動手開發
AI Agent 與開發
從架構到驗收，建立可靠、可維護的 AI 系統。
當你的目標不是使用成品，而是建置可以穩定執行任務的 AI 系統，這個分類提供完整的工程路線。
內容涵蓋 Agent、MCP、RAG、Evals、資安、監控與部署，重點是讓系統可測、可回歸，也能安全維護。
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AGENTS.md 是地圖，不是門鎖。AlphaLab 用 20 次 repo-level 對照，實測精簡、長單檔、分層規則與 sandbox gate，再教你用 5 道閘門讓 Coding Agent 真正守規矩。
看懂 Stateless MCP 如何移除 Session handshake；用 TypeScript v2 建立唯讀 MCP Server，透過 CLI 實測，再部署 Serverless／Edge，補齊 OAuth、快取、觀測與雙協定遷移。
Soup 如何用主機 RAM 與逐層搬運，讓 4GB 顯卡嘗試微調 8B 模型？從 NF4、YAML、preflight 到 VRAM、速度與 adapter 驗收一次學會。
AI 寫得越快，團隊越可能交付自己無法預測與除錯的系統。這篇不用你重打每一行，改用四道可量測閘門驗證真正理解。
AI 寫完別急著交。本文用 9 個已知 Bug 實測同 Context、全新 Context 與 Claude＋Codex 跨模型 Reviewer，附可複製的唯讀指令、YAML 證據門檻與停止規則。
用無害 LAB_MARKER 重現 DOCX「看不見卻讀得到」的差異，拆解 Word AI Worm 傳播鏈，再把 taint、權限分離、工具白名單、人類確認、來源追蹤與輸出掃描接進 Agent。
一個 AI Demo 成功，不等於產品可靠。用客服分類器實作 AI Evals：案例集、三層 grader、多次 trials、trace 與 CI gate，一步步建立可測、可回歸的 Harness。
AI Agent 能直接操作已登入網站，也可能同時取得郵件、付款與後台能力。本篇從零實作 ego-lite、Claude Code／Codex 連線、獨立 Profile、攻擊測試與 session 撤銷。
284B 模型真的只要 5.3GB？本文拆解 0731 更新、API 與 Codex 接法、reasoning_effort 測試方法，以及本地量化與 SSD streaming 的真實門檻。