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雲端架構、AI 應用與工程實踐

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我教 AI 別當濫好人:一次差點養出「客服機器人」的故事
AI

客戶回報一個小 error,結果挖出三個 bug、做了一個自動監控,還順便讓我想通一件事——跟 AI 協作,我最大的價值不是打字,是踩煞車。

CI 額度又要爆了,我問 AI 有沒有解——它先把嫌疑人名單列出來,第三個是它自己
AI

GitHub Actions 一個月 3,000 分鐘,月中就燒到 2,395。上個月同樣爆量, 上一代模型(Opus 4.8)陪我訂了一整套省錢紀律;這個月換上 Fable 5, 它查完帳直接問:「為什麼要租?你桌上不就有一台 M2 Pro?」 十五分鐘後,整條 CI 搬回我的 Mac,帳單歸零。 節流是優化,掀桌是解法——這次模型升級給我最具體的體感。

我請每個 AI 各住各的房間,然後它們退房不關門——一次我跟 AI 一起收拾爛攤子的過程
AI

上一篇我用 git worktree 把每個 AI 請進獨立房間,續集是它們退房不關門、堆了 24 間殭屍。 但這次我想講的不只是解法——而是「我怎麼跟 AI 一起把它解掉的」: AI 先跟我報錯,我給方向跟安全邊界,它負責寫 hook、改我的交接流程。 整個過程我一行 code 都沒寫,但這仍然是我的解法。

兩個 AI 在同一個資料夾裡打架,我的 commit 就這樣人間蒸發
AI

我同時開兩個 Claude Code session 衝刺同一個專案,結果它們共用同一個 Git working tree, 安安靜靜地把對方的 commit 蓋掉。這是一場用 reflog 辦案、用 git worktree 根治、 最後寫了一個 SessionStart hook 自動報警的完整過程——還有那個 hook 隔天真的抓到現行犯的爆笑結局。

為什麼我選擇 Astro 5 來建立技術 Blog
Web

從 WordPress 遷移到 Astro 5 的心路歷程:如何用 Claude Code 搭站、用 MDX 管理內容, 部署到 Vercel 搭配 Cloudflare CDN,完整的現代 Blog 工作流分享。

AI 驅動的開發工作流:用 LLM 提升工程師生產力
AI

探索如何將大型語言模型(LLM)整合進日常開發工作流,從程式碼補全、自動測試生成到智能 Code Review,全面提升開發效率。

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