Spec Kit:規格驅動 AI 軟件開發
本文介紹 GitHub 的開源工具箱 Spec Kit,使 AI 編程帶來結構化開發流程。本文探討為何需要 Spec Kit 來解決與 AI 協作的痛點,並逐步教學如何使用其 Slash 指令,從項目初始化、定義規格、制定計劃到分解任務及最終實現。同時,本文亦會分析其與 Git 的整合、整體優勢與潛在的限制,幫助你更高效地駕馭 AI 驅動的軟件開發。


本文介紹 GitHub 的開源工具箱 Spec Kit,使 AI 編程帶來結構化開發流程。本文探討為何需要 Spec Kit 來解決與 AI 協作的痛點,並逐步教學如何使用其 Slash 指令,從項目初始化、定義規格、制定計劃到分解任務及最終實現。同時,本文亦會分析其與 Git 的整合、整體優勢與潛在的限制,幫助你更高效地駕馭 AI 驅動的軟件開發。

本文介紹 Chrome 瀏覽器內建的本地 AI API,包括已在 Chrome 138 正式推出的 Translator、LanguageDetector 和 Summarizer API。文章將解釋這些 API 如何在用戶端運行模型,確保數據私隱,並提供實際的 JavaScript 代碼範例,讓你輕鬆上手,為你的 Web 應用增添強大的 AI 功能。

為何不應讓大型語言模型(LLM)產生隨機數?本文透過簡單的猜數字實驗,揭示 LLM 隨機性局限性。開發者在需要隨機性的應用中,應選擇專門的工具而不是依賴 LLM。

介紹 Pyodide 在瀏覽器上直接執行 Python 代碼。內容涵蓋 Pyodide 的基本原理、與 WebAssembly 的關係、如何加載及安裝 Python 套件(如 Pandas、Numpy),以及透過 JavaScript 與 Python 互動。文章提供多個獨立的實戰範例,包括 DOM 操作、網絡請求及數據處理,最後展示如何整合所有功能並建立一個簡單的 Python REPL 介面。

介紹 Python 的套件與專案管理工具 uv。內容涵蓋 uv 的安裝、更新、建立專案與虛擬環境、管理 Python 套件與版本,以及同步相依性。透過簡單易懂的指令教學,讓你輕鬆掌握這個以 Rust 編寫的高效能工具,徹底取代傳統的 pip 和 venv,大幅提升 Python 開發效率。

本文詳細介紹 Python 主流的 Web 框架,深入探討 WSGI 和 ASGI 兩種伺服器介面的核心差異與適用場景。內容涵蓋輕量級框架 Flask、功能完備的 Django,以及為效能而生的 FastAPI。透過具體代碼範例,幫助初學者理解各框架的優缺點,並提供選擇建議,讓你輕鬆踏出 Python Web 開發的第一步。

本文詳細介紹 PyTorch 中卷積神經網絡 (CNN) 的基本原理、核心組件、經典模型以及實戰應用。涵蓋卷積層、池化層、全連接層,並提供圖像分類範例。

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這篇文章是我們的 Deep Learning 系列的第一篇,旨在為大家介紹如何使用 PyTorch 這個強大的框架來建立你自己的深度學習模型。我們將從最基礎的張量(Tensor)概念講起,逐步深入到如何構建一個簡單的多層感知器(Multi-Layer Perceptron, MLP)模型,並了解其背後的運作原理和訓練基礎。

Docker 的入門教學,詳細解釋容器化 (Containerization) 的概念,比較其與虛擬化 (Virtualization) 的差異。文章涵蓋 Docker 的基本元素,如映像檔 (Image) 與容器 (Container),並提供常用指令列表。此外,還會引導你如何編寫 Dockerfile 來建立自訂映像檔,以及如何使用 Docker Compose 管理複雜的多容器應用,讓你輕鬆掌握 Docker,解決「在我電腦上可以跑」的難題。

這是一篇為初學者設計的 Git 入門教學。本文詳細解釋了 Git 與 GitHub 的區別,介紹了如何在 Windows 上安裝和設定 Git。文章涵蓋了 Git 的核心概念,如工作目錄、暫存區和倉庫,並透過實際指令範例,講解了 add、commit、push、pull 等基本工作流程,讓你快速掌握版本控制的基礎。