思維的拓樸：嵌入空間裡的 Obsidian
把 15,800 則 Obsidian 筆記投入嵌入空間，浮現三種知識拓樸。每一種都有可診斷的失效模式，也都能靠橋接筆記重塑。
AI & Technology寫作
關於設計、開發、AI基礎設施和產品構建的思考。
AI 代理的記憶衰退：多輪對話為何會讓 LLM 崩潰
在超過 20 萬次多輪會話中，LLM 的準確率下滑 39%。三種機制導致這場崩潰，而加大脈絡視窗一個也解決不了。
AI & TechnologyAI 代理的執行期憲章：一套治理框架
訓練階段的對齊失效之處，正是執行期憲章接手落實 AI 代理治理的地方。能力檢核、輸出關口與四大子系統，讓代理待在安全範圍內。
AI & Technology你的 AI 代理寫程式碼的速度比你閱讀的速度還快
本週有五個研究團隊發表了關於同一個問題的論文：AI 代理產生程式碼的速度遠超開發者理解它的速度。債務累積在你的腦中。
AI & TechnologyContext 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後設認知AI：教您的代理程式自我評估
多數代理程式指令只定義行為。缺失層是自我評估。基於九個月生產使用與95個hooks的後設認知框架。
AI & Technology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 & Technology複利工程：讓程式碼庫加速而非衰退
大多數程式碼庫越大越慢，我的卻在加速。95個鉤子、44個技能和14個配置讓每個新功能的成本持續降低。
AI & Technology提示工程的OODA循環：五次失敗教會我的事
五次提示詞失敗教會我：結構化觀察勝過巧妙措辭。Boyd的OODA循環直接映射到我的日常提示詞工程工作流程。
AI & TechnologyVibe Coding與工程：我的界線在哪裡
我每天使用Claude Code，搭配86個hook與完整的品質閘門系統。以下是我何時vibe code、何時嚴謹工程，以及為何這條界線至關重要。
AI & Technology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。
