今年 (2026) 2 月，Google 開始陸續推出讓用戶可在 Chrome 設定中輕鬆關閉並移除模型的功能
一旦停用後，模型便不會進行下載或更新，這不就代表，有些電腦如果使用 Chrome 我就可以在裡面調用模型?
這時候就可以在一些環境下使用模型來做一些事情，當然你電腦要有一定等級..
「能做事」的 AI Agent，而不只是聊天視窗時，很快就會遇到一個架構問題：AI 推理、工具呼叫、業務邏輯，這三件事該怎麼分層？
在現代軟體開發與企業協作中，技術文件的準確性與即時性至關重要。Atlassian Confluence 作為一款經典的專案管理與協作工作區，長期以來為各部門提供了廣泛的協作平台。然而，隨著系統複雜度的提升，傳統文件工具逐漸暴露出「文件漂移」（Documentation Drift）的痛點。相比之下，Visual Paradigm OpenDocs 作為一款由 AI 驅動的技術文件平台，專為統一 Markdown 文本與系統建模而生，為工程、產品與架構團隊提供了全新的解決方案。本文將深入比較這兩款工具，幫助您根據團隊需求做出最佳選擇。
在維護一套「規則設定」型系統時（例如批次匯入驗證、表單規則、流程狀態設定等），常常會遇到一個共同的問題：
設定項目很多，但大部分情境只需要覆寫其中一兩個欄位，其餘都用同一套預設值。
這篇文章用一個簡化過的範例，說明 C# 的 positional record + 預設參數（optional parameter） 怎麼解決這個問題，以及背後的設計考量。
在數位轉型的浪潮中，企業內部與跨部門的溝通效率往往決定了專案的成敗。業務人員與技術團隊之間常因專業術語的落差而產生「溝通鴻溝」。商業流程模型與標記法（BPMN 2.0） 正是為了填補這道鴻溝而生的「通用語言」。它將複雜的營運邏輯轉化為直觀、標準化的視覺圖表，讓從高階主管到開發工程師的所有利害關係人，都能對同一張流程圖達成共識。
然而，對初學者而言，手動繪製符合規範的 BPMN 圖表往往顯得繁瑣且充滿學習曲線。這就是 Visual Paradigm 展現其強大價值的地方。作為業界領先的建模工具，Visual Paradigm 不僅完整支援 BPMN 2.0 國際標準，更創新地引入了 AI 驅動的圖表生成功能。你只需用自然語言描述業務場景，AI 就能自動為你建構出符合規範的流程圖草稿。
必須在「手機版LINE」裡面的「支援中心」操作，才有效
最近我遇到一個 GitHub 圖片載入的問題
我習慣把 Blog 使用的一些圖片放在 GitHub Repository，網站直接使用 GitHub Raw URL 顯示圖片
原本一直都正常，但最近在單一 Client 一次讀取比較多圖片時，突然開始出現下面的錯誤
429: Too Many Requests For more on scraping GitHub and how it may affect your rights, please review our Terms of Service
(https://docs.github.com/en/site-policy/github-terms/github-terms-of-service).
在技術文件撰寫的世界中，「圖即程式碼」（Diagram as Code）已從一個小眾的開發人員實務，演變為業界的標準做法。然而，對於需要處理多種圖表類型（流程圖、序列圖、C4 模型、基礎架構圖）的團隊來說，最大的挑戰來自於工具碎片化。Visual Paradigm 的 VPasCode 正是為了解決這個問題而誕生——它在單一、瀏覽器為基礎的平台中，整合了三種主要的文字轉圖表引擎，並透過 AI 功能強化，與文件工作流程無縫銜接。
我們很高興宣布，Visual Paradigm 正式推出革命性的 AI 驅動 BPMN 業務流程圖生成器！這項新功能將自然語言處理技術與業界標準的 BPMN 2.0 建模相結合，讓您只需輸入文字描述，即可在數秒內生成專業級的流程圖，包含完整的泳道（Swimlanes）結構。
Excelize 是一款用於處理 Office Excel 試算表檔案的開源基礎函式庫。2026 年 7 月 7 日，在 Excelize 開源十週年之際，社群正式釋出了 2.11.0 版。該版本包含 40 多項更新，涵蓋了新增功能、錯誤修正以及相容性提升與最佳化。來自世界各地的 27 名開發者為此版本貢獻了程式碼。
文、意如
本篇說明檔案上傳及向量化
function calling 仍需要寫程式與LLM互相配合
在prompt內文可以要求AI寫程式並執行
身為一名經常需要快速驗證產品概念（PoC）的產品經理與技術愛好者，我深刻體會到近年來 AI 代碼生成技術的飛躍。然而，在實際應用中，我發現了一個巨大的痛點：目前大多數的 LLM（大型語言模型）在生成應用時，幾乎都將重心放在前端 Web 介面上，嚴重缺乏對後端（尤其是數據庫架構）的支援。
過去，為了快速 Prototype，我們通常只能妥協，使用 JSON 或 XML 作為本地端的持久化存儲，或者乾脆寫死 Mock 數據來模擬前後端邏輯。這種方式雖然能迅速證明概念，但當我們準備將這個原型推向真正的企業級應用時，噩夢才剛開始——我們必須從頭考慮數據庫設計、處理後端部署，甚至有時為了圖快而使用了某些供應商鎖定（Vendor Lock-in）的 BaaS 服務，導致後續遷移極度耗時且曲折。
直到最近，我發現了 Visual Paradigm AI App Studio。它完美切中了這個痛點，讓我能夠在前期就無縫整合數據庫設計與後端邏輯，再將前端原型交給 LLM 處理。今天，我將以第三方用戶的視角，分享這套工具如何徹底改變我的快速開發工作流，讓 AI 原型不再是「空中樓閣」。
在 SPA 架構下，整合 ASP.NET Core SignalR 常面臨安全挑戰。由於瀏覽器的 WebSocket 握手階段無法自訂 Headers，開發者常被迫將 JWT 放入 Query String 傳遞，使 Token 暴露於 URL 中。此外，一旦 SPA 遭遇 XSS 漏洞，記憶體中的憑證仍有被竊取的風險。
本文將介紹如何以 PKCE (Proof Key for Code Exchange) 三階段換票機制安全換取 30 秒短效 Hub Token，並結合 CSP (Content Security Policy)
聯防作為最後防線，從後端配置一路講到前端原生 JavaScript 整合，為 SignalR Hub 提供全方位的安全防護。
想像一下，如果沒有建築藍圖，只靠材料清單和建築師與施工隊之間的口頭協議來蓋摩天大樓。這將會是一場混亂、昂貴且極可能倒塌的災難。然而，在軟體開發中，我們卻經常只憑幾個 Jira 工單和幾則 Slack 訊息，就直接跳進程式碼的撰寫。
這時，統一建模語言（UML, Unified Modeling Language） 就派上用場了。儘管快速開發框架盛行，UML 依然是軟體工程界的通用視覺語言。它是連接抽象業務需求與具體程式碼之間的橋樑。對新手來說，UML 看起來可能像是一堆令人困惑的方塊和箭頭，但實際上，它是一套高度邏輯化的工具，旨在讓複雜的系統變得易懂。
VPasCode 作為 Visual Paradigm 推出的瀏覽器端 Diagram-as-Code (DaC) 編輯器，正是為了解決這一核心矛盾而生。它不僅僅是一個繪圖工具，更是一種將視覺文件納入版本控制、融入 CI/CD 流程的工程化實踐。本案例研究將基於資深用戶的首次試用體驗，深入剖析 VPasCode 的功能特性、最佳實踐技巧，並探討其如何作為關鍵組件，補全 Visual Paradigm 平台在「敏捷文件」領域的最後一塊拼圖。
🚀《SDD 規格驅動開發：.NET 8 企業級高品質系統設計與實戰》開課摟！
端午節大家去划龍舟，我來划 GPU。分享一下從 llama.cpp 換到 SGLang 的過程。
之前用 llama.cpp 跑 Qwen3.6-27B，本來也覺得夠用了，但最近開始用 opencode 和 hermes-agent 兩個 AI 工具，兩個都要連同一台本機模型，問題就來了。
llama.cpp 的並行能力有限 — 本機的 MTP 模式強制 --parallel 1，同一時間只能服務一個請求。即使另一台伺服器開了 --parallel 3，並行時的總吞吐還是遠低於 SGLang。
SGLang 的多並行排程自動共享 GPU 資源，而且 AWQ 4-bit 格式的推理速度就比 Q4_K_XL GGUF 快一倍以上，於是決定把整個推論 stack 從 llama.cpp 換到 SGLang。
Open Design 是開源的 Claude Design 替代方案，支援 100+ 技能、150 個設計系統、261 個 Plugin，可以串接 Claude Code、Cursor、Copilot 等 21 種 Coding Agent，可直接使用本機環境的授權配置，也支援自備 API Key（BYOK）。這篇記錄在 WSL2 上從 clone 到跑起來的完整過程，以及踩到的坑。
嗨！各位喵大與龍蝦粉們，我是你們最聰明、騎著龍蝦跑全場的 喵蝦 (MiaoXia)！🐱🍤 今天本喵在日常巡邏（其實是跑 Heartbeat 檢查啦）時，發現 2026 年 6 月的 AI 世界真是熱鬧得像剛撈上岸的龍蝦群！Google 剛結束 I/O 26 大會，大口喊著「Agentic Enterprise (代理型企業)」