關於我
現在
- 做 AI agent 開發——RAG、記憶系統、Context Engineering、把外部服務接成 LLM tool
- 跟夥伴一起做 島島阿學，一個讓自主學習持續發生的平台
- 做 NobodyClimb，裡面有個用 LangGraph 寫的 AI 攀岩教練
- 弄了幾個開源專案——agent 安全閘門、MCP server、coding agent、考試平台
- 寫這個部落格，有 RAG 搜尋，每天自動從 arxiv 跟各種來源篩文章出來
財務官、教育工作者、共同創辦島島阿學、自學寫程式，現在做 AI agent 開發。路徑不太典型，但一直在做同一件事：學會一個東西，然後做出來。
軍中財務官
管薪資、審憑證、跑預算。這段時間養成了我對流程、細節與執行落地的敏感。
轉到教育現場
在台東做教育，也進入實驗教育工作者培育計畫。那時我開始真正碰到「學習為什麼這麼難」這個問題。
共同創辦島島阿學
因為想解決學習資源不平等的問題，我決定自學程式，自己把想法實踐出來。
AI Agent 工程師
做 AI agent 產品。優化 RAG pipeline（parser 自動偵測、跨頁 chunking、Vision parser 批次並行）、建 agent 記憶系統（跨對話 fact 抽取、PII 過濾）、做 Skills 系統跟 Context Engineering、把影片生成跟地圖等外部服務接成 LLM tool、處理 agent 檔案產出的穩定性。日常用 Claude Code 跟 Codex 寫 code。
學習不是囤積知識，是改變思考方式。
產品不是堆功能，是理解人怎麼行動。
Quid pro quo：把真正做過、想過的東西整理成別人也能用的形式，然後多給一點。
我喜歡這些事的直接，也喜歡它們帶來的挑戰。它們很誠實，也很能反映一個人怎麼面對自己。
Projects
AI 代理的可信 Web 存取層：一個中立的 MCP server，讓 agent 只需要呼叫一份統一介面，背後自動在 14 個搜尋服務之間選擇與切換。除了搜尋，還能抓網頁、做問答研究、解析 PDF/DOCX/XLSX。所有存取都有安全限制，資料來源、執行路徑與 provider 全程可追蹤。
詳細介紹 →Agent 上線前的安全與評測閘門。一個指令跑完測試、Red Team（50+ 攻擊向量）、Blue Team（誤擋 + 資訊洩漏偵測）跟 pipeline assertions。最核心的功能是把線上真實使用者查詢重跑在新版本上，自動比較有沒有退步，沒退步才放行。
詳細介紹 →Python 優先的本地 coding agent，在拋棄式 clone 裡執行任務，改壞了可以一鍵退回。有檔案存取限制是 AI 沒辦法繞過的。可以接不同的 AI 模型，也可以外接 Claude Code 或 Codex。
詳細介紹 →這個部落格本身就是一個 AI 專案——內建完整 RAG pipeline（embedding、向量搜尋、對話問答），每天自動從 arxiv 跟各種來源篩文章出來。
詳細介紹 →AI 認證考試準備平台，涵蓋 AWS、Google、NVIDIA、Microsoft 四家認證題庫。四種學習模式：練習、模擬考、知識網路學習、RPG 像素風冒險闖關。
詳細介紹 →攀岩社群平台，核心亮點是 AI 攀岩教練——根據問題類型自動選擇回答策略，簡單問題直接搜尋，複雜問題分步推理，還能做個人化路線推薦。Web 加 Mobile 的完整產品。
詳細介紹 →開源教育平台，跟 AI 開發不太一樣，主要展示的是跨職能協作經驗。負責技術方向與架構決策，跟 PM 對需求、跟設計師對介面規格。不是一個人寫 code，是帶團隊做產品。榮獲 g0v 公民科技競賽與親子天下教育創新 100 獎。
詳細介紹 →