊完了為什麼在 Windows 電腦上用 Node-RED 搭配 agy CLI 是個不錯的選擇,今天就來動手把 NodeRED 環境跑起來吧。安裝環境的時候...