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隨著 AI 應用越來越廣泛，大家都會開始嘗試使用建立屬於自己的 AI 助手，來幫助自己完成各種任務，其中，這一篇將會來介紹 Gemini Gems 服務，這是一個由 Google 提供的服務，讓使用者可以輕鬆地建立自己的 AI 助手，並且可以在各種平台上使用。
我相信只要是一名開發者應該或多或少都聽過 Gemini、Codex、Claude Code 等等這類 AI Agent 開發工具吧？畢竟現階段大多開發者都會訂閱幾個 AI Agent 工具來協助加速開發流程，所以這一篇就會挑選一款 AI Agent 工具「Claude Code」來做介紹，並且帶大家了解如何使用 Claude Code 來進行開發，這之中或許有你所不知道的加速開發技巧跟使用觀念，當然這一篇的內容也會包含一些實際的範例，讓你能夠更快上手 Claude Code 的使用。
相信許多人對於自動化開發非常感興趣，甚至希望可以的話，全部都給 AI Agent 來完成需求，但是這件事情牽扯到許多層面的考量，像是安全性、環境一致性、依賴管理等等，更不用說發生過好幾次案例 Auto AI Agent 在沒有隔離環境的情況下，直接在本機上執行指令，導致系統損毀或是資料遺失的慘劇，所以就來記錄一下該如何使用 Dev Containers 來建立一個隔離的開發環境，讓 AI Agent 可以在這個受控的環境中進行開發工作。
只要你使用過 Claude Code、Gemini、Codex 這些 AI 開發工具的話，那相信你肯定有用過 MCP（Model Context Protocol，模型上下文協定），但本身這些 AI 工具有所謂的 Context 上限，只要使用了 MCP 後，就很容易超出 Context 上限，導致模型無法正常運作，所以這一篇就來聊一下同樣為 Anthropic 所釋出的 Agent Skills，並且用 Claude Code 示範如何使用。
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。
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。