上一篇已經讓 .NET 10 ASP.NET Core 支援 MCP，OpenCode 也可以直接呼叫 UpdateHoroscope 去修改網站上的雙子座運勢
不過上一篇是直接連 http://localhost:5100/mcp
本機測試當然沒差，但如果真的放到 Server 上，這樣我自己是不太敢用 ...
在现代敏捷软件开发中，保持“单一事实来源”（Single Source of Truth）至关重要。Visual Paradigm 一直是建模领域的强大工具，但其真正的魔力在于各个工具之间的无缝连接。Pipeline（管道） 正是这一生态系统的核心枢纽，它充当了图表创建、代码生成和动态文档之间的“结缔组织”。
最近在測 MCP，一開始看很多範例都是 Echo、GetWeather，Code 可以跑，但是我自己還是覺得有點難看出實際可以拿來幹嘛
所以這次換一個簡單一點的案例，讓你直接體驗 MCP 對於製作網站可以幹嘛
公司把規則只能在內網登入的Azure AI Foundry鎖了, Azure CLI也鎖了, 只能用API打了
在物件導向分析與設計（OOA/D）的領域中，類-職責-協作者（Class-Responsibility-Collaborator，簡稱 CRC）卡片一直是一項經典且強大的技術。它幫助團隊在編寫任何程式碼之前，透過輕量級的方式對系統架構進行頭腦風暴和驗證。然而，傳統上創建這些卡片往往涉及手動索引、使用便利貼或基本的繪圖工具——隨著系統變得複雜，這一過程可能非常耗時且容易出現不一致。
最近在玩 Orca 這套工具，發現它不只是一個 terminal 管理器，還內建了一套多 Agent 協調機制，叫做 orchestration。想法很單純：手上有 copilot、antigravity、opencode 好幾種 agent，如果每次都要自己開視窗、自己盯著它有沒有做完，人力成本太高了。這篇就來記錄一下怎麼用 orchestration 同時派工給這幾個 agent，順便整理一下踩過的幾個坑。
最近在看 API Client 驗證這一塊
一般除了 Token 之外，可能還會再加 DeviceId、Fingerprint 之類的資訊，用來判斷是不是原本那台 Client
但這些東西本質上還是 Client 傳一個值給 Server
如果真的想確認 Client 還是不是原本那個，就可以再多一層 Key Proof
在前後端分離、Web API、App Backend 或系統對系統 API 中，JWT（JSON Web Token） 是非常常見的驗證方式。
最近常常要幫客戶改後台裡面的 HTML，不過實際上大部分客戶根本不會自己去碰 Code
但如果直接把後台換成純 HTML Editor 也不太實際，客戶看到一堆 HTML 應該只會更不想改，而且像貼文字、改段落、上傳圖片這些操作，Summernote 這種 WYSIWYG 還是比較符合直覺 所以 Summernote 我還是想留著
OpenAI、Google 與 Anthropic 接連推出 GPT-6 Astra、Gemini 3.8 Flash、Claude Fable 5.1。本文依官方文件與 Artificial Analysis 的同一套評測，解析三款模型在能力、上下文、工具、多模態、速度、價格、安全與可用性上的差異，並提出個人、開發者與企業的實際選用建議。
從SQL Error Log查看SQL service重啟的原因
OpenClaw 2.0（正式版本號 v2026.8.1）是專案史上最大更新。本文交叉整理官方公告、完整發布說明、科技媒體與 YouTube 實測，深入比較新舊版在安裝、Web UI、會話、記憶、跨裝置運算、多人協作、憑證、外掛與自動化權限上的差異，並分析優缺點與安全升級方式。
本文探討現代敏捷團隊如何利用 Visual Paradigm 的 VPasCode 平台及其內嵌 AI 功能，解決傳統靜態架構圖難以維護與協作的痛點。透過介紹創新的「通過 AI 從圖像導入 C4 模型」功能，文章展示瞭如何將 PNG 或 JPEG 等靜態圖片瞬間轉換為可編輯、可版本控制的 PlantUML 代碼，從而打破供應商鎖定並提升開發靈活性。結合實戰步驟與最佳實踐，本文闡述了 VPasCode 如何協助團隊實現「圖表即代碼」的工作流，確保系統架構文檔能隨敏捷迭代同步演進，大幅提升技術溝通效率與文檔維護品質。
在 ASP.NET Core 接收或回傳約 1MB 以上的大型 JSON 陣列時，若直接用 List<T> 接收，底層陣列只要超過 85,000 bytes 就會直接丟進大型物件堆積（Large Object Heap, LOH）。在高並發下，這會引發頻繁的 Gen2 垃圾回收（Garbage Collection, GC）、記憶體碎片化甚至直接導致 OOM。這裡透過實測排查，示範如何用 ArrayPool<T> 池化與 IAsyncEnumerable<T> 串流解析徹底避開 LOH 與 OOM 壓力。
本文推薦這款擁有超過 20 年歷史、獲全球數百萬用戶信賴的 UML 建模工具，特別強調其社區版提供完整且免費的 UML 功能。文章詳解了類別圖的核心概念與關係語義，並展示其結合 AI 輔助與 VPasCode 雙向工程（代碼與圖形實時同步）的強大優勢，證明其不僅是文檔工具，更是提升團隊溝通效率與軟件設計質量的關鍵利器。
之前有寫過一篇：使用 C# 做一個假裝自己是 RDP Server
那時候主要就是用 C# 做一個假的 RDP Server，讓外面的 Scanner 連過來時，會認為這台機器真的有開 RDP
傳統 Agent 靠 grep 讀檔做跨檔案重構，面對大型專案常面臨 Context 塞爆、Token 暴增、推理迷路三大痛點。
程式碼知識圖譜，結合語法分析（AST）與向量，將呼叫關係預建為圖，直接提供精準子圖切片。本文以數十萬行的 aspnetcore 等大型 .NET 專案為標的，實測 7 款工具：
• code-review-graph
• gitnexus
• graphify
• Understand-Anything
• CodeGraph
• codebase-memory-mcp
• semble
面對每日一億筆（尖峰每秒破萬筆）的海量時序日誌 (Time Series Logs)，傳統依賴關聯式資料庫 (SQL) 或手動按日建立索引（Time-based Index）的做法，往往會面臨寫入吞吐瓶頸、過度分片 (Over-sharding) 以及維運刪除繁瑣等問題。本文將從 SQL 與 Elasticsearch 的概念差異出發，透過 Docker 快速建立測試環境，並深入介紹如何利用 Data Stream 搭配索引生命週期管理 (ILM) 解決每日 Log 的寫入與自動輪轉問題，最後透過 ASP.NET Core 10 Web API 搭配基於 System.Threading.Channels 封裝的記憶體佇列類別 LogQueue 與背景消費者 LogBatchProcessor 實現高效能的非阻塞批次寫入與自動化測試。
在這次評測中，我們證實了 AI 生成的 C4 圖表並非簡化的玩具，而是承載了真實架構決策（企業邊界、非同步解耦、閘道模式）的專業產物。最重要的是，它將架構圖從「靜態交付物」轉變為「活的文件」。 下一步行動： 打開 Visual Paradigm，啟動 AI Chatbot，試著用一句話描述您的系統。從 Level 1 開始，讓 AI 生成 PlantUML，渲染圖表，然後逐層縮放。地圖將在對話中浮現，而程式碼將使其永存。
技術文件與系統建模的領域正經歷一場前所未有的典範轉移。過去，「Diagram-as-Code」（圖表即程式碼）工具雖然為版本控制和可重現性帶來了優勢，但繁瑣的語法記憶往往成為團隊推廣的阻礙。Visual Paradigm 旗下的 VPasCode 平台透過最新的重大更新，徹底改變了這一現狀。透過導入原生 AI 圖表生成 與 互動式 AI 程式碼修改 功能，VPasCode 已從單純的文字編輯器進化為自動化的對話式設計環境。
在 Github Action 要使用 Github Action 內建的 Bot 的一些小技巧
Flutter 專案的 Android compile toolchain 在 Gradle、AGP、Kotlin、JDK 這四個東西之間抓交集