AI Agent 可解釋性週：從披薩指數到三層工程鏈路｜Weekly Vlog EP4
可解釋性不只是治理需求，更是建立現場信任的關鍵。本週從披薩指數談 FDE 落地、Kalman Filter × Transformer 學界趨勢、Langfuse V3 架構分析，到三層可解釋性工程鏈路設計。
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共 85 篇文章
AI Agent 可解釋性：從資安合規到營運信任的關鍵工程設計
我們一直被告知可解釋性是為了資安和法規，但在維運層面，Agent 可解釋性才是獲得營運團隊信任的關鍵——三層工程鏈路的實務設計。
創智動能榮獲 2025 商業周刊 AI 創新百強
創智動能以 AI Coding 流程導入與 AI Pocket 語音助手，榮獲 2025 商業周刊 AI 創新百強。從 ATPM 方法論到工程治理能力，這是對 AI Coding 必須走向工程化、制度化這條路的確認。
Langfuse 架構演進：為什麼從全 PostgreSQL 走向 ClickHouse，但 RLS 場景 PostgreSQL 仍是王者
Langfuse v3 架構大改，把 traces 從 PostgreSQL 遷移到 ClickHouse。但這不代表 PostgreSQL 不行了——在 RLS 多租戶隔離、Audit Trail 合規場景，PostgreSQL 的 defense in depth 仍然是最可靠的選擇。
Kalman Filter × Transformer：當「物理直覺」遇上「深度學習」
Transformer 很會看趨勢，但它不知道「車不能瞬移」。Kalman Filter 很穩，但遇到非線性就慢半拍。2024-2025 年學術界最熱的一條線，就是把這兩者「結婚」——用 Transformer 學經驗，用 Kalman 保證不亂來。這篇文章用工程師能懂的方式，拆解這個登上 Nature 級期刊的研究方向。
披薩指數再度命中：為什麼最好的 AI 顧問第一天不談 AI
2026 年 1 月 3 日凌晨，五角大廈附近的披薩店出現異常訂單高峰，預測了美軍即將發動攻擊。這個「披薩指數」的發明者是 KGB。上週我去桃園倉庫見客戶，一個小時的會議，AI 投影片一直沒打開，但提案進入了下一階段。這兩件事有什麼關係？
Vlog EP3：AI 資安週 — Guardrail 是假的，CaMeL 才是真的？
這週我深入研究了 AI Agent 資安議題。從 OpenAI Red Team 專家的訪談開始，到 Google 的 CaMeL 架構，再到企業導入 AI 時的資安平衡問題。結論是：AI 資安已經不是 IT 問題，而是企業治理問題。
EU AI Act vs 台灣人工智慧基本法：企業 AI 合規差異一次看懂
EU AI Act 與台灣人工智慧基本法有何差異？本文從企業 IT 與 AI 合規實務出發，比較風險分級、罰則、域外效力與實際導入策略，協助企業判斷該如何準備。
AI 治理是什麼？企業在 AI 時代必須回答的 3 個責任問題
AI 治理不是模型或資安工具的問題，而是企業如何設計責任、決策權與問責機制。本文從 AI Agent、資安失控案例與台灣 AI 基本法，解析企業 AI 治理的 3 個核心問題。
AI 時代的資安平衡：從來不是絕對安全，而是平衡
資安講求的，從來不是絕對安全，而是平衡。AI 讓這個平衡問題變得更複雜了——它同時是高效助手、數位員工、難以理解的新技術，以及語言本身成為攻擊面的棘手挑戰。
CaMeL Agent 架構落地 PostgreSQL：用 RLS 設計不可繞過的 AI Memory 與權限隔離
本文示範如何將 Google DeepMind 提出的 CaMeL 雙層 Agent 架構，實際落地到 PostgreSQL，利用資料庫原生的 Role 與 Row-Level Security（RLS），設計一套不可繞過的 AI Memory 隔離機制，用來防禦 prompt injection 與高權限 Agent 失控風險。
最小權限原則真的可行嗎？FDE 視角下的資安與企業效率衝突
最小權限是資安原則，卻常成為企業效率的阻力。從金融業、政府雲到 Pixar 真實案例，解析影子 IT、影子 AI，以及 FDE 如何畫出真正可用的權限邊界。
CaMeL：Google DeepMind 提出的 Prompt Injection 防禦架構
Simon Willison 說這是他見過「第一個可信的 prompt injection 防禦方案」。CaMeL 的核心設計是把一個 Agent 拆成兩個：低權限 Agent 負責讀取外部資料，高權限 Agent 負責做決策——讓「讀資料」和「做動作」永遠分開。
用 AI 打造「自己的健康資料分析系統」：我實際在跑的一套流程
很多人談健康數據，但大多停在「有量測、有 App」。這篇想講的是：如何真的把資料收起來、整合起來，最後交給 AI 幫你分析、回饋，變成可以每天用的系統。不追求完美整合、不被生態系綁死、不依賴廠商 API——這套方法的核心是「零整合架構」。
AI Agent 攻擊案例全集：4 個真實事件告訴你企業 AI 怎麼被攻破
從 Salesforce ForcedLeak 到 Microsoft 365 EchoLeak，從 ChatGPT Plugins 到 ServiceNow Now Assist——四個真實攻擊案例，揭露 AI Agent 時代的資安盲點。這不是理論，這是 2024-2025 年已經發生的事。
AI Guardrails 為什麼註定失敗？從 Prompt Injection 到 Agent 架構安全
本文整理自 Lenny's Podcast 對 HackAPrompt CEO Sander Schulhoff 的訪談。從 AI Agent 架構出發，解析為何 Guardrails 擋不住 Prompt Injection——stateless 防禦的結構性失敗，以及為何最小權限與架構性圍堵才是真正可行的 AI Security 解法。
Manus 被 Meta 收購解析：AI Agent 商業模式與新創出場路線
Manus 被 Meta 收購後，很多人只在吵成敗，但真正關鍵是 AI Agent 為什麼註定走向被平台吸收。這篇從工程與商業角度拆給你看。
PostgreSQL AI Memory Store：為什麼 RAG Vector Store 只是 AI Agent 的一種記憶使用方式
很多人談到 Vector Store，第一個想到的是 RAG。但在實際把 AI 系統導入企業後，我越來越清楚一件事：RAG 解決的是「找資料」，但 AI 系統真正缺的是「記憶」。這篇文章分享我為什麼選擇 PostgreSQL 作為 AI 的記憶底座，而不是追逐最新的專用 Vector DB。
2025年度總結：AI時代，智慧比知識更重要
從永聯物流的ATPM實驗、FDE模式的挑戰，到創智動能的AI Coding推廣，再到630K lines of code的Claude Code之旅。這一年我學到的不是工具的威力，而是在AI時代，智慧才是人類最稀缺的能力。
三個月 63 萬行之後：在 AI Coding 時代，工程師真正的價值是什麼？
三個月，63 萬行程式碼。這篇文章不是要炫耀產量，而是想分享：當程式碼變得「廉價」之後，真正重要的東西是什麼——開案和驗收才是人類最後的核心價值。
重複 Prompt 就能提升 LLM 準確率？Google 最新研究揭示低成本優化技巧
重複 Prompt 就能提升 LLM 準確率？本篇解讀 Google Research 最新論文「Prompt Repetition」，說明為何只重複 Prompt 能顯著提升 Gemini、GPT、Claude 精準度，並提供實戰建議與場景示例。
AI 週報｜VLog EP2（12/22–12/27）：AI 記憶、企業落地與法規碎念
VLog 第二期週報。這週發佈 6 篇文章：Google Nested Learning 記憶突破、Gemini Flash 霸榜真相、企業地端 LLM 架構、Excel AI 混淆方案、台灣 AI 基本法解讀、AI Agent 完整指南。
AI 企業轉型不是導入工具，而是治理問題
AI 企業轉型常被簡化成 PPT（People、Process、Tech），但在 Agent 時代，真正卡關的是治理能力、責任歸屬與安全可控性。為什麼 90% 的 AI 專案卡在上線前？
AI Agent 完整指南｜架構、Workflow、安全與企業落地
AI Agent 不是「比較聰明的 Chatbot」，而是能自主執行任務的系統。本指南涵蓋 AI Agent 架構（Workflow vs ReAct、Plan & Execute、Dual-Agent）、企業 AI Agent 落地、AI Agent 安全（94.4% 攻擊成功率）等核心主題。
Gemini 3.0 Flash 不講理霸榜的真相
Flash 不是 Pro 的簡化版，而是另一條進化路線。它強的不是「小」，而是「不浪費」——在長上下文場景中，真正會抓重點、會用記憶的模型，才是 Agent 時代需要的底座。
On-Premise Enterprise LLM Deployment：企業級地端 LLM 架構完整藍圖
企業地端 LLM 架構實作與最佳部署實踐。完整解析 Auth Gateway 權限控管、Orchestrator 任務協調、Python 沙盒安全執行、LLM Router 智慧路由、雙層 Log 審計架構。附 Ollama + LiteLLM + Langfuse 實例，符合台灣 AI 基本法合規要求。
台灣《人工智慧基本法》：IT 人該知道的事
2025/12/23 台灣三讀通過《人工智慧基本法》。這是框架法，不是執行細則——法律不告訴你怎麼做，但出事時你要能交代。本文精簡解讀對 IT 人的實務影響。
祝大家聖誕快樂
早上 6:00 想做一張聖誕賀卡，用 Gemini 寫提示詞 + NanoBanana 產圖，經過多輪調整（服裝、AI Agent、吉卜力風格、年輕化），10 分鐘完成專屬賀卡。完整對話過程紀錄。
都要 2026 年了，企業 AI Excel 還是這麼難搞
小孩子才做選擇，資安跟 AI 效率我都要。與其改變工具，不如改變我們對「資料」的看法——把資料混淆到連製表人都認不出來，那是不是就可以傳上去了？
[Agent 模式 Part 8] 告別「金魚腦」AI？Google 重磅發表 Nested Learning：讓模型擁有大腦般的長期記憶
「擴大 context window 解決記憶問題？那就像用更大的筆記本來治療失憶症。」Google 在 NeurIPS 2025 發表的 Nested Learning，試圖讓 LLM 像大腦一樣擁有多層記憶系統。這不是漸進式改進，而是重新定義「什麼是模型」的嘗試。
AI 週報｜VLog EP1（12/12–12/21）：NotebookLM 席捲、GPT-5.2 體感與 Agent 架構
這兩週 NotebookLM 席捲了我的生活和團隊。GPT-5.2 體感變化、LATS 與 Storm Agent 架構、以及 AI 不會取代年輕人的觀察。
AI 不會取代年輕人，是還沒給機會
很多年輕人不是被 AI 取代，而是還沒被給機會。AWS 執行長 Matt Garman 說：AI 會取代初階軟體工程師，是我聽過最愚蠢的想法之一。
[保證無聊的技術架構篇] n8n 雲地混合架構：為什麼它不只是一個 Low-Code 工具
n8n 的底層是 DAG + 狀態機，Core/Worker 分離架構讓它天生適合雲地混合部署。企業可以把彈性放雲端、敏感資料留地端，Workflow 成為兩者的協調層。
GPT-5.2 基準測試爭議：Token 灌水與第三方評測全面落敗
OpenAI GPT-5.2 官方宣稱擊敗 Gemini 3 Pro，但網友發現它用了 140,000 tokens 對比 Gemini 的 60,000。第三方評測幾乎全面落敗，背後可能是 OpenAI 從 toC 轉向 toB 的戰略轉變。
[小老闆充電站訪談] AI 生產力實戰：從填補短板到一邊超慢跑一邊寫 Code
AI 提升生產力最有效的方式不是強化專長，而是填補短板。當你的弱項被補齊，整個人的能力圈瞬間擴大。這篇分享我如何用 AI 把不會的事情變成「勉強能做」，以及一邊超慢跑一邊寫 Code 的真實體驗。
LATS 詳解：讓 AI Agent 學會「三思而後行」的終極決策大腦
傳統 Agent 就是「一條路走到黑」，錯了也不知道回頭。LATS 讓 Agent 像下圍棋一樣思考——推演多條路徑、評估勝率、遇到死路就回溯。這篇文章拆解 LATS 的核心機制，以及它跟 ReAct、Tree of Thoughts 的關鍵差異。
用 AI 做簡報，跟人手刻的差別是什麼？
用 NotebookLM + Gemini 做簡報，追求的不是加速，而是「千人千色」的客製化。當色調、用字遣詞都符合客戶的企業語言，把客戶放在最中心，這才是 Customer First。
NotebookLM：當 AI 工具終於具備「知識保真度」
這三年來真正改變我生活軌跡的 AI 工具就三個：網頁 ChatGPT、語音模式、Claude Code。現在 NotebookLM 加入了這個名單。一個專案 = 一個 NotebookLM，讓專案知識第一次具備高知識保真度。
ChatGPT Atlas + Grafana：30 分鐘 Debug 變 1 分鐘的實戰
同事請假，客戶系統問題進來。用 ChatGPT Atlas 直接操作 Grafana 介面 debug，30 分鐘變 1 分鐘，還額外抓到 3 個潛在問題。AI 對「生疏技能喚醒」特別有效。
AI 時代，學術界正被算力餓死
美國頂尖名校 AI 學生人均 GPU 只有 0.1 張，而 OpenAI、Google 用十萬到百萬張訓練模型。學界從「創新引擎」變成「idea 供應商」，這個轉變影響深遠。
[小老闆充電站訪談] 什麼是 AI Agent？企業 AI 導入的真實觀察
AI Agent 的四個條件：智能、記憶、工具調用、除錯能力。探討企業如何整合 AI 工具、資安考量，以及 AI 對企業的三大應用方向：降本、增效、拓展新商機。
AI 勞資雙方破局：全端能力是基本要求
AI 時代勞資雙方要破局，關鍵在「全端能力」。工程師要能獨立交付整個 Feature；PM/AM 要能用 AI 做 POC 驗證需求。當溝通層級減少，產品迭代加速，勞資才能站在同一陣線。
[Agent Part 6] Storm：駕馭整個文章編輯團隊
Stanford 的 Storm 模型把 AI 變成「多專家開會」模式：多個 AI 人格分工研究、互相挑戰查證，而人類站在總編輯位置做最後裁決。不是自動生成一切，而是 AI × Human 協作的最佳化版本。
昨天雖然精神不好，但是 AI 還是幫了我一個小忙
感冒沒睡好，但 12:00 要教育訓練 10 個 PM。11:30 用 ChatGPT 語音問答抓重點、11:46 丟進 NotebookLM 產簡報、12:00 上線分享。AI 永遠不累，讓我在狀況不佳時還能即時為團隊服務。
AI Agent Security：為什麼它正在改變企業資安架構（不是你想的 Prompt 問題）
從 Salesforce ForcedLeak 到 Microsoft 365 Copilot EchoLeak，揭露 AI Agent 時代的資安盲點。94.4% 的 Agent 容易受攻擊，傳統 WAF/APM 完全失效。這不是危言聳聽，這是學術研究的結論。
Anthropic 官方解密：為什麼 Claude Code 這麼好用？
Anthropic 揭露雙 Agent 架構：Initializer Agent + Coding Agent，讓長時任務不靠模型硬撐，而是用工程化工作流設計。
2025 AI 前沿模型格局大洗牌：當「人」才是真正的護城河
OpenAI 人才流失、Claude Opus 4.5 崛起、Gemini 3 Pro 追趕——2025 AI 格局大洗牌背後，真正的護城河是「人」，不是算力。
[小老闆充電站訪談] 企業AI轉型三步驟：從概念到落地
成功的 AI 轉型需要三步驟：明確目標建立最小團隊、達成 Quick Win、全面開花。關鍵在人：Outsider 講難聽的話、魅力型老兵疏通政治、新血從人腦 download 數據。
[Agent Part 5] 雙 Agent 架構: Anthropic 官方解密為什麼 Claude Code 這麼好用的內部工程架構
Anthropic 發布了 Initializer Agent + Coding Agent 雙 Agent 架構，用工程化的工作流設計解決長時任務的「記憶重置」問題。
AI 時代的面試：我不考 coding，只問為什麼
AI 時代面試不考 HackerRank。我問：為什麼用這個？比較過哪些選項？答案不重要，產生答案的邏輯最重要。AI 不會失敗、永遠有答案，所以我要找有失敗經驗並且能吸取教訓的人。
AI 時代，還需要數據分析師嗎？AI 分析 vs 人類決策的關鍵差異
AI 工具讓數據分析成本趨近於零，但企業真的因此不需要數據分析師了嗎？本文用真實物流專案，拆解 NotebookLM、Claude Code 與「信任建立」之間的關鍵落差。
AI Agent 時代的無聊基礎建設：地端 OCR API
所有人都在討論 AI Agent，但沒人想聊「地基怎麼打」。60-70% 企業資料躺在 PDF 裡，地端 OCR API 是關鍵。好架構要有 MQ 緩衝、故障隔離、水平擴展。RapidOCR + ONNX Runtime 讓 CPU 也能跑。
[Agent Part 4] Plan, Exec, Critic 我們如何用 System 2 思維突破瓶頸
傳統 Agent 缺乏自我檢查能力，容易「一本正經地胡說八道」。Plan, Exec, Critic 架構引入 System 2 慢思維，透過 Critic 節點實現循環改進。本文詳解架構設計、強推理模型必要性，以及何時該用這個模式。
10 分鐘完成 10 個學校推薦函：推薦信 AI Agent 實戰
用 Claude Code + ChatGPT Atlas 建立「限時快閃」推薦人 Agent：5 分鐘口述評價、注入個人語氣風格，生成針對學生的完整 md 檔。10 個學校推薦函從每校 20-40 分鐘，變成 10 分鐘全部搞定。
AI創收的最佳案例之一
創智動能與美科實業合作的 AI 頭皮檢測系統獲得經濟部2025創新研究獎。這套系統將軟硬體整合加上 AI 技術，為美業帶來巨大的 UpSell 創收，是「把餅做大」而非「降本增效」的最佳 AI 創收範例。
用 AI Coding 當 BCP 另外一個方案有沒有搞頭？
Cloudflare 大當機時 20% Internet 都掛了，ChatGPT、X、Uber、Spotify 全方位賽博人生被搞死。Andrew Ng 的工程師用 AI Coding 快速搭建備援組件挺過危機。這個概念倒是非常有趣 - 用 AI Coding 快速搭建關鍵 infra 組件當作另一種 BCP 手段，降低平時備援成本。唯一的問題是：當遇到史詩級 outage 要 AI Coding 解救你的時候，你的 AI Service 打不打得開 XD
FDE：一個持續下去的實驗
上週三，很榮幸回到台灣最大的 AI 社團「生成式 AI 小聚」，分享我在 FDE 的成功跟失敗經驗。因為這個內容勾動我的情緒有點多，所以等到平靜下來才在這分享。
用 AI 把餅做大：為什麼老闆看不到「增效」？
AI 降本增效？大部分團隊只做到「降本」。真正的增效是降低 CAC、擴大漏斗，讓同樣團隊服務 5 倍客戶。從 VP 親身經歷分享，如何用 AI 把餅做大，而不是縮小戰場。
Multi-Agent 協作模式：當 AI 學會「會診」這件事
我上週回老家看了久違的第四台「緯來日本台」，看一個日本節目「恐怖家庭醫學」，裡面講到一個年長者「最近常常心悸、手抖、睡不好」。因為是心臟的因素，所以患者直接找心臟科檢查後，拿到一疊厚厚的報告——結果心臟科醫生看完報告說：「你的心臟結構完全正常，心電圖也沒問題，可能是壓力太大，回去多休息就好。」患者心想：「可是我真的有心悸啊！難道是我自己想太多？」於是患者找了神經科說可能是自律神經失調，拿了藥物減壓...
那天我在產業園區分享：AI 能不能做起來，其實看人
AI 在傳產落地，先解決的永遠不是模型，而是人、流程與文化。三步驟：現況分析（老前輩+Intern 種子團隊）→ 快速勝利（AI+RPA+OCR 小範圍試點）→ 全面升級（種子團隊散布全公司）。這就是 FDE 模式。
AI 信任崩塌的真正原因：勞資零和賽局的再現
根據《Harvard Business Review》近期發表的〈Workers Don’t Trust AI. Here’s How Companies Can Change That〉，美國基層員工對公司提供的 AI 工具信任度在短短數月內暴跌：對生成式 AI 的信任下降 31%，對自主決策型 AI 更下滑 89%。近半數員工反而更信任非官方AI 工具。另外無獨有偶MIT 的研究《The Ge...
[Agent part 3] Interleaved Thinking 呈現的穩定性是現在Agent落地的重要關鍵
Claude 4.5 的 Interleaved Thinking 讓 Agent 能持續專注工作超過 30 小時。關鍵是「邊做邊想邊驗證」：思考→行動→驗證→調整→保存檢查點→重複。像 Senior PM 一樣，每一步自我驗證、遇到大問題主動舉手。
為什麼 AI 會議記錄工具 99% 都需要人工修正——用企業知識庫來救
AI 會議記錄工具的準確度宣傳很美好，但實際到了可以寄給客戶的階段，90% 都需要人工修正。問題不是技術，而是語境——ASR 聽不懂你公司的黑話。解法：建立企業知識庫，在逐字稿轉會議紀要前插入「企業語境校正」。
OpenAI Codex 降智復盤報告給我們啟示：真誠永遠是最好的必殺技
OpenAI Codex 降智事件復盤：從「內外版本不一致」到移除 60+ feature flags 的調查過程。真正的問題是上下文壓縮、API 層抽象疊加。透明公開調查過程，反而贏得用戶信任。
AWS 裁員 3萬人的背後意義 ：更加追逐算力而非人才
我們都看到 AWS 近期內裁員 3萬人，但是最有趣的是，近期 AWS 財報不論是 Q2 , 或是 Q3，都有相當不錯的獲利，並且Q3也擊敗分析師預期。在這個情況下，AWS 依舊啟動這次 2020年以來最大的裁員。...
[Agent Part 2] Plan & Exec 臨機應變 vs 讀著路書跑
WRC 賽車最經典的場面就是除了賽車手開著市售車款飛天遁地以外，最有趣的就是旁邊坐著一個副駕，讀著一本稱為「路書」的路線圖，用一些簡略的話去指引賽車手前進。 這個設計在追求速度的賽車界很有趣，因為坐一個副駕更重呀，為何需要把複雜的任務分成兩個角色——規劃者和執行者?...
[Agent 模式 part 1] - Workflow 型和 ReAct 型，誰更像你？
AI Workflow 按固定流程走，遇到資料庫掛掉就停住；真正的 AI Agent 會自己找備份系統解決問題。Agent 需具備三條件：知識庫提取、工具調用、容錯除錯能力。Workflow 適合穩定場景，Agent 適合複雜多變環境。
为什麼 AI Agent 无法企業落地？看泰山的挑水工就懂了
泰山挑水工的照片引發「無人機取代」討論，結果有人說用纜車就好。再有人說問題是公會阻止淘汰。技術選型從來不是重點，人的利益才是。這就是為何 FDE 模式是 AI Agent 落地的唯一法門。
超慢跑也能 Coding：Claude Code 帶來的真正生產力
超慢跑 + Claude Code 是天作之合：95% 時間不用顧，5% 停下來 debug。通勤開車等紅燈下指令、健身房組間休息看進度、走路時用 ChatGPT Live Chat 整理思維。Claude Code for Web 解鎖多工健康模式。
[AI Ops] 用 Agent(Claude Code) 做 Linux 系統管理有沒有搞頭？香得很！
今天突然發現用 Claude Code 做 Linux 系統管理超香的。不只可以幫你寫 code，還順便幫你考古系統程式，挖出系統裡不為人知的秘密，最棒的是能讓你找到之前同事寫好的 code 提早下班，享受當老闆的樂趣。...
[AI PM] 複製一下你的交接人成為AI Agent
把 50+ 專案 insights 轉成 237 組 QA 對，建立 RAG 知識庫。Claude Code 的三層架構：低層 Bash、中層 Grep/Read、高層 Task/Todo。從 2-3 週 onboarding 縮短到 3 天基本掌握。
【AI PM 實戰】告別專案文件迷宮！用 Claude Code Agent 快速消化前任留下的海量資料
前任 PM 留下 50+ 專案文件、數百個檔案。用 Claude Code + GDrive MCP 一天內完成全專案 Summary、時間線、技術線分析。原本要幾週的交接，現在放著跑，自己去開會。
FDE：沒有流程知識，再多數據也是噪音
以前大概是電腦遊戲（印象最深刻: 中華職棒二）的時代為了防遊戲盜版，會有一個被混淆過密碼本，裡面是多種顏色混淆的文字，但是原廠會附上一個紅色或是藍色濾光片，你就拿濾光片去對應的位置，就會呈現正確的密碼排序。這樣防止電腦遊戲亂 copy , 要輸入正確的密碼才能看到正確的資訊。這個機制已經不用很久了，現在遊戲都是網路遊戲也不需要防盜版了。但是這個體驗還是很有趣...
[ATPM] 來看看矽谷公司怎麼用 AI 來把關 Vibe Coding 的成果
現在有了 AI ，Coding 的東西可以又快又完整，但是我們怎麼知道 AI 做的Code 裡面會不會有更多的地雷(多收費，寫出有資安議題, 實現很糟糕) 呢？...
[Life] 香港AI 的不一樣的樣貌
香港可以上 Google，但不能用 ChatGPT、Claude、Gemini。沒有 Claude Code 像斷了一隻手，大家改用 POE 選 GPT model 或 DeepSeek。被 GenAI 廠商反向封鎖的市場，AI Coding 技術門檻反而更高。
[VIBE Coding] 我在前端新增需求的 PRD 跟 Prompt 解法
上次提到我在前端這邊做AI Coding 很適合 0% -> 70% , 或是 99 -> 100%的做法，但是在 90% -> 100% 遇到了蠻多的小問題，經過幾天的討論修正之後，我已經大概列出了比較適合的方式。根據這一週來改了十幾個 Feature的經驗，這個流程對我這樣非前端的人來說，感覺 90% -> 100% 除了後續檢核需要前端幫忙以外，幾乎都是我可以自己處理。...
最近我在前端 Vibe Coding 遇到的問題
我這幾天因為一個重要的案子，決定也來 VIBE Coding 一下，寫寫frontend feature（我從來沒寫過 frontend Vue 的程式）...
[ATPM] QA：如何驗收 AI Coding 的程式
AI Agent 寫的程式，最終還是人要扛責。本文分享三大策略：略懂 AI 在寫什麼、用 AI 做 QA 驗證、設計最壞情況控管機制。以帳務系統為例，展示如何用 PRD 驅動 AI 自動生成比人更嚴謹的測試腳本。
[ATPM] 開發者 (Dev) 的蛻變—從embed , copilot 到 agent
從 Embed（ChatGPT 當 Google）到 Copilot（Cursor + Claude）再到 Agent（Claude Code）的三層演進。分享團隊如何從 0→1 建立 AI 協作模式，以及每個階段的好處、問題與切換時機。
VIBE Coding最棒的事情就是把新朋友帶軟體開發的世界
Vibe Coding 帶來大量「新朋友」進入軟體開發世界。API Key 外洩？教就是了，我們也整天 commit security key。這些非資訊科系的夥伴帶來不同 DNA，成本下降、產能提升，是技術主管的寶藏。
FDE 模式全解析：為何 95% 企業 AI Agent 導入失敗？駐場工程師才是落地關鍵
95% 企業 AI 導入失敗，不是技術問題，是信任與流程問題。FDE（Forward Deployed Engineer）是 Palantir 首創的駐場工程師模式，2025 年成為 AI Agent 落地的主流策略。本指南涵蓋 FDE 運作機制、Echo/Delta 團隊分工、信任建立、持續實驗方法論，以及為何這個「不可規模化」的方法反而成功。
ATPM : AI 對 PM 的加速
ATPM 系列：探討 AI 如何加速 PM 的工作流程，從需求訪談到 PRD 撰寫的效率提升。Spec Driven Development 與 Vibe Coding 的結合實踐。
ATPM : PRD的重要性
ATPM 以 PRD 為中心，不是以人為中心。實務上 PRD 迭代每天都在發生，某業務計價 PRD 開發期間改了 24 次。透過瘋狂輪替讓每個人都是 PM+Engineer+QA，確保 PRD 成為唯一可信任的資訊中心。
ATPM : A real production Vibe Coding process
ATPM 是經過生產環境驗證的 Vibe Coding 流程框架，以 PRD 為核心實現 40% 開發加速。本系列分享如何用 AI 協作解決幻覺、測試困難等 AI Coding 痛點，成功上線帳務系統的完整經驗。