git gc 回收了 8.6 MB — 追查一個 0.8 MB 的問題時，發現 repo 從未封裝過
追查 git 歷史裡 1.6 MB 的 PNG blob，結果發現 repo 從未封裝過。git gc 回收了 8.6 MB，而我放棄的那次歷史改寫只值 0.8 MB。
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在 Astro 中依語言決定分享按鈕的目標 — 桌機是固定側欄，行動裝置是具名按鈕
在 Astro 中用 Intent URL 組出分享按鈕：每個語系有各自的分享目標、寬螢幕上的固定圖示側欄，以及過程中發現的端點變動。
把 Playwright 當成量測儀器 — 靜態檢查碰不到的 i18n 缺陷
用 Playwright 量測翻譯後的 SVG 標籤有沒有超出方框，以及讓這個檢查在什麼都沒量到的情況下回報 37 頁全數乾淨的兩個錯誤。
讓 Astro 目錄記住你讀到哪裡 — 捲動監看、共用軌線，以及手機上的 dvh
為 Astro 部落格的目錄加上跟隨讀者的捲動、跨層級共用的軌線，以及在手機上悄悄吃掉 max-height 的 ::details-content 虛擬元素。
在 Astro 部落格導入 Expressive Code — 檔名分頁、檔案圖示，以及 97 個讀不出來的程式碼圍籬
在 Astro 7 導入 Expressive Code 的紀錄：檔名分頁、依主題調整的檔案圖示、Sätteri 處理器的陷阱，以及被 Shiki 當成語言名稱的 97 個程式碼圍籬。
「一連串的失敗」造就了 LLM（下篇）— 從 Attention 到規模革命與對齊
從如何處理脈絡到 LLM 的完成：RNN 的結構性極限、Attention 的誕生、Transformer、GPT-3 的規模革命、RLHF 對齊，以及效率化的時代。
「一連串的失敗」造就了 LLM（上篇）— 從數學的極限到意義的幾何學
LLM 是一連串無關問題的副產品：圖靈的可計算性、夏農的資訊理論、感知器、反向傳播、GPU，以及 Word2Vec。
Fine-tuning 能取代 RAG 做 KB 檢索嗎 — 它真正學到的東西，以及純 IR 勝出的時機
知識庫檢索能不能用 Fine-tuning 取代 RAG：Fine-tuning 真正學到的是什麼、純 IR 或長脈絡勝出的時機，以及各自的成本。
用 Python 實作 RFC 10008 的 HTTP QUERY 方法：它和 GET、POST 差在哪
以 Python 與 Starlette 實作 RFC 10008 的 HTTP QUERY：帶結構化請求主體，同時安全、冪等、可快取的請求，以及它與 GraphQL 的互補關係。
用 AIMock 讓 AI 代理測試變得決定性 — 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 AI 代理測試套件在三秒內跑完，而且每次輸出都相同。
Claude Code 的 /logo skill，是從五次走錯路整理出來的 — SVG 路徑、正規表達式算的邊界框、一個猜錯的漢字
用 AI 代理重新設計這個部落格的 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，以及最後整理出的 /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。