Duran 技術冶煉廠

Duran 技術冶煉廠 Duran&Ina 技術分享園地，致力於程式學習、技術分享與程式教學，會不定期分享新聞、文章與活動資訊，請大家多多指教。

Duran Hsieh 技術甘苦談，喜歡程式學習、技術分享與程式教學，會不定期更新。

專長於開發、測試、效能調教、GitHub、GitHub Copilot、DevOps、Azure 開發相關技術，曾擔任微軟 CS-Digital & Application Innovation 領域現場工程師、技術顧問與雲端解決方案架構師，提供國內外20+家企業技術諮詢與數位轉型。台灣第一位 GitHub Star、GDG Taichung 共同創辦人、微軟最有價值專家、書籍作家、大學業界講師、技術部落客。

如果您最近也在看 GitHub Copilot CLI，這個資訊很適合您。GitHub 剛推出一門免費、開源的 GitHub Copilot CLI 課程，內容聚焦在 AI powered command line workflows，包含...
04/04/2026

如果您最近也在看 GitHub Copilot CLI，這個資訊很適合您。

GitHub 剛推出一門免費、開源的 GitHub Copilot CLI 課程，內容聚焦在 AI powered command line workflows，包含 context、custom agents、skills、MCP servers 等主題。

有興趣的朋友可以參考參考，連結放在第一則留言

這週在 GitHub Connect Taipei 做了一場 Live Demo，雖然前一天睡了不到 4 小時，但這場 Live Demo 值得，它讓我對 Agentic DevOps 有更多不同的想法。AI 輔助開發已達高峰。現在的競爭點...
02/04/2026

這週在 GitHub Connect Taipei 做了一場 Live Demo，雖然前一天睡了不到 4 小時，但這場 Live Demo 值得，它讓我對 Agentic DevOps 有更多不同的想法。

AI 輔助開發已達高峰。現在的競爭點可能不再是你用哪個 IDE、哪個 CLI 工具，而是你的 Pipeline 夠不夠聰明。當 CI/CD 開始具備推理能力，整個開發節奏就會根本改變。

這對 Legacy 系統來說相當有幫助。多數人過去總想著要一次 Big Bang 方式進行重構、Migration，但有了 Agent 之後，你不需要那個計畫了。讓 Agent 每天工作、每週累積進步，Legacy 系統會更容易維運。

Demo 裡展示的架構，我把它稱為 Continuous AI：透過可觀測性讓主 Agent 觀測多個子 Agent，像工廠的中央控制室一樣找出有問題的 Agent。

感謝 GitHub 與 Microsoft 的邀請，這顆 Copilot 玩偶是最棒的紀念品。

「OpenAI Codex Lead Deployment Engineer — Derrick 在 X 上發的 Best Practices，基礎但實用，也適用於 與 」不過我最想拉出來講的是第五點：讓 Agent 自己測試與 Re...
10/03/2026

「OpenAI Codex Lead Deployment Engineer — Derrick 在 X 上發的 Best Practices，基礎但實用，也適用於 與 」

不過我最想拉出來講的是第五點：讓 Agent 自己測試與 Review，這即是有沒有把 AI 帶進實際工程流程。

最佳實踐指南 — 10 個讓 Coding Agent 真正好用的關鍵習慣

1. Prompt 結構化四要素
每次下指令包含：目標（Goal）、上下文（Context）、限制條件（Constraints）、完成條件（Done When）。搭配 Reasoning Level 調整推理深度，簡單任務用 Low，複雜除錯用 High。

2. 複雜任務先規劃再寫 Code
善用 Plan Mode 讓 Agent 先蒐集資訊、提問釐清，再動手。甚至可以讓 Agent 反過來 Interview 你，把模糊想法具體化。

3. AGENTS.md = Agent 的 README
把 repo 架構、build/test 指令、PR 慣例、禁止事項寫進 AGENTS.md，Agent 每次啟動自動載入。犯過的錯就更新上去，讓指引持續進化。

4. 用 Config 統一行為
透過 ~/.codex/config.toml（個人）和 .codex/config.toml（repo）管理模型選擇、sandbox 模式、approval policy。很多品質問題其實是設定問題。

5. 讓 Agent 自己測試與 Review
不要只叫它改 code，要讓它跑測試、lint、type check，甚至 review diff。搭配 /review 指令做 PR-style review，OpenAI 自己 100% 的 PR 都讓 Codex review。

6. 用 MCP 串接外部工具
當 Agent 需要的資訊不在 repo 裡（Jira、Slack、DB...），用 MCP（Model Context Protocol）把外部系統接進來，不用再手動複製貼上。

7. 重複的工作流打包成 Skill
如果同一個 prompt 一直重複用，就該變成 SKILL.md。適合場景：Log 分析、Release Notes 撰寫、PR Review Checklist、Migration 規劃等。

8. 穩定的 Skill 再升級成 Automation
設定排程讓 Codex 自動跑：commit 摘要、CI 失敗檢查、standup 報告。Skill 定義方法，Automation 定義排程。

9. Session 管理
善用 /resume、/fork、/compact 管理對話脈絡，一個 thread 對應一個工作單元。多 Agent 工作流讓主 Agent 聚焦核心問題，子 Agent 處理探索性任務。

10. 常見地雷
把長期規則塞在 prompt 而不是 AGENTS.md
沒告訴 Agent 怎麼 build 和 test
複雜任務跳過規劃直接開幹
還沒穩定就急著做 Automation
同時開多個 thread 改同一批檔案卻沒用 git worktree

原文連結放在第一則留言，提供有興趣朋友參考。

這兩、三年我有持續在關注加密貨幣，不過平常工作忙，其實不太可能每天都花很多時間去整理新聞、看數據、再自己判斷市場狀況。所以最近我用 GitHub Copilot Coding Agent 幫自己做了一個小網站，專門用來每日彙整加密貨幣相關新...
09/03/2026

這兩、三年我有持續在關注加密貨幣，不過平常工作忙，其實不太可能每天都花很多時間去整理新聞、看數據、再自己判斷市場狀況。

所以最近我用 GitHub Copilot Coding Agent 幫自己做了一個小網站，專門用來每日彙整加密貨幣相關新聞與基本數據，讓我可以更快掌握每天的市場資訊，也省下不少時間。

目前大多數功能都是參考一些 Public Repository 再搭配自己的需求調整，現在已經可以做到：
- 每天 UTC+8 06:00 自動執行（GitHub Actions cron）
- 多來源新聞抓取：CoinDesk、CoinTelegraph、The Block、Decrypt、CryptoPanic
- 技術指標計算：RSI、SMA（7/20）、EMA（12/26）、30 日高低點
- 使用 GPT-4o-mini 產生繁體中文每日彙整報告
- 透過 GitHub Pages 建置深色主題靜態儀表板
- 自動清理超過 180 天 的舊資料
- 支援選擇性 Telegram 通知（但我上班時也收不到，所以目前沒開）

以前是「想追資訊但沒時間整理」，現在則是每天早上打開網站，就能快速看一下重點，效率差很多。

如果有關注加密貨幣的同仁有興趣，不妨可以參考參考，網址我放在第一則留言。

最近在整理 Visual Studio Code Agent Skills 相關資訊，順手將相關資訊錄了一支說明影片。老實說，第一次看到 Skill 這個名詞時，我的反應是：又多一個新東西要學了嗎？ (生活忙忙碌碌，拖了很久才開始了解 Sk...
08/03/2026

最近在整理 Visual Studio Code Agent Skills 相關資訊，順手將相關資訊錄了一支說明影片。

老實說，第一次看到 Skill 這個名詞時，我的反應是：又多一個新東西要學了嗎？
(生活忙忙碌碌，拖了很久才開始了解 Skills 內容)

實際看完文件、影片，再自己整理後，我覺得它其實蠻值得理解的。
因為 Skill 不只是多一段 prompt 而已，它比較像是把一套能力包裝起來，讓 AI 在需要的時候自動載入使用。

這支影片我主要整理了幾個重點：
- 什麼是 VS Code Agent Skills
- Skill 跟 Prompt File / Instructions / Custom Agent 差在哪
- Skill 的基本結構怎麼寫
- 怎麼建立自己的第一個 Skill
- 什麼情境適合用 Skill

提供給有興趣的朋友參考，影片連結放在第一則留言

這兩年來看著從 早期的透過 Tab 鍵程式碼自動補全，到 Agent Mode、MCP 整合，再到現在的 Coding Agent 。每一次以為：應該可以穩定一陣子了吧，結果沒多久新的工作方式又出現了。(順便懷念一下 GitHub Co...
05/03/2026

這兩年來看著從 早期的透過 Tab 鍵程式碼自動補全，到 Agent Mode、MCP 整合，再到現在的 Coding Agent 。每一次以為：應該可以穩定一陣子了吧，結果沒多久新的工作方式又出現了。

(順便懷念一下 GitHub Copilot 內的已經棄用的 Edit Mode，)

而這種變更不只發生在 GitHub Copilot ，Cursor 也不例外。Cursor CEO 最近發布了一篇文章，完整描述了 AI 輔助開發的三個時代演進：

第一個時代 ：
AI 識別重複性、低熵的程式碼片段，自動補全。這個階段持續了將近兩年，為開發者帶來顯著的效率提升。

第二個時代：
隨著模型能力提升，開發者開始透過 「提示 — 回應」 的即時互動迴圈來指揮 Agent 完成任務。Agent 能掌握更多上下文、使用更多工具、執行更長的動作序列。但開發者仍需要全程參與每一步。

第三個時代： （現在進行式）
Agent 不再需要開發者手把手引導。每個 Agent 運行在獨立的雲端虛擬機上，開發者交付任務後就能轉頭做別的事。Agent 會自行迭代、測試，最後回傳可快速審查的成果—— 日誌、錄影、即時預覽，而不只是程式碼差異。 這個與去年底 GitHub 年會上提到的 概念是相同的。

Cursor 內部合併的 PR 中，已有 35% 是由自主運行的雲端 Agent 產出的。一年前 Tab 用戶是 Agent 用戶的 2.5 倍，現在完全反轉 —— Agent 用戶已是 Tab 用戶的 2 倍，過去一年 Agent 使用量暴增超過 15 倍。

開發者角色正在轉變：
採用這種新工作模式的開發者有三個共同特徵：
→ 幾乎 100% 的程式碼由 Agent 撰寫
→ 開發者的時間花在拆解問題、審查成果、給予回饋
→ 同時啟動多個 Agent 並行作業，而不是一次顧一個

從 Tab 到 Agent，從單人寫 Code 到指揮 Agent 艦隊 —— 開發者正在從「寫程式的人」變成「建造軟體工廠的人」。

只能感嘆變化越來越快：這個第二時代可能連一年都撐不到，就會被第三時代全面取代。

最近很熱門的文章 (原始文章連結在第一則留言)最近一直覺得 AI 已經飽和？會不會因為我們是在同溫層，現實世界完全不是那樣？幾個關鍵數字： - 84% 的人類（約 68 億人）從未使用過 AI - 只有 0.3% 的人付費使用 AI 工具 ...
01/03/2026

最近很熱門的文章 (原始文章連結在第一則留言)

最近一直覺得 AI 已經飽和？
會不會因為我們是在同溫層，現實世界完全不是那樣？

幾個關鍵數字：
- 84% 的人類（約 68 億人）從未使用過 AI
- 只有 0.3% 的人付費使用 AI 工具
- 只有 0.06% 的人用 AI 寫程式或開發
- 82% 的美國企業沒有在任何業務功能使用 AI
- 只有 4% 的企業算是「成熟導入 AI」

我們以為「大家都在用 AI」，其實我們只是那條幾乎看不見的紅線。
除此之外， 78% 的企業主管認為 AI 進步太快，內部技能跟不上。

除了競爭太激烈，資訊落差也巨大。

【AI 思維 x 原子習慣｜線上講座活動】出版社今天舉辦一場：「AI 思維 x 原子習慣」線上講座活動我也受邀在活動中分享一段 20 分鐘的短講，會從工程實務與管理經驗出發，談談： - 在 AI 時代下如何調整工作思維 - 如何運用原子習慣...
01/03/2026

【AI 思維 x 原子習慣｜線上講座活動】

出版社今天舉辦一場：「AI 思維 x 原子習慣」線上講座活動
我也受邀在活動中分享一段 20 分鐘的短講，
會從工程實務與管理經驗出發，談談：

- 在 AI 時代下如何調整工作思維
- 如何運用原子習慣的四循環建立穩定節奏
- 在高壓環境中持續學習與成長的方法

活動期間書籍提供 66 折優惠，有興趣的朋友可以參考。

書籍連結： https://www.books.com.tw/products/0011042548
活動資訊： 請掃描下方 QR Code

* 本分享為個人工作習慣與觀點，不代表任何企業或職務立場。

最近常聽到一句話：「AI 會取代我們的工作。」但真實情況，可能完全不是這樣 。。在這支影片中，我整理了 LinkedIn CEO Ryan Roslansky 的訪談重點 (原訪談影片來自Silicon Vally Girl )，包含：• ...
23/02/2026

最近常聽到一句話：「AI 會取代我們的工作。」
但真實情況，可能完全不是這樣 。。

在這支影片中，我整理了 LinkedIn CEO Ryan Roslansky 的訪談重點 (原訪談影片來自Silicon Vally Girl )，包含：

• 為什麼入門工作減少，不是因為 AI
• LinkedIn 已新增 130 萬個 AI 相關職缺
• 未來 3–5 年需求爆發的 3 種職業
• 為什麼「會使用 AI 的人」將比「會寫程式的人」更有優勢

同時，我也會分享過去工作經驗與AI時代所需職缺的看法。

影片與訪談影片來源我放在留言

2026 馬年行大運感謝大家一路的陪伴與支持。新的一年，繼續前進、持續學習、穩定輸出。願我們都能在變動中保持節奏，在這個 AI 劇烈轉動的年代裡，能跑得快，也跑得久。新年快樂。
17/02/2026

2026 馬年行大運

感謝大家一路的陪伴與支持。
新的一年，繼續前進、持續學習、穩定輸出。

願我們都能在變動中保持節奏，
在這個 AI 劇烈轉動的年代裡，能跑得快，也跑得久。

新年快樂。

讓您開會內容不再發散：Teams 協作筆記 + 計時器開會最常失控的兩件事：沒有共識、沒有節奏。這集 Teams 小技巧，我用兩個會議中就能直接打開的生產力功能：協作筆記（Collaborative Notes）＋計時器（Timer），示範...
09/02/2026

讓您開會內容不再發散：Teams 協作筆記 + 計時器

開會最常失控的兩件事：沒有共識、沒有節奏。
這集 Teams 小技巧，我用兩個會議中就能直接打開的生產力功能：協作筆記（Collaborative Notes）＋計時器（Timer），示範怎麼把會議從「聊天」變成「產出」。

你會看到：
怎麼用協作筆記把 議程、決策、待辦 變成會後可追的成果
怎麼用計時器做 限時討論，避免某一題聊到天荒地老
結束會議，避免會議人員逗留讓人以為會議進行中

影片連結在第一則留言

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