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WebMCP 會取代 Playwright 嗎？把「猜按鈕」改成網站主動提供工具
不會。Playwright 是瀏覽器自動化與測試工具；WebMCP 則讓願意配合的網站，把原本藏在介面裡的能力主動宣告成結構化工具。兩者解的是不同層次的問題。
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開發現場與生活趨勢的實戰筆記
文章從實作、測量與公開資料出發。你可以依主題瀏覽，先找到問題的答案，再回到原始來源繼續查證。
最新文章
生活與趨勢
從台灣交通、熱門產品到大型賽事與旅行季節，整理會影響當下選擇的資料與限制。
取消兩段式左轉，事故反而少了 21%？台南實驗真正證明了什麼
2026 年一篇運輸研究分析台南逐步取消機車強制兩段式左轉的路段，估計事故件數下降 21%、受傷人數下降 19%。這組數字很適合做標題，也最容易被讀成過大的結論。
閱讀文章Owala 值得買嗎？先看 FreeSip 的優點、清潔死角與真假辨識
Owala FreeSip 爆紅的關鍵在一個很容易理解的杯蓋：同一個開口可以用吸管喝，也能抬起來大口喝，防塵蓋和提環還整合在一起。
閱讀文章2026 名古屋亞運台灣隊指南：日期、賽程、棒球名單與轉播方式
2026 愛知・名古屋亞運將於 9 月 19 日至 10 月 4 日舉行。日本比台灣快一小時，查官方賽程時記得換算；比賽時間、參賽名單與轉播頻道仍可能在開賽前調整。
閱讀文章2026 日本楓葉行程怎麼排？先用地區順序選日期，9 月再看正式預測
截至 2026 年 8 月 13 日，日本氣象協會尚未發布 2026 年紅葉見頃預測，tenki.jp 也寫明預計 9 月左右啟動新一季資訊。現在網路上精確到某一天的「2026 楓葉預測」，多半不是正式預報。
閱讀文章AI 開發實戰
把 AI 放進真實開發流程的方法、框架與踩坑紀錄——從知識管理到工具鏈。
WebMCP 會取代 Playwright 嗎？把「猜按鈕」改成網站主動提供工具
不會。Playwright 是瀏覽器自動化與測試工具；WebMCP 則讓願意配合的網站，把原本藏在介面裡的能力主動宣告成結構化工具。兩者解的是不同層次的問題。
閱讀文章AI 寫的 Code 如何不變成技術債工廠：我的 5 條 Automated CI 鐵律
AI 寫程式的速度是人類的十倍，它製造隱蔽技術債的速度也是十倍。它最擅長寫出「語法完全正確、跑得通、但裡面偷用了 any、忽略了邊界條件、還順手重刻了一個既有 helper」的程式碼。
閱讀文章llms.txt vs AGENTS.md vs OKF：三種「給 AI 的 markdown」，其實在解不同問題
最近「給 AI 用的 markdown」冒出一堆：llms.txt、AGENTS.md、CLAUDE.md、OKF。它們常被當成同一類東西，於是有人問「有了一個，其他就不用了嗎」。
閱讀文章我把 repo 做成 OKF bundle，讓 AI agent 不再失憶，卻差點讓我漏掉一個 bug
這個網站是我和 Claude Code、Codex 一點一點做出來的，但每次開新 session 都是冷啟動，它們不知道前面發生過什麼。我用 Google 的 OKF（Open Knowledge Format）把 repo 的「腦」整理成一份結構化 Markdown 知識庫。
閱讀文章OKF vs RAG vs 向量資料庫：差在哪，什麼時候用哪一個
「OKF 取代向量資料庫」這種說法容易讓人混淆，因為它把三個不同層次的東西放在一起比較。OKF 是知識的格式，RAG 是取用知識的工作流，向量資料庫則是其中一種檢索基礎設施。
閱讀文章RAG 為什麼會踩坑：chunking 破壞結構、向量檢索的不確定性，還有同步惡夢
RAG 在 demo 裡往往很順；碰到結構化、持續更新、關係複雜的知識，就開始出問題。真正麻煩的地方多半不在模型，而在檢索這一層。
閱讀文章OKF bundle 怎麼寫：一個目錄、三條規則、一個最小可跑範例
OKF 的規格刻意極簡：一個目錄的 markdown、YAML frontmatter、三條規則，就這樣。這篇用一個最小可跑的 bundle 帶你走一遍。
閱讀文章OKF + RAG 一起用：給 AI agent 一張地圖，再給它一個搜尋
比較完三者後，真正需要處理的是怎麼把它們組起來。最實際的架構分成兩層：OKF 當來源層，向量／RAG 當檢索層。
閱讀文章付了錢，App 卻說我是免費方案：訂閱狀態同步的雙路徑設計
訂閱制最傷的瞬間：使用者剛付完錢，回到 App，畫面上寫著「免費方案」。錢已經扣了，權益還沒到。這不是購買流程的 bug，是狀態同步的架構問題。
閱讀文章排程跑 AI Agent，我踩過的三個坑：exit 0 不代表成功
手動跑一百次都過的 AI agent 腳本，掛上 launchd 排程之後第一晚就死了。而且不是報錯的那種死——是印了錯誤訊息、然後回傳 exit 0 的那種。
閱讀文章幫沒有 API 的產品做 API：瀏覽器自動化的可靠性工程
NotebookLM 沒有公開 API，我用瀏覽器自動化幫它做了一個，發到 PyPI。第一版只花一個週末跑通，接下來兩個版本都在補可靠性。
閱讀文章房間代碼就是伺服器位址：我做了一個即時多人遊戲，沒寫配對服務也沒開資料庫
一個五人連線的阿瓦隆，傳統做法需要配對服務、狀態儲存、WebSocket 伺服器和一個清理排程。我用 Cloudflare Durable Objects 寫完，這四件事變成了一行 idFromName 和一個 setAlarm。
閱讀文章摘要不是知識：AI 如何判斷一個觀點值得保存、研究，還是做成產品
摘要可以把內容變短，卻沒有回答接下來該做什麼。一個看似有道理的觀點，可能只值得留下來源，也可能需要查證、公開成文，或進一步驗證成產品。
閱讀文章Google OKF 會取代 RAG 與向量資料庫嗎？先弄清楚 AI Agent 的新知識格式
Google Cloud 推出 Open Knowledge Format（OKF）後，網路上很快出現「Beyond RAG」和「向量資料庫將被取代」的說法。其實沒那麼戲劇化：OKF、RAG 與向量資料庫處理的是不同層次的問題。
閱讀文章AI 開發進化論：從 Prompt、Context、Harness、Loop 到 Graph
剛開始用 AI 寫程式，我把大部分力氣花在 Prompt：調整問法、補範例、指定輸出格式。等模型開始讀專案、使用工具、連續工作，一句提示詞就裝不下整個工程環境了。
閱讀文章我為什麼不再讓 AI 一次把整個 App 做完
一開始用 AI 寫 App 的時候，我最常下的指令是：「幫我把這個功能做完。」有時候它真的做得很快，快到我覺得自己是不是找到了什麼新方法。
閱讀文章我做了一個 Local-first AI Brain Skill，然後發現自己其實不需要 Notion AI
筆記應該在想法出現的當下就被記下來。AI 聰不聰明不是關鍵，真正卡住我的是思考和記錄被迫分開。
閱讀文章從零到 PyPI：讓 NotebookLM 可以被程式控制
Google NotebookLM 很擅長把文件變成可互動的知識庫，但它有一個實際限制：NotebookLM 不能直接用程式控制。
閱讀文章三大 AI 同題作答：誰最中立？誰最快？誰最偏頗？——以「迭代速度」為例的一場意外深度實驗
當我們談論 AI 工具時，往往關注功能和價格，卻忽略了一個關鍵問題：不同的 AI 模型在面對同一個問題時，會給出怎樣不同的答案？這個實驗源於一個簡單的好奇心：如果讓三個主流 AI 模型回答同一個技術問題，它們的回答會有多大差異？
閱讀文章AI 工具與模型
模型與工具的第一手實測：誰適合放在工作流程的哪一段。
把 YouTube 連結直接餵給 Gemini：一個 API 呼叫，以及上線前要補的四件事
想把 YouTube 影片變成重點筆記，直覺做法是先抓字幕，再餵給模型。Gemini API 的 fileData 可以直接接 YouTube URL，讓模型處理影片，沒有字幕也能用。
閱讀文章AI 多模型大戰第二回合：Gemini 3.1 Pro、GPT-5.6、Claude Fable 5、Opus 4.8，以及 Grok 4.5
上一篇文章才剛整理完 Gemini 3 Pro、GPT-5.1 和 Claude Opus 4.5，版本號已經往前跑了一大截。Google 推出 Gemini 3.1 Pro，OpenAI 來到 GPT-5.6，Anthropic 又推出 Claude Fable 5，xAI 則把 Grok 4.5 拉進戰場。
閱讀文章只用 Google AI Pro，我可以做到什麼程度？
這是一場以 Google 工具為主的 Agentic Workflow 設計實驗。我刻意限制可用工具，想知道 Google 工具鏈真正的上限在哪裡。
閱讀文章AI 正在悄悄重塑生活：這些不是未來，是正在發生的現象
AI 的影響不再是科幻小說中的遙遠未來，而是此時此刻正在發生的現實。我們不需要等待 AGI 或機器人管家，因為 AI 已經在日常生活的各個角落靜默地改變著我們的行為模式。
閱讀文章AI 多模型大戰開打：Gemini 3 Pro、GPT-5.1、Claude 4.5 Opus，以及今日全球科技新知精華
AI 模型的競爭進入了新的階段。Gemini 3 Pro、GPT-5.1 和 Claude 4.5 Opus 的發布，標誌著大型語言模型從「能用」到「好用」的質變。這不僅僅是參數量的增加或速度的提升，而是在理解能力、推理深度和應用場景上的全面進化。
閱讀文章3D 與互動網頁
Three.js、WebGL 與 Blender 的入門與實作，搭配實驗室裡可以直接玩的作品。
不用重寫遊戲：把 Godot 4 匯出到 WebGL 的 5 個踩坑筆記
Godot 4 的遊戲在 Mac 或 PC 上跑 60fps 很輕鬆，但當你點下 Export HTML5 丟上網頁，打開第一秒就可能碰壁：灰色畫面、跨域安全限制、iOS 閃退、音效死鎖。
閱讀文章把平面圖變成可以走進去的 3D：Three.js 室內格局的完整做法
平面圖是空間最通用的語言，但大多數人其實讀不懂它——牆上那張 2D 格局圖，和「住進去是什麼感覺」之間有一道翻譯的鴻溝。我把一張真實的三房格局做成了瀏覽器裡可以轉視角、拖家具的 3D 空間。
閱讀文章同一個 BFS，我寫了兩次：一次當品質閘門，一次當老師
我的推箱子遊戲有兩個解題器。演算法一模一樣——最普通的廣度優先搜尋——一個用 GDScript 寫在 Godot 裡，一個用 TypeScript 跑在瀏覽器。這不是重複造輪子，因為它們是兩個完全不同的產品。
閱讀文章對爬蟲來說，我的網站每頁只有 46 個字元：SPA 預渲染的三個階段，不換框架
我用 curl 抓自己的文章頁，去掉 script 之後數了一下：46 個字元。標題而已，正文一個字都沒有。34 個文章頁，每一頁都是這樣——對不執行 JavaScript 的爬蟲來說，這個站接近空白。
閱讀文章我沒有手刻 100 個關卡：用反向生成、BFS 與 CI 替 Godot 推箱子把關
BoxCat 1.0 上架時有 40 關。準備 1.1.0 時，我想把它擴成 100 關，還要確保沒有無解地圖、par 不是隨手填的數字，難度也不會突然倒退。
閱讀文章我的 3D 網頁傳了 1.9MB，其中 90% 從來沒有被壓縮過
打開 DevTools 看 Midnight Run 的網路面板：整頁傳了 1,894KB，其中 1,714KB 是兩個 GLB 模型。而同一頁的 three.js，磁碟上 564KB、實際只傳了 142KB。
閱讀文章把真實城市變成 3D 場景：OpenStreetMap、Blender 與 Three.js 的一條管線
Midnight Run 跑的不是我畫出來的賽道，是台北信義區真正的街廓。整條路線來自 OpenStreetMap 的一份快照，經過 Blender 產生城市模型，最後變成瀏覽器裡 1.3MB 的 GLB。
閱讀文章React 遇上中文輸入法：為什麼 onChange 會把注音當成錯字
打字測驗做完那天我測了一輪，速度、正確率、換題全部正常。隔天早上切回注音，畫面整片紅——我按下 ㄐ，系統立刻判定「ㄐ ≠ 今」。前一天沒發現，是因為我測的是英文。
閱讀文章WebGL 是什麼？瀏覽器如何不用外掛就畫出即時 2D 與 3D
WebGL 是瀏覽器內建的低階圖形 API。JavaScript 可以透過 canvas 把頂點、顏色、貼圖與著色器交給 GPU，畫出即時 2D 與 3D，不必安裝 Flash 或其他外掛。
閱讀文章Three.js 是什麼？從 WebGL 到瀏覽器裡的 3D 世界
Three.js 讓網站不只是一張平面。它把瀏覽器底層的 WebGL 包成比較容易理解的場景、相機、材質與燈光，讓開發者能用 JavaScript 做出 3D 產品展示、資料視覺化、遊戲和互動敘事。
閱讀文章Blender 是什麼？從一人的內部工具，到全世界共用的 3D 創作平台
Blender 是免費、開源的 3D 創作工具，建模、雕刻、材質、動畫、模擬、算圖、合成和影片剪輯都能在同一套軟體完成。它不是只有專業動畫師才用得上的龐大軟體，也能成為網站資產的自動化工廠。
閱讀文章產品開發記
從想法到上架的第一手紀錄：做了什麼、為什麼做、學到什麼。
貼一個 YouTube 連結，30 秒變一疊學習卡片
我電腦裡有一排「之後要看」的 YouTube 演講，每一個動輒半小時起跳，每一個都還沒打開。存起來很快，真正變成腦裡的東西才是被推遲的成本。
閱讀文章Apple 其實沒有全球排行榜：我抓了 51 個市場的付費榜，發現的事
你在 App Store 看到的「排行榜」，是你所在國家的榜。美國、日本、台灣各有一份，它們不是同一份榜的翻譯，是三份完全獨立的名單——而 Apple 從來沒有提供過「全球榜」這種東西。
閱讀文章我的產品沒有 PM，所以每個功能都在搶同一個人的時間
一個人做產品，沒有人替我排優先順序，產品管理卻一項也不會少。誰需要這個功能、現在為什麼要做、什麼情況下該停，最後都回到我身上。
閱讀文章AI 答錯不可怕，可怕的是它看起來剛好可以交付
AI 回傳空白、逾時或格式錯誤時，產品很容易知道要停下來。更難處理的是語氣完整、格式正確，內容卻漏掉限制或做錯判斷的輸出。
閱讀文章稍後再讀，其實是最有禮貌的刪除
看到一篇好像很重要、現在卻沒空讀的文章時，按下「稍後再讀」很合理。內容沒有被丟掉，我們也不用立刻承認自己可能永遠不會回來。
閱讀文章功能不是產品：我用「結果契約」重新檢查 KOFNote
KofAI Note 1.0.0 已經上架。它的功能可以濃縮成一句話：「一鍵捕捉，AI 幫你讀完。」這句話說清楚了產品會做什麼，卻還沒回答使用者最後得到什麼。
閱讀文章為什麼我做了 BabyDay
老實說，這個 App 的起點不是什麼產品規劃，是一個很實際的問題：二寶快出生了，大寶那時候的紀錄散落在 LINE、備忘錄、手寫筆記本，回頭找的時候什麼都對不上。
閱讀文章為什麼我做了 KeepOnFirst Focus
老實說，我一開始真的沒打算做一個番茄鐘。
閱讀文章我是如何開始寫 Medium 的：三天寫三篇後，我學到的事
開始在 Medium 寫作是一個充滿未知的決定。作為一個習慣寫程式碼的開發者，突然要面對空白的編輯器，用文字而非程式語言表達想法，這種轉換比想像中更具挑戰性。
閱讀文章讀累了？來玩一場
中文打字每日挑戰——今天所有人都打同一組題目，打完看你排第幾。