AI Agent 與開發 第 3 頁

Kimi K3 開放權重不等於一般桌機能自架。本篇拆解 MoE、硬體、量化與長上下文，帶你在 API、託管雲端與自架之間選對入口。

裝好 Hermes 只完成一半。這篇從記憶、技能、排程到驗收，帶你建立一套可手動測試、可安全重跑的每週會議整理工作流。

用假 token 重現 AI Agent 的五種密鑰暴露面，實測 Claude Code 原生 mask，並比較 deny rule、hook、OneCLI gateway、短效憑證與撤銷演練。

深讀 25 頁 LangGraph 論文並實跑作者附碼：拆解 SQL 修復、RAG 證據閘門與人工審核三種工作流，說清楚它為何值得學、又為何不能直接當 production 範本。

不是問 AI 能不能改 20 個檔，而是錯了時，能否把損害鎖在可驗證、可回滾的小範圍。本文用 16 檔實測拆解安全工作流。

Resource2Skill 不只是讓 AI 看完影片，而是把 YouTube、GitHub 與文章整理成可追溯、可檢索、可執行的 Skill Wiki。本文帶你完成安裝、單支影片分析、SKILL.md 相容封裝、安全審查與保留任務驗收。

Claude Code 跑了十分鐘，究竟在工作、繞路還是燒 Token？從內建指令、Agentglass 到 OpenTelemetry，零基礎搭起看得見、量得到、能除錯的 Mission Control。

Graph Engineering 不只是把更多 Agent 丟進同一個視窗，而是設計「誰先做、誰能平行、誰負責驗證」。本文用 Claude Code Dynamic Workflows 從零實作一張工作圖，並釐清最多 1,000 agents、16 個並行、用量與隔離風險。

想轉職 AI 工程師？這篇專為零基礎讀者寫：AI 工程師到底在做什麼、美國就業市場的好消息與壞消息（全部附出處）、4 階段自學路線圖（Python 地基 → LLM API → RAG 與 Agent → 上線作品集），加上最常毀掉轉職的 4 個地雷。誠實版時程與薪資數據，教你用作品集代替年資。