限制不是束縛，反而常是創意的起點
當大家都以為自由越多越好，愈來愈多案例卻顯示：真正能提高創造力的，往往是清楚而有限的邊界。
Grimoire
生醫研發日誌與技術報告——記錄 AI 整合、流程自動化與濕實驗設計的實戰經驗，所有咒語按時間排列。
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AI 會讓零日漏洞變多嗎？先看懂它改變了資安流程的哪一段
AI 確實正在改變漏洞研究，但真正需要關注的，不只是「找得到多少漏洞」，而是整個資安流程會在哪裡失衡。
Claude Code 煉金術：為什麼 AI 程式助手常常不差，卻還是不夠好用？
很多人第一次用 AI 程式助手都失望：明明看起來能寫，卻接不上專案脈絡。問題不在模型，而在你怎麼讓它理解你的工作世界。本文拆解三層 context 設計與 CLAUDE.md 實戰，協助 Claude Code 真正成為研究搭檔。
你的第一個 AI Agent：從「到底什麼是 Agent」到「真的跑起來」的生存指南
AI Agent 沒有想像中神祕，核心是 20 行的決策迴圈加上工具呼叫與記憶分層。本文拆解 5 種常見工作流、工具設計原則、安全邊界、權限管理與檢索式記憶，提供從零打造第一個可用 Agent 的完整地圖，且不綁定特定框架。
你的 AI 助手為什麼總是健忘？從 Prompt 到 Harness 的三代演進
AI 的健忘通常不是模型太笨，而是多數系統沒有替它準備穩定的記憶層、工作規則與可追溯的工作環境。理解 Prompt、Context、Harness 三代演進，才能把 AI 用成真正的助手。
別再只怪 AI 笨了：Agent 真正缺的，常常是一套好環境
同一個 AI 模型換一套執行環境，benchmark 成功率可以從 52.8% 拉到 66.5%。長任務、多工具協作下，真正決定 Agent 穩定性的不是模型本身，而是工作現場的 harness 設計。