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OpenSpec v1.0 將原本 3 個命令的剛性階段式工作流程，擴展為 10 個彈性動作式的 OPSX 命令。這篇文章帶你了解每個新命令的用途，以及如何組合使用它們來提升 AI 輔助開發的效率

探討知名開發者 Theo 如何運用 AI Agent 提升開發效率，以及這些經驗如何應用在實際的軟體開發工作流程中

將 TDD 分享活動中的實踐方法公開為 Claude Code plugin，提供 Kent Beck 和 Test-First 兩種 TDD 開發方式

探討 AI Coding 時代下 TDD 的本質與實踐方式，從失控感到掌控權的實踐之路

從零開始掌握 Claude Code，涵蓋入門準備、記憶體系統、自動化擴展、系統監控、成本管理與 AI 推理模式的完整實戰指南

本文整理自 YouTube 影片「This Mental Model Changed How I Design Software FOREVER」的精華內容。在 AI Agent 崛起的時代，影片探討人類工程師如何從程式碼撰寫者轉變為行為定義者，並透過 TDD 心智模型有效駕馭 AI 協作者，確保軟體品質與可維護性。

回顧 33 天 Koog 的心路歷程

深入探討如何在 Koog 框架中自定義 AI 模型設定，特別針對新發布的 GPT-5 系列模型。學習 LLMCapability 各種類型的配置方法，以及結構化資料處理的實作技巧，讓你的 AI 應用能夠快速支援最新的模型技術

深入學習 Koog AI 的 History Compression 功能，包含四種壓縮策略詳解、實作範例，以及如何有效管理長時間對話的記憶體與成本

學習如何使用 Koog AI 框架建立 RAG（檢索增強產生）系統，讓 AI 能夠基於文件知識庫回答問題，提升回應準確性和可靠性

深入探索 Koog AI 框架的 Embeddings 功能，學習如何使用 OpenAI 和 Ollama 模型建立向量 embedding，實現文件語意比較和智慧查詢系統

學習使用 Koog 框架的結構化資料處理功能，從基本資料模型定義到多型結構，建立能夠產生可預測、類型安全的 AI 回應系統，提升應用程式的可靠性。

學習 Koog 應用的完整測試方法論，從單元測試到整合測試，建立可靠的 AI 應用品質保證體系，確保生產環境的穩定性和可靠性。

學習自定義 Koog 的加密儲存解決方案來保護用戶記憶體資料，並實作資料遮罩工具來屏蔽敏感資訊，為 AI 應用建立基礎的安全防護

學習如何使用 Parallel Node 同時執行多個節點，透過實際範例了解各種合併策略，提升 AI 應用的效能與彈性。

學習 Koog 框架的檢查點系統，透過簡單的文件處理和任務執行範例，理解如何讓 AI Agent 在長時間執行過程中保存狀態，並在意外中斷後從上次的進度繼續執行。

學習 Koog 框架的子圖（Subgraph）概念，掌握模組化設計技巧。透過研究-規劃-執行系統範例，了解如何建構可重用、可維護的複雜 AI 應用架構。

深入學習 Koog 框架的進階節點類型，包括 LLM 互動節點、工具執行節點，以及進階流程控制技巧。透過智慧客服系統範例，掌握條件分流和平行處理。

Github 推出的 Spec-Driven Development (SDD) 工具包 spec-kit，支援 Claude Code、GitHub Copilot 和 Gemini CLI，提供完整的規格文件產生與技術規劃功能

探索 Koog 框架的策略圖（Strategy Graph）概念，學習如何建立多階段的 AI 工作流程。透過節點（Node）和邊（Edge）的組合，設計複雜但有條理的 Agent 執行邏輯。

學習如何透過 Model Context Protocol (MCP) 協定為 AI Agent 添加標準化外部工具。透過 Context7 文件查詢和 Playwright 網頁自動化兩個實際範例，展示如何整合不同類型的 MCP 工具到 Koog AI Agent 中

學習如何將 Koog AI 框架整合到 Ktor 應用中，建立簡潔的 REST API 端點，讓使用者透過 HTTP 請求與 AI 對話。

為 Koog AI Agent 添加 OpenTelemetry 監控功能，透過簡單範例展示如何追蹤 LLM 呼叫和工具執行的完整請求鏈路，在 Jaeger UI 中視覺化 AI 應用的可觀測性。

從 Day 4 基礎多模型配置進步到智慧容錯機制。學習建立 ResilientExecutor，當 OpenAI 執行器失敗時自動切換到 Anthropic 執行器，實現企業級的服務可靠性

學習 Koog 框架的流式處理基礎概念，透過 executeStreaming API 實現即時的 AI 回應體驗。掌握 Flow 的使用方式和基本錯誤處理，打造響應式智能助手。

學會使用規則型分流讓簡單問題快速回應，複雜問題獲得深度支援。透過 QueryRouter 實作展示如何建立可自訂的判斷邏輯，根據不同問題特性選擇最適合的 Agent 配置，提升系統效率。

Martin Fowler 分享對於大型語言模型在軟體開發領域的深度思考，涵蓋影響評估、產業泡沫、幻覺特性、非確定性轉變等七個重要觀點，為開發者提供寶貴的洞察與建議

學習 Koog 框架中三個關鍵事件的使用：onAgentStarted、onToolCallFinished 和 onError。透過智能客服機器人範例，了解如何監控 Agent 執行過程並進行基本的除錯和日誌記錄

學習 Koog 的 Agent 記憶體管理系統，明確記憶體與快取的差異，透過 PersonalizedGreeter 範例掌握個人化問候功能的實作，讓 AI 能記住使用者資訊並提供個人化體驗

學習 Koog 的基礎快取系統，透過記憶體快取和檔案快取優化 AI 應用的回應速度，降低 API 成本。以智能客服系統為例，展示如何為常見問題加入快取機制，實現毫秒級回應。

學習 Koog 的音訊處理功能，實作音訊轉錄和分析，建立會議記錄自動化系統

學習 Koog 框架的文件處理能力，使用 DocumentSummarizer 實現 PDF 和文字檔案的分析與摘要

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。

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

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

深入介紹 JetBrains 開發的 Kotlin AI Agent 框架 Koog，探索其核心特色、技術優勢，以及在現代 AI 應用開發中的重要定位和實際應用場景。

深度探討軟體工程專家 Dave Farley 對 Vibe Coding 的批判觀點，從軟體開發的本質角度分析這種新興程式設計方式的潛在問題，以及 AI 輔助開發真正面臨的挑戰

深入探討 Anthropic 官方分享的 Vibe Coding 概念，從理論基礎到實際應用，了解如何在生產環境中負責任地運用 AI 進行軟體開發

探討 AI 應用程式中評估（evals）的重要性與方法，基於 Vercel 工程師 Ido Pesok 的演講內容，說明評估與傳統單元測試的差異，以及如何建立有效的評估機制

前 Stripe、VSCode 團隊的 Kenneth Auchenberg 分享在 AI 時代下打造卓越產品的核心原則：從一次性大型發佈轉向快速迭代，建立高效產品反饋循環，專注於持續交付價值給真實用戶。

文章中探討人工智慧如何重新定義學習曲線，提升基礎能力而非設定上限，以及 AI 在不同領域的影響差異

Classmethod 開源的 Tsumiki AI TDD 框架，從需求定義到實作的完整自動化開發流程，探討 AI 驅動測試驅動開發的實際應用與潛力。

深入解析 Anthropic 官方分享的提示工程最佳實踐，從基礎概念到結構化框架，透過實際案例學習如何優化 AI 互動效果

探討 AI 程式碼生成對技術債的影響，分析 Trisha Gee 和 Steve Smith 的深度見解，以及如何透過良好工程實踐來減輕風險並發揮 AI 的最大效益

基於 Anthropic 官方演講的 Claude Code 最佳實踐指南，涵蓋運作原理、高效工作流程、進階技巧，幫助開發者充分利用這項強大的 AI 開發工具

影片中探討了 AI 機器人對網站造成的挑戰，以及從基本到進階的防禦技術策略，包含 robots.txt、IP 驗證、工作量證明等多層次防護方案

深入探討 Claude Code Hooks 如何革新 Agent 程式開發，透過五種核心 hook 機制提供前所未有的觀測性與控制力，讓工程師能更安全有效地運用 AI Agent 進行程式開發。

影片內容主要分享如何運用 AI 代理開發生產級軟體，探討從混亂工作流程到高效協作的轉變，以及組織如何建立知識基礎設施來充分發揮 AI 潛力

探討如何透過 Vibe Tunnel 技術實現真正的行動程式設計體驗，讓 AI 輔助開發不再受限於辦公桌前的電腦

探討一位日本開發者如何透過逆向工程的方式，在 Anthropic Claude Code 中完整重現 Amazon Kiro 的規格驅動開發 (SDD) 流程，包含核心概念、實作方法與使用指南

Kent Beck 與 The Pragmatic Engineer 深度對談，探討 AI 代理如何改變編程體驗、TDD 的核心價值，以及敏捷開發在現代軟體工程中的演進

這部影片探討如何利用 Git WorkTrees 解決 Claude Code 多工處理的效率瓶頸，實現並行開發的工作流程

測試 Kiro 開發工具的初次體驗，從需求分析到程式實作的完整流程記錄，以及與 Claude Code 的比較心得

Kent Beck 在其 B+Tree 專案中分享的 Claude Code 規則，提供了清晰的 TDD 與 Tidy First 方法指引。這份文件為 AI 助手與開發者提供了結構化的開發原則，值得每位程式設計師參考學習。

Claude Code 的實用技巧和操作指南，包含啟動指令、對話模式切換、檔案操作等常用功能

昨天是第一次台中 AI 小聚，趁著記憶猶新，趕快把這些內容整理成文字

CopyCopter 是一個把文字轉成影片的 AI 工具，給它一個網址，就可以根據網址裡面的文字內容產生一個影片