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用 LiteLLM 自架地端 AI API Gateway：一個入口管所有模型，用量、費用、容錯移轉與金鑰一次搞定
用 LiteLLM Proxy 自架地端 AI API Gateway，單一 OpenAI 相容入口整合 29 款雲端與地端模型，實作用途別名、用量費用儀表板、多層 Fallback 鏈與虛擬金鑰管理，附完整 config.yaml 範例。
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Token Monitor 實測與團隊版改造：把全公司 AI 工具的 token 用量收進同一個看板
同時開 Claude Code、Codex、Copilot、Cursor，額度到底燒到哪？Token Monitor 把這些工具的用量收在同一個畫面。前半是 Windows 實測：怎麼裝、Hub URL 設定藏在哪、重開機不會自己起來怎麼補、資安檢查。後半是拿去給團隊用之後踩到的痛點：歷史資料會整份被蓋掉、hub 每秒重寫 21 MB 的 JSON、裝置對不到人、全公司共用一把密碼、員工看得到同事的用量、更新會被上游蓋掉。我把這些缺口做成 MIT 開源的 Open Token Monitor 團隊版：PostgreSQL、組織名單、網頁 dashboard、預填設定的安裝檔、自己的更新通道，而且上游程式碼一行不改。
AI Podcast Cut 完整教學：免費開源的 AI Podcast 剪音工具，從剪贅字、去雜音到重錄這句
AI Podcast Cut 是免費開源的桌面剪音工具，把專業剪音軟體裡真的有用的功能，用小白也會用的介面包起來。這篇從下載、簡易模式八顆按鈕、選一段做效果、重錄這句、頻譜、對齊、轉檔到 AI 助手，一步步帶你剪完一集 Podcast。
告別隨機 Chatbot：如何透過系統化與流程化打造 Production-Ready 的 AI Agent？
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。
測試全綠但庫存超賣？用 Bruno 實現「程式生成」的電商 API 整合測試
API 一支一支測都是綠燈，客戶卻被扣了兩次錢。這篇用電商場景實跑一套 Bruno 整合測試，教你怎麼用「對帳」的思維取代逐個欄位比對， 用 Node.js 腳本直接查資料庫，還能用程式一次生出上百支測試。全文附真實執行截圖。
AI 時代還需要軟體工程嗎？Clean Code 決定了 AI 戰力的天花板
AI 時代來臨，我們還需要看程式碼嗎？本文深入探討 AI 軟體工程中的人機協作與程式碼品質優化，說明為何測試系統與架構整理是降低維護成本與認知風險的關鍵。
Refactory：懂你專案慣例的 VS Code 重構外掛，完整功能教學
VS Code 少了一味好用的重構。Refactory 補上這個洞：34 個重構動作、38 條壞味道檢查、Code Health 儀表板、18 種語言，還能一鍵把問題交給本機 Claude Code 修。這篇是操作教學，每個功能只講三件事：游標放哪、按什麼鍵、按完會變成什麼樣子。免費使用。
告別 Postman 收費陷阱！開源 Git 原生 API 測試神器 Bruno 實戰指南
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？
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