用 AIMock 讓 AI 智能體測試變得決定性 — 在單一連接埠模擬 LLM、向量資料庫、MCP 與 A2A
AIMock 在單一連接埠上模擬整個 AI 技術堆疊（LLM、向量資料庫、MCP、A2A），讓智能體測試套件在三秒內跑完，而且每次輸出都相同。
所有文章
和 AI 智能體花五個回合做出部落格 logo：留下來的是一個 /logo skill 與三支指令碼
用 AI 智能體重做這個部落格的 logo 與程式碼字型：壞掉的 SVG 字形、用正規表達式算出的邊界框、猜錯的漢字，以及最後長出來的 /logo skill。
gpt-image-1 與 DALL-E 3 差在哪：自迴歸與擴散模型的架構之爭
gpt-image-1 與 DALL-E 3 的架構差異：自迴歸的 token 生成與反覆去雜訊、離散與連續的壁壘、DiT，以及 2026 年三方並立的市場。
用 git includeIf 與 filter-repo --mailmap 清掉洩漏的公司信箱 — 27 個個人儲存庫全中招
Git identity 屬於目錄，不是儲存庫。includeIf gitdir 修正日後的設定，git filter-repo --mailmap 修正已經 push 的提交。
只用 Astro 內容集合經營部落格 — 捨棄 CMS、選擇 MDX，並用型別取代外鍵
這個部落格為什麼沒有 CMS：由圖片決定的目錄結構、選擇 MDX 而非 Markdown 的判斷，以及取代外鍵的標籤登錄表。
A2A 與 MCP 差在哪裡？智能體間通訊為何需要獨立協定，兩者又為何都不選 gRPC
從對等性、Agent Card 能力發現與非同步任務管理，說明 MCP 單獨為何不足以支撐智能體間通訊，並解析兩個協定為何都選擇 HTTP 作為基礎。
用 Python 的 yield 為執行中的 AI 智能體串流輸入 — 與 return 的差異，以及 Node.js 的實作
Python 的 yield 與 return 有何不同，以及如何把非同步產生器當作提示詞傳入，為執行中的長時間 AI 智能體串流輸入，並附上 Node.js 的對應寫法。