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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。
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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。 -
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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 -
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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。 -
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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 -
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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 -
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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。 -
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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 -
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快速上手指南：學會建立基本開發環境，並用簡單的程式碼建立第一個能對話的 AI Agent，體驗 Koog 框架的核心魅力 -
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影片中深入解析 Claude Code sub-agents 的正確使用方式，避免常見誤用，透過將 sub-agents 定位為研究員和規劃者角色，大幅提升 AI 開發效率