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學習 Koog 框架的圖像處理能力，掌握圖像分析、文字提取、內容識別等功能，建立能夠理解和分析視覺內容的 AI 應用

學習 Koog 框架的外部 API 整合技術，建立實用的天氣查詢工具，掌握 HTTP 請求、JSON 解析、超時處理等核心概念，讓 AI Agent 具備與外部服務互動的能力。

綜合運用前面學習的 Koog 框架技術，建立一個實用的 AI 客服機器人。將 API 管理、提示設計、錯誤處理等技術整合為完整的對話系統。

學習 Koog 應用的基礎錯誤處理技巧，掌握常見的 API 錯誤和網路問題的處理方法，讓你的 AI 應用能夠優雅地應對異常狀況。

學習如何透過 temperature 和 maxIterations 兩個關鍵參數來調校 AI Agent 的行為，透過實際範例對比理解不同參數設定對 AI 回應的顯著影響

學習 Koog 框架的工具系統基礎概念，掌握內建工具的使用方法，並建立第一個簡單的自定義工具，讓 AI Agent 具備實際操作能力。

Kent Beck 透過 B+ 樹專案經驗，深入探討 Augmented Coding 與 Vibe Coding 的本質差異。本文整理了他對 AI 輔助開發的見解，說明如何在生成式 AI 時代維持高品質程式碼標準，並探討程式設計師角色的轉變

學習 Koog 框架的多 LLM 供應商整合基礎概念，了解如何配置 OpenAI、Google、Anthropic 等不同供應商，掌握基本的模型選擇策略技巧

學習 Koog 的提示系統基礎，透過海盜角色範例理解如何設計有效的系統提示，並掌握多輪對話的上下文管理技巧。

透過 Dave Farley 與 Emily Bache 的深度對談，探討測試驅動開發（TDD）為何應該被更廣泛採用，以及它如何成為強大的設計工具，而不僅僅是產生測試程式碼的方法