『戴伊爾斯（Deus）』的 Python 元件開發所使用的 CLAUDE.md 與 PRD.md
Vibe Coding 最惱人就是 non-deterministic，輸入同樣的需求，每次都給你不同的「驚喜」，但透過精心設計的 CLAUDE.md 和 PRD.md，我們其實可以極小化 Claude Code 的隨機性。CLAUDE.md 提供詳盡的開發規範和約束條件，PRD.md 則建立結構化的需求描述，兩者聯手形成「層層緊箍咒」，讓 AI 輸出變得可預測、可控制。不再是碰運氣的抽卡遊戲。
ChatGPT Gmail Connector | 分析我所有SaaS訂閱與API token usages
你知道自己每個月花多少錢在 SaaS 訂閱上嗎？AI API 的 token 費用又是多少？透過 ChatGPT Gmail connector 來實驗性的自動分析 Gmail內容幫你找出所有隱藏的訂閱支出，提供具體的省錢建議，讓每一分錢都花得更有價值。
『戴伊爾斯（Deus）』的原生 JavaScript 前端函式庫開發用的 CLAUDE.md
探索原生 JavaScript 開發的全新境界！這套革命性的開發規範讓你告別複雜的建置工具，實現「寫完即可用」的極致開發體驗。使用 Shadow DOM 完全隔離、純原生 JavaScript 語法，支援現代瀏覽器，不需要 Node.js、webpack 或任何編譯工具。從類別封裝到 API 設計，從效能最佳化到錯誤處理，完整涵蓋前端函式庫開發的所有面向。讓你的程式開發回歸簡單本質，專注於功能實現而非工具配置。
將語料作向量化時，高維度？還是低維度？最適`Embedding`維度是多少？
做RAG的時候總會遇到一個頭痛問題：向量維度要設多少？現在主流都衝到4,096維了，像阿里雲Qwen3、Salesforce SFR都是這個規格，感覺不跟上就落伍。但說實話，維度不是越高越好啦！太低會壓縮語義、太高又會成本爆炸還可能過擬合。根據JL定理和實務經驗，甜蜜點大概在2K-4K之間，但還是要看你的資料量和硬體預算。這篇文章就是要告訴你怎麼在資訊保真、運算成本和過擬合風險之間找到最划算的平衡點，而不是盲目追高維度。
開源 NSFW 大型語言模型全景：技術與社群驅動之分析
This report offers an in-depth analysis of mainstream open-source uncensored (NSFW) large language models (LLMs) whose weights are publicly available for download and modification. We
很解氣的 YC 2025 summer RFP
YC’s Summer 2025 RFP is here, showing us that AI is no longer just for tech giants—it’s disrupting every industry. Don’t just build tools for
DataRecce：LLMOps 成功的隱藏基石
DataRecce 正在重新定義資料工程的遊戲規則。想像一下，以前你的 data pipeline出問題時，就像房子失火一樣，只能等冒煙了才知道；現在 DataRecce 讓你在 Pull Request 階段就能預先檢查資料變更，就像給資料管道裝了煙霧偵測器。這家 2023 年成立的公司，由 CL Kao 創辦，已獲得 400 萬美元資金，採用開源加 SaaS 的策略快速擴張。他們的 Recce 工具專門解決 dbt 使用者的痛點，聲稱能縮短 90% 的審查時間。在 AI
人工智慧改變工作型態：UBI 是重構收入分配與社會安全網的一條道路嗎？
歷史與民意何時轉折是很無法預測的，或許現階段我們該聚焦的問題不只是是否需要 UBI，更是如何在理想與現實間找到平衡。答案需要透過持續的實證研究、開放的公共辯論、審慎的政策實驗來逐步探索。無論最終形式如何，這場關於基本收入的討論，已經在推動我們重新思考 21世紀社會契約的本質。
Palantir HyperAuto：重新定義企業資料整合的遊戲規則
HyperAuto 不是什麼神奇的新概念（其實很神奇），就是把傳統ETL該做但做不好的事情做到位。傳統ETL花幾個月才能整合的系統，HyperAuto幾天就搞定，而且還能把資料寫回原始系統，讓你的資料真正活起來。最重要的是，工程師不用再寫一堆重複的程式碼，可以專心做更有價值的事。現在企業競爭這麼激烈，誰能更快把資料變成決策，誰就贏了。如果你還在用傳統ETL慢慢磨，真的該考慮升級了。
Palantir Foundry 的「Ontology」模組（微）深度研究
Palantir Foundry 的「Ontology」模組，就像一張全公司共同的互動白板，把人、機台、訂單等關鍵資訊全都串在一起，不只查資料，還能直接操作和同步更新。它結合主資料管理、知識圖譜、數位孿生，把過去分散在 ERP、MES、CRM 等系統裡的資訊一次整合，讓企業能用統一語言快速查詢、決策和追蹤。