你是否曾讀過一篇文章覺得很重要，但兩週後卻想不起來在哪看過？或者辛苦存了書籤、截圖，一個月後打開卻不知從何看起？更常見的問題是，文章 A 和文章 B 提到了同一個概念，但因為存在不同地方，你根本沒發現它們的關聯。
最近 OpenAI 共同創辦人、前 Tesla AI 總監 Andrej Karpathy 在 X 上分享了解決這個問題的方法，在網路上引起廣大回響。他的作法很簡單：把文章丟給 AI，AI 讀完後自動整理成一個 Wiki 知識庫，包含總結、目錄以及相關概念的連結，全部以 Markdown 檔案的形式存在你的電腦裡。
這篇文章我想要演練「用 Claude Code 建立這套個人知識管理系統」，從環境建置到實際 ingest 文章，一步一步帶大家走過去。
在軟體工程的開發與日常知識管理中，工具的選擇與工作流的順暢度往往決定了生產力的高低。傳統雲端筆記在切換頁面時常有卡頓感，容易打斷工作心流，且資料受限於第三方伺服器。
Obsidian 憑藉著本地端獨立 Markdown (MD) 檔案的特性，不依賴雲端伺服器，不僅確保了資料安全，其純文字的架構更是與 AI 程式開發工具（如 Claude Code 或 Gemini CLI）完美結合的絕佳載體。本篇文章將紀錄如何建置 Obsidian 基礎環境，透過 GitHub 進行全自動雲端同步，並導入 AI 工具實踐「自動整理」的筆記工作流。
在使用 AI 輔助開發（如 Claude Code、Copilot、Codex）接手或分析大型專案時，若讓 AI 直接讀取大量檔案，不僅會耗費大量 Token，AI 也容易迷失在細節中。Graphify 橫空出世，落實了 Karpathy 的工作流程，它是一款強大的擴充工具，能將專案內的程式碼、文件、圖片甚至影音，轉換為「可查詢的知識圖譜（Knowledge Graph）」。它能引導 AI 優先閱讀摘要報告，快速掌握系統架構與設計理念，這是我一直想要的阿。
ASP.NET Framework 的 Session 預設使用排他鎖（Mutex），同一個使用者的 Request 會排隊等待，嚴重影響效能。而 ASP.NET Core 的 Session 雖然不會排隊，但底層是 IDistributedCache，不支援 HybridCache，每次存取都直接打 Redis，沒有 L1 記憶體快取，高流量時有快取擊穿的風險。
這篇想要演練的是用 HybridCache + Cookie 實作一個 SessionCacheProvider，讓開發者用起來跟原本的 Session["key"] 幾乎一樣，同時支援 ASP.NET Framework 4.8 和 ASP.NET Core (.NET 10)。
上一篇 用 IDistributedCache + MemoryCache 做了一個簡單版本的冪等，適合單節點演練。但在多 Pod / Container 部署的環境下，MemoryCache 各自獨立，不同 Pod 看不到彼此的快取，冪等保護會直接失效。
這篇換用 Redis 來實現分散式冪等，目標是能跑在 Kubernetes / Docker Swarm 這類環境。
在微服務架構中，一個使用者請求可能跨越多個服務，當問題發生時，如何追蹤這個請求到底經過了哪些服務？每個服務做了什麼事？花了多少時間？這就是「可觀測性（Observability）」要解決的問題。
本篇文章將介紹如何在 ASP.NET Core 10 微服務中整合 OpenTelemetry、Serilog、Jaeger 與 Aspire Dashboard，建立完整的分散式追蹤與結構化日誌方案。
在雲端原生 (Cloud Native) 的世界裡，無伺服器 (Serverless) 架構已經不是什麼新鮮事。今天，我們就來聊聊微軟 Azure 上的無伺服器解決方案 — Azure Function App，並實際走一遍如何用 C# 開發，最後再透過 GitHub Actions 帥氣地自動部署上去。
Azure App Service 是微軟提供的全託管式 Web 應用程式平台，讓開發者能專注於程式開發，不需要擔心基礎架構的管理。搭配 GitHub Actions，可以實現完全自動化的持續部署流程。這篇文章會介紹如何使用 Azure App Service 部署和管理 Web 應用程式，以及透過 GitHub Actions 實現 CI/CD 自動部署。
在前端開發中，UI/UX 設計是一個不可迴避的環節。傳統的做法是設計師手工繪製 Figma，開發者再根據設計稿實作。但這樣有個問題：溝通成本高、反覆調整多、時程壓力大。我一直在尋找一個更高效的方式，能否讓 AI 幫我快速產生設計元素，然後一鍵整合成完整介面？Pencil 搭配 UI/UX Pro Max Skill 就是這樣的工具。它透過 AI 助手的對話能力，讓你用自然語言描述需求，自動產生設計元素和設計稿。
本文會分享我使用 Pencil 的實務經驗，希望能幫助你建立一個「需求 → 設計 → 開發」的快速迴圈。
最近在研究 AI 進行 E2E 測試，我選擇 Microsoft 開發的 Playwright。它支援多瀏覽器（Chromium、Firefox、WebKit）、自動等待機制，還有一個很方便的錄製功能，可以直接操作網站產生測試腳本，搭配 Claude、Copilot、Gemini 又可以解省錄製、除厝的時間，本篇會簡單介紹我的使用方式。
