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Vibe Coding 成為國民技能之後，工程師的價值在哪裡？
當 Vibe Coding 讓做小工具成為日常能力，工程師的價值會往哪裡移動？從招聘門檻、客製化產品與產業現場，到個人 AI Agent 和平台資安，談從 Demo 走向可靠交付所需要的系統思維。
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Postman 開始收費、功能還被閹割？我把團隊的 API 測試換成開源、Git 原生的 Bruno (usebruno)。這篇分享它怎麼解決 Postman 的痛點，以及為什麼「純文字 + Git 原生」這件事，剛好讓它變成 AI 協作時代裡特別好用的 API 測試工具。
用 Claude Fable 開發 Super Mermaid：VS Code Mermaid 圖表的美化與高解析匯出
整理我用 Claude 開發 Super Mermaid 這款 VS Code 擴充套件的經驗。它針對 VS Code 內建 Mermaid 的兩個不足，預設樣式不易閱讀、匯出流程斷裂，做了自動上色與一鍵高解析匯出。
用 Google libphonenumber 套件 處理多國電話號碼驗證（前端 + 後端）
多國電話號碼的規則繁瑣，手寫 Regex 維護成本高。這篇記錄我們團隊改用 Google 維護的 libphonenumber 生態系的做法：前端用 react-phone-number-input，後端用 libphonenumber-csharp，並統一以 E.164 格式儲存。
訓練自己的 AI 語音：硬體門檻、開源模型比較與 LoRA 微調
整理我訓練 AI 語音的經驗：訓練與推論的硬體需求差別、Qwen3-TTS 與 CosyVoice 等開源 TTS 模型的比較、LoRA 微調的實作步驟，以及中文發音的處理方式。
AI 時代，重新思考軟體工程的價值
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。
從 Project 走向 Product：台灣軟體的結構性困境？
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 一些小技巧：AI 是放大器，別讓它放大你的技術債
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。
AI 很勤勞，但它不懂你在做什麼：從 Multi-Agent 到 Vibe Coding 的實戰反思
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
當 AI 成為裁員頭號理由：一個工程師的冷靜觀察
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 年軟體開發三大趨勢：手寫程式式微、企業導入卡關、AI 開發與全端角色重塑
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。
Multi-Agent 架構實戰：為什麼我選 Supervisor 模式來協調 AI Agent
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。
Claude Code 進階玩法 — GitHub Web 開發、Hook 知識庫、Remote Control 與常用 MCP
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
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