無建構工具宣言：不用打包工具直接發布
FastAPI + HTMX + 純 CSS，零建構工具卻達成完美 Lighthouse 分數。真實的生產數據、誠實的取捨，以及清晰的決策框架。
Engineering Practice寫作
關於設計、開發、AI基礎設施和產品構建的思考。
從 Boids 到 AI 代理：AI 系統的集群飛行法則
Craig Reynolds 1986 年的 boids 演算法，僅憑三條局部規則就催生出集群行為。同樣的原理與失效模式，也出現在多代理 AI 系統中。
Interactive ExplorationsContext Engineering就是架構：650個檔案之後的心得
橫跨650個檔案、七層階層架構的AI代理Context Engineering。三次生產環境失敗、真實的token預算，以及最終存活下來的系統。
AI & Technology信號評分管線：確定性知識分類法
一個733行的Python管線，從四個維度為筆記評分，並將7,700多個項目進行確定性路由。演算法、權重，以及誠實的結果。
Engineering Practice無即是結構：負空間作為基礎設施
負空間是基礎設施，而非缺席。空無、寂靜與留白如何在物理學、音樂、資訊理論與設計中創造結構。
Design & UX多代理審議：當共識本身就是漏洞
多代理審議能捕捉單一代理系統遺漏的失誤。以下是其架構、走過的死胡同，以及真正值得建構的部分。
AI & Technology為什麼我的AI代理擁有品質哲學
我的Claude Code代理以機器速度繼承了人類所有的馬虎習慣。我建立了3套哲學、150多道品質關卡和95個hooks。以下是有效的做法。
AI & Technology兩個MCP伺服器讓Claude Code變成iOS建置系統
XcodeBuildMCP與Apple的Xcode MCP讓Claude Code能以結構化方式存取iOS建置、測試與除錯。設定方法、實際成果與誠實的經驗教訓。
AI & TechnologyClaude Code Hooks：我的 95 個 Hook 為何各自存在
我為 Claude Code 建立了 95 個 hook。每一個都源於某次出錯的經驗。以下是它們的起源故事以及逐漸成形的架構。
AI Development建構 AI 系統：從 RAG 到 Agent
我建構了一個 3,500 行的 Agent 系統，包含 86 個 Hook 和共識驗證機制。以下是我在 RAG、微調和 Agent 編排方面的經驗分享。
AI & Technology錯誤資料庫決策的15倍代價：決策時機的教訓
我在三個系統中衡量了資料庫決策的成本。遷移成本在三年內增長了15倍。一個判斷何時快速決策、何時慎重決策的框架。
Systems & Productivity嚴格且溫和：我如何將回饋原則編碼為86個Hooks
Google的亞里士多德計畫發現心理安全感能預測團隊績效。我將相同的原則編碼為自動化程式碼審查hooks。
Career & Growth外部出版物
技術寫作： Introl
Local LLM Hardware Pricing Guide 2025
本地運行大型語言模型的全面硬體建議和成本分析。
H100 vs. H200 vs. B200: Choosing the Right NVIDIA GPUs for Your AI Workload
針對不同AI工作負載比較NVIDIA最新資料中心加速器的GPU選擇指南。
TPU Architecture: Complete Guide to Google's 7 Generations
深入技術分析Google張量處理單元從TPUv1到TPUv5的演進。
GPU Memory Pooling in Multi-Tenant Kubernetes
容器化環境中GPU叢集的資源共享策略。
Ray Clusters: Distributed AI Computing Infrastructure
使用Ray框架構建和管理分散式AI運算的指南。
DeepSeek V3 Open Source AI Cost Advantage
開源LLM經濟學分析和DeepSeek的競爭定位。
NVIDIA Vera Rubin GPU 600kW Racks 2027
未來資料中心電力需求和NVIDIA下一代GPU路線圖。
SMR Nuclear Power for AI Data Centers
為下一代AI基礎設施供電的小型模組化反應爐解決方案。
DeepSeek MHC Architecture Breakthrough
DeepSeek多頭壓縮架構創新的技術分析。
