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。
今日 | 10/29/2025
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LLM / AI 人工智能
Chrome AI API：瀏覽器中的本地 AI 功能
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。
7/3/2025
不要讓大型語言模型猜數字？AI 沒有隨機性？
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。
6/23/2025
2025年主流大型語言模型能力概覽：Gemini、Claude、DeepSeek、Qwen 與 GPT系列
本文比較2025年主流 LLM 分析，涵蓋Google Gemini 2.5 Pro、Anthropic Claude 3.7與Claude 4、DeepSeek R1、阿里巴巴Qwen 3及OpenAI的GPT-4o與o3。內容聚焦於各模型在程式設計、UI生成、除錯、數理邏輯及專案規劃等方面的總體能力，旨在為開發者和研究人員提供一個清晰、易於理解的選擇框架。
6/21/2025
提示詞工程實用技巧：與 AI 高效對話
介紹提示詞工程（Prompt Engineering）的概念。從解釋什麼是提示詞（Prompt）開始，到深入探討零樣本、少樣本、角色扮演、思維鏈（CoT）、自我修正、讓模型反問等可以直接使用的關鍵技巧，並提供清晰範例，助你有效駕馭大型語言模型（LLM），獲得更精準、更高質量的輸出。
6/16/2025
AI 編程工具比較：GitHub Copilot、Cursor、Augment 介紹與比較
本文介紹三款熱門 AI 編程工具：GitHub Copilot、Cursor 和 Augment，詳細比較它們的功能和適用場景，並概括其費用級別。透過優缺點分析，以及筆者在 2025 年的最新使用體驗，幫助你選擇最適合的工具，提升程式設計效率。無論是代碼自動完成、偵錯還是團隊協作，這些工具都能讓你的開發過程更輕鬆高效。
6/4/2025
使用 Ollama 運行本地大型語言模型
本文詳細介紹如何使用 Ollama 在本地運行大型語言模型，涵蓋基本指令與 Python API 範例，並說明模型量化概念，讓您輕鬆駕馭本地化 AI 應用。
10/27/2023