Claude Code Cloud Routines：outcomes 配置讓文章推到 feature branch 的除錯記錄
Cloud routine 的 outcomes 配置會建立 feature branch，導致 agent 在 branch 上作業並推送，文章沒進 main。修法是移除 outcomes 加上 skill 裡補 git checkout main 雙保險，但過程中還撞上 list API pagination 的 server-side bug。
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8 篇文章Promptfoo 深入介紹：把 LLM Eval 與 Red Team 寫進本機測試迴圈
Promptfoo 用 YAML 把 prompts、providers、test cases 與 assertions 組成可在本機與 CI 重跑的 LLM 評估矩陣，並共用同一套 target 做 red team；它降低測試門檻，但隨機輸出、LLM judge 偏差與 hosted data flow 仍要另外治理。
Speakeasy：用 OpenAPI Overlay 與 workflow 管理多語言 SDK
Speakeasy 把 OpenAPI、Overlay、target 與 generator version 寫進 `.speakeasy/workflow.yaml`，可在本機或 CI 產生、編譯並發布多語言 SDK。
從實戰整理：AI Native 團隊該做好的事
不是每個人都該直接用 coding agent 改 code。AI Native 團隊要搞定 interface 規格、測試先行、monorepo、security guardrail、human-in-the-loop 與 token 預算管控，在 coding agent 上面再建一層 agent platform 並明確開發者角色轉型才是正途。
Claude Code 怎麼進 CI/CD：GitHub Actions 的 @claude 與 GitLab MR 流程
用 anthropics/claude-code-action 把 Claude Code 放進 GitHub Actions：/install-github-app 一條指令裝好，@claude 在 PR 和 Issue 留言就能叫它修 bug、推分支並給 PR 建立入口；Bedrock／Vertex／Foundry 三種雲端後端走 OIDC 免存金鑰；GitLab CI/CD（beta）則用 .gitlab-ci.yml 一個 job 對應，所有變更走 merge request。
GitHub Actions：CI/CD 的入門與 Monorepo 策略
GitHub Actions 是目前最省設定成本的 CI/CD 工具，適合中小型專案。Monorepo 的關鍵是用 path filter 讓只有受影響的 app 觸發 build。
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 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。