收錄了 8 篇相關文章
基本上只要你有使用過 AI 來開發任何一個產品或者功能，你應該或多或少都聽過 AI 程式碼生成等詞彙。在這裡，我將這種「直接用自然語言來描述功能，由 AI 生成程式碼」的模式，稱為「Vibe Coding (直覺式開發)」。
現在的各種 AI 應用，基本上都跟 Prompt Engineering （提示工程）以及 Context Engineering （上下文工程）息息相關，那這兩者有何者差異以及關係呢？這一篇就來了解這兩個概念有多影響 AI Agent 的運作。
這幾年來 AI 技術發展非常快速，已經到達了連普通人都可以指揮 AI 幫忙做事的地步，尤其是大家所熟悉的 Vibe Coding 就是一個很好的例子，剛好台大的李宏毅老師在 2025 年開辦了一堂生成式 AI 與機器學習課程，就來寫一下這堂課的記錄跟心得吧～
MCP Server 現在非常之紅，各大服務商都跟著在釋出自己家的 MCP Server，那麼為了讓自己更理解 MCP Server 的運作原理，那當然就是要自己來做一個 MCP Server 啦！而這一篇將會帶你從零開始，搭建一個屬於自己的 MCP Server，並且搭配 GitHub Copilot Chat 來使用，讓我們可以更方便的使用 MCP Server。
近代來講，AI 開發已經成為工程師必備的技能之一，但是我們在使用 AI 工具時，總是會遇到一些狀況，如：AI 回傳的內容不如預期，或是 AI 無法理解我們的需求，這些問題都會影響我們的開發效率，所以為了解決這個問題，MCP Server 應運而生。
整理這些技術筆記真的很花時間，如果你願意 關閉 Adblock 支持我，我會把這份感謝轉換成更多「踩坑轉避坑」的內容給你！ヽ(・∀・)ﾉ
相信大家已經被 AI、ChatGPT 等各種大型語言模型轟炸了好一段時間，然後也都是使用 ChatGPT、Claude.AI 這種 Web 服務，這些服務的好處是可以快速上手、使用方便，但缺點就是需要網路連線、資料隱私問題、API 費用等等，那有沒有辦法可以本地自行架設 AI 呢？答案是有的，所以這一篇將會來介紹一個很方便使用的工具，它就叫做 LM Studio。
生成式 AI 已經不再是工程師領域才會使用的名詞，它正在滲透到我們的日常生活中，只要你有在使用 ChatGPT、Grok、Midjourney 等這類工具的話，這些技術名詞就會有機會出現在你的世界中，如果你是一名工程師，那麼我更推薦你應該要理解這些名詞，因為未來的開發上，工程師肯定會更依賴這些技術來開發出更好的產品。
對於設計 AI 工具的人來講，提示詞（Prompt）是非常重要的，因為它決定了 AI 的回答，剛好有一個小遊戲叫做 「Gandalf Adventures」，這個遊戲就是一個 prompt injection 的遊戲，這一篇我就順便記錄一下攻略。