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這裡記錄了我的學習和開發筆記，歡迎交流 (*´∀`)~♥
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AI 對話往往是幾百字，一次傳完要等很久。本文探討 CareerWise 的串流架構：先看 server 端怎麼用 async generator 把 LLM 逐個 token 吐出的回答，依型別轉成 text、status、goal_decomposed 等結構化事件，再以 data: ... 寫進 ReadableStream；接著看 client 端怎麼用 fetch + Reader 接到這條流，用 buffer 把被截斷的 chunk 組成完整事件、逐段累進畫面；最後探討為什麼在 serverless 的 AI 對話場景裡，純 HTTP、可帶認證 header、斷線重連成本低的 SSE，是比 WebSocket 更務實的選擇。
August 12, 2026 Server-Sent Events SSE WebSocket CareerWise Agentic AI Serverless Next.js AI AI Engineering Firebase Firebase Hosting LLM Streaming LLM · 留言
AI 代理最大的奢侈不是用多大的模型，而是有沒有被允許「想久一點」。思想鏈、思想樹、自我修正、程式輔助、ReAct、辯論鏈與深度研究背後是同一個原則——把更多計算資源投在推理階段，換來更穩健、透明、可審計的答案。本文探討這些推理技巧的內部迴圈，並用前後端視角告訴我們怎麼把「思考時間」變成系統能調度的資源。
August 8, 2026 Agentic Design Pattern Agentic AI Reasoning Chain of Thought ReAct Deep Research Multi-Agent AI Architecture Design Pattern · 留言
AI 再聰明，一旦毫無節制地處理請求，下個月的 API 帳單就會狠狠教訓我們。資源感知最佳化讓代理在預算內動態決策：路由器代理分流任務、評論家代理校正路由、順序模型回退維持服務，再到上下文修剪與主動資源預測，從實驗室走向商業級應用的最後一哩路。
August 4, 2026 Agentic Design Pattern Agentic AI Routing Resource Optimization OpenRouter Gemini ADK Multi-Agent AI Architecture Design Pattern · 留言
一個超大型 LLM 再聰明也有極限，真正的企業級 AI 需要多個專業代理協同作戰。A2A（Agent-to-Agent）協定正是 Google 提出的開放標準，讓用不同框架打造的 AI 代理能互相溝通、委派任務。本文探討代理卡、三種發現策略、四種互動機制、MCP 的互補關係與企業級安全防線。
August 3, 2026 Agentic Design Pattern Agentic AI A2A Agent to Agent Multi-Agent AI Architecture Design Pattern MCP AI 幻覺 · 留言
LLM 再聰明，知識也只停在訓練截止日。RAG（Retrieval Augmented Generation）讓 AI 在回答前先查資料，從死背課本的閉卷考生進化成隨時翻書的開卷考生。本文探討嵌入、切塊、向量搜尋、GraphRAG 到代理式 RAG 的完整技術演進。
August 2, 2026 RAG Retrieval Augmented Generation 檢索增強生成 代理式 RAG Agentic RAG A2A Agent to Agent Multi-Agent Agentic Design Pattern Agentic AI AI AI 幻覺 Architecture Design Pattern Vector Database HNSW Hierarchical Navigable Small World 向量資料庫 Embedding · 留言
當 AI 代理遇到網路斷線、API 超時、資料格式錯誤時，該怎麼辦？本文探討了錯誤檢測、處理策略、狀態回滾與反思機制，讓 AI 從一戳就破變成能在混亂中穩健運作的良好系統。
July 31, 2026 Agentic Design Pattern Agentic AI Error Handling AI 幻覺 Reflection AI Architecture Design Pattern · 留言
AI 代理要從被動工具進化為主動系統，核心在於目標設定與監控。從單一 agent 的自我審查到五人 AI 團隊的多代理協作，拆解這套機制的設計與限制。
July 29, 2026 Agentic Design Pattern Agentic AI Multi-Agent AI AI Engineering AI 幻覺 Architecture Design Pattern · 留言
當 function calling 的 JSON schema 愈寫愈長、工具管理愈來愈亂的時候，MCP (Model Context Protocol) 就像一個標準化的接口層，讓 LLM 的工具發現、呼叫、管理變得井然有序。這篇記錄了 CareerWise 從手寫工具定義到 MCP 架構的完整整合過程。
July 28, 2026 MCP Model Context Protocol LLM CareerWise AI FastMCP · 留言
grill-me 與 graphify 是 AI 代理工作流中兩個互補的開源模組。grill-me 用決策樹拷問把需求問到透徹，graphify 把程式庫轉成知識圖譜讓 AI 看懂全局。兩個合起來用比單用任何一個更強。
July 27, 2026 Agentic AI Graphify grill-me CareerWise LLM AI AI Engineering RAG Retrieval Augmented Generation 檢索增強生成 · 留言
現在的 AI 大腦再聰明，只要無法點選滑鼠、讀取資料庫、傳送郵件，就只是一個很會聊天的對象。MCP（Model Context Protocol）正在改變這件事。
July 26, 2026 Agentic Design Pattern MCP A2A Agent to Agent Multi-Agent Agentic AI AI AI 幻覺 Architecture Design Pattern · 留言
目前的 CareerWise 能記住使用者的事實與偏好，但系統是被動儲存——使用者說了什麼就存什麼，不會主動調整自己的回應方式。這篇文章記錄我們怎麼讓 CareerWise 從使用者的回饋中持續學習。
July 25, 2026 CareerWise Learning and Adaptation Agentic AI AI UX Architecture Design Pattern · 留言
過去的 AI 像上緊發條的玩具車，遇到沒看過的情況就卡住。現在的 AI 代理能自己回顧經驗、調整策略、甚至改寫自己的程式碼。這篇文章來看學習與適應的幾種模式。
July 24, 2026 Agentic Design Pattern Learning and Adaptation Agentic AI AI Architecture Design Pattern · 留言
CareerWise 原本沒有跨對話記憶。使用者隔天回來，系統不認得他。這篇文章記錄怎麼幫 CareerWise 加上語意記憶、情景記憶、記憶管理 UI，以及 session state 持久化。
July 23, 2026 CareerWise Agentic Design Pattern Agentic AI AI UX Memory Management Architecture Design Pattern · 留言
預設情況下 AI 是無狀態的，每次對話都是全新的開始。本文探討 AI 記憶怎麼運作——從情境視窗、向量資料庫，到 Google ADK 和 Memory Bank。
July 22, 2026 Memory Management Agentic Design Pattern Agentic AI AI UX Architecture Design Pattern 向量資料庫 · 留言
評論家與審查者模式的概念很簡單：把「生成」和「驗證」兩個功能拆開。最近趁著升級 CareerWise 審查代理的機會，把原本只有單次檢查的架構改成了 review → rewrite 迭代迴圈。
July 21, 2026 審查代理 Agentic Design Pattern Agentic AI CareerWise AI 幻覺 AI LLM UX Architecture Design Pattern · 留言
當任務複雜度超過單一 LLM 的處理能力時，與其養一個無所不能的超級大腦，不如組建一支各司其職的 AI 專家團隊。本文探討多代理協作的核心機制、六種協作模式與通訊架構，並以 CrewAI 與 Google ADK 為例展示實作方式。
July 20, 2026 Agentic Design Pattern Multi-Agent A2A Agent to Agent AI 幻覺 Agentic AI CareerWise LLM AI UX Architecture Design Pattern · 留言
目前的 career chain 拿到問題就直接跑分析，使用者看不到 CareerWise 打算從哪些角度切入。參考 Google Deep Research 的「先擬規劃、再送審查」設計，讓使用者在分析開始前先看到分析面向，有意見可以調整，批准後才執行。
July 19, 2026 Agentic Design Pattern CareerWise Planning Agentic AI LLM AI UX Architecture Design Pattern · 留言
以 CareerWise 職涯諮詢機器人為例，記錄逐步將強制塞入知識庫 chunk 的架構，重構為 LLM 自主決定是否搜尋的 Tool Use 模式的完整過程，包含 streaming + tool call 的實作細節與邊界情況。
July 16, 2026 Agentic Design Pattern Agentic AI Tool Use Function Calling LLM CareerWise AI Architecture Design Pattern · 留言
探討 AI 代理的規劃模式（Planning），從運作機制、適用場景、開發框架到 Google Deep Research 與 OpenAI Deep Research API，並反思自主代理在動態調整與人類控制之間的權衡。
July 15, 2026 Agentic Design Pattern Agentic AI LLM MCP Planning Google Deep Research AI Design Pattern Architecture · 留言
從 LLM 只能生成文字的困境出發，探討工具呼叫（Tool Use / Function Calling）的運作機制、應用場景與開源框架應用，最後反思多代理協作下的責任歸屬。
July 14, 2026 Agentic Design Pattern Tool Use Function Calling Agentic AI LLM AI 幻覺 LangChain CrewAI Google ADK AI Design Pattern Architecture · 留言
當使用者問「該不該離職」這種跨領域問題時，循序搜尋知識庫的瓶頸開始浮現。本文記錄 CareerWise 如何導入 Agentic Design Pattern 中的平行化模式（Parallelization），讓三個 AI 角色同步分析薪資市場、技能成長與求職準備，再經由合併代理產出多面向的結構化報告。
July 13, 2026 Agentic Design Pattern Parallelization CareerWise AI 幻覺 AI Agentic AI LLM Design Pattern Architecture · 留言
分享如何將 Agentic Design Pattern 落地到 CareerWise 職涯諮詢平台，從無差別的單一 LLM 流程，逐步導入意圖路由、混合路由、提示鏈與反思模式，打造更聰明且更省成本的 AI 架構。
July 12, 2026 Agentic Design Pattern Routing Prompt Chaining CareerWise AI 幻覺 Intent Routing Embedding Based Routing Reflection AI Agentic AI LLM Design Pattern Architecture · 留言
分析自主 AI 代理的核心架構，從代理五步循環與四層進化等級出發，探討四種路由機制的設計取捨，再到平行化模式與非同步加速的工程實踐，最後總結和展望多代理時代的錯誤防禦與五大未來假設。
July 11, 2026 Agentic Design Pattern Prompt Chaining Embedding Based Routing AI 幻覺 Routing Reflection Agentic AI Multi-Agent AI AI Engineering Architecture CareerWise Design Pattern LLM · 留言
Graphify 如何用知識圖譜（Knowledge Graph）取代傳統 RAG，讓 AI 真正讀懂程式碼結構，實現 71.5 倍的 Token 壓縮效益。
July 10, 2026 AI Graphify RAG Retrieval Augmented Generation 檢索增強生成 AI 幻覺 Agentic AI Knowledge Graph LLM AI Engineering Agent to Agent · 留言
最近實作 side Pproject —— PunchGo，一個追求極致流暢的拍照打卡 app，過程中嘗試許多 AI 工具，在這將分享如何利用 opencode 與 openspec 進行規格驅動開發（SDD），從需求討論到程式碼實作與測試的過程。
June 20, 2026 OpenCode OpenSpec Agentic AI 規格驅動開發 SDD TDD AI AI Engineering Agent to Agent Unit Test 單元測試 自動化測試 front-end testing PunchGo · 留言
想讀這本書《Google的軟體工程之道》(Software Engineering at Google) 的原因是當工程師最重要的是有良好的技術品味，再來是能融會貫通手上的技能、端出完整的解法，最後才是追技術；而這本書能帶給我們的就是這個良好的觀念與方向，讓我們在面對技術選擇時能夠有一個清晰的思路與原則來做出決策。
April 6, 2026 Google AI CI/CD DevOps End-to-End Testing Frontend Testing Guide Strategies and Practices Integration Test Unit Test code review front end testing git pull request team work 單元測試 整合測試 端對端測試 自動化測試 NotebookLM · 留言
如何撰寫具彈性的測試程式 | 2024 WebConf Taiwan
December 27, 2024 front end testing visual testing WebConf Taiwan AI ChatGPT Chromatic Claude Cypress Frontend Testing Guide Strategies and Practices Integration Test Jest Percy React Testing Library sharing Unit Test visual regression testing 單元測試 整合測試 自動化測試 視覺測試 · 留言
感謝科技的進步，讓我能夠借助工具來進行翻譯，最近實作了一個小工具 Translate and Sync to Repo，協助自動翻譯中文稿。
July 31, 2024 GitHub Actions i18n AI 前端測試指南：策略與實踐 Frontend Testing Guide Strategies and Practices GitHub · 留言
在前端領域，快節奏且不斷革新的開發環境下，如何能在迅速產出的同時保持高品質的程式碼成為一大挑戰，因此「測試」變得十分重要。選擇何種測試方式、如何撰寫和執行測試成為開發者必須深思的議題。缺乏測試的程式碼難以確保品質，而解決這個問題的關鍵在於建立適當的測試策略。因此想藉由這本書來分享我在前端測試領域所積累的實務經驗，希望能對大家有所啟發和幫助。
June 6, 2024 front end testing Frontend Testing Guide Strategies and Practices 前端測試指南：策略與實踐 單元測試 團隊合作 整合測試 端對端測試 自動化測試 視覺測試 AI ChatGPT Cypress DevOps End-to-End Testing GitHub Copilot Integration Test Jest Memori Mixtini Percy pre-commit pre-push React Testing Library sharing TDD team work Unit Test visual regression testing visual testing NotebookLM · 留言
「履歷」是求職者的名片，是簡短的自我介紹，也是展示專業能力的重要文件。一份好的履歷可以讓你在眾多求職者中脫穎而出，獲得面試的機會。那麼，如何打造一份出色的履歷呢？
April 19, 2024 履歷 面試 職涯 軟技能 ChatGPT AI · 留言
可能由於是演算法實驗室畢業的？AI 對我來說一直都不是什麼新東西，直到 ChatGPT 和 GitHub Copilot 的出現才驚嘆「哇！這是什麼酷東西，一定要好好玩一玩」。來聊聊我怎麼用 Copilot 和 ChatGPT 提升產能與加速學習好了，分幾種狀況來說明。
January 16, 2024 GitHub Copilot ChatGPT VSCode Phind 學不動了 AI CS50 ESLint GitHub code review · 留言