宅宅的浪漫：用 AI 為自己的研討會寫一個售票系統
作者使用 Claude Code AI Agent 開發了一個自研的研討會售票系統 ezBundle，從零開始完成 18 萬行程式碼，支援會員、票券、數位內容銷售等功能。
高見龍
Eddie Kao ・ 61 筆內容・被提到 2 筆 ・ 1.6 萬 訂閱
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Day 04 - 讓模型假裝有記憶
介紹「KeSi」這個工具，它透過維護一本對話日記，讓模型在每次回應時都能讀取完整的歷史上下文，從而模擬出記憶能力。文章解釋了如何使用 List 陣列儲存對話，並展示了如何修改程式碼來實現這種「有記憶」的效果，讓模型不再像金魚腦一樣講一句忘…
Spectra：給 OpenSpec 的圖形介面
介紹 OpenSpec 1.0 版的工作流革新，從線性流程轉向可自由進度的 DAG 架構。作者分享了自製的圖形介面工具 Spectra，用於管理複雜的專案檔案與任務進度，提供直覺的視覺化體驗與即時更新功能。
Workflow、AI Agent，傻傻分不清楚？
探討 Workflow 與 AI Agent 的差異，指出 Workflow 提供可預測性與掌控權，適合金融、醫療等需嚴格控制的場景；而 Agent 則提供自主性與彈性，適用於非結構化輸入或快速原型開發。
Day 10 - write_file 的防呆機制
介紹 Python 的 write_file 函式如何透過 'w' 模式實現檔案防呆機制。作者解釋了 'w' 會先清空檔案，以及 'x' 參數可防止覆蓋已存在的檔案。
Spectra 2.0
介紹 AI 開發工具 Spectra 2.0 的更新功能。它透過重寫 GUI 工具，讓使用者能更順手地管理 OpenSpec 規格，並支援 TDD 流程與平行任務執行。此外，工具還具備 RAG 搜尋功能與精簡視窗，大幅提升開發效率。
n8n 2.0 新功能介紹
n8n 2.0 於 2025 年 12 月發布，主要強化安全性與效能。新版引入 Save/Publish 分離機制，避免編輯時誤上線；Task Runner 將 Code 節點隔離執行，支援 Python 並提升安全性。
最新內容
依發布時間
Day 17 - 打開 streaming
介紹如何啟用 Anthropic SDK 的 streaming 功能，讓 API 逐段回應而非等待整段完成。作者展示了如何透過事件追蹤來觀察串流過程，並解決了中斷後如何保留已生成內容的問題，確保模型能正確接續。
Day 16 - System Prompt 該寫什麼
介紹 System Prompt 在 AI Agent 中的核心作用，包括設定角色、規範行為與管理環境資訊。透過將守則與環境資訊分開，並加入具體的驗證與安全規則，可大幅減少模型誤判，提升 Agent 的準確性與安全性。
讓不會寫程式的人寫程式
探討從 COBOL、SQL 到 AI 時代，人們試圖讓不會寫程式的人也能開發軟體的歷史。作者指出，雖然 COBOL、SQL 和 4GL 都試圖降低程式門檻，但最終使用者仍需要專業技術人員。
Day 15 - 把 agent 關在工作目錄
探討如何限制 Agent 的工作目錄許可權，防止其越界讀寫或連結外部檔案。作者介紹了 macOS 的 App Sandbox 功能，並透過實作指令碼驗證沙箱對工作目錄、符號連結及環境變數的保護效果。
Day 14 - 把 rm -rf 攔下來
介紹「KeSi」工具如何透過 Python 程式碼實現對 shell 指令的嚴格授權控制。作者定義了白名單與拒絕清單，並根據指令內容（如是否包含 shell 特殊字元、是否修改檔案）將指令分為「拒絕」、「詢問」與「允許」三級。
Day 13 - 【實戰】放手修一個 bug
介紹一個名為 KeSi 的 AI Agent 實戰案例，它被 tasked 修復一個「差一錯誤」的會員訂單計算 Bug。透過讓模型自主執行測試、讀取程式碼並修正規則，展示了 AI 如何跨檔案定位錯誤。
Day 12 - 讓迴圈停得下來
介紹如何讓 AI 程式碼迴圈停下來，避免無限迴圈。作者建議使用 MAX_TURNS 設定最大輪次，並在迴圈結束時將結果完整記錄至日記，防止遺漏。此外，還補充了處理工具連續失敗及使用者中斷後日記格式不完整的修復方法，確保對話能正常繼續。
Day 11 - 執行 shell 指令
介紹如何使用 Python 的 subprocess 模組透過 run_command 工具來執行 shell 指令。作者指出直接執行指令存在語法解析、輸出順序、結束碼判斷等問題，並提供解決方案，包括指定 shell 路徑、設定逾時、保留…
Day 10 - write_file 的防呆機制
介紹 Python 的 write_file 函式如何透過 'w' 模式實現檔案防呆機制。作者解釋了 'w' 會先清空檔案，以及 'x' 參數可防止覆蓋已存在的檔案。
Day 07 - 開眼！看見整個專案
介紹兩個 AI 工具：list_files 和 glob。list_files 用於列出目錄內容，透過 safe_path() 處理符號連結，並設定 MAX_LIST_FILES 限制輸出數量。
Day 06 - 第一個工具 read_file
介紹如何使用 Python 的 `read_file` 工具讓 AI Agent 自主讀取檔案。透過定義工具 Schema 並撰寫執行函式，將模型指令轉化為具體的讀檔動作，實現了從「只說話」到「能動手」的轉變。
Day 05 - 模型怎麼使用工具
拆解 AI 模型如何透過工具呼叫（tool calling）來執行任務。內容說明模型不會直接操作電腦，而是透過固定格式的請求來指示工具，使用者需定義工具名稱、描述與輸入參數。
Day 04 - 讓模型假裝有記憶
介紹「KeSi」這個工具，它透過維護一本對話日記，讓模型在每次回應時都能讀取完整的歷史上下文，從而模擬出記憶能力。文章解釋了如何使用 List 陣列儲存對話，並展示了如何修改程式碼來實現這種「有記憶」的效果，讓模型不再像金魚腦一樣講一句忘…
Day 01 - Claude Code 其實就只是一個 while 迴圈
本系列透過 30 天實作，拆解 AI Agent 的核心骨架：一個負責決策的 while 迴圈、替模型執行任務的工具、管理上下文資料的機制，以及許可權控制。
※ 摘要僅根據標題與說明
※ 摘要僅根據標題與說明
Spectra 2.0
介紹 AI 開發工具 Spectra 2.0 的更新功能。它透過重寫 GUI 工具，讓使用者能更順手地管理 OpenSpec 規格，並支援 TDD 流程與平行任務執行。此外，工具還具備 RAG 搜尋功能與精簡視窗，大幅提升開發效率。
Spectra：給 OpenSpec 的圖形介面
介紹 OpenSpec 1.0 版的工作流革新，從線性流程轉向可自由進度的 DAG 架構。作者分享了自製的圖形介面工具 Spectra，用於管理複雜的專案檔案與任務進度，提供直覺的視覺化體驗與即時更新功能。
Spec-as-source 的理想與現實
探討 Spec-as-source 願景：用自然語言撰寫精確規格，由 AI 自動生成程式碼。雖然理念美好，但 AI 的非確定性導致產出結構不一致，且自然語言的曖昧性與虛假的控制感使專案難以維護。
給 AI 超能力？Superpowers 的設計與取捨
介紹 GitHub 上的 Superpowers 工作流規範，一套包含 15 個 Skills 的 AI 開發紀律。它強制 AI 在需求釐清、設計、測試、程式碼審查等每個環節遵循嚴格步驟，例如禁止跳過測試、要求 YAGNI 原則、並透過兩…
SDD 規格驅動開發
探討規格驅動開發（SDD）如何透過先定義需求與設計，確保 AI 理解一致，避免產生無法維護的程式碼。文章指出 Vibe Coding 雖能快速出原型，但易導致風格不一、細節遺漏及過度自信的問題。
寫作吧，菜鳥工程師！（上）
探討工程師寫作的重要性，指出寫作是整理零散技術經驗、深化理解並建立專業形象的有效方式。透過分享寫作能帶來真實的成長感、免費的技術審查以及獨特的個人品牌，作者強調在 AI 時代，擁有真實經驗的寫作比純理論內容更具價值。
Claude Code Skills：讓 AI 變身專業工匠
介紹 Anthropic 推出的 Skills 功能，將專業知識打包成模組化技能包，讓 AI 從通才轉為專家。透過 Progressive Disclosure 設計，AI 按需載入知識，避免上下文過載。
n8n 2.0 新功能介紹
n8n 2.0 於 2025 年 12 月發布，主要強化安全性與效能。新版引入 Save/Publish 分離機制，避免編輯時誤上線；Task Runner 將 Code 節點隔離執行，支援 Python 並提升安全性。
AI 時代寫程式，你是在學習還是在偷懶？
探討 AI 時代程式開發的轉變，從確定性轉向非確定性。作者分享使用 AI 寫程式的心路歷程，強調需警惕 AI 的謊言與非確定性帶來的挑戰，並提出「測試變得更重要」及「知道何時該用 AI」的建議，提醒讀者保持學習迴圈以有效利用工具。
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E399: 90% 程式碼 AI 寫，工程師基本功還重要嗎？｜五倍學院創辦人 高見龍【塞掐 Side Chat】E399（在新分頁開啟原站）
五倍學院創辦人高見龍分享如何利用 AI 工具開發售票系統，探討極致開發效率可能帶來的職涯危機，並反思工程師在快速變遷中的定位。
※ 摘要僅根據標題與說明
AI Coding在專案進行中如何運作良好 feat. 高見龍 and Migu | Open Vibe Developers（在新分頁開啟原站）
高見龍與 Migu 分享 AI Coding 如何在專案中運作良好。他們介紹了 Vibe Coding 工作流，透過六個迭代圈將問題轉化為流程，讓 AI 能與人類協作，提升開發效率。
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