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為什麼許多 AI Agent 只能做原型，卻無法在實際業務中落地？本文深入探討 AI Agent 系統化與流程化的重要性，分析缺乏流程控制時會遇到的執行不可控、輸出不穩定與除錯困難等痛點，並分享如何將隨機應變的 Chatbot 升級為真正可運行的 AI 代理人。
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每日精選 AI 與科技趨勢，透過語音摘要快速掌握最新技術動態，涵蓋 AI 應用、軟體架構、DevOps 與工程實戰。
AI 把「寫程式」這個動作變便宜了，但軟體工程的價值並沒有消失，而是轉移到別的地方。從內部 DevSecOps 的品質防線，到外部 GEO 與轉化體驗，整理 AI 時代工程價值真正落腳的位置。
本文深入探討台灣軟體困境，分析市場規模、政府專案依賴、人才流失與開發流程等核心問題。在 AI 時代的衝擊下，台灣軟體產業該如何轉型，找到新的出路與競爭力？
Vibe Coding 看似高效，但在 AI 輔助下可能放大缺陷，導致系統難以維護。本文探討為何紮實的軟體工程思維才是關鍵，並分享如何透過具體工程小技巧，避免創作出無法整合的資訊孤島，打造真正穩健的應用。
前言 越使用 AI，越覺得它其實不太懂你在做什麼。 這不是唱衰，而是親手玩了一陣子之後的誠實體感。你交代一件複雜的事，基於有限的 Context，它能做出的結果品質就是有天花板。它很快、很勤勞，但它不「懂」你在做什麼。 這篇想聊三件事：Multi-Agent 的本質、Vibe Coding 的隱藏
以下是根據研究資料撰寫的文章： --- 當 AI 成為裁員頭號理由：一個工程師的冷靜觀察 前言 2026 年 3 月，AI 第一次超越「營運重組」和「市場調整」，正式成為企業裁員的首要理由，佔所有公告裁員的 25%，對應 15,341 個職位。 這個數字讓我停下來想了一下。身為一個每天都在用 AI
2026 年 AI 輔助開發成為常態，但程式碼產出變快、軟體品質卻沒跟上。這篇整理了三個我觀察到的現象：手寫程式碼式微、傳統企業導入 AI 卡關的結構性原因、以及全端化角色重塑的趨勢。
深入比較 Multi-Agent 的兩種主流架構（Network vs Supervisor），並以 LangGraph 實作 Podcast 自動生成管線為例，分享 Supervisor 模式的設計思維、回饋迴路與容錯策略。
整理 Claude Code 的實用技巧：Memory MCP 跨對話記憶、Schedule 排程、Headless Remote Control、GitHub Actions 整合、常用 MCP 推薦、資安掃描，讓 AI Pair Programming 更高效
分享 Claude、Cursor、GitHub Copilot 的實際使用心得比較，以及 Gemini 3.1 圖像生成、CLI 工具趨勢、SQL 邏輯推導失敗案例，還有 Claude Code hook 知識提煉流程。
分享如何用 Claude Code 花一天時間打造全新部落格，從舊 Blogger 架構分析、到 Next.js 15 新架構設計，整合 AI 生成圖片、影片、音樂與 TTS，並用 Vertex AI Veo 3.1 製作架構展示影片。
開工後做了一場內部分享，分享團隊如何用 Vibe Coding 快速打造 AI 報表系統、客製化專案管理工具、MGM 會員推廣系統，以及 AI 開發的隱憂與反思。
分享如何用 AI Agent 搭配大語言模型（LLM）讀取資料庫結構，結合 LangChain SQL Toolkit，快速打造一套自然語言驅動的 BI 報表系統
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