把 MacBook 瀏海變成系統與 AI 用量儀表板：VoidNotch 開源
MIT 開源的 macOS 小工具：把瀏海變成常駐 HUD，同時看 CPU／磁碟／網路與 Claude、Codex、Grok 等 AI 配額。本機讀取、自己 build 即可用。
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76 筆資料、33 秒訓練：LoRA 微調如何讓 AI 說你的語言
LoRA 與 QLoRA 讓你用幾十筆資料在自己的電腦上微調大型語言模型，不必租雲端 GPU、不必上傳敏感資料。本文用生技實驗室的真實案例，帶你理解這項技術為什麼能改變本地 AI 的使用體驗。
Google agents-cli 深度研析：Progressive Disclosure 架構、工程取捨，與獨立 Agent 系統的啟示
Google agents-cli 以 SkillToolset 三層 Progressive Disclosure 架構，在靜態場景下削減約 90% context token 消耗，但實測可能縮窄至 37%。本文拆解其 token 效率主張、vendor lock-in 風險與 description-routing 脆弱性，萃取對獨立 agent 系統有用的架構教訓。
一台 Mac 上的本地 LLM，等級約當雲端哪一代？五個模型的實測與踩雷
我在一台 M4 Pro（48GB）上，用 oMLX 實測了五個 4-bit 量化本地模型，跑八項 benchmark、拉出速度與品質的甜蜜點，並對照它們約當雲端哪一世代。附上 speculative decoding（MTP／dflash／specprefill）三條加速路的踩雷實錄與 cache 取捨方法論。
多平台同步：一套記憶跑遍 Claude/Copilot/agy
如何讓同一份 AI Agent 記憶在 Claude Code、GitHub Copilot CLI、Antigravity CLI（agy）三個平台都能用？比較三家入口設定、@import 機制與跨平台注入實作策略。
Hook 守門系統：AI 寫的每一行 code 都過品管
什麼是 Hook 守門系統？用 Claude Code 的 PreToolUse 和 PostToolUse hooks 攔截危險操作、自動跑測試，讓 AI Agent 每次動作都通過品質關卡。
AI 軍備競賽的贏家不是做出最強模型的人——Harness 如何成為真正的護城河
2026 年 AI 產業的勝負手正在轉移：LangChain 只改 Harness 就在 TerminalBench 飆升 25 名，OpenAI 砸 140 億美元成立部署公司，NousResearch 從 8 個粉絲做到 10 億估值。三個案例拆解模型外圍工程如何悄悄成為新的權力中心。
Skill 路由引擎：讓 AI 自動選擇正確工作流
什麼是 Skill 路由引擎？用觸發詞自動載入 SOP 模板，讓 Claude Code Agent 不再每次都要手動指定工作流程。完整 YAML 設計與實作教學。
Cell Architecture Studio：互動式 3D 細胞教學圖鑑
以 React + Three.js 打造的開源 3D 細胞視覺化 prototype，涵蓋七種細胞類型與 AI 導師面板。概念適合生物教育工作者，但目前僅兩種標本具備高品質 GLB 模型，其餘視覺品質落差明顯，判定為觀察等級。
AI Agent 記憶系統設計：三層架構實作
解析 AI Agent 記憶系統的三層架構設計（事實層、情節層、暫存層），從設計哲學到實作方式，解決 AI 跨對話失憶問題。