Turborepo + pnpm workspaces：Monorepo 的標準答案
Turborepo 解決 monorepo 的 build 速度問題，pnpm workspaces 解決依賴共用問題。兩者搭配是目前 JS/TS monorepo 的最佳選擇。
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Zod：TypeScript 的 Runtime 型別驗證
TypeScript 的型別只存在編譯期，執行時消失。Zod 讓你在 runtime 驗證外部資料，同時推斷出 TypeScript 型別，一個 schema 兩件事都搞定。
Zustand：React 最輕量的全域狀態管理
不需要 Provider、不需要 reducer，幾行就能設定好全域狀態。NobodyClimb 用它管 auth 和 UI 狀態，搭配 TanStack Query 處理 server state。
一個人的全端團隊：從 OpenSpec 到自動部署的 AI 驅動開發流程
用 OpenSpec 把需求拆成工程任務，Claude Code 實作，hooks 自動格式化和保護，commit 前本地 review，PR 上三個 AI reviewer 平行審查，merge 後自動部署。整套流程讓一個人能維護六個子專案的品質。
Claude Code Hooks 完整指南：用事件驅動控制 AI 的每一步
Hook 是 Claude Code 的事件系統。在 AI 執行工具前後、送出 prompt 時、結束任務時自動觸發 shell command、HTTP 請求、MCP tool 或 LLM 判斷。用來擋住危險操作、自動審核、注入上下文、記錄 audit log。
Claude Code Skill 完整指南：把重複的工作流程變成一句指令
Skill 是寫給 AI 看的 SOP。一個 markdown 檔案定義步驟，Claude 照著執行。不用寫程式，不用學框架，只要把「有經驗的人會怎麼做」寫成步驟就好。
用 Claude Code Skill 把 Debug 對話變成 GitHub Issue：/file-bug-issue 的設計
Debug 到一半發現修不了？用 /file-bug-issue 直接把對話中的錯誤分析、重現步驟、已嘗試的方案打包成一個結構完整的 GitHub issue。搭配 Remote Agent，還能讓 AI 自動接手修復。
讓 AI 自己接 Issue、寫 Code、開 PR：用 Claude Code Remote Agent 做到半夜自動開發
用 Claude Code 的 Scheduled Remote Agent，每 2 小時自動掃描 GitHub issues、實作功能、開 PR、修 review feedback。人類只需要寫 issue 和按 merge。搭配自製的 /publish-tasks skill，把 OpenSpec 的工程任務一鍵發成 GitHub issues。
Langfuse 完整指南：LLM 應用的可觀測性從零開始
Langfuse 是目前最成熟的開源 LLM Observability 平台。這篇從 Tracing、Prompt 管理、評估、Dataset 四個核心功能切入，帶你搞清楚它在實際專案中怎麼用。
Claude Code 的三層品質防線：Hook、Skill、指令檔
Hook 是自動化安全網（擋住壞 commit），Skill 是互動式工作流程（跑檢查 + 自動修），指令檔（CLAUDE.md / AGENTS.md）是行為指引。三層各自獨立，組合起來讓 AI agent 在 commit 前自動完成 lint、typecheck、build 檢查。
Code Review Comment 怎麼分類？從 Conventional Comments 到 AI Review 工具的分類體系
主流分類系統有三種路線：Conventional Comments（標籤制）、Google 嚴重度前綴（Nit/Optional/FYI）、SonarQube 四象限（Bug/Vulnerability/Code Smell/Hotspot）。AI review 工具各自發展出不同分類，但核心維度收斂在正確性、安全、效能、可維護性四大塊。
Context Engineering：為什麼你的 AI Agent 問題出在資訊，不在模型
Context Engineering 是 2025 年取代 Prompt Engineering 的核心概念：重點不再是「怎麼問」，而是「給什麼資訊」。把對的資訊在對的時機送進 context window，比換更強的模型更有效。這篇整理了定義、四大策略、實作技巧和常見失敗模式。
用 Cloudflare Workers AI 把前端 mock 變成真的：action-maker AI 整合全記錄
把 action-maker 從假資料升級為 Cloudflare Workers AI 即時生成，架構拆成 Worker（純 AI）、Server（存資料）、Frontend（串接），踩了 Qwen3 thinking block 和 Workers AI response 格式兩個坑。
MCP（Model Context Protocol）：AI Agent 工具呼叫的標準化協定
每個 AI 工具都有自己的呼叫格式，整合成本高。MCP（Model Context Protocol）是 Anthropic 提出的開放標準，統一 AI Agent 與外部工具、資料源的通訊協定，讓工具可以跨 Agent 重用。
Node.js image 弱掃誤判？先分 app 套件與 npm 內建套件
Node.js image 的弱掃結果不能只看套件名稱，先分清楚是專案依賴，還是 base image 內建 npm 自己帶的相依套件，才不會修錯地方。
弱掃是什麼？用 Trivy 快速建立 Docker 與套件掃描觀念
弱掃不是只為了交報告，而是幫你提早知道系統裡有哪些已知風險。這篇用 Trivy 當例子，快速介紹弱掃在掃什麼、常見結果怎麼看，以及該怎麼開始。
把爬蟲腳本做成 MCP Server，讓 Claude 直接用
用 FastMCP 把本地 Python 腳本包成 MCP Server，讓 Claude Code 可以直接呼叫，不再需要手動跑 pipeline。
MCP Tool 回傳 1M 字元：search_local_jobs 的 token 爆炸問題
MCP tool 回傳 description 欄位導致 1033 筆職缺超過 token 上限，改成預設不回傳 description 並加上分頁就解決了。
Agent Memory 系統：從 RAG 到 Read-Write 記憶的演化
RAG 是唯讀的。Agent Memory 讓 AI 不只能讀，還能寫入和持久化資訊。三種記憶類型：Procedural（行為模式）、Episodic（時間事件）、Semantic（事實知識），構成完整的認知記憶系統。
AI Agent 架構模式完整指南：從三支柱到 Multi-Agent 的系統化導航
AI Agent 不是一個技術，是一整個架構體系。本文是系統化導航：從 Agent 三支柱（Context/Cognition/Action）出發，穿過 AI 工程三階段演化（Prompt → Context → Harness），到八種 Multi-Agent 設計模式和生產級 Harness 基礎設施。每個主題都有對應專文深入。