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OpenAI Responses API 拆解：為推理與 Agent 時代打造的全新介面
多輪對話要手動存 messages 陣列、快取容易失效、自訂工具還要來回跑 Callback？本文拆解 OpenAI 全新的 Responses API 如何用有狀態設計解決這些痛點，並優化推理模型與內建工具。
跨儲存庫自動化：用 GitHub Actions 將 A 專案部署到 B 專案的 GitHub Pages (綁定自訂網域)
手把手教你如何使用 GitHub Actions 將 A 儲存庫的靜態網頁自動部署到 B 儲存庫的 GitHub Pages，並綁定 example.com 自訂網域。
Pydantic 入門：用型別註解打造 Python 的執行期資料驗證
從 Java/JavaScript 開發者的視角理解 Pydantic，涵蓋核心概念、常用功能，以及它為何成為 FastAPI 與 LLM structured output 的基石。
從全域污染到 import：CommonJS 與 ESM 的由來、差別與未來
為什麼 Node 用 require，瀏覽器卻用 import？為什麼有些套件叫 .mjs，有些叫 .cjs？這些混亂的根源，是 JavaScript 模組系統一段橫跨十幾年的演進史。本文從沒有模組的年代講起，用實際程式碼對照 CommonJS 與 ESM 的差別，再說清楚為什麼 ESM 是未來。
不同專家處理，怎麼還拼得出通順的句子？拆解 MoE 的真正運作
MoE 把一句話分給不同專家處理，那拼回來怎麼還會通順？這其實是個誤會——根本沒有「拼句子」這一步。本文用最白話的方式講清楚 MoE 怎麼把字一個一個吐出來，順帶戳破「MoE 一定比較快」這個被簡化過頭的說法。
ReAct：讓語言模型邊想邊做，而不是閉著眼睛猜
為什麼語言模型會自信地編出一個錯答案？因為它只會「想」，碰不到外面的世界。ReAct（Reason + Act）把推理和行動交織成一個迴圈：想一步、做一步、看一步。本文用一段實際的 trace 和一個最小可跑的 Python 迴圈，講清楚 ReAct 的原理，以及它和今天 AI agent 的關係。
Cloudflare Workers 怎麼做到沒有冷啟動：Edge Computing 的運作原理與 Container 的分界
一般 serverless 的 Container 冷啟動要幾百毫秒，Cloudflare Workers 幾乎是零。差別不在它最佳化得多好，而在它根本沒用 Container。本文拆解 V8 Isolate 的隔離模型、edge 網路怎麼把程式碼跑在離你最近的城市，以及它跟 Container 的本質分界與未來走向。
Temperature、Top-K、Top-P：三個參數，其實在管同一件事
同樣的提問，為什麼模型每次回答都不一樣？因為它不是在「想答案」，而是在抽籤。Temperature、Top-K、Top-P 這三個參數，控制的就是這場抽籤怎麼抽——本文用一個具體例子把它們講清楚。
Dense、MoE、Hybrid：Transformer 的 FFN 有三種長法
DeepSeek-V3 寫著 671B 總參數、只啟動 37B；Snowflake Arctic 是 480B 總量、17B active。同樣叫 Transformer，差在哪？答案不在注意力，而在每一層的 FFN——本文拆解 Dense、MoE、與兩種 Hybrid 的結構差異。
Harmony vs ChatML：兩代對話協定差在哪
很多人預設開源模型都吃 ChatML，但 OpenAI 為推理設計的 Harmony 是另一套協定。本文拆解兩者的世代差異——多 channel、角色階層、控制 token——以及為什麼你用 OpenAI-compatible API 呼叫時根本碰不到這層。
從 Java 呼叫 .NET 的 SOAP Web Service：把 XML 攤開來看
用 wsdl2java 產 stub、呼叫、收到回應，表面上一切都會動。但只要對方拋一個 Fault，你就得進到 SOAP 信封內部去看 raw XML。從 SOAP 結構切入，示範如何攔截送出與回傳的 XML，最後用純 HTTP POST 把整個請求重現一次。
Claude Cowork 沙箱：macOS 與 Windows 上 AI 自主執行的安全邊界
拆解 Claude Cowork 在你的電腦上開一台 VM 跑 AI 任務的設計，並對比 macOS 與 Windows 兩個平台在安裝、服務、隔離機制上的具體差異。