AI Agent 的三個核心支柱：Context、Cognition、Action
AI Agent 不是黑盒子——它由三層構成：知道什麼（Context）、怎麼想（Cognition）、能做什麼（Action）。搞清楚這三層，才能理解 agent 為什麼有時聰明、有時失控，以及怎麼設計一個真正好用的 agent 系統。
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docker restart 不會重新套用 volumes —— bind mount 失效排查記錄
docker restart 不會重建容器，volumes 設定改了必須用 docker-compose down && up 才會生效。
Multi-Agent RAG：多個專業 Agent 協作的分散式檢索架構
單一 RAG Agent 處理所有查詢會遇到知識邊界和效能瓶頸。Multi-Agent RAG 把檢索任務分派給多個專業化 Agent，每個 Agent 有自己的知識庫和檢索策略，由中央 Orchestrator 協調合併結果。
Claude Code Permission Modes 全解析：從預設到 Auto Mode 的五種權限模式
Claude Code 有五種權限模式：default（逐步確認）、acceptEdits（自動接受編輯）、plan（唯讀規劃）、auto（AI classifier 背景審查）、bypassPermissions（YOLO 全跳過）。用 Shift+Tab 切換，搭配 settings.json 精細控制。auto mode 是最佳平衡點——既不用每步確認，又有安全防護。
nginx 502：跨 Compose 專案的容器 DNS 解析踩坑
跨 Compose 專案時 service name 不可解析，要加 network alias 才能讓 nginx 找到容器。
為 GitHub Copilot CLI 安裝並驗證 Superpowers：實作、診斷與驗證
紀錄在本機為 Copilot CLI 安裝 Superpowers（DwainTR 打包）、遇到安裝後看不到技能的診斷流程，以及最終解法和實用建議。
Docker DNS 解析：container_name vs network alias
跨 Compose 專案只能靠 container_name 或 network alias 解析，而 alias 才支援 scale。
LongRAG：用長上下文模型重新思考 RAG 的 Chunking 策略
傳統 RAG 把文件切成小 chunks 再檢索，但這造成資訊碎片化。LongRAG 利用 100K+ token 的長上下文模型，檢索更大的文件區段（整個章節甚至整份文件），減少碎片化同時保持檢索效率。
Speculative RAG：用小模型平行打草稿，大模型一次驗證
Speculative RAG 用小型專家模型從不同文件子集平行生成多個答案草稿，再由大型模型一次驗證選出最佳答案。論文在 PubHealth 上準確度提升 12.97 個百分點、延遲降低 50.83%——但這是最好的那一格，其他 benchmark 的幅度小很多。
nginx 重啟後 Cloudflare 一直回 502，但 origin 明明是正常的
nginx 重啟期間短暫出錯，Cloudflare 偵測到 origin 不健康後停止轉發請求，自己回傳 502。localhost 打 origin 是 200，nginx access log 空白是關鍵線索。等 Cloudflare 自動 re-check 即可恢復。
用 nginx conf.d 管理多服務 reverse proxy：以島島為例
單一 nginx.conf 隨服務增加變得難以維護，用 include conf.d/*.conf 按服務拆分是標準解法。
nginx 第一個請求必定 502，之後全部正常
nginx 用 set $variable 做動態 upstream 時，DNS 快取每 30 秒過期，第一個請求因無可用 IP 而 502。升到 nginx 1.27.3 改用 upstream + resolve 參數，DNS 在背景非同步更新，根治問題。
用 SSH config alias 下載 VPS 檔案
設定好 SSH config 後，scp 可以直接用 alias，不用打完整 IP
Ollama 完整指南：一行指令在本地跑 LLM
Ollama 把 llama.cpp 包裝成 Docker 風格的 CLI + REST API，一行指令就能在本地跑 LLM。這篇從核心概念、安裝、API、硬體需求到 Modelfile 自訂，完整介紹這個工具適合什麼、不適合什麼。
RAG 系統模式完整指南：從 Naive 到 Multi-Agent 的十代演化與實戰導航
RAG 已經從簡單的「搜尋+生成」演化成涵蓋十個世代的技術體系，2025 年後更進入 Agentic/Reasoning RAG 新階段。本文是系統化導航：從 Naive RAG 到 Multi-Agent/LongRAG 的十代演化、後十代 Agentic Era（Search-R1/RL 搜索、MCP 協議、GraphRAG 3.x、視覺直嵌）、檢索策略、Chunking、Embedding、Reranking、評估框架、可觀測性、成本優化。每個主題都有對應專文深入。
vLLM — 從 PagedAttention 到生產級 LLM 推論引擎
vLLM 用 PagedAttention 解決 KV cache 記憶體浪費問題，搭配 continuous batching 和 prefix caching，成為目前最主流的開源 LLM 推論引擎。
Ghostty 與 cmux：現代終端機的選擇指南
Ghostty 是快速、原生的通用終端機；cmux 是基於 Ghostty、專為 AI coding agents 設計的終端機。不是競品，是不同層級的工具。
聊天機器人開發完整指南：狀態管理、記憶策略與tech stack選型
聊天機器人不只是接 API。對話狀態管理、記憶機制、Streaming、Guardrails、可觀測性、tech stack選型，每一層都影響使用者體驗。
Prompt Engineering 實戰：迭代方法論、常見錯誤與 Few-shot 最佳化
好的 Prompt 不是一次寫出來的，而是迭代出來的。從最簡單的 prompt 開始，用真實 case 測試，分類錯誤類型，針對性修改。本文涵蓋 System Prompt 三段式結構、推理框架選擇、Few-shot 最佳化、Token 預算管理和六個常見錯誤。
Cloudflare Free Plan 設維護頁：Custom Error Pages 不能用，改用 Worker
Cloudflare Custom Error Pages 需要付費方案，Free Plan 可改用 Worker inline HTML 攔截 5xx。