Claude Code 的 context window 怎麼管理：自動載入內容、各功能成本與 compaction 三件套
Claude Code 在你打第一個字之前就載入了 system prompt、MEMORY.md、CLAUDE.md、MCP tool 名稱和 skill 描述。本文拆解 session 開頭的自動載入內容、六類擴充功能各自的 context 成本，以及 /compact、/autocompact、autoCompactWindow 三層壓縮控制的用法。
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Claude Code 沙箱怎麼運作：sandboxed Bash、網路 allowlist 與六種隔離環境的威脅模型
Claude Code 內建的 sandboxed Bash 用 OS 層機制限制每條指令：寫入限工作目錄與 session temp，讀取預設整機可讀；網路走 proxy allowlist，預設零網域。開關在 /sandbox 面板和 sandbox.enabled，不是 --sandbox 旗標。本文再比較 sandbox runtime、devcontainer、Docker、VM 與 Claude Code on the web 這幾種更重的隔離方案該什麼時候用。
Headless 與 Agent SDK：從 claude -p 到程式化 agent
claude -p 把 Claude Code 從終端機互動變成一條可寫進腳本和 CI 的指令：pipe 資料進去、用 --output-format json 拿結構化結果、--bare 跳過大多數自動探索來加速啟動。本文以 CLI 用法為主體，最後講四個該改用 Python／TypeScript Agent SDK 的訊號。
Claude Code 怎麼接上外部工具：MCP server 的三種 scope、transport 與認證
Claude Code 用 MCP（Model Context Protocol）連外部工具，手動設定分三種 scope：專案共用放 .mcp.json、個人跨專案和 local 都在 ~/.claude.json、企業走 managed config——不在 settings.json。本文涵蓋 claude mcp add／login 流程、SSE 已 deprecated 的 transport 現狀，以及 tool search 延遲載入。
Claude Code Plugins 與 Marketplaces：把 skills、hooks、MCP 打包成一個安裝單位
Plugin 的價值不是新能力，而是分發：把散在 .claude/ 的 skills、agents、hooks、MCP 設定收進一個帶 manifest 的目錄，透過 marketplace 安裝、更新、鎖版本。本文拆解 plugin 目錄結構、最小建立流程、marketplace 發佈與 dependencies 版本約束。
Claude Code Remote Control：從任何裝置接續本地 session
Remote Control 把 claude.ai/code 或 Claude 手機 app 變成你本地 Claude Code session 的遙控器：程式照樣跑在自己的機器上，MCP servers 和本地工具全部可用，但對話同步會經過 Anthropic 伺服器。本文涵蓋啟動、續接、推送通知與傳檔，以及安全邊界。
Claude Code settings.json 設定大全：五層 scope、合併規則與常用欄位
Claude Code 的設定分五層——managed settings、CLI flag、專案 local、專案共用、使用者——純值型 key 由高層蓋掉低層，permissions.allow 這類清單型 key 則跨層合併。本文整理每層檔案的角色、allow/deny/ask 三清單的寫法，以及用 /status 和 claude doctor 驗證設定是否生效。
從 Slack 指派 coding 任務：Claude Code in Slack 與 Claude Tag 兩條路
在 Slack @Claude 就能把 bug report 變成雲端跑的 Claude Code session。但現在有兩條路：Pro/Max 走原 Claude Code in Slack（每個 session 掛在個人帳號），Team/Enterprise 新設定或遷移則看 Claude Tag（組織共用身分、admin 管權限與用量）。先確認方案再設定，才不會裝錯。
Claude Code Sub-agents 怎麼運作：context 隔離、frontmatter 定義、背景執行與權限繼承
Sub-agent 是在獨立 context window 中工作的專業助手：一個 Markdown 檔定義 system prompt、工具與模型，Claude 依 description 自動委派，也能 @-mention 直接指派。本文拆解 frontmatter schema、背景執行與巢狀 spawn 的現狀、permission 繼承規則，以及什麼時候不該用。
「推薦下一條」和「推薦類似的」不是同一件事 — RAG 推薦系統的意圖消歧
攀岩 RAG 系統中「推薦下一條路線」（progression）和「推薦類似路線」（similarity）被同一個 hasSimilarRouteIntent() 函式混為一談，導致推薦品質崩壞。解法是 Regex Fast Path + LLM Fallback 的兩階段意圖分類。
RAG 多實體查詢：當使用者一次丟五條路線，系統只看到第一條
RAG 系統的 extractRouteReference() 用 for...return 只抓第一個匹配，使用者給了五條完攀紀錄卻只用到一條。解法從 rule-based 多實體擷取、user profile aggregation 到 embedding centroid，分三層遞進實作。
當 Vector Search 把名字當難度搜：RAG 系統的 Attribute Conflation 問題
查詢「美人照鏡 5.11b，推薦類似難度路線」，結果回來的全是名字像的路線而不是難度像的。根因是 dense embedding 把多個屬性壓進同一個向量，名稱的稀有性壓過了難度訊號。解法：metadata pre-filter + query rewriting + score fusion 三層防線。
LangGraph：用圖結構管理 Agent 工作流程
LangGraph 把 LLM 工作流程建模成有向圖，解決多輪迭代、條件分支、平行執行這些用線性 pipeline 做很痛的問題。
Biome：用 Rust 取代 ESLint + Prettier
Biome 一個工具做 ESLint + Prettier 兩個工具的事，速度快 10-20 倍，設定簡單很多。DaoDao 在整個 monorepo 用它，lint + format 一次過。
AEO 答案引擎優化指南 — 讓 AI 搜尋引擎引用你的內容
AEO（Answer Engine Optimization）是針對 AI 搜尋引擎（Perplexity、ChatGPT Search、Google AI Overview）的內容優化策略。核心是讓你的內容成為 AI 最容易引用的「答案來源」，而不只是搜尋結果中的一個連結。
部落格 SEO 優化完整指南 — 從 meta tags 到結構化資料
SEO 不只是關鍵字，結構化資料（JSON-LD）、Open Graph、hreflang、robots.txt 這些技術面優化才是讓搜尋引擎真正理解你內容的關鍵。本文以 Astro 部落格為例，完整走一遍實作。
BullMQ：Node.js 最成熟的 Redis-backed 任務佇列
BullMQ 是 Node.js 生態裡最成熟的任務佇列，底層用 Redis，支援優先級、重試、排程、延遲任務。島島用它處理通知發送和實踐自動完成排程。
Celery：Python 生態裡分散式任務佇列的標準解法
Celery 是 Python 最主流的分散式任務佇列，用 Redis 或 RabbitMQ 當 broker，讓耗時工作跑在背景。島島的 AI 服務用它處理 LLM 回饋生成等非同步任務。
Claude Code Global Skills 新 Session 找不到？釐清 Skill Discovery 機制與排查方法
Global skills 放在 ~/.claude/skills/ 但新 session 或 Desktop App 看不到？問題通常不是檔案不存在，而是 skill 描述沒被載入 context。本文釐清 CLI vs Desktop App 的差異、settings.json 的角色，以及最穩定的解法。
ClickHouse：當 PostgreSQL 的分析查詢開始變慢，你需要 OLAP
ClickHouse 是欄導向 OLAP 資料庫，掃幾億行只要幾秒，島島用它記錄使用行為事件，供 AI 推薦引擎的特徵工程使用，讓 PostgreSQL 專心處理交易型資料。