はじめまして。株式会社PRUM的工程師ひとみです。 我日常會整理並分享在程式學習與實務工作中容易卡關的重點， 以及工作中常見的「落差」。如果能幫助到誰，我會很開心。 [](#%E4%BC%9D%E3%82%8F%E3%82%89%E3%81%AA%E3%81%84%E3%81%AE%E3%81%...
在發表了幾篇關於 AI 對開發者影響的文章，並分享了一些有助於降低風險的資源之後，我想分享一個我最近正在打造並實驗的新工具。 向你介紹 **ThinkMode**！ 這是一個 Chrome 擴充功能，幫助開發者在向 AI 提問前先選擇思考模式，並在向 AI 提問後計算相關的認知成本。  的發展，你就會知道我們一直對網站效能近乎執著。很久以前，我在 Codeland 講過一場關於如何讓你的網站快到在日本爆紅的演講，深入探討了邊緣快取的...
兩週前，我發表了一篇文章， دقیق說明為什麼 AI 偵測器並不可靠。然後 Sloan 把我標記了。 我的論點很簡單：AI 偵測器其實是根據人類與 AI 寫作在分佈上的差異所訓練出的機率分類器。密集、結構化的文章，常常會讓它們誤判。偵測器不會真正閱讀，只是在比對統計特徵。 我知道這件事。我也寫過...
_一篇來自一位從事設計、與注意力不足過動症（ADHD）共處，並且已經厭倦泛用建議的人的誠實分享_ 我已經把某一類整理術文章背得滾瓜爛熟了。內容永遠不外乎是：「列清單、用番茄鐘、睡滿 8 小時、多喝水」。 但有一種情境，幾乎從來不會出現在這些清單裡： > 你不是典型神經型，大腦正處於倦怠（b...
解析華為 DevEco Code 和小米 MiMo Code，都基於 OpenCode，有什麼區別？ ====================================================== OpenCode 其實在圈內一直很受歡迎，但最近開始變得更出圈，主要是因為**小米...
こんにちは。PRUM 股份有限公司的 masa。 今天我們來一起看看「工程師的職種・成長習慣」，也就是在沒有工程師經驗、即將踏入現場之前，先知道會比較好的事情。 [](#%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%8B%E3%82%A2%E3%81%AE%E8%81%B7...
從「生成一篇知識點」到「面對面講清一道題」：我用魔珐星雲改造 AI 教育助手的實踐 ============================================ 引言 -- 最近一年，我接觸到的很多 AI 應用都在做同一件事：把大模型接進一個輸入框，再把回答展示在聊天視窗...
告別 AI 亂碼！Vue3+TS 專案的 AI 編碼助手規範實踐 =================================== 大家好，作為前端開發者，我們都在享受 AI 編碼助手（如 Cursor、OpenCode）帶來的效率提升。但你是否也遇到過：AI 生成的程式碼風格混...
現代 Android 官方為什麼更推薦 Repository 暴露 `suspend fun`，而不是在內部 `launch` ================================================================== 前言 -- 寫這篇文章...
はじめまして。株式会社 PRUM 的工程師人見。 我每天都會整理並分享在程式學習與實務中容易卡關的重點， 以及工作中常發生的「落差」。 若能對某些人有所幫助，我會很高興。 [](#9%E5%89%B2%E3%81%AE%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%8B%E3...
這三個是 Transformer block 裡比較「工程輔助」但非常重要的東西。 ``` 原本的 token vector ↓ LayerNorm ↓ Self-Attention ↓ Residual Connection ↓ LayerNorm ↓...
Claude Code 的產品哲學：當價值觀成為架構 ============================= 前一篇我們討論了關於 TUI 的技術演進。但是一個月前再看 Claude Code 的程式碼，並對比四個 AI Coding 工具的設計和架構時，有個問題一直在我腦海中迴盪...
Flutter 又為 AI 時代添磚加瓦：全新 ComponentLibrary 提議 ============================================== 近日，Flutter 又提出了一個新的提案：**為 Flutter 增加一個標準原語：`ComponentLibra...
# My thoughts by chatgpt 這一段我終於比較理解 LLM 最後「生出下一個 token」的流程了。 模型真正困難的部分，其實是在前面：整段輸入經過 embedding、attention、MLP、很多層 transformer 之後，最後算出一組 output lo...
## My thoughts by chatgpt 今天理解到 GPT 產生下一個 token 的最後階段，叫做 output logit。 一開始我以為 Transformer 裡面既然是 token 彼此互看，那最後應該是整串 token 一起拿去預測下一個 token。可是後來才搞...
# My thoughts by chatgpt 我原本以為 attention 算完關聯分數之後，就差不多可以直接進到下一層了。後來才發現，真正的流程比這更細緻。 在 self-attention 裡，每個 token 會先透過不同的矩陣變成 Q、K、V： ```text X ...
AI 驅動開發下，需求定義有什麼改變？ ----------------------------------------------------------------------------------------------------------...
