我是一位熱愛程式設計的開發者，專注於 Web 開發與 AI 技術應用。 喜歡透過文字分享學習心得與開發經驗，也熱衷於打造實用的產品來解決生活中的問題。
Lovable 能在 30 分鐘做出一個能跑的 app，但叫它加功能就直接推 production，沒有測試也沒有退路。這篇記錄我怎麼用 Lovable + Supabase + GitHub + Vercel 搭起 dev / staging / production 三層環境，含 GitHub Actions 自動跑 migration、Vercel per-branch 變數，以及 Lovable 包過的 TanStack Start 上 Vercel 真正跑通的部署配方與踩雷對照表。
把整個 Obsidian 知識庫交給 AI 管三個月後，我最大的體悟是：AI 好不好用，八成取決於我，不是它。這篇帶你看我的分層、frontmatter、CLAUDE.md、skill 與記憶，談一個觀念—模型只是引擎，環境才是讓它能託付職責的底盤。
一份 multi-tenant SaaS staging 環境的存取隔離稽核紀錄：2 小時時間上限、Supabase 架構、不碰正式環境。這篇拆解黑箱稽核的 5 個步驟、為什麼有些發現要降級、跟我刻意不做的事。
Karpathy 的 skills 專案、addyosmani 的 agent-skills 連續上 GitHub 熱門榜。Prompt 用完即丟、Skills 是版本化的工作流。這篇從我自己的 ~/.claude/skills vault 出發，談 Prompt 與 Skill 的差別、Memory 配對、3 個設計原則，與什麼時候不該寫 skill。
過去三年大家把所有對話丟進向量資料庫，token 越疊越貴、召回反而越糟。AI 記憶的下一步不是「存更多」，而是「忘對」。這篇從 cognitive-ai-memory 出發，談艾賓浩斯曲線、MCP，與一條可實作的記憶設計路。
這篇用 Next.js + TypeScript 從零做一個能連 server、列工具、呼叫工具的 browser MCP client，全部程式碼可複製貼上跑起來。