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Lab
技術研究與開發筆記
記錄 AI、開發工具與實驗過程,整理我如何一邊學習、一邊改善工作與製作方式。

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AI 寫得越來越多,我反而更在意自己怎麼判斷。從翻譯工具到開發夥伴,記錄我如何在使用 AI 的過程中,逐步整理方向、範圍、驗證與最後決策。 - 002
本地 AI 不只是下載模型:從 Hugging Face、Ollama 到 llama.cpp。從 Hugging Face 下載模型,經過 Ollama 的低門檻入口,再深入 llama.cpp、GGUF、VRAM 與 Context,記錄我怎麼把本地 AI 接到真正的工作。 - 003
把 Prompt 一路帶到真正能用的產品。把想法、討論、試作與驗證串起來,記錄我怎麼讓 AI 的輸出回到真實畫面與自己的判斷。 - 004
Harness 是模型之外的工作設計。OpenCode、Plugins、OmO、Pi、oh-my-pi、Codex。不是把名字排成排行榜,而是拆開執行位置、交接方式與驗收。 - 005
離開畫面後,Agent 還能繼續工作。以目前作為日常主力的 dots(協助部署、信件與每日掃描)為核心,對照先前試用的 Muse、自架研究的 OpenClaw 與官方架構 Grok Bot,整理 Agent 的執行位置與人工停點。